(57)【要約】【課題】  人の画像データの新規で且つ有用な利用態様を提供すること。【解決手段】  人を撮像して得られる人の画像データをユーザ側端末から受信する受信手段と、前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、前記評価結果を前記ユーザ側端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。【選択図】  図４
2006155545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人を撮像して得られる人の画像データをユーザ側端末から受信する受信手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を前記ユーザ側端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置。
【請求項２】
人を撮像して得られる人の画像データを取得する手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置。
【請求項３】
前記評価結果生成手段は、前記評価結果として、前記人の服装に応じた該人のファッションセンスに関する評価結果を生成する、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記評価結果生成手段は、前記評価結果として、前記人の服装に応じた該人の運勢に関する評価結果を生成する、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる衣服の色情報に基づいて、前記評価を行う、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる衣服の色情報と、該衣服の模様情報、形状情報、テクスチャー情報、前記人がカバンを所持している場合は該カバンの色情報のうちの少なくとも１つの情報との組み合わせに基づいて、前記評価を行う、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記人がカバンを所持している場合、前記評価結果生成手段は、前記衣服の色情報及びカバンの色情報に基づいて、前記衣服に含まれる主要な色とそれ以外の色、及び、カバンに含まれる色の組み合わせ態様に応じて、前記評価結果を可変する、請求項６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記評価結果生成手段は、複数の評価アルゴリズムを有し、ユーザ側端末からの指定に応じて、前記評価に用いる評価アルゴリズムを可変する、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記評価結果生成手段は、前記画像処理により得られる前記人の服装関連の情報と、予め基準として構築された評価モデルに基づく同情報との間の類似性を評価し、該類似性を前記評価結果に反映させる、請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記評価結果は、他の画像データに対する過去の評価結果との比較による相対評価を含む、請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
ユーザ側端末から受信する画像データに基づいて、服装関連の情報のデータベースを構築する、請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項１２】
前記ユーザ側端末は、カメラ付き携帯端末であり、前記画像データは、該カメラ付き携帯端末を用いた撮像により生成される、請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項１３】
カメラ付き携帯端末であって、
請求項１に記載の画像評価装置に対して前記評価結果を得るために前記画像データを送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末。
【請求項１４】
カメラ付き携帯端末であって、
請求項８に記載の画像評価装置に対して、前記画像データと共に、前記評価に用いる評価アルゴリズムを指定するための指定情報を送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末。
【請求項１５】
請求項１に記載の画像評価装置と、前記画像データを取得及び送信する手段及び前記評価結果を要求、受信及び表示する手段を備えたユーザ側端末と、からなる画像評価システム。
【請求項１６】
人を撮像して得られる画像データに対する画像処理結果に対して所定の評価アルゴリズムを適用して前記人の服装に関する評価結果を生成するように構築されたコンピューター読み取り可能なプログラム。
【請求項１７】
請求項１５に記載のコンピューター読み取り可能なプログラムが記憶された記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、ユーザ側端末から送られてくる人の画像データを画像処理して、当該画像データに対して種々の評価結果を生成・出力する画像評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来から、カメラ付き携帯端末で撮像した画像データを友達に送信したりする技術が広く知られている。一方で、写真撮影の分野において、撮像により得た画像データに基づいて服装の色を検知し、それに応じて背景色を変化させる技術が知られており（例えば特許文献１参照）、また、人物識別・認証の分野等において、特定人を認証するために、人の画像データから人の顔の特徴点や衣服の色などを抽出するための画像処理技術が知られている。
【特許文献１】特開２００１−５０９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  ところで、近年、携帯電話の急速な広まりにより携帯電話に関連するアプリケーションの開発やビジネスの展開が活発になっている。これに伴い、携帯電話には、ＧＰＳ機能やカメラ機能などの高機能が搭載されるようになり、携帯電話の有用性が高まる一方である。特にカメラ付き携帯電話は大変な人気であり、これにより、人々が何か興味のあるものを撮像する機会が多くなっている。【０００４】  しかしながら、現在のところ、カメラ付き携帯電話で撮像した画像データは人々の間で交換されるのみであり、人々の間では情報交換的な利用態様でしか利用されていない。【０００５】  そこで、本発明は、かかる画像データの新規で且つ有用な利用態様を提供することを目的とし、その目的を実現することができる画像評価装置及びカメラ付き携帯端末の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上記課題を解決するため、本発明の一局面によれば、人を撮像して得られる人の画像データをユーザ側端末から受信する受信手段と、
前記画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、前記人の服装に関する評価結果を生成する評価結果生成手段と、
前記評価結果を前記ユーザ側端末に送信する送信手段とを備えることを特徴とする、画像評価装置が提供される。【０００７】  また、本発明のその他の一局面によれば、カメラ付き携帯端末であって、
上記局面による画像評価装置に対して前記評価結果を得るために前記画像データを送信する送信手段と、
前記画像評価装置により生成及び送信される前記評価結果を画面に表示する表示手段とを備えることを特徴とする、カメラ付き携帯端末が提供される。
【発明の効果】
【０００８】  本発明によれば、人の画像データの新規で且つ有用な利用態様を提供することができるので、人の画像データを用いた新規で且つ有用なアプリケーションをユーザに提供することができる。（公序良俗違反につき、不掲載）
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】  以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。【００１０】  図１は、本発明による画像評価システムの一実施例を示すシステム構成図である。画像評価システムは、画像評価装置１０と、ユーザ側端末２０とからなる。画像評価装置１０とユーザ側端末２０とは、適切な無線及び／又は有線通信網を介して双方向に通信可能に構成される。【００１１】  画像評価装置１０は、画像処理・評価プロセッサを備える。画像処理・評価プロセッサは、ＣＰＵやＲＯＭ等を含み、後述する各種画像処理を実行する。画像処理・評価プロセッサは、画像処理回路を構成するＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）を更に含んでよい。図１に示すように、センタ施設に設けられてよい。センタ施設は、所定の通信エリア毎（サービスエリア毎）に設けられてよく、この場合、各センタ施設は適切な無線及び／又は有線通信網を介して双方向に通信可能に構成されてよい。【００１２】  ユーザ側端末２０は、典型的には、携帯電話やＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）のような携帯型の端末であるが、パーソナルコンピューターのような据え置き型の端末であってもよい。【００１３】  ユーザ側端末２０は、人を撮像して得られる人の電子画像データ（以下、「人画像データ」という）を、画像評価装置１０に送信する機能を有する。例えばユーザ側端末２０がカメラ付き携帯電話の場合、人画像データは、当該カメラ付き携帯電話が通常的に備えるデータ通信機能を用いて送信されてよい。また、ユーザ側端末２０がパーソナルコンピューターの場合、人画像データは、メールの添付ファイルのような形式で送信されてもよい。【００１４】  人画像データは、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）のような撮像素子を備えたカメラ（例えばデジタルカメラやカメラ付き携帯電話のカメラ）を用いて、人を撮像することにより生成される。例えばユーザ側端末２０がカメラ付き携帯電話の場合、人画像データは、カメラ付き携帯電話で生成され、且つ、画像評価装置１０に送信されることになる。ユーザ側端末２０がパーソナルコンピューターの場合、人画像データは、デジタルカメラで生成され、次いで、デジタルカメラ内の記憶領域（例えばメモリカード）からパーソナルコンピューターに移動された後、パーソナルコンピューターを介して画像評価装置１０に送信されることになる。【００１５】  尚、以下、説明の都合上、ユーザ側端末２０がカメラ付き携帯電話であるとして説明を続けるが、ユーザ側端末２０がカメラ付き携帯電話以外の端末についても適用可能であることは当然である。【００１６】  図２は、本発明による画像評価システムにより実現される処理の流れを示すフローチャートである。【００１７】  先ず、ステップ１００として、ユーザは、ユーザ側端末２０を用いて撮像して得た人画像データを、ユーザ側端末２０上での各種画面操作（例えばグラフィカルユーザーインターフェース）に従って、各種指示情報（後述する実施例４の指定等）と共に、画像評価装置１０に送信する。【００１８】  ユーザ側端末２０から画像評価装置１０に人画像データが送信されると、画像評価���置１０は、先ず、人画像データの送信元を特定するなどの基本処理を実施し、次いで、ステップ１１０として、人画像データを画像処理し、所与の評価アルゴリズムに従って、人画像データに含まれる人の服装に関する評価結果を生成する。この評価結果の生成方法については後に詳細する。【００１９】  画像評価装置１０は、ステップ１２０として、評価結果をユーザ側端末２０に送信する。このようにしてユーザ側端末２０に送信された評価結果は、例えばユーザ側端末２０上での各種画面操作に従って、ユーザ側端末２０の画面上に出力・表示される（ステップ１３０）。【００２０】  図３は、ユーザ側端末２０の画面上に表示された評価結果の一例を示すイメージ図である。評価結果は、人の服装（衣服のみならず、靴、カバンなどの所持品を含む）に関するあらゆる観点からの評価結果を含んでよい。評価結果は、典型的には、服装に応じたその人のファッションセンスに関する評価結果、及び／又は、服装に応じたその人の運勢に関する評価結果を含む。図３に示す例では、ファッションセンスに関する評価結果及び運勢に関する評価結果が、１０段階（星５つが満点）で生成・表示されている。ファッションセンスは、総合評価、オリジナリティ（個性の豊かさ、奇抜さ）、季節感、色使い、流行性など各種項目毎に評価されて良く、この場合、図３に示すように項目毎に評価が生成・表示されよい。また、評価結果としては、点数等の数量的な評価の他、後述の如く、服装に応じた推奨雑誌（例えば、後述する実施例６のように、各社特色のあるファッション雑誌の中からその人の服装に合ったファッション雑誌名）を生成・出力してもよく、良い点や悪い点を指摘したりするアドバイス的なコメントを生成・出力してもよい。尚、総合評価は、各項目の評価を適切に重み付けすることで決定されてよい。【００２１】  このように本実施形態によれば、ユーザは、ユーザ側端末２０から人画像データを画像評価装置１０に送信することで、当該人画像データ内に含まれる人の服装に関する評価結果を得ることができる。例えば、ユーザはお出かけ前、その日着ていく服装で写した人画像データを、画像評価装置１０に送信すれば、当該服装に関する評価結果を得ることができる。このように、ユーザは、本実施形態による評価システムを用いて、その日着ていく洋服選びを遊び感覚で楽しむこともでき、また、服装の応じた今日の運勢の占いを遊び感覚で楽しむこともできる。【００２２】  尚、本実施形態は、上述の如く服装に関する評価結果を画像処理により自動生成するものであるため、例えばファッションの専門家が実際に目で見て評価するもの比べて、評価結果の細やかさや信頼性に劣ることは否めないが、評価アルゴリズムを含む実行プログラムを構築するだけで、後はその実行プログラムに従って大量の人画像データを画一的に画像処理して、安価で且つ短時間に評価結果をユーザに提供することができる。このようなシステムは、上述の如く遊び感覚で楽しむものとして十分に有用性を見出せる。但し、コスト等の観点で可能であれば、高いパフォーマンスの画像処理・評価プロセッサを構成したり、後述するような評価基準となる評価モデルを構築するなどして、画像処理方法や評価アルゴ��ズムを洗練させることで、評価結果の信頼性や有用性を高めていくことも可能であり、従って、本発明は、よりきめ細かい評価結果を画像処理により生成する評価システムを除外するものではない。【００２３】  以下、上述のような評価結果その他各種評価結果の生成方法について、具体的な実施例を説明していく。尚、図４は、各実施例で用いられてよい画像評価装置１０の主要構成を示す機能ブロック図である。
【実施例１】
【００２４】  実施例１は最も簡易的な実施例であり、画像評価装置１０は、人画像データを画像処理することにより、人画像データに含まれる人の衣服の色情報を取得（抽出）し、当該衣服の色情報に基づいて、各種評価結果を生成する。例えば、画像処理・評価プロセッサは、人画像データに含まれる肌色の認識結果やエッジ認識結果から人の顔部や胴部の領域を特定しつつ、人の衣服の領域を特定し、当該衣服の領域に含まれる色成分を、衣服の色情報（色特性）として抽出する。画像処理・評価プロセッサは、所与の評価アルゴリズムに従って、抽出した衣服の色情報（色特性）に応じた評価結果を決定する。所与の評価アルゴリズムは、色情報に応じた各種評価結果を定義したテンプレート（マップ）形式で用意されてよく、画像処理・評価プロセッサのアクセス可能なメモリ（好ましくはハードディスクのような書き換え可能なメモリ）に格納されてよい。【００２５】  このテンプレートには、衣服に含まれる主要色に対する評価結果（例えばオリジナリティや、季節感の評価結果）が定義されてよい。また、テンプレートには、上下の衣服の色、重ね着の場合はそれらの衣服の色、及び／又は、靴、帽子の色の組み合わせ方に応じた評価結果（例えば色の相性に基づく色合わせに関する評価結果）が定義されてよい（例えば、相性の良い色の組み合わせ方には高い評価結果が付与される）。同様に、テンプレートには、複数色の衣服に対して、色の組み合わせ方（例えば１番目と２番目の主要色の組み合わせ方）に応じた評価結果が定義されてよい。また、テンプレートには、カバンなどの所持品が認識された場合に備えて、所持品の色と組み合わせ方に応じた評価結果が定義されていてよい。尚、このテンプレートの内容は、書き換え可能なメモリに記憶され、適宜修正や改善のための書き換えがなされてよい。【００２６】  また、テンプレートには、同様に、衣服の色情報（色特性）に応じてランダム的に（例えば乱数表を用いて）決定される運勢（占い）に関する評価結果が定義されてよい。この決定態様は、その日の曜日や日付等に応じて適宜変更されてよい。また、予め各ユーザの個人情報（例えば、生年月日、名前、性別、血液型等）をユーザ情報データベース内に格納しておき、当該ユーザの基礎情報に応じて、評価結果が補正（可変）されてよい。尚、この基礎情報は、例えばサービス契約時などにユーザ側から自主的に提供されるものであり、ユーザの電話番号（又はＩＤ、メールアドレス、ＩＰアドレス）に対応付けて記憶・取出しされる。
【実施例２】
【００２７】  実施例２は実施例１をベースとした実施例であり、画像評価装置１０は、人画像データを画像処理することにより、人画像データに含まれる人の衣服の色情報と共に、衣服の模様情報、形状情報、テクスチャー情報や空間周波数特性を取得し、当該これらの各種情報（全て若しくはそれの適切な任意の組み合わせ）に基づいて、各種評価結果を生成する。また、靴、帽子や、カバンなどの所持品についての同様の各種情報が取得されてよく、上述の各種情報と適切に組み合わせて、各種評価に利用されても良い。【００２８】  衣服の模様情報は、例えば水玉模様、ヒョウ柄、唐草模様のような模様の種類に関する情報や、模様の色や大きさ、配置態様等の情報を含んでよい。衣服の形状情報は、例えばコート、セーター、シャツ、スカート、パンツ等のような種類に関する情報や、更に詳細な情報として、例えばコートの形（例えば、トレンチコート、ダッフルコートのような種類や、長さ、襟形状、腰部の絞りの有無等）、スカートの形（例えば、タイトスカート、フレアスカート、プリーツスカートのような種類や、長さ等）やパンツの形（例えば、長、スリム型等）、シャツの形（例えば、長袖、半袖、Ｔシャツ、Ｙシャツ等）を含んでよい。テクスチャー情報は、素材感、風合いに関する情報であり、例えばウール系の素材、ジーンズ系の素材、皮、スエードやベルベット系の素材等の情報を含んでよい。【００２９】  これらの各種情報と評価結果との対応関係は、実施例１と同様、テンプレート（マップ）形式で定義されてよく、画像処理・評価プロセッサのアクセス可能なメモリに格納されてよい。例えば、テンプレートには、上下の衣服の形状の組み合わせ方、重ね着の仕方、及び／又は、所持品との組み合わせ方に応じた評価結果が定義されてよく、上下の衣服の形状の組み合わせや重ね着の仕方等が、上述の色の組み合わせ方と共に複合的に評価されるようにして良い。同様に、テンプレートには、衣服の模様の点在の仕方や模様自体の形状や色、周辺の色との関係等に応じた評価結果が定義されてよく、衣服の模様が、上述の色情報等と共に複合的に評価されるようにして良い。【００３０】  本実施例によれば、評価アルゴリズムの複雑化に伴い計算負荷が増すものの、実施例１よりもきめ細やかな評価結果を生成することができる。【００３１】  尚、実施例２において、実施例１と同様、実際の評価結果をサンプリングして適正な評価結果が生成されているかをチェックすることで、評価アルゴリズム（テンプレート）が適宜修正・改善されてよい。
【実施例３】
【００３２】  実施例３は、実施例１、２との組み合わせが可能であり、又は、単独でも成立可能な実施例である。実施例３では、画像評価装置１０は、評価モデルを用いて、各種評価結果を生成する。評価モデルは、ファッション雑誌などの掲載されるファッション情報に基づいて生成されてよい。例えば、雑誌などの掲載されるファッションモデルの写真をスキャナ等で読み込んで、評価基準となる各種情報（色情報、模様情報、形状情報等）を生成・取得して評価モデルを構築する。この場合、画像評価装置１０は、上述の如く人画像データの画像処理により得られる各種情報と、評価モデルとの対比結果に基づいて、各種評価結果を生成する。例えば、画像評価装置１０は、画像処理により得られる各種情報と、評価モデルとの相関度（類似度）を演算し、相関度に応じた評価結果（例えば、流行性に関する評価結果）を生成する。【００３３】  本実施例において、評価モデルは、短い周期で修正・変更されるのが好ましい。例えばある特定のファッション雑誌に基づいて評価モデルが生成される場合（その出版会社の許可・監修の下）、当該ファッション雑誌が編集・出版される周期に合わせて評価モデルが再生成される。或いは、より大まかな周期毎に（例えば季節毎や年毎に）評価モデルを変更することとしてもよい。また、評価モデルは、実際の評価結果を適宜サンプリングして適正な評価がなされているかをチェックすることで、修正されてよい。【００３４】  また、本実施例において、評価モデルは、著名なファッション評論家やアナリスト、ファッションデザイナー、ファッションモデル、特定の歌手や女優、俳優の評価・監修の下、生成されてもよい。例えば、あるファッション評論家が実際に評価したサンプリングデータに基づいて、評価モデルが生成される。この場合も同様、適宜、評価モデルを用いた実際の評価結果をサンプリングして監修者にチェックしてもらう等により、評価モデルが監修者の評価感覚（ファッションセンス）に適応化されるものであってよい。【００３５】  また、本実施例において、同様の方法で年代別や世代別に応じた評価モデルを生成してもよい。この場合、画像評価装置１０は、上述のような評価モデルとの相関度を、評価モデル毎に演算し、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成してもよい。例えば、年代別に構築された各年代別評価モデルとの適合性を判断した結果、９０年代のファッションデータに基づいて構築された９０年代評価モデルに最も適合する場合、その旨の評価結果を生成する（例えば、流行性に関する評価結果として、“９０年代風のファッション”なるコメントを生成・出力する）。
【実施例４】
【００３６】  実施例４は実施例１〜３の組み合わせに適用できる実施例であり、複数の異なる評価アルゴリズムが用意される。実施例４では、画像評価装置１０は、ユーザ側端末２０からの指定された評価アルゴリズムにより、各種評価結果を生成する。例えば、実施例３のような評価モデルがファッション雑誌やファッション評論家、ファッションモデル等毎に複数用意されてよく、及び／又は、同様の要領で各種カテゴリーに応じた評価モデル（例えば、パーティドレス評価用の評価モデルや、普段着用の評価モデル等）が複数用意されてよい。この場合、ユーザは、例えば図５に示すように、ユーザ側端末２０上で通常的な画面上の操作指示に従って、評価アルゴリズムを指定することができる。【００３７】  このように本実施例によれば、ユーザは、種々の評価アルゴリズムの中から好みの評価アルゴリズムや自分に合った評価アルゴリズムを選んだり、他の評価結果と比べてみたりすることができ、楽しさが一段と増す。例えば、辛口評価を求めるユーザは、辛口評価で有名なファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価アルゴリズムを選択することができる。この場合、画像評価装置１０は、当該ユーザの指定に応じて、当該辛口ファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価モデルを用いて、各種評価結果を生成する。この際、辛口度合いは、相関度（類似度）を評価する際の重み付け係数を変更することにより反映されてよく、或いは、評価モデル自体に反映されていてもよい。【００３８】  また、本実施例によれば、例えば、あるファッションモデルの憧れるユーザは、当該ファッションモデルの監修した評価アルゴリズム（又は、当該ファッションモデルのファッションデータに基づいて生成した評価アルゴリズム）を選択することで、当該ファッションモデルのファッションセンス（感性）を習得する楽しさを感じることができる。【００３９】  尚、本実施例において、年代別や世代別に応じた評価モデルが用意されている場合には、同様に、ユーザにより指定可能とされてよく、これにより、幅広い年齢層からの支持を受けることができる。尚、上述の如くユーザ情報データベース内にユーザの年齢情報が格納されている場合には、画像評価装置１０は、ユーザからの年代別評価モデルの指定の有無に関わらず、当該ユーザの年代に応じた評価モデルによる評価結果を生成してもよく、或いは、ユーザの年代に応じた評価モデルによる評価を最終的な評価結果に反映してもよい。
【実施例５】
【００４０】  実施例５は実施例１〜４の組み合わせに適用できる実施例であり、特に実施例３，４に組み合わせるのが好適な実施例である。実施例５では、画像評価装置１０は、一の人画像データに対する評価結果と、他の人画像データに対する過去の評価結果との比較による評価ランキングを生成する。例えば、実施例４との組み合わせにおいて、先の例で、ユーザが辛口評価を求めた場合、画像評価装置１０は、辛口ファッション評論家の評価・監修の下で生成された評価モデルを用いて、各種評価結果を決定すると共に、当該評価結果が過去の評価結果の中で何番目に良いものかを、評価結果の一部として生成する。この際、例えばユーザの希望（ユーザ側端末２０からの指示）に応じて、他人を含む過去の全ての評価結果を含めた中での評価ランキングが導出されてもよく、若しくは、他人を含まない自分の過去の評価結果内での評価ランキングが導出されてもよい。また、“他の評価結果”のその他の利用形態としては、自分の過去の評価結果の平均点や、他人を含む過去の全ての評価結果を含めた中での偏差値などを生成することが考えられる。尚、これらの目的のため、過去の評価結果等はデータベースに格納されていてよい。【００４１】  このように本実施例によれば、ユーザは、単に今回撮像した人画像データに対する絶対的な評価結果を得るだけでなく、他人や自分の過去の評価結果との対比による相対的な評価結果を得ることができるので、楽しさが倍増する。
【実施例６】
【００４２】  実施例６は実施例４に適用できる実施例であり、実施例６では、複数のファッション雑誌に基づいてそれぞれの評価モデルが生成される。画像評価装置１０は、上述のような評価モデルとの相関度を、評価モデル毎に演算し、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成する。例えば、会社Ａの出版するファッション雑誌（雑誌名“ＸＸＸ”）に基づいて構築された評価モデルに最も適合する場合、その旨の評価結果を生成する。例えば、評価結果として、“ファッション雑誌ＸＸＸ風のファッション”なるコメントが生成・出力されてよい。【００４３】  同様に、特色のある地域毎の評価モデルが生成されてもよい。例えば、六本木周辺にお住まいの方々のファッションや芦屋周辺にお住まいの方々のファッションをデータとしてそれぞれの評価モデルが生成されてよい。同様に、画像評価装置１０は、最も高い相関性を示す評価モデルに応じた評価結果を生成し、例えば、六本木ヒルズ周辺のファッションデータに基づく評価モデルに最も適合した場合、“ロコヒルファッション”なるコメント（判定結果）が生成・出力されてよい。【００４４】  本実施例によれば、ユーザは、変化に富んだ評価結果を楽しむことができるし、自己のファッションセンスに合うファッション雑誌を見つけるきっかけとすることもできる。
【実施例７】
【００４５】  実施例７は、実施例１〜６から得られる人画像データの処分方法に関するものである。即ち、実施例７では、画像評価装置１０は、ユーザ側端末から受信する人画像データに基づいて、服装の関する情報のデータベース（以下、「服装データベース」という）を構築する。服装データベースは、上述の如く抽出した各種情報に基づいて構築され、当然ながら、人画像データ自体（生データ）は、提供者（ユーザ）の許可・承諾のない限り廃棄処分される。【００４６】  服装データベースには、取得の年月、季節、提供者の性別、世代などに区分けして上述の各種情報が格納されてよい。これにより、服装に関する研究（ファッションデザイン、服装の文化などの研究）に役立つ大量のデータを収集・取得することができる。また、かかる服装データベース内のデータは、画像評価装置１０（画像処理・評価プロセッサ）による上述の評価結果の生成に利用することもできる。例えば、服装データベース内のデータとの相関度（類似度）に応じて、オリジナリティの評価が生成されてもよい。【００４７】  また、例えば実施例４で用いられた場合、服装データベースには、上述の各種情報が、評価に用いた評価モデル毎に区分けして格納されてよい。例えば、ファッション雑誌ＸＸＸに基づいて構築された評価モデルＸＸＸを用いて評価した場合、評価モデルＸＸＸ用の服装データベースに上述の各種情報が格納されてよい。この場合、ファッション雑誌ＸＸＸの編集者は、評価モデルＸＸＸ用の服装データベース内のデータを閲覧することで、ターゲットとする読者層のファッションの傾向や流れ、好み等を把握できるのみならず、読者層のファッションの傾向変化等によって当該雑誌の影響力を評価することもできる。同様の観点から、上述の如くユーザ情報データベース内にユーザの愛読雑誌情報が格納されている場合には、ユーザの愛読雑誌に応じた服装データベースが選択され、ユーザの愛読雑誌毎にそれぞれの服装データベースが構築・発展されていってよい。【００４８】  以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。【００４９】  例えば、上述の実施例では、画像評価装置１０とユーザ側端末２０とは双方向通信可能な物理的に離れたハードウェアであるが、ユーザ側端末２０自体に上述の画像評価装置１０（画像処理・評価プロセッサ）の機能の一部若しくはその全てを実現させるようにしてもよい。即ち、ユーザ側端末２０自体に上述の評価結果を生成する機能の一部若しくはその全てを持たせてもよい。また、ユーザ側端末２０が、上述の評価処理を実行するために必要な実行プログラムやデータを画像評価装置１０からダウンロードするようなシステムでもよい。【００５０】  或いは、画像評価装置１０の機能の一部を他のハードウェア及びそのハードウェアに実装されるソフトウェアにより実現しても良い。例えば、上述の人画像データに対して画像処理して各種情報を取得するまでの処理をーのソフトウェアで実現し、当該一のソフトウェアの実行結果により得られる各種情報（画像処理結果）を入力データとして動作し、上述の各種評価アルゴリズムに従って各種評価結果を生成するまでの処理を他のソフトウェアで実現してもよい。【００５１】  また、上述では複数の実施例を別々に紹介しているが、当業者であれば、上述からも明らかなように各実施例は部分的若しくは全体的に適切に組み合わすことが可能であり、本発明は、かかる範囲を内包しているものと理解されるべきである。また、各実施例による評価結果を組み合わせる場合も、例えば、実施例１又は実施例２のより得られる評価結果に、実施例３等による評価を事後的に反映させることとしてもよく（即ち実施例１又は実施例２による評価結果を実施例３等による評価結果で補正することとしてもよく）、或いは、実施例１又は実施例２のよる評価方法に実施例３等による評価方法を組み入れた融合型評価アルゴリズムで、直接的に評価結果を得ることも可能である。特に前者の場合、各評価アルゴリズムを別々に管理することができるので、システムのメインテナンス等の観点から有用である。典型的な利用態様としては、実施例１又は実施例２のより得られる評価結果は、流行等に左右されない実質的に固定の評価方法として利用され、実施例３は流行等を考慮するための評価方法（発展型の評価方法）として利用されるのが有用である。【００５２】  また、上述の実施例で用いられる人画像データは、上下の衣服が認識されるように、できるだけ全身が含まれる画像データ、即ち少なくとも首から下且つ膝から上の部分が含まれる画像データが好ましいが、上半身だけや下半身だけの画像データであってもよく、この場合、解析できる部分だけの画像データに基づいて上述の評価を行うことが可能である。また、上下の衣服が認識されるように、全身を複数の区分毎に分けて撮像して得た個々の人画像データを、画像評価装置１０に一括的若しくは複数回に分けて送信しても良い。例えば上半身だけの画像データと下半身だけの画像データとを２回に分けて画像評価装置１０に送信して、画像評価装置１０にてその組み合わせの画像データに基づいて全身に対する上述の評価を行うことも可能である。【００５３】  また、上述の実施例で用いられる人画像データは、静止画データであっても動画データであってもよい。【００５４】  また、上述の実施例により得られる評価結果は、その他の各種因子によって補正・修正されるものであっても良い。例えば、評価結果は、ユーザ情報データベース内にユーザの個人情報（例えば、身長など）を考慮して補正・修正されてもよく、また、認識可能な場合には、当該ユーザのスタイルや髪型、メガネ等に関する補助情報を考慮して補正・修正されてもよい。【００５５】  また、評価モデルは、ニューラルネットワークにより構築されてもよく、この場合、評価モデルは、当該評価モデルにより得られた評価結果に対する評論家などの監修者による実際の評価を教師信号として学習がなされてよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明により構築される画像評価システムの一実施例を示すシステム構成図である。
【図２】本発明による画像評価システムにより実現される処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】ユーザ側端末２０の画面上に表示された評価結果の一例を示すイメージ図である。
【図４】画像評価装置１０の一実施例を示す機能ブロック図である。
【図５】ユーザ側端末２０上での評価アルゴリズムを指定方法の一例を示すイメージ図である。
【符号の説明】
【００５７】１０  画像評価装置
２０  ユーザ側端末
【図１】
2006155545.tif 000003
【図２】
2006155545.tif 000004
【図３】
2006155545.tif 000005
【図４】
2006155545.tif 000006
【図５】
2006155545.tif 000007