JP2004199695A - 視覚的特性を自動的に選択して背景に対して目標を強調表示する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 背景に対する目標の視覚的特性のパラメータを自動的に選択して、視聴者が目標を識別して目標に注意を向けるのを容易にする。
【解決手段】 領域１００の平均特性を算出し、この領域１００の共分散を決定し、この共分散を逆にして逆共分散を生成し、目標特性を評価し、平均特性と目標特性との差を決定し、この差を転置して、差の転置行列を生成し、差を乗じた逆共分散を差の転置行列に乗じた積から顕著性を決定する。一つの受入れ基準に対してこの顕著性を比較して、この顕著性が受入れ基準を満足しない場合に、目標特性を調節し、差の決定ステップ、差の転置ステップ、顕著性の決定ステップ及び顕著性の比較ステップを繰り返す。受入れ基準を満足する場合、目標特性を出力する。これにより、目的物１３０がその他の注意拡散物１２０から視覚的に強調される。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に、観察者に対して表示された文書の視覚的特性に関する。

インターネット上で視覚的に強調したウェブページを展開することは、表示装置上で特定の項目に注意を引き付けるための努力である。このような方法には、点滅するアイコンや動くアイコンなどの、時間的に変動する視覚的な刺激や、警報などの音声刺激が含まれる。ユーザが経験を積むにつれ、このような刺激に引き付けられるよりも、不快感を生じることがある。

最近は、ウェブページ等の表示された文書上の特定の項目を識別するためのより巧妙な方法が開発されている。この様な方法の一つには、特定の項目を強調表示することが含まれる。この強調表示は、その特定の項目を取り囲む色の塊を用いてなされる。この色の塊は、その項目に対すると共に背景に対して対照をなす。この項目を、背景と対照をなす色の外郭線により取り囲むことができる。

この方法で用いるのに適当な色は、グラフィックアートの経験があり、背景と、注意を引くべき項目との特性に基づいて賢明な評価をするための十分な時間のある人により選択され得る。

R. Rosenholtz「Search Asymmetries? What Search Asymmetries?」,Perception and Psychophysics, 63(3),476-489,2001 A.Woodruff, et al. 「Using Thumbnails to Search the Web」, SIGCHI 2001,198-205,2001.

しかしながら、グラフィックアーティストの活動は、しばしば利用できないか、あるいはまかないきれない。このことは、プロジェクトのための予算がグラフィックアーティストを利用するには不足であることにより生じるかもしれない。このことは、また、プロジェクトの大きさが、グラフィックアーティストが全ての文書を有効に検討し修正するには大きすぎるか、あるいは、プロジェクトが動的に変化する表示を含み、その表示の全ての可能な概観を説明するためのグラフィックアーティストの努力を複雑にしてしまうことによっても生じるかもしれない。

目標の背景に対する視覚的特性のパラメータを自動的に選択して、視聴者が目標を識別して目標に注意を向けるのを容易にすることは、システムと方法にとって有用であると思われる。このようなシステムと方法は、背景中の注意拡散物による注意拡散の影響を和らげるものと思われる。

このような視覚的特性のパラメータは、特定の値に設定された、特定の色相、影、きめ、大きさ、形状又は動きを含むことができる。このような選択は、目標と背景との間の顕著性に基づくことができる。このようなシステム又は方法によれば、手動で操作する場合に較べて安いコストで、幅広い種類のアプリケーションの視覚的特性を選択することを促進することができる。

本発明は、背景内の特定の文書の項目に注意が向けられるように、文書の観察者に対して、自動的に色又はその代わりの視覚的な対比を自動的に推奨するシステム、方法及び道具を提供する。

本発明においては、顕著性は、領域の逆共分散に基づいて決定される。差異は、その領域の目標特性と平均特性との間で決定される。顕著性は受入れ基準と比較され、顕著性が受入れ基準を満たす場合には受入れの一つを生じ、満たさない場合には拒絶を生じる。そして、目標特性が調節される。そして、受入れ基準が満たされない場合には、これらのステップが繰り返される。一旦受入れ基準が満たされると、目標特性が出力される。

次に、共分散が決定される。共分散は反転され、逆共分散が生成される。目標特性が、座標の中点値とその領域の平均値との間で座標に沿って対向する方向における差に基づいて評価される。平均特性と目標特性との差が、次に決定される。この差は転置され、差の転置行列を生成する。この差を乗じた逆共分散を前記差の転置行列に乗じた積を用いて顕著性を決定する。

本発明のこれらの特徴と利点とその他の特徴と利点とは、本発明によるシステムと方法の種々の典型的な実施の形態に関する以下の詳細な説明に記述され、あるいはその詳細な説明から明らかである。

本発明のシステム又は方法によれば、手動で操作する場合に較べて安いコストで、幅広い種類のアプリケーションの視覚的特性を選択することを促進することができる。

背景中でクラッタが紛れてしまうにも拘らず、視聴者の注意を目標に向けるために特定の色、又はその代わりの視覚的に弁別する特性を推奨することは、人間の視覚的な応答についての研究から集められた情報を用いる。目標は、目立たせるアイコンやテキストを覆うようにアイコン、テキスト又は強調表示を表すことができる。紛らわせる特徴は、背景又は背景のマスク部の内部の注意拡散物であり得る。

人間の視覚の研究により、注意を引く強さにより特徴付ける場合、顕著性は、（ａ）注意拡散物から目標がより多く区別できるようになるときに増大し、（ｂ）視認性又は注意拡散物の「拡散」が増大するときに減少する。様々な典型的な実施の形態において、特性には、適用可能なパレットから選択した色が含まれる。他の種々の典型的な実施の形態においては、特性には、視覚的に区別できるようにする他の特徴が含まれる。

十分に選択された刺激の特徴は、目標と複数の注意拡散物との間で、刺激により駆動される注意力を引き付けるために、人の視覚的区別を助長することができる。このような注意は、観察者に対して意味論的な値により注意を引く項目とは異なるものとして、刺激の特徴に由来する。アイコン、テキスト又は何らかの他の項目に注意を引き付けるための刺激は、大きさ、形状、色、不透明度、色相（又は色調）、飽和度（又は彩度）、値（又は輝度／セード）、明るさ（又は輝度）、表面のきめ（例えば、透かし模様、鏡面又は拡散反射度、モアレ）、焦点（鋭い、柔らかい）、相対位置、運動速度及び／又は移動方向のおける区別又は周期的な交代を含むことができる。

種々の代表的な実施の形態において、区別を提供するのに用いられる視覚的な特徴は、色であり、このことにより、受け入れることのできる顕著性を有する利用可能な色に対する調査が導かれる。適当な色を同定するために、本発明によるシステムと方法は、適当な色空間又は色座標系内のあるシーン又は集成中の色を表す。この適当な色空間は、色は任意の適当な色空間中に写像できるが、理想的には、人の反応に対して知覚的に意味のあるものである。種々の典型的な実施の形態において、選択すべき色空間は、１９７６年の照明に関する国際委員会の直交座標系Ｌ^*ａ^*ｂ^*に基づいたＣＩＥＬＡＢである。明るさＬ^*は、黒と白との間の相対的なグレースケールを表す。二つの対向するスケールが、色相と彩度とを表す。ａ^*スケールは、色相の赤をａ＋、色相の緑をａ−で定量化する。ｂ^*スケールは、色相の黄をｂ＋、色相の青をｂ−で定量化する。ａ^*とｂ^*の絶対値は、彩度に対応する。

動的刺激に対する視覚座標系等の多次元特徴空間を定義できる。このような特徴空間は、少なくとも四つの座標ｗ〜ｚ、ｗは輝度、ｘは色相、ｙは飽和度、ｚは速度（方向又は絶対値）、を含み得るであろう。

図１は、背景１１０を有する文書１００の第１の典型的な実施の形態を示す。文書１００と背景１１０に重畳されたものの中で、注意を引き付けるべき一個以上の注意拡散物１２０と対象物１３０とが存在する。文書１００は、例えば、ハイパーテキスト作成言語や拡張マーク付け言語を用いて定義されたウェブページ、写真、ビデオゲーム表示、ビューグラフ文書、ワープロ文字列又は一組の符号化された命令を表すことができる。

目的物１３０と背景１１０とは、一以上の独立のパターン、きめ、色及び／又は他の視覚的に認識できる特徴を有する。図１に示すように、対象物１３０と注意拡散物１２０との間の形状とパターンとの差異は、説明の目的のためにのみ人為的に意味が付与され、限定するものではない。対象物１３０の取り囲みは外郭線１４０であり、外郭線１４０は目標を表す。外郭線１４０は、パターン、色及び／又は他の視覚的な特徴を有する。これらのものは、背景１１０と注意拡散物１２０とに対して対照をなすように選択される。外郭線１４０の視覚的特徴を選択する主な基準には、観察者の注意を対象物１３０に引き付けることを促進することが含まれる。ウェブページのような静的な表示文書に対しては、色の選択は、観察者の注意を引き付ける十分な差異を提供することができよう。開ループ動的シミュレーション等の動的表示においては、位置等の時間変化パラメータを、観察者の注意を引くのに用いることができよう。

図２は、注意拡散物２２０を有する背景２１０を有する文書２００の第２の典型的な実施の形態を示す。前景２３０が、背景２１０に対して文書２００中に現れる。背景２１０と前景２３０とは、独立したパターン、色及び／又は他の視覚的特徴を有する。目標を表す強調表示２４０が、特定の視覚的特徴を備えて前景２３０を取り囲む。強調表示２４０のための視覚的特徴は、注意拡散物２２０を有する背景２１０と前景２３０との両者に対して対照をなすように選択される。種々の典型的な実施の形態において、強調表示２４０の代わりに、対照及び／又は幾つかの関連する質を改善するように選択される視覚的特徴を用いて、目標を前景２３０により表すことができよう。

視覚的特徴を選択する基準には、前景２３０を不明瞭にすることを避けることと共に、前景２３０に観察者の注意を引くことを促進することが含まれる。テキストを含む前景２３０に対して、強調表示２４０の視覚的な特性は、前景２３０と強調表示２４０との間に適当なコントラストを生じさせ、テキストの読み易さを改善するように選択される。他の環境においては、強調表示２４０と背景２１０との間のコントラストは、顕著性の基礎を提供できる。

一般に、種々の典型的な実施の形態において、外郭線１４０又は強調表示２４０に対する視覚的特性は、この外郭線１４０又は強調表示２４０に注意を引き付けるように自動的に選択される。視覚的特性の選択は、対象物１３０、背景１１０及び２１０、前景２３０及び／又は注意拡散物１２０及び２２０の視覚的特性に基づく。

特定の目標の視覚的特性の顕著性又は顕著性は、顕著性が高くなればなる程、その視覚的特性が、対象物、背景、前景及び／又は全ての注意拡散物等の他の表示された視覚的特性を有する表示中に現れたときに、観察者の注意を多く引くように決定される。一つの視覚的特性を自動的に選択でき、あるいは多数の視覚的特性の選択肢を観察者に提供することができる。種々の典型的な実施の形態において、視覚的特性は、文書を表示させることのできる領域内の利用可能なパレットから選択される色である。

図３は、一組の着色領域３００を表し、一組の候補色相の典型的な一実施の形態を示す。これらの色相には、黄３１０、赤３２０、緑３３０、シアン３４０及びマゼンタ３５０が含まれる。ただし、所望により、他の色相も、これらの色相に代わり、又はこれらの色相に付け加えることができる。これにより、これらの色により強調表示された暗色のテキストの読み易さが助長される。グループ３００中に示された色は、強調表示ペン中の色の類似している。

図４は、選択したテキストが拡大され、強調表示された状態の文書３６０の第１の典型的な実施の形態を示す。背景３７０は、彩度を減じたウェブページを示す。多数の黄色の強調表示３８０が、テキスト“ｒｅｃｉｐｅ”を含み、一方、多数の赤の強調表示３９０がテキスト“ｐｏｕｎｄ ｃａｋｅ”を含む。これらの強調表示は、製菓工程を探索するサーチエンジンから決定された。図５は、選択したテキストが拡大され、強調表示された状態の文書４００の第２の典型的な実施の形態を示す。背景４１０は、彩度を減じたウェブページを示す。多数の黄色の強調表示４２０が、テキスト“ｈａｌｃｉｏｎ”を含み、一方、多数の赤の強調表示４３０がテキスト“ｓｉｄｅ ｅｆｆｅｃｔｓ”を含む。これらの強調表示は、薬理学に適用されたサーチエンジンから決定された。

図３〜５に示すように、ウェブページ等の文書の集成の全体に渡って単一の選択を均一に適用するよりもむしろ、文書の集成の中で各文書に対して異なった強調表示の色を選択することができる。さらに、３次元空間中での探索を、最善の色、最善の飽和度、又は特定の事前選択候補色に対して遂行できる。「飛び出し」の程度も、スライダバーにより提示され、観察者が、読み易さと顕著性との間で相殺取引を選択することができるようにするかもしれない。ウェブページは、様々なプラットフォーム上にインストールされた種々のソフトウェアドライバにより駆動される種々の文書モニタ上で見ることができるので、このようなモニタの較正への依存性は、ユーザが操作した基準の修正によりユーザの好みを適応させることができるように、注意深く和らげられるべきである。

コンピュータモニタ上の一群のｍ画素等の離散化された領域にとって、各画素は、画素ｉ＝１，２，．．．，ｍからの数列量ｘ_iにより記述することができる。量ｘ_iは単一の特性に対するスカラー量に対応することができるが、数列ｊ＝１，２，．．．ｎを、色の用途に対して、ｎ個の異なった色のパラメータに対して用いてもよい。画素群を表す色空間をｎ行ｍ列のｎ×ｍ行列中に表現できる。３個の直交座標中で、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対する画素量ｘ_ijを、３×ｍ行列の要素により表現できる。

種々の典型的な実施の形態において、離散化領域に現れた色が一旦表されたならば、これらの色の値の算術平均値μを決定できる。種々の典型的な実施の形態において、平均値μは、中央値、モード、変動範囲の中点値、又は代わりとなる位置の統計的測定値を表すことができ、本明細書の文脈において、幅広く取り扱われるべきである。離散化領域に対する種々の典型的な実施の形態において、平均値μは、画素群中に現れる色要素ｘ_iの平均値に対応し、その離散化領域内の背景と注意拡散物の両者を含むことができる。

種々の典型的な実施の形態において、平均値μは、単一の特性に対するスカラー値に対応することができるが、色に対する平均値μは、ベクトル又は複数のｎ行を有する１列行列として特徴付けられる。ｎ×１ベクトル内の各スカラー要素は、μ₁，μ₂，．．．μ_nに対応する１，２，．．．，ｎからの色座標の下付文字ｊによりμ_jと表すことができる。平均値μ_jは、次式のように、各色座標ｊに対して独立に、画素量ｘｉから決定できる。

種々の典型的実施の形態において、加重係数ωを、領域の平均値μにより表されるその領域の選択部分に対して割り当てることができる。強調表示された領域により囲まれる離散化領域のテキストに対して、その強調表示された領域に対する色変数を背景に対して対照をなすようにすべきであるが、また、前景のテキストを目立たなくすることは避けるべきである。離散化領域の背景は、低彩度、即ち低飽和度、であってよいが、強調表示された領域は、低不透明度、即ち半透明性、で、テキストの読みやすさを保証しなければならない。背景から強調表示された領域を区別する視聴者の能力に関する注意拡散物の効果は、他の背景画素よりも注意拡散物に大きな割合で一致させることにより、強調することができる。したがって、離散化領域の各画素における各座標の量に、各加重係数に対する画素特性に基づいた加重係数を乗じることができる。また、バイアス係数ξを雑音調整のために加えることができる。各色座標に対する加重平均μ_iを加重画素量ω_iｘ_i及びバイアスξから、各色座標ｊとは独立に、次式のように決定できる。

３個の直交座標のＬ^*ａ^*ｂ^*色のために、平均値μをｊ座標に対する３×１ベクトル行列により表すことができる。種々の典型的な実施の形態において、この色空間の平均値を、μ_LとしてのＬ^*、μ_aとしてのａ^*、μ_bとしてのｂ^*の値により定量化できる。種々の典型的な実施の形態において、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対するベクトル行列は、次式で表せる。

さらに、空間内で色の変動を定量化する色の共分散Σを決定できる。一般に、共分散Σは、平均値μの周辺の量の間の相関の測定値を表す。より一般的には、しかしながら、共分散Σは、ほぼ平均値μに等しい量の散布度又は変動性の測定値を提供する。共分散Σに対する適当な測定値は、その散布度に対する大きさと方向性の双方を提供できる。ｎ次元色空間内の変数ｊ及びｋに対して、共分散要素Σ_jkを次式の如く表すことができる。

平均値μを用いた場合、共分散Σはスカラー値に対応することができる。しかし、種々の典型的な実施の形態において、共分散Σは、ｎ×ｎ行列として特徴付けられ、時にはテンソル配列として表示される。ｎ×ｎ行列中の各要素値Σ_jkは、要素Σ₁₁，Σ₁₂，．．．，Σ_1n，Σ₂₁，Σ₂₂，．．．，Σ_2n，Σ_n1，Σ_n2，．．．，Σ_nnに対応する１，２，．．．，ｎから座標ｊ及びｋの二重の下付文字により表すことができる。座標ｊ及びｋ間の正の相関を零より大きい共分散値で表す。このことは、正のｊ方向と、正のｋ方向に増加する画素値に対応する。同様に、負の相関を、零より小さい共分散値により表し、一方、座標ｊ及びｋの間の独立性を零の共分散により表す。

内部雑音項も式（５）の右辺の共分散Σに付け加えることができる。このようなバイアス項ξにより、人の視覚系において認められる雑音を説明できる。Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対して、この雑音項は、適当に近似できる。この雑音項は、表示された特徴についての人の視覚系による観察における雑音を表すことができる。さらに、雑音を加えることは、共分散行列が、零又は零に近い特定値を避ける共分散要素中の値を提供することにより共分散行列が必然的であることを保証することもできる。加重係数ωも選択された共分散要素に適用できる。

式（５）中で参照された共分散は、量、即ちその領域中の一組の特徴、の周りの最適の楕円を表す。共分散は、ｉ＝１，２，．．．，ｍ及びｊ，ｋ＝１，２，．．．，ｎの全ての値に対する最大絶対差│（ｘ_ij−ｘ_ik）│であることができる。この共分散は、前記量の間のユークリッド距離等の散布度を特徴付けるための異なった関数であることができる。このユークリッド距離は、次式のように、ユークリッド行列Ｄ中の要素Ｄ_ijとして表現することができる。

共分散Σ行列の第１行は、それ自身に関するＬ^*の値によりΣ_LLとして定量化できる。また、ａ^*に関してΣ_Laとして、及びｂ^*に関してΣ_Lbとして、定量化できる。同様に、第２行、第３行を定量化することにより、次式の形のＬ^*ａ^*ｂ^*色に対する共分散行列の典型的な一実施の形態が導かれる。

平均値μと共分散Σとが領域を特徴付けるが、目標Ｔの色は、平均値μと同一の次元のｎ×１行列又はベクトルにより特徴付けられる。顕著性は、その領域の背景中における注意拡散物の分布の平均値μに較べて、特定の目標の色Ｔのマハラノビス（Mahalanobis）距離Δとして定義される。分布の散布度は、共分散Σ、ユークリッド距離Ｄ又は全ての他の適当な既知のあるいはデータの散布度に関する後に開発される測定により表すことができる。

マハラノビス距離Δは、色選択方法のための一連の行列乗算操作により表すことができる。次式のように、顕著性表現を、マハラノビス距離Δの２乗から決定できる。

ベクトル差（Ｔ−μ）が、式（４）からの各ベクトル成分に対する目標Ｔと領域の平均値μとの間のコントラストを表し、ｎ×１行列又はベクトルを形成する。Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対して、そのベクトル差が次式のように書ける。

式（９）から、このベクトル差の転置行列（Ｔ−μ）’が、１×ｎ補集合を生じ、単一の行行列を形成する。スカラー差にとって、この転置行列はそれ自身であろう。Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対して、この転置行列（Ｔ−μ）’は次式で表される。

差（Ｔ−μ）は、ベクトルであろうとスカラーであろうと、目標と注意拡散物との間の最小距離を表す。差（Ｔ−μ）は、目標と注意拡散物との間の差、例えば、目標と注意拡散物との最大距離、を表す他の関数であることができる。

共分散Σの逆行列Σ^-1を行列逆転技術により決定できる。スカラー共分散Σに対しては、その逆元は基礎スカラー共分散Σの逆数である。マハラノビス距離Δで表された顕著性は、共分散の逆元を乗じ、次にベクトル差を乗じたベクトル差の転置行列である。式（８）中のこれらの行列乗算の結果、マハラノビス距離の２乗に対するスカラー積Δ²が生じる。

この技術を用いて計算された顕著性値が大きくなればなる程、目標の色Ｔが、平均値μと共分散Σとを有する色の背景表示中に現れたときに、観察者の注意を引く可能性が高くなる。目標の顕著性の測定として、目標特徴ベクトルと平均注意拡散物特徴ベクトルとの間の標準偏差の数を用いることが必須である。かくして、目標が突極していればいるほど、即ちマハラノビス距離Δが大きければ大きいほど、観察者が、注意拡散物の背景中から目標に気付くまたは目標を発見するのが容易になる。

この代わりに、顕著性を、小波に基づいた突極点検出又は代替濾波技術等のほかの方法により測定できる。種々の典型的な実施の形態において、スカラー動作のための特徴づけは、（Ｔ−μ）等の差、共分散Σ等の負の散布度、及びこの散布度により除算された差に基づいている。種々の他の典型的な実施の形態において、顕著性は、行列形式の散布度の逆元を乗算した差に基づいて決定できる。種々の典型的な実施の形態において、差に対して正の加重が印加され、散布度に対して負の加重が印加される。

Ｌ^*ａ^*ｂ^*色に対して、式（４）〜（８）に略述したように、完全な顕著性の決定を行なうことなく、例えば、目標Ｔの色特性と中点の周囲の領域の平均値μとを比較することにより、高いレベルの顕著性を同定できる。例えば、明度Ｌ^*は、黒（零）から白（１００）に亘り、中間の灰色（５０）で中点を取る。ａ^*軸とｂ^*軸との両者は零に中点を有し、彩度とは何ら関連付けられていない。

かくして、背景が高い平均明度を有する場合、即ちμ_L＞５０の場合、は、顕著性の高い値は目標の低い明度、即ちＴ_L＜５０、に対応する。逆の場合も成り立つ。同様に、背景の平均値が緑、即ちμ_a＜０、及び黄、即ちμ_b＞０の場合は、顕著性の高い値が、赤が多い、即ちμ_a＞０、目標及び／又は緑が多い、即ちμ_b＜０、目標に対応する。逆の場合も成り立つ。この結果、顕著性の目標の色に対する第１の評価は、例えば、Ｔ_L＝１００‐μ_L、Ｔ_a＝−μ_a及びＴ_b＝−μ_bとしての値を含むことができる。

平均値μは、１以上の加重係数ωを用いて、目標Ｔの顕著性を比較する領域の測定値を調節することができる。強調表示されたテキスト例に対して、明度Ｌ^*を強調表示を強調するのに用いることができ、一方、色相値ａ^*及びｂ^*は背景を強調するのに用いることができる。強調表示を第１の目標として取り扱うことができ、一方、テキストを、事前に選択された色特性を有する第２の目標として取り扱うことができる。そして、連結した顕著性の比較を、強調表示色の選択、及び理想的には最適化するのに用いることができる。１以上の加重係数も、空間的に隣り合う色に対する傾向を明らかにするのに用いて、空間的に目標からより離れている色よりも、目標の色の顕著性に対してより多くの効果を上げることができる。

図６は、一領域中の色の選択の方法の典型的な一実施の形態を略述するフローチャートである。ステップＳ１００で開始し、動作はステップＳ１１０に続く。ステップＳ１１０で、領域を特徴付け、その領域のために算術平均値μを決定する。次に、ステップＳ１２０で、逆共分散Σを決定する。そして、ステップＳ１３０で、目標ベクトルＴに対する初期評価を、選択的に平均値μに基づいて、決定する。初期評価は、座標の対応する中点から平均座標の２倍を減算することにより決定される。動作は、そして、ステップＳ１４０に続く。

ステップＳ１４０において、差（Ｔ−μ）を決定する。種々の典型的な実施の形態において、例えば、差をベクトルとして定義するときは、差（Ｔ−μ）も転置する。そして、ステップＳ１５０において、マハラノビス距離Δを、その領域中の目標Ｔの顕著性に対するスカラー測定値として決定する。次に、ステップＳ１６０において、決定した顕著性を受入れ基準に対して比較する。そして、ステップＳ１７０において、比較の結果、顕著性を受け入れることができるか否か決定する。顕著性を受け入れることができない場合には、動作はステップＳ１８０に続く。そうでなければ、動作はステップＳ１９０に飛び越す。

ステップＳ１８０において、目標の値を調整する。種々の典型的な実施の形態において、少なくとも一つの座標に沿って目標の値を増加させて変化させることにより、目標の値を調整する。このように増加させて変化させることは、現在の目標の値と座標値の平均値μとの間の色空間での差に基づいて行なうことができる。その代わりに、目標の値を無作為に変化させることができる。新しい候補の目標の値は、全ての所望の適当な技術に従って選択してよい。動作は、そして、ステップＳ１４０に戻る。この工程は、顕著性が受入れ基準を満たすまで無限に繰り返される。その代わりに、所定の処理条件を越えた後は、状態メッセージ及び／又は現在の目標値を伴って、この工程を中断することができる。それに反して、ステップＳ１９０においては、ステップＳ１３０又はステップＳ１８０で決定した目標値を出力する。その顕著性が１以上の基準又は全ての基準を満たす場合には、基準を満たしている現在の目標の値を出力する。動作は、そして、ステップＳ２００へ続く。ステップＳ２００では、この方法の動作を終了する。

図７は、領域ステップＳ１１０を特徴付ける方法の典型的な一実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。図７に示すように、動作はステップＳ１１０で始まり、ステップＳ１１２に続く。ステップＳ１１２で領域を離散化する。次に、ステップＳ１１４で、離散化した領域の特性の平均値を決定する。動作は、そして、ステップＳ１２０に戻る。領域の離散化を望まない場合にはステップＳ１１２を省略できることを認識すべきである。

図８は、ステップＳ１２０の逆共分散を決定する方法の典型的な一実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。図８に示すように、動作はステップＳ１２０で開始し、ステップＳ１２２に続く。ステップＳ１２２では共分散Σを決定する。次に、ステップＳ１２４では、共分散Σの逆Σ^-1を決定する。動作は、そしてステップＳ１３０に戻る。

図９は、差（Ｔ−μ）を決定する方法（ステップＳ１４０）の典型的な一実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。図９に示すように、この方法の動作は、ステップＳ１４０で始まり、ステップＳ１４２に続く。ステップＳ１４２では、目標特性Ｔと平均特性μとの間の差（Ｔ−μ）を決定する。次に、ステプＳ１４４においては、差の転置行列（Ｔ−μ）’を決定する。動作は、そして、ステップＳ１５０に戻る。差（Ｔ−μ）がベクトルである場合には、ステップＳ１４４が特に有用であることを認識すべきである。しかし、ステップＳ１４４は選択自由であり、したがって省略することも可能であることを認識すべきである。

これらの方法を、全てのプラットフォーム上でこのような機能を適当に行う色の小さな収集物を生成することにより、ウェブ上で安全な色パレットを生成するのにも適用できる。例えば、ｗｗｗ．ｓｌａｓｈｄｏｔ．ｏｒｇ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／００／０９／０８／１６２２２０４．ｓｈｔｍｌ及びｗｗｗ．ｈｏｔｗｉｒｅｄ．ｌｙｃｏｓ．ｃｏｍ／ｗｅｂｍｏｎｋｅｙ／００／３７／ｉｎｄｅｘ２ａ．ｈｔｍｌ？ｔｗ＝ｄｅｓｉｇｎ．のＵＲＬアドレスのウェブページを参照せよ。

本発明を、上に略述した典型的な実施の形態に関連して説明したが、多くの代替、修正及び変形が当業者には明白であろう。したがって、本発明のこれらの典型的な実施の形態は、上に述べたように、例証であるよう意図されており、限定的なものではない。本発明の精神と範囲から逸脱することなく、種々の変形をなすことが可能である。

本発明の方法の種々の典型的な実施の形態は、以下の図面に関して詳細に説明される。

目標を取り囲む外郭線を用いて、背景に対する目標を有する文書を表示する典型的一実施の形態を示す図である。 目標を取り囲む強調表示を用いて、背景に対する目標を有する文書を表示する典型的一実施の形態を示す図である。 本発明に従って、強調表示、外郭線又は目標に対して選択できる目標の色から、色を集めたものの典型的一実施の形態を示す図である。 本発明に従って、コールアウト及び／又はオーバーレイを用いて表示されるテキストを有する彩度を減少させた色の文書の典型的一実施の形態を示す図である。 本発明に従って、コールアウト及び／又はオーバーレイを用いて表示されるテキストを有する彩度を減少させた色の文書の典型的な第２の実施の形態を示す図である。 本発明に係る方法の一つの典型的な実施の形態を略述するフローチャートである。 本発明に係る図６の領域を特徴付ける方法の一つの典型的な実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。 本発明に係る図６の逆共分散を決定する方法の一つの代表的な実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。 本発明に係る図６の目標と平均値との差を決定する方法の一つの代表的な実施の形態をより詳細に略述するフローチャートである。

符号の説明

１００，２００，３６０，４００ 文書、１１０，２１０，３７０，４１０ 背景、１２０，２２０ 注意拡散物、１３０ 対象物、１４０ 外郭線、２３０ 前景、２４０，３８０，３９０，４２０，４３０ 強調表示、３００ 着色領域。

Claims (5)

1. 一領域内の特性空間の視覚的特性を選択するための方法であって、
   該領域の逆共分散と、目標特性と該領域の平均特性との差とに基づいて顕著性を決定するステップと、
   少なくとも一つの受入れ基準に対して該顕著性を比較するステップと、
   前記顕著性が前記少なくとも一つの受入れ基準を満足しない場合に、前記目標特性を調節し、前記顕著性の決定ステップと、該顕著性の比較ステップとを繰り返すステップと、
   前記顕著性が前記少なくとも一つの受入れ基準を満足する場合に、前記目標特性を出力するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   顕著性を決定するステップは、
   前記領域の平均特性を決定するステップと、
   前記領域の共分散を決定するステップと、
   該共分散を逆にして、逆共分散を生成するステップと、
   目標特性を評価するステップと、
   前記平均特性と前記評価された目標特性との差を決定するステップと、
   該差を転置し、差の転置行列を生成するステップと、
   該差を乗じた前記逆共分散を、前記差の転置行列に乗じて得られる積を決定して前記顕著性を生成するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   顕著性を決定するステップは、マハラノビス距離を決定するステップを含むことを特徴とする方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、
   マハラノビス距離を決定するステップは、次式の数列を決定するステップを含むことを特徴とする方法。
   Δ²＝（Ｔ−μ）’Σ^-1（Ｔ−μ）
   ここで、
   Δはマハラノビス距離、
   Ｔは目標特性、
   μは平均特性、
   Σ^-1は逆共分散
   である。
5. 一領域内の特性空間の特性を選択するための方法であって、
   該領域の平均特性を決定するステップと、
   該領域の共分散を決定するステップと、
   該共分散を逆にして、逆共分散を生成するステップと、
   目標特性を評価するステップと、
   前記平均特性と前記目標特性との差を決定するステップと、
   該差を転置して、差の転置行列を生成するステップと、
   該差を乗じた前記逆共分散を、前記差の転置行列に乗じて得られる積から顕著性を決定するステップと、
   少なくとも一つの受入れ基準に対して該顕著性を比較するステップと、
   該顕著性が前記少なくとも一つの受入れ基準を満足しない場合に、前記目標特性を調節し、前記顕著性の決定ステップと、該顕著性の比較ステップとを繰り返すステップと、
   前記顕著性が前記少なくとも一つの受入れ基準を満足する場合に、前記目標特性を出力するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
   

Images