JP2003223641A - デッサンの分析・アドバイス生成プログラム及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、並びにデッサンの分析・アドバイス生成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】デッサンに最適なアドバイスを引き出せ、簡単
且つ迅速でばらつきのないデッサンの評価が得られるデ
ッサンの分析・アドバイス生成のためのプログラム、そ
れを記録した記録媒体、並びに装置を提供する。 【解決手段】コンピュータを、モチーフの画像データを
作成又は記憶するモチーフ記憶手段０１、デッサンの画
像データを入力する入力手段０２、モチーフの画像デー
タからモチーフの評価項目ごとの特徴量を抽出するモチ
ーフ情報抽出手段０３、デッサンの画像データからデッ
サンの評価項目ごとの特徴量を抽出するデッサン情報抽
出手段０４、双方の特徴量を評価項目ごとに比較して差
を出して評価値を付与するデッサン評価手段Ｅ、評価値
の組み合わせよりなる評価パターンに近い誤りパターン
を読み出す誤りパターン同定手段０９、及び誤りパター
ンに応じたアドバイスを出力するアドバイス生成手段１
０として機能させるプログラム。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、モチーフに基づい
てユーザが描いたデッサンを分析し、ユーザに最適なア
ドバイスを与えるためのプログラム及びこのプログラム
を記録した記録媒体、並びに同様の機能を発揮するデッ
サンの分析・アドバイス生成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、デッサンの指導は、学習者がモ
チーフに基づいて描いたデッサンを指導者が肉眼で評価
し、よりよいデッサンとするために気の付いた点をアド
バイスするといったことで行われる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】指導者は、デッサンを
評価する場合、例えば線、形状、陰影等、複数の項目に
わたってデッサンを評価する。その場合、指導者はデッ
サンとして最も違和感を感じた単一の項目を指摘して、
「線が細すぎる」、「形状が不正確だ」、「陰影が薄
い」といったようにアドバイスを与える傾向がある。そ
のため、例えば指導者が理想とするデッサンと、評価対
象のデッサンとの間で複数の評価項目でそれぞれ微妙な
ずれがあり、これらが複合的に作用しているときには、
項目ごとに具体的なアドバイスを与えることが実際上困
難であり、指導に正確さを欠くという問題が生じやす
い。特に、モチーフが複雑になってくると、この傾向が
顕著になる。また、デッサンに対してアドバイスを受け
るためには指導者のもとに出向く手間がかかるし、待ち
時間も必要となり、手軽さに欠ける。しかも、人間の感
性による評価になるので、評価のばらつきは避けること
ができない。

【０００４】本発明の目的は、デッサンを分析して評価
項目ごとの評価値を出すことでデッサンの評価を詳細に
行い、更にこの評価値の組み合わせからデッサンの誤り
傾向を割り出し、データベースからこの誤り傾向に応じ
たアドバイスを引き出すことにより、デッサンに最適な
アドバイスを引き出せ、しかも簡単且つ迅速でばらつき
のないデッサンの評価が得られるデッサンの分析・アド
バイス生成のためのプログラム、それを記録した記録媒
体、並びに装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１は、ユーザの描いたデッサンを分析してア
ドバイスを生成するためにコンピュータを、モチーフに
関する三次元データを記憶し、この三次元データからデ
ッサンに対応する二次元の画像データを作成するか、デ
ッサンに対応して作成されたモチーフに関する二次元の
画像データを記憶するモチーフ記憶手段、モチーフをみ
てユーザが描いたデッサンから得られた二次元の画像デ
ータを入力する入力手段、モチーフ記憶手段から読み出
したモチーフの画像データからモチーフの評価項目ごと
の特徴量を抽出するモチーフ情報抽出手段、入力手段で
得たデッサンの画像データからデッサンの評価項目ごと
の特徴量を抽出するデッサン情報抽出手段、デッサン情
報抽出手段で抽出したデッサンの特徴量とモチーフ情報
抽出手段から抽出したモチーフの特徴量とを評価項目ご
とに比較して差を出し、この差に応じて評価値を付与す
るデッサン評価手段、評価項目ごとの評価値を組み合わ
せた誤りパターンを複数パターン記憶し、このなかから
デッサン評価手段で得たデッサンの評価項目ごとの評価
値の組み合わせよりなる評価パターンに近い誤りパター
ンを読み出す誤りパターン同定手段、及び誤りパターン
に関連づけてアドバイスを記憶し、このなかから誤りパ
ターン同定手段で得た誤りパターンに応じたアドバイス
を読み出して出力するアドバイス生成手段、として機能
させるためのデッサンの分析・アドバイス生成プログラ
ムである。

【０００６】このデッサンの分析・アドバイス生成プロ
グラムによりコンピュータを機能させると、モチーフ情
報抽出手段によりモチーフ記憶手段から読み出したモチ
ーフの画像データからモチーフの評価項目ごとの特徴量
が抽出される。一方、入力手段によりデッサンの画像デ
ータが入力され、デッサン情報抽出手段によりデッサン
の画像データからデッサンの評価項目ごとの特徴量が抽
出される。そして、デッサン評価手段によりデッサンの
特徴量とモチーフの特徴量とを評価項目ごとに比較して
差が出され、この差に応じて評価値が付与される。次い
で、誤りパターン同定手段によりデッサン評価手段で得
たデッサンの評価項目ごとの評価値の組み合わせよりな
る評価パターンに近い誤りパターンを読み出す。アドバ
イス出力手段により、誤りパターン同定手段で得た誤り
パターンに応じたアドバイスを読み出して出力する。

【０００７】請求項２は、ユーザの描いたデッサンを分
析してアドバイスを生成するためにコンピュータを、モ
チーフに関する三次元データを記憶し、この三次元デー
タからデッサンに対応する二次元の画像データを作成す
るか、デッサンに対応して作成されたモチーフに関する
二次元の画像データを記憶するモチーフ記憶手段、モチ
ーフをみてユーザが描いたデッサンから得られた二次元
の画像データを入力する入力手段、モチーフ記憶手段か
ら読み出したモチーフの画像データからモチーフの評価
項目ごとの特徴量を抽出するモチーフ情報抽出手段、入
力手段で得たデッサンの画像データからデッサンの評価
項目ごとの特徴量を抽出するデッサン情報抽出手段、デ
ッサン情報抽出手段で抽出したデッサンの特徴量とモチ
ーフ情報抽出手段から抽出したモチーフの特徴量とを評
価項目ごとに比較して差を出し、この差に応じて評価値
を付与するデッサン評価手段、評価項目ごとの評価値を
組み合わせた誤りパターンを複数パターン記憶し、この
なかからデッサン評価手段で得たデッサンの評価項目ご
との評価値の組み合わせよりなる評価パターンに近い誤
りパターンを読み出す誤りパターン同定手段、及び誤り
パターンに関連づけてアドバイスを記憶し、このなかか
ら誤りパターン同定手段で得た誤りパターンに応じたア
ドバイスを読み出して出力するアドバイス生成手段、と
して機能させるためのデッサンの分析・アドバイス生成
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
媒体である。

【０００８】この記録媒体に記録されたデッサンの分析
・アドバイス生成プログラムによりコンピュータを機能
させると、請求項１と同様の作用が得られる。

【０００９】請求項３は、ユーザの描いたデッサンを分
析してアドバイスを生成するためのデッサンの分析・ア
ドバイス生成装置であって、モチーフに関する三次元デ
ータを記憶し、この三次元データからデッサンに対応す
る二次元の画像データを作成するか、デッサンに対応し
て作成されたモチーフに関する二次元の画像データを記
憶するモチーフ記憶手段と、モチーフをみてユーザが描
いたデッサンから得られた二次元の画像データを入力す
る入力手段と、モチーフ記憶手段から読み出したモチー
フの画像データからモチーフの評価項目ごとの特徴量を
抽出するモチーフ情報抽出手段と、入力手段で得たデッ
サンの画像データからデッサンの評価項目ごとの特徴量
を抽出するデッサン情報抽出手段と、デッサン情報抽出
手段で抽出したデッサンの特徴量とモチーフ情報抽出手
段から抽出したモチーフの特徴量とを評価項目ごとに比
較して差を出し、この差に応じて評価値を付与するデッ
サン評価手段と、評価項目ごとの評価値を組み合わせた
誤りパターンを複数パターン記憶し、このなかからデッ
サン評価手段で得たデッサンの評価項目ごとの評価値の
組み合わせよりなる評価パターンに近い誤りパターンを
読み出す誤りパターン同定手段と、誤りパターンに関連
づけてアドバイスを記憶し、このなかから誤りパターン
同定手段で得た誤りパターンに応じたアドバイスを読み
出して出力するアドバイス生成手段とを備えたデッサン
の分析・アドバイス生成装置である。

【００１０】このデッサンの分析・アドバイス生成装置
を機能させると、請求項１と同様の作用が得られる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を説明
する。この実施形態では、本発明のデッサンの分析・ア
ドバイス生成プログラムを、デッサンを学ぶユーザが有
するパーソナル・コンピュータ等のコンピュータに適用
し、これによってコンピュータに所定の機能を発揮させ
ている。コンピュータは、全体の制御を行うＣＰＵと、
このＣＰＵを制御する制御用プログラムが格納されたＲ
ＯＭと、各種データを書き込み可能に格納するＲＡＭ
と、ＣＰＵの制御の下でＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から
データを読み出して出力する読み出し装置と、各種デー
タを入力するための入力装置と、各種データを表示する
ためのディスプレー等の表示装置とを備える。これらＣ
ＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、読み出し装置、入力装置、及び
表示装置は、バスラインを介して接続されている。入力
装置としては、キーボード、マウス、スキャナー、デジ
タルカメラ、タッチパネル等があるが、これらは必要に
応じてコンピュータの入出力インターフェイスに接続さ
れる。プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、
ＦＤその他の公知な記録媒体を全て含む。更に、この記
録媒体には通信網に接続されたコンピュータのハードデ
ィスク等も含まれる。

【００１２】ユーザは、現に存在する物品をモチーフと
して選定し、このモチーフを眼前に置いてデッサンを描
く。モチーフを選定する場合、このプログラムによりデ
ッサンについてのアドバイスを受けるためにはそのモチ
ーフに関する三次元データが必要となるので、例えば
皿、ジョッキ等のように、デッサンを練習するときの典
型的なモチーフを対象とすることが望ましい。図１に示
すように、上記プログラムは、ユーザの描いたデッサン
を分析してアドバイスを生成するためにコンピュータ
を、モチーフ記憶手段０１、入力手段０２、モチーフ情
報抽出手段０３、デッサン情報抽出手段０４、デッサン
評価手段Ｅ、誤りパターン同定手段０９、及びアドバイ
ス生成手段１０として機能させる。以下、各手段の機能
を説明する。

【００１３】モチーフ記憶手段０１は、モチーフに関す
る三次元データを記憶し、この三次元データからデッサ
ンに対応する二次元の画像データを作成する（図２を参
照）。モチーフに関する三次元データは、モチーフの三
次元モデルを構成する三次元データである。この三次元
データは、予めプログラムに関連づけて媒体等に記憶さ
れていてもよいし、通信網を介して配信元のコンピュー
タからダウンロードするようにしてもよい。その場合、
ユーザが入手しやすいモチーフに対応したデータを集め
て記憶し又は配信することが、このプログラムの使い勝
手を高める上で望ましい。また、ユーザの前にモチーフ
を置き、これをデジタルカメラで撮影して三次元データ
を得るようにしてもよい。モチーフの三次元データから
デッサンに対応する画像データを作成する方法として
は、例えばユーザが表示装置にモチーフに関する三次元
データを表示させ、これを回転移動などさせてアングル
を決め、この決定した映像に応じた二次元データを画像
データとする方法がある。モチーフ記憶手段の他の実施
形態としては、デッサンに対応して作成されたモチーフ
に関する二次元の画像データを記憶する形態がある。こ
の場合、例えばデッサンするときの視点からデジタルカ
メラ等でモチーフを撮影し、これで得た二次元の画像デ
ータをコンピュータに入力する。

【００１４】入力手段０２は、モチーフをみてユーザが
描いたデッサンから得られた二次元の画像データをコン
ピュータに入力する（図３を参照）。ユーザがデッサン
を画用紙等の紙媒体に描いた場合、紙媒体のデッサンは
スキャナー、デジタルカメラ等の入力装置を用いること
で、画像データに変換される。これとは別に、マウス、
ペン型の入力装置を用いて専用台紙等の上にデッサンを
描くと、これが画像データに変換されるようにして画像
データを得てもよい。画像データはグレースケールが好
ましいが、白黒２値やカラーであってもよい。

【００１５】モチーフ情報抽出手段０３は、モチーフ記
憶手段０１から読み出したモチーフの画像データからモ
チーフの評価項目ごとの特徴量を抽出する。この実施形
態では評価項目として線、形状、陰影、及び構図を挙げ
ているが、評価項目の種類、数はこれに限定されない。
図４に示すように、まず、輪郭線抽出部０３０１で画像
データの輪郭線を抽出し、これから形状特徴抽出部０３
０２で形状に関する特徴情報を特徴量として抽出し、こ
のデータをデッサン評価手段Ｅの形状評価手段０６及び
構図評価手段０８に出力する。一方、陰影情報抽出部０
３０３でモチーフの画像データの画像の明度から陰影情
報を特徴量として抽出し、このデータをデッサン評価手
段Ｅの陰影評価手段０７に出力する。

【００１６】デッサン情報抽出手段０４は、入力手段０
２で得たデッサンの画像データからデッサンの評価項目
ごとの特徴量を抽出する。図５に示すように、デッサン
情報抽出手段０４は、入力手段０２からデッサンの画像
データを入力する。画像データは、テクスチャ除去部０
４０１でテクスチャ解析を用いて画用紙テクスチャを除
去することにより描画線や陰影を明確に示すグレースケ
ール画像にする。次いで、濃淡情報抽出部０４０２で描
画線の明度から、デッサンの線の濃淡情報を特徴量とし
て抽出すると共に、太さ情報抽出部０４０３で描画線の
輪郭情報を用いて線の太さ情報を特徴量として抽出し、
これらのデータをデッサン評価手段Ｅの線評価手段０５
に出力する。一方、テクスチャ除去部０４０１からの信
号は細線化部０４０４で描画線に細線化を施し、これを
基にして骨格情報抽出部０４０５で構造解析により描画
線の骨格情報を特徴量として抽出し、更に形状特徴情報
抽出部０４０６でこの骨格情報から形状に関する特徴情
報を特徴量として抽出し、このデータをデッサン評価手
段Ｅの形状評価手段０６及び構図評価手段０８に出力す
る。また、テクスチャ除去部０４０１からの信号はデッ
サン評価手段Ｅの陰影評価手段０７に出力する。

【００１７】デッサン評価手段Ｅは、デッサン情報抽出
手段０４で抽出したデッサンの特徴量とモチーフ情報抽
出手段０３から抽出したモチーフの特徴量とを評価項目
ごとに比較して差を出し、この差に応じて評価値を付与
する。この実施形態では評価項目が線、形状、陰影、及
び構図の４項目であるので、デッサン評価手段Ｅは、線
評価手段０５、形状評価手段０６、陰影評価手段０７、
及び構図評価手段０８の４つの機能よりなる。このなか
で、次に説明する線評価手段０５は、デッサンの特徴量
を、モチーフの特徴量と比較するのではなく、予め記憶
させた基準と比較する。この処理は本発明のデッサン評
価手段で行われる本来の処理から外れているが、本発明
のデッサン評価手段は一部にこのような処理を含めるこ
とを妨げるものではない。

【００１８】図６に示すように、線評価手段０５は、デ
ッサン特徴抽出手段０４で抽出した線の太さ情報と、線
の濃淡情報とを入力する。描画線情報部０５０１には、
予めデッサンにおける理想的な描画線の特徴が描画線の
善し悪しの基準として格納されており、濃淡評価部０５
０２では入力された線の濃淡情報と上記描画線の善し悪
しの基準とを比較し、線の濃淡情報に関する評価値を決
定し、この評価値を誤りパターン同定手段０９へ出力す
る。一方、太さ評価部０５０３では入力された線の太さ
情報と上記描画線の善し悪しの基準とを比較し、線の太
さ情報に関する評価値を決定し、この評価値を誤りパタ
ーン同定手段０９へ出力する。

【００１９】図７に示すように、形状評価手段０６に
は、デッサン特徴抽出手段０４の形状特徴情報抽出部０
４０６で抽出したデッサンの形状に関する特徴情報と、
モチーフ特徴抽出手段０３の形状特徴抽出部０３０２で
抽出した形状に関する特徴情報とを入力する。そして、
形状差計算部０６０１で、デッサンの形状の特徴情報と
モチーフの形状の特徴情報との差を計算し、これから形
状評価部０６０２でデッサンの形状評価を行い、その評
価値を誤りパターン同定手段０９へ出力する。

【００２０】図８に示すように、陰影評価手段０７は、
デッサン情報抽出手段０４のテクスチャ除去部０４０１
からの描画線情報と、モチーフ情報抽出手段０３の陰影
情報抽出部０３０３からの陰影情報とを入力する。ま
ず、明度情報抽出部０７０１でデッサン情報抽出手段０
４のテクスチャ除去部０４０１からの描画線情報を明度
情報に変換する。次いで、陰影づけ前のデッサンの場
合、陰影付け後の評価に使うため、抽出した明度情報を
明度情報記憶部０７０２に格納する。一方、陰影づけ後
のデッサンの場合、明度情報抽出部０７０３で陰影づけ
前の明度情報と陰影づけ後の明度情報から陰影部分の明
度情報を抽出する。次に、明度情報抽出部０７０４でモ
チーフ情報抽出手段０３の陰影情報抽出部０３０３から
の陰影情報を明度情報に変換する。そして、明度差計算
部０７０５で、明度情報抽出部０７０３で抽出されたデ
ッサンの明度情報と、明度情報抽出部０７０４で抽出さ
れたモチーフの明度情報との差を計算し、陰影評価部０
７０６でデッサンの陰影評価を行い、その評価値を誤り
パターン同定手段０９へ出力する。

【００２１】図９に示すように、構図評価手段０８は、
デッサン情報抽出手段０４の形状特徴情報抽出部０４０
６からのデッサンの形状に関する特徴情報と、モチーフ
情報抽出手段０３の形状特徴抽出部０３０２からのモチ
ーフの形状に関する特徴情報とを入力する。まず、デッ
サン配置情報抽出部０８０１で形状特徴情報抽出部０４
０６のデッサンの形状に関する特徴情報から、画用紙中
での描画図形の配置情報を抽出する。続いて、デッサン
パーツ配置情報抽出部０８０２で描画された各パーツの
配置情報を抽出する。一方、モチーフ配置情報抽出部０
８０３で形状特徴抽出部０３０２からのモチーフの形状
に関する特徴情報から、モチーフの配置情報を抽出す
る。続いて、モチーフパーツ配置情報抽出部０８０４で
各パーツの配置情報を抽出する。そして、構図差計算部
０８０５でデッサンパーツ配置情報抽出部０８０２で抽
出されたデッサンの構図とモチーフパーツ配置情報抽出
部０８０４で抽出されたモチーフの構図との差を計算
し、構図評価部０８０６でデッサンの構図評価を行い、
その評価値を誤りパターン同定手段０９へ出力する。

【００２２】誤りパターン同定手段０９は、評価項目ご
との評価値を組み合わせた誤りパターンを複数パターン
記憶し、このなかからデッサン評価手段で得たデッサン
の評価項目ごとの評価値の組み合わせよりなる評価パタ
ーンに近い誤りパターンを読み出す。図１０に示すよう
に、誤りパターン同定手段０９は、濃淡評価部０５０２
からの線の濃淡情報に関する評価値及び太さ評価部０５
０３からの線の太さ情報に関する評価値、形状評価手段
０６の形状評価部０６０２からのデッサンの形状評価
値、陰影評価手段０７の陰影評価部０７０６からのデッ
サンの陰影評価値、並びに構図評価手段０８の構図評価
部０８０６からのデッサンの構図評価値を入力する。誤
り階層部０９０３には、評価項目ごとの評価値を組み合
わせた評価パターンを複数パターン記憶している。類似
度判定部０９０２ではデッサンの評価項目ごとの評価値
を組み合わせた評価パターンと、誤り階層部０９０３の
誤りパターンとの比較を行い、評価パターンに類似する
誤りパターンの候補を複数個検索する。誤り階層部０９
０３には、予め分類整理した誤りパターンとその特徴を
表す線・形状・陰影・構図に対するしきい値が格納され
ている。次に誤り決定部０９０４は、上記検索結果を受
け取り、複数個の誤りパターンの各候補を、候補間の階
層関係を元に評価を行い、評価パターンに類似する誤り
パターンを決定する。この決定した誤りパターンは誤り
パターン出力部０９０５によりアドバイス生成手段１０
に出力する。

【００２３】アドバイス生成手段１０は、誤りパターン
に関連づけてアドバイスを記憶し、このなかから誤りパ
ターン同定手段で得た誤りパターンに応じたアドバイス
を読み出して出力する。図１１に示すように、アドバイ
ス生成手段１０は、誤りパターン同定手段０９の誤りパ
ターン出力部０９０５から誤りパターンを入力する。教
育カリキュラム・学習履歴部１００２には、アドバイス
の内容及び種別を特定するためのデータであるアドバイ
スのインデックスと、教育順序を表すカリキュラムと、
過去にユーザに与えたアドバイスのインデックスとを記
憶している。内容評価部１００１では、誤りパターンに
基づいて教育カリキュラム・学習履歴部１００２の記憶
内容から最適なアドバイスのインデックスを決定する。
その場合、ユーザが現在カリキュラムのなかでどの段階
にあるかということ、過去にユーザにどのようなアドバ
イスを与えたかということなどが考慮され、これによっ
てアドバイスのインデックスが補正されることがある。
すなわち、同じ誤りを繰り返した場合には、誤り内容に
ついてのより詳細なアドバイスに応じたインデックス
や、修正方法についての詳細なアドバイスに応じたイン
デックスに補正される。次に、アドバイス選択部１００
３は、内容評価部１００１で決定したアドバイスのイン
デックスを受け、それが示す内容及び種別に応じたアド
バイスのデータをアドバイス・効果部１００４から選択
する。アドバイス・効果部１００４は、アドバイスのデ
ータとユーザに与えた場合に期待される効果を記憶して
いる。記憶するアドバイスのデータの種別には、文字テ
キスト、絵、二次元又は三次元の画像、補助線、音声、
音楽などがある。画像には静止画と動画が含まれる。選
択されたアドバイスのデータは出力部１１から出力され
る。すなわち、文字テキスト、絵、画像及び補助線は表
示装置に表示され、音声及び音楽はスピーカーから出力
される。絵、及び補助線はデッサンに重ねて表示される
ことがある。アドバイスとしては、例えば「お皿の形が
よくないですね。まるでお皿を上から見たように丸くな
り過ぎています。」、「あなたのお皿はスープ皿のよう
に深いですね。ほんとはもっと薄いお皿です。」などが
あり、このようなデータは文字テキスト及び／又は音声
の種別で出力されることになる。先に説明した内容評価
部１００１での補正を例示すると、誤り内容についての
詳細なアドバイスについては、例えば「前回と同じ誤り
が見られます。お皿を上から見たように描いてしまう
と、お皿の横の長さと縦の長さが、殆ど同じ長さになっ
て丸くなってしまいます。」があり、修正方法について
の詳細なアドバイスには、例えば「よりお皿らしく見せ
るためには、お皿の縦が短く、横が長い楕円を描けば良
いです。」がある。アドバイスのデータを出力部１１か
ら三次元画像で出力するときは、例えばユーザの描いた
デッサンに基づいて実際にはあり得ないモチーフを仮想
的に再現した三次元画像を出力することがある。一例と
して図１２に示したのは、ジョッキがお皿のなかに食い
込んでいる現象を示した三次元画像であり、ユーザの描
いたデッサンからモチーフを再現すると、このように実
際にはあり得ないモチーフが再現されることを示してデ
ッサンの誤りを一瞬にしてユーザに知らせることができ
る。このようにすれば、人間が実世界の現象に反する物
理現象を敏感に感知できる特性を有していることを利用
して、ユーザにデッサンの誤りを端的に理解させること
ができる。アドバイスの出力形態は、単一の種別で出力
してもよいし複数の種別で出力してもよい。教育順序を
表すカリキュラムや過去にユーザに与えたアドバイスに
よりアドバイスを補正する場合、先の説明ではアドバイ
スのインデックスを補正するようにしたが、内容評価部
１００１及びアドバイス選択部１００３とを連携して処
理させることにより、誤りパターンに応じて決定したア
ドバイスのデータを教育順序を表すカリキュラムや過去
にユーザに与えたアドバイスにより補正するようにして
もよい。

【００２４】従って、上記実施形態においては、デッサ
ンを分析して評価項目ごとの評価値を出すことでデッサ
ンの評価を詳細に行い、更にこの評価値の組み合わせか
らデッサンの誤り傾向を割り出し、データベースからこ
の誤り傾向に応じたアドバイスを引き出すようにしたの
で、デッサンに最適なアドバイスを引き出せ、しかも簡
単且つ迅速でばらつきのないデッサンの評価を得ること
ができる。従来、デッサン教室等が身近にない地域では
書籍やビデオ教材を利用してデッサンの練習をするしか
なかったが、本発明によれば書籍等で練習することに較
べて対話性や臨場感が優れているし、指導内容をユーザ
ごとに個別に行える利点がある。しかも、ユーザのデッ
サンの幾何情報を処理するため、詳細かつ的確なアドバ
イスを得ることができる。

【００２５】上記実施形態はプログラムを汎用のコンピ
ュータに適用し、これによってコンピュータに所定の機
能を発揮させた実施形態であるが、本発明はこれらの機
能をそれぞれ備えた手段により構成された専用機として
のデッサンの分析・アドバイス生成装置をも含むもので
ある。

【００２６】

【発明の効果】請求項１のデッサンの分析・アドバイス
生成プログラムは、デッサンを分析して評価項目ごとの
評価値を出すことでデッサンの評価を詳細に行い、更に
この評価値の組み合わせからデッサンの誤り傾向を割り
出し、データベースからこの誤り傾向に応じたアドバイ
スを引き出すようにしたので、デッサンに最適なアドバ
イスを引き出せ、しかも簡単且つ迅速でばらつきのない
デッサンの評価を得ることができる。

【００２７】請求項２のデッサンの分析・アドバイス生
成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、請求項３のデッサンの分析・アドバイス生成装
置によっても請求項１と同様の効果を得ることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態のデッサンの分析・アドバイス生成プ
ログラムにより機能するコンピュータの各機能を表した
ブロック図である。

【図２】モチーフの画像データの例を示す図である。

【図３】デッサンの画像データの例を示す図である。

【図４】実施形態のモチーフ情報抽出手段の機能を説明
するブロック図である。

【図５】実施形態のデッサン情報抽出手段の機能を説明
するブロック図である。

【図６】実施形態の線評価手段の機能を説明するブロッ
ク図である。

【図７】実施形態の形状評価手段の機能を説明するブロ
ック図である。

【図８】実施形態の陰影評価手段の機能を説明するブロ
ック図である。

【図９】実施形態の構図評価手段の機能を説明するブロ
ック図である。

【図１０】実施形態の誤りパターン同定手段の機能を説
明するブロック図である。

【図１１】実施形態のアドバイス生成手段の機能を説明
するブロック図である。

【図１２】実施形態のアドバイスデータを三次元画像で
出力したときの画像を示す図である。

【符号の説明】

０１ モチーフ記憶手段 ０２ 入力手段 ０３ モチーフ情報抽出手段 ０４ デッサン情報抽出手段 Ｅ デッサン評価手段 ０５ 線評価手段 ０６ 形状評価手段 ０７ 陰影評価手段 ０８ 構図評価手段 ０９ 誤りパターン同定手段 １０ アドバイス生成手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松田 憲幸 和歌山県和歌山市西庄269−１ ポローニ ア703 (72)発明者 高木 佐恵子 和歌山県和歌山市栄谷743−１ サンハイ ツＩＩ 207号室 (72)発明者 志磨 隆 和歌山県和歌山市五番丁26 Ｆターム(参考） 2C028 AA12 BB04 BC02 BC05 BD03 5B057 AA20 CA12 CA13 CA16 DC01 DC09 DC16 DC32 5L096 AA06 FA06 JA11 JA18

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ユーザの描いたデッサンを分析してアド
   バイスを生成するためにコンピュータを、 モチーフに関する三次元データを記憶し、この三次元デ
   ータからデッサンに対応する二次元の画像データを作成
   するか、デッサンに対応して作成されたモチーフに関す
   る二次元の画像データを記憶するモチーフ記憶手段、 モチーフをみてユーザが描いたデッサンから得られた二
   次元の画像データを入力する入力手段、 モチーフ記憶手段から読み出したモチーフの画像データ
   からモチーフの評価項目ごとの特徴量を抽出するモチー
   フ情報抽出手段、 入力手段で得たデッサンの画像データからデッサンの評
   価項目ごとの特徴量を抽出するデッサン情報抽出手段、 デッサン情報抽出手段で抽出したデッサンの特徴量とモ
   チーフ情報抽出手段から抽出したモチーフの特徴量とを
   評価項目ごとに比較して差を出し、この差に応じて評価
   値を付与するデッサン評価手段、 評価項目ごとの評価値を組み合わせた誤りパターンを複
   数パターン記憶し、このなかからデッサン評価手段で得
   たデッサンの評価項目ごとの評価値の組み合わせよりな
   る評価パターンに近い誤りパターンを読み出す誤りパタ
   ーン同定手段、及び誤りパターンに関連づけてアドバイ
   スを記憶し、このなかから誤りパターン同定手段で得た
   誤りパターンに応じたアドバイスを読み出して出力する
   アドバイス生成手段、 として機能させるためのデッサンの分析・アドバイス生
   成プログラム。
2. 【請求項２】 ユーザの描いたデッサンを分析してアド
   バイスを生成するためにコンピュータを、 モチーフに関する三次元データを記憶し、この三次元デ
   ータからデッサンに対応する二次元の画像データを作成
   するか、デッサンに対応して作成されたモチーフに関す
   る二次元の画像データを記憶するモチーフ記憶手段、 モチーフをみてユーザが描いたデッサンから得られた二
   次元の画像データを入力する入力手段、 モチーフ記憶手段から読み出したモチーフの画像データ
   からモチーフの評価項目ごとの特徴量を抽出するモチー
   フ情報抽出手段、 入力手段で得たデッサンの画像データからデッサンの評
   価項目ごとの特徴量を抽出するデッサン情報抽出手段、 デッサン情報抽出手段で抽出したデッサンの特徴量とモ
   チーフ情報抽出手段から抽出したモチーフの特徴量とを
   評価項目ごとに比較して差を出し、この差に応じて評価
   値を付与するデッサン評価手段、 評価項目ごとの評価値を組み合わせた誤りパターンを複
   数パターン記憶し、このなかからデッサン評価手段で得
   たデッサンの評価項目ごとの評価値の組み合わせよりな
   る評価パターンに近い誤りパターンを読み出す誤りパタ
   ーン同定手段、及び誤りパターンに関連づけてアドバイ
   スを記憶し、このなかから誤りパターン同定手段で得た
   誤りパターンに応じたアドバイスを読み出して出力する
   アドバイス生成手段、 として機能させるためのデッサンの分析・アドバイス生
   成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。
3. 【請求項３】 ユーザの描いたデッサンを分析してアド
   バイスを生成するためのデッサンの分析・アドバイス生
   成装置であって、 モチーフに関する三次元データを記憶し、この三次元デ
   ータからデッサンに対応する二次元の画像データを作成
   するか、デッサンに対応して作成されたモチーフに関す
   る二次元の画像データを記憶するモチーフ記憶手段と、 モチーフをみてユーザが描いたデッサンから得られた二
   次元の画像データを入力する入力手段と、 モチーフ記憶手段から読み出したモチーフの画像データ
   からモチーフの評価項目ごとの特徴量を抽出するモチー
   フ情報抽出手段と、 入力手段で得たデッサンの画像データからデッサンの評
   価項目ごとの特徴量を抽出するデッサン情報抽出手段
   と、 デッサン情報抽出手段で抽出したデッサンの特徴量とモ
   チーフ情報抽出手段から抽出したモチーフの特徴量とを
   評価項目ごとに比較して差を出し、この差に応じて評価
   値を付与するデッサン評価手段と、 評価項目ごとの評価値を組み合わせた誤りパターンを複
   数パターン記憶し、このなかからデッサン評価手段で得
   たデッサンの評価項目ごとの評価値の組み合わせよりな
   る評価パターンに近い誤りパターンを読み出す誤りパタ
   ーン同定手段と、 誤りパターンに関連づけてアドバイスを記憶し、このな
   かから誤りパターン同定手段で得た誤りパターンに応じ
   たアドバイスを読み出して出力するアドバイス生成手段
   とを備えたデッサンの分析・アドバイス生成装置。