WO2020170845A1 - 情報処理装置、及び、プログラム - Google Patents

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WO2020170845A1
WO2020170845A1 PCT/JP2020/004633 JP2020004633W WO2020170845A1 WO 2020170845 A1 WO2020170845 A1 WO 2020170845A1 JP 2020004633 W JP2020004633 W JP 2020004633W WO 2020170845 A1 WO2020170845 A1 WO 2020170845A1
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WO
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image
target
evaluator
decoration
score
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PCT/JP2020/004633
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English (en)
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雄一郎 森
貴司 丸山
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Shiseido Co Ltd
Original Assignee
Shiseido Co Ltd
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A45—HAND OR TRAVELLING ARTICLES
    • A45D—HAIRDRESSING OR SHAVING EQUIPMENT; EQUIPMENT FOR COSMETICS OR COSMETIC TREATMENTS, e.g. FOR MANICURING OR PEDICURING
    • A45D44/00—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms
    • A45D44/005—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms for selecting or displaying personal cosmetic colours or hairstyle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—Two-dimensional [2D] image generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—Two-dimensional [2D] image generation
    • G06T11/60—Creating or editing images; Combining images with text
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A45—HAND OR TRAVELLING ARTICLES
    • A45D—HAIRDRESSING OR SHAVING EQUIPMENT; EQUIPMENT FOR COSMETICS OR COSMETIC TREATMENTS, e.g. FOR MANICURING OR PEDICURING
    • A45D44/00—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms
    • A45D2044/007—Devices for determining the condition of hair or skin or for selecting the appropriate cosmetic or hair treatment

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device and a program.
  • JP-A-2014-149696 As a technique for improving the makeup implementation technique, for example, there is one described in JP-A-2014-149696.
  • JP-A-2014-149696 an implementation make (how to make up) of the user is compared with a reference makeup that the user should refer to, the implementation make is evaluated, and the result of the evaluation is presented to the user.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2014-149696 cannot provide a simulation result that matches the physical characteristics of the user and reflects the user's preference.
  • the purpose of the present invention is to present a simulation result that matches the physical characteristics of the user and reflects the user's taste.
  • One aspect of the present invention is A means for accepting an image of a subject to be decorated and at least one evaluator ID for identifying an evaluator different from the subject, A means for generating a plurality of target decoration images in which the image is decorated, A plurality of reference decoration images in which images of a plurality of persons are decorated, a reference image score related to the evaluation of each reference decoration image by an evaluator, and an evaluator ID of an evaluator who evaluated the reference decoration image are associated with each other.
  • Equipped with a means to store A plurality of reference image scores, based on a reference image score associated with the accepted evaluator ID, a means for calculating a target image score relating to the evaluation of each target decorative image, Out of the plurality of target decoration images, a means for presenting at least one target decoration image in which the target image score satisfies a predetermined condition, It is an information processing device.
  • FIG. 9 is a diagram showing a data structure of an image generation log information database according to a modification 1.
  • FIG. 9 is a sequence diagram of makeup simulation processing according to the first modification. It is a figure which shows the example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • FIG. 11 is a sequence diagram of an evaluator feedback process of the first modification. It is a figure which shows the example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of modification 2.
  • FIG. 11 is a diagram showing a data structure of an image generation log information database according to modification 3; 13 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of Modification Example 3.
  • FIG. It is a figure which shows the data structure of the candidate comment information database of the modification 4. It is a figure which shows the data structure of the reference comment information database of the modification 4.
  • FIG. 11 is a sequence diagram of makeup simulation processing according to modification 4; It is a figure which shows the example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing system of this embodiment.
  • the information processing system 1 includes a client device 10 and a server 30.
  • the client device 10 and the server 30 are connected via a network (for example, the Internet or an intranet) NW.
  • NW a network
  • the client device 10 is an example of an information processing device that sends a request to the server 30.
  • the client device 10 is, for example, a smartphone, a tablet terminal, or a personal computer.
  • the server 30 is an example of an information processing device that provides the client device 10 with a response according to the request transmitted from the client device 10.
  • the server 30 is, for example, a web server.
  • the client device 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14.
  • the storage device 11 is configured to store programs and data.
  • the storage device 11 is, for example, a combination of a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
  • the programs include, for example, the following programs.
  • -OS Operating System
  • Application for example, web browser
  • the data includes, for example, the following data.
  • ⁇ Database referred to in information processing ⁇ Data obtained by executing information processing (that is, execution result of information processing)
  • the processor 12 is configured to realize the function of the client device 10 by activating a program stored in the storage device 11.
  • the processor 12 is an example of a computer.
  • the input/output interface 13 is configured to acquire a user instruction from an input device connected to the client apparatus 10 and output information to an output device connected to the client apparatus 10.
  • the input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display.
  • the communication interface 14 is configured to control communication between the client device 10 and the server 30.
  • the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input/output interface 33, and a communication interface 34.
  • the storage device 31 is configured to store programs and data.
  • the storage device 31 is, for example, a combination of a ROM, a RAM, and a storage (for example, a flash memory or a hard disk).
  • the programs include, for example, the following programs.
  • -OS program-Application program that executes information processing
  • the data includes, for example, the following data. ⁇ Database referred to in information processing ⁇ Results of information processing execution
  • the processor 32 is configured to realize the function of the server 30 by activating a program stored in the storage device 31.
  • the processor 32 is an example of a computer.
  • the input/output interface 33 is configured to acquire a user instruction from an input device connected to the server 30 and output information to an output device connected to the server 30.
  • the input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display.
  • the communication interface 34 is configured to control communication between the server 30 and the client device 10.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the outline of this embodiment.
  • the server 30 accepts, via the client device 10, an image of a subject to be decorated and at least one evaluator ID for identifying an evaluator different from the subject.
  • the server 30 generates a plurality of target decoration images in which the image of the target person is decorated.
  • the server 30 includes a plurality of reference decoration images in which images of a plurality of persons are decorated, a reference image score related to the evaluation of each reference decoration image by an evaluator, and an evaluator ID of an evaluator who evaluated the reference decoration image. , Are stored in association with each other.
  • the server 30 calculates the target image score regarding the evaluation for each target decorative image based on the reference image score associated with the accepted evaluator ID among the plurality of reference image scores.
  • the server 30 presents at least one target decoration image having a target image score satisfying a predetermined condition among the plurality of target decoration images via the client device 10.
  • FIG. 3 is a diagram showing a data structure of the user information database of this embodiment.
  • the user information database of FIG. 3 stores user information regarding users.
  • the user information database includes a "user ID” field, a "user name” field, and a "user attribute” field. Each field is associated with each other.
  • a user ID is stored in the “user ID” field.
  • the user ID is an example of user identification information that identifies a user.
  • Information related to the user name (for example, text) is stored in the “user name” field.
  • the "user attribute” field includes a plurality of subfields ("gender” field and "age” field).
  • Information related to the age of the user is stored in the "age" field.
  • FIG. 4 is a diagram showing the data structure of the make pattern information database of this embodiment.
  • the make pattern information database shown in FIG. 4 stores make pattern information regarding a make pattern for generating a simulation image of a make.
  • the make pattern information database includes a "make pattern ID” field, a "make pattern image” field, a "make taste” field, a "target gender” field, a “target age” field, and a "cosmetic information” field, including. Each field is associated with each other.
  • the make pattern ID is stored in the "make pattern ID" field.
  • the make pattern ID is an example of make pattern identification information for identifying a make pattern.
  • Make pattern image data is stored in the "make pattern image" field.
  • the make pattern image data is referred to in order to generate a makeup simulation image.
  • cosmetics information information about cosmetics (for example, a text including a cosmetics name) for making up the makeup pattern image is stored.
  • FIG. 5 is a figure which shows the data structure of the evaluator information database of this embodiment.
  • the evaluator information database in FIG. 5 stores evaluator information about evaluators.
  • the evaluator information database includes an “evaluator ID” field, an “evaluator name” field, and an “evaluator attribute” field. Each field is associated with each other.
  • the evaluator includes, for example, at least one of the following. ⁇ Makeup professionals (hereinafter referred to as "makeup artists") ⁇ Non-professional makeup professionals (eg general consumers)
  • the evaluator ID is stored in the “evaluator ID” field.
  • the evaluator ID is an example of evaluator identification information that identifies an evaluator.
  • the “evaluator attribute” field stores evaluator attribute information related to the attributes of the evaluator.
  • the “evaluator attribute” field includes a plurality of subfields (“gender” field, “age” field, and “skill” field).
  • Information related to the age of the evaluator is stored in the "age" field.
  • FIG. 6 is a diagram showing the data structure of the reference image information database of this embodiment.
  • the reference image information database of FIG. 6 stores reference image information regarding the evaluation of the reference make image.
  • the reference image information database includes a “reference image ID” field, a “reference real face image” field, a “reference make image” field, and a “reference image score” field. Each field is associated with each other.
  • the reference image information database is associated with the evaluator ID.
  • the reference image ID is stored in the “reference image ID” field.
  • Image data of a person's bare face image is stored in the “reference bare face image” field.
  • the “reference real face image” field of one record contains the real face image of one person.
  • the image data of the reference makeup image in which the face of the person is made up is stored in the “reference makeup image” field.
  • the image data of the reference make-up image may be a make-up actually made on the bare face of the person, or may be generated by a makeup simulation.
  • reference image score information (eg, score) regarding the evaluation by the evaluator for the reference make image is stored.
  • FIG. 7 is a sequence diagram of the makeup simulation process of this embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • the user of the client device 10 is the target of the makeup simulation.
  • the client device 10 receives a simulation condition (S100). Specifically, the processor 12 displays the screen P100 (FIG. 8) on the display.
  • the screen P100 includes field objects F100a and F100b and an operation object B100.
  • the field object F100a is an object that receives a user instruction for designating an image of a target person's bare face (hereinafter referred to as “target bare face image”) that is a target of the makeup simulation.
  • the field object F100b is an object that receives a user instruction for designating an evaluator of makeup simulation.
  • the operation object B100 is an object that receives a user instruction for transmitting the user instruction input to the field objects F100a and F100b to the server 30.
  • the client device 10 executes a simulation request (S101). Specifically, the user specifies the image data of the bare face image of the user in the field object F100a, and the evaluator information (eg, evaluator name or evaluation) of at least one evaluator in the makeup simulation is specified in the field object F100b.
  • the processor 12 transmits the simulation request data to the server 30.
  • the simulation request data includes the following information. -User ID of the target person (hereinafter referred to as "target user ID”) -Image data of the target real face image specified in the field object F100a-Evaluator information specified in the field object F100b
  • the server 30 executes generation of a target make image (S300).
  • the processor 32 refers to the make pattern information database (FIG. 4) to superimpose each make pattern image on the target real face image, and generates a target make image corresponding to each make pattern image.
  • the server 30 identifies the presentation image (S301). Specifically, the processor 32 identifies at least one evaluator ID associated with the evaluator information included in the simulation request data, with reference to the evaluator information database (FIG. 5 ). The processor 32 refers to the reference image information database (FIG. 6) to identify the image data and the reference image score of the reference make image associated with the evaluator ID. The processor 32 calculates a target image score corresponding to each target make image generated in step S300. As an example, the processor 32 calculates the target image score S1 by applying the target make image to the calculation model G1(x) stored in the storage device 31.
  • the calculation model G1(x) is a function including, as parameters, all the specified reference make images and the reference image scores associated with the reference make images.
  • S1 G1(x)... (Formula 1)
  • G1 target image score
  • calculation model x target make image That is, one target make image is compared with all the specified reference make images, and based on each reference image score, The target image score of one target make image is calculated. The calculation of the target image score is performed on all the target make images generated in step S300.
  • the processor 32 specifies at least one target make image whose target image score calculated above satisfies the predetermined condition among the plurality of target make images generated in step S300 as a presentation image to be presented to the user.
  • a predetermined condition -The target image score must be greater than or equal to a predetermined value-The target image score must be within the predetermined order
  • the server 30 executes a simulation response (S302). Specifically, the processor 32 transmits the simulation response data to the client device 10.
  • the simulation response data includes the following information. Image data of the target make image identified in step S301
  • the client device 10 presents the simulation result (S102). Specifically, the processor 12 displays the screen P101 (FIG. 8) on the display based on the simulation response data.
  • the screen P101 includes a display object A101.
  • the display object A101 includes a target make image (that is, a target make image whose target image score satisfies a predetermined condition) corresponding to the image data included in the simulation response data.
  • a simulation result that matches the physical characteristics of the target person (face characteristics) and reflects the evaluator's sensitivity is obtained.
  • face characteristics physical characteristics of the target person
  • the simulation result reflects the user's preference.
  • designating a specific makeup artist as an evaluator it is possible to present a simulation result that makes use of the individuality of the makeup artist.
  • for users who are sensitive to fashion by including the general public as an evaluator, it is possible to present a simulation result in which the fashion is reflected.
  • Modification 1 is an example in which the reference image score designation from the evaluator for the generated target make image is received.
  • an example will be described in which the designation of the reference image score from the subject (user) for the presented target make image is also accepted.
  • FIG. 9 is a diagram showing a data structure of the image generation log information database according to the modified example 1.
  • the image generation log information database of FIG. 9 stores image generation log information regarding a history of execution results of generation of a target make image.
  • the image generation log information database includes an “image generation log ID” field, a “target face image” field, a “target make image” field, and a “reference image score” field. Each field is associated with each other.
  • the image generation log information database is associated with the user ID.
  • the “image generation log ID” field stores the image generation log ID that identifies the image generation log information.
  • the image generation log ID is an example of image generation log identification information that identifies the image generation log.
  • the image data of the target real face image is stored in the “target real face image” field.
  • the image data of the target make image is stored in the “target make image” field.
  • the “reference image score” field information (for example, score) regarding the evaluation of the target make image by the user is stored.
  • FIG. 10 is a sequence diagram of makeup simulation processing according to the first modification.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • the user of the client device 10 in FIG. 10 is the target person of the makeup simulation.
  • the client device 10 executes steps S100 to S101 as in FIG.
  • step S101 the server 30 executes step S300 as in FIG.
  • the server 30 updates the database (S311). Specifically, the processor 32 adds a new record to the image generation log information database (FIG. 9) associated with the target user ID included in the simulation request data. The following information is stored in each field of the new record.
  • a new image generation log ID is stored in the "image generation log ID” field.
  • the image data of the target real face image included in the simulation request data is stored in the “target real face image” field.
  • the image data of the target make image generated in step S300 is stored in the "target make image” field.
  • step S311 the server 30 executes step S301 as in FIG.
  • the server 30 executes a simulation response (S312). Specifically, the processor 32 transmits the simulation response data to the client device 10.
  • the simulation response data includes the following information. Image data of the target make image identified in step S301 Image generation log ID of the target make image identified in step S301
  • the client device 10 presents the simulation result (S112). Specifically, the processor 12 displays the screen P201 (FIG. 11) on the display based on the simulation response data.
  • the screen P201 includes one or more display objects A201, one or more field objects F201, and an operation object B201.
  • the number of each of the display object A201 and the field object F201 is the same as the number of the target make-up images specified in step S301.
  • the screen P201 includes two display objects A201 (A201a, A201b) and two field objects F201 (F201a, F201b).
  • Each display object A201 includes a target make image (that is, a target make image whose target image score satisfies a predetermined condition) corresponding to the image data included in the simulation response data.
  • Each display object A201 is a simulation result.
  • Each field object F201 is an object that accepts the designation of the reference image score relating to the user's evaluation of the target make image.
  • the operation object B201 is an object that receives a user instruction for transmitting the user instruction input to the field object F201 to the server 30.
  • the client device 10 executes a feedback request (S113). Specifically, when the user inputs the evaluation score (reference image score) for the target make-up image displayed on the display object A201 into the field object F201 and operates the operation object B201, the processor 12 causes the feedback request data. Is transmitted to the server 30.
  • the feedback request data includes the following information. ⁇ Target user ID -Reference image score-Image generation log ID
  • the server 30 updates the database (S313). Specifically, the processor 32 sets the reference image score included in the feedback request data in the “reference image score” field of the image generation log information database (FIG. 9) associated with the target user ID included in the feedback request data. Store.
  • FIG. 12 is a sequence diagram of the evaluator feedback process of the first modification.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • the user of the client device 10 in FIG. 12 is an evaluator.
  • the client device 10 receives the evaluator login information (S120). Specifically, the processor 12 displays the screen P300 (FIG. 13) on the display.
  • the screen P300 includes a field object F300 and an operation object B300.
  • the field object F300 is an object that receives a user instruction for designating an evaluator ID.
  • the operation object B300 is an object that receives a user instruction for transmitting the user instruction input to the field object F300 to the server 30.
  • the client device 10 executes the update request (S121). Specifically, when the evaluator inputs his/her evaluator ID into the field object F300 and operates the operation object B300, the processor 12 transmits the update request data to the server 30.
  • the update request data includes the following information. -Evaluator's evaluator ID
  • the evaluator may be the evaluator specified by the user in step S100, or may be the evaluator not specified by the user in step S100.
  • the server 30 executes the presentation of a new image (S320). Specifically, the processor 32 identifies a target make-up image that the evaluator has not yet evaluated, based on the image generation log information database (FIG. 9) and the reference image information database (FIG. 6). The processor 32 refers to the image generation log information database (FIG. 9) and transmits the evaluation request data to the client device 10.
  • the evaluation request data includes the following information. -Image generation log ID ⁇ Image data of target face image ⁇ Image data of target make image
  • the target make image presented in step S112 (that is, the target make image whose target image score calculated in step S301 satisfies the predetermined condition), and step The target make image that was not presented in S112 (that is, the target make image whose target image score calculated in step S301 does not satisfy the predetermined condition) may be included.
  • the client device 10 receives the reference image score (S122). Specifically, the processor 12 displays the screen P301 (FIG. 13) on the display based on the evaluation request data.
  • the screen P301 includes one or more display objects A301, one or more field objects F301, and an operation object B301.
  • the number of each of the display object A301 and the field object F301 is the same as the number of target make-up images specified in step S320.
  • the screen P301 includes three display objects A301 (A301a, A301b, A301c) and three field objects F301 (F301a, F301b, F301c).
  • Each display object A301 includes a target make image (that is, a target make image that the evaluator has not yet evaluated) corresponding to the image data included in the evaluation request data.
  • Each display object A301 may further include a corresponding target real face image.
  • Each field object F301 is an object that accepts the designation of the reference image score regarding the evaluation by the evaluator for the target make image.
  • the operation object B301 is an object that receives a user instruction for transmitting the user instruction input to the field object F301 to the server 30.
  • the client device 10 executes a feedback request (S123). Specifically, when the evaluator inputs the evaluation score (reference image score) for the target make-up image displayed on the display object A301 into the field object F301 and operates the operation object B301, the processor 12 requests the feedback request.
  • the data is transmitted to the server 30.
  • the feedback request data includes the following information. ⁇ Evaluator ID -Reference image score-Image generation log ID
  • the server 30 updates the database (S321). Specifically, the processor 32 adds a new record to the reference image information database (FIG. 6) associated with the evaluator ID included in the feedback request data.
  • the following information is stored in each field of the new record.
  • the image generation log ID included in the feedback request data is stored in the “reference image ID” field.
  • the image data of the target bare face image associated with the image generation log ID is stored in the “reference bare face image” field.
  • the image data of the target make image associated with the image generation log ID is stored in the “reference make image” field.
  • the reference image score included in the feedback request data is stored in the “reference image score” field.
  • the reference image score from the evaluator for the target make image generated in step S300 is stored.
  • the target image score is calculated in consideration of the feedback content of the evaluator, so that it is possible to present the simulation result that makes the best use of the evaluator's unique sensitivity (individuality).
  • the reference image score from the user for the target make image presented in step S112 is stored.
  • the target image score is calculated in consideration of the content of the feedback from the user, so that the preference of the user is further reflected. Simulation results can be presented.
  • the second modification is an example in which a target make image in which the generation condition (user attribute, user request, etc.) specified by the user is reflected is generated.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of the modified example 2.
  • step S100 of FIG. 7 the processor 12 displays the screen P400 (FIG. 14) on the display.
  • the screen P400 includes field objects F400a to F400d and an operation object B400.
  • the field object F400a is an object that receives a user instruction for designating a target real face image.
  • the field object F400b is an object that receives a user instruction for designating an evaluator of makeup simulation.
  • the field object F400c is an object that receives a user instruction for designating a makeup taste in makeup simulation.
  • the field object F400d is an object that receives a user instruction for designating the necessity of reflecting the user attribute in the makeup simulation.
  • the operation object B400 is an object that receives a user instruction for transmitting the user instruction input to the field objects F400a to F400d to the server 30.
  • the client device 10 executes a simulation request (S101).
  • the user specifies the image data of the bare face image of the user in the field object F400a, and the field object F400b includes evaluator information (for example, evaluator name or evaluation) of at least one evaluator in the makeup simulation.
  • evaluator information for example, evaluator name or evaluation
  • the makeup taste in the makeup simulation is input in the field object F400c, the necessity of reflecting the user attribute in the makeup simulation in the field object F400d, and the operation object B400 is operated.
  • the simulation request data includes the following information.
  • the server 30 executes generation of a target make image (S300). Specifically, the processor 32 identifies the user attribute (gender and age) associated with the target user ID included in the simulation request data with reference to the user information database (FIG. 3). The processor 32 refers to the make pattern information database (FIG. 4) and identifies a plurality of make pattern images corresponding to the information about the make taste included in the identified user attribute and simulation request data. The processor 32 superimposes each specified make pattern image on the target real face image, and generates a target make image corresponding to each make pattern image.
  • the user attribute gender and age
  • the processor 32 refers to the make pattern information database (FIG. 4) and identifies a plurality of make pattern images corresponding to the information about the make taste included in the identified user attribute and simulation request data.
  • the processor 32 superimposes each specified make pattern image on the target real face image, and generates a target make image corresponding to each make pattern image.
  • step S300 the server 30 executes steps S301 to S302 as in FIG.
  • step S302 the client device 10 executes step S102 as in FIG.
  • the target make image that reflects the generation condition (user attribute, user request, etc.) specified by the user is generated. Therefore, it is possible to present the user with a simulation result that suits the user's attributes and preferences.
  • Modification 3 is an example of presenting cosmetics information regarding cosmetics corresponding to the target make image to be presented.
  • FIG. 15 is a diagram showing a data structure of the image generation log information database according to the modified example 3.
  • the image generation log information database of FIG. 15 stores image generation log information regarding the history of execution results of generation of target make images.
  • the image generation log information database includes an “image generation log ID” field, a “target face image” field, a “target make image” field, and a “cosmetic information” field. Each field is associated with each other.
  • the image generation log information database is associated with the user ID.
  • the “image generation log ID” field, the “target face image” field, and the “target make image” field are the same as those described in FIG. 9.
  • the “cosmetics information” field stores information about cosmetics associated with the make pattern image used for the simulation (for example, text including the cosmetics name).
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of the modified example 3.
  • the client device 10 executes steps S100 to S101 as in FIG.
  • the server 30 executes generation of a target make image (S300).
  • the processor 32 refers to the make pattern information database (FIG. 4) to superimpose each make pattern image on the target real face image, and generates a target make image corresponding to each make pattern image.
  • the processor 32 adds a new record to the image generation log information database (FIG. 15) associated with the target user ID included in the simulation request data. The following information is stored in each field of the new record.
  • a new image generation log ID is stored in the "image generation log ID" field.
  • the image data of the target real face image included in the simulation request data is stored in the “target real face image” field.
  • the image data of the target make image generated in step S300 is stored in the "target make image” field.
  • cosmetics information associated with the make pattern image corresponding to the image data of the target make image generated in step S300 is stored.
  • the server 30 identifies the presentation image (S301). Specifically, similarly to FIG. 7, the processor 32 selects at least one target make image whose target image score calculated in step S301 satisfies the predetermined condition from among the plurality of target make images generated in step S300 as the user. It is specified as a presentation image to be presented to.
  • the processor 32 refers to the image generation log information database (FIG. 15) to identify the cosmetics information corresponding to the identified target make image.
  • the server 30 executes a simulation response (S302). Specifically, the processor 32 transmits the simulation response data to the client device 10.
  • the simulation response data includes the following information. Image data of the target make-up image identified in step S301. Cosmetic information identified in step S301.
  • the client device 10 presents the simulation result (S102). Specifically, the processor 12 displays the screen P501 (FIG. 16) on the display based on the simulation response data.
  • the screen P501 includes display objects A501a and A501b.
  • the display object A 501a includes a target make image (that is, a target make image whose target image score satisfies a predetermined condition) corresponding to the image data included in the simulation response data.
  • the display object A501b includes cosmetics information included in the simulation response data.
  • Modification 4 will be described. Modification 4 is an example in which a target comment sentence for the presented target make image is generated.
  • FIG. 17 is a diagram showing a data structure of the candidate comment information database of Modification 4.
  • the candidate comment information database of FIG. 17 stores candidate comment information regarding comment sentences that are candidates to be presented to the user.
  • the candidate comment information database includes a “candidate comment ID” field and a “candidate comment sentence” field.
  • the candidate comment ID is stored in the “candidate comment ID” field.
  • the “candidate comment text” field information (for example, text) about the comment text that is a candidate to be presented to the user is stored.
  • FIG. 18 is a diagram showing a data structure of the reference comment information database according to the modified example 4.
  • the reference comment information database of FIG. 18 stores reference comment information related to evaluation of reference comment sentences.
  • the reference comment information database includes a “reference comment ID” field, a “reference image ID” field, a “reference comment sentence” field, and a “reference comment score” field.
  • the reference image information database is associated with the evaluator ID.
  • the reference comment ID is stored in the “reference comment ID” field.
  • the reference image ID (FIG. 6) is stored in the “reference image ID” field.
  • reference comment text information (for example, text) about the comment text for the reference make image associated with the reference image ID is stored.
  • reference comment score information (eg, score) about the evaluation by the evaluator for the reference comment sentence is stored.
  • FIG. 19 is a sequence diagram of the makeup simulation process of the fourth modification.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a screen displayed in the information processing of FIG.
  • the client device 10 executes steps S100 to S101 as in FIG.
  • step S101 the server 30 executes steps S300 to S301 as in FIG.
  • the server 30 executes generation of the target comment statement (S332).
  • the processor 32 refers to the reference comment information database (FIG. 18), the reference image ID associated with the evaluator ID included in the simulation request data, the reference comment sentence information, and the reference comment score. Specify.
  • the processor 32 refers to the reference image information database (FIG. 6) to identify the reference make image associated with the identified reference image ID.
  • the processor 32 calculates the target comment score regarding the evaluation for each candidate comment sentence stored in the candidate comment information database (FIG. 17). As an example, the processor 32 calculates the target comment score S2 by applying the candidate comment sentence to the calculation model G2(x) stored in the storage device 31.
  • the server 30 executes a simulation response (S333). Specifically, the processor 32 transmits the simulation response data to the client device 10.
  • the simulation response data includes the following information. Image data of the target make image identified in step S301 Information regarding the target comment text identified in step S332
  • the client device 10 presents the simulation result (S132). Specifically, the processor 12 displays the screen P601 (FIG. 20) on the display based on the simulation response data.
  • the screen P601 includes display objects A601a and A601b.
  • the display object A 601a includes a target make image (that is, a target make image whose target image score satisfies a predetermined condition) corresponding to the image data included in the simulation response data.
  • the display object A 601b includes information (for example, text) regarding the target comment statement included in the simulation response data.
  • the target comment sentence for the presented target make image is presented. Therefore, the user can obtain advice information and the like regarding the presented target make image.
  • the target comment sentence for the target make image to be presented is generated based on the reference comment score associated with the evaluator ID designated by the user. Therefore, it is possible to present the target comment text that matches the presented target decoration image and reflects the user's preference.
  • the first aspect of the present embodiment is A unit (for example, the processor 32 that executes the process of step S300) that receives an image of the subject to be decorated and at least one evaluator ID that identifies an evaluator different from the subject, A means for generating a plurality of target decoration images in which the image of the target person is decorated (for example, the processor 32 that executes the processing of step S300), By associating a plurality of reference decoration images in which images of a plurality of persons are decorated, a reference image score regarding the evaluation of each reference decoration image by an evaluator, and an evaluator ID of an evaluator who evaluated the reference decoration image, A means for storing (for example, a processor 32 for managing the evaluator information database (FIG.
  • Means for calculating a target image score related to the evaluation of each target decorative image based on the reference image score associated with the received evaluator ID among the plurality of reference image scores for example, a processor that executes the process of step S301).
  • a unit for example, a processor 32 that executes the process of step S302 that presents at least one target decoration image whose target image score satisfies a predetermined condition among the plurality of target decoration images,
  • An information processing device for example, the server 30).
  • the simulation result that matches the physical characteristics of the user and reflects the user's preference. it can.
  • the second aspect of this embodiment is A unit (e.g., the processor 32 that executes the process of step S321) that accepts designation of a reference image score from the evaluator for the generated target decoration image,
  • the storing unit stores the generated target decoration image as a reference decoration image, and stores the reference decoration image, the reference image score designated by the evaluator, and the evaluator ID of the evaluator in association with each other.
  • It is an information processing device.
  • the reference image score from the evaluator for the generated target decoration image is stored.
  • the target image score is calculated in consideration of the feedback content of the evaluator, so that it is possible to present the simulation result that makes the best use of the evaluator's unique sensitivity (individuality).
  • the third aspect of the present embodiment is A unit for accepting designation of a reference image score from the subject for the presented target decoration image (for example, the processor 32 that executes the process of step S313),
  • the storing means stores the presented target decoration image, the reference image score designated by the target person, and the target person ID for identifying the target person in association with each other,
  • the reference image score from the user for the presented target decoration image is stored.
  • the target image score is calculated in consideration of the content of the feedback from the user, so the simulation result in which the user's preference is more reflected Can be presented.
  • the fourth aspect of the present embodiment is A unit for receiving a generation condition for the target decoration image (for example, the processor 32 that executes the process of step S300), A means for generating generates the plurality of target decoration images based on generation conditions, It is an information processing device.
  • the target decoration image that reflects the generation condition (user attribute, user request, etc.) specified by the user is generated. Therefore, it is possible to present the user with a simulation result that suits the user's attributes and preferences.
  • the fifth aspect of the present embodiment is The decoration is makeup for the face, It is an information processing device.
  • the fifth aspect it is possible to present a simulation result that matches the physical characteristics of the user and reflects the user's preference regarding the makeup for the face.
  • the sixth aspect of the present embodiment is And a means for storing cosmetics information on cosmetics corresponding to each of the plurality of target decoration images (for example, a processor 32 for managing a makeup pattern information database (FIG. 4)), A unit (for example, the processor 32 that executes the process of step S302) that presents cosmetics information related to the cosmetics corresponding to the presented target decoration image, It is an information processing device.
  • a means for storing cosmetics information on cosmetics corresponding to each of the plurality of target decoration images for example, a processor 32 for managing a makeup pattern information database (FIG. 4)
  • a unit for example, the processor 32 that executes the process of step S302 that presents cosmetics information related to the cosmetics corresponding to the presented target decoration image, It is an information processing device.
  • information about cosmetics corresponding to the target decoration image is presented. This allows the user to know the cosmetics required to actually make up the presented target decorative image. Therefore, the reproducibility of the makeup of the target decorative image by the user is increased.
  • the seventh aspect of the present embodiment is A means for generating a target comment sentence for the target decoration image to be presented (for example, the processor 32 that executes the process of step S332), It is an information processing device.
  • the target comment statement for the target decoration image to be presented is presented. Therefore, the user can obtain advice information and the like regarding the presented target decoration image.
  • the eighth aspect of the present embodiment is The plurality of reference decoration images, the reference comment sentence for each reference decoration image, the reference comment score regarding the evaluation by the evaluator for each reference comment sentence, and the evaluator ID of the evaluator who evaluated the reference comment sentence are stored in association with each other. Further comprises means for The means for generating the target comment sentence generates a target comment sentence for the target decoration image to be presented based on the reference comment score associated with the accepted evaluator ID among the plurality of reference comment scores, It is an information processing device.
  • the target comment sentence for the presented target decoration image is generated based on the reference comment score associated with the evaluator ID designated by the user. Therefore, it is possible to present the target comment text that matches the presented target decoration image and reflects the user's preference.
  • the ninth aspect of the present embodiment is It is a program for causing a computer (for example, the processor 32) to function as each of the above means.
  • the storage device 11 may be connected to the client device 10 via the network NW.
  • the storage device 31 may be connected to the server 30 via the network NW.
  • Each of the above information processing steps can be executed by either the client device 10 or the server 30.
  • the present embodiment is not limited to this.
  • Other examples of “decoration” include hair styling and clothing.
  • the evaluator whose information is stored in the evaluator information database includes, for example, a hair styling professional (hair stylist, etc.).
  • a clothing coordination professional for example, a clothing coordination professional (stylist, etc.) is included.
  • the example in which the user is the target person of the makeup simulation is shown, but the present embodiment is not limited to this.
  • the user may be an operator who provides a service to the target person (for example, a store staff of a makeup item store).
  • the target image score of each target make image is calculated based on the comparison between the target make image and the reference make image in the identification of the presented image (S301) has been described. Not limited.
  • the identification of the presented image (S301) may be further based on the comparison between the target real face image and the reference real face image.
  • the generation conditions in Modification 2 include, for example, the following. “Season” (associated with the make pattern ID of the make pattern information database (FIG. 16). The simulation result suitable for the season can be presented to the user.) “Scene” (associated with the make pattern ID in the make pattern information database (FIG. 16). The simulation result suitable for the scene can be presented to the user.) "Make pattern creation time” (associated with the make pattern ID in the make pattern information database (FIG. 16). The simulation result reflecting the latest fashion can be presented to the user.) "Make pattern creator” (associated with the make pattern ID of the make pattern information database (FIG. 16). It is possible to present the user with a simulation result that suits the taste of the user.
  • the make pattern creator is an evaluator.
  • the target make-up image may be generated using the make-up pattern image that is the same “person who created the make-up pattern” as the “evaluator” input by the user in the field object F400a.)
  • "Difficulty level” associated with the make pattern ID in the make pattern information database (FIG. 16).
  • the user can be presented with a simulation result that matches the height of the user's make technique).
  • “Evaluation date” associated with the reference image ID of the reference image information database (FIG. 6).
  • step S301 the user is presented with a simulation result that matches the fashion by using only the reference image score of the period designated by the user. can do.)
  • the cosmetics name is presented as the cosmetics information, but the present embodiment is not limited to this.
  • the presented cosmetics information may be a cosmetics image.
  • the comment text to be presented is an example of one identified candidate comment text, but the present embodiment is not limited to this.
  • the presented comment text may be, for example, a combination of a plurality of candidate comment texts.
  • the candidate comment information database (FIG. 17) includes a “candidate comment attribute” field, and in step S332, one comment sentence is specified from a plurality of candidate comment sentences corresponding to one attribute, and in step S132, The comment sentence in which the comment sentence of each attribute is connected is presented.
  • candidate comment attributes include a “candidate comment attribute” field, and in step S332, one comment sentence is specified from a plurality of candidate comment sentences corresponding to one attribute, and in step S132, The comment sentence in which the comment sentence of each attribute is connected.
  • the generation of the target comment statement (S332) is based on the reference comment score, but the present embodiment is not limited to this.
  • the make pattern information database includes a “comment sentence” field, and in step S332, the comment sentence associated with the make pattern image used to generate the target make image identified in step S301 is identified, In step S132, the specified comment text may be presented.
  • information processing system 10 client device 11: storage device 12: processor 13: input/output interface 14: communication interface 30: server 31: storage device 32: processor 33: input/output interface 34: communication interface

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Abstract

情報処理装置は、装飾対象となる対象者の画像と、前記対象者とは異なる評価者を識別する少なくとも１つの評価者ＩＤと、を受け付ける手段と、前記画像に装飾が施された複数の対象装飾画像を生成する手段と、複数の人物の画像に装飾が施された複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアと、前記参照装飾画像を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段と、複数の前記参照画像スコアのうち、前記受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアに基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する手段と、前記複数の対象装飾画像のうち、前記対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象装飾画像を提示する手段と、を備える。

Description

情報処理装置、及び、プログラム
　本発明は、情報処理装置、及び、プログラムに関する。
　近年、装飾（例えば、メーキャップ、ヘアスタイリング、又は、服飾コーディネート）の多様化が進んでいる。無数の選択肢の中から適切な装飾を選択するには、それらの選択肢を実際に試して判断及び比較を行う必要があるため、膨大な時間及び手間を要する。特に装飾についての十分な知識を有さない人にとっては、極めて困難である。
　例えば、適切なメーキャップをするためには、顔の特徴に合うメーキャップを選択し、そのメーキャップを再現する必要がある。メーキャップの実施技術の向上のための技術としては、例えば、特開２０１４－１４９６９６号公報に記載のものがある。特開２０１４－１４９６９６号公報では、ユーザの実施メーク（メークアップの仕方）とユーザが参考にすべき参考メークとを比較して実施メークに対する評価を行い、その評価の結果をユーザに提示する。これにより、ユーザが行ったメークに対する客観的な評価をユーザに提示することができるので、メークの技術向上を含めたメークアップの支援を行うことができる。
　しかしながら、特開２０１４－１４９６９６号公報では、ユーザには自身の顔に合った参考メークが提示されないので、ユーザは実施メークの評価を知ることはできるが、自身の顔に合ったメークを知ることはできない。また、美的感覚（感性）には個人差があるため、実施メークに対する評価の結果には、ユーザの嗜好が反映されていない。
　このように、特開２０１４－１４９６９６号公報では、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提供することはできない。
　本発明の目的は、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提示することである。
　本発明の一態様は、
　装飾対象となる対象者の画像と、前記対象者とは異なる評価者を識別する少なくとも１つの評価者ＩＤと、を受け付ける手段を備え、
　前記画像に装飾が施された複数の対象装飾画像を生成する手段を備え、
　複数の人物の画像に装飾が施された複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアと、前記参照装飾画像を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段を備え、
　複数の前記参照画像スコアのうち、前記受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアに基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する手段を備え、
　前記複数の対象装飾画像のうち、前記対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象装飾画像を提示する手段を備える、
情報処理装置である。
　本発明によれば、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態の概要の説明図である。 本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のメークパターン情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の評価者情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の参照画像情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。 図７の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例１の画像生成ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 変形例１のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。 図１０の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例１の評価者フィードバック処理のシーケンス図である。 図１２の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例２の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例３の画像生成ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 変形例３の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例４の候補コメント情報データベースのデータ構造を示す図である。 変形例４の参照コメント情報データベースのデータ構造を示す図である。 変形例４のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。 図１９の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
（１）情報処理システムの構成
　情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０とを備える。
　クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
　クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
　サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。
（１－１）クライアント装置の構成
　クライアント装置１０の構成について説明する。
　図１に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。
　記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
　・ＯＳ（Operating System）のプログラム
　・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
　データは、例えば、以下のデータを含む。
　・情報処理において参照されるデータベース
　・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
　プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。
　入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
　通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。
（１－２）サーバの構成
　サーバ３０の構成について説明する。
　図１に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
　記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
　・ＯＳのプログラム
　・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
　データは、例えば、以下のデータを含む。
　・情報処理において参照されるデータベース
　・情報処理の実行結果
　プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。
　入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
　通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。
（２）実施形態の概要
　本実施形態の概要について説明する。図２は、本実施形態の概要の説明図である。
　図２に示すように、サーバ３０は、クライアント装置１０を介して、装飾対象となる対象者の画像と、対象者とは異なる評価者を識別する少なくとも１つの評価者ＩＤと、を受け付ける。
　サーバ３０は、対象者の画像に装飾が施された複数の対象装飾画像を生成する。
　サーバ３０は、複数の人物の画像に装飾が施された複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアと、参照装飾画像を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶している。
　サーバ３０は、複数の参照画像スコアのうち、受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアに基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する。
　サーバ３０は、クライアント装置１０を介して、複数の対象装飾画像のうち、対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象装飾画像を提示する。
　本実施形態によれば、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
（３）データベース
　本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。
（３－１）ユーザ情報データベース
　本実施形態のユーザ情報データベースについて説明する。図３は、本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図３のユーザ情報データベースには、ユーザに関するユーザ情報が格納されている。
　ユーザ情報データベースは、「ユーザＩＤ」フィールドと、「ユーザ名」フィールドと、「ユーザ属性」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　「ユーザＩＤ」フィールドには、ユーザＩＤが格納される。ユーザＩＤは、ユーザを識別するユーザ識別情報の一例である。
　「ユーザ名」フィールドには、ユーザ名に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。
　「ユーザ属性」フィールドには、ユーザの属性に関するユーザ属性情報が格納される。「ユーザ属性」フィールドは、複数のサブフィールド（「性別」フィールド及び「年齢」フィールド）を含む。
　「性別」フィールドには、ユーザの性別に関する情報が格納される。
　「年齢」フィールドには、ユーザの年齢に関する情報が格納される。
（３－２）メークパターン情報データベース
　本実施形態のメークパターン情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態のメークパターン情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図４のメークパターン情報データベースには、メークのシミュレーション画像を生成するためのメークパターンに関するメークパターン情報が格納される。メークパターン情報データベースは、「メークパターンＩＤ」フィールドと、「メークパターン画像」フィールドと、「メークテイスト」フィールドと、「対象性別」フィールドと、「対象年齢」フィールドと、「化粧品情報」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　「メークパターンＩＤ」フィールドには、メークパターンＩＤが格納される。メークパターンＩＤは、メークパターンを識別するメークパターン識別情報の一例である。
　「メークパターン画像」フィールドには、メークパターン画像データが格納される。メークパターン画像データは、メーキャップシミュレーション画像の生成のために参照される。
　「メークテイスト」フィールドには、メークパターンのテイストに関する情報が格納される。
　「対象性別」フィールドには、メークパターンの対象性別に関する情報が格納される。
　「対象年齢」フィールドには、メークパターンの対象年齢に関する情報が格納される。
　「化粧品情報」フィールドには、メークパターン画像に係るメーキャップを行うための化粧品に関する情報（例えば、化粧品名を含むテキスト）が格納される。
（３－３）評価者情報データベース
　本実施形態の評価者情報データベースについて説明する。図５は、本実施形態の評価者情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図５の評価者情報データベースには、評価者に関する評価者情報が格納される。評価者情報データベースは、「評価者ＩＤ」フィールドと、「評価者名」フィールドと、「評価者属性」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。評価者は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
　・メーキャップのプロフェッショナル（以下「メーキャップアーティスト」という）
　・メーキャップのプロフェッショナル以外の人物（例えば、一般的な消費者）
　「評価者ＩＤ」フィールドには、評価者ＩＤが格納される。評価者ＩＤは、評価者を識別する評価者識別情報の一例である。
　「評価者名」フィールドには、評価者名に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。
　「評価者属性」フィールドには、評価者の属性に関する評価者属性情報が格納される。「評価者属性」フィールドは、複数のサブフィールド（「性別」フィールド、「年齢」フィールド、及び、「スキル」フィールド）を含む。
　「性別」フィールドには、評価者の性別に関する情報が格納される。
　「年齢」フィールドには、評価者の年齢に関する情報が格納される。
　「スキル」フィールドには、評価者のメーキャップスキルに関する情報が格納される。例えば、「メーキャップアーティスト」は、プロフェッショナルレベルのメーキャップスキルを有することを意味する。「一般」は、一般的な消費者レベルのスキルを有することを意味する。
（３－４）参照画像情報データベース
　本実施形態の参照画像情報データベースについて説明する。図６は、本実施形態の参照画像情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図６の参照画像情報データベースには、参照メーク画像に対する評価に関する参照画像情報が格納される。参照画像情報データベースは、「参照画像ＩＤ」フィールドと、「参照素顔画像」フィールドと、「参照メーク画像」フィールドと、「参照画像スコア」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　参照画像情報データベースは、評価者ＩＤに関連付けられている。
　「参照画像ＩＤ」フィールドには、参照画像ＩＤが格納される。
　「参照素顔画像」フィールドには、人物の素顔画像の画像データが格納される。１つのレコードの「参照素顔画像」フィールドには１人の人物の素顔画像が含まれる。
　「参照メーク画像」フィールドには、人物の素顔に対してメーキャップを施した参照メーク画像の画像データが格納される。参照メーク画像の画像データは、人物の素顔に対して実際にメークを施したものであってもよいし、メーキャップシミュレーションにより生成されたものであってもよい。
　「参照画像スコア」フィールドには、参照メーク画像に対する評価者による評価に関する情報（例えば、スコア）が格納される。
（４）情報処理
　本実施形態の情報処理について説明する。図７は、本実施形態のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。図８は、図７の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　クライアント装置１０のユーザは、メーキャップシミュレーションの対象者である。
　図７に示すように、クライアント装置１０は、シミュレーション条件の受付（Ｓ１００）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１００（図８）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ１００は、フィールドオブジェクトＦ１００ａ～Ｆ１００ｂと、操作オブジェクトＢ１００と、を含む。
　フィールドオブジェクトＦ１００ａは、メーキャップシミュレーションの対象となる対象者の素顔の画像（以下「対象素顔画像」という）を指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　フィールドオブジェクトＦ１００ｂは、メーキャップシミュレーションの評価者を指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ１００は、フィールドオブジェクトＦ１００ａ～Ｆ１００ｂに入力されたユーザ指示をサーバ３０に送信するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　ステップＳ１００の後、クライアント装置１０は、シミュレーションリクエスト（Ｓ１０１）を実行する。
　具体的には、ユーザが、フィールドオブジェクトＦ１００ａに自身の素顔の画像の画像データを指定し、フィールドオブジェクトＦ１００ｂにメーキャップのシミュレーションにおける少なくとも１人の評価者の評価者情報（例えば、評価者名又は評価者の属性）を入力し、かつ、操作オブジェクトＢ１００を操作すると、プロセッサ１２は、シミュレーションリクエストデータをサーバ３０に送信する。
　シミュレーションリクエストデータは、以下の情報を含む。
　・対象者のユーザＩＤ（以下「対象ユーザＩＤ」という）
　・フィールドオブジェクトＦ１００ａに指定された対象素顔画像の画像データ
　・フィールドオブジェクトＦ１００ｂに指定された評価者情報
　ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、対象メーク画像の生成（Ｓ３００）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、メークパターン情報データベース（図４）を参照して、各メークパターン画像を対象素顔画像に重ね合わせ、各メークパターン画像に対応する対象メーク画像を生成する。
　ステップＳ３００の後、サーバ３０は、提示画像の特定（Ｓ３０１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、評価者情報データベース（図５）を参照して、シミュレーションリクエストデータに含まれる評価者情報に関連付けられた少なくとも１つの評価者ＩＤを特定する。
　プロセッサ３２は、参照画像情報データベース（図６）を参照して、評価者ＩＤに関連付けられた参照メーク画像の画像データ及び参照画像スコアを特定する。
　プロセッサ３２は、ステップＳ３００で生成した各対象メーク画像に対応する対象画像スコアを計算する。一例として、プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された計算モデルＧ１（ｘ）に対象メーク画像を適用することによって、対象画像スコアＳ１を計算する。計算モデルＧ１（ｘ）は、特定された全ての参照メーク画像と、各参照メーク画像に関連付けられた参照画像スコアと、をパラメータとして含む関数である。
　Ｓ１＝Ｇ１（ｘ）…（式１）
　・Ｓ１：対象画像スコア
　・Ｇ１（ｘ）：計算モデル
　・ｘ＝対象メーク画像
　すなわち、１つの対象メーク画像と、特定された全ての参照メーク画像とを比較し、各参照画像スコアに基づいて、１つの対象メーク画像の対象画像スコアを計算する。この対象画像スコアの計算を、ステップＳ３００において生成した全ての対象メーク画像に対して行う。
　プロセッサ３２は、ステップＳ３００で生成した複数の対象メーク画像のうち、上記で計算した対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象メーク画像を、ユーザに提示すべき提示画像として特定する。所定条件としては、以下の何れかが挙げられる。
　・対象画像スコアが予め定めた値以上であること
　・対象画像スコアが予め定めた順位内に入ること
　ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、シミュレーションレスポンス（Ｓ３０２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、シミュレーションレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
　シミュレーションレスポンスデータは、以下の情報を含む。
　・ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の画像データ
　ステップＳ３０２の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１０２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、シミュレーションレスポンスデータに基づいて、画面Ｐ１０１（図８）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ１０１は、表示オブジェクトＡ１０１を含む。
　表示オブジェクトＡ１０１は、シミュレーションレスポンスデータに含まれる画像データに対応する対象メーク画像（つまり、対象画像スコアが所定条件を満たす対象メーク画像）を含む。
　本実施形態によれば、自身の素顔画像と所望の評価者情報を入力することで、対象者の身体的特徴（顔の特徴）に合い、かつ、評価者の感性が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。評価者はユーザが指定するものであるため、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果となる。
　特に、評価者として特定のメーキャップアーティストを指定することにより、当該メーキャップアーティストの個性を生かしたシミュレーション結果を提示することができる。
　また、流行に敏感なユーザについては、評価者として一般人を含めることにより、流行が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
（５）変形例
　本実施形態の変形例について説明する。
（５－１）変形例１
　変形例１について説明する。変形例１は、生成された対象メーク画像に対する評価者からの参照画像スコアの指定を受け付ける例である。ここでは、提示された対象メーク画像に対する対象者（ユーザ）からの参照画像スコアの指定も受け付ける例を説明する。
（５－１－１）画像生成ログ情報データベース
　変形例１の画像生成ログ情報データベースについて説明する。図９は、変形例１の画像生成ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図９の画像生成ログ情報データベースには、対象メーク画像の生成の実行結果の履歴に関する画像生成ログ情報が格納される。画像生成ログ情報データベースは、「画像生成ログＩＤ」フィールドと、「対象素顔画像」フィールドと、「対象メーク画像」フィールドと、「参照画像スコア」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　画像生成ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。
　「画像生成ログＩＤ」フィールドには、画像生成ログ情報を識別する画像生成ログＩＤが格納される。画像生成ログＩＤは、画像生成ログを識別する画像生成ログ識別情報の一例である。
　「対象素顔画像」フィールドには、対象素顔画像の画像データが格納される。
　「対象メーク画像」フィールドには、対象メーク画像の画像データが格納される。
　「参照画像スコア」フィールドには、対象メーク画像に対するユーザによる評価に関する情報（例えば、スコア）が格納される。
（５－１－２）情報処理
　変形例１の情報処理について説明する。
（５－１－２－１）メーキャップシミュレーション処理
　変形例１のメーキャップシミュレーション処理について説明する。図１０は、変形例１のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。図１１は、図１０の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　図１０のクライアント装置１０のユーザは、メーキャップシミュレーションの対象者である。
　図１０に示すように、クライアント装置１０は、図７と同様に、ステップＳ１００～Ｓ１０１を実行する。
　ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、図７と同様に、ステップＳ３００を実行する。
　ステップＳ３００の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３１１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、シミュレーションリクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられた画像生成ログ情報データベース（図９）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
　・「画像生成ログＩＤ」フィールドには、新規の画像生成ログＩＤが格納される。
　・「対象素顔画像」フィールドには、シミュレーションリクエストデータに含まれる対象素顔画像の画像データが格納される。
　・「対象メーク画像」フィールドには、ステップＳ３００で生成した対象メーク画像の画像データが格納される。
　ステップＳ３１１の後、サーバ３０は、図７と同様に、ステップＳ３０１を実行する。
　ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、シミュレーションレスポンス（Ｓ３１２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、シミュレーションレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
　シミュレーションレスポンスデータは、以下の情報を含む。
　・ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の画像データ
　・ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の画像生成ログＩＤ
　ステップＳ３１２の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１１２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、シミュレーションレスポンスデータに基づいて、画面Ｐ２０１（図１１）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ２０１は、１つ以上の表示オブジェクトＡ２０１と、１つ以上のフィールドオブジェクトＦ２０１と、操作オブジェクトＢ２０１と、を含む。表示オブジェクトＡ２０１及びフィールドオブジェクトＦ２０１のそれぞれの個数は、ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の個数と同じである。例えば、当該対象メーク画像が２つである場合、画面Ｐ２０１は、２つの表示オブジェクトＡ２０１（Ａ２０１ａ，Ａ２０１ｂ）と、２つのフィールドオブジェクトＦ２０１（Ｆ２０１ａ，Ｆ２０１ｂ）と、を含む。
　各表示オブジェクトＡ２０１は、シミュレーションレスポンスデータに含まれる画像データに対応する対象メーク画像（つまり、対象画像スコアが所定条件を満たす対象メーク画像）を含む。各表示オブジェクトＡ２０１はシミュレーション結果である。
　各フィールドオブジェクトＦ２０１は、対象メーク画像に対するユーザによる評価に関する参照画像スコアの指定を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ２０１は、フィールドオブジェクトＦ２０１に入力されたユーザ指示をサーバ３０に送信するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　ステップＳ１１２の後、クライアント装置１０は、フィードバックリクエスト（Ｓ１１３）を実行する。
　具体的には、ユーザが、表示オブジェクトＡ２０１に表示された対象メーク画像に対する評価スコア（参照画像スコア）をフィールドオブジェクトＦ２０１に入力し、かつ、操作オブジェクトＢ２０１を操作すると、プロセッサ１２は、フィードバックリクエストデータをサーバ３０に送信する。
　フィードバックリクエストデータは、以下の情報を含む。
　・対象ユーザＩＤ
　・参照画像スコア
　・画像生成ログＩＤ
　ステップＳ１１３の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３１３）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、フィードバックリクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられた画像生成ログ情報データベース（図９）の「参照画像スコア」フィールドに、フィードバックリクエストデータに含まれる参照画像スコアを格納する。
（５－１－２－２）評価者フィードバック処理
　変形例１の評価者フィードバック処理について説明する。図１２は、変形例１の評価者フィードバック処理のシーケンス図である。図１３は、図１２の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　図１２のクライアント装置１０のユーザは、評価者である。
　クライアント装置１０は、評価者ログイン情報の受付（Ｓ１２０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ３００（図１３）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ３００は、フィールドオブジェクトＦ３００と、操作オブジェクトＢ３００と、を含む。
　フィールドオブジェクトＦ３００は、評価者ＩＤを指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ３００は、フィールドオブジェクトＦ３００に入力されたユーザ指示をサーバ３０に送信するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　ステップＳ１２０の後、クライアント装置１０は、更新リクエスト（Ｓ１２１）を実行する。
　具体的には、評価者が、フィールドオブジェクトＦ３００に自身の評価者ＩＤを入力し、かつ、操作オブジェクトＢ３００を操作すると、プロセッサ１２は、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。
　更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
　・評価者の評価者ＩＤ
　なお、評価者は、ステップＳ１００においてユーザが指定した評価者であってもよいし、ステップＳ１００においてユーザが指定しなかった評価者であってもよい。
　ステップＳ１２１の後、サーバ３０は、新規画像の提示（Ｓ３２０）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、画像生成ログ情報データベース（図９）及び参照画像情報データベース（図６）に基づき、評価者がまだ評価を行っていない対象メーク画像を特定する。プロセッサ３２は、画像生成ログ情報データベース（図９）を参照して、評価リクエストデータをクライアント装置１０に送信する。
　評価リクエストデータは、以下の情報を含む。
　・画像生成ログＩＤ
　・対象素顔画像の画像データ
　・対象メーク画像の画像データ
　評価者がまだ評価を行っていない対象メーク画像には、ステップＳ１１２で提示された対象メーク画像（つまり、ステップＳ３０１で計算された対象画像スコアが所定条件を満たした対象メーク画像）、及び、ステップＳ１１２で提示されなかった対象メーク画像（つまり、ステップＳ３０１で計算された対象画像スコアが所定条件を満たさなかった対象メーク画像）が含まれ得る。
　ステップＳ３２０の後、クライアント装置１０は、参照画像スコアの受付（Ｓ１２２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、評価リクエストデータに基づいて、画面Ｐ３０１（図１３）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ３０１は、１つ以上の表示オブジェクトＡ３０１と、１つ以上のフィールドオブジェクトＦ３０１と、操作オブジェクトＢ３０１と、を含む。表示オブジェクトＡ３０１及びフィールドオブジェクトＦ３０１のそれぞれの個数は、ステップＳ３２０で特定された対象メーク画像の個数と同じである。例えば、当該対象メーク画像が３つの場合、画面Ｐ３０１は、３つの表示オブジェクトＡ３０１（Ａ３０１ａ，Ａ３０１ｂ，Ａ３０１ｃ）と、３つのフィールドオブジェクトＦ３０１（Ｆ３０１ａ，Ｆ３０１ｂ，Ｆ３０１ｃ）と、を含む。
　各表示オブジェクトＡ３０１は、評価リクエストデータに含まれる画像データに対応する対象メーク画像（つまり、評価者がまだ評価を行っていない対象メーク画像）を含む。各表示オブジェクトＡ３０１は、対応する対象素顔画像をさらに含んでもよい。
　各フィールドオブジェクトＦ３０１は、対象メーク画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアの指定を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ３０１は、フィールドオブジェクトＦ３０１に入力されたユーザ指示をサーバ３０に送信するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　ステップＳ１２２の後、クライアント装置１０は、フィードバックリクエスト（Ｓ１２３）を実行する。
　具体的には、評価者が、表示オブジェクトＡ３０１に表示された対象メーク画像に対する評価スコア（参照画像スコア）をフィールドオブジェクトＦ３０１に入力し、かつ、操作オブジェクトＢ３０１を操作すると、プロセッサ１２は、フィードバックリクエストデータをサーバ３０に送信する。
　フィードバックリクエストデータは、以下の情報を含む。
　・評価者ＩＤ
　・参照画像スコア
　・画像生成ログＩＤ
　ステップＳ１２３の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３２１）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、フィードバックリクエストデータに含まれる評価者ＩＤに関連付けられた参照画像情報データベース（図６）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
　・「参照画像ＩＤ」フィールドには、フィードバックリクエストデータに含まれる画像生成ログＩＤが格納される。
　・「参照素顔画像」フィールドには、画像生成ログＩＤに関連付けられた対象素顔画像の画像データが格納される。
　・「参照メーク画像」フィールドには、画像生成ログＩＤに関連付けられた対象メーク画像の画像データが格納される。
　・「参照画像スコア」フィールドには、フィードバックリクエストデータに含まれる参照画像スコアが格納される。
　このように、変形例１では、ステップＳ３００において生成された対象メーク画像に対する評価者からの参照画像スコアが記憶される。これによって、次回以降のシミュレーションでは、評価者によるフィードバックの内容が考慮されて対象画像スコアの計算が行われるため、評価者独自の感性（個性）をより生かしたシミュレーション結果を提示することができる。
　また、変形例１では、ステップＳ１１２において提示された対象メーク画像に対するユーザからの参照画像スコアが記憶される。これによって、次回以降のシミュレーションでは、ステップＳ１００において指定する評価者にユーザ自身を含めることによって、ユーザによるフィードバックの内容が考慮されて対象画像スコアの計算が行われるため、ユーザの嗜好がより反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
（５－２）変形例２
　変形例２について説明する。変形例２は、ユーザが指定する生成条件（ユーザの属性及びユーザの要望等）を反映した対象メーク画像が生成される例である。
（５－２－１）情報処理
　変形例２の情報処理について説明する。図１４は、変形例２の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　変形例２では、図７のステップＳ１００において、プロセッサ１２は、画面Ｐ４００（図１４）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ４００は、フィールドオブジェクトＦ４００ａ～Ｆ４００ｄと、操作オブジェクトＢ４００と、を含む。
　フィールドオブジェクトＦ４００ａは、対象素顔画像を指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　フィールドオブジェクトＦ４００ｂは、メーキャップシミュレーションの評価者を指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　フィールドオブジェクトＦ４００ｃは、メーキャップシミュレーションにおけるメークテイストを指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　フィールドオブジェクトＦ４００ｄは、メーキャップシミュレーションにおけるユーザ属性の反映の要否を指定するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　操作オブジェクトＢ４００は、フィールドオブジェクトＦ４００ａ～Ｆ４００ｄに入力されたユーザ指示をサーバ３０に送信するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
　ステップＳ１００の後、クライアント装置１０は、シミュレーションリクエスト（Ｓ１０１）を実行する。
　具体的には、ユーザが、フィールドオブジェクトＦ４００ａに自身の素顔の画像の画像データを指定し、フィールドオブジェクトＦ４００ｂにメーキャップのシミュレーションにおける少なくとも１人の評価者の評価者情報（例えば、評価者名又は評価者の属性）を入力し、フィールドオブジェクトＦ４００ｃにメーキャップシミュレーションにおけるメークテイストを入力し、フィールドオブジェクトＦ４００ｄにメーキャップシミュレーションにおけるユーザ属性の反映の要否を入力し、かつ、操作オブジェクトＢ４００を操作すると、プロセッサ１２は、シミュレーションリクエストデータをサーバ３０に送信する。
　シミュレーションリクエストデータは、以下の情報を含む。
　・対象ユーザＩＤ
　・フィールドオブジェクトＦ４００ａに指定された対象素顔画像の画像データ
　・フィールドオブジェクトＦ４００ｂに指定された評価者情報
　・フィールドオブジェクトＦ４００ｃに指定されたメークテイストに関する情報
　・フィールドオブジェクトＦ４００ｄに指定されたユーザ属性の反映の要否に関する情報
　ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、対象メーク画像の生成（Ｓ３００）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、ユーザ情報データベース（図３）を参照して、シミュレーションリクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ属性（性別及び年齢）を特定する。
　プロセッサ３２は、メークパターン情報データベース（図４）を参照して、特定されたユーザ属性及びシミュレーションリクエストデータに含まれるメークテイストに関する情報に該当する複数のメークパターン画像を特定する。
　プロセッサ３２は、特定された各メークパターン画像を対象素顔画像に重ね合わせ、各メークパターン画像に対応する対象メーク画像を生成する。
　ステップＳ３００の後、サーバ３０は、図７と同様に、ステップＳ３０１～Ｓ３０２を実行する。
　ステップＳ３０２の後、クライアント装置１０は、図７と同様に、ステップＳ１０２を実行する。
　このように、変形例２では、ユーザが指定する生成条件（ユーザの属性及びユーザの要望等）を反映した対象メーク画像が生成される。そのため、ユーザの属性及び嗜好等に合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。
（５－３）変形例３
　変形例３について説明する。変形例３は、提示される対象メーク画像に対応する化粧品に関する化粧品情報を提示する例である。
（５－３－１）画像生成ログ情報データベース
　変形例３の画像生成ログ情報データベースについて説明する。図１５は、変形例３の画像生成ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図１５の画像生成ログ情報データベースには、対象メーク画像の生成の実行結果の履歴に関する画像生成ログ情報が格納される。画像生成ログ情報データベースは、「画像生成ログＩＤ」フィールドと、「対象素顔画像」フィールドと、「対象メーク画像」フィールドと、「化粧品情報」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　画像生成ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。
　「画像生成ログＩＤ」フィールド、「対象素顔画像」フィールド、及び、「対象メーク画像」フィールドは、図９の説明と同様である。
　「化粧品情報」フィールドには、シミュレーションに用いたメークパターン画像に関連付けられた化粧品に関する情報（例えば、化粧品名を含むテキスト）が格納される。
（５－３－２）情報処理
　変形例３の情報処理について説明する。図１６は、変形例３の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　クライアント装置１０は、図７と同様に、ステップＳ１００～Ｓ１０１を実行する。
　ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、対象メーク画像の生成（Ｓ３００）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、メークパターン情報データベース（図４）を参照して、各メークパターン画像を対象素顔画像に重ね合わせ、各メークパターン画像に対応する対象メーク画像を生成する。
　プロセッサ３２は、シミュレーションリクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられた画像生成ログ情報データベース（図１５）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
　・「画像生成ログＩＤ」フィールドには、新規の画像生成ログＩＤが格納される。
　・「対象素顔画像」フィールドには、シミュレーションリクエストデータに含まれる対象素顔画像の画像データが格納される。
　・「対象メーク画像」フィールドには、ステップＳ３００で生成した対象メーク画像の画像データが格納される。
　・「化粧品情報」フィールドには、ステップＳ３００で生成した対象メーク画像の画像データに対応するメークパターン画像に関連付けられた化粧品情報が格納される。
　ステップＳ３００の後、サーバ３０は、提示画像の特定（Ｓ３０１）を実行する。
　具体的には、図７と同様に、プロセッサ３２は、ステップＳ３００で生成した複数の対象メーク画像のうち、ステップＳ３０１で計算した対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象メーク画像を、ユーザに提示すべき提示画像として特定する。
　プロセッサ３２は、画像生成ログ情報データベース（図１５）を参照して、特定された対象メーク画像に対応する化粧品情報を特定する。
　ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、シミュレーションレスポンス（Ｓ３０２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、シミュレーションレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
　シミュレーションレスポンスデータは、以下の情報を含む。
　・ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の画像データ
　・ステップＳ３０１で特定された化粧品情報
　ステップＳ３０２の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１０２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、シミュレーションレスポンスデータに基づいて、画面Ｐ５０１（図１６）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ５０１は、表示オブジェクトＡ５０１ａ～Ａ５０１ｂを含む。
　表示オブジェクトＡ５０１ａは、シミュレーションレスポンスデータに含まれる画像データに対応する対象メーク画像（つまり、対象画像スコアが所定条件を満たす対象メーク画像）を含む。
　表示オブジェクトＡ５０１ｂは、シミュレーションレスポンスデータに含まれる化粧品情報を含む。
　このように、変形例３では、対象メーク画像に対応する化粧品に関する情報が提示される。これによって、ユーザは、提示された対象メーク画像におけるメーキャップを実際に行うために必要な化粧品を知ることができる。そのため、ユーザによる対象メーク画像のメーキャップの再現度が高まる。
（５－４）変形例４
　変形例４について説明する。変形例４は、提示される対象メーク画像に対する対象コメント文を生成する例である。
（５－４－１）候補コメント情報データベース
　変形例４の候補コメント情報データベースについて説明する。図１７は、変形例４の候補コメント情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図１７の候補コメント情報データベースには、ユーザに提示する候補となるコメント文に関する候補コメント情報が格納されている。候補コメント情報データベースは、「候補コメントＩＤ」フィールドと、「候補コメント文」フィールドと、を含む。
　「候補コメントＩＤ」フィールドには、候補コメントＩＤが格納される。
　「候補コメント文」フィールドには、ユーザに提示する候補となるコメント文に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。
（５－４－２）参照コメント情報データベース
　変形例４の参照コメント情報データベースについて説明する。図１８は、変形例４の参照コメント情報データベースのデータ構造を示す図である。
　図１８の参照コメント情報データベースには、参照コメント文に対する評価に関する参照コメント情報が格納されている。参照コメント情報データベースは、「参照コメントＩＤ」フィールドと、「参照画像ＩＤ」フィールドと、「参照コメント文」フィールドと、「参照コメントスコア」フィールドと、を含む。
　参照画像情報データベースは、評価者ＩＤに関連付けられている。
　「参照コメントＩＤ」フィールドには、参照コメントＩＤが格納される。
　「参照画像ＩＤ」フィールドには、参照画像ＩＤ（図６）が格納される。
　「参照コメント文」フィールドには、参照画像ＩＤに関連付けられた参照メーク画像に対するコメント文に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。
　「参照コメントスコア」フィールドには、参照コメント文に対する評価者による評価に関する情報（例えば、スコア）が格納される。
（５－４－３）情報処理
　変形例４の情報処理について説明する。図１９は、変形例４のメーキャップシミュレーション処理のシーケンス図である。図２０は、図１９の情報処理において表示される画面例を示す図である。
　図１９に示すように、クライアント装置１０は、図７と同様に、ステップＳ１００～Ｓ１０１を実行する。
　ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、図７と同様に、ステップＳ３００～Ｓ３０１を実行する。
　ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、対象コメント文の生成（Ｓ３３２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、参照コメント情報データベース（図１８）を参照して、シミュレーションリクエストデータに含まれる評価者ＩＤに関連付けられた参照画像ＩＤ、参照コメント文の情報、及び、参照コメントスコアを特定する。プロセッサ３２は、参照画像情報データベース（図６）を参照して、特定された参照画像ＩＤに関連付けられた参照メーク画像を特定する。
　プロセッサ３２は、候補コメント情報データベース（図１７）に格納されている各候補コメント文に対する評価に関する対象コメントスコアを計算する。一例として、プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された計算モデルＧ２（ｘ）に候補コメント文を適用することによって、対象コメントスコアＳ２を計算する。計算モデルＧ２（ｘ）は、特定された全ての参照メーク画像と、ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像と、各参照メーク画像に関連付けられた参照コメント文と、参照コメントスコアと、をパラメータとして含む関数である。
　Ｓ２＝Ｇ２（ｘ）…（式２）
　・Ｓ２：対象コメントスコア
　・Ｇ２（ｘ）：計算モデル
　・ｘ＝候補コメント文
　すなわち、参照画像ＩＤに関連付けられた全ての参照メーク画像と、ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像と、参照コメント文と、参照コメントスコアとから、候補コメント情報データベース（図１７）に格納されている各候補コメント文に対する評価に関する対象コメントスコアを計算する。
　プロセッサ３２は、候補コメント情報データベース（図１７）に格納されている候補コメント文のうち、上記で計算した対象コメントスコアが最も高い１つの候補コメント文（以下「対象コメント文」という）を、ユーザに提示すべき提示コメント文として特定する。
　ステップＳ３３２の後、サーバ３０は、シミュレーションレスポンス（Ｓ３３３）を実行する。
　具体的には、プロセッサ３２は、シミュレーションレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
　シミュレーションレスポンスデータは、以下の情報を含む。
　・ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の画像データ
　・ステップＳ３３２で特定された対象コメント文に関する情報
　ステップＳ３３３の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１３２）を実行する。
　具体的には、プロセッサ１２は、シミュレーションレスポンスデータに基づいて、画面Ｐ６０１（図２０）をディスプレイに表示する。
　画面Ｐ６０１は、表示オブジェクトＡ６０１ａ～Ａ６０１ｂを含む。
　表示オブジェクトＡ６０１ａは、シミュレーションレスポンスデータに含まれる画像データに対応する対象メーク画像（つまり、対象画像スコアが所定条件を満たす対象メーク画像）を含む。
　表示オブジェクトＡ６０１ｂは、シミュレーションレスポンスデータに含まれる対象コメント文に関する情報（例えば、テキスト）を含む。
　このように、変形例４では、提示される対象メーク画像に対する対象コメント文が提示される。そのため、ユーザは、提示された対象メーク画像に関するアドバイス情報等を得ることができる。
　また、変形例４では、ユーザが指定した評価者ＩＤに関連付けられた参照コメントスコアに基づいて、提示される対象メーク画像に対する対象コメント文を生成される。そのため、提示される対象装飾画像に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映された対象コメント文を提示することができる。
（６）本実施形態の小括
　本実施形態について小括する。
　本実施形態の第１態様は、
　装飾対象となる対象者の画像と、対象者とは異なる評価者を識別する少なくとも１つの評価者ＩＤと、を受け付ける手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
　対象者の画像に装飾が施された複数の対象装飾画像を生成する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
　複数の人物の画像に装飾が施された複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアと、参照装飾画像を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段（例えば、評価者情報データベース（図５）を管理するプロセッサ３２）を備え、
　複数の参照画像スコアのうち、受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアに基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
　複数の対象装飾画像のうち、対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象装飾画像を提示する手段（例えば、ステップＳ３０２の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置（例えば、サーバ３０）である。
　第１態様によれば、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
できる。
　本実施形態の第２態様は、
　生成された対象装飾画像に対する評価者からの参照画像スコアの指定を受け付ける手段（例えば、ステップＳ３２１の処理を実行するプロセッサ３２）を更に備え、
　記憶する手段は、生成された対象装飾画像を参照装飾画像として記憶し、かつ、参照装飾画像と、評価者から指定された参照画像スコアと、評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する、
情報処理装置である。
　第２態様によれば、生成された対象装飾画像に対する評価者からの参照画像スコアが記憶される。これによって、次回以降のシミュレーションでは、評価者によるフィードバックの内容が考慮されて対象画像スコアの計算が行われるため、評価者独自の感性（個性）をより生かしたシミュレーション結果を提示することができる。
　本実施形態の第３態様は、
　提示された対象装飾画像に対する対象者からの参照画像スコアの指定を受け付ける手段（例えば、ステップＳ３１３の処理を実行するプロセッサ３２）を更に備え、
　記憶する手段は、提示された対象装飾画像と、対象者から指定された参照画像スコアと、対象者を識別する対象者ＩＤと、を関連付けて記憶し、
　計算する手段は、複数の前記参照画像スコアのうち、受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアと、対象者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアと、に基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する、
情報処理装置である。
　第３態様によれば、提示された対象装飾画像に対するユーザからの参照画像スコアが記憶される。これによって、次回以降のシミュレーションでは、指定する評価者にユーザ自身を含めることによって、ユーザによるフィードバックの内容が考慮されて対象画像スコアの計算が行われるため、ユーザの嗜好がより反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
　本実施形態の第４態様は、
　対象装飾画像に関する生成条件を受け付ける手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を更に備え、
　生成する手段は、生成条件に基づき前記複数の対象装飾画像を生成する、
情報処理装置である。
　第４態様によれば、ユーザが指定する生成条件（ユーザの属性及びユーザの要望等）を反映した対象装飾画像が生成される。そのため、ユーザの属性及び嗜好等に合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。
　本実施形態の第５態様は、
　装飾が、顔に対するメーキャップである、
情報処理装置である。
　第５態様によれば、顔に対するメーキャップに関して、ユーザの身体的特徴に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映されたシミュレーション結果を提示することができる。
　本実施形態の第６態様は、
　複数の対象装飾画像のそれぞれに対応する化粧品に関する化粧品情報を記憶する手段（例えば、メークパターン情報データベース（図４）を管理するプロセッサ３２）を更に備え、
　提示される対象装飾画像に対応する化粧品に関する化粧品情報を提示する手段（例えば、ステップＳ３０２の処理を実行するプロセッサ３２）を更に備える、
情報処理装置である。
　第６態様によれば、対象装飾画像に対応する化粧品に関する情報が提示される。これによって、ユーザは、提示された対象装飾画像におけるメーキャップを実際に行うために必要な化粧品を知ることができる。そのため、ユーザによる対象装飾画像のメーキャップの再現度が高まる。
　本実施形態の第７態様は、
　提示される対象装飾画像に対する対象コメント文を生成する手段（例えば、ステップＳ３３２の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。
　第７態様によれば、提示される対象装飾画像に対する対象コメント文が提示される。そのため、ユーザは、提示された対象装飾画像に関するアドバイス情報等を得ることができる。
　本実施形態の第８態様は、
　複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する参照コメント文と、各参照コメント文に対する評価者による評価に関する参照コメントスコアと、参照コメント文を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段を更に備え、
　対象コメント文を生成する手段は、複数の参照コメントスコアのうち、受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照コメントスコアに基づいて、提示される対象装飾画像に対する対象コメント文を生成する、
情報処理装置である。
　第８態様によれば、ユーザが指定した評価者ＩＤに関連付けられた参照コメントスコアに基づいて、提示される対象装飾画像に対する対象コメント文を生成される。そのため、提示される対象装飾画像に合い、かつ、ユーザの嗜好が反映された対象コメント文を提示することができる。
　本実施形態の第９態様は、
　コンピュータ（例えば、プロセッサ３２）を、上記の各手段として機能させるためのプログラムである。
（７）その他の変形例
　記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。
　上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。
　本実施形態では、「装飾」がメーキャップである例を示したが、本実施形態はこれに限られない。「装飾」としては、他にも、ヘアスタイリング、服飾等が挙げられる。ヘアスタイリングの場合、評価者情報データベースに情報が格納される評価者として、例えば、ヘアスタイリングのプロフェッショナル（ヘアスタイリスト等）を含む。また、服飾の場合、評価者情報データベースに情報が格納される評価者として、例えば、服飾コーディネートのプロフェッショナル（スタイリスト等）を含む。
　本実施形態では、ユーザは、メーキャップシミュレーションの対象者である例を示したが、本実施形態はこれに限られない。ユーザは、対象者に対してサービスを提供する操作者（例えば、メーキャップアイテムの販売店の店頭スタッフ）でもよい。
　本実施形態では、提示画像の特定（Ｓ３０１）において、対象メーク画像と参照メーク画像との比較に基づいて各対象メーク画像の対象画像スコアを計算する例を示したが、本実施形態はこれに限られない。提示画像の特定（Ｓ３０１）において、さらに対象素顔画像と参照素顔画像との比較に基づいてもよい。
　変形例２における生成条件として、上記の他に、例えば、以下のものが挙げられる。
　・「季節」（メークパターン情報データベース（図１６）のメークパターンＩＤに関連付けられる。季節に合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。）
　・「シーン」（メークパターン情報データベース（図１６）のメークパターンＩＤに関連付けられる。シーンに合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。）
　・「メークパターンの作成時期」（メークパターン情報データベース（図１６）のメークパターンＩＤに関連付けられる。最新の流行を反映したシミュレーション結果をユーザに提示することができる。）
　・「メークパターンの作成者」（メークパターン情報データベース（図１６）のメークパターンＩＤに関連付けられる。ユーザの嗜好に合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。メークパターンの作成者は、評価者と同一人物であり得、また、ユーザがフィールドオブジェクトＦ４００ａに入力した「評価者」と同じ「メークパターンの作成者」であるメークパターン画像を用いて対象メーク画像が生成され得る。）
　・「難易度」（メークパターン情報データベース（図１６）のメークパターンＩＤに関連付けられる。ユーザのメーク技術の高さに合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。）
　・「評価日」（参照画像情報データベース（図６）の参照画像ＩＤに関連付けられる。ステップＳ３０１において、ユーザが指定した期間の参照画像スコアのみを用いることによって、流行に合うシミュレーション結果をユーザに提示することができる。）
　変形例３では、化粧品情報として、化粧品名が提示される例を示したが、本実施形態はこれに限られない。提示される化粧品情報は、化粧品の画像であってもよい。
　変形例４では、提示されるコメント文は、特定された１つの候補コメント文である例を示したが、本実施形態はこれに限られない。提示されるコメント文は、例えば、複数の候補コメント文を繋ぎ合わせたものであってもよい。例えば、候補コメント情報データベース（図１７）が「候補コメント属性」フィールドを含み、ステップＳ３３２において、１つの属性に該当する複数の候補コメント文のうちから１つのコメント文を特定し、ステップＳ１３２において、各属性のコメント文が繋ぎ合わされたコメント文を提示する。候補コメント属性としては、例えば、以下が挙げられる。
　・顔の特徴に関するコメント文
　・顔の各部位の色に関するコメント文
　・メーク技術に関するコメント文
　・最新の流行に関するコメント文
　変形例４において、対象コメント文についても、変形例１と同様に、評価者及びユーザの少なくとも一方から対象コメント文に対する評価に関するフィードバックを受け付けてもよい。
　変形例４では、対象コメント文の生成（Ｓ３３２）は、参照コメントスコアに基づく例を示したが、本実施形態はこれに限られない。例えば、メークパターン情報データベース（図４）が「コメント文」フィールドを含み、ステップＳ３３２において、ステップＳ３０１で特定された対象メーク画像の生成に用いたメークパターン画像に関連付けられたコメント文を特定し、ステップＳ１３２において、特定されたコメント文を提示してもよい。
　以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。
１　　：情報処理システム
１０　：クライアント装置
１１　：記憶装置
１２　：プロセッサ
１３　：入出力インタフェース
１４　：通信インタフェース
３０　：サーバ
３１　：記憶装置
３２　：プロセッサ
３３　：入出力インタフェース
３４　：通信インタフェース

Claims (9)

  1. 　装飾対象となる対象者の画像と、前記対象者とは異なる評価者を識別する少なくとも１つの評価者ＩＤと、を受け付ける手段を備え、
    　前記画像に装飾が施された複数の対象装飾画像を生成する手段を備え、
    　複数の人物の画像に装飾が施された複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する評価者による評価に関する参照画像スコアと、前記参照装飾画像を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段を備え、
    　複数の前記参照画像スコアのうち、前記受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアに基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する手段を備え、
    　前記複数の対象装飾画像のうち、前記対象画像スコアが所定条件を満たす少なくとも１つの対象装飾画像を提示する手段を備える、
    情報処理装置。
  2. 　前記生成された対象装飾画像に対する評価者からの参照画像スコアの指定を受け付ける手段を更に備え、
    　前記記憶する手段は、前記生成された対象装飾画像を参照装飾画像として記憶し、かつ、前記参照装飾画像と、前記評価者から指定された参照画像スコアと、前記評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記提示された対象装飾画像に対する前記対象者からの参照画像スコアの指定を受け付ける手段を更に備え、
    　前記記憶する手段は、前記提示された対象装飾画像と、前記対象者から指定された参照画像スコアと、前記対象者を識別する対象者ＩＤと、を関連付けて記憶し、
    　前記計算する手段は、複数の前記参照画像スコアのうち、前記受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアと、前記対象者ＩＤに関連付けられた参照画像スコアと、に基づいて、各対象装飾画像に対する評価に関する対象画像スコアを計算する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　対象装飾画像に関する生成条件を受け付ける手段を更に備え、
    　前記生成する手段は、前記生成条件に基づき前記複数の対象装飾画像を生成する、
    請求項１～３の何れかに記載の情報処理装置。
  5. 　前記装飾は顔に対するメーキャップである、
    請求項１～４の何れかに記載の情報処理装置。
  6. 　前記複数の対象装飾画像のそれぞれに対応する化粧品に関する化粧品情報を記憶する手段を更に備え、
    　提示される前記対象装飾画像に対応する化粧品に関する化粧品情報を提示する手段を更に備える、
    請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　提示される前記対象装飾画像に対する対象コメント文を生成する手段を備える、
    請求項１～６の何れかに記載の情報処理装置。
  8. 　前記複数の参照装飾画像と、各参照装飾画像に対する参照コメント文と、各参照コメント文に対する評価者による評価に関する参照コメントスコアと、前記参照コメント文を評価した評価者の評価者ＩＤと、を関連付けて記憶する手段を更に備え、
    　前記対象コメント文を生成する手段は、複数の前記参照コメントスコアのうち、前記受け付けられた評価者ＩＤに関連付けられた参照コメントスコアに基づいて、前記提示される前記対象装飾画像に対する対象コメント文を生成する、
    請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　コンピュータを、請求項１～８の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。
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