JP2010520551A - 画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】本発明に係る方法は、画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するためのコンピュータ実施される方法であって、前記方法は、画像（２０２）から生成される皮膚色推定値（４１３）にアクセスすることと、前記皮膚色推定値（４１３）を分類色（４６１）と比較することと、前記分類色（４６１）と少なくとも１つの製品（４７１）との間の相関にアクセスすることと、前記分類色（４６１）と相関する前記少なくとも１つの製品（４７１）を推奨することとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、個人容姿関連製品の製品相談に関する。

化粧品又は他の容姿関連製品の多くの顧客にとって、購入決定を行うことは、購入決定に関与する変動要素が多種多様であること及び顧客が選ぶことができる製品が広範囲に及ぶことから難しい。
化粧品の分野では、ユーザの自然な顔の肌の色を補完し又は対照して引き立たせる色合いの化粧品製品が数百もある。
加えて、メイクアップスタイルは、季節ごとに変化し、ユーザがいる日時及びロケーションも、どの製品を身につけるのかに関するユーザの決定に影響を与える場合がある。
例として、ユーザは、夜のカジュアルイベントとは異なる容姿を日中の職場で見せたい場合がある。
したがって、ユーザの使用目的に基づいて化粧品を調製することが必要な場合がある。

ユーザが化粧品購入に関する決定に至るのを助けるために、多くの顧客は、訓練を受けたコンサルタントからのアドバイスを求める。
しかしながら、多くの小売店は、化粧品の陳列スペースしか設けておらず、顧客が化粧品購入に関する決定に至るのを助ける訓練を受けた店員を設けていない。
加えて、多くの小売店のアンビエント照明は、顧客の皮膚配色（skin coloration）を歪める可能性があり、したがって、化粧品が顧客の皮膚でどのように見えるのかについて誤った印象を顧客に与える可能性がある。
例えば、多くの小売店は、わずかに青みがかった色合いを有する光を放射する蛍光照明を使用している。
また、いくつかの店は、可視スペクトルの特定の範囲で自然光をフィルタリングするコーティングを店の窓に使用している。
したがって、多くの顧客は、その特定のユーザが化粧品製品を身に付けた時にその化粧品製品を受け入れることができるか否かについて「最良の推測」を行っている。
その結果、顧客は、店で化粧品がどのように見えるのかにのみ基づいて化粧品を購入して、帰宅した時に化粧品の見え方が気に入らないことに気付くことが多い。
加えて、いくつかのタイプの化粧品製品（例えば、口紅）については、衛生上の懸念のために、顧客は、購入前に製品のサンプルを試すことが認められていない。

いくつかの小売店に関する別の不都合な点は、製造業者が顧客との関係を開拓することができないということである。
これらの店の店員は、通常、顧客が化粧品を購入するか否か又は顧客が自身の購入決定に満足しているか否かにほとんど関心がない。
したがって、これらの従業員は、特定の化粧品ブランドを、顧客がそのブランドを再び購入するように促すように説明することにほとんど関心がない。
一方、多くの製造業者は、より大きな顧客満足をもたらし、さらに販売増大をもたらす或る顧客用相談サービスを提供したいと考えている。
しかしながら、各小売販売店で相談を提供することは、製造業者にとって法外な費用がかかる。

代替的に、多くの高級化粧品製造業者は、「メイクアップカウンタ」としても知られている自社専用の小売スペースを小売店内に運営する。
これらのメイクアップカウンタには、顧客が選び得るスタイルの中から流行しているスタイルを提案でき且つどの化粧の色合い（cosmetic shades）が顧客の皮膚配色を補完するのかについて顧客にアドバイスを提供できる訓練を受けた代表者が配置される。
したがって、顧客には、選ぶべき製品の範囲としてより小さな範囲が提示されるものの、顧客のニーズに基づいてその顧客により適した範囲が提示される。
加えて、その代表者は、顧客によって行われている購入を補完し得る他の製品を推奨することができ、現在のファッショントレンドに関するアドバイスを提供することができる。
非常に高級な小売スペースでは、製造業者は、顧客が店を出た時に化粧品がどのように見えるのかについて正確な印象を顧客に提供するように照明が注意深く較正されている制御されたインフラストラクチャを提供することができる。

あいにく、店内の人間によるコンサルタント又は制御されたコンサルティングインフラストラクチャを設けている製造業者によって販売される化粧品製品は、通常、相談を提供していない小売店で販売される化粧品製品よりもはるかに高価である。
加えて、顧客の中には、訓練を受けた代表者に気後れする者もいれば、自身の容姿のような個人的なことを見知らぬ人と話し合いたくない者もいる。
この場合も、結局のところ、化粧品の相談を受けることから利益を得る可能性がある幾人かの顧客は、自身が求めるアドバイスを受け取らないことになる。

本発明の実施の形態は、画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するためのコンピュータ実施される方法を記載する。
本発明の一実施の形態では、画像から生成される皮膚色推定値がアクセスされる。この皮膚色推定値は、次に、分類色と比較される。
この分類色と少なくとも１つの製品との間の相関がアクセスされる。
次に、この分類色と相関された製品の少なくとも１つが推奨される。

添付図面は、本明細書に援用されて、本明細書の一部を成す。
添付図面は、本発明の実施形態を示し、本明細書と共に、本発明の原理を説明する機能を果たす。
特に言及のない限り、本明細書で参照される図面は、一律の縮尺で描かれていないものと理解されるべきである。

本発明の実施形態による被写体の皮膚色に基づいて製品を推奨するための方法のフローチャートである。 本発明の実施形態と共に使用される例示的な画像キャプチャシステムを示す。 本発明の実施形態で使用される例示的な画像化色基準セットを示す。 本発明の実施形態による皮膚色推定値を生成するためのカテゴリー化システムのブロック図である。 本発明の実施形態による被写体の皮膚色に基づいて製品を推奨するための製品推奨システムのブロック図である。 本発明の実施形態による分類色と製品との間の例示の相関を示す。 本発明の実施形態による皮膚ピクセルを選択する際の例示のステップを示す。 本発明の実施形態を実施することができる例示的なコンピュータシステムのブロック図である。

これより、本発明の実施形態を詳細に参照する。
本発明の実施形態の例は、添付図面に示されている。本発明を以下の実施形態と共に説明するが、実施形態は、本発明をこれらの実施形態のみに限定するように意図されていないことが理解されよう。
逆に、本発明は、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の趣旨及び範囲内に含めることができる代替形態、変更形態、及び均等物を包含するように意図されている。
さらに、本発明の以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細が述べられる。
しかしながら、これらの具体的な詳細がなくても、本発明の実施形態を実施することができる。
それ以外の場合には、本発明の態様を不必要に不明瞭にしないように、既知の方法、手順、コンポーネント、及び回路は詳細に説明されていない。

表記法及び用語体系
以下の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する操作の手順、論理ブロック、処理、及び他のシンボル表現に関して提示される。
これらの記述及び表現は、データ処理技術の当業者が自身の作業の内容を他の当業者に最も効率的に伝えるのに使用する手段である。
本出願において、手順、論理ブロック、プロセス等は、所望の結果をもたらす自己矛盾のない一連のステップ又は命令であると考えられる。
これらのステップは、物理量の物理的な操作を必要とするステップである。
必ずしもそうではないが、通例、これらの量は、コンピュータシステムで記憶、転送、結合、比較、及び他の方法での操作を行うことができる電気信号又は磁気信号の形態を取る。

一方、これらの用語及び同様の用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量に適用される単に便利なラベルにすぎないことに留意すべきである。
以下の論述から明らかなものとして特に明記のない限り、本発明の全体にわたって、「アクセス」、「識別」、「比較」、「生成」、「選択」、「集約」、「処理」、「推奨」等の用語を利用した論述は、コンピュータシステム又は同様の電子計算装置の動作及びプロセスを指すことが理解される。
このコンピュータシステム又は類似の電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理（電子）量として表されるデータを操作して、コンピュータシステムのメモリ若しくはレジスタ又は他のこのような情報記憶装置、伝送装置、若しくは表示装置内で同様に物理量として表される他のデータに変換するものである。

図１は、本発明の実施形態による画像から皮膚色推定値４１３（図４Ａを参照）に基づいて製品を推奨するための方法１００のフローチャートである。
図１のステップ１１０において、画像から生成された皮膚色推定値４１３がアクセスされる。
本発明の実施形態では、画像がキャプチャされるロケーションのアンビエント照明条件及び画像キャプチャシステムの画像化特性の複合的影響が、画像分析システムによって推測される。
これらの複合的影響は、その後、画像における被写体の皮膚ピクセルの分析に基づいて被写体の皮膚色の正確な推定を行うことができるように、実質的に取り除かれる。
本発明の実施形態は、被写体の自然な皮膚色の正確な分析に基づいて製品推奨を生成できるように、このコンピュータが生成した皮膚色推定値にアクセスする。

図１のステップ１２０において、皮膚色推定値４１３が分類色と比較される。
本発明のいくつかの実施形態では、人間の皮膚配色の範囲は、対応する分類色によって表される一組の離散的なクラス又は「ビン」に分割される。
したがって、各ビンは、人間の顔の肌の色のスペクトルのサブセットを定義する。
本発明の実施形態では、被写体の皮膚配色が推定されると、特定のビンの分類色を被写体の推定された皮膚色と照合することによって、被写体をその特定のビンに関連付けることができる。
例えば、明るい顔の肌を有する被写体は、ビン７に関連付けることができる一方、より暗い顔の肌を有する別の被写体は、ビン１９に関連付けることができる。

図１のステップ１３０において、分類色と少なくとも１つの製品との間の相関がアクセスされる。本発明の実施形態では、ビンのそれぞれは、対応する製品と相関される。
本発明の他の実施形態では、各ビンは、２つ以上の製品に関連付けることができる。
本発明の実施形態では、特定のビンに関連付けられる製品には、化粧品、衣料品、眼鏡、宝石類、又は別の容姿関連製品が含まれ得る。

図１のステップ１４０において、分類色に対応する少なくとも１つの製品が推奨される。
本発明の実施形態では、生み出される結果として、少なくとも１つの製品がユーザに推奨される。
本発明の実施形態では、ユーザは、キャプチャ画像の被写体の場合もあるし、画像を生成した画像キャプチャシステムのオペレータの場合もある。
一例として、キャプチャ画像の被写体へ製品推奨を伝達する電子メールメッセージを送信することができる。

本発明の実施形態は、被写体の画像をキャプチャする時に、制御されたインフラストラクチャ（例えば、較正及び制御されたアンビエント照明条件及びカメラ処理パラメータ）を必要とすることなく自動的に被写体の皮膚色の正確な判断を行うことができるという点で有利である。
従来、いくつかの皮膚色分析方法は、アンビエント照明条件及びカメラ処理パラメータが注意深く較正された専用の部屋又はキオスク（kiosk）に依拠していた。
これは、被写体の皮膚配色を正確に評価することを容易にするのに必要であった。被写体の写真が撮影され、人間のコンサルタントによって分析され、次に、そのコンサルタントが、被写体に対する化粧品相談を管理していた。
しかしながら、これらの設備が必要とする費用及びスペースの量のために、これらの設備は、一般に、ほとんどの被写体にとって利用可能にならなかった。
他のシステムは、被写体の皮膚の異なる複数のロケーションを記録した複数の写真又は異なる照明条件の下での複数の写真に依拠していた。

加えて、本発明の実施形態は、被写体の皮膚色に基づいて自動製品推奨を行うことを容易にする。
その結果、被写体は、訓練を受けたコンサルタントの分析の必要なく、自身の皮膚色に基づいた製品推奨を受けることができる。
これは、例えば、専用のメイクアップ相談カウンタを設けるための資源を有することができない小売販売店で有利である。
したがって、被写体が、化粧品相談を行うように訓練を受けた店員がいない小売業者又は上記で説明した制御されたインフラストラクチャ用のスペースを有しない小売業者から化粧品を購入する場合、被写体は、それにもかかわらず、本発明の実施形態を使用して化粧品相談を受けることができる。
顧客は、製品相談を提供する製造業者から化粧品製品を購買する可能性がより高くなり得るので、本発明の実施形態は、製造業者にとって、全範囲の関連製品を提案でき、また、顧客が例えば化粧品製品の置かれた棚から単に選択するだけの時には可能でない顧客との関係を開拓できるので有利である。
さらに、全く見知らぬ人から化粧品相談を受けると不安になる場合がある顧客は、本発明の実施形態を使用すると、匿名の製品相談を受けることができる。
顧客自身の自宅又は小売アウトレットから離れた他のロケーションであっても、顧客は製品相談を受けることができる。

図２は、本発明の実施形態と共に使用される例示的な画像キャプチャシステム２００を示す。
本発明の実施形態では、システム２００は、被写体（例えば２０３）及び画像化基準色セット２０４を含む画像２０２をキャプチャするための画像キャプチャ装置２０１を備える。
本発明の実施形態では、画像キャプチャ装置２０１は、画像２０２をキャプチャする時に、制御されたインフラストラクチャを必要としない。
例えば、画像キャプチャ装置２０１は、被写体のパーソナルコンピュータシステム、デジタルカメラ、又は写真を生成できる携帯電話（例えば、ここでは「ピクチャーホン」と呼ぶ）とすることができる。
したがって、本発明の実施形態は、較正された機器（例えば、較正されたカメラ及び較正された照明）に依拠するのではなく、製品相談プロセス中に末端の被写体の機器を利用することができる。
さらに、アンビエント照明条件が、システム２００が画像を処理するのに十分である間、アンビエント照明条件が知られているか又は制御される環境で画像をキャプチャする必要もない。
その結果、例えば、屋外を含むさまざまな環境又は被写体２０３の自宅であっても画像２０２をキャプチャすることができる。

画像２０２は、次に、ネットワーク２０６を介して画像分析システム２０５へ搬送される。
以下でより詳細に論述するように、画像分析システム２０５は、画像２０２の分析に基づいて、被写体２０３の皮膚色推定値４１３を生成するためのものである。
通常、所与の被写体に当たる光の質及びスペクトル特性は、カメラに対する被写体の容姿に影響を与え、したがって、カメラによって生成された画像における被写体の容姿に影響を与える。
カメラは、それ自体、そのセンサの設計及び製造の物理的特性を通じて、また、カメラの内部処理特性を通じて、被写体の感知された皮膚配色にさらなる変質を導入する。
これらの影響は、組み合わさって、画像の皮膚配色メトリックを非常に疑わしいものとする。
画像分析システム２０５は、被写体の画像と共にキャプチャされた一組の基準色を観察することによって、キャプチャ画像の観測された色空間から、アンビエント照明条件及び画像をキャプチャするカメラの画像処理能力から独立した基準色空間、すなわち「真」の色空間への変換を求めることを容易にすることができる。

本発明の実施形態では、トゥルーカラー空間は、制御基準色セット２０８によって表される。
制御基準色セット２０８は、実際の物理的なエンティティではなく、スペクトル反射又は色信号値がアクセスされるアクセス元の論理的な基準色セットを含むことができることが理解される。
制御基準色セット２０８の特性を画像においてキャプチャされた基準色セット２０４の特性と比較することによって、画像分析システム２０５は、画像化基準色セット２０４の特性と制御基準色セット２０８の特性との間の相違を考慮した変換、すなわち「色補正関数」を求めることができる。
この色補正関数は、部屋のアンビエント照明及び取得カメラの色変換の複合的影響を直接補償する。

この色補正関数を求めることを容易にするために、画像分析システム２０５は、画像化基準色セット２０４の観測された特性を検出して測定する。
画像分析システム２０５は、次に、画像化基準色セット２０４の色を、基準色空間における制御基準色セット２０８の色に最適に近づける色補正関数を求める。

ユーザの画像を分析してユーザの皮膚配色を識別するために、ユーザの自然な皮膚色を表すキャプチャ画像における画像皮膚色領域の選択が、画像分析システム２０５によって行われる。
本発明のいくつかの実施形態は、これらの皮膚色領域を、画像化された被写体の顔の上に見つけることを試みる。
色値用にサンプリングするためにユーザの顔及び頭部のこれらの要素を選択することは、キャプチャ画像内でユーザの顔のロケーション及び向きを識別することを伴う。
さらに、適切な皮膚配色測定値を収集するための顔内の箇所の判断も、画像分析システム２０５によって行われる。

画像分析システム２０５は、ユーザの顔のどの領域（例えば、額、頬、顎等）が被写体の自然な全体的顔配色を高く予測するのかを判断するように構成することができる。
これによって、そばかすでもなく、傷でもなく、髪の色でもなく、目の色でもなく、他の正しくない値でもなく、皮膚自体の配色が確実に測定される。本発明の実施形態では、コンピュータビジョンの専門家に知られている技法によって、これらの判断を行うことが容易になる。
例えば、頭部は、さまざまなコンピュータ実施される「顔検出」方法を通じて検出することができ、頭部の向きは、導出される制御点へのメッシュフィッティング等の技法を通じて求めることができる。
次に、これらのメッシュ上の既知のロケーションから皮膚配色のサンプルを選択することができる。
代替的に、メッシュフィッティングなしで、皮膚色の統計的分析を使用して、皮膚配色を推定することもできる。
したがって、画像分析システム２０５は、被写体の皮膚エリアを判断するのに、必ずしもキャプチャ画像において皮膚色を検出することに依拠しない。
しかしながら、画像分析システム２０５は、コンピュータ実施される皮膚色検出方法を顔検出方法と共に利用して、キャプチャ画像の皮膚ピクセルエリアの検出をさらに精緻化することができる。
これらの皮膚色検出方法は、キャプチャ画像に表示される色に基づいて確度の高い皮膚エリアを識別するために、広範な発光体及びカメラにわたって適用される皮膚色のモデルを使用する。

本発明の実施形態では、適切な皮膚配色を表すものとしてのサンプルの妥当性確認を、標準的な異常値棄却原理を使用して行うことができる。
その結果は、欠陥又は異物が実質的になく且つ被写体の皮膚配色の使用可能なサンプリングを提供する一組の皮膚測定値である。
さらに、本実施形態は、ユーザの顔のどの領域が被写体の自然な皮膚色を表すのかを判断することを教示しているが、画像分析システム２０５は、被写体の顔全体、又は首、腕等の被写体の他の皮膚領域の皮膚配色を分析することにもよく適している。
これも、被写体の皮膚配色を表さない目、髪、歯、陰影等のいくつかのエリアを除外することを含むことができる。

ユーザの顔のどの領域（例えば、額、頬、顎等）が被写体の全体的な皮膚配色を高く予測するのかを判断した後、画像分析システム２０５は、キャプチャ画像において選択された皮膚ピクセルの色記述を求める。
一実施形態では、識別された各皮膚ピクセルの色記述を求めることができる。
他の実施形態では、画像分析システム２０５は、位置特定されている選択された皮膚ピクセルのすべての平均値、これらのピクセルの色の確率密度関数、又は皮膚ピクセルの集約体の他の表現を求めることができる。

本発明の実施形態では、求められた色補正関数は、キャプチャ画像で位置特定された、選択された皮膚ピクセルのうちの１つ又は複数の色記述に適用される。本発明のいくつかの実施形態では、色変換は、被写体に関係する可能性があると判断されたピクセルから得られる平均又はメジアン等の集約的皮膚配色統計値に適用される。
画像内の皮膚ピクセルに色補正関数を適用することによって、被写体の自然な皮膚配色が、制御基準色セット２０８が指定されている色空間で求められる。
その際、画像がキャプチャされた時のアンビエント照明及び画像キャプチャ装置の画像化特性の影響を補償する、少なくとも１つの皮膚ピクセルの修正された色記述が作成される。
これによって、画像における被写体の自然な皮膚色を正確に推定することが容易になる。本発明の実施形態では、色補正関数をキャプチャ画像全体に適用して、修正画像を作成することができる。
さらに、色補正関数を求めることは、その後の処理ステップ及び分析ステップ（例えば、キャプチャ画像における皮膚ピクセルの位置特定）の前に行うこともできるし、その後に行うこともできるし、実質的に同時に行うこともできる。

このように、画像分析システム２０５は、画像がキャプチャされるロケーションのアンビエント照明条件並びに撮像装置の感度及び画像キャプチャシステムの画像処理特性の複合的影響を推測することができる。
これらの複合的影響は、その後、被写体の皮膚ピクセルの色記述の分析に基づいて被写体の皮膚色の正確な推定を行うことができるように、実質的に取り除かれる。

画像分析システム２０５を使用することは、画像２０２をキャプチャする時に、制御されたインフラストラクチャ（例えば、較正されたカメラ又は較正された照明条件若しくはアンビエント条件）が必要でないという点で有利である。
従来、いくつかの方法は、アンビエント照明条件及びカメラ処理パラメータが注意深く較正された専用の部屋又はキオスクに依拠していた。
これは、被写体の皮膚配色を正確に評価することを容易にするのに必要であった。被写体の写真が撮影され、人間のコンサルタントによって分析され、次に、そのコンサルタントが、被写体に対する化粧品相談を管理していた。
しかしながら、これらの設備が必要とする費用及びスペースの量のために、これらの設備は、一般に、ほとんどの被写体にとって利用可能にならなかった。
他のシステムは、被写体の皮膚の異なるロケーションを記録した複数の写真又は異なる照明条件の下での複数の写真に依拠していた。

図２に戻って、画像分析システム２０５によって生成された皮膚色推定値４１３は、次に、被写体２０３の皮膚色に基づいて１つ又は複数の製品を推奨する製品推奨システム２２０によって使用される。
本発明の実施形態では、製品推奨システム２２０は、「ビニング」として知られているプロセスを実行する。上記で説明したように、ビニングは、顔の肌の色のスペクトルを一組の離散的なグループ又は「ビン」に分割するプロセスである。
したがって、各ビンは、顔の肌の色のスペクトルのサブセットを定義する。
本発明の実施形態では、複数の人間のテスト被写体の皮膚色が、製品推奨システム２２０により分類色２２１の範囲として測定されて使用される。
一実施形態では、テスト被写体のそれぞれの皮膚色は、分類色２２１のうちの１つを含む。本発明の他の実施形態では、分類色のそれぞれは、複数のテスト被写体を記述する集約的皮膚色記述（例えば、色空間における分布又は範囲）を含むことができる。
代替的に、各ビンは、テスト被写体の皮膚色記述のリストを表すことができる。
しかしながら、本実施形態は、人間のテスト被写体を使用して分類色２２１を作成することを記載しているが、本発明の実施形態は、この方法のみに限定されるものではない。
例えば、別の実施形態では、分類色２２１は、画像化基準色セット２０４に示された一組の皮膚色を含むことができる。
また、他の皮膚でないものの色（例えば、化粧品の色、衣料品の色等）も、本発明の実施形態で分類色２２１として使用することができる。

本発明の実施形態では、ビンのそれぞれは、対応する製品と相関される。
例えば、テスト被写体の皮膚色に基づいて、第１のビンは、特定の色合いのファンデーション（例えば、バフベージュ）に関連付けることができる一方、第２のビンは、第２の色合いのファンデーション（例えば、クリーミーナチュラル）に関連付けることができる。
本発明の他の実施形態では、各ビンは、２つ以上の製品に関連付けることができる。
上記で説明したように、特定のビンに関連付けられる製品には、化粧品、衣料品、眼鏡、宝石類、又は別の容姿関連製品が含まれ得る。

製品推奨システム２２０は、画像分析システム２０５によって生成された皮膚色推定値４１３の色記述を上記で説明したビンの色記述と比較して、どの１つ又は複数のビンが被写体２０３の皮膚配色と最もよく一致するのかを判断する。
また、本発明の実施形態では、ビンは、髪の色、年齢、及び地理的ロケーション等の他の因子に従って集団（population）をさらに区分することもできる。
本発明の実施形態によって使用される一組のビンは、所与の集団のすべての人々を含まない場合がある。皮膚配色及びオプションとして各ビンの人々の他の特性の実例データは、１つ又は複数の分類器を構成するのに使用される。
この分類器は、被写体２０３の測定値を提示されると、通例、１つ又は複数のビンであって、そのメンバーが被写体２０３のそれとよく一致する１つ又は複数のビンに被写体２０３を割り当てるものである。

本発明の実施形態では、ビンのサイズは、一様でない場合がある。
換言すれば、いくつかのビンは、他のビンよりも顔の肌の色のスペクトルの大きい部分を定義する場合がある。
例えば、被写体の皮膚に対する傷又は日焼けによる損傷は明るい顔の肌の方がはっきりと見え、明るい顔の肌を有する被写体は、それら傷又は損傷を隠そうと試みているので、明るい顔の肌を有する被写体は、通常、暗い顔の肌を有する被写体よりも大きな粒度を必要とする。
それとは逆に、暗い顔の肌を有する被写体は、傷を隠すよりもむしろ自身の皮膚のトーンを均等にしたい傾向がある。
その結果、暗い顔の肌を有する被写体には、より少ないビンで十分であることが分かっている。

本発明の実施形態は、さまざまなタイプの色記述を使用してビンを構成することができる。
例えば、ビンは、ユーザごとに、被写体２０３の全体的な皮膚配色を表すのに選ばれる或る色空間（例えば、色相−彩度−明度（ＨＳＶ））における単一の点の記述を使用して構成することができる。
他の実施形態では、この単一の点に、髪の色、唇の色、又は目の色を記述する追加の点を補うことができる。
他の実施形態では、この単一の点は、重要な顔又は身体のロケーション（例えば、頬、額、又は首）における皮膚配色に対応する複数の点と取り替えることができる。
いくつかの実施形態では、測定値は、ユーザの皮膚配色を記述する色範囲又は色分布の集約的色記述を含むことができる。
他の実施形態では、測定データは、被写体２０３の年齢、地理的ロケーション、及び他の非容姿関連データを含むことができる。

以下でより詳細に論述するように、製品推奨システム２２０は、複数の異なるタイプの分類器のいずれかを使用して、被写体２０３の皮膚色推定値４１３をビンの１つ又は複数にマッピングすることができる。
分類器が、人を、そのユーザの皮膚配色測定値及びオプションとして他のデータに基づいて１つ又は複数のビンに割り当てると、そのビン（複数可）の人々によく適した皮膚製品推奨を行うことができる。
異なるビンは、通常、例えば製品データベースに記憶された異なる皮膚製品推奨に関連付けられている。
これは、クラスごとの異なる複数の推奨アルゴリズム、異なる複数の推奨テンプレート、又は製品推奨システム２２０が例えばメイクアップコンサルタントによって通常提供される製品推奨を自動的に生成することを可能にする他の手段を使用することによって達成することができる。

したがって、製品推奨システム２２０は、皮膚色推定値４１３を使用して、被写体の配色に基づき、被写体２０３を特定の１つのビン又は複数のビンにマッピングする。
各ビンと、その皮膚配色を有する人に適していると考えられる個人容姿関連製品の範囲との間のマッピングが存在するので、本発明の実施形態は、例えばそのユーザに適していると考えられるメイクアップ製品又は他の容姿関連製品の被写体２０３用の推奨を自動的に生成することができる。

本発明の実施形態では、被写体２０３は、例えばウェブインターフェースを使用して追加のパラメータを識別することができる。
これらのパラメータは、製品推奨システム２２０が、ユーザが関心のある製品（複数可）をさらに識別するのに使用することができる。
例えば、ユーザは、衣料品、ヘアカラー、メイクアップ等に関心があることを示すことができる。ユーザは、アイメイクアップ、ファンデーション、口紅等、ユーザが関心のある特定の製品群をさらに示すことができる。
人口統計学的情報を収集して、製品相談をさらに精緻化することもできる。
例えば、１０代の人口統計学的グループは、それよりも年上の人口統計学的グループが好むものとは異なるスタイルのメイクアップ製品、ヘアケア製品等を好む場合がある。
加えて、ユーザは、そのユーザに適した製品が規定され得る状況を指定することもできる。
例えば、職場又は職に従事する環境で身に付けることができるメイクアップ製品を求めているユーザは、夜又は公式の場により適していると考えられるメイクアップ製品に関心がない場合がある。

本発明の実施形態では、製品推奨システム２２０は、音声メッセージ、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージ、マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）メッセージ、音声拡張可能マークアップ言語（音声ＸＭＬ）メッセージ、電子メールメッセージ、インスタントメッセージ、又は別の形態の通信を介して被写体２０３又は別のユーザに製品推奨を直接伝達することができる。

本発明の実施形態では、画像キャプチャ装置２０１は、ピクチャーホン、デジタルカメラ、個人情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルコンピュータシステム、デジタルビデオレコーダ、又は画像をキャプチャできる同様の装置等、末端の被写体２０３の個人的な所有物を含むことができる。
しかしながら、本発明の実施形態は、製造業者がキオスクを設ける独自のシステム又は製品相談を提供するための他の自動化システムでも使用することができる。
本発明の実施形態では、画像キャプチャ装置２０１は、カメラが互いに対して固定されるように配列されるステレオカメラ又はカメラアレイ等の複数のカメラから構成することができる。
他の実施形態では、画像キャプチャ装置２０１は、異なる視角からキャプチャされた被写体の複数の画像を提供するのに使用することができる。

本発明の実施形態では、ネットワーク２０６には、ダイアルアップインターネット接続、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、高速ネットワーク接続（例えば、ケーブルインターネット又は高速コンピュータネットワーク）等が含まれる。
代替的に、画像キャプチャ装置２０１は、携帯電話接続、衛星電話接続、無線接続、赤外線通信接続等を利用することもできる。
しかしながら、以下でより詳細に論述するように、本発明の実施形態は、画像２０２が画像キャプチャ装置２０１から別個のシステムへ伝達されることを必要としない。

システム２００の他の構成を本発明の実施形態に利用できることが理解される。
例えば、画像分析システム２０５及び製品推奨システム２２０は、単一のシステムとして実施することもできるし、通信可能に連結された装置のネットワークとしてそれぞれ実施することもできる。
本発明の実施形態では、画像分析システム２０５又は製品推奨システム２２０の機能は、画像キャプチャ装置２０１が実行することができ、したがって、移動ハンドヘルド製品推奨システムを提供することができる。

本発明の実施形態は、それら実施形態が、画像２０２をキャプチャする時に、制御されたインフラストラクチャ（例えば、較正及び制御されたカメラ又はアンビエント照明条件）も必要とせず、製品推奨を生成する訓練を受けた専門家の相談も必要としないという点で有利である。
従来、いくつかの化粧品製造業者は、アンビエント照明条件及びカメラ処理パラメータが注意深く較正された専用の部屋又はキオスクを制御していた。
これは、ユーザの皮膚配色を正確に評価することを容易にするのに必要であった。ユーザの写真が撮影され、人間のコンサルタントによって分析され、次に、そのコンサルタントが、ユーザに対する化粧品相談を管理していた。
しかしながら、これらの設備が必要とする費用及びスペースの量のために、これらの設備は、一般に、ほとんどのユーザにとって利用可能にならなかった。

画像分析システム２０５は、画像化基準色セット２０４の受信画像を利用してアンビエント照明条件及び画像キャプチャシステム２０１の画像処理パラメータを補償するので、本発明の実施形態は、制御されたインフラストラクチャを必要としない。
その結果、本発明の実施形態は、被写体２０３の画像をキャプチャする時に、較正されたカメラにも較正された照明にも依拠しない。
この分析を行うことによって、画像分析システム２０５は、その後、画像化基準色セット２０４のスペクトル反射又は色信号値が制御基準色セット２０８の既知のスペクトル反射又は色信号値と一致するにはどのような調整が必要であるのかを判断することができる。
製品推奨システム２２０は、したがって、被写体の皮膚色の正確な分析に基づいて製品推奨を生成することができる。
本発明は、制御されたインフラストラクチャが必要とされないことを記載しているが、本発明の実施形態は、制御されたインフラストラクチャと共に使用することもできる。

制御されたインフラストラクチャも訓練を受けたコンサルタントも必要ではないので、本発明の実施形態によって、専用相談カウンタを設けるための資源を有することができない小売販売店で製品相談を提供することが容易になる。
したがって、被写体２０３が、化粧品相談を行うように訓練を受けた店員がいない小売業者又は上記で説明した制御されたインフラストラクチャ用のスペースを有しない小売業者から化粧品を購入する場合、被写体２０３は、それにもかかわらず、本発明の実施形態を使用して化粧品相談を受けることができる。
ユーザは、製品相談を提供する製造業者から化粧品製品を購買する可能性がより高くなり得るので、本発明の実施形態は、化粧品製造業者が、全範囲の関連製品を提案でき、また、被写体２０３が化粧品製品の置かれた棚から単に選択するだけの時には可能でない被写体２０３との関係を開拓できるので有利である。
さらに、全く見知らぬ人から化粧品相談を受けると不安になる場合があるユーザは、本発明の実施形態を使用すると、匿名の製品相談を受けることができる。
ユーザ自身の自宅又は小売販売店から離れた他のロケーションであっても、ユーザは個人的に製品相談を受けることができる。

図３は、本発明の実施形態で使用される例示的な画像化基準色セット２０４を示す。
以下の論述は、１つ又は複数の色を含む画像化基準色セット２０４の領域を記載しているが、明瞭にするために、これらの色は、図３から省略されていることに留意されたい。
本発明の実施形態では、画像化基準色セット２０４は、画像分析システム２０５によるロバストな自動検出用に設計されている。

図３に示すように、画像化基準色セット２０４は、それぞれが８つの色パッチから成る３つの行に配列されている複数の色パッチ（例えば、３０１〜３２４）を備える。
本発明の実施形態では、色パッチ３０１〜３２４は、白の縁３４０及び黒の縁３５０によって縁取りされた黒の背景３３０を背景にして設定される。
本発明の実施形態では、画像分析システム２０５は、検出アルゴリズムを使用して、黒の背景３３０を白の縁３４０で縁取ることによって生成されるパターンと整合するパターンを識別する。
黒の縁３５０は、白の縁３４０を識別することを容易にするために使用される。
本発明の実施形態は、このタイプのパターンのみに限定されるものではないこと、及び、パターンが画像２０２に存在するときに画像分析システム２０５がパターンを検出できるという条件で、任意の検出可能な基準パターン配置を使用できることに留意されたい。
例えば、画像化基準色セット２０４には、チェックボードパターン、ストライプ、又は色パッチ３０１〜３２４におって表される色が壁紙、壁掛け、敷物等の中に組み込まれている背景が含まれ得る。
加えて、図３は、長方形のアレイを示しているが、色パッチ３０１〜３２４は、円形パターン、三角形パターン、正方形パターン等にも同様に配置することができる。

図３の実施形態では、色パッチ３０１〜３０８は、一般的なシーンのトーンバランス用の原色及び二次色と、ホワイトバランス用のグレーの２階調とを備える。
色パッチ３０９〜３２４は、人間の皮膚色の範囲を表す１６個の色パッチを備える。本発明の実施形態では、制御基準色セット２０８の色記述は、画像分析システム２０５に知られており、照明及び画像キャプチャ装置の特性から独立した基準色空間又は「真」の色空間を記述するのに使用される。
画像化基準色セット２０４は、この基準色空間又は「真」の色空間と比較される。例えば、一実施形態では、各色パッチ（例えば、３０１〜３２４）のスペクトル反射が測定され、次に、３成分の標準赤・緑・青（ｓＲＧＢ）に符号化されたデジタル値として近似される。
これらの符号化された信号値は、次に、画像化基準色セット２０４の対応する３成分信号値と比較される。

図４Ａは、本発明の実施形態による製品コンサルティングを提供するための画像分析システム２０５のブロック図である。
本発明の実施形態では、画像分析システム２０５は、入力４０４、色補正決定器４０１、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２、色補正適用器４０５、及び皮膚色推定器４０３を備える。
図４Ａの実施形態では、画像２０２は、入力４０４によって受信され、色補正決定器４０１及び皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２へ送信される。
次に、色補正関数４１１が、色補正決定器４０１から出力される一方、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、色補正関数４１１が色補正適用器４０５によって適用されることになる画像２０２から少なくとも１つの皮膚ピクセル（例えば、色値４１２）を識別する。
色補正関数４１１を識別された皮膚ピクセル（複数可）の色値４１２に適用した結果、修正された色値２０９が、皮膚色推定器４０３に出力される。
皮膚色推定器４０３は、修正された色値２０９に基づいて皮膚色推定値４１３を生成する。
上記で説明したように、色補正関数を求めるステップは、画像２０２から複数の皮膚ピクセルを位置特定するステップに先行することもできるし、そのステップに後続することもできるし、そのステップと実質的に同時に行うこともできる。

本発明の実施形態では、色補正決定器４０１は、対象パターン（例えば、画像化基準色セット２０４）の自動検出を行う。
例示的な対象検出シーケンスでは、カラー画像のモノクロ（例えば、輝度のみ）バージョンが、例えばラプラシアンフィルタを使用してフィルタリングされる。これによって、画像における極大明度変化の軌跡（例えば、色パッチ３０１〜３２４と背景３３０との間、又は白の縁３４０と黒の縁３５０との間）が求められる。
次に、ラプラシアン出力において観測されるゼロ交差位置の軌跡は、可能な場合には接続されて一組の閉輪郭にされる。
これら閉輪郭のそれぞれは、次に、一連の線形セグメントによって近似される。
この一連の線形セグメントは、輪郭の直線からの逸脱に基づく連続的な二分操作を通じて求めることができる。
輪郭の（上記で説明したような）区分線形セグメンテーションの結果、４つの主要なピースが得られ、それらピースの関係が平面長方形の投影と一致する（すなわち、対向する辺が平行であることと一致し、隣接する辺が直交することと一致する）と、それら輪郭について、「長方形候補」が受け入れられる。
一実施形態では、そのコントラストが、暗い外部（例えば、黒の縁３５０）及び明るい縁（例えば、白の縁３４０）を示す第１の輪郭「長方形候補」が位置特定される。
次に、そのコントラストが、明るい外部（例えば、白の縁３４０）及び暗い内部（例えば、黒の背景３３０）を示す第２の輪郭「長方形候補」が、第１のものの内側に位置特定される。

本発明の実施形態では、次に、明るい内部が暗い外部の内側に設定されていることをそのコントラストが示す一組の「長方形候補」輪郭（例えば、色パッチ３０１〜３２４）を上記輪郭（例えば、黒の背景３３０のエッジ）が含むか否かが判断される。例えば、色パッチ３０１〜３２４のそれぞれは、それら色パッチが配置されている黒の背景３３０よりも明るい。
外側の２つの「長方形候補」輪郭（例えば、黒の縁３５０及び白の縁３４０）を、基準対象記述からのこれらの輪郭の既知の値に基づいて正しいアスペクト及び関係の真の長方形にマッピングする変換が求められる。
本実施形態では、次に、（例えば、色パッチ３０１〜３２４の）内部輪郭も、（それら色パッチの輪郭の既知の値に基づく）上記変換によって変換された時に、正しいアスペクト比を有し且つ一致したロケーションにあるのか否かが判断される。
色パッチのいくつかは、所与の画像２０２におけるそれらの検出を抑制するコントラスト値を有する場合があることに留意されたい。
しかしながら、本発明の実施形態では、十分な個数の内部色パッチが検出された場合（例えば、「十分性」の適切な尺度は９０％とすることができる）、基準対象は、検出されたものと認められる。
本発明の実施形態では、上記検出されて妥当性が確認された色パッチの内側の色値は、サンプリングされ、画像分析システム２０５によって行われるトゥルーカラー変換を確立するためのサンプル値として使用される。

本発明の実施形態では、色補正決定器４０１は、検出時に画像化基準色セット２０４の妥当性を確認して、画像２０２の色パッチ３０１〜３２４の忠実度を保証する。
例えば、色パッチ３０１〜３２４が退色するか又は染みのために変色した場合、画像分析システム２０５によって色パッチをサンプリングした結果は、歪む場合がある。
その結果、色補正決定器４０１による色補正関数４１１の推定は、正しくない結果をもたらす場合がある。
したがって、本発明の実施形態では、色補正決定器４０１は、画像化基準色セット２０４の経年数又はバージョンを確認することができる。
例えば、画像化基準色セット２０４は、画像分析システム２０５が認識可能であり且つ画像化基準色セット２０４がまだ有効であるか否かを判断するのに使用できるパターン（例えば、バーコード）、シンボル、又は文字列（例えば、画像化基準色セット２０４が印刷された日付）を含むことができる。
代替的に、基準色セットを作成するのに使用されるインクのうちの１つ又は複数を、所与の時間の後に退色するように選択することできる。
その結果、画像化基準色セット２０４の複数の部分は、色補正決定器４０１が認識できなくなる場合があり、それによって、受信画像２０２からの色補正関数及び真の皮膚色の推定が防止される。
別の実施形態では、インクのうちの１つ又は複数の退色によって、画像化基準色セット２０４の有効期限が切れたこと及び正確な皮膚色推定値４１３を生成するには新しいバージョンが必要とされることを被写体２０２に告げるメッセージを表示することができる。

本発明の実施形態では、画像化基準色セット２０４が有効なコピーであると判断されると、色補正決定器４０１は、次に、画像２０２の色空間と制御基準色セット２０８との間の「変換関数」とも呼ばれる色補正関数４１１を推定する。
本発明の一実施形態では、最小二乗推定が使用されて、画像化基準色セット２０４からの（例えば、色パッチ３０１〜３２４の１つ又は複数からの）測定されたパッチ平均色Ｍを制御基準色セット２０８の対応する制御色値Ｒにマッピングする３×４行列の形態の色補正関数Ｆが導出される。
行列Ｆは、実質上、３×３色変換行列に付加的な色成分当たりのオフセットを加えたものである。
本発明の実施形態では、最小二乗推定を行う前に、少なくとも１つの飽和成分を有するパッチ平均色が除外され、ｓＲＧＢ色成分関数が、Ｍ及びＲの双方について反転される。
しかしながら、３×４行列は、色補正関数を求めるのに使用できるが、本発明の実施形態は、この関数を求めるのに、線形代数に限定されるものではない。
換言すれば、色補正関数は、任意の関数形態を取ることができる。

本発明の実施形態では、画像化基準色セット２０４からの色パッチのすべてを測定して、色補正関数４１１を求めるのに使用することができる。
別の実施形態では、色パッチを選択的にサンプリングすることができる。
例えば、一実施形態では、原色、二次色、及びモノクロ色（例えば、青、緑、赤、シアン、マゼンタ、イエロー、及びグレー階調）の色パッチ（例えば、３０１〜３０８）のみが、色補正関数４１１を求めるのに使用される。
本発明の実施形態は、白の縁３４０から白トーンをサンプリングし、背景３３０又は黒の縁３５０から黒トーンをサンプリングすることもできる。
別の実施形態では、皮膚色のパッチ（例えば、色パッチ３０９〜３２４）のすべて並びに黒トーン、白トーン、及びグレートーンが、色補正関数４１１を求めるためにサンプリングされる。
別の実施形態では、皮膚色のパッチ（例えば、色パッチ３０９〜３２４）のみがサンプリングされて、色補正関数４１１が求められる。
本発明の実施形態では、被写体２０３の皮膚色を推定するのに最も良く適した色補正関数４１１を求めるために皮膚色のパッチ（例えば、色パッチ３０９〜３２４）のみをサンプリングすることが有利となり得る。
例えば、画像化基準色セットからの画像化色パッチのすべてをサンプリングすると、その結果、色補正関数４１１は、全体的な画像の色を補正するのに最も良く適したものとなる場合があるが、被写体２０３の画像化された皮膚色を補正するのに必ずしも最も良く適していない場合がある。
したがって、被写体２０３の皮膚色の推定で使用するのに適した色補正関数を推定する時は、対象となる色領域（例えば、皮膚トーン）の高密度サンプリングが、全体的な色空間の幅広いサンプリングよりも重要な場合がある。

したがって、色補正決定器４０１は、画像化基準色セット２０４と制御基準色セット２０８との間の相違を実質的に取り除く色補正関数４１１を求める。
色補正関数４１１をＦとして任意の関数形態で示す場合、これは、式：
Ｉ＿Ｒ＝Ｆ（Ｉ＿Ｃ）
によって表すことができる。
ここで、Ｉ＿Ｒは、制御基準色セット２０８における色であり、Ｉ＿Ｃは、画像化基準色セット２０４からの対応する色である。
色補正関数４１１は、画像２０２に適用されると、アンビエント照明条件及び画像キャプチャ装置２０１の画像化特性の影響を補償することによって、画像２０２の色を正確に伝達するように試みる。
より具体的には、色補正関数４１１が、画像２０２において識別された皮膚ピクセルに適用された後、アンビエント照明条件の歪の影響も、画像キャプチャ装置２０１の画像化特性の歪の影響もなく、被写体２０３の皮膚色を求めることができる。
色補正４１１は、近似にすぎない場合があることに留意されたい。例えば、色補正関数Ｆは、画像化基準色セット２０４から取得された各画像色を制御基準色セット２０８におけるその正確な対応する基準色にマッピングしない場合がある。
さらに、Ｆは、画像化基準色セット２０４における対応する色に適用された時、制御基準色セット２０８における基準色との正確な一致を引き起こすのに必要な精度を欠いている場合があることが理解される。
本発明の目的上、「実質的に取り除く」というフレーズは、Ｆが、画像２０２の識別された皮膚ピクセル（又は例えば画像２０２の色記述）の色値４１２に適用された後、被写体２０３の自然な皮膚色（すなわち、制御基準色セット２０８によって記述される基準色空間における皮膚色）と修正された色記述２０９によって表される被写体２０３の補正された皮膚色との間の差が容易に識別できないことを意味する。

本発明のいくつかの実施形態では、色補正決定器４０１は、３Ｄ形状情報を使用して、色補正関数４１１を求めることができる。
上記で説明したように、形状情報は、画像キャプチャ装置２０１が供給することもできるし、色補正決定器４０１が、画像キャプチャ装置２０１によって供給された複数の画像から計算することもできる。
形状情報は、例えば、画像化基準色セット２０４の複数の部分が、異なって照明されているか否かを判断するのに使用することができ、その結果、色補正関数４１１の計算は、画像基準色のサブセットのみに基づくこともできるし、複数の色補正関数４１１を推定することもできる。
形状情報は、画像化基準色セット２０４内の色の陰影を推定して取り除くのを助けるのに使用することもできる。
色補正決定器４０１は、３Ｄ形状情報をそれ以外に使用することもできる。
画像キャプチャ装置２０１によって供給される複数の画像は、３Ｄ形状計算に基づく方法以外の方法で色補正を求めることを支援することもできる。
例えば、複数の画像は、単一のカメラから観察することが可能でない画像化基準色２０４のサンプリングを可能にすることができ、それによって、色補正を求めるプロセスに供給されるデータ量を増加させることができる。
また、複数の視野が、複数の視角にわたって照明及び画像装置の特性を平均することを可能にすることもできる。

図５は、本発明の実施形態による皮膚ピクセルの選択における例示的なステップを示す。
皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、被写体２０３の皮膚領域、特に、被写体２０３の自然な皮膚色を表す可能性がある皮膚領域に対応する可能性がある画像２０２のピクセルを識別するためのものである。
上記で論述したように、或る人々の皮膚は、傷、つや、日焼け／日焼けによる赤み、そばかすがあるか、又はその人の自然な皮膚色から変色した或る様態にある。
さらに、画像２０２がキャプチャされる時、アンビエント照明によって、その人の自然な皮膚色を表さない陰影又は特に明るくなったエリアが生じる場合がある。
加えて、被写体２０３の髪又は目を示す画像２０２の領域は、被写体２０３の皮膚色を推定する時にカテゴライザ２０５によって分析から取り除かれるべきである。
本発明の実施形態では、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、画像２０２の可能性のある皮膚ピクセルエリアを識別するステップを、被写体２０３の顔を見つけることと、顔をサンプリングして、傷、陰影、又は他の配色不規則性による影響を比較的受けていない領域を見つけることとの２つの部分に分割する。

本発明の実施形態では、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、顔パターン検出アルゴリズムを利用して、被写体２０３の顔を含む可能性がある画像２０２の領域を識別する。
本発明の多くの用途では、被写体２０３が、画像２０２に示された唯一の顔又は最も顕著な顔である可能性がある。
したがって、本発明の実施形態は、緩やかな検出しきい値及び必要に応じて画像回転を用いて、複数（例えば２４）の解像度で適用されるビオラ−ジョーンズ（Viola-Jones）顔検出器のＣ＋＋の実施態様を介して顔検出を行うことができる。
本発明の実施形態では、被写体２０３の顔である可能性がある複数の領域が識別された（例えば、画像２０２に複数の顔がある）場合には、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、顔領域である可能性があるとして識別された最も大きな領域をさらなる処理のために選択することになる。
本発明の実施形態は、皮膚色検出アルゴリズムを利用して、被写体２０３の可能性のある皮膚領域の識別をさらに精緻化することもできることに留意されたい。
本発明の実施形態では、顔検出アルゴリズムによって識別された画像２０２の領域は、画像２０２上に組み付けられる顔境界ボックス（例えば、図５の５０１）によって境界付けられる。

本発明の実施形態では、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、２値の「顔マスク」テンプレート（例えば、図５の５０２）を顔境界ボックス５０１内に適用する。
これは、顔境界ボックス５０１内の顔の特徴のロケーションが、通常、すべての画像２０２にわたって一定でないことから適用される。
したがって、顔境界ボックス５０１は、通常、被写体２０３の顔でない背景及び顔でない特徴を含む。
上記で論述したように、アンビエント照明及び髪によって、被写体２０３の顔のいずれかの部分に陰影ができる可能性もあり、皮膚のテクスチャは、大きな領域の鏡面反射を生み出すことが既知である。
したがって、本発明の実施形態では、テンプレート５０２は、顔の特徴の詳細な解析を必要とすることなく、背景から顔のセグメント化を行うことなく、被写体２０３の自然な皮膚色を表す確率の高い皮膚領域を分離する。

図５に示すように、テンプレート５０２は、被写体２０３の髪及び額並びに画像２０２の背景のほとんど等、顔境界ボックス５０１に示す外側の領域を除外する。
一方、テンプレート５０２は、下部領域がいくぶん拡張されて、被写体２０３の頬領域の皮膚ピクセルのサンプリングを強調する。
別の実施態様では、被写体２０３の目、鼻、及び口等の顔の特徴の明示的な検出が行われ、その後に続いて、これら検出された特徴に関係があると規定された領域のピクセル選択が行われる。
上記説明は、画像２０２の顔ピクセルを検出する一方法にすぎないこと、及び、本発明の実施形態に従って利用できるこの技術分野で既知の顔の特徴検出方法には、他にさまざまなものが存在することに留意されたい。

本発明の実施形態では、テンプレート５０２内に残っているピクセルは、次に、輝度によってソートされる。
本発明の実施態様による輝度を計算するための方法にはさまざまな方法があることに留意されたい。
一実施形態では、ピクセルの輝度（Ｙ）は、以下の公式を使用して計算することができる。
Ｙ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｂ
ここで、Ｒ、Ｇ、及びＢは、ピクセルの赤成分値、緑成分値、及び青成分値である。
皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、各ピクセルの輝度を計算すると、輝度の昇順でピクセルをソートする。
皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２は、次に、下限値未満の輝度又は上限値を上回る輝度を有する皮膚ピクセルを取り除く。
これによって、その輝度が通常は輝度上限値を上回る高い鏡面反射（例えば、光沢のある皮膚）は除外される。
また、これによって、輝度下限値未満の低い輝度値に通常関連付けられる被写体の顔の髪、鼻孔、口、及び陰影部分に対応するピクセルも除外される。

一実施形態では、残っているピクセルは、制御基準色セット２０８の色に従ってクラスタ化される。
次に、可能性のある皮膚色範囲のピクセルクラスタが、広範囲の画像キャプチャ条件及び照明条件にわたって適用される皮膚色のモデルを使用して識別される。
一実施形態では、皮膚色ピクセルの最大のクラスタが、被写体２０３の皮膚色を表すものとして選択される。
別の実施形態では、最大のピクセル密度（すなわち、色空間の単位体積当たりのピクセル数）を有するクラスタが選択される。
この場合も、画像２０２内の皮膚ピクセルの識別は、図１のステップ１３０を参照して上記で説明した色補正推定から独立して行うことができることに留意されたい。
したがって、本発明の実施形態では、画像２０２内の皮膚ピクセルの識別は、図１のステップ１３０及び図４Ａの論述を参照して上記説明した色補正推定よりも前に行うこともできるし、それに後続して行うこともできるし、それと実質的に同時に行うこともできる。

本発明のいくつかの実施形態では、３Ｄ形状情報は、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２を支援するのに使用される。
３Ｄ形状情報は、画像キャプチャ装置２０１が供給することもできるし、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２又は色補正決定コンポーネント４０１が、キャプチャ装置２０１によって供給される複数の画像から計算することもできる。
形状情報は、鼻又は口等の顔の特徴の識別に使用することができ、その結果、このような領域は、優先的に除外することもできるし、皮膚ピクセル選択に含めることもできる。
３Ｄ形状情報は、顔の陰影の推定に使用することもできる。陰影の知識は、皮膚ピクセル選択から特定のピクセルを除外するのに使用することもできるし、皮膚ピクセル色記述を修正するのに使用することもできる。
画像キャプチャ装置２０１により供給された複数の画像も、３Ｄ形状計算に基づく方法以外の方法で、皮膚ピクセル選択を支援することができる。
例えば、複数の画像によって、単一のカメラから観察することが可能でない複数の皮膚領域のサンプリングを可能にすることができ、それによって、皮膚色推定プロセスに供給されるデータ量の増加を可能にすることができる。
加えて、複数の画像からの皮膚領域の選択によって、複数の視角にわたる照明の影響及び画像化装置の影響を平均することを可能にすることができる。

本発明の実施形態では、被写体２０３の自然な皮膚色を表す可能性が最も高い画像２０２内の皮膚ピクセルが識別されると、それらのピクセルの色値の少なくとも１つの記述が構成される。
本発明の実施形態では、識別された皮膚ピクセルの色記述は、ＲＧＢ空間における３成分ベクトル等、個別的色値を含むことができる。
本発明の他の実施形態では、識別された皮膚ピクセルの集約的色記述を使用することができる。
本発明の実施形態で使用される集約的色記述の例には、個別的色サンプルの集合に適合する多次元ガウス関数の平均及び共分散が含まれ得るが、これらに限定されるものではない。
別の例は、或る色空間における範囲の境界とすることができる。別の実施形態では、集約的色記述は、色の「クラス」又は色の「ビン」と考えることができる。

図４Ａの実施形態では、色補正適用器４０５は、色補正決定器４０１から色補正関数４１１を受信し、被写体２０３の皮膚色を表すものとして皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２により選択された皮膚ピクセルの色値（例えば４１２）を受信する。
一実施形態では、色補正適用器４０５は、次に、色補正関数４１１を色値４１２に適用し、修正された色値２０９を結果として出力する。
別の実施形態では、色補正適用器４０５の機能は、色補正決定器４０１、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２、又は皮膚色推定器４０３の動作の直後に実行することができる。

本発明の実施形態では、修正された色値２０９は、皮膚色推定器４０３によってアクセスされる。
皮膚色推定器４０３は、次に、修正された色値２０９の分析に基づいて被写体２０３の皮膚色推定値４１３を生成する。
上記で説明したように、修正された色値２０９では、画像２０２がキャプチャされた時に存在していたかも知れないアンビエント照明の影響及び画像キャプチャ装置２０１の画像化特性の影響が、実質的に取り除かれている。
本発明の実施形態では、皮膚色推定値４１３は、制御基準色セット２０８の基準色と同じ次元を有する単一のベクトルを含むことができる。
別の実施形態では、皮膚色推定値４１３は、制御基準色セット２０８によって表される色空間にわたる確率密度関数を含むことができる。
別の実施形態では、誤差の分散又は確率が、画像分析システム２０５によって生成された各皮膚色推定値４１３について計算される。
別の実施形態では、オプションの重みを有する皮膚ピクセル値を平均する結果、単一の皮膚色推定値４１３を得ることができる。
オプションの重みは、個々の皮膚ピクセルが皮膚の良好な画像サンプリングロケーションに位置特定される尤度によって部分的に求めることができる。
ここで、これらの尤度は、皮膚ピクセル選択コンポーネント４０２によって求められる。皮膚色推定値４１３は、単一の皮膚色を含まない場合があり、皮膚色のクラス又は範囲を指す場合があることに留意されたい。

皮膚色に基づいて製品を推奨するための方法及びシステム
図４Ｂは、本発明の実施形態による製品推奨システム２２０のブロック図である。
図１及び図２を参照して上記で説明したように、製品推奨システム２２０は、画像分析システム２０５から受信される被写体の皮膚色推定値に基づいて製品推奨を自動的に生成する。
図４Ｂの実施形態では、製品推奨システム２２０は、比較器４５１と連結される入力４５０、集約器４５２、結果生成器４５３、データベース４５５、及び出力４５４を備える。
皮膚色推定器４１３は、入力４５０を介して比較器４５１によりアクセスされる。
比較器４５１は、皮膚色推定値４１３を少なくとも１つの分類色（例えば、図２の２２１）と比較する。
本発明の実施形態では、比較器４５１は、その色記述が或る許容範囲内において皮膚色推定値４１３の色記述と一致する少なくとも１つの分類色を選択する。
この選択に基づいて、選択された分類色を少なくとも１つの製品と相関させる（例えば、データベース４５５に記憶された）相関がアクセスされる。
次に、結果生成器４５３が、その製品の推奨を生成し、この推奨は、出力４５４によって出力される。
本発明の実施形態では、出力４５４は、ネットワーク２０６又はシステム２００のユーザへ製品推奨を伝達する別の通信ネットワークと通信可能に連結することができる。
上記で説明したように、ユーザは、被写体２０３又はシステム２００のオペレータとすることができる。

本発明の実施形態では、比較器４５１によってアクセスされる分類色記述２２１は、複数の異なる意味を有することができる。
いくつかの実施形態では、各分類色２２１は、複数の色のうちの１つであり、この複数の色には、或る範囲の人間の皮膚色が含まれるが、これに限定されるものではない。
いくつかの実施形態では、各分類色２２１は、被写体２０３又は異なる人の過去に得られた皮膚色推定値を表すことができる。
他の実施形態では、一組の「訓練」被写体の皮膚色の推定値を収集してグループにし、分類色２２１を形成することができる。
換言すれば、一群のテスト被写体の皮膚色の測定に続いて、それら皮膚色がグループ又はクラスにクラスタ化される。
これらグループ又はクラスのそれぞれは、単一の分類色２２１である。本発明の実施形態では、訓練被写体の皮膚色は、システム２００を使用して得ることができる。
他の実施形態では、訓練被写体の皮膚色は、手作業で指定することもできるし、分光光度計又は別の装置を使用して測定することもできる。
さらに他の実施形態では、各分類色２２１は、基準色チャート上のパッチの色、既知の物体の色、又は所定の色範囲の平均を表すことができる。
本発明の他の実施形態では、分類色は、製品推奨システム２２０によって推奨され得る製品の色を表すことができる。

図２を参照して上記で説明したように、ビニングは、人間の顔の肌の色のスペクトルを一組の離散的なグループ又は「ビン」に分割するプロセスである。
したがって、各ビンは、人間の顔の肌の色のスペクトルのサブセットを規定する。
本発明の実施形態では、各ビンは、個々の訓練被写体の皮膚色を表すこともできるし、一群の訓練被写体の皮膚色の範囲又は分布を表す集約的色記述を表すこともできる。
皮膚色の比較よりも前にデータをグループに集約することによって、本発明の実施形態は、訓練データの「異常値」及び他の不規則なものの影響を削減することができる。
これら「異常値」及び他の不規則なものは、比較の結果を歪ませるおそれがあり、したがって、場合によっては質の悪い推奨を作成させるおそれがあるものである。

加えて、本発明の実施形態では、その後、システム２００を使用する各被写体２０３の皮膚色を、この同じ被写体２０３又は他の或る人に製品推奨を行うのを支援する分類色として、一群の訓練被写体に追加することができる。
上記で説明したように、分類色２２１は、衣料品、化粧製品等の人間でない物体の色を表すこともできる。
別の実施形態では、分類色２２１は、画像化基準色セット２０４又は別の色基準パターン上の色パッチ（例えば、３０１〜３２４）を表すことができる。
しかしながら、一般に、分類色２２１がいずれかの特定の意味を有する必要はない。
例えば、分類色２２１は、ｓＲＧＢ又はＨＳＶ等の或る色空間において等間隔の色とすることができる。

本発明の実施形態では、比較器４５１は、皮膚色推定値４１３の色記述及び分類色２２１の色記述にアクセスする。
本発明の実施形態では、これらの色記述は、個別的色値又は集約的色記述を含むことができる。個別的色値は、ＲＧＢ（赤−緑−青）色空間における３成分ベクトル等、単一の色の表現として記述することができる。
集約的色記述は、或る色空間における色値の範囲又は分布を指す。
一例として、集約的色記述は、複数の個別的色サンプルを記述する多次元ガウス関数の平均及び共分散とすることができる。
集約的色記述の別の例は、或る色空間における範囲の境界である。本発明の実施形態では、集約的色記述は、クラス又はビンと考えることができる。

本発明の実施形態では、他のデータを共に収集して分類色記述のそれぞれに関連付けることができる。
例えば、集約器４５２は、個別的色記述に関連付けられたデータに基づいて、個別的色記述から分類色２２１の集約的記述を形成することができる。
一実施形態では、集約的分類色２２１を形成するのに個別的皮膚色記述のグループ化が行われ、このグループ化は、前の訓練フェーズ中に皮膚色が推定された被写体に割り当てられたラベルに基づいている。
これらのラベルは、皮膚評価のエキスパート、訓練被写体自身（例えば、アンケートを介して）、又は他の任意の手段によって設けておくことができる。
別の実施形態では、集約的分類色記述２２１を形成するのに個別的皮膚色のグループ化が行われ、このグループ化は、関連付けられた製品推奨を共有する個別的皮膚色に基づいている。
すなわち、訓練被写体の皮膚色記述は、それら皮膚色記述が訓練フェーズ中に同じ製品推奨に関連付けられた場合に、集約器４５２によって同じ分類色２２１にグループ化することができる。
加えて、本発明の実施形態では、被写体の皮膚色推定値と製品推奨との関連付けは、記憶することができ、製品推奨システム２２０の訓練ステップとして使用することができる。
したがって、同様に皮膚色推定値が、その後、入力４５０によってアクセスされた時、訓練中に記憶された前の関連付けを、製品推奨を求めるのを支援するものとして使用することができる。

本発明の実施形態では、比較器４５１は、皮膚色推定値４１３の色記述と分類色２２１の色記述との間の類似度を記述する「差分値」を生成する。
多くの異なる比較方法を本発明の実施形態で使用することができ、方法の選択は、皮膚色推定値４１３の色記述及び分類色２２１の色記述が個別的色値であるのか、又は集約的色記述であるのかに部分的に依存し得る。
比較は、皮膚色推定値４１３の色記述が個別的色値であり、且つ分類色２２１の色記述が集約的色記述であるときであっても、又はその逆のときであっても、行うことができる。
個別的色値間の比較の場合、Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、無限ノルム、及び単純な差分（減算）等、多変量データの比較のための標準的な方法を用いることができる。
個別的色値とガウス形態の集約的色記述との間の比較の場合、マハラノビス距離（Mahalanobis distance）が１つの適したメトリックである。
或る空間における確率分布として表される２つの集約的色記述を比較するには、カルバック−ライブラーダイバージェンスが適したメトリックであることが多い。
ガウス分布として表される集約的色記述を比較するには、オプションとしてガウス分散によって決まるスケーリングと共に、平均間の距離を使用することができる。ヒストグラムとして表される集約的記述の場合、この技術分野で一般に知られているヒストグラム比較方法の任意のものを使用することができる。

本発明のいくつかの実施形態では、一組の分類色２２１は、色「クラス」の記述と考えることができ、色比較ステップ（例えば、図１の１２０）は、少なくとも１つの分類器（例えば、比較器４５１）による皮膚色推定値４１３の分類で構成される。
本発明の実施形態では、この比較ステップで生成される「差分値」は、或る一組の色クラス２２１に関して、クラスメンバーシップの決定若しくはクラスメンバーシップの確率、又はその双方である。
クラスメンバーシップの決定は、クラスメンバーシップ確率推定の特定の場合とみなすことができ、クラスメンバーシップの推定される確率は、色（例えば、皮膚色推定値４１３）がクラスのメンバーであると判定されるのか、又はクラスのメンバーでないと判定されるのかに応じて、常に、例えばそれぞれ１又は０となる。
皮膚色推定値４１３は、同じ分類器（例えば、比較器４５１）によって、複数の色クラス２２１のメンバーであると判定される場合もあるし、クラスのいずれにも属しないと判断される場合もある。
皮膚色推定値４１３が複数の色クラス２２１のメンバーであると判定された場合、クラスメンバーシップの確率推定値又は色クラス２２１の少なくとも１つに対応する差分値等の追加の情報を分類決定結果の代わりに用いるか又は分類決定結果に付加することができる。

本発明の実施形態では、クラスメンバーシップ及びその確率は、所定の単一の組の色クラス２２１に関する複数の分類器、又は複数組の所定の色クラス２２１に関する複数の分類器が計算することができる。
ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、線形判別、ガウスモデル、決定木、多変量適応的回帰スプライン（ＭＡＲＳ）分類器、分類・回帰木（ＣＡＲＴ）分類器、並びに最近傍分類器のような数学及びコンピュータサイエンスの技術分野で一般に参照される分類器を含むさまざまな分類器を本発明の実施形態に従って使用することができる。
本発明の実施形態では、分類器は、分類に使用する前に、標準的な訓練又は他の方法を介して構成することができる。

本発明の実施形態では、差分値又は分類結果が求められると、少なくとも１つの製品推奨が製品推奨システム２２０によって自動的に行われる。
本発明の実施形態では、どの製品が推奨されるべきかを判断するのに、他の情報にもアクセスすることができる。
例えば、現在のファッション嗜好及び個人顧客の嗜好並びに被写体２０３の年齢又は民族性が、どの製品を推奨すべきかの判断に影響を与える場合がある。

製品推奨プロセスは、数組のルールに基づく数学及びコンピュータサイエンスの技術分野で既知の方法を含むさまざまな方法によって実行することができる。
一実施形態では、製品推奨は、分類色２２１と皮膚色推定値４１３との間の（例えば、図１のステップ１２０において得られる）差の値の少なくとも１つに少なくとも１つの分類器を適用することによって行われる。
別の実施形態では、皮膚色推定値４１３からの最小の差の値を有する分類色２２１に関連付けられる製品推奨が選択される。
他の実施形態では、製品推奨は、分類色２２１に関連付けられ、或る空間において数値ベクトルとして表すことができる。
この場合、出力される製品推奨は、これらのベクトル及び上記で説明した色差の値に適用される所定の数学関数の結果とすることができる。

一実施形態では、結果の製品推奨を構成する際に、皮膚色推定値４１３と同様の分類色に関連付けられる訓練セットの製品推奨に、より高い重みが与えられる。例えば、差の値は、所定の関数を介して、差の値が低いほど高くなる数値又は重みに変換することができ、次に、訓練セットの製品推奨のスカラー又はベクトルの数値表現が、これらの重みを使用して加重和として結合される。
この和は、次に、重みの総計によって除算され、その結果の数値に対応する推奨が、結果の製品推奨として使用される。
このような数学関数の一例は、次のように手続き的に記述することができる。
皮膚色推定値４１３までの最も低いＮ個の差尺度を有するＮ個の分類色２２１を選択する。
所定の関数を介して、Ｎ個の色差尺度をＮクラスの重みに変換する。
Ｎ個のクラスの各クラス内における、そのクラスの個々の訓練メンバーに関連付けられた製品推奨の頻度を計算する。
所定の関数を介して、選択されたＮ個のクラスの各クラス内における製品推奨頻度を「推奨重み」に変換する。
推奨重みに、対応するクラス重みを乗算して、「最終重み」を生成する。
最終重みを使用して、選択されたＮ個のクラスタに関連付けられるすべての製品推奨にわたり加重和を計算する。
最終重みの和によって除算して、製品推奨の数値表現を得る。

他の実施形態では、他の数学的手続き又はルールベースの方法が適用されて、分類色２２１と皮膚色推定値４１３との間の差尺度、分類色２２１のそれぞれについての関連付けられる製品推奨統計量、又はその双方を使用して製品推奨が得られる。

図４Ｃは、本発明の実施形態による分類色２２１と製品との間の例示的な相関を示す。
本発明の実施形態では、分類色又は色クラスと１つ又は複数の製品との間の相関は、データベース４５５に記憶されている。
図４Ｃに示すように、複数の分類色（例えば、４６１、４６２、４６３、４６４、４６５、及び４６６）は、対応する製品（例えば、４７１、４７２、４７３、４７４、４７５、及び４７６）と相関されている。
分類色と特定の製品との間には必ずしも１対１の対応があるとは限らないことに留意されたい。
すなわち、場合によっては、分類色（例えば、４６２）は、２つ以上の製品（例えば、４７２及び４７３）に関連付けられる場合がある。
同様に、所与の製品（例えば、４７５）は、２つ以上の分類色（例えば、４６４及び４６５）に関連付けられる場合がある。
分類色と製品との間の関連付けは、本発明の実施形態では、上記で説明したような訓練を通じて行うこともできるし、手作業で（例えば、或る人の判定を通じて）確立することもできることが理解される。
同様に、分類色（例えば、４６１、４６２、４６３、４６４、４６５、及び４６６）は、本発明の実施形態に従って、個別的色値又は集約的色値を含むこともできるし、色値の範囲又は分布を包含することもできることに留意されたい。

図６は、本発明の実施形態を実施することができる例示的なコンピュータシステム６００のブロック図である。
本発明の実施形態では、本発明の複数の部分は、例えば、汎用コンピュータネットワーク（図示せず）の一部として使用されるコンピュータシステム６００に存在するコンピュータ可読で且つコンピュータ実行可能な命令で構成される。
図６のコンピュータシステム６００は例示にすぎないこと、及び、本発明は、汎用コンピュータシステム、組み込み型コンピュータシステム、ラップトップコンピュータシステム、ハンドヘルドコンピュータシステム、及びスタンドアロンコンピュータシステムを含む複数の異なるコンピュータシステム内で動作できることが理解される。

本実施形態では、コンピュータシステム６００は、さまざまなコンポーネント間でデジタル情報を搬送するためのアドレス／データバス６０１、デジタル情報及び命令を処理するための中央処理装置（ＣＰＵ）６０２、デジタル情報及び命令を記憶するための揮発性ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）で構成された揮発性メインメモリ６０３、並びにより永続的な性質の情報及び命令を記憶するための不揮発性読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０４を備える。
加えて、コンピュータシステム６００は、膨大な量のデータを記憶するためのデータ記憶装置６０５（例えば、磁気ドライブ、光ドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ、又はテープドライブ等）も備えることができる。
本発明の製品コンサルティングを行うためのソフトウェアプログラムは、揮発性メモリ６０３、データ記憶装置６０５、又は外部の記憶装置（図示せず）のいずれかに記憶できることに留意すべきである。

オプションとしてコンピュータシステム６００に連結される装置には、情報をコンピュータユーザに表示するための表示装置６０６、英数字入力装置６０７（例えば、キーボード）、及びデータ、選択、更新等を入力するためのカーソル制御装置６０８（例えば、マウス、トラックボール、ライトペン等）が含まれる。
コンピュータシステム６００は、可聴信号を放射するためのメカニズム（図示せず）も備えることができる。

図６をさらに参照して、図６のオプションの表示装置６０６は、液晶装置、陰極線管、又はユーザが認識可能なグラフィック画像及び英数文字を作成するのに適した他の表示装置とすることができる。
オプションのカーソル制御装置６０８は、コンピュータユーザが、表示装置６０６の表示画面上での可視シンボル（カーソル）の２次元移動を動的に信号伝達することを可能にする。
カーソル制御装置６０８の多くの実施態様が、トラックボール、マウス、タッチパッド、ジョイスティック、又は所与の方向若しくは様式の変位の移動を信号伝達することができる英数字入力６０７上の特殊キーを含めて、当該技術分野で知られている。
代替的に、カーソルは、特殊キー及びキーシーケンスコマンドを使用して英数字入力６０７からの入力を介して方向付け及び起動することもできることが理解されよう。
代替的に、カーソルは、特殊適合された複数のカーソル方向付け装置からの入力を介して方向付け及び起動することもできる。

さらに、コンピュータシステム６００は、周辺装置６１０（例えば、コンピュータネットワーク、モデム、大容量記憶装置等）とインターフェースするための入力／出力（Ｉ／Ｏ）信号ユニット（例えば、インターフェース）６０９を備えることもできる。
したがって、コンピュータシステム６００は、クライアント／サーバ環境等のネットワーク内で連結することができ、それによって、複数のクライアント（例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ポータブルコンピュータ、ミニコンピュータ、端末等）が、所望のタスクを実行するためのプロセスを実行するのに使用される。
特に、コンピュータシステム６００は、画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するためのシステム内で連結することができる。

本発明の好ましい実施形態である、画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するための方法及びシステムは、上記のように説明される。
本発明は、特定の実施形態で説明されてきたが、本発明は、このような実施形態によって限定されるものと解釈されるべきではなく、それどころか、以下の特許請求の範囲に従って解釈されるべきであることが理解されるべきである。

２００・・・画像キャプチャシステム，
２０１・・・画像キャプチャ装置，
２０２・・・画像，
２０３・・・被写体，
２０４・・・画像化基準色セット，
２０５・・・画像分析システム，
２０６・・・ネットワーク，
２０８・・・制御基準色セット，
２０９・・・修正色値，
２２０・・・製品推奨システム，
２２１・・・分類色，
３０１〜３２４・・・色パッチ，
３３０・・・黒の背景，
３４０・・・白の縁，
３５０・・・黒の縁，
４０１・・・色補正決定器，
４０２・・・皮膚ピクセル選択コンポーネント，
４０３・・・皮膚色推定器，
４０４・・・入力，
４０５・・・色補正適用器，
４１１・・・色補正関数，
４１２・・・色値，
４１３・・・皮膚色推定値，
４５０・・・入力，
４５１・・・比較器，
４５２・・・集約器，
４５３・・・結果生成器，
４５４・・・出力，
４５５・・・データベース，
４６１〜４６６・・・分類色，
４７１〜４７６・・・対応する製品，
５０１・・・顔境界ボックス，
５０２・・・テンプレート，
６００・・・コンピュータシステム，
６０２・・・プロセッサ，
６０３・・・揮発性メモリ，
６０４・・・不揮発性メモリ，
６０５・・・データ記憶装置，
６０６・・・表示装置，
６０７・・・英数字入力，
６０８・・・カーソル制御，
６０９・・・入力／出力通信装置，
６１０・・・周辺装置

Claims (10)

1. 画像から推定される皮膚色に基づいて製品を推奨するためのコンピュータ実施される方法であって、
   前記方法は、
   画像（２０２）から生成される皮膚色推定値（４１３）にアクセスすることと、
   前記皮膚色推定値（４１３）を分類色（４６１）と比較することと、
   前記分類色（４６１）と少なくとも１つの製品（４７１）との間の相関にアクセスすることと、
   前記分類色（４６１）と相関する前記少なくとも１つの製品（４７１）を推奨することと
   を含むコンピュータ実施される方法。
2. 前記方法は、
   前記画像（２０２）を基準色空間（２０８）で処理すること
   をさらに含み、
   前記皮膚色推定値（４１３）は、アンビエント照明及び前記画像（２０２）を作成するのに使用される画像キャプチャ装置（２０１）の色変換から独立している
   請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
3. 前記分類色（４６１）は、人間の皮膚色を表す
   請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
4. 前記分類色（４６１）は、本質的に、
   化粧品製品、衣料品製品、ヘアケア製品および視力矯正製品から成る群から選択される製品（４７１）を表す
   請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
5. 本質的に複数の個別的色値及び集約的色記述から成る群から選択される前記皮膚色推定値（４１３）の記述及び前記分類色（４６１）の記述を生成すること
   をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
6. 前記少なくとも１つの製品（４７１）と一致する複数の前記分類色（４６１）をクラスに集約すること
   をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
7. 複数の色記述を集約することであって、前記分類色（４６１）を構成する複数の色記述を集約することと、
   前記分類色（４６１）の集約的色記述を生成することと、
   前記集約的色記述を前記皮膚色推定値（４１３）の記述と比較することと
   をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
8. 前記皮膚色推定値（４１３）と、対応する複数の分類色（４６１）との間の複数の差の値を計算することと、
   前記複数の差の値を順序付けることと、
   前記複数の差の値の最も低いものを有する前記複数の分類色（４６１）の１つと相関されている前記少なくとも１つの製品（４７１）を推奨することと
   をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。
9. 前記推奨することは、
   前記皮膚色推定値（４１３）と前記少なくとも１つの製品（４７１）との間の相関を記述する対応する確率を生成すること
   をさらに含む請求項８に記載のコンピュータ実施される方法。
10. 前記分類色（４６１）は、前記少なくとも１つの製品（４７１）を表す
    請求項１に記載のコンピュータ実施される方法。

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