JP2007052733A - 顔画像判定装置および顔画像判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】気軽に遊技を楽しめるようにし、かつ、より娯楽性を向上すること。
【解決手段】受信部１１０は、ユーザによって送信された顔画像の画像データおよび性別データを受信する。受信画像取得部１２０は、画像データに対して所定の画像構成処理を施し、受信画像を取得する。乱数発生部１３１は、性別データが入力されると、乱数を発生する。比較画像取得部１３２は、性別データおよび乱数に対応する顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。顔画像ＤＢ部１４０は、複数の男性および複数の女性の顔画像をあらかじめ記憶しており、各顔画像には番号が付けられている。類似度判定部１５０は、受信画像と比較画像とがどの程度類似しているかを示す類似度を求める。結果情報生成部１６０は、算出された類似度を加工してユーザに提供する結果情報を生成する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、顔画像判定装置および顔画像判定方法に関し、特に、ユーザの顔を撮像して遊技を行う顔画像判定装置および顔画像判定方法に関する。

従来、ユーザの顔または全身をデジタルカメラで撮像し、撮像画像をシールなどとしてその場で印刷するデジタル画像撮像型遊技機がある。この遊技機は、一般にプリクラ（登録商標）と呼ばれ、主にゲームセンターなどに設置されており、若年層を中心に広く普及している。近年では、撮像時に様々な背景を合成できたり、撮像画像に文字を記入できたりするなど、より多くの画像加工機能が付加されつつある。

また、例えば特許文献１には、プリクラで撮像された画像を、ネットワークや外部記録媒体などを介して、ユーザ所有のコンピュータや携帯電話で閲覧可能とすることが開示されており、さらなるサービスの発展が予想される。

特開２００４−１５４２８号公報

しかしながら、プリクラに代表されるデジタル画像撮像型遊技機は、最終的には被写体の画像を印刷・表示するのみであり、娯楽性に一定の限界があるという問題がある。また、ユーザは、プリクラが設置されているゲームセンターなどへ出向かなくては撮像を行うことができず、思い立った時に気軽に遊技を楽しめるとは言い難い。このため、画像加工機能の向上やネットワークを利用したサービスの向上にも拘わらず、プリクラによる遊技は、ユーザに飽きられてしまう虞がある。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、気軽に遊技を楽しめるようにし、かつ、より娯楽性を向上することができる顔画像判定装置および顔画像判定方法を提供することを目的とする。

本発明に係る顔画像判定装置は、ユーザの顔画像を含むユーザ画像を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得されたユーザ画像の比較対象となる複数の顔画像をあらかじめ記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の顔画像から前記ユーザ画像と比較する比較画像を選択する選択手段と、前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定する判定手段と、前記判定手段による判定の結果を示す結果情報を生成する生成手段と、を有する構成を採る。

この構成によれば、取得したユーザ画像と選択した比較画像との類似の度合いを判定し、その結果から結果情報を生成するため、ユーザの顔画像を単に表示・印刷するのみではない結果が得られ、より娯楽性を向上することができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記取得手段は、ユーザが撮像して送信した顔の画像データを受信する受信部と、前記受信部によって受信された画像データから顔画像を構成して受信画像を取得する受信画像取得部と、を有する構成を採る。

この構成によれば、ユーザからの画像データを受信して顔画像を構成するため、ユーザは、例えば携帯電話やパーソナルコンピュータなどから顔の画像データを送信すれば遊技を行うことができ、時間や場所を選ばずに気軽に遊技を楽しむことができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記取得手段は、ユーザの顔を撮像する撮像部と、前記撮像部によって撮像されて得られた撮像データから顔画像を構成して撮像画像を取得する撮像画像取得部と、を有する構成を採る。

この構成によれば、ユーザの顔を撮像して得られた撮像データから顔画像を構成するため、例えばデジタルカメラやカメラ付き携帯電話などの撮像装置を所有していないユーザも遊技を行うことができ、誰でも遊技を楽しむことができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記選択手段は、前記記憶手段に記憶された複数の顔画像数を超えない乱数を発生する乱数発生部と、前記乱数発生部にて発生した乱数に対応する顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部と、を有する構成を採る。

この構成によれば、乱数に応じた顔画像を比較画像とするため、ユーザが同じ顔画像の判定を複数回行っても、実際の比較対象となる顔画像がほぼ毎回異なる。したがって、類似の度合いの判定結果もほぼ毎回異なり、ユーザは、飽きることなく反復して遊技を楽しむことができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記記憶手段は、カテゴリー別に複数の顔画像を分類して記憶し、前記乱数発生部は、前記ユーザ画像が属するカテゴリーに分類された顔画像数を超えない乱数を発生する構成を採る。

この構成によれば、記憶された顔画像のうちユーザ画像が属するカテゴリーの顔画像の数を最大値として乱数を発生するため、ユーザ画像に対応するカテゴリーの顔画像から確実に比較画像を選択することができ、例えば男性の顔画像に対しては男性の比較画像を選択し、女性の顔画像に対しては女性の比較画像を選択することができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記選択手段は、ユーザが前記ユーザ画像との比較を所望する顔画像の選択を受け付ける選択受付部と、前記選択受付部に受け付けられた選択に対応する顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部と、を有する構成を採る。

この構成によれば、ユーザが選択した顔画像を比較画像とするため、ユーザの希望を遊技に反映して、娯楽性をさらに向上することができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記選択手段は、前記記憶手段に記憶されたすべての顔画像それぞれに対する前記ユーザ画像の類似の度合いを所定のアルゴリズムを用いて判定する類似度粗判定部と、前記類似度粗判定部によって判定されて得られた類似の度合いを保持する判定結果保持部と、すべての顔画像のうち前記ユーザ画像に最も類似していると判定された顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部と、を有し、前記判定手段は、前記類似度粗判定部によって用いられるアルゴリズムよりも高精度のアルゴリズムを用いて前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定する構成を採る。

この構成によれば、ユーザ画像に最も類似している顔画像を所定のアルゴリズムを用いて選択し、より高精度のアルゴリズムを用いて選択された顔画像とユーザ画像の類似の度合いを判定するため、最終的な結果において類似の度合いが大きくなる傾向にあり、娯楽性をさらに向上することができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記記憶手段は、統計処理によって作成された架空の美男・美女の顔画像を記憶する構成を採る。

この構成によれば、統計処理によって作成された架空の美男・美女の顔画像を記憶するため、ユーザの顔画像が理想的な美男・美女にどの程度類似しているかを判定することができる。

本発明に係る顔画像判定装置は、上記構成において、前記記憶手段は、実在の有名人の顔画像を記憶する構成を採る。

この構成によれば、実在の有名人の顔画像を記憶するため、ユーザの顔画像が例えば芸能人やスポーツ選手などにどの程度類似しているかを判定することができる。

本発明に係る顔画像判定方法は、ユーザの顔画像の比較対象となる複数の顔画像をあらかじめ記憶する顔画像判定装置における顔画像判定方法であって、ユーザの顔画像を含むユーザ画像を取得する取得工程と、記憶された複数の顔画像から前記ユーザ画像と比較する比較画像を選択する選択工程と、前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定する判定工程と、判定の結果を示す結果情報を生成する生成工程と、を有するようにした。

この方法によれば、取得したユーザ画像と選択した比較画像との類似の度合いを判定し、その結果から結果情報を生成するため、ユーザの顔画像を単に表示・印刷するのみではない結果が得られ、より娯楽性を向上することができる。

本発明によれば、気軽に遊技を楽しめるようにし、かつ、より娯楽性を向上することができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る顔画像判定装置を含む遊技システムの概略を示す図である。同図に示すように、本実施の形態に係る遊技システムにおいては、カメラ付き携帯電話Ｍと顔画像判定装置１００が用いられる。すなわち、ユーザは、カメラ付き携帯電話Ｍによってユーザ自身または友人などの顔を撮像して顔画像Ｆを取得し、この顔画像Ｆの画像データと顔画像Ｆが男女のいずれの顔のものであるかを示す性別データとを顔画像判定装置１００へ送信する。そして、顔画像判定装置１００は、顔画像Ｆの性別に応じて、顔画像Ｆがデータベースに記憶された男女（例えば美男・美女や芸能人など）の顔画像に類似しているか否かを判定する。ユーザは、顔画像判定装置１００から返信される顔画像の判定結果を閲覧して楽しむ。顔画像判定装置１００による顔画像の判定については、図２以降を参照して後に詳述する。

なお、本実施の形態においては、カメラ付き携帯電話Ｍから無線通信によって顔画像Ｆの画像データが送信されるものとして説明するが、例えばユーザがデジタルカメラによって撮像した顔の画像データをパーソナルコンピュータからインターネットによって顔画像判定装置１００へ送信する場合にも、本実施の形態に係る顔画像判定装置１００を適用することができる。つまり、有線・無線に関わらず、ユーザが撮像した顔の画像データが顔画像判定装置１００へ送信されれば良い。

このように、本実施の形態においては、ユーザが携帯電話やパーソナルコンピュータを用いて顔画像を顔画像判定装置１００へ送信するため、ユーザは場所を限定されることなく、いつでもどこでも気軽に遊技を楽しむことができる。

図２は、本実施の形態に係る顔画像判定装置１００の構成を示すブロック図である。図２に示す顔画像判定装置１００は、受信部１１０、受信画像取得部１２０、比較対象選択部１３０、顔画像データベース（以下「顔画像ＤＢ」と略記する）部１４０、類似度判定部１５０、結果情報生成部１６０、送信処理部１７０、および送信部１８０を有している。

受信部１１０は、カメラ付き携帯電話Ｍからユーザによって送信された顔画像Ｆの画像データおよび性別データをアンテナを介して受信する。そして、受信部１１０は、画像データを受信画像取得部１２０へ出力するとともに、性別データを比較対象選択部１３０内の乱数発生部１３１へ出力する。

受信画像取得部１２０は、画像データに対して所定の画像構成処理を施し、カメラ付き携帯電話Ｍによって取得された顔画像Ｆに対応する受信画像を取得する。

比較対象選択部１３０は、受信画像と比較する対象の比較画像を顔画像ＤＢ部１４０から性別データに応じて選択する。

具体的には、比較対象選択部１３０は、乱数発生部１３１および比較画像取得部１３２を有している。乱数発生部１３１は、受信部１１０から出力された性別データが入力されると、乱数を発生する。このとき、乱数発生部１３１は、性別データが男性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている男性の顔画像数を超えない乱数を発生する。一方、乱数発生部１３１は、性別データが女性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている女性の顔画像数を超えない乱数を発生する。乱数発生部１３１は、発生した乱数および性別データを比較画像取得部１３２へ出力する。

比較画像取得部１３２は、乱数発生部１３１から出力された性別データおよび乱数が入力されると、この性別データおよび乱数に対応する顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。すなわち、性別データが男性を示すものであれば男性の顔画像の中から乱数に対応する顔画像を取得し、性別データが女性を示すものであれば女性の顔画像の中から乱数に対応する顔画像を取得する。乱数発生部１３１にて発生した乱数は、性別データが男性を示すものであれば、最大でも顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男性の顔画像数の値であり、性別データが女性を示すものであれば、最大でも顔画像ＤＢ部１４０に記憶された女性の顔画像数の値であるため、比較画像取得部１３２が比較画像を取得する際に、乱数に対応する顔画像が顔画像ＤＢ部１４０内に存在しないということは無い。

顔画像ＤＢ部１４０は、複数の男性および複数の女性の顔画像をあらかじめ記憶しており、各顔画像には番号が付けられている。ここでは、顔画像ＤＢ部１４０は、特に美男または美女と統計的に判断される顔画像を記憶しており、これらの顔画像のいずれかが比較画像となるため、ユーザは、カメラ付き携帯電話Ｍから送信した顔画像が美男または美女であるかの判定を楽しむことができる。なお、顔画像ＤＢ部１４０に記憶される美男・美女の顔画像は、実在の美男・美女の顔画像でも良く、また統計処理などを用いて作成される美男・美女の顔画像でも良い。さらに、単なる美男・美女の顔画像ではなく、芸能人やスポーツ選手などの有名人の顔画像やアニメーションのキャラクターの顔画像を記憶しておくようにしても良く、美男・美女の顔画像と有名人の顔画像との双方を記憶しておくようにしても良い。

類似度判定部１５０は、受信画像と比較画像とがどの程度類似しているかを示す類似度を求める。

具体的には、類似度判定部１５０は、画像分割部１５１−１、１５１−２、比較部１５２、および類似度算出部１５３を有している。画像分割部１５１−１は、受信画像を複数の特徴点の画像である局所画像に分割し、得られた局所画像を比較部１５２へ出力する。同様に、画像分割部１５１−２は、比較画像を局所画像に分割し、得られた局所画像を比較部１５２へ出力する。

比較部１５２は、同一の特徴点に関する局所画像同士を対にした上でそれぞれの局所画像を数値化し、各局所画像の対がどの程度類似しているか比較し、その結果を順次類似度算出部１５３へ出力する。

類似度算出部１５３は、各局所画像の対の比較結果から、受信画像と比較画像との類似度を算出し、結果情報生成部１６０へ出力する。具体的には、類似度算出部１５３は、例えば各局所画像の対の類似の度合いを点数化し、その平均値を類似度として求めたり、目や鼻などの顔パーツごとに対応する局所画像の対の類似の度合いを点数化し、その重み付け平均値を類似度として求めたりする。

なお、類似度判定部１５０による類似度判定については、上記の処理に限定されるものではない。例えば本人認証に用いられる固有顔法やニューラルネットワーク法などのアルゴリズムを用いて類似度を判定することも可能である。

結果情報生成部１６０は、算出された類似度を加工してユーザに提供する結果情報を生成し、送信処理部１７０へ出力する。具体的には、結果情報生成部１６０は、例えば美男・美女との類似度を美男度または美女度としてパーセント表示する結果情報を生成したり、比較画像として選択された芸能人Ａとの類似度を芸能人Ａとの類似指数としてパーセント表示する結果情報を生成したりする。

送信処理部１７０は、生成された結果情報の送信先をカメラ付き携帯電話Ｍに指定するなどの所定の送信処理を施し、送信部１８０へ出力する。

送信部１８０は、アンテナを介して結果情報をカメラ付き携帯電話Ｍへ送信する。

次いで、上記のように構成された顔画像判定装置１００による顔画像の判定動作について、図３に示すフロー図を参照しながら説明する。

ユーザによってカメラ付き携帯電話Ｍから送信された画像データおよび性別データは、顔画像判定装置１００のアンテナを介して受信部１１０に受信される（ステップＳ１０００）。受信された画像データは、受信画像取得部１２０へ出力される一方、受信された性別データは、比較対象選択部１３０内の乱数発生部１３１へ出力される。そして、受信画像取得部１２０によって、画像データから画像を構成する画像構成処理が施され、ユーザがカメラ付き携帯電話Ｍによって取得した顔画像Ｆに対応する受信画像が取得される（ステップＳ１１００）。

一方、性別データが乱数発生部１３１に入力されると、乱数発生部１３１によって、乱数が発生される（ステップＳ１２００）。この乱数は、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された顔画像のうちどの顔画像をユーザが送信した顔画像Ｆと比較するか決定するものであるため、ユーザが同じ顔画像Ｆを複数回送信したとしても、比較対象となる顔画像がほぼ毎回異なる。したがって、ユーザは、同一人物の顔画像Ｆを複数回送信しても、ほぼ毎回異なる判定結果を得ることになり、遊技を反復しても飽きることがない。

また、乱数発生部１３１にて発生する乱数には、性別データの内容に応じた最大値が規定されている。すなわち、性別データが男性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男性の顔画像数を最大値とし、性別データが女性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された女性の顔画像数を最大値として乱数が発生される。これは、顔画像ＤＢ部１４０に記憶される男性の顔画像数と女性の顔画像数とが異なる場合でも、ユーザが送信する顔画像Ｆと比較する同性の顔画像が必ず存在するようにするための処置である。

例えば、顔画像ＤＢ部１４０に１番から７番までの７人の男性の顔画像と１番から１０番までの１０人の女性の顔画像とが記憶されている場合、ユーザが男性の顔画像Ｆを送信したときに乱数発生部１３１にて乱数９が発生すると、顔画像ＤＢ部１４０には９番の男性の顔画像は存在しないため、比較対象とすべき男性の顔画像がないことになってしまう。そこで、上述のような場合、乱数発生部１３１は、性別データが男性を示すものであれば発生させる乱数の最大値を７としておき、性別データが女性を示すものであれば発生させる乱数の最大値を１０としておく。

そして、性別データと発生した乱数とは、比較画像取得部１３２へ出力され、比較画像取得部１３２によって、性別データと乱数に応じた顔画像が比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得される（ステップＳ１３００）。すなわち、例えば性別データが男性かつ乱数が３であれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男性の３番の顔画像が比較画像として取得される。ここでは、顔画像ＤＢ部１４０に複数の美男・美女の顔画像が記憶されているため、ユーザが送信した顔画像Ｆは、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された３番の美男の顔画像と比較されることになる。

なお、顔画像ＤＢ部１４０に有名人の顔画像が記憶されている場合も同様であり、性別データが男性かつ乱数が３であれば、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された３番の男性有名人の顔画像が比較画像となる。本実施の形態においては、このように受信画像の比較対象となる比較画像が乱数によって選択されるため、偶然の要素が大きく娯楽性に富んだ顔画像判定が行われることになる。

その後、受信画像および比較画像は、それぞれ画像分割部１５１−１、１５１−２によって、特徴点を含む複数の局所画像に分割され、同一の特徴点に関する局所画像同士が比較部１５２によって比較される。この比較は、対になる局所画像同士がどの程度類似しているかを判断するものであり、各局所画像の対に関する比較結果は、順次類似度算出部１５３へ出力される。そして、類似度算出部１５３によって、比較部１５２による比較の結果が点数化されるなどして、受信画像と比較画像の類似度が判定される（ステップＳ１４００）。類似度としては、類似度算出部１５３によって、比較部１５２によって比較された局所画像の対ごとの比較結果が点数化され、すべての局所画像の対の点数の平均値などが算出される。

なお、類似度の判定はこのような処理に限定されるものではなく、上述したように、固有顔法やニューラルネットワーク法などの既存のアルゴリズムを用いて行っても良い。

こうして求められた類似度は、結果情報生成部１６０へ出力され、ユーザが閲覧して楽しめるような結果情報へと加工される（ステップＳ１５００）。すなわち、例えば類似度を美男度・美人度などと読み替えてパーセント表示または１０段階評価したり、統計処理または過去の判定結果を記憶しておくことにより美男・美女ランキングの順位を決定したりして、これらが結果情報として結果情報生成部１６０から送信処理部１７０へ出力される。

そして、結果情報は、送信処理部１７０によって送信先の設定などの所定の送信処理が施され、送信部１８０によってアンテナを介してユーザのカメラ付き携帯電話Ｍへ送信される（ステップＳ１６００）。

こうしてユーザは、カメラ付き携帯電話Ｍに受信された結果情報を閲覧し、送信した顔画像Ｆがどの程度の美男・美女であったかを知って楽しむことができる。

次に、図４、５を参照して、顔画像判定装置１００による遊技について、具体的に例を挙げながら説明する。

図４は、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されているデータベースの一例を示す図である。同図に示すように、顔画像ＤＢ部１４０には、複数の男性の顔画像および複数の女性の顔画像がそれぞれ番号と対応付けられて記憶されている。ここでは、これらの顔画像は、すべて美男・美女の顔画像であるものとしている。美男・美女の顔画像は、実在の美男・美女のものでも良く、統計処理などで得られた架空の美男・美女のものでも良い。

ユーザは、このような顔画像ＤＢ部１４０を有する顔画像判定装置１００へ、ユーザ自身または友人などの顔画像Ｆの画像データをこの顔画像Ｆの性別データとともに送信する。ここでは、例えば女性の顔画像Ｆが送信されたものとする。この場合、顔画像Ｆの画像データが受信画像取得部１２０の処理によって受信画像となり、乱数発生部１３１によって、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された美女の顔画像数を超えない乱数が発生される。そして、発生した乱数に対応する美女の顔画像が比較画像取得部１３２によって顔画像ＤＢ部１４０から取得され、比較画像となる。ここでは、２番の美女の顔画像が取得されたものとする。

こうして、ユーザが送信した女性の顔画像Ｆと顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている２番の美女の顔画像とがそれぞれ受信画像と比較画像となり、これら２画像の類似度が判定されることになる。なお、比較画像となる美女の顔画像が顔画像ＤＢ部１４０に存在しないことを防止するため、乱数発生部１３１にて発生する乱数は、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された美女の顔画像数を超えないものとしている。

受信画像と比較画像は、それぞれ局所画像に分割され、比較部１５２によって局所画像ごとの類似の度合いが比較される。ここでは、説明の便宜上、比較部１５２によって、目の局所画像、鼻の局所画像、および口の局所画像が比較されるものとする。これらの３対の局所画像は、比較部１５２によって比較され、例えば目の局所画像同士は８０％類似しており、鼻の局所画像同士は３０％類似しており、口の局所画像同士は５０％類似しているなどの比較結果が類似度算出部１５３へ出力される。

そして、類似度算出部１５３は、比較結果の平均化や重み付け平均化などを行い、顔画像全体の総合的な類似度を算出する。すなわち、例えば図５（ａ）に示すように、目、鼻、口の局所画像同士の比較結果から、類似度を６５％などと算出する。この類似度は、ユーザが送信した女性の顔画像Ｆと顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている２番の美女の顔画像との類似度であるため、換言すれば、ユーザが送信した顔画像Ｆがどの程度美女に近いかを示す指標であると言える。

そこで、結果情報生成部１６０は、例えば図５（ａ）に示すように、類似度を加工して「あなたの美人度は６５％です。」というようなユーザが楽しめる結果情報を生成する。そして、この結果情報がユーザのカメラ付き携帯電話Ｍへ送信される。

以上は、顔画像ＤＢ部１４０に美男・美女の顔画像が記憶されている場合の遊技の例であるが、顔画像ＤＢ部１４０に有名人の顔画像が記憶されている場合にも同様に遊技を行うことができる。すなわち、美男・美女の比較画像を選択するのと同様に、まず性別データと乱数から有名人の比較画像を選択する。ここでは、芸能人Ａの顔画像が比較画像として選択されたものとする。

そして、受信画像と比較画像が画像分割部１５１−１、１５１−２によって局所画像に分割された後、比較部１５２によって目、鼻、口の局所画像同士が比較され、類似度算出部１５３によって類似度が算出される。ここでは、例えば図５（ｂ）に示すように、目の局所画像同士は８０％類似しており、鼻の局所画像同士は６０％類似しており、口の局所画像は７５％類似しており、総合的な類似度は８５％と算出されたものとする。そして、この類似度から、結果情報生成部１６０によって、例えば「あなたとＡさんの類似指数は８５％です。」というような結果情報が生成される（図５（ｂ）参照）。

さらに、顔画像ＤＢ部１４０に美男・美女の顔画像と有名人の顔画像との双方が記憶されていることも考えられる。このような場合には、例えばユーザが送信した顔画像Ｆと美男・美女の顔画像とを比較した結果と、有名人の顔画像と美男・美女の顔画像を比較した結果とから、ユーザが送信した顔画像Ｆと有名人の顔画像とのどちらが美男・美女に近いかを結果として出力することができる。

具体的には、まず図５（ａ）の場合と同様に、ユーザの顔画像Ｆと美男・美女の顔画像とが比較され、類似度が６５％などと算出される。その後、さらに乱数発生部１３１にて乱数が発生され、比較画像取得部１３２によって、新たに発生した乱数に対応する芸能人Ａの顔画像が顔画像ＤＢ部１４０から取得される。この芸能人Ａの顔画像は、画像分割部１５１−２によって局所画像に分割され、比較部１５２によって、既にユーザの顔画像Ｆとの比較に用いられた美男・美女の顔画像の局所画像と比較される。

この結果、例えば図５（ｃ）に示すように、ユーザの顔画像Ｆと美男・美女の顔画像とについては、目の局所画像同士は８０％類似しており、鼻の局所画像同士は３０％類似しており、口の局所画像同士は５０％類似している一方、芸能人Ａの顔画像と美男・美女の顔画像については、目の局所画像同士は７０％類似しており、鼻の局所画像同士は７０％類似しており、口の局所画像同士は３０％類似しているものとする。そして、これらの比較結果から、ユーザの顔画像Ｆと美男・美女の顔画像との類似度は６５％となり、芸能人Ａの顔画像と美男・美女の顔画像との類似度が５０％となったものとする。

これは、ユーザの顔画像Ｆの方が芸能人Ａの顔画像よりも美男・美女の顔画像に類似していることを示しているため、結果情報生成部１６０によって、例えば「あなたはＡさんより美人であることを証明します。」というような結果情報が生成される（図５（ｃ）参照）。

他にも例えば複数のユーザの顔画像を対戦形式で評価・採点するなどの遊技が可能であり、顔画像ＤＢ部１４０が記憶する顔画像によって、多彩な遊技を行うことができ、娯楽性を向上することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザがカメラ付き携帯電話で取得した顔画像を顔画像判定装置へ送信し、顔画像判定装置は、データベースから美男・美女または有名人などの顔画像を無作為に選択してユーザの顔画像との類似度を判定し、その結果をユーザへ返信する。このため、ユーザは、顔画像判定装置が設置されている場所へ行かなくても、ユーザ自身または友人などの顔画像を評価する遊技をより気軽に楽しむことができるとともに、単なる顔画像の表示・印刷のみではない結果を閲覧することができ、より娯楽性を向上することができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２の特徴は、顔画像判定装置がユーザの顔を撮像し、その場で判定結果を出力する点である。すなわち、本実施の形態においては、ユーザが携帯電話やパーソナルコンピュータから顔画像を送信する実施の形態１とは異なり、例えばゲームセンターなどに設置された顔画像判定装置の前で遊技が行われることになる。このため、本実施の形態では、いつでもどこでも気軽に遊技できることはないが、携帯電話やパーソナルコンピュータを所有していないユーザも遊技を楽しむことができる。

図６は、本実施の形態に係る顔画像判定装置２００の構成を示すブロック図である。同図において、図２と同じ部分には同じ符号を付し、その説明を省略する。図６に示す顔画像判定装置２００は、入出力インタフェース（以下「Ｉ／Ｆ」と略記する）部２１０、撮像部２２０、撮像画像取得部２３０、比較対象選択部１３０、顔画像ＤＢ部１４０、類似度判定部１５０、および結果情報生成部１６０を有している。

入出力Ｉ／Ｆ部２１０は、ユーザが顔画像判定装置２００を操作するための操作ボタンや顔画像の判定結果を表示・出力するディスプレイ・プリンタなどを備えている。そして、入出力Ｉ／Ｆ部２１０は、ユーザによる性別データの入力操作を受け付けると、入力された性別データを比較対象選択部１３０内の乱数発生部１３１へ出力し、撮像の実行操作を受け付けると、顔の撮像を実行する旨を撮像部２２０へ通知する。また、入出力Ｉ／Ｆ部２１０は、結果情報生成部１６０によって生成された結果情報をディスプレイに表示したり、プリンタから印刷したりして、顔画像の判定の結果をユーザに提供する。

撮像部２２０は、入出力Ｉ／Ｆ部２１０から撮像を実行する旨が通知されると、ユーザの顔を撮像し、得られた撮像データを撮像画像取得部２３０へ出力する。

撮像画像取得部２３０は、撮像データに対して所定の画像構成処理を施し、ユーザの顔画像に対応する撮像画像を取得する。

次いで、上記のように構成された顔画像判定装置２００による顔画像の判定動作について、図７に示すフロー図を参照しながら説明する。同図において、図３と同じ部分には同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。

本実施の形態においては、ユーザが直接顔画像判定装置２００によって顔を撮像する。すなわち、ユーザは、まずこれから撮像するユーザ自身または友人などの性別データを入出力Ｉ／Ｆ部２１０に備えられた操作ボタンなどから入力する（ステップＳ２０００）。続いて、ユーザは、撮像部２２０の撮像範囲にユーザ自身または友人などの顔が収まることを確認し、撮像を実行する旨の操作ボタンを押下する。

これらの操作が入出力Ｉ／Ｆ部２１０に受け付けられると、撮像を実行する旨が撮像部２２０へ通知され、撮像部２２０によってユーザ自身または友人などの顔の撮像が行われる（ステップＳ２１００）。撮像によって得られた撮像データは、撮像画像取得部２３０へ出力される一方、性別データは、入出力Ｉ／Ｆ部２１０から比較対象選択部１３０内の乱数発生部１３１へ出力される。そして、撮像画像取得部２３０によって、撮像データから画像を構成する画像構成処理が施され、ユーザ自身または友人などの撮像画像が取得される。

一方、性別データが乱数発生部１３１に入力されると、実施の形態１と同様に、乱数発生部１３１によって、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男女それぞれの顔画像数を超えない乱数が発生される（ステップＳ１２００）。そして、比較画像取得部１３２によって、性別データおよび発生した乱数に応じた比較画像が取得され（ステップＳ１３００）、類似度判定部１５０によって撮像画像と比較画像の類似度が判定される（ステップＳ１４００）。類似度の判定は、実施の形態１と同様に、撮像画像および比較画像を局所画像に分割して比較しても良いし、固有顔法やニューラルネットワーク法などの既存のアルゴリズムを用いて行っても良い。

こうして求められた類似度は、結果情報生成部１６０へ出力され、ユーザが閲覧して楽しめるような結果情報へと加工される（ステップＳ１５００）。そして、結果情報生成部１６０によって生成された結果情報は、入出力Ｉ／Ｆ部２１０へ出力され、ディスプレイに表示されたり、プリンタから印刷されたりすることにより、ユーザへ出力される（ステップＳ２２００）。

以上のように、本実施の形態によれば、顔画像判定装置がユーザの顔を撮像し、データベースから美男・美女または有名人などの顔画像を無作為に選択してユーザの顔画像との類似度を判定し、その結果をユーザへ出力する。このため、携帯電話やパーソナルコンピュータを所有していないユーザも遊技を楽しむことができるとともに、単なる顔画像の表示・印刷のみではない結果を閲覧することができ、より娯楽性を向上することができる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３の特徴は、ユーザが比較対象とする顔画像をデータベースから選択し、選択された顔画像と撮像された顔画像とが類似しているか否かを判定する点である。すなわち、本実施の形態においては、ユーザは、顔画像判定装置のデータベースに記憶されている複数の顔画像の中から所望の顔画像を選択し、ユーザ自身または友人などの顔画像と比較することができる。

図８は、本実施の形態に係る顔画像判定装置３００の構成を示すブロック図である。同図において、図２および図６と同じ部分には同じ符号を付し、その説明を省略する。図８に示す顔画像判定装置３００は、図６に示す顔画像判定装置２００の入出力Ｉ／Ｆ部２１０および比較対象選択部１３０に代えて、それぞれ入出力Ｉ／Ｆ部３１０および比較対象選択部３２０を有している。

入出力Ｉ／Ｆ部３１０は、ユーザが顔画像判定装置３００を操作するための操作ボタンや顔画像ＤＢ部１４０に記憶された顔画像および顔画像の判定結果を表示・出力するディスプレイ・プリンタなどを備えている。そして、入出力Ｉ／Ｆ部３１０は、ユーザが遊技を開始すると、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている顔画像をディスプレイに表示し、ユーザの選択操作を待機する。ここで選択される顔画像は、ユーザが撮像するユーザ自身または友人などの顔画像との比較を希望する顔画像である。

その後、入出力Ｉ／Ｆ部３１０は、ユーザによる顔画像の選択操作を受け付けると、例えばユーザが操作ボタンを押下して選択した番号を比較対象選択部３２０内の選択受付部３２１へ出力し、撮像の実行操作を受け付けると、顔の撮像を実行する旨を撮像部２２０へ通知する。また、入出力Ｉ／Ｆ部３１０は、結果情報生成部１６０によって生成された結果情報をディスプレイに表示したり、プリンタから印刷したりして、顔画像の判定の結果をユーザに提供する。

比較対象選択部３２０は、撮像画像と比較する対象の比較画像を顔画像ＤＢ部１４０からユーザの選択に応じて取得する。

具体的には、比較対象選択部３２０は、選択受付部３２１および比較画像取得部３２２を有している。選択受付部３２１は、入出力Ｉ／Ｆ部３１０から出力される番号が顔画像ＤＢ部１４０内に記憶された顔画像を指定する適正な番号であることを確認し、適正な番号であれば、この番号を比較画像取得部３２２へ通知する。一方、選択受付部３２１は、入出力Ｉ／Ｆ部３１０から出力される番号が顔画像ＤＢ部１４０内に存在しない不正な番号であれば、例えば入出力Ｉ／Ｆ部３１０を介してユーザへエラーメッセージを出力する。

比較画像取得部３２２は、選択受付部３２１から出力された番号が入力されると、この番号に対応する顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。すなわち、比較画像取得部３２２は、ユーザが入出力Ｉ／Ｆ部３１０のディスプレイで確認し、ユーザ自身または友人などの顔画像との比較を希望した顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。

次いで、上記のように構成された顔画像判定装置３００による顔画像の判定動作について、図９に示すフロー図を参照しながら説明する。同図において、図３および図７と同じ部分には同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。

本実施の形態においては、ユーザは、まず撮像する顔との比較を希望する顔画像を選択する。すなわち、ユーザは、入出力Ｉ／Ｆ部３１０のディスプレイを確認し、顔画像ＤＢ部１４０内に記憶されている顔画像の中から比較対象とする顔画像を決定し、入出力Ｉ／Ｆ部３１０の操作ボタンを操作して、決定した顔画像に対応する番号などを入力する（ステップＳ３０００）。続いて、ユーザは、撮像部２２０の撮像範囲にユーザ自身または友人などの顔が収まることを確認し、撮像を実行する旨の操作ボタンを押下する。

これらの操作が入出力Ｉ／Ｆ部３１０に受け付けられると、撮像部２２０によって顔の撮像が行われる（ステップＳ２１００）。撮像によって得られた撮像データは、撮像画像取得部２３０へ出力される一方、ユーザが入力した番号は、入出力Ｉ／Ｆ部３１０から比較対象選択部３２０内の選択受付部３２１へ出力される。そして、撮像画像取得部２３０によって、撮像データから画像を構成する画像構成処理が施され、ユーザ自身または友人などの撮像画像が取得される。

一方、ユーザが入力した番号が選択受付部３２１に入力されると、選択受付部３２１は、この番号が適正な番号であるか否かを判定する。適正な番号とは、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている顔画像を正しく指定する番号であり、もし、ユーザが入力した番号が適正な番号であれば、選択受付部３２１は、この番号を比較画像取得部３２２へ通知する。また、ユーザが入力した番号が不正な番号であれば、選択受付部３２１は、入出力Ｉ／Ｆ部３１０を介してユーザへエラーメッセージを出力する。これにより、ユーザの誤操作などを判別してユーザへ報知し、正確な操作を促すことができる。

ユーザが入力した番号が適正であり、比較画像取得部３２２へ通知されると、比較画像取得部３２２によって、通知された番号に対応する顔画像が比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得される（ステップＳ３１００）。この比較画像は、ユーザが撮像画像との比較を希望する顔画像であり、ユーザの希望を反映して娯楽性を向上することができる。すなわち、ユーザは、例えば顔画像ＤＢ部１４０に記憶されている特定の芸能人などの顔画像を選択し、この芸能人にユーザ自身または友人などがどの程度類似しているかを判定させることができる。

比較画像が取得されると、類似度判定部１５０によって撮像画像と比較画像の類似度が判定される（ステップＳ１４００）。類似度の判定は、実施の形態１と同様に、撮像画像および比較画像を局所画像に分割して比較しても良いし、固有顔法やニューラルネットワーク法などの既存のアルゴリズムを用いて行っても良い。

こうして求められた類似度は、結果情報生成部１６０へ出力され、ユーザが閲覧して楽しめるような結果情報へと加工される（ステップＳ１５００）。そして、結果情報生成部１６０によって生成された結果情報は、入出力Ｉ／Ｆ部２１０へ出力され、ディスプレイに表示されたり、プリンタから印刷されたりすることにより、ユーザへ出力される（ステップＳ２２００）。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザがデータベースから選択した顔画像とユーザ自身または友人などの顔画像との類似度を判定し、その結果をユーザへ出力する。このため、遊技にユーザの希望が反映され、所望の顔画像との比較が可能となり、娯楽性をさらに向上することができる。

（実施の形態４）
本発明の実施の形態４の特徴は、撮像された顔画像に似ている顔画像をあらかじめ低精度の類似度判定によってデータベースから抽出し、抽出された顔画像と撮像された顔画像とが類似しているか否かを高精度で判定する点である。

図１０は、本実施の形態に係る顔画像判定装置４００の構成を示すブロック図である。同図において、図２および図６と同じ部分には同じ符号を付し、その説明を省略する。図１０に示す顔画像判定装置４００は、図６に示す顔画像判定装置２００の比較対象選択部１３０に代えて、比較対象選択部４１０を有している。

比較対象選択部４１０は、撮像画像に類似している顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。

具体的には、比較対象選択部４１０は、類似度粗判定部４１１、判定結果保持部４１２、および比較画像取得部４１３を有している。類似度粗判定部４１１は、入出力Ｉ／Ｆ部２１０から出力された性別データが入力されると、撮像画像と同性の全顔画像を顔画像ＤＢ部１４０から読み出し、撮像画像取得部２３０によって取得された撮像画像と類似しているか否かを粗く判定する（以下、この判定を「粗判定」という）。すなわち、類似度粗判定部４１１は、性別データが男性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０からすべての男性の顔画像を読み出し、撮像画像と類似しているか否かを粗判定し、判定結果を順次判定結果保持部４１２へ出力する。一方、類似度粗判定部４１１は、性別データが女性を示すものであれば、顔画像ＤＢ部１４０からすべての女性の顔画像を読み出し、撮像画像と類似しているか否かを粗判定し、判定結果を順次判定結果保持部４１２へ出力する。

類似度粗判定部４１１による粗判定は、撮像画像と類似している顔画像を比較画像として選択するために行われるものであり、精度はあまり高くなくて良い。したがって、類似度粗判定部４１１は、精度はあまり高くなく処理速度が速い所定のアルゴリズムを用いて、撮像画像と顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男女いずれかの全画像とを比較・粗判定する。

判定結果保持部４１２は、類似度粗判定部４１１から順次出力される判定結果を一時的に保持し、すべての判定結果が保持されると、類似度粗判定部４１１によって最も撮像画像に類似していると判定された顔画像を性別データとともに比較画像取得部４１３へ通知する。

比較画像取得部４１３は、判定結果保持部４１２からの通知を受けると、粗判定の結果、撮像画像に最も類似していると判定された顔画像を比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得する。

次いで、上記のように構成された顔画像判定装置４００による顔画像の判定動作について、図１１に示すフロー図を参照しながら説明する。同図において、図３および図７と同じ部分には同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。

本実施の形態においては、実施の形態２と同様に、ユーザが入出力Ｉ／Ｆ部２１０を操作して性別データを入力し（ステップＳ２０００）、撮像を実行する旨の操作ボタンを押下することにより、撮像部２２０によって顔の撮像が行われる（ステップＳ２１００）。撮像によって得られた撮像データは、撮像画像取得部２３０へ出力される一方、性別データは、入出力Ｉ／Ｆ部２１０から比較対象選択部４１０内の類似度粗判定部４１１へ出力される。そして、撮像画像取得部２３０によって、撮像データから画像を構成する画像構成処理が施され、ユーザ自身または友人などの撮像画像が取得される。本実施の形態においては、撮像画像は、類似度判定部１５０内の画像分割部１５１−１へ出力されるとともに、比較対象選択部４１０内の類似度粗判定部４１１へも出力される。

性別データおよび撮像画像が類似度粗判定部４１１に入力されると、類似度粗判定部４１１によって、撮像画像と顔画像ＤＢ部１４０に記憶された顔画像との類似度の粗判定が行われる（ステップＳ４０００）。すなわち、性別データに応じて男女いずれかの顔画像が顔画像ＤＢ部１４０から読み出され、読み出された顔画像と撮像画像取得部２３０から出力された撮像画像との類似度が所定のアルゴリズムによって粗判定される。ここで行われる粗判定は、大まかに類似度を判定するものであるため、低精度かつ処理速度が速いアルゴリズムが用いられる。この粗判定の結果は、判定結果保持部４１２へ出力される。

そして、類似度粗判定部４１１によって、顔画像ＤＢ部１４０内の男女いずれかの全顔画像と撮像画像との粗判定が完了したか否かが判定される（ステップＳ４１００）。この結果、性別データに応じた顔画像であって撮像画像との類似度の粗判定が完了していない顔画像がある場合は、すべての顔画像に関する粗判定が完了するまでステップＳ４０００の粗判定が繰り返される。

一方、顔画像ＤＢ部１４０に記憶された男女いずれかの全顔画像と撮像画像との粗判定が完了すると、これらのすべての粗判定の結果が判定結果保持部４１２に保持されたことになるため、判定結果保持部４１２によって、撮像画像に最も類似している顔画像が選択され、比較画像取得部４１３へ通知される。そして、比較画像取得部４１３によって、判定結果保持部４１２から通知された顔画像が比較画像として顔画像ＤＢ部１４０から取得される（ステップＳ４２００）。この比較画像は、撮像画像との大まかな類似度を判定した結果、最も撮像画像に類似している顔画像であり、例えば顔画像ＤＢ部１４０に美男・美女の顔画像が記憶されている場合は、撮像画像に最も類似している美男・美女の顔画像が比較画像となる。結果として、後で求められる高精度の類似度が大きくなる傾向があり、撮像画像がより美男・美女らしいという結果情報が得られるため、娯楽性を向上することができる。また、顔画像ＤＢ部１４０に有名人の顔画像が記憶されている場合は、撮像画像に似ている有名人の顔画像が比較画像となり、ユーザは、撮像画像に良く似た有名人を客観的に知ることができるとともに、この有名人とどの程度類似しているかを知ることができる。

比較画像取得部４１３によって比較画像が取得されると、類似度判定部１５０によって撮像画像と比較画像の類似度が判定される（ステップＳ１４００）。類似度の判定は、実施の形態１と同様に、撮像画像および比較画像を局所画像に分割して比較しても良いし、固有顔法やニューラルネットワーク法などの既存のアルゴリズムを用いて行っても良い。ただし、類似度判定部１５０による類似度判定には、類似度粗判定部４１１による粗判定よりも高精度な結果が得られるアルゴリズムが用いられる。

こうして求められた類似度は、結果情報生成部１６０へ出力され、ユーザが閲覧して楽しめるような結果情報へと加工される（ステップＳ１５００）。そして、結果情報生成部１６０によって生成された結果情報は、入出力Ｉ／Ｆ部２１０へ出力され、ディスプレイに表示されたり、プリンタから印刷されたりすることにより、ユーザへ出力される（ステップＳ２２００）。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザ自身または友人などの撮像画像と最も類似している顔画像を低精度の類似度判定によってデータベースから選択し、選択した顔画像と撮像画像との高精度の類似度判定を行い、その結果をユーザへ出力する。このため、結果として得られる類似度が大きくなる傾向があり、娯楽性をさらに向上することができる。

なお、上記実施の形態４においては、類似度判定部１５０による高精度の類似度判定の前に類似度粗判定部４１１による低精度の類似度判定を行うものとしたが、類似度粗判定部４１１を類似度判定部１５０と同様の構成とし、撮像画像と顔画像ＤＢ部１４０に記憶されたすべての顔画像との高精度な類似度判定を行い、その結果から最も類似している顔画像との類似度を結果情報として出力するようにしても良い。これは、換言すれば、比較画像として、顔画像ＤＢ部１４０に記憶されているすべての顔画像を取得する場合に相当する。

また、上記実施の形態３、４においては、ユーザが顔画像判定装置によって顔を直接撮像し、その場で結果を得るものとしたが、これらの実施の形態を実施の形態１と組み合わせて、ユーザが携帯電話またはパーソナルコンピュータなどから顔画像を顔画像判定装置へ送信し、結果を返信させるようにすることも可能である。

さらに、上記実施の形態１〜４においては、顔画像ＤＢ部１４０に男女別に顔画像が記憶されているものとしたが、他にも例えば年齢や職業など様々なカテゴリーで顔画像を分類しておくことも可能である。このような場合は、ユーザが性別データではなく、年齢データや職業データを入力し、顔画像ＤＢ部１４０から同年代の顔画像や同じ職業の顔画像が比較画像として取得される。また、顔画像を分類するカテゴリーは、１つのみに限定されるものではなく、例えば性別と年齢のように２つ以上を組み合わせて分類しても良い。

本発明の顔画像判定装置および顔画像判定方法は、気軽に遊技を楽しめるようにし、かつ、より娯楽性を向上することができ、例えばユーザの顔を撮像して遊技を行う顔画像判定装置および顔画像判定方法として有用である。

本発明の実施の形態１に係る遊技システムの概略構成を示す図である。 実施の形態１に係る顔画像判定装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る顔画像判定動作を示すフロー図である。 実施の形態１に係る顔画像データベースの一例を示す図である。 実施の形態１に係る顔画像判定結果の例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る顔画像判定装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る顔画像判定動作を示すフロー図である。 本発明の実施の形態３に係る顔画像判定装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る顔画像判定動作を示すフロー図である。 本発明の実施の形態４に係る顔画像判定装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る顔画像判定動作を示すフロー図である。

符号の説明

１１０ 受信部
１２０ 受信画像取得部
１３０、３２０、４１０ 比較対象選択部
１３１ 乱数発生部
１３２、３２２、４１３ 比較画像取得部
１４０ 顔画像ＤＢ部
１５０ 類似度判定部
１５１−１、１５１−２ 画像分割部
１５２ 比較部
１５３ 類似度算出部
１６０ 結果情報生成部
１７０ 送信処理部
１８０ 送信部
２１０、３１０ 入出力Ｉ／Ｆ部
２２０ 撮像部
２３０ 撮像画像取得部
３２１ 選択受付部
４１１ 類似度粗判定部
４１２ 判定結果保持部

Claims (10)

1. ユーザの顔画像を含むユーザ画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得されたユーザ画像の比較対象となる複数の顔画像をあらかじめ記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された複数の顔画像から前記ユーザ画像と比較する比較画像を選択する選択手段と、
   前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定の結果を示す結果情報を生成する生成手段と
   を有することを特徴とする顔画像判定装置。
2. 前記取得手段は、
   ユーザが撮像して送信した顔の画像データを受信する受信部と、
   前記受信部によって受信された画像データから顔画像を構成して受信画像を取得する受信画像取得部と
   を有することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
3. 前記取得手段は、
   ユーザの顔を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像されて得られた撮像データから顔画像を構成して撮像画像を取得する撮像画像取得部と
   を有することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
4. 前記選択手段は、
   前記記憶手段に記憶された複数の顔画像数を超えない乱数を発生する乱数発生部と、
   前記乱数発生部にて発生した乱数に対応する顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部と
   を有することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
5. 前記記憶手段は、
   カテゴリー別に複数の顔画像を分類して記憶し、
   前記乱数発生部は、
   前記ユーザ画像が属するカテゴリーに分類された顔画像数を超えない乱数を発生することを特徴とする請求項４記載の顔画像判定装置。
6. 前記選択手段は、
   ユーザが前記ユーザ画像との比較を所望する顔画像の選択を受け付ける選択受付部と、
   前記選択受付部に受け付けられた選択に対応する顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部と
   を有することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
7. 前記選択手段は、
   前記記憶手段に記憶されたすべての顔画像それぞれに対する前記ユーザ画像の類似の度合いを所定のアルゴリズムを用いて判定する類似度粗判定部と、
   前記類似度粗判定部によって判定されて得られた類似の度合いを保持する判定結果保持部と、
   すべての顔画像のうち前記ユーザ画像に最も類似していると判定された顔画像を比較画像として前記記憶手段から取得する比較画像取得部とを有し、
   前記判定手段は、
   前記類似度粗判定部によって用いられるアルゴリズムよりも高精度のアルゴリズムを用いて前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
8. 前記記憶手段は、
   統計処理によって作成された架空の美男・美女の顔画像を記憶することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
9. 前記記憶手段は、
   実在の有名人の顔画像を記憶することを特徴とする請求項１記載の顔画像判定装置。
10. ユーザの顔画像の比較対象となる複数の顔画像をあらかじめ記憶する顔画像判定装置における顔画像判定方法であって、
    ユーザの顔画像を含むユーザ画像を取得する取得工程と、
    記憶された複数の顔画像から前記ユーザ画像と比較する比較画像を選択する選択工程と、
    前記ユーザ画像と前記比較画像との類似の度合いを判定する判定工程と、
    判定の結果を示す結果情報を生成する生成工程と
    を有することを特徴とする顔画像判定方法。

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