JP6761407B2 - 身体情報分析装置および顔形診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、身体情報分析装置および顔形診断方法に関する。

女性にとって、化粧は、ほぼ毎日行うことの１つである。通常、使用者は、鏡の前に座って化粧するが、スマートフォンやタブレットＰＣなどの設備のカメラおよびスクリーンを利用して化粧することもある。

通常、化粧する際に、使用者は、自分の顔形のタイプ（例えば、楕円形顔、円形顔、または菱形顔など）に応じて適切な化粧法を選んで化粧する。適切な化粧法で化粧すると、使用者の化粧後の顔に、視覚的により良い美観効果をもたらすことができる。

しかしながら、一般的に、使用者は、自分の顔形タイプについて、自分の目で観察し判断することしかできない。そのため、一部の経験不足の使用者は、自分の顔がどのタイプであるかを判断することができず、あるいは、正しく判断することができないため、良い化粧効果を得ることができない場合がある。

このような状況に鑑み、本発明は、使用者の顔形タイプを自動的に診断することが可能な身体情報分析装置および顔形診断方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明に係る身体情報分析装置は、外部映像を撮るための映像取得モジュールと、顔形情報を表示するための表示モジュールと、前記映像取得モジュールおよび前記表示モジュールに電気的に接続される処理ユニットとを備え、前記処理ユニットは、顔面分析モジュールと、第１計算モジュールと、顔形診断モジュールと、情報生成モジュールとを備えており、前記顔面分析モジュールは、前記外部映像から人顔を識別した場合、前記人顔の眉、口、および２つの第１輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行い、前記２つの第１輪郭特徴ポイントは、前記人顔の両側にあって前記人顔の輪郭における前記口と同じ高さの部位にそれぞれ位置するものであり、前記第１計算モジュールは、前記眉と前記口との間の垂直距離を計算して第１距離とし、前記２つの第１輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第２距離とし、前記第１距離と前記第２距離との第１比率を計算し、前記顔形診断モジュールは、前記第１比率に基づいて前記人顔の顔形を決定し、前記情報生成モジュールは、決定した前記人顔の顔形タイプに基づいて、該当の前記顔形情報を生成するようになっている。

上述した本発明に係る身体情報分析装置によれば、使用者の顔形タイプを自動的に診断することができる。当該装置を利用して、使用者は、自分の顔形に応じて、適切な化粧法を選び、適切な身なりや服装（ピアス、イアリング、ネックレスなどのアクセッサリの選択、帽子、マフラなどの服装の選択、髪型、メガネの選択など）を行うことができる。

また、上記目的を達成するため、本発明に係る顔形診断方法は、身体情報分析装置に用いる顔形診断方法であって、前記身体情報分析装置の映像取得モジュールを介して外部映像を撮るステップＡと、前記身体情報分析装置の処理ユニットを制御することにより、前記外部映像から人顔を識別した場合、前記人顔の眉、口、および前記人顔の両側にあって前記人顔の輪郭における前記口と同じ高さの部位にそれぞれ位置する２つの第１輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行うステップＢと、前記眉と前記口との間の垂直距離を計算して第１距離とし、前記２つの第１輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第２距離とするステップＣと、前記第１距離と前記第２距離との第１比率を計算するステップＤと、前記第１比率に基づいて前記人顔の顔形を決定し、前記身体情報分析装置の表示モジュールを介して該当の顔形情報を表示するステップＥとを含む。

上記本発明の顔形診断方法によれば、使用者の顔形タイプを自動的に診断することができるため、身なりや服装、および化粧に役立つ情報を使用者に提供することができる。

図１は、本発明の一実施の形態の身体情報分析装置が適用されたシステムの構成図である。 図２は、上記実施の形態の身体情報分析装置を示す第１模式図である。 図３は、上記実施の形態の身体情報分析装置を示す第２模式図である。 図４は、上記実施の形態の身体情報分析装置の構成を示すブロック図である。 図５は、上記実施の形態における処理ユニットの構成図である。 図６は、本発明の顔形診断方法の第１の実施の形態を示すフロチャートである。 図７は、本発明の顔形診断方法の第２の実施の形態を示す部分フロチャートである。 図８は、本発明の顔形診断方法の第３の実施の形態を示す部分フロチャートである。 図９は、本発明の顔形診断方法の第４の実施の形態を示す部分フロチャートである。 図１０は、本発明の顔形診断方法の第５の実施の形態を示す部分フロチャートである。 図１１は、本発明の顔形診断方法の第６の実施の形態を示す部分フロチャートである。 図１２は、本発明における顔分析を説明するための第１模式図である。 図１３は、本発明における顔分析を説明するための第２模式図である。 図１４は、本発明における顔分析を説明するための第３模式図である。 図１５Ａは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第１模式図である。 図１５Ｂは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第２模式図である。 図１５Ｃは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第３模式図である。 図１５Ｄは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第４模式図である。 図１５Ｅは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第５模式図である。 図１５Ｆは、上記第６の実施の形態における顔形情報を示す第６模式図である。

次に、図面を参照しながら、本発明の身体情報分析装置および顔形診断方法の実施の形態について詳細に説明する。但し、以下の説明の内容は、本発明の技術手段およびその効果と作用をよく分かりやすく理解するためのものであり、本発明の特許請求の範囲を制限するものではない。

＜身体情報分析装置の実施の形態＞
図１は、本実施の形態の身体情報分析装置１（以下、「分析装置１」と称する）が適用されたシステムの構成図である。当該システムにおいて、分析装置１は、電子装置２に接続されているとともに、無線ルータ３０に接続されて、当該無線ルータ３０を介してインターネット３２に接続され、さらに、インターネット３２を介してサーバ３４に接続されるようになっている。以下、具体的に説明する。

電子装置２の記憶ユニット（図示省略）には、分析装置１にアクセスするためのソフトウェア２１（例えば、分析装置１の製造メーカより開発または提供されたアプリケーション）がインストールされている。使用者は、電子装置２を利用して分析装置１を設定することができる。即ち、使用者は、ソフトウェア２１を操作することによって、分析装置１に対する様々な設定を行うことができる。例えば、使用者のデータを入力したり、使用者の映像（例えば、顔の映像）を登録したり、各種の所定値を設定したりすることができる。

１つの実施例として、使用者は、分析装置１の入力インターフェース（例えば、図４に示す入力インターフェース１５）を直接操作することによって、各種の設定操作を行うことができるように構成してもよい。

１つの実施例として、分析装置１の無線伝送モジュール（図４に示す無線伝送モジュール１６）は、Ｗｉ−Ｆｉ通信技術、ブルートゥース（登録商標）通信技術、ＺｉＧＢＥＥ通信技術、ＲＦ通信技術、赤外線通信技術、光通信技術、音響通信技術およびその他の無線通信技術のうちの少なくとも１つを介して、電子装置２とデータ伝送を行うことができるように構成してもよい。

１つの実施例として、分析装置１は、所在地域にある無線ルータ３０に接続され、当該無線ルータ３０を介してインターネット３２にアクセスすることができるように構成してもよい。これにより、分析装置１から、インターネット３２を介して、ファームウェアのアップデート、データのアップロードおよびダウンロードなどの操作を行うことができる。さらに、分析装置１から、インターネット３２を介して、使用者の身体情報（例えば、後述の外部映像、人顔映像および／または顔形情報など）を遠方のサーバ３４へ送信することもできる。そのため、使用者は、リモート操作で情報を調べたり、異なる場所でバックアップを行ったりすることができる。

図２は、本実施の形態の身体情報分析装置１を示す第１模式図であり、図３は本実施の形態の身体情報分析装置１を示す第２模式図である。図２および図３に示す分析装置１は、例えば、使用者の寝室または化粧室に設置されており、使用者は、当該分析装置１を用いて身体情報（例えば、顔面、首部、手部または皮膚）の検出および分析を行うことができる。

分析装置１は、鏡面スクリーン１１を備えている。鏡面スクリーン１１は、分析装置１がオンの状態（図２に示す状態）になると、鏡面スクリーン１１にグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）が表示され、使用者が当該グラフィカルユーザーインターフェースを介して、分析装置１とやり取りすることが可能である。一方、分析装置１がオフの状態（図３に示す状態）になると、鏡面スクリーン１１が、使用者の光学的鏡像４を映すことが可能な一般的な鏡となるように構成されている。

分析装置１は、使用者の顔形タイプを自動的に診断するとともに、対応する顔形情報を表示することにより、使用者に化粧および、身なりや服装に役に立つ情報を提供するものである。そのため、鏡面スクリーン１１は、グラフィカルユーザーインターフェースを表示すると同時に、使用者の光学的鏡像４を映すことにより、後述のように、使用者が化粧する時に当該使用者の顔形タイプを分析しながら、使用者の化粧を補助することができる。

１つの実施例として、分析装置１は、映像取得モジュール１２を備え、当該映像取得モジュール１２が、角度調整可能に分析装置１に設置され、使用者に対して高解像度映像（例えば人顔映像、首部映像または手部映像など）を撮ることができるように構成してもよい。当該映像を用いて、分析装置１は、使用者の身体情報および／または化粧の進行状況を分析することができる。また、他の実施例として、映像取得モジュール１２は、一次元バーコード、二次元バーコードなどの外部の情報を採集し、採集された情報の内容に基づいて対応のデータを取得することができるように構成してもよい。

また、分析装置１は、映像取得モジュール１２が撮った映像をリアルタイムで鏡面スクリーン１１に表示させる。そうすると、鏡面スクリーン１１がオフされていない状態においても、使用者がいつでも自分の光学的鏡像４を鏡面スクリーン１１から見ることができる。

さらに、分析装置１は、撮った映像に対してまずリアルタイムで処理（例えば、撮った映像に対して、対応の輪郭パターンを描いたり、図形または文字を挿入したりする処理）を行ってから、処理後の映像を鏡面スクリーン１１に表示させることもできる。

そうすれば、分析装置１は、拡張現実（ＡＲ）方式により、使用者が化粧する時にリアルタイムで鏡面スクリーン１１から直観的確認できる補助情報を提供することができるため、使用者の役に立つことができる。

１つの実施例として、鏡面スクリーン１１は、タッチスクリーンとして構成されてもよい。そうすれば、使用者は、鏡面スクリーン１１を介して、分析装置１へデータ入力を行うことができる。

また、分析装置１は、複数のボタン１３を備えることができる。本実施の形態において、複数のボタン１３は、実ボタンあるいはタッチキーとすることができるが、特に制限されることがない。使用者は、ボタン１３を押すことにより、グラフィカルユーザーインターフェースの操作（例えば、グラフィカルユーザーインターフェースをトップページに戻したり、前のページまたは次のページへ移動したりする制御）を行い、または、分析装置１に所定の機能（例えば、鏡面スクリーン１１のオン、鏡面スクリーン１１のオフ、映像取得モジュール１２のオンなど）を実行させる指示を出すことができる。

分析装置１は、分析装置１の所在環境の環境データを測定するための１つまたは複数のセンサ１４（例えば、温度センサ、湿度センサなど）を備えることができる。これによって、分析装置１による使用者の身体情報の検出および分析の精度を向上させることができる。１つの実施例として、前記センサ１４は、モーションセンサーをさらに含み、分析装置１が当該モーションセンサーを介して、使用者の手の動き（例えば、左へ振る動作、右へ振る動作、上へ振る動作、下へ振る動作、前へ押す動作、後ろに引っ張る動作など）を検出することができるように構成されてもよい。そうすれば、使用者は、鏡面スクリーン１１またはボタン１３をタッチしなくても、手の動きだけで分析装置１に対するデータ入力を行うことができるため、指紋の残留を避けることができる。

図４は、本実施の形態の身体情報分析装置の構成を示すブロック図である。図４に示すように、分析装置１は、主に、処理ユニット１０と、表示モジュール１１１と、映像取得モジュール１２と、入力インターフェース１５と、無線伝送モジュール１６と、記憶媒体１７とを備えている。表示モジュール１１１、映像取得モジュール１２、入力インターフェース１５、無線伝送モジュール１６、および記憶媒体１７は、それぞれ、処理ユニット１０と電気的に接続されている。

１つの実施例として、映像取得モジュール１２は、外部映像（例えば、使用者の人顔映像）および外部情報を撮るためのカメラまたはビデオカメラとして構成されてもよい。分析装置１は、外部映像により、使用者を識別（例えば顔面識別、首部識別または手部識別等）して、使用者の顔面、首部または手部などの部位に対する分析を行い、または、外部情報の内容に応じて該当の操作を行うようになっている。

表示モジュール１１１は、上述したグラフィカルユーザーインターフェースを表示するためのものである。表示モジュール１１１は、例えば、前記鏡面スクリーン１１の中に取り付けられる。表示モジュール１１１の機能がオンになっている時、表示モジュール１１１の光源が、鏡面スクリーン１１の片方向ガラス（図示省略）を通過して使用者の目に投射することができる。そのため、使用者は、鏡面スクリーン１１からグラフィカルユーザーインターフェースを見ることができる。一方、表示モジュール１１１の機能がオフになっている時、片方向ガラスの片面光透過特性により、使用者が鏡面スクリーン１１から自分の光学的鏡像４しか見ることができない。１つの実施例として、分析装置１は、表示モジュール１１１の光源強度および表示領域を調整する機能をさらに備えることにより、鏡面スクリーン１１に使用者の光学的鏡像４を映しながらグラフィカルユーザーインターフェースを表示するように構成されてもよい。

分析装置１は、入力インターフェース１５を介して使用者の外部入力を受けるようになっている。そのため、使用者は、グラフィカルユーザーインターフェースとやり取りしたり、必要な設定操作を行ったりすることができる。１つの実施例として、入力インターフェース１５は、使用者の入力操作を受けることが可能なタッチスクリーンまたはボタン１３として構成されてもよい。他の実施例として、入力インターフェース１５は、上述した使用者の手の動きによる入力を受けることが可能なセンサ１４、または、外部映像または外部情報を取り入れることが可能な映像取得モジュール１２、または、外部の音声情報を取り入れることが可能なマイクとして構成されてもよい。

無線伝送モジュール１６は、インターネット３２と接続するためのものであり、具体的には、使用者がインターネット３２を介して分析装置１をリモート端末からアクセスすることができるように構成されている。そうすれば、使用者は、どこでもいつでも分析装置１に記憶されている各種の情報（例えば身体情報）を調べることができる。

記憶媒体１７は、データを記憶するためのものである。１つの実施例として、記憶媒体１７は、使用者の顔形タイプ、使用者の身体情報履歴、分析装置１の音声コマンド、使用者が所有する化粧品の情報、化粧トレーニングビデオおよび／または後述の顔形情報などを記憶することができるように構成されてもよい。また、記憶媒体１７の不揮発性メモリには、コンピュータが実行することが可能なプログラム（図示省略）が記憶されている。

処理ユニット１０は、表示モジュール１１１、映像取得モジュール１２、入力インターフェース１５、無線伝送モジュール１６、および記憶媒体１７にそれぞれ電気的に接続されている。処理ユニット１０は、記憶媒体１７に記憶されている前記プログラムを実行することにより、分析装置１の顔形診断などの機能を実現させることができる。

図５は、本実施の形態における処理ユニット１０の構成図である。具体的に、処理ユニット１０は、主に、前記コンピュータ実行可能なプログラムを実行することにより、顔形診断に関する各機能を実現させるように構成されている。前記コンピュータ実行可能なプログラムは、機能によって、顔面分析モジュール５００、第１計算モジュール５０１、第２計算モジュール５０２、第３計算モジュール５０３、情報生成モジュール５０４、および顔形診断モジュール５１１といった機能モジュールに分けられている。

顔面分析モジュール５００は、映像取得モジュール１２が取得した外部映像に対して、人顔識別処理を行い、識別された人顔の複数の部位に対して位置決めを行う。具体的には、顔面分析モジュール５００は、外部映像から人顔映像（図１２〜図１４に示す人顔映像６）を識別し、さらに、人顔映像６から特定部位の複数の特徴ポイント（図１２〜図１４に示す複数の特徴ポイント７）を識別する。また、各特徴ポイント７は、それぞれ、使用者の異なる顔面部位（例えば、眼、口または眉など）の異なる特徴（例えば、眼角、口角、下唇または眉尻など）に対応している。

第１計算モジュール５０１、第２計算モジュール５０２および第３計算モジュール５０３は、前記複数の特徴ポイント７に基づいて、各種の顔形診断処理（例えば、楕円形顔診断処理、正方形顔診断処理、円形顔診断処理、逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、または面長形顔診断処理など）を実行するために必要なパラメータ（例えば、後述の第１比率、第２比率、および頬角度）を計算するためのものである。

情報生成モジュール５０４は、診断した顔形タイプに応じて、関連の顔形情報（例えば、楕円形顔情報、正方形顔情報、円形顔情報、逆三角形顔情報、菱形顔情報、および面長形顔情報）を生成するためのものである。

１つの実施例として、情報生成モジュール５０４は、製図モジュールおよび表示制御モジュール（図示省略）をさらに含むように構成されてもよい。製図モジュールは、人顔のサイズおよび診断された顔形タイプに基づいて、対応の輪郭パターン（例えば、楕円形輪郭パターン、正方形輪郭パターン、円形輪郭パターン、逆三角形輪郭パターン、菱形輪郭パターンおよび面長形輪郭パターン）を描くことができる。表示制御モジュールは、表示モジュール１１１を制御することにより、人顔を含む外部映像と輪郭パターン（図１５Ａ〜図１５Ｆに示す）とを同時に表示モジュール１１１に表示させることができる。この表示方法によれば、使用者は、自分の顔形タイプをさらに明確に理解することができるので、使用者にさらに役に立つことができる。

１つの実施例として、情報生成モジュール５０４は、参考モジュール（図示省略）をさらに含むように構成されてもよい。具体的には、記憶媒体１７に顔形タイプごとに参考情報（例えば、各顔形タイプに対応した異なる身なりや服装に関するアドバイス、または各顔形タイプに対応した異なる化粧法のアドバイス）が記憶されている。参考モジュールは、診断された顔形タイプに基づいて、記憶媒体１７から前記該当の参考情報を読み込んで、表示モジュール１１１に表示させることができる。そうすれば、使用者が自分の顔形タイプを把握した後、さらに、自分に適する身なり、服装、および化粧法をマスタすることができるため、使用者にさらに役に立つことができる。

顔形診断モジュール５１１は、第１計算モジュール５０１、第２計算モジュール５０２および第３計算モジュール５０３によって算出されたパラメータに基づいて、顔形判断を行い、処理する人顔の顔型タイプを決定するためのものである。

１つの実施例として、顔形診断モジュール５１１は、楕円形顔診断モジュール５０５と、正方形顔診断モジュール５０６と、円形顔診断モジュール５０７と、逆三角形顔診断モジュール５０８と、菱形顔診断モジュール５０９と、面長形顔診断モジュール５１０とを含み、これらのモジュール５０５〜５１０は、それぞれ、処理中の人顔映像６に対して異なる顔形診断処理を実行することにより、人顔の顔形タイプを診断するように構成されてもよい。

上述したように、本実施の形態において、分析装置１および後述の顔形診断方法は、顔形タイプの分析に使われるものである。具体的には、分析装置１は、顔面分析モジュール５００が、外部映像から人顔映像６を識別するとともに人顔の各部位上の特徴ポイント７を識別し、第１計算モジュール５０１、第２計算モジュール５０２および第３計算モジュール５０３が、識別された特徴ポイント７に基づいて顔形診断のための複数のパラメータを算出し、顔形診断モジュール５１１が、算出されたパラメータに基づいて人顔に対する各種の顔形診断処理を実行することによって処理中の人顔の顔形タイプを決定し、最後に、情報生成モジュール５０４が、決定された顔形タイプに応じて、対応の顔形情報並びに対応の参考情報を生成して表示モジュール１１１に表示させるように構成されている。

このような分析装置１によれば、使用者は、表示モジュール１１１から自分の顔形タイプを調べることができるとともに、分析装置１から提供された身なり、服装、および化粧に関するアドバイスを受けることもできる。そのため、使用者は、自分の顔形に合う適切な化粧法を選んだり、自分の顔形に似合うアクセサリ（ピアス、イアリングなど）、服装（メガネ、帽子など）、または髪型を選んだりすることができる。

上述したように、分析装置１は、顔形診断方法を実行することにより、使用者の顔形タイプを自動的に診断するとともに、対応の顔形情報を表示するように、使用者に自分自身の顔形タイプを簡単に知らせることができる。つまり、上述した本実施の形態の分析装置１は、本発明の顔形診断方法に従って顔形診断を行うようになっている。具体的には、処理ユニット１０は、前記コンピュータ実行可能なプログラム（例えば、上述した各機能モジュール５００〜５１０）を実行することにより、本発明の顔形診断方法を実現する。次に、本発明に係る顔形診断方法の各実施の形態について説明する。

＜顔形診断方法の第１の実施の形態＞
図６は、本発明の顔形診断方法の第１の実施の形態を示すフロチャートである。図６に示すように、本実施の形態の顔形診断方法は、顔形診断機能を実現するためのステップＳ１０〜ステップＳ１４を含む。

ステップＳ１０において、分析装置１の処理ユニット１０は、映像取得モジュール１２を制御することにより、映像取得モジュール１２に使用者を撮影させて使用者の映像を含む外部映像を取得する。

１つの実施例として、処理ユニット１０は、表示モジュール１１１も同時に制御することにより、撮影した外部映像を表示モジュール１１１に表示させて、電子鏡効果を実現するように構成されてもよい。

ステップＳ１１において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、外部映像に対する人顔識別処理を行い、外部映像の中に完全な人顔映像６を含むか否かを判断する。処理ユニット１０は、外部映像の中に人顔映像６を含むと判断した（即ち、外部映像から人顔映像６が識別された）場合、ステップＳ１２へ進む。一方、外部映像の中に人顔映像６を含めていないと判断した（即ち、外部映像から人顔映像６が識別されなかった）場合、ステップＳ１０へ戻って再び外部映像を撮る。

ステップＳ１２において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、外部映像から人顔映像６の位置と範囲を識別し、識別された人顔映像６の位置と範囲に基づいて、外部映像から人顔映像６をトリミングする。そして、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６に対する顔面分析処理を実行し、人顔映像６中の人顔の複数の部位（例えば、眉、額、口、輪郭または眼など）を識別する。

１つの実施例として、前記顔面分析処理は、特徴分析処理であって、人顔映像６から人顔の特定部位の複数の特徴を識別することができるように構成されてもよい。具体的には、前記特徴分析処理は、特徴マーク演算法によって人顔映像６中の人顔を分析し、人顔の特定部位（例えば、眉、額、口、人顔輪郭または眼）の複数の特徴に対して位置決めを行うが、これに限定されない。なお、前記特徴マーク演算法は、Ｄｌｉｂライブラリを用いることによって実現されるものである。

図１２は、本発明における顔分析を説明するための第１模式図であり、図１３は、本発明における顔分析を説明するための第２模式図であり、図１４は、本発明における顔分析を説明するための第３模式図である。特徴分析処理を行う時に、顔面分析モジュール５００は、前記特徴マーク演算法を用いて人顔映像６を分析する。なお、前記特徴マーク演算法は、当分野の公知技術手段であり、機械学習技術に基づいて人顔映像６中の人顔に対する特定部位の分析を行うことにより、人顔映像６から１つまたは複数の人顔の特定部位（例えば、眉、額、口、人顔輪郭または眼）の複数の特徴ポイント７を識別することができる。しかも、各特徴ポイント７は、それぞれ前記特定部位の異なる特徴と対応している。

例えば、眉を識別する場合、各特徴ポイント７は、それぞれ、眉の眉頭、眉峰、または眉尻などと対応しており、口を識別する場合、各特徴ポイント７は、それぞれ、口の上唇、口角、または下唇と対応している。前記特徴ポイント７の数は、例えば、６８ポイント、１９８ポイント、またはその他の数とすることができ、特に制限されることがない。

また、前記特徴マーク演算法によれば、特定部位の複数の特徴ポイント７を人顔映像６にマークすることができる。図１２〜図１４に示すように、特徴マーク演算法により、複数の特徴ポイント７が人顔映像６にマークされている。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、各特徴ポイント７が属する部位および対応する特徴に基づいて、各特徴ポイント７に番号を付けるように構成されてもよい。そうすれば、処理ユニット１０は、複数の特徴ポイント７の番号、形？、順序などの情報に基づいて、人顔映像６から各個部位の位置を確定して特定部位を識別することができる。

また、図６に示すように、ステップＳ１２の処理が完了したら、処理ユニット１０は既に顔面分析モジュール５００を介して複数の特徴ポイント７を識別したので、ステップＳ１３へ進む。

ステップＳ１３において、処理ユニット１３は、顔形診断モジュール５１１を介して、識別された人顔の部位および特徴ポイント７に基づいて、１つまたは複数種の顔形診断処理（例えば、楕円形顔診断処理、正方形顔診断処理、円形顔診断処理、逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、または面長形顔診断処理など）を行うことにより、処理中の人顔の顔形タイプを決定する。

１つの実施例として、処理ユニット１０は、楕円形顔診断処理、正方形顔診断処理、円形顔診断処理、逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、および面長形顔診断処理を順番に行うことにより、処理中の人顔が楕円形、正方形、円形、逆三角形、菱形、および面長形のうちのどれかを決めるように構成されてもよい。

ステップＳ１４において、処理ユニット１０は、情報生成モジュール５０４を介して、ステップＳ１３で決定した顔形タイプに基づいて、対応の顔形情報を生成し、生成された顔形情報を表示モジュール１１１に表示させる。

これにより、使用者の顔形タイプを自動的に診断することができ、使用者に身なり、服装、および化粧の参考になる情報を提供することができる。

＜顔形診断方法の第２の実施の形態＞
図７は、本発明の第２の実施の形態の顔形診断方法を示す部分フロチャートである。本実施の形態の顔形診断方法において、ステップＳ１２に以下に説明するステップＳ２０〜Ｓ２４が含まれているところが、図６に示す第１の実施の形態と異なっている。

ステップＳ２０において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６の眉に対して位置決めを行って、眉の１つまたは複数の眉特徴ポイントを識別する。また、各眉特徴ポイントは、眉の異なる特徴とそれぞれ対応している。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、両眉の眉尻に対して位置決めを行って、対応する２つの眉尻特徴ポイント（例えば、図１２に示す眉尻特徴ポイント７００および眉尻特徴ポイント７０２）のうちの少なくとも１つを識別するように構成されてもよい。

ステップＳ２１において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６の口に対して位置決めを行って、口の１つまたは複数の口特徴ポイントを識別する。また、各口特徴ポイントは、口の異なる特徴とそれぞれ対応している。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、口の口角に対して位置決めを行って、対応する２つの口角特徴ポイント（例えば、図１２に示す口角特徴ポイント７０１および口角特徴ポイント７０３）のうちの少なくとも１つを識別するように構成されてもよい。

もう１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、口の下唇に対して位置決めを行って、対応する下唇特徴ポイント（例えば、図１２に示す下唇特徴ポイント７１０）を識別するように構成されてもよい。なお、前記下唇特徴ポイントは、下唇の下縁部の中心（水平方向の中心）に位置する。

ステップＳ２２において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６の人顔輪郭に対して位置決めを行って、人顔輪郭の１つまたは複数の輪郭特徴ポイントを識別する。また、各輪郭特徴ポイントは、人顔輪郭の異なる特徴とそれぞれ対応している。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、人顔輪郭の頬の両側（水平方向の両側）に対して位置決めを行って、対応する輪郭特徴ポイント（例えば、図１２に示す輪郭特徴ポイント７１１、７１２）を識別するように構成されてもよい。さらに、前記輪郭特徴ポイント７１１、７１２は、前記下唇特徴ポイント７１０と高さが同じである。

もう１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、人顔輪郭の頬の一側（水平方向の一側）に対して位置決めを行って、対応する輪郭特徴ポイント（例えば、図１３に示す輪郭特徴ポイント７２０〜７２６）を識別するように構成されてもよい。

さらに他の実施例として、顔面分析モジュール５００は、人顔輪郭の両側（水平方向の両側）の頬骨に対して位置決めを行って、対応する輪郭特徴ポイント（例えば、図１４に示す輪郭特徴ポイント７４２、７４３）を識別するように構成されてもよい。さらに、前記輪郭特徴ポイント７４２、７４３は、後述の眼下縁特徴ポイント７４０、７４１のうちの少なくとも１つと高さが同じである。

ステップＳ２３において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６の額に対して位置決めを行って、額の１つまたは複数の額特徴ポイントを識別する。また、各額特徴ポイントは、額の異なる特徴とそれぞれ対応している。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、額の両側（水平方向の両側）に対して位置決めを行って、対応する２つの額特徴ポイント（例えば、図１４に示す額特徴ポイント７３０、７３１）を識別するように構成されてもよい。

ステップＳ２４において、処理ユニット１０は、顔面分析モジュール５００を介して、人顔映像６の両眼に対して位置決めを行って、各眼の１つまたは複数の眼特徴ポイントを識別するように構成されてもよい。また、各眼特徴ポイントは、眼の異なる特徴とそれぞれ対応している。

１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、両眼のうちの少なくとも１つの眼の眼下縁に対して位置決めを行って、対応する眼下縁特徴ポイント（例えば図１４に示す眼下縁特徴ポイント７４０、７４１）を識別するように構成されてもよい。さらに、前記各眼下縁特徴ポイント７４０、７４１は、眼下縁の中心（水平方向の中心）に位置する。

また、上述したように、本実施の形態において、眉、口、人顔輪郭、額および眼などの複数の部位に対して同時に位置決めを行うようにしているが、本発明は、これに限定されない。

他の実施例として、顔面分析モジュール５００は、後述の顔形診断処理の種類によって、対応する部位に対して位置決めを行って対応する特徴ポイント７を識別するように構成されてもよい。

例えば、楕円形顔診断処理の場合、顔面分析モジュール５００は、眉尻特徴ポイント７００、７０２のうちの１つ、口角特徴ポイント７０１、７０３のうちの１つ、下唇特徴ポイント７１０、および輪郭特徴ポイント７１１、７１２を識別することができる（詳細については後述する）。

また、正方形顔診断処理および円形顔診断処理の場合、顔面分析モジュール５００は、輪郭特徴ポイント７２０〜７２６を識別することができる（詳細については後述する）。

また、逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理および面長形顔診断処理の場合、顔面分析モジュール５００は、額特徴ポイント７３０、７３１、眼下縁特徴ポイント７４０、７４１、および輪郭特徴ポイント７４２、７４３を識別することができる（詳細については後述する）。

このように、実行される顔形診断処理の種類に応じて、識別する必要がある特徴を選ぶことにより、識別する必要がある特徴ポイントの数を効果的に抑制することができるため、人顔特徴の識別速度を効果的に向上することができる。

また、１つの実施例として、顔面分析モジュール５００は、人顔のすべての特徴（例えば、１９８の特徴ポイント）に対して識別を行ってから、必要な特徴ポイント７を選んで後続の処理を行うように構成されてもよい。

＜顔形診断方法の第３の実施の形態＞
図８は、本発明の顔形診断方法の第３の実施の形態を示す部分フロチャートである。本実施の形態の顔形診断方法において、ステップＳ１３に楕円形顔診断機能を実現するための以下のステップＳ３０〜Ｓ３４が含まれているところが、図６に示す第１の実施の形態と異なっている。

ステップＳ３０において、処理ユニット１０は、第１計算モジュール５０１を介して、眉と口との間の第１距離を計算する。

１つの実施例として、第１計算モジュール５０１は、眉尻特徴ポイント７００、７０２のうちの１つ（例えば、眉尻特徴ポイント７００）と、口角特徴ポイント７０１、７０３のうちの１つ（例えば、口角特徴ポイント７０３）とを選択して、眉尻特徴ポイント７００と口角特徴ポイント７０３との間の垂直距離（例えば、図１２に示す第１距離Ｄ１）を計算するように構成されてもよい。

ステップＳ３１において、処理ユニット１０は、第１計算モジュール５０１を介して、人顔輪郭の複数の輪郭特徴ポイント（第１輪郭特徴ポイント）同士の間の水平距離（第２距離）を計算する。具体的には、第１計算モジュール５０１は、複数の輪郭特徴ポイントのうちの２つを選択して、選択した２つの輪郭特徴ポイントの間の水平距離（例えば図１２に示すの第２距離Ｄ２）を計算する。さらに、第１計算モジュール５０１は、下唇特徴ポイント７１０と同じ高さの輪郭特徴ポイント７１１、７１２を選択することができる。

ステップＳ３２において、処理ユニット１０は、第１計算モジュール５０１を介して、第１距離Ｄ１と第２距離Ｄ２との第１比率を計算する。例えば、第１距離Ｄ１が５００ピクセルであり、第２距離Ｄ２が８００ピクセルであれば、第１比率（Ｄ１／Ｄ２）が５／８（即ち、０.６２５）となる。

ステップＳ３３において、処理ユニット１０は、楕円形顔診断モジュール５０５を介して、第１計算モジュール５０１によって算出された第１比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の楕円比率（例えば１）を満たしているか否かを判断する。

１つの実施例として、前記所定の楕円比率を数値範囲（例えば０.８〜１.２）としてもよい。この場合、前記第１比率が前記数値範囲に入っている時、処理ユニット１０は、処理中の人顔を楕円形顔と判断する。

そして、処理ユニット１０は、第１比率が所定の楕円比率を満たしていると判断した場合、ステップＳ３４へ進む。一方、処理ユニット１０は、処理中の人顔が楕円形顔ではないと判断した場合、顔形診断を終了する。

また、他の実施例として、処理ユニット１０は、処理中の人顔が楕円形顔ではないと判断した場合、引き続きその他の顔形診断処理を実行するように構成されてもよい。例えば、処理ユニット１０は、後述の図９に示すステップＳ４０〜Ｓ４６を実行して、円形顔診断処理および正方形顔診断処理を行い、または、後述の図１０に示すステップＳ５０〜Ｓ５７を実行して、逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、および面長形顔診断処理を行うようにしてもよい。

ステップＳ３４において、処理ユニット１０は、楕円形顔診断モジュール５０５を介して、処理中の人顔映像６中の人顔が楕円形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、処理ユニット１０は、情報生成モジュール５０４を介して、楕円形顔情報を生成し出力する。

これにより、処理中の人顔が楕円形顔であるか否かを適切に判断することができる。

＜顔形診断方法の第４の実施の形態＞
図９は、本発明の第４の実施の形態の顔形診断方法を示す部分フロチャートである。本実施の形態の顔形診断方法において、ステップＳ１３に正方形顔診断機能および円形顔診断機能を実現するための以下のステップＳ４０〜Ｓ４６が含まれているところが、図６に示す第１の実施の形態と異なっている。

ステップＳ４０において、処理ユニット１０は、第１計算モジュール５０１を介して第１比率を計算する。なお、第１比率の計算方法は、図８に示すステップＳ３０〜Ｓ３２と同じであるため、その説明を省略する。

ステップＳ４１において、処理ユニット１０は、第１比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の対称比率（例えば２／３）を満たしているか否かを判断する。なお、前記所定の対称比率は、前記所定の楕円比率より小さく設定されている。

１つの実施例として、前記所定の対称比率は、数値範囲（例えば０.６〜０.７）としてもよい。この場合、第１比率が前記数値範囲に入っている時、処理ユニット１０は、第１比率が所定の対称比率を満たしていると判断する。

処理ユニット１０は、第１比率が所定の対称比率を満たしていると判断した場合、ステップＳ４２へ進む。一方、第１比率が所定の対称比率を満たしていない場合、処理ユニット１０は、処理中の人顔が正方形顔および円形顔のいずれでもないと判断し、顔形診断を終了する。

また、他の実施例として、処理ユニット１０は、処理中の人顔が正方形顔および円形顔のいずれでもないと判断した場合、その他の顔形診断処理を実行するように構成されてもよい。例えば、処理ユニット１０は、図８に示すステップＳ３０〜Ｓ３４を実行して楕円形顔診断処理を行い、または、後述の図１０に示すステップＳ５０〜Ｓ５７を実行して逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、および面長形顔診断処理を行うようにしてもよい。

ステップＳ４２において、処理ユニット１０は、第２計算モジュール５０２を介して、第１頬切線と第２頬切線との間の第１頬角度を計算する。

１つの実施例として、次のように構成してもよい。即ち、図１３に示すように、第２計算モジュール５０２は、複数の輪郭特徴ポイント（第２輪郭特徴ポイントであって、例えば、連続する輪郭特徴ポイント７２０〜７２２）を選択して、選択した複数の輪郭特徴ポイント７２０〜７２２に基づいて頬切線Ｌ１（即ち、第１頬切線）を計算する。例えば、輪郭特徴ポイント７２０〜７２２を通過した直線を頬切線Ｌ１とする。次に、第２計算モジュール５０２は、再び複数の輪郭特徴ポイント（第３輪郭特徴ポイントであって、例えば、連続する輪郭特徴ポイント７２２〜７２４）を選択し（但し、選択した輪郭特徴ポイントは、先に選択した輪郭特徴ポイントと部分的に同じであってもよく、全く異なってもよい）、選択した複数の輪郭特徴ポイント７２２〜７２４に基づいて頬切線Ｌ２（即ち、第２頬切線）を計算する。例えば、輪郭特徴ポイント７２２〜７２４を通過した直線を頬切線Ｌ２とする。最後に、第２計算モジュール５０２は、頬切線Ｌ１と頬切線Ｌ２との間の第１頬角度θ１を計算する。

ステップＳ４３において、処理ユニット１０は、第２計算モジュール５０２を介して、第３頬切線と第４頬切線との間の第２頬角度を計算する。

１つの実施例として、第３頬切線を形成する複数の輪郭特徴ポイントを、前記第２頬切線を形成する複数の輪郭特徴ポイントと全くに同じものとしてもよい（この場合、第３頬切線と第２頬切線とが完全に重なる）が、これに限らない。

他の実施例として、第３頬切線を形成する複数の輪郭特徴ポイントを、前記第２頬切線を形成する複数の輪郭特徴ポイントと部分的に同じまたは全く異なるものとしてもよい（この場合、第３頬切線と第２頬切線とが完全に重なっているのではない）。

例えば、第３頬切線と第２頬切線とが完全に重なっている場合、図１３に示すように、第２計算モジュール５０２は、複数の輪郭特徴ポイント（第４輪郭特徴ポイントであって、例えば、連続する輪郭特徴ポイント７２２〜７２４）を選択し、選択した複数の輪郭特徴ポイント７２２〜７２４に基づいて頬切線Ｌ２（即ち、第２頬切線と完全に重なっている第３頬切線）を計算する。そして、第２計算モジュール５０２は、再び複数の輪郭特徴ポイント（第５輪郭特徴ポイントであって、例えば、連続する輪郭特徴ポイント７２４〜７２６）を選択し（但し、選択した輪郭特徴ポイントは、先に選択した輪郭特徴ポイントと部分的に同じであってもよく、全く異なってもよい）、選択した複数の輪郭特徴ポイント７２４〜７２６に基づいて頬切線Ｌ３（即ち、第４頬切線）を計算する。例えば、輪郭特徴ポイント７２４〜７２６を通過した直線を頬切線Ｌ３とする。最後に、第２計算モジュール５０２は、頬切線Ｌ２と頬切線Ｌ３との間の第２頬角度θ２を計算する。

ステップＳ４４において、処理ユニット１０は、正方形顔診断モジュール５０６および円形顔診断モジュール５０７を介して、第２計算モジュール５０２によって算出された頬角度が記憶媒体１７に予め記憶した所定の正方形角度（例えば５°）より大きいか否かを判断する。

１つの実施例として、処理ユニット１０は、第１頬角度θ１および第２頬角度θ２のうちの１つ（例えば、最大の角度）を選択し、選択した頬角度が所定の正方形角度より大きいか否かを判断するように構成されてもよいが、これに限らない。

他の実施例として、処理ユニット１０は、第１頬角度θ１と第２頬角度θ２とを同時に所定の正方形角度と比較するように構成されてもよい。

処理ユニット１０は、頬角度が所定の正方形角度より大きいと判断した場合、ステップＳ４５へ進む。一方、頬角度が所定の正方形角度より大きくない場合、処理ユニット１０は、処理中の顔が正方形顔ではないと判断し、ステップＳ４６へ進む。

他の実施例として、処理ユニット１０は、処理中の人顔が正方形顔ではないと判断した場合、引き続きその他の顔形診断処理を実行するように構成されてもよい。例えば、図８に示すステップＳ３０〜Ｓ３４を実行して楕円形顔診断処理を行い、または、後述の図１０に示すステップＳ５０〜Ｓ５７を実行して逆三角形顔診断処理、菱形顔診断処理、および面長形顔診断処理を行うようにしてもよい。

１つの実施例として、前記所定の正方形角度の数値範囲を３°〜５°とし、処理ユニット１０は、第１頬角度θ１および第２頬角度θ２のうちの少なくとも１つが前記数値範囲に入っている場合に次のステップ４５を実行し、第１頬角度θ１および第２頬角度θ２がいずれも前記数値範囲に入っていない場合に次のステップ４６を実行するようになっている。

ステップＳ４５において、処理ユニット１０は、正方形顔診断モジュール５０６を介して、処理中の人顔映像６中の人顔が正方形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、情報生成モジュール５０４を介して正方形顔情報を生成して出力する。
一方、ステップＳ４４において、処理ユニット１０は、頬角度が所定の正方形角度より大きくないと判断したら、ステップＳ４６へ進む。

ステップＳ４６において、処理ユニット１０は、円形顔診断モジュール５０７を介して、処理中の人顔映像６中の人顔が円形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、情報生成モジュール５０４を介して、円形顔情報を生成し出力する。

これにより、処理中の人顔が正方形顔または円形顔であるか否かを適切に判断することができる。

＜顔形診断方法の第５の実施の形態＞
図１０は、本発明の第５の実施の形態の顔形診断方法を示す部分フロチャートである。本実施の形態の顔形診断方法において、ステップＳ１３に、逆三角形顔診断機能、菱形顔診断機能および面長形顔診断機能を実現するための以下に説明する処理およびステップＳ５０〜Ｓ５７が含まれているところが、図６に示す第１の実施の形態と異なっている。

図１０には示していないが、まず、処理ユニット１０は、第１計算モジュール５０１を介して第１比率を計算する。なお、第１比率の計算方法は、図８に示すステップＳ３０〜Ｓ３２と同じであるため、その説明を省略する。

そして、処理ユニット１０は、楕円形顔診断モジュール５０５を介して、第１計算モジュール５０１によって算出された第１比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の楕円比率を満たしているか否かを判断する。前記第１比率が所定の楕円比率を満たしている場合、処理ユニット１０は、処理を終了し（または、図８に示すステップＳ３４へ進む）。前記第１比率が所定の楕円比率を満たしていない場合、処理ユニット１０は、第１比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の対称比率を満たしているか否かを判断する。前記第１比率が所定の対称比率を満たしている場合、処理ユニット１０は、処理を終了し（または、図９に示すステップＳ４２へ進む）。前記第１比率が所定の対称比率を満たしていない場合、処理ユニット１０は、図１０に示すステップＳ５０に進む。

ステップＳ５０において、処理ユニット１０は、第３計算モジュール５０３を介して、額の両側の間の水平距離（第３距離）を計算する。

１つの実施例として、第３計算モジュール５０３は、額の両側の額特徴ポイント７３０、７３１を選択し、２つの額特徴ポイント７３０、７３１の間の水平距離（例えば、図１４に示す第３距離Ｄ３）を計算するように構成されてもよい。

ステップＳ５１において、処理ユニット１０は、第３計算モジュール５０３を介して、人顔輪郭の複数の輪郭特徴ポイント（第６輪郭特徴ポイント）同士の間の水平距離（第４距離）を計算する。具体的には、第３計算モジュール５０３は、複数の輪郭特徴ポイントのうちの２つを選択し、選択した２つの輪郭特徴ポイントの間の水平距離（例えば、図１４に示す第４距離Ｄ４）を計算する。さらに、第３計算モジュール５０３は、眼下縁特徴ポイント７４０、７４１と高さが同じである輪郭特徴ポイント７４２、７４３を選択することができる。

ステップＳ５２において、処理ユニット１０は、第３計算モジュール５０３を介して、第３距離Ｄ３と第４距離Ｄ４との第２比率を計算する。例えば、第３距離Ｄ３が８００ピクセルであり、第４距離Ｄ４が１０００ピクセルであれば、第２比率（Ｄ３／Ｄ４）が４／５である。

ステップＳ５３において、処理ユニット１０は、逆三角形顔診断モジュール５０８を介して、第３計算モジュール５０３によって算出された第２比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の逆三角比率（例えば１）を満たしているか否かを判断する。

１つの実施例として、前記所定の逆三角比率は、数値範囲（例えば、０.９５〜１.０５）としてもよい。この場合、第２比率が前記数値範囲に入っている場合、処理ユニット１０は、処理中の人顔が逆三角形顔と判断する。

処理ユニット１０は、第２比率が所定の逆三角比率を満たしている判断した場合、ステップＳ５４へ進む。一方、第２比率が前記数値範囲に入っていない場合、処理ユニット１０は、処理中の顔が逆三角形顔ではないと判断し、ステップＳ５５へ進む。

ステップＳ５４において、処理ユニット１０は、逆三角形顔診断モジュール５０８を介して、処理中の人顔映像６中の人顔が逆三角形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、情報生成モジュール５０４を介して、逆三角形顔情報を生成し出力する。

これにより、処理中の人顔が逆三角形顔か否かを適切に判断することができる。

ステップＳ５５において、処理ユニット１０は、菱形顔診断モジュール５０９および面長形顔診断モジュール５１０を介して、第３計算モジュール５０３によって算出された第２比率が記憶媒体１７に予め記憶した所定の菱形比率（例えば２／３）を満たしているか否かを判断する。

１つの実施例として、前記所定の菱形比率は、数値範囲（例えば０.６５〜０.６７）としてもよい。この場合、第２比率が前記数値範囲に入っている場合、処理ユニット１０は、処理中の顔が菱形顔であると判断する。

処理ユニット１０は、第２比率が所定の菱形比率を満たしていると判断したら、ステップＳ５６へ進む。一方、第２比率が所定の菱形比率を満たしていない場合、処理ユニット１０は、処理中の顔が菱形顔ではないと判断し、ステップＳ５７へ進む。

ステップＳ５６において、処理ユニット１０は、菱形顔診断モジュール５０９を介して、処理中の顔映像６中の人顔が菱形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、情報生成モジュール５０４を介して、菱形顔情報を生成し出力する。

これにより、処理中の人顔が菱形顔であるか否かを適切に判断することができる。

また、ステップＳ５５において、処理ユニット１０は、第２比率が所定の菱形比率を満たしていないと判断したら、ステップＳ５７へ進む。

ステップＳ５７において、処理ユニット１０は、面長形顔形診断モジュール５１０を介して、処理中の人顔映像６中の人顔が面長形顔であると判断し、そして、後続のステップＳ１４において、情報生成モジュール５０４を介して、面長形顔情報を生成し出力する。

これにより、処理中の顔が面長形顔であるか否かを適切に判断することができる。

＜顔形診断方法の第６の実施の形態＞
図１１は、本発明の第６の実施の形態の顔形診断方法を示す部分フロチャートである。図１５Ａは、本実施の形態における顔形情報（楕円形顔情報）を示す第１模式図であり、図１５Ｂは、本実施の形態における顔形情報（正方形顔情報）を示す第２模式図であり、図１５Ｃは、本実施の形態における顔形情報（円形顔情報）を示す第３模式図であり、図１５Ｄは、本実施の形態における顔形情報（逆三角形顔情報）を示す第４模式図であり、図１５Ｅは、本実施の形態における顔形情報（菱形顔情報）を示す第５模式図であり、図１５Ｆは、本実施の形態における顔形情報（面長形顔情報）を示す第６模式図である。本実施の形態の顔形診断方法において、ステップＳ１４に輪郭パターン表示機能を実現するための機能の以下のステップＳ６０〜Ｓ６２が含まれているところが、図６に示す第１の実施の形態と異なっている。また、本実施の形態において、顔形情報には、輪郭パターンおよび輪郭位置が含まれている。

ステップＳ６０において、処理ユニット１０は、情報生成モジュール５０４を介して、外部映像８中の人顔のサイズを計算し、算出した人顔サイズに基づいて、輪郭パターンを描く。１つの実施例として、情報生成モジュール５０４は、ステップＳ１３で決定した人顔の顔形タイプと対応した形状の輪郭パターンを描くように構成されてもよい。

例えば、外部映像８中の人顔が楕円形顔である場合、情報生成モジュール５０４は、楕円形輪郭パターンを描き、外部映像８中の顔が正方形顔である場合、情報生成モジュール５０４は、正方形輪郭パターンを描くように、各タイプの顔形に対応した輪郭パターンを描く。さらに、情報生成モジュール５０４は、顔面を囲む最小サイズの該当幾何学図形を前記輪郭パターン（例えば、図１５Ａ〜図１５Ｆに示す輪郭パターン９０〜９５）として描くようになっている。

ステップＳ６１において、処理ユニット１０は、情報生成モジュール５０４を介して、外部映像８中の人顔位置を計算し、算出した人顔位置をステップＳ６０で生成される輪郭パターンの輪郭位置として設定する。

ステップＳ６２において、処理ユニット１０は、情報生成モジュール５０４を介して表示モジュール１１１に外部映像８を表示させるとともに輪郭位置で対応の輪郭パターン９０〜９５を表示させることにより、例えば、図１５Ａ〜図１５Ｆに示すような輪郭パターンに囲まれている人顔を表示モジュール１１１に表示させる。

これにより、使用者は、表示モジュール１１１から、人顔映像６および人顔映像６と対応している顔形タイプの輪郭パターンを同時に見ることができる。そのため、自分の顔形タイプをさらに明確に理解することができる。

以上、本発明の身体情報分析装置を実施するための実施の形態、および顔形診断方法を実現するための第１〜第６の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態の他にも、様々な実施の形態が考えられる。但し、本発明の技術思想および本質から離れない限り、当業者が本発明に基づいて行われた様々な変形および改良は、全て本発明の範囲内に入っていることは、言うまでもない。

１ 身体情報分析装置
１０ 処理ユニット
１１ 鏡面スクリーン
１１１ 表示モジュール
１２ 映像取得モジュール
１３ ボタン
１４ センサ
１５ 入力インターフェース
１６ 無線伝送モジュール
１７ 記憶媒体
２ 電子装置
２１ ソフトウェア
３０ 無線ルータ
３２ インターネット
３４ サーバ
４ 鏡像
５００ 顔面分析モジュール
５０１ 第１計算モジュール
５０２ 第２計算モジュール
５０３ 第３計算モジュール
５０４ 情報生成モジュール
５０５ 楕円形顔診断モジュール
５０６ 正方形顔診断モジュール
５０７ 円形顔診断モジュール
５０８ 逆三角形顔診断モジュール
５０９ 菱形顔診断モジュール
５１０ 面長形顔診断モジュール
５１１ 顔形診断モジュール
６ 人顔映像
７ 特徴ポイント
７００、７０２ 眉尻特徴ポイント
７０１、７０３ 口角特徴ポイント
７１０ 下唇特徴ポイント
７１１〜７１２、７２０〜７２６、７４２〜７４３ 輪郭特徴ポイント
７３０、７３１ 額特徴ポイント
７４０、７４１ 眼下縁特徴ポイント
８ 外部映像
９０〜９５ 輪郭パターン
Ｄ１〜Ｄ４ 距離
Ｌ１〜Ｌ３ 頬切線
θ１、θ２ 頬角度

Claims (15)

1. 身体情報分析装置であって、
   外部映像を撮るための映像取得モジュールと、
   顔形情報を表示するための表示モジュールと、
   前記映像取得モジュールおよび前記表示モジュールに電気的に接続される処理ユニットとを備え、
   前記処理ユニットは、
   前記外部映像から人顔を識別した場合、前記人顔の眉、口、および前記人顔の両側にあって前記人顔の輪郭における前記口と同じ高さの部位にそれぞれ位置する２つの第１輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行う顔面分析モジュールと、
   前記眉と前記口との間の垂直距離を計算して第１距離とし、前記２つの第１輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第２距離とし、前記第１距離と前記第２距離との第１比率を計算する第１計算モジュールと、
   前記第１比率に基づいて前記人顔の顔形タイプを決定する顔形診断モジュールと、
   決定した前記人顔の顔形タイプに基づいて、該当の前記顔形情報を生成する情報生成モジュールとを備えている、ことを特徴とする身体情報分析装置。
2. 請求項１に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔面分析モジュールは、前記人顔から、前記眉の眉尻特徴ポイントと、前記口の口角特徴ポイントと、前記口の下唇特徴ポイントと、高さが前記下唇特徴ポイントと同じの前記２つの第１輪郭特徴ポイントとをそれぞれ識別し、
   前記第１計算モジュールは、前記眉尻特徴ポイントと前記口角特徴ポイントとの間の垂直距離を計算して前記第１距離とし、
   前記顔形診断モジュールは、前記第１比率が所定の楕円比率を満たしている場合、前記人顔が楕円形顔であると判断する楕円形顔診断モジュールを備え、
   前記情報生成モジュールは、前記人顔が楕円形顔である場合、前記人顔のサイズに基づいて楕円形輪郭パターンを描き、前記人顔の位置に基づいて楕円形輪郭位置を計算し、
   前記表示モジュールは、前記外部映像を表示し、表示された前記人顔が前記楕円形輪郭パターンに囲まれるように、前記楕円形輪郭位置で前記楕円形輪郭パターンを表示する、ことを特徴とする身体情報分析装置。
3. 請求項１に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔面分析モジュールは、さらに、前記人顔の同一側の複数の第２輪郭特徴ポイントおよび複数の第３輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行い、前記複数の第２輪郭特徴ポイントと前記複数の第３輪郭特徴ポイントとは部分的に重なっており、
   前記処理ユニットは、前記複数の第２輪郭特徴ポイントが形成した第１頬切線と、前記複数の第３輪郭特徴ポイントが形成した第２頬切線との間の第１頬角度を計算する第２計算モジュールをさらに備え、
   前記顔形診断モジュールは、前記第１比率が、所定の楕円比率より小さい所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度が所定の正方形角度より大きい場合、前記人顔が正方形顔であると判断する正方形顔診断モジュールを備え、
   前記情報生成モジュールは、前記人顔が正方形顔である場合、正方形顔情報を生成し、前記表示モジュールは、前記正方形顔情報を表示する、ことを特徴とする身体情報分析装置。
4. 請求項１に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔面分析モジュールは、さらに、前記人顔の同一側の複数の第２輪郭特徴ポイントと、複数の第３輪郭特徴ポイントと、複数の第４輪郭特徴ポイントと、複数の第５輪郭特徴ポイントとに対して位置決めを行い、前記複数の第２輪郭特徴ポイントと前記複数の第３輪郭特徴ポイントとは部分的に重なっており、前記複数の第３輪郭特徴ポイントと前記複数の第４輪郭特徴ポイントとは全部あるいは部分的に重なっており、前記複数の第４輪郭特徴ポイントと前記複数の第５輪郭特徴ポイントとは部分的に重なっており、
   前記処理ユニットは、前記複数の第２輪郭特徴ポイントが形成した第１頬切線と前記複数の第３輪郭特徴ポイントが形成した第２頬切線との間の第１頬角度を計算し、前記複数の第４輪郭特徴ポイントが形成した第３頬切線と前記複数の第５輪郭特徴ポイントが形成した第４頬切線との間の第２頬角度を計算する第２計算モジュールをさらに備え、
   前記顔形診断モジュールは、
   前記第１比率が所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度または前記第２頬角度が所定の正方形角度より大きい場合、前記人顔が正方形顔であると判断する正方形顔診断モジュールと、
   前記第１比率が前記所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度および前記第２頬角度のいずれも前記所定の正方形角度より大きくない場合、前記人顔が円形顔であると判断する円形顔診断モジュールとを備え、
   前記情報生成モジュールは、前記人顔が正方形顔である場合、正方形顔情報を生成し、前記人顔が円形顔である場合、円形顔情報を生成し、
   前記表示モジュールは、前記正方形顔情報または前記円形顔情報を表示する、ことを特徴とする身体情報分析装置。
5. 請求項１に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔面分析モジュールは、さらに、前記人顔の額および２つの第６輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行い、前記２つの第６輪郭特徴ポイントは、前記人顔の両側であって前記人顔の輪郭における眼と高さが同じの部位にそれぞれ位置し、
   前記処理ユニットは、前記額の両側の間の水平距離を計算して第３距離とし、前記２つの第６輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第４距離とし、前記第３距離と前記第４距離との第２比率を計算する第３計算モジュールをさらに備え、
   前記顔形診断モジュールは、前記第１比率が所定の楕円比率および所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が所定の逆三角比率を満たしている場合、前記人顔が逆三角形顔であると判断する逆三角形顔診断モジュールを備え、
   前記情報生成モジュールは、前記人顔が逆三角形顔である場合、逆三角形顔情報を生成し、
   前記表示モジュールは、前記逆三角形顔情報を表示する、ことを特徴とする身体情報分析装置。
6. 請求項５に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔面分析モジュールは、前記人顔から、前記額の両側の２つの額特徴ポイントと、前記眼の眼下縁特徴ポイントと、高さが当該眼下縁特徴ポイントと同じの２つの第６輪郭特徴ポイントとを識別し、
   前記第３計算モジュールは、前記２つの額特徴ポイントの間の水平距離を計算して前記第３距離とする、ことを特徴とする身体情報分析装置。
7. 請求項５に記載の身体情報分析装置において、
   前記顔形診断モジュールは、
   前記第１比率が前記所定の楕円比率および前記所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が所定の菱形比率を満たしている場合、前記人顔が菱形顔であると判断する菱形顔診断モジュールと、
   前記第１比率が前記所定の楕円比率および前記所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が前記所定の逆三角比率および前記所定の菱形比率のいずれも満たしていない場合、前記人顔が面長形顔であると判断する面長形顔診断モジュールとをさらに備え、
   前記情報生成モジュールは、前記人顔が菱形顔である場合に菱形顔情報を生成し、前記人顔が面長形顔である場合に面長形顔情報を生成し、
   前記表示モジュールは、前記菱形顔情報または前記面長形顔情報を生成する、ことを特徴とする身体情報分析装置。
8. 身体情報分析装置に用いる顔形診断方法であって、
   前記身体情報分析装置の映像取得モジュールを介して外部映像を撮るステップＡと、
   前記身体情報分析装置の処理ユニットを制御することにより、前記外部映像から人顔を識別した場合、前記人顔の眉、口、および前記人顔の両側にあって前記人顔の輪郭における前記口と高さが同じの部位にそれぞれ位置する２つの第１輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行うステップＢと、
   前記眉と前記口との間の垂直距離を計算して第１距離とし、前記２つの第１輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第２距離とするステップＣと、
   前記第１距離と前記第２距離との第１比率を計算するステップＤと、
   前記第１比率に基づいて前記人顔の顔形を決定し、前記身体情報分析装置の表示モジュールを介して該当の顔形情報を表示するステップＥとを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。
9. 請求項８に記載の顔形診断方法において、
   前記ステップＢにおいて、前記人顔から、前記眉の眉尻特徴ポイントと、前記口の口角特徴ポイントと、前記口の下唇特徴ポイントと、高さが前記下唇特徴ポイントと同じの前記２つの第１輪郭特徴ポイントとを識別し、
   前記ステップＣにおいて、前記眉尻特徴ポイントと前記口角特徴ポイントとの間の垂直距離を計算して前記第１距離とする、ことを特徴とする顔形診断方法。
10. 請求項８に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥは、
    前記第１比率が所定の楕円比率を満たしている場合、前記人顔が楕円形顔であると判断し、前記人顔のサイズに基づいて楕円形輪郭パターンを描くステップＥ１１と、
    前記人顔の位置に基づいて楕円形輪郭位置を計算するステップＥ１２と、
    前記外部映像を表示し、表示された前記人顔が前記楕円形輪郭パターンに囲まれるように、前記楕円形輪郭位置で前記楕円形輪郭パターンを表示するステップＥ１３とを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。
11. 請求項８に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥは、
    前記処理ユニットに、前記人顔の同一側の複数の第２輪郭特徴ポイント、および当該第２輪郭特徴ポイントと部分的に重なっている複数の第３輪郭特徴ポイントに対して、位置決めを行うステップＥ２１と、
    前記複数の第２輪郭特徴ポイントが形成した第１頬切線と前記複数の第３輪郭特徴ポイントが形成した第２頬切線との間の第１頬角度を計算するステップＥ２２と、
    前記第１比率が、所定の楕円比率より小さい所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度が所定の正方形角度より大きい場合、前記人顔が正方形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して正方形顔情報を表示するステップＥ２３と、
    前記第１比率が前記所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度が前記所定の正方形角度より大きくない場合、前記人顔が円形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して円形顔情報を表示するステップＥ２４とを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。
12. 請求項８に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥは、
    前記処理ユニットを制御することにより、前記人顔の同一側の複数の第２輪郭特徴ポイントと、前記複数の第２輪郭特徴ポイントと部分的に重なっている複数の第３輪郭特徴ポイントと、前記複数の第３輪郭特徴ポイントと全部または部分的に重なっている複数の第４輪郭特徴ポイントと、前記複数の第４輪郭特徴ポイントと部分的に重なっている複数の第５輪郭特徴ポイントとに対して位置決めを行うステップＥ３１と、
    前記複数の第２輪郭特徴ポイントが形成した第１頬切線と前記複数の第３輪郭特徴ポイントが形成した第２頬切線との間の第１頬角度を計算するステップＥ３２と、
    前記複数の第４輪郭特徴ポイントが形成した第３頬切線と前記複数の第５輪郭特徴ポイントが形成した第４頬切線との間の第２頬角度を計算するステップＥ３３と、
    前記第１比率が、所定の楕円比率より小さい所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度または前記第２頬角度が所定の正方形角度より大きい場合、前記人顔が正方形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して正方形顔情報を表示するステップＥ３４と、
    前記第１比率が前記所定の対称比率を満たしているとともに、前記第１頬角度および前記第２頬角度のいずれも前記所定の正方形角度より大きくない場合、前記人顔が円形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して円形顔情報を表示するステップＥ３５とを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。
13. 請求項８に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥは、
    前記処理ユニットを制御することにより、前記人顔の額、および、人顔の両側であって前記人顔の輪郭における眼と高さが同じの部位にそれぞれ位置する２つの第６輪郭特徴ポイントに対して位置決めを行うステップＥ４１と、
    前記額の両側の間の水平距離を計算して第３距離とし、前記２つの第６輪郭特徴ポイントの間の水平距離を計算して第４距離とするステップＥ４２と、
    前記第３距離と前記第４距離との第２比率を計算するステップＥ４３と、
    前記第１比率が所定の楕円比率および所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が所定の逆三角比率を満たしている場合、前記人顔が逆三角形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して逆三角形顔情報を表示するステップＥ４４とを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。
14. 請求項１３に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥ４１において、前記人顔から、前記額の両側の２つの額特徴ポイントと、前記眼の眼下縁特徴ポイントと、高さが前記眼下縁特徴ポイントと同じの２つの前記第６輪郭特徴ポイントとを識別し、
    前記ステップＥ４３において、前記２つの額特徴ポイントの間の水平距離を計算して前記第３距離とする、ことを特徴とする顔形診断方法。
15. 請求項１３に記載の顔形診断方法において、
    前記ステップＥ４３の後に、さらに、
    前記第１比率が、前記所定の楕円比率および前記所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が、前記所定の逆三角比率より小さい所定の菱形比率を満たしている場合、前記人顔が菱形顔であると判断し、前記表示モジュールを介して菱形顔情報を表示するステップＥ４５と、
    前記第１比率が前記所定の楕円比率および前記所定の対称比率のいずれも満たしておらず、かつ、前記第２比率が前記所定の逆三角比率および前記所定の菱形比率のいずれも満たしていない場合、前記人顔が面長形顔であると判断する、前記表示モジュールを介して面長形顔情報を表示するステップＥ４６とを含む、ことを特徴とする顔形診断方法。

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