JP7187593B2 - Information processing device, program, and information processing method - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing device, a program, and an information processing method.
特許文献１には、衣類販売システムの買い物客が商品を着用した時のイメージを沸かせるのを補佐するための仮想試着において、優れた構図や洗練されたポーズで買い物客が商品を着用している画像を違和感のない品質で生成する衣類販売システムが記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２０－１７７６０４号公報
In Patent Document 1, in a virtual try-on for assisting the shopper of the clothing sales system to create an image of wearing the product, the shopper wears the product with excellent composition and sophisticated pose. A clothing sales system is described that generates an image with a natural quality.
[Prior art documents]
[Patent Literature]
[Patent Document 1] JP-A-2020-177604
本発明の第１の態様によれば、情報処理装置が提供される。情報処理装置は、ユーザによって選択された衣服の画像を含む衣服関連データを取得するデータ取得部を備えてよい。情報処理装置は、衣服関連データに基づいて、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像を格納する格納部から、ユーザによって選択された衣服に類似する衣服を特定する類似衣服特定部を備えてよい。情報処理装置は、類似衣服特定部によって特定された衣服を身に着けている人物の人物画像を取得する人物画像取得部を備えてよい。情報処理装置は、人物画像取得部が取得した複数の人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データを生成するデータ生成部を備えてよい。情報処理装置は、データ生成部によって生成された人物特徴データを出力するよう制御する出力制御部を備えてよい。 According to a first aspect of the present invention, an information processing device is provided. The information processing apparatus may include a data acquisition unit that acquires clothing-related data including an image of clothing selected by the user. The information processing device includes a similar clothing identification unit that identifies clothing similar to the clothing selected by the user from a storage unit that stores person images including persons wearing clothing as subjects, based on the clothing-related data. may be provided. The information processing apparatus may include a person image acquisition unit that acquires a person image of a person wearing the clothes identified by the similar clothing identification unit. The information processing apparatus may include a data generation unit that generates, based on the plurality of person images acquired by the person image acquisition unit, person feature data representing the features of the plurality of persons of the subjects of the plurality of person images. The information processing apparatus may include an output control section that controls output of the personal feature data generated by the data generation section.
上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記複数の人物の体型の特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記複数の人物の平均的な体型を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記情報処理装置は、上記ユーザの体型データを格納する体型データ格納部を備えてよく、上記出力制御部は、上記ユーザの体型データが示す体型と上記人物特徴データが示す体型との差に基づいて生成した通知データを出力するよう制御してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記複数の人物の髪型の特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記複数の人物のメイクの特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する上記衣服と組み合わされている物体の特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する上記衣服と組み合わされている他の衣服の特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。上記データ生成部は、上記複数の人物画像に基づいて、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する上記衣服と組み合わされている靴の特徴を示す上記人物特徴データを生成してよい。 The data generation unit may generate the person feature data indicating the body type features of the plurality of persons based on the plurality of person images. The data generation unit may generate the person feature data representing the average body shape of the plurality of persons based on the plurality of person images. The information processing apparatus may include a body type data storage section for storing the body type data of the user, and the output control section is configured based on the difference between the body type indicated by the user's body type data and the body type indicated by the personal characteristic data. may be controlled to output notification data generated by The data generation unit may generate the person feature data indicating the hairstyle features of the plurality of persons based on the plurality of person images. The data generating section may generate the person feature data indicating makeup features of the plurality of persons based on the plurality of person images. The data generation unit may generate the person feature data representing the feature of an object combined with the clothes similar to the clothes selected by the user, based on the plurality of person images. The data generation unit may generate, based on the plurality of person images, the person feature data indicating features of other clothes combined with the clothes similar to the clothes selected by the user. The data generation unit may generate the person feature data representing the features of shoes combined with the clothes similar to the clothes selected by the user, based on the plurality of person images.
上記衣服関連データは、上記衣服のサイズ情報を含んでよく、上記類似衣服特定部は、上記衣服のサイズ情報を用いて、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する衣服を特定してよい。上記衣服関連データは、上記衣服を説明する説明文のテキストデータを含んでよく、上記類似衣服特定部は、上記テキストデータを用いて、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する衣服を特定してよい。上記類似衣服特定部は、販売する衣服の画像と上記衣服を身に着けているモデルを被写体として含む上記人物画像とを対応付けて格納している上記格納部から、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する衣服を特定してよい。上記類似衣服特定部は、上記衣服を身に着けている人物を被写体として含む上記人物画像を格納しているＳＮＳの上記格納部から、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する衣服を特定してよい。上記類似衣服特定部は、販売する衣服の画像と上記衣服を身に着けているモデルを被写体として含む上記人物画像とを対応付けて格納している第１の格納部、及び衣服を身に着けている人物を被写体として含む上記人物画像を格納しているＳＮＳの第２の格納部のそれぞれから、上記ユーザによって選択された上記衣服に類似する衣服を特定してよく、上記人物画像取得部は、上記第１の格納部から特定した上記衣服の画像に対応付けられている上記人物画像を上記第１の格納部から取得し、上記第２の格納部から特定した上記衣服を身に着けている人物の上記人物画像を上記第２の格納部から取得してよく、上記データ生成部は、上記第１の格納部から取得した複数の上記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す第１の人物特徴データを生成し、上記第２の格納部から取得した複数の上記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す第２の人物特徴データを生成してよく、上記出力制御部は、上記第１の人物特徴データと上記第２の人物特徴データとを識別可能に出力するよう制御してよい。 The clothing-related data may include size information of the clothing, and the similar clothing identification unit may identify clothing similar to the clothing selected by the user using the size information of the clothing. The clothes-related data may include text data of a description describing the clothes, and the similar-clothes specifying unit uses the text data to specify clothes similar to the clothes selected by the user. you can The similar clothing identification unit stores the image of clothing to be sold and the person image including the model wearing the clothing as a subject in association with each other. Clothing similar to the clothing may be identified. The similar clothing identification unit identifies clothing similar to the clothing selected by the user from the storage unit of the SNS storing the person image including the person wearing the clothing as a subject. you can The similar clothes identification unit includes a first storage unit storing an image of the clothes to be sold and the person image including the model wearing the clothes as a subject in association with each other; clothes similar to the clothes selected by the user from each of the second storage units of the SNS storing the person images including the person as a subject, and the person image acquiring unit may acquiring from the first storage unit the person image associated with the image of the clothing specified from the first storage unit, and wearing the clothing specified from the second storage unit. The person images of the person in the image may be acquired from the second storage unit, and the data generation unit determines subjects of the person images based on the person images acquired from the first storage unit. generating first person feature data indicating the features of the plurality of persons of the above, and based on the plurality of person images acquired from the second storage unit, the features of the plurality of persons of the subjects of the plurality of person images; and the output control section may control to output the first personal feature data and the second personal feature data so as to be identifiable.
本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、上記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。 According to one embodiment of the present invention, there is provided a program for causing a computer to function as the information processing apparatus.
本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。情報処理方法は、ユーザによって選択された衣服の画像を含む衣服関連データを取得するデータ取得段階を備えてよい。情報処理方法は、衣服関連データに基づいて、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像を格納する格納部から、ユーザによって選択された衣服に類似する衣服を特定する類似衣服特定段階を備えてよい。情報処理方法は、類似衣服特定段階において特定された衣服を身に着けている人物の人物画像を取得する人物画像取得段階を備えてよい。情報処理方法は、人物画像取得段階において取得された複数の人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データを生成するデータ生成段階を備えてよい。情報処理方法は、データ生成段階において生成された人物特徴データを出力するよう制御する出力制御段階を備えてよい。 According to one embodiment of the present invention, a computer-implemented information processing method is provided. The information processing method may comprise a data acquisition step of acquiring clothing-related data including an image of the clothing selected by the user. The information processing method includes a similar clothing identification step of identifying clothing similar to the clothing selected by the user from a storage unit storing person images including a person wearing clothing as a subject, based on the clothing-related data. may be provided. The information processing method may include a person image obtaining step of obtaining a person image of the person wearing the clothes identified in the similar clothes identifying step. The information processing method may include a data generation step of generating person feature data indicating characteristics of a plurality of persons of subjects of the plurality of person images based on the plurality of person images acquired in the person image acquisition step. The information processing method may include an output control step of controlling to output the person feature data generated in the data generation step.
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。 It should be noted that the above summary of the invention does not list all the necessary features of the invention. Subcombinations of these feature groups can also be inventions.
ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイト等で衣服を購入する場合、購入者自身で画像、アイテムサイズ、及び紹介文等を元に自分でその衣服が似合うかどうかを想像して購入している。若しくは、プロジェクションマッピング等により、実際にその衣服を着ているような仮想環境を構築して、個人の感性に基づいて購入を検討している。従来の環境では、その衣服に似合うにはどういう体型がベストかを知る術が、想像する若しくは知識や経験で考察する以外に無い。また、例えば、オンラインショッピングで衣服を購入するときに、その衣服が、自分の体型に合うかどうか、客観的に判断する術がない。 When purchasing clothes on an EC (Electronic Commerce) site or the like, the purchaser imagines whether or not the clothes look good on the basis of images, item sizes, descriptions, etc., and purchases them. Alternatively, by using projection mapping or the like, a virtual environment is constructed in which the person actually wears the clothes, and purchases are considered based on individual sensibilities. In the conventional environment, there is no way to know what kind of body shape is best for the clothes, other than imagination or knowledge and experience. Also, for example, when purchasing clothes through online shopping, there is no way to objectively judge whether or not the clothes suit one's body type.
本実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、ユーザ２０２が着こなしたい衣服に対して、衣服の画像と、アイテムサイズ情報とを取得し、さらにアイテム紹介文を解析して、その衣服がどういった服なのか（カテゴリ、雰囲気等）を検出し、その衣服に似ている衣服を複数ピックアップする。情報処理装置１００は、ピックアップした衣服を身に着けているモデル、ショップスタッフ、及びユーザ等の人物の画像を解析し、各人物の体型の傾向を分析する。そして、情報処理装置１００は、その衣服を着こなすのに理想的な体型の傾向を算出して、ユーザ２０２に通知する。これにより、ユーザ２０２は、例えば、通知された理想体型と、自身の体型とを比較して、自分に合うかを判断できるようになる。
For example, the
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. Also, not all combinations of features described in the embodiments are essential for the solution of the invention.
図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、情報処理装置１００を備える。システム１０は、通信端末２００を備えてもよい。システム１０は、ＥＣサイト３０を備えてもよい。システム１０は、衣服ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）４０を備えてもよい。システム１０は、ＳＮＳサーバ５０を備えてもよい。
FIG. 1 schematically illustrates an
情報処理装置１００、通信端末２００、ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０は、ネットワーク２０を介して通信してよい。ネットワーク２０は、インターネットを含んでよい。ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでよい。移動体通信ネットワークは、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、及び６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式以降の通信方式のいずれに準拠していてもよい。通信端末２００は、例えば、無線基地局及びＷｉ－Ｆｉ（登録商標）（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）アクセスポイントを介して、ネットワーク２０にアクセスする。
The
通信端末２００は、例えば、スマートフォンである。通信端末２００は、スマートフォン以外の携帯電話であってもよい。通信端末２００は、タブレット端末であってもよい。通信端末２００は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であってもよい。
ＥＣサイト３０は、ファッションに関するＥＣサイトであってよい。ＥＣサイト３０は、複数の衣服を取り扱う。ＥＣサイト３０は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服の画像と、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像とを対応付けて格納する格納部を有する。当該格納部は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服のサイズ情報を格納してよい。当該格納部は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服に関連するタグ情報を格納してよい。タグ情報は、例えば、衣服のカテゴリを含む。タグ情報は、衣服の詳細種別を含んでよい。タグ情報は、衣服の雰囲気等の情報を含んでもよい。当該格納部は、衣服を説明する説明文のテキストデータを格納してよい。
The
衣服ＤＢ４０は、複数の衣服の情報を格納する格納部を有する。当該格納部は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服の画像と、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像とを対応付けて格納する。当該格納部は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服のサイズ情報を格納してよい。当該格納部は、複数の衣服のそれぞれについて、衣服に関連するタグ情報を格納してよい。タグ情報は、例えば、衣服のカテゴリを含む。タグ情報は、衣服の詳細種別を含んでよい。タグ情報は、衣服の雰囲気等の情報を含んでもよい。当該格納部は、衣服を説明する説明文のテキストデータを格納してよい。
The
ＳＮＳサーバ５０は、複数のユーザ２０２によって投稿された画像を、複数のユーザ２０２で共有する仕組みを提供する。ＳＮＳサーバ５０の例として、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）及びＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等が挙げられるが、これらに限らない。ＳＮＳサーバ５０は、例えば、ユーザ２０２によって投稿された、ユーザ２０２が衣服を身に着けている画像を格納する。
The
情報処理装置１００は、例えば、ユーザ２０２によって選択された、ユーザ２０２が着たい衣服の画像を含む衣服関連データを取得する。ユーザ２０２は、例えば、通信端末２００によって、ＥＣサイト３０又は衣服ＤＢ４０にアクセスして、自分が着たい衣服を選択する。情報処理装置１００は、ユーザ２０２の通信端末２００から、ユーザ２０２が選択した衣服の衣服関連データを受信してよい。情報処理装置１００は、ユーザ２０２がアクセスしたＥＣサイト３０又は衣服ＤＢ４０から、ユーザ２０２が選択した衣服の衣服関連データを受信してもよい。
The
情報処理装置１００は、取得した衣服関連データに基づいて、ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０の少なくともいずれかの格納部から、ユーザ２０２が選択した衣服に類似する衣服を特定してよい。そして、情報処理装置１００は、ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０の少なくともいずれかの格納部から、特定した衣服を身に着けている人物の人物画像を取得してよい。
The
情報処理装置１００は、取得した複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２が選択した衣服及び当該衣服に類似する衣服を身に着けている人物の特徴を示す人物特徴データを生成してよい。情報処理装置１００は、例えば、生成した人物特徴データを、ユーザ２０２の通信端末２００に送信する。
The
人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている人物の体型の特徴を示してよい。ＥＣサイト３０及び衣服ＤＢ４０等に格納されている人物画像の被写体は、衣服が似合う人物として選別されたモデルやショップスタッフ等であり、衣服に対して理想的な体型を有している可能性が高い。また、ＳＮＳサーバ５０に格納されている人物画像の被写体は、衣服が似合うと自負していたり、他人から衣服が似合うと支持されたりしている人物等であり、こちらも、衣服に対して理想的な体型を有している可能性が高い。そのため、情報処理装置１００が、取得した人物画像に基づいて生成した人物特徴データは、ユーザ２０２が選択した衣服にとって理想的な体型を示す可能性が高い。したがって、人物特徴データをユーザ２０２の通信端末２００に送信して、ユーザ２０２に閲覧させることによって、ユーザ２０２が選択した衣服にとって理想的な体型を知得させることができ、衣服が自分に似合うか否かを判断する判断材料を提供することができる。
The person characteristic data may indicate physical characteristics of persons wearing clothing similar to the clothing selected by
人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている人物の髪型の特徴を示してもよい。ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０等に格納されている人物画像の被写体は、衣服に合わせて髪型をセットして撮影している場合が多い。そのため、情報処理装置１００が、取得した人物画像に基づいて生成した人物特徴データは、ユーザ２０２が選択した衣服に適した髪型を示す可能性が高い。したがって、人物特徴データをユーザ２０２の通信端末２００に送信して、ユーザ２０２に閲覧させることによって、ユーザ２０２が選択した衣服にとって理想的な髪型を知得させることができ、衣服が自分に似合うか否かや、衣服を身に着けるときの自分の髪型を判断する判断材料を提供することができる。
The person characteristic data may characterize the hairstyles of persons wearing clothing similar to the clothing selected by
人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている人物のメイクの特徴を示してもよい。ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０等に格納されている人物画像の被写体は、衣服に合わせてメイクを行って撮影している場合が多い。そのため、情報処理装置１００が、取得した人物画像に基づいて生成した人物特徴データは、ユーザ２０２が選択した衣服に適したメイクを示す可能性が高い。したがって、人物特徴データをユーザ２０２の通信端末２００に送信して、ユーザ２０２に閲覧させることによって、ユーザ２０２が選択した衣服にとって理想的なメイクを知得させることができ、衣服を身に着けるときの自分のメイクを判断する判断材料を提供することができる。
The person characteristic data may indicate makeup characteristics of persons wearing clothing similar to the clothing selected by
人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている物体の特徴を示してもよい。例えば、人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている他の衣服の特徴を示す。また、例えば、人物特徴データは、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている靴の特徴を示す。ＥＣサイト３０、衣服ＤＢ４０、及びＳＮＳサーバ５０等に格納されている人物画像の被写体は、コーディネイトを検討した上で撮影されている。そのため、情報処理装置１００が、取得した人物画像に基づいて生成した人物特徴データは、ユーザ２０２が選択した衣服を組み合わせることが理想的な他の衣服や靴示す可能性が高い。したがって、人物特徴データをユーザ２０２の通信端末２００に送信して、ユーザ２０２に閲覧させることによって、ユーザ２０２が選択した衣服にとって理想的なコーディネイトを知得させることができ、衣服を身に着けるときの自分のコーディネイトを判断する判断材料を提供することができる。
The person characteristic data may indicate characteristics of objects that are combined with clothing similar to the clothing selected by
図２は、システム１０における処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、ユーザ２０２が選択した衣服に類似する衣服をＥＣサイト３０からピックアップして、人物画像に基づいて、理想体型データを生成する場合を例に挙げて説明する。
FIG. 2 schematically shows an example of a process flow in
ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２では、通信端末２００が、ユーザ２０２の指示に従って衣服を選択する。通信端末２００は、選択した衣服を通知する通知情報を情報処理装置１００に送信する。
In step (the step may be abbreviated as S) 102 ,
通知情報は、衣服の画像を含んでよい。通知情報は、衣服のサイズ情報を含んでよい。通知情報は、衣服のタグ情報を含んでよい。通知情報は、衣服を説明する説明文のテキストデータを含んでよい。なお、通知情報が衣服を識別可能な衣服識別情報を含み、情報処理装置１００は、ＥＣサイト３０及び衣服ＤＢ４０等から、衣服の画像、衣服のサイズ情報、衣服のタグ情報、及び衣服を説明する説明文のテキストデータを取得してもよい。
Notification information may include an image of clothes. The notification information may include clothing size information. The notification information may include clothing tag information. The notification information may include descriptive text data describing the clothing. Note that the notification information includes clothing identification information that can identify clothing, and the
Ｓ１０６では、情報処理装置１００が、ＥＣサイト３０にアクセスして、Ｓ１０２において選択された衣服に類似する衣服を特定する。情報処理装置１００は、選択された衣服に類似する衣服を複数特定する。情報処理装置１００は、選択された衣服の画像を用いて、類似する衣服を特定してよい。情報処理装置１００は、例えば、類似画像検索によって、選択された衣服に類似する衣服を特定する。また、情報処理装置１００は、サイズ情報、タグ情報、及びテキストデータの少なくともいずれかをさらに用いて、選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。
In S106, the
Ｓ１０８では、情報処理装置１００が、ＥＣサイト３０から、選択された衣服に類似する衣服の人物画像を受信する。Ｓ１１０では、情報処理装置１００が、ＥＣサイト３０から受信した複数の人物画像を用いて、選択された衣服にとって理想的な体型を示す理想体型データを生成する。理想体型データは、人物特徴データの一例であってよい。Ｓ１１０では、情報処理装置１００が、Ｓ１１０において生成した理想体型データを通信端末２００に送信する。
In S<b>108 , the
図３は、管理テーブル３００の一例を概略的に示す。ＥＣサイト３０及び衣服ＤＢ４０は、図３に例示する管理テーブル３００のような形式で、衣服を管理してよい。
FIG. 3 schematically shows an example of the management table 300. As shown in FIG. The
管理テーブル３００においては、衣服ＩＤに対応付けて、衣服画像、アイテムサイズ、アイテムタグ、説明文、及び人物画像が登録される。衣服ＩＤは、衣服を識別可能であれば、どのような情報であってもよい。 In the management table 300, clothing images, item sizes, item tags, descriptions, and person images are registered in association with clothing IDs. The clothes ID may be any information as long as the clothes can be identified.
衣服画像には、衣服そのものの画像が登録される。アイテムサイズには、衣服のサイズが登録される。図３では、衣服ＩＤ：００００１の衣服がセーターである場合を例示している。アイテムタグには、衣服に関連するタグ情報が登録される。図３に示す例では、カテゴリがセーターであり、詳細種別がハイネックプルオーバーであることを示している。説明文には、衣服を説明するテキストデータが登録される。人物画像には、衣服を身に着けた人物を被写体として含む人物画像が登録される。 An image of the clothing itself is registered as the clothing image. Clothing size is registered in item size. FIG. 3 illustrates a case where the clothes with clothes ID: 00001 is a sweater. Tag information related to clothing is registered in the item tag. The example shown in FIG. 3 indicates that the category is sweater and the detailed type is high neck pullover. Text data describing the clothing is registered in the description. A person image including a person wearing clothes as a subject is registered as the person image.
図４は、情報処理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。情報処理装置１００は、データ取得部１０２、体型データ格納部１０４、類似衣服特定部１０６、人物画像取得部１０８、データ生成部１１０、出力制御部１１２、及び比較処理実行部１１４を備える。なお、情報処理装置１００がこれらの全てを備えることは必須とは限らない。
FIG. 4 schematically shows an example of the functional configuration of the
情報処理装置１００は、体型に関する情報が登録された体型ＤＢ４１０から各種情報を取得してよい。情報処理装置１００は、トレーニングに関する情報が登録されたトレーニングＤＢ４２０から各種情報を取得してよい。情報処理装置１００は、美容器具に関する情報が登録された美容器具ＤＢ４３０から各種情報を取得してよい。情報処理装置１００は、食品に関する情報が登録された食品ＤＢ４４０から各種情報を取得してよい。
The
データ取得部１０２は、ユーザ２０２によって選択された衣服の画像を含む衣服関連データを取得する。データ取得部１０２は、ユーザ２０２の通信端末２００から衣服関連データを受信してよい。また、データ取得部１０２は、ユーザ２０２によって選択された衣服の衣服ＩＤを通信端末２００から受信して、衣服ＩＤを用いて、衣服関連データをＥＣサイト３０又は衣服ＤＢ４０から受信してもよい。
The
データ取得部１０２は、ユーザ２０２の体型を示す体型データを取得してよい。データ取得部１０２は、例えば、通信端末２００から、体型データを受信する。また、データ取得部１０２は、ＥＣサイト３０から、ユーザ２０２の体型データを受信してもよい。ＥＣサイト３０は、例えば、人物の体型を測定するためのスーツを着用したユーザ２０２の画像を通信端末２００から受信して、当該画像を解析することによって、ユーザ２０２の体型データを生成し得る。データ取得部１０２は、取得した体型データを体型データ格納部１０４に格納する。
The
類似衣服特定部１０６は、データ取得部１０２が取得した衣服関連データに基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定する。ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服は、ユーザ２０２によって選択された衣服との類似度が予め定められた閾値より高い衣服であってよい。ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服は、１００％類似する衣服を含んでもよい。すなわち、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服とは、ユーザ２０２によって選択された衣服と同一の商品であってもよい。
The similar
類似衣服特定部１０６は、例えば、販売する衣服の画像と衣服を身に着けているモデルを被写体として含む人物画像とを対応付けて格納している格納部から、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定する。具体例として、類似衣服特定部１０６は、ＥＣサイト３０の格納部から、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してよい。また、類似衣服特定部１０６は、衣服ＤＢ４０の格納部から、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。
The similar
類似衣服特定部１０６は、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像を格納しているＳＮＳの格納部から、ユーザによって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。具体例として、類似衣服特定部１０６は、ＳＮＳサーバ５０の格納部から、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定する。
The similar
類似衣服特定部１０６は、例えば、衣服関連データに含まれる衣服の画像をもとに、類似画像検索を実行することによって、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定する。類似衣服特定部１０６は、衣服関連データに含まれる衣服のサイズ情報をさらに用いて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。類似衣服特定部１０６は、例えば、画像が類似し、かつ、サイズ情報が一致又は類似する衣服を特定する。
The similar
類似衣服特定部１０６は、衣服関連データに含まれる衣服のタグ情報を用いて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。類似衣服特定部１０６は、例えば、衣服のカテゴリ、詳細種別、及び雰囲気の少なくともいずれかが一致又は類似する衣服を特定する。類似衣服特定部１０６は、衣服のカテゴリ、詳細種別、及び雰囲気のうちの複数が一致又は類似する衣服を特定してもよい。類似衣服特定部１０６は、衣服の画像、衣服のサイズ情報、及び衣服のタグ情報のうち複数を用いて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。
The similar
類似衣服特定部１０６は、衣服関連データに含まれる衣服を説明する説明文のテキストデータを用いて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。例えば、類似衣服特定部１０６は、衣服関連データに衣服の雰囲気が含まれていない場合、テキストデータを解析することによって、衣服の雰囲気を特定して、当該雰囲気を用いて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を特定する。
The similar
人物画像取得部１０８は、類似衣服特定部１０６によって特定された、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている人物の人物画像を取得する。人物画像取得部１０８は、例えば、ＥＣサイト３０から当該人物画像を受信する。人物画像取得部１０８は、例えば、衣服ＤＢ４０から当該人物画像を受信する。人物画像取得部１０８は、例えば、ＳＮＳサーバ５０から当該人物画像を受信する。
The person
データ生成部１１０は、人物画像取得部１０８が取得した複数の人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データを生成する。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像に基づいて、複数の人物の体型の特徴を示す人物特徴データを生成する。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像に基づいて、複数の人物の平均的な体型を示す人物特徴データを生成する。
Based on the plurality of person images acquired by the person
データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像のそれぞれを画像解析して、被写体の身体のうち、衣服に隠れていない露出部分の寸法を算出して、各部の寸法の範囲を特定する。データ生成部１１０は、被写体の身体のうち、衣服に隠れている非露出部分の寸法を、露出部分の寸法から推定してよい。データ生成部１１０は、例えば、体型ＤＢ４１０にアクセスすることによって、露出部分の寸法から、非露出部分の寸法を推定する。体型ＤＢ４１０には、複数の人物の身体の各部の寸法が登録されていてよく、これにより、身体の一部の寸法から、身体の他の部分の寸法を推定することが可能となる。なお、被写体の身体のうち、衣服に隠れている部分については、その衣服を身に着けることによって外から見てもわかりにくい部分ということになるので、データ生成部１１０は、衣服に隠れている部分については、寸法を特定しなくてもよい。
For example, the
具体例として、衣服がセーターである場合に、肩幅：３５～５０ｃｍ、胸囲：指定なし、ウエスト：～８０ｃｍ、二の腕：～３０ｃｍ、手首周り：～１５ｃｍ、ヒップ：～９０ｃｍ、モモ周り：４０～５５ｃｍ、ふくらはぎ周り：２５～４０ｃｍ、足首周り：指定なし、等の寸法が特定される。当該寸法は、当該衣服を身に着けるにあたっての理想体型を示し得る。なお、データ生成部１１０は、特定した寸法を、衣服のサイズ情報に基づいて、調整してもよい。
As a specific example, if the clothing is a sweater, shoulder width: 35-50 cm, chest circumference: not specified, waist: ~80 cm, upper arm: ~30 cm, wrist circumference: ~15 cm, hips: ~90 cm, thigh circumference: 40-55 cm. , calf circumference: 25-40 cm, ankle circumference: unspecified, etc. The dimensions may indicate the ideal body shape for wearing the garment. Note that the
データ生成部１１０は、複数の人物画像に基づいて、複数の人物の髪型の特徴を示す人物特徴データを生成してもよい。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている複数の人物の間で、より出現回数が多い髪型を示す人物特徴データを生成する。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像のそれぞれを画像解析して、複数の人物のそれぞれの髪型を特定し、出現回数の多い髪型を特定したり、平均的な髪型を導出したりしてよい。
The
データ生成部１１０は、複数の人物画像に基づいて、複数の人物のメイクの特徴を示す人物特徴データを生成してもよい。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている複数の人物の間で、より出現回数が多いメイクを示す人物特徴データを生成する。データ生成部１１０は、例えば、複数の人物画像のそれぞれを画像解析して、複数の人物のそれぞれのメイクを特定し、出現回数の多いメイクを特定したり、平均的なメイクを導出したりしてよい。
The
データ生成部１１０は、人物画像取得部１０８が取得した複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている物体の特徴を示す人物特徴データを生成してもよい。
Based on the plurality of person images acquired by the person
例えば、データ生成部１１０は、複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている他の衣服の特徴を示す人物特徴データを生成する。具体例として、データ生成部１１０は、ユーザ２０２によって選択された衣服がセーターである場合に、スカート及びパンツ等の下半身に身に着ける衣服の特徴を示す人物特徴データを生成する。これにより、モデルやショップスタッフ等の間で、ユーザ２０２が選択した衣服に対して、よく組み合わされている他の衣服の特徴を示す人物特徴データを生成することができる。
For example, the
また、例えば、複数の人物画像に基づいて、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服と組み合わされている靴の特徴を示す人物特徴データを生成する。これにより、モデルやショップスタッフ等の間で、ユーザ２０２が選択した衣服に対して、よく組み合わされている靴の特徴を示す人物特徴データを生成することができる。
Also, for example, based on a plurality of person images, person feature data is generated that indicates the features of shoes combined with clothes similar to the clothes selected by the
出力制御部１１２は、データ生成部１１０によって生成された人物特徴データを出力するよう制御する。出力制御部１１２は、例えば、衣服の選択を行ったユーザ２０２の通信端末２００に対して、人物特徴データを送信する。出力制御部１１２は、情報処理装置１００が備えるディスプレイや、指定されたディスプレイに対して、人物特徴データを表示するよう制御してもよい。
The
類似衣服特定部１０６は、ＥＣサイト３０又は衣服ＤＢ４０の格納部（第１の格納部と記載する場合がある。）、及びＳＮＳサーバ５０の格納部（第２の格納部と記載する場合がある。）のそれぞれから、ユーザによって選択された衣服に類似する衣服を特定してもよい。人物画像取得部１０８は、第１の格納部から特定した衣服の画像に対応付けられている人物画像を第１の格納部から取得し、第２の格納部から特定した衣服を身に着けている人物の人物画像を第２の格納部から取得してよい。データ生成部１１０は、第１の格納部から取得した複数の前記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データ（第１の人物特徴データと記載する場合がある。）を生成し、第２の格納部から取得した複数の人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データ（第２の人物特徴データと記載する場合がある。）を生成してもよい。出力制御部１１２は、第１の人物特徴データと第２の人物特徴データとを識別可能に出力するよう制御してよい。出力制御部１１２は、例えば、第１の人物特徴データと第２の人物特徴データとを識別可能に表示する表示データを通信端末２００に送信する。これにより、ユーザ２０２が選択した衣服に対する、モデルやショップスタッフ等の体型を参考にした理想体型と、ＳＮＳに画像をアップロードした一般ユーザの体型を参考にした理想体型とのそれぞれを、ユーザ２０２に知得させることができる。
The similar
比較処理実行部１１４は、データ生成部１１０によって生成された、ユーザ２０２によって選択された衣服に類似する衣服を身に着けている複数の人物の体型の特徴を示す人物特徴データと、体型データ格納部１０４に格納されている、ユーザ２０２の体型データとの比較処理を実行する。出力制御部１１２は、比較処理実行部１１４による比較処理の結果を出力するよう制御してよい。例えば、出力制御部１１２は、人物特徴データが示す体型と、ユーザ２０２の体型データが示す体型との差に基づいて生成した通知データを出力するよう制御する。これにより、例えば、ユーザ２０２に、自分が選択した衣服を身に着けるにあたっての理想体型と、自分の体型との違いを把握させることができ、ユーザ２０２の肉体改造に貢献することができ得る。
The comparison
比較処理実行部１１４は、例えば、人物特徴データと、ユーザ２０２の体型データとを比較することによって、差が閾値以上の、ユーザ２０２の身体の部位と、差分とを特定する。そして、比較処理実行部１１４は、トレーニングＤＢ４２０、美容器具ＤＢ４３０、及び食品ＤＢ４４０にアクセスすることによって、特定した身体の部位の、理想体型との差を少なくするための、ボディメイクプランを特定する。トレーニングＤＢ４２０には、身体の部位毎のトレーニング手法が登録されていてよい。美容器具ＤＢ４３０には、身体の部位毎に適した美容器具が登録されていてよい。食品ＤＢ４４０には、身体の部位毎の食品の情報が登録されていてよい。比較処理実行部１１４は、選択した衣服を着こなすために肉体改造を奨める身体の部位と、取り入れるべきトレーニング手法、美容器具、及び食事プランとを示すボディメイクプランを生成してよい。出力制御部１１２は、比較処理実行部１１４によって生成されたボディメイクプランを、ユーザ２０２の通信端末２００に送信してよい。
The comparison
図５は、情報処理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。
FIG. 5 schematically shows an example of a hardware configuration of a
本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。
ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。
The
通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。
ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。
プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
The program is provided by a computer-readable storage medium such as DVD-ROM or IC card. The program is read from a computer-readable storage medium, installed in
例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
For example, when communication is performed between the
また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
In addition, the
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
Various types of information, such as various types of programs, data, tables, and databases, may be stored on recording media and subjected to information processing.
上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。
The programs or software modules described above may be stored in a computer-readable storage medium on or near
本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。 The blocks in the flowcharts and block diagrams in this embodiment may represent steps in the process in which the operations are performed or "parts" of the apparatus responsible for performing the operations. Certain steps and "sections" may be provided with dedicated circuitry, programmable circuitry provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium, and/or computer readable instructions provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium. It may be implemented by a processor. Dedicated circuitry may include digital and/or analog hardware circuitry, and may include integrated circuits (ICs) and/or discrete circuitry. Programmable circuits, such as Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), Programmable Logic Arrays (PLAs), etc., perform AND, OR, EXCLUSIVE OR, NOT AND, NOT OR, and other logical operations. , flip-flops, registers, and memory elements.
コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。 A computer-readable storage medium may comprise any tangible device capable of storing instructions to be executed by a suitable device, such that a computer-readable storage medium having instructions stored thereon may be illustrated in flowchart or block diagram form. It will comprise an article of manufacture containing instructions that can be executed to create means for performing specified operations. Examples of computer-readable storage media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like. More specific examples of computer readable storage media include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory) , electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), static random access memory (SRAM), compact disc read only memory (CD-ROM), digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc, memory stick , integrated circuit cards, and the like.
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。 The computer readable instructions may be assembler instructions, Instruction Set Architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine dependent instructions, microcode, firmware instructions, state configuration data, or instructions such as Smalltalk, JAVA, C++, etc. any source or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages, and conventional procedural programming languages such as the "C" programming language or similar programming languages; may include
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。 Computer readable instructions are used to produce means for a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus, or programmable circuits to perform the operations specified in the flowchart or block diagrams. A general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processor, locally or over a wide area network (WAN) such as the Internet, etc., to execute such computer readable instructions. It may be provided in the processor of the device or in a programmable circuit. Examples of processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, and the like.
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It is obvious to those skilled in the art that various modifications or improvements can be made to the above embodiments. It is clear from the description of the scope of the claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。 The execution order of each process such as actions, procedures, steps, and stages in the devices, systems, programs, and methods shown in the claims, the specification, and the drawings is etc., and it should be noted that they can be implemented in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Regarding the operation flow in the claims, the specification, and the drawings, even if the description is made using "first," "next," etc. for convenience, it means that it is essential to carry out in this order. not a thing
１０ システム、２０ ネットワーク、３０ ＥＣサイト、４０ 衣服ＤＢ、５０ ＳＮＳサーバ、１００ 情報処理装置、１０２ データ取得部、１０４ 体型データ格納部、１０６ 類似衣服特定部、１０８ 人物画像取得部、１１０ データ生成部、１１２ 出力制御部、１１４ 比較処理実行部、２００ 通信端末、２０２ ユーザ、３００ 管理テーブル、４１０ 体型ＤＢ、４２０ トレーニングＤＢ、４３０ 美容器具ＤＢ、４４０ 食品ＤＢ、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ 10 system, 20 network, 30 EC site, 40 clothing DB, 50 SNS server, 100 information processing device, 102 data acquisition unit, 104 figure data storage unit, 106 similar clothing identification unit, 108 person image acquisition unit, 110 data generation unit , 112 output control unit, 114 comparison processing execution unit, 200 communication terminal, 202 user, 300 management table, 410 figure DB, 420 training DB, 430 beauty instrument DB, 440 food DB, 1200 computer, 1210 host controller, 1212 CPU, 1214 RAM, 1216 graphic controller, 1218 display device, 1220 input/output controller, 1222 communication interface, 1224 storage device, 1230 ROM, 1240 input/output chip
Claims (17)
前記衣服関連データに基づいて、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像を格納する格納部から、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定する類似衣服特定部と、
前記類似衣服特定部によって特定された前記衣服を身に着けている人物の前記人物画像を取得する人物画像取得部と、
前記人物画像取得部が取得した複数の前記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データを生成するデータ生成部と、
前記データ生成部によって生成された前記人物特徴データを出力するよう制御する出力制御部と
を備え、
前記類似衣服特定部は、販売する衣服の画像と前記衣服を身に着けているモデルを被写体として含む前記人物画像とを対応付けて格納しているＥＣサイトの前記格納部から、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定し、
前記人物画像取得部は、前記類似衣服特定部によって特定された前記衣服を身に着けている人物の前記人物画像を前記ＥＣサイトから取得する、情報処理装置。 a data acquisition unit for acquiring clothing-related data including an image of clothing selected by a user;
a similar clothing identification unit that identifies clothing similar to the clothing selected by the user from a storage unit that stores a person image including a person wearing clothing as a subject based on the clothing-related data;
a person image acquisition unit that acquires the person image of the person wearing the clothes identified by the similar clothes identification unit;
a data generation unit that generates, based on the plurality of person images acquired by the person image acquisition unit, person feature data indicating the characteristics of the plurality of persons of the subjects of the plurality of person images;
an output control unit that controls to output the personal feature data generated by the data generation unit ;
The similar clothing identification unit is selected by the user from the storage unit of the EC site that stores an image of the clothing to be sold and the person image including the model wearing the clothing as a subject in association with each other. identifying clothing similar to the clothing that has been selected;
The information processing apparatus, wherein the person image acquiring unit acquires the person image of the person wearing the clothes specified by the similar clothes specifying unit from the EC site.
を備え、
前記出力制御部は、前記ユーザの体型データが示す体型と前記人物特徴データが示す体型との差に基づいて生成した通知データを出力するよう制御する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。 a body shape data storage unit that stores body shape data of the user;
4. The information processing apparatus according to claim 2, wherein said output control unit performs control to output notification data generated based on a difference between a body shape indicated by said user's body shape data and a body shape indicated by said personal feature data. .
前記類似衣服特定部は、前記衣服のサイズ情報を用いて、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。 the clothing-related data includes size information of the clothing;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11 , wherein the similar clothing identification unit identifies clothing similar to the clothing selected by the user, using the size information of the clothing.
前記類似衣服特定部は、前記テキストデータを用いて、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。 the clothing-related data includes text data of a descriptive text describing the clothing;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 12 , wherein the similar clothing identification unit identifies clothing similar to the clothing selected by the user using the text data.
前記人物画像取得部は、前記第１の格納部から特定した前記衣服の画像に対応付けられている前記人物画像を前記第１の格納部から取得し、前記第２の格納部から特定した前記衣服を身に着けている人物の前記人物画像を前記第２の格納部から取得し、
前記データ生成部は、前記第１の格納部から取得した複数の前記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す第１の人物特徴データを生成し、前記第２の格納部から取得した複数の前記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す第２の人物特徴データを生成し、
前記出力制御部は、前記第１の人物特徴データと前記第２の人物特徴データとを識別可能に出力するよう制御する、請求項１から１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The similar clothes identification unit includes a first storage unit storing an image of clothes to be sold and the person image including the model wearing the clothes as a subject in association with each other; Identify clothes similar to the clothes selected by the user from each of the second storage units of the SNS storing the person images including the person who is wearing the clothes as a subject;
The person image acquiring unit acquires the person image associated with the image of the clothing specified from the first storage unit from the first storage unit, and acquires the person image specified from the second storage unit. obtaining the person image of the person wearing the clothes from the second storage unit;
The data generation unit generates, based on the plurality of person images acquired from the first storage unit, first person characteristic data indicating characteristics of a plurality of persons of subjects of the plurality of person images, based on the plurality of person images acquired from a second storage unit, generating second person feature data indicating the features of the plurality of persons of the subjects of the plurality of person images;
15. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 14 , wherein said output control unit controls to output said first personal characteristic data and said second personal characteristic data so as to be identifiable.
ユーザによって選択された衣服の画像を含む衣服関連データを取得するデータ取得段階と、
前記衣服関連データに基づいて、衣服を身に着けている人物を被写体として含む人物画像を格納する格納部から、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定する類似衣服特定段階と、
前記類似衣服特定段階において特定された前記衣服を身に着けている人物の前記人物画像を取得する人物画像取得段階と、
前記人物画像取得段階において取得された複数の前記人物画像に基づいて、当該複数の人物画像の被写体の複数の人物の特徴を示す人物特徴データを生成するデータ生成段階と、
前記データ生成段階において生成された前記人物特徴データを出力するよう制御する出力制御段階と
を備え、
前記類似衣服特定段階は、販売する衣服の画像と前記衣服を身に着けているモデルを被写体として含む前記人物画像とを対応付けて格納しているＥＣサイトの前記格納部から、前記ユーザによって選択された前記衣服に類似する衣服を特定し、
前記人物画像取得段階は、前記類似衣服特定段階において特定された前記衣服を身に着けている人物の前記人物画像を前記ＥＣサイトから取得する、情報処理方法。 A computer-implemented information processing method comprising:
a data acquisition step of acquiring clothing-related data including an image of the clothing selected by the user;
a similar clothing identification step of identifying clothing similar to the clothing selected by the user from a storage unit storing person images including a person wearing clothing as a subject, based on the clothing-related data;
a person image acquiring step of acquiring the person image of the person wearing the clothes identified in the similar clothes identifying step;
a data generation step of generating, based on the plurality of person images acquired in the person image acquisition step, person feature data indicating the characteristics of a plurality of persons of subjects of the plurality of person images;
an output control step for controlling to output the person feature data generated in the data generation step;
In the step of identifying similar clothes, the user selects from the storage unit of the EC site that stores an image of the clothes to be sold and the person image including the model wearing the clothes as a subject in association with each other. identifying clothing similar to the clothing that has been selected;
The information processing method, wherein the person image acquiring step acquires the person image of the person wearing the clothes specified in the similar clothes specifying step from the EC site.
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007115220A (en) | 2004-12-27 | 2007-05-10 | Dainippon Printing Co Ltd | Article information providing system, user memorandum management device, terminal and information providing device or the like |
| JP2010257451A (en) | 2009-03-31 | 2010-11-11 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | Device, method and program for searching person |
| JP2013210781A (en) | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Rakuten Inc | Information providing device, information providing method, information providing program, and computer readable recording medium for recording information providing program |
| JP2015180987A (en) | 2014-03-03 | 2015-10-15 | 株式会社東芝 | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and program |
| JP5934108B2 (en) | 2009-12-30 | 2016-06-15 | ユン，ジーン モクＹｏｏｎ， Ｊｅｅｎ Ｍｏｋ | Wind power generator |
| JP2017174343A (en) | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | Customer attribute extraction device and customer attribute extraction program |
| JP2017211932A (en) | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 大日本印刷株式会社 | Information processing device, information processing system, program and information processing method |
| JP2019125358A (en) | 2018-01-11 | 2019-07-25 | カシオ計算機株式会社 | Notification device, notification method and program |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5934108A (en) * | 1982-08-20 | 1984-02-24 | Wacoal Corp | Form analyzing device |
| JP6609434B2 (en) * | 2015-07-30 | 2019-11-20 | 株式会社電通 | Product information providing system, product information providing method, and management server |
| JP2018084890A (en) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | サイジニア株式会社 | Information processing unit, information processing method, and program |
| JP2020008929A (en) * | 2018-07-03 | 2020-01-16 | 富士ゼロックス株式会社 | Height calculation system, information processing apparatus, and program |
-
2021
- 2021-02-08 JP JP2021018599A patent/JP7187593B2/en active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007115220A (en) | 2004-12-27 | 2007-05-10 | Dainippon Printing Co Ltd | Article information providing system, user memorandum management device, terminal and information providing device or the like |
| JP2010257451A (en) | 2009-03-31 | 2010-11-11 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | Device, method and program for searching person |
| JP5934108B2 (en) | 2009-12-30 | 2016-06-15 | ユン，ジーン モクＹｏｏｎ， Ｊｅｅｎ Ｍｏｋ | Wind power generator |
| JP2013210781A (en) | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Rakuten Inc | Information providing device, information providing method, information providing program, and computer readable recording medium for recording information providing program |
| JP2015180987A (en) | 2014-03-03 | 2015-10-15 | 株式会社東芝 | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and program |
| JP2017174343A (en) | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | Customer attribute extraction device and customer attribute extraction program |
| JP2017211932A (en) | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 大日本印刷株式会社 | Information processing device, information processing system, program and information processing method |
| JP2019125358A (en) | 2018-01-11 | 2019-07-25 | カシオ計算機株式会社 | Notification device, notification method and program |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| MAGASEEK，似ているアイテムを画像検索！MAGA SEARCH，[online]，2020年11月01日，https://web.archive.org/web/20201101140047/https://www.magaseek.com/static/cont/id_SPEIMGSRCH |
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