JP2021071888A - 評価装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】見た目年齢を正確に評価することができる評価装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】評価装置は、対象者の顔の画像と、対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示する表示部と、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する比較結果取得部と、見た目を比較した結果に基づいて、対象者の見た目の年齢層を算出する評価部と、を備える。対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する各年齢層の代表的な顔の画像である。【選択図】図２

Description

本発明は、評価装置、方法、およびプログラムに関する。

従来、"見た目年齢"とも呼ばれる、人間の顔つきや動作等の外見から推定した年齢が知られている。例えば、特許文献１には、顔の見た目印象（例えば、年齢印象）を鑑別する方法が開示されている。具体的には、評価者（評価対象の顔を目視する者）の視線データを解析して、顔の見た目印象への影響が強い部位および顔の見た目印象と相関関係が強い因子を抽出し、その因子に基づいて顔の見た目印象を鑑別する方法が開示されている。

特開２０１６−１９４９０１号公報

しかしながら、見た目年齢の評価は直観的なものであり、個々の評価者によって評価が異なる。例えば、特許文献１では、評価対象の顔の画像を評価者へと提示し、推定年齢の回答を求めている（特許文献１の段落［００５８］）。しかし、評価者が想定する基準となる顔（つまり、どのような顔を○○歳の顔と想定し、どのような顔を××歳の顔と想定するか）は、個々の評価者によって異なる。そのため、見た目年齢を正確に評価することが困難であった。

そこで、本発明の一実施形態では、見た目年齢を正確に評価することを目的とする。

本発明の一態様は、対象者の顔の画像と、前記対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示し、前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する前記各年齢層の代表的な顔の画像である、表示部と、前記対象者の顔と、前記対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する比較結果取得部と、前記見た目を比較した結果に基づいて、前記対象者の見た目の年齢層を算出する評価部と、を備える。

本発明の一実施形態によれば、見た目年齢を正確に評価することができる。

本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る評価装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顔画像格納部に格納されている、対象者の顔と比較するための顔の画像の一例である。 本発明の一実施形態に係る顔画像格納部に格納されている、対象者の顔の画像の一例である。 本発明の一実施形態に係るユーザ端末に表示される画面の一例である。 本発明の一実施形態に係る比較パターン例（１）である。 本発明の一実施形態に係る比較パターン例（２）である。 本発明の一実施形態に係る比較パターン例（３）である。 本発明の一実施形態に係る対象者の顔と比較するための顔の差し替えを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る見た目年齢の評価処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る評価装置、ユーザ端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

＜全体の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。図１に示されるように、評価装置１０は、任意のネットワーク３０を介して、１つまたは複数のユーザ端末２０と通信可能に接続されている。以下、それぞれについて説明する。

評価装置１０は、見た目年齢を評価するための装置である。具体的には、評価装置１０は、見た目年齢を評価される者（以下、対象者ともいう）の顔の画像と、対象者の顔と比較するための顔の画像と、をユーザ端末２０上に表示する。また、評価装置１０は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、の見た目を比較した結果に基づいて、対象者の見た目年齢を評価する。評価装置１０は、１つまたは複数のコンピュータからなる。また、評価装置１０は、任意のネットワーク３０を介して、ユーザ端末２０とデータを送受信することができる。後段で、図２を参照しながら、評価装置１０について詳細に説明する。

ユーザ端末２０は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、の見た目を比較する者（以下、評価者ともいう）が利用する端末である。なお、評価者は、対象者と同一の者であってもよいし、対象者とは別の者であってもよい。具体的には、ユーザ端末２０は、対象者の顔の画像と、対象者の顔と比較するための顔の画像とを、評価装置１０から受信してディスプレイ上に表示する。また、ユーザ端末２０は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、の見た目を評価者が比較した結果を、評価装置１０へ送信する。ユーザ端末２０は、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の任意の端末であってよい。

なお、図１では、評価装置１０とユーザ端末２０とを別々の装置として説明したが、評価装置１０とユーザ端末２０とを１つの装置として実装するようにしてもよい。また、評価装置１０がユーザ端末２０の一部の機能を有するようにしてもよいし、ユーザ端末２０が評価装置１０の一部の機能を有するようにしてもよい。

＜機能ブロック＞
図２は、本発明の一実施形態に係る評価装置１０の機能ブロック図である。図２に示されるように、評価装置１０は、表示部１０１と、比較結果取得部１０２と、評価部１０３と、顔画像格納部１０４と、を備える。なお、評価装置１０は、機械学習部１０５（教師データ格納部１５１、生成部１５２、学習済みモデル格納部１５３、推論部１５４）を備える構成とすることもできる。また、評価装置１０は、プログラムを実行することで、表示部１０１と、比較結果取得部１０２と、評価部１０３として機能する。なお、評価装置１０は、プログラムを実行することで、機械学習部１０５（生成部１５２、推論部１５４）として機能する構成とすることもできる。以下、それぞれについて説明する。

顔画像格納部１０４には、対象者（つまり、見た目年齢を評価される者）の実年齢の情報と、対象者の顔の画像と、対象者の顔と比較するための顔の画像と、が格納されている。以下、＜対象者の顔と比較するための顔の画像＞および＜対象者の顔の画像＞について説明する。

＜対象者の顔と比較するための顔の画像＞
例えば、対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する、各年齢層の代表的な顔の画像である。また、例えば、対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像と、のうちの少なくとも１つである。なお、性別、人種別等の種々のカテゴリー別の顔を用いて、対象者の顔と比較するようにしてもよい。

なお、各年齢層は、任意の区間で分けられていてよい。例えば、年齢層は、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代といった１０歳ごとの連続した区間で分けられていてもよいし、４０歳、４１歳、４２歳、４３歳、４４歳といった１歳ごとの連続した区間で分けられて（つまり、年齢で区分けされて）いてもよい。また、例えば、各年齢層は、４０歳、４２歳、４４歳といった連続しない区間で分けられていてもよい。

なお、対象者の顔と比較するための顔は、各年齢層内での加齢の程度により区分けされていてもよい。そのため、対象者の見た目が各年齢層内で加齢が大きい方であるか小さい方であるかを評価することができる。各年齢層内においては、加齢の程度が小さい顔ほど年齢が下である顔として取り扱われ、加齢の程度が大きい顔ほど年齢が上である顔として取り扱われる。

図３は、本発明の一実施形態に係る顔画像格納部１０４に格納されている、対象者の顔と比較するための顔の画像の一例である。図３に示されるように、顔画像格納部１０４には、各年齢層（図３の例では、３０歳、・・・、４０歳、４２歳、４４歳、・・・、５０歳）の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）の画像と、各年齢層（図３の例では、３０歳、・・・、４０歳、４２歳、４４歳、・・・、５０歳）の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層（図３の例では、３０歳、・・・、４０歳、４２歳、４４歳、・・・、５０歳）の顔のシミを表わす画像と、各年齢層（図３の例では、３０歳、・・・、４０歳、４２歳、４４歳、・・・、５０歳）の顔のシワを表わす画像と、が格納されうる。

ここで、各年齢層の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）の画像と、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像と、を生成する方法の一例を説明する。

＜＜たるみを含む形態を表わす画像＞＞
例えば、３Ｄカメラ等で撮影された各年齢層の者の顔の画像を平均化した画像を、その年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像とすることができる。

＜＜シミを表わす画像＞＞
例えば、カメラ等で撮影された各年齢層の者の顔の画像に適応型閾値処理を施すことによってシミに相当する成分を得て、シミに相当する成分の総面積が各年齢層の中で中央値となる者のシミを表わす画像を、その年齢層の顔のシミを表わす画像とすることができる。

＜＜シワを表わす画像＞＞
例えば、カメラ等で撮影された各年齢層の者の顔の画像に適応型閾値処理を施すことによってシワに相当する成分を得て、大半の者に存在するシワを濃くして限られた者にだけ存在するシワを薄くした画像を、その年齢層の顔のシワを表わす画像とすることができる。

＜＜代表的な顔の画像＞＞
例えば、各年齢層の顔のたるみを含む形態に各年齢層の顔のシミおよびシワを付加した画像を、各年齢層の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）の画像とすることができる。

＜対象者の顔の画像＞
例えば、対象者の顔の画像は、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像である。また、例えば、対象者の顔の画像は、対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、対象者の顔のシミを表わす画像と、対象者の顔のシワを表わす画像と、のうちの少なくとも１つである。

図４は、本発明の一実施形態に係る顔画像格納部１０４に格納されている、対象者の顔の画像の一例である。図４に示されるように、顔画像格納部１０４には、対象者の実年齢と、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像と、対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、対象者の顔のシミを表わす画像と、対象者の顔のシワを表わす画像と、が格納されうる。

ここで、対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、対象者の顔のシミを表わす画像と、対象者の顔のシワを表わす画像と、を生成する方法の一例を説明する。

＜＜たるみを含む形態を表わす画像＞＞
例えば、３Ｄカメラ等で撮影された対象者の顔の画像に基づいて、対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像を生成することができる。

＜＜シミを表わす画像＞＞
例えば、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像に適応型閾値処理を施すことによってシミに相当する成分を得て、対象者の顔のシミを表わす画像を生成することができる。

＜＜シワを表わす画像＞＞
例えば、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像に適応型閾値処理を施すことによってシワに相当する成分を得て、対象者の顔のシワを表わす画像を生成することができる。

なお、対象者の顔の画像は、素顔の画像であってもよいし、化粧が施された顔の画像であってもよいし、化粧がシミュレーションされた顔の画像であってもよい。そのため、素顔での見た目年齢と、化粧後の顔での見た目年齢とを評価して比べることができる。

図２に戻る。表示部１０１は、顔画像格納部１０４に格納されている、対象者（つまり、見た目年齢を評価される者）の顔の画像と、その対象者の顔と比較するための顔の画像と、をユーザ端末２０上に表示する。例えば、表示部１０１は、対象者の顔の画像と、その対象者の顔と比較するための顔の画像と、を評価者が比較しやすいように並べて表示する。

なお、後述するように、表示部１０１は、評価者の評価結果に基づいて、対象者の顔と比較するための顔の画像を、別の画像に差し替える。

図５は、本発明の一実施形態に係るユーザ端末２０に表示される画面の一例である。図５に示されるように、対象者の顔の画像と、対象者の顔と比較するための顔の画像と、が表示される。

以下、図６〜８を参照しながら、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、の比較パターン例を説明する。

図６は、本発明の一実施形態に係る比較パターン例（１）である。図６に示されるように、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像と、各年齢層の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）の画像と、を比較する構成とすることができる。

図７は、本発明の一実施形態に係る比較パターン例（２）である。図７に示されるように、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像と、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、を比較する構成とすることができる。あるいは、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、を比較する構成とすることができる。あるいは、カメラ等で撮影された対象者の顔の画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像と、を比較する構成とすることができる。

図８は、本発明の一実施形態に係る比較パターン例（３）である。図８に示されるように、対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、を比較する構成とすることができる。あるいは、対象者の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、を比較する構成とすることができる。あるいは、対象者の顔のシワを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像と、を比較する構成とすることができる。

図２に戻る。比較結果取得部１０２は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する。具体的には、比較結果取得部１０２は、ユーザ端末２０から、評価者によってユーザ端末２０に入力された、見た目を比較した結果を受信する。

例えば、見た目を比較した結果は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、のどちらが年下に見えるか（あるいは年上に見えるか）の情報である。また、例えば、見た目を比較した結果は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、のどちらのたるみを含む形態が目立つか（あるいは目立たないか）の情報である。また、例えば、見た目を比較した結果は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、のどちらのシミが目立つか（あるいは目立たないか）の情報である。また、例えば、見た目を比較した結果は、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための顔と、のどちらのシワが目立つか（あるいは目立たないか）の情報である。

評価部１０３は、比較結果取得部１０２が取得した見た目を比較した結果に基づいて、対象者の見た目年齢を評価する。具体的には、評価部１０３は、比較結果取得部１０２が取得した見た目を比較した結果に基づいて、表示部１０１に対して、対象者の顔と比較するための顔の画像を別の画像に差し替えさせる（＜差し替え処理＞）。また、評価部１０３は、所定の回数の折り返しがあったか否かを判断する（＜折り返し回数カウント処理＞）。また、評価部１０３は、所定の回数の折り返しがあった場合には、対象者の見た目年齢を評価する（＜評価処理＞）。以下、それぞれの処理について説明する。

＜差し替え処理＞
評価部１０３は、比較結果取得部１０２が取得した見た目を比較した結果に基づいて、表示部１０１に対して、対象者の顔と比較するための顔の画像を別の画像に差し替えさせる。例えば、評価部１０３は、対象者の方が年下に見えるという比較結果の場合、対象者の顔と比較するための顔の年齢層を下げる（つまり、現状よりも低い年齢層の画像に差し替える）。また、例えば、評価部１０３は、対象者の方が年上に見えるという比較結果の場合、対象者の顔と比較するための顔の年齢層を上げる（つまり、現状よりも高い年齢層の画像に差し替える）。また、例えば、評価部１０３は、対象者のたるみを含む形態（またはシミまたはシワ）の方が目立つという評価結果の場合、対象者の顔と比較するための顔の年齢層を上げる（つまり、現状よりも高い年齢層の画像に差し替える）。また、例えば、評価部１０３は、対象者のたるみを含む形態（またはシミまたはシワ）の方が目立たないという評価結果の場合、対象者の顔と比較するための顔の年齢層を下げる（つまり、現状よりも低い年齢層の画像に差し替える）。

図９は、本発明の一実施形態に係る対象者の顔と比較するための顔の差し替えを説明するための図である。

図９の左側の例では、最初に、対象者の顔と比較するための顔として３０歳の顔が選択されている。そして、その３０歳の顔よりも対象者の方が年上に見えるという比較結果に基づいて、対象者の顔と比較するための顔の年齢層が３２歳に上げられている（つまり、３０歳の顔から３２歳の顔に差し替えられている）。その後も同様に、３４歳、３６歳、３８歳、４０歳、４２歳、４４歳、４６歳に上げられている。そして、その４６歳の顔よりも対象者の方が年下に見えるという比較結果に基づいて、対象者の顔と比較するための顔の年齢層が４４歳に下げられている。そのため、図９の折れ線グラフが、折り返し点１で折り返されている。その後も同様に、４２歳に下げられている。そして、その４２歳の顔よりも対象者の方が年上に見えるという比較結果に基づいて、対象者の顔と比較するための顔の年齢層が４４歳に上げられている。そのため、図９の折れ線グラフが、折り返し点２で折り返されている。以下、同様に繰り返される。図９の右側の例も同様である。

＜折り返し回数カウント処理＞
評価部１０３は、所定の回数（例えば、８回）の折り返しがあったか否かを判断する。具体的には、評価部１０３は、図９の折れ線グラフの折り返しの点（つまり、対象者の顔と比較するための顔の年齢層が上昇から下降へ切り替わる地点および下降から上昇へ切り替わる地点）が所定の個数以上あるか否かを判断する。

＜評価処理＞
評価部１０３は、所定の回数の折り返しがあった場合には、対象者の見た目年齢を評価する。具体的には、評価部１０３は、全ての折り返し点（例えば、８つの折り返し点）での年齢層の平均値を算出して、この平均値を対象者の見た目の年齢層とする。例えば、年齢層が１歳ごとの区間で分けられている（例えば、４０歳、４１歳、４２歳、４３歳、４４歳といった１歳ごとの連続した区間、４０歳、４２歳、４４歳といった１歳ごとの連続しない区間）場合には、評価部１０３が、それらの年齢の平均値を算出する。なお、年齢層が２０代、３０代、４０代、５０代、６０代といった２歳以上の区間で分けられている場合には、評価部１０３が、各年齢層の所定の値（例えば、２０代であれば２５歳等）の平均値を算出するようにしてもよい。

このように、本発明の一実施形態では、対象者の顔と、対象者の顔と比較するための各年齢層の顔と、の比較を繰り返すことによって、対象者の見た目年齢を数値化することができる。

なお、評価部１０３は、比較結果取得部１０２が取得した見た目を比較した結果に基づいて、対象者の見た目の年齢層を算出する、たるみを含む形態の見た目の年齢層を算出する、シミの見た目の年齢層を算出する、シワの見た目の年齢層を算出することができる。以下、＜見た目の年齢層を算出する場合＞と、＜たるみを含む形態の見た目の年齢層を算出する場合＞と、＜シミの見た目の年齢層を算出する場合＞と、＜シワの見た目の年齢層を算出する場合＞とに分けて説明する。

＜見た目の年齢層を算出する場合＞
評価部１０３は、対象者の顔の画像（カメラ等で撮影された対象者の顔の画像）と、各年齢層の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）の画像と、の見た目を比較した結果に基づいて、対象者の見た目の年齢層を算出することができる。

評価部１０３は、下記のように、たるみを含む形態の見た目の年齢層と、シミの見た目の年齢層と、シワの見た目の年齢層と、のうちの少なくとも１つを算出することができる。
＜たるみを含む形態の見た目の年齢層を算出する場合＞
評価部１０３は、対象者の顔の画像（カメラ等で撮影された対象者の顔の画像）または対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、の見た目を比較した結果に基づいて、対象者のたるみを含む形態の見た目の年齢層を算出することができる。
＜シミの見た目の年齢層を算出する場合＞
評価部１０３は、対象者の顔の画像（カメラ等で撮影された対象者の顔の画像）または対象者の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、の見た目を比較した結果に基づいて、対象者のシミの見た目の年齢層を算出することができる。
＜シワの見た目の年齢層を算出する場合＞
評価部１０３は、対象者の顔の画像（カメラ等で撮影された対象者の顔の画像）または対象者の顔のシワを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像と、の見た目を比較した結果に基づいて、対象者のシワの見た目の年齢層を算出することができる。

＜加齢の原因である割合を算出する場合＞
評価部１０３は、たるみを含む形態、シミ、シワが、対象者の加齢の原因である割合を算出することができる。具体的には、評価部１０３は、対象者のたるみを含む形態の見た目の年齢層と、対象者の実年齢との差分を算出する。また、評価部１０３は、対象者のシミの見た目の年齢層と、対象者の実年齢との差分を算出する。また、評価部１０３は、対象者のシワの見た目の年齢層と、対象者の実年齢との差分を算出する。評価部１０３は、たるみを含む形態の差分とシミの差分とシワの差分との総数に対する、たるみを含む形態の差分の割合を、たるみを含む形態が対象者の加齢の原因である割合とする。また、評価部１０３は、たるみを含む形態の差分とシミの差分とシワの差分との総数に対する、シミの差分の割合を、シミが対象者の加齢の原因である割合とする。また、評価部１０３は、たるみを含む形態の差分とシミの差分とシワの差分との総数に対する、シワの差分の割合を、シワが対象者の加齢の原因である割合とする。

機械学習部１０５は、評価部１０３が算出した各見た目の年齢層を教師データとして機械学習して、顔の画像からその顔を有する者の見た目の年齢層を推論する。機械学習部１０５は、教師データ格納部１５１、生成部１５２、学習済みモデル格納部１５３、推論部１５４を含む。以下、それぞれについて説明する。

教師データ格納部１５１には、入力データが対象者の顔の画像であり、出力データが評価部１０３が算出した各見た目の年齢層である教師データが格納されている。

生成部１５２は、教師データ格納部１５１内の教師データを用いて機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する。生成部１５２は、生成した学習済みモデルを学習済みモデル格納部１５３に格納する。

学習済みモデル格納部１５３には、生成部１５２が生成した学習済みモデルが格納されている。

推論部１５４は、任意の顔の画像を学習済みモデル格納部１５３内の学習済みモデルに入力して、その顔を有する者の見た目の年齢層を推論する。

＜方法＞
図１０は、本発明の一実施形態に係る見た目年齢の評価処理のフローチャートである。

ステップ１１（Ｓ１１）において、表示部１０１は、顔画像格納部１０４に格納されている、対象者（つまり、見た目年齢を評価される者）の顔の画像と、その対象者の顔と比較するための顔の画像と、をユーザ端末２０上に表示する。

例えば、最初に表示する、対象者の顔と比較するための顔は、対象者の実年齢に基づいて選択される顔（例えば、対象者の実年齢から離れた年齢層の顔）であってもよいし、どの対象者に対しても一律に選択される顔（例えば、一律に３０歳、４０歳等）であってもよい。

ステップ１２（Ｓ１２）において、比較結果取得部１０２は、ユーザ端末２０から、評価者によってユーザ端末２０に入力された、Ｓ１１で表示された２つの顔の見た目を比較した結果を取得する。

ステップ１３（Ｓ１３）において、表示部１０１は、Ｓ１２で取得された比較結果に基づいて、Ｓ１１の対象者の顔と比較するための顔の画像を、別の画像に差し替える。

ステップ１４（Ｓ１４）において、比較結果取得部１０２は、ユーザ端末２０から、評価者によってユーザ端末２０に入力された、Ｓ１３で表示された２つの顔の見た目を比較した結果を取得する。

ステップ１５（Ｓ１５）において、評価部１０３は、所定の回数の折り返しがあったか否かを判断する。所定の回数の折り返しが既にあった場合にはステップ１６へ進み、所定の回数の折り返しが未だない場合にはステップ１３へ戻る。

ステップ１６（Ｓ１６）において、評価部１０３は、Ｓ１２〜Ｓ１４で実施された比較の結果に基づいて、対象者の見た目年齢を評価する。

＜効果＞
このように、本発明の一実施形態では、対象者の顔が、各年齢層の代表的な顔（つまり、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する顔）よりも年下に見えるかまたは年上に見えるかの比較を繰り返すことによって、対象者の見た目年齢を定量的に評価することができる。つまり、見た目年齢という感覚的な年齢を実証的に算出することができる。そのため、どの評価者も、対象者の見た目年齢を正確に評価することができる。

＜ハードウェア構成＞
図１１は、本発明の一実施形態に係る評価装置１０、ユーザ端末２０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。評価装置１０、ユーザ端末２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、評価装置１０、ユーザ端末２０は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７、ドライブ装置８を有することができる。なお、評価装置１０、ユーザ端末２０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置５は、評価装置１０、ユーザ端末２０の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置６は、評価装置１０、ユーザ端末２０を用いる者が評価装置１０、ユーザ端末２０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置７は、ネットワークに接続し、ユーザ端末２０、評価装置１０と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置８は記憶媒体９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体９には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体９がドライブ装置８にセットされ、該記憶媒体９に記録された各種プログラムがドライブ装置８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 評価装置
２０ ユーザ端末
３０ ネットワーク
１０１ 表示部
１０２ 比較結果取得部
１０３ 評価部
１０４ 顔画像格納部
１０５ 機械学習部
１５１ 教師データ格納部
１５２ 生成部
１５３ 学習済みモデル格納部
１５４ 推論部

Claims (10)

1. 対象者の顔の画像と、前記対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示し、前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する前記各年齢層の代表的な顔の画像である、表示部と、
   前記対象者の顔と、前記対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する比較結果取得部と、
   前記見た目を比較した結果に基づいて、前記対象者の見た目の年齢層を算出する評価部と
   を備えた評価装置。
2. 対象者の顔の画像と、前記対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示し、前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像とのうちの少なくとも１つである、表示部と、
   前記対象者の顔と、前記対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する比較結果取得部と、
   前記見た目を比較した結果に基づいて、前記対象者のたるみを含む形態の見た目の年齢層と、前記対象者のシミの見た目の年齢層と、前記対象者のシワの見た目の年齢層とのうちの少なくとも１つを算出する評価部と
   を備えた評価装置。
3. 前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層の顔のたるみを含む形態を表わす画像と、各年齢層の顔のシミを表わす画像と、各年齢層の顔のシワを表わす画像であり、
   前記評価部は、前記算出した各見た目の年齢層と、前記対象者の実年齢との差分に基づいて、前記たるみを含む形態が前記対象者の加齢の原因である割合と、前記シミが前記対象者の加齢の原因である割合と、前記シワが前記対象者の加齢の原因である割合を算出する、請求項２に記載の評価装置。
4. 前記対象者の顔の画像は、前記対象者の顔が撮影された画像、または、前記対象者の顔のたるみを含む形態を表わす画像と前記対象者の顔のシミを表わす画像と前記対象者の顔のシワを表わす画像とのうちの少なくとも１つである、請求項２または３に記載の評価装置。
5. 前記表示部は、前記見た目の比較により、前記対象者の方が年下であると判断された場合には、前記対象者の顔と比較するための顔の年齢層を下げて表示し、前記対象者の方が年上であると判断された場合には、前記対象者の顔と比較するための顔の年齢層を上げて表示する、請求項１から４のいずれか一項に記載の評価装置。
6. 前記対象者の顔と比較するための顔は、各年齢層内での加齢の程度により区分けされている、請求項１から５のいずれか一項に記載の評価装置。
7. 前記各年齢層は、年齢で区分けされている、請求項１から６のいずれか一項に記載の評価装置。
8. 入力データが前記対象者の顔の画像であり、出力データが前記算出した各見た目の年齢層である教師データを用いて機械学習を行うことによって学習済みモデルを生成する生成部をさらに備え、
   顔の画像を前記学習済みモデルに入力して、前記顔を有する者の見た目の年齢層を推論する推論部をさらに備えた、請求項１から７のいずれか一項に記載の評価装置。
9. 対象者の顔の画像と、前記対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示し、前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する前記各年齢層の代表的な顔の画像である、ステップと、
   前記対象者の顔と、前記対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得するステップと、
   前記見た目を比較した結果に基づいて、前記対象者の見た目の年齢層を算出するステップと
   を含む方法。
10. コンピュータを
    対象者の顔の画像と、前記対象者の顔と比較するための顔の画像とを表示し、前記対象者の顔と比較するための顔の画像は、各年齢層のたるみを含む形態とシミとシワとを有する前記各年齢層の代表的な顔の画像である、表示部、
    前記対象者の顔と、前記対象者の顔と比較するための顔との見た目を比較した結果を取得する比較結果取得部、
    前記見た目を比較した結果に基づいて、前記対象者の見た目の年齢層を算出する評価部
    として機能させるためのプログラム。

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