米国特許情報 | 欧州特許情報 | 国際公開(PCT)情報 | Google の米国特許検索
 
     特許分類
A 農業
B 衣類
C 家具
D 医学
E スポ−ツ;娯楽
F 加工処理操作
G 机上付属具
H 装飾
I 車両
J 包装;運搬
L 化学;冶金
M 繊維;紙;印刷
N 固定構造物
O 機械工学
P 武器
Q 照明
R 測定; 光学
S 写真;映画
T 計算機;電気通信
U 核技術
V 電気素子
W 発電
X 楽器;音響


  ホーム -> 計算機;電気通信 -> オムロン株式会社

発明の名称 サーバ、端末、助言システム、プログラム、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、出力媒体及び助言方法
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2003−36387(P2003−36387A)
公開日 平成15年2月7日(2003.2.7)
出願番号 特願2001−223469(P2001−223469)
出願日 平成13年7月24日(2001.7.24)
代理人 【識別番号】100085006
【弁理士】
【氏名又は名称】世良 和信 (外1名)
【テーマコード(参考)】
5B050
5B057
5L096
【Fターム(参考)】
5B050 AA08 BA06 BA12 BA20 CA05 CA07 CA08 EA04 EA18 FA02 
5B057 AA20 CA12 CB12 CC04 CH01 CH11 DA12 DA16 DC05
5L096 BA20 DA01 FA78 JA11 JA22 LA05 MA03
発明者 瀧川 えりな / 細井 聖 / 清水 敦
要約 課題
利用者の心理状況や環境に応じた助言を提供するサーバ、端末、助言システム、プログラム、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、出力媒体及び助言方法を提供する。

解決手段
利用者端末部402が、顔画像407と、環境属性情報408と、コンプレックス情報409とを入力するための入力部405と、受信した出力データを出力する出力部406とを備え、判断支援サーバ部403が、受信した顔画像407及び環境属性情報408に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理414と、決定されたカテゴリと、コンプレックス情報409とに基づいて決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理417と、決定された助言を出力データとして利用者端末402に送信する通信部412とを備える。
特許請求の範囲
【請求項1】 利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、受信した出力データを、前記利用者に対する助言として出力する出力手段とを備えた少なくとも1以上の端末とネットワークにより接続されたサーバであって、前記端末から受信した顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記端末から受信したコンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記決定された助言を出力データとして前記端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とするサーバ。
【請求項2】 前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする請求項1に記載のサーバ。
【請求項3】 前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ。
【請求項4】 利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、受信した出力データを、前記利用者に対する助言として出力する出力手段とを備えた端末であって、前記端末から受信した顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記端末から受信したコンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記決定された助言を出力データとして前記端末に送信する送信手段とを備える少なくとも1以上のサーバとネットワークにより接続されたことを特徴とする端末。
【請求項5】 前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする請求項4に記載の端末。
【請求項6】 前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする請求項4又は5に記載の端末。
【請求項7】 少なくとも1以上の上記請求項1から3のいずれか1項に記載のサーバと、少なくとも1以上の上記請求項4から6のいずれか1項に記載の端末とがネットワークにより接続されていることを特徴とする助言システム。
【請求項8】 利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、前記顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記コンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記助言を前記利用者に対して出力する出力手段とを備えることを特徴とする端末。
【請求項9】 前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする請求項8に記載の端末。
【請求項10】 前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする請求項8又は9に記載の端末。
【請求項11】 コンピュータを、請求項7に記載の助言システムを構成するサーバ若しくは端末又は請求項8から請求項10のいずれか1項に記載の端末として機能させるためのプログラム。
【請求項12】 コンピュータを、請求項7に記載の助言システムを構成するサーバ若しくは端末又は請求項8から請求項10のいずれか1項に記載の端末として機能させるための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13】 請求項7に記載の助言システム若しくは請求項8から請求項10のいずれか1項に記載の端末より出力される出力媒体。
【請求項14】 入力手段が、利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力される工程と、カテゴリ変換処理手段が、前記顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定する工程と、診断結果処理手段が、前記決定されたカテゴリと、前記コンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する工程と、出力手段が、前記助言を前記利用者に対して出力する工程とを備えることを特徴とする助言方法。
【請求項15】 前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする請求項14に記載の助言方法。
【請求項16】 前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段が、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定する工程を備えることを特徴とする請求項14又は15に記載の助言方法。
発明の詳細な説明
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、サーバ、端末、助言システム、プログラム、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、出力媒体及び助言方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】従来の公知技術は、利用者の顔画像から顔の特徴を抽出し、利用者の希望する化粧方法を取得して、利用者に化粧顔画像を作成したり、化粧方法を提示するものである。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の技術は、利用者個々に独自の顔の特徴をもつ中で、利用者の顔立ちや利用者が顔に対して感じる不安や劣等感(コンプレックスの情報)を考慮した化粧方法を提示する技術ではないため、利用者のための的確な化粧方法の提示であるとはいえなかった。
【0004】ここで、コンプレックスについて、図39を参照して説明する。図39は、コンプレックスを説明する概念図である。
【0005】図39に示されるように、人間は常に理想の自分3903を絶対的な基準として、現在の自分(例えば化粧前の自分,現実)3901と自助努力後の自分(例えば化粧後の自分,近い将来)3902とを比較している。
【0006】理想の自分(自分がそうありたいと願う自分像)3903と現在の自分3901または自助努力後の自分3902との差が大きければ、コンプレックスを感じるようになる。
【0007】例えば、化粧などで自分をより美しく見せようと努力したにもかかわらず、絶対的な比較基準である理想の自分3903との差が大きい場合、心の不安定要素となり、このことが落ち込む原因となる。これが恒常的な心理状態となり、コンプレックスを感じるようになる。
【0008】コンプレックスはもっとも他人に触れられたくない事柄であり、そのため、その悩みを一人で抱え込みがちになる。したがって、その精神的な悩みから開放し、安心感を与えることは非常に大きな意義があると考えられる。
【0009】次に、心理的な圧迫感を有するコンプレックスについて、図40を参照して説明する。図40は、心理的な圧迫感を有するコンプレックスを説明する概念図である。
【0010】図40に示されるように、現在の自分4001に基づいて自助努力後の自分4002が存在し、さらに、理想の自分4003が存在する。
【0011】コンプレックス4007とは、主に身体的特徴における現在の自分4001と理想の自分4003との差のことである。この差が大きいほど個人がコンプレックスとして感じる度合いが大きくなる。
【0012】例えば、二重の大きな目が理想であるのに、現在の自分は一重の細目である場合、コンプレックスを感じる。
【0013】この場合の理想の自分4003とは個人の主観によって形成されるものであり、現在の自分4001から自助努力4004によって到達可能な状態とは限らない。
【0014】自助努力4004とは、例えば身体的な特徴として顔を考える場合、化粧等であり、自助努力後の自分4002とは、例えば化粧後の自分の顔のことである。
【0015】このような自助努力後の自分4002と理想の自分4003との差が大きければ大きいほど、精神的に負担が大きいコンプレックス4005が形成される。これを、心理的圧迫感4006を有するコンプレックス4005と呼ぶものとする。
【0016】自助努力後の自分4002は、自助努力4004の方法によって変わりうるものであり、自助努力4004の方法は外的要因4008から影響を受けるので、固定的なものではない。ここでいう外的要因4008とは、例えばファッション雑誌、友人からの情報などがある。
【0017】理想の自分4003は個人の主観によって形成されるものであるが、外的要因4008から影響を受けうるので、固定的なものではない。
【0018】つまり、心理的圧迫感4006を有するコンプレックス4005は、適切な手法と情報があればその差を縮める、もしくはなくすことが可能と言える(図中可変に相当)。
【0019】次に、例えば図40に示される自助努力4004の問題点について図41を参照して説明する。図41は、自助努力の問題点を説明するための概念図である。
【0020】図41に示されるように、現在の自分4101から自助努力後の自分(予想可能な将来像)の間には、外的要因4104に基づく自助努力4103が存在する。
【0021】図41に示されるように、自助努力4103は外的要因4104から影響を受けている。
【0022】つまり、自助努力4103は外的要因4104から影響を受けるので、その方向性が必ずしもあっているとは言えない。
【0023】例えば、自助努力4103の対象として顔を考えた場合、自助努力4103のひとつに化粧があり、この場合、外的要因4104を受けた自助努力4103とは、女性向け情報雑誌、TV番組等から得ることのできる情報をもとに個人の判断で自己流化された化粧法のことである。
【0024】自己流の化粧方法では、本来、適切な方法では理想の自分に近づくことが可能なのにもかかわらず、その自己流の化粧法が間違っていたため、効果がないという問題が生じる。
【0025】次に、従来の化粧アドバイスシステム問題点について図42を参照して説明する。図42は、従来の化粧アドバイスシステムの概念図である。
【0026】図42に示されるように、従来のシステムでは、利用者4201は、化粧方法4209を化粧顔選択部4205で選択すると共に、顔画像4210を顔特徴抽出処理部4202に入力する。
【0027】顔特徴抽出処理部4202では、顔の特徴点を抽出し、化粧顔画像作成部4203に出力する。
【0028】化粧顔画像作成部4203では、化粧方法データ4207を参照しつつ、化粧顔を作成し、化粧顔表示部4204に出力する。化粧顔表示部4204では、化粧後の顔の表示を行う。
【0029】一方、化粧顔選択部4205は、利用者4201の選択により選択された化粧顔の情報を化粧手順提示部4206に出力する。
【0030】化粧手順提示部4206では、化粧指導データベース4208に格納されている化粧指導情報に基づいて、化粧手順を作成し、利用者4201に出力する。
【0031】図42に示される従来技術では、利用者4201の顔画像4210と利用者4201が希望する化粧方法を取得し、利用者4201に化粧後の画像とその化粧手順(化粧指導)を提示するものである。
【0032】ここで、化粧方法とは流行の化粧方法のことである。顔画像4210とは画像撮像機で顔部分を撮影した画像のことである。
【0033】顔特徴抽出処理部4202とは顔画像から顔器官(目、鼻、口、輪郭)の大きさ、形状、色や、顔器官間の距離を抽出する処理部のことである。
【0034】化粧顔画像作成部4203とは顔特徴抽出処理部4202で抽出された顔器官に対して、あらかじめ用意された化粧方法データ4207に基づいて化粧を施す処理部のことである。
【0035】化粧方法データ4207には、たとえば、色データ、ブラシデータなどが保存されている。
【0036】化粧顔表示部4204とは化粧顔画像作成部4203で作成された化粧後の顔画像をユーザに提示するマンマシンインタフェース部のことである。
【0037】ここでユーザに提示する化粧後の顔画像は異なる化粧法で化粧された顔画像を複数提示することができる。
【0038】化粧顔選択部4205とは化粧顔表示部4204で表示された複数の化粧後の顔画像から希望の化粧方法を利用者が選択するマンマシンインタフェース部のことである。
【0039】化粧手順提示部4206とは利用者4201が選択した化粧後の顔画像に対応する化粧方法を利用者に提示するマンマシンインタフェース部のことである。そして、化粧指導データベース4208には化粧手順が保存されている。
【0040】この図42に示されるようなシステムでは、利用者に対して一方的な化粧法の提供にとどまってしまい、利用者が気にしている点、利用者の属している環境などを総合的に判断した上で、利用者の顔立ちにあった化粧方法を提供するには至らないという問題点がある。
【0041】一方、従来技術として、利用者の顔特徴の配置や形状から顔立ちを分析し、これを的確に分類、識別することのできる顔立ち分類法や分類法から顔立ちマップを提供するものがある。
【0042】このような技術であっても、利用者は自分の顔立ちの分類を把握できるが、利用者の不安や劣等感の解消を促すものではなかった。
【0043】この発明は従来の問題点に着目したもので、利用者の顔画像から抽出した顔特徴情報を用いて顔立ちを分析し、その際、取得した利用者の属する環境属性情報(職種、目的、季節、年代等)を考慮して、顔立ちのカテゴリを生成し、利用者から取得した利用者が顔に対して不安や劣等感を感じるコンプレックス情報と、生成された顔立ちのカテゴリとの判断処理を行うことで、利用者の心理状況(コンプレックス)や顔立ちのカテゴリを考慮した化粧方法等の助言を生成し、提示するサーバ、端末、助言システム、プログラム、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、出力媒体及び助言方法を提供することを目的とする。
【0044】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、本発明に係るサーバは、利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、受信した出力データを、前記利用者に対する助言として出力する出力手段とを備えた少なくとも1以上の端末とネットワークにより接続されたサーバであって、前記端末から受信した顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記端末から受信したコンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記決定された助言を出力データとして前記端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。
【0045】また、本発明に係るサーバは、前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする。
【0046】また、本発明に係るサーバは、前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする。
【0047】さらに、本発明に係る端末は、利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、受信した出力データを、前記利用者に対する助言として出力する出力手段とを備えた端末であって、前記端末から受信した顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記端末から受信したコンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記決定された助言を出力データとして前記端末に送信する送信手段とを備える少なくとも1以上のサーバとネットワークにより接続されたことを特徴とする。
【0048】また、本発明に係る端末は、前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする。
【0049】また、本発明に係る端末は、前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする。
【0050】さらに、本発明に係る助言システムは、少なくとも1以上の上記サーバと、少なくとも1以上の上記端末とがネットワークにより接続されていることを特徴とする。
【0051】さらに、本発明に係る端末は、利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力するための入力手段と、前記顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定するカテゴリ変換処理手段と、前記決定されたカテゴリと、前記コンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する診断結果処理手段と、前記助言を前記利用者に対して出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【0052】また、本発明に係る端末は、前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする。
【0053】また、本発明に係る端末は、前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段は、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定することを特徴とする。
【0054】さらに、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記助言システムを構成するサーバ若しくは端末又は上記端末として機能させる。
【0055】さらに、本発明に係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は、コンピュータを、上記助言システムを構成するサーバ若しくは端末又は上記端末として機能させるためのプログラムを記録した。
【0056】さらに、本発明に係る出力媒体は、上記助言システム若しくは端末より出力される。
【0057】さらに、本発明に係る助言方法は、入力手段が、利用者の顔画像データと、前記利用者の環境に関する環境属性情報と、前記利用者のコンプレックスに関するコンプレックス情報とを入力される工程と、カテゴリ変換処理手段が、前記顔画像データ及び前記利用者の環境に関する環境属性情報に基づいて利用者の顔画像が属するカテゴリを決定する工程と、診断結果処理手段が、前記決定されたカテゴリと、前記コンプレックス情報とに基づいて、前記決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において前記利用者の洗練度を向上させるための助言を決定する工程と、出力手段が、前記助言を前記利用者に対して出力する工程とを備えることを特徴とする。
【0058】また、本発明に係る助言方法は、前記洗練度を向上させるための助言は、前記利用者の化粧方法を含むことを特徴とする。
【0059】また、本発明に係る助言方法は、前記環境に関する環境属性情報には、前記利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、前記利用者が一時的に属する環境の情報である第2の環境属性情報とを含み、前記診断結果処理手段が、前記第2の環境属性情報に基づいて前記助言を決定する工程を備えることを特徴とする。
【0060】この発明によると、利用者の顔画像から抽出した顔特徴情報を用いて顔立ちを分析し、その際、取得した利用者の属する環境属性情報(職種、目的、状況、季節、好きな色、年代等)を考慮して、顔立ちのカテゴリを生成し、利用者から取得した利用者が顔に対して不安や劣等感を感じるコンプレックス情報と、生成された顔立ちのカテゴリとの判断処理を行うことで、利用者の心理状況(コンプレックス)や顔立ちのカテゴリを考慮した化粧方法等の助言を生成し、提示するという構成にした。これによって以下に示す効果が得られる。
【0061】1.利用者自身の身体的特徴(特に顔)における不安や劣等感(コンプレックス情報)といった利用者の状況を踏まえて、的確かつ客観的な判断を提供できる。
【0062】すなわち、利用者の個人情報(コンプレックス情報)や環境属性情報を考慮した判断基準を提供できる。利用者の属する個人情報(コンプレックス情報)や環境属性情報を入力することは、システムが利用者自身をより理解することを助け、利用者の趣向や状況を踏まえた上でのアドバイスを提示できる。
【0063】2.1.の結果、利用者に心理的価値(安心感)を寄与する。すなわち、利用者がマイナス要素として捕らえていたコンプレックス情報を利用者の顔画像から得られた顔立ちのカテゴリから診断すると、コンプレックスと思っていた顔の特徴が本当はそうではなかったという不安や劣等感からの解放や、こうしてあげるといいという助言による安心感、自信が利用者に寄与される。
【0064】3.自主的にカウンセリングが行える。すなわち、従来システムは“アドバイス”を提示するものが大部分を占めた。本システムでは個人のもつ悩みや不安などの心理的問題について利用者が自主的に相談できる“カウンセリング”の場も同時に提供する。
【0065】ここで、カウンセリングとは、専門的な手続きに基づく相談またその技法のことをいう。個人のもつ悩みや不安などの心理的問題について話し合い、解決のために援助・助言を与えることをも意味する。また、アドバイスとは、助言すること、勧告、忠告を意味する。
【0066】4.診断の結果、利用者の顔立ちや状況に応じた助言や化粧方法・治療方法などのより詳細な情報提供が可能である。すなわち、利用者に特化して情報を提供することが、利用者が“私だけ”のアドバイスとして受けることにつながり、このシステムの付加価値をより高める。
【0067】なお、洗練度とは、一般的にいう垢抜けの度合いをいう。
【0068】また、本発明の出力媒体には、印刷物、シール、写真、電子データが格納された例えばライトワンス系のCD−R、DVD−Rや、相変化記録系のCD−RW、DVD−RAM、DVD+RW、PD、光磁気記憶系のMO、MD DATA、iDフォーマット、磁気記録系のSuperDisk、フロッピー(登録商標)ディスク、Zip、Clik!、リムーバルHDD系のORB、jaz、SparQ、Syjet、EZFlyer、マイクロドライブ、フラッシュメモリ系記録装置等が該当する。
【0069】
【発明の実施の形態】以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【0070】また、以下の図面において、前述の従来技術の説明で用いた図面に記載された部材、及び既述の図面に記載された部材と同様の部材には同じ番号を付す。
【0071】また、以下に説明する本発明に係る助言システムの各実施形態の説明は、本発明に係るサーバ、端末、プログラム、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、出力媒体及び助言方法の説明を兼ねる。
【0072】(助言システムの第1の実施形態)まず、本発明に係る助言システムの第1の実施形態について図面を参照して説明する。図1は、本発明に係る助言システムの第1の実施形態の全体概念図である。
【0073】図1に示されるように、本助言システムの第1の実施形態は、利用者101が有する、マンマシンインタフェース端末(以下、利用者端末ともいう。)103と、判断支援サーバ105とからなる。
【0074】このマンマシンインタフェース端末103と判断支援サーバ105とはネットワーク129により接続されている。
【0075】ただし、本助言システムは、図1のようにマンマシンインタフェース端末103と判断支援サーバ105とがネットワーク129により接続されている形態、すなわち、クライアントサーバ型に限定されるものではなく、マンマシンインタフェース端末103の代わりに処理部を用い、判断支援サーバ105の代わりに美容アドバイス支援処理部を用い、この処理部と美容アドバイス支援処理部とがシステムバスにより接続されているという形態、すなわち、スタンドアローン型であっても良い。
【0076】一方、図1に示されるように、マンマシンインタフェース端末103からは、利用者101から取得した入力情報113としての、顔画像117、個人属性情報(例:コンプレックス)119、環境属性情報(例:職種等の環境属性情報)121が、ネットワーク129を介して判断支援サーバ105に送信される。
【0077】また、判断支援サーバ105では、マンマシンインタフェース端末103から受信したデータに基づいて、出力情報115としての、利用者の顔立ち、個人属性、環境属性にあった美容アドバイス(例えば化粧方法)123、化粧後の顔画像125、化粧品情報127を生成し、利用者101のマンマシンインタフェース端末103に送信する。
【0078】また、判断支援サーバ105には、図1に示されるように、印象軸情報データベース(以下単にDBとも記す)107と、カテゴリセット情報DB109と、美容アドバイス情報DB111とが備えられている。もちろん、後述するように、判断支援サーバ105は、その他にもDBを備えている。
【0079】次に、図1に示される助言システムの動作について、図2を参照してさらに説明する。図2は、図1に示される助言システムの動作の概略図である。
【0080】図2に示されるように、本助言システムでは、入力データ201に基づき、出力データ208を得ることを目的の1つとしている。
【0081】入力データ201は、顔画像(の情報)214、環境属性情報215、コンプレックス情報216からなる。
【0082】顔画像214は、携帯型の利用者端末202(図1に示されるマンマシンインタフェース端末103)の、撮像部(カメラ)203により取得される。
【0083】すなわち、利用者の顔画像が撮像部203により撮像された結果、利用者顔画像205が、携帯型の利用者端末202の表示部204に表示される。
【0084】一方、環境属性情報215は、携帯型の利用者端末202に表示される環境属性情報取得の際の表示画面例206の指示に基づいて、利用者が利用者端末202から入力する。
【0085】すなわち、環境属性情報215は、例えば、職業、状況(オフィス内、接待、アフター5、デート等)、季節、好きな色等の情報により構成される。
【0086】一方、コンプレックス情報216は、利用者端末202に表示されるコンプレックス情報取得の際の表示画面例207の指示に基づいて、利用者が利用者端末202から入力する。
【0087】すなわち、コンプレックス情報216は、例えば、気になる顔パーツ(目、鼻、口等)、どうして(大きい、小さい、厚いなどの理由)等の情報により構成される。
【0088】次に、上記入力データ201が入力されると、本助言システムは、出力データ208を出力する。
【0089】出力データ208は、診断情報取得結果の表示例として、例えば利用者端末202に表示される。
【0090】また、出力データ208は、特徴211や、顔立ちのカテゴリ212や、利用者に対する美容アドバイスに関する助言213などにより構成される。もちろん本発明は、出力データ208として、特徴211や、顔立ちのカテゴリ212や、利用者に対する美容アドバイスに関する助言213全てを表示する場合に限定するものではなく、これらのうちの少なくともいずれかを表示するとして良い。また、出力データ208に、化粧後の顔画像や化粧品情報などを加えても良い。ここで、特徴211、顔立ちのカテゴリ212も利用者に対する助言であり、この特徴211、顔立ちのカテゴリ212を含む助言の中に、美容アドバイスに関する助言213が含まれる。
【0091】特徴211は、後述する特徴変換処理、顔器官抽出処理によって得られた特徴を示すものである。
【0092】この特徴211に示される文章により、実は利用者の感じるコンプレックスのマイナス要因を低減させる効果を持つ。
【0093】顔たちのカテゴリ212は、例えば決定したカテゴリを赤字で表現すると良い。
【0094】助言(美容アドバイス)213は、利用者から取得した環境属性情報にあわせた助言(美容アドバイス)を提示する。この助言213は、後述する第2の環境属性情報に基づいた助言である。
【0095】次に、図1に示される助言システムについて図3を参照して説明する。図3は、図1に示される助言システムの概念図である。
【0096】図3に示されるように、本助言システムの第1の実施形態では、クライアントサーバ型と、スタンドアローン型とに大別される。
【0097】クライアントサーバ型は、情報資源を集中管理するコンピュータ(サーバ)と、サーバの管理する資源を利用するコンピュータ(クライアント)がネットワークにより接続されている形態である。
【0098】スタンドアローン型は、コンピュータをネットワーク等に接続せず、すべての機能を独立したシステムで実現するシステムである。
【0099】次に、図1に示される助言システムにおいて、クライアントサーバ型を用いた場合のシステム構成について図4を参照して説明する。図4は、図1に示される助言システムにおいて、クライアントサーバ型を用いた場合のシステム構成図である。
【0100】図4に示されるように、本助言システムでは、利用者401が、例えば図1に示されるマンマシンインタフェース端末(利用者端末)103により実現される、利用者端末部402を用いて診断結果を得るための入力(診断結果入力)を行う。
【0101】この利用者端末部402は、汎用ネットワーク404により、例えば図1に示される判断支援サーバ105により実現される判断支援サーバ部403と接続されている。
【0102】ここで、汎用ネットワーク404とは、例えば無線、インターネットやイントラネットが該当し、利用者端末と判断支援サーバとの間を仲介するものである。
【0103】利用者端末部402は、システムが診断処理を行うのに必要な情報を取得するための端末である。
【0104】利用者端末部402は、利用者の個人属性情報であるコンプレックス情報409や利用者のおかれた環境属性情報408を、サーバ側の環境情報診断項目DB424やコンプレックス情報診断項目DB425からの必要情報要求に応じて環境属性情報DB421やコンプレックス情報DB420から取得し、自己のメモリに記憶する。
【0105】上記環境属性情報408には、少なくとも、利用者が定常的に属する環境の情報である第1の環境属性情報と、利用者が一時的に属する環境の情報(都度の状況)である第2の環境属性情報とのいずれか一方を含む。
【0106】ここで、第1の環境属性情報としては、例えば職業等を挙げることができ、第2の環境属性情報としては、デート等を挙げることができる。
【0107】また、利用者端末部402では内蔵、もしくは装備された撮像装置を用いて利用者自身の顔画像407を撮影し、取得する。
【0108】また、例えば図1に示される判断支援サーバ105により実現される判断支援サーバ部403では、利用者から取得した情報(顔画像データ、コンプレックス情報、環境属性情報)を汎用ネットワーク404を介して間接的に取得する。
【0109】判断支援サーバ部403では、利用者から取得した顔画像データに対して特徴変換処理414を行って顔印象評価値を抽出する。
【0110】また、判断支援サーバ部403は、顔印象評価値から印象軸選択処理415を行って顔印象軸データを選択し、顔印象軸データからカテゴリ変換処理416を行ってカテゴリセットの決定を行う。
【0111】また、判断支援サーバ部403のカテゴリセット決定は、環境属性情報DB421に記憶された環境属性情報を判断要素とし、診断判定結果処理417ではコンプレックス情報DB420に記憶されたコンプレックス情報を、決定したカテゴリセットに対応させて、利用者が目指すべきカテゴリを判定し、診断判定表示を利用者端末のマンマシン出力部を介して利用者に出力される。
【0112】このように、利用者端末部402には、顔画像407、環境属性情報408、コンプレックス情報409を入力するための、入力部405を備える。
【0113】また、利用者端末部402は、汎用ネットワーク404を介して通信を行うための、通信部411を備える。
【0114】また、利用者端末部402は、診断判定表示410を表示するための、出力部406を備える。
【0115】一方、判断支援サーバ部403は、汎用ネットワーク404を介して通信を行う、通信部412を備える。
【0116】また、判断支援サーバ部403は、特徴変換処理414、印象軸選択処理415、カテゴリ変換処理416、診断判定結果処理417を行なう、処理部413を備える。
【0117】また、判断支援サーバ部403は、情報を格納するためのデータベースとして、利用者特徴情報DB418、印象軸情報DB419、コンプレックス情報DB420、環境属性情報DB421、診断結果情報DB422、変換知識情報DB423、環境情報診断項目DB424、コンプレックス情報診断項目DB425、決定カテゴリ情報DB426、カテゴリセット情報DB427を備える。
【0118】次に、クライアントサーバ型を利用した場合の、図4に示される助言システムのハードウェア構成について、図5を参照して説明する。図5は、クライアントサーバ型を利用した場合の、図4に示される助言システムのハードウェア構成のブロック図である。
【0119】図5において、利用者端末501とは、図1に示されるマンマシンインタフェース端末103に該当し、システムが判断支援処理を行うのに必要な情報を利用者とやりとりするための端末である。
【0120】また、判断支援サーバ502は、利用者端末501から送信されたデータに基づいて化粧方法等の判断を行う。
【0121】図5において、MM(マンマシン)入出力部503とは、利用者端末501が端末利用者とやりとりをするための入出力機能をもつ部位である。このMM入出力部503は、図4に示される入力部405及び出力部406の機能の少なくとも一部を実現する。
【0122】また、MM入出力部510は、判断支援サーバ502がサーバ操作者とやりとりするための入出力機能をもつ部位である。
【0123】MM入出力部503,510の入力装置としては、例えばキーボード、撮像器、マウス等が該当し、利用者の入力がシステムに対して情報を伝達するものなら、その種類は問わない。MM入出力部503,510の出力装置としてはディスプレイ、プリンタ等が該当し、利用者に対してシステムから情報を伝達できるものならその種類は問わない。
【0124】例えばMM入出力部503,510の出力装置としてプリンタを用いた場合は、システムから出力媒体として印刷物が出力される。また、出力装置を適宜選択して、システムから出力される出力媒体として、例えばライトワンス系のCD−R、DVD−Rや、相変化記録系のCD−RW、DVD−RAM、DVD+RW、PD、光磁気記憶系のMO、MD DATA、iDフォーマット、磁気記録系のSuperDisk、フロッピーディスク、Zip、Clik!、リムーバルHDD系のORB、jaz、SparQ、Syjet、EZFlyer、マイクロドライブ、フラッシュメモリ系記録装置等も挙げることができる。
【0125】演算部504,511とは、各機能を駆動、処理するための演算機能を持つ部位である。
【0126】メモリ部505,512とは、演算部504,511がプログラムを実行する実行エリアの部位である。
【0127】通信部506,513とは、利用者端末501と判断支援サーバ502間での通信を制御する機能を持つ部位である。
【0128】DB管理部507,514とは、さまざまなデータ構造とデータ実体を管理する機能を持つ部位である。
【0129】また、利用者端末501における処理プログラムを格納するDB508とは、利用者端末501の利用目的を達成するために必要なプログラムを格納するDBのことであり、OS(オペレーションシステム)も必要なプログラムに含まれる。
【0130】また、利用者端末501におけるその他のプログラムデータを格納するDB509とは、上記以外の例えば利用者が使用するワープロや表計算、メールなどのアプリケーションやそれらに付随するデータを格納するDBが該当する。
【0131】したがって、例えば図4に示される利用者端末部402による入力部405の処理や出力部406の処理や、以下に説明する利用者端末の各処理は、図5に示される演算部504が、単体で、又はその他の各部材と共に、又はメモリ部505に格納されているプログラムや処理プログラムを格納するDB508に格納されている処理プログラムやその他のプログラムデータを格納するDB509に格納されるその他のプログラムデータと協働して実現される。
【0132】また、データベース(DB)とは、一般的には情報(データ)の集合を意味するが、本明細書では、このような概念的な意味のみならず、データベースという場合には、情報を格納した物理的な、データベースサーバ、ハードディスク等の磁気記録媒体や光ディスクなどの光記録媒体等のことをも意味するとする。
【0133】また、データベースとしては補助記憶装置205を用いるのみではなく、本サーバと接続されたデータベースサーバを用いるとしても良い。
【0134】ただし、データベースの区分には、情報の概念的な区分が重要であって、物理的な記録媒体の区別は関係がない。よって、複数のデータベースという場合には、例えば1つの磁気ディスクや光ディスクの中に格納された概念的に複数の情報の集合体の場合があり、1つのデータベースという場合には、複数の磁気ディスクや光ディスクの中に格納された概念的に単数の情報の集合体の場合がある。
【0135】一方、判断支援サーバ502は、利用者特徴情報DB515、印象軸情報DB516、コンプレックス情報DB517、環境属性情報DB518、環境情報診断項目DB519、その他のプログラムデータを格納するDB520、診断結果情報DB521、カテゴリセット情報DB522、決定カテゴリ情報DB523、コンプレックス情報診断項目DB524、変換知識情報DB525、処理プログラムを格納するDB526を備える。
【0136】したがって、例えば図4に示される判断支援サーバ部403による処理部413の処理や、以下に説明する判断支援サーバの処理は、図5に示される演算部511が、単体で、又はその他の各部材と共に、又はメモリ部512に格納されているプログラムや処理プログラムを格納するDB526に格納されている処理プログラムやその他のプログラムデータを格納するDB520に格納されているプログラムデータと協働して実現される。
【0137】次に、図1に示される助言システムにおいて、スタンドアローン型を用いた場合のシステム構成について図6を参照して説明する。図6は、図1に示される助言システムにおいて、スタンドアローン型を用いた場合のシステム構成図である。
【0138】なお、図6において、図4に示される番号と同じ番号の部材及び処理は、図4に示される各部材及び処理と同様の処理をするため、その詳細な説明を省略する。
【0139】図6に示される助言システムでは、環境属性情報603、カテゴリ情報604を備えたDB更新サーバ602が、記録媒体605又は汎用ネットワーク606を介して更新情報を利用者端末部607に送信する。
【0140】このように、図6の助言システムは、処理部413が利用者端末402の内部に存在するスタンドアローン型で実現されるシステムの実施形態の一実現手段である。この利用者端末部607は、例えば本出願の特許請求の範囲に記載の端末として機能する。
【0141】スタンドアローン型における利用者端末部607では、システムが判断処理を行うのに必要な情報の取得と、実際の判断処理を行う。
【0142】マンマシン入出力部601は、利用者と必要な情報をやりとりするための入出力機能を持つ部位である。
【0143】図6に示される助言システムでは、利用者端末部607内部にカテゴリセット情報DB427、利用者特徴情報DB418等を持つが、カテゴリ情報、環境属性情報は特に流行や季節等により情報が更新されていくため、必要に応じて汎用ネットワーク606を介した、もしくは記録媒体605を用いた情報の更新が必要となる。
【0144】次に、図6に示されるスタンドアローン型の助言システムのハードウェア構成について、図7を参照して説明する。図7は、図6に示されるスタンドアローン型の助言システムのハードウェア構成図である。
【0145】図7に示されるように、利用者端末701は、MM(マンマシン)入出力部703、記録媒体702から情報を読み込むための記録媒体読み込み部704、演算部705、メモリ部706、DB管理部707を備えている。
【0146】また、各種情報を格納するための、利用者特徴情報DB708、印象軸情報DB709、コンプレックス情報DB710、環境属性情報DB711、環境情報診断項目DB712、その他のプログラムデータを格納するDB713、診断結果情報DB714、カテゴリセット情報DB715、決定カテゴリ情報DB716、コンプレックス情報診断項目DB717、変換知識情報DB718、処理プログラムを格納するDB719を備える。
【0147】ここで、図7において、MM(マンマシン)入出力部703とは、利用者端末701が端末利用者とやりとりをするための入出力機能をもつ部位である。したがって、このMM入出力部703は、図1に示されるマンマシン入出力部601の機能の少なくとも一部を実現する。
【0148】上記入出力機能に使用する入力装置としては、例えばキーボード、撮像器、マウス等が該当し、利用者の入力がシステムに対して情報を伝達するものなら、その種類は問わない。
【0149】また、上記入出力機能に使用する出力装置としてはディスプレイ、プリンタ等が該当し、利用者に対してシステムから情報を伝達できるものならその種類は問わない。この入出力機能に使用する出力装置に関しては、図5を用いて説明したMM入出力部503,510の出力装置の説明と同様の説明が成り立つ。
【0150】演算部705とは、各機能を駆動、処理するための演算機能を持つ部位である。
【0151】メモリ部706とは、演算部705がプログラムを実行する実行エリアの部位である。
【0152】DB管理部707とは、さまざまなデータ構造とデータ実体を管理する機能を持つ部位である。
【0153】処理プログラムを格納するDB719に格納される処理プログラムとは、利用者端末701の利用目的を達成するために必要なプログラムのことであり、OS(オペレーションシステム)もここに含まれる。
【0154】記録媒体702とは、最新の美容アドバイス情報や、環境属性情報、カテゴリセット情報を記憶する媒体であり、具体的にはライトワンス系のCD−R、DVD−Rや、相変化記録系のCD−RW、DVD−RAM、DVD+RW、PD、光磁気記憶系のMO、MD DATA、iDフォーマット、磁気記録系のSuperDisk、フロッピーディスク、Zip、Clik!、リムーバルHDD系のORB、jaz、SparQ、Syjet、EZFlyer、マイクロドライブ、フラッシュメモリ系記録装置等であっても良い。
【0155】記録媒体読み込み部704は、記録媒体702から情報を読み込む機能を持つ部位である。
【0156】その他のプログラムデータを格納するDB713に格納されているその他のプログラムデータとは、上記以外の例えば利用者が使用するワープロや表計算、メールなどのアプリケーションソフトやそれらに付随するデータが該当する。
【0157】したがって、例えば図6に示される利用者端末部607による入力部405の処理や出力部406の処理や処理部413の処理や、以下に説明する利用者端末の処理は、図7に示される演算部705が、単体で、又はその他の各部材と共に、又はメモリ部706に格納されているプログラムや処理プログラムを格納するDB719に格納されている処理プログラムやその他のプログラムデータを格納するDB713に格納されるその他のプログラムデータと協働して実現される。
【0158】次に、図1に示される助言システムの処理について、図8を参照して説明する。図8は、図1に示される助言システムの処理の概念図である。
【0159】図8に示されるように、本実施形態の助言システムでは、入力部801において、顔画像データ804、環境属性情報805及び個人属性情報807としてのコンプレックス情報806を処理部802に出力する。
【0160】なお、入力部801は、図4及び図6に示される入力部405に対応し、処理部802は、図4及び図6に示される処理部413に対応し、出力部803は、図4及び図6に示される出力部406に対応する。
【0161】処理部802では、顔画像データ804に対して、特徴変換処理808を行ない、顔印象評価値809を出力する。
【0162】また、処理部802は、顔印象評価値809に基づいて印象軸選択処理810を行い、顔印象軸811を決定する。
【0163】次に、処理部802は、利用者を取り巻く定常的な環境の情報である環境属性情報805と、顔印象軸811に基づいてカテゴリ変換処理812を行ない、カテゴリセット813を出力する。
【0164】そして、処理部802は、コンプレックス情報806とカテゴリセット813とに基づいて、診断結果処理814を行い、カテゴリセットとコンプレックス情報の比較結果815を出力する。この際に、前述の第2の環境属性情報を参照して、比較結果815を出力するとしても良い。
【0165】一方、出力部816では、診断結果処理814における診断結果(比較結果)を、診断判定表示816(図4や図6に示される診断判定表示410に対応する。)として表示する。この際に表示された内容が、例えば図2に示される出力データ208の内容となり、助言として利用者に示される。
【0166】すなわち、本実施形態の助言システムは、例えば図2に示される利用者端末202の撮像部203から取得した利用者の顔画像データ804に対して特徴変換処理808を行って、顔印象評価値809を抽出し、顔印象評価値809から印象軸選択処理810を行って顔印象軸811を選択し、顔印象軸811からカテゴリ変換処理812によってカテゴリセット813の決定を行い、そのカテゴリセット決定は、環境属性情報805を判断要素とする。
【0167】なお、前述のように、図8に示される特徴変換処理808、印象軸変換処理810、カテゴリ変換処理812及び診断結果処理814は、クライアントサーバ型であれば、図5に示される判断支援サーバ502の演算部511が、単体で、又はその他の各部材と共に、又はメモリ部512に格納されているプログラムや処理プログラムを格納するDB526に格納されている処理プログラムやその他のプログラムデータを格納するDB520に格納されるその他のプログラムデータと協働し、特徴変換処理手段、印象軸変換処理手段、カテゴリ変換処理手段及び診断結果処理手段となることにより実現される。
【0168】同様に、スタンドアローン型であれば、図8に示される特徴変換処理808、印象軸変換処理810、カテゴリ変換処理812及び診断結果処理814は、図7に示される利用者端末701の演算部705が、単体で、又はその他の各部材と共に、又はメモリ部706に格納されているプログラムや処理プログラムを格納するDB719に格納されている処理プログラムやその他のプログラムデータを格納するDB713に格納されるその他のプログラムデータと協働し、特徴変換処理手段、印象軸変換処理手段、カテゴリ変換処理手段及び診断結果処理手段となることにより実現される。
【0169】処理部416は、診断結果処理814において、さらにコンプレックス情報806を決定したカテゴリセット813に対応させ、利用者が目指すべきカテゴリを判定する診断判定表示816を出力する。
【0170】次に、図1に示される助言システムにおける、診断に必要なコンプレックス情報と環境属性情報をシステムが利用者から取得する処理(診断情報取得処理)について図9を参照して説明する。図9は、図1に示される助言システムにおける、診断に必要なコンプレックス情報と環境属性情報をシステムが利用者から取得する処理(診断情報取得処理)の概念図である。
【0171】出力部904からのコンプレックス情報に関する質問905は、利用者921の身体各部位907の五感908によって感じ取られ、利用者が内的情報910の意識内に考えるコンプレックス911の影響を受けて自己判断912における実行913を判断する。
【0172】出力部904からの環境属性情報に関する質問906は身体各部位907の五感908によって感じ取られ、利用者を取り巻く環境属性情報(例えば利用者の職業や用途目的、季節、年代等)の影響を受けて、自己判断912における実行913が判断される。
【0173】自己判断912の結果、利用者の判断したコンプレックス情報と環境属性情報はシステムの入力情報となり、入力部916による解釈を介して、コンプレックス情報DB919と環境属性情報DB920に記憶される。
【0174】すなわち、本実施形態では、診断情報取得処理903において、出力部904が、コンプレックス情報に関する質問905と、環境属性情報に関する質問906とを出力する。
【0175】コンプレックス情報に関する質問905は、コンプレックス情報診断項目DB901に格納されている情報に基づいて生成される。
【0176】環境属性情報に関する質問906は環境情報診断項目DB902に格納されている情報に基づいて生成される。
【0177】また、入力部916では、コンプレックス情報解釈917と、環境情報解釈918が行われる。
【0178】コンプレックス情報解釈917の解釈結果は、コンプレックス情報DB919に格納される。
【0179】環境情報解釈918の解釈結果は、環境属性情報DB920に格納される。
【0180】一方、利用者921は、コンプレックス情報に関する質問905と、環境属性情報に関する質問906とを取得し、自己判断912に基づいて、実行913又は不実行914を判断する。
【0181】ここで、上記自己判断912における実行913又は不実行914は、コンプレックス911を含む内的情報910と、流行、職業、目的、季節、年代を含む環境属性(関心事項)915の影響を受ける。
【0182】次に、図8に示される処理部802による特徴変換処理808について、図10を参照して説明する。図10は、図8に示される処理部802による特徴変換処理808の機能ブロック図である。
【0183】図10に示されるように、処理部802は、特徴変換処理において、利用者1001からの顔画像に対して顔画像入力処理1002を行う。
【0184】そして、処理部802は、顔画像入力処理1002から出力された顔画像データに基づいて、顔器官抽出処理1003を行う。
【0185】そして、処理部802は、顔器官抽出処理1003から出力された顔器官特徴情報に基づいて、顔印象変換処理1004を行う。
【0186】ここで、顔印象変換処理1004は、変換知識情報DB1007から変換知識を読み込む処理1008により読み込まれた変換知識に基づいて処理される。
【0187】そして、処理部802は、顔印象変換処理1004により決定された顔印象評価値を、顔印象評価値の記憶処理1005により、利用者特徴情報DB1006に格納する。
【0188】すなわち、処理部802は、特徴変換処理において、利用者1001から取得した顔画像を顔画像入力処理1002によってデジタル化する。
【0189】また、顔器官抽出処理1003は、デジタル化された顔画像データから顔器官の特徴情報を抽出する処理である。
【0190】また、顔印象変換処理1004は、顔器官抽出処理1003によって得られた顔器官特徴情報を、変換知識情報DB1007に記憶された変換知識情報に基づいて顔印象変換値に変換する。
【0191】顔印象変換処理1004によって得られた顔印象評価値は、顔印象評価値の記憶処理1005によって、利用者特徴情報DB1006に記憶される。
【0192】次に、図8に示される処理部802による印象軸選択処理810について、図11を参照して説明する。図11は、図8に示される処理部802による印象軸選択処理810の機能ブロック図である。
【0193】図11に示されるように、処理部802は、印象軸選択処理において、利用者特徴情報DB1101から、顔印象評価値を読み込む処理1102を行う。
【0194】次に、処理部802は、顔印象軸選択処理1103を実行し、選択された顔印象軸を、顔印象軸の記憶処理1104により、印象軸情報DB1105に格納する。
【0195】すなわち、図11に示される印象軸選択処理では、利用者特徴情報DB1101には、特徴変換処理によって得られた顔印象評価値が記憶される。
【0196】顔印象軸選択処理1103では、利用者特徴情報DB1101に記憶された顔印象評価値に基づき、顔印象軸を選択、決定する処理を行う。
【0197】顔印象軸選択処理1103によって得られた顔印象軸は顔印象軸の記憶処理1104によって、印象軸情報DB1105に記憶される。
【0198】次に、図8に示される処理部802によるカテゴリ変換処理812について、図12を参照して説明する。図12は、図8に示される処理部802によるカテゴリ変換処理812の機能ブロック図である。
【0199】処理部802は、カテゴリ変換処理において、印象軸情報DB1201から印象軸データを読み込む処理1202を行う。
【0200】また、処理部802は、カテゴリセット情報DB1207から顔立ちのカテゴリセットを読み込む処理1208を行う。
【0201】そして、処理部802は、顔印象軸と、読み込まれたカテゴリセットとに基づいて、印象軸からカテゴリセットを読み込む処理1203を行う。この印象軸からカテゴリセットを読み込む処理1203により、各カテゴリセットの中の1つのカテゴリが利用者の顔立ちに対応したカテゴリとして選択される。
【0202】次に、処理部802は、職業、年代、状況、季節などが格納された環境属性情報DB1209に格納された、環境属性情報(環境に関する環境属性情報)を読み込む処理1210を行う。この環境に関する環境属性情報は、例えば前述の第1の環境属性情報であるとして良い。
【0203】そして、処理部802は、読み込まれた環境属性情報に基づいて、カテゴリセットを選択する処理1204を行う。
【0204】処理部802は、カテゴリセットを選択する処理1204において選択されたカテゴリセット情報を、カテゴリセット記憶処理1205において決定カテゴリ情報DB1206に格納する。
【0205】すなわち、図12に示されるカテゴリ変換処理では、印象軸情報DB1201には、印象軸選択処理によって得られた顔印象軸が記憶される。
【0206】カテゴリセット情報DB1207には、顔立ちの印象をまとめたカテゴリセット情報が記憶される。
【0207】環境属性情報DB1209には、利用者の職業、置かれた状況、季節など環境属性情報が記憶される。環境属性情報は環境属性情報DB1209に利用者から前もって入力される。
【0208】印象軸情報DB1201から読み込んだ顔印象軸から、カテゴリセット情報DB1207に記憶されたカテゴリセットを読み込む処理1208が行われ、さらにカテゴリセットを選択する処理1204では、環境属性情報DB1209から読み込んだ環境属性情報を判断要素としてカテゴリセット情報を選択、決定する処理が行われる。
【0209】カテゴリセットを選択する処理1204によって得られたカテゴリセット情報はカテゴリセット記憶処理1205によって、いったん決定カテゴリ情報DB1206に記憶される。
【0210】次に、図8に示される処理部802による診断結果処理814について、図13を参照して説明する。図13は、図8に示される処理部802による診断結果処理814の機能ブロック図である。
【0211】処理部802は、診断結果処理において、決定カテゴリ情報DB1301からカテゴリセットを読み込む処理1302を行う。
【0212】また、処理部802は、コンプレックス情報DB1307からコンプレックス情報を読み込む処理1308を行う。
【0213】そして、処理部802は、カテゴリセットとコンプレックス情報の診断判定処理1303を行う。この診断判定処理を、利用者から得られた前述の第2の環境属性情報を参照して行うとしても良い。
【0214】そして、処理部802は、診断判定結果を記憶する処理1304を行い、診断判定結果を診断結果情報DB1309に格納する。
【0215】そして、処理部802は、診断判定結果出力処理1305を行い、診断判定結果を利用者1306に出力する。
【0216】すなわち、処理部802は、決定カテゴリ情報DB1301にカテゴリ変換処理によって得られたカテゴリセット情報を記憶する。
【0217】コンプレックス情報DB1307は、利用者が身体的特徴(ここでは顔)のなかでこだわりを持ち、マイナス要因と感じているコンプレックス情報が記憶される。コンプレックス情報は利用者から前もって入力される。
【0218】コンプレックス情報DB1307から読み込んだコンプレックス情報は、決定カテゴリ情報DB1301から読み込んだカテゴリセット情報(利用者の顔立ちが所属するカテゴリ)に対応させ、カテゴリセットとコンプレックス情報の診断判定処理1303が行われると、利用者が目指すべき顔立ちの方向性が診断判定結果として得られる。この診断判定結果は、決定されたカテゴリと同一カテゴリ内において利用者の洗練度を向上させるための助言に対応する。
【0219】カテゴリセット情報とコンプレックス情報の診断判定処理1303で得られた診断判定結果は、診断結果情報DB1309に記憶される。
【0220】診断判定結果出力処理1305は、診断判定結果を利用者1306に出力する処理である。
【0221】次に、図9に示される診断情報取得処理903において、コンプレックス情報を取得する場合の処理について、図14を参照して説明する。図14は、図9に示される診断情報取得処理903において、出力部904及び入力部916によりコンプレックス情報を取得する場合の処理の機能ブロック図である。
【0222】図14に示される診断情報取得処理では、出力部904は、まず、コンプレックス診断項目DB1401から、コンプレックス診断項目を読み込み、コンプレックス診断項目DB1401からコンプレックス診断項目を出力する処理1402を行う。
【0223】そして、利用者1403は、質問に答える形で、自己のコンプレックス情報を入力する。そして、入力部916は、質問に対して答えた利用者のコンプレックス情報を読み込む処理1404を行い、読み込んだコンプレックス情報を、取得したコンプレックス情報として、コンプレックス情報DB1405に格納(記憶)する。
【0224】すなわち、図14に示される診断情報取得処理において、コンプレックス情報を取得する場合の処理では、コンプレックス診断項目DB1401には、利用者が身体的特徴(顔)に対して強い関心、こだわり、不安と感じていると思われることを診断するコンプレックス診断項目が記憶される。
【0225】そして、出力部904は、コンプレックス診断項目DB1401に記憶されたコンプレックス診断項目を読み込み、利用者1403に対して出力する処理である、コンプレックス診断項目DBからコンプレックス診断項目を出力する処理1402を行う。
【0226】コンプレックス診断項目に応じて、自己診断を行った利用者は、システムに対してコンプレックス診断結果を入力する。
【0227】入力部916は、利用者1403から入力されたコンプレックス情報を読み込む処理として、質問に対して答えた利用者のコンプレックス情報を読み込む処理1404を行い、結果をコンプレックス情報DB1405に記憶する。
【0228】次に、図9に示される診断情報取得処理903において、環境属性情報を取得する場合の処理について、図15を参照して説明する。図15は、図9に示される診断情報取得処理903において、出力部904及び入力部916により環境属性情報を取得する場合の処理の機能ブロック図である。
【0229】図15に示される診断情報取得処理では、まず、出力部904は、環境情報診断項目DB1501から、環境属性情報を利用者から取得するための、環境情報診断項目を読み込み、環境情報診断項目DB1501から環境情報診断項目を出力する処理1502を行う。
【0230】そして、利用者1503は、環境情報診断項目による質問に答える形で、自己の環境属性情報を入力する。そして、入力部916は、質問に対して答えた利用者の環境属性情報を読み込む処理1504を行い、読み込んだ環境属性情報は、取得した環境属性情報として、環境属性情報DB1505に格納(記憶)する。
【0231】すなわち、図15に示される診断情報取得処理において、環境属性情報を取得する場合の処理では、環境情報診断項目DB1501には、利用者を取り巻く状況や関心事を調査するための診断項目が環境情報診断項目として記憶される。
【0232】そして、出力部904は、環境情報診断項目DB1501に記憶された環境情報診断項目を読み込み、利用者に対して出力する処理である、環境情報診断項目DBから環境情報診断項目を出力する処理1502を行う。
【0233】環境情報診断項目に応じて、自己診断を行った利用者は、入力部から環境属性情報結果を入力する。
【0234】入力部916は、利用者から入力された環境属性情報を読み込む処理である、質問に対して答えた利用者の環境属性情報を読み込む処理1504を行い、環境属性情報を環境属性情報DB1505に記憶する。
【0235】次に、図8及び図10に示される特徴変換処理808の動作について、図16を参照して説明する。図16は、図8及び図10に示される特徴変換処理808の動作のフローチャートである。なお、図16に示される特徴変換処理は、前述のように、処理部802により処理される。
【0236】図16に示されるように、処理部802は、システムの起動後、特徴変換処理において、顔画像撮像処理を行う(ステップ1601,1602)。
【0237】次に、処理部802は、顔画像入力がOKであるか否かを判定し、OKでないならば、顔画像再取得要求を発し(ステップ1608)、ステップ1602に戻る。
【0238】ここで、顔画像入力がOKであるとは、入力された顔画像が、処理すべき情報として正常、又は処理に耐え得る情報であることをいう。
【0239】一方、処理部802は、顔画像入力がOKであれば、ステップ1604において、顔器官抽出処理を行う。
【0240】次に、処理部802は、ステップ1605において、変換知識情報DBから変換知識を読み込む処理を行う。
【0241】次に、処理部802は、ステップ1606において、抽出した顔器官特徴情報と読み込んだ変換知識から顔印象変換処理を行う。
【0242】次に、処理部802は、ステップ1607において、顔印象評価値を利用者特徴情報DBに記憶する処理を行ない、動作を終了する。
【0243】次に、図8及び図11に示される印象軸選択処理の動作について図17を参照して説明する。図17は、図8及び図11に示される印象軸選択処理の動作のフローチャートである。なお、図17に示される印象軸選択処理は、前述のように、処理部802により処理される。
【0244】図17に示されるように、処理部802は、印象軸選択処理において、まず、利用者特徴情報DBから顔印象評価値を読み込む処理を行う(ステップ1701)。
【0245】次に、処理部802は、読み込んだ顔印象評価値から顔印象軸を選択する処理を行う(ステップ1702)。
【0246】次に、処理部802は、選択した顔印象軸を印象軸情報DBに記憶する処理を行い(ステップ1703)、動作を終了する。
【0247】次に、図8及び図12に示されるカテゴリ変換処理の動作について図18を参照して説明する。図18は、図8及び図12に示されるカテゴリ変換処理の動作のフローチャートである。なお、図18に示されるカテゴリ変換処理は、前述のように、処理部802により処理される。
【0248】図18に示されるように、処理部802は、カテゴリ変換処理において、まず、印象軸情報DBから顔印象軸を読み込む処理を行う(ステップ1801)。
【0249】次に、処理部802は、カテゴリ情報DBから顔立ちについてのカテゴリセットを読み込む処理を行う(ステップ1802)。
【0250】次に、処理部802は、顔印象軸からカテゴリセットを読み込む処理を行う(ステップ1803)。
【0251】次に、処理部802は、環境属性情報の入力があるか否かを判定する(ステップ1804)。処理部802は、環境属性情報の入力がない場合は、環境属性情報取得要求を発し(ステップ1808)、ステップ1804に戻る。
【0252】一方、処理部802は、環境属性情報の入力がある場合は、環境属性情報DBから環境属性情報を読み込む処理を行う(ステップ1805)。
【0253】次に、処理部802は、読み込んだ環境属性情報からカテゴリセットを選択する処理を行う(ステップ1806)。でも同様である。
【0254】次に、処理部802は、カテゴリセットを決定カテゴリ情報DBに記憶する処理を行い(ステップ1807)、動作を終える。
【0255】次に、図8及び図13に示される診断結果処理の動作について図19を参照して説明する。図19は、図8及び図13に示される診断結果処理の動作のフローチャートである。なお、図19に示される診断結果処理は、前述のように、処理部802により処理される。
【0256】図19に示されるように、処理部802は、診断結果処理において、まず、決定カテゴリ情報DBからカテゴリセットを読み込む処理を行う(ステップ1901)。
【0257】次に、処理部802は、コンプレックス情報の入力があるか否かを判定する(ステップ1902)。
【0258】処理部802は、コンプレックス情報の入力がない場合は、コンプレックス情報取得要求を発し(ステップ1907)、ステップ1902に戻る。
【0259】次に、処理部802は、コンプレックス情報の入力がある場合は、コンプレックス情報DBからコンプレックス情報を読み込む(ステップ1903)。
【0260】次に、処理部802は、読み込んだコンプレックス情報と、カテゴリセット(すなわち、利用者の顔立ちが所属するカテゴリ)とに基づいて診断判定する処理を行う(ステップ1904)。この際に、前述のように第2の環境属性情報も参照して、診断判定する処理を行うとしても良い。
【0261】次に、処理部802は、診断判定結果を診断結果情報DBに記憶する処理を行う(ステップ1905)。
【0262】次に、処理部802は、診断判定結果を出力する処理を行い(ステップ1906)、動作を終える。
【0263】次に、図9及び図14に示される診断情報取得処理においてコンプレックス情報を取得する場合の動作について図20を参照して説明する。図20は、図9及び図14に示される診断情報取得処理においてコンプレックス情報を取得する場合の動作のフローチャートである。なお、図20に示される診断情報取得処理においてコンプレックス情報を取得する場合の処理は、前述のように、出力部904及び入力部916により処理される。
【0264】図20に示されるように、出力部904は、診断情報取得処理においてコンプレックス情報を取得する場合は、まず、コンプレックス情報の取得要求があるか否かを判定する(ステップ2001)。
【0265】出力部904は、コンプレックス情報の取得要求がない場合は、ステップ2006でその他の処理を行い、ステップ2001に戻る。
【0266】次に、出力部904は、コンプレックス情報の取得要求がある場合は、コンプレックス診断項目DBから診断項目を読み込む(ステップ2002)。
【0267】次に、出力部904は、コンプレックス診断項目DBからコンプレックス診断項目を利用者に出力する(ステップ2003)。
【0268】次に、入力部916は、出力した診断項目に基づき入力があるか否かを判定する(ステップ2004)。
【0269】入力部916は、出力した項目に基づき入力がない場合は、ステップ2007において、その他の処理を行い、ステップ2004に戻る。
【0270】次に、入力部916は、出力した項目に基づいた入力がある場合は、ステップ2005において、取得したコンプレックス情報をコンプレックス情報DBに記憶し、動作を終える。
【0271】次に、図9及び図15に示される診断情報取得処理において環境属性情報を取得する場合の動作について図21を参照して説明する。図21は、図9及び図15に示される診断情報取得処理において環境属性情報を取得する場合の動作のフローチャートである。なお、図21に示される診断情報取得処理において環境属性情報を取得する場合の処理は、前述のように、出力部904及び入力部916により処理される。
【0272】図21に示されるように、出力部904は、診断情報取得処理において環境属性情報を取得する場合、まず、環境属性情報の取得要求があるか否かを判定する(ステップ2101)。
【0273】出力部904は、環境属性情報の取得要求がない場合は、ステップ2106においてその他の処理を行い、ステップ2101に戻る。
【0274】次に、出力部904は、環境属性情報の取得要求がある場合は、ステップ2102において、環境情報診断項目DBから診断項目を読み込む。
【0275】次に、出力部904は、ステップ2103において、環境情報診断項目DBから環境情報診断項目を利用者に出力する。
【0276】次に、入力部916は、出力した診断項目に基づき入力があるか否かを判定する。
【0277】入力部916は、出力した診断項目に基づき入力がない場合は、ステップ2107においてその他の処理を行い、ステップ2104に戻る。
【0278】一方、入力部916は、出力した診断項目に基づき入力がある場合は、ステップ2105において、取得した環境属性情報を環境属性情報DBに記憶する処理を行い、その後、動作を終える。
【0279】次に、図10に示される顔器官抽出処理1003について図22を参照して説明する。図22は、図10に示される顔器官抽出処理1003における顔器官上の特徴点を抽出する処理の概念図である。
【0280】図22に示されるように、顔2211上には、多数の特徴点(特徴点1〜特徴点33)が指定されている。もちろん、特徴点としては、図22に示される以外の場所の特徴点であっても良い。
【0281】そして、各特徴点に基づき、目の幅2201、目の大きさ2202、目の傾き2203、目の間隔2204、眉の傾き2205、眉の厚み2206、眉の間隔2207、口の大きさ2208、口の厚み2209、輪郭の幅2210等の特徴情報を算出する。
【0282】目の幅2201は、例えば、特徴点1と2(5と6)の間隔として計算される。
【0283】目の大きさ2202は、例えば、特徴点1〜4(5〜8)で囲まれる矩形領域の面積として計算される。
【0284】目の傾き2203は、例えば、特徴点1と2(5と6)を結ぶ直線の傾きとして計算される。
【0285】目の間隔2204は、例えば、特徴点2と5の間隔として計算される。
【0286】眉の傾き2205は、例えば、特徴点12と特徴点9と10の中点(特徴点15と特徴点13と14の中点)を結ぶ直線の傾きとして計算される。
【0287】眉の厚み2206は、例えば、特徴点9と10(13と14)の間隔として計算される。
【0288】眉の間隔2207は、例えば、特徴点12と15の間隔として計算される。
【0289】口の大きさ2208は、例えば、特徴点19〜22の間隔として計算される。
【0290】口の厚み2209は、例えば、特徴点21と22の間隔として計算される。
【0291】輪郭の幅2210は、例えば、特徴点23と33の間隔として計算される。
【0292】次に、図10に示される顔印象変換処理1004について、図23を参照して説明する。図23は、図10に示される特徴変換処理において、顔器官の特徴情報から顔印象の評価値を求めるのに用いる、顔印象変換処理1004の一例を説明する概念図である。
【0293】本実施形態では、顔印象変換処理1004の一例として、表情の分析合成を行うニューラルネットワークを応用した、顔の系統を分析するニューラルネットワークを用いる。
【0294】これまで、ニューラルネットの恒等写像能力を用いて、17次元の表情パラメータ空間をその中間層に対応する3次元に圧縮して感情空間を構築し、同時に表情記述パラメータからこの空間への写像とその逆写像(感情空間→表情)を実現して表情の分析、合成を行うためのシステム構築が行われた(電子情報通信学会論文誌'97/8Vol.J80-A,No8参考)。
【0295】本発明では、顔印象変換処理1004の一例として、上記の「表情の分析・合成」を行うニューラルネットワークを応用した、「顔印象」を分析するニューラルネットワークを構築する。
【0296】図23に示されるように、顔画像から抽出した各器官の形状情報は入力2304となる。
【0297】入力層2305の入力2304は、利用者の顔画像から特徴抽出を行った「顔各器官の形状情報」であり、例えば目の細さ2301、口の厚み2302、目の幅、長さ、目と目の幅、・・、輪郭の形状2303などである。この入力2304は、入力層2305、中間層2306を介して出力層2307へ出力され、顔系統の度合いとしての出力2311として出力される。
【0298】出力層2307の出力2311は、「顔印象評価値」、たとえば「子供−大人」タイプ2308、「直線−曲線」タイプ2309、・・、「きれい−かわいい」タイプ2310などで表現される。
【0299】顔印象評価値は、各系統に対する重み(0−1.0)で示される。例えば、「子供−大人」の系統では、0が非常に子供らしいことを示し、1が非常に大人っぽいことを意味する。従って、中間値の0.5はどちらともいえないということを意味する。
【0300】次に、図24を参照して、図8等に示されるカテゴリセットについて説明する。図24は、図8等に示されるカテゴリセットを説明するための概念図である。
【0301】図24に示されるように、カテゴリセット2411は、少なくとも1以上のカテゴリセット2412、2413・・から構成される。
【0302】すなわち、顔画像データから選択された顔印象軸2401に対応する顔印象評価値2405には、それぞれの顔印象軸2402、2403、2404・・ごとに、それぞれの顔印象評価値2406、2407、2408・・が対応する。
【0303】そして、処理部802は、複数の顔印象軸の中から、最も顔印象値が大きい顔印象軸、及び、最も顔印象値が小さい顔印象軸を選択する。
【0304】図24に示される例では、例えば「大人−子供」の顔印象軸と、「直線−曲線」の顔印象軸とが選択される。
【0305】次に、「大人−子供」の顔印象軸と、「直線−曲線」の顔印象軸とがそれぞれ、顔印象軸1(2409)、顔印象軸2(2410)とされる。
【0306】そして、「大人−子供」の顔印象軸と、「直線−曲線」の顔印象軸とがそれぞれ、顔印象軸1(2409)、顔印象軸2(2410)とされた場合に使用されるカテゴリセット2411が、クール・シャープ、フレッシュ、キュート、女らしいをカテゴリとするカテゴリセット2412、アーティスティック、ファンキー、ポップ、ソフトをカテゴリとするカテゴリセット2413などから選択される。
【0307】すなわち、図24右表の上部に記述したカテゴリセット2411とは、ある2つの「顔印象軸」から生成される顔立ちの印象をまとめたもののことである。
【0308】たとえば顔をある顔印象軸に関して評価した結果、図24中の左の表のような顔印象値2405を得た場合を考える。
【0309】「大人−子供」の「顔印象軸」とは、「顔印象評価値」が大きいほど大人っぽい顔であり、「顔印象評価値」が小さいほど子供っぽい顔であることを意味している。「直線−曲線」、「かわいい−きれい」も同様である。
【0310】「顔印象評価値」がたとえば、0〜1.0の値をとる場合、中間値の0.5はどちらともいえないことを意味し、0と1.0はもっとも特徴的であることを意味する。
【0311】図24中の左表の場合、「大人−子供」、「直線−曲線」の「顔印象評価軸」が大きな特徴を有しているものと考えられるので、これら2つの「顔印象評価軸」をもって、顔立ちを判断することにより、利用者の顔立ちの特徴を正確にとらえることが可能になる。
【0312】このような「顔印象評価軸」から生成される「カテゴリセット」としては、「クール・シャープ、フレッシュ、キュート、女らしい」、「アーティスティック、ファンキー、ポップ、ソフト」などを定義することができる。
【0313】「カテゴリセット(クール・シャープ、フレッシュ、キュート、女らしい等)」内の一つ一つをカテゴリと呼び、利用者の顔立ちを分類表現するものである。
【0314】次に、図25を参照して、図24に示されるカテゴリセットについてさらに説明する。図25は、図24に示されるカテゴリセットの多様性を説明するための概念図である。
【0315】図25(a)、図25(b)に示されるように、カテゴリセットは、直線−曲線軸2501、大人−子供軸2502により、4つの象限に分割され、カテゴリはそれぞれの象限に配置される。
【0316】ただし、カテゴリを4つの象限にどのように配置するのかは、それぞれの軸とカテゴリとの関係によって、個別的に任意に決定して良い。
【0317】つまり、図24で示したカテゴリセットは、絶対的なものでなく、相対的なものである。
【0318】すなわち、自分の属する環境によってカテゴリセットは多様性を持つ。例えば、自分が会社に属している場合とダンススクールに属している場合では、同じ顔印象軸でも生成されるカテゴリセットは固定化すべきでない。
【0319】つまり、利用者を取り巻く環境属性情報に応じて、自分の顔立ちを表現する分類を変えることが必要である。
【0320】この利用者を取り巻く環境属性情報は固定的でなく、状況や時間に応じて変化する。
【0321】これは、例えば午前中は会社、夜は友人との食事等に相当する。さらに、同時に複数の環境に属していることも考えられる。この場合は、適当な重み係数を持ってカテゴリが結合されていると考えることができる。
【0322】次に、図26を参照して、図25において説明した、環境属性情報に基づいてカテゴリセットを選択する場合の動作について説明する。図26は、図25において説明した、環境属性情報に基づいてカテゴリセットを選択する場合の動作の概念図である。
【0323】図26に示されるように、利用者から取得した環境属性情報2601には、職業2602、状況2603、季節2604、好きな色2605などの環境属性情報が含まれる。このうち、例えば職業2602は第1の環境属性情報となり、状況2603は、第2の環境属性情報となる。
【0324】そして、それぞれの環境属性情報の組み合わせに対応して、カテゴリの色々な組み合わせであるカテゴリセット2606が設定されている。
【0325】つまり、図26に示される概念図は、例えば図25に示されるように、利用者の顔印象軸が「大人−子供」、「直線−曲線」の場合において、利用者から取得した環境属性情報からカテゴリセットを選択する処理を説明したものである。
【0326】環境属性情報は、例えば、図2の環境属性情報取得の際の表示画面例206に示されるように、質問に対する答えをメニュー選択方式で取得するようなものが考えられる。
【0327】たとえば、利用者の職業が会社員で、状況が会社定時後のアフター5、季節が春で、利用者の好きな色が赤の場合、「カテゴリセット」には「クール・シャープ、フレッシュ、キュート、女らしい」が選択される。
【0328】この処理によって、利用者を取り巻く環境、すなわち「環境属性情報」に適したカテゴリセットを選択することが可能となる。
【0329】ただし、本発明に係る助言システムにおいては、カテゴリセットを選択する際に参照される環境属性情報としては、例えば図26に示される、職業2602、状況2603、季節2604、好きな色2605の全てを用いなければならないわけではない。
【0330】例えば、利用者の顔立ちのカテゴリセットを選択する際に、職業2602のみを参照し、他の環境属性情報は、カテゴリセットの選択に影響を及ぼさないとしても良い。
【0331】すなわち、職業2602のような、利用者のライフスタイルに多大な影響を与える環境属性情報のみを、カテゴリセットの選択の際の基準として良い。
【0332】すなわち、本発明においては、カテゴリセットを選択する際に参照される環境属性情報としては、例えば図26に示される、職業2602、状況2603、季節2604、好きな色2605に限定されるのではなく、これらの環境属性情報のうちの少なくとも1以上の任意のいずれかを組み合わせて、さらに、他の環境属性情報を組み合わせて任意の環境属性情報により、カテゴリセットを選択するとして良い。
【0333】次に、本発明に係る助言システムの第1の実施形態における、顔立ちとカテゴリとの関係について、図27を参照して説明する。図27は、本発明に係る助言システムの第1の実施形態における、顔立ちとカテゴリとの関係の概念図である。
【0334】図27の(a)に示されるように、直線−曲線軸2701と、大人−子供軸2702における一点において利用者の顔立ち2703が決定されているとする。
【0335】すると、図27の(b)に示されるように、洗練度軸2704を加えた3次元において、利用者の顔立ちの位置における洗練度を考慮する。
【0336】つまり、顔印象軸において利用者の顔立ちをカテゴリとして分類することを考える。
【0337】例えば、図27に示されるように、顔立ちを「大人−子供」、「直線−曲線」の2つ顔印象軸をもって分類することを想定した場合、第1象限から第4象限のそれぞれが「クール・シャープ」、「女らしい」、「キュート」、「フレッシュ」の4つのカテゴリに分類することが可能である。
【0338】図27中の丸印の位置が利用者の顔立ち2703と評価された場合、クール・シャープな顔立ちとカテゴリ化されることになる。
【0339】カテゴリを意識し、その人が自助努力した場合、もっとも輝くことができると考えられる。
【0340】つまり、自分の持ち味を殺さずに「洗練度」が向上したことになる。したがって、アドバイスシステムを構築するためには、ユーザの顔立ちに対応したカテゴリを認識することが必要である。ここでいう「洗練度」とは一般的に言う「垢抜け」の度合いに相当する。
【0341】次に、図28を参照して、本発明に係る助言システムの第1の実施形態において、コンプレックスと顔立ちのカテゴリを対応させてアドバイスを生成する効果について説明する。図28は、本発明に係る助言システムの第1の実施形態において、コンプレックスと顔立ちのカテゴリを対応させてアドバイスを生成する際の概念図である。
【0342】図28(a)に示されるように、利用者の顔立ちの位置2804における洗練度に対して、目標とする洗練度のレベル2803が設定される。
【0343】そして、この目標とする洗練度のレベル2803の平面において、目標にすべきでない領域2801と、目標とすべき領域2802とが設定される。
【0344】すなわち、図28(b)に示されるように、利用者の顔立ちの位置2804から、目標とする洗練度のレベル2803における、目標にすべきでない領域2801と、目標とすべき領域2802に到達しようとすると、それぞれ、自助努力大2805、自助努力小2806となる。
【0345】すなわち、2つの「顔印象軸」(「大人−子供」、「直線−曲線」)と「洗練度」で規定される3次元空間上の2点間の距離が自助努力として必要なエネルギーである。
【0346】例えば、顔の印象を決める大きな要因の一つに洗練度が考えられるので、目標とする洗練度のレベルを決めた場合、自分の顔立ちのカテゴリ内で自助努力するのが一番効率のよい方法である。
【0347】ここで「コンプレックス」のことを考えると、クール・シャープであると顔立ちがカテゴリ化された人物から取得した「コンプレックス」に「目が細い」というものであり、その人物が理想としているのが、「目が丸く、キュートなイメージ」である場合、上記の解釈から考えると、同一カテゴリ内で自助努力して到達できる洗練度のレベルにキュートのカテゴリで到達するのには、さらに多くの自助努力が必要となる。
【0348】つまり、自助努力の量に比べ得られる成果が低くなってしまう。これは「不安」につながる原因となる。したがって、顔立ちのカテゴリからその人物に最適な、この場合、「目が細い」ということを認めた上で、その人物の持ち味を伸ばすアドバイスを提示することが最も効率的といえる。
【0349】ユーザは想像通り、もしくは想像以上の効果が確認できるので「安心感」も得ることができる。
【0350】次に、本発明に係る助言システムの第1の実施形態における、カテゴリ越えについて図29を参照して説明する。図29は、本発明に係る助言システムの第1の実施形態における、カテゴリ越えの概念図である。
【0351】図29(a)に示されるように、利用者の顔立ちの位置2901が例えばクール・シャープに所属していたとする。
【0352】そうすると、利用者の顔立ちの位置2901の位置から、キュートに移行するためにはエネルギーを多く必要とする(エネルギー大2902)。
【0353】一方、利用者の顔立ちの位置2901から、同じカテゴリであるクール・シャープ内で洗練度を向上させようとすると、エネルギーが少なくてすむ(エネルギー小2903)。
【0354】すなわち、図29(b)に示されるように、現在の利用者顔立ち2904から、同一カテゴリの顔立ち2905に移行するためには、小さなエネルギーですむ。
【0355】一方、図29(b)に示されるように、現在の利用者顔立ち2904から、異なるカテゴリの顔立ち2906に移行するためには、大きなエネルギーを必要とする。
【0356】すなわち、カテゴリを越えて洗練度を向上させるのには非常に大きな自助努力のエネルギーが要求される。
【0357】例えば、図29(b)には、カテゴリを越える場合と、カテゴリを越えない場合の顔立ちの例を示した。
【0358】同一カテゴリ内で洗練度を上げるのと、異なるカテゴリで洗練度を向上させるのでは、明らかに必要となる自助努力が異なる。場合によって、不可能なことも起こりうる。
【0359】次に、本発明に係る助言システムの第1の実施形態において、利用者のカテゴリとコンプレックスに対応する利用者の目指すべき顔立ちの方向性に関する説明を図30を参照して説明する。
【0360】図30は、本発明に係る助言システムの第1の実施形態において、利用者のカテゴリとコンプレックスに対応する利用者の目指すべき顔立ちの方向性に関する説明の概念図である。
【0361】図30に示されるように、カテゴリ3001とコンプレックス3002との組み合わせのそれぞれには、利用者が目指すべき顔立ちの方向性3003が設定されている。
【0362】例えば、カテゴリがキュートで、コンプレックスが目が大きい場合は、「目の大きさを活かして、少女漫画のヒロインのようなかわいらしさを強調しましょう。」と方向性を設定する。
【0363】また、カテゴリがキュートで、コンプレックスが目が小さい場合は、「目の小ささを活かして、つぶらな瞳を演出し、かわいらしさを強調しましょう。」と方向性を設定する。
【0364】また、カテゴリが女らしいで、コンプレックスが唇が厚い場合は、「思い切って赤めのルージュをつけて、大人っぽさを演出しましょう。」と方向性を設定する。
【0365】このように、本発明に係る助言システムの第1の実施形態によると、例えば図8に示されるように、入力部801から入力した、顔画像データ804、環境属性情報805及びコンプレックス情報806に基づいて、出力部802が診断判定結果816を表示する。
【0366】すなわち、処理部802では、利用者の顔画像データ801から、特徴変換処理808、印象軸選択処理810に基づいて顔立ちを分析する。
【0367】また、処理部802は、取得した利用者の属する環境属性情報(職種、目的、季節、年代等)を考慮して、カテゴリ変換処理812により、顔立ちのカテゴリを生成(決定)する。
【0368】そして、処理部802の診断判定処理814では、利用者から取得した利用者が顔に対して不安や劣等感を感じるコンプレックス情報806や、環境属性情報805の第2の環境属性情報や、生成された顔立ちのカテゴリとに基づいて判断処理を行うことで、利用者の心理状況(コンプレックス)や、状況等の環境や、顔立ちのカテゴリを考慮した助言を生成し、提示する。
【0369】その結果、前述の課題を解決するための手段でも述べたように、本実施形態では、1.利用者自身の身体的特徴(特に顔)における不安や劣等感(コンプレックス情報)といった利用者の状況を踏まえて、的確かつ客観的な判断を提供できる。
【0370】すなわち、利用者の個人情報や環境属性情報を考慮した判断基準を提供できる。
【0371】また、利用者の属する個人情報(コンプレックス情報)や環境属性情報を入力することは、システムが利用者自身をより理解することを助け、利用者の趣向や状況を踏まえた上でのアドバイスを提示できる。
【0372】また、2.1.の結果、利用者に心理的価値(安心感)を寄与する。
【0373】すなわち、利用者がマイナス要素として捕らえていたコンプレックス情報を利用者の顔画像から得られた顔立ちのカテゴリから診断すると、コンプレックスと思っていた顔の特徴が本当はそうではなかったという不安や劣等感からの解放や、こうしてあげるといいという助言による安心感、自信が利用者に寄与される。
【0374】また、3.自主的にカウンセリングが行える。
【0375】すなわち、従来システムは“アドバイス”を提示するものが大部分を占めた。本システムでは個人のもつ悩みや不安などの心理的問題について利用者が自主的に相談できる“カウンセリング”の場も同時に提供する。
【0376】(助言システムの第2の実施形態)次に、本発明に係る助言システムの第2の助言システムについて図面を参照して説明する。
【0377】図31は、本発明に係る助言システムの第2の実施形態の動作概略図である。ただし、図31において、前述の図2に示される部分と同様の部分には同じ番号を付し、その説明を省略する。
【0378】図31に示されるように、本実施形態では、入力データ201から、出力データ208を得るまでは、前述の第1の実施形態と同様である。
【0379】本実施形態では、出力データ208を得た後に、アドバイス取得ボタン210により、化粧方法等のより詳細なアドバイスを得られることを特徴とする。
【0380】すなわち、ユーザが出力データ208の画面において、アドバイス取得ボタン210を押下(クリック)すると、アドバイス画面3101に移行する。
【0381】なお、アドバイス取得ボタン210が押下(クリック)された場合、処理部が、美容アドバイス情報DBから、より詳細なアドバイスを取得するとして良い。
【0382】このアドバイス画面3101には、目元チェックボックス3102、口元チェックボックス3103、肌チェックボックス3104が表示されている。図31の以下の説明では、口元チェックボックス3103が選択された場合を例に説明する。もちろん、アドバイス画面3101に表示されるチェックボックスの種類、すなわち、詳細なアドバイスの種類は他の任意のものを増減することができる。
【0383】口元チェックボックス3103が選択された場合、アドバイス画面3105に移行し、口元に関するより詳細なアドバイス(化粧方法)が表示される。このアドバイス(助言)は、利用者の洗練度を向上させるための助言である。
【0384】また、イメージ取得ボタン3106を表示し、このイメージ取得ボタン3106がクリックされることにより、利用者から取得した顔画像に対して、アドバイス画面3105に表示されたアドバイスに対応して変更した顔画像を表示するとしても良い。
【0385】すなわち、例えば、アドバイス画面3105に表示されたアドバイスが髪型に関するものである場合は、利用者の髪型を、アドバイスに従った髪形に変形して表示する。
【0386】なお、上記変更された顔画像は、例えば判断支援サーバ部403の処理部413や、利用者端末部607の処理部413により算出される。
【0387】一方、本第2の実施形態においても、前述の図3に示されるように、クライアントサーバ型及びスタンドアローン型の双方により、システムを構成することができる。
【0388】次に、本発明に係る助言システムの第2の実施形態のクライアントサーバ型を用いた場合のシステム構成について図32を参照して説明する。図32は、本発明に係る助言システムの第2の実施形態において、クライアントサーバ型を用いた場合のシステム構成図である。
【0389】ただし、図32において、図4に示される部材と同様の部材には同じ番号を付し、その説明を省略する。
【0390】図32に示されるように、本第2の実施形態においては、美容アドバイス情報DB3201と、美容アドバイス情報3202が新たに付加されている。
【0391】美容アドバイス情報DB3201は、美容アドバイスに関する情報を格納するDBであり、例えば図31に示されるアドバイス画面3105に表示される、より詳細なアドバイスに関する情報を格納する。
【0392】また、美容アドバイス情報3202は、例えば、図31のアドバイス画面3105のように、利用者端末部402の出力部406に表示される。
【0393】次に、本実施形態において、クライアントサーバ型を利用した場合の、図32に示される助言システムのハードウェア構成について、図33を参照して説明する。図33は、本発明に係る助言システムの第2の実施形態において、クライアントサーバ型を利用した場合の、図32に示される助言システムのハードウェア構成のブロック図である。
【0394】ただし、図33において、図5に示される各部材と同様な部材については同じ番号を付し、これらの動作については、前述の第1の実施形態の説明において説明された部材の動作と同様であるため、その説明を省略する。
【0395】図33において図5に示される構成と異なる点は、判断支援サーバ502に、美容アドバイス情報DB3301が付加されている点である。
【0396】この美容アドバイス情報DB3301は、前述の図32に示される美容アドバイス情報DB3201に対応する。
【0397】したがって、この美容アドバイス情報DB3301は、例えば図31に示されるアドバイス画面3105に表示される、より詳細なアドバイスに関する情報を格納する。
【0398】次に、本発明に係る助言システムの第2の実施形態において、スタンドアローン型を用いた場合のシステム構成について図34を参照して説明する。図34は、本発明に係る助言システムの第2の実施形態において、スタンドアローン型を用いた場合のシステム構成図である。
【0399】ただし、図34において、図6に示される各部材と同様な部材については同じ番号を付し、これらについては、前述の第1の実施形態の説明と同様であるため、その説明を省略する。
【0400】図34にも示されるように、本第2の実施形態では、マンマシン入出力部601の出力部406において、美容アドバイス情報3401が表示データとして出力される。
【0401】この美容アドバイス情報3401は、図31に示されるアドバイス画面3105に表示されるアドバイス情報に対応する。
【0402】また、本第2の実施形態では、利用者端末部607に、美容アドバイス情報DB3402が備えられている。この美容アドバイス情報DB3402は、前述のアドバイス画面3105に表示される情報、すなわち、出力部406において、美容アドバイス情報3401として出力される情報を格納する。
【0403】また、本第2の実施形態では、DB更新サーバ602において、美容アドバイス情報3403を備える。
【0404】また、図34に示される助言システムでは、利用者端末部607の内部にカテゴリセット情報DB427、利用者特徴情報DB418等を持つが、カテゴリ情報、環境属性情報、美容アドバイス情報は特に流行や季節等により情報が更新されていくため、必要に応じて汎用ネットワーク606を介した、もしくは記録媒体605を用いた情報の更新が必要となる。
【0405】次に、図34に示されるスタンドアローン型の助言システムの実施形態のハードウェア構成について、図35を参照して説明する。図35は、図34に示されるスタンドアローン型の助言システムのハードウェア構成図である。
【0406】ただし、図35において、図7に示される各部材と同様な部材については同じ番号を付し、これらの部材の動作については、前述の第1の実施形態において説明した部材の動作と同様であるため、その説明を省略する。
【0407】図35において図7に示される構成と異なる点は、利用者端末701に、美容アドバイス情報DB3501が付加されている点である。
【0408】この美容アドバイス情報DB3501は、前述の図34に示される美容アドバイス情報DB3402に対応する。
【0409】したがって、この美容アドバイス情報DB3501は、例えば図31に示されるアドバイス画面3105に表示される、より詳細なアドバイスに関する情報を格納する。
【0410】次に、本発明に係る助言システムの第2の実施形態の処理について、図36を参照して説明する。図36は、本発明に係る助言システムの第2の実施形態の処理の概念図である。
【0411】ただし、図36において、図8に示される各処理と同様な処理については同じ番号を付し、これらの処理については、前述の第1の実施形態の説明と同様であるため、その説明を省略する。
【0412】図36に示される処理で新たに付加された処理は、出力部803における、美容アドバイス情報提供処理3601である。
【0413】また、前述の第1の実施形態と異なる処理として診断結果処理3602が挙げられるが、この処理については、図37を参照して後述する。
【0414】美容アドバイス情報提供処理3601は、前述の図31に示されるアドバイス画面3105を表示する処理に対応する。
【0415】次に、図36に示される診断結果処理3602の動作について図37を参照して説明する。図37は、図36に示される診断結果処理3602の機能ブロック図である。
【0416】ただし、図37において、図13に示される処理と同様の処理については、前述の第1の実施形態の処理と同様であるため、同じ番号を付し、その詳細な説明を省略する。
【0417】本第2の実施形態が、前述の第1の実施形態と異なる点は、利用者1306が、診断判定結果を得た後の動作(処理)の点である。
【0418】利用者1306は、診断判定結果を得た後、さらにアドバイス情報の提示を要求する処理3701を行なう。
【0419】次に、処理部802は、診断結果情報DB3703から診断結果情報を読み込む処理3702を行なう。
【0420】また、処理部802は、美容アドバイス情報DB3704から美容アドバイス情報を抽出する処理3705を行う。
【0421】そして、処理部802は、診断結果情報から美容アドバイス情報を取得する処理3706を行う。
【0422】次に、処理部802は、診断結果情報を記憶する処理3707を行い、出力部803は、美容アドバイス情報出力処理3708を行い、この美容アドバイス情報を利用者1306に提供する。
【0423】このように、本第2の実施形態では、診断判定結果を取得した利用者1306は、さらに詳細なアドバイスを取得したい場合、システムに、アドバイス情報の提示を要求する処理3701を行う。
【0424】美容アドバイス情報DB3704には、流行や季節、顔立ちに応じたメークアドバイス等の美容アドバイス情報が記憶される。
【0425】診断結果情報DB3703から読み込んだ診断結果情報から、美容アドバイス情報DBに記憶された診断結果情報から美容アドバイス情報を取得する処理3706によって、利用者に応じた美容アドバイス情報を取得できる。
【0426】美容アドバイス情報出力処理3708では、美容アドバイス情報を利用者1306に出力する。
【0427】ここで、図36及び図37に示される診断結果処理の動作について図38を参照して説明する。図38は、図36及び図37に示される診断結果処理の動作のフローチャートである。なお、図38に示される診断結果処理は、図36に示される処理部802及び出力部803により処理される。
【0428】図38に示されるように、本第2の実施形態の診断結果処理の動作において、処理部802は、まず、美容アドバイス情報の提示要求があるか否かを判定する(ステップ3801)。
【0429】次に、処理部802は、診断結果DBから診断結果を読み込む処理を行なう(ステップ3802)。
【0430】次に、処理部802は、美容アドバイス情報DBから美容アドバイス情報を抽出する処理を行う(ステップ3803)。
【0431】次に、処理部802は、診断結果情報に対する美容アドバイス情報を取得する処理を行なう(ステップ3804)。
【0432】次に、出力部904は、美容アドバイス情報出力処理を行なって(ステップ3805)、その後、動作を終える。
【0433】したがって、本第2の実施形態によれば、前述の本発明に係る助言システムの第1の実施形態と同様の効果を得ることができると共に、前述の課題を解決するための手段の欄で説明したように、以下の効果を得られる。
【0434】4.診断の結果、利用者の顔立ちや状況に応じた助言や化粧方法・治療方法などの情報提供が可能である。
【0435】すなわち、利用者に特化して情報を提供することが、利用者が“私だけ”のアドバイスとして受けることにつながり、このシステムの付加価値をより高める。
【0436】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、利用者の属する環境属性情報に基づいて利用者の顔立ちのカテゴリセットを決定し、このカテゴリセットと利用者のコンプレックスに関する情報とに基づいて、利用者に提示する助言を決定しているため、利用者の心理状況や環境に応じた助言を提供することができる。




 

 


     NEWS
会社検索順位 特許の出願数の順位が発表

URL変更
平成6年
平成7年
平成8年
平成9年
平成10年
平成11年
平成12年
平成13年


 
   お問い合わせ info@patentjp.com patentjp.com   Copyright 2007-2013