JP5476236B2 - コーディネート推薦装置、コーディネート推薦方法及びそのプログラム - Google Patents
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また、Web上の電子商取引において、メタデータを用いて、例えばズボン、シャツ、靴、ネクタイ等の複数種類のアイテムについてのコーディネート推薦手法も知られている(非特許文献2参照)。
次に、コーディネート推薦装置は、得られたコーディネートにおいて組み合わされているアイテムであって、入力されたアイテムとは別の種類のアイテムを抽出する。そして、コーディネート推薦装置は、抽出されたアイテムと類似する画像を推薦用写真集合から検索する。したがって、コーディネート推薦装置は、参考用写真集合と推薦用写真集合との類似度を計算することで、入力されたアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを理想的なコーディネートで推薦することができる。
コーディネート推薦装置1は、複数種類のファッションアイテムのコーディネートのために、入力されたアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを推薦するものである。以下では、コーディネート推薦装置1は、上半身の服装(上衣:トップス)の写真が与えられたとき、その服装(上衣)に適した下半身の服装(下衣:ボトムス)の写真を提示することを具体的なタスクの一例として説明する。また、逆に、下衣の写真が与えられたとき、その服装(下衣)に適した上衣の写真を提示するタスクも同様に実行できることはもちろんである。なお、上衣や下衣だけでなく、帽子やカバン、靴など複数のアイテムを推薦することも可能である。また、以下では、ユーザが所持する服の画像の中から着る服を選択する場合を想定して説明する。ファッション雑誌に掲載されたモデルの写真(雑誌の写真画像)を参考用写真画像、ユーザが所持する服の画像を推薦用写真画像として、ユーザが所持する大量の服の中から着る服を選択する場合を想定して説明する。
[コーディネート推薦装置の構成の概要]
コーディネート推薦装置1は、図1に示すように、入力部7と、雑誌全身写真特徴抽出部(参考用全身写真特徴抽出部)2と、所有写真特徴抽出部(推薦用写真特徴抽出部)3と、推薦部4と、出力部5と、記憶部6とを備えている。なお、図1は、後記する第2実施形態のコーディネート推薦装置1Bと共通の図面であり、符号4Bは、第2実施形態に係る推薦部を表している。
雑誌全身写真特徴抽出部2、所有写真特徴抽出部3、及び推薦部4は、このコーディネート推薦装置1の処理部として機能する。処理部は、例えば、CPU(Central Processing Unit)及びRAM(Random Access Memory)から構成される主制御装置である。この雑誌全身写真特徴抽出部2、所有写真特徴抽出部3、及び推薦部4の詳細は後記する。
出力部5は、例えば、グラフィックボード(出力インタフェース)及びそれに接続されたモニタである。モニタは、例えば、液晶ディスプレイ等から構成され、推薦されるアイテムの写真を提示する。
図1には、処理用のデータの一例として、雑誌写真集合61及び所有写真集合62を示し、演算処理結果の一例として、雑誌全身写真特徴集合63及び所有写真特徴集合64を示した。なお、Dmagは、後記する式(1)において雑誌全身写真特徴集合63を示し、Downは後記する式(2)において所有写真特徴集合64を示すものである。
雑誌写真集合61は、模範となるコーディネートの画像集合として予め定められた写真集合であって、ここでは、雑誌等から取得した服の写真集合である。
所有写真集合62は、推薦されるアイテムの画像集合として予め定められた写真集合であって、ここでは、ユーザが所有している服の写真集合である。
また、雑誌写真集合61及び所有写真集合62には、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す写真(以下、全身写真と呼ぶ)だけではなく、上衣だけの写真や下衣だけの写真といった単独のアイテムを含む写真(以下、単独アイテム写真)が含まれていてもよい。
また、ここでは、所有している服でのコーディネートの推薦を例としているため所有写真集合62という名称としているが、オンラインストアでの推薦を想定した実施形態の場合には、所有写真集合62を、販売している服の写真集合に置き換えることで適用できる。なお、雑誌全身写真特徴集合63及び所有写真特徴集合64については後記する。
コーディネート推薦装置1の動作の流れについて図2を参照(適宜図1参照)して説明する。
そして、コーディネート推薦装置1は、出力部5によって、検索により得られたアイテム(選択したアイテム)を提示(推薦)する(ステップS5)。
以下では、コーディネート推薦装置1の雑誌全身写真特徴抽出部2、所有写真特徴抽出部3、推薦部4の具体的な処理について説明する。なお、推薦部4については、類似領域に基づく推薦部(第1の実施形態)と、トピックモデルに基づく推薦部(第2の実施形態)とのどちらを用いてもよい。
雑誌全身写真特徴抽出部2の構成について図3を参照して説明する。なお、図3,4,5,7に示すサブブロック図では、図1に示した要素のうち、当該サブブロックでの主たる説明に必要のない要素については図示を省略している。
図3に示すように、雑誌全身写真特徴抽出部2は、写真読込部21と、全身写真特定部22と、領域特定部23と、特徴抽出部24とを備えている。
そして、全身写真特定部22は、読み込んだ雑誌写真集合61の各写真について、顔領域を抽出し、顔領域の大きさに基づいて、全身写真を特定する。ここで、顔領域を抽出する方法は特に限定されず、公知の方法を用いることができる。例えば、「Viola, Jones、“Robust Real-time Object Detection” IJCV 2001」に記載された方法により、顔領域を抽出可能である。
(a)顔領域が存在する
(b)顔領域の横幅が画像の1/3以下のサイズである
(c)顔領域の横幅が画像の1/10以上のサイズである
(d)画像の上から計測した画像高さ全体の1/4の位置よりも上側に顔領域が存在する
(e)画像の左から計測した画像幅全体の1/4の位置よりも右側に顔領域が存在する
(f)画像の左から計測した画像幅全体の3/4の位置よりも左側に顔領域が存在する
(g)顔領域の下方向に顔領域の高さの7つ分のスペースがある
(h)顔領域各点での色を示すRGB(Red,Green,Blue)合計値の顔領域全体での平均値が600以下である
条件(g)は、上半身や下半身のスペースがある適切な写真を選択するための条件を示している。また、条件(h)については、R、G、Bの値はそれぞれ0〜255であって、ある点のRGB値の合計が600よりも大きいと、その点は人の顔としては白過ぎることを反映している。つまり、RGB値の顔領域全体についての平均が600以下であれば、人の顔の色として適切な写真を選択することができる。
次に、特徴抽出部24は、領域特定部23にて特定した全身写真中の上衣領域及び下衣領域それぞれの画像の特徴量を抽出する。特徴量として、色、テクスチャ、形状など任意の特徴量を用いることができる。
全身写真mの上衣の特徴量をumとする。(u:上衣の領域の特徴量)
また、この同じ全身写真mの下衣の特徴量をlmとする。(l:下衣の領域の特徴量)
特徴量は、例えば、色の特徴だけでも複数あり、特徴量um,lmとは、特徴v別に、次の式(a)、式(b)のように表される。
lm={lmv}v∈V … 式(b)
ここで、umvは全身写真mの上衣領域で特徴vが出現する回数、lmvは全身写真mの下衣領域で特徴vが出現する回数、Vは特徴集合を表す。
所有写真特徴抽出部3の構成について図4を参照して説明する。
図4に示すように、所有写真特徴抽出部3は、写真読込部31と、全身写真特定部32と、領域特定部33と、特徴抽出部34とを備えている。
全身写真特定部32と領域特定部33は、対象とする写真が雑誌写真ではなく所有写真となる点を除いて、前記した雑誌全身写真特徴抽出部2における全身写真特定部22及び領域特定部23と同じ処理を行う。したがって、詳細な説明を省略する。
類似領域に基づく推薦部4の構成について図5を参照して説明する。
図5に示すように、推薦部4は、類似度計算部41と、提示部42と、を備えている。
<推薦部4Bの第2の実施形態(トピックモデルに基づく推薦部)>
第2実施形態のコーディネート推薦装置1Bは、推薦部4Bの機能が異なる点を除いて、第1実施形態と同様なので、図1を共通の図面とした。以下では、トピックモデルに基づく推薦部の構成について説明する。
φu zvは、トピックzにおいて上衣領域で特徴vが出現する確率を表す。
φl zvは、トピックzにおいて下衣領域で特徴vが出現する確率を表す。
特徴量um,lmは、前記した式(a)、式(b)のように表される。
次に、トピック推定部44において、学習したトピックモデルΘ、Φを用いて、所有写真特徴集合Down中の特徴量lnについて、下衣写真のトピック割合θn={θnz}z∈Zを推定する(ステップS23)。ここでは、トピック割合θnは、下衣の特徴量を与えたときに、各トピックがどのくらいの確率で出現するか(トピック割合)を示す。
なお、ステップS22とステップS23との処理順序は任意であり、並列に行ってもよい。
本発明の評価のため、女性雑誌32巻のデータを用いて実験した。このデータには14,813枚の画像が含まれている。また、この中には、コーディネート推薦装置で必要となる全身写真だけではなく、小物や記号、文字の画像も含まれる。コーディネート推薦装置を用いて、全身写真の抽出、及び、上下衣領域の特定を行った結果、2,062枚に絞られた。これらの抽出写真を人で判断したところ、1,502枚(73%)が適切に領域抽出できていた。本発明のコーディネート推薦方法は、単純であるが、高い精度で領域を抽出できると言える。以後の実験では、適切だと判断された写真集合から重複写真を除いた1,475枚の全身写真を用いた。なお、上下衣領域抽出例は図9に示した通りである。
全写真(1,475枚)から10%をテスト写真としてランダムに選択し、それ以外の写真を学習写真として100データセットを作成した。画像特徴として、色ヒストグラムを用いた。また、実験は、第1実施形態の推薦部4に対応した類似度に基づく手法(Sim)と、第2実施形態の推薦部4Bに対応したトピックモデルに基づく手法(Topic)と、比較のために、特に工夫のないランダム提示手法(Random)とについて行った。これらについて、評価尺度が異なる2種類の実験を行った。ここで、異なる評価尺度としてn-best正答率、及び、類似度を用いた。
2 雑誌全身写真特徴抽出部(参考用全身写真特徴抽出部)
21 写真読込部
22 全身写真特定部
23 領域特定部
24 特徴抽出部
3 所有写真特徴抽出部(推薦用写真特徴抽出部)
31 写真読込部
32 全身写真特定部
33 領域特定部
34 特徴抽出部
4,4B 推薦部
41 類似度計算部
42,42B 提示部
43 モデル学習部
44 トピック推定部
5 出力部
6 記憶部
61 雑誌写真集合(参考用写真集合)
62 所有写真集合(推薦用写真集合)
63 雑誌全身写真特徴集合(参考用全身写真特徴集合)
64 所有写真特徴集合(推薦用写真特徴集合)
7 入力部
Claims (7)
- 複数種類のファッションアイテムのコーディネートのために、入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを推薦するコーディネート推薦装置であって、
模範となるコーディネートでファッションアイテムを身に付けたモデルが写っている参考用写真の集合として読み込まれた参考用写真集合と、推薦されるアイテムが少なくとも1つ写っている推薦用写真の集合として読み込まれた推薦用写真集合とを記憶する記憶部と、
前記参考用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真を抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出し、前記アイテム毎に抽出した特徴量を参考用全身写真特徴集合として記憶部に記憶する参考用全身写真特徴抽出部と、
前記推薦用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真と、単独のアイテムのみからなる画像を示す単独アイテム写真とを抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出すると共に、前記単独アイテム写真から画像の特徴量を抽出し、前記全身写真及び単独アイテム写真についてアイテム毎に抽出した特徴量を推薦用写真特徴集合として記憶部に記憶する推薦用写真特徴抽出部と、
前記参考用全身写真特徴集合と前記推薦用写真特徴集合とを用いて、各アイテムの領域間の関連性を学習し、前記領域間の関連性と、前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量とに応じて、前記入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムの画像の特徴量の類似度を計算により求め、類似度が高いアイテムが写っている推薦用写真を前記推薦用写真集合から検索し、推薦するアイテムとして提示する推薦部と、を備え、
前記推薦部は、
前記参考用全身写真特徴集合と前記推薦用写真特徴集合とを用いて、前記参考用写真集合から抽出された全身写真におけるアイテムの特徴量と、前記推薦用写真集合に含まれる推薦用写真におけるアイテムの特徴量との類似度をアイテムの種類毎に計算する類似度計算部と、
前記入力された写真に写っているアイテムと同種のアイテムであって特徴量の類似度が高いアイテムを含む全身写真を前記参考用写真集合から検索し、検索により得られた全身写真の画像において前記入力された写真に写っているアイテムと同種のアイテムと組み合わされている別の種類のアイテムを抽出し、当該抽出した別の種類のアイテムの特徴量との類似度が高い特徴量を有するアイテムが写っている推薦用写真を所定数だけ前記推薦用写真集合から検索し、検索により得られた推薦用写真を、推薦するアイテムとして提示する提示部と、
を有することを特徴とするコーディネート推薦装置。 - 複数種類のファッションアイテムのコーディネートのために、入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを推薦するコーディネート推薦装置であって、
模範となるコーディネートでファッションアイテムを身に付けたモデルが写っている参考用写真の集合として読み込まれた参考用写真集合と、推薦されるアイテムが少なくとも1つ写っている推薦用写真の集合として読み込まれた推薦用写真集合とを記憶する記憶部と、
前記参考用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真を抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出し、前記アイテム毎に抽出した特徴量を参考用全身写真特徴集合として記憶部に記憶する参考用全身写真特徴抽出部と、
前記推薦用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真と、単独のアイテムのみからなる画像を示す単独アイテム写真とを抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出すると共に、前記単独アイテム写真から画像の特徴量を抽出し、前記全身写真及び単独アイテム写真についてアイテム毎に抽出した特徴量を推薦用写真特徴集合として記憶部に記憶する推薦用写真特徴抽出部と、
前記参考用全身写真特徴集合を用いて各アイテムの領域間の関連性を学習し、前記領域間の関連性と、前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量とに応じて、前記入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムが写っている推薦用写真を前記推薦用写真集合から検索し、推薦するアイテムとして提示する推薦部と、を備え、
前記推薦部は、
前記参考用全身写真特徴集合を用いて、前記参考用写真集合中の全身写真における各アイテムの領域間の関連性を学習し、あるアイテムの領域の特徴量が与えられたときに、当該特徴量をもつアイテムが当該アイテムの画像に内在する潜在的な意味を示す各トピックを持つ割合を確率値として出力するトピックモデルを学習するモデル学習部と、
前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量について前記トピックモデルを用いて、前記入力された写真に写っているアイテムが各トピックを持つ割合を示す入力アイテムトピック割合を推定すると共に、前記推薦用写真特徴集合中の画像の特徴量であって前記入力された写真に写っているアイテムとは異なる種類のアイテムに関する各特徴量について前記トピックモデルを用いて、当該推薦用写真特徴集合中の特徴量に対応して前記推薦用写真集合に記憶された推薦用写真に写っているアイテムが各トピックを持つ割合を示す推薦用アイテムトピック割合を推定するトピック推定部と、
前記入力アイテムトピック割合と前記推薦用アイテムトピック割合との類似度が高い推薦用写真を所定数だけ前記推薦用写真集合から検索し、前記検索により得られたアイテムを、推薦するアイテムとして提示する提示部と、を有することを特徴とするコーディネート推薦装置。 - 前記アイテムの種類は、上衣と下衣であり、
前記参考用全身写真特徴抽出部は、
前記参考用写真集合に含まれる各画像について、顔領域を抽出し、抽出した顔領域の横幅よりも幅が広く、かつ、当該顔領域の高さよりも大きい領域が当該顔領域の下側に存在する画像を前記全身写真として抽出する全身写真特定部と、
前記顔領域の大きさを基準として、前記顔領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を上衣のアイテムの領域とし、前記上衣のアイテムの領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を下衣のアイテムの領域として特定する領域特定部と、を備え、
前記推薦用写真特徴抽出部は、
前記推薦用写真集合に含まれる各画像について、顔領域を抽出し、抽出した顔領域の横幅よりも幅が広く、かつ、当該顔領域の高さよりも大きい領域が当該顔領域の下側に存在する画像を前記全身写真として抽出する全身写真特定部と、
前記顔領域の大きさを基準として、前記顔領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を上衣のアイテムの領域とし、前記上衣のアイテムの領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を下衣のアイテムの領域として特定する領域特定部と、を有することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のコーディネート推薦装置。 - 複数種類のファッションアイテムのコーディネートのために、模範となるコーディネートでファッションアイテムを身に付けたモデルが写っている参考用写真の集合として読み込まれた参考用写真集合と、推薦されるアイテムが少なくとも1つ写っている推薦用写真の集合として読み込まれた推薦用写真集合とを記憶する記憶部と、処理部とを備え、入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを推薦するコーディネート推薦装置によるコーディネート推薦方法であって、
前記処理部は、
アイテムが写っている写真の入力を受け付けるステップと、
前記参考用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真を抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出し、前記アイテム毎に抽出した特徴量を参考用全身写真特徴集合として記憶部に記憶するステップと、
前記推薦用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真と、単独のアイテムのみからなる画像を示す単独アイテム写真とを抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出すると共に、前記単独アイテム写真から画像の特徴量を抽出し、前記全身写真及び単独アイテム写真についてアイテム毎に抽出した特徴量を推薦用写真特徴集合として記憶部に記憶するステップと、
前記参考用全身写真特徴集合と前記推薦用写真特徴集合とを用いて、各アイテムの領域間の関連性を学習し、前記領域間の関連性と、前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量とに応じて、前記入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムの画像の特徴量の類似度を計算により求め、類似度が高いアイテムが写っている推薦用写真を前記推薦用写真集合から検索し、推薦するアイテムとして提示するステップと、
を含んで実行し、
前記処理部は、
前記アイテムを提示するステップにて、
前記参考用全身写真特徴集合と前記推薦用写真特徴集合とを用いて、前記参考用写真集合から抽出された全身写真におけるアイテムの特徴量と、前記推薦用写真集合に含まれる推薦用写真におけるアイテムの特徴量との類似度をアイテムの種類毎に計算するステップと、
前記入力された写真に写っているアイテムと同種のアイテムであって特徴量の類似度が高いアイテムを含む全身写真を前記参考用写真集合から検索するステップと、
前記検索により得られた全身写真の画像において前記入力された写真に写っているアイテムと同種のアイテムと組み合わされている別の種類のアイテムを抽出し、当該抽出した別の種類のアイテムの特徴量との類似度が高い特徴量を有するアイテムが写っている推薦用写真を所定数だけ前記推薦用写真集合から検索するステップと、
検索により得られた推薦用写真を、推薦するアイテムとして提示するステップと、
を実行することを特徴とするコーディネート推薦方法。 - 複数種類のファッションアイテムのコーディネートのために、模範となるコーディネートでファッションアイテムを身に付けたモデルが写っている参考用写真の集合として読み込まれた参考用写真集合と、推薦されるアイテムが少なくとも1つ写っている推薦用写真の集合として読み込まれた推薦用写真集合とを記憶する記憶部と、処理部とを備え、入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムを推薦するコーディネート推薦装置によるコーディネート推薦方法であって、
前記処理部は、
アイテムが写っている写真の入力を受け付けるステップと、
前記参考用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真を抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出し、前記アイテム毎に抽出した特徴量を参考用全身写真特徴集合として記憶部に記憶するステップと、
前記推薦用写真集合の中から、複数種類のアイテムが組み合わされた画像を示す全身写真と、単独のアイテムのみからなる画像を示す単独アイテム写真とを抽出し、前記抽出された全身写真において各アイテムの領域を特定し、前記特定したアイテムの領域から画像の特徴量をそれぞれ抽出すると共に、前記単独アイテム写真から画像の特徴量を抽出し、前記全身写真及び単独アイテム写真についてアイテム毎に抽出した特徴量を推薦用写真特徴集合として記憶部に記憶するステップと、
前記参考用全身写真特徴集合を用いて各アイテムの領域間の関連性を学習し、前記領域間の関連性と、前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量とに応じて、前記入力された写真に写っているアイテムとの組み合わせに適した別の種類のアイテムが写っている推薦用写真を前記推薦用写真集合から検索し、推薦するアイテムとして提示するステップと、
を含んで実行し、
前記処理部は、
前記アイテムを提示するステップにて、
前記参考用全身写真特徴集合を用いて、前記参考用写真集合中の全身写真における各アイテムの領域間の関連性を学習し、あるアイテムの領域の特徴量が与えられたときに、当該特徴量をもつアイテムが当該アイテムの画像に内在する潜在的な意味を示す各トピックを持つ割合を確率値として出力するトピックモデルを学習するステップと、
前記入力された写真に写っているアイテムの画像の特徴量について前記トピックモデルを用いて、前記入力された写真に写っているアイテムが各トピックを持つ割合を示す入力アイテムトピック割合を推定するステップと、
前記推薦用写真特徴集合中の画像の特徴量であって前記入力された写真に写っているアイテムとは異なる種類のアイテムに関する各特徴量について前記トピックモデルを用いて、当該推薦用写真特徴集合中の特徴量に対応して前記推薦用写真集合に記憶された推薦用写真に写っているアイテムが各トピックを持つ割合を示す推薦用アイテムトピック割合を推定するステップと、
前記入力アイテムトピック割合と前記推薦用アイテムトピック割合との類似度が高い推薦用写真を所定数だけ前記推薦用写真集合から検索し、前記検索により得られたアイテムを、推薦するアイテムとして提示するステップと、
を実行することを特徴とするコーディネート推薦方法。 - 前記アイテムの種類は、上衣と下衣であり、
前記処理部は、
前記参考用全身写真特徴集合を記憶部に記憶するステップにて、
前記参考用写真集合に含まれる各画像について、顔領域を抽出し、抽出した顔領域の横幅よりも幅が広く、かつ、当該顔領域の高さよりも大きい領域が当該顔領域の下側に存在する画像を前記全身写真として抽出し、
前記顔領域の大きさを基準として、前記顔領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を上衣のアイテムの領域とし、前記上衣のアイテムの領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を下衣のアイテムの領域として特定し、
前記推薦用写真特徴集合を記憶部に記憶するステップにて、
前記推薦用写真集合に含まれる各画像について、顔領域を抽出し、抽出した顔領域の横幅よりも幅が広く、かつ、当該顔領域の高さよりも大きい領域が当該顔領域の下側に存在する画像を前記全身写真として抽出し、
前記顔領域の大きさを基準として、前記顔領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を上衣のアイテムの領域とし、前記上衣のアイテムの領域の下部に存在する前記顔領域に対して所定の幅及び高さを有する部分領域を下衣のアイテムの領域として特定する、
ことを特徴とする請求項4または請求項5に記載のコーディネート推薦方法。 - 請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載のコーディネート推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのコーディネート推薦プログラム。
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