JP2006155545A - Image evaluation device and camera-equipped portable terminal - Google Patents

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JP2006155545A JP2004382223A JP2004382223A JP2006155545A JP 2006155545 A JP2006155545 A JP 2006155545A JP 2004382223 A JP2004382223 A JP 2004382223A JP 2004382223 A JP2004382223 A JP 2004382223A JP 2006155545 A JP2006155545 A JP 2006155545A
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博 木田
Yoko Kida
陽子 木田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a new and useful use embodiment of image data of a person. <P>SOLUTION: This image evaluation device has: a reception means receiving the image data of the person obtained by imaging the person from a user side terminal; an evaluation result generation means performing the image processing of the image data, and generating an evaluation result related to clothes of the person according to given evaluation algorithm; and a transmission means transmitting the evaluation result to the user side terminal. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、ユーザ側端末から送られてくる人の画像データを画像処理して、当該画像データに対して種々の評価結果を生成・出力する画像評価装置に関する。  The present invention relates to an image evaluation apparatus that performs image processing on human image data sent from a user-side terminal, and generates and outputs various evaluation results for the image data.

従来から、カメラ付き携帯端末で撮像した画像データを友達に送信したりする技術が広く知られている。一方で、写真撮影の分野において、撮像により得た画像データに基づいて服装の色を検知し、それに応じて背景色を変化させる技術が知られており(例えば特許文献1参照)、また、人物識別・認証の分野等において、特定人を認証するために、人の画像データから人の顔の特徴点や衣服の色などを抽出するための画像処理技術が知られている。
特開2001−5091号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for transmitting image data captured by a camera-equipped mobile terminal to a friend is widely known. On the other hand, in the field of photography, a technique for detecting the color of clothes based on image data obtained by imaging and changing the background color accordingly is known (for example, see Patent Document 1). In the field of identification / authentication and the like, an image processing technique for extracting a feature point of a person's face, a color of clothes, and the like from person's image data is known in order to authenticate a specific person.
JP 2001-5091 A

ところで、近年、携帯電話の急速な広まりにより携帯電話に関連するアプリケーションの開発やビジネスの展開が活発になっている。これに伴い、携帯電話には、GPS機能やカメラ機能などの高機能が搭載されるようになり、携帯電話の有用性が高まる一方である。特にカメラ付き携帯電話は大変な人気であり、これにより、人々が何か興味のあるものを撮像する機会が多くなっている。  By the way, in recent years, with the rapid spread of mobile phones, application development and business development related to mobile phones have become active. Accordingly, mobile phones are equipped with high functions such as a GPS function and a camera function, and the usefulness of mobile phones is increasing. In particular, camera-equipped mobile phones are so popular that people have more opportunities to image something of interest.

しかしながら、現在のところ、カメラ付き携帯電話で撮像した画像データは人々の間で交換されるのみであり、人々の間では情報交換的な利用態様でしか利用されていない。  However, at present, image data captured by a camera-equipped mobile phone is only exchanged between people, and is only used in an information exchange manner between people.

そこで、本発明は、かかる画像データの新規で且つ有用な利用態様を提供することを目的とし、その目的を実現することができる画像評価装置及びカメラ付き携帯端末の提供を目的とする。  Accordingly, an object of the present invention is to provide a novel and useful usage mode of such image data, and to provide an image evaluation apparatus and a camera-equipped mobile terminal capable of realizing the object.

上記課題を解決するため、本発明の一局面によれば、人を撮像して得られる人の画像データをユーザ側端末から受信する受信手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を前記ユーザ側端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置が提供される。
In order to solve the above problem, according to one aspect of the present invention, receiving means for receiving image data of a person obtained by imaging a person from a user-side terminal;
Image processing the image data, and according to a given evaluation algorithm, an evaluation result generating means for generating an evaluation result relating to the clothes of the person;
An image evaluation apparatus comprising: a transmission unit configured to transmit the evaluation result to the user side terminal.

また、本発明のその他の一局面によれば、カメラ付き携帯端末であって、
上記局面による画像評価装置に対して前記評価結果を得るために前記画像データを送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末が提供される。
According to another aspect of the present invention, a camera-equipped mobile terminal,
Transmitting means for transmitting the image data to obtain the evaluation result to the image evaluation apparatus according to the above aspect;
A portable terminal with a camera is provided, comprising: display means for displaying the evaluation result generated and transmitted by the image evaluation apparatus on a screen.

本発明によれば、人の画像データの新規で且つ有用な利用態様を提供することができるので、人の画像データを用いた新規で且つ有用なアプリケーションをユーザに提供することができる。(公序良俗違反につき、不掲載)  According to the present invention, it is possible to provide a new and useful usage mode of human image data, and thus it is possible to provide a user with a new and useful application using human image data. (Not published for violations of public order and morals)

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。  The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1は、本発明による画像評価システムの一実施例を示すシステム構成図である。画像評価システムは、画像評価装置10と、ユーザ側端末20とからなる。画像評価装置10とユーザ側端末20とは、適切な無線及び/又は有線通信網を介して双方向に通信可能に構成される。  FIG. 1 is a system configuration diagram showing an embodiment of an image evaluation system according to the present invention. The image evaluation system includes an image evaluation device 10 and a user-side terminal 20. The image evaluation apparatus 10 and the user side terminal 20 are configured to be capable of bidirectional communication via an appropriate wireless and / or wired communication network.

画像評価装置10は、画像処理・評価プロセッサを備える。画像処理・評価プロセッサは、CPUやROM等を含み、後述する各種画像処理を実行する。画像処理・評価プロセッサは、画像処理回路を構成するFPGA(Field Programmable Gate Array)を更に含んでよい。図1に示すように、センタ施設に設けられてよい。センタ施設は、所定の通信エリア毎(サービスエリア毎)に設けられてよく、この場合、各センタ施設は適切な無線及び/又は有線通信網を介して双方向に通信可能に構成されてよい。  The image evaluation apparatus 10 includes an image processing / evaluation processor. The image processing / evaluation processor includes a CPU, a ROM, and the like, and executes various image processing described later. The image processing / evaluation processor may further include an FPGA (Field Programmable Gate Array) constituting the image processing circuit. As shown in FIG. 1, it may be provided in a center facility. The center facility may be provided for each predetermined communication area (for each service area). In this case, each center facility may be configured to be capable of bidirectional communication via an appropriate wireless and / or wired communication network.

ユーザ側端末20は、典型的には、携帯電話やPDA(personal digital assistant)のような携帯型の端末であるが、パーソナルコンピューターのような据え置き型の端末であってもよい。  The user-side terminal 20 is typically a portable terminal such as a mobile phone or a PDA (Personal Digital Assistant), but may be a stationary terminal such as a personal computer.

ユーザ側端末20は、人を撮像して得られる人の電子画像データ(以下、「人画像データ」という)を、画像評価装置10に送信する機能を有する。例えばユーザ側端末20がカメラ付き携帯電話の場合、人画像データは、当該カメラ付き携帯電話が通常的に備えるデータ通信機能を用いて送信されてよい。また、ユーザ側端末20がパーソナルコンピューターの場合、人画像データは、メールの添付ファイルのような形式で送信されてもよい。  The user side terminal 20 has a function of transmitting electronic image data (hereinafter referred to as “human image data”) of a person obtained by imaging a person to the image evaluation apparatus 10. For example, when the user terminal 20 is a camera-equipped mobile phone, the human image data may be transmitted using a data communication function that is normally provided in the camera-equipped mobile phone. When the user terminal 20 is a personal computer, the human image data may be transmitted in a format such as an email attachment.

人画像データは、CCD(charge−coupled device)のような撮像素子を備えたカメラ(例えばデジタルカメラやカメラ付き携帯電話のカメラ)を用いて、人を撮像することにより生成される。例えばユーザ側端末20がカメラ付き携帯電話の場合、人画像データは、カメラ付き携帯電話で生成され、且つ、画像評価装置10に送信されることになる。ユーザ側端末20がパーソナルコンピューターの場合、人画像データは、デジタルカメラで生成され、次いで、デジタルカメラ内の記憶領域(例えばメモリカード)からパーソナルコンピューターに移動された後、パーソナルコンピューターを介して画像評価装置10に送信されることになる。  The human image data is generated by imaging a person using a camera (for example, a digital camera or a camera of a mobile phone with a camera) provided with an imaging device such as a CCD (charge-coupled device). For example, when the user terminal 20 is a mobile phone with a camera, the human image data is generated by the mobile phone with a camera and transmitted to the image evaluation apparatus 10. When the user-side terminal 20 is a personal computer, human image data is generated by a digital camera, then moved from a storage area (for example, a memory card) in the digital camera to the personal computer, and then image evaluation is performed via the personal computer. It will be transmitted to the device 10.

尚、以下、説明の都合上、ユーザ側端末20がカメラ付き携帯電話であるとして説明を続けるが、ユーザ側端末20がカメラ付き携帯電話以外の端末についても適用可能であることは当然である。  In the following description, for the convenience of explanation, the description will be continued assuming that the user-side terminal 20 is a camera-equipped mobile phone. However, the user-side terminal 20 is naturally applicable to terminals other than the camera-equipped mobile phone.

図2は、本発明による画像評価システムにより実現される処理の流れを示すフローチャートである。  FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing realized by the image evaluation system according to the present invention.

先ず、ステップ100として、ユーザは、ユーザ側端末20を用いて撮像して得た人画像データを、ユーザ側端末20上での各種画面操作(例えばグラフィカルユーザーインターフェース)に従って、各種指示情報(後述する実施例4の指定等)と共に、画像評価装置10に送信する。  First, as step 100, the user performs various instruction information (to be described later) on human image data obtained by imaging using the user terminal 20 according to various screen operations (for example, a graphical user interface) on the user terminal 20. The image is transmitted to the image evaluation apparatus 10 together with the designation in the fourth embodiment.

ユーザ側端末20から画像評価装置10に人画像データが送信されると、画像評価装置10は、先ず、人画像データの送信元を特定するなどの基本処理を実施し、次いで、ステップ110として、人画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、人画像データに含まれる人の服装に関する評価結果を生成する。この評価結果の生成方法については後に詳細する。  When human image data is transmitted from the user-side terminal 20 to the image evaluation device 10, the image evaluation device 10 first performs basic processing such as specifying a transmission source of human image data, and then, as Step 110, The human image data is subjected to image processing, and an evaluation result relating to the clothes of the person included in the human image data is generated according to a given evaluation algorithm. The method for generating the evaluation result will be described later in detail.

画像評価装置10は、ステップ120として、評価結果をユーザ側端末20に送信する。このようにしてユーザ側端末20に送信された評価結果は、例えばユーザ側端末20上での各種画面操作に従って、ユーザ側端末20の画面上に出力・表示される(ステップ130)。  The image evaluation apparatus 10 transmits an evaluation result to the user side terminal 20 as step 120. The evaluation result transmitted to the user side terminal 20 in this way is output and displayed on the screen of the user side terminal 20 according to various screen operations on the user side terminal 20, for example (step 130).

図3は、ユーザ側端末20の画面上に表示された評価結果の一例を示すイメージ図である。評価結果は、人の服装(衣服のみならず、靴、カバンなどの所持品を含む)に関するあらゆる観点からの評価結果を含んでよい。評価結果は、典型的には、服装に応じたその人のファッションセンスに関する評価結果、及び/又は、服装に応じたその人の運勢に関する評価結果を含む。図3に示す例では、ファッションセンスに関する評価結果及び運勢に関する評価結果が、10段階(星5つが満点)で生成・表示されている。ファッションセンスは、総合評価、オリジナリティ(個性の豊かさ、奇抜さ)、季節感、色使い、流行性など各種項目毎に評価されて良く、この場合、図3に示すように項目毎に評価が生成・表示されよい。また、評価結果としては、点数等の数量的な評価の他、後述の如く、服装に応じた推奨雑誌(例えば、後述する実施例6のように、各社特色のあるファッション雑誌の中からその人の服装に合ったファッション雑誌名)を生成・出力してもよく、良い点や悪い点を指摘したりするアドバイス的なコメントを生成・出力してもよい。尚、総合評価は、各項目の評価を適切に重み付けすることで決定されてよい。  FIG. 3 is an image diagram showing an example of the evaluation result displayed on the screen of the user terminal 20. The evaluation results may include evaluation results from all points of view related to human clothes (including not only clothes but also belongings such as shoes and bags). The evaluation result typically includes an evaluation result related to the person's fashion sense according to the clothes and / or an evaluation result related to the person's fortune according to the clothes. In the example shown in FIG. 3, the evaluation result related to fashion sense and the evaluation result related to fortune are generated and displayed in 10 stages (5 stars are full). Fashion sense may be evaluated for various items such as comprehensive evaluation, originality (richness of individuality, unusualness), seasonal feeling, color usage, fashion, etc. In this case, evaluation is performed for each item as shown in FIG. It may be generated and displayed. In addition to quantitative evaluation such as scores, the evaluation results include recommended magazines according to clothes as described later (for example, the person from the fashion magazines with characteristics of each company as in Example 6 described later). Fashion magazine names that match your outfit) may be generated and output, or advice-like comments pointing out good or bad points may be generated and output. The comprehensive evaluation may be determined by appropriately weighting the evaluation of each item.

このように本実施形態によれば、ユーザは、ユーザ側端末20から人画像データを画像評価装置10に送信することで、当該人画像データ内に含まれる人の服装に関する評価結果を得ることができる。例えば、ユーザはお出かけ前、その日着ていく服装で写した人画像データを、画像評価装置10に送信すれば、当該服装に関する評価結果を得ることができる。このように、ユーザは、本実施形態による評価システムを用いて、その日着ていく洋服選びを遊び感覚で楽しむこともでき、また、服装の応じた今日の運勢の占いを遊び感覚で楽しむこともできる。  As described above, according to the present embodiment, the user can obtain the evaluation result regarding the clothes of the person included in the human image data by transmitting the human image data from the user-side terminal 20 to the image evaluation apparatus 10. it can. For example, if the user transmits to the image evaluation device 10 human image data taken in the clothes he / she wears on that day before going out, the user can obtain an evaluation result regarding the clothes. As described above, the user can enjoy the selection of clothes to be worn on the day with a sense of play by using the evaluation system according to the present embodiment, and can also enjoy the fortune-telling of today's fortune according to the clothes with a sense of play. it can.

尚、本実施形態は、上述の如く服装に関する評価結果を画像処理により自動生成するものであるため、例えばファッションの専門家が実際に目で見て評価するもの比べて、評価結果の細やかさや信頼性に劣ることは否めないが、評価アルゴリズムを含む実行プログラムを構築するだけで、後はその実行プログラムに従って大量の人画像データを画一的に画像処理して、安価で且つ短時間に評価結果をユーザに提供することができる。このようなシステムは、上述の如く遊び感覚で楽しむものとして十分に有用性を見出せる。但し、コスト等の観点で可能であれば、高いパフォーマンスの画像処理・評価プロセッサを構成したり、後述するような評価基準となる評価モデルを構築するなどして、画像処理方法や評価アルゴリズムを洗練させることで、評価結果の信頼性や有用性を高めていくことも可能であり、従って、本発明は、よりきめ細かい評価結果を画像処理により生成する評価システムを除外するものではない。  In the present embodiment, as described above, evaluation results relating to clothes are automatically generated by image processing. Therefore, for example, the evaluation results are more detailed and more reliable than those actually evaluated by a fashion expert. Although it cannot be denied that it is inferior in performance, it is only necessary to construct an execution program including an evaluation algorithm, and after that a large amount of human image data is uniformly processed according to the execution program, and the evaluation result is inexpensive and in a short time Can be provided to the user. Such a system can be sufficiently useful as an enjoyment as described above. However, if possible in terms of cost, etc., refine the image processing method and evaluation algorithm by configuring a high-performance image processing / evaluation processor or constructing an evaluation model as an evaluation standard as described later. Therefore, it is possible to improve the reliability and usefulness of the evaluation result. Therefore, the present invention does not exclude an evaluation system that generates a finer evaluation result by image processing.

以下、上述のような評価結果その他各種評価結果の生成方法について、具体的な実施例を説明していく。尚、図4は、各実施例で用いられてよい画像評価装置10の主要構成を示す機能ブロック図である。  Hereinafter, specific examples of the method for generating the above-described evaluation results and other various evaluation results will be described. FIG. 4 is a functional block diagram showing the main configuration of the image evaluation apparatus 10 that may be used in each embodiment.

実施例1は最も簡易的な実施例であり、画像評価装置10は、人画像データを画像処理することにより、人画像データに含まれる人の衣服の色情報を取得(抽出)し、当該衣服の色情報に基づいて、各種評価結果を生成する。例えば、画像処理・評価プロセッサは、人画像データに含まれる肌色の認識結果やエッジ認識結果から人の顔部や胴部の領域を特定しつつ、人の衣服の領域を特定し、当該衣服の領域に含まれる色成分を、衣服の色情報(色特性)として抽出する。画像処理・評価プロセッサは、所与の評価アルゴリズムに従って、抽出した衣服の色情報(色特性)に応じた評価結果を決定する。所与の評価アルゴリズムは、色情報に応じた各種評価結果を定義したテンプレート(マップ)形式で用意されてよく、画像処理・評価プロセッサのアクセス可能なメモリ(好ましくはハードディスクのような書き換え可能なメモリ)に格納されてよい。  Embodiment 1 is the simplest embodiment, and the image evaluation apparatus 10 acquires (extracts) color information of a person's clothes included in the person image data by performing image processing on the person image data, and the clothes Various evaluation results are generated based on the color information. For example, the image processing / evaluation processor specifies the region of the person's clothing from the recognition result of the skin color or the edge recognition result included in the human image data, identifies the region of the person's clothing, Color components included in the area are extracted as color information (color characteristics) of clothes. The image processing / evaluation processor determines an evaluation result according to the color information (color characteristics) of the extracted clothes according to a given evaluation algorithm. A given evaluation algorithm may be prepared in a template (map) format that defines various evaluation results according to color information, and is accessible to an image processing / evaluation processor (preferably a rewritable memory such as a hard disk). ).

このテンプレートには、衣服に含まれる主要色に対する評価結果(例えばオリジナリティや、季節感の評価結果)が定義されてよい。また、テンプレートには、上下の衣服の色、重ね着の場合はそれらの衣服の色、及び/又は、靴、帽子の色の組み合わせ方に応じた評価結果(例えば色の相性に基づく色合わせに関する評価結果)が定義されてよい(例えば、相性の良い色の組み合わせ方には高い評価結果が付与される)。同様に、テンプレートには、複数色の衣服に対して、色の組み合わせ方(例えば1番目と2番目の主要色の組み合わせ方)に応じた評価結果が定義されてよい。また、テンプレートには、カバンなどの所持品が認識された場合に備えて、所持品の色と組み合わせ方に応じた評価結果が定義されていてよい。尚、このテンプレートの内容は、書き換え可能なメモリに記憶され、適宜修正や改善のための書き換えがなされてよい。  In this template, evaluation results (for example, evaluation results of originality and seasonal feeling) for main colors included in clothes may be defined. In addition, the template includes an evaluation result (for example, color matching based on color compatibility) according to the color of upper and lower clothes, the color of those clothes in the case of layering, and / or the combination of shoes and hat colors. (Evaluation result) may be defined (for example, a high evaluation result is given to a combination of colors having good compatibility). Similarly, the template may define an evaluation result corresponding to a color combination method (for example, a combination method of the first and second main colors) for a plurality of colors of clothes. The template may define an evaluation result corresponding to the color of the personal belongings and how to combine them in case the personal belongings such as a bag are recognized. The contents of this template are stored in a rewritable memory, and may be appropriately rewritten for correction or improvement.

また、テンプレートには、同様に、衣服の色情報(色特性)に応じてランダム的に(例えば乱数表を用いて)決定される運勢(占い)に関する評価結果が定義されてよい。この決定態様は、その日の曜日や日付等に応じて適宜変更されてよい。また、予め各ユーザの個人情報(例えば、生年月日、名前、性別、血液型等)をユーザ情報データベース内に格納しておき、当該ユーザの基礎情報に応じて、評価結果が補正(可変)されてよい。尚、この基礎情報は、例えばサービス契約時などにユーザ側から自主的に提供されるものであり、ユーザの電話番号(又はID、メールアドレス、IPアドレス)に対応付けて記憶・取出しされる。  Similarly, the template may define an evaluation result related to a fortune (fortune-telling) determined randomly (for example, using a random number table) according to clothing color information (color characteristics). This determination mode may be appropriately changed according to the day of the week, the date, or the like. In addition, personal information (for example, date of birth, name, sex, blood type, etc.) of each user is stored in the user information database in advance, and the evaluation result is corrected (variable) according to the basic information of the user. May be. The basic information is voluntarily provided from the user side at the time of service contract, for example, and is stored and retrieved in association with the user's telephone number (or ID, mail address, IP address).

実施例2は実施例1をベースとした実施例であり、画像評価装置10は、人画像データを画像処理することにより、人画像データに含まれる人の衣服の色情報と共に、衣服の模様情報、形状情報、テクスチャー情報や空間周波数特性を取得し、当該これらの各種情報(全て若しくはそれの適切な任意の組み合わせ)に基づいて、各種評価結果を生成する。また、靴、帽子や、カバンなどの所持品についての同様の各種情報が取得されてよく、上述の各種情報と適切に組み合わせて、各種評価に利用されても良い。  The second embodiment is an embodiment based on the first embodiment, and the image evaluation apparatus 10 performs image processing on the human image data, so that the pattern information on the clothes is included together with the color information on the clothes included in the human image data. Then, shape information, texture information, and spatial frequency characteristics are acquired, and various evaluation results are generated based on the various information (all or any appropriate combination thereof). Moreover, various similar information about personal belongings such as shoes, hats and bags may be acquired, and may be used for various evaluations by appropriately combining with the above-described various information.

衣服の模様情報は、例えば水玉模様、ヒョウ柄、唐草模様のような模様の種類に関する情報や、模様の色や大きさ、配置態様等の情報を含んでよい。衣服の形状情報は、例えばコート、セーター、シャツ、スカート、パンツ等のような種類に関する情報や、更に詳細な情報として、例えばコートの形(例えば、トレンチコート、ダッフルコートのような種類や、長さ、襟形状、腰部の絞りの有無等)、スカートの形(例えば、タイトスカート、フレアスカート、プリーツスカートのような種類や、長さ等)やパンツの形(例えば、長、スリム型等)、シャツの形(例えば、長袖、半袖、Tシャツ、Yシャツ等)を含んでよい。テクスチャー情報は、素材感、風合いに関する情報であり、例えばウール系の素材、ジーンズ系の素材、皮、スエードやベルベット系の素材等の情報を含んでよい。  The pattern information on clothes may include information on the types of patterns such as a polka dot pattern, a leopard pattern, and an arabesque pattern, and information on the color and size of the pattern, the arrangement mode, and the like. For example, the shape information of clothes includes information on types such as coats, sweaters, shirts, skirts, pants, etc., and more detailed information such as types of coats (for example, types such as trench coats and duffel coats, long Collar shape, waist restriction, etc.), skirt shape (for example, type such as tight skirt, flare skirt, pleated skirt, length, etc.) and pants shape (for example, long, slim type, etc.) , Shirt shapes (eg, long sleeves, short sleeves, T-shirts, Y-shirts, etc.). The texture information is information related to the texture and texture, and may include, for example, information on wool-based materials, jeans-based materials, leather, suede and velvet-based materials.

これらの各種情報と評価結果との対応関係は、実施例1と同様、テンプレート(マップ)形式で定義されてよく、画像処理・評価プロセッサのアクセス可能なメモリに格納されてよい。例えば、テンプレートには、上下の衣服の形状の組み合わせ方、重ね着の仕方、及び/又は、所持品との組み合わせ方に応じた評価結果が定義されてよく、上下の衣服の形状の組み合わせや重ね着の仕方等が、上述の色の組み合わせ方と共に複合的に評価されるようにして良い。同様に、テンプレートには、衣服の模様の点在の仕方や模様自体の形状や色、周辺の色との関係等に応じた評価結果が定義されてよく、衣服の模様が、上述の色情報等と共に複合的に評価されるようにして良い。  The correspondence relationship between these various types of information and the evaluation results may be defined in a template (map) format as in the first embodiment, and may be stored in an accessible memory of the image processing / evaluation processor. For example, the template may define evaluation results according to how the upper and lower garment shapes are combined, how to wear them together, and / or how they are combined with belongings. The manner of wearing and the like may be evaluated in combination with the above-described color combination. Similarly, the template may define evaluation results according to the manner in which the pattern of the clothes is scattered, the shape and color of the pattern itself, the relationship with the surrounding colors, and the like. Etc. may be evaluated in combination with the above.

本実施例によれば、評価アルゴリズムの複雑化に伴い計算負荷が増すものの、実施例1よりもきめ細やかな評価結果を生成することができる。  According to the present embodiment, although the calculation load increases with the complexity of the evaluation algorithm, a finer evaluation result than that of the first embodiment can be generated.

尚、実施例2において、実施例1と同様、実際の評価結果をサンプリングして適正な評価結果が生成されているかをチェックすることで、評価アルゴリズム(テンプレート)が適宜修正・改善されてよい。  In the second embodiment, as in the first embodiment, the evaluation algorithm (template) may be appropriately modified and improved by sampling the actual evaluation result and checking whether an appropriate evaluation result is generated.

実施例3は、実施例1、2との組み合わせが可能であり、又は、単独でも成立可能な実施例である。実施例3では、画像評価装置10は、評価モデルを用いて、各種評価結果を生成する。評価モデルは、ファッション雑誌などの掲載されるファッション情報に基づいて生成されてよい。例えば、雑誌などの掲載されるファッションモデルの写真をスキャナ等で読み込んで、評価基準となる各種情報(色情報、模様情報、形状情報等)を生成・取得して評価モデルを構築する。この場合、画像評価装置10は、上述の如く人画像データの画像処理により得られる各種情報と、評価モデルとの対比結果に基づいて、各種評価結果を生成する。例えば、画像評価装置10は、画像処理により得られる各種情報と、評価モデルとの相関度(類似度)を演算し、相関度に応じた評価結果(例えば、流行性に関する評価結果)を生成する。  The third embodiment can be combined with the first and second embodiments, or can be established alone. In the third embodiment, the image evaluation apparatus 10 generates various evaluation results using an evaluation model. The evaluation model may be generated based on fashion information published by a fashion magazine or the like. For example, a photograph of a fashion model published in a magazine or the like is read by a scanner or the like, and various types of information (color information, pattern information, shape information, etc.) serving as evaluation criteria are generated and acquired to construct an evaluation model. In this case, the image evaluation apparatus 10 generates various evaluation results based on the comparison result between the various types of information obtained by the image processing of the human image data as described above and the evaluation model. For example, the image evaluation apparatus 10 calculates the degree of correlation (similarity) between various types of information obtained by image processing and the evaluation model, and generates an evaluation result (for example, an evaluation result related to fashion) according to the degree of correlation. .

本実施例において、評価モデルは、短い周期で修正・変更されるのが好ましい。例えばある特定のファッション雑誌に基づいて評価モデルが生成される場合(その出版会社の許可・監修の下)、当該ファッション雑誌が編集・出版される周期に合わせて評価モデルが再生成される。或いは、より大まかな周期毎に(例えば季節毎や年毎に)評価モデルを変更することとしてもよい。また、評価モデルは、実際の評価結果を適宜サンプリングして適正な評価がなされているかをチェックすることで、修正されてよい。  In the present embodiment, the evaluation model is preferably corrected / changed in a short cycle. For example, when an evaluation model is generated based on a specific fashion magazine (under the permission and supervision of the publisher), the evaluation model is regenerated in accordance with the cycle in which the fashion magazine is edited and published. Or it is good also as changing an evaluation model for every rough period (for example, every season or every year). In addition, the evaluation model may be modified by appropriately sampling the actual evaluation result and checking whether proper evaluation is performed.

また、本実施例において、評価モデルは、著名なファッション評論家やアナリスト、ファッションデザイナー、ファッションモデル、特定の歌手や女優、俳優の評価・監修の下、生成されてもよい。例えば、あるファッション評論家が実際に評価したサンプリングデータに基づいて、評価モデルが生成される。この場合も同様、適宜、評価モデルを用いた実際の評価結果をサンプリングして監修者にチェックしてもらう等により、評価モデルが監修者の評価感覚(ファッションセンス)に適応化されるものであってよい。  In this embodiment, the evaluation model may be generated under the evaluation and supervision of a famous fashion critic, analyst, fashion designer, fashion model, specific singer, actress, or actor. For example, an evaluation model is generated based on sampling data actually evaluated by a fashion critic. In this case as well, the evaluation model is adapted to the supervisor's sense of evaluation (fashion sense) by sampling the actual evaluation results using the evaluation model and checking with the supervisor as appropriate. It's okay.

また、本実施例において、同様の方法で年代別や世代別に応じた評価モデルを生成してもよい。この場合、画像評価装置10は、上述のような評価モデルとの相関度を、評価モデル毎に演算し、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成してもよい。例えば、年代別に構築された各年代別評価モデルとの適合性を判断した結果、90年代のファッションデータに基づいて構築された90年代評価モデルに最も適合する場合、その旨の評価結果を生成する(例えば、流行性に関する評価結果として、“90年代風のファッション”なるコメントを生成・出力する)。  In this embodiment, an evaluation model corresponding to each age or generation may be generated by the same method. In this case, the image evaluation apparatus 10 may calculate the degree of correlation with the evaluation model as described above for each evaluation model, and generate an evaluation result corresponding to the evaluation model showing the highest correlation. For example, as a result of judging the suitability with each age-based evaluation model constructed by age group, when the 90-year evaluation model constructed based on the fashion data of the 90s is most suitable, an evaluation result to that effect is generated. (For example, a comment “90s-style fashion” is generated and output as an evaluation result on fashionability).

実施例4は実施例1〜3の組み合わせに適用できる実施例であり、複数の異なる評価アルゴリズムが用意される。実施例4では、画像評価装置10は、ユーザ側端末20からの指定された評価アルゴリズムにより、各種評価結果を生成する。例えば、実施例3のような評価モデルがファッション雑誌やファッション評論家、ファッションモデル等毎に複数用意されてよく、及び/又は、同様の要領で各種カテゴリーに応じた評価モデル(例えば、パーティドレス評価用の評価モデルや、普段着用の評価モデル等)が複数用意されてよい。この場合、ユーザは、例えば図5に示すように、ユーザ側端末20上で通常的な画面上の操作指示に従って、評価アルゴリズムを指定することができる。  The fourth embodiment is an embodiment applicable to the combination of the first to third embodiments, and a plurality of different evaluation algorithms are prepared. In the fourth embodiment, the image evaluation apparatus 10 generates various evaluation results using the specified evaluation algorithm from the user terminal 20. For example, a plurality of evaluation models as in the third embodiment may be prepared for each fashion magazine, fashion critic, fashion model, and / or the like, and / or evaluation models according to various categories (for example, party dress evaluation). A plurality of evaluation models for daily use, evaluation models for everyday wear, etc.) may be prepared. In this case, for example, as shown in FIG. 5, the user can designate an evaluation algorithm according to a normal operation instruction on the screen on the user-side terminal 20.

このように本実施例によれば、ユーザは、種々の評価アルゴリズムの中から好みの評価アルゴリズムや自分に合った評価アルゴリズムを選んだり、他の評価結果と比べてみたりすることができ、楽しさが一段と増す。例えば、辛口評価を求めるユーザは、辛口評価で有名なファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価アルゴリズムを選択することができる。この場合、画像評価装置10は、当該ユーザの指定に応じて、当該辛口ファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価モデルを用いて、各種評価結果を生成する。この際、辛口度合いは、相関度(類似度)を評価する際の重み付け係数を変更することにより反映されてよく、或いは、評価モデル自体に反映されていてもよい。  Thus, according to the present embodiment, the user can select a favorite evaluation algorithm or an evaluation algorithm that suits him / herself from various evaluation algorithms, and can compare it with other evaluation results. Will increase further. For example, a user who requests dry evaluation can select an evaluation algorithm generated under the evaluation and supervision of a fashion critic famous for dry evaluation. In this case, the image evaluation apparatus 10 generates various evaluation results using an evaluation model generated under the evaluation and supervision of the dry fashion critic according to the designation of the user. At this time, the dry degree may be reflected by changing a weighting coefficient when evaluating the degree of correlation (similarity), or may be reflected in the evaluation model itself.

また、本実施例によれば、例えば、あるファッションモデルの憧れるユーザは、当該ファッションモデルの監修した評価アルゴリズム(又は、当該ファッションモデルのファッションデータに基づいて生成した評価アルゴリズム)を選択することで、当該ファッションモデルのファッションセンス(感性)を習得する楽しさを感じることができる。  Further, according to the present embodiment, for example, a user longing for a certain fashion model selects an evaluation algorithm supervised by the fashion model (or an evaluation algorithm generated based on the fashion data of the fashion model), You can feel the joy of learning the fashion sense (sensitivity) of the fashion model.

尚、本実施例において、年代別や世代別に応じた評価モデルが用意されている場合には、同様に、ユーザにより指定可能とされてよく、これにより、幅広い年齢層からの支持を受けることができる。尚、上述の如くユーザ情報データベース内にユーザの年齢情報が格納されている場合には、画像評価装置10は、ユーザからの年代別評価モデルの指定の有無に関わらず、当該ユーザの年代に応じた評価モデルによる評価結果を生成してもよく、或いは、ユーザの年代に応じた評価モデルによる評価を最終的な評価結果に反映してもよい。  In the present embodiment, when an evaluation model corresponding to each age group or generation is prepared, it may be specified by the user in the same manner, thereby receiving support from a wide range of age groups. it can. In addition, when the user's age information is stored in the user information database as described above, the image evaluation apparatus 10 responds to the user's age regardless of whether the user has specified an age-specific evaluation model. The evaluation result based on the evaluation model may be generated, or the evaluation based on the evaluation model corresponding to the user's age may be reflected in the final evaluation result.

実施例5は実施例1〜4の組み合わせに適用できる実施例であり、特に実施例3,4に組み合わせるのが好適な実施例である。実施例5では、画像評価装置10は、一の人画像データに対する評価結果と、他の人画像データに対する過去の評価結果との比較による評価ランキングを生成する。例えば、実施例4との組み合わせにおいて、先の例で、ユーザが辛口評価を求めた場合、画像評価装置10は、辛口ファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価モデルを用いて、各種評価結果を決定すると共に、当該評価結果が過去の評価結果の中で何番目に良いものかを、評価結果の一部として生成する。この際、例えばユーザの希望(ユーザ側端末20からの指示)に応じて、他人を含む過去の全ての評価結果を含めた中での評価ランキングが導出されてもよく、若しくは、他人を含まない自分の過去の評価結果内での評価ランキングが導出されてもよい。また、“他の評価結果”のその他の利用形態としては、自分の過去の評価結果の平均点や、他人を含む過去の全ての評価結果を含めた中での偏差値などを生成することが考えられる。尚、これらの目的のため、過去の評価結果等はデータベースに格納されていてよい。  The fifth embodiment is an embodiment applicable to the combination of the first to fourth embodiments. In particular, the fifth embodiment is preferably combined with the third and fourth embodiments. In the fifth embodiment, the image evaluation apparatus 10 generates an evaluation ranking based on a comparison between an evaluation result for one human image data and a past evaluation result for another human image data. For example, in the combination with Example 4, in the previous example, when the user requests a dry evaluation, the image evaluation apparatus 10 uses an evaluation model generated under the evaluation and supervision of a dry fashion critic, While determining various evaluation results, it generates as a part of the evaluation results what is the best evaluation result among the past evaluation results. At this time, for example, according to the user's desire (instruction from the user-side terminal 20), the evaluation ranking including all the past evaluation results including others may be derived or does not include others. An evaluation ranking within the past evaluation result of the user may be derived. In addition, as other usage forms of “other evaluation results”, an average score of one's past evaluation results or a deviation value including all past evaluation results including others may be generated. Conceivable. For these purposes, past evaluation results and the like may be stored in a database.

このように本実施例によれば、ユーザは、単に今回撮像した人画像データに対する絶対的な評価結果を得るだけでなく、他人や自分の過去の評価結果との対比による相対的な評価結果を得ることができるので、楽しさが倍増する。  As described above, according to the present embodiment, the user not only obtains an absolute evaluation result for the human image data captured this time, but also obtains a relative evaluation result based on comparison with other people and his / her past evaluation results. Doubles the fun because you can get it.

実施例6は実施例4に適用できる実施例であり、実施例6では、複数のファッション雑誌に基づいてそれぞれの評価モデルが生成される。画像評価装置10は、上述のような評価モデルとの相関度を、評価モデル毎に演算し、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成する。例えば、会社Aの出版するファッション雑誌(雑誌名“XXX”)に基づいて構築された評価モデルに最も適合する場合、その旨の評価結果を生成する。例えば、評価結果として、“ファッション雑誌XXX風のファッション”なるコメントが生成・出力されてよい。  Example 6 is an example applicable to Example 4. In Example 6, each evaluation model is generated based on a plurality of fashion magazines. The image evaluation apparatus 10 calculates the degree of correlation with the evaluation model as described above for each evaluation model, and generates an evaluation result corresponding to the evaluation model showing the highest correlation. For example, when the evaluation model is most suitable for an evaluation model constructed based on a fashion magazine published by company A (magazine name “XXX”), an evaluation result to that effect is generated. For example, as an evaluation result, a comment “fashion of fashion magazine XXX style” may be generated and output.

同様に、特色のある地域毎の評価モデルが生成されてもよい。例えば、六本木周辺にお住まいの方々のファッションや芦屋周辺にお住まいの方々のファッションをデータとしてそれぞれの評価モデルが生成されてよい。同様に、画像評価装置10は、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成し、例えば、六本木ヒルズ周辺のファッションデータに基づく評価モデルに最も適合した場合、“ロコヒルファッション”なるコメント(判定結果)が生成・出力されてよい。  Similarly, an evaluation model may be generated for each region having a characteristic color. For example, each evaluation model may be generated by using the fashion of people living around Roppongi and the fashion of people living around Ashiya as data. Similarly, the image evaluation apparatus 10 generates an evaluation result corresponding to the evaluation model showing the highest correlation. For example, when the image evaluation apparatus 10 is most suitable for an evaluation model based on fashion data around Roppongi Hills, “Roco Hill Fashion” is obtained. A comment (judgment result) may be generated and output.

本実施例によれば、ユーザは、変化に富んだ評価結果を楽しむことができるし、自己のファッションセンスに合うファッション雑誌を見つけるきっかけとすることもできる。  According to the present embodiment, the user can enjoy a variety of evaluation results, and can be a chance to find a fashion magazine that matches his fashion sense.

実施例7は、実施例1〜6から得られる人画像データの処分方法に関するものである。即ち、実施例7では、画像評価装置10は、ユーザ側端末から受信する人画像データに基づいて、服装の関する情報のデータベース(以下、「服装データベース」という)を構築する。服装データベースは、上述の如く抽出した各種情報に基づいて構築され、当然ながら、人画像データ自体(生データ)は、提供者(ユーザ)の許可・承諾のない限り廃棄処分される。  The seventh embodiment relates to a method for disposing human image data obtained from the first to sixth embodiments. That is, in the seventh embodiment, the image evaluation apparatus 10 constructs a database of information about clothes (hereinafter referred to as “clothes database”) based on the human image data received from the user terminal. The clothes database is constructed based on the various information extracted as described above. Naturally, the human image data itself (raw data) is discarded unless the provider (user) permits or approves it.

服装データベースには、取得の年月、季節、提供者の性別、世代などに区分けして上述の各種情報が格納されてよい。これにより、服装に関する研究(ファッションデザイン、服装の文化などの研究)に役立つ大量のデータを収集・取得することができる。また、かかる服装データベース内のデータは、画像評価装置10(画像処理・評価プロセッサ)による上述の評価結果の生成に利用することもできる。例えば、服装データベース内のデータとの相関度(類似度)に応じて、オリジナリティの評価が生成されてもよい。  The clothes database may store the various types of information described above according to the date of acquisition, season, sex of the provider, generation, and the like. As a result, it is possible to collect and acquire a large amount of data useful for research on clothing (research on fashion design, clothing culture, etc.). Further, the data in the clothing database can be used for generating the above-described evaluation result by the image evaluation apparatus 10 (image processing / evaluation processor). For example, the evaluation of originality may be generated according to the degree of correlation (similarity) with the data in the clothes database.

また、例えば実施例4で用いられた場合、服装データベースには、上述の各種情報が、評価に用いた評価モデル毎に区分けして格納されてよい。例えば、ファッション雑誌XXXに基づいて構築された評価モデルXXXを用いて評価した場合、評価モデルXXX用の服装データベースに上述の各種情報が格納されてよい。この場合、ファッション雑誌XXXの編集者は、評価モデルXXX用の服装データベース内のデータを閲覧することで、ターゲットとする読者層のファッションの傾向や流れ、好み等を把握できるのみならず、読者層のファッションの傾向変化等によって当該雑誌の影響力を評価することもできる。同様の観点から、上述の如くユーザ情報データベース内にユーザの愛読雑誌情報が格納されている場合には、ユーザの愛読雑誌に応じた服装データベースが選択され、ユーザの愛読雑誌毎にそれぞれの服装データベースが構築・発展されていってよい。  For example, when used in Example 4, the above-described various information may be stored in the clothing database separately for each evaluation model used for evaluation. For example, when the evaluation is performed using the evaluation model XXX constructed based on the fashion magazine XXX, the various types of information described above may be stored in the clothes database for the evaluation model XXX. In this case, the editor of the fashion magazine XXX can not only grasp the fashion trends, trends and preferences of the target reader group by browsing the data in the clothing database for the evaluation model XXX, but also the reader group It is also possible to evaluate the influence of the magazine based on changes in fashion trends. From the same viewpoint, when the user's favorite magazine information is stored in the user information database as described above, a clothing database corresponding to the user's favorite magazine is selected, and each clothing database for each user's favorite magazine is selected. May be built and developed.

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。  The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions can be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Can be added.

例えば、上述の実施例では、画像評価装置10とユーザ側端末20とは双方向通信可能な物理的に離れたハードウェアであるが、ユーザ側端末20自体に上述の画像評価装置10(画像処理・評価プロセッサ)の機能の一部若しくはその全てを実現させるようにしてもよい。即ち、ユーザ側端末20自体に上述の評価結果を生成する機能の一部若しくはその全てを持たせてもよい。また、ユーザ側端末20が、上述の評価処理を実行するために必要な実行プログラムやデータを画像評価装置10からダウンロードするようなシステムでもよい。  For example, in the above-described embodiment, the image evaluation device 10 and the user-side terminal 20 are physically separated hardware capable of two-way communication. However, the user-side terminal 20 itself includes the image evaluation device 10 (image processing). A part or all of the functions of the evaluation processor may be realized. That is, part or all of the function for generating the above-described evaluation result may be provided in the user terminal 20 itself. Further, a system in which the user terminal 20 downloads an execution program and data necessary for executing the above-described evaluation processing from the image evaluation apparatus 10 may be used.

或いは、画像評価装置10の機能の一部を他のハードウェア及びそのハードウェアに実装されるソフトウェアにより実現しても良い。例えば、上述の人画像データに対して画像処理して各種情報を取得するまでの処理をーのソフトウェアで実現し、当該一のソフトウェアの実行結果により得られる各種情報(画像処理結果)を入力データとして動作し、上述の各種評価アルゴリズムに従って各種評価結果を生成するまでの処理を他のソフトウェアで実現してもよい。  Alternatively, some of the functions of the image evaluation apparatus 10 may be realized by other hardware and software installed in the hardware. For example, the above-described processing up to acquiring various information by performing image processing on the human image data is realized by software, and various information (image processing results) obtained from the execution result of the one software is input data. The processing until the generation of various evaluation results according to the various evaluation algorithms described above may be realized by other software.

また、上述では複数の実施例を別々に紹介しているが、当業者であれば、上述からも明らかなように各実施例は部分的若しくは全体的に適切に組み合わすことが可能であり、本発明は、かかる範囲を内包しているものと理解されるべきである。また、各実施例による評価結果を組み合わせる場合も、例えば、実施例1又は実施例2のより得られる評価結果に、実施例3等による評価を事後的に反映させることとしてもよく(即ち実施例1又は実施例2による評価結果を実施例3等による評価結果で補正することとしてもよく)、或いは、実施例1又は実施例2のよる評価方法に実施例3等による評価方法を組み入れた融合型評価アルゴリズムで、直接的に評価結果を得ることも可能である。特に前者の場合、各評価アルゴリズムを別々に管理することができるので、システムのメインテナンス等の観点から有用である。典型的な利用態様としては、実施例1又は実施例2のより得られる評価結果は、流行等に左右されない実質的に固定の評価方法として利用され、実施例3は流行等を考慮するための評価方法(発展型の評価方法)として利用されるのが有用である。  Further, in the above, a plurality of examples are introduced separately, but as is apparent from the above, those skilled in the art can appropriately combine the examples partially or entirely, The present invention should be understood to include such a range. Moreover, when combining the evaluation results of the respective embodiments, for example, the evaluation results obtained from the first embodiment or the second embodiment may be reflected afterwards in the evaluation results obtained from the first embodiment or the second embodiment (that is, the first embodiment). 1 or the evaluation result according to Example 2 may be corrected with the evaluation result according to Example 3 or the like) or the evaluation method according to Example 3 or the like is incorporated into the evaluation method according to Example 1 or Example 2 It is also possible to obtain the evaluation result directly with the type evaluation algorithm. Especially in the former case, each evaluation algorithm can be managed separately, which is useful from the viewpoint of system maintenance. As a typical use mode, the evaluation result obtained from Example 1 or Example 2 is used as a substantially fixed evaluation method that is not influenced by the epidemic etc., and Example 3 is for considering the epidemic etc. It is useful to be used as an evaluation method (developed evaluation method).

また、上述の実施例で用いられる人画像データは、上下の衣服が認識されるように、できるだけ全身が含まれる画像データ、即ち少なくとも首から下且つ膝から上の部分が含まれる画像データが好ましいが、上半身だけや下半身だけの画像データであってもよく、この場合、解析できる部分だけの画像データに基づいて上述の評価を行うことが可能である。また、上下の衣服が認識されるように、全身を複数の区分毎に分けて撮像して得た個々の人画像データを、画像評価装置10に一括的若しくは複数回に分けて送信しても良い。例えば上半身だけの画像データと下半身だけの画像データとを2回に分けて画像評価装置10に送信して、画像評価装置10にてその組み合わせの画像データに基づいて全身に対する上述の評価を行うことも可能である。  Further, the human image data used in the above-described embodiment is preferably image data including the whole body as much as possible, that is, image data including at least a part from the neck and the top from the knee so that the upper and lower clothes can be recognized. However, the image data of only the upper body and the lower body may be used. In this case, the above-described evaluation can be performed based on the image data of only the portion that can be analyzed. In addition, individual human image data obtained by imaging the whole body in a plurality of sections so that the upper and lower clothes can be recognized may be transmitted to the image evaluation apparatus 10 in a batch or a plurality of times. good. For example, image data for only the upper body and image data for only the lower body are transmitted to the image evaluation device 10 in two parts, and the image evaluation device 10 performs the above-described evaluation on the whole body based on the combined image data. Is also possible.

また、上述の実施例で用いられる人画像データは、静止画データであっても動画データであってもよい。  The human image data used in the above-described embodiment may be still image data or moving image data.

また、上述の実施例により得られる評価結果は、その他の各種因子によって補正・修正されるものであっても良い。例えば、評価結果は、ユーザ情報データベース内にユーザの個人情報(例えば、身長など)を考慮して補正・修正されてもよく、また、認識可能な場合には、当該ユーザのスタイルや髪型、メガネ等に関する補助情報を考慮して補正・修正されてもよい。  Moreover, the evaluation result obtained by the above-mentioned Example may be corrected / corrected by other various factors. For example, the evaluation result may be corrected / corrected in the user information database in consideration of the user's personal information (for example, height), and if it can be recognized, the user's style, hairstyle, glasses, etc. It may be corrected and corrected in consideration of auxiliary information related to the above.

また、評価モデルは、ニューラルネットワークにより構築されてもよく、この場合、評価モデルは、当該評価モデルにより得られた評価結果に対する評論家などの監修者による実際の評価を教師信号として学習がなされてよい。  In addition, the evaluation model may be constructed by a neural network. In this case, the evaluation model is learned by using an actual evaluation by a supervisor such as a critic for the evaluation result obtained by the evaluation model as a teacher signal. Good.

本発明により構築される画像評価システムの一実施例を示すシステム構成図である。1 is a system configuration diagram showing an embodiment of an image evaluation system constructed according to the present invention. 本発明による画像評価システムにより実現される処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process implement | achieved by the image evaluation system by this invention. ユーザ側端末20の画面上に表示された評価結果の一例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows an example of the evaluation result displayed on the screen of the user side terminal 20. 画像評価装置10の一実施例を示す機能ブロック図である。1 is a functional block diagram illustrating an example of an image evaluation device 10. FIG. ユーザ側端末20上での評価アルゴリズムを指定方法の一例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows an example of the designation | designated method of the evaluation algorithm on the user side terminal.

符号の説明Explanation of symbols

10 画像評価装置
20 ユーザ側端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image evaluation apparatus 20 User side terminal

Claims (17)

人を撮像して得られる人の画像データをユーザ側端末から受信する受信手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を前記ユーザ側端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置。
Receiving means for receiving image data of a person obtained by imaging a person from a user-side terminal;
Image processing the image data, and according to a given evaluation algorithm, an evaluation result generating means for generating an evaluation result relating to the clothes of the person;
An image evaluation apparatus comprising: transmission means for transmitting the evaluation result to the user side terminal.
人を撮像して得られる人の画像データを取得する手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置。
Means for acquiring human image data obtained by imaging a person;
Image processing the image data, and according to a given evaluation algorithm, an evaluation result generating means for generating an evaluation result relating to the clothes of the person;
An image evaluation apparatus comprising: output means for outputting the evaluation result.
前記評価結果生成手段は、前記評価結果として、前記人の服装に応じた該人のファッションセンスに関する評価結果を生成する、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation result generation unit generates an evaluation result related to the person's fashion sense corresponding to the person's clothes as the evaluation result. 前記評価結果生成手段は、前記評価結果として、前記人の服装に応じた該人の運勢に関する評価結果を生成する、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation result generation unit generates an evaluation result related to the person's fortune according to the person's clothes as the evaluation result. 前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる衣服の色情報に基づいて、前記評価を行う、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation result generation unit performs the evaluation based on clothing color information obtained by the image processing. 前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる衣服の色情報と、該衣服の模様情報、形状情報、テクスチャー情報、前記人がカバンを所持している場合は該カバンの色情報のうちの少なくとも1つの情報との組み合わせに基づいて、前記評価を行う、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The evaluation result generation means includes the color information of the clothes obtained by the image processing, the pattern information, the shape information, the texture information of the clothes, and the color information of the bag when the person has a bag. The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation is performed based on a combination with at least one piece of information. 前記人がカバンを所持している場合、前記評価結果生成手段は、前記衣服の色情報及びカバンの色情報に基づいて、前記衣服に含まれる主要な色とそれ以外の色、及び、カバンに含まれる色の組み合わせ態様に応じて、前記評価結果を可変する、請求項6に記載の画像評価装置。  When the person possesses a bag, the evaluation result generating means determines whether the main color and other colors included in the clothing, and the bag are based on the color information of the clothing and the color information of the bag. The image evaluation apparatus according to claim 6, wherein the evaluation result is varied according to a combination mode of colors included. 前記評価結果生成手段は、複数の評価アルゴリズムを有し、ユーザ側端末からの指定に応じて、前記評価に用いる評価アルゴリズムを可変する、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation result generation unit includes a plurality of evaluation algorithms and varies an evaluation algorithm used for the evaluation according to designation from a user terminal. 前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる前記人の服装関連の情報と、予め基準として構築された評価モデルに基づく同情報との間の類似性を評価し、該類似性を前記評価結果に反映させる、請求項1又は2に記載の画像評価装置。  The evaluation result generation means evaluates similarity between the information related to the clothes of the person obtained by the image processing and the same information based on an evaluation model built in advance as a reference, and evaluates the similarity. The image evaluation apparatus according to claim 1, which is reflected in a result. 前記評価結果は、他の画像データに対する過去の評価結果との比較による相対評価を含む、請求項1に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation result includes a relative evaluation based on a comparison with a past evaluation result for other image data. ユーザ側端末から受信する画像データに基づいて、服装関連の情報のデータベースを構築する、請求項1に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein a database of clothes-related information is constructed based on image data received from a user-side terminal. 前記ユーザ側端末は、カメラ付き携帯端末であり、前記画像データは、該カメラ付き携帯端末を用いた撮像により生成される、請求項1に記載の画像評価装置。  The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the user-side terminal is a mobile terminal with a camera, and the image data is generated by imaging using the mobile terminal with a camera. カメラ付き携帯端末であって、
請求項1に記載の画像評価装置に対して前記評価結果を得るために前記画像データを送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末。
A mobile device with a camera,
Transmission means for transmitting the image data to obtain the evaluation result to the image evaluation apparatus according to claim 1;
A mobile terminal with a camera, comprising: display means for displaying the evaluation result generated and transmitted by the image evaluation apparatus on a screen.
カメラ付き携帯端末であって、
請求項8に記載の画像評価装置に対して、前記画像データと共に、前記評価に用いる評価アルゴリズムを指定するための指定情報を送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末。
A mobile device with a camera,
Transmission means for transmitting designation information for designating an evaluation algorithm used for the evaluation together with the image data to the image evaluation apparatus according to claim 8;
A mobile terminal with a camera, comprising: display means for displaying the evaluation result generated and transmitted by the image evaluation apparatus on a screen.
請求項1に記載の画像評価装置と、前記画像データを取得及び送信する手段及び前記評価結果を要求、受信及び表示する手段を備えたユーザ側端末と、からなる画像評価システム。  2. An image evaluation system comprising: the image evaluation apparatus according to claim 1; and a user side terminal including means for acquiring and transmitting the image data and means for requesting, receiving and displaying the evaluation result. 人を撮像して得られる画像データに対する画像処理結果に対して所定の評価アルゴリズムを適用して前記人の服装に関する評価結果を生成するように構築されたコンピューター読み取り可能なプログラム。  A computer-readable program constructed to apply a predetermined evaluation algorithm to an image processing result for image data obtained by imaging a person to generate an evaluation result related to the clothes of the person. 請求項15に記載のコンピューター読み取り可能なプログラムが記憶された記憶媒体。  A storage medium storing the computer-readable program according to claim 15.
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