JPH11203456A - 画像作成装置、画像作成方法、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 バーコード入力、個人情報並びに環境情報を
反映させた似顔絵等の画像を生成するようにして、娯楽
性やゲーム性としての面白味を持たせた画像作成装置、
画像作成方法および記録媒体を提供する。 【解決手段】 部品画像記憶部１０７内に表情カテゴリ
別に顔部品画像を保持するようにして、第１パラメータ
生成手段により、固有情報および環境情報に基づいてカ
テゴリを推論し、コード情報および固有情報に基づいて
部品画像を特定するための部品パラメータと該部品画像
の出力画像における配置を特定するための配置パラメー
タとを生成し、部品合成部１０８により、部品パラメー
タに基づき部品画像記憶部１０７内で推論されたカテゴ
リに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択し、
該部品画像を配置パラメータに基づき配置して出力画像
を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像作成装置、画
像作成方法および該画像作成方法を実行させるためのプ
ログラムを記録した記録媒体に係り、特に、任意のバー
コード入力、名前、血液型および誕生日等の個人情報、
並びに、温度、湿度等の環境情報を入力した場合に、こ
れらバーコード入力、個人情報並びに環境情報を反映さ
せた似顔絵等の画像を生成するようにして、娯楽性やゲ
ーム性としての面白味を持たせた画像作成装置、画像作
成方法および記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、入力画像の特徴量に所定の生
成ルールを適用して出力画像を生成する画像作成装置と
して、例えば似顔絵作成装置がある。この似顔絵作成装
置は、入力された顔画像（写真等）から似顔絵に利用す
る特徴量を計測し、該計測した特徴量に応じてファジイ
推論ルール等を適用して、予め登録されている似顔絵用
の顔部品画像を選択、配置して似顔絵画像を得るもので
ある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記似
顔絵作成装置にあっては、入力された顔画像（写真等）
をなぞった忠実な似顔絵を作成し得るが、ゲーム性とし
ての面白味に欠けるという事情があった。

【０００４】一方で、商品のパッケージ等に印刷されて
いるバーコードを入力して、その入力されたバーコード
を数値化し、該数値を当該ビデオゲーム機における戦士
の攻撃力や防御力等の能力を示す数値として使用して、
複数の戦士同士を対戦させるビデオゲーム機（例えば、
実用新案登録第２５３４９２１号：実開平６−３３９３
号）が提案されている。

【０００５】したがって、上記似顔絵作成装置にゲーム
性としての面白味を持たせるための一手法として、バー
コード入力によって能力を変化させることが考えられる
が、この手法では、能力は数値として表現されるにとど
まり、入力されるバーコードの値に対応した画像を生成
するまでには至れないという問題点があった。

【０００６】本発明は、このような従来の問題点に着目
してなされたもので、その目的とするところは、任意の
バーコード入力、名前、血液型および誕生日等の個人情
報、並びに、温度、湿度等の環境情報を入力した場合
に、これらバーコード入力、個人情報並びに環境情報を
反映させた似顔絵等の画像を生成するようにして、娯楽
性やゲーム性としての面白味を持たせた画像作成装置、
画像作成方法および記録媒体を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本出願の請求項１に記載の発明は、バーコードまた
は文字を光学的に読み取ってコード情報を入力する情報
入力手段と、出力画像に使用する部品画像を保持する部
品画像記憶手段と、前記コード情報に基づいて前記部品
画像を特定するための部品パラメータと該部品画像の出
力画像における配置を特定するための配置パラメータと
を生成する第１パラメータ生成手段と、前記部品パラメ
ータに基づいて前記部品画像記憶手段内の部品画像から
使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置パラ
メータに基づいて配置して出力画像を生成する出力画像
生成手段とを具備することを特徴とする画像作成装置に
ある。

【０００８】また、本出願の請求項２に記載の発明は、
使用者または出力画像に固有の情報を入力する固有情報
入力手段を具備し、前記第１パラメータ生成手段は、前
記コード情報およびまたは前記固有情報に基づいて前記
部品画像を特定するための部品パラメータと該部品画像
の出力画像における配置を特定するための配置パラメー
タとを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像
作成装置にある。

【０００９】また、本出願の請求項３に記載の発明は、
当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
する環境情報取得手段を具備し、前記第１パラメータ生
成手段は、前記コード情報およびまたは前記環境情報に
基づいて前記部品画像を特定するための部品パラメータ
と該部品画像の出力画像における配置を特定するための
配置パラメータとを生成することを特徴とする請求項１
に記載の画像作成装置にある。

【００１０】また、本出願の請求項４に記載の発明は、
使用者または出力すべき画像に固有の情報を入力する固
有情報入力手段と、当該画像作成装置の周囲の環境に関
わる環境情報を取得する環境情報取得手段とを具備し、
前記部品画像記憶手段は、所定のカテゴリ別に部品画像
を保持し、前記第１パラメータ生成手段は、前記固有情
報およびまたは前記環境情報に基づいて前記カテゴリを
推論し、前記コード情報、前記固有情報およびまたは前
記環境情報に基づいて前記部品画像を特定するための部
品パラメータと該部品画像の出力画像における配置を特
定するための配置パラメータとを生成し、前記出力画像
生成手段は、前記部品パラメータに基づいて前記部品画
像記憶手段内の前記推論されたカテゴリに含まれる部品
画像から使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記
配置パラメータに基づいて配置して出力画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像作成装置にあ
る。

【００１１】また、本出願の請求項５に記載の発明は、
使用者または出力すべき画像に固有の情報を入力する固
有情報入力手段と、当該画像作成装置の周囲の環境に関
わる環境情報を取得する環境情報取得手段と、入力され
た画像の特徴量を計測する特徴量計測手段と、出力画像
に使用する部品画像を所定のカテゴリ別に保持する部品
画像記憶手段と、前記固有情報およびまたは前記環境情
報に基づいて前記カテゴリを推論し、前記特徴量、前記
固有情報およびまたは前記環境情報に基づいて前記部品
画像を特定するための部品パラメータと該部品画像の出
力画像における配置を特定するための配置パラメータと
を生成する第２パラメータ生成手段と、前記部品パラメ
ータに基づいて前記部品画像記憶手段内の前記推論され
たカテゴリに含まれる部品画像から使用する部品画像を
選択し、該部品画像を前記配置パラメータに基づいて配
置して出力画像を生成する出力画像生成手段とを具備す
ることを特徴とする画像作成装置にある。

【００１２】また、本出願の請求項６に記載の発明は、
バーコードまたは文字を光学的に読み取ってコード情報
を入力する情報入力ステップと、出力画像に使用する部
品画像を保持する部品画像記憶ステップと、前記コード
情報に基づいて前記部品画像を特定するための部品パラ
メータと該部品画像の出力画像における配置を特定する
ための配置パラメータとを生成する第１パラメータ生成
ステップと、前記部品パラメータに基づいて保持されて
いる部品画像から使用する部品画像を選択し、該部品画
像を前記配置パラメータに基づいて配置して出力画像を
生成する出力画像生成ステップとを具備することを特徴
とする画像作成方法。

【００１３】また、本出願の請求項７に記載の発明は、
使用者または出力画像に固有の情報を入力する固有情報
入力ステップを具備し、前記第１パラメータ生成ステッ
プは、前記コード情報およびまたは前記固有情報に基づ
いて前記部品画像を特定するための部品パラメータと該
部品画像の出力画像における配置を特定するための配置
パラメータとを生成することを特徴とする請求項６に記
載の画像作成方法にある。

【００１４】また、本出願の請求項８に記載の発明は、
当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
する環境情報取得ステップを具備し、前記第１パラメー
タ生成ステップは、前記コード情報およびまたは前記環
境情報に基づいて前記部品画像を特定するための部品パ
ラメータと該部品画像の出力画像における配置を特定す
るための配置パラメータとを生成することを特徴とする
請求項６に記載の画像作成方法にある。

【００１５】また、本出願の請求項９に記載の発明は、
使用者または出力すべき画像に固有の情報を入力する固
有情報入力ステップと、当該画像作成装置の周囲の環境
に関わる環境情報を取得する環境情報取得ステップとを
具備し、前記部品画像記憶ステップは、所定のカテゴリ
別に部品画像を保持し、前記第１パラメータ生成ステッ
プは、前記固有情報およびまたは前記環境情報に基づい
て前記カテゴリを推論し、前記コード情報、前記固有情
報およびまたは前記環境情報に基づいて前記部品画像を
特定するための部品パラメータと該部品画像の出力画像
における配置を特定するための配置パラメータとを生成
し、前記出力画像生成ステップは、前記部品パラメータ
に基づいて保持されている部品画像の内で推論されたカ
テゴリに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択
し、該部品画像を前記配置パラメータに基づいて配置し
て出力画像を生成することを特徴とする請求項６に記載
の画像作成方法にある。

【００１６】また、本出願の請求項１０に記載の発明
は、使用者または出力すべき画像に固有の情報を入力す
る固有情報入力ステップと、当該画像作成装置の周囲の
環境に関わる環境情報を取得する環境情報取得ステップ
と、入力された画像の特徴量を計測する特徴量計測ステ
ップと、出力画像に使用する部品画像を所定のカテゴリ
別に保持する部品画像記憶ステップと、前記固有情報お
よびまたは前記環境情報に基づいて前記カテゴリを推論
し、前記特徴量、前記固有情報およびまたは前記環境情
報に基づいて前記部品画像を特定するための部品パラメ
ータと該部品画像の出力画像における配置を特定するた
めの配置パラメータとを生成する第２パラメータ生成ス
テップと、前記部品パラメータに基づいて保持されてい
る部品画像の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画
像から使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記配
置パラメータに基づいて配置して出力画像を生成する出
力画像生成ステップとを具備することを特徴とする画像
作成方法にある。

【００１７】また、本出願の請求項１１に記載の発明
は、コンピュータに、バーコードまたは文字を光学的に
読み取ってコード情報を入力する情報入力ステップと、
出力画像に使用する部品画像を保持する部品画像記憶ス
テップと、前記コード情報に基づいて前記部品画像を特
定するための部品パラメータと該部品画像の出力画像に
おける配置を特定するための配置パラメータとを生成す
る第１パラメータ生成ステップと、前記部品パラメータ
に基づいて保持されている部品画像から使用する部品画
像を選択し、該部品画像を前記配置パラメータに基づい
て配置して出力画像を生成する出力画像生成ステップと
を実行させるためのプログラムを記録した記録媒体にあ
る。

【００１８】また、本出願の請求項１２に記載の発明
は、前記プログラムは、使用者または出力画像に固有の
情報を入力する固有情報入力ステップを具備し、前記第
１パラメータ生成ステップは、前記コード情報およびま
たは前記固有情報に基づいて前記部品画像を特定するた
めの部品パラメータと該部品画像の出力画像における配
置を特定するための配置パラメータとを生成することを
特徴とする請求項１１に記載の記録媒体にある。

【００１９】また、本出願の請求項１３に記載の発明
は、前記プログラムは、当該画像作成装置の周囲の環境
に関わる環境情報を取得する環境情報取得ステップを具
備し、前記第１パラメータ生成ステップは、前記コード
情報およびまたは前記環境情報に基づいて前記部品画像
を特定するための部品パラメータと該部品画像の出力画
像における配置を特定するための配置パラメータとを生
成することを特徴とする請求項１１に記載の記録媒体に
ある。

【００２０】また、本出願の請求項１４に記載の発明
は、前記プログラムは、使用者または出力すべき画像に
固有の情報を入力する固有情報入力ステップと、当該画
像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得する環
境情報取得ステップとを具備し、前記部品画像記憶ステ
ップは、所定のカテゴリ別に部品画像を保持し、前記第
１パラメータ生成ステップは、前記固有情報およびまた
は前記環境情報に基づいて前記カテゴリを推論し、前記
コード情報、前記固有情報およびまたは前記環境情報に
基づいて前記部品画像を特定するための部品パラメータ
と該部品画像の出力画像における配置を特定するための
配置パラメータとを生成し、前記出力画像生成ステップ
は、前記部品パラメータに基づいて保持されている部品
画像の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から
使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置パラ
メータに基づいて配置して出力画像を生成することを特
徴とする請求項１１に記載の記録媒体にある。

【００２１】さらに、本出願の請求項１５に記載の発明
は、コンピュータに、使用者または出力すべき画像に固
有の情報を入力する固有情報入力ステップと、当該画像
作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得する環境
情報取得ステップと、入力された画像の特徴量を計測す
る特徴量計測ステップと、出力画像に使用する部品画像
を所定のカテゴリ別に保持する部品画像記憶ステップ
と、前記固有情報およびまたは前記環境情報に基づいて
前記カテゴリを推論し、前記特徴量、前記固有情報およ
びまたは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定す
るための部品パラメータと該部品画像の出力画像におけ
る配置を特定するための配置パラメータとを生成する第
２パラメータ生成ステップと、前記部品パラメータに基
づいて保持されている部品画像の内で推論されたカテゴ
リに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択し、
該部品画像を前記配置パラメータに基づいて配置して出
力画像を生成する出力画像生成ステップとを実行させる
ためのプログラムを記録した記録媒体にある。

【００２２】そして、この請求項１、請求項６または請
求項１１に記載の発明によれば、予め部品画像記憶ステ
ップにより部品画像記憶手段に出力画像に使用する部品
画像を保持しておき、情報入力手段（情報入力ステッ
プ）によりバーコードまたは文字を光学的に読み取って
コード情報を入力すると、第１パラメータ生成手段（第
１パラメータ生成ステップ）により、該コード情報に基
づき出力画像に使用する部品画像を特定するための部品
パラメータと、該部品画像の出力画像における配置を特
定するための配置パラメータとを生成し、出力画像生成
手段（出力画像生成ステップ）により、部品パラメータ
に基づいて部品画像記憶手段内に保持されている部品画
像から使用する部品画像を選択し、該選択した部品画像
を前記配置パラメータに基づいて配置して出力画像を生
成する。

【００２３】ここで、「バーコード」は任意のものでよ
く、例えば様々な製品のパッケージに貼付されているバ
ーコードを入力して、第１パラメータ生成手段（第１パ
ラメータ生成ステップ）において、所定の変換規則にし
たがって部品パラメータおよび配置パラメータを生成す
るようにすれば、バーコードに応じた様々な顔画像（似
顔絵画像）等の出力画像を生成して収集することがで
き、娯楽性やゲーム性としての面白味を持たせることが
できる。

【００２４】また、「文字」についても、ＯＣＲやスキ
ャナ等の光学的読取装置で読取可能であればどのような
ものであってもよい。また、「出力画像」を顔画像（似
顔絵画像）とした場合には、「部品画像」は口、鼻、
目、眉等が該当するが、これに限定されることなく、
円、楕円、二重円、三角形や四角形等の多角形、点等の
２次元のシンボリックなパーツや、或いは、球、円錐、
直方体、立方体、多角錐等の３次元のシンボリックなパ
ーツなどを「部品画像」として、これらを組み合わせて
形成される画像を「出力画像」とするなど、種々のもの
が考えられる。すなわち、バーコードや文字列を入力す
るだけで、それら入力情報に応じて簡単に出力画像を変
化させ、また対応した出力画像を容易に得ることがで
き、画像作成装置に娯楽性やゲーム性としての面白味を
持たせることができる。

【００２５】また、請求項２、請求項７または請求項１
２に記載の発明によれば、固有情報入力手段（固有情報
入力ステップ）により使用者または出力画像に固有の情
報を入力し、第１パラメータ生成手段（第１パラメータ
生成ステップ）において、入力されたコード情報および
または固有情報に基づいて部品画像を特定するための部
品パラメータと該部品画像の出力画像における配置を特
定するための配置パラメータとを生成する。

【００２６】ここで、「使用者または出力画像に固有の
情報（固有情報）」として、「使用者の固有情報」に
は、例えば使用者の氏名、生年月日、血液型、電話番号
等が該当し、「出力画像の固有情報」には、例えば出力
画像の名称等が該当する。つまり、使用者の氏名、電話
番号、誕生日等を入力して得られる顔画像（似顔絵画
像）等の出力画像は固有のものとなり、該出力画像を友
人同士で見比べたり、配付するなど対人コミュニケーシ
ョンとしての娯楽性を持たせることができる。

【００２７】また、請求項３、請求項８または請求項１
３に記載の発明によれば、環境情報取得手段（環境情報
取得ステップ）により当該画像作成装置の周囲の環境に
関わる環境情報を取得し、第１パラメータ生成手段（第
１パラメータ生成ステップ）において、入力されたコー
ド情報およびまたは環境情報に基づいて部品画像を特定
するための部品パラメータと該部品画像の出力画像にお
ける配置を特定するための配置パラメータとを生成す
る。

【００２８】ここで、「当該画像作成装置の周囲の環境
に関わる環境情報」には、例えば温度、湿度、時刻等が
該当し、天候や寒暖に応じた部品画像を選択して配置す
ることにより、画像作成装置に娯楽性としての面白味を
持たせることができる。

【００２９】また、請求項４、請求項９または請求項１
４に記載の発明によれば、固有情報入力手段（固有情報
入力ステップ）により使用者または出力すべき画像に固
有の情報を入力し、環境情報取得手段（環境情報取得ス
テップ）により当該画像作成装置の周囲の環境に関わる
環境情報を取得し、部品画像記憶ステップでは、部品画
像記憶手段内に所定のカテゴリ別に部品画像を保持する
ようにして、第１パラメータ生成手段（第１パラメータ
生成ステップ）により、固有情報およびまたは環境情報
に基づいてカテゴリを推論し、コード情報、固有情報お
よびまたは環境情報に基づいて部品画像を特定するため
の部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置
を特定するための配置パラメータとを生成し、出力画像
生成手段（出力画像生成ステップ）により、部品パラメ
ータに基づき部品画像記憶手段内に保持されている部品
画像の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から
使用する部品画像を選択し、該部品画像を配置パラメー
タに基づき配置して出力画像を生成する。

【００３０】ここで、「カテゴリ」は、例えば、出力画
像として顔画像（似顔絵画像）を扱う場合には、寒そ
う、暑そう、几帳面な、知的な、元気な、笑った、泣い
た、怒った等の顔の表情についてのカテゴリが該当す
る。また、「コード情報」、「固有情報」、「環境情
報」のそれぞれについては、上述のとおりであるが、固
有情報（生年月日）および環境情報（時刻）の組み合わ
せにより、使用者の身体、感情、知性についてのバイオ
リズム値を獲得して、その時点での使用者のバイオリズ
ムに応じた部品選択や表情カテゴリ選択を行うことがで
き、画像作成装置に娯楽性としての面白味を持たせるこ
とができる。

【００３１】さらに、請求項５、請求項１０または請求
項１５に記載の発明によれば、予め部品画像記憶手段
（部品画像記憶ステップ）により出力画像に使用する部
品画像を所定のカテゴリ別に保持しておき、固有情報入
力手段（固有情報入力ステップ）により使用者または出
力すべき画像に固有の情報を入力し、環境情報取得手段
（環境情報取得ステップ）により当該画像作成装置の周
囲の環境に関わる環境情報を取得し、特徴量計測手段
（特徴量計測ステップ）により入力された画像の特徴量
を計測し、第２パラメータ生成手段（第２パラメータ生
成ステップ）により、固有情報およびまたは環境情報に
基づいてカテゴリを推論し、特徴量、固有情報およびま
たは環境情報に基づいて部品画像を特定するための部品
パラメータと該部品画像の出力画像における配置を特定
するための配置パラメータとを生成し、出力画像生成手
段（出力画像生成ステップ）により、部品パラメータに
基づき部品画像記憶手段内に保持されている部品画像の
内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から使用す
る部品画像を選択し、該部品画像を配置パラメータに基
づき配置して出力画像を生成する。

【００３２】ここで、「入力された画像（入力画像）」
は、例えば、出力画像として顔画像（似顔絵画像）を扱
う場合には、写真等の顔画像が該当し、固有情報および
または環境情報に基づいて顔の表情カテゴリを推論する
こととなる。このように、特徴量、固有情報およびまた
は環境情報に応じた部品選択や表情カテゴリ選択を行う
ことができるので、画像作成装置に娯楽性やゲーム性と
しての面白味を持たせることができる。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の画像作成装置、画
像作成方法および記録媒体の実施の形態について、図面
を参照して詳細に説明する。

【００３４】図１は本発明の一実施形態に係る画像作成
装置の構成図である。本実施形態の画像作成装置は、入
力された顔画像（写真等）から似顔絵に利用する特徴量
を計測し、該計測した特徴量に応じてファジイ推論ルー
ル等を適用して、予め登録されている似顔絵用の顔部品
画像を選択、配置して出力画像としての似顔絵画像を得
ることができると共に、また、バーコード入力等のコー
ド情報、使用者の個人情報（固有情報）および環境情報
に応じて顔の表情カテゴリの選択や顔部品画像の選択を
行って、該選択された顔部品画像を配置して似顔絵画像
を得ることもできる似顔絵作成装置である。

【００３５】同図において、本実施形態の画像作成装置
は、ユーザに対するユーザインタフェースとして、個人
情報入力部（固有情報入力手段）１０１、情報入力部
（情報入力手段）１０２、環境情報取得部（環境情報取
得手段）１０３および出力部１０９を備え、また、情報
数値化部１０４、画像データ決定部１０５、画像生成ル
ール記憶部１０６、部品画像記憶部（部品画像記憶手
段）１０７および部品合成部（出力画像生成手段）１０
８を備えて構成されている。

【００３６】情報入力部１０２は、バーコードで表現さ
れた情報や文字列で表現された情報を読み取るため、バ
ーコードリーダやＯＣＲ等を備えている。また、個人情
報入力部１０１は、使用者の氏名、生年月日、血液型等
の個人情報を入力するため、例えば、キーボード、タッ
チパネル、マウス等のポインティングデバイスを備えた
構成である。さらに、環境情報取得部１０３は、当該画
像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報、例えば、温
度、湿度、時刻等を取得するため、温度計、湿度計、時
計等を備えた構成である。

【００３７】また、情報数値化部１０４は、情報入力部
１０２からのコード情報、個人情報入力部１０１からの
個人情報、環境情報取得部１０３からの環境情報をそれ
ぞれ数値データ（実数値）に変換して画像データ決定部
１０５に供給するものである。尚、本実施形態の画像作
成装置の入力手段として、上記以外にも、図示しない画
像入力装置を備えて、写真等の顔画像を入力して画像デ
ータを画像データ決定部１０５に供給することができる
構成である。

【００３８】また、画像データ決定部１０５は、入力と
してコード情報（バーコード、文字列）による数値デー
タが与えられるか、または顔画像の画像データが与えら
れるかによって機能が異なる。

【００３９】入力としてコード情報（バーコード、文字
列）、個人情報および環境情報が与えられるとき、数値
変換部１１１、第１パラメータ生成部１１２および表情
カテゴリ推論部１１５によって実現される第１パラメー
タ生成手段が機能する。すなわち、第１パラメータ生成
手段において、表情カテゴリ推論部１１５により個人情
報および環境情報に基づいて表情カテゴリを推論し、数
値変換部１１１および第１パラメータ生成部１１２によ
り、コード情報および個人情報に基づいて顔部品画像を
特定するための部品番号（部品パラメータ）と、該部品
画像の出力画像における配置を特定するための配置デー
タ（配置パラメータ）とを生成する。

【００４０】また、入力として顔画像の画像データ、個
人情報および環境情報が与えられるとき、特徴量抽出部
１１３、第２パラメータ生成部１１４および表情カテゴ
リ推論部１１５によって実現される第２パラメータ生成
手段が機能する。すなわち、第２パラメータ生成手段に
おいて、表情カテゴリ推論部１１５により個人情報およ
び環境情報に基づいて表情カテゴリを推論し、特徴量抽
出部１１３によって入力画像データの特徴量を抽出し、
第２パラメータ生成部１１４により、抽出された特徴量
に基づいて顔部品画像を特定するための部品番号（部品
パラメータ）と、該部品画像の出力画像における配置を
特定するための配置データ（配置パラメータ）とを生成
する。

【００４１】画像生成ルール記憶部１０６には、出力す
べき似顔絵画像を生成するための推論規則が保持されて
おり、より具体的には、第２パラメータ生成部１１４が
使用する推論規則として、入力された顔画像の各種特徴
量に関するメンバシップ関数や「Ｉｆ（前件部），Ｔｈ
ｅｎ（後件部）．」形式のファジイ推論ルールが保持さ
れている。また、表情カテゴリ推論部１１５が使用する
表情カテゴリを推論するためのファジイ推論ルールも保
持する。

【００４２】尚、画像データ決定部１０５において、画
像生成ルール記憶部１０６を参照しながら行う処理、す
なわち、表情カテゴリ、部品番号および配置データを生
成する処理の詳細については、後で詳しく説明する。

【００４３】部品画像記憶部１０７は、出力画像に使用
する部品画像を所定のカテゴリ別に保持し、それぞれの
カテゴリについて部品番号を受け取ると、該部品番号に
対応する部品画像を部品合成部１０８に出力する。すな
わち、顔の表情カテゴリ毎に、顔輪郭、目、鼻、口、
眉、髪等の各部品画像を複数パターンずつ記憶してい
る。それぞれの部品画像には、表情カテゴリ毎に”０”
を初期値として昇べきの順に整数の番号が付けられてい
る。例えば、顔輪郭部品が１０パターンあれば０，１，
２，…，９というように、また、目部品が２０パターン
あれば０，１，２，…，１９というように、各部品画像
に番号が付けられている。ただし、目部品と眉部品につ
いては、右目と右眉の部品画像だけを記憶しておき、部
品合成時に左右を反転させて、左目と左眉を作成する。
また、合成した時に不釣り合いにならないように、全て
の部品の大きさがそろっているものとする。

【００４４】また、部品合成部１０８は、部品番号に基
づき部品画像記憶部１０７内に保持されている部品画像
の内で推論された表情カテゴリに含まれる部品画像から
使用する部品画像を選択し、該部品画像を配置データに
基づき配置して出力画像を生成する。

【００４５】さらに、出力部１０９は、表示部および印
刷部を備え、表示部では、選択メニュー、部品画像一
覧、合成画像等を表示出力するためのディスプレイ表示
画面を備える。また印刷部は、合成された顔画像（似顔
絵画像）のハードコピーを出力するためのプリンタを備
える。

【００４６】次に、図２を参照して本実施形態の画像作
成装置の動作の概要を説明しておく。図２は、入力とし
てコード情報（バーコード、文字列）による数値データ
が与えられる場合の本実施形態の画像作成装置の処理手
順を説明するフローチャートである。

【００４７】まずステップ２０１で、情報入力部１０２
からコード情報を、個人情報入力部１０１から個人情報
を、環境情報入力部１０３から環境情報をそれぞれ入力
すると、ステップ２０２では、情報数値化部１０４によ
りそれぞれの情報を数値データに数値化する。

【００４８】次に、ステップ２０３では、画像データ決
定部１０５および画像生成ルール記憶部１０６により、
各入力情報に基づいて、表情カテゴリ、部品番号および
配置データを決定する。

【００４９】次に、ステップ２０４では、決定された表
情カテゴリおよび部品番号に基づいて、部品画像記憶部
１０７から部品番号に相当する顔部品画像を選び出して
部品合成部１０８に出力し、ステップ２０５では、部品
合成部１０８により、選択された顔部品画像を配置デー
タに基づいて合成し出力画像（似顔絵画像）を生成す
る。

【００５０】合成された似顔絵画像は、ステップ２０６
で出力部１０９（表示部）によって画面表示され、ステ
ップ２０７の判断で印刷出力すると判断された場合に
は、ステップ２０８に進んで、出力部１０９（印刷部）
により、合成された似顔絵画像を所定の紙やシールに印
刷する。

【００５１】尚、入力として顔画像の画像データが与え
られる場合にも、コード情報が情報入力部１０２および
情報数値化部１０４を介して画像データ決定部１０５に
供給される代わりに、画像データが供給されるという点
を除いて、動作の概要は図２のフローチャートと同様で
ある。

【００５２】次に、入力としてコード情報（バーコー
ド、文字列）による数値データが与えられる場合と、顔
画像の画像データが与えられる場合とに分けて、画像デ
ータ決定部１０５が画像生成ルール記憶部１０６を参照
しながら行う処理（表情カテゴリ、部品番号および配置
データを生成する処理）、並びに、部品合成部１０８に
よる出力画像の生成処理を中心として、本実施形態の画
像作成装置の動作を詳細に説明する。

【００５３】まず、入力としてコード情報、個人情報お
よび環境情報が与えられる場合に、数値変換部１１１、
第１パラメータ生成部１１２および表情カテゴリ推論部
１１５（第１パラメータ生成手段）が行う処理について
説明する。

【００５４】この場合、表情カテゴリ推論部１１５で
は、個人情報および環境情報に基づいて表情カテゴリを
推論し、数値変換部１１１および第１パラメータ生成部
１１２では、コード情報および個人情報に基づいて顔部
品画像を特定するための部品番号と、該部品画像の出力
画像における配置を特定するための配置データ（座標
値）とを生成する。

【００５５】最初に、数値変換部１１１では、情報入力
部１０２を介して入力されたコード情報の数値データ
と、個人情報入力部１０１を介して入力された使用者の
氏名に基づく数値データとを合計して１個の数値を生成
する。ここで、氏名を数値化するには、氏名を構成する
文字をＡＳＣＩＩコードまたはＪＩＳコードに変換し
て、該コードに含まれる数値をそのまま用いる。

【００５６】次に、合計して生成された１個の数値（以
下、基本値という）から複数個の数値を作成する。ここ
で作成する数値は全部で１１個である。この１１個の数
値は、それぞれ以下に示す顔部品画像または該部品画像
の配置に対応する。尚、以下の表記で、括弧内はそれぞ
れ顔特徴に対応する数値を示す。

【００５７】顔輪郭の部品（基本値＋１） 目の部品（基本値＋２） 鼻の部品（基本値＋３） 口の部品（基本値＋４） 眉の部品（基本値＋５） 髪の部品（基本値＋６） 目の高さ（基本値＋７） 目と鼻の間隔（基本値＋８） 鼻と口の間隔（基本値＋９） 左右の目の間隔（基本値＋１０） 目と眉の間隔（基本値＋１１） 次に、第１パラメータ生成部１１２では、上記のとおり
作成された各々の数値を、図３に示す三角関数（ｙ＝ｓ
ｉｎ（ｘ））に入力する。すなわち、上記数値を変数ｘ
として与え、三角関数の出力値ｙを二乗するかまたは絶
対値を求めるかして、０〜１の間の値として得る。

【００５８】次に、顔部品に関する出力値をそれぞれの
部品の数だけ整数倍して小数点以下を切り捨てる。例え
ば、目の部品が２０パターンあれば、目に関する三角関
数出力値ｙの二乗値（または絶対値）を２０倍して小数
点以下を切り捨てる。したがって、目の値は０〜２０の
間の値となる。これに対して、上述のように、部品画像
記憶部１０７において、目の部品２０パターンには部品
番号０〜１９が付けられているので、目の値が”２０”
の場合は部品番号１９が対応することとなる。尚、部品
番号によって、形状や大きさが異なる部品が用意されて
いる。例えば、目の場合には、細い／丸い目、小さい／
大きい目等である。

【００５９】また、上記のようにして決定された部品番
号の顔部品画像についての配置データは、三角関数出力
値ｙの値をそのまま用いる。すなわち、配置データは、
目の高さ（FA）、眉と目の間隔（FB）、目と鼻の間隔
（FC）、鼻と口の間隔（FD）、左右の目の間隔（FE）に
ついて決定される。

【００６０】次に、表情カテゴリ推論部１１５では、個
人情報および環境情報に基づいて表情カテゴリを推論す
る。すなわち、温度、湿度、血液型、バイオリズム値
（環境情報の時刻と個人情報の生年月日とから身体、感
情、知性のバイオリズム値を求めたもの）を入力とし
て、寒そう、暑そう、几帳面な、知的な、元気な、笑っ
た、泣いた、怒った等の顔の表情についての表情カテゴ
リを推論出力する。表情カテゴリ推論を行うためのファ
ジイ推論ルールは、例えば以下に示すものがあり、画像
生成ルール記憶部１０６内に保持される。

【００６１】温度が低ければ、寒そうに震えている表
情。

【００６２】温度と湿度が高ければ、汗をかいて蒸し暑
そうな表情。

【００６３】血液型がＡ型ならば、几帳面な表情。

【００６４】身体を示すバイオリズム値が高ければ、元
気な表情。

【００６５】感情を示すバイオリズム値が高ければ、喜
びの表情。

【００６６】感情を示すバイオリズム値が低ければ、怒
った表情。

【００６７】知性を示すバイオリズム値が高ければ、知
的な表情。

【００６８】尚、温度、湿度およびバイオリズム値（身
体、感情、知性のバイオリズム値）の内、予め設定され
ている値との距離が最も離れているものから推論ルール
を選択適用していくのが望ましい。

【００６９】部品画像記憶部１０７では、上述のよう
に、分類されるそれぞれの表情カテゴリに対して、部品
番号に対応す部品番号が用意されており、例えば、血液
型がＡ型で元気な表情が推論された場合には、該表情カ
テゴリに含まれる部品グループから決定された部品番号
の顔部品画像が選択されることとなる。

【００７０】次に、入力として顔画像の画像データ、個
人情報および環境情報が与えられる場合に、特徴量抽出
部１１３、第２パラメータ生成部１１４および表情カテ
ゴリ推論部１１５（第２パラメータ生成手段）が行う処
理について説明する。

【００７１】この場合、表情カテゴリ推論部１１５で
は、第１パラメータ生成手段における同様に、個人情報
および環境情報に基づいて表情カテゴリを推論し、また
特徴量抽出部１１３では入力画像データの特徴量を抽出
し、さらに第２パラメータ生成部１１４では、抽出され
た特徴量に基づいて顔部品画像を特定するための部品番
号と、該部品画像の出力画像における配置を特定するた
めの配置データとを生成する。

【００７２】まず、顔画像データが入力されると、該顔
画像について、特徴量抽出部１１３により各種特徴量の
抽出と輪郭画像の抽出が行われる。特徴量抽出部１１３
において、似顔絵生成に使用する特徴量には、似顔絵作
成時に部品画像記憶部１０７に記憶されている顔部品画
像を選択するために使用する選択用特徴量、顔部品画像
を輪郭画像上に合成するために使用する配置用特徴量、
拡大縮小率（Scale_ratio）等がある。より具体的に
は、選択用特徴量として、目の大きさ（Eye_size）、目
の形（Eye_shape）、鼻の形（Nose_shape）、口の大き
さ（Mouth_size）、口の形（Mouth_shape）、眉の厚さ
（Brow_thickness）等があり、配置用特徴量として、顔
の高さ（X1）、顔の幅（Y1）、目の高さ（Eye_high
t）、目と鼻の間隔（Eye_nose）、鼻と口の間隔（Nose_
mouth）、目の間隔（Eye_space）、目と眉の間隔（Eye_
brow）等がある。

【００７３】すなわち、選択用特徴量および配置用特徴
量は、入力される顔画像から図４に示すような各特徴点
を抽出し、これら特徴点に基づいて算出される。尚、図
４において示されている特徴点は、頭の特徴点Ｐ１、あ
ごの下端点Ｐ２、顔輪郭の右端点Ｐ３、顔輪郭の左端点
Ｐ４、右目頭Ｐ５、右目尻Ｐ６、左目頭Ｐ７、左目尻Ｐ
８、鼻頭Ｐ９、鼻右端点Ｐ１０、鼻左端点Ｐ１１、口右
端点Ｐ１２、口左端点Ｐ１３である。

【００７４】（１）まず、顔の輪郭の特徴点（頭の特徴
点Ｐ１、あごの下端点Ｐ２、顔輪郭の右端点Ｐ３、顔輪
郭の左端点Ｐ４）を求める方法について説明する。ま
ず、入力顔画像（ＲＧＢ）をＨＳＶに変換し、肌色領域
を抽出する。次に、該肌色領域内で下側から探索してい
き、あごのエッジを検出し、あごのエッジの下端点をＰ
２とする。また肌色領域の右端点をＰ３、左端点をＰ４
とする。さらに、ＨＳＶ変換後の顔画像から黒色領域を
抽出し、最上点をＰ１とする。以上の４点を求めた後、
顔画像をグレー濃淡画像に変換する。

【００７５】（２）次に、顔輪郭の特徴点（Ｐ１〜Ｐ
４）を用いて顔輪郭の特徴量（Ｘ1，Ｙ1）を次式（数
１）により求める。ただし、ｘ（pi）は特徴点Ｐｉ（ｉ
＝１〜４）のＸ座標値、ｙ（pi）は特徴点ＰｉのＹ座標
値である。

【００７６】Ｘ1＝ｘ（p4）ーＸ（p3） Ｙ1＝Ｙ（p1）−Ｙ（p2） （３）次に、他の特徴点（右目頭Ｐ５、右目尻Ｐ６、左
目頭Ｐ７、左目尻Ｐ８、鼻頭Ｐ９、鼻右端点Ｐ１０、鼻
左端点Ｐ１１、口右端点Ｐ１２、口左端点Ｐ１３）を求
める方法について説明する。これらの特徴点は、特徴点
を含む特徴点周辺部分の画像のテンプレートマッチング
により求める。テンプレートマッチングの方法として
は、例えば正規化濃度相関法がある。

【００７７】正規化濃度相関法では、グレー濃淡画像を
用いる。対象画像とテンプレート画像との間でグレー濃
度の変化パターンを照合する。グレー濃度の変化パター
ンが類似しているほど、照合の度合いが大きい。検索範
囲内で、最も照合の度合いが大きい点を特徴点として抽
出する。尚、テンプレートは、複数人の顔画像の各特徴
点付近のグレー濃度を平均して求めた画像データであ
る。

【００７８】（４）次に、目の選択用特徴量（目の大き
さ：Eye_size、目の形Eye_shape）および配置用特徴量
（目の高さ：Eye_hight、目の間隔：Eye_space）を求め
る方法を図５を参照して説明する。ここでは、左目を例
示するが、右目についても同様の方法で求められる。

【００７９】図５において、目頭Ｐ７の座標値（ｘ（p
7），ｙ（p7））と目尻の座標値（ｘ（p8），ｙ（p
8））が与えられている。ただし、右目の場合には、目
頭Ｐ５、目尻Ｐ６となる。ここで、目の基準水平線およ
び基準垂直線を求める。ここに、基準水平線は（ｙ（p
7）＋ｙ（p8））／２の点を通りＸ軸に平行な直線であ
り、基準垂直線は（ｘ（p7）＋ｘ（p8））／２の点を通
りＹ軸に平行な直線である。また、次の２つの式（数
２）を計算する。

【００８０】EyeSearchArea_X ＝Ｙ1×０．０２ EyeSearchArea_Y ＝Ｙ1×０．１ 次に、図５に示すEyeSearchArea_X×EyeSearchArea_Yの
範囲内の各Ｙ座標において、輝度値を総和する。ただ
し、輝度値は、２５５−濃度値とする。尚、本実施形態
では、黒い画素の濃度値を２５５、白い画素の濃度値を
０としている。また、各Ｙ座標において、｛（ｘ（p7）
＋ｘ（p8））／２−（EyeSearchArea_X／２）｝〜
｛（ｘ（p7）＋ｘ（p8））／２＋（EyeSearchArea_X／
２）｝の範囲内の輝度値を「加算明るさ」と呼び、該加
算明るさを｛（ｙ（p7）＋ｙ（p8））／２−（EyeSearc
hArea_Y／２）｝〜｛（ｙ（p7）＋ｙ（p8））／２＋（E
yeSearchArea_Y／２）｝の範囲の各Ｙ座標について求め
る。尚、１画素の輝度を用いずに加算明るさを求める理
由は、ノイズの影響を防ぐためである。

【００８１】次に、図５に示すEyeSearchArea_X×EyeSe
archArea_Yの範囲内の各Ｙ座標において、上記加算明る
さの差分を求める。差分は隣接するＹ座標の加算明るさ
の差である。

【００８２】差分＝Ｙ座標の加算明るさ−（Ｙ−１）座
標の加算明るさ 次に、図５に示すＤ１，Ｄ２，Ｄ３を求める。ここに、
Ｄ１は基準水平線よりも下で基準水平線に最も近い位置
に存在する加算明るさの極大点の値であり、Ｄ２は基準
水平線よりも上で基準水平線に最も近い位置に存在する
加算明るさの極大点の値であり、Ｄ３はＤ１とＤ２の内
で値の小さい方の値に０．７を掛けた値であって、Ｄ３
＝０．７×min（Ｄ１，Ｄ２）である。

【００８３】目の水平中心線から上方向へ探索してい
き、加算明るさがＤ３よりも大きくなる点を見つけ、こ
の点を通りＸ軸に平行な直線をEyeLineTop2とする。ま
た、目の水平中心線から下方向へ探索していき、加算明
るさがＤ３よりも大きくなる点を見つけ、この点を通り
Ｘ軸に平行な直線をEyeLineBot2とする。また、直線Eye
LineTop2から上下方向にＹ1×０．０３の範囲内で探索
し、明るさ差分の極大点を見つけ、この極大点を通りＸ
軸に平行な直線をEyeLineTop1とする。また、直線EyeLi
neBot2から上下方向にＹ1×０．０３の範囲内で探索
し、明るさ差分の極大点を見つけ、この極大点を通りＸ
軸に平行な直線をEyeLineBot1とする。さらに、互いに
平行な２直線EyeLineTop1とEyeLineBot1の距離をLeft_E
yeWdth_Yとする。そして、次式を計算する。

【００８４】Left_EyeWdth_X ＝ｘ（p7）−ｘ（p8）右
目についても同様にして求め、左右の値を平均する。

【００８５】EyeWdth_X ＝（Left_EyeWdth_X ＋Right_E
yeWdth_X ）／２EyeWdth_Y ＝（Left_EyeWdth_Y ＋Righ
t_EyeWdth_Y ）／２次に、目の選択用特徴量を次式によ
り計算する。

【００８６】Eye_size＝（EyeWdth_X ＋EyeWdth_Y）／
（Ｘ1＋Ｙ1）Eye_shape＝EyeWdth_Y／EyeWdth_Xさら
に、目の配置用特徴量を次式により計算する。

【００８７】Right_Eye_height ＝（ｙ（p5）＋ｙ（p
6））／２−ｙ（p2）Left_Eye_height ＝（ｙ（p5）＋
ｙ（p6））／２−ｙ（p2）Ｙ2 ＝（Right_Eye_height
＋Left_Eye_height）／２Eye_height ＝Ｙ2／Ｙ1Eye_sh
ape ＝（ｘ（p7）−ｘ（p5））／Ｘ1（５）次に、鼻の
選択用特徴量（鼻の形：Nose_shape）および配置用特徴
量（目と鼻の間隔：Eye_nose）を次式により求める。

【００８８】Right_Eye_nose ＝ｙ（p5）−ｙ（p9）Lef
t_Eye_nose ＝ｙ（p7）−ｙ（p9）Ｙ4 ＝（Right_Eye_n
ose ＋Left_Eye_nose）／２Nose_shape ＝（ｘ（p11）
−ｘ（p10））／Ｙ4Eye_nose ＝Ｙ4／Ｙ2（６）次に、
口の選択用特徴量（口の大きさ：Mouth_size、口の形：
Mouth_shape）および配置用特徴量（鼻と口の間隔：Nos
e_mouth）を求める方法を図６を参照して説明する。

【００８９】まず、目の特徴量EyeLineTop1とEyeLineBo
t1を求めた場合と同様にして、MouthLineTop1とMouthLi
neBot1を求める。次に、互いに平行な直線MouthLineTop
1とMouthLineBot1の距離をMouthWidth_Yとし、また、次
式を計算する。

【００９０】MouthWidth_X ＝ｘ（p13）−ｘ（p12） 次に、口の選択用特徴量Mouth_sizeとMouth_shapeを次
式により求める。

【００９１】Mouth_size ＝MouthWidth_X／Ｘ1 Mouth_shape ＝MouthWidth_Y／MouthWidth_X さらに、口の配置用特徴量Nose_mouthを以下の手順によ
って求める。すなわち、MouthLineTop1とMouthLineBot1
に平行でこれら直線の中間を通る直線のＹ座標をｙmcと
して、次式により求める。

【００９２】Ｙ5 ＝ｙ（p9）−Ｙmc Nose_mouth ＝Ｙ5／Ｙ2 （７）次に、眉の選択用特徴量（眉の厚さ：Brow_thick
ness）および配置用特徴量（目と眉の間隔：Eye_brow）
を求める方法を図７を参照して説明する。ここでは、左
眉についてだけ説明する。

【００９３】まず、目の上側のラインEyeLineTop1から
上に向かって目の基準垂直線上を探索していき、輝度が
極小となる点を見つける。この点が最も黒い部分で眉の
中心となる。また、この極小点を通り、Ｘ軸に平行な直
線を眉の水平基準線とする。尚、眉の基準垂直線は目の
基準垂直線を延長した線とする。

【００９４】目の特徴量EyeLineTop1とEyeLineBot1を求
めた場合と同様にしてBrowLineTop1とBrowLineBot1を求
める。次に、互いに平行な直線BrowLineTop1とBrowLine
Bot1の距離をLeft_BrowWidth_Yとし、また、右眉につい
ても同様にRight_BrowWidth_Yが求められる。

【００９５】次に、眉の選択用特徴量Brow_thicknessを
次式により求める。

【００９６】Brow_thickness ＝（Left_BrowWidth_Y＋R
ight_BrowWidth_Y）／２／Ｙ1 さらに、眉の配置用特徴量Eye_browを以下の手順によっ
て求める。すなわち、左眉のBrowLineBot1のＹ座標をｙ
bL、右眉のBrowLineBot1のＹ座標をｙbRとする。また、
左目のEyeLineTop1のＹ座標をｙeL、右目のEyeLineTop1
のＹ座標をｙeRとして、次式により求める。

【００９７】Ｙ3 ＝（ＹbL＋ｙbR）／２−（ｙeL＋Ｙe
R）／２ Eye_brow ＝Ｙ3／Ｙ2 （８）さらに、拡大縮小率（Scale_ratio）を次式を用
いて求める。

【００９８】Scale_ratio ＝（Ｘ1＋Y1）／Scale_base ただし、Scale_baseは予め設定された整数値である。

【００９９】以上のようにして特徴量抽出部１１３によ
り抽出・算出された選択用特徴量、配置用特徴量および
拡大縮小率は第２パラメータ生成部１１４に供給され、
第２パラメータ生成部１１４では、画像生成ルール記憶
部１０６の推論規則に基づいて顔部品画像の位置関係を
決定して、部品番号および配置データを生成する。

【０１００】図８には、画像生成ルール記憶部１０６内
に保持されているファジイ推論ルールの具体的内容を例
示する。ファジイ推論ルールは、上記のように「Ｉｆ
（前件部），Ｔｈｅｎ（後件部）．」形式であって、以
下のように表される。

【０１０１】IF Feature-i = SMALL , THEN Fj = W1 IF Feature-i = MIDDLE , THEN Fj = W2 IF Feature-i = BIG , THEN Fj = W3 つまり、前件部では、各特徴量（Feature-i；ｉ＝１〜
ｎ）について最小値（SMALL）、平均値（MIDDLE）、最
大値（BIG）との一致が判断され、前件部一致の場合
に、後件部で、部品距離間パラメータ（Fj）を各重み
（W1，W2，W3）に設定する。

【０１０２】すなわち、図８において、例えば目の高さ
（Eye_hight）については、 IF Eye_hight = SMALL , THEN FA = W1 IF Eye_hight = MIDDLE , THEN FA = W2 IF Eye_hight = BIG , THEN FA = W3 であり、各重み（W1，W2，W3）は、後件部シングルトン
の値として成人男性、成人女性、子供の３種類が用意さ
れている。図示される他の特徴量についても同様であ
る。尚、成人男性、成人女性、子供の種別は、使用者が
設定する人物パラメータによって使い分けられる。

【０１０３】さらに、部品合成部１０８では、画像デー
タ決定部１０５から供給される部品距離間パラメータ
（Fj、すなわちFA，FB，FC，FD，FE）と配置用特徴量
（顔の高さ（X1）、顔の幅（Y1））を基に、部品配置用
の実数値（YY2，YY3，YY4，YY5，XX2）が求められる。
尚、顔輪郭部品に対しては、図９（ａ）に示すように、
合成の基準となる基準点（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４）の
座標値が付随しているものとする。より具体的に、図１
０に示される部品配置用の実数値は、次式で求められ
る。

【０１０４】 顔の横の長さ Ｘ1 ＝絶対値（Ｐ４のＸ座標値−Ｐ３のＸ座標値） 顔の縦の長さ Ｙ1 ＝絶対値（Ｐ１のＹ座標値−Ｐ２のＹ座標値） 目の高さ YY2 ＝FA×Ｙ1 眉と目の間隔 YY3 ＝FB×YY2 目と鼻の間隔 YY4 ＝FC×YY2 鼻と口の間隔 YY5 ＝FD×YY2 左右の目の間隔 XX2 ＝FE×Ｘ1 また、計算された部品配置用の実数値に基づいて、図１
０に示すように各顔部品画像を配置する。ただし、図９
（ｃ）に示す各部品の代表点が以下に示す位置になるよ
うに配置する。各部品画像の代表点を置くべき座標を以
下に示す。

【０１０５】 ｘcenter ＝（ｘ（p3）＋ｘ（p4））／２ 右眉：（ｘcenter−XX2／２，ｙ（p2）＋YY2＋Eye_half_Y＋YY3） 左眉：（ｘcenter＋XX2／２，ｙ（p2）＋YY2＋Eye_half_Y＋YY3） 右目：（ｘcenter−XX2／２，ｙ（p2）＋YY2） 左目：（ｘcenter＋XX2／２，ｙ（p2）＋YY2） 鼻：（ｘcenter，ｙ（p2）＋YY2−YY4） 口：（ｘcenter，ｙ（p2）＋YY2−YY4−YY5） 尚、髪部品の配置方法については、以下の通りである。
すなわち、図９（ｂ）に示すように、髪部品画像には基
準点Ｑが設けられており、その基準点には、顔輪郭部品
の基準点Ｐ１に対する相対的座標値が記されているの
で、髪部品の基準点Ｑと顔輪郭の基準点Ｐ１が一致する
ように配置される。

【０１０６】以上説明したように、本実施形態の画像作
成装置では、固有情報入力部１０１により使用者または
出力すべき画像に固有の情報を入力し、環境情報取得部
１０３により当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環
境情報を取得し、部品画像記憶部１０７内に表情カテゴ
リ別に顔部品画像を保持するようにして、第１パラメー
タ生成手段により、固有情報および環境情報に基づいて
カテゴリを推論し、コード情報および固有情報に基づい
て部品画像を特定するための部品パラメータと該部品画
像の出力画像における配置を特定するための配置パラメ
ータとを生成し、部品合成部１０８により、部品パラメ
ータに基づき部品画像記憶部１０７内で推論されたカテ
ゴリに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択
し、該部品画像を配置パラメータに基づき配置して出力
画像を生成することとしたので、バーコードや文字列を
入力するだけで、それら入力情報に応じて簡単に出力画
像を変化させ、また対応した出力画像を容易に得ること
ができ、任意のバーコードや文字列に応じた様々な顔画
像（似顔絵画像）等の出力画像を生成して収集すること
ができ、娯楽性やゲーム性としての面白味を持たせた画
像作成装置を実現できる。また、使用者の氏名、電話番
号、誕生日等を入力して得られる顔画像（似顔絵画像）
等の出力画像は固有であることから、該出力画像を友人
同士で見比べたり、配付するなど対人コミュニケーショ
ンとしての娯楽性を持たせることもでき、環境情報に基
づいて天候や寒暖に応じた部品画像を選択・配置するこ
とも可能であり、さらには、例えば、固有情報（生年月
日）および環境情報（時刻）の組み合わせにより、使用
者の身体、感情、知性についてのバイオリズム値を獲得
して、その時点での使用者のバイオリズムに応じた部品
選択や表情カテゴリ選択を行うことができ、画像作成装
置に娯楽性としての面白味を持たせることができる。

【０１０７】さらに、本実施形態の画像作成装置では、
特徴量抽出部１１３によって入力された画像の特徴量を
抽出する場合でも、第２パラメータ生成手段により、固
有情報および環境情報に基づいてカテゴリを推論し、特
徴量および固有情報に基づいて部品画像を特定するため
の部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置
を特定するための配置パラメータとを生成し、部品合成
部１０８により、部品パラメータに基づき部品画像記憶
部１０７内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像か
ら使用する部品画像を選択し、該部品画像を配置パラメ
ータに基づき配置して出力画像を生成することとしたの
で、特徴量、固有情報およびまたは環境情報に応じた部
品選択や表情カテゴリ選択を行うことができるので、画
像作成装置に娯楽性やゲーム性としての面白味を持たせ
ることができる。

【０１０８】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、予め部品画像記憶ステップにより部品画像記
憶手段に出力画像に使用する部品画像を保持しておき、
情報入力手段（情報入力ステップ）によりバーコードま
たは文字を光学的に読み取ってコード情報を入力する
と、第１パラメータ生成手段（第１パラメータ生成ステ
ップ）により、該コード情報に基づき出力画像に使用す
る部品画像を特定するための部品パラメータと、該部品
画像の出力画像における配置を特定するための配置パラ
メータとを生成し、出力画像生成手段（出力画像生成ス
テップ）により、部品パラメータに基づいて部品画像記
憶手段内に保持されている部品画像から使用する部品画
像を選択し、該選択した部品画像を前記配置パラメータ
に基づいて配置して出力画像を生成することとしたの
で、バーコードや文字列を入力するだけで、それら入力
情報に応じて簡単に出力画像を変化させ、また対応した
出力画像を容易に得ることができ、任意のバーコードや
文字列に応じた様々な顔画像（似顔絵画像）等の出力画
像を生成して収集することができ、娯楽性やゲーム性と
しての面白味を持たせた画像作成装置、画像作成方法お
よび記録媒体を提供することができる。

【０１０９】また、本発明によれば、固有情報入力手段
（固有情報入力ステップ）により使用者または出力画像
に固有の情報を入力し、第１パラメータ生成手段（第１
パラメータ生成ステップ）において、入力されたコード
情報およびまたは固有情報に基づいて部品画像を特定す
るための部品パラメータと該部品画像の出力画像におけ
る配置を特定するための配置パラメータとを生成するこ
ととしたので、例えば使用者の氏名、電話番号、誕生日
等を入力して得られる顔画像（似顔絵画像）等の出力画
像は固有のものとなり、該出力画像を友人同士で見比べ
たり、配付するなど対人コミュニケーションとしての娯
楽性を持たせることができる。

【０１１０】また、本発明によれば、環境情報取得手段
（環境情報取得ステップ）により当該画像作成装置の周
囲の環境に関わる環境情報を取得し、第１パラメータ生
成手段（第１パラメータ生成ステップ）において、入力
されたコード情報およびまたは環境情報に基づいて部品
画像を特定するための部品パラメータと該部品画像の出
力画像における配置を特定するための配置パラメータと
を生成することとしたので、天候や寒暖に応じた部品画
像を選択して配置することにより、画像作成装置に娯楽
性としての面白味を持たせることができる。

【０１１１】また、本発明によれば、固有情報入力手段
（固有情報入力ステップ）により使用者または出力すべ
き画像に固有の情報を入力し、環境情報取得手段（環境
情報取得ステップ）により当該画像作成装置の周囲の環
境に関わる環境情報を取得し、部品画像記憶ステップで
は、部品画像記憶手段内に所定のカテゴリ別に部品画像
を保持するようにして、第１パラメータ生成手段（第１
パラメータ生成ステップ）により、固有情報およびまた
は環境情報に基づいてカテゴリを推論し、コード情報、
固有情報およびまたは環境情報に基づいて部品画像を特
定するための部品パラメータと該部品画像の出力画像に
おける配置を特定するための配置パラメータとを生成
し、出力画像生成手段（出力画像生成ステップ）によ
り、部品パラメータに基づき部品画像記憶手段内に保持
されている部品画像の内で推論されたカテゴリに含まれ
る部品画像から使用する部品画像を選択し、該部品画像
を配置パラメータに基づき配置して出力画像を生成する
こととしたので、例えば、固有情報（生年月日）および
環境情報（時刻）の組み合わせにより、使用者の身体、
感情、知性についてのバイオリズム値を獲得して、その
時点での使用者のバイオリズムに応じた部品選択や表情
カテゴリ選択を行うことができ、画像作成装置に娯楽性
としての面白味を持たせることができる。

【０１１２】さらに、本発明によれば、予め部品画像記
憶手段（部品画像記憶ステップ）により出力画像に使用
する部品画像を所定のカテゴリ別に保持しておき、固有
情報入力手段（固有情報入力ステップ）により使用者ま
たは出力すべき画像に固有の情報を入力し、環境情報取
得手段（環境情報取得ステップ）により当該画像作成装
置の周囲の環境に関わる環境情報を取得し、特徴量計測
手段（特徴量計測ステップ）により入力された画像の特
徴量を計測し、第２パラメータ生成手段（第２パラメー
タ生成ステップ）により、固有情報およびまたは環境情
報に基づいてカテゴリを推論し、特徴量、固有情報およ
びまたは環境情報に基づいて部品画像を特定するための
部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置を
特定するための配置パラメータとを生成し、出力画像生
成手段（出力画像生成ステップ）により、部品パラメー
タに基づき部品画像記憶手段内に保持されている部品画
像の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から使
用する部品画像を選択し、該部品画像を配置パラメータ
に基づき配置して出力画像を生成することとしたので、
特徴量、固有情報およびまたは環境情報に応じた部品選
択や表情カテゴリ選択を行うことができるので、画像作
成装置に娯楽性やゲーム性としての面白味を持たせるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る画像作成装置の構成
図である。

【図２】入力としてコード情報が与えられる場合の実施
形態の画像作成装置の処理手順を説明するフローチャー
トである。

【図３】数値変換部および第１パラメータ生成部の動作
説明図である。

【図４】顔画像の特徴点の説明図である。

【図５】目の選択用特徴量および配置用特徴量を求める
方法を説明する説明図である。

【図６】口の選択用特徴量および配置用特徴量を求める
方法を説明する説明図である。

【図７】眉の選択用特徴量および配置用特徴量を求める
方法を説明する説明図である。

【図８】ファジイ推論ルールを説明する説明図である。

【図９】顔部品画像の基準点を説明する説明図である。

【図１０】顔部品画像の合成を説明する説明図である。

【符号の説明】

１０１ 個人情報入力部（固有情報入力手段） １０２ 情報入力部（情報入力手段） １０３ 環境情報取得部（環境情報取得手段） １０４ 情報数値化部 １０５ 画像データ決定部 １０６ 画像生成ルール記憶部 １０７ 部品画像記憶部（部品画像記憶手段） １０８ 部品合成部（出力画像生成手段） １０９ 出力部 １１１ 数値変換部 １１２ 第１パラメータ生成部 １１３ 特徴量抽出部 １１４ 第２パラメータ生成部 １１５ 表情カテゴリ推論部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田坂 吉朗 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 バーコードまたは文字を光学的に読み取
   ってコード情報を入力する情報入力手段と、 出力画像に使用する部品画像を保持する部品画像記憶手
   段と、 前記コード情報に基づいて前記部品画像を特定するため
   の部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置
   を特定するための配置パラメータとを生成する第１パラ
   メータ生成手段と、 前記部品パラメータに基づいて前記部品画像記憶手段内
   の部品画像から使用する部品画像を選択し、該部品画像
   を前記配置パラメータに基づいて配置して出力画像を生
   成する出力画像生成手段と、 を具備することを特徴とする画像作成装置。
2. 【請求項２】 使用者または出力画像に固有の情報を入
   力する固有情報入力手段を具備し、 前記第１パラメータ生成手段は、前記コード情報および
   または前記固有情報に基づいて前記部品画像を特定する
   ための部品パラメータと該部品画像の出力画像における
   配置を特定するための配置パラメータとを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像作成装置。
3. 【請求項３】 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる
   環境情報を取得する環境情報取得手段を具備し、 前記第１パラメータ生成手段は、前記コード情報および
   または前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定する
   ための部品パラメータと該部品画像の出力画像における
   配置を特定するための配置パラメータとを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像作成装置。
4. 【請求項４】 使用者または出力すべき画像に固有の情
   報を入力する固有情報入力手段と、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
   する環境情報取得手段と、を具備し、 前記部品画像記憶手段は、所定のカテゴリ別に部品画像
   を保持し、 前記第１パラメータ生成手段は、前記固有情報およびま
   たは前記環境情報に基づいて前記カテゴリを推論し、前
   記コード情報、前記固有情報およびまたは前記環境情報
   に基づいて前記部品画像を特定するための部品パラメー
   タと該部品画像の出力画像における配置を特定するため
   の配置パラメータとを生成し、 前記出力画像生成手段は、前記部品パラメータに基づい
   て前記部品画像記憶手段内の前記推論されたカテゴリに
   含まれる部品画像から使用する部品画像を選択し、該部
   品画像を前記配置パラメータに基づいて配置して出力画
   像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像作
   成装置。
5. 【請求項５】 使用者または出力すべき画像に固有の情
   報を入力する固有情報入力手段と、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
   する環境情報取得手段と、 入力された画像の特徴量を計測する特徴量計測手段と、 出力画像に使用する部品画像を所定のカテゴリ別に保持
   する部品画像記憶手段と、 前記固有情報およびまたは前記環境情報に基づいて前記
   カテゴリを推論し、前記特徴量、前記固有情報およびま
   たは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定するた
   めの部品パラメータと該部品画像の出力画像における配
   置を特定するための配置パラメータとを生成する第２パ
   ラメータ生成手段と、 前記部品パラメータに基づいて前記部品画像記憶手段内
   の前記推論されたカテゴリに含まれる部品画像から使用
   する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置パラメー
   タに基づいて配置して出力画像を生成する出力画像生成
   手段と、を具備することを特徴とする画像作成装置。
6. 【請求項６】 バーコードまたは文字を光学的に読み取
   ってコード情報を入力する情報入力ステップと、 出力画像に使用する部品画像を保持する部品画像記憶ス
   テップと、 前記コード情報に基づいて前記部品画像を特定するため
   の部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置
   を特定するための配置パラメータとを生成する第１パラ
   メータ生成ステップと、 前記部品パラメータに基づいて保持されている部品画像
   から使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置
   パラメータに基づいて配置して出力画像を生成する出力
   画像生成ステップと、を具備することを特徴とする画像
   作成方法。
7. 【請求項７】 使用者または出力画像に固有の情報を入
   力する固有情報入力ステップを具備し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記コード情報お
   よびまたは前記固有情報に基づいて前記部品画像を特定
   するための部品パラメータと該部品画像の出力画像にお
   ける配置を特定するための配置パラメータとを生成する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像作成方法。
8. 【請求項８】 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる
   環境情報を取得する環境情報取得ステップを具備し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記コード情報お
   よびまたは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定
   するための部品パラメータと該部品画像の出力画像にお
   ける配置を特定するための配置パラメータとを生成する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像作成方法。
9. 【請求項９】 使用者または出力すべき画像に固有の情
   報を入力する固有情報入力ステップと、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
   する環境情報取得ステップと、を具備し、 前記部品画像記憶ステップは、所定のカテゴリ別に部品
   画像を保持し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記固有情報およ
   びまたは前記環境情報に基づいて前記カテゴリを推論
   し、前記コード情報、前記固有情報およびまたは前記環
   境情報に基づいて前記部品画像を特定するための部品パ
   ラメータと該部品画像の出力画像における配置を特定す
   るための配置パラメータとを生成し、 前記出力画像生成ステップは、前記部品パラメータに基
   づいて保持されている部品画像の内で推論されたカテゴ
   リに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択し、
   該部品画像を前記配置パラメータに基づいて配置して出
   力画像を生成することを特徴とする請求項６に記載の画
   像作成方法。
10. 【請求項１０】 使用者または出力すべき画像に固有の
    情報を入力する固有情報入力ステップと、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
    する環境情報取得ステップと、 入力された画像の特徴量を計測する特徴量計測ステップ
    と、 出力画像に使用する部品画像を所定のカテゴリ別に保持
    する部品画像記憶ステップと、 前記固有情報およびまたは前記環境情報に基づいて前記
    カテゴリを推論し、前記特徴量、前記固有情報およびま
    たは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定するた
    めの部品パラメータと該部品画像の出力画像における配
    置を特定するための配置パラメータとを生成する第２パ
    ラメータ生成ステップと、 前記部品パラメータに基づいて保持されている部品画像
    の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から使用
    する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置パラメー
    タに基づいて配置して出力画像を生成する出力画像生成
    ステップと、を具備することを特徴とする画像作成方
    法。
11. 【請求項１１】 コンピュータに、 バーコードまたは文字を光学的に読み取ってコード情報
    を入力する情報入力ステップと、 出力画像に使用する部品画像を保持する部品画像記憶ス
    テップと、 前記コード情報に基づいて前記部品画像を特定するため
    の部品パラメータと該部品画像の出力画像における配置
    を特定するための配置パラメータとを生成する第１パラ
    メータ生成ステップと、 前記部品パラメータに基づいて保持されている部品画像
    から使用する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置
    パラメータに基づいて配置して出力画像を生成する出力
    画像生成ステップと、を実行させるためのプログラムを
    記録した記録媒体。
12. 【請求項１２】 前記プログラムは、使用者または出力
    画像に固有の情報を入力する固有情報入力ステップを具
    備し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記コード情報お
    よびまたは前記固有情報に基づいて前記部品画像を特定
    するための部品パラメータと該部品画像の出力画像にお
    ける配置を特定するための配置パラメータとを生成する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の記録媒体。
13. 【請求項１３】 前記プログラムは、当該画像作成装置
    の周囲の環境に関わる環境情報を取得する環境情報取得
    ステップを具備し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記コード情報お
    よびまたは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定
    するための部品パラメータと該部品画像の出力画像にお
    ける配置を特定するための配置パラメータとを生成する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の記録媒体。
14. 【請求項１４】 前記プログラムは、使用者または出力
    すべき画像に固有の情報を入力する固有情報入力ステッ
    プと、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
    する環境情報取得ステップと、を具備し、 前記部品画像記憶ステップは、所定のカテゴリ別に部品
    画像を保持し、 前記第１パラメータ生成ステップは、前記固有情報およ
    びまたは前記環境情報に基づいて前記カテゴリを推論
    し、前記コード情報、前記固有情報およびまたは前記環
    境情報に基づいて前記部品画像を特定するための部品パ
    ラメータと該部品画像の出力画像における配置を特定す
    るための配置パラメータとを生成し、 前記出力画像生成ステップは、前記部品パラメータに基
    づいて保持されている部品画像の内で推論されたカテゴ
    リに含まれる部品画像から使用する部品画像を選択し、
    該部品画像を前記配置パラメータに基づいて配置して出
    力画像を生成することを特徴とする請求項１１に記載の
    記録媒体。
15. 【請求項１５】 コンピュータに、 使用者または出力すべき画像に固有の情報を入力する固
    有情報入力ステップと、 当該画像作成装置の周囲の環境に関わる環境情報を取得
    する環境情報取得ステップと、 入力された画像の特徴量を計測する特徴量計測ステップ
    と、 出力画像に使用する部品画像を所定のカテゴリ別に保持
    する部品画像記憶ステップと、 前記固有情報およびまたは前記環境情報に基づいて前記
    カテゴリを推論し、前記特徴量、前記固有情報およびま
    たは前記環境情報に基づいて前記部品画像を特定するた
    めの部品パラメータと該部品画像の出力画像における配
    置を特定するための配置パラメータとを生成する第２パ
    ラメータ生成ステップと、 前記部品パラメータに基づいて保持されている部品画像
    の内で推論されたカテゴリに含まれる部品画像から使用
    する部品画像を選択し、該部品画像を前記配置パラメー
    タに基づいて配置して出力画像を生成する出力画像生成
    ステップと、を実行させるためのプログラムを記録した
    記録媒体。