JP2019153230A - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行する場合に、元のメディアが与える感性と同じ感性を別のメディアでも与えるように移行することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第１のメディアの画像情報を取得し、取得した画像情報から、画像に含まれる複数の要素を抽出し、抽出した複数の要素から、第１のメディアに対するイメージ情報を決定し、イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している記憶手段の情報から、イメージ情報に対応する感性語を特定し、画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、特定した感性語との関連度を算出し、第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに通知する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、利用者の好みにあわせたドキュメントの作成を効果的に支援することを課題とし、作成者は入力部を介してドキュメントを入力し、ドキュメント解析部は、ドキュメント中に含まれる文字の内容、文字のサイズ、位置、画像の明度、彩度色度などの属性などを検出し、専門家知識データベースは、ドキュメントのイメージとドキュメント中の文字や画像の属性との関係についての専門家の知識を格納し、作成者ドキュメント知識データベースは、今まで作成したドキュメント作成者のドキュメントの特徴と修正に利用した専門家知識とを格納し、推論部は、専門家知識データベース及びドキュメント作成者知識データベースを検索し、作成中のドキュメントに対して適合した知識を処理することで、ドキュメントの属性を変更し、ドキュメントを変更することが開示されている。

特許文献２には、一般ユーザーであっても、ドキュメント情報の想定される読者に対して作成者が予め意図するような印象を与えるように、ドキュメント属性を変更することを容易に可能とすることを課題とし、表示部に表示されたドキュメント情報から人間が受ける印象を表す少なくとも１つの感性語情報を表示し、表示された少なくとも１つの感性語情報に対応する印象の大きさを示す値の入力を受け付け、入力された印象の大きさを示す値に対応する変更量を算出し、ドキュメント情報から同一のドキュメント属性を有する文字の個数を計数し、計数された同一のドキュメント属性を有する文字の個数が多い順に、算出された変更量が多くなるようにしてドキュメント属性を変更し、変更されたドキュメント属性を用いてドキュメント情報を表示部に再表示することが開示されている。

特開平１０−０４９５２９号公報 特開２０１４−００６７０３号公報

メディアに描かれるデザインには、例えば画像や文字などの要素が含まれており、各要素の大きさや向き、位置関係などによって、メディアが与える感性が決まる。よって、あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行しようとすると、別のメディアに対しては、元のメディアが与えていた感性とは異なる感性を抱いてしまうことがあった。
本発明は、あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行する場合に、元のメディアが与える感性と同じ感性を別のメディアでも与えるように移行することができる情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、第１のメディアの画像情報を取得する取得手段と、取得した前記画像情報から、画像に含まれる複数の要素を抽出する抽出手段と、抽出した前記複数の要素から、前記第１のメディアに対するイメージ情報を決定する決定手段と、イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している記憶手段の情報から、前記決定手段が決定したイメージ情報に対応する感性語を特定する特定手段と、前記画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、前記特定手段が特定した感性語との関連度を算出する算出手段と、第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに通知する通知手段を有する情報処理装置である。

請求項２の発明は、前記関連度を算出する対象として、同じ種類の要素間の感性値、異なる種類の要素間の関連度のいずれかである、請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３の発明は、前記要素の種類として、画像と文字があり、前記関連度を算出する対象として、画像と画像との関連度、文字と文字との関連度、画像と文字との関連度のいずれかである、請求項２に記載の情報処理装置である。

請求項４の発明は、前記第１のメディアは、デザインを変更する対象であり、前記通知手段は、前記算出手段によって算出された関連度に応じて、デザイン変更の助言を通知する、請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項５の発明は、前記通知手段は、関連度に応じて、前記要素を削除する旨又は削除しない旨の助言を通知する、請求項４に記載の情報処理装置である。

請求項６の発明は、前記通知手段は、前記要素のデザイン変更の制約にしたがった通知を行う、請求項４に記載の情報処理装置である。

請求項７の発明は、前記制約として、レイアウト変更、サイズ変更、色変更、前記要素の削除のいずれか１つ以上の制約を含む、請求項６に記載の情報処理装置である。

請求項８の発明は、前記決定手段は、前記要素である画像の特徴又は文字の外形特徴を用いて、前記イメージ情報を決定する、請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項９の発明は、前記画像の特徴として、色情報、面積のいずれか１つ以上を用い、
前記文字の外形特徴として、文字種、行長、行数、行間、面積のいずれか１つ以上を用いる、請求項８に記載の情報処理装置である。

請求項１０の発明は、コンピュータを、第１のメディアの画像情報を取得する取得手段と、取得した前記画像情報から、画像に含まれる複数の要素を抽出する抽出手段と、抽出した前記複数の要素から、前記第１のメディアに対するイメージ情報を決定する決定手段と、イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している記憶手段の情報から、前記決定手段が決定したイメージ情報に対応する感性語を特定する特定手段と、前記画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、前記特定手段が特定した感性語との関連度を算出する算出手段と、第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに通知する通知手段として機能させるための情報処理プログラムである。

請求項１の情報処理装置によれば、あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行する場合に、元のメディアが与える感性と同じ感性を別のメディアでも与えるように移行することができる。

請求項２の情報処理装置によれば、同じ種類の要素間の感性値、異なる種類の要素間の関連度のいずれかを用いて、関連度を算出することができる。

請求項３の情報処理装置によれば、画像と画像との関連度、文字と文字との関連度、画像と文字との関連度のいずれかを用いて、関連度を算出することができる。

請求項４の情報処理装置によれば、関連度に応じて、デザイン変更の助言を通知することができる。

請求項５の情報処理装置によれば、関連度に応じて、要素を削除する旨又は削除しない旨の助言を通知することができる。

請求項６の情報処理装置によれば、要素のデザイン変更の制約にしたがった通知を行うことができる。

請求項７の情報処理装置によれば、レイアウト変更、サイズ変更、色変更、要素の削除のいずれか１つ以上を制約することができる。

請求項８の情報処理装置によれば、画像の特徴又は文字の外形特徴を用いて、イメージ情報を決定することができる。

請求項９の情報処理装置によれば、色情報、面積のいずれか１つ以上を用い、文字の外形特徴として、文字種、行長、行数、行間、面積のいずれか１つ以上を用いることができる。

請求項１０の情報処理プログラムによれば、あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行する場合に、元のメディアが与える感性と同じ感性を別のメディアでも与えるように移行することができる。

第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 色と感性との関係例を示す説明図である。 ある感性における色の面積割合と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。 文字等の特徴と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。 ある感性における文字の面積割合と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 リデザイン時の施策パターンテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。 解析結果テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 解析結果テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。 第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。 第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 制約デザインテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 第２の実施の形態による処理例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係、ログイン等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。また、「Ａ、Ｂ、Ｃ」等のように事物を列挙した場合は、断りがない限り例示列挙であり、その１つのみを選んでいる場合（例えば、Ａのみ）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である情報処理装置１００は、あるメディアに描かれているデザインを、形やサイズの異なる別のメディアに移行する場合に、元のメディアが与える感性と同じ感性を別のメディアでも与えるように移行するものであって、図１の例に示すように、文書受付モジュール１０５、要素抽出モジュール１１０、感性値判定モジュール１１５、イメージ感性ＤＢ１２０、テキスト感性ＤＢ１２５、比較モジュール１３０、リデザイン処理モジュール１３５を有している。なお、メディアとは、画像を提示する媒体であって、例えば、画像が印刷される紙、布、フィルム等であってもよいし、画像を表示する液晶ディスプレイ、有機エレクトロルミネッセンス（ＥＬ）ディスプレイ等の表示装置であってもよい。特に、表示装置の場合は、デジタルサイネージ等に用いられるものであってもよい。

文書受付モジュール１０５は、要素抽出モジュール１１０、リデザイン処理モジュール１３５の提示モジュール１５０と接続されている。文書受付モジュール１０５は、第１のメディアの画像情報を取得する。画像情報として、例えば、文書（ファイルともいわれる）がある。文書とは、テキストデータ、数値データ、図形データ、画像データ等、又はこれらの組み合わせであり、記憶、編集及び検索等の対象となり、システム又は利用者間で個別の単位として交換できるものをいい、これらに類似するものを含む。具体的には、文書作成プログラムによって作成された文書、画像読取装置（スキャナ等）で読み込まれた画像、Ｗｅｂページ等を含む。また、画像情報を取得するとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク（コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像情報としては、２値画像、多値画像（カラー画像を含む）であってもよい。受け付ける画像は、１枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書、広告宣伝用のパンフレット等であってもよい。
また、ここで「第１のメディア」は、デザインを変更する対象としてもよい。

要素抽出モジュール１１０は、文書受付モジュール１０５、感性値判定モジュール１１５と接続されている。要素抽出モジュール１１０は、文書受付モジュール１０５が取得した画像情報から複数の要素（前述のドキュメントデザインの要素が該当する）を抽出する。ここで、要素の種類として、イメージ（イメージ情報）と文字（テキスト情報）がある。

感性値判定モジュール１１５は、要素抽出モジュール１１０、イメージ感性ＤＢ１２０、テキスト感性ＤＢ１２５、比較モジュール１３０と接続されている。感性値判定モジュール１１５は、要素抽出モジュール１１０が抽出した複数の要素から、第１のメディアに対してユーザーが抱くイメージを示すユーザーイメージ情報を決定する（ステップＡ）。
次に、感性値判定モジュール１１５は、ユーザーイメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶しているイメージ感性ＤＢ１２０又はテキスト感性ＤＢ１２５内の情報から、ステップＡで決定したユーザーイメージ情報に対応する感性語を特定する（ステップＢ）。なお、感性語とは、対象となっている画像情報に対して、読み手（閲覧者）が抱く感性を示す言葉である。
そして、感性値判定モジュール１１５は、画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、ステップＢで特定した感性語との関連度を算出する（ステップＣ）。ここで、関連度を算出する対象として、同じ種類の要素間の感性値、異なる種類の要素間の関連度のいずれかである。また、前述したように、要素の種類として、イメージと文字があるので、関連度を算出する対象として、イメージとイメージとの関連度、文字と文字との関連度、イメージと文字との関連度のいずれかである。
また、感性値判定モジュール１１５は、要素であるイメージの特徴又は文字の外形特徴を用いて、ユーザーイメージ情報を決定するようにしてもよい。ここで、「イメージの特徴」として、色情報、面積のいずれか１つ以上を用いてもよい。色情報として、例えば、明度、彩度、色相、ＲＧＢ値等がある。また、「文字の外形特徴」として、文字種、行長、行数、行間、面積のいずれか１つ以上を用いてもよい。

イメージ感性ＤＢ１２０は、感性値判定モジュール１１５と接続されている。イメージ感性ＤＢ１２０は、イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している。イメージ感性ＤＢ１２０では、特に、イメージ情報として色情報を対応させており、色情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している。例えば、日本カラーデザイン研究所によるカラーイメージスケールがある。そして、色の面積に応じて感性の強さを対応付けた対応表を記憶している。
テキスト感性ＤＢ１２５は、感性値判定モジュール１１５と接続されている。テキスト感性ＤＢ１２５は、テキスト情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している。テキスト感性ＤＢ１２５では、特に、テキスト情報として文字情報を対応させており、文字情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している。例えば、発明者が実施した被験者による実験で獲得した対応表がある。そして、テキスト領域の面積に応じて感性の強さを対応付けた対応表を記憶している。

比較モジュール１３０は、感性値判定モジュール１１５、リデザイン処理モジュール１３５の提示モジュール１５０と接続されている。比較モジュール１３０は、感性値判定モジュール１１５によって算出された関連度に応じて、提示モジュール１５０が表示すべき要素を抽出する。ここで、「関連度に応じて」とは、感性値判定モジュール１１５によって算出された関連度が予め定められた閾値より高い又は以上である要素を抽出してもよいし、関連度を降順にソートし、予め定められた順位までの要素を抽出してもよい。
具体的には、比較モジュール１３０は、イメージ情報とテキスト情報を、それぞれイメージ感性ＤＢ１２０内の情報とテキスト感性ＤＢ１２５内の情報と照合させ、画像情報が与える感性要素は、イメージ情報とテキスト情報のどちらが優位なのか判断する。また、画像情報内に複数のイメージ情報がある場合は、イメージ情報とイメージ情報を比較して、いずれのイメージ画像が感性に与える影響が優位なのかを判断してもよい。画像情報内に複数のテキスト情報がある場合は、テキスト情報とテキスト情報を比較して、いずれのテキスト情報が感性に与える影響が優位なのかを判断してもよい。

リデザイン処理モジュール１３５は、操作受付モジュール１４０、作成モジュール１４５、提示モジュール１５０を有している。リデザイン処理モジュール１３５は、デザイン変更に関する処理を行う。
操作受付モジュール１４０は、ユーザーの修正操作を受け付ける。例えば、操作受付モジュール１４０は、タッチパネルを兼ねる液晶ディスプレイを制御して、ユーザーの操作を受け付け、提示モジュール１５０が、ユーザーに対してメッセージ等を提示する。操作受付モジュール１４０は、この他、マウス、キーボード、カメラ、マイク等を用いたユーザーの操作（視線、ジェスチャ、音声等も含む）を受け付けるようにしてもよい。
作成モジュール１４５は、操作受付モジュール１４０よって受け付けられた操作にしたがって、第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する。第２のメディアは、形又は大きさが第１のメディアと異なる。そして、作成後の画像を提示モジュール１５０で表示させるように制御する。

提示モジュール１５０は、文書受付モジュール１０５、比較モジュール１３０と接続されている。提示モジュール１５０は、感性値判定モジュール１１５によって算出された関連度が高い要素（比較モジュール１３０によって抽出された要素であって、複数であってもよい）を表示する。具体的に、提示モジュール１５０は、前述したタッチパネルを用いて、要素、メッセージ等を表示してもよいし、また、スピーカーによる音声出力、触覚デバイスを用いた触感によって、ユーザーへのメッセージを提示するようにしてもよい
また、提示モジュール１５０は、感性値判定モジュール１１５によって算出された関連度に応じて、デザイン変更の助言を提示するようにしてもよい。ここで「デザイン変更」とは、一般的に、リデザインともいわれている処理（改版、改編等ともいわれる）であり、元の文書があり、その元の文書のデザイン（外観）を変更、修正することをいう。具体的には、要素の削除、拡大縮小、位置変更、色変更等がある。
特に、感性を維持するための助言を提示するようにしてもよい。提示モジュール１５０は、第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、感性値判定モジュール１１５によって算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに提示するようにしてもよい。

図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
図２（ａ）は、情報処理装置１００をスタンドアローンシステムとして構築した例を示すものである。画像処理装置２００は、情報処理装置１００を有している。画像処理装置２００は、例えば、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）であり、画像処理装置２００のスキャナで読み込んだ文書の画像を文書受付モジュール１０５が画像情報として受け取り、その結果（関連度が高い複数の要素、デザイン変更後の画像情報等）を画像処理装置２００に備え付けられている液晶ディスプレイ等の表示装置に表示してもよいし、印刷してもよい。

図２（ｂ）は、情報処理装置１００をネットワークシステムとして構築した例を示すものである。
情報処理装置１００、ユーザー端末２１０Ａ、ユーザー端末２１０Ｂ、画像処理装置２２０、文書記憶装置２３０は、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、情報処理装置１００、文書記憶装置２３０による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。
例えば、ユーザー端末２１０を用いて作成した文書又は文書記憶装置２３０内の文書を画像情報として、ユーザー端末２１０内のブラウザを用いて情報処理装置１００に送信する。そして、情報処理装置１００による処理結果をユーザー端末２１０に返信し、ユーザー端末２１０の表示装置に表示するようにしてもよい。また、情報処理装置１００による処理結果を画像処理装置２２０に送信し、その処理結果を印刷するようにしてもよい。

図３は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３０２では、文書受付モジュール１０５は、画像情報としての文書を受け付ける。
ステップＳ３０４では、要素抽出モジュール１１０は、文書を構成する要素を抽出する。例えば、ユーザー端末２１０によって、文書作成プログラムによって作成された文書であれば、文書内を解析して、テキストデータからなる文字領域、イメージデータからなる画像領域（ベクトルデータからなる図形領域を画像領域としてもよい）等を抽出すればよい。また、スキャナで読み込まれた文書であれば、文字認識技術で利用されている文字画像分離技術等を用いて、文字領域、画像領域等を抽出すればよい。
ステップＳ３０６では、感性値判定モジュール１１５は、各要素の感性値を判定する。ステップＳ３０６の詳細な処理については、図４の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ３０８では、比較モジュール１３０は、要素間の感性値を比較する。ステップＳ３０８の詳細な処理については、図１０、図１１、図１２の例に示すフローチャートのいずれかを用いればよい。これらについては後述する。
ステップＳ３１０では、提示モジュール１５０は、リデザイン用のアドバイスを、ユーザーに提示する。

図４は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
対象となる文書（つまり、リデザインしたいソース画像、あるいは、別メディアで展開したい画像）は、スキャンした画像の他に、自らがデザインした画像であってもよい。なお、本処理は、画像内のテキスト情報、イメージ情報を分離した後の処理である。

ステップＳ４０２では、文書からイメージ情報を取得して、明度、彩度、色相を解析する。
ステップＳ４０４では、文書からテキスト情報を取得して、行間、行長、行数、文字種を解析する。

ステップＳ４０６では、ステップＳ４０２による解析結果であるイメージ情報による感性値を、イメージ感性ＤＢ１２０から取得する。イメージ感性ＤＢ１２０内には、例えば、図５に示す色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００、図６に示す色と感性との関係を示すグラフ（関係式等）、図７に示す感性値テーブル７００が記憶されている。例えば、色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００又は／及び図６に示すグラフを用いて感性語を特定し、その後に感性値テーブル７００を用いて、各感性値の強さ（関連度）を取得する。

図５は、色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００は、ｖｉｖｉｄな色（色相、つまり、色情報）と感性語の情報とを関連付けて記憶している。具体的には、色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００は、色欄５１０、感性印象欄５２０を有している。色欄５１０は、色を記憶している。感性印象欄５２０は、その色がユーザーに与える感性印象（感性語）を記憶している。例えば、ｖｉｖｉｄな「赤」色については「アクティブな」という感性印象を与え、ｖｉｖｉｄな「橙」色については「暖かな」という感性印象を与え、ｖｉｖｉｄな「黄」色については「カジュアルな」という感性印象を与え、ｖｉｖｉｄな「緑」色については「穏やかな」という感性印象を与え、ｖｉｖｉｄな「青」色については「爽やかな」という感性印象を与え、ｖｉｖｉｄな「紫」色については「優雅な」という感性印象を与えることを示している。

図６は、色と感性との関係例を示す説明図である。これは、明度、彩度、色相によって、感性印象を特定できることを示している。なお、明度、彩度、色相の組み合わせに対応する感性印象を記憶しているテーブルとして実現してもよいし、明度、彩度、色相を変数として感性印象を分類する数式として実現してもよい。例えば、彩度が高く、明度が中程度（Ｇｙ値が５．５程度）である色相群は「ｖｉｖｉｄ」という感性印象を与えることを示している。さらに、図５の例に示した色・感性（ｖｉｖｉｄ）対応テーブル５００を用いて、ｖｉｖｉｄな「赤」色は、「アクティブな」という感性語を特定できることになる。

図７は、ある感性における色の面積割合と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。ここで面積割合として、文書全体に対しての割合であってもよいし、その要素の領域に対しての面積割合であってもよい。
色とその面積に応じて感性の強さは変化する。感性値テーブル７００は、そのことを示している。例えば、図６に示すように「ｖｉｖｉｄ」に相当する色（右端）は、画像内のわずかな面積しか使われていなくても「ｖｉｖｉｄ」であると印象付けられるが、「ｌｉｇｈｔ」に相当する色はわずかな面積にしか使われていない場合、「ｌｉｇｈｔ」な印象を与えにくい。同じ面積に使われていても色によって印象を与える強さが異なる。
図７（ａ）は、ｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル７００ａのデータ構造例を示す説明図である。ｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル７００ａは、「ｖｉｖｉｄ」な赤の使用面積に応じた感性値の強さの対応表である。ｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル７００ａは、面積の割合（％）欄７１０ａ、感性値の強さ（倍）欄７２０ａを有している。面積の割合（％）欄７１０ａは、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄７２０ａは、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、「ｖｉｖｉｄ」な赤が文書内の１０％の面積を占めている場合は、文書全体の「ｖｉｖｉｄ」らしさは「１．５」倍であるが、９０％の面積を占めている場合は、文書全体の「ｖｉｖｉｄ」らしさは「１０」倍となることを示している。
図７（ｂ）は、ｌｉｇｈｔ赤感性値テーブル７００ｂのデータ構造例を示す説明図である。ｌｉｇｈｔ赤感性値テーブル７００ｂは、「ｌｉｇｈｔ」な赤の使用面積に応じた感性値の強さの対応表である。ｌｉｇｈｔ赤感性値テーブル７００ｂは、面積の割合（％）欄７１０ｂ、感性値の強さ（倍）欄７２０ｂを有している。面積の割合（％）欄７１０ｂは、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄７２０ｂは、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、「ｌｉｇｈｔ」な赤が文書内の１０％の面積を占めている場合は、文書全体の「ｌｉｇｈｔ」らしさは「０．５」倍であるが、９０％の面積を占めている場合は、文書全体の「ｌｉｇｈｔ」らしさは「３．３」倍となることを示している。したがって、「ｌｉｇｈｔ」な赤は、「ｖｉｖｉｄ」な赤よりも、その印象の強さ（感性値の強さ）は低いことを示している。

ステップＳ４０８では、ステップＳ４０４による解析結果であるテキスト情報による感性値を、テキスト感性ＤＢ１２５から取得する。テキスト感性ＤＢ１２５内には、例えば、図８に示す爽やかな文字種感性値テーブル８００ａ、爽やかな行長感性値テーブル８００ｂ、爽やかな行間感性値テーブル８００ｃ、図９に示す爽やかな文字感性値テーブル９００が記憶されている。例えば、爽やかな文字種感性値テーブル８００ａ、爽やかな行長感性値テーブル８００ｂ、爽やかな行間感性値テーブル８００ｃを用いて感性語を特定し、その後に爽やかな文字感性値テーブル９００を用いて、各感性値の強さ（関連度）を取得する。

図８は、文字等の特徴と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。
感性印象毎に、文字種と感性値の対応テーブル、行長と感性値の対応テーブル、行数と感性値の対応テーブル、行間と感性値の対応テーブルを予め用意しておく。
図８に示す例は、感性印象の「爽やかな」についての文字種と感性値の対応テーブル（爽やかな文字種感性値テーブル８００ａ）、行長と感性値の対応テーブル（爽やかな行長感性値テーブル８００ｂ）、行間と感性値の対応テーブル（爽やかな行間感性値テーブル８００ｃ）を示している。もちろんのことながら、行数と感性値の対応テーブルについても予め用意しておいてもよい。
これらのテーブルの１つ以上を用いて、感性印象「爽やかな」の評価値を算出する。
図８（ａ）は、爽やかな文字種感性値テーブル８００ａのデータ構造例を示す説明図である。爽やかな文字種感性値テーブル８００ａは、文字種欄８１０ａ、感性値欄８２０ａを有している。文字種欄８１０ａは、文字種を記憶している。感性値欄８２０ａは、その文字種の感性値を記憶している。
図８（ｂ）は、爽やかな行長感性値テーブル８００ｂのデータ構造例を示す説明図である。爽やかな行長感性値テーブル８００ｂは、行長（文字数／行）欄８１０ｂ、感性値欄８２０ｂを有している。行長（文字数／行）欄８１０ｂは、行長（文字数／行）を記憶している。感性値欄８２０ｂは、その行長の感性値を記憶している。
図８（ｃ）は、爽やかな行間感性値テーブル８００ｃのデータ構造例を示す説明図である。爽やかな行間感性値テーブル８００ｃは、行間（％）欄８１０ｃ、感性値欄８２０ｃを有している。行間（％）欄８１０ｃは、行間（％）を記憶している。感性値欄８２０ｃは、その行間の感性値を記憶している。
これらは、テキスト情報と感性印象を関連付けたテーブルである。テキスト情報とは、行間、行長、文字種であり、それら情報がパラメータとなって感性値として表現できる。例えば、被験者による実験から図８の例に示した値を獲得している。
例えば、文字領域内の文字の書体が明朝体であり、１行あたりの文字数である行長が３０であり、行間が文字の大きさの４０（％）である場合、
「爽やかな」感性印象の感性値は、爽やかな文字種感性値テーブル８００ａ、爽やかな行長感性値テーブル８００ｂ、爽やかな行間感性値テーブル８００ｃを用いて、
・明朝体で１．５
・行長３０（文字数／行）で０．１５
・行間４０（％）で０
となり、全体で１．６５（１．５＋０．１５＋０）となる。

さらに、文字領域が文書内に占める面積割合を加味することで、「爽やかな」感性印象の感性値は、面積に応じて感性値の強さを乗じる値に変化する。
図９は、ある感性（爽やかな）における文字の面積割合と感性値の強さの関係を示すデータ構造例を示す説明図である。
図９は、爽やかな文字感性値テーブル９００のデータ構造例を示す説明図である。爽やかな文字感性値テーブル９００は、面積の割合（％）欄９１０、感性値の強さ（倍）欄９２０を有している。面積の割合（％）欄９１０は、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄９２０は、感性値の強さ（倍）を記憶している。
対象としている文字領域の文書における面積比が１０％の場合は感性値１．５倍となり、２．５（１．６５＊１．５）となる。また、その面積比が２０％の場合は、感性値３倍となり、５．０（１．６５＊３）となる。

図１０は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２では、感性値を用いて要素をソートする。各領域（要素）について、図４の例に示したフローチャートによって算出された感性値を降順にソートする。
ステップＳ１００４では、最も感性値の高い要素を残す旨のアドバイスを生成する。
ステップＳ１００６では、最も感性値の低い要素を削除の候補とする旨のアドバイスを生成する。具体的には、第２のメディアにリデザインを行う際、関連度の高い要素はリデザイン時に変更してはいけない要素とし、関連度の低い要素については、リデザイン時に変更してもよい要素として、ユーザーに通知する。この際の「変更」の種類は、要素の位置を変える、要素の大きさを変える、要素の色を変える、要素自体を削除するなどがある。

図１１は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１１０２では、文書の感性に影響を与える情報は、イメージ情報（画像領域）の感性値とテキスト情報（文字領域）の感性値のどちらが大きいか比較し、「イメージ情報＞テキスト情報」の場合はステップＳ１１０４へ進み、「イメージ情報≦テキスト情報」の場合はステップＳ１１０６へ進む。
ステップＳ１１０４では、画像の要素が文書の閲覧者に影響を与えている旨のアドバイスを生成する。
ステップＳ１１０６では、テキストの要素が文書の閲覧者に影響を与えている旨のアドバイスを生成する。具体的には、第２のメディアにリデザインを行う際、イメージ情報の感性値がテキスト情報の感性値より高い場合、イメージ情報は変更してはいけない旨を示す情報を生成し、テキスト情報の感性値がイメージ情報の感性値より高い場合、テキスト情報は変更してはいけない旨を示す情報を生成する。また先の例以外にも、イメージ情報同士又はテキスト情報同士を比較し、比較したイメージ情報同士又はテキスト情報同士のうち感性値が高い方の情報を変更してはいけない要素として特定し、特定した要素は変更してはいけない旨を示す情報を生成してもよい。加えて、３以上のイメージ情報同士又はテキスト情報同士を比較した場合には、イメージ情報、テキスト情報のそれぞれにおいて、最も感性値が高いイメージ情報、テキスト情報を変更してはいけない要素として特定し、特定した要素は変更してはいけない旨を示す情報を生成してもよい。

図１２は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１２０２では、感性値を用いて要素をソートする。
ステップＳ１２０４では、最も感性値の高い要素と他の要素の感性値の差分を算出する。

ステップＳ１２０６では、差分に応じたアドバイスを生成する。例えば、図１３の例に示すリデザイン時の施策パターンテーブル１３００を用いてアドバイスを生成する。
図１３は、リデザイン時の施策パターンテーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。リデザイン時の施策パターンテーブル１３００は、列方向にリデザイン時の施策パターン欄１３１０を有しており、リデザイン時の施策パターン欄１３１０は、感性値の差分が１以上欄１３１２、感性値の差分が０以上１未満欄１３１４を有している。また、リデザイン時の施策パターンテーブル１３００は、行方向にイメージ情報とイメージ情報の比較欄１３２２、イメージ情報とテキスト情報の比較欄１３２４、テキスト情報とテキスト情報の比較欄１３２６を有している。
リデザイン時の施策パターン欄１３１０は、リデザイン時の施策パターンを記憶している。感性値の差分が１以上欄１３１２は、感性値の差分が１以上の場合のリデザイン時の施策パターンを記憶している。感性値の差分が０以上１未満欄１３１４は、感性値の差分が０以上１未満の場合のリデザイン時の施策パターンを記憶している。イメージ情報とイメージ情報の比較欄１３２２は、イメージ情報とイメージ情報の比較を記憶している。イメージ情報とテキスト情報の比較欄１３２４は、イメージ情報とテキスト情報の比較を記憶している。テキスト情報とテキスト情報の比較欄１３２６は、テキスト情報とテキスト情報の比較を記憶している。
イメージ情報の感性値とイメージ情報の感性値の比較を行い、感性値の差分が１以上の場合は、感性値が低い方を削除する候補である旨のアドバイスを生成し、感性値の差分が０以上１未満の場合は、感性値が低い方を削除する候補である旨のアドバイスを生成する。
イメージ情報の感性値とテキスト情報の感性値の比較を行い、感性値の差分が１以上の場合は、感性値が低い方を削除する候補である旨のアドバイスを生成し、感性値の差分が０以上１未満の場合は、感性値が低い方を縮小する候補である旨のアドバイスを生成する。
テキスト情報の感性値とテキスト情報の感性値の比較を行い、感性値の差分が１以上の場合は、感性値が低い方を削除する候補である旨のアドバイスを生成し、感性値の差分が０以上１未満の場合は、感性値が低い方を縮小する候補である旨のアドバイスを生成する。

図１４は、第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。
変更前の文書１４００は、イメージ情報１４１０、テキスト情報１４２０を有している。情報処理装置１００は、要素としてイメージ情報１４１０、テキスト情報１４２０を抽出する。

そして、イメージ情報１４１０に対して、感性値算出処理１４３０を行い、色情報とその面積割合から感性値の「４」を算出する。具体的には、文書１４００からイメージ情報１４１０を解析した後、代表色と使用面積から解析結果テーブル１５００が得られたとする。図１５は、解析結果テーブル１５００のデータ構造例を示す説明図である。解析結果テーブル１５００は、代表色欄１５１０、面積割合欄１５２０を有している。代表色欄１５１０は、代表色を記憶している。面積割合欄１５２０は、面積割合を記憶している。解析結果テーブル１５００は、イメージ情報１４１０の代表色がＶｉｖｉｄな赤であり、その面積割合は３０％であることを示している。ｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル７００ａを用いて、イメージ情報１４１０の感性値の強さを４で「鮮やかな」と判断される。

次に、テキスト情報１４２０に対して、感性値算出処理１４４０を行い、テキスト情報とその面積割合から感性値の「１．６」を算出する。具体的には、文書１４００からテキスト情報１４２０を解析した後、解析結果テーブル１６００が得られたとする。図１６は、解析結果テーブル１６００のデータ構造例を示す説明図である。解析結果テーブル１６００は、文字種欄１６１０、行長（文字／行）欄１６２０、行間（％）欄１６３０を有している。文字種欄１６１０は、文字種を記憶している。行長（文字／行）欄１６２０は、行長（文字／行）を記憶している。行間（％）欄１６３０は、行間（％）を記憶している。解析結果テーブル１６００は、テキスト情報１４２０は文字種がメイリオであり、その行長（文字／行）は２０であり、行間（％）が０であることを示している。爽やかな文字種感性値テーブル８００ａ、爽やかな行長感性値テーブル８００ｂ、爽やかな行間感性値テーブル８００ｃ、を用いて、テキスト情報１４２０の最も強い感性値は「爽やか」でその強さは１．６（３．５＋０．１−２）と判断される。

両者（イメージ情報１４１０、テキスト情報１４２０）の感性値を比較し、より高い値のイメージ情報１４１０を残すべきとのアドバイスを生成する。例えば、イメージ情報１４１０を赤太枠で囲んで表示することにより（図１４ではイメージ情報１４５０）、文書１４００の感性に及ぼす影響が大きいことを示している。一方、テキスト情報１４２０については、枠で囲むことをせずに（図１４ではテキスト情報１４６０）、文書１４００の感性に及ぼす影響は小さいことを示している。
具体的には、以下の処理を行う。
（１）イメージ情報（イメージ情報１４１０）とテキスト情報（テキスト情報１４２０）の感性値の強さを比較する。
（２）感性値の強さはイメージ情報（イメージ情報１４１０）が４、テキスト情報（テキスト情報１４２０）が１．６であるため、イメージ情報の方がテキスト情報よりも強い感性を与えると判断される。
（３）感性値の強さはイメージ情報がテキスト情報よりも大きいと判断されたため、テキスト情報は感性印象を与える影響は小さいとして、リデザイン時は削除してよいという判断がされる。
（４）もしも、感性値の強さにおいて、イメージ情報がテキスト情報よりも小さいと判断された場合は、テキスト情報による感性印象を与える影響は強いとして、リデザイン時は削除しないという判断がされる。

なお、感性値の強さの比較において、単純な大小だけでなく、比較の差の程度に応じて（図１３の例に示したリデザイン時の施策パターンテーブル１３００を用いて）、リデザイン時の施策を変更することも可能である。例えば、図１４に示したように、イメージ情報の感性値の強さが４、テキスト情報の感性値の強さが１．６という場合において、差が１以上であれば削除する。もしも、差が０以上１未満であれば削除ではなく、テキスト情報を縮小する。このように差の程度に応じて、削除以外のリデザインの方法を提示するようにしてもよい。
さらに、イメージ情報とテキスト情報が３つ以上ある場合は、感性値の強さが最大となっている情報を基準とした差分で施策パターンを提示すればよい。
なお、差分の大きさによる施策パターンは、図１３の例に示す「削除」、「縮小」に制限されるものではない。

図１７は、第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。イメージ情報（図や写真）は、通常、１色で構成されていることは少なく、複数の色が使用されている。複数色で構成されているイメージ情報から感性値を算出する場合、情報処理装置１００は、画像内の使用色とその面積から唯一の感性値を設定する。
対象となる文書１７１０は、図１７（ａ）の例に示すように、イメージ情報１７１２、テキスト情報１７１４を有している。
Ｓ１７０２では、文書１７１０内のイメージ情報１７１２の色情報の解析を行い、感性値を判定する。
Ｓ１７０４では、予め保有しているイメージ感性ＤＢ１２０から使用されている色とその面積に応じて感性値の強さを判定する。

具体的には、図１７（ｂ）の例に示すｖｉｖｉｄな赤の使用面積に応じた感性値の強さの対応表であるｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル１７１６、ｌｉｇｈｔな赤の使用面積に応じた感性値の強さ対応表であるｌｉｇｈｔ赤感性値テーブル１７２２、ｂｒｉｇｈｔな赤の使用面積に応じた感性値の強さ対応表であるｂｒｉｇｈｔ赤感性値テーブル１７２８、ｖｉｖｉｄな青の使用面積に応じた感性値の強さ対応表であるｖｉｖｉｄ青感性値テーブル１７３４を用いる。
ｖｉｖｉｄ赤感性値テーブル１７１６は、面積の割合（％）欄１７１８、感性値の強さ（倍）欄１７２０を有している。面積の割合（％）欄１７１８は、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄１７２０は、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、イメージ情報１７１２におけるｖｉｖｉｄな赤の面積割合は３０％であり、感性値の強さは４である。
ｌｉｇｈｔ赤感性値テーブル１７２２は、面積の割合（％）欄１７２４、感性値の強さ（倍）欄１７２６を有している。面積の割合（％）欄１７２４は、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄１７２６は、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、イメージ情報１７１２におけるｌｉｇｈｔな赤の面積割合は５％であり、感性値の強さは１である。
ｂｒｉｇｈｔ赤感性値テーブル１７２８は、面積の割合（％）欄１７３０、感性値の強さ（倍）欄１７３２を有している。面積の割合（％）欄１７３０は、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄１７３２は、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、イメージ情報１７１２におけるｂｒｉｇｈｔな赤の面積割合は５％であり、感性値の強さは１である。
ｖｉｖｉｄ青感性値テーブル１７３４は、面積の割合（％）欄１７３６、感性値の強さ（倍）欄１７３８を有している。面積の割合（％）欄１７３６は、面積の割合（％）を記憶している。感性値の強さ（倍）欄１７３８は、感性値の強さ（倍）を記憶している。例えば、イメージ情報１７１２におけるｖｉｖｉｄな青の面積割合は６０％であり、感性値の強さは２．５である。

これらの結果を用いて、図１７（ｃ）の例に示す解析結果・感性値テーブル１７４０を生成する。解析結果・感性値テーブル１７４０は、色欄１７４２、面積割合欄１７４４、感性値欄１７４６を有している。色欄１７４２は、色を記憶している。面積割合欄１７４４は、面積割合を記憶している。感性値欄１７４６は、感性値を記憶している。解析結果・感性値テーブル１７４０は、イメージ情報１７１２の色がｖｉｖｉｄな赤の面積割合は３０％であり、その感性値は「４」、イメージ情報１７１２の色がｌｉｇｈｔな赤の面積割合は５％であり、その感性値は「１」、イメージ情報１７１２の色がｂｒｉｇｈｔな赤の面積割合は５％であり、その感性値は「１」、イメージ情報１７１２の色がｖｉｖｉｄな青の面積割合は６０％であり、その感性値は「２．５」であることを示している。

Ｓ１７０６では、文書１７１０内のイメージ情報１７１２の色情報の感性値から、感性値の強さが最も高い色とその感性値を設定する。
図１７に示す例においては、イメージ情報１７１２の感性値は「ｖｉｖｉｄな赤で、感性値の強さが４」と設定される。

図１８は、第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。テキスト情報がない場合は、イメージ情報のみを抽出し、そのイメージ情報が複数ある場合の処理例を示す。
変更前の文書１８００は、イメージ情報Ａ：１８１０、イメージ情報Ｂ：１８２０を有している。情報処理装置１００は、要素としてイメージ情報Ａ：１８１０、イメージ情報Ｂ：１８２０を抽出する。

そして、イメージ情報Ａ：１８１０に対して、感性値算出処理１８３０を行い、色情報とその面積割合から感性値の「３．５」を算出する。具体的には、イメージ情報Ａ：１８１０の解析から、色情報とその占有面積を算出し、イメージ情報Ａ：１８１０で与える感性の大きさが最も強い「ダイナミック」で感性値は３．５である。
次に、イメージ情報Ｂ：１８２０に対して、感性値算出処理１８４０を行い、色情報とその面積割合から感性値の「２」を算出する。具体的には、感性値算出処理１８４０の解析から、色情報とその占有面積を算出し、感性値算出処理１８４０で与える感性の大きさが最も強い「クール」で感性値は２である。

両者（イメージ情報Ａ：１８１０、イメージ情報Ｂ：１８２０）の感性値を比較し、より高い値のイメージ情報Ａ：１８１０を残すべきとのアドバイスを生成する。例えば、イメージ情報Ａ：１８１０を赤太枠で囲んで表示することにより（図１８ではイメージ情報Ａ：１８５０）、文書１８００の感性に及ぼす影響が大きいことを示している。一方、イメージ情報Ｂ：１８２０については、枠で囲むことをせずに（図１８ではイメージ情報Ｂ：１８６０）、文書１８００の感性に及ぼす影響は小さいことを示している。具体的には、
イメージ情報Ａ：１８１０による感性値「ダイナミック」：３．５ ＞ イメージ情報Ｂ：１８２０による感性値「クール」：２
となる。したがって、画像による感性値は、イメージ情報Ａ：１８１０による影響が大きいと判断される。
そこで、イメージ情報Ａ：１８１０を強調表示する（図１８の例ではイメージ情報Ａ：１８５０）。なお、イメージ情報Ｂ：１８２０は、削除対象としてもよいことを表示してもよい（図１８の例ではイメージ情報Ｂ：１８６０）。

図１９は、第１の実施の形態による処理例を示す説明図である。イメージ情報がない場合は、テキスト情報のみを抽出し、そのテキスト情報が複数ある場合の処理例を示す。
変更前の文書１９００は、テキスト情報Ａ：１９１０、テキスト情報Ｂ：１９２０を有している。情報処理装置１００は、要素としてテキスト情報Ａ：１９１０、テキスト情報Ｂ：１９２０を抽出する。

そして、テキスト情報Ａ：１９１０に対して、感性値算出処理１９３０を行い、色情報とその面積割合から感性値の「４」を算出する。具体的には、テキスト情報Ａ：１９１０の解析から、テキスト情報とその占有面積を算出し、テキスト情報Ａ：１９１０で与える感性の大きさが最も強い「優雅な」で感性値は４である。
次に、テキスト情報Ｂ：１９２０に対して、感性値算出処理１９４０を行い、色情報とその面積割合から感性値の「２．５」を算出する。具体的には、感性値算出処理１９４０の解析から、テキスト情報とその占有面積を算出し、感性値算出処理１９４０で与える感性の大きさが最も強い「爽やか」で感性値は２．５である。

両者（テキスト情報Ａ：１９１０、テキスト情報Ｂ：１９２０）の感性値を比較し、より高い値のテキスト情報Ａ：１９１０を残すべきとのアドバイスを生成する。例えば、テキスト情報Ａ：１９１０を赤太枠で囲んで表示することにより（図１９ではテキスト情報Ａ：１９５０）、文書１９００の感性に及ぼす影響が大きいことを示している。一方、テキスト情報Ｂ：１９２０については、枠で囲むことをせずに（図１９ではテキスト情報Ｂ：１９６０）、文書１９００の感性に及ぼす影響は小さいことを示している。具体的には、
テキスト情報Ａ：１９１０による感性値「優雅な」：４ ＞ テキスト情報Ｂ：１９２０による感性値「爽やか」：「２．５」
となる。したがって、文字領域による感性値は、テキスト情報Ａ：１９１０による影響が大きいと判断される。
そこで、テキスト情報Ａ：１９１０を強調表示する（図１９の例ではテキスト情報Ａ：１９５０）。なお、テキスト情報Ｂ：１９２０は、削除対象としてもよいことを表示してもよい（図１９の例ではテキスト情報Ｂ：１９６０）。

＜第２の実施の形態＞
図２０は、第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
情報処理装置２０００は、文書受付モジュール１０５、要素抽出モジュール１１０、感性値判定モジュール１１５、イメージ感性ＤＢ１２０、テキスト感性ＤＢ１２５、比較モジュール２０３０、リデザイン処理モジュール１３５、制約デザインＤＢ２０５５を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
情報処理装置２０００は、イメージ情報やテキスト情報に制約がある場合の処理を行うものである。イメージ情報（図や写真）とテキスト情報に何らかの制約がある場合、リデザイン時において、イメージ情報のデザインとテキスト情報のデザインは変更されない。例えば、企業ルールとして、商品のロゴマークは元画像内での配置やサイズを変更できない制約を設けている企業も多い。また、定期預金等の金融商品のチラシに記載されている規約は法律上、削除できない。このような制約情報のデータベース（制約デザインＤＢ２０５５）を保有している場合の例を示す。

文書受付モジュール１０５は、要素抽出モジュール１１０、リデザイン処理モジュール１３５の提示モジュール１５０と接続されている。
要素抽出モジュール１１０は、文書受付モジュール１０５、感性値判定モジュール１１５と接続されている。
感性値判定モジュール１１５は、要素抽出モジュール１１０、イメージ感性ＤＢ１２０、テキスト感性ＤＢ１２５、比較モジュール２０３０と接続されている。
イメージ感性ＤＢ１２０は、感性値判定モジュール１１５と接続されている。
テキスト感性ＤＢ１２５は、感性値判定モジュール１１５と接続されている。

比較モジュール２０３０は、感性値判定モジュール１１５、リデザイン処理モジュール１３５の提示モジュール１５０、制約デザインＤＢ２０５５と接続されている。比較モジュール２０３０は、第１の実施の形態の比較モジュール１３０による処理に加えて、制約デザインＤＢ２０５５内に記憶されている制約にしたがって、提示モジュール１５０で提示すべき情報を決定してもよい。
リデザイン処理モジュール１３５は、操作受付モジュール１４０、作成モジュール１４５、提示モジュール１５０を有している。

提示モジュール１５０は、文書受付モジュール１０５、比較モジュール２０３０と接続されている。提示モジュール１５０は、第１の実施の形態の提示モジュール１５０による処理に加えて、要素のデザイン変更の制約にしたがった提示を行うようにしてもよい。
制約デザインＤＢ２０５５は、比較モジュール２０３０と接続されている。制約デザインＤＢ２０５５は、要素のデザイン変更の制約を記憶している。特に、制約として、レイアウト変更、サイズ変更、色変更、要素の削除のいずれか１つ以上の制約を含むようにしてもよい。

図２１は、第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２１０２では、文書受付モジュール１０５は、画像情報としての文書を受け付ける。
ステップＳ２１０４では、要素抽出モジュール１１０は、文書からテキスト情報とイメージ情報を取得する。

ステップＳ２１０６では、比較モジュール２０３０は、制約デザインＤＢ２０５５を参照する。制約デザインＤＢ２０５５内には、制約デザインテーブル２２００が記憶されている。制約デザインテーブル２２００は、文書毎（又は、その文書の元となったひな型毎）に設定されている。図２２は、制約デザインテーブル２２００のデータ構造例を示す説明図である。制約デザインテーブル２２００は、デザイン変更の対象欄２２１０、要素欄２２２０を有しており、要素欄２２２０は、イメージ情報Ａ欄２２２２、テキスト情報Ａ欄２２２４、テキスト情報Ｂ欄２２２６を有している。なお、イメージ情報Ａ欄２２２２、テキスト情報Ａ欄２２２４、テキスト情報Ｂ欄２２２６のイメージ情報Ａ、テキスト情報Ａ、テキスト情報Ｂとして、それぞれの領域の位置（例えば、左上の座標と幅、高さ）を示すものであってもよい。デザイン変更の対象欄２２１０は、デザイン変更の対象を記憶している。要素欄２２２０は、要素を記憶している。イメージ情報Ａ欄２２２２は、イメージ情報Ａに対する変更等ができるか否かを記憶している。テキスト情報Ａ欄２２２４は、テキスト情報Ａに対する変更等ができるか否かを記憶している。テキスト情報Ｂ欄２２２６は、テキスト情報Ｂに対する変更等ができるか否かを記憶している。例えば、イメージ情報Ａは重要なイメージ（例えば、前述のロゴマーク等）であり、変更することは一切できない。したがって、イメージ情報Ａ欄２２２２によって、レイアウト変更、サイズ変更、色の変更、削除はできないことを示している。テキスト情報Ａは、その文書において重要情報（例えば、前述の規約等）が記載されており、削除することはできない。したがって、テキスト情報Ａ欄２２２４によって、レイアウト変更、サイズ変更、色の変更はできるが、削除はできないことを示している。テキスト情報Ｂは、その文書において付加的事項が記載されており、あらゆる変更を加えてもよい。したがって、テキスト情報Ｂ欄２２２６によって、レイアウト変更、サイズ変更、色の変更、削除ができることを示している。なお、もちろんのことながら、制約デザインテーブル２２００は例であって、これに限定されるものではない。

ステップＳ２１０８では、比較モジュール２０３０は、制約デザインＤＢ２０５５から「デザイン変更の対象」が全て不可になっているイメージ情報、又はテキスト情報を指定する。図２２の例に示した制約デザインテーブル２２００では、イメージ情報Ａ（イメージ情報Ａ欄２２２２）が該当する。
ステップＳ２１１０では、感性値判定モジュール１１５は、ステップＳ２１０８で指定された情報は、リデザイン時のデザイン変更から排除する。
ステップＳ２１１２では、感性値判定モジュール１１５は、イメージ情報による感性値をイメージ感性ＤＢ１２０から取得する。
ステップＳ２１１４では、感性値判定モジュール１１５は、テキスト情報による感性値をテキスト感性ＤＢ１２５から取得する。
ステップＳ２１１６では、比較モジュール２０３０は、文書の感性に影響を与える情報は、イメージ情報とテキスト情報どちらが大きいか比較する。もちろんのことながら、イメージ情報同士、テキスト情報同士の比較もある。
ステップＳ２１１８では、比較モジュール２０３０は、影響が大きな情報に対して、リデザインの施策候補を提示する。その提示にあたり、デザイン変更の条件から、不可となっている対象を外す。

図２３は、第２の実施の形態による処理例を示す説明図である。
図２３（ａ）の例に示す変更前の文書２３００は、テキスト情報Ａ：２３１０、イメージ情報Ａ：２３２０、テキスト情報Ｂ：２３３０を有している。情報処理装置２０００は、要素としてテキスト情報Ａ：２３１０、イメージ情報Ａ：２３２０、テキスト情報Ｂ：２３３０を抽出する。なお、イメージ情報Ａ：２３２０は、制約デザインテーブル２２００内のイメージ情報Ａに該当し、テキスト情報Ａ：２３１０は、制約デザインテーブル２２００内のテキスト情報Ａに該当し、テキスト情報Ｂ：２３３０は、制約デザインテーブル２２００内のテキスト情報Ｂに該当する。
そして、制約デザインテーブル２２００からイメージ情報Ａ：２３２０は変更不可（リデザイン不可）であるので、図２３（ｂ）の例に示すように、テキスト情報Ａ：２３１０、テキスト情報Ｂ：２３３０をリデザイン対象とする。
そして、テキスト情報Ａ：２３１０、テキスト情報Ｂ：２３３０に対して、第１の実施の形態による処理例と同等のことを行い、いずれかの領域による感性語との関連度（感性値）を算出し、感性値の高い領域を強調表示する。

図２４を参照して、本実施の形態の情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。図２４に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等によって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部２４１７と、プリンタ等のデータ出力部２４１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２４０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、文書受付モジュール１０５、要素抽出モジュール１１０、感性値判定モジュール１１５、比較モジュール１３０、リデザイン処理モジュール１３５、比較モジュール２０３０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２４０２は、ＣＰＵ２４０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４０３は、ＣＰＵ２４０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス２４０４により相互に接続されている。

ホストバス２４０４は、ブリッジ２４０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス２４０６に接続されている。

キーボード２４０８、マウス等のポインティングデバイス２４０９は、操作者により操作されるデバイスである。ディスプレイ２４１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等があり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。また、ポインティングデバイス２４０９とディスプレイ２４１０の両方の機能を備えているタッチスクリーン等であってもよい。その場合、キーボードの機能の実現について、キーボード２４０８のように物理的に接続しなくても、画面（タッチスクリーン）上にソフトウェアでキーボード（いわゆるソフトウェアキーボード、スクリーンキーボード等ともいわれる）を描画して、キーボードの機能を実現するようにしてもよい。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２４１１は、ハードディスク（フラッシュ・メモリ等であってもよい）を内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ２４０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、イメージ感性ＤＢ１２０、テキスト感性ＤＢ１２５、制約デザインＤＢ２０５５等としての機能を実現させる。さらに、その他の各種データ、各種コンピュータ・プログラム等が格納される。

ドライブ２４１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体２４１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース２４０７、外部バス２４０６、ブリッジ２４０５、及びホストバス２４０４を介して接続されているＲＡＭ２４０３に供給する。なお、リムーバブル記録媒体２４１３も、データ記録領域として利用可能である。

接続ポート２４１４は、外部接続機器２４１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート２４１４は、インタフェース２４０７、及び外部バス２４０６、ブリッジ２４０５、ホストバス２４０４等を介してＣＰＵ２４０１等に接続されている。通信部２４１６は、通信回線に接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部２４１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部２４１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図２４に示す情報処理装置１００のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図２４に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図２４に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機などに組み込まれていてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分若しくは全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…情報処理装置
１０５…文書受付モジュール
１１０…要素抽出モジュール
１１５…感性値判定モジュール
１２０…イメージ感性ＤＢ
１２５…テキスト感性ＤＢ
１３０…比較モジュール
１３５…リデザイン処理モジュール
１４０…操作受付モジュール
１４５…作成モジュール
１５０…提示モジュール
２００…画像処理装置
２１０…ユーザー端末
２２０…画像処理装置
２３０…文書記憶装置
２９０…通信回線
２０００…情報処理装置
２０３０…比較モジュール
２０５５…制約デザインＤＢ

Claims (10)

1. 第１のメディアの画像情報を取得する取得手段と、
   取得した前記画像情報から、画像に含まれる複数の要素を抽出する抽出手段と、
   抽出した前記複数の要素から、前記第１のメディアに対するイメージ情報を決定する決定手段と、
   イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している記憶手段の情報から、前記決定手段が決定したイメージ情報に対応する感性語を特定する特定手段と、
   前記画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、前記特定手段が特定した感性語との関連度を算出する算出手段と、
   第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに通知する通知手段
   を有する情報処理装置。
2. 前記関連度を算出する対象として、同じ種類の要素間の感性値、異なる種類の要素間の関連度のいずれかである、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記要素の種類として、画像と文字があり、
   前記関連度を算出する対象として、画像と画像との関連度、文字と文字との関連度、画像と文字との関連度のいずれかである、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１のメディアは、デザインを変更する対象であり、
   前記通知手段は、前記算出手段によって算出された関連度に応じて、デザイン変更の助言を通知する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記通知手段は、関連度に応じて、前記要素を削除する旨又は削除しない旨の助言を通知する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記通知手段は、前記要素のデザイン変更の制約にしたがった通知を行う、
   請求項４に記載の情報処理装置。
7. 前記制約として、レイアウト変更、サイズ変更、色変更、前記要素の削除のいずれか１つ以上の制約を含む、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記決定手段は、前記要素である画像の特徴又は文字の外形特徴を用いて、前記イメージ情報を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記画像の特徴として、色情報、面積のいずれか１つ以上を用い、
   前記文字の外形特徴として、文字種、行長、行数、行間、面積のいずれか１つ以上を用いる、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. コンピュータを、
    第１のメディアの画像情報を取得する取得手段と、
    取得した前記画像情報から、画像に含まれる複数の要素を抽出する抽出手段と、
    抽出した前記複数の要素から、前記第１のメディアに対するイメージ情報を決定する決定手段と、
    イメージ情報と感性語の情報とを関連付けて記憶している記憶手段の情報から、前記決定手段が決定したイメージ情報に対応する感性語を特定する特定手段と、
    前記画像情報に含まれる複数の要素のそれぞれについて、前記特定手段が特定した感性語との関連度を算出する算出手段と、
    第１のメディアとは形又は大きさが異なるメディアであり、且つ第１のメディアに含まれる要素に基づいてデザインされる第２のメディアを作成する場合、算出された関連度が高い要素を変更してはいけない要素としてユーザーに通知する通知手段
    として機能させるための情報処理プログラム。