JP5484101B2 - 顔型分類装置、顔型分類方法および該方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の顔画像データに基づいて、その顔の形状タイプを分類することができる顔型分類装置、顔型分類方法および該方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体に関する。

従来より、ヘアスタイルやメイクアップなどの美容分野では、その被験者に適したヘアスタイルや化粧料を選択する際の重要な判断要素の１つとして、顔の形状があることが知られていた。美容室や理容室（以下、これらを総称して「ヘアサロン」という）では、カット、ヘアカラー、パーマ等の施術を行う前に、美容師や理容師（以下、これらを総称して「ヘアスタイリスト」という）が自らの経験やノウハウに基づいて顧客の顔型や顔の特徴を解析し、どのようなヘアスタイルが似合うのかをアドバイスするのが一般的であった。また、化粧品の販売店等においても同様に、化粧品の販売員が自らの経験やノウハウに基づいて、顧客の顔型に合った化粧品やメイクアップのアドバイスをしていた。

また、近年のメイクアップ業界では、コンピュータなどを利用して、顧客である被験者の顔立ちを顔の形態の特徴別に分類し、その分類したタイプに基づいてメイクアップのアドバイス情報を提供する手法が存在していた（例えば特許文献１）。

特開２００１−２２４４３０号公報

しかしながら、ヘアスタイルやメイクアップを選ぶ際の基準となる顔の特徴については、専門的な知識や特殊な感覚が必要なため、ヘアサロンや化粧品販売店などにおいて適切なアドバイスができる人材は、一定の経験レベルに達した熟練者に限られていた。そのため、この種の業界では、そのような熟練者でなくても顧客の顔型タイプに似合うヘアスタイルやメイクアップの情報を提供できるような手段が求められていた。

一方、顧客である一般の人が自分に似合うヘアスタイルやメイクアップを自分で探す場合には、各種雑誌等に記載されている顔型や顔の特徴に応じた似合うスタイルの解説などの情報を参照し、鏡等で自分の顔を見ながら該当する顔型タイプをその情報から判断しなければならないが、このような顔形状に関する専門的な知識を有している人は少なく、大半の人は、自分の顔がどの顔型タイプに該当するのかを見分けることが困難であった。

また、近年のヘアスタイルや化粧品の種類の多様化に伴って、顔の輪郭形状だけではなく、顔の各パーツの配置や形状に基づく総合的な顔型分類が要求されているが、現状では、そのようなニーズに対応可能な顔型分類アプリケーションはなかった。例えば、上記特許文献１に開示されている手法は、顔のある一部分に対してメイクアップを施すことを目的とした技術であり、顔の各パーツの配置や形状に基づく複数の分類判断から総合的な分類を実行する手法ではないため、ヘアスタイルやメイクアップを選ぶ際の基準としては不十分であった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、専門的な知識やノウハウが無くても、ヘアスタイルやメイクアップを選ぶ際の基準として最適な顔型分類を、被験者の顔写真データから容易に実行することができる顔型分類装置、顔型分類方法および該方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体を提供することにある。

本発明は、被験者の顔の形状を分類する顔型分類装置、顔型分類方法および該方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体に関するものである。

そして、本発明の上記目的は、前記被験者の顔画像データから所定の各特徴点の位置データを取得する位置データ取得手段と、前記位置データ取得手段によって取得された左目、右目、顔輪郭の左端および顔輪郭の右端を示す横軸位置データに基づいて、予め設定されている内顔タイプまたは外顔タイプのいずれかに分類する第１分類手段と、前記位置データ取得手段によって取得された額の上端、顎の下端、左アイホールの上端および右アイホールの上端の縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上顔タイプまたは下顔タイプのいずれかに分類する第２分類手段と、前記位置データ取得手段によって取得された左目の外端、左目の内端、右目の外端、右目の内端、小鼻の左端、小鼻の右端および鼻先の中心を示す縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上形顔タイプまたは下形顔タイプのいずれかに分類する第３分類手段とを備えている顔型分類装置により、達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類装置が、前記第１分類手段、前記第２分類手段および前記第３分類手段による各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力手段をさらに備えている顔型分類装置により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類装置が、前記第１分類手段、前記第２分類手段および前記第３分類手段による各分類結果に基づいて、予め設定されている顔雰囲気に関する複数のタイプのうちのいずれかに分類する第４分類手段をさらに備えている顔型分類装置により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類装置が、前記第１分類手段、前記第２分類手段、前記第３分類手段および前記第４分類手段による各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力手段をさらに備えている顔型分類装置により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記関連データ出力手段によって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のヘアスタイルデータである顔型分類装置により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記関連データ出力手段によって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のメイクアップデータである顔型分類装置により、効果的に達成される。

一方で、本発明の上記目的は、前記被験者の顔画像データから所定の各特徴点の位置データを取得する位置データ取得ステップと、前記位置データ取得ステップによって取得された左目、右目、顔輪郭の左端および顔輪郭の右端を示す横軸位置データに基づいて、予め設定されている内顔タイプまたは外顔タイプのいずれかに分類する第１分類ステップと、前記位置データ取得ステップによって取得された額の上端、顎の下端、左アイホールの上端および右アイホールの上端の縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上顔タイプまたは下顔タイプのいずれかに分類する第２分類ステップと、前記位置データ取得ステップによって取得された左目の外端、左目の内端、右目の外端、右目の内端、小鼻の左端、小鼻の右端および鼻先の中心を示す縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上形顔タイプまたは下形顔タイプのいずれかに分類する第３分類ステップとを含んでいる顔型分類方法により、達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類方法が、前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップおよび前記第３分類ステップによる各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力ステップをさらに含んでいる顔型分類方法により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類方法が、前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップおよび前記第３分類ステップによる各分類結果に基づいて、予め設定されている顔雰囲気に関する複数のタイプのうちのいずれかに分類する第４分類ステップをさらに含んでいる顔型分類方法により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記顔型分類方法が、前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップ、前記第３分類ステップおよび前記第４分類ステップによる各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力ステップをさらに含んでいる顔型分類方法により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記関連データ出力ステップによって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のヘアスタイルデータである顔型分類方法により、効果的に達成される。

また、本発明の上記目的は、前記関連データ出力ステップによって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のメイクアップデータである顔型分類方法により、効果的に達成される。

さらに、本発明の上記目的は、上述した何れかの顔型分類方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体により、達成される。

本発明に係る顔型分類装置、顔型分類方法および該方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体によれば、被験者の顔画像データから所定の各特徴点の位置データを取得し、その位置データに基づいてヘアスタイルやメイクアップを選ぶ際などの基準となり得る複数の分類判断を実行している。これにより、被験者は、自身の顔の特徴を容易に認識することができるので、顔形状に関する専門的な知識を有していなくても、その顔の特徴に基づいて、自分の顔に似合うヘアスタイルやメイクアップを簡単に探すことができる。

また、各分類結果に応じて関連付けられたヘアスタイルを顔画像に施して表示出力することができるので、被験者であるユーザは、自分の顔型に適合しているヘアスタイルやメイクアップを容易に知ることができるとともに、経験やノウハウに乏しいヘアスタイリストや化粧品販売員であっても、被験者である顧客に対して適切なアドバイスを実行することができる。

本発明の実施形態に係る顔型分類装置のハードウェアの構成例を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る顔型分類処理システムの機能構成例を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る顔型分類処理の全体的な流れを説明するためのフローチャートである。 内顔・外顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図である。 内顔・外顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。 上顔・上顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図である。 上顔・上顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。 上形顔・下形顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図である。 上形顔・下形顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。 顔雰囲気に関する分類処理において参照される評価テーブルである。 顔雰囲気に関する分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る顔型分類装置のハードウェアの構成例を概略的に示すブロック図である。同図において、汎用のパーソナルコンピュータである顔型分類装置１は、ＣＰＵなどによって各種制御を実行する制御部２と、該制御部２によって実行されるプログラムや各種データなどを保存・格納する記憶部３と、マウス４やキーボード５などを介して入力されたデータを記憶部３などに格納する操作入力部６と、ＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭやメモリカードなどの記録媒体７からプログラムや各種データを読み出す記録媒体読取部８と、制御部２の指示信号に基づいてディスプレイ９に表示信号を出力する表示出力部１０と、制御部２の指示信号に基づいてスピーカ１１に音声信号を出力する音声出力部１２と、インターネットなどの通信ネット１３を介して他の端末との通信を実行する通信部１４と、制御部２の指示信号に基づいてデジタルカメラ１５の動作制御や該デジタルカメラ１５によって撮影された画像データの読出処理などを実行するデバイスドライバ１６とを備え、これら各部は、内部バス１７を介して相互接続されている。

制御部２は、ハードウェア的には、ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＲＯＭ等を含む制御装置で構成され、記憶部３は、ＲＡＭやハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの情報記憶手段で構成されているが、本発明は、これらのハードウェアの種類や数に限定されるものではない。制御部２は、装置電源がＯＮされた際にＲＯＭに記憶されている起動用プログラムを実行し、記憶部３のＨＤＤ内に記憶されているオペレーティングシステム（ＯＳ）や各種処理ドライバ、および記録媒体７から読み出したプログラムや各種データをＲＡＭにロードするとともに、ＲＡＭ上に展開された表示データや音声データを表示出力部１０および音声出力部１２を介してディスプレイ９とスピーカ１１に出力する。

操作入力部６に接続されたマウス４は、ディスプレイ９に表示されたマウスカーソルを用いて選択の指示や特定ポイントの入力などに使用され、キーボード５は、使用者が各種データを入力する際に使用される。なお、マウス４の代わりに、表示画面上のポインタの移動操作を実行可能な操作入力ボタンを適用してもよい。

デジタルカメラ１５は、被験者の顔正面画像または所定角度からの顔画像を撮影する際に用いられ、該デジタルカメラ１５によって撮影された顔画像データは、デバイスドライバ１６を介して記憶部３に保存される。なお、このデジタルカメラ１５は、顔画像をデジタルデータとして取得できるものであればよく、例えば被験者の顔写真を読み込むスキャナであってもよい。

なお、本実施形態に係る顔型分類装置１では、制御部２によって実行される制御プログラムや各種データは、記録媒体７からダウンロードされたものに限定されず、例えば通信ネット１３を介して接続されたサーバ１８からダウンロードされたものでもよいし、あるいは顔型分類装置１とサーバ１８とが接続された状態で、サーバ１８内に格納されている制御プログラムや各種データに基づいて、以下に説明する顔型分類処理が実行される形態であってもよい。

また、ここでは、顔型分類装置１を汎用のパーソナルコンピュータとして説明しているが、この顔型分類装置１と同等の機能を実行可能なハードウェア構成を備えているものであれば、例えばカメラ付き携帯電話機などの携帯端末１９であってもよい。

図２は、本発明の実施形態に係る顔型分類処理システムの機能構成例を概略的に示すブロック図である。

本実施形態に係る顔型分類処理システムでは、顔型分類装置１の記録媒体７などに記憶されたプログラムおよび各種データが記録媒体読取部８を介して読み出されて記憶部３にロードされ、これらのプログラムや各種データが制御部２によって処理されることにより、以下に述べる顔型分類処理が実現される。なお、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば上述したように、通信ネット１３を介して接続されたサーバ１８の記憶手段に格納されているプログラムと顔型分類装置１側のプログラムとを協働させて顔型分類処理を実行するような形態にしてもよく、また、記憶部３に予め格納されたプログラムに基づいて顔型分類処理が実現されてもよい。

同図において、本発明の実施形態に係る顔型分類処理システムは、位置データ取得手段２１と、第１分類手段２２と、第２分類手段２３と、第４分類手段２５と、関連データ出力手段２６とを備え、これらの各手段による処理は、制御部２からの各種指令信号に応じて実行される。なお、この顔型分類処理システムの各手段２１〜２６は、説明の便宜上、手段名を付けて機能別に分類したものであり、ソフトウェア構成を限定するものではない。また、本発明には、一部の処理をハードウェアで実装する形態も含まれる。

位置データ取得手段２１は、デジタルカメラ１５で撮影された、あるいは記憶部３またはサーバ１８内の記憶手段に予め格納されていた被験者の顔画像データをソフトウェア上にアップロードし、後述する各分類手段における判断要素となる所定の各特徴点の位置データを取得する。本実施形態では、この各特徴点の位置データは、特定の画像分析ソフトウェアを用いて自動抽出されるものとするが、本発明はこれに限定されず、例えばディスプレイ９に表示されている被験者の顔画像に対して、被験者（または使用者）がマウス４やタッチパネル機能を有するディスプレイ９などを介してその所定の各特徴点を入力するような形態であってもよい。

第１分類手段２２は、位置データ取得手段２１によって取得された左目、右目、顔輪郭の左端および顔輪郭の右端を示す横軸（Ｘ軸）位置データに基づいて、予め設定されている内顔タイプまたは外顔タイプのいずれかに分類する。この第１分類手段２２における具体的な処理では、顔輪郭の左端と左目の中心との横軸座標差の絶対値と、顔輪郭の右端と右目の中心との横軸座標差の絶対値との和が、左目の中心と右目の中心との横軸座標差の絶対値より大きいか否かを判別し、その判別結果に基づいて内顔タイプと外顔タイプのいずれかに分類している。

第２分類手段２３は、位置データ取得手段２１によって取得された額の上端、顎の下端、左アイホールの上端および右アイホールの上端の縦軸（Ｙ軸）位置データに基づいて、予め設定されている上顔タイプまたは下顔タイプのいずれかに分類する。ここで、左右アイホールの上端とは、各目の中心点と眉毛の中心点とを結ぶ線分を、２：１で分割する点である。この第２分類手段２３における具体的な処理では、額の上端と左アイホールの上端との縦軸座標差の絶対値と、額の上端と右アイホールの上端との縦軸座標差の絶対値との和を２倍した値が、左アイホールの上端と顎の下端との縦軸座標値の絶対値と、右アイホールの上端と顎の下端との縦軸座標差の絶対値との和より大きいか否かを判別し、その判別結果に基づいて上顔タイプと下顔タイプのいずれかに分類している。

第３分類手段２４は、位置データ取得手段２１によって取得された左目の外端、左目の内端、右目の外端、右目の内端、小鼻の左端、小鼻の右端および鼻先の中心を示す縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上形顔タイプまたは下形顔タイプのいずれかに分類する。この第３分類手段２４における具体的な処理では、左目の外端と左目の内端との縦軸座標差と、右目の外端と右目の内端との縦軸座標差との和が、０以上であるか否かを判別するとともに、小鼻の左端と鼻先の中心との縦軸座標差と、小鼻の右端と鼻先の中心との縦軸座標差との和が、０以上であるか否かを判別し、その判別結果に基づいて上形顔タイプと下形顔タイプのいずれかに分類している。

第４分類手段２５は、第１分類手段２２、第２分類手段２３および第３分類手段２４による各分類結果に基づいて、予め設定されている顔雰囲気に関する複数のタイプのうちのいずれかに分類する。この第４分類手段２５における具体的な処理では、内顔・外顔と、上顔・外顔と、上形顔・下形顔との組み合わせに基づき、顔雰囲気のタイプとして予め設定されたフェミニン、エレガント、モード、グラマラス、クラシカル、キュート、トラッド、クールのうちのいずれかに分類している。

関連データ出力手段２６は、上述した第１分類手段２２、第２分類手段２３、第３分類手段２４および第４分類手段２５の各分類結果をディスプレイ９などに出力するとともに、この各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータをディスプレイ９などに出力する。この所定のデータは、例えば所定のヘアスタイルデータやメイクアップデータであり、本実施形態に係る関連データ出力手段２６では、各分類結果の組み合わせに対応するヘアスタイルやメイクアップが、被験者の顔画像に組み込まれ、ディスプレイ９に出力される。

次に、本発明の実施形態に係る顔型分類処理の流れを、図３〜図１１を参照にしながら具体的に説明する。

図３は、本発明の実施形態に係る顔型分類処理の全体的な流れを説明するためのフローチャートである。

使用者の入力操作等に応じて顔型分類処理が開始されると、デジタルカメラ１５等によって撮影された被験者の顔正面を示す画像データが、本ソフトウェア上にアップロードされる（ステップ１）。続いて、図４、図６、図８に示すように、本ソフトウェア上に内蔵された顔の所定の特徴点を抽出するソフトウェアにより抽出された、左黒目の中心１０１、右黒目の中心１０２、顔輪郭の左端１０３、顔輪郭の右端１０４、額の上端１０５、顎の下端１０６、左アイホールの上端１０７、右アイホールの上端１０８、左目の外端１０９、左目の内端１１０、右目の外端１１１、右目の内端１１２、小鼻の左端１１３、小鼻の右端１１４および鼻先の中心１１５の位置データ（Ｘ軸座標およびＹ軸座標）が取得される（ステップＳ２）。なお、上述したように、この各特徴点の位置データは、使用者がマウス４などを介して該当する箇所に入力したポイントの位置データであってもよい。

ステップＳ２で所定の各特徴点の位置データが取得されると、それぞれの後に詳述する第１分類手段２２による内顔・外顔分類処理（ステップＳ３）、第２分類手段２３による上顔・下顔分類処理（ステップＳ４）、第３分類手段２４による上形顔・下形顔分類処理（ステップＳ５）、第４分類手段２５による顔雰囲気に関する分類処理（ステップＳ６）が実行される。

ステップＳ２〜Ｓ６の各分類処理が実行されると、関連データ出力手段２６によって、それらの各分類結果をディスプレイ９などに出力するとともに、この各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータがディスプレイ９などに出力される（ステップＳ７）。その後、ステップＳ１でアップロードした画像データとは別の画像データをアップロードして分類処理を実行する指示が、使用者から入力されたか否かが判断され（ステップＳ８）、その指示入力があった場合には、ステップＳ１に戻って処理が継続される。一方、ステップＳ８においてその指示入力がない場合には、顔型分類処理を終了する。

図４は、内顔・外顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図であり、図５は、内顔・外顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

図４に示すように、この内顔・外顔分類処理では、ステップＳ２で抽出された顔の各特徴点の中から、左黒目の中心点１０１（Ｘ軸座標＝Ｘ１０１，Ｙ軸座標＝Ｙ１０１）、右黒目の中心点１０２（Ｘ軸座標＝Ｘ１０２，Ｙ軸座標＝Ｙ１０２）、顔輪郭の左端１０３（Ｘ軸座標＝Ｘ１０３，Ｙ軸座標＝Ｙ１０３）および顔輪郭の右端１０４（Ｘ軸座標＝Ｘ１０４，Ｙ軸座標＝Ｙ１０４）の各位置データを任意の基点として用い、内顔タイプと外顔タイプとの分類判別が実行される。

図５において、内顔・外顔の分類処理が開始されると、ステップ２で取得された上記各基点の位置データが参照され、顔輪郭の左端１０３と左目の中心１０１とのＸ軸座標差の絶対値（｜Ｘ１０３−Ｘ１０１｜）と、右目の中心と顔輪郭の右端とのＸ軸座標差の絶対値（｜Ｘ１０２−Ｘ１０４｜）との和Ｃが演算され（ステップＳ３１）、続いて、左目の中心１０１と右目の中心１０２とのＸ軸座標差の絶対値Ｉ（｜Ｘ１０１−Ｘ１０２｜）が演算される（ステップＳ３２）。

そして、ステップＳ３１で求めた値ＣとステップＳ３２で求めた値Ｉとを比較し（ステップＳ３３）、ここで値Ｃが値Ｉ以上である場合には、左右黒目の外側幅に対して左右黒目間が狭いことになるので内顔タイプであると判断し、内顔・外顔判別変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃに１を設定する（ステップＳ３４）。一方、ステップＳ３３において値Ｃが値Ｉより小さい場合には、左右黒目の外側幅に対して左右黒目間が広いことになるので外顔タイプであると判断し、内顔・外顔判別変数としてＦ＿ＩｎＣｉｒｃに０を設定する（ステップＳ３５）。

図６は、上顔・下顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図であり、図７は、上顔・下顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

図６に示すように、この上顔・下顔分類処理では、ステップＳ２で抽出された顔の各特徴点の中から、額の上端１０５（Ｘ軸座標＝Ｘ１０５，Ｙ軸座標＝Ｙ１０５）、顎の下端１０６（Ｘ軸座標＝Ｘ１０６，Ｙ軸座標＝Ｙ１０６）、左アイホールの上端１０７（Ｘ軸座標＝Ｘ１０７，Ｙ軸座標＝Ｙ１０７）および右アイホールの上端１０８（Ｘ軸座標＝Ｘ１０８，Ｙ軸座標＝Ｙ１０８）の各位置データを任意の基点として用い、上顔タイプと下顔タイプとの分類判別が実行される。

図７において、上顔・下顔の分類処理が開始されると、ステップ２で取得された上記各基点の位置データが参照され、額の上端１０５と左アイホールの上端１０７とのＹ軸座標差の絶対値（｜Ｙ１０５−Ｙ１０７｜）と、額の上端１０５と右アイホールの上端１０８とのＹ軸座標差の絶対値（｜Ｙ１０５−Ｙ１０８｜）との和Ｔが演算され（ステップＳ４１）、続いて、左アイホールの上端１０７と顎の下端１０６とのＹ軸座標差の絶対値（｜Ｙ１０７−Ｙ１０６｜）と、右アイホールの上端１０８と顎の下端１０６とのＹ軸座標差の絶対値（｜Ｙ１０８−Ｙ１０６｜）との和Ｂが演算される（ステップＳ４２）。

そして、ステップＳ４１で求めた値Ｔを２倍した値２ＴとステップＳ４２で求めた値Ｂとを比較し（ステップＳ４３）、ここで値２Ｔが値Ｂ以下である場合には、額が狭く顔のパーツが全体的に上に配置されていることになるので上顔タイプであると判断し、上顔・下顔判別変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍに１を設定する（ステップＳ４４）。一方、ステップＳ４３において値２Ｔが値Ｂより大きい場合には、額が広く顔のパーツが全体的に下に配置されていることになるので下顔タイプであると判断し、上顔・下顔判別変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍに０を設定する（ステップＳ４５）。

図８は、上形顔・下形顔分類処理に必要な顔の各特徴点を示す説明図であり、図９は、上形顔・下形顔分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

図８に示すように、この上形顔・下形顔分類処理では、ステップＳ２で抽出された顔の各特徴点の中から、左目の外端１０９（Ｘ軸座標＝Ｘ１０９，Ｙ軸座標＝Ｙ１０９）、左目の内端１１０（Ｘ軸座標＝Ｘ１１０，Ｙ軸座標＝Ｙ１１０）、右目の外端１１１（Ｘ軸座標＝Ｘ１１１，Ｙ軸座標＝Ｙ１１１）、右目の内端１１２（Ｘ軸座標＝Ｘ１１２，Ｙ軸座標＝Ｙ１１２）、小鼻の左端１１３（Ｘ軸座標＝Ｘ１１３，Ｙ軸座標＝Ｙ１１３）、小鼻の右端１１４（Ｘ軸座標＝Ｘ１１４，Ｙ軸座標＝Ｙ１１４）および鼻先の中心１１５（Ｘ軸座標＝Ｘ１１５，Ｙ軸座標＝Ｙ１１５）の各位置データを任意の基点として用い、上顔タイプと下顔タイプとの分類判別が実行される。

図９において、上形顔・下形顔の分類処理が開始されると、ステップ２で取得された上記各基点の位置データが参照され、左目の外端１０９と左目の内端１１０とのＹ軸座標差（Ｙ１０９−Ｙ１１０）と、右目の外端１１１と右目の内端１１２とのＹ軸座標差（Ｙ１１１−Ｙ１１２）との和Ｄ＿ＥＩが演算され（ステップＳ５１）、続いて、小鼻の左端１１３と鼻先の中心１１５とのＹ軸座標差（Ｙ１１３−Ｙ１１５）と、小鼻の右端１１４と鼻先の中心１１５とのＹ軸座標差（Ｙ１１４−Ｙ１１５）との和Ｄ＿Ｎが演算される（ステップＳ５２）。

そして、ステップＳ５１で求めた値Ｄ＿ＥＩが０以上、かつステップＳ５２で求めた値Ｄ＿Ｎが０以上であるか否かを判別し（ステップＳ５３）、ここで値Ｄ＿ＥＩが０以上、かつ値Ｄ＿Ｎが０以上である場合には、目が吊り上っていて、小鼻の位置が鼻先に較べて高く、頬の位置が高いことになるので、上形顔タイプであると判断し、上形顔・下形顔判別変数Ｆ＿ＵｐＤｐに１を設定する（ステップＳ５４）。一方、ステップＳ５３において値Ｄ＿ＥＩが０より小さい、または値Ｄ＿Ｎが０より小さい場合には、目尻が下がっていて、小鼻の位置が鼻先に較べて低く、頬の位置が低いことになるので、下形顔タイプであると判断し、上形顔・下形顔判別変数Ｆ＿ＵｐＤｐに０を設定する（ステップＳ５５）。

図１０は、顔雰囲気に関する分類処理において参照される評価テーブルであり、図１１は、顔雰囲気に関する分類処理の判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

図１１において、顔雰囲気に関する分類処理が開始されると、上述した内顔・外顔分類処理で求められた変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ、上顔・下顔分類処理で求められた変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ、および上形顔・下形顔分類処理で求められた変数Ｆ＿ＵｐＤｐが参照される（ステップＳ６１）。そして、その参照された各変数の組み合わせを求めるために、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃが０であるか否かが判別され（ステップＳ６２）、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍが０であるか否かが判別され（ステップＳ６３１，Ｓ６３２）、かつ、変数Ｆ＿ＵｐＤｐが０であるか否かが判別される（ステップＳ６４１，Ｓ６４２，Ｓ６４３，Ｓ６４４）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３１およびステップＳ６４１における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝０であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝０であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝０である場合、すなわち「外顔」「下顔」「下形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『フェミニン』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「０００」を設定する（ステップＳ６５１）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３１およびステップＳ６４１における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝０であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝０であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝１である場合、すなわち「外顔」「下顔」「上形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『エレガント』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「００１」を設定する（ステップＳ６５２）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３１およびステップＳ６４２における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝０であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝１であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝０である場合、すなわち「外顔」「上顔」「下形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『モード』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「０１０」を設定する（ステップＳ６５３）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３１およびステップＳ６４２における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝０であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝１であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝１である場合、すなわち「外顔」「上顔」「上形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『グラマラス』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「０１１」を設定する（ステップＳ６５４）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３２およびステップＳ６４３における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝１であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝０であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝０である場合、すなわち「内顔」「下顔」「下形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『クラシカル』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「１００」を設定する（ステップＳ６５５）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３２およびステップＳ６４３における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝１であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝０であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝１である場合、すなわち「内顔」「下顔」「上形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『キュート』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「１０１」を設定する（ステップＳ６５６）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３２およびステップＳ６４４における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝１であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝１であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝０である場合、すなわち「内顔」「上顔」「下形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『トラッド』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「１１０」を設定する（ステップＳ６５７）。

ステップＳ６２、ステップＳ６３２およびステップＳ６４４における各判別の結果、変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ＝１であり、変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ＝１であり、かつ変数Ｆ＿ＵｐＤｐ＝１である場合、すなわち「内顔」「上顔」「上形顔」の組み合わせである場合には、顔の雰囲気が『クール』タイプであると判断し、顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍに「１１１」を設定する（ステップＳ６５８）。

図３のステップＳ７では、内顔・外顔判別変数Ｆ＿ＩｎＣｉｒｃ、上顔・下顔判別変数Ｆ＿ＴｏｐＢｔｍ、上形顔・下形顔判別変数Ｆ＿ＵｐＤｐおよび顔雰囲気判別変数Ｆ＿Ａｔｍの値に基づいて、各分類結果をディスプレイ９などに出力するとともに、この各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のヘアスタイルなどを被験者の顔画像に組み込んで、ディスプレイ９に出力する。

以上のように、本実施形態に係る顔型分類装置１によれば、使用者が上述した顔型分類処理のソフトウェアを使用することにより、専門的な知識やノウハウが無くても、美容分野で有用な被験者の顔の特徴を把握することができる。これにより、その把握した顔の特徴に基づいて、雑誌等でその顔に似合うヘアスタイルやメイクを一般の人でも容易に探すことが可能となる。一方で、美容分野に携わる人にとっても、顔型分類装置１による分類結果から得られた顧客（被験者）の顔特徴を基に相談することによって、理に適ったヘアスタイルやメイクアップを提案することができる。

以上、本発明の実施形態について具体的に説明してきたが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

１・・・顔型分類装置
２・・・制御部
３・・・記憶部
２１・・・位置データ取得手段
２２・・・第１分類手段（内顔・外顔の分類）
２３・・・第２分類手段（上顔・下顔の分類）
２４・・・第３分類手段（上形顔・下形顔の分類）
２５・・・第４分類手段（顔雰囲気に関する分類）
２６・・・関連データ出力手段
１０１・・・左黒目の中心
１０２・・・右黒目の中心
１０３・・・顔輪郭の左端
１０４・・・顔輪郭の右端
１０５・・・額の上端
１０６・・・顎の下端
１０７・・・左アイホールの上端
１０８・・・右アイホールの上端
１０９・・・左目の外端
１１０・・・左目の内端
１１１・・・右目の外端
１１２・・・右目の内端
１１３・・・小鼻の左端
１１４・・・小鼻の右端
１１５・・・鼻先の中心

Claims (13)

1. 被験者の顔の形状を分類する顔型分類装置であって、
   前記被験者の顔画像データから所定の各特徴点の位置データを取得する位置データ取得手段と、
   前記位置データ取得手段によって取得された左目、右目、顔輪郭の左端および顔輪郭の右端を示す横軸位置データに基づいて、予め設定されている内顔タイプまたは外顔タイプのいずれかに分類する第１分類手段と、
   前記位置データ取得手段によって取得された額の上端、顎の下端、左アイホールの上端および右アイホールの上端の縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上顔タイプまたは下顔タイプのいずれかに分類する第２分類手段と、
   前記位置データ取得手段によって取得された左目の外端、左目の内端、右目の外端、右目の内端、小鼻の左端、小鼻の右端および鼻先の中心を示す縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上形顔タイプまたは下形顔タイプのいずれかに分類する第３分類手段と
   を備えていることを特徴とする顔型分類装置。
2. 前記第１分類手段、前記第２分類手段および前記第３分類手段による各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力手段をさらに備えている請求項１に記載の顔型分類装置。
3. 前記第１分類手段、前記第２分類手段および前記第３分類手段による各分類結果に基づいて、予め設定されている顔雰囲気に関する複数のタイプのうちのいずれかに分類する第４分類手段をさらに備えている請求項１に記載の顔型分類装置。
4. 前記第１分類手段、前記第２分類手段、前記第３分類手段および前記第４分類手段による各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力手段をさらに備えている請求項３に記載の顔型分類装置。
5. 前記関連データ出力手段によって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のヘアスタイルデータである請求項２または４に記載の顔型分類装置。
6. 前記関連データ出力手段によって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のメイクアップデータである請求項２または４に記載の顔型分類装置。
7. 被験者の顔の形状を分類する顔型分類方法であって、
   前記被験者の顔画像データから所定の各特徴点の位置データを取得する位置データ取得ステップと、
   前記位置データ取得ステップによって取得された左目、右目、顔輪郭の左端および顔輪郭の右端を示す横軸位置データに基づいて、予め設定されている内顔タイプまたは外顔タイプのいずれかに分類する第１分類ステップと、
   前記位置データ取得ステップによって取得された額の上端、顎の下端、左アイホールの上端および右アイホールの上端の縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上顔タイプまたは下顔タイプのいずれかに分類する第２分類ステップと、
   前記位置データ取得ステップによって取得された左目の外端、左目の内端、右目の外端、右目の内端、小鼻の左端、小鼻の右端および鼻先の中心を示す縦軸位置データに基づいて、予め設定されている上形顔タイプまたは下形顔タイプのいずれかに分類する第３分類ステップと
   を含んでいることを特徴とする顔型分類方法。
8. 前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップおよび前記第３分類ステップによる各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力ステップをさらに含んでいる請求項７に記載の顔型分類方法。
9. 前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップおよび前記第３分類ステップによる各分類結果に基づいて、予め設定されている顔雰囲気に関する複数のタイプのうちのいずれかに分類する第４分類ステップをさらに含んでいる請求項７に記載の顔型分類方法。
10. 前記第１分類ステップ、前記第２分類ステップ、前記第３分類ステップおよび前記第４分類ステップによる各分類結果に基づいて、該各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のデータを出力する関連データ出力ステップをさらに含んでいる請求項９に記載の顔型分類方法。
11. 前記関連データ出力ステップによって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のヘアスタイルデータである請求項８または１０に記載の顔型分類方法。
12. 前記関連データ出力ステップによって出力される前記所定のデータは、前記各分類結果の組み合わせに応じて関連付けられた所定のメイクアップデータである請求項８または１０に記載の顔型分類方法。
13. 請求項７ないし１２のいずれかに記載の顔型分類方法を実現させるプログラムが記憶された記録媒体。