JP6296305B2 - メイクアップ支援装置、メイクアップ支援方法およびメイクアップ支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、顔のメイクアップ（化粧）を支援するメイクアップ支援装置、メイクアップ支援方法およびメイクアップ支援プログラムに関する。

近年、顔のメイクアップの仕方（以下、単に「メイク」という）の多様化が進んでいる。無数の選択肢の中から適切なメイクを選択することは、特にメイクについての十分な知識を有さない人にとって、困難となってきている。あらゆるメイクを実際に試して判断および比較を行うことは、膨大な時間および手間を要するからである。

そこで、メイクアップが行われたときの顔のシミュレーション画像を生成して提示する技術が、例えば、特許文献１〜特許文献３に記載されている。特許文献１〜特許文献３に記載の技術（以下「従来技術」という）は、メイクアップの対象となる顔（以下、単に「顔」という）を撮影した画像を取得する。また、従来技術は、取得した画像に対して、口紅やチーク（頬紅）等を顔に施したときのメイクの状態を示す画像を重畳して、シミュレーション画像を生成する。そして、従来技術は、生成したシミュレーション画像を、表示装置に表示させる。

このような従来技術では、実際にメイクアップを行うことなくメイクの良し悪しを判断することができ、より少ない時間および手間で適切なメイクを選択することが可能となる。

ところが、メイクの選択肢が多い場合、どのメイクについてシミュレーション画像を生成すべきかが問題となる。例えば、シミュレーション画像生成の対象（以下「シミュレーション対象」という）として、ユーザの顔には不適切なメイクが連続して選択された場合、適切なメイクのシミュレーション画像を得るまでに、時間が掛かるおそれがある。

そこで、特許文献３には、予め用意された複数のメイクの中から、予め定められた選択基準に基づいてシミュレーション対象を選択する技術が、記載されている。かかる技術は、シミュレーション対象を適切なメイクに自動で絞り込むことを可能にする。

特開２００１−３４６６２７号公報 特開２００３−４４８３７号公報 特開２０１０−０１７３６０号公報

しかしながら、近年では、メイクの多様化に伴い、メイクの流行の変化が速くなってきている。このため、その時々で実際にどのようなメイクが流行しているのかを的確に把握することは、困難となってきている。したがって、特許文献３の技術では、最新の流行のメイクが選択肢として用意されていない、あるいは、最新の流行のメイクに合わない選択基準が設定されている場合には、最新の流行とは異なる不適切なメイクが選択されるおそれがある。

すなわち、従来技術は、メイクの流行が時間と共に変化する場合、メイクアップの支援を適切に行うことができないという課題を有する。

本発明の目的は、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、メイクアップの支援を適切に行うことができる、メイクアップ支援装置、メイクアップ支援方法およびメイクアップ支援プログラムを提供することである。

本発明の一態様に係るメイクアップ支援装置は、
複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集部と、
これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析部と、
決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示部と、を有する。

本発明の一態様に係るメイクアップ支援方法は、
複数の端末のそれぞれと通信可能なメイクアップ支援装置により実行されるメイクアップ支援方法であって、
複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集ステップと、
これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析ステップと、
決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示ステップと、を有する。

本発明の一態様に係るメイクアップ支援プログラムは、
複数の端末のそれぞれと通信可能なメイクアップ支援装置のコンピュータに、
複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集機能と、
これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析機能と、
決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示機能と、
を実現させる。

本発明によれば、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、メイクアップの支援を適切に行うことができる。

本発明の実施の形態１に係るメイクアップ支援システムの構成の一例を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係るメイクアップ支援システムの構成の一例を示すシステム構成図 実施の形態２に係る端末の構成の一例を示すブロック図 実施の形態２に係るサーバの構成の一例を示すブロック図 実施の形態２におけるメイクパターンテーブルの一例を示す図 実施の形態２における化粧品テーブルの一例を示す図 実施の形態２に係る端末の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２における画像の一例を示す 実施の形態２における顔の特徴点の配置の一例を示す図 実施の形態２における顔部品情報の一例を示す図 実施の形態２における実施メイクメッセージの一例を示す図 実施の形態２における提案メイクメッセージの一例を示す図 実施の形態２におけるシミュレーション画像の一例を示す図 実施の形態２に係るサーバの動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２におけるユーザ情報レコード群の一例を示す図 実施の形態２におけるメイク分析結果テーブルの一例を示す図

以下、本発明の各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）
本発明の実施の形態１は、本発明の基本的態様の一例である。

図１は、本実施の形態に係るメイクアップ支援システムの構成の一例を示すブロック図である。

図１において、メイクアップ支援システム１００は、第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の端末２００_１〜２００_Ｎと、通信ネットワーク３００を介して第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのそれぞれと通信可能なサーバ（本発明に係るメイクアップ支援装置）４００とを有する。

サーバ４００は、メイク収集部４２０、メイク分析部４４０、およびメイク提示部４６０を有する。

メイク収集部４２０は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのユーザ（複数の人）のそれぞれから、当該ユーザ（人）がメイクアップにおける実施の対象として選択したメイクを示す実施メイク情報を収集する。より具体的には、メイク収集部４２０は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのそれぞれから送られてきた実施メイク情報を、蓄積する。

メイク分析部４４０は、収集された実施メイク情報を分析し、ユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定する。より具体的には、メイク分析部４４０は、蓄積された実施メイク情報を分析し、メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定する。

メイク提示部４６０は、決定された選択基準に基づいてメイクを選択し、選択されたメイクを示す提案メイク情報を、メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示する。

なお、メイクアップの支援を受けるユーザは、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのユーザであってもよいし、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのユーザ以外のユーザであってもよい。メイクアップの支援を受けるユーザが第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのユーザである場合、提案メイク情報は、通信ネットワーク３００を介して、当該ユーザに提示される。

サーバ４００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

このようなメイクアップ支援システム１００は、サーバ４００において、複数のユーザから実施メイク情報を収集し、収集された情報を分析して、ユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定することができる。流行のメイクは、より多くの人々に実際に実施されているメイクである場合が多い。したがって、メイクアップ支援システム１００は、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、実際に流行しているメイクを推定してこれを選択することができ、メイクアップの支援を適切に行うことができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、本発明の具体的態様の一例である。本実施の形態は、本発明を、デジタルカメラおよびディスプレイをそれぞれ備えた複数の端末と、これら複数の端末と通信可能なサーバとを有するシステムに、適用した例である。

＜用語の説明＞
まず、本実施の形態において用いられる用語について説明する。

「顔部品」とは、目、眉、鼻、頬（ほお）骨、唇、輪郭等、顔の印象を特徴付ける部分を指すものとする。

「顔部品ＩＤ」とは、顔部品の識別情報である。

「顔部品の領域」とは、画像上あるいは実空間上で、顔部品が占める領域を指すものとし、目尻等、顔部品の特徴点の位置を含むものとする。

「顔特徴量」とは、顔の特徴を示す所定のパラメータの値である。ここでは、顔の幅に対する顔の長さの比、両目の間の間隔に対する鼻の長さの比、および、顔の幅に対する目の幅の比等の、複数の値から成る多変量データであるものとする。

「メイク」とは、メイクアップの仕方（種類）を示し、肌用化粧剤の色、塗布濃度、および塗布範囲を少なくとも含むものとする。

「メイクパターン」とは、顔全体に対するメイクのパターンであり、１つの所定のパラメータの値または複数の所定のパラメータの値の組み合わせにより、定義されるものとする。

「メイクパターンＩＤ」とは、予め用意された複数のメイクパターンの、識別情報である。

「実施メイク情報」とは、メイクアップにおける実施の対象として選択されたメイクを示す情報であり、メイクパターンＩＤにより特定可能な情報である。

「提案メイク情報」とは、メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示すべきメイクとして選択されたメイクを示す情報であり、メイクパターンＩＤにより特定可能な情報である。

「化粧品情報」とは、メイクを適用するための肌用化粧品に関する情報である。

「化粧品ＩＤ」とは、肌用化粧品の識別情報であり、化粧品情報を特定可能な情報である。

「端末ＩＤ」とは、端末の識別情報であり、通信を行うためのアドレスを少なくとも特定可能な情報である。

「人ＩＤ」とは、メイクアップ支援を受けるユーザの識別情報である。

＜メイクアップ支援システムの構成＞
次に、本実施の形態に係るメイクアップ支援システムの構成について説明する。

図２は、本実施の形態に係るメイクアップ支援システムの構成の一例を示すシステム構成図である。

図２において、メイクアップ支援システム１００は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎ（本発明に係る端末）、通信ネットワーク３００、およびサーバ（本発明に係るメイクアップ支援装置）４００を有する。

第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎは、例えば、スマートフォン等の、デジタルカメラおよびディスプレイを備えた情報通信端末である。第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎは、それぞれ異なるユーザが使用しているものとする。

通信ネットワーク３００は、例えば、インターネット等の公衆通信網である。

サーバ４００は、通信ネットワーク３００を介して、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのそれぞれと通信可能な情報処理装置である。サーバ４００は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのユーザに対するメイクアップの支援を行う。

なお、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎは、同一の構成を有するものとする。このため、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎは、適宜、「端末２００」と総称する。

＜端末の構成＞
次に、端末２００の構成について説明する。

図３は、端末２００の構成の一例を示すブロック図である。

図３において、端末２００は、端末通信部２１０、実施メイク取得部２２０、撮影部２３０、画像取得部２４０、顔部品取得部２５０、メイク報告部２６０、提案メイク取得部２７０、端末メイク提示部２８０、および表示部２９０を有する。

端末通信部２１０は、通信ネットワーク３００に接続し、通信ネットワーク３００を介して、サーバ４００との間で通信を行う。

実施メイク取得部２２０は、端末２００のユーザがメイクアップにおける実施の対象として選択したメイクを示す、実施メイク情報を取得する。そして、実施メイク取得部２２０は、取得した実施メイク情報を、メイク報告部２６０へ出力する。

本実施の形態において、実施メイク取得部２２０は、例えば、後述のメイクパターンテーブルにより予め用意された複数のメイクパターンを、選択肢としてユーザに提示するものとする。そして、実施メイク取得部２２０は、ユーザが実際にメイクアップを実施したメイクパターンの選択を、ユーザから受け付けるものとする。メイクパターンの選択の受け付けは、例えば、タッチパネル付きディスプレイを介して行われる。

撮影部２３０は、例えば、デジタルスチルカメラであり、端末２００のユーザの顔の画像を撮影する。そして、撮影部２３０は、撮影した画像を、画像取得部２４０へ出力する。

画像取得部２４０は、入力された画像を取得し、顔部品取得部２５０および端末メイク提示部２８０へ出力する。

顔部品取得部２５０は、入力された画像から、顔の顔部品の領域を取得する。顔部品の領域の取得は、例えば、画像の各部分領域と、予め用意された各顔部品のテンプレート画像とのマッチングにより行われる（例えば、特許文献２参照）。そして、顔部品取得部２５０は、取得した顔部品の識別情報および領域を示す情報（以下「顔部品情報」という）を、提案メイク取得部２７０へ出力する。

また、顔部品取得部２５０は、顔の特徴を示す値である顔特徴量を取得し、取得した顔特徴量を、メイク報告部２６０へ出力する。なお、顔部品取得部２５０は、顔特徴量を、顔部品情報から取得してもよいし、画像を別途解析することにより取得してもよい。

メイク報告部２６０は、入力された実施メイク情報と、入力された顔特徴量と、端末２００のユーザの人ＩＤと、端末２００の端末ＩＤとを、組にする。以下、これらの情報の組は、「ユーザ情報」という。そして、メイク報告部２６０は、ユーザ情報を含む実施メイクメッセージを、端末通信部２１０を介してサーバ４００へ送信する。

なお、本実施の形態において、メイクアップの支援を受けるユーザは、実施メイクメッセージを送信した端末２００のユーザとする。すなわち、ユーザ情報のサーバ４００への送信は、提案メイク情報の返信の要求を兼ねるものとする。

提案メイク取得部２７０は、サーバ４００から、提案メイク情報が送られてきたとき、端末通信部２１０を介してこれを受信する。また、提案メイク取得部２７０は、受信した提案メイク情報が示すメイクを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報を、取得する。この化粧品情報の取得は、例えば、後述の化粧品テーブルを用いて行われる。そして、提案メイク取得部２７０は、顔部品取得部２５０から入力された顔部品情報と、受信した提案メイク情報と、取得した化粧品情報とを、端末メイク提示部２８０へ出力する。

端末メイク提示部２８０は、提案メイク情報が示すメイクを、対応する顔部品の領域に対応付けてユーザに提示する。より具体的には、端末メイク提示部２８０は、入力された画像および提案メイク情報に基づいて、シミュレーション画像を生成し、生成したシミュレーション画像を、表示部２９０に出力する。ここで、シミュレーション画像は、入力（撮影）された画像に、提案メイク情報が示すメイクを適用したときの画像を、重畳して得られる画像である。

なお、画像の重畳は、例えば、アルファ(α)ブレンド処理等の公知の画像合成処理により行われる。この場合、アルファ値（α）は、メイクの濃度に応じた値に設定される。アルファブレンド処理は、例えば、以下の式（１）〜（３）で表される。ここで、ｒ_１、ｇ_１、ｂ_１は、撮影された画像の任意の領域のＲＧＢ値であり、ｒ_２、ｇ_２、ｂ_２は、メイクの色のＲＧＢ値である。そして、Ｒ、Ｇ、Ｂは、シミュレーション画像の対応する領域のＲＧＢ値である。
Ｒ ＝ ｒ_２×α＋ｒ_１×（１−α） ・・・（１）
Ｇ ＝ ｇ_２×α＋ｇ_１×（１−α） ・・・（２）
Ｂ ＝ ｂ_２×α＋ｂ_１×（１−α） ・・・（３）

また、メイクのそれぞれに、顔に重ねて塗布する場合の順序（以下「塗布順序」という）が設定されており、かつ、メイクを適用したときの画像が、濃度に応じた密度の網掛け画像であったとする。塗布順序は、例えば、チークの塗布が、ファンデーションの塗布の後にすべきものであるということを規定する。この場合、画像の重畳は、撮影された画像に対して、各メイクの画像を、塗布順序に応じた順序で上塗り処理することにより、行われてもよい。

また、端末メイク提示部２８０は、入力された化粧品情報を、更に提示する。より具体的には、端末メイク提示部２８０は、上記シミュレーション画像に、入力された化粧品情報を示す画像あるいはテキストを、重畳あるいは追加する。

表示部２９０は、例えば、タッチパネル付きディスプレイであり、端末２００のユーザに対して、入力されたシミュレーション画像および化粧品情報を表示（提示）する。

なお、端末２００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ等の記憶媒体、ＲＡＭ等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

＜サーバの構成＞
次に、サーバ４００の構成について説明する。

図４は、サーバ４００の構成の一例を示すブロック図である。

図４において、サーバ４００は、サーバ通信部４１０、メイク収集部４２０、メイク蓄積部４３０、メイク分析部４４０、分析結果格納部４５０、およびメイク提示部４６０を有する。

サーバ通信部４１０は、通信ネットワーク３００に接続し、通信ネットワーク３００を介して第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎのそれぞれとの間で通信を行う。

メイク収集部４２０は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎの複数のユーザのそれぞれから、サーバ通信部４１０を介して、実施メイク情報を収集する。より具体的には、メイク収集部４２０は、いずれかの端末２００から実施メイクメッセージが送られてきたとき、当該実施メイクメッセージを受信する。そして、メイク収集部４２０は、受信した実施メイクメッセージに含まれるユーザ情報を、その受信時間（時刻）と対応付けて、メイク蓄積４３０に格納する。

また、上述の通り、端末２００からのユーザ情報の受信は、提案メイク情報の返信が要求されていることを示す。したがって、メイク収集部４２０は、受信したユーザ情報のうち、少なくとも顔特徴量および端末ＩＤを、メイク提示部４６０へ出力する。

メイク蓄積部４３０は、メイク収集部４２０により格納（入力）されたユーザ情報を蓄積する。

メイク分析部４４０は、メイク蓄積部４３０に蓄積されたユーザ情報を分析し、メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定する。より具体的には、メイク分析部４４０は、実施メイク情報と顔特徴量との組み合わせに基づき、顔特徴量のグループ毎に、流行のメイクを推定する。そして、メイク分析部４４０は、推定した流行のメイクが選択されるような選択基準を決定する。分析手法の詳細については、後述する。

なお、メイク分析部４４０は、十分な量のユーザ情報（実施メイク情報）が蓄積されるまでの間は、メイクの分析を行わないものとする。

分析結果格納部４５０は、上記分析の結果（選択基準）を示すメイク分析結果テーブルを格納する。メイク分析結果テーブルは、上記複数のユーザから受信し得る顔特徴量と、その顔特徴量を有する顔のユーザに対して提案すべき、流行のメイクのメイクパターンＩＤとを、予め対応付けて登録したテーブルである。

なお、分析結果格納部４５０には、少なくともメイクの分析が最初に行われるまでの間、提示メイク情報の初期の選択基準を示すメイク分析結果テーブルが、予め格納されているものとする。

メイク提示部４６０は、決定された選択基準に基づいてメイクを選択し、選択されたメイクを示す提案メイク情報を、ユーザに対して提示する。より具体的には、メイク提示部４６０は、分析結果格納部４５０のメイク分析結果テーブルを参照して、メイク取集部４２０から入力された顔特徴量に対応する流行のメイクを選択する。そして、メイク提示部４６０は、選択したメイクを示す提案メイク情報を、サーバ通信部４１０を介して、メイク取集部４２０から入力された端末ＩＤが示す端末２００へ送信する。

なお、上述の通り、メイク分析結果テーブルには、顔特徴量のグループ毎に、流行のメイクが、そのグループに属する顔特徴量の顔に適したメイクとして、登録されている。したがって、メイク提示部４６０は、入力された顔特徴量が、メイク分析結果テーブルに登録されたグループのいずれに属するかを判定し、判定されたグループに対応するメイクを選択する。この判定は、例えば、取得された顔特徴量と各グループの代表値（セントロイド）との距離を算出することにより行われる。

なお、サーバ４００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ等の記憶媒体、ＲＡＭ等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

＜メイクパターンＩＤ＞
ここで、メイクパターンＩＤが示すメイクの内容について説明する。

端末２００およびサーバ４００は、例えば、メイクパターンＩＤとメイクの内容とを対応づけて記述した、同一内容のメイクパターンテーブルを、それぞれ予め格納している。端末２００は、例えば、提案メイク取得部２７０に、実施メイク取得部２２０から参照可能な状態で、メイクパターンテーブルを格納している。サーバ４００は、例えば、メイク分析部４４０に、メイクパターンテーブルを格納している。

図５は、メイクパターンテーブルの一例を示す図である。

図５に示すように、メイクパターンテーブル５１０は、例えば、メイクパターンＩＤ５１１毎に、対応するメイク種別５１２を記述している。メイク種別５１２は、ここでは簡略化して図示しているが、具体的には、「ファンデーション」、「アイシャドウ」、「口紅」、および「チーク」等である。

そして、メイクパターンテーブル５１０は、メイクパターンＩＤ５１１とメイク種別５１２との組み合わせ毎に、色５１３、濃度５１４、範囲５１５、および化粧品ＩＤ５１６を記述している。色５１３は、ここでは簡略化して図示しているが、具体的には、ＲＧＢ値および光沢度等である。濃度５１４は、ここでは簡略化して図示しているが、具体的には、顔の画像の上に重畳する際の透過度およびグラデーションの仕方等である。範囲５１５は、ここでは簡略化して図示しているが、具体的には、特徴点からの相対座標群、特徴点に対する中心点の相対位置と半径との組等である。すなわち、色５１３、濃度５１４、および範囲５１５の組は、少なくとも画像化に必要な情報を含む。

なお、メイクパターンテーブル５１０は、肌用化粧品の塗りパターンを更に記述してもよい。肌用化粧品の塗りパターンとは、例えば、アイシャドウの場合、アイホールか、アイラインか、目の下か等、顔部品に対する相対的な範囲を示す情報である。

例えば、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤ５１１には、「ＭＴ１」〜「ＭＴ４」というメイク種別５１２が対応付けられている。また、例えば、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤ５１１と「ＭＴ１」というメイク種別５１２との組み合わせに対しては、「Ｃ１」という色５１３、「Ｄ１」という濃度５１４、「Ａ１」という範囲５１５、および「Ｉ１」という化粧品ＩＤ５１６が、対応付けられている。これは、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤが、「ＭＴ１」というメイク種別について「Ｃ１、Ｄ１、Ａ１」というメイクアップを行うことを表す。また、これは、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤが、「ＭＴ１」というメイク種別について、「Ｉ１」という化粧品ＩＤの化粧品を用いるということを表す。

また、端末２００は、例えば、提案メイク取得部２７０に、化粧品ＩＤと化粧品情報とを対応づけて記述した化粧品テーブルを、予め格納している。

図６は、化粧品テーブルの一例を示す図である。

図６に示すように、化粧品テーブル５２０は、化粧品ＩＤ５２１毎に、会社ＩＤ５２２および品番５２３を記述している。化粧品ＩＤ５２１は、メイクパターンテーブル５１０の化粧品ＩＤ５１６に対応している。会社ＩＤ５２２は、肌用化粧品の製造あるいは販売をする会社の名称あるいは識別子である。品番５２３は、肌用化粧品の品番である。

例えば、「Ｉ１」という化粧品ＩＤ５２１には、「Ｂ１」という会社ＩＤ５２２および「ｂ１１」という品番５２３が対応付けられている。これは、「Ｉ１」という化粧品ＩＤが、「Ｂ１」という会社ＩＤが示す会社の、「ｂ１１」という品番の肌用化粧品であるということを示す。

なお、端末２００において、図５に示すメイクパターンテーブル５１０と図６に示す化粧品テーブル５２０とは、１つのテーブルに統合されていてもよい。

＜実施メイク情報の分析＞
次に、実施メイク情報の分析手法の一例について説明する。

サーバ４００のメイク分析部４４０は、まず、蓄積されたユーザ情報のうち顔特徴量に対して、主成分分析を行う。そして、メイク分析部４４０は、顔特徴量の主成分分析結果を、主成分値が1σ以上であるか否か等を判定基準とする公知の主成分層別法により、複数のグループにグルーピングする。そして、メイク分析部４４０は、顔特徴量のグループ毎に、そのグループの代表値（セントロイド）を、代表顔特徴量として決定する。

更に、メイク分析部４４０は、顔特徴量のグループ毎に、そのグループに属する顔特徴量に対応する実施メイク情報に対して、主成分分析を行う。そして、メイク分析部４４０は、実施メイク情報の主成分分析結果を、公知の主成分層別法により複数のグループにグルーピングする。そして、メイク分析部４４０は、実施メイク情報のグループ毎に、そのグループの代表値（セントロイド）との距離が最も短いメイクパターンを、代表メイクパターンとして決定する。

この結果、メイク分析部４４０は、代表顔特徴量毎に、複数の代表メイクパターンを対応付ける。そして、メイク分析部４４０は、代表顔特徴量毎に、複数の代表メイクパターンに対して、順位付けを行う。

この順位付けの手法としては、例えば以下の３つが考えられる。

１つ目は、対応する実施メイク情報の数が多い順に、代表メイクパターンに対して順位付けを行う手法である。これは、対応する実施メイク情報の数がより多いメイク（つまり、流行中のメイク）が、優先して選択されるような、選択基準を決定することに相当する。

２つ目は、対応する実施メイク情報が受信された時間の平均が新しい順に、代表メイクパターンに対して順位付けを行う手法である。これは、対応する実施メイク情報が取得された時間の平均がより新しいメイク（つまり、流行の最先端にあるメイク）が、優先して選択されるような、選択基準を決定することに相当する。

３つ目は、対応する実施メイク情報の数の増加速度が高い順に、代表メイクパターンに対して順位付けを行う手法である。これは、対応する実施メイク情報の数の増加速度がより高いメイク（つまり、流行しつつあるメイク）が、優先して選択されるような、選択基準を決定することに相当する。

このような分析の結果、メイク分析部４４０は、顔特徴量をグループに分類し、顔特徴量のグループ毎に、そのグループに属する顔に対して適用されたメイクを代表するメイクパターンを対応付けることができる。また、メイク分析部４４０は、顔特徴量のグループ毎に、実際に流行しているメイクを対応付けることができる。メイク分析部４４０は、この分析結果に基づいて、上述のメイク分析結果テーブルを生成／更新する。

なお、メイク分析部４４０は、これまでにメイク蓄積部４３０に蓄積されていない（データベース内にない）傾向のメイクパターン、つまり、斬新なメイクパターンを示す実施メイク情報が入力された場合に、その旨を検知するようにしてもよい。そして、メイク分析部４４０は、斬新なメイクパターンを検知したとき、当該メイクパターンが優先して選択されるような、選択基準を決定してもよい。このような斬新なメイクパターンは、メイク蓄積部４３０に既に蓄積されている実施メイク情報の数を母数としたとき、上述の、増加速度がメイクパターンということができる。

斬新なメイクパターンを検出するための具体的な処理は、例えば、以下の通りである。
メイク分析部４４０は、まず、入力されたメイクパターンに対して、既に分析済みの主成分負荷量を適用し、各主成分値を算出する。次に、メイク分析部４４０は、各主成分値からなるベクトルと、既にグルーピングされている各グループの代表メイクパターンの主成分値から成るベクトルとの、内積を算出する。メイク分析部４４０は、全てのグループに対する内積の値が閾値未満である場合、今回入力されたメイクパターンを、斬新なメイクパターンであると判定する。

また、メイク分析部４４０は、一定期間毎（例えば、一定数の実施メイク情報が入力される毎）に再度主成分分析を行い、新規のグループの有無を検出することにより、新たなメイクパターンのトレンドの予兆を検出してもよい。そして、メイク分析部４４０は、かかる予兆を検出したとき、該当するメイクパターンが優先して選択されるような、選択基準を決定してもよい。

このような構成を有するメイクアップ支援システム１００は、サーバ４００において、複数の端末２００の複数のユーザから、実施メイク情報および顔特徴量を収集することができる。そして、メイクアップ支援システム１００は、サーバ４００において、収集された情報を分析することにより、顔特徴量のグループ毎に、流行のメイクを推定することができる。そして、メイクアップ支援システム１００は、顔特徴量のグループ毎に流行のメイクを対応付けたテーブルを、提案メイク情報の選択基準として決定することができる。すなわち、メイクアップ支援システム１００は、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、メイクアップの支援を適切に行うことができる。

＜端末の動作＞
次に、端末２００の動作について説明する。

図７は、端末２００の動作の一例を示すフローチャートである。端末２００は、例えば、メイクアップにおける実施の対象としてメイクパターンが選択される毎に、図７に示す処理を実行する。

まず、ステップＳ１１００において、撮影部２３０は、ユーザの顔を撮影し、画像取得部２４０は、撮影された映像を構成する画像を取得する。

図８は、図７のステップＳ１１００において取得される、画像の一例を示す図である。

図８に示すように、画像６１０は、ユーザの顔の画像（以下「顔画像」という）６１１を含む。ユーザは、メイクアップをしていない状態であるものとする。

そして、図７のステップＳ１２００において、顔部品取得部２５０は、画像６１０から、顔部品および顔特徴量を取得する。この際、顔部品取得部２５０は、例えば、画像６１０を解析することにより、画像６１０から顔の（顔部品の）特徴点を抽出する。そして、顔部品取得部２５０は、同一の顔部品を構成する特徴点により形成される領域を、顔部品の領域として取得する。そして、顔部品取得部２５０は、取得した顔部品の領域から、顔部品情報を生成する。また、顔部品取得部２５０は、抽出した顔の特徴点から、例えば、顔の幅に対する顔の長さの比、両目の間の間隔に対する鼻の長さの比、および、顔の幅に対する目の幅の比等の値から成る、顔特徴量を取得する。

図９は、図７のステップＳ１２００において抽出される、顔の特徴点の配置の一例を示す図である。

図９に示すように、顔画像６１１からは、複数の特徴点（記号「●」で示す）が抽出される。例えば、第１〜第４の特徴点６２１〜６２４は、右目を構成する。したがって、顔部品取得部２５０は、第１〜第４の特徴点６２１〜６２４により囲まれる領域６２５を、右目の領域として取得する。

図１０は、図７のステップＳ１２００において生成される、顔部品情報の一例を示す図である。

図１０に示すように、顔部品情報６３０は、例えば、顔部品ＩＤ６３１毎に、領域６３２および人ＩＤ６３３を記述している。領域６３２は、画像における顔部品の領域の範囲を示す情報であり、例えば、画像上に設定された座標系の座標値リストである。人ＩＤ６３３は、例えば、撮影が開始される毎に、タッチパネル付きディスプレイに対する操作等を介してユーザにより指定された値が、設定される。

また、顔特徴量としては、例えば、上述の顔の幅に対する顔の長さの比、両目の間の間隔に対する鼻の長さの比、および、顔の幅に対する目の幅の比等を並べた、多変量データが取得される。

そして、図７のステップＳ１３００において、実施メイク取得部２２０は、実施メイク情報を取得する。この実施メイク情報の取得は、つまり、メイクパターンＩＤの取得である。

そして、ステップＳ１４００において、メイク報告部２６０は、顔特徴量および実施メイク情報を、サーバ４００へ送信する。この顔特徴量および実施メイク情報の送信は、つまり、実施メイクメッセージの送信である。

図１１は、実施メイクメッセージの一例を示す図である。

図１１に示すように、実施メイクメッセージ６４０は、例えば、端末ＩＤ６４１、人ＩＤ６４２、メイクパターンＩＤ６４３、および顔特徴量６４４を含む。端末ＩＤ６４１は、端末２００の端末ＩＤである。人ＩＤ６４２は、顔特徴量６４４の抽出の対象となった人の人ＩＤである。メイクパターンＩＤ６４３は、実施メイク情報であり、顔特徴量６４４が抽出の対象となった人に対して選択されたメイクの、メイクパターンＩＤである。

なお、ステップＳ１４００と、次のステップＳ１５００との間に、サーバ４００において、後述の図１４に示す動作が行われる。その結果、端末２００には、ユーザ情報送信に対する応答として、サーバ４００から、提案メイク情報を含む提案メイクメッセージが返信されてくる。

そして、図７のステップＳ１５００において、提案メイク取得部２７０は、提案メイク情報を、サーバ４００から受信する。この提案メイク情報の受信は、つまり、提案メイクメッセージの受信である。

図１２は、提案メイクメッセージの一例を示す図である。

図１２において、提案メイクメッセージ６５０は、端末ＩＤ６５１と人ＩＤ６５２との組に対応付けて、複数のメイクパターンＩＤ６５３を対応付けている。端末ＩＤ６５１は、提案メイクメッセージ６５０の送信先を示す。複数のメイクパターンＩＤ６５３は、人ＩＤ６５２に対して提案すべきメイクパターンのうち、優先度が最も高いメイクパターンのメイクパターンＩＤである。

そして、図７のステップＳ１６００において、端末メイク提示部２８０は、提案メイク情報に含まれていた提案メイク情報に基づいて、シミュレーション画像を生成し、表示部２９０に表示させる。この際、端末メイク提示部２８０は、化粧品情報についても、表示部２９０に表示させる。

図１３は、図７のステップＳ１６００において表示される、シミュレーション画像の一例を示す図である。

図１３に示すように、シミュレーション画像６６０は、顔画像６１１に、アイブロウ、アイシャドウ、アイライナー、チーク、および口紅といった、顔用メイクの画像６６１〜６６５を重畳した画像となっている。

また、シミュレーション画像６６０には、化粧品情報を示す情報表示エリア６６６が追加されている。すなわち、シミュレーション画像６６０には、選択されたメイクを適用するのに必要な肌用化粧品の化粧品情報も、表示される。ユーザは、表示されているシミュレーション画像６６０が示すメイクを気に入った場合、表示された化粧品情報に基づいて、必要な肌用化粧品を入手することができ、実際のメイクアップを容易に行うことができる。

このような動作により、端末２００は、ユーザの実施メイク情報を顔特徴量と共にサーバ４００へ送信し、ユーザの顔に合う流行のメイクに関する情報を、サーバ４００から受信して、これをユーザに提示することができる。

＜サーバの動作＞
次に、サーバ４００の動作について説明する。

図１４は、サーバ４００の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ２１００において、メイク収集部４２０は、端末２００から、実施メイク情報（ユーザ情報）を受信したか否かを判断する。この実施メイク情報の受信は、つまり、実施メイクメッセージの受信である。

メイク収集部４２０は、実施メイク情報を受信していない場合（Ｓ２１００：ＮＯ）、後述のステップＳ２５００へ進む。また、メイク収集部４２０は、実施メイク情報を受信した場合（Ｓ２１００：ＹＥＳ）、ステップＳ２２００へ進む。

なお、メイク収集部４２０は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎに対して、例えば定期的に、新たに実施の対象として選択されたメイクについてユーザ情報を送信するように要求して、ユーザ情報の収集を行ってもよい。

ステップＳ２２００において、メイク収集部４２０は、受信した実施メイク情報を、その受信時間と対応付けて、メイク蓄積部４３０に蓄積させる。この実施メイク情報の蓄積は、つまり、ユーザ情報および受信時間の蓄積である。以下、ユーザ情報と受信時間との組は、「ユーザ情報履歴」という。

図１５は、メイク蓄積部４３０に格納されているユーザ情報履歴の一例を示す図である。

図１５に示すように、ユーザ情報履歴６７０は、端末ＩＤ６７１、人ＩＤ６７２、メイクパターンＩＤ６７３、および顔特徴量６７４（つまりユーザ情報）と、受信時間６７５とを、対応付けて記述している。

そして、図１４のステップＳ２３００において、メイク分析部４４０は、現在の選択基準に基づき、メイクを選択する。現在の選択基準とは、つまり、分析結果格納部４５０に格納されているメイク分析結果テーブルである。メイクの選択は、上述の通り、受信した顔特徴量が、メイク分析結果テーブルに登録されたグループのいずれに属するかを判定し、判定されたグループに対応するメイクを選択することにより行われる。

図１６は、分析結果格納部４５０に格納されているメイク分析結果テーブルの一例を示す図である。

図１６に示すように、メイク分析結果テーブル６８０は、例えば、顔特徴量のグループ６８１毎に、複数のメイクパターンＩＤ６８２を対応付けて記述している。複数のメイクパターンＩＤ６８２は、顔特徴量のグループ６８１に属する顔特徴量の人に対して提案すべきメイクパターンのうち、優先度が最も高いメイクパターンのメイクパターンＩＤである。

例えば、「Ｇ１」という顔特徴量のグループ６８１には、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤが対応付けられている。したがって、メイク提示部４６０は、端末２００から送られてきた顔特徴量が、「Ｇ１」という顔特徴量のグループ６８１に属する場合、「ＭＰ１」というメイクパターンＩＤ６８２を、提示メイク情報として決定する。

そして、図１４のステップＳ２４００において、メイク提示部４６０は、選択したメイクを示す提案メイク情報を、端末２００へ返信する。この提案メイク情報の返信は、つまり、提案メイクメッセージの返信である。

そして、ステップＳ２５００において、メイク分析部４４０は、メイク蓄積部４３０に蓄積された実施メイク情報に対する分析を行うべきタイミングが到来したか否かを判断する。かかるタイミングは、例えば、蓄積された実施メイク情報の量（数）が所定の値以上であり、かつ、最後に分析を行ってから所定の時間が経過したタイミングである。

メイク分析部４４０は、分析を行うべきタイミングが到来していない場合（Ｓ２５００：ＮＯ）、後述のステップＳ２８００へ進む。また、メイク分析部４４０は、分析を行うべきタイミングが到来した場合（Ｓ２５００：ＹＥＳ）、ステップＳ２６００へ進む。

ステップＳ２６００において、メイク分析部４４０は、蓄積された実施メイク情報を分析し、選択基準を決定する。すなわち、メイク分析部４４０は、複数のユーザから収集された実施メイク情報から、顔特徴量の分類および流行のメイクの推定を行う。

そして、ステップＳ２７００において、メイク分析部４４０は、決定した選択基準を、分析結果格納部４５０に格納する。すなわち、メイク分析部４４０は、蓄積された実施メイク情報に対する分析結果に基づいて、メイク分析結果テーブル６８０（図１６参照）を更新する。この更新されたメイク分析結果テーブル６８０は、次に処理がステップＳ２３００へ進んだときに、用いられることになる。

そして、ステップＳ２８００において、メイク収集部４２０は、サーバ４００のオペレータ操作等により処理の終了を指示されたか否かを判断する。

メイク収集部４２０は、処理の終了を指示されていない場合（Ｓ２８００：ＮＯ）、ステップＳ２１００へ戻る。また、メイク収集部４２０は、処理の終了を指示された場合（Ｓ２８００：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。

このような動作により、サーバ４００は、第１〜第Ｎの端末２００_１〜２００_Ｎから実施メイク情報を収集して分析し、顔特徴量のグループ毎の流行のメイクを推定しつつ、その分析結果を、各端末２００にフィードバックすることができる。

＜本実施の形態の効果＞
以上のように、本実施の形態に係るメイクアップ支援システム１００は、複数の人のそれぞれから実施メイク情報を収集し、収集された情報を分析し、ユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定する。そして、メイクアップ支援システム１００は、決定された選択基準に基づいて決定されるメイクを、ユーザに対して提示する。より具体的には、メイクアップ支援システム１００は、各メイクパターンの、実際の実施の対象として選択された回数、時間の新しさ、および数の増加の度合い等から、提案するメイクの選択基準を決定する。

流行のメイクは、より多くの人々に実際に実施されているメイクである場合が多い。したがって、本実施の形態に係るメイクアップ支援システム１００は、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、実際に流行しているメイクを推定してこれを選択することができ、メイクアップの支援を適切に行うことができる。

＜提示メイクの選択肢＞
なお、本実施の形態では、顔特徴量から１つのメイクパターンを提示対象として選択する選択基準を例示したが、これに限定されない。例えば、サーバ４００は、優先度が最も高い複数のメイクパターンを、提示メイク情報として端末２００に返信してもよい。

この場合、端末２００は、例えば、受信した提示メイク情報が示す複数のメイクパターンを選択肢として提示し、選択されたメイクパターンを、端末メイク提示部２８０による提示の対象とする。より具体的には、端末２００は、提案メイク取得部２７０において、複数のメイクパターンの識別情報を、表示部２９０に表示させる。そして、端末２００は、タッチパネル付きディスプレイに対する操作等を介してユーザにより選択されたメイクパターンの提案メイク情報を、提案メイク取得部２７０から端末メイク提示部２８０へと出力させる。

＜他のメイク選択手法＞
また、メイクアップ支援システム１００は、顔特徴量以外のパラメータに基づいて、実施メイク情報のグルーピングを行ってもよい。例えば、メイクアップ支援システム１００は、職業、年齢、居住地等、人の各種属性に基づくグルーピングを行ってもよい。この場合、サーバ４００は、かかるグルーピングに必要な情報を、実施メイク情報と対応付けて収集する必要がある。これにより、メイクアップ支援システム１００は、人の属性に応じて適切なメイクが異なる場合に、より適切なメイクを提示することが可能となる。

また、メイクアップ支援システム１００は、各メイクパターンの実施の回数、時間の新しさ、および数の増加の度合い等に加えて、化粧品会社の優先順位など、別の指標値を考慮して、メイクパターンの選択基準を決定してもよい。例えば、メイクアップ支援システム１００は、流行のメイクを選択しつつ、特定の化粧品会社が優先して選択されるような、選択基準を決定してもよい。

＜化粧品情報の応用＞
また、端末２００は、表示する化粧品情報に、肌用化粧品を購入することができるウェブサイトへのリンク情報を対応付けておいてもよい。この場合、端末２００は、ユーザがメイクに対する決定操作を行ったとき、通信ネットワーク３００を介して、対応するウェブサイトを表示させることが可能となり、メイクアップを更に効果的に支援することができる。また、化粧品会社に対しては、化粧品の販売を促進させることができる。

＜他の提示内容＞
また、端末２００は、全てのメイクアップが行われた後の顔のシミュレーション画像ではなく、メイクアップ途中の顔のシミュレーション画像を生成して表示してもよい。また、端末２００は、上述のように、各メイクに塗布順序が設定されている場合、この塗布順序に従って、メイクアップ途中の顔のシミュレーション画像を順次生成して表示してもよい。これにより、端末２００は、ユーザに対して、適切なメイクアップの順序を提示することができる。

また、端末２００は、選択したメイクの領域との対応付け、および、選択したメイクの色および濃度を、テキストによって提示してもよい。このテキストは、例えば、「両頬骨の最も高い位置を中心にした直径約４ｃｍの範囲に、Ｂ１社の品番ｂ５５のチークを、濃い目に塗布して下さい。」という内容である。ユーザによっては、テキスト情報のみからでもメイクアップが行われた顔をイメージすることができる。このようなユーザに対しては、このような提示手法によっても、メイクアップを十分に支援することが可能である。これにより、メイクアップ支援システム１００は、画像を生成および表示することなく、メイクアップ支援を行うことができる。

＜他のメイク提示手法＞
また、端末２００は、シミュレーション画像以外の手法で、メイクの提示を行ってもよい。

例えば、端末２００は、肌用化粧品の化粧剤を所定の薄膜（紙状媒体）に転写するプリンタに接続される。かかる薄膜は、転写された化粧剤を剥離容易に担持する。このため、薄膜上の化粧剤は、肌に押し付けられことにより、肌に容易に転写されるようになっている。

そして、端末２００は、端末メイク提示部２８０において、撮影された顔の実空間における領域と同じ形状および面積を薄膜に設定し、メイクを対応する領域に転写するように、プリンタに指示する。なお、薄膜は、平面状であっても、立体状であってもよい。

これにより、端末２００は、メイクを、薄膜上で、それぞれに対応する領域に対応付けて、ユーザに提示することができる。

ユーザは、この薄膜に印刷された左右の目尻を示す点を、ユーザの左右の目尻に合わせた状態で、薄膜の全体を顔に押し付けることにより、シミュレーション画像に基づいて選択したメイクを実際に行うことができる。すなわち、ユーザは、顔部品毎に化粧剤を塗るといった作業を行うことなく、簡単かつ迅速に、流行のメイクを行うことができる。

また、端末２００は、デジタルビデオカメラ等によりユーザの顔の映像を撮影し、撮影映像を構成する画像（フレーム）に対して、リアルタイムにシミュレーション画像を生成して表示してもよい。この場合、端末メイク提示部２８０は、映像に対応して一旦入力された提案メイク情報が示すメイクを維持しつつ、映像を構成する画像毎に、順次、シミュレーション画像を生成して表示部２９０に表示させればよい。

＜他の実施メイク情報取得手法＞
また、実施メイク取得部２２０は、メイクパターンの選択の受け付けを、アイシャドウ毎、チーク毎というように、部分別にメイクの選択を受け付け、受け付けたメイクを組み合わせることによって、行ってもよい。また、実施メイク取得部２２０は、ユーザの顔画像から実際に実施されたメイクのメイクパターンを抽出し、抽出したメイクパターンを多変量データ化する等して、実施メイク情報を取得してもよい。但し、これらの場合、メイクパターンの選択肢は、膨大な数となる。したがって、特に、これらの場合、メイクアップ支援システム１００は、実施メイク情報として、メイクパターンＩＤではなく、メイクパターンの多変量データをそのまま用いることが望ましい。

＜その他の構成の変形例＞
また、提案メイク情報の提示先は、必ずしも実施メイク情報の送信元のユーザでなくてもよい。例えば、サーバ４００は、決定した選択基準に基づいて選択した提案メイク情報を、実施メイク情報の収集先となっていない端末に送信してもよいし、サーバ４００のオペレータに提示してもよい。

また、化粧品情報の取得は、サーバ４００で行ってもよい。この場合、例えば、化粧品テーブルをサーバ４００に用意し、サーバ４００が、提案メイク情報と併せて化粧品情報を端末２００に送信すればよい。

また、本実施の形態では、メイク分析結果テーブルの保持およびメイク分析結果テーブルに基づくメイクパターンの選択を、サーバ４００ではなく、端末２００で行うようにしてもよい。この場合、サーバ４００は、メイク分析結果テーブルを端末２００に送信するようにし、かつ、端末２００にメイク提示部４６０に対応する機能部を設ける必要がある。

また、メイクの具体的内容は、上述の例に限定されない。例えば、提示の対象となる顔用メイクには、マスカラ、リップグロス等が含まれる。

また、実施の形態では、本発明を、サーバと複数の端末とにより構成されるシステムに適用した場合について説明したが、本発明は、各端末間で直接データを共有して各端末で分析処理等を行うようなという形態であってもよい。

本開示のメイクアップ支援装置は、複数の人のそれぞれから、当該人がメイクアップにおける実施の対象として選択したメイクを示す実施メイク情報を収集するメイク収集部と、収集された前記実施メイク情報を分析し、ユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定するメイク分析部と、決定された前記選択基準に基づいてメイクを選択し、選択されたメイクを示す提案メイク情報を前記ユーザに対して提示するメイク提示部と、を有する。

なお、上記メイクアップ支援装置は、前記複数の人がそれぞれ使用する複数の端末のそれぞれとの間で通信を行う通信部、を更に有し、前記メイク収集部は、前記通信部を介して前記実施メイク情報を収集してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記ユーザは、前記複数の人に含まれ、前記メイク提示部は、前記通信部を介して、前記提案メイク情報を前記ユーザに対して提示してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記メイク分析部は、対応する前記実施メイク情報の数がより多い前記メイクが、優先して選択されるような、前記選択基準を決定してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記メイク分析部は、対応する前記実施メイク情報が取得された時間の平均がより新しい前記メイクが、優先して選択されるような、前記選択基準を決定してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記メイク分析部は、対応する前記実施メイク情報の数の増加速度がより高い前記メイクが、優先して選択されるような、前記選択基準を決定してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記メイク収集部は、前記複数の人から、前記実施メイク情報以外の所定の情報を更に収集し、前記メイク分析部は、前記実施メイク情報と前記所定の情報との組み合わせに基づき、前記所定の情報の内容毎に、前記選択基準を決定し、前記メイク提示部は、前記ユーザから当該ユーザの前記所定の情報を取得し、取得した前記所定の情報の内容に対応する前記選択基準に基づいてメイクを選択してもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記複数の人は、それぞれ、１つの所定のパラメータの値または複数の所定のパラメータの値の組み合わせによりそれぞれ定義される、予め用意された複数のメイクの中から、メイクアップにおける実施の対象を選択し、前記実施メイク情報は、選択された前記メイクを定義する前記１つまたは複数の値を含んでもよい。

また、上記メイクアップ支援装置において、前記メイクは、肌用化粧剤の色、塗布濃度、および塗布範囲を少なくとも含んでもよい。

本開示のメイクアップ支援システムは、複数の端末と、通信ネットワークを介して前記複数の端末のそれぞれと通信可能なサーバと、を含むメイクアップ支援システムであって、前記端末は、前記端末のユーザがメイクアップにおける実施の対象として選択したメイクを示す、実施メイク情報を取得するメイク取得部と、取得された前記実施メイク情報を、前記サーバへ送信するメイク報告部と、を有し、前記サーバは、前記複数の端末のそれぞれから送られてきた前記実施メイク情報を蓄積するメイク収集部と、蓄積された前記実施メイク情報を分析し、メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定するメイク分析部と、決定された前記選択基準に基づいてメイクを選択し、選択されたメイクを示す前記提案メイク情報を、前記メイクアップの支援を受けるユーザに対して提示するメイク提示部と、を有する。

なお、上記メイクアップ支援システムにおいて、前記端末は、前記サーバから、前記サーバで選択されたメイクを示す提案メイク情報が送られてきたとき、当該提案メイク情報を前記ユーザに提示する端末メイク提示部、を更に有し、前記サーバの前記メイク提示部は、前記提案メイク情報を、前記複数の端末の少なくとも１つに対して送信してもよい。

本開示のメイクアップ支援方法は、複数の人のそれぞれから、当該人がメイクアップにおける実施の対象として選択したメイクを示す実施メイク情報を収集するステップと、収集された前記実施メイク情報を分析し、ユーザに対して提示すべきメイクの選択基準を決定するステップと、決定された前記選択基準に基づいてメイクを選択するステップと、選択されたメイクを示す提案メイク情報を、前記ユーザに対して提示するステップと、を有する。

本発明は、メイクの流行が時間と共に変化する場合でも、メイクアップの支援を適切に行うことができる、メイクアップ支援装置として有用である。

１００ メイクアップ支援システム
２００ 端末
２１０ 端末通信部
２２０ 実施メイク取得部
２３０ 撮影部
２４０ 画像取得部
２５０ 顔部品取得部
２６０ メイク報告部
２７０ 提案メイク取得部
２８０ 端末メイク提示部
２９０ 表示部
３００ 通信ネットワーク
４００ サーバ
４１０ サーバ通信部
４２０ メイク収集部
４３０ メイク蓄積部
４４０ メイク分析部
４５０ 分析結果格納部
４６０ メイク提示部

Claims (3)

1. 複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集部と、
   これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析部と、
   決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示部と、を有する、
   メイクアップ支援装置。
2. 複数の端末のそれぞれと通信可能なメイクアップ支援装置により実行されるメイクアップ支援方法であって、
   複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集ステップと、
   これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析ステップと、
   決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示ステップと、を有する、
   メイクアップ支援方法。
3. 複数の端末のそれぞれと通信可能なメイクアップ支援装置のコンピュータに、
   複数の端末のそれぞれから、各端末において選択されたメイクパターンを示す実施メイク情報を受信し、当該実施メイク情報をその受信時刻と対応付けて蓄積するメイク収集機能と、
   これまでに受信され蓄積された実施メイク情報のメイクパターンを複数グループに類型化するとともに各グループの代表メイクパターンを決定し、決定された各グループの代表メイクパターンの統計解析と、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンの統計解析とを行い、双方の統計解析結果の相関を求め、求められた相関の高低に基づいて、今回受信された実施メイク情報のメイクパターンを、斬新なメイクパターンとして検出し、検出された斬新なメイクパターンが優先して選択されるように選択基準を決定するメイク分析機能と、
   決定された選択基準に基づいてメイクパターンを選択し、選択されたメイクパターンを示す提案メイク情報および選択されたメイクパターンを適用するのに必要な化粧品の化粧品情報をユーザに対して提示するメイク提示機能と、
   を実現させるためのメイクアップ支援プログラム。

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