(57)【要約】募集者の希望に合う応募者を精度よく特定することができる紹介システムを提供する。応募者特定手段８１は、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する。通知手段８２は、応募者特定手段８１に特定された応募者を募集者側に通知する。サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段を備えていてもよい。
2010064371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、前記最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定手段と、
前記応募者特定手段に特定された応募者を前記募集者側に通知する通知手段とを備える
ことを特徴とする紹介システム。
【請求項２】
サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて前記判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段を備える
請求項１に記載の紹介システム。
【請求項３】
前記判別用画像群決定手段は、前記サンプル画像群および募集者の判断結果を学習データとして、境界学習型の機械学習技術を用いて、前記判別用画像群を決定する
請求項２に記載の紹介システム。
【請求項４】
前記応募者特定手段は、
前記判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が前記最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、
前記満足度が基準を満たしている応募者を特定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の紹介システム。
【請求項５】
前記判別用画像群決定手段が備えられる募集者端末と、
前記応募者特定手段および前記通知手段が備えられるサーバとを有し、
個々の募集者端末は、判別用画像群を前記サーバに送信する判別用画像群送信手段を備え、
前記通知手段は、前記応募者特定手段に特定された応募者を募集者端末に送信する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の紹介システム。
【請求項６】
応募者の端末である応募者端末と、
前記応募者特定手段および前記通知手段が備えられるサーバとを有し、
前記応募者端末は、応募者側の画像を前記サーバに送信し、
前記通知手段は、前記応募者特定手段が特定した結果を応募者端末に送信する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の紹介システム。
【請求項７】
前記応募者特定手段は、募集者兼応募者毎に、募集者兼応募者に応じた最低基準を満たしている他の募集者兼応募者を特定し、
互いに相手側の最低基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定する双方合意組特定手段を備える
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の紹介システム。
【請求項８】
前記通知手段は、前記双方合意組特定手段が特定した組をなす各募集者兼応募者のみに、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する
請求項７に記載の紹介システム。
【請求項９】
前記応募者特定手段は、
前記判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が前記最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、
前記満足度が基準を満たしている応募者を特定し、
前記双方合意組特定手段は、一の募集者兼応募者と、他の複数の募集者兼応募者との間で、それぞれ、互いに相手側の基準を満たしている関係が成立している場合、前記一の募集者兼応募者について前記他の複数の募集者兼応募者毎に計算した満足度のうち、最も満足度が高い募集者兼応募者を前記他の複数の募集者兼応募者の中から特定し、当該募集者兼応募者と前記一の募集者兼応募者との組を、募集者兼応募者同士の組として特定する
請求項７または請求項８に記載の紹介システム。
【請求項１０】
前記応募者特定手段は、属性情報が募集者の条件を満たす応募者を絞り込み、絞り込まれた応募者について前記募集者に応じた最低基準を満たすか否かを判定する
請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の紹介システム。
【請求項１１】
サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果が入力される入力手段と、
前記判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段と、
前記判別用画像群を出力する出力手段とを備える
ことを特徴とする判別用画像群生成システム。
【請求項１２】
募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算手段と、
前記距離に基づいて、応募者が前記最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算手段とを備える
ことを特徴とする合意可能性判定システム。
【請求項１３】
満足度計算手段によって計算された満足度が基準を満たしているか否かを判定する判定手段を備える
請求項１２に記載の合意可能性判定システム。
【請求項１４】
応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、前記最低基準を満たしている応募者を特定し、
特定した応募者を前記募集者側に通知する
ことを特徴とする紹介方法。
【請求項１５】
サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて前記判別用画像群を決定する
請求項１４に記載の紹介方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、前記最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定処理、および、
前記応募者特定処理で特定された応募者を前記募集者側に通知する通知処理
を実行させるための紹介プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて前記判別用画像群を決定する判別用画像群決定処理
を実行させる請求項１６に記載の紹介プログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果の入力を受け付ける入力受付処理、
前記判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定処理、および、
前記判別用画像群を出力する出力処理
を実行させるための判別用画像群生成プログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、
募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算処理、および、
前記距離に基づいて、応募者が前記最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算処理
を実行させるための合意可能性判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、募集者の希望に沿う応募者を特定して募集者に紹介する紹介システム、紹介方法、紹介プログラム、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群生成システム、判別用画像群生成プログラム、および、募集者と応募者との合意可能性を判定する合意可能性判定システム、合意可能性判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
募集者に応募者を紹介するシステムが、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、予め定められた複数の顔画像をタイプ名と共に保存しているサーバが、募集側ユーザ端末に複数の顔画像データと、それぞれの顔画像のタイプ名とを送信し、募集側ユーザが希望した希望タイプを登録する。そのサーバは、応募側ユーザ端末から応募者情報と顔画像を受信するとその顔画像がどのタイプに属するのかを判定し、応募側ユーザの顔画像のタイプと希望タイプが一致する募集側ユーザに対して、応募者情報および応募者顔画像を送信する。【０００３】
上記のようなシステムでは、募集者が希望するタイプを定めておき、その希望に合った応募者を募集者に知らせる。同様のシステムとして、募集者が希望した顔画像と、応募者の顔画像との類似度を計算し、類似度が高い場合に応募者の顔画像を募集者に送るシステムが考えられる。【０００４】
また、非特許文献１には、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ：Learning Vector Quantization）の一般化である一般学習ベクトル量子化（ＧＬＶＱ：Generalized Learning Vector Quantization）を用いた手書き文字認識方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−４０６０７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】佐藤敦、山田敬嗣、「一般学習ベクトル量子化による文字認識」、信学技報  ＴＥＣＨＮＩＣＡＬ  ＲＥＰＯＲＴ  ＯＦ  ＩＥＩＣＥ，ＰＲＵ９５−２１９、社団法人電子情報通信学会、１９９６年３月、p.23-30
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
募集者が希望した顔画像と、応募者の顔画像との類似度を計算し、類似度が高い場合に応募者の顔画像を募集者に送るシステムでは、募集者が希望した顔画像と応募者の顔画像との類似度が基準を満たすか否かによって、応募者を募集者に紹介するか否かを決定する。しかし、その基準を適切に定めることが困難であるという問題がある。希望した顔画像とどの程度類似していればよいかという基準は個々の募集者毎によって違うものなので、閾値等の基準を一概に定めることは困難である。【０００８】
ある閾値を基準として定め、類似度がその閾値を超えたときに応募者の顔画像を募集者に送るとした場合であっても、その閾値が募集者の感覚に合うものでなければ、募集者は、希望に合う応募者だけでなく、希望と違う応募者も紹介されたと感じる可能性がある。すると、希望と違う応募者を紹介されたことによって、紹介に対する対応の手間が増えてしまう。【０００９】
また、各応募者の顔画像について、募集者が希望した顔画像との類似度を求め、最も類似度が高い応募者だけ（あるいは所定順位までの上位の応募者だけ）を募集者に紹介することも考えられる。しかし、募集者が希望した画像は、往々にして理想的な最高条件のものとなり、コンピュータによる類似度の計算は人間の感覚に一致しがたいため、必要最低条件の判別ができない。このため、判別が厳しくなりすぎて募集者に紹介する応募者の数が少なくなってしまったり、逆に最低条件を満たさない紹介となってしまったりする。このため、募集者の満足の最低基準を満たすことが難しく、応募者も紹介数が少なくなり、募集者と応募者の双方にとって満足度が低いシステムになってしまう。【００１０】
そこで、本発明は、募集者の希望に合う応募者を精度よく特定することができる紹介システム、紹介方法および紹介プログラムを提供することを目的とする。また、募集者の希望に合う応募者を精度よく判別するために用いる判別用画像群を決定する判別用画像群生成システムおよび判別用画像群生成プログラムを提供することを目的とする。また、募集者と応募者との合意可能性を判定する合意可能性判定システムおよび合意可能性判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による紹介システムは、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定手段と、応募者特定手段に特定された応募者を募集者側に通知する通知手段とを備えることを特徴とする。【００１２】
また、本発明の判別用画像群生成システムは、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果が入力される入力手段と、判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段と、判別用画像群を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。【００１３】
また、本発明の合意可能性判定システムは、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算手段と、距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算手段とを備えることを特徴とする。【００１４】
本発明による紹介方法は、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定し、特定した応募者を募集者側に通知することを特徴とする。【００１５】
本発明による紹介プログラムは、コンピュータに、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定処理、および、応募者特定処理で特定された応募者を募集者側に通知する通知処理を実行させることを特徴とする。【００１６】
また、本発明による判別用画像群生成プログラムは、コンピュータに、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果の入力を受け付ける入力受付処理、判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定処理、および、判別用画像群を出力する出力処理を実行させることを特徴とする。【００１７】
また、本発明による合意可能性判定プログラムは、コンピュータに、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算処理、および、距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算処理を実行させることを特徴する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、募集者の希望に合う応募者を精度よく特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。
【図２】応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を模式的に示す説明図である。
【図３】サンプル画像が希望に合うか否かを募集者が判断した結果を紹介システムが登録する処理の例を示すフローチャートである。
【図４】紹介処理の例を示すフローチャートである。
【図５】参照ベクトル候補として選択されたサンプル画像を模式的に示す説明図である。
【図６】参照ベクトル候補の入れ替え例を示す説明図である。
【図７】参照ベクトル群を決定する募集者端末の例を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態の処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】判別用画像群生成システムおよび合意可能性判定システムの構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の概要を示すブロック図である。
【図１２】本発明の判別用画像群生成システムの概要を示すブロック図である。
【図１３】本発明の合意可能性判定システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下、募集者の希望に合う容姿（ここでは、顔とする。）の応募者を募集者に紹介する場合を例にして説明する。
【００２１】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。本実施形態の紹介システム１は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、満足度計算手段６と、通知手段７とを備える。
【００２２】
また、紹介システム１は、通信ネットワーク２０を介して募集者端末２１および応募者端末２２と接続される。募集者２１は募集者が使用する端末であり、応募者端末２２は応募者が使用する端末である。なお、通信ネットワーク２０の例として、例えば、インターネット等が挙げられるが、通信ネットワーク２０はインターネットに限定されない。
【００２３】
サンプル画像記憶手段２は、複数のサンプル画像（サンプル画像群）を記憶する記憶装置である。サンプル画像は、サンプルとして予め用意された容姿の画像であり、本実施形態では顔画像である。複数のサンプル画像は、それぞれ募集者によって、募集者の希望に合うか否かを判断される。そして、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群が決定される。
【００２４】
募集者応募者情報記憶手段８は、募集者および応募者に関する情報を記憶する記憶装置である。募集者応募者情報記憶手段８は、募集者に関する情報として、例えば、募集者端末２１のアドレス等と、各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果とを記憶する。また、募集者応募者情報記憶手段８は、応募者に関する情報として、応募者の顔画像を記憶する。
【００２５】
募集者情報登録手段３は、サンプル画像記憶手段２に記憶された各サンプル画像を募集者端末２１に送信し、募集者端末２１から、それぞれのサンプル画像に対して募集者が募集者自身の希望に合うか合わないかを判断した結果を受信する。そして、募集者情報登録手段３は、その判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。また、募集者端末２１のアドレス等も募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【００２６】
応募者情報登録手段９は、応募者端末２２から応募者の顔画像を受信すると、その応募者の顔画像を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【００２７】
境界学習手段４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を決定する。
【００２８】
応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を決定するときには、サンプル画像とは別にそのような画像群を決定してもよい。あるいは、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を、サンプル画像の中から選択することによって決定してもよい。以下の図２に示す例では、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を、サンプル画像の中から選択する場合を例にして説明する。
【００２９】
図２は、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を模式的に示す説明図である。図２に示す個々の丸および四角形は、それぞれサンプル画像を模式的に表わしている。また、丸は、募集者によって希望に合う顔であると判断されたサンプル画像を表し、四角形は、募集者によって希望に合わない顔であると判断されたサンプル画像を表している。応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群として、図２において塗りつぶした丸および四角形に相当するサンプル画像を選択した場合、それらのサンプル画像から、境界（図２に示す破線参照）が定まることになる。この境界は、募集者の満足の最低基準と呼ぶことができる。境界学習手段４は、図２に示す模式的説明図において塗りつぶして示した丸および四角形に相当する画像群を決定する。この処理の具体的内容については後述する。
【００３０】
なお、図２では模式的に示すために、各サンプル画像を２次元平面に分散させるように示しているが、本実施形態では、サンプル画像は、画像の特徴量を表す値を成分とするベクトルで表わすものとする。従って、そのベクトルの成分の数をｎとすると、各サンプル画像はｎ次元空間内の１点として表すことができる。応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群をサンプル画像とは異なる画像として決定する場合においても、その画像群に属する各画像を、サンプル画像と同次元のベクトルで表わす。
【００３１】
満足度計算手段６は、境界学習手段４が決定した画像群および応募者の顔画像から、応募者の顔画像が募集者の希望をどの程度満足しているかを示す満足度を計算し、満足度が基準を満たす応募者を特定する。
【００３２】
通知手段７は、満足度が基準を満たしている応募者を募集者端末２１に通知する。
【００３３】
募集者端末２１は、表示装置（図示略）と、募集者によって操作される入力装置（図示略）とを備えた端末装置である。募集者端末２１は、募集者情報登録手段３から各サンプル画像を受信すると、その各サンプル画像を表示装置に表示して、募集者に判断結果の入力を促す。募集者は、サンプル画像として表示された顔が自分の希望に合うか否かの判断結果をサンプル画像毎に募集者端末２１に入力する。各サンプル画像毎に希望に合うか否かの判断結果が入力装置を介して入力されると、募集者端末２１はその判断結果を募集者情報登録手段３に送信する。
【００３４】
応募者端末２２は、応募者の顔画像を通信ネットワーク２０を介して紹介システム１に送信する端末装置である。なお、本実施形態では応募者の顔画像の入力態様として、応募者端末２２が紹介システム１に顔画像を送信する態様を例にして説明するが、応募者の顔画像が応募者によって紹介システム１に直接入力されてもよい。
【００３５】
図１では１台の応募者端末２２を示しているが、複数の応募者が存在し、紹介システム１に複数の応募者端末２２が接続されていてもよい。そして、各応募者端末２２がそれぞれ応募者の顔画像を紹介システム２２に送信し、紹介システム１は、各応募者のうち、満足度が基準を満たしている応募者を募集者端末２１に通知する。また、図２では１台の募集者端末２１を示しているが、複数の募集者が存在し、紹介システム１に複数の募集者端末２１が接続されていてもよい。
【００３６】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、および通知手段７は、例えば、プログラム（紹介プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現される。プログラムは、例えば、紹介システム１が備えるプログラム記憶手段（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、および通知手段７として動作してもよい。また、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、および通知手段７がそれぞれ別個のハードウェアとして実現されていてもよい。
【００３７】
次に、動作について説明する。
既に説明したように、本実施形態では、サンプル画像や、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像は、画像の特徴量を表す値を成分とするベクトルで表わす。ここでは、画像のそれぞれの画素の輝度値をその画像の特徴量とし、各画素の輝度値を成分とするベクトルで各画像が表されるものとする。例えば、（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ）というベクトルで表わされるサンプル画像では、１番の画素の輝度値がａ１であり、２番目の画素の輝度値がａ２であり、ｎ番目の画素の輝度値がａｎである。ただし、各サンプル画像や、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像の画素数は全て共通であり、各画像における画素の順番の定め方も共通であるものとする。以下、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像を参照ベクトルと記す。参照ベクトルは、判別用画像と称することもできる。
【００３８】
画像を表すための特徴量は、各画素の輝度値に限定されず、他の特徴量を用いてベクトル形式で画像を表してもよい。
【００３９】
紹介システム１がサンプル画像に対する募集者の判断結果を登録する動作について説明する。図３は、サンプル画像が希望に合うか否かを募集者が判断した結果を紹介システム１が登録する処理の例を示すフローチャートである。募集者端末２１は、募集者の操作によって、募集者の登録要求情報を紹介システム１に送信する。紹介システム１の募集者情報登録手段３は、募集者端末２１から募集者の登録要求情報を受信したときに、募集者に関する情報を募集者応募者情報記憶手段８に登録する（ステップＳ１）。例えば、募集者端末２１から、募集者の登録要求情報として、募集者端末２１のアドレス（例えばメールアドレス）等とともに、それらの情報を登録する旨の命令を受信した場合、募集者情報登録手段３は、新規の募集者に関する情報として、受信したアドレス等を対応付けて募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる情報は、募集者端末２１のアドレスに限定されない。例えば、募集者端末２１が、アドレスの他に募集者の氏名や連絡先も紹介システム１に送信し、募集者情報登録手段３は、受信した氏名や連絡先をアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に記憶させてもよい。
【００４０】
続いて、募集者情報登録手段３は、サンプル画像記憶手段２に記憶されている各サンプル画像を、通信ネットワーク２０を介して募集者端末２１に送信する（ステップＳ２）。
【００４１】
募集者端末２１は、紹介システム１から各サンプル画像を受信すると（ステップＳ３）、その各サンプル画像を表示する（ステップＳ４）。募集者は、サンプル画像（具体的にはサンプル画像として表示された顔）が希望に合うか否かを判断し、その判断結果を募集者端末２１に入力する。この結果、募集者端末２１には、サンプル画像として表示した顔が募集者の希望に合っているか否かの判断結果が、個々のサンプル画像毎に入力される（ステップＳ５）。続いて、募集者端末２１は、サンプル画像毎に入力された募集者の判断結果を、紹介システム１に送信する（ステップＳ６）。
【００４２】
そして、紹介システム１の募集者情報登録手段３は、サンプル画像毎に判断された募集者の希望に合うか否かの判断結果を募集者端末２１から受信すると、その判断結果を、募集者端末２１のアドレスなどと対応付けて募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる（ステップＳ７）。
【００４３】
次に、紹介システム１が応募者の顔画像等を登録する処理について説明する。応募者端末２２は応募者の操作によって、紹介システム１に、応募者の顔画像等を送信する。紹介システム１の応募者情報登録手段９は、応募者端末２２から応募者の顔画像等を受信すると、新規の応募者に関する情報として、受信した応募者の顔画像等を募集者応募者記憶手段８に記憶させる。
【００４４】
本実施形態では、説明を簡単にするために、応募者の顔画像は、サンプル画像や参照ベクトルと同数の画素数の画像であるものとする。この場合、応募者の顔画像も、各画素の輝度値を成分とするベクトルとして、サンプル画像等と同次元のベクトルで表わすことができる。応募者の顔画像の画素数が、サンプル画像の画素数と異なっている場合、応募者情報登録手段９は、応募者の顔画像を拡大したり、縮小したりして、サンプル画像等の画素数と揃えればよい。
【００４５】
ここでは輝度値を成分としてサンプル画像や応募者の顔画像をベクトルで表わす場合を例にするが、輝度値以外の特徴量を成分とするベクトルで表わす場合にも、応募者情報登録手段９は、応募者の顔画像がサンプル画像と同次元のベクトルで表わされるように応募者画像を変換すればよい。
【００４６】
また、ここでは、応募者の情報として応募者の顔画像を募集者応募者記憶手段８に記憶させる動作を説明したが、応募者端末２２は、応募者の顔画像の他に応募者の氏名や連絡先も送信し、応募者情報登録手段９は、受信した氏名や連絡先を応募者の顔画像ととともに募集者応募者情報記憶手段８に記憶させてもよい。
【００４７】
次に、紹介システム１が募集者の希望に合う応募者を募集者に紹介する動作について説明する。図４は、紹介システム１が行う紹介処理の例を示すフローチャートである。
【００４８】
紹介システム１の境界学習手段４は、募集者がサンプル画像に対して行った判断結果に基づいて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（参照ベクトル群）を決定する（ステップＳ１１）。既に説明したように、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（参照ベクトル群）を決定する場合、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定してもよい。あるいは、参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって、参照ベクトルを決定してもよい。以下に示す説明では、まず、参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって、参照ベクトルを決定する場合を例にして説明する。
【００４９】
ステップＳ１１において、境界学習手段４は、各サンプル画像の中から、参照ベクトルの候補となる複数のサンプル画像を選択する。最初に候補として選択する複数のサンプル画像は任意であるが、境界学習手段４は、募集者によって希望に合うと判断されたサンプル画像と、希望に合わないと判断されたサンプル画像とを含むように複数のサンプル画像を参照ベクトルの候補として選択する。以下、参照ベクトルの候補を、単に参照ベクトル候補と記す。
【００５０】
図５は、参照ベクトル候補として選択されたサンプル画像を模式的に示す説明図である。図２と同様に、図５においても、個々の丸および四角形は、それぞれサンプル画像を模式的に表わしている。ただし、図５では、各サンプル画像を２次元平面に分散させるように示しているが、サンプル画像がｎ次元ベクトルである場合、それぞれのサンプル画像は、ベクトル成分を座標としたｎ次元空間の１点として表すことができる。図５において、塗りつぶした丸および四角形に相当するサンプル画像は、参照ベクトル候補として選択された参照ベクトルを表している。境界学習手段４は、図５に例示するように、希望に合うと判断されたサンプル画像（丸で表わしたサンプル画像）と、希望に合わないと判断されたサンプル画像（四角形で表わしたサンプル画像）とを含むように、参照ベクトル候補を選択する。
【００５１】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補において、希望に合うと判断されたサンプル画像の数と、希望に合わないと判断されたサンプル画像の数とが同数になるように、参照ベクトル候補を選択してもよい。
【００５２】
また、参照ベクトル候補として選択するサンプル画像数は、例えば、全サンプル画像の数に応じて予め定めておけばよい。あるいは、紹介システム１の管理者が参照ベクトルの数を入力し、その数だけ参照ベクトル候補を選択する構成であってもよい。
【００５３】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補を複数個選択した後、さらに、その複数の参照ベクトル候補の中から、任意の一つの参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を着目候補と記す。図５に示す例では、サンプル画像５１が着目候補であるものとする。
【００５４】
境界学習手段４は、着目候補と同じ判断がなされた他の参照ベクトル候補のうち、着目候補との距離が最も近い参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を同種候補と記す。また、境界学習手段４は、着目候補とは異なる判断がなされた他の参照ベクトル候補のうち、着目候補との距離が最も近い参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を異種候補と記す。図５に示す例では、募集者の希望に合うと判断されたサンプル画像５１が着目候補であるので、サンプル画像５２が同種候補であり、サンプル画像５３が異種候補である。
【００５５】
境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める。そして、後者の距離の方が前者の距離よりも短ければ、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が同種候補よりも短いサンプル画像を選んで参照ベクトル候補とし、同種候補を参照ベクトル候補から外す。また、参照ベクトル候補ではなく着目候補と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が異種候補よりも大きいサンプル画像を選んで参照ベクトル候補とし、異種候補を参照ベクトル候補から外す。このように境界学習手段４は、参照ベクトル候補を入れ替える。
【００５６】
図５および図６を参照して、参照ベクトル候補の入れ替えを模式的に説明する。例えば、境界学習手段４は、図５に示す着目候補５１と同種候補５２との距離と、着目候補５１と異種候補５３との距離を求める。図５に示す例では、後者の距離の方が短い。よって、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補５１と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補５１までの距離が同種候補５２よりも短いサンプル画像５４を選び、同種候補５２を参照ベクトル候補から外す（図６参照）。また、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補５１と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補５１までの距離が異種候補５３よりも大きいサンプル画像５５を選んで参照ベクトル候補とし、異種候補５３を参照ベクトル候補から外す。図６は、このように参照ベクトル候補を入れ替えた結果を模式的に示す説明図である。図５および図６では、着目候補が、募集者の希望に合うと判断されたサンプル画像である場合を例にしているが、募集者の希望に合わないと判断されている場合も同様である。
【００５７】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補の入れ替えを行った後に、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。
【００５８】
また、境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求め、後者の距離が前者の距離以上であれば、参照ベクトル候補の入れ替えを行わずに、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。
【００５９】
境界学習手段４は、着目候補を順に選択していったときに、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことがなくなったならば、参照ベクトルの候補が収束したものとして、選択している参照ベクトル候補を、それぞれ参照ベクトルとして決定する。例えば、着目候補を選択して、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める処理を、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことなく所定回数繰り返した場合、その時点の参照ベクトル候補を参照ベクトルとして決定してもよい。
【００６０】
また、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定する場合、境界学習手段４は以下のように処理を行えばよい。この場合においても、境界学習手段４は、サンプル画像の中から参照ベクトル候補を選択する。そして、参照ベクトル候補の中から着目候補を選択し、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める。この動作は、上記の動作と同様である。そして、後者の距離の方が前者の距離よりも短ければ、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が同種候補よりも短いサンプル画像を選んで、同種候補をｎ次元空間におけるそのサンプル画像方向に一定距離移動させた位置における座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補とし、同種候補を参照ベクトル候補から外す。また、参照ベクトル候補ではなく着目候補と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が異種候補よりも大きいサンプル画像を選んで、異種候補をｎ次元空間におけるそのサンプル画像方向に一定距離移動させた位置における座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補とし、異種候補を参照ベクトル候補から外す。
【００６１】
例えば、図５に示す例では、境界学習手段４は、同種候補５２をサンプル画像５４方向に一定距離だけ移動した位置の座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補として、同種候補５４を参照ベクトル候補から除外する。また、境界学習手段４は、異種候補５３をサンプル画像５５方向に一定距離だけ移動した位置の座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補として、異種候補５３を参照ベクトル候補から除外する。
【００６２】
その他の点に関しては、既に説明したステップＳ１１の動作と同様である。すなわち、境界学習手段４は、参照ベクトル候補の入れ替えを行った後に、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。また、境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求め、後者の距離が前者の距離以上であれば、参照ベクトル候補の入れ替えを行わずに、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。境界学習手段４は、着目候補を順に選択していったときに、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことがなくなったならば、参照ベクトルの候補が収束したものとして、選択している参照ベクトル候補を、それぞれ参照ベクトルとして決定する。
【００６３】
このように、参照ベクトル候補を一定距離ずつずらしながら参照ベクトルを決定する場合、最終的に求められる参照ベクトルはサンプル画像とは異なる。
【００６４】
なお、画像同士の距離は、ベクトルの差分のノルムとして計算すればよい。例えば、参照ベクトル候補同士の距離は、参照ベクトル候補であるベクトル同士の差を求め、その差のノルムを距離とすればよい。
【００６５】
参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって参照ベクトルを決定する場合と、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定する場合とを説明した。いずれの場合であっても、サンプル画像群および個々の画像に対する募集者の判断結果を学習データとして、境界学習型の機械学習技術を用いて参照ベクトル群を決定しているということができる。
【００６６】
ステップＳ１１で参照ベクトルを決定した後、満足度計算手段６は、応募者が募集者の顔に関する希望をどの程度満足しているかを示す満足度を、応募者毎にそれぞれ計算する（ステップＳ１２）。
【００６７】
ステップＳ１２において、満足度計算手段６は、応募者毎に、例えば、以下のように満足度を計算すればよい。満足度計算手段６は、参照ベクトルのうち、募集者によって希望に合うと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を選ぶ。この距離を満足サンプル距離と記す。同様に、満足度計算手段６は、参照ベクトルのうち、募集者によって希望に合わないと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を選ぶ。この距離を不満足サンプル距離と記す。満足度計算手段６は、例えば、以下に示す式（１）を計算することによって、その応募者に対する募集者の満足度を計算する。
【００６８】
満足度＝不満サンプル距離／満足サンプル距離          式（１）
【００６９】
ただし、式（１）は、満足度の計算方法の一例であり、他の計算方法で満足度を求めてもよい。
【００７０】
また、応募者の顔画像も参照ベクトルと同次元のベクトルで表わすことができる。よって、満足度計算手段６は、応募者の顔画像のベクトルと個々の参照ベクトルとの距離を求める場合、ベクトル同士の差分のノルムを計算し、そのノルムを距離とすればよい。
【００７１】
このようにして求めた満足度は、募集者の応募者に対する満足、不満足の度合を意味する。
【００７２】
また、満足度計算手段６は、ステップＳ１２において、満足度が基準を満たしている応募者を特定する。例えば、満足度が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、満足度が閾値以上である応募者を、募集者の希望の最低基準を満たしている応募者として決定する。
【００７３】
続いて、通知手段７は、満足度計算手段６によって決定されたその応募者を募集者端末２１に通知する（ステップＳ１３)。例えば、通知手段７は、募集者応募者情報記憶手段８に記憶されている募集者端末２１のアドレスを宛先として、応募者の顔画像を募集者端末２１に送信する。この結果、募集者の希望に合う応募者が募集者に紹介される。
【００７４】
また、通知手段７は、満足度計算手段６による処理結果を応募者端末２２に通知してもよい。すなわち、通知手段７は、募集者の最低基準を満たしている応募者が満足度計算手段６によって特定されたときに、その応募者の応募者端末２２にその募集者の情報を通知してもよい。この場合、応募者端末２２は予め、例えば、アドレス（例えばメールアドレス）を紹介システムに送信し、応募者情報登録手段９がそのアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させておけばよい。
【００７５】
本実施形態によれば、募集者に対して特定の顔画像だけを募集者の希望として指定させるのではなく、複数のサンプル画像を募集者に提示して、各サンプル画像毎に希望に合うか否かを判断させる。そして、境界学習手段４が、その判断結果に基づいて、応募者側の容姿が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（複数の参照ベクトル）を選択し、満足度計算手段６が、その参照ベクトルと応募者の顔画像のベクトルとから満足度を計算する。このように、希望に合うか否かを判別するための参照ベクトルを用いて満足度を計算するので、募集者が希望する顔画像だけを指定してその顔画像との類似度だけに基づいて応募者を判別する場合に比べ、満足度に対する基準を定めやすくなる。従って、募集者の希望に合う応募者を精度よく特定することができる。また、募集者は希望に合わない応募者を紹介されることが少なくなり、希望に合わない者の紹介に対応する手間が少なくなる。
【００７６】
募集者が希望する顔画像だけを指定してその顔画像との類似度だけに基づいて応募者を判別する構成では、募集者の希望に合う応募者だけを紹介するために最も類似度が高い応募者だけを紹介することとすると、紹介できる人数が少なくなってしまう。それに対し、本発明では、上記のように募集者の希望に合う応募者を精度よく特定できるので、ある程度、募集者の希望に合う応募者であれば、募集者にとって第一希望となる者でなかったとしても、募集者に紹介することができ。募集者への紹介件数が少なくならないようにすることができる。
【００７７】
本実施形態の紹介システムは、例えば、結婚相手の紹介サービスや、役者を募集する募集者に、役者として紹介されること望む応募者を紹介するサービス等に適用することができる。
【００７８】
本実施の形態において、顔画像以外の条件で応募者を絞り込んでから、絞り込まれた応募者に対して満足度を計算する構成であってもよい。例えば、募集者端末２１が募集者の操作によって募集者の登録要求情報を送信するときに、募集者が希望する容姿以外の条件を含めて送信し、募集者情報登録手段３は、ステップＳ１（図３参照）で、その条件を募集者端末２１のアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。このとき、希望する身長、年齢等に関する条件を登録してもよい。また、応募者端末２２は、紹介システム１に顔画像を送信するときに、応募者の操作により、応募者の容姿以外の属性を表す属性情報（例えば、身長、年齢等）もあわせて送信し、応募者情報登録手段９は、受信した属性情報も応募者の顔画像とともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。そして、満足度計算手段６は、属性情報が募集者の希望する条件を満たす応募者の顔画像を抽出し、その顔画像を対象として満足度を計算してもよい。このように、顔画像以外の条件で応募者を絞り込むことにより、属性情報が募集者の希望する条件を満たしていない応募者については満足度計算を行わないので、満足度の計算量を少なくすることができる。
【００７９】
また、募集者端末２１が、参照ベクトル群を決定する構成であってもよい。図７は、参照ベクトル群を決定する募集者端末の例を示すブロック図である。参照ベクトル群を決定する募集者端末２５は、境界学習手段２６と、参照ベクトル群送信手段２７とを備える。境界学習手段２６は、既に説明した境界学習手段４と同様に、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて参照ベクトル群を決定する。参照ベクトル群送信手段２７は、境界学習手段２６によって生成された参照ベクトル群を紹介システム１に送信する。この実施態様では、紹介システム１は、境界学習手段４を備えていなくてもよい。
【００８０】
この場合、境界学習手段２６は、募集者端末２６の表示部（図示せず）に各サンプル画像を表示させ、募集者端末２６の操作部（キー等、図示せず）を介してサンプル画像に対する募集者の判断結果が入力された場合に、その判断結果を用いて参照ベクトル群を決定すればよい。また、募集者端末２６は、例えば、サンプル画像群を紹介システム１に要求し、境界学習手段２６は紹介システム１から受信した各サンプル画像を表示させればよい。あるいは、予めサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段が募集者端末２５に設けられていてもよい。
【００８１】
境界学習手段２６は、ステップＳ１１(図４参照)と同様の動作で参照ベクトル群を決定する。参照ベクトル群決定後、参照ベクトル群送信手段２７は、その参照ベクトル群を紹介システム１に送信する。紹介システム１は、参照ベクトル群を受信した後、ステップＳ１２(図４参照）以降の処理を行えばよい。
【００８２】
実施形態２．
個々の募集者および応募者が、それぞれ、募集者であり、かつ、応募者でもある場合がある。例えば、結婚相手の紹介サービス等では、サービスの利用者は、結婚相手を募集する募集者であり、同時に、他の者に紹介されることを望む応募者でもある。以下、募集者であり、かつ、応募者である者を募集者兼応募者と記す。第２の実施形態の紹介システムは、募集者兼応募者に、互いに希望に合う他の募集者兼応募者を紹介する。
【００８３】
図８は、本発明の第２の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の要素については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。本実施形態の紹介システム１１は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、満足度計算手段６と、双方合意判定手段１０と、通知手段７とを備える。
【００８４】
また、本実施形態の紹介システム１１に接続される各端末３１，３２は、募集者兼応募者によって使用されるので、以下、募集者兼応募者端末と記す。図８では、２台の募集者兼応募者端末３１，３２を示しているが、３人以上の募集者兼応募者が存在し、紹介システム１１に３台以上の募集者兼応募者端末が接続されていてもよい。各募集者兼応募者端末３１，３２は、それぞれ、登録要求情報、サンプル画像に対する募集者兼応募者の判断結果、募集者兼応募者の顔画像を紹介システム１１に送信する。
【００８５】
満足度計算手段６は、第１の実施形態と同様に、各募集者兼応募者毎に、他の募集者兼応募者に対する満足度を計算し、満足度が基準を満たす者を他の募集者兼応募者の中から特定する。
【００８６】
双方合意判定手段１０は、互いに希望に合う募集者兼応募者の組を特定する。すなわち、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定する。
【００８７】
通知手段７は、双方合意判定手段１０によって特定された組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する。
【００８８】
双方合意判定手段１０は、例えば、プログラム（紹介プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現される。第１の実施形態で説明したように、例えば、ＣＰＵがプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、双方合意判定手段１０、および通知手段７として動作してもよい。各手段がそれぞれ別個のハードウェアとして実現されていてもよい。
【００８９】
次に、動作について説明する。
各募集者兼応募者端末３１，３２が、募集者の端末として、アドレスや、サンプル画像に対する募集者兼応募者の判断結果を送信し、募集者情報登録手段３が、端末のアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたり、サンプル画像に対する判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたりする動作は、ステップＳ１〜Ｓ７（図３参照）と同様である。
【００９０】
また、各募集者兼応募者端末３１，３２が、応募者の端末として顔画像を送信し、応募者情報登録手段９が、その顔画像を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる動作も第１の実施形態と同様である。
【００９１】
また、端末のアドレスと顔画像の登録を同時に行ってもよい。例えば、募集者兼応募者端末３１が、アドレスおよび顔画像を含む登録要求情報を紹介システム１１に送信し、紹介システム１１の募集者情報登録手段３が、受信したアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させ、応募者情報登録手段９が、受信した顔画像を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させてもよい。
【００９２】
次に、紹介システム１１が、互いに希望に合う募集者兼応募者同士に、相手側の募集者兼応募者を通知する処理について説明する。図９は、第２の実施形態の処理の例を示すフローチャートである。
【００９３】
紹介システム１１は、個々の募集者兼応募者毎に、他の各募集者兼応募者に対する満足度を計算し、満足度が基準を満たす他の募集者兼応募者を特定する（ステップＳ２１)。
【００９４】
例えば、募集者兼応募者がｋ人いたとする。紹介システム１１は、１番目の募集者兼応募者を選択し、その募集者兼応募者の、他の各募集者兼応募者に対する満足度を計算する。そして、満足度が基準を満たしている各募集者兼応募者を、１番目の募集者兼応募者の希望に合う者として特定する。次に、そして、２番目からｋ番目までの各募集者兼応募者に関しても、順次、選択し、選択した各募集者兼応募者の希望に合う他の募集者兼応募者をそれぞれ選択していく。なお、募集者兼応募者の選択順は任意である。
【００９５】
ステップＳ２１では、例えば、境界学習手段４が、一人の募集者兼応募者を選択し、その募集者兼応募者のサンプル画像に対する判断結果から、その募集者兼応募者に関する参照ベクトルを決定する。境界学習手段４は、参照ベクトル特定処理を、ステップＳ１１(図４参照）と同様に行う。
【００９６】
参照ベクトル特定後、満足度計算手段６は、選択された募集者兼応募者の、他のそれぞれの各募集者兼応募者に対する満足度を計算し、計算した満足度が基準を満たしているか否かを判定する。満足度計算手段６は、この処理を、第１の実施形態で説明したステップＳ１２と同様に行えばよい。満足度は、式（１）の計算式を用いて計算すればよいが、他の計算式で満足度を計算してもよい。満足度が基準を満たしているか否かの判定は、例えば、満足度が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、満足度が閾値以上であれば基準を満たし、満足度が閾値未満であれば基準を満たしていないと判定すればよい。
【００９７】
また、さらに、一人の募集者兼応募者について、満足度が基準を満たしている他の募集者兼応募者を判定した後、再度、境界学習手段４が次の募集者兼応募者を選択し、参照ベクトル決定処理以降の処理（上記のステップＳ１１，Ｓ１２と同様の処理）を繰り返せばよい。未選択の募集者兼応募者がなくなったならば、ステップＳ２１を終了する。
【００９８】
ステップＳ２１の次に、双方合意判定手段１０は、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２１において、個々の募集者兼応募者毎に、希望に合う他の募集者兼応募者を特定しているので、各募集者兼応募者毎に特定した他の募集者兼応募者を照合して、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定すればよい。例えば、募集者兼応募者Ａについて、満足度が基準を満たしている募集者兼応募者としてＢ，Ｃが特定されているとする。このとき、募双方合意判定手段１０は、集者兼応募者Ｂについて、満足度が基準を満たしている募集者兼応募者としてＡが特定されているか否かを判定し、Ａが特定されていれば、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たす募集者兼応募者同士の組としてＡ，Ｂの組を特定する。上記の例では、募集者兼応募者Ａについて、満足度が基準を満たしている募集者兼応募者としてＣも特定されているので、Ｃについても同様に判定すればよい。この結果、募集者兼応募者Ａを含む組（例えば、Ａ，Ｂの組や、Ａ，Ｃの組）を特定することができる。双方合意判定手段１０は、他の募集者兼応募者に関しても、同様に、その者を含む組を特定すればよい。
【００９９】
通知手段７は、双方合意判定手段１０によって特定された組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する（ステップＳ２３）。例えば、双方合意判定手段１０によって、募集者兼応募者Ａ，Ｂの組が特定されているとする。このとき、通知手段７は、募集者兼応募者Ａのアドレスを宛先として、募集者兼応募者Ｂの顔画像を送信し、募集者兼応募者Ｂのアドレスを宛先として、募集者兼応募者Ａの顔画像を送信する。複数の組が特定されている場合、通知手段７は、組毎に、通知処理を行えばよい。
【０１００】
また、通知手段７は、双方合意判定手段１０によって特定された組（すなわち、互いに希望に合う募集者兼応募者の組）をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に対してのみ通知を行う。従って、募集者兼応募者Ｐにとっては、募集者兼応募者Ｑが希望に合うものであったとしても、募集者兼応募者Ｑにとって募集者兼応募者Ｐが希望に合わなければ、通知手段７は、募集者兼応募者Ｐ，Ｑの募集者兼応募者端末に、それぞれ相手側の顔画像を送信することはない。この結果、募集者兼応募者Ｑにとっては、自分の希望に合わない募集者兼応募者Ｐに自分の個人情報（顔画像等）が送られないという効果がある。
【０１０１】
また、双方合意判定手段１０が募集者兼応募者同士の組を特定するときに、ある募集者兼応募者と、他の複数の募集者兼応募者との間で、それぞれ、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たしているという関係が成立していることがある。例えば、ある募集者兼応募者Ａと、他の募集者兼応募者Ｂとの間で、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たしていて、募集者兼応募者Ａ，Ｃの組や、募集者兼応募者Ａ，Ｄの組でも同様の関係が成立することがある。この場合、双方合意判定手段１０は、Ａ，Ｂの組、Ａ，Ｃの組、およびＡ，Ｄの組のように、一方の募集者兼応募者（本例ではＡ）が共通となるような複数の組を特定してもよい。あるいは、ある募集者兼応募者と、他の複数の募集者兼応募者との間で、上記の関係がそれぞれ成立する場合、双方合意判定手段１０は、一方の募集者兼応募者（本例ではＡ）が共通となるような複数の組を絞り込んでもよい。その場合、その一方の募集者兼応募者について、他の複数の募集者兼応募者毎に計算した満足度を比較し、満足度が最も高くなる募集者兼応募者を、それらの他の募集者兼応募者の中から特定すればよい。例えば、双方合意判定手段１０は、上記の例では、募集者兼応募者ＡのＢに対する満足度、ＡのＣに対する満足度、ＡのＤに対する満足度を比較し、満足度が最も高い者を、Ａ以外の他の募集者兼応募者Ｂ，Ｃ，Ｄの中から特定する。そして、双方合意判定手段１０は、募集者兼応募者Ａと、満足度が最も高いと判定した他の募集者兼応募者（例えばＣとする）との組を、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が基準を満たしている募集者兼応募者同士の組として特定する。そして、他の組（Ａ，Ｂの組、およびＡ，Ｄの組）については、募集者兼応募者同士の組から除外する。この場合、通知手段７は、Ａ，Ｃの募集者兼応募者端末に対してのみ、それぞれ相手の募集者兼応募者を通知する。
【０１０２】
第２の実施形態においても、募集者の希望に合うか否かを判別するための参照ベクトルを用いて満足度を計算するので、各人が希望する顔画像だけを指定してその顔画像との類似度だけに基づいて紹介相手を決定する場合に比べ、満足度に対する基準を定めやすくなる。その結果、各募集者兼応募者の希望に合う者を精度よく特定することができる。また、各募集者兼応募者にとって、希望に合わない者が紹介された場合の手間が少なくなる。
【０１０３】
また、募集者兼応募者毎に希望に合う他の募集者兼応募者を特定する処理（ステップＳ２１）では、第１の実施形態と同様に、ある程度、募集者兼応募者の希望に合う者であれば、第１希望となる者でなくても、募集者兼応募者の希望に合う者として特定することができる。従って、募集者兼応募者毎に、希望に合う者として特定する他の者が少なくならないようにすることができる。従って、互いに希望に合う募集者兼応募者の組の数も少なくなることはなく、紹介件数の減少を防止することができる。すなわち、仮に、各人の第１希望のみを特定し、互いに第１希望となる者同士の組しか特定しないとすると、特定できる組は少なくなってしまうが、本実施形態では、各募集者兼応募者毎に、希望に合う者として特定する者の少数化を防止できるので、希望に合う者同士の組が少なくなることを防止できる。
【０１０４】
また、通知手段７は、互いに希望に合う募集者兼応募者の組をなす各募集者兼応募者についてのみ、募集者兼応募者端末に相手の顔画像を送信する。従って、各募集者兼応募者にとって、自分の希望に合わない者に自分の情報が送られずに済むという効果がある。
【０１０５】
本実施形態は、互いに希望に合う者同士に相手を知らせることが好ましい場合に、好適に適用される。例えば、結婚相手の紹介サービスに適用することができる。
【０１０６】
また、第２の実施形態においても、満足度を計算するときに、顔画像以外の条件で絞り込みを行ってもよい。例えば、各募集者兼応募者端末３１，３２が募集者兼応募者の操作によって募集者兼応募者の登録要求情報を送信するときに、募集者兼応募者が希望する容姿以外の条件を含めて送信し、募集者情報登録手段３は、その条件を募集者兼応募者端末のアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。第１の実施形態で例示したように、この条件の例として、希望の身長、年齢等が挙げられる。各募集者兼応募者端末３１，３２は、募集者兼応募者の顔画像を紹介システム１１に送信するときに、募集者兼応募者の操作により、その募集者兼応募者の容姿以外の属性を表す属性情報（例えば、身長、年齢等）もあわせて送信し、応募者情報登録手段９は、受信した属性情報も顔画像とともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。そして、満足度計算手段６は、選択された募集者兼応募者について、他の募集者兼応募者に対する満足度を計算する場合、選択された募集者兼応募者が希望する条件を満たす他の募集者兼応募者を抽出し、その顔画像を対象として満足度を計算してもよい。このような構成により、満足度の計算量を少なくすることができる。
【０１０７】
第２の実施形態においても、端末側で参照ベクトル群を決定し、端末から紹介システム１に参照ベクトルを送信してもよい。例えば、図８に示す募集者兼応募者端末３１，３２が、募集者端末２５（図７参照）と同様に、境界学習手段２６と参照ベクトル群送信手段２７とを備えていてもよい。この場合、募集者兼応募者端末３１，３２が備える境界学習手段２６は、サンプル画像に対する募集者の判断結果が入力されると、その判断結果を用いてステップＳ１１(図４参照)と同様に参照ベクトル群を決定すればよい。募集者兼応募者端末３１，３２は、例えば、サンプル画像群を紹介システム１に要求し、境界学習手段２６は紹介システム１から受信した各サンプル画像を表示させればよい。あるいは、予めサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段が募集者兼応募者端末３１，３２に設けられていてもよい。参照ベクトル群決定後、参照ベクトル群送信手段２７は、その参照ベクトル群を紹介システム１に送信する。紹介システム１は、募集者兼応募者端末３１，３２から受信した参照ベクトル群を用いて満足度を計算する。
【０１０８】
また、各実施形態では、サンプル画像や、応募者端末（あるいは募集者兼応募者端末）が紹介システム１１に送信する画像が、顔画像である場合を例に説明したが、これらの画像は顔画像でなくてもよい。
【０１０９】
また、上記の各実施形態では、参照ベクトルを決定する境界学習手段４と満足度を計算する満足度計算手段６とが同一の装置に備えられる構成を示したが、境界学習手段４と満足度計算手段６が別々の装置に備えられていてもよい。以下、この場合の実施形態について説明する。この実施形態では、判別用画像群生成システムが参照ベクトル（判別用画像群）を決定し、合意可能性判定システムがその参照ベクトルを用いて募集者と応募者の合意可能性を判定する。本実施形態では、例えば応募者端末に判別用画像群生成システムが適用され、応募者に対して事前に募集者との合意可能性を知らせることができる。
【０１１０】
図１０は、判別用画像群生成システムおよび合意可能性判定システムの構成例を示すブロック図である。図１０に示す例では、応募者端末に合意可能性判定システムが適用されている場合を示している。また、上記の第１の実施形態および第２の実施形態と同様の構成要素については、図１、図８と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１１１】
判別用画像群生成システム１２は、募集者情報登録手段３と、境界学習手段４と、参照ベクトル出力手段１４と、サンプル画像記憶手段２と、募集者情報記憶手段１５とを備える。
【０１１２】
サンプル画像記憶手段２は、第１の実施形態や第２の実施形態と同様のサンプル画像を記憶する。募集者情報記憶手段１５は、各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果を記憶する。
【０１１３】
各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果は、募集者情報登録手段３に入力され、募集者情報登録手段３が、その判断結果を募集者情報記憶手段１５に記憶させる。各サンプル画像に対する判断結果の入力態様は、例えば、第１の実施形態と同様に、募集者情報登録手段３が、サンプル画像記憶手段２に記憶されている各サンプル画像を募集者端末２１に送信し、各サンプル画像に対して募集者が希望に合うか否かを判断した判断結果を募集者端末２１から受信する態様であってもよい。この場合、第１の実施形態と同様に、募集者端末２１が各サンプル画像を表示し、募集者がサンプル画像毎に判断を行い、募集者端末２１がその判断結果を判別用画像群生成システム１２に送信すればよい。あるいは、募集者による判断結果が募集者端末２１からではなく、判別用画像群生成システム１２に直接入力されてもよい。この場合、例えば、募集者情報登録手段３は、判別用画像群生成システムに設けられた表示装置（図示せず）に各サンプル画像を表示させ、募集者がサンプル画像毎に判断した判断結果が募集者情報登録手段３に入力されればよい。
【０１１４】
境界学習手段４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて参照ベクトルを決定する。この動作は、第１の実施形態で示した紹介システムの境界学習手段４（図１参照）の動作と同様である。
【０１１５】
参照ベクトル出力手段１４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果と境界学習手段４によって決定された参照ベクトルとを出力する。本例では、参照ベクトル出力手段１４は、参照ベクトルおよび募集者の判断結果を合意可能性判定システム（応募者端末）２２に送信する。なお、参照ベクトルの出力態様は、参照ベクトル出力手段１４が参照ベクトルおよび募集者の判断結果を記憶媒体に記憶させ、その記憶媒体が合意可能性判定システム２２に提供される態様であってもよい。
【０１１６】
募集者情報登録手段３、境界学習手段４および参照ベクトル出力手段１４は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。各手段がそれぞれ別個のハードウェアとして実現されていてもよい。
【０１１７】
この判別用画像群生成システムにより、募集者の希望に合う応募者を精度よく判別するために用いる参照ベクトル（判別用画像群）を生成することができる。そして、この参照ベクトルと用いて、募集者の希望に合う応募者を精度よく判別することができる。
【０１１８】
合意可能性判定システム２２は、満足度計算手段６を備える。満足度計算手段６は、応募者の顔画像と、参照ベクトルおよび募集者の判断結果を用いて、応募者に対する募集者の満足度を計算する。本例では、満足度計算手段６が参照ベクトル出力手段１４から参照ベクトルを受信するが、他の態様で参照ベクトルが合意可能性判定システム２２に入力されてもよい。また、合意可能性判定システムへの応募者の顔画像の入力態様は特に限定されない。例えば、合意可能性判定システムがカメラを備え、そのカメラが応募者の顔を撮影することで応募者の顔画像を生成してもよい。
【０１１９】
満足度計算手段６は、例えば、第１の実施形態と同様に、満足サンプル距離および不満足サンプル距離を求め、その距離に基づいて満足度を計算する。満足度計算手段６は、募集者によって希望に合うと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を満足サンプル距離として選択すればよい。また、満足度計算手段６は、募集者によって希望に合わないと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を不満足サンプル距離として選択すればよい。そして、満足度計算手段６は、例えば、式（１）の計算を行って満足度を計算すればよい。なお、第１の実施形態で説明したように、式（１）は、満足度の計算方法の一例であり、他の計算方法で満足度を求めてもよい。
【０１２０】
満足度計算手段６は、例えば、算出した満足度を合意可能性判定システム２２の表示装置（図示せず）に表示させる。合意可能性判定システム２２を使用する応募者は、満足度計算手段６が計算した募集者の満足度により、応募者自身と募集者の合意可能性を事前に確認することできる。募集者との間で合意可能性があれば、応募者は募集者に応募すればよい。
【０１２１】
また、満足度計算手段６は、計算した満足度が、予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、その判定結果を出力してもよい。閾値以上であるということは、応募者が募集者の希望の最低条件を満たしているということであり、応募者は募集者との合意可能性をより明確に確認することができる。
【０１２２】
満足度計算手段６は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１２３】
上記の各実施形態において、サンプル画像や応募者の画像は、人間以外の画像であってもよい。例えば、サンプル画像が犬や猫等の動物の画像であり、応募者の画像として登録する画像も動物の画像であってもよい。その場合、例えば、ペットを買いたい者にペットを売りたい者を紹介したり、ペット同士のお見合いを希望する者同士に相手を紹介したりするサービスに適用することができる。
【０１２４】
次に、本発明の概要について説明する。図１１は、本発明の概要を示すブロック図である。本発明の紹介システム１は、応募者特定手段８１と、通知手段８２とを備える。
【０１２５】
応募者特定手段８１（例えば、満足度計算手段６）は、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群（例えば、参照ベクトル群）とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する。
【０１２６】
通知手段８２（例えば、通知手段７）は、応募者特定手段８１に特定された応募者を募集者側に通知する。
【０１２７】
このような構成によれば、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を用いて応募者を特定するので、募集者の希望に合う応募者を精度よく特定することができる。また、ある程度、募集者の希望に合う応募者であれば、募集者にとって第一希望となるような者でなかったとしても、募集者に紹介することができ。募集者への紹介件数が少なくならないようにすることができる。
【０１２８】
また、上記の実施形態には、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段（例えば、境界学習手段４）を備える構成が開示されている。
【０１２９】
また、上記の実施形態には、判別用画像群決定手段が、サンプル画像群および募集者の判断結果を学習データとして、境界学習型の機械学習技術を用いて、判別用画像群を決定する構成が開示されている。
【０１３０】
また、上記の実施形態には、応募者特定手段８１が、判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、満足度が基準を満たしている応募者を特定する構成が開示されている。
【０１３１】
また、上記の実施形態には、判別用画像群決定手段が備えられる募集者端末（例えば、募集者端末２５）と、応募者特定手段８１および通知手段８２が備えられるサーバとを有し、個々の募集者端末が、判別用画像群をサーバに送信する判別用画像群送信手段（例えば、参照ベクトル群送信手段２７）を備え、通知手段８２が、応募者特定手段８１に特定された応募者を募集者端末に送信する構成が開示されている。
【０１３２】
また、上記の実施形態には、応募者の端末である応募者端末と、応募者特定手段８１および通知手段８２が備えられるサーバとを有し、応募者端末が、応募者側の画像をサーバに送信し、通知手段８２が、応募者特定手段が特定した結果を応募者端末に送信する構成が開示されている。
【０１３３】
また、上記の実施形態には、応募者特定手段が、募集者兼応募者毎に、募集者兼応募者に応じた最低基準を満たしている他の募集者兼応募者を特定し、互いに相手側の最低基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定する双方合意組特定手段を備える構成が開示されている。
【０１３４】
そのような構成においても、各募集者兼応募者の希望に合う者を精度よく特定することができる。そして、互いの希望に合う募集者兼応募者同士の組を特定することができる。さらに、そのような組を数多く特定することができる。
【０１３５】
また、上記の実施形態には、通知手段８２が、双方合意組特定手段が特定した組をなす各募集者兼応募者のみに、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する構成が開示されている。
【０１３６】
そのような構成によれば、各募集者兼応募者にとって、自分の希望に合わない他の募集者兼応募者に対して自分が紹介されなくて済むという効果が得られる。
【０１３７】
また、上記の実施形態には、応募者特定手段８１が、判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、満足度が基準を満たしている応募者を特定し、双方合意組特定手段が、一の募集者兼応募者と、他の複数の募集者兼応募者との間で、それぞれ、互いに相手側の基準を満たしている関係が成立している場合、その一の募集者兼応募者について他の複数の募集者兼応募者毎に計算した満足度のうち、最も満足度が高い募集者兼応募者を他の複数の募集者兼応募者の中から特定し、その募集者兼応募者とその一の募集者兼応募者との組を、募集者兼応募者同士の組として特定する構成が開示されている。
【０１３８】
また、上記の実施形態には、応募者特定手段８１が、属性情報が募集者の条件を満たす応募者を絞り込み、絞り込まれた応募者について募集者に応じた最低基準を満たすか否かを判定する構成が開示されている。
【０１３９】
そのような構成によれば、応募者を特定する処理の処理負荷を少なく抑えることができる。
【０１４０】
図１２は、本発明の判別用画像群生成システムの概要を示すブロック図である。本発明の判別用画像群生成システム９０は、入力手段９１と、判別用画像群決定手段９２と、出力手段９３とを備える。入力手段９１には、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果が入力される。判別用画像群決定手段９２は、その判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する。出力手段９３は、その判別用画像群を出力する。そのような判別用画像群生成システムにより、募集者の希望に合う応募者を精度よく判別するために用いる判別用画像群を決定することができる。
【０１４１】
図１３は、本発明の合意可能性判定システムの概要を示すブロック図である。本発明の合意可能性判定システム９５は、画像間距離計算手段９６と、満足度計算手段９７とを備える。画像間距離計算手段９６は、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する。満足度計算手段９７は、その距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する。そのような合意可能性判定システムにより、募集者と応募者との合意可能性を判定することができる。
【０１４２】
なお、上記の実施形態では、以下の（１）〜（１１）に示すような紹介システムの特徴的構成が開示されている。また、以下の（１２），（１３）に示すような判別用画像群生成システムの特徴的構成が開示されている。また、以下の（１４）〜（１６）に示すような合意可能性判定システムの特徴的構成が開示されている。
【０１４３】
（１）本発明の紹介システムは、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群（例えば、参照ベクトル群）とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定部（例えば、満足度計算手段６）と、応募者特定部に特定された応募者を募集者側に通知する通知部（例えば、通知手段７）とを備えることを特徴とする。
【０１４４】
（２）サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果に基づいて判別用画像群を決定する判別用画像群決定部（例えば、境界学習手段４）を備える構成であってもよい。
【０１４５】
（３）判別用画像群決定部は、サンプル画像群および募集者の判断結果を学習データとして、境界学習型の機械学習技術を用いて、判別用画像群を決定する構成であってもよい。
【０１４６】
（４）応募者特定部は、判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、満足度が基準を満たしている応募者を特定する構成であってもよい。
【０１４７】
（５）判別用画像群決定部が備えられる募集者端末（例えば、募集者端末２５）と、応募者特定部および通知部が備えられるサーバとを有し、個々の募集者端末は、判別用画像群をサーバに送信する判別用画像群送信部（例えば、参照ベクトル群送信手段２７）を備え、通知部が、応募者特定部に特定された応募者を募集者端末に送信する構成であってもよい。
【０１４８】
（６）応募者の端末である応募者端末と、応募者特定部および通知部が備えられるサーバとを有し、応募者端末は、応募者側の画像をサーバに送信し、通知部が、応募者特定部が特定した結果を応募者端末に送信する構成であってもよい。
【０１４９】
（７）応募者特定部は、募集者兼応募者毎に、募集者兼応募者に応じた最低基準を満たしている他の募集者兼応募者を特定し、互いに相手側の最低基準を満たす募集者兼応募者同士の組を特定する双方合意組特定部を備える構成であってもよい。
【０１５０】
（８）通知部が、双方合意組特定部が特定した組をなす各募集者兼応募者のみに、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する構成であってもよい。
【０１５１】
（９）応募者特定部が、判別用画像群と応募者側の画像との距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算し、満足度が基準を満たしている応募者を特定し、双方合意組特定部が、一の募集者兼応募者と、他の複数の募集者兼応募者との間で、それぞれ、互いに相手側の基準を満たしている関係が成立している場合、その一の募集者兼応募者について他の複数の募集者兼応募者毎に計算した満足度のうち、最も満足度が高い募集者兼応募者を他の複数の募集者兼応募者の中から特定し、当該募集者兼応募者とその一の募集者兼応募者との組を、募集者兼応募者同士の組として特定する構成であってもよい。
【０１５２】
（１０）応募者特定部が、属性情報が募集者の条件を満たす応募者を絞り込み、絞り込まれた応募者について募集者に応じた最低基準を満たすか否かを判定する構成であってもよい。
【０１５３】
（１１）また、本発明の紹介システムは、応募者側の入力した画像と、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群とに基づいて、最低基準を満たしている応募者を特定する応募者特定手段と、応募者特定手段に特定された応募者を募集者側に通知する通知手段とを備えることを特徴とする。
【０１５４】
（１２）また、本発明の判別用画像群生成システムは、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果が入力される入力部と、判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定部と、判別用画像群を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【０１５５】
（１３）また、本発明の判別用画像群生成システムは、サンプルとして予め用意されたサンプル画像群が希望に合うか否かを募集者が判断した判断結果が入力される入力手段と、判断結果に基づいて、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群を決定する判別用画像群決定手段と、判別用画像群を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【０１５６】
（１４）また、本発明の合意可能性判定システムは、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算部と、その距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算部とを備えることを特徴とする。
【０１５７】
（１５）満足度計算部によって計算された満足度が基準を満たしているか否かを判定する判定部を備える構成であってもよい。
【０１５８】
（１６）また、本発明の合意可能性判定システムは、募集者が満足するか否かの最低基準を判別するための判別用画像群に属する各画像と、応募者の画像との距離を計算する画像間距離計算手段と、その距離に基づいて、応募者が最低基準をどの程度満たすまたは満たさないものであるかを表す満足度を計算する満足度計算手段とを備えることを特徴とする。
【０１５９】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１６０】
この出願は、２００８年１２月１日に出願された日本特許出願２００８−３０６６３０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用の可能性】
【０１６１】
本発明は、募集者の希望に沿う応募者を特定して募集者に紹介する紹介システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１６２】
２  サンプル画像記憶手段
３  募集者情報登録手段
４  境界学習手段
６  満足度計算手段
７  通知手段
８  募集者応募者情報記憶手段
９  応募者情報登録手段
１０  双方合意判定手段
【図１】
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【図２】
2010064371.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010064371.tif 000011
【図１０】
2010064371.tif 000012
【図１１】
2010064371.tif 000013
【図１２】
2010064371.tif 000014
【図１３】
2010064371.tif 000015
【国際調査報告】
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2010064371.tif 000017
2010064371.tif 000018
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