WO2023210341A1 - 顔分類方法、装置、およびプログラム - Google Patents

顔分類方法、装置、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2023210341A1
WO2023210341A1 PCT/JP2023/014658 JP2023014658W WO2023210341A1 WO 2023210341 A1 WO2023210341 A1 WO 2023210341A1 JP 2023014658 W JP2023014658 W JP 2023014658W WO 2023210341 A1 WO2023210341 A1 WO 2023210341A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
face
zone
dimensional shape
classification
dimensional
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2023/014658
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
聖子 森
春奈 関根
愛 森田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shiseido Co Ltd
Original Assignee
Shiseido Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shiseido Co Ltd filed Critical Shiseido Co Ltd
Priority to CN202380030181.XA priority Critical patent/CN119013706A/zh
Priority to JP2024517965A priority patent/JPWO2023210341A1/ja
Publication of WO2023210341A1 publication Critical patent/WO2023210341A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/64—Three-dimensional [3D] objects

Definitions

  • the present invention relates to a face classification method, device, and program.
  • the present invention aims to improve the accuracy of classification based on three-dimensional facial features.
  • a face classification method includes identifying the characteristics of the three-dimensional shape of the T zone, which is a part of the face that includes the lower eyebrows, the bridge of the nose, and the area around the eyes, and the cheeks and face line of the face. and classifying the face based on the three-dimensional shape characteristics of the T-zone and the three-dimensional shape characteristics of the V zone. Including.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a face classification device according to an embodiment of the present invention.
  • 5 is a flowchart of face classification processing according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the T-zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the T-zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the T-zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the T-zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
  • 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • 2 is a flowchart of face classification processing (Example 1) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • 12 is a flowchart of face classification processing (Example 2) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • 12 is a flowchart of face classification processing (Example 3) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a flowchart of face classification processing (Example 4) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone of a face according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the results of face classification and makeup suggestions based on the classification according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram of a face classification device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
  • the face classification device 10 uses the characteristics of the three-dimensional shape of the T zone (details will be described later), which is the part of the user's 21 face that includes the area below the eyebrows, the bridge of the nose, and the area around the eyes, and the cheeks and cheeks of the user's 21 face.
  • the face of the user 21 is classified based on the characteristics of the three-dimensional shape of the V zone (details will be described later), which is a portion including the face lines.
  • ⁇ Example 1>, ⁇ Example 2>, and ⁇ Example 3> will be explained separately.
  • the face classification device 10 includes a user terminal 20 and a server 30.
  • the user 21 operates the user terminal 20.
  • the user terminal 20 is a smartphone, a tablet, a personal computer, or the like.
  • Server 30 is composed of one or more computers.
  • the user terminal 20 and the server 30 execute the processing of the face classification device 10 described in this specification in a distributed manner.
  • the user terminal 20 acquires information on the three-dimensional shape of the T-zone of the user's 21 face and information on the three-dimensional shape of the V-zone of the user's 21 face, and transmits the information to the server 30.
  • the server 30 identifies the three-dimensional shape characteristics of the T zone of the user 21's face and the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the user's 21 face, and classifies the user's 21 face based on the characteristics. and transmits the classification results to the user terminal 20.
  • the face classification device 10 includes a user terminal 20.
  • the user 21 operates the user terminal 20.
  • the user terminal 20 is a smartphone, a tablet, a personal computer, or the like.
  • the user terminal 20 executes the processing of the face classification device 10 described in this specification.
  • a human such as the beauty salon staff 11 visually classifies the face of the user 21.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the face classification device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the face classification device 10 can include a three-dimensional shape information acquisition section 101, a three-dimensional shape feature identification section 102, a classification section 103, and a classification result presentation section 104. Further, the face classification device 10 can function as a three-dimensional shape information acquisition section 101, a three-dimensional shape feature identification section 102, a classification section 103, and a classification result presentation section 104 by executing a program.
  • the three-dimensional shape information acquisition unit 101 acquires information on the three-dimensional shape of the T zone, which is the part of the user's 21 face that includes the area below the eyebrows, the bridge of the nose, and around the eyes. Furthermore, the three-dimensional shape information acquisition unit 101 acquires information on the three-dimensional shape of the V zone, which is a portion of the user's 21 face that includes the cheeks and face lines.
  • the three-dimensional shape information is information used to specify the three-dimensional shape (that is, to specify the X coordinate, Y coordinate, and Z coordinate), and for example, multiple images of the user 21's face are taken. images, values measured by a 3D scanner or depth sensor, etc.
  • the three-dimensional shape feature identification unit 102 identifies the characteristics of the T-zone of the user's 21 face from the information on the three-dimensional shape of the T-zone of the user's 21 face acquired by the three-dimensional shape information acquisition unit 101. Furthermore, the three-dimensional shape feature identifying unit 102 identifies the features of the V zone of the user's 21 face from the information on the three-dimensional shape of the V zone of the user's 21 face acquired by the three-dimensional shape information acquiring unit 101. Note that the three-dimensional shape feature specifying section is also referred to as a T-zone specifying section and a V-zone specifying section.
  • the classification unit 103 classifies the face of the user 21 based on the characteristics of the T zone of the user's 21 face and the characteristics of the V zone of the user's 21 face identified by the three-dimensional shape feature identification unit 102.
  • the classification unit 103 classifies the face of the user 21 based on whether the T-zone of the face is three-dimensional or two-dimensional. For example, the classification unit 103 determines whether the T zone is three-dimensional or two-dimensional based on the height difference between the center of the bridge of the nose and the inner corner of the eyes.
  • the classification unit 103 classifies the face of the user 21 based on whether the V zone of the face has a skeletal appearance or a fleshy appearance, and if the V zone has a skeletal appearance, the classification unit 103 classifies the face according to the length of the face. Further classify faces based on. For example, the classification unit 103 determines whether the V zone has a skeletal feel or a fleshy feeling based on at least one of the shape of the cheek, the shadow of the cheek, and the shape of the face line.
  • the classification result presentation unit 104 presents (for example, displays on the screen of the user terminal 20) the results classified by the classification unit 103. Note that the classification result presentation unit 104 may present a makeup method according to the classification result by the classification unit 103.
  • FIG. 3 is a flowchart of face classification processing according to an embodiment of the present invention.
  • step 1 (S1) the three-dimensional shape information acquisition unit 101 obtains information on the three-dimensional shape of the T zone, which is the part of the user's 21 face that includes the lower part of the eyebrows, the bridge of the nose, and the area around the eyes, and the user's 21 face.
  • step 2 (S2) the three-dimensional shape feature identification unit 102 identifies the features of the T-zone of the user's 21 face from the information on the three-dimensional shape of the T-zone of the user's 21 face obtained in S1, and The characteristics of the V zone of the user's 21 face are specified from the information on the three-dimensional shape of the V zone of the user's 21 face acquired in .
  • step 3 (S3) the classification unit 103 classifies the face of the user 21 based on the characteristics of the T zone of the face of the user 21 and the characteristics of the V zone of the face of the user 21 identified in S2.
  • step 4 (S4) the classification result presentation unit 104 presents (for example, displays on the screen of the user terminal 20) the results classified in S3.
  • the classification result presentation unit 104 may present makeup methods according to the results classified in S3.
  • the present invention classifies faces based on the three-dimensional features of the T-zone of the face and the three-dimensional features of the V-zone of the face, and presents a makeup method according to the classification results.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the T-zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • the T-zone of the face is the area below the eyebrows (the area within the dotted line in the left image of Figure 4), the bridge of the nose (the area within the dotted line in the center image of Figure 4), and around the eyes (the area within the dotted line in the right image of Figure 4). ).
  • the T zone may include the eyebrows and above the eyebrows.
  • the "below eyebrow” is the area that extends from the bottom of the eyebrow to the side of the bridge of the nose.
  • the "nose bridge” is a region that includes the bridge of the nose and the part above the bridge of the forehead.
  • Around the eyes is an area that includes the upper and lower eyelids, inner and outer corners of the eyes.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the V zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • the V zone of the face includes the cheeks (the part within the dotted line in the left diagram of FIG. 5) and the face line (the diagonally shaded part in the right diagram of FIG. 5). Note that the V zone does not include the bridge of the nose.
  • “Cheeks” are the sides of the face, and are the area surrounded by the eyes, ears, nose, mouth, and chin.
  • the cheeks include the zygomatic bones (the bones that form the cheekbones).
  • Fiber line is an area that follows the outline of the face.
  • FIG. 6 shows the T-zone (the part within the line) of the face.
  • the left and right direction of the front of the face is the X axis (width)
  • the vertical direction of the front of the face is the Y axis (height)
  • the front and back direction from the front of the face is the Z axis (depth).
  • the classification unit 103 determines whether the T zone is three-dimensional or two-dimensional based on the height difference between the center of the bridge of the nose and the inner corner of the eyes.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the characteristics of the three-dimensional shape of the T-zone of the face according to an embodiment of the present invention. Each position indicates the following parts of the face.
  • TH1 The center of the face in the X direction, which has the same Y coordinate value as the tip of the eyebrows TH2: The position of the tip of the nose TH3: The position that bisects the line connecting TH1 and TH2 on the XY plane (the center of the bridge of the nose) )
  • TL1 Position of the inner corner of the eye
  • TL2 Position that bisects the line connecting the inner corner of the eye and the inner corner of the eyebrows on the )
  • the classification unit 103 calculates the difference d TH3 - TL1 between TH3 and TL1 in the Z direction on the YZ plane when the distance from K1 to K2 on the XY plane is 1. It is determined whether the T-zone is three-dimensional or two-dimensional using the difference in height from the depression. When d TH3-TL1 >0.068, the classification unit 103 determines that the T zone is three-dimensional, uneven, and deeply carved. On the other hand, when d TH3-TL1 ⁇ 0.068, the classification unit 103 determines that the T-zone is flat, has no irregularities, and has shallow carvings.
  • FIG. 8 shows the V zone (the part within the line) of the face.
  • the left and right direction of the front of the face is the X axis (width)
  • the vertical direction of the front of the face is the Y axis (height)
  • the front and back direction from the front of the face is the Z axis (depth).
  • the classification unit 103 determines whether the V zone has a skeletal feel or a fleshy feeling based on at least one of the shape of the cheek, the shadow of the cheek, and the shape of the face line, and determines whether the V zone has a skeletal feel or a fleshy feeling. If so, the face is further classified based on the length of the face. You may use any of the methods of face classification processing based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the face ((Example 1) to (Example 4)) described below, or you may use multiple methods. The most common result may be used.
  • FIG. 9 is a flowchart of face classification processing (Example 1) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • step 11 the classification unit 103 determines cheeks. Specifically, the classification unit 103 calculates (Z1-Z5)/(Z1-Z2). If (Z1-Z5)/(Z1-Z2) ⁇ 0.15, proceed to step 12; if (Z1-Z5)/(Z1-Z2) ⁇ 0.15, proceed to step 14.
  • FIG. 13 shows the three-dimensional shape of the face when viewed from above.
  • the values of the X and Z coordinates of each position are shown below (the value of the Y coordinate may be any value).
  • V1 Outside position of nasal wing (X1, Z1)
  • V2 Position of the outermost face line in the X direction (X2, Z2)
  • V3 Position of the intersection of a straight line drawn parallel to the X-axis from V1 and a straight line drawn parallel to the Z-axis from V2 (X2, Z1)
  • V4 A point on the line connecting V1 and V3, and the position of the point where V1 and the relevant point: V3 and the relevant point are 2:1 ((X1 + X2) ⁇ (2/3 or 1/3), Z1))
  • V5 Intersection between the straight line drawn from V4 parallel to the Z axis and the face line ((X1+X2) x (2/3 or 1/3), Z5)
  • step 12 the classification unit 103 determines the vertical width of the face when the horizontal width of the face is 1. If the vertical width of the face>1, the process proceeds to step 13; if the horizontal width of the face ⁇ 1, the process proceeds to step 15.
  • S1 indicates the eyebrows
  • S2 indicates the tip of the chin.
  • the horizontal distance from the left hairline to the right hairline at the height of S1 is the width of the face.
  • step 13 (S13) the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "smart".
  • step 14 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face into "round".
  • step 15 (S15) the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "square".
  • FIG. 10 is a flowchart of face classification processing (Example 2) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • step 21 the classification unit 103 determines the cheek shadow. If there is a cheek shadow, the process advances to step 22; if there is no cheek shadow, the process advances to step 24.
  • the area between the straight line connecting the ⁇ bottom of the nose wing'' to the ⁇ center of the ear'' and the straight line connecting the ⁇ corner of the mouth'' to the ⁇ bottom side of the ear'' is defined as the shadow area under the cheekbone.
  • step 22 the classification unit 103 determines the vertical width of the face when the horizontal width of the face is 1. If the vertical width of the face>1, the process proceeds to step 23; if the horizontal width of the face ⁇ 1, the process proceeds to step 25.
  • S1 indicates the eyebrows
  • S2 indicates the tip of the chin.
  • the horizontal distance from the left hairline to the right hairline at the height of S1 is the width of the face.
  • step 23 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "smart".
  • step 24 (S24) the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face into "round".
  • step 25 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "square".
  • FIG. 11 is a flowchart of face classification processing (Example 3) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • step 31 the classification unit 103 determines the curvature of the V zone. Specifically, the classification unit 103 calculates the curvature k. If the curvature k ⁇ 0.20, the process proceeds to step 32; if the curvature k ⁇ 0.20, the process proceeds to step 34.
  • step 32 the classification unit 103 determines the vertical width of the face when the horizontal width of the face is 1. If the vertical width of the face>1, the process proceeds to step 33; if the horizontal width of the face ⁇ 1, the process proceeds to step 35.
  • S1 indicates the eyebrows
  • S2 indicates the tip of the chin.
  • the horizontal distance from the left hairline to the right hairline at the height of S1 is the width of the face.
  • step 33 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "smart".
  • step 34 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face into "round".
  • step 35 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "square".
  • FIG. 12 is a flowchart of face classification processing (Example 4) based on the three-dimensional shape characteristics of the V zone of the face according to an embodiment of the present invention.
  • step 41 the classification unit 103 determines the curvature of the V zone. Specifically, the classification unit 103 calculates the second-order differential value d. If the second-order differential value d ⁇ 0.54, the process proceeds to step 42, and if the second-order differential value d ⁇ 0.54, the process proceeds to step 44.
  • step 42 the classification unit 103 determines the vertical width of the face when the horizontal width of the face is 1. If the vertical width of the face>1, the process proceeds to step 43; if the horizontal width of the face ⁇ 1, the process proceeds to step 45.
  • S1 indicates the eyebrows
  • S2 indicates the tip of the chin.
  • the horizontal distance from the left hairline to the right hairline at the height of S1 is the width of the face.
  • step 43 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "smart".
  • step 44 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face into "round".
  • step 45 the classification unit 103 classifies the V zone of the user's 21 face as "square".
  • P4 to P5 are unified to 10. Let P1 (x 1 , y 1 ), P2 (x 2 , y 2 ), P3 (x 3 , y 3 ), P4 (x 4 , y 4 ), and P5 (x 5 , y 5 ). If the center of the circle C passing through the three points P1, P2, and P3 is (a, b),
  • FIG. 18 is a diagram for explaining the results of face classification and makeup suggestions based on the classification according to an embodiment of the present invention.
  • T-zone of the face is classified as three-dimensional, the bridge of the nose is straight and the curve of the face is steep, so a makeup method that matches the three-dimensional features of the face is presented.
  • the bridge of the nose is not straight and the face has gentle unevenness, so a makeup method that matches the three-dimensional features of the face will be presented.
  • the face has a skeletal appearance in the V zone and is classified as "smart", it has a skeletal appearance, is rugged, and has a clean facial line, so the three-dimensional appearance of the face A makeup method that matches your features will be presented.
  • V zone of the face has a skeletal appearance and is classified as "square"
  • the face has a skeletal appearance, is rugged, and the face line is rounded.
  • a makeup method that matches your features will be presented.
  • the face has a fleshy V-zone and is classified as "round”, it is fleshy, plump, and has a round face line, so it is suitable for the three-dimensional features of the face.
  • a makeup method is presented.
  • FIG. 19 is a hardware configuration diagram of a face classification device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the face classification device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 1001, a ROM (Read Only Memory) 1002, and a RAM (Random Access Memory) 1003.
  • the CPU 1001, ROM 1002, and RAM 1003 form a so-called computer.
  • the face classification device 10 can include an auxiliary storage device 1004, a display device 1005, an operating device 1006, an I/F (Interface) device 1007, and a drive device 1008. Note that each piece of hardware of the face classification device 10 is interconnected via a bus B.
  • the CPU 1001 is a computing device that executes various programs installed in the auxiliary storage device 1004.
  • ROM1002 is a nonvolatile memory.
  • the ROM 1002 functions as a main storage device that stores various programs, data, etc. necessary for the CPU 1001 to execute various programs installed in the auxiliary storage device 1004.
  • the ROM 1002 functions as a main storage device that stores boot programs such as BIOS (Basic Input/Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).
  • BIOS Basic Input/Output System
  • EFI Extensible Firmware Interface
  • the RAM 1003 is a volatile memory such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory).
  • the RAM 1003 functions as a main storage device that provides a work area in which various programs installed in the auxiliary storage device 1004 are expanded when they are executed by the CPU 1001.
  • the auxiliary storage device 1004 is an auxiliary storage device that stores various programs and information used when the various programs are executed.
  • the display device 1005 is a display device that displays the internal state of the face classification device 10 and the like.
  • the operating device 1006 is an input device through which the administrator of the face classification device 10 inputs various instructions to the face classification device 10.
  • the I/F device 1007 is a communication device for connecting to a network and communicating with other devices.
  • a drive device 1008 is a device for setting a storage medium 1009.
  • the storage medium 1009 here includes a medium for recording information optically, electrically, or magnetically, such as a CD-ROM, a flexible disk, or a magneto-optical disk. Further, the storage medium 1009 may include a semiconductor memory that records information electrically, such as an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory) or a flash memory.
  • EPROM Erasable Programmable Read Only Memory
  • the various programs to be installed in the auxiliary storage device 1004 are installed by, for example, setting the distributed storage medium 1009 in the drive device 1008 and reading out the various programs recorded in the storage medium 1009 by the drive device 1008. be done.
  • various programs to be installed in the auxiliary storage device 1004 may be installed by being downloaded from the network via the I/F device 1007.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

顔の立体的な特徴に基づく分類の精度を向上させる。本発明の一実施形態に係る顔分類方法は、顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、前記顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、前記Ｔゾーンの３次元形状の特徴、および、前記Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づいて、前記顔を分類することと、を含む。

Description

顔分類方法、装置、およびプログラム
　本発明は、顔分類方法、装置、およびプログラムに関する。
　近年、社会の多様化に伴い、一つの理想を目指したメイクアップの提案ではなく、個々人の顔立ちに合ったパーソナルなメイクアップの提案が求められている。例えば、特許文献１では、顔の立体感を分類してメイクアップを提案している。
特許５０９５１８２号公報
　しかしながら、特許文献１では、顔全体の奥行き・骨格肉付き感に基づいて顔を分類しているに過ぎず、詳細な顔の立体的な特徴に基づく分類が求められていた。
　そこで、本発明では、顔の立体的な特徴に基づく分類の精度を向上させることを目的とする。
　本発明の一実施形態に係る顔分類方法は、顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、前記顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、前記Ｔゾーンの３次元形状の特徴、および、前記Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づいて、前記顔を分類することと、を含む。
　本発明によれば、顔の立体的な特徴に基づく分類の精度を向上させることができる。
本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る顔分類装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顔分類処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顔のＴゾーンについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＴゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＴゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例１）のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例２）のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例３）のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例４）のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔の分類の結果、および、分類を基にしたメイクアップ提案について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る顔分類装置のハードウェア構成図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
＜全体の構成＞
　図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。顔分類装置１０は、ユーザ２１の顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーン（詳細については後述する）の３次元形状の特徴、および、ユーザ２１の顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーン（詳細については後述する）の３次元形状の特徴に基づいて、ユーザ２１の顔を分類する。以下、＜実施例１＞と＜実施例２＞と＜実施例３＞に分けて説明する。
＜実施例１＞
　実施例１では、顔分類装置１０は、ユーザ端末２０とサーバ３０から構成される。ユーザ２１は、ユーザ端末２０を操作する。例えば、ユーザ端末２０は、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等である。サーバ３０は、１つまたは複数のコンピュータから構成される。実施例１では、ユーザ端末２０とサーバ３０が、本明細書で説明する顔分類装置１０の処理を分散して実行する。
　例えば、ユーザ端末２０は、ユーザ２１の顔のＴゾーンの３次元形状の情報、および、ユーザ２１の顔のＶゾーンの３次元形状の情報を取得して、当該情報をサーバ３０へ送信する。サーバ３０は、ユーザ２１の顔のＴゾーンの３次元形状の特徴、および、ユーザ２１の顔のＶゾーンの３次元形状の特徴を特定して、当該特徴に基づいて、ユーザ２１の顔を分類し、分類の結果をユーザ端末２０へ送信する。
＜実施例２＞
　実施例２では、顔分類装置１０は、ユーザ端末２０から構成される。ユーザ２１は、ユーザ端末２０を操作する。例えば、ユーザ端末２０は、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等である。実施例２では、ユーザ端末２０が、本明細書で説明する顔分類装置１０の処理を実行する。
＜実施例３＞
　実施例３では、美容部員１１等の人間が目視でユーザ２１の顔を分類する。
＜機能ブロック＞
　図２は、本発明の一実施形態に係る顔分類装置１０の機能ブロック図である。顔分類装置１０は、３次元形状情報取得部１０１と、３次元形状特徴特定部１０２と、分類部１０３と、分類結果提示部１０４と、を備えることができる。また、顔分類装置１０は、プログラムを実行することで、３次元形状情報取得部１０１、３次元形状特徴特定部１０２、分類部１０３、分類結果提示部１０４として機能することができる。
　３次元形状情報取得部１０１は、ユーザ２１の顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の情報を取得する。また、３次元形状情報取得部１０１は、ユーザ２１の顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の情報を取得する。
　ここで、３次元形状の情報について説明する。３次元形状の情報は、３次元の形状を特定するため（つまり、Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標を特定するため）に用いられる情報であり、例えば、ユーザ２１の顔が撮影された複数枚の画像、３Ｄスキャナや深度センサーによって測定された値等である。
　３次元形状特徴特定部１０２は、３次元形状情報取得部１０１が取得したユーザ２１の顔のＴゾーンの３次元形状の情報から、ユーザ２１の顔のＴゾーンの特徴を特定する。また、３次元形状特徴特定部１０２は、３次元形状情報取得部１０１が取得したユーザ２１の顔のＶゾーンの３次元形状の情報から、ユーザ２１の顔のＶゾーンの特徴を特定する。なお、３次元形状特徴特定部を、Ｔゾーン特定部およびＶゾーン特定部ともいう。
　分類部１０３は、３次元形状特徴特定部１０２が特定したユーザ２１の顔のＴゾーンの特徴およびユーザ２１の顔のＶゾーンの特徴に基づいて、ユーザ２１の顔を分類する。
　具体的には、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＴゾーンが立体的であるか平面的であるかに基づいて、顔を分類する。例えば、分類部１０３は、鼻筋の中央と目頭との高低差から、Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかを判定する。
　具体的には、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンに骨格感があるか肉付き感があるかに基づいて、顔を分類し、Ｖゾーンに骨格感がある場合、顔の長さに基づいて、顔をさらに分類する。例えば、分類部１０３は、頬の形状と、頬の影と、フェイスラインの形状と、のうちの少なくとも１つから、Ｖゾーンに骨格感があるか肉付き感があるかを判定する。
　分類結果提示部１０４は、分類部１０３が分類した結果を提示（例えば、ユーザ端末２０の画面上に表示）する。なお、分類結果提示部１０４は、分類部１０３が分類した結果に応じた化粧方法を提示してもよい。
＜方法＞
　図３は、本発明の一実施形態に係る顔分類処理のフローチャートである。
　ステップ１（Ｓ１）において、３次元形状情報取得部１０１は、ユーザ２１の顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の情報、および、ユーザ２１の顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の情報を取得する。
　ステップ２（Ｓ２）において、３次元形状特徴特定部１０２は、Ｓ１で取得されたユーザ２１の顔のＴゾーンの３次元形状の情報から、ユーザ２１の顔のＴゾーンの特徴を特定し、Ｓ１で取得されたユーザ２１の顔のＶゾーンの３次元形状の情報から、ユーザ２１の顔のＶゾーンの特徴を特定する。
　ステップ３（Ｓ３）において、分類部１０３は、Ｓ２で特定されたユーザ２１の顔のＴゾーンの特徴およびユーザ２１の顔のＶゾーンの特徴に基づいて、ユーザ２１の顔を分類する。
　ステップ４（Ｓ４）において、分類結果提示部１０４は、Ｓ３で分類された結果を提示（例えば、ユーザ端末２０の画面上に表示）する。なお、分類結果提示部１０４は、Ｓ３で分類された結果に応じた化粧方法を提示してもよい。
［ＴゾーンおよびＶゾーン］
　図４および図５を参照しながら、顔のＴゾーンおよび顔のＶゾーンについて説明する。
　メイクアップアーティストが顔の立体感を見極める際に顔のどの部位に着目するかを調査したところ、顔のＴゾーンおよび顔のＶゾーンであった。さらに、顔のＴゾーンと顔のＶゾーンの立体感は、顔の形態印象および人物印象に影響を与えていた。そのため、本発明では、顔のＴゾーンの立体的な特徴および顔のＶゾーンの立体的な特徴に基づいて顔を分類し、分類の結果に応じた化粧方法を提示する。
　図４は、本発明の一実施形態に係る顔のＴゾーンについて説明するための図である。顔のＴゾーンは、眉下（図４の左側の図の点線内の部分）と鼻筋（図４の中央の図の点線内の部分）と目の周り（図４の右側の図の点線内の部分）とを含む部分である。なお、Ｔゾーンは、眉および眉上を含んでもよい。
　「眉下」は、眉下から鼻筋の側面を含む領域である。
　「鼻筋」は、鼻筋および額のうち鼻筋の上の部分を含む領域である。
　「目の周り」は、上瞼、下瞼、目頭、目尻を含む領域である。
　図５は、本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンについて説明するための図である。顔のＶゾーンは、頬（図５の左側の図の点線内の部分）とフェイスライン（図５の右側の図の斜線の部分）とを含む部分である。なお、Ｖゾーンは、鼻筋を含まない。
　「頬」は、顔の側面であり、目、耳、鼻、口、顎に囲まれた領域である。頬は、頬骨（頬の高まりを形成している骨）を含む。
　「フェイスライン」は、顔の輪郭に沿った領域である。
［Ｔゾーンの３次元形状の特徴に基づく分類］
　図６および図７を参照しながら、顔のＴゾーンの３次元形状の特徴に基づく分類について説明する。図６は、顔のＴゾーン（線内の部分）を示す。図６に示されるように、顔の正面の左右方向をＸ軸（幅）とし、顔の正面の上下方向をＹ軸（高さ）とし、顔の正面からの前後方向をＺ軸（奥行）とする。分類部１０３は、鼻筋の中央と目頭との高低差から、Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかを判定する。
　図７は、本発明の一実施形態に係る顔のＴゾーンの３次元形状の特徴について説明するための図である。各位置は、以下の顔の部位を示す。
［Ｔゾーンの高い位置］
ＴＨ１：顔のＸ方向の中心であり、眉頭と同一のＹ座標の値を有する位置
ＴＨ２：鼻先の位置
ＴＨ３：ＸＹ平面上でＴＨ１とＴＨ２とを結ぶ線を２等分する位置（鼻筋の中央）
［Ｔゾーンの低い位置］
ＴＬ１：目頭の位置
ＴＬ２：ＸＹ平面上で目頭の位置と眉頭の位置とを結ぶ線を２等分する位置（なお、ＴＬ１の代わりにＴＬ２を用いて、Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかを判定することができる）
［比の基準となる位置］
Ｋ１：顔のＸ方向の中心で、眉山と同一のＹ座標の値を有する位置
Ｋ２：顎先のうち顔のＸ方向の中心の位置
　分類部１０３は、ＸＹ平面上でのＫ１からＫ２までの距離を１としたときの、ＹＺ平面上のＺ方向のＴＨ３とＴＬ１の差分ｄＴＨ３－ＴＬ１（つまり、鼻筋の中央の高さと目頭のくぼみとの高低差）を用いて、Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかを判定する。分類部１０３は、ｄＴＨ３－ＴＬ１＞０．０６８のとき、Ｔゾーンが立体的であり、凹凸があり、彫が深いと判定する。一方、分類部１０３は、ｄＴＨ３－ＴＬ１≦０．０６８のとき、Ｔゾーンが平面的であり、凹凸がなく、彫が浅いと判定する。
［Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づく分類］
　図８－図１７を参照しながら、顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく分類について説明する。図８は、顔のＶゾーン（線内の部分）を示す。図８に示されるように、顔の正面の左右方向をＸ軸（幅）とし、顔の正面の上下方向をＹ軸（高さ）とし、顔の正面からの前後方向をＺ軸（奥行）とする。分類部１０３は、頬の形状と、頬の影と、フェイスラインの形状と、のうちの少なくとも１つから、Ｖゾーンに骨格感があるか肉付き感があるかを判定し、Ｖゾーンに骨格感がある場合、顔の長さに基づいて、顔をさらに分類する。以下で説明する顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（（例１）－（例４））のうちのいずれかの方法を用いてもよいし、複数の方法を用いて最も多かった結果を採用してもよい。
　図９は、本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例１）のフローチャートである。
　ステップ１１（Ｓ１１）において、分類部１０３は、頬を判定する。具体的には、分類部１０３は、（Ｚ１－Ｚ５）／（Ｚ１－Ｚ２）を算出する。（Ｚ１－Ｚ５）／（Ｚ１－Ｚ２）≧０．１５の場合には、ステップ１２へ進み、（Ｚ１－Ｚ５）／（Ｚ１－Ｚ２）＜０．１５の場合には、ステップ１４へ進む。
　ここで、図１３を参照しながら、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３、Ｚ４、Ｚ５について説明する。図１３は、顔を頭上から見たときの顔の３次元形状を示す。以下、各位置のＸ座標とＺ座標の値を示す（なお、Ｙ座標の値は任意の値であってよい）。
Ｖ１：鼻翼の外側の位置（Ｘ１，Ｚ１）
Ｖ２：Ｘ方向で一番外側のフェイスラインの位置（Ｘ２，Ｚ２）
Ｖ３：Ｖ１からＸ軸に平行に引いた直線と、Ｖ２からＺ軸に平行に引いた直線と、の交点の位置（Ｘ２，Ｚ１）
Ｖ４：Ｖ１とＶ３とを結ぶ線上の点であり、Ｖ１と当該点：Ｖ３と当該点が２：１となる点の位置（（Ｘ１＋Ｘ２）×（２／３または１／３），Ｚ１））
Ｖ５：Ｖ４からＺ軸に平行に引いた直線と、フェイスラインと、の交点（（Ｘ１＋Ｘ２）×（２／３または１／３），Ｚ５）
　ステップ１２（Ｓ１２）において、分類部１０３は、顔の横幅を１としたときの顔の縦幅を判定する。顔の縦幅＞１の場合には、ステップ１３へ進み、顔の横幅≦１の場合には、ステップ１５へ進む。
　ここで、図１７を参照しながら、顔の横幅と縦幅について説明する。Ｓ１は眉山を示し、Ｓ２は顎先を示す。Ｓ１の高さで左の生え際から右の生え際までの横の距離を、顔の横幅とする。Ｓ１からＳ２までの縦の距離を、顔の縦幅とする。
　ステップ１３（Ｓ１３）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スマート"に分類する。
　ステップ１４（Ｓ１４）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"ラウンド"に分類する。
　ステップ１５（Ｓ１５）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スクエア"に分類する。
　図１０は、本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例２）のフローチャートである。
　ステップ２１（Ｓ２１）において、分類部１０３は、頬影を判定する。頬影が有る場合には、ステップ２２へ進み、頬影が無い場合には、ステップ２４へ進む。
　ここで、図１４を参照しながら、頬影について説明する。「鼻翼の下」から「耳の中心」までを結んだ直線と「口角」から「耳の下側」までを結んだ直線の間の領域を頬骨の下の影の領域とする。
　ステップ２２（Ｓ２２）において、分類部１０３は、顔の横幅を１としたときの顔の縦幅を判定する。顔の縦幅＞１の場合には、ステップ２３へ進み、顔の横幅≦１の場合には、ステップ２５へ進む。
　ここで、図１７を参照しながら、顔の横幅と縦幅について説明する。Ｓ１は眉山を示し、Ｓ２は顎先を示す。Ｓ１の高さで左の生え際から右の生え際までの横の距離を、顔の横幅とする。Ｓ１からＳ２までの縦の距離を、顔の縦幅とする。
　ステップ２３（Ｓ２３）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スマート"に分類する。
　ステップ２４（Ｓ２４）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"ラウンド"に分類する。
　ステップ２５（Ｓ２５）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スクエア"に分類する。
　図１１は、本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例３）のフローチャートである。
　ステップ３１（Ｓ３１）において、分類部１０３は、Ｖゾーンの曲率を判定する。具体的には、分類部１０３は、曲率ｋを算出する。曲率ｋ＜０．２０の場合には、ステップ３２へ進み、曲率ｋ≧０．２０の場合には、ステップ３４へ進む。
　ステップ３２（Ｓ３２）において、分類部１０３は、顔の横幅を１としたときの顔の縦幅を判定する。顔の縦幅＞１の場合には、ステップ３３へ進み、顔の横幅≦１の場合には、ステップ３５へ進む。
　ここで、図１７を参照しながら、顔の横幅と縦幅について説明する。Ｓ１は眉山を示し、Ｓ２は顎先を示す。Ｓ１の高さで左の生え際から右の生え際までの横の距離を、顔の横幅とする。Ｓ１からＳ２までの縦の距離を、顔の縦幅とする。
　ステップ３３（Ｓ３３）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スマート"に分類する。
　ステップ３４（Ｓ３４）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"ラウンド"に分類する。
　ステップ３５（Ｓ３５）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スクエア"に分類する。
　図１２は、本発明の一実施形態に係る顔のＶゾーンの３次元形状の特徴に基づく顔分類処理（例４）のフローチャートである。
　ステップ４１（Ｓ４１）において、分類部１０３は、Ｖゾーンの曲率を判定する。具体的には、分類部１０３は、二階微分値ｄを算出する。二階微分値ｄ＜０．５４の場合には、ステップ４２へ進み、二階微分値ｄ≧０．５４の場合には、ステップ４４へ進む。
　ステップ４２（Ｓ４２）において、分類部１０３は、顔の横幅を１としたときの顔の縦幅を判定する。顔の縦幅＞１の場合には、ステップ４３へ進み、顔の横幅≦１の場合には、ステップ４５へ進む。
　ここで、図１７を参照しながら、顔の横幅と縦幅について説明する。Ｓ１は眉山を示し、Ｓ２は顎先を示す。Ｓ１の高さで左の生え際から右の生え際までの横の距離を、顔の横幅とする。Ｓ１からＳ２までの縦の距離を、顔の縦幅とする。
　ステップ４３（Ｓ４３）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スマート"に分類する。
　ステップ４４（Ｓ４４）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"ラウンド"に分類する。
　ステップ４５（Ｓ４５）において、分類部１０３は、ユーザ２１の顔のＶゾーンを"スクエア"に分類する。
［Ｖゾーンの曲率］
　以下、図１５および図１６を参照しながら、Ｖゾーンの曲率について説明する。
［曲率ｋの算出］
　図１５の各位置は、以下の顔の部位を示す。
Ｐ１：耳の下の付け根
Ｐ２：下顎角（Ｘに対するＹの傾きが大きく変わる点（二階微分の値が最も大きいところ））
Ｐ３：フェイスラインと目尻からＹ軸に平行に引いた直線との交点
Ｐ４：フェイスラインのうち最もＹの値が低い点
Ｐ５：頭髪の生え際とＰ４からＹ軸に平行に引いた直線との交点
　Ｐ４からＰ５の長さを１０に統一する。Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３（ｘ３，ｙ３）、Ｐ４（ｘ４，ｙ４）、Ｐ５（ｘ５，ｙ５）とする。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の３点を通る円Ｃの中心を（ａ，ｂ）とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　となる。この円Ｃの半径を曲率半径ｒとすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ｉは、１～３の任意の値と計算できる。また、曲率ｋは、ｋ＝１／ｒとなる。
［二階微分値ｄの算出］
　図１６の各位置は、以下の顔の部位を示す。
Ｐ１：フェイスラインのうち最もＹの値が低い点
Ｐ２：フェイスラインと目尻からＹ軸に平行に引いた直線との交点
Ｐ３：下顎角（Ｘに対するＹの傾きが大きく変わる点（二階微分の値が最も大きいところ））
　Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３（ｘ３，ｙ３）としたときの、Ｐ１Ｐ２の傾き、Ｐ２Ｐ３の傾きの変化量ｄを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
［顔の分類の結果］
　図１８は、本発明の一実施形態に係る顔の分類の結果、および、分類を基にしたメイクアップ提案について説明するための図である。
　顔のＴゾーンが立体的であると分類された場合、鼻筋が通っており、顔のカーブが急であるため、このような顔の立体的な特徴に合った化粧方法が提示される。
　顔のＴゾーンが平面的であると分類された場合、鼻筋が通っておらず、顔の凹凸がゆるやかであるため、このような顔の立体的な特徴に合った化粧方法が提示される。
　顔のＶゾーンに骨格感があり、かつ、"スマート"であると分類された場合、骨格感があり、ごつごつしており、フェイスラインがすっきりしているため、このような顔の立体的な特徴に合った化粧方法が提示される。
　顔のＶゾーンに骨格感があり、かつ、"スクエア"であると分類された場合、骨格感があり、ごつごつしており、フェイスラインがエラ張であるため、このような顔の立体的な特徴に合った化粧方法が提示される。
　顔のＶゾーンに肉付き感があり、かつ、"ラウンド"であると分類された場合、肉付き感があり、ふっくらしており、フェイスラインが丸いため、このような顔の立体的な特徴に合った化粧方法が提示される。
＜効果＞
　本発明では、詳細な顔の立体的な特徴に基づいて顔を分類することができる。そのため、個々人の顔立ちに合ったメイクアップを提案することできる。
＜ハードウェア構成＞
　図１９は、本発明の一実施形態に係る顔分類装置１０のハードウェア構成図である。顔分類装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３を有する。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、顔分類装置１０は、補助記憶装置１００４、表示装置１００５、操作装置１００６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１００７、ドライブ装置１００８を有することができる。なお、顔分類装置１０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。
　ＣＰＵ１００１は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
　ＲＯＭ１００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１００２は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ１００２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
　ＲＡＭ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１００３は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
　補助記憶装置１００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
　表示装置１００５は、顔分類装置１０の内部状態等を表示する表示デバイスである。
　操作装置１００６は、顔分類装置１０の管理者が顔分類装置１０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
　Ｉ／Ｆ装置１００７は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。
　ドライブ装置１００８は記憶媒体１００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体１００９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体１００９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
　なお、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体１００９がドライブ装置１００８にセットされ、該記憶媒体１００９に記録された各種プログラムがドライブ装置１００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。
　以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　本国際出願は２０２２年４月２５日に出願された日本国特許出願２０２２－０７１４１３号に基づく優先権を主張するものであり、２０２２－０７１４１３号の全内容をここに本国際出願に援用する。
１０　顔分類装置
１１　美容部員
２０　ユーザ端末
２１　ユーザ
３０　サーバ
１０１　３次元形状情報取得部
１０２　３次元形状特徴特定部
１０３　分類部
１０４　分類結果提示部
１００１　ＣＰＵ
１００２　ＲＯＭ
１００３　ＲＡＭ
１００４　補助記憶装置
１００５　表示装置
１００６　操作装置
１００７　Ｉ／Ｆ装置
１００８　ドライブ装置
１００９　記憶媒体

Claims (7)

  1. 　顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、
    　前記顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の特徴を特定することと、
    　前記Ｔゾーンの３次元形状の特徴、および、前記Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づいて、前記顔を分類することと
    　を含む方法。
  2. 　前記Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかに基づいて、前記顔を分類し、
    　前記Ｖゾーンに骨格感があるか肉付き感があるかに基づいて、前記顔を分類し、
    　前記Ｖゾーンに骨格感がある場合、顔の長さに基づいて、前記顔をさらに分類する、
    　請求項１に記載の方法。
  3. 　前記Ｔゾーンが立体的であるか平面的であるかは、鼻筋の中央と目頭との高低差から判定される、請求項２に記載の方法。
  4. 　前記Ｖゾーンに骨格感があるか肉付き感があるかは、頬の形状と、前記頬の影と、フェイスラインの形状と、のうちの少なくとも１つから判定される、請求項２に記載の方法。
  5. 　前記分類の結果に応じた化粧方法を提示すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
  6. 　顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の特徴を特定するＴゾーン特定部と、
    　前記顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の特徴を特定するＶゾーン特定部と、
    　前記Ｔゾーンの３次元形状の特徴、および、前記Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づいて、前記顔を分類する分類部と
    　を備えた顔分類装置。
  7. 　顔分類装置を
    　顔の眉下と鼻筋と目の周りとを含む部分であるＴゾーンの３次元形状の特徴を特定するＴゾーン特定部、
    　前記顔の頬とフェイスラインとを含む部分であるＶゾーンの３次元形状の特徴を特定するＶゾーン特定部、
    　前記Ｔゾーンの３次元形状の特徴、および、前記Ｖゾーンの３次元形状の特徴に基づいて、前記顔を分類する分類部
    　として機能させるためのプログラム。
PCT/JP2023/014658 2022-04-25 2023-04-11 顔分類方法、装置、およびプログラム Ceased WO2023210341A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202380030181.XA CN119013706A (zh) 2022-04-25 2023-04-11 脸部分类方法、装置及程序
JP2024517965A JPWO2023210341A1 (ja) 2022-04-25 2023-04-11

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022071413 2022-04-25
JP2022-071413 2022-04-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023210341A1 true WO2023210341A1 (ja) 2023-11-02

Family

ID=88518410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/014658 Ceased WO2023210341A1 (ja) 2022-04-25 2023-04-11 顔分類方法、装置、およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JPWO2023210341A1 (ja)
CN (1) CN119013706A (ja)
WO (1) WO2023210341A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006119040A (ja) * 2004-10-22 2006-05-11 Kao Corp 顔形状分類方法および顔形状評価方法および顔形状評価装置
WO2007063878A1 (ja) * 2005-12-01 2007-06-07 Shiseido Company, Ltd. 顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体
WO2013005447A1 (ja) * 2011-07-07 2013-01-10 花王株式会社 顔印象分析方法、美容カウンセリング方法および顔画像生成方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006119040A (ja) * 2004-10-22 2006-05-11 Kao Corp 顔形状分類方法および顔形状評価方法および顔形状評価装置
WO2007063878A1 (ja) * 2005-12-01 2007-06-07 Shiseido Company, Ltd. 顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体
WO2013005447A1 (ja) * 2011-07-07 2013-01-10 花王株式会社 顔印象分析方法、美容カウンセリング方法および顔画像生成方法

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2023210341A1 (ja) 2023-11-02
CN119013706A (zh) 2024-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2018214005B2 (en) Systems and methods for generating a 3-D model of a virtual try-on product
US10739849B2 (en) Selective peripheral vision filtering in a foveated rendering system
US9697635B2 (en) Generating an avatar from real time image data
KR101259662B1 (ko) 얼굴 분류 방법, 얼굴 분류 장치, 분류맵, 얼굴 분류프로그램, 및 상기 프로그램이 기록된 기록매체
JP5432532B2 (ja) 化粧方法、化粧シミュレーション装置、及び化粧シミュレーションプログラム
CN109961496B (zh) 表情驱动方法及表情驱动装置
US20220148333A1 (en) Method and system for estimating eye-related geometric parameters of a user
US10395096B2 (en) Display method for recommending eyebrow style and electronic apparatus thereof
CN113344837B (zh) 人脸图像处理方法及装置、计算机可读存储介质、终端
CN109284778A (zh) 人脸颜值计算方法、计算装置及电子设备
KR102804309B1 (ko) 아바타 등록을 위한 액세서리 검출 및 결정
JP2007175384A (ja) チークメーキャップのための顔分類方法、顔分類装置、分類見極めマップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体
CN114502036A (zh) 自动化妆机、方法、程序以及控制装置
TWI471807B (zh) Face classification method, face classification device, classification chart, face classification program and recorded the program of the recording media
CN119013706A (zh) 脸部分类方法、装置及程序
CN113724366B (zh) 3d模型生成方法、装置及设备
CN114742951A (zh) 素材生成、图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
JP2003030684A (ja) 顔３次元コンピュータグラフィック生成方法及び装置及び顔３次元コンピュータグラフィック生成プログラム及び顔３次元コンピュータグラフィック生成プログラムを格納した記憶媒体
JP7832800B2 (ja) 顔の分類法、分類装置、プログラム、分類図、および美容によるイメージ演出方法
US20240070885A1 (en) Skeleton estimating method, device, non-transitory computer-readable recording medium storing program, system, trained model generating method, and trained model
WO2023026891A1 (ja) 眉メイクガイド方法、装置、プログラム、およびシステム
JP2025051613A (ja) 頭部モデル作成装置及び頭部モデル作成方法
CN115187703A (zh) 一种眉妆指导方法、装置、设备及介质
HK1146579A (en) Makeup method, makeup simulation device, and makeup simulation program
HK1141614B (en) Makeup simulation system and makeup simulation method

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23796085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2024517965

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202380030181.X

Country of ref document: CN

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 23796085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1