(57)【要約】  メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する顔特徴点取得部（３４０）と、メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するメイク特徴点取得部（３５０）と、顔特徴点およびメイク特徴点に基づいて、顔特徴点を基準とした顔座標系におけるメイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成するメイク情報生成部（３６０）と、複数のメイク顔画像について取得されたメイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するトレンド分析部（３８０）と、メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う分析結果出力部（３９０）と、を有する。
2017125975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する顔特徴点取得部と、
前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するメイク特徴点取得部と、
前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成するメイク情報生成部と、
複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するトレンド分析部と、
前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う分析結果出力部と、を有する、
メイクトレンド分析装置。
【請求項２】
前記メイク情報は、前記顔座標系における、前記顔特徴点および前記メイク特徴点のうち所定の一方を始点とし他方を終点とするベクトルを含み、
前記メイクトレンドは、前記複数のメイク顔画像における前記ベクトルの傾向に関する情報を含む、
請求項１に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項３】
前記顔特徴点取得部は、
前記メイク顔画像から、前記顔特徴点を抽出し、
前記メイク特徴点取得部は、
前記メイク顔画像から、前記メイク特徴点を抽出する、
請求項１に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項４】
前記メイク顔画像と、当該メイク顔画像の属性を示す属性情報と、を取得する情報取得部、を更に有し、
前記トレンド分析部は、
前記属性情報が示す前記属性毎に前記メイクトレンドを判定する、
請求項１に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項５】
前記メイク情報は、前記メイク顔画像の前記メイクが施された時期を示す時間情報を含み、
前記メイクトレンドは、流行すると推定されるメイクに関する情報を含み、
前記情報出力処理は、前記流行すると推定されるメイクを提示する処理を含む、
請求項１に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項６】
それぞれ前記メイク顔画像を生成する複数の端末から、通信により前記メイク顔画像を収集する情報取得部、を更に有し、
前記情報出力処理は、前記複数の端末に含まれる／含まれない端末に対して、前記流行すると推定されるメイクを示すメイクトレンド情報を送信する処理を含む、
請求項５に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項７】
前記メイク情報生成部は、
前記メイクトレンドを分析する分析対象を定義する分析対象算出情報を予め保持あるいは取得し、保持あるいは取得された前記分析対象算出情報に基づいて前記メイク情報を生成する、
請求項１に記載のメイクトレンド分析装置。
【請求項８】
メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得するステップと、
前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するステップと、
前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を取得するステップと、
複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するステップと、
前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行うステップと、を有する、
メイクトレンド分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する処理と、
前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得する処理と、
前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成する処理と、
複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定する処理と、
前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う処理と、を実行させる、
メイクトレンド分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、メイクトレンドを分析するメイクトレンド分析装置、メイクトレンド分析方法、およびメイクトレンド分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
どのようなメイクアップ（顔に対する化粧、以下「メイク」という）が流行しているか、あるいは、今後流行するかといったメイクの流行の傾向（以下「メイクトレンド」という）を分析する事は、メイクアップアーティスト等により広く行われている。【０００３】
例えば、メイクアップアーティストは、ファッション雑誌に掲載された多数の写真を見て分析し、「コーラルピンクのチークが流行りつつある」といった判定を行う。ところが、メイク（あるいはメイクトレンド）が多様化している場合やメイクトレンドの変化が明確でない場合、的確な分析を行うのには時間と手間が掛かる。【０００４】
そこで、メイクを顔に施したときのメイクの状態を示す画像（メイクパーツ画像）を、顔画像に重畳して表示するメイクシミュレータを利用して、メイクトレンドの分析を行う事が考えられる。特許文献１および特許文献２に記載のメイクシミュレータは、予め用意された複数のメイクを選択肢として提示して、選択操作を受け付ける。かかる選択結果を収集して公知の時系列解析等の処理を行う事により、上記複数のメイクのいずれが流行しているか、あるいは、流行しつつあるかを、的確かつ簡単に分析する事ができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３４６６２７号公報
【特許文献２】特開２００７−１７５３８４号公報
【発明の概要】
【０００６】
しかしながら、上記手法では、予め用意された複数のメイクのいずれにも属さないメイクが流行した場合、メイクトレンドを正しく分析する事ができない。したがって、簡単に、かつ、より的確に、メイク顔画像を分析してメイクトレンドを判定する事ができる技術が望まれる。
【０００７】
そこで、本開示の一態様は、簡単かつより的確に、メイク顔画像を分析してメイクトレンドを判定する事ができる、メイクトレンド分析装置、メイクトレンド分析方法、およびメイクトレンド分析プログラムを提供する。
【０００８】
本開示のメイクトレンド分析装置は、メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する顔特徴点取得部と、前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するメイク特徴点取得部と、前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を取得するメイク情報生成部と、複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するトレンド分析部と、前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う分析結果出力部と、を有する。
【０００９】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００１０】
本開示によれば、簡単かつより的確に、メイク顔画像を分析してメイクトレンドを判定する事ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係るメイク支援システムの構成の一例を示すシステム構成図である。
【図２】本実施の形態に係るメイクトレンド分析装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態における顔特徴点抽出情報の一例を示す図である。
【図４】本実施の形態におけるメイク特徴点抽出情報の一例を示す図である。
【図５】本実施の形態における顔特徴点およびメイク特徴点の例を示す図である。
【図６】本実施の形態における分析対象算出情報の一例を示す図である。
【図７Ａ】本実施の形態における傾向分析ベクトルの一例を示す図である。
【図７Ｂ】本実施の形態における傾向分析ベクトルの別の例を示す図である。
【図７Ｃ】本実施の形態における傾向分析ベクトルの別の例を示す図である。
【図８】本実施の形態に係るメイクトレンド分析装置の動作の一例を示すフローチャートを示す図である。
【図９】本実施の形態におけるメイク情報（群）の一例を示す図である。
【図１０】本実施の形態におけるメイクトレンド情報の一例を示す図である。
【図１１】本実施の形態に係るメイク支援システムの適用例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
＜システム構成＞
まず、本実施の形態に係るメイクトレンド分析装置を含む、メイク支援システムの構成について説明する。
【００１４】
図１は、メイク支援システムの構成の一例を示すシステム構成図である。
【００１５】
図１において、メイク支援システム１００は、第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎおよびメイクトレンド分析装置３００を有する。第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎおよびメイクトレンド分析装置３００は、それぞれインターネット等の通信網４００に接続されている。
【００１６】
第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎは、それぞれカメラを備えた情報処理装置であり、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット型端末、あるいはデジタルカメラである。各端末２００は、自発的に、あるいはメイクトレンド分析装置３００からの要求に応じて、メイクが施された顔の画像（以下「メイク顔画像」という）を撮影し、撮影されたメイク顔画像をメイクトレンド分析装置３００へ送信する。
【００１７】
メイクトレンド分析装置３００は、第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎから、通信網４００を介してメイク顔画像を収集し、収集された多数のメイク顔画像を解析してメイクトレンドを判定する。より具体的には、メイクトレンド分析装置３００は、メイク顔画像毎に、メイク情報を取得する。メイク情報は、顔特徴点を基準とした顔座標系におけるメイク特徴点の位置に関する情報を、定量的に示す情報である。そして、メイクトレンド分析装置３００は、多数のメイク顔画像から取得されたメイク情報を分析して、メイクトレンドを判定する。
【００１８】
ここで、顔特徴点とは、目頭や眉頭といった、顔部品の配置（位置、大きさ、形状、および傾き等）を定義する点であり、特に、アイシャドウやアイブロウ等のメイクパーツの配置との関連性が高い点である。また、メイク特徴点とは、アイシャドウの端部やアイブロウの太さといった、メイクパーツの配置を定義する点であり、特に、メイクによって顔特徴点に対する相対位置が異なり易く、かつ、相対位置が異なる事により見た目の印象に影響を与え易い点である。すなわち、メイク情報は、メイクの配置に関する特徴を、数学的に分析可能な状態で表す情報である。
【００１９】
そして、メイクトレンド分析装置３００は、判定結果に応じた情報出力処理を行う。かかる情報出力処理は、例えば、いずれかの端末２００に対して、流行すると推定されるメイクを示すメイクトレンド情報を送信する処理を含む。
【００２０】
このようなメイク支援システム１００は、複数のメイク顔画像を収集し、収集されたメイク顔画像から、メイクトレンドを判定する事ができる。
【００２１】
＜装置構成＞
次に、メイクトレンド分析装置３００の構成について説明する。
【００２２】
図２は、メイクトレンド分析装置３００の構成の一例を示すブロック図である。なお、図中の矢印は、主な情報の流れを示すものであり、逆方向に情報が流れない事を必ずしも意味するものではない。
【００２３】
図２において、メイクトレンド分析装置３００は、通信部３１０、情報取得部３２０、情報格納部３３０、顔特徴点取得部３４０、メイク特徴点取得部３５０、メイク情報生成部３６０、メイク情報蓄積部３７０、トレンド分析部３８０、および分析結果出力部３９０を有する。
【００２４】
通信部３１０は、通信網４００を介して、第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎのそれぞれと通信を行う。
【００２５】
情報取得部３２０は、通信部３１０を使用して、各端末２００から、当該端末２００で撮影されたメイク顔画像と、当該メイク顔画像の属性を示す属性情報とを取得する。属性情報は、例えば、顔にメイクを施したユーザの属性（ユーザＩＤ、年齢、性別、地域等）、メイクに使用した化粧剤の種別（化粧品会社、化粧剤型番、色情報等）、パンクやビジネスといったメイクのスタイル、および顔の主の属性（顔特徴、年齢、性別等）を含む。
【００２６】
また、情報取得部３２０は、メイク顔画像のメイクが施された時期を示す時間情報を併せて取得する。かかる時間情報は、例えば、メイク顔画像の受信日時であってもよいし、メイク顔画像に付随して端末２００から受信する、メイク顔画像の撮影日時であってもよい。情報取得部３２０は、取得されたメイク顔画像、属性情報、および時刻情報の組を、情報格納部３３０へ格納する。
【００２７】
情報格納部３３０は、情報取得部３２０により格納された情報を、顔特徴点取得部３４０により読み出し可能に保持する。
【００２８】
顔特徴点取得部３４０は、情報格納部３３０に格納されたメイク顔画像、属性情報、および時刻情報の組を読み出し、メイク顔画像から顔特徴点を取得する。顔特徴点の取得は、パターンマッチング等の既知の画像解析手法により、メイク顔画像から顔特徴点を抽出する事により、行ってもよい。あるいは、顔特徴点の取得は、タッチパネル付きディスプレイ等にメイク顔画像を表示させ、ユーザから顔特徴点を設定する操作を受け付ける事により、行ってもよい。そして、顔特徴点取得部３４０は、顔特徴点の位置を示す情報と、メイク画像情報、属性情報、および時刻情報の組とを、メイク特徴点取得部３５０へ出力する。
【００２９】
顔特徴点取得部３４０は、例えば、顔特徴点を定義する顔特徴点抽出情報を予め記憶しており、顔特徴点抽出情報に従って各顔特徴点を抽出する。
【００３０】
図３は、顔特徴点抽出情報の一例を示す図である。
【００３１】
図３に示すように、顔特徴点抽出情報５１０は、顔特徴点の種別毎に設定された、顔特徴点ＩＤ５１１および顔特徴点名称５１２と、対応する顔特徴点をメイク顔画像から抽出するために必要な顔特徴点抽出用情報５１３とを記述している。
【００３２】
図２のメイク特徴点取得部３５０は、メイク画像情報からメイク特徴点を取得する。メイク特徴点の取得は、パターンマッチング等の既知の画像解析手法により、メイク顔画像からメイク特徴点を抽出する事により行ってもよいし、メイク顔画像をタッチパネル付きディスプレイ等に表示させてユーザからメイク特徴点を設定する操作を受け付ける事により行ってもよい。そして、メイク特徴点取得部３５０は、メイク特徴点および顔抽出点の各位置を示す位置情報と、属性情報および時刻情報の組とを、メイク情報生成部３６０へ出力する。
【００３３】
メイク特徴点取得部３５０は、例えば、メイク顔画像から肌色部分を抽出し、当該肌色部分と所定のレベル以上で色が異なり、かつ、近似した色で連続する領域のエッジを抽出する。そして、かかる領域の各顔特徴点に対する相対位置、大きさ、および形等から、同一のメイクアイテムにより化粧剤が塗布された閉じられた領域を、メイクパーツとして検出する。そして、メイク特徴点取得部３５０は、例えば、メイク特徴点を定義するメイク特徴点抽出情報を予め記憶しており、メイク特徴点抽出情報に従って各顔特徴点を抽出する。
【００３４】
図４は、メイク特徴点抽出情報の一例を示す図である。
【００３５】
図４に示すように、メイク特徴点抽出情報５２０は、メイクパーツの種別毎に設定された、メイクパーツＩＤ５２１およびメイクパーツ名称５２２を記述している。また、メイク特徴点抽出情報５２０は、メイクパーツＩＤ５２１に対応付けて、メイク特徴点の種別毎に設定された、メイク特徴点ＩＤ５２３およびメイク特徴点名称５２４と、対応するメイク特徴点をメイク顔画像から抽出するために必要なメイク特徴点抽出用情報５２５を記述している。
【００３６】
図５は、メイクトレンド分析装置３００が取得の対象とする顔特徴点およびメイク特徴点の例を示す図である。
【００３７】
図５において、黒丸印は、顔特徴点取得部３４０が取得する顔特徴点の例を示し、白丸印は、メイク特徴点取得部３５０が取得するメイク特徴点の例を示す。ここでは、図３に示す顔特徴点ＩＤ５１１および図４に示すメイク特徴点ＩＤ５２３を付記している。
【００３８】
なお、メイク特徴点取得部３５０は、後述のメイクシミュレーション画像の生成のために、化粧剤の塗布領域を示すメイクパーツ画像を、メイク顔画像に基づいて生成してもよい。この場合、生成したメイクパーツ画像の座標系における各メイク特徴点の位置（以下「参照点位置」という）を取得し、メイクパーツ画像および他の情報と共にメイク情報生成部３６０へ出力する。
【００３９】
図２のメイク情報生成部３６０は、顔特徴点およびメイク特徴点の位置情報に基づいて、顔特徴点を基準とした顔座標系におけるメイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成（算出）する。メイク情報は、例えば、顔座標系における、顔特徴点およびメイク特徴点のうち所定の一方を始点とし他方を終点とするベクトル（以下、適宜「傾向分析ベクトル」という）、つまり、所定の顔特徴点に対する所定のメイク特徴点の相対位置を含む。傾向分析ベクトルは、例えば、顔特徴点のＸ座標値およびＹ座標値と、メイク特徴点のＸ座標値およびＹ座標値とを含む。
【００４０】
メイク情報は、メイクトレンドを判定するための分析の対象であるため、以下、適宜「分析対象」という。そして、メイク情報生成部３６０は、生成されたメイク情報に、対応する属性情報および時間情報を含める。そして、メイク情報生成部３６０は、生成されたメイク情報を、メイク情報蓄積部３７０に格納する。
【００４１】
メイク情報生成部３６０は、例えば、分析対象を定義する分析対象算出情報を予め記憶しており、分析対象算出情報に従って各分析対象を算出する。なお、メイク情報生成部３６０は、分析対象算出情報を、分析を開始する際に外部から取得してもよい。
【００４２】
図６は、分析対象算出情報の一例を示す図である。
【００４３】
図６に示すように、分析対象算出情報５３０は、メイクパーツＩＤ５３１およびメイクパーツ名称５３２に対応付けられた分析対象ＩＤ５３３毎に、分析対象名称５３４および分析対象の定義５３５を記述している。例えば、アイシャドウに関する「ＡＩ１３」という分析対象ＩＤ５３３には、「アイシャドウ上側形状」という分析対象名称５３４と、「ＦＦ３→ＭＦ１３のベクトル」という分析対象の定義５３５が対応付けて記述されている。このように定義される分析対象は、目の上瞼頂部からアイシャドウ塗布領域の上端頂部までの距離および方向、つまり、アイシャドウの形状というメイクパーツの特徴を、定量的に示す傾向分析ベクトルである。
【００４４】
分析対象としては、図６に示した例以外にも、様々なものが考えられる。傾向分析ベクトルのバリエーション例を図７に示す。図７は、図５に対応するものである。図７において、各矢印は、算出される傾向分析ベクトルを示す。
【００４５】
図７Ａは、アイシャドウが眉毛までどれだけ迫っているかを分析する場合の、傾向分析ベクトルの例である。この場合、例えば、眉下端頂部（ＦＦ５）を始点としアイシャドウの上端頂部ＭＦ１３を終点とする傾向分析ベクトル５４１が、算出される。
【００４６】
図７Ｂは、アイシャドウが目からどれだけ離れた位置まで広がっているかを分析する場合の、傾向分析ベクトルの一例である。この場合、例えば、上瞼頂部（ＦＦ３）を始点としアイシャドウの上端頂部ＭＦ１３を終点とする傾向分析ベクトル５４２が、算出される。
【００４７】
図７Ｃは、目と眉毛の両方を基準としてアイシャドウがどの辺りまで広がっているかを分析する場合の、傾向分析ベクトルの一例である。この場合、例えば、上述の傾向分析ベクトル５４１、５４２の両方が算出される。
【００４８】
なお、分析対象は、傾向分析ベクトルだけでなく、色、塗布濃度（透明度）、および面積等を含んでもよい。また、分析対象は、顔座標系における、複数の顔特徴点の間の距離、あるいは、複数の顔特徴点により形成される所定の領域の面積に対する、複数のメイク特徴点の間の距離、あるいは、複数の顔特徴点により形成される所定の領域の面積の比等を含んでもよい。
【００４９】
また、メイク情報生成部３６０は、後述のメイクシミュレーション画像の生成のために、上述のメイクパーツ画像および上述の参照点位置を示す情報をメイク情報に含める事が望ましい。
【００５０】
図２のメイク情報蓄積部３７０は、メイク情報生成部３６０により格納された情報を、トレンド分析部３８０により読み出し可能に保持する。メイク情報蓄積部３７０には、時間の経過と共に、より新しいメイク情報が格納されていき、多数のメイク情報が蓄積されていく。
【００５１】
トレンド分析部３８０は、メイク情報蓄積部３７０に蓄積された、多数の（複数の）メイク顔画像について取得されたメイク情報を分析して、メイクトレンドを判定する。より具体的には、トレンド分析部３８０は、例えば、傾向分析ベクトルの種別毎（分析対象ＩＤ毎）に、移動平均法等の既知の時系列解析手法を用いて、メイク情報に対する統計分析を行う。そして、トレンド分析部３８０は、メイクトレンドの判定結果を、分析結果出力部３９０へ出力する。
【００５２】
トレンド分析部３８０は、メイク情報に時間情報が含まれているため、どのようなメイクが流行しているかのみならず、どのようなメイクが流行しつつあるか、あるいは、どのようなメイクの流行が終わりそうかを判定する事ができる。
【００５３】
例えば、トレンド分析部３８０は、以下のような事項について、分析を行う。トレンド分析部３８０は、判定したいトレンドの内容に応じて、適切な分析対象（メイク情報）を読み出し、既知の分析手法により分析を行う。
【００５４】
・顔部品に対して、どのような位置にメイクが配置されているのが好まれているか
・眉毛の近くまでアイシャドウを広げる方が好まれているか
・目からすぐ近くでアイシャドウを止めておく方が好まれているか
・アイブロウが長い方が好まれているか
・アイブロウが短い方が好まれているか
・アイブロウがつり上がっている方が好まれているか
・アイシャドウの塗布領域は大きい方が好まれているか
・アイブロウの塗布領域は大きい方が好まれているか
・アイシャドウの色はどのような色が好まれているか
・上述の各傾向は、進んでいるか、それとも後退しているか
・顔全体に占めるメイクパーツのエリアの割合
・他のメイクパーツに対する面積の相対比率の増減または増減率
・まつげの長い方が好まれているか
・まつげは濃い（密集している）方が好まれているか
・アイラインはくっきり（太い）方が好まれているか
・ハイライトは明るめが好まれているか
・コントアー（輪郭）はよりコントラストがはっきりしている方が好まれているか
・どの部分にシェーディングを入れるのが好まれているか
・上述の各傾向の進む（あるいは後退する）速度
なお、トレンド分析部３８０は、メイク情報に属性情報が含まれているため、どの世代で、あるいは、どの地域で、どのようなメイクトレンドが存在するかを判定する事ができる。更に、トレンド分析部３８０は、同一のメイク顔画像（の属性情報）に対して複数のメイク情報が対応付けられているため、メイク情報間の関連性を分析する事もできる。また、トレンド分析部３８０は、他の各種情報を取得して、当該情報を分析に使用してもよい。
【００５５】
例えば、トレンド分析部３８０は、メイクパーツの傾向と色変化（明るい／暗い方向、濃さ（グラディエーション））との関連性を分析してもよい。複数のパーツの濃さの違いの関連性を分析することで、顔のパーツの輪郭を際立たせるコントアーメイクなどのトレンドを分析することも可能となる。また、トレンド分析部３８０は、メイクパーツの傾向と、メイク顔画像の提供者のユーザ属性（在住地域（都市部、地方）、年齢、高校生など）や、社会情勢（景気やファッショントレンドなど）との関連性を分析してもよい。また、トレンド分析部３８０は、業者発信のトレンドを同様な手法で数値化し、一般ユーザのトレンドとの差分の動向や、ある程度普及したトレンド（一定多数）を省いて、新たなトレンドのみを抽出する分析を行ってもよい。
【００５６】
分析結果出力部３９０は、メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う。例えば、分析結果出力部３９０は、いずれかの端末２００からメイクトレンドに関する情報の要求があったとき、通信部３１０を介して、かかる要求を受信し、最新のメイクトレンドの判定結果を示すメイクトレンド情報を返信する。なお、分析結果出力部３９０は、例えば、メイク顔画像を送信してきた事や、所定のユーザ認証が成功した事を条件として、端末２００へのメイクトレンド情報の送信を行うようにしてもよい。
【００５７】
メイクトレンド情報は、例えば、流行すると推定されるメイクを顔に施したときの状態を示すメイクパーツ画像を、顔画像に重畳して得られるメイクシミュレーション画像であってもよい。すなわち、分析結果出力部３９０は、例えば特許文献１および特許文献２に記載の技術を使用して、メイクシミュレーション画像を端末２００に表示させてもよい。また、メイクトレンド情報は、現在流行しているメイクのシミュレーション画像に、形状の変化の傾向を示す矢印画像、テキスト、あるいは音声等を付与したものであってもよい。あるいは、メイクトレンド情報は、メイクトレンドをグラフや表で示す情報であってもよい。
【００５８】
メイクトレンド分析装置３００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行する事により実現される。
【００５９】
このような構成により、メイクトレンド分析装置３００は、メイク顔画像から、各メイクパーツ特徴を定量的に示すメイク情報を取得し、多数のメイク顔画像について取得されたメイク情報を分析して、メイクトレンドを判定する事ができる。
【００６０】
＜装置の動作＞
次に、メイクトレンド分析装置３００の動作について説明する。
【００６１】
図８は、メイクトレンド分析装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ１０１０において、情報取得部３２０は、第１〜第Ｎの端末２００１〜２００Ｎからのメイク顔画像の収集をおよび情報格納部３３０への蓄積を行う。
【００６３】
ステップＳ１０２０において、顔特徴点取得部３４０は、蓄積されたメイク顔画像からメイク情報（傾向分析ベクトル等）を抽出するタイミング（以下「抽出タイミング」という）が到来したか否かを判定する。抽出タイミングは、例えば、１日毎といった周期的に到来するタイミング、あるいは、いずれかの端末２００やメイクトレンド分析装置３００のユーザからメイク顔写真が送られてきたり、分析を指示されたりしたタイミングである。顔特徴点取得部３４０は、抽出タイミングが到来した場合（Ｓ１０２０：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１０３０へ進める。また、顔特徴点取得部３４０は、抽出タイミングが到来していない場合（Ｓ１０２０：ＮＯ）、処理を後述のステップＳ１０７０へ進める。
【００６４】
ステップＳ１０３０において、顔特徴点取得部３４０は、情報格納部３３０に格納されたメイク顔画像のうち、今回の分析の対象となるメイク顔画像を１つ選択する。分析の対象となるメイク顔画像とは、例えば、分析指示と共に送られてきたメイク顔画像や、分析の指示を行った端末２００のユーザの属性情報とマッチするメイク顔画像である。
【００６５】
ステップＳ１０４０において、顔特徴点取得部３４０は、選択中のメイク顔画像の顔特徴点を取得する。また、メイク特徴点取得部３５０は、選択中のメイク顔画像のメイク特徴点を取得する。
【００６６】
ステップＳ１０５０において、メイク情報生成部３６０は、取得された顔特徴点およびメイク特徴点に基づき、メイク情報（傾向分析ベクトル等）の生成およびメイク情報蓄積部３７０への蓄積を行う。
【００６７】
ステップＳ１０６０において、顔特徴点取得部３４０は、今回の分析の対象となるメイク顔画像の中に、未選択の（ステップＳ１０３０〜Ｓ１０５０の処理を行っていない）メイク顔画像が存在するか否かを判定する。顔特徴点取得部３４０は、未選択のメイク顔画像が存在する場合（Ｓ１０６０：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１０３０へ戻す。また、顔特徴点取得部３４０は、未選択のメイク顔画像が存在しない場合（Ｓ１０６０：ＮＯ）、処理を後述のステップＳ１０７０へ進める。
【００６８】
ステップＳ１０３０〜Ｓ１０６０の処理が繰り返される事により、メイク情報蓄積部３７０には、多数のメイク顔画像についてのメイク情報が蓄積される。
【００６９】
図９は、メイク情報蓄積部３７０に蓄積されるメイク情報（群）の一例を示す図である。
【００７０】
図９に示すように、メイク情報（群）６１０は、どのメイク顔画像に基づく情報であるかを示すサンプルＩＤ６１１、属性情報６１２、時間情報６１３、およびメイクパーツＩＤ６１４、およびメイクパーツ名称６１５の組を記述している。そして、メイク情報（群）６１０は、かかる情報の組に対応付けられた分析対象ＩＤ６１６毎に、値６１７を記述している。分析対象ＩＤ６１６は、分析対象算出情報５３０の分析対象ＩＤ５３３（図６参照）に基づくものである。
【００７１】
例えば、「ＡＩ１３」という分析対象ＩＤ６１６は、「Ｓ１」というサンプルＩＤ６１１、「Ｕ１」という属性情報６１２、「Ｔ１」という時間情報６１３、「ＭＩ１」というメイクパーツＩＤ６１４、および「アイシャドウ」というメイクパーツ名称６１５に対応付けられている。そして、「ＡＩ１３」という分析対象ＩＤ６１６には、「Ｖ３」という値６１７が対応付けて記述されている。これは、時刻Ｔ１に属性Ｕ１を有するメイク顔画像に含まれるアイシャドウが、「Ｖ３」という値で表される形状の特徴を有している、という事を示す。
【００７２】
ステップＳ１０７０において、トレンド分析部３８０は、蓄積されたメイク情報を分析してメイクトレンドを判定するタイミング（以下「分析タイミング」という）が到来したか否かを判定する。分析タイミングは、例えば、１日毎といった周期的に到来するタイミング、あるいは、いずれかの端末２００やメイクトレンド分析装置３００のユーザから分析を指示されたタイミングである。トレンド分析部３８０は、分析タイミングが到来した場合（Ｓ１０７０：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１０８０へ進める。また、トレンド分析部３８０は、分析タイミングが到来していない場合（Ｓ１０７０：ＮＯ）、処理を後述のステップＳ１１００へ進める。
【００７３】
なお、上述の抽出タイミングと分析タイミングとが同一である場合、メイク支援システム１００は、ステップＳ１０７０の判定処理を行わずに、ステップＳ１０６０からステップＳ１０８０へと処理を進めてもよい。
【００７４】
ステップＳ１０８０において、トレンド分析部３８０は、蓄積された多数のメイク情報群を分析してメイクトレンドを判定し、当該判定の結果を示すメイクトレンド情報を生成する。
【００７５】
なお、トレンド分析部３８０は、例えば、分析対象のメイク情報を、所定の基準に基づいてグループ分けし、グループ毎にメイク情報の分析を行う。かかるグループ分けとしては、属性情報が示す属性（年齢層、地域、丸顔か四角顔か等の顔特徴、メイクのジャンル等）によるもの、メイクパーツの特徴（青系かブラウン系か等）によるもの、あるいは、同じ顔に施された他のメイクパーツの特徴（チークが円形か三角形か）によるもの等を採用する事ができる。
【００７６】
図１０は、メイクトレンド情報の一例を示す図である。
【００７７】
図１０に示すように、メイクトレンド情報６２０は、属性グループ６２１、メイクパーツＩＤ６２２、およびメイクパーツ名称６２３の組を記述している。そして、メイクトレンド情報６２０は、かかる組毎に対応付けられた分析対象ＩＤ６２４毎に、値６１７（図９参照）の平均値６２５および１ヶ月後の予想平均値６２６を記述している。分析対象ＩＤ６２４は、分析対象算出情報５３０の分析対象ＩＤ５３３（図６参照）に基づくものである。
【００７８】
例えば、「ＡＩ１３」という分析対象ＩＤ６２４は、「Ｇ１」という属性グループ６２１に対応付けられている。そして、「ＡＩ１３」という分析対象ＩＤ６２４には、「ＡＶ３」という平均値６２５および「ＰＶ３」という１ヶ月後の予想平均値６２６が対応付けて記述されている。これは、属性グループＧ１に属するユーザの間では、「ＡＶ３」という値で表される形状のアイシャドウが流行しており、１ヶ月後に「ＰＶ３」という値で表される形状のアイシャドウの流行が予測される、という事を示す。
【００７９】
図８のステップＳ１０９０において、分析結果出力部３９０は、メイクトレンドの判定結果を示すメイクトレンド情報を出力する。例えば、分析結果出力部３９０は、分析を指示した端末２００へ、当該端末２００の属性情報とマッチするメイクトレンド情報を送信する。
【００８０】
メイクトレンド情報に、メイクトレンドとして含まれる傾向分析ベクトルの平均値あるいは予想平均値は、上述の通り、顔特徴点を基準とした顔座標系におけるメイク特徴点の位置を示す情報である。このため、メイクシミュレータは、傾向分析ベクトルと上述のメイクパーツ画像および当該メイクパーツ画像について取得された参照点位置とに基づいて、メイクトレンドにマッチしたメイクパーツ画像を生成する事ができる。したがって、分析結果出力部３９０は、メイクパーツ画像および参照点位置を示す情報を、メイクトレンド情報に含める事が望ましい。
【００８１】
そして、ステップＳ１１００において、情報取得部３２０は、ユーザ指示等により処理の終了を指示されたか否かを判断する。情報取得部３２０は、処理の終了を指示されていない場合（Ｓ１１００：ＮＯ）、処理をステップＳ１０１０へ戻す。また、情報取得部３２０は、処理の終了を指示された場合（Ｓ１１００：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。
【００８２】
このような動作により、メイクトレンド分析装置３００は、所定のタイミングでメイク情報の分析およびメイクトレンドの判定を行い、メイクトレンド情報を送信する事ができる。
【００８３】
＜システムの適用例＞
以上のようなメイク支援システム１００は、様々な環境に適用する事ができる。
【００８４】
図１１は、メイク支援システム１００の適用例を示す図である。
【００８５】
図１１に示すように、メイク支援システム１００が適用されるシステム環境７００は、例えば、１つまたは複数の、ＳＮＳ（Social Networking Service）７１０、アプリ（Application Software）７２０、化粧端末７３０、およびクラウドサーバ７４０により形成される。
【００８６】
ＳＮＳ７１０およびアプリ７２０は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の個人用端末およびインターネットにおいて実現される機能である。また、化粧端末７３０は、例えば、ハーフミラーの裏側にカメラおよび液晶ディスプレイを配置したデジタルミラーを備えた店舗用端末である。
【００８７】
ＳＮＳ７１０およびアプリ７２０は、例えば、個人ユーザによるメイク顔画像の撮影あるいは生成を行い、取得されたメイク顔画像を、クラウドサーバ７４０へアップロードする。また、化粧端末７３０は、例えば、化粧店舗のスタッフの操作により店舗の客のメイク顔画像を撮影し、取得されたメイク顔画像を、クラウドサーバ７４０へアップロードする。
【００８８】
あるいは、ＳＮＳ７１０およびアプリ７２０は、クラウドサーバ７４０からメイクトレンド情報をダウンロードし、メイクシミュレーション画像の表示やメイクに関するアドバイスをユーザに対して提供する。また、化粧端末７３０は、クラウドサーバ７４０からメイクトレンド情報をダウンロードし、メイクシミュレーション画像の表示やメイクに関するアドバイスをスタッフや客に対して提供する。メイクシミュレーション画像は、例えば、メイクパーツ画像を、上述の参照点位置を顔画像上のメイクトレンド情報より抽出したメイク特徴点に合わせ込む形で変形させ重畳しつつ、メイクトレンド情報が示すメイクトレンドに従って変形や変色をさせることにより、生成することができる。
【００８９】
クラウドサーバ７４０は、ＳＮＳ７１０、アプリ７２０、および化粧端末７３０からアップロードされた多数のメイク顔画像に基づいて、メイクトレンド情報を生成し、メイクトレンド情報のダウンロードを受け付ける。
【００９０】
すなわち、ＳＮＳ７１０、アプリ７２０、および化粧端末７３０のそれぞれは、メイク支援システム１００の端末２００に相当する。また、クラウドサーバ７４０は、メイク支援システム１００のメイクトレンド分析装置３００に相当する。
【００９１】
なお、ＳＮＳ７１０、アプリ７２０、および化粧端末７３０等の端末２００は、例えば、メイクトレンド情報が示すメイクパーツの画像データや、メイクシミュレーション画像で使用される既存のメイクパーツ画像のデータを、トレンドに合わせて修正する機能を有していてもよい。更に、端末２００は、トレンド傾向グラフやメイクトレンドを図と矢印で示す図（トレンドの図）、あるいは、ユーザが選択したメイクがトレンドにどれだけマッチしているか、あるいは、好印象かをパーセンテージ等で示す情報を表示してもよい。端末２００は、メイクの評価を、メイクパーツ毎に行ってもよいし、どの顔部品（例えば目）が重要であるかに基づき、パーツ個別ではなく各パーツに重み付けをして顔全体を対象として行ってもよい。
【００９２】
また、端末２００は、例えば、メイクトレンド情報が示す流行している、あるいは、流行しつつあるメイクを、生体適合性および弾力性があり人の顔に印刷内容を転写させる事が可能なシートに対して、化粧剤を用いて印刷してもよい。また、端末２００は、メイクトレンド情報の内容を更に分析してもよい。
【００９３】
また、例えば、顔特徴点取得部３４０、メイク特徴点取得部３５０、およびメイク情報生成部３６０等、メイクトレンド分析装置３００の機能部の一部は、ＳＮＳ７１０、アプリ７２０、あるいは化粧端末７３０の側に配置されていてもよい。この場合、かかる機能部を有するＳＮＳ７１０、アプリ７２０、あるいは化粧端末７３０は、例えば、メイク情報（メイクパーツ画像および参照点位置を示す情報を含む）を、クラウドサーバ７４０へ送信する。
【００９４】
なお、メイク支援システム１００のユースケースは、かかる例に限定されない。例えば、メイクトレンド情報は、化粧品メーカによる、トレンドグラフやトレンド図示を利用した傾向把握、あるいは、商品開発等の利用に供されてもよい。また、メイクトレンド分析装置３００は、個人宅での利用から個人の好みの傾向を分析してもよく、ユーザの好みに合わせた（潜在、顕在）メイクを、提案あるいはナビゲーションしてもよい。ユーザが個人宅で利用する場合、ユーザがメイクトレンド分析装置３００を使って顔写真を撮り、自分のメイクがどれだけ好印象かを確認し、ユーザは印象に応じて化粧をやり直すという利用法が考えられる。
【００９５】
＜本実施の形態の効果＞
以上説明したように、本実施の形態に係るメイクトレンド分析装置３００は、メイク顔画像について顔特徴点を取得する顔特徴点取得部３４０と、メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するメイク特徴点取得部３５０とを有する。また、メイクトレンド分析装置３００は、顔特徴点およびメイク特徴点に基づいて、顔特徴点を基準とした顔座標系におけるメイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成するメイク情報生成部３６０を有する。そして、メイクトレンド分析装置３００は、複数のメイク顔画像について取得されたメイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するトレンド分析部３８０と、メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う分析結果出力部とを有する。
【００９６】
このような構成により、メイクトレンド分析装置３００は、簡単かつより的確に、メイク顔画像を分析してメイクトレンドを判定する事ができる。
【００９７】
＜本実施の形態の変形例＞
なお、分析の対象となるメイク顔画像は、上述の例に限定されない。分析の対象となるメイク顔画像は、例えば、雑誌等の印刷物や絵画を撮影した画像、マネキンの顔を撮影した画像、あるいはコンピュータグラフィックスにより作成された画像であってもよい。
【００９８】
また、メイク顔画像の収集手法は、上述の例に限定されない。メイクトレンド分析装置３００は、例えば、メイクトレンド分析装置３００に備えられたカメラを用いて撮影を行う事によりメイク顔画像を取得してもよいし、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルや他の各種通信ネットワークを経由して取得してもよい、通信ネットワーク上の画像格納サーバから取得してもよい。
【００９９】
また、メイクトレンドの判定の対象となるメイクパーツは、上述の例に限定されない。メイクトレンドの判定の対象は、例えば、アイライン、ハイライト、チーク、リップ、ベースメイク、および、まつげに施すマスカラ等を含んでもよい。また、メイクだけではなくデコシールをメイクパーツとして含んでもよい。デコシールをメイクパーツとして含む場合、デコシールの色や形、貼る位置などデコシールのトレンドを分析してもよい。
【０１００】
また、メイク情報の分析手法は、上述の例に限定されない。分析手法は、例えば、最小二乗法により、分析対象となる値の時間変化を推定するものや、分析対象をその値のレベル毎にグループ化し、属する分析対象の個数が最大となるグループを判定するものであってもよい。
【０１０１】
また、顔特徴点抽出情報、メイク特徴点抽出情報、分析対象算出情報、メイク情報（群）、およびメイクトレンド情報等の、予め用意される、あるいは生成される各種情報の構成および内容は、上述の例に限定されない。例えば、顔特徴点名称、メイクパーツ名称、メイク特徴点名称、分析対象名称等は、上記各情報に必ずしも含まれなくてもよい。また、重要度や化粧剤に関する情報等、付加的な情報が上記各情報に含まれていてもよい。
【０１０２】
また、メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理は、上述の例に限定されない。かかる情報出力処理は、例えば、メイクトレンド分析装置３００において、判定されたメイクトレンドを示す画像、文字列、あるいは音声を出力する処理であってもよい。また、かかる情報出力処理は、例えば、メイクトレンド分析装置３００あるいは端末２００において、判定されたメイクトレンドを基準として、評価対象となるメイクに対する評価を行い、その評価結果を示す画像、文字列、あるいは音声を出力する処理であってもよい。また、情報出力処理は、メイク顔画像の収集対象となる端末２００以外の装置へのメイクトレンド情報の送信であってもよい。
【０１０３】
また、メイクトレンド分析装置３００の装置部間における情報のやり取りは、上述の例に限定されない。例えば、メイク特徴点取得部３５０およびメイク情報生成部３６０は、情報格納部３３０から直接に必要な情報（メイク顔画像、属性情報等）を取得してもよい。また、例えば、情報取得部３２０は、メイク顔画像および属性情報を、直接に顔特徴点取得部３４０、メイク特徴点取得部３５０、あるいはメイク情報生成部３６０へ出力してもよい。また、トレンド分析部３８０は、分析結果を蓄積しておき、リクエストがあった場合に、蓄積しておいた分析結果から適切な情報を返してもよい。
【０１０４】
また、上述した各装置の構成の一部は、当該装置の構成の他の部分と物理的に離隔していてもよい。この場合、それらの離隔した複数の部分は、互いに通信を行うための通信部をそれぞれ備える必要がある。例えば、各装置の機能の一部は、クラウド化されていてもよい。あるいは、メイクトレンド分析装置３００の一部または全部と、１つまたは複数の端末２００の一部または全部は、一体的に構成されていてもよい。
【０１０５】
＜本開示のまとめ＞
本開示のメイクトレンド分析装置は、メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する顔特徴点取得部と、前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するメイク特徴点取得部と、前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成するメイク情報生成部と、複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するトレンド分析部と、前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う分析結果出力部と、を有する。
【０１０６】
なお、上記メイクトレンド分析装置において、前記メイク情報は、前記顔座標系における、前記顔特徴点および前記メイク特徴点のうち所定の一方を始点とし他方を終点とするベクトルを含み、前記メイクトレンドは、前記複数のメイク顔画像における前記ベクトルの傾向に関する情報を含んでもよい。
【０１０７】
また、上記メイクトレンド分析装置において、前記顔特徴点取得部は、前記メイク顔画像から、前記顔特徴点を抽出し、前記メイク特徴点取得部は、前記メイク顔画像から、前記メイク特徴点を抽出してもよい。
【０１０８】
また、上記メイクトレンド分析装置において、前記メイク顔画像と、当該メイク顔画像の属性を示す属性情報と、を取得する情報取得部、を更に有し、前記トレンド分析部は、前記属性情報が示す前記属性毎に前記メイクトレンドを判定してもよい。
【０１０９】
また、上記メイクトレンド分析装置において、前記メイク情報は、前記メイク顔画像の前記メイクが施された時期を示す時間情報を含み、前記メイクトレンドは、流行すると推定されるメイクに関する情報を含み、前記情報出力処理は、前記流行すると推定されるメイクを提示する処理を含んでもよい。
【０１１０】
また、上記メイクトレンド分析装置は、それぞれ前記メイク顔画像を生成する複数の端末から、通信により前記メイク顔画像を収集する情報取得部、を更に有し、前記情報出力処理は、前記複数の端末に含まれる／含まれない端末に対して、前記流行すると推定されるメイクを示すメイクトレンド情報を送信する処理を含んでもよい。
【０１１１】
また、上記メイクトレンド分析装置において、前記メイク情報生成部は、前記メイクトレンドを分析する分析対象を定義する分析対象算出情報を予め保持あるいは取得し、保持あるいは取得された前記分析対象算出情報に基づいて前記メイク情報を生成してもよい。
【０１１２】
メイクトレンド分析方法は、メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得するステップと、前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得するステップと、前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成するステップと、複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定するステップと、前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行うステップと、を有する。
【０１１３】
本開示のメイクトレンド分析プログラムは、コンピュータに、メイクが施された顔の画像であるメイク顔画像について、顔特徴点を取得する処理と、前記メイク顔画像について、メイク特徴点を取得する処理と、前記顔特徴点および前記メイク特徴点に基づいて、前記顔特徴点を基準とした顔座標系における前記メイク特徴点の位置に関する情報を定量的に示す、メイク情報を生成する処理と、複数の前記メイク顔画像について取得された前記メイク情報を分析して、メイクトレンドを判定する処理と、前記メイクトレンドの判定結果に応じた情報出力処理を行う処理と、を実行させる。
【０１１４】
本開示に係るメイクトレンド分析装置、メイクトレンド分析方法、およびメイクトレンド分析プログラムは、簡単かつより的確に、メイク顔画像を分析してメイクトレンドを判定する事ができる、メイクトレンド分析装置、メイクトレンド分析方法、およびメイクトレンド分析プログラムとして有用である。
【符号の説明】
【０１１５】
１００  メイク支援システム
２００  端末
３００  メイクトレンド分析装置
３１０  通信部
３２０  情報取得部
３３０  情報格納部
３４０  顔特徴点取得部
３５０  メイク特徴点取得部
３６０  メイク情報生成部
３７０  メイク情報蓄積部
３８０  トレンド分析部
３９０  分析結果出力部
４００  通信網
７００  システム環境
７１０  ＳＮＳ
７２０  アプリ
７３０  化粧端末
【図１】
2017125975.tif 000003
【図２】
2017125975.tif 000004
【図３】
2017125975.tif 000005
【図４】
2017125975.tif 000006
【図５】
2017125975.tif 000007
【図６】
2017125975.tif 000008
【図７Ａ】
2017125975.tif 000009
【図７Ｂ】
2017125975.tif 000010
【図７Ｃ】
2017125975.tif 000011
【図８】
2017125975.tif 000012
【図９】
2017125975.tif 000013
【図１０】
2017125975.tif 000014
【図１１】
2017125975.tif 000015
【国際調査報告】
2017125975.tif 000016
2017125975.tif 000017
2017125975.tif 000018
2017125975.tif 000019