JP2005141318A - 輪郭判断装置及び輪郭表示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザが、自身の顔が痩せて見えるか否かについて客観的な判断を得ることを可能とすること。
【解決手段】 第一の顔画像と第二の顔画像とそれぞれについて顔の輪郭の抽出を行う。抽出された顔の輪郭に応じて、いずれの顔画像における顔の輪郭がより小さな輪郭を有した顔であるか、数値や画像によって客観的に指摘する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、撮像された画像を元に被写体の身体的状態などを判断する技術に関する。

被写体の身体的状態を判断する例として、女性あるいは男性がダイエットに成功したかどうかを判断したいということがある。女性や男性にとってダイエットの目的は、体重を減らすことそのものだけではなく、体重が減ることによって外見が痩せて見えることにある。特に、ダイエットを目指す女性にとって、ダイエットへ向けた努力により自身の外見がどのように変化しているかということは、体重や体脂肪の値そのものに対してよりもむしろ関心が高いことが多い。

このような要求に対し、身体像を明暗の程度によって加工した判定用身体画像を用いて身体形状について判定を行う技術がある（特許文献１参照）。具体的には、先ず判定対象の身体が撮像され身体画像が得られる。次に、この身体画像に画像強調処理、特に明暗に関する画像強調処理が施されることにより、明るさに関して区別した複数の領域で表される判定用身体画像が作成される。そして、この判定用身体画像における前記両領域の比率や、輪郭の形状、境界線の状態などの判定要素に基づいて、身体の形状、性状、状態などの判定が行なわれる。
特開２０００−３７３６９号公報

ところで、女性が外見を特に気にする身体箇所として顔がある。確かに、腕、胴体、脚などについても、女性は外見を気にすることが多い。しかし、顔は、腕や胴体や脚などとは異なり衣服などによって隠すことが難しい箇所であり、女性にとって痩せて見えるか否かが特に問題となる身体箇所の一つである。このため、自身の顔が痩せて見えるか否か、又は過去に比べて痩せて見えるようになったか否かなどについて客観的な判断を得ることを望むユーザは多い。

また、特に女性は特定の他人と自身とを比較することを望むことがある。このため、顔が痩せて見えるか否かについて、自身が特定の他人に比べてどのような状態であるか知ることを望む女性も多い。

しかし、上記のような従来の技術では、入力された画像に基づいて判定が実施されるのみであり、ユーザは自身の顔が痩せて見えるか否かについて客観的な判断を得ることは出来なかった。理解を助けるために具体例を挙げると、ユーザは、例えば自身の顔が過去に比べて痩せて見えるようになったか否か等について客観的な判断を得ることができなかった。同様に、ユーザは、特定の他人に比べて自身の顔の輪郭が痩せて見えるか否か等についても客観的に判断することができなかった。

本発明ではこのような問題を解決し、ユーザが自身の顔が痩せて見えるか否かについて客観的な判断を得ることが可能となる装置や方法、プログラム等を提供することを目的とする。

上記問題を解決するため、我々は、顔が痩せて見えるか否かは顔の輪郭に因るところが大きい点に注目した。実際に、「小顔」という言葉が用いられることからわかるように、
顔の輪郭を小さくすることにより自身の顔が痩せて見えるようになることを望む者は多い。

しかし、上記の従来の技術では、身体の凹凸などにより生じる明暗領域の輪郭などについては考慮されていたが、顔の輪郭については考慮されていなかった。そこで、以下に説明する本発明では、顔の輪郭を考慮することによって課題を解決する。第一の態様である輪郭判断装置は、複数の顔画像において顔の輪郭を抽出し、抽出された輪郭に基づいて客観的な判断を行う。具体的には、輪郭判断装置は、抽出手段及び判断手段を含む。

抽出手段は、顔画像から、人の顔の輪郭を抽出する。「顔画像」とは、少なくとも人の顔が撮像されている画像を指す。

判断手段は、第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と、第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを比較し、第一の顔画像と第二の顔画像との輪郭の大きさについて判断する。判断手段は、第一の顔画像と第二の顔画像とのいずれがより小さい（又は大きい）輪郭を有する顔の画像であるか判断するものであってもよい。また、判断手段は、第一の顔画像における輪郭と第二の顔画像における輪郭との差を取得するようなものであってもよい。

判断手段は、第一の顔画像及び第二の顔画像に共通する基準点に基づいて判断を行うものであってもよい。この場合、判断手段は、各輪郭上の所定の点と基準点との距離を求め、この距離を比較することにより判断を行っても良い。上記基準点は、抽出手段によって定義されても良いし、判断手段によって定義されても良い。例えば、顔画像から検出される両目の中間点が基準点として定義される。

第一の顔画像と第二の顔画像とは、それぞれ異なる人物の顔が撮像された顔画像であっても良いし、同一人物の顔が撮像された顔画像であっても良い。異なる人物の顔が撮像された顔画像である場合には、判断手段は、いずれの人物がより小さい輪郭の顔を有しているか判断する。このため、ユーザは、特定の人物の顔画像と現在の自身の顔画像とを入力することにより、特定の人物と自身との顔の輪郭の差について客観的な判断を得ることが可能となる。

一方、同一人物の顔が撮像された顔画像である場合には、判断手段は、撮像された時期などに応じてどのように顔の輪郭が変化したか判断することとなる。このような顔画像の望ましい例として、過去と現在の同一人物の顔画像がある。この場合、判断手段は、過去に比べて現在ではどのように顔の輪郭が変化したか判断する。このため、ユーザは、例えば現時点でのダイエットの効果などについて、客観的な判断を得ることが可能となる。

また、抽出手段は、人の顔の輪郭として、人の顔の輪郭上に位置する所定数の点を抽出するように構成されても良い。この場合、判断手段は、第一の輪郭上の点と、この点に対応する第二の輪郭上の点とのいずれが顔の内側に位置するかを比較するように構成される。

輪郭判断装置は、判断手段による判断結果に基づいて、ユーザに対するアドバイスを行うアドバイス手段をさらに含むように構成されても良い。

また、輪郭判断装置は、ユーザが希望する顔の輪郭を入力することを可能とする入力手段をさらに備えるように構成されても良い。この場合、判断手段は、入力された顔画像について抽出された輪郭と、入力手段によって入力された輪郭とについて判断を行うように構成される。この結果、ユーザは、例えば自身が希望する輪郭に対して現在の自身の輪郭
がどれだけ近づいているかなどについて客観的な判断を得ることができる。

また、上記のような入力手段が備えられる場合、アドバイス手段は、このような判断結果に基づいて、例えばユーザがどのように化粧をすれば、入力手段によって入力されたユーザが希望する輪郭を有する顔に見えるようになるか、化粧のアドバイスを行うこともできる。この場合、ユーザは、自身が希望する顔の輪郭を得る前であっても、そのような輪郭を有する顔に見えるような化粧方法や、そのような輪郭を有する顔になるためのダイエットの方法や健康の維持方法などについてアドバイスを得ることが可能となる。

また、抽出手段は、検出手段と正規化手段と輪郭抽出手段とを含むように構成されても良い。このように構成されることにより、輪郭判断装置は、第一の顔画像と第二の顔画像との顔の大きさや角度などが異なる場合であっても、正確に輪郭に関する判断を実施することが可能となる。

具体的には、検出手段は、第一の顔画像及び第二の顔画像のそれぞれについて、第一の顔要素と第二の顔要素とを検出する。「顔要素」とは、顔を構成する器官などを指し、例えば目、鼻孔、鼻、口、耳、眉などである。第一の顔要素と第二の顔要素とは同種の器官である必要は無い。例えば、右目と左目であっても良いし（同種の器官の例）、右目と右鼻孔であっても良い（異種の器官の例）。

正規化手段は、第一の顔画像及び第二の顔画像それぞれにおける第一の顔要素と第二の顔要素の位置に基づいて画像変換を行うことにより、両顔画像の条件を一致させる。

輪郭抽出手段は、画像変換後の第一の顔画像及び第二の顔画像から、人の顔の輪郭を抽出する。

このように構成された輪郭判断装置では、顔要素の位置に基づいて条件を統一された（例えば正規化された）顔画像について輪郭に関する判断が実施される。例えば、第一の顔画像と第二の顔画像とについて、対等の条件の下で判断が実施され、判断の精度が向上する。特に、同一人物の画像について判断が実施される際に有効である。

〈第二の態様〉
上記問題は、第二の態様によっても解決できる。第二の態様である輪郭表示装置は、複数の顔画像において顔の輪郭を抽出し、抽出された輪郭をそれぞれ区別可能に表示する。具体的には、輪郭表示装置は、抽出手段及び表示手段を含む。

抽出手段は、人の顔が撮像された顔画像から人の顔の輪郭を抽出する。表示手段は、第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と、第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを、比較可能に表示する。「比較可能に表示」とは、ユーザが第一の輪郭と第二の輪郭とが表示された際に、いずれの表示要素が第一の輪郭を示し、いずれの表示要素が第二の輪郭を示すものであるかを判別可能に表示することを示す。ユーザは、このような表示を目視することにより、抽出された第一の輪郭と第二の輪郭との差を客観的に認識することが可能となる。

また、第二の態様の抽出手段は、第一の態様における抽出手段と同様に、検出手段と正規化手段と輪郭抽出手段とを含むように構成されても良い。このように構成されることにより、表示手段によって表示される輪郭に基づいてユーザが行う判断の精度が向上する。

〔その他〕
第一の態様及び第二の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによ
って実現されても良い。即ち、本発明は、上記した第一の態様及び第二の態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録した記録媒体として特定することができる。また、第一の態様及び第二の態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置が実行する方法として特定することができる。

ユーザは、第一の顔画像と第二の顔画像の輪郭との差について、客観的な判断を得ることが可能となる。例えば、第一の顔画像が特定の他人の顔画像であり第二の顔画像が自身の顔画像である場合には、ユーザは、特定の人物と自身との顔の輪郭の差について客観的な判断を得ることが可能となる。

また、例えば、第一の顔画像が過去の自身の顔画像であり第二の顔画像が現在の自身の顔画像である場合には、ユーザは、例えば現時点でのダイエットの効果などについて、客観的な判断を得ることが可能となる。

次に、図を用いて輪郭判断装置及び輪郭表示装置について説明する。なお、輪郭判断装置及び輪郭表示装置についての以下の説明は例示であり、その構成は以下の説明に限定されない。

〔輪郭判断装置の第一実施形態〕
〔〔システム構成〕〕
まず、輪郭判断装置の第一実施形態である輪郭判断装置１ａについて説明する。

輪郭判断装置１ａは、ハードウェア的には、バスを介して接続されたＣＰＵ（中央演算処理装置），主記憶装置（ＲＡＭ：Random Access Memory），補助記憶装置などを備える。補助記憶装置は、不揮発性記憶装置を用いて構成される。ここで言う不揮発性記憶装置とは、いわゆるＲＯＭ（Read-Only Memory：ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read-Only Memory），ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory
），マスクＲＯＭ等を含む），ＦＲＡＭ（Ferroelectric RAM），ハードディスク等を指
す。

図１は、輪郭判断装置１ａの機能ブロックを示す図である。輪郭判断装置１ａは、補助記憶装置に記憶された各種のプログラム（ＯＳ，アプリケーション等）が主記憶装置にロードされＣＰＵにより実行されることによって、画像記憶部２，抽出部３，判断部４ａ，及び表示部５ａ等を含む装置として機能する。抽出部３，及び判断部４ａは、プログラムがＣＰＵによって実行されることにより実現される。また抽出部３，及び判断部４ａは、それぞれが専用のチップとして構成されても良い。

〈画像記憶部〉
画像記憶部２は、いわゆるＲＡＭやＲＯＭを用いて構成される。画像記憶部２は、輪郭判断装置１ａに入力された顔画像を記憶する。輪郭判断装置１ａに入力される顔画像は、人の正面の顔が撮像されていることが望ましい。画像記憶部２は、インタフェースを介して外部の記憶装置から入力される顔画像を記憶する。また、画像記憶部２は、不図示の撮像装置によって撮像された顔画像を記憶する。

〈抽出部〉
抽出部３は、画像記憶部２に記憶される顔画像を読み出し、読み出された顔画像に撮像されている顔の輪郭を抽出する。抽出部３は、所定の二つの画像（以下、「片方」「他方
」等と呼ぶ）を画像記憶部２から読み出し、それぞれの画像に対して処理を行う。抽出部３が読み出す二つの画像はどのように指定されても良い。即ち、抽出部３が読み出す二つの画像は、予め定められた画像であっても、ユーザによって指定された画像であっても、他の装置から新たに入力された画像であっても、他の装置によって指定された画像であっても良い。

また、抽出部３は、具体的には既存のどのような技術が適用されることにより構成されても良い。以下に、抽出部３の具体的な構成例を示す。図２は、抽出部３の機能ブロックを示す図である。抽出部３は、検出部６，正規化部７，及び輪郭抽出部８を含む。以下、抽出部３に含まれる各機能部について説明する。

〈〈検出部〉〉
検出部６は、入力された顔画像から人の顔を検出し、さらに検出された顔から顔要素として左右の目を検出する。具体的には、検出部６は、入力された画像から、被写体の両目の中心座標を取得する。

人の顔の検出は、既存のどのような技術を適用することにより実現されても良い。例えば、顔全体の輪郭に対応した基準テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって顔が検出されても良い。また、顔の構成要素（目，鼻，耳など）に基づくテンプレートマッチングによって顔が検出されても良い。また、クロマキー処理によって頭髪の頂点が検出され、この頂点に基づいて顔が検出されても良い。また、肌の色領域の検出に基づいて顔が検出されても良い。

また、両目の検出処理は、既存のどのような技術を適用することにより実現されても良い。例えば、検出された顔の領域内において横方向に特定の明度分布を有する領域が左右の目として検出されても良い。また、目のパターンを用いたパターンマッチングによって目が検出されても良い。

また、検出部６は、検出された顔が正面顔であるか否か判断する。図３は、検出された顔が正面顔であるか否かの判断処理を説明するための図である。検出部６は、検出された左右の目の中心を通る直線（以下「目軸」と呼ぶ：Ｌ１）と画像の横軸（ｘ軸）との角度を取得する。また、検出部６は、検出された顔の領域内において口を検出し、口の中心点と左右の目の中間点（Ｐ）とを通る直線（以下「顔中心線」と呼ぶ：Ｌ２）と、左右の目の中心を通るｙ軸に平行な直線（以下「目垂線」と呼ぶ：Ｌ３）との角度を取得する。検出部６は、上記二つの角度が、それぞれに対応する閾値よりも小さい場合に、検出された顔が正面顔であると判断する。なお、検出部６による口の検出処理も、目の検出処理と同様に、既存のどのような技術が適用されることにより実現されても良い。

〈〈正規化部〉〉
正規化部７は、検出部６によって正面顔であると判断された画像に対して正規化を行う。例えば、正規化部７は、入力された二つの顔画像を所定の基準に従って正規化することにより、顔の大きさや位置や向き等の条件を一致させる。または、正規化部７は、一方の顔画像における条件に一致させるように、他方の顔画像を画像変換するように構成されても良い。

より具体的には、正規化部７は、顔要素間の距離や、二つの顔要素を結ぶ直線と画像のｘ軸（ｙ軸）との角度や、各顔要素の位置に基づいて決定される点（中間点など）の位置などの条件が一致するように画像変換を実施する。

二つの顔要素が右目と左目である場合には、その距離として具体的には左右の目尻の距
離や左右の目の中央点の距離など、どのような部位に基づいた距離が求められても良い。正規化部７は、例えばこの距離に基づいて顔画像の拡大・縮小を行う。正規化部７は、双方の画像を画像変換することにより正規化しても良いし、片方の画像を他方の画像に合わせるように画像変換しても良い。

ここでは、正規化部７は、検出部６によって検出された左右の目の中心間の距離（以下、「目距離」と呼ぶ）に応じて正規化を行う。具体的には、正規化部７は、この目距離が所定の大きさとなるように、画像を拡大又は縮小する。さらに正規化部７は、片方の顔画像における左右の目の中間点及び目軸と、他方の顔画像における左右の目の中間点及び目軸とが一致するように、画像の移動や回転を実施する。

〈〈輪郭抽出部〉〉
輪郭抽出部８は、正規化部７によって正規化された顔画像から人の顔の輪郭を抽出する。輪郭抽出部８は、特に人の顔の左右の頬及び顎の輪郭を抽出する。輪郭抽出部８は、どのような輪郭抽出技術が適用されることにより実現されても良い。例えば、輪郭抽出部８に適用可能な輪郭抽出技術として以下の文献に記載された技術がある。

T.F.Cootes and C.J.Taylor, “On Representing Edge Structure for Model Matching” Proc. CVPR 2001, vol. 1, pp. 1114--1119.
図４は、輪郭抽出部８の処理結果の例を示す図である。輪郭抽出部８は、例えば人の顔の輪郭を複数の点の集合として抽出する。このように複数の点の集合として抽出する方法に限らず、例えば人の顔の輪郭を線として抽出するような技術が適用されても良い。

〈判断部〉
判断部４ａには、抽出部３によって抽出された、二つの顔画像における顔の輪郭の情報が入力される。このとき、入力される二つの顔画像における顔の輪郭の情報は、正規化部７によって左右の目の中間点及び目軸とが一致するように処理されている。判断部４ａは、入力された顔画像の輪郭のうち、いずれの輪郭がより小さい輪郭であるか判断する。言い換えれば、判断部４ａは、いずれの輪郭がより顔の内側に位置する輪郭であるか判断する。また、判断部４ａは、この二つの輪郭の大きさの差（言い換えれば、顔の内側に位置する度合いの差）を取得する。

具体的には、判断部４ａは、抽出された輪郭線上に位置する点（以下、「輪郭点」と呼ぶ）を、二つの顔画像における輪郭について取得する。輪郭抽出部８において上記の論文に記載された技術が適用された場合は、判断部４ａは、抽出された複数の点のうち全て又は一部を輪郭点として取得する。判断部４ａは、それぞれの顔画像における輪郭点について、その輪郭点が顔の内側に位置することを示す度合いを取得する。例えば、検出された顔に含まれる基準要素（例：顔の中心点、顔の中心線、左右の目の中間点、唇の中心点）と各輪郭点との距離が、内側に位置することを示す度合いとして取得される。又は、この基準要素から各輪郭点への位置ベクトルやその差（一方の画像における輪郭点の位置ベクトルと、他方の画像において一方の画像における輪郭点と対応する輪郭点の位置ベクトルとの差）が、内側に位置することを示す度合いとして取得される。

そして、判断部４ａは、取得された度合いの値を用いて、いずれの輪郭がより顔の内側に位置する輪郭であるか判断する。このとき、判断部４ａは、取得された度合いの差を算出することができる。

図５は、判断部４ａにおける処理の内容を示す図である。図５を用いて、判断部４ａにおける具体的な処理例について説明する。図５では、顔の輪郭が複数の点の集合によって示される。図５は、画像Ａと画像Ｂとについて輪郭が抽出された場合の例である。画像Ａ
について抽出された輪郭は、Ａｎ（ｎ＝１，２，・・・，１３：斜線で示される円）という点（輪郭点）の集合によって示される。同様に、画像Ｂについて抽出された輪郭はＢｎ（ｎ＝１，２，・・・，１３：白塗りの円）という点（Ａｎと同様に、輪郭点）の集合によって示される。

以下に説明する輪郭点Ａｎ，Ｂｎの比較処理では、対応する輪郭点に基づいた比較が実施される。ＡｎとＢｎとはどのような基準に基づいて対応付けられても良い。例えば、ｎの値が等しいときに、画像Ａにおける輪郭点（Ａｎ）と画像Ｂにおける輪郭点（Ｂｎ）とを、対応した輪郭点として扱っても良い。また、例えば両目の中間点を頂点として目軸に対する角度が同じ輪郭点同士を、対応した輪郭点として扱っても良い。また、例えば代表点（例えば左右の鼻孔の中間点や唇の中心点など）を頂点として任意の軸（例えばｘ軸，左右の鼻孔を結ぶ直線など）に対する角度が同じ輪郭点同士を、対応した輪郭点として扱っても良い。

判断部４ａは、輪郭点ＡｎとＢｎとについて、左右の目（クロスで示される点）の中間点（黒塗りの点）との距離（それぞれＤＡｎ，ＤＢｎ）を取得する。次に、判断部４ａは、ＡＤｎとＢＤｎとの差をＤｎとして求める。判断部４ａは、正の値であるＤｎの数（ＰＰ）と、負の値であるＤｎの数（ＮＰ）とを計数する。そして、ＮＰからＰＰを減算した値を、ポイントとして取得する。ポイントが正の数である場合、判断部４ａは、画像Ａの顔の輪郭が画像Ｂの顔の輪郭よりも小さいと判断する。一方、ポイントが負の数である場合、判断部４ａは、画像Ａの顔の輪郭が画像Ｂの顔の輪郭よりも大きいと判断する。

〈表示部〉
表示部５ａは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶ディスプレイ等の表示装置を用いて構成される。表示部５ａは、判断部４ａによって判断されたポイントを表示する。図６は、表示部６ａによる表示例を示す図である。図６では、表示部５ａによる表示画面の左上にポイントが表示される。ユーザは、表示されたポイントを見ることにより、画像Ａと画像Ｂとのいずれの顔の輪郭がどれだけ小さいかを知ることができる。

また、表示部５ａは、抽出部３によって抽出された輪郭点を表示できる。このとき、表示部５ａは、画像Ａ及び／又は画像Ｂについて抽出された輪郭点を表示できる。画像Ａ及び画像Ｂについて抽出された輪郭点を同時に表示する場合、画像Ａにおける輪郭点と画像Ｂにおける輪郭点とは、異なる表示形態で表示される。具体的には、輪郭点を示す表示要素（点や円などの図形）の形状、色、模様などが異なるように表示される。図６では、画像Ａ及び画像Ｂについて抽出された輪郭点がそれぞれ斜線で塗りつぶされた円と白塗りの円として表示されている。また、表示部５ａは、画像Ａ又は画像Ｂを表示できる。図６では、画像Ａが表示されている。表示部５ａの表示内容については、ユーザによって設定可能に構成される。

〔〔動作例〕〕
次に、輪郭判断装置１ａの動作例について説明する。図７は、輪郭判断装置１ａの動作例を示すフローチャートである。以下、画像Ａと画像Ｂとについて輪郭の大きさの判断が実施される場合について説明する。

画像記憶部２に記憶される画像から、ユーザによって、比較する対象となる二つの画像が指定されると（Ｓ０１）、抽出部３は、指定された二つの画像を読み出し、この二つの画像について顔輪郭抽出処理を開始する（Ｓ０２）。なお、Ｓ０１における指定の入力は、不図示のユーザインタフェースを介して入力される。図８は、抽出部３による顔輪郭抽出処理の例を示すフローチャートである。

まず、検出部６は、読み出された画像から顔を検出する（Ｓ０５）。次に、検出部６は、検出された顔の領域内から左右の目を検出し、左右の目それぞれの中心点を取得する（Ｓ０６）。次に、検出部６は、検出された顔が正面顔であるか否か判断する。具体的には、まず検出部６は、目軸と画像の横軸との角度の大きさが閾値（ここでは１０度とする）以内であるか判断する。１０度より大きい場合（Ｓ０７−Ｎｏ）、検出部６は、検出された顔が正面顔でないと判断し、エラーを出力する（Ｓ１３）。この場合、表示部５は、検出された顔が正面顔でないためにエラーが発生したことを表示する。

一方、目軸と横軸との角度の大きさが１０度以内である場合（Ｓ０７−Ｙｅｓ）、検出部６は、左右の目の中間点（Ｐ）を取得する（Ｓ０８）。次に、検出部６は、検出された顔から口を検出し、検出された口の中心点を取得する（Ｓ０９）。検出部６は、顔中心線と目垂線との角度の大きさが閾値（ここでは１０度とする）以内であるか判断する。１０度より大きい場合（Ｓ１０−Ｎｏ）、検出部６は、検出された顔が正面顔でないと判断し、エラーを出力する。この場合も、表示部５は、検出された顔が正面顔でないためにエラーが発生したことを表示する。

一方、顔中心線と目垂線との角度の大きさが１０度以内である場合（Ｓ１０−Ｙｅｓ）、正規化部７は、検出部６によって検出された左右の目における目距離の大きさに基づいて、画像を正規化する（Ｓ１１）。そして、輪郭抽出部８は、正規化された画像から人の顔の輪郭を抽出する（Ｓ１２）。

図７を用いた説明に戻る。抽出部３が顔輪郭抽出処理を実行した後、判断部４ａは、顔輪郭抽出処理の結果に基づいて顔輪郭比較処理を実行する（Ｓ０３）。図９は、判断部４ａによる顔輪郭比較処理の例を示すフローチャートである。

判断部４ａは、画像Ａについて抽出された各輪郭点をＡｎ（ｎ＝１，２，・・１３）と、画像Ｂについて抽出された各輪郭点をＢｎ（ｎ＝１，２，・・１３）とそれぞれ定義する（Ｓ１４）。次に、判断部４ａは、中間点Ｐと各輪郭点Ａｎとの距離ＤＡｎを取得する（Ｓ１５）。同様に、判断部４ａは、中間点Ｐと各輪郭点Ｂｎとの距離ＤＢｎを取得する（Ｓ１６）。次に、判断部４ａは、対応する輪郭点について、ＤＡｎとＤＢｎとの差であるＤｎを取得する（Ｓ１７）。判断部４ａは、取得された各Ｄｎの符号に基づいてポイントを取得し（Ｓ１８）、画像Ａと画像Ｂとのいずれにおける顔の輪郭が顔の内側に位置する輪郭であるか判断する。そして、判断部４ａは、判断結果（ポイントの値を含む）を表示部５に対して出力する（Ｓ１９）。

図７を用いた説明に戻る。表示部５は、判断部４ａから判断結果を受領すると、この判断結果を表示する（Ｓ０４）。

〔〔作用／効果〕〕
ユーザは、輪郭判断装置１ａを用いることにより、画像Ａと画像Ｂとに撮像されている人の顔の輪郭について、客観的な評価（判断部４ａによる判断結果）を得ることができる。

ここで、画像Ａと画像Ｂの具体例を説明する。画像Ａをユーザ自身の顔画像とし、画像Ｂをユーザ以外の人物（例えばユーザのダイエットのライバル，ユーザが希望する顔の輪郭を有した人物など）の顔画像とすることができる。この場合、ユーザは、自身の顔の輪郭が、ユーザ以外の人物の顔の輪郭と比較して小さいか否か、言い換えれば痩せて見えるか否か、又はより顔の内側に位置する輪郭であるか否かについて、客観的な判断を得ることができる。同様に、ユーザは、表示されるポイントを知ることにより、ユーザ以外の人物の顔の輪郭と比較してどれだけ小さいか、言い換えればどれだけ痩せて見えるか、又は
どれだけより顔の内側に位置する輪郭であるかについて、客観的な判断を得ることができる。

また、画像Ａと画像Ｂとの具体例として、画像Ａをユーザの現在の顔画像とし、画像Ｂをユーザの過去の顔画像とすることができる。この場合、ユーザは、自身の現在の顔の輪郭が、ユーザの過去の顔の輪郭と比較して小さくなったか否かについて、客観的な判断を得ることができる。また、ユーザは、表示されるポイントを知ることにより、自身の現在の顔の輪郭がどれだけ小さくなったかについて、客観的な判断を得ることができる。この判断を元に、ユーザは、自身のダイエットの効果について客観的な判断を得ることができる。

また、輪郭判断装置１ａでは、正規化部７によって、画像Ａと画像Ｂとが正規化される。このため、異なる顔の形や大きさを持った顔同士（異なる人同士や同一人物であって時期が異なる顔同士など）であっても、その輪郭について客観的な判断を正確に得ることが可能となる。

また、表示部５ａにおいて、輪郭点Ａｎと輪郭点Ｂｎとは区別可能に表示される。このため、ユーザは、単にポイントを知るのみではなく、自身の輪郭の状態や変化を画像から知ることができる。従って、顔のどの部分がＡｎとＢｎとで異なるか（例えば、どの部分が痩せたのか、どの部分が他人に対して太っているのか等）を知ることができる。

輪郭判断装置１ａは、撮像装置を持つ情報処理装置（例：カメラ付き携帯電話機，デジタルスチル／ビデオカメラ，カメラ付きＰＤＡ，カメラ付き健康器具）に適用することができる。また、輪郭判断装置１ａは、撮像装置を持たない情報処理装置であっても、他の装置と無線／有線で通信することにより、又は他の記録媒体からデータを読み出すことにより画像を取得可能な装置（例：パーソナルコンピュータ，ワークステーション，携帯電話機，ＰＤＡ）であれば適用可能である。

〔〔変形例〕〕
判断部４ａは、全ての輪郭点についてＤｎの値を求め、その平均値を取得するように構成されても良い。平均値の値が正の値である場合、判断部４ａは画像Ａにおける顔の輪郭が画像Ｂにおける顔の輪郭に比べて大きいと判断する。一方、Ｄｎの値が負の値である場合、判断部４ａは画像Ａにおける顔の輪郭が画像Ｂにおける顔の輪郭に比べて小さいと判断する。このとき、判断部４ａは、平均値に−１を乗算した値をポイントとして取得する。

また、不図示のユーザインタフェースによって、ユーザが所望の輪郭点を入力可能に構成されても良い。この場合、抽出部３によって輪郭点の抽出が実施される画像は一つのみになる。判断部４ａは、抽出部３によって抽出された輪郭点と、ユーザによって入力された抽出点とについて判断を実施する。このように構成された場合、ユーザは、例えば自身が希望する輪郭点（ダイエットの後にこうありたいとユーザが希望する顔の輪郭）を入力できる。そして、ユーザは、自身が希望する輪郭点に対して、現在の自分の顔の輪郭がどれだけ近いかについて客観的な判断を得ることができる。

また、輪郭抽出部８によって抽出される輪郭点は１３点に限る必要はなく、いくつの輪郭点が抽出されても良い。判断部４ａは、輪郭抽出部８によって抽出される輪郭点の数に応じて処理を実行する。

また、輪郭判断装置１ａは、表示部５ａに代えて他の形態の出力装置を備えるように構成されても良い。このような出力装置の例として、判断部４ａによって取得されたポイン
トを音声によってユーザに伝える音声出力装置（例：スピーカ，ヘッドホン）や、プリンタ等の印刷装置などがある。

〔輪郭判断装置の第二実施形態〕
〔〔システム構成〕〕
次に、輪郭判断装置の第二実施形態である輪郭判断装置１ｂについて説明する。

図１０は、輪郭判断装置１ｂの機能ブロックを示す図である。輪郭判断装置１ｂは、抽出結果記憶部９及び指定部１０をさらに備える点で、及び判断部４ａに代えて判断部４ｂを備える点で、輪郭判断装置１ａと異なる。以下、輪郭判断装置１ｂについて、輪郭判断装置１ａと異なる点について説明する。

〈抽出結果記憶部〉
抽出結果記憶部９は、いわゆるＲＡＭやＲＯＭを用いて構成される。抽出結果記憶部９は、抽出部３における処理結果を、その画像又はその画像のＩＤと対応付けて記憶する。具体的には、抽出結果記憶部９は、各画像について、左右の目の中間点（Ｐ）と各輪郭点とを記憶する。このとき、抽出結果記憶部９は、正規化された画像をさらに記憶できる。

〈指定部〉
指定部１０は、マイク，ポインティングデバイス（マウス，トラックボール，タッチパネル等），キーボード等の入力装置を用いて構成される。指定部１０は、ユーザによって、抽出結果記憶部９に抽出結果が既に記憶されている顔画像を指定するために使用される。

〈判断部〉
判断部４ｂは、指定部１０によって指定された顔画像に関する抽出結果を抽出結果記憶部９から読み出し、読み出された抽出結果を用いて顔輪郭比較処理を実行する点で判断部４ａと異なる。

判断部４ｂは、一方の抽出結果については指定部１０によって指定された顔画像に関するものを使用し、他方の抽出結果については最新の抽出結果を使用するように構成されても良い。また、判断部４ｂは、一方及び他方の両抽出結果について、指定部１０によって指定された顔画像に関するものを使用するように構成されても良い。

また、判断部４ｂは、指定部１０によって指定された顔画像の抽出結果を指す識別子、又はこの抽出結果そのものを記憶するように構成されても良い。以下、抽出結果を指す識別子又は抽出結果そのものが判断部４ｂによって記憶されている画像を「指定記憶画像」と呼ぶ。この場合、判断部４ｂは、抽出部３によって新たな抽出結果が得られた時点で、又は指定部１０によって新たな顔画像が指定された時点で、この新たな抽出結果又は新たに指定された顔画像に関する抽出結果と、自身が記憶している抽出結果とについて輪郭比較処理を実行する。

判断部４ｂが実施する顔輪郭比較処理の内容そのものは、判断部４ａが実施する同処理と同じである。

〔〔動作例〕〕
図１１は、輪郭判断装置１ｂの動作例を示すフローチャートである。以下、図１１を用いて輪郭判断装置１ｂの動作例について説明する。以下の説明では、判断部４ｂが、一方の抽出結果については指定部１０によって指定された顔画像に関するものを使用し、他方の抽出結果については最新の抽出結果を使用するように構成された場合について説明する
。さらに、以下の説明では、判断部４ｂが、指定記憶画像に関する抽出結果のＩＤを記憶するように構成された場合について説明する。さらに、以下の説明では、判断部４ｂが、抽出部３によって新たな抽出結果が得られた時点で輪郭比較処理を実行するように構成された場合について説明する。以下の説明を参照することにより、当業者であれば、上記システム構成において説明した判断部４ｂの他の動作パターンについても容易に実施することが可能である。

抽出部３は、画像記憶部２に新たな画像が記憶されるまで待機する（Ｓ２０−Ｎｏ）。画像記憶部２に新たな画像が記憶されると（Ｓ２０−Ｙｅｓ）、抽出部３は顔輪郭抽出処理を実行する（Ｓ２１）。そして、抽出部３は、顔輪郭比較処理による抽出結果を抽出結果記憶部９に書き込む（Ｓ２２）。

次に、判断部４ｂは、指定記憶画像があるか否かについて判断する。指定記憶画像がない場合（Ｓ２３−Ｎｏ）、Ｓ２０の処理に戻る。一方、指定記憶画像がある場合（Ｓ２３−Ｙｅｓ）、判断部４ｂは、指定記憶画像の抽出結果及び最近記憶された抽出結果（即ち最近抽出部による輪郭比較処理によって得られた抽出結果）を抽出結果記憶部９から読み出す（Ｓ２４）。判断部４ｂは、読み出された抽出結果を用いて顔輪郭比較処理を実行する（Ｓ２５）。そして、表示部５ａは、判断部４ｂによる判断結果を表示する（Ｓ２６）。

〔〔作用／効果〕〕
輪郭判断装置１ｂでは、ユーザによって顔輪郭抽出処理や顔輪郭比較処理の実行が指示されなくとも、新たな画像が画像記憶部２に記憶された時点で、この画像に関する顔輪郭比較処理が実行され、抽出結果が抽出結果記憶部９に記憶される。このため、ユーザが顔輪郭比較処理の実行を望む際に、既に画像記憶部２に記憶されている画像については顔輪郭抽出処理を実行する必要が無い。従って、処理時間の短縮を図ることが可能となる。例えば、ユーザが指定部１０によって二つの画像を指定するような構成の場合、ユーザが指定部１０によって比較すべき画像の片方を指定するような構成の場合に有効である。

また、輪郭判断装置１ｂでは、ユーザが予め指定記憶画像を指定しておくことにより、新たな画像が画像記憶部２に記憶された時点（例：不図示の撮像装置によって撮像された画像が記憶された時点，不図示の外部記憶装置から画像が入力・記憶された時点）で即座に顔輪郭比較処理を実行させることができる（動作例の記載参照）。このため、ユーザは、新たな画像に対する比較対象になる画像をその都度指定する必要が無くなる。

また、輪郭判断装置１ｂでは、ユーザが予め指定記憶画像を指定しておくことにより、指定部１０によって新たに画像を指定した時点で即座に顔輪郭比較処理を実行させることができる。具体的には、輪郭判断装置１ｂの動作例のＳ２０の処理において、抽出部３は、新たな画像を記憶することを検知するのではなく、指定部１０によって画像が指定されたことを検知するように構成されれば良い。このように構成されることにより、ユーザは、指定した画像に対する比較対象になる画像をその都度指定する必要が無くなる。

〔〔変形例〕〕
抽出部３の正規化部７によって正規化された画像は、画像記憶部２に記憶されるように構成されても良い。この場合、抽出結果記憶部９は、画像記憶部２に記憶された正規化された画像の識別子（ＩＤやアドレスなど）を、抽出結果と対応付けて記憶する。

また、ユーザが指定部１０を用いて顔画像の指定を行う際に、指定可能な顔画像を画像記憶部２から読み出し、表示部５ａに表示するように構成されても良い。

また、輪郭判断装置１ａの変形例において記載したようにユーザが所望の輪郭点を入力可能に構成される場合、抽出結果記憶部９は、ユーザによって入力された輪郭点を記憶するように構成されても良い。このとき、目軸及び／又は左右の目の中間点は、ユーザによって入力されても良いし、既に記憶されている他の画像の値が適用されても良い。

〔輪郭判断装置の第三実施形態〕
〔〔システム構成〕〕
次に、輪郭判断装置の第三実施形態である輪郭判断装置１ｃについて説明する。

図１２は、輪郭判断装置１ｃの機能ブロックを示す図である。輪郭判断装置１ｃは、アドバイス部１１を備える点、及び表示部５ａに代えて表示部５ｂを備える点で、輪郭判断装置１ａと異なる。以下、輪郭判断装置１ｃについて、輪郭判断装置１ａと異なる点について説明する。

〈アドバイス部〉
アドバイス部１１は、情報処理装置を輪郭判断装置１ｃとして動作させるためのプログラムがＣＰＵによって実行されることにより実現される。アドバイス部１１は、専用のチップとして構成されても良い。

アドバイス部１１が行うアドバイスの例として、ダイエットに関するもの、化粧に関するもの、健康に関するもの、写真の取り方に関するものなどがある。アドバイス部１１は、抽出部３による抽出結果及び／又は判断部４による判断結果に基づいて、ダイエットや化粧や健康や写真の撮り方などに関するアドバイスを実施する。

以下に、このようなアドバイスの具体例を挙げる。例えば、ユーザが過去と現在との自身の顔画像を入力することにより判断結果を取得した際に、ユーザが希望したほどダイエットの効果が得られていないことが判明する場合がある。このような場合に、アドバイス部１１は、判断結果に基づいて、ユーザがどのように化粧をすることにより、ユーザの顔がより痩せて見えるようになるかアドバイスを行うことができる。逆に、ユーザが痩せすぎてしまった場合に、アドバイス部１１は、ユーザがより健康的にふっくらと見えるような化粧をアドバイスすることも可能である。また、例えば、ユーザによって様々な顔向きで撮影された画像が入力された場合、そのうちで最も輪郭の小さい顔画像が撮影されたときの写真の撮り方がベストな撮影方法であるとアドバイスすることが可能である。また、頬の部分が理想の輪郭よりも大きいと判断された場合、その部分を髪の毛などで覆うようにアドバイスすることが可能である。また、全体的に理想の輪郭よりも大きい場合には、フェイスラインに沿って茶色いシャドウをかけることで細く見えるようになることをアドバイスすることができる。

〈表示部〉
表示部５ｂは、表示部５ａが表示する表示内容に加えて、アドバイス部１１によって検索されたアドバイス内容をさらに表示する点で表示部５ａと異なる。

〔〔動作例〕〕
輪郭判断装置１ｃは、輪郭判断装置１ａの判断部４による顔輪郭比較処理（Ｓ０３）と、表示部５ａによる判断結果の表示（Ｓ０４）との間に、アドバイス部１１がアドバイス内容検索処理を実行する点で、輪郭判断装置１ａの動作例と異なる。

〔〔作用／効果〕〕
ユーザは、輪郭判断装置１ｃを用いることにより、画像Ａと画像Ｂとにおける顔輪郭抽出処理や顔輪郭比較処理の実行結果に基づいたアドバイスを受けることができる。例えば
、ユーザの現在と過去の顔画像を画像Ａ，Ｂとして入力・選択することにより、過去から現在までの顔の輪郭の変化に応じたアドバイス、特にダイエットに関するアドバイスや健康に関するアドバイスを受けることができる。

また、輪郭判断装置１ａの変形例において記載したようにユーザが所望の輪郭点を入力可能に構成される場合、以下のような効果が期待できる。即ち、ユーザの現在の顔画像と理想の輪郭点を入力・選択することにより、現在の現実の顔の輪郭と理想の輪郭との差に応じたアドバイス、特にそのような理想の輪郭に近づけるためにすべきダイエットや化粧についてアドバイスを受けることができる。

〔〔変形例〕〕
輪郭判断装置１ｃは、輪郭判断装置１ｂにおける抽出結果記憶部９をさらに含むように構成されても良い。

〔輪郭表示装置〕
〔〔システム構成〕〕
図１３は、輪郭表示装置１２の機能ブロックを示す図である。輪郭表示装置１２は、画像記憶部２，抽出部３，及び表示部５ｃを備える。なお、輪郭表示装置１２が備える画像記憶部２及び抽出部３は、輪郭判断装置１ａが備える画像記憶部２及び抽出部３と同じ構成となる。このため、画像記憶部２及び抽出部３についての説明は省略する。

〈表示部〉
表示部５ｃは、抽出部３によって抽出された輪郭点のみを表示する点で、表示部５ａと異なる。即ち、輪郭表示装置１２は判断部４やアドバイス部１１を備えないため、その表示部５ｃは判断部４による判断結果やユーザに対するアドバイス等を表示しない。ただし、表示部５ｃは、表示部５ａの説明にもあるように、画像Ａにおいて抽出された輪郭点Ａｎと、画像Ｂにおいて抽出された輪郭点Ｂｎとをユーザにとって区別可能に表示する。

〔〔動作例〕〕
図１４は、輪郭表示装置１２の動作例を示すフローチャートである。図１４を用いて、輪郭表示装置１２の動作例について説明する。

画像記憶部２に記憶される画像から、ユーザによって、比較する対象となる二つの画像が指定されると（Ｓ２７）、抽出部３は、指定された二つの画像を読み出し、この二つの画像について顔輪郭抽出処理を開始する（Ｓ２８）。Ｓ２８における抽出部３の具体的な処理は、輪郭判断装置１ａにおける抽出部３の処理と同じである。即ち、Ｓ２８における処理の内容は、図８に示される通りである。Ｓ２８における顔輪郭抽出処理の後、表示部５ｃは、その抽出結果を表示する（Ｓ２９）。

〔〔作用／効果〕〕
輪郭表示装置１２では、画像Ａと画像Ｂとについて、抽出部３による顔輪郭抽出処理の結果が表示部５ｃによって表示される。このとき、表示部５ｃは、画像Ａにおける人の顔の輪郭と画像Ｂにおける人の顔の輪郭とを、ユーザにとって比較可能に、異なる表示形態で表示する。このため、ユーザは画像Ａと画像Ｂとにおける顔の輪郭を客観的に確認することができ、どちらがどれだけ小さいか等を判断することができる。

また、輪郭表示装置１２は、判断部４に相当する機能部を備えない。このため、輪郭表示装置１２では、輪郭比較処理が実行されない。従って、処理完了までの時間が削減される。さらに、輪郭判断装置１ａ，１ｂ，１ｃに比べて設計に要する時間やコストを削減することが可能となる。

〔〔変形例〕〕
輪郭表示装置１２は、不図示のユーザインタフェースによって、ユーザが所望の輪郭点を入力可能に構成されても良い。この場合、抽出部３によって輪郭点の抽出が実施される画像は一つのみになる。このように構成された場合、ユーザは、例えば自身が希望する輪郭点（ダイエットの後にこうありたいとユーザが希望する顔の理想の輪郭）を入力できる。そして、ユーザは、自身が希望する輪郭点と、抽出部３によって実際の画像から抽出された輪郭点とを、表示画面上で比較することができる。例えば、抽出部３によって輪郭点の抽出が実施される画像として現在の自分の顔画像を選択・入力することにより、現在の自分の顔の輪郭が理想の輪郭に対してどれだけ近いかなどを客観的に判断することができる。

また、輪郭判断装置１ａと同様に、輪郭抽出部８によって抽出される輪郭点は１３点に限る必要はなく、いくつの輪郭点が抽出されても良い。

また、輪郭判断装置１ｃは、表示部５ｃに代えて他の形態の出力装置を備えるように構成されても良い。このような出力装置の例として、プリンタ等の印刷装置などがある。

また、輪郭表示装置１２は、輪郭判断装置１ｂのように、抽出結果記憶部９を備えるように構成されても良い。この場合、表示部５ｃは、表示すべき輪郭が抽出結果記憶部９に記憶されている場合は、抽出結果記憶部９から輪郭のデータを読み出し表示する。

輪郭判断装置の第一実施形態の機能ブロックを示す図である。 抽出部の機能ブロックを示す図である。 検出された顔が正面顔であるか否かの判断処理を説明するための図である。 輪郭抽出部の処理結果の例を示す図である。 判断部における処理の内容を示す図である。 表示部による表示例を示す図である。 輪郭判断装置の第一実施形態の動作例を示すフローチャートである。 抽出部による顔輪郭抽出処理の例を示すフローチャートである。 判断部による顔輪郭比較処理の例を示すフローチャートである。 輪郭判断装置の第二実施形態の機能ブロックを示す図である。 輪郭判断装置の第二実施形態の動作例を示すフローチャートである。 輪郭判断装置の第三実施形態の機能ブロックを示す図である。 輪郭表示装置の機能ブロックを示す図である。 輪郭表示装置の動作例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ａ，１ｂ，１ｃ 輪郭判断装置
２ 画像記憶部
３ 抽出部
４ 判断部
５ａ，５ｂ，５ｃ 表示部
６ 検出部
７ 正規化部
８ 輪郭抽出部
９ 抽出結果記憶部
１０ 指定部
１１ アドバイス部
１２ 輪郭表示装置

Claims (10)

1. 人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出する抽出手段と、
   第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを比較し、第一の顔画像と第二の顔画像との輪郭の大きさについて判断する判断手段と
   を含む輪郭判断装置。
2. 前記抽出手段は、人の顔の輪郭として、人の顔の輪郭上に位置する所定数の点を抽出し、
   前記判断手段は、前記第一の輪郭上の点と、この点に対応する前記第二の輪郭上の点とのいずれが顔の内側に位置するかを比較する
   請求項１に記載の輪郭判断装置。
3. 前記判断手段による判断結果に基づいて、ユーザに対するアドバイスを行うアドバイス手段をさらに含む請求項１又は２に記載の輪郭判断装置。
4. ユーザが希望する顔の輪郭を入力することを可能とする入力手段をさらに備え、
   前記判断手段は、前記入力された顔画像について抽出された輪郭と、前記入力手段によって入力された輪郭とについて判断を行う
   請求項１〜３のいずれかに記載の輪郭判定装置。
5. 前記抽出手段は、
   第一の顔画像及び第二の顔画像のそれぞれについて、第一の顔要素と第二の顔要素とを検出する検出手段と、
   前記第一の顔画像及び第二の顔画像それぞれにおける前記第一の顔要素と前記第二の顔要素の画像中の位置に基づいて、画像変換を行うことにより両画像における顔画像の条件を一致させる正規化手段と、
   前記正規化手段による画像変換後の第一の顔画像及び第二の顔画像から、人の顔の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と
   を含む、請求項１〜４のいずれかに記載の輪郭判断装置。
6. 人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出する抽出手段と、
   第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と、第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを、比較可能に表示する表示手段と
   を含む輪郭表示装置。
7. 人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出するステップと、
   第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを比較し、第一の顔画像と第二の顔画像との輪郭の大きさについて判断するステップと
   を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
8. 人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出するステップと、
   第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と、第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを、比較可能に表示するステップと
   を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
9. 情報処理装置が、人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出するステップと、
   情報処理装置が、第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と第二の顔画像について
   抽出された第二の輪郭とを比較し、第一の顔画像と第二の顔画像との輪郭の大きさについて判断するステップと
   を含む輪郭判断方法。
10. 情報処理装置が、人の顔が撮像された顔画像から、前記人の顔の輪郭を抽出するステップと、
    情報処理装置が、第一の顔画像について抽出された第一の輪郭と、第二の顔画像について抽出された第二の輪郭とを、比較可能に表示するステップと
    を含む輪郭表示方法。

Images