(57)【要約】【課題】爪輪郭の検出を複数回行い、検出された爪輪郭の特徴点の信頼度に応じてこれを合成し、より信頼度の高い爪輪郭を得ることのできる爪輪郭検出装置、爪輪郭検出方法及び爪輪郭検出プログラムを提供する。【解決手段】爪Ｔを撮影した爪画像を取得する撮影部５０と、撮影部５０によって取得された第１の爪画像から検出した爪の輪郭である第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点データと、撮影部５０によって第１の爪画像を取得したのと同じ指の爪Ｔを撮影して取得された第２の爪画像から検出した爪の輪郭である第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点データとを記憶する輪郭検出情報記憶領域８２１と、第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る輪郭検出部８１３とを備える。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
爪を撮影した爪画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した後、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した際と同じ指の爪を撮影して取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶手段と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る輪郭検出手段と、
を備える爪輪郭検出装置。
【請求項２】
爪輪郭を構成する特徴点データの信頼度に基づいて、前記第１の爪輪郭と前記第２の爪輪郭との位置合わせを行うとともに、より信頼度の高い特徴点データを採用して１つの爪輪郭を得る請求項１に記載の爪輪郭検出装置
【請求項３】
前記第１の爪輪郭と前記第２の爪輪郭とは異なる手法により前記爪画像から検出したものである請求項１又は請求項２に記載の爪輪郭検出装置。
【請求項４】
前記第１の爪輪郭は、前記爪画像から前記爪の輪郭をユーザが手動で検出したものである請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
【請求項５】
前記輪郭検出手段は、
前記第１の特徴点データ及び前記第２の特徴点データのうち、いずれか一方の信頼度が閾値以上である場合には、前記信頼度の高い方の特徴点データを採用して前記１つの爪輪郭を得る請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
【請求項６】
前記輪郭検出手段は、
前記第１の特徴点データ及び前記第２の特徴点データの信頼度がともに閾値以上である場合には、前記第２の特徴点データを採用して前記１つの爪輪郭を得る請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
【請求項７】
前記輪郭検出情報記憶手段には、予め、爪輪郭を構成する各特徴点データの信頼度を示す信頼度マップが記憶されており、
前記輪郭検出手段は、前記信頼度マップを参照することで、爪輪郭を構成する特徴点データの信頼度を反映させた爪の輪郭検出を行う請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
【請求項８】
爪を撮影した第１の爪画像を取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程後に、前記第１の爪画像と同じ指の爪を撮影した第２の爪画像を取得する第２の取得工程と、
前記第１の撮影工程において取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記第２の撮影工程において取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶工程と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る１つの爪輪郭を得る輪郭検出工程と、
を含んでいる爪輪郭検出方法。
【請求項９】
爪輪郭検出装置のコンピュータに、
爪を撮影した第１の爪画像を取得させる第１の取得機能と、
前記第１の爪画像を撮影した後に、前記第１の爪画像を撮影した際と同じ指の爪を撮影した第２の爪画像を取得する第２の撮影機能と、
前記第１の撮影機能において取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記第２の撮影機能において取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶機能と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る１つの爪輪郭を得る輪郭検出機能と、
を実現させる爪輪郭検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、爪輪郭検出装置、爪輪郭検出方法及び爪輪郭検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象物を撮影した画像から画像処理によって対象物（検出対象）の輪郭を検出する手法が知られている。
こうした技術を用いれば、例えば、人物を撮影して撮影画像を取得した場合に、これに含まれる目、鼻、口等の特徴部分から当該人物の顔の輪郭や、目、鼻、口等の各パーツの輪郭を検出することができる。
また例えば、爪の表面にネイルプリントを施す描画装置等、爪に何らかの施術を自動的に行う場合には、その前提として施術の対象となる爪の輪郭を正確に検出する必要がある。
このような場合にも上記の輪郭検出の技術を用いることが考えられる。
【０００３】
輪郭検出の技術としては、例えば複数のサンプル画像を集めて学習データを収集し、この学習データを用いた機械学習によって輪郭の検出を行う手法が考えられ、例えば、非特許文献１には、ＥＳＲと呼ばれるアルゴリズムにより検出対象の輪郭を検出する技術が開示されている。
機械学習による輪郭検出を行う場合には、その後のネイルプリント等の各種処理に必要となる爪等の対象物の輪郭をユーザの手を煩わせずに画像から検出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｘｕｄｏｎｇ  Ｃａｏ，  Ｙｉｃｈｅｎ  Ｗｅｉ，  Ｆａｎｇ  Ｗｅｎ，  Ｊｉａｎ  Ｓｕｎ  “Ｆａｃｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｂｙ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．”  ＣＶＰＲ  ２０１２：  ２８８７−２８９４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、こうした機械学習による輪郭検出は必ずしも正確に輪郭検出を行うことができるとは限らない。
特に、爪の場合、その生え際等のように、検出対象である爪とその他の部分とで輝度や色合いの差が少ない部分があり、正確に輪郭を検出することが難しい。
また、対象となる爪が特殊な形状をしている場合等、機械学習を用いた処理（ＥＳＲ等）では十分な検出精度が出ない場合もあり得る。
【０００６】
爪の輪郭を正確に検出するためには、爪を撮影した画像から人（ユーザ）が爪の輪郭を手動で検出することが考えられる。このようにすれば、機械的な認識では区別のつきにくい皮膚と爪との境界部分等も正確に検出することができる。
しかし、このような手作業による輪郭検出には時間と手間がかかるため、ユーザの負担が大きくなってしまう。特に、ネイルプリントを行う前等、爪の輪郭情報が必要になったときに毎回手作業で輪郭の検出を行うことは非常に煩わしい。
【０００７】
そこで、仮に予め手作業で爪の輪郭を検出した場合、これを記憶させておき、次回以降同じ指の爪について画像を取得した場合には、当該爪について記憶されている過去に検出した爪輪郭データを持つ画像と、検出対象の爪の画像とを、爪輪郭が重なるように位置合わせすることによって検出対象の画像から爪輪郭を検出することも考えられる。
しかし、爪は、伸びたり逆に切り揃えて短くなる等、日々形状が変化する。このため、過去に検出された爪輪郭を現在の検出対象の爪の画像に合せ込もうとしても、対応する特徴点を検出することができなかったり、誤った対応付けを行ってしまう等により、正しく位置合わせすることが困難であるという問題が生じる。
【０００８】
本発明は以上のような事情に鑑みてなされたものであり、爪輪郭の検出を複数回行い、検出された爪輪郭の特徴点の信頼度に応じてこれを合成し、より信頼度の高い爪輪郭を得ることのできる爪輪郭検出装置、爪輪郭検出方法及び爪輪郭検出プログラムを提供することを利点とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明の爪輪郭検出装置は、
爪を撮影した爪画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した後、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した際と同じ指の爪を撮影して取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶手段と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る輪郭検出手段と、
を備えることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、爪輪郭の検出を複数回行い、検出された爪輪郭の特徴点の信頼度に応じてこれを合成し、より信頼度の高い爪輪郭を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態における爪輪郭検出装置の外観構成を示す斜視図である。
【図２】本実施形態における爪輪郭検出装置の機能的構成を示した要部構成図である。
【図３】（ａ）は、第１の爪画像に第１の爪輪郭及びこれを構成する第１の特徴点を重畳させた平面図であり、（ｂ）は、第２の爪画像に第２の爪輪郭及びこれを構成する第２の特徴点を重畳させた平面図である。
【図４】本実施形態における信頼度マップの一例を示す平面図である。
【図５】本実施形態における信頼度マップの内容の一例を示す図である。
【図６】本実施形態における爪輪郭検出装置の全体的な処理を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態における爪輪郭検出装置の位置合わせ処理を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、第１の爪輪郭と第２の爪輪郭との位置合わせの例を示す平面図である。
【図９】本実施形態における爪輪郭検出装置のマージ処理を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態におけるマージ処理を模式的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１から図１０を参照しつつ、本発明に係る爪輪郭検出装置の一実施形態について説明する。
以下においては、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。
【００１３】
図１は、本実施形態における爪輪郭検出装置の外観を示す斜視図である。
図１に示すように、本実施形態における爪輪郭検出装置１は、ほぼ箱形に形成された筐体１１を有している。
筐体１１の上面（天板）には操作部１２が設置されている。
操作部１２は、ユーザが各種入力を行う入力部である。
操作部１２には、例えば、爪輪郭検出装置１の電源をＯＮする電源スイッチ釦、動作を停止させる停止スイッチ釦、爪Ｔの輪郭検出の開始を指示する検出開始釦等、各種の入力を行うための操作釦が配置されている。
【００１４】
また、筐体１１の上面（天板）には表示部１３が設置されている。
表示部１３は、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイその他のフラットディスプレイ等で構成されている。
本実施形態において、この表示部１３には、例えば、指Ｕ１を撮影して得た爪画像（爪Ｔの画像を含む指画像）、この爪画像中に含まれる爪Ｔの輪郭線等の画像、各種の指示を表示させる指示画面等が適宜表示される。
なお、表示部１３の表面に各種の入力を行うためのタッチパネルが一体的に構成されていてもよい。この場合には、タッチパネルが操作部１２として機能する。
【００１５】
さらに、筐体１１の前面側（図１において手前側）には、爪輪郭検出装置１による撮影時に検出対象である爪Ｔに対応する指Ｕ１を挿入し、撮影部５０による撮影が可能な撮影可能位置にセットするための開口部１４が形成されている。
開口部１４の内側には、本実施形態における検出対象である爪Ｔ（爪Ｔを含む指Ｕ１）を固定する指固定部３が配置されている。
【００１６】
図２は、本実施形態の爪輪郭検出装置の要部構成を機能的に示した説明図である。
図２に示すように、指固定部３は装置手前側に開口部３１を有する箱状の部材であり、指固定部３内部には指Ｕ１を固定する指固定部材３２が配置されている。
指固定部材３２は、指Ｕ１を下側から押し上げ支持するものであり、例えば柔軟性を有する樹脂等で形成されている。
指固定部３の天面奥側は開口しており、この開口部分からは指固定部３内に挿入された指Ｕ１の爪Ｔが露出するようになっている。
また、指固定部３の天面手前側は指Ｕ１の浮き上がりを防止して指Ｕ１の上方向の位置を規制する指押え３４となっている。指Ｕ１及びその爪Ｔは、下側から指固定部材３２によって支持され、指Ｕ１の上側が指押え３４によって押さえられることで、高さ方向の位置が所定の位置に位置決めされる。
また、本実施形態では、指挿入方向の奥側には、爪Ｔを載置する爪載置部３５が設けられている。
この爪載置部３５に爪Ｔの先を載置させることにより、爪Ｔの水平方向（すなわち、Ｘ方向及びＹ方向）の位置が規定されるとともに、その高さ方向の位置も規制される。
【００１７】
筐体１１内であって、指固定部３内に指Ｕ１を挿入した際に爪Ｔが配置される位置の上方には、撮影部５０が配置されている。
撮影部５０は、爪Ｔを撮影して爪画像を取得する取得手段である。爪画像とは、爪Ｔ（爪Ｔを含む指Ｕ１）を撮影することで得られる爪Ｔを含む指Ｕ１の画像である。
本実施形態では、爪Ｔを爪載置部３５により位置決めした状態で撮影部５０による撮影が行われる。
撮影部５０は、撮影装置５１と、照明装置５２とを備えている。
撮影装置５１は、例えば、２００万画素程度以上の画素を有する固体撮像素子とレンズ等を備えて構成された小型カメラである。
照明装置５２は、例えば白色ＬＥＤ等の照明灯である。本実施形態では、撮影装置５１を囲むように複数の照明装置５２が配置されている。
なお、撮影装置５１及び照明装置５２の位置は図示例に限定されない。例えば、撮影部５０の撮影装置５１及び照明装置５２は、爪Ｔの上方位置に固定配置されていてもよいし、撮影部５０が移動手段によって移動可能に構成されている場合には、爪Ｔの上方位置に移動することが可能となっていればよい。
この撮影部５０は、後述する制御装置８０の撮影制御部８１１に接続され、該撮影制御部８１１によって制御されるようになっている。
なお、撮影部５０によって撮影された画像の画像データは、後述する記憶部８２等に記憶されてもよい。
【００１８】
また、図２に示すように、本実施形態の爪輪郭検出装置１は、制御装置８０を備えている。
制御装置８０は、例えば筐体１１の天面の下面側等に配置された図示しない基板等に設置されている。
制御装置８０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成される制御部８１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等（いずれも図示せず）で構成される記憶部８２とを備えるコンピュータである。
【００１９】
記憶部８２には、爪輪郭検出装置１を動作させるための各種プログラム等が格納されているプログラム記憶領域８２０が設けられている。
本実施形態において、プログラム記憶領域８２０には、例えば爪Ｔを撮影して得た爪画像から爪Ｔの輪郭を検出するための輪郭検出プログラム等が格納されている。
また、本実施形態において記憶部８２には、輪郭検出部８１３が輪郭検出を行う際に参照する輪郭検出に関する情報が記憶される輪郭検出情報記憶領域８２１、輪郭検出部８１３により検出された爪Ｔの輪郭の情報が記憶される輪郭情報記憶領域８２２等が設けられている。
【００２０】
制御部８１は、機能的に見た場合、撮影制御部８１１、輪郭検出部８１３等を備えている。これら撮影制御部８１１、輪郭検出部８１３等としての機能は、制御部８１のＣＰＵと記憶部８２のプログラム記憶領域８２０に記憶されたプログラムとの協働によって実現される。
【００２１】
撮影制御部８１１は、撮影部５０の撮影装置５１及び照明装置５２を制御して撮影装置５１により、輪郭検出の対象である爪Ｔの画像を含む指Ｕ１の画像（爪画像）を撮影させるものである。
本実施形態では、後述するように、爪輪郭検出装置１の購入時等に、ユーザの爪Ｔ（過去の爪、図３（ａ）等において「爪Ｔｐ」とする。）の輪郭情報を取得するようになっており、撮影制御部８１１は、撮影部５０を制御して、当該装置購入等の時点における爪Ｔｐを撮影させて爪Ｔｐの爪画像（これを以下「第１の爪画像」という。図３（ａ）参照）を取得させる。
ここで爪Ｔｐの輪郭情報とは、第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態では特徴点Ａ１９）の座標データ（第１の特徴点データ）である（以下、単に「特徴点Ａ」ともいう。図３（ａ）参照）。
本実施形態において、この装置購入等の時点における爪Ｔｐについては、ユーザが後日爪Ｔの輪郭形状を参照して各種処理（例えば爪Ｔへのネイルプリントや自動的に爪Ｔの表面を整えるオート爪磨き、オートネイルケア等）を行うことを予定している指Ｕ１の爪Ｔ全てについて撮影部５０による撮影を行い、爪Ｔｐの爪画像（第１の爪画像）を取得する。
本実施形態では、当該爪Ｔｐの爪画像（第１の爪画像）が取得されると、これを表示部１３等に表示させ、ユーザが自ら輪郭と判断するラインを表示部１３に形成されたタッチパネル上等でなぞることにより、手動にて第１の爪輪郭Ｔａが検出される（取得される）。
なお、ユーザが手動にて第１の爪輪郭Ｔａが検出する手法は特に限定されない。例えば、撮影部５０により撮影された爪Ｔｐの爪画像（第１の爪画像）を外部の端末装置等（図示せず）に送信し、端末装置等の表示部上においてスタイラスペン等を用いて爪輪郭（第１の爪輪郭Ｔａ）の検出する作業を行ってもよい。
【００２２】
また、本実施形態では、ユーザが図示しない描画装置によって爪Ｔに描画を施す等具体的な処理を行う場合に、その描画等の処理の対象領域を特定するためにユーザの現状における爪Ｔ（検出対象としての爪、図３（ｂ）等において「爪Ｔｎ」とする）の輪郭情報を取得するようになっている。撮影制御部８１１は、撮影部５０を制御して、当該処理等の時点における爪Ｔを撮影させて爪Ｔｎの爪画像（これを以下「第２の爪画像」という。図３（ｂ）参照）を取得させる。
ここで爪Ｔｎの輪郭情報とは、第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点Ｄ１〜Ｄｎ（本実施形態では特徴点Ｄ１９）の座標データ（第２の特徴点データ）である（以下、単に「特徴点Ｄ」ともいう。図３（ｂ）参照）。
【００２３】
。
輪郭検出部８１３は、前述の装置購入等の時点における爪Ｔｐに関する輪郭情報（すなわち、第１の輪郭Ｔａとこれを構成する第１の特徴点データ（すなわち、特徴点Ａ１〜Ａ１９の座標データ））と、処理等の時点における爪Ｔｎに関する輪郭情報（すなわち、第２の輪郭Ｔｄとこれを構成する第２の特徴点データ（すなわち、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９の座標データ））とに基づき、処理等の時点における爪Ｔｎ（検出対象）について、より信頼性の高い爪輪郭を検出するものである。
以下において、本実施形態における輪郭検出部８１３による輪郭検出処理について詳細に説明する。
【００２４】
まず、装置購入等の時点における爪Ｔｐに関する輪郭情報を取得する際には、ユーザが爪Ｔｐの爪画像中輪郭と判断するラインをなぞる等により手動で第１の爪輪郭Ｔａが取得されると、輪郭検出部８１３は、この第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点データ（すなわち、特徴点Ａ１〜Ａ１９の座標データ）を第１の爪輪郭Ｔａ上に設定する。
具体的には、輪郭検出部８１３は、まず第１の爪輪郭Ｔａの重心Ａｃ（図３（ａ）参照）を求め、この重心Ａｃから爪Ｔ（爪Ｔｐ）の先端方向に向かって真っ直ぐに線を引いたときの第１の爪輪郭Ｔａとの交点を特徴点Ａ１とし、ここから第１の爪輪郭Ｔａに沿って、反時計回りにほぼ等間隔にＡ２，Ａ３・・・Ａｎ（本実施形態ではＡ１９）を自動的に設定する。
なお、ここで、「重心」とは、図形（本件では爪（爪Ｔｐ））内における１次のモーメントの総和が０になる点とする。
なお、図３（ａ）等では、特徴点としてＡ１〜Ａ１９の１９個の点が第１の爪輪郭Ｔａ上に設定される例を示したが、第１の爪輪郭Ｔａ上に設定される特徴点の数は１９個に限定されず、さらに多くてもよいし、これよりも少なくてもよい。
また、特徴点Ａ１〜Ａ１９は、輪郭検出部８１３により自動で設定される場合に限らず、第１の爪輪郭Ｔａと同様にユーザが手動にて設定してもよい。
第１の爪輪郭Ｔａとこれを構成する第１の特徴点データ（すなわち、特徴点Ａ１〜Ａ１９の座標データ）は、当該ユーザの各指（すなわち、右手の親指から小指、左手の親指から小指）ごとに取得され、当該ユーザ及び各指種を特定する情報と対応付けられて、記憶部８２の輪郭情報記憶領域８２２に記憶される。
【００２５】
また、処理等の時点における爪Ｔｎに関する輪郭情報を取得する際には、輪郭検出部８１３は、処理等の時点における爪Ｔｎについて取得された爪画像（第２の爪画像）から爪Ｔｎの輪郭（これを「第２の爪輪郭Ｔｄ」という。図３（ｂ）参照）を検出する。
輪郭検出部８１３が輪郭検出を行う手法は特に限定されないが、例えばＥＳＲ（Explicit Shape Regression）の手法を用いて、検出対象画像（第２の爪画像）から検出対象である爪Ｔ（爪Ｔｎ）の輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）の検出を行う。
ＥＳＲは、重心の周囲に特徴点が配置された初期形状（形状モデル）を生成し、これと検出対象（本実施形態では爪Ｔｎ）を含む画像（爪画像）とのフィッティングを行うものである。例えば「Ｘｕｄｏｎｇ  Ｃａｏ，  Ｙｉｃｈｅｎ  Ｗｅｉ，  Ｆａｎｇ  Ｗｅｎ，  Ｊｉａｎ  Ｓｕｎ  “Ｆａｃｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｂｙ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．”  ＣＶＰＲ  ２０１２：  ２８８７−２８９４．」（非特許文献１）等に紹介されているように、ＥＳＲを用いた輪郭検出では、２段階の弱リグレッサー（弱識別器）を組み合わせて適用し、初期形状（形状モデル）を徐々に正解位置である検出対象の輪郭に向かって収束させていくという回帰問題として輪郭検出を行う。
【００２６】
輪郭検出部８１３は、爪Ｔｎの輪郭（すなわち、第２の爪輪郭Ｔｄ）を検出すると、この第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点データ（すなわち、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９の座標データ）を第２の爪輪郭Ｔｄ上に設定する。
具体的には、輪郭検出部８１３は、まず第２の爪輪郭Ｔｄの重心Ｄｃ（図３（ｂ）参照）を求め、この重心Ｄｃから爪Ｔの先端方向に向かって真っ直ぐに線を引いたときの第２の爪輪郭Ｔｄとの交点を特徴点Ｄ１とし、ここから第２の爪輪郭Ｔｄに沿って、反時計回りにほぼ等間隔にＤ２，Ｄ３・・・Ｄｎを自動的に設定する。なお、設定する特徴点の数は、爪Ｔｐの輪郭（すなわち、第１の爪輪郭Ｔａ）について設定した特徴点Ａ１〜Ａ１９と同じ１９個とする。
なお、本実施形態では、輪郭検出部８１３は、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９を設定すると、各特徴点Ｄ１〜Ｄ１９を、その位置関係から複数ブロック（位置グループ）にグループ分けを行う。
図３（ｂ）では、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９を爪Ｔの上部位置に属する上部グループＧ１、爪Ｔの下部位置に属する下部グループＧ２、爪Ｔの左側部位置に属する左側グループＧ３、爪Ｔの右側部位置に属する右側グループＧ４の４つの位置グループにグループ分けする例を示している。なお、グループ分けの位置や設定する位置グループの数等は特に限定されず、図示例には限定されない。
【００２７】
なお、ＥＳＲのように回帰問題として輪郭検出を行う手法は、形状モデルをフィッティングさせて輪郭検出を行うＡＡＭ等の手法と比較してロバスト性に優れるため、初期形状としてどのようなものを用いるかや、初期形状を配置する初期位置をそれほど厳密に設定しなくても検出結果の精度への影響が少ない。
このため、例えば、入力された検出対象画像が太い指の爪の画像であったり細く小さな指の爪の画像であったりというように大きくばらつきがあるような場合でも、共通の初期形状を適用して輪郭検出を行うことができる。
ただ、ＥＳＲのようなアルゴリズムを用いた輪郭検出では、検出結果の信頼度を評価する指標がない。このため、爪輪郭として検出された点がどの程度爪Ｔの輪郭らしさを有しているか、別途評価し、より信頼度の高い輪郭検出結果を得るようにすることが好ましい。
【００２８】
このため、本実施形態では、輪郭検出部８１３により自動的に検出された爪Ｔｎの爪輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点データ（すなわち、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９の座標データ）について信頼度を算出する。
具体的には、本実施形態の爪輪郭検出装置１の記憶部８２の輪郭検出情報記憶領域８２１には、予め学習によって得られた識別器Ｃが記憶されており、輪郭検出部８１３は、まず、この識別器Ｃを検出対象画像（第２の爪画像）に適用することにより、当該画像（第２の爪画像）の全画素を評価し、爪輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）の信頼度マップＭ（図４参照）を作成する。
【００２９】
識別器Ｃは、輪郭（本実施形態では爪Ｔｎの輪郭）を含む画像中の任意の点について、その「輪郭らしさ」、すなわち、検出対象（本実施形態では爪Ｔｎ）の第２の爪輪郭Ｔｄを構成するものであるか否かを評価するものである。
識別器Ｃを生成するには、学習対象（本実施形態では爪）の輪郭を含む学習用のサンプル画像（図示せず）を複数取得して、この複数の学習用のサンプル画像を用いて学習を行う。
識別器Ｃを生成するための学習方法は特に限定されないが、例えばサポートベクターマシン（support vector machine, ＳＶＭ）等の教師あり学習によることができる。
教師あり学習では、全ての学習用のサンプル画像について、事前に人が正解である検出対象（本実施形態では爪Ｔ）の輪郭（正解輪郭）を入力し、サンプル画像と正解輪郭とが対応付けられる。そして、輪郭（正解輪郭）上に位置する輪郭点（当該点の座標データ）には正例、輪郭（正解輪郭）以外の部分に位置する非輪郭点（当該点の座標データ）には負例のクラスラベルを付与して２クラスに分類し、この学習用のサンプル画像の正例群と負例群とからなる学習データ群を、学習サンプルとして記憶部８２等に記憶させておく。
【００３０】
そして、これらサンプル画像から任意に「点」を選択し、この「点」についてサンプル画像から特徴量を算出する。
特徴量としては、例えばＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）を使用することができる。ＨＯＧとは局所領域（セル）における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量である。
ＨＯＧ特徴量を算出するためには、画像（サンプル画像）から輝度勾配を算出し、算出された勾配強度と勾配方向から輝度の勾配方向ヒストグラムを作成して正規化を行う。
なお、特徴量として何を使用するかは特に限定されず、ＨＯＧ以外を用いてもよい。
さらに、算出された特徴量を識別器に入力し、正例又は負例に識別させることで識別器の学習を行う。学習の結果としての識別器Ｃが生成されると輪郭検出情報記憶領域８２１に記憶される。
なお、識別器Ｃは、画像全体として１つ生成されてもよし、画像を特徴の異なる領域ごとに分割し、当該分割した領域（例えば図３（ｂ）に示す位置グループＧ１〜Ｇ４の属する領域）ごとにそれぞれ識別器Ｃを生成してもよい。
識別器Ｃは、本爪輪郭検出装置１において生成されてもよいし、他の装置において予め生成され、輪郭検出情報記憶領域８２１に記憶されているものでもよい。
【００３１】
図４は、輪郭検出部８１３が識別器Ｃを検出対象画像（第２の爪画像）に適用することにより、当該第２の爪画像の全画素を評価した結果として得られる爪輪郭の信頼度マップＭの一例を示す図であり、図５は、第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点Ｄ１〜Ｄ１９それぞれの信頼度ＴＤを一覧に示した表である。
図５において、信頼度ＴＤ１，ＴＤ２…ＴＤ１９は、それぞれ第２の特徴点Ｄ１，Ｄ２…Ｄ１９に対応している。
図５において、信頼度のＭＡＸは「２５０」であり、この数値が高いほど当該特徴点の信頼度のレベルが高く、低いほど当該特徴点の信頼度のレベルが低いことを意味している。
図５に示す例では、第２の特徴点Ｄ８の信頼度ＴＤ８が１００、第２の特徴点Ｄ９の信頼度ＴＤ８が１０５、第２の特徴点Ｄ１５の信頼度ＴＤ１５が１２０となっており、比較的信頼度が低くなっている。
【００３２】
輪郭検出部８１３は、上記のようにして第１の爪画像から検出された第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態では、ｎ＝１９、図３（ａ）参照）と、第２の爪画像から検出された第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点Ｄ１〜Ｄｎ（本実施形態では、ｎ＝１９、図３（ｂ）参照）と、信頼度マップＭ（図４参照）とを取得すると、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせを行う。
以下に、具体的な位置合わせの手法について詳説する。
【００３３】
本実施形態では、輪郭検出部８１３は、特徴点Ａ１と特徴点Ｄ１、特徴点Ａ２と特徴点Ｄ２…特徴点Ａｎと特徴点Ｄｎというようにそれぞれ番号の対応する特徴点を対応点として第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとをマッチングさせる。
そして、輪郭検出部８１３は、ｎ個（本実施形態では１９個）のマッチングの中からランダムに２つのペアを選択して、相似変換行列Ｇを作成し、選ばれなかった残りのマッチングを変換行列Ｇで変換し、マッチングのインライアから評価点を算出して変換行列Ｇを評価する。具体的な評価点のつけ方は以下の手法を用いる。
【００３４】
すなわち、例えば、ｎ個（本実施形態では１９個）の特徴点のうちのある特徴点（これを「ｍ」とする。）のマッチング（この例では、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとのマッチング）を用いて変換行列Ｇを評価する場合、特徴点Ａｍを変換行列Ｇで変換し、変換後の特徴点Ａｍの位置と特徴点Ｄｍの位置との誤差の大きさで変換行列Ｇを評価する。
変換行列Ｇの評価を行う際には、特徴点Ｄｍの信頼度であるＴＤｍを参照する。ＴＤｍがある閾値より大きい場合、特徴点Ｄｍは輪郭上にある「点」であると考えられるので、誤差の大きさが一定より小さい場合（すなわち、一定の誤差（誤差の閾値）を「ｅｅｒＴＨ１」としたとき、算出された誤差＜ｅｅｒＴＨ１のとき）にマッチングがインライアしたとし、評価点を加点する。
一方、特徴点Ｄｍの信頼度ＴＤｍがある閾値より小さい場合、特徴点Ｄｍは輪郭上にない「点」であると考えられるので、誤差の大きさが一定以上一定以下のとき（すなわち、一定の誤差（下の誤差の閾値）を「ｅｅｒＴＨ２」とし、一定の誤差（上の誤差の閾値）を「ｅｅｒＴＨ３」としたとき、ｅｅｒＴＨ２＜誤差＜ｅｅｒＴＨ３のとき）にマッチングがインライアしたとし、評価点を加点する。
なお、各一定の誤差（誤差の閾値）をどの程度とするかは、適宜設定される事項である。
【００３５】
以上のようにして、輪郭検出部８１３は、特徴点Ｄｍが輪郭上にある場合には、より正確にマッチングした場合に加点され、特徴点Ｄｍがやや輪郭から外れている場合には、幅を持ったマッチングで加点され、特徴点Ｄｍが完全に輪郭から外れている場合は加点されない、という評価を行う。
さらに、輪郭検出部８１３は、変換行列Ｇについてインライアしたマッチングの各点（特徴点）が属する位置グループ（すなわち、本実施形態では、上部グループＧ１、下部グループＧ２、左側グループＧ３、右側グループＧ４の４つの位置グループ）から評価点を加点する。
位置グループを考慮した加点は、マッチングされた各点（特徴点ＡｍとＤｍとのペア）がそれぞれどの位置グループに属するかをカウントし、各位置グループに偏りなく各点（特徴点ＡｍとＤｍとのペア）が属していれば加点する、との手法により行われる。これによって、一部分に偏った点（特徴点のペア）だけがインライアした変換行列Ｇより、輪郭全体を偏りなく位置合わせする変換行列Ｇの方が評価点が高くなる。
【００３６】
輪郭検出部８１３は、以上のような変換行列Ｇの評価を複数回行い、最も評価点が高い変換行列Ｇを用いて位置合わせ処理を行う。なお、この評価を何回行うかは適宜設定される事項である。
このような位置合わせ処理を行うことによって求めた輪郭を爪輪郭Ｔｉとし、輪郭上の特徴点をＩ１，Ｉ２…Ｉｎ（本実施形態ではＩ１９）とする（図１０参照）。また、信頼度マップＭを用いて輪郭Ｔｉの各特徴点Ｉ１，Ｉ２…Ｉｎの信頼度を求め、特徴点Ｉ１の信頼度をＴＩ１、特徴点Ｉ２の信頼度をＴＩ２、Ｉｎの信頼度をＴＩｎとする。
輪郭検出部８１３は、輪郭Ｔｉや、輪郭Ｔｉを構成する各特徴点Ｉ１，Ｉ２…Ｉｎ及び各特徴点Ｉ１，Ｉ２…Ｉｎの信頼度ＴＩ１、ＴＩ２…ＴＩｎを輪郭検出情報記憶領域８２１等に記憶させる。
【００３７】
次に、輪郭検出部８１３は、１つの同じ指の爪Ｔ（Ｔｐ及びＴｎ）について、ＥＳＲ等により自動的に検出された第２の輪郭Ｔｄと、第２の輪郭Ｔｄとは異なる手法（例えばユーザによる手動入力）により検出された第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせ処理を行うことにより得られた位置合わせ処理による爪輪郭Ｔｉと、について、信頼度マップＭを適用することで求められた信頼度を用いてマージ（合成）する。
そして、このマージ処理（合成処理）で求めた輪郭を合成爪輪郭Ｔｍとし、この合成爪輪郭Ｔｍ上の特徴点をＭ１，Ｍ２…Ｍｎとする。
【００３８】
すなわち、例えば、ｎ個（本実施形態では１９個）の特徴点のうちのある特徴点を「ｌ」とする場合、第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄｉと位置合わせ処理後の輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌについて、それぞれの信頼度ＴＤｌと信頼度ＴＩｌが双方とも一定以上高いときには、輪郭検出部８１３は、その爪Ｔ（Ｔｎ）を用いて検出を行った第２の爪輪郭Ｔｄの方がより正解に近いと考えられるので、第２の特徴点Ｄｌをもってマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（すなわち、Ｍｌ＝Ｄｌとする）。  また、第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄｌと位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌについて、それぞれの信頼度ＴＤｌと信頼度ＴＩｌの一方が一定以上高いときには、輪郭検出部８１３は、信頼度の高い方を選択する。
すなわち、第２の爪輪郭Ｔｄの第２の特徴点Ｄｌの信頼度ＴＤｌが位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌの信頼度ＴＩｌよりも一定以上高い場合（すなわち、ＴＤｌ＞ＴＩｌｌ）には、輪郭検出部８１３は、第２の特徴点Ｄｌをもってマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（すなわち、Ｍｌ＝Ｄｌとする）。
他方、位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌの信頼度ＴＩｌが第２の爪輪郭Ｔｄの第２の特徴点Ｄｌの信頼度ＴＤｌよりも一定以上高い場合（すなわち、ＴＩｌ＞ＴＤｌ）には、輪郭検出部８１３は、位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｌの特徴点Ｉｌをもってマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（すなわち、Ｍｌ＝Ｉｌとする）。
また、第２の爪輪郭Ｔｄの第２の特徴点Ｄｌの信頼度ＴＤｉ及び位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌの信頼度ＴＩｌが、双方とも一定以上低いときは、双方の信頼度ＴＤｌ及び信頼度ＴＩｌを係数としてブレンドする。その結果、Ｍｌ＝（ＴＩｌ＊Ｉｌ＋ＴＤｌ＊Ｄｌ）／（Ｉｌ＋Ｄｌ）となる。
なお、この場合における「一定以上高い」又は「一定以上低い」とされる基準（閾値）は適宜設定される。
【００３９】
次に、図６から図１０を参照しつつ、本実施形態における爪輪郭検出方法について説明する。
図６は、本実施形態の爪輪郭検出装置１により行われる爪輪郭検出処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【００４０】
図６に示すように、本実施形態では、まず、爪輪郭検出装置１の購入時等に、撮影制御部８１１が撮影部５０を制御してユーザの爪Ｔ（爪Ｔｐ）を含む指Ｕ１を撮影し、第１の爪画像を取得する（ステップＳ１）。
そして、ユーザが当該第１の爪画像から爪Ｔの輪郭と思うラインを手動で指定することにより、第１の爪輪郭Ｔａ（図３（ａ）参照）が検出され、これが制御部８１によって取得されて（ステップＳ２）、輪郭情報記憶領域８２２に記憶される。なお、本実施形態では、例えば左右の親指から小指までの全１０指について第１の爪画像及び第１の爪輪郭Ｔａが取得され、それぞれユーザと指種を特定する情報とともに記憶、登録されるようになっている。
第１の爪輪郭Ｔａが取得されると、輪郭検出部８１３により、第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態ではＡ１〜Ａ１９までの１９個）が設定され、この座標データ（第１の特徴点データ）についても第１の爪輪郭Ｔａ等と対応付けられて輪郭情報記憶領域８２２に記憶される。
【００４１】
次に、爪Ｔに各種の処理や施術を行う場合等に、その前提として検出対象である爪Ｔの輪郭を取得する際には、撮影制御部８１１が撮影部５０を制御してユーザの爪Ｔ（爪Ｔｎ）を含む指Ｕ１を撮影し、第２の爪画像（検出対象画像）を取得する（ステップＳ３）。
そして、ＥＳＲ等の機械学習の手法により、当該第２の爪画像から爪Ｔの第２の爪輪郭Ｔｄを検出し（ステップＳ４）、第２の爪輪郭Ｔｄを取得する（ステップＳ５）。輪郭検出部８１３は、この第２の爪輪郭Ｔｄについて、これを構成する第２の特徴点Ｄ１〜Ｄ１９を設定し、この座標データ（第２の特徴点データ）についても第２の爪輪郭Ｔｄと対応付けて輪郭情報記憶領域８２２に記憶させる。
また、輪郭検出部８１３は、第２の爪画像が取得されると、当該画像を構成する全画素について信頼度を評価する信頼度マップ生成処理を行い（ステップＳ６）、信頼度マップＭ（図４参照）を生成する（ステップＳ７）。
そして、輪郭検出部８１３は、第１の爪輪郭Ｔａ、第２の爪輪郭Ｔｄ及び信頼度マップＭを用いて第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせ処理を行う（ステップＳ８）。
【００４２】
ここで、図７等を参照しつつ、本実施形態における位置合わせ処理について詳細に説明する。
図７に示すように、位置合わせ処理を行う場合には、輪郭検出部８１３は、まず、第１の爪輪郭Ｔａの特徴点Ａ１〜Ａ１９と第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄ１〜Ｄ１９とを対応させて対応点の組を作り、この対応点の組の中からランダムに２組を選択する（ステップＳ２１）。
そして、この選択された２組によって変換行列Ｇを求め（ステップＳ２２）、第１の爪輪郭Ｔａの特徴点Ａ１〜Ａ１９のいずれか（図７等において「特徴点Ａｍ」とする）について変換行列Ｇによる変換処理を行う（ステップＳ２３）。
輪郭検出部８１３は、変換行列Ｇによる変換処理を行った特徴点Ａｍが位置合わせ処理の対象である特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態では特徴点Ａ１９）のうちのいずれかであるか否か（図７において「ｍ＝０；ｍ＜ｎ；ｍ？」）を判断する（ステップＳ２４）。但し、変換行列Ｇを求める際に選択された点についてはスキップする。特徴点Ａｍが特徴点Ａ１〜Ａｎのうちのいずれか（但し、変換行列Ｇを求める際に選択された点以外）である場合（ステップＳ２４；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、特徴点Ｄｍと変換処理後の特徴点Ａｍとの誤差（図７において「Ｅｒｒ」）を算出する（ステップＳ２５。図７において「Ｅｒｒ＝Ｄｍ−（Ａｍ＊Ｇ）を算出」）。
【００４３】
次に、輪郭検出部８１３は、信頼度マップＭを適用して、特徴点Ｄｍの信頼度ＴＤｍが一定の値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ２６）。なお、この場合における「一定の値」をどの程度とするかは適宜設定可能な事項である。
そして、信頼度ＴＤｍが一定の値よりも大きい場合（ステップＳ２６；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３はさらに、特徴点Ｄｍと変換処理後の特徴点Ａｍとの誤差「Ｅｒｒ」が所定の閾値「ｅｒｒＴＨ１」よりも小さいか否かを判断し（ステップＳ２７）、誤差が所定の閾値よりも小さい場合（ステップＳ２７；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとのマッチングがインライアしたと判定（すなわち、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとが閾値以内の対応点（ペア）であると判定。ステップＳ２８）して、当該変換行列Ｇについて評価点を加算する（ステップＳ２９）。
【００４４】
他方、信頼度ＴＤｍが一定の値よりも大きくない場合（ステップＳ２６；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３はさらに、特徴点Ｄｍと変換処理後の特徴点Ａｍとの誤差「Ｅｒｒ」が所定の閾値「ｅｒｒＴＨ２」よりも大きく、所定の閾値「ｅｒｒＴＨ３」よりも小さいか否かを判断し（ステップＳ３０）、誤差「Ｅｒｒ」が「ｅｒｒＴＨ２」より大きく「ｅｒｒＴＨ３」よりも小さい場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとのマッチングがインライアしたと判定（すなわち、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとが閾値以内の対応点（ペア）であると判定。ステップＳ２８）して、当該変換行列Ｇについて評価点を加算する（ステップＳ２９）。これに対して、誤差「Ｅｒｒ」が「ｅｒｒＴＨ２＜Ｅｒｒ＜ｅｒｒＴＨ３」の条件を満たさない場合（ステップＳ３０；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３は、当該変換行列Ｇについて評価点を加算しない（ステップＳ３１）。
このように、本実施形態では、信頼度マップＭを適用することで導かれる信頼度ＴＤｍが低い場合（すなわち、ステップＳ２６；ＮＯの場合）には信頼度ＴＤｍが高い場合（すなわち、ステップＳ２６；ＹＥＳの場合）よりも許容される誤差「Ｅｒｒ」の範囲を狭める重み付けを行う。信頼度ＴＤｍの低い、誤っている可能性の高い特徴点Ｄｍが変換処理の結果特徴点Ａｍと対応している場合には、変換処理に用いられた変換行列Ｇが誤っている可能性が高い。そこでこのような場合には評価点が加算されにくくなるように重み付けすることで、当該変換行列Ｇの評価値を低くすることができる。
なお、誤差「Ｅｒｒ」が許容されるものであるかを判定する際の所定の閾値である「ｅｒｒＴＨ１」「ｅｒｒＴＨ２」「ｅｒｒＴＨ３」をどの程度とするかは、適宜設定可能な事項である。
【００４５】
ここで、図８（ａ）及び図８（ｂ）を参照しつつ、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとのマッチングの具体例について説明する。
図８（ａ）及び図８（ｂ）は、第２の爪画像（検出対象画像）に含まれる第２の爪輪郭Ｔｄ（第２の爪輪郭Ｔｄを構成する特徴点Ｄ１〜Ｄ１９）に第１の爪輪郭Ｔａ（第１の爪輪郭Ｔａを構成する特徴点Ａ１〜Ａ１９）を位置合わせした例を示す図である。図８（ａ）は第２の爪輪郭Ｔｄの上部に第１の爪輪郭Ｔａの上部を重ねるようにして位置合わせを試みた例を示し、図８（ｂ）は第２の爪輪郭Ｔｄの下部に第１の爪輪郭Ｔａの下部を重ねるようにして位置合わせを試みた例を示している。
【００４６】
図８（ａ）に示す例では、特徴点Ａ１〜Ａ１９及び特徴点Ｄ１〜Ｄ１９のうち、（Ａ１,Ｄ１） （Ａ２,Ｄ２） （Ａ３,Ｄ３） （Ａ４,Ｄ４） （Ａ１９,Ｄ１９）は、互いに全部又はほとんど重なり合っている。また、（Ａ５,Ｄ５） （Ａ６,Ｄ６） （Ａ８,Ｄ８） （Ａ９,Ｄ９） （Ａ１７,Ｄ１７） （Ａ１８,Ｄ１８）は、一定距離内に配置される。これに対して、（Ａ７,Ｄ７）（Ａ１０,Ｄ１０） （Ａ１１,Ｄ１１） （Ａ１２,Ｄ１２） （Ａ１３,Ｄ１３） （Ａ１４,Ｄ１４） （Ａ１５,Ｄ１５） （Ａ１６,Ｄ１６）は、互いに距離が離れている。
輪郭検出部８１３は、信頼度マップＭ（図４参照）を参照して、各特徴点Ｄ１〜Ｄ１９の信頼度ＴＤ１〜ＴＤ１９（図５参照）の値を取得し、信頼度が所定値よりも高ければ、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとの誤差が所定の誤差「ｅｒｒＴＨ１」以下であればインライアしたと判断して評価点を加算する。
図５に示すように、本実施形態では、特徴点Ｄ１, Ｄ２, Ｄ３, Ｄ４, Ｄ１９はいずれも比較的信頼度の値が高い（例えば、特徴点Ｄ１の信頼度ＴＤ１＝２５０、特徴点Ｄ２の信頼度ＴＤ２＝２３０等）。このため、（Ａ１,Ｄ１） （Ａ２,Ｄ２） （Ａ３,Ｄ３） （Ａ４,Ｄ４） （Ａ１９,Ｄ１９）は、例えば完全に重なり合っていなくてもほぼ重なり合っていればインライアしたと判断して評価点を加算する。
また、例えば、特徴点Ｄ８, Ｄ９, Ｄ１５は、いずれも比較的信頼度の値が低い（特徴点Ｄ８の信頼度ＴＤ８＝１００、特徴点Ｄ９の信頼度ＴＤ９＝１０５、特徴点Ｄ１５の信頼度ＴＤ１５＝１２０）。
したがって、特徴点Ｄ８, Ｄ９, Ｄ１５については、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとの誤差「Ｅｒｒ」が「ｅｒｒＴＨ２＜Ｅｒｒ＜ｅｒｒＴＨ３」の条件を満たす場合、すなわち誤差が少ない場合（一定距離内に配置されている場合）にだけインライアしたと判断して評価点を加算する。図８（ａ）の例では、（Ａ８,Ｄ８） （Ａ９,Ｄ９）は、所定の誤差範囲内の距離にあるため、輪郭検出部８１３はインライアしたと判断して評価点を加算する。他方で、特徴点（Ａ１５,Ｄ１５）については、誤差が大きいため、輪郭検出部８１３はインライアしていないと判断して評価点を加算しない。
【００４７】
また、図８（ｂ）に示す例では、特徴点Ａ１〜Ａ１９及び特徴点Ｄ１〜Ｄ１９のうち、（Ａ４，Ｄ４） （Ａ５，Ｄ５） （Ａ６，Ｄ６） （Ａ７，Ｄ７） （Ａ１０，Ｄ１０） （Ａ１１，Ｄ１１） （Ａ１２，Ｄ１２） （Ａ１３，Ｄ１３）は、互いに全部又はほとんど重なり合っている。また、（Ａ３，Ｄ３） （Ａ９，Ｄ９） （Ａ１４，Ｄ１４） （Ａ１５，Ｄ１５） （Ａ１６，Ｄ１６）（Ａ１７，Ｄ１７）は、一定距離内に配置される。これに対して、（Ａ１，Ｄ１） （Ａ２，Ｄ２） （Ａ８，Ｄ８） （Ａ１８，Ｄ１８） （Ａ１９，Ｄ１９）は、互いに距離が離れている。
前述のように、本実施形態では、特徴点Ｄ８, Ｄ９, Ｄ１５は、いずれも比較的信頼度の値が低い（特徴点Ｄ８の信頼度ＴＤ８＝１００、特徴点Ｄ９の信頼度ＴＤ９＝１０５、特徴点Ｄ１５の信頼度ＴＤ１５＝１２０）。
したがって、輪郭検出部８１３は、（Ａ８，Ｄ８） （Ａ９，Ｄ９） （Ａ１５，Ｄ１５）については、特徴点Ａｍと特徴点Ｄｍとの誤差「Ｅｒｒ」が「ｅｒｒＴＨ２＜Ｅｒｒ＜ｅｒｒＴＨ３」の条件を満たす場合、すなわち誤差が少ない場合（一定距離内に配置されている場合）にだけ、インライアしたと判断して評価点を加算する。図８（ｂ）の例では、特徴点（Ａ９,Ｄ９） （Ａ１５,Ｄ１５）は、所定の誤差範囲内の距離にあるため、輪郭検出部８１３はインライアしたと判断して評価点を加算する。他方で、特徴点（Ａ８,Ｄ８）については、誤差が大きいため、輪郭検出部８１３はインライアしていないと判断して評価点を加算しない。
【００４８】
評価点の加算（ステップＳ２９）又は非加算（ステップＳ３１）の処理が終了すると、次の特徴点Ａｍ（Ａｍ＋１）を設定し、同様にステップＳ２３からステップＳ３１の処理を繰り返す。
そして、１つの変換行列Ｇについて、特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態では、特徴点Ａ１〜特徴点Ａ１９）の全てについて変換処理を行うと（ステップＳ２４；ＮＯ）、輪郭検出部８１３は、インライアした特徴点（特徴点のペア）がいずれの位置グループに属するかを判定する（ステップＳ３２）。
本実施形態では、前述のように、特徴点Ｄ１〜Ｄ１９を爪Ｔの上部位置に属する上部グループＧ１、爪Ｔの下部位置に属する下部グループＧ２、爪Ｔの左側部位置に属する左側グループＧ３、爪Ｔの右側部位置に属する右側グループＧ４の４つの位置グループにグループ分けしており、輪郭検出部８１３は、インライアした特徴点（特徴点のペア）をこれらいずれかの位置グループに分類する。
【００４９】
さらに、輪郭検出部８１３は、インライアした特徴点（特徴点のペア）の属する位置グループが分散しているか否かを判定する（ステップＳ３３）。属する位置グループが分散しているとは、インライアした各特徴点（特徴点のペア）が各位置グループＧ１〜Ｇ４に偏りなく配置していることをいう。
位置グループが分散している場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、当該変換行列Ｇに評価点を加算する（ステップＳ３４）。他方、位置グループが分散していない場合（すなわち、インライアした各特徴点（特徴点のペア）の配置に偏りがある場合。）ステップＳ３３；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３は、当該変換行列Ｇに評価点を加算しない（ステップＳ３５）。
これによって、一部分の特徴点だけがインライアした変換行列Ｇ（すなわち、位置グループＧ１〜Ｇ４に、特徴点が多くインライアしたグループとほとんど特徴点がインライアしていないグループがある、というように偏りのある結果となった変換行列Ｇ）よりも、全体を位置合わせする変換行列Ｇ（すなわち、特徴点が位置グループＧ１〜Ｇ４にそれぞれほぼ偏りなくインライアしている結果となった変換行列Ｇ）の方が評価点が高くなる。
【００５０】
このようにして１つの変換行列Ｇに対する評価点の算出が完了すると、輪郭検出部８１３は、再度ステップＳ２１からステップＳ３５の処理を繰り返し、複数の変換行列Ｇについての評価点の算出を行う。そして、このうち、最も評価点の高い変換行列Ｇを使用して第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせ処理を行い、位置合わせ処理後の爪輪郭Ｔｉを得る（ステップＳ３６）。
【００５１】
爪輪郭Ｔｉを得ると、輪郭検出部８１３は、第１の爪輪郭Ｔａの特徴点Ａ１〜Ａｎ（本実施形態ではＡｎ＝Ａ１９）及び第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄ１〜Ｄｎ（本実施形態ではＤｎ＝Ｄ１９）に対応する点をそれぞれ特徴点Ｉ１〜Ｉｎ（本実施形態ではＩｎ＝Ｉ１９）とし、信頼度マップＭを適用して、これら特徴点Ｉ１〜Ｉｎ（本実施形態ではＩｎ＝Ｉ１９）の信頼度を求める。なお、以下において信頼度は、特徴点Ｉ１の信頼度を信頼度ＴＩ１、特徴点Ｉ２の信頼度を信頼度ＴＩ２、…特徴点Ｉｎの信頼度を信頼度ＴＩｎとする。
【００５２】
次に、輪郭検出部８１３は、一つの爪に対して、ＥＳＲ等により自動的に求めた第２の爪輪郭Ｔｄと、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとを位置合わせすることにより求めた位置合わせ後の爪輪郭Ｔｉについて、信頼度マップＭからの信頼度を用いてマージ処理を行う（図１０参照）。
そして、輪郭検出部８１３は、マージ処理により求めた輪郭を爪輪郭Ｔｍとし、爪輪郭Ｔｍ上に特徴点Ｍ１、Ｍ２…Ｍｎ（本実施形態ではＭｎ＝Ｍ１９）を設定する。なお、特徴点Ｍ１、Ｍ２…Ｍｎは、第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄ１〜Ｄｎ（本実施形態ではＤｎ＝Ｄ１９）及び位置合わせ後の爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉ１〜Ｉｎ（本実施形態ではＩｎ＝Ｉ１９）にそれぞれ対応している。
【００５３】
図９及び図１０を参照しつつ、マージ処理の詳細について説明する。
図９は、マージ処理のフローチャートであり、図１０は、第２の爪輪郭Ｔｄと爪輪郭Ｔｉについて信頼度マップＭを用いてマージ処理を行う様子を模式的に示す説明図である。  なお、図９等において第２の爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄ１〜Ｄ１９のいずれかを「特徴点Ｄｌ」とし、これに対応する位置合わせ後の爪輪郭Ｔｉを構成する特徴点Ｉ１〜Ｉ１９のいずれかを「特徴点Ｉｌ」とする。また、これら「特徴点Ｄｌ」「特徴点Ｉｌ」に対応するマージ処理後の爪輪郭Ｔｍを構成する特徴点Ｍ１〜Ｍ１９のいずれかを「特徴点Ｍｌ」とし、各特徴点「特徴点Ｄｌ」「特徴点Ｉｌ」「特徴点Ｍｌ」それぞれについて信頼度マップＭを適用して得た信頼度を、それぞれ「信頼度ＴＤｌ」「信頼度ＴＩｌ」「信頼度ＴＭｌ」とする。
【００５４】
図９に示すように、マージ処理を行う場合には、輪郭検出部８１３は、特徴点Ｄｌと特徴点Ｉｌについて、それぞれの信頼度ＴＤｌと信頼度ＴＩｌとが双方とも一定の閾値（図９において、信頼度ＴＤｌに対する閾値を「閾値Ａ」、信頼度ＴＩｌに対する閾値を「閾値Ｂ」としている。）よりも高いか否かを判断する（ステップＳ４１）。
双方とも一定の閾値よりも高い場合（ステップＳ４１；ＹＥＳ）には、検出対象である爪Ｔを用いて検出を行った爪輪郭Ｔｄの方がより正解輪郭に近いと考えられるため、輪郭検出部８１３は、爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄｌをマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（図９においてＭｌ＝Ｄｌ、ステップＳ４２）。
【００５５】
他方、双方が一定の閾値よりも高いわけではない場合（ステップＳ４１；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３は、さらに、信頼度ＴＤｌ又は信頼度ＴＩｌのいずれか一方が一定の閾値よりも高いか否かを判断する（ステップＳ４３）。
信頼度ＴＤｌ又は信頼度ＴＩｌのいずれか一方が一定の閾値よりも高い場合（ステップＳ４３；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、さらに信頼度ＴＤｌが信頼度ＴＩｌよりも高いか否かを判断する（ステップＳ４４）。
そして、信頼度ＴＤｌが信頼度ＴＩｌよりも高い場合（ステップＳ４４；ＹＥＳ）には、輪郭検出部８１３は、爪輪郭Ｔｄの特徴点Ｄｌをマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（図９においてＭｌ＝Ｄｌ、ステップＳ４５）。
また、信頼度ＴＤｌが信頼度ＴＩｌよりも高くない場合（すなわち、信頼度ＴＩｌが信頼度ＴＤｌよりも高い場合、ステップＳ４４；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３は、爪輪郭Ｔｉの特徴点Ｉｌをマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（図９においてＭｌ＝Ｉｌ、ステップＳ４６）。
他方、信頼度ＴＤｌ又は信頼度ＴＩｌの双方が一定の閾値よりも低い場合（ステップＳ４３；ＮＯ）には、輪郭検出部８１３は、特徴点Ｄｌ及び特徴点Ｉｌの双方の信頼度（すなわち、信頼度ＴＤｌ及び信頼度ＴＩｌ）を係数としてブレンドし、ブレンド結果をマージ処理後の特徴点Ｍｌとする（図９において「Ｍｌ＝（ＴＩｌ＊Ｉｌ＋ＴＤｌ＊Ｄｌ）／（Ｉｌ＋Ｄｌ）」、ステップＳ４７）。
【００５６】
輪郭検出部８１３は、全ての特徴点について特徴点Ｍｌを求めるマージ処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ４８）、全ての特徴点について処理が終了していない場合（ステップＳ４８；ＮＯ）には、ステップＳ４１に戻って処理を繰り返し、全ての特徴点について処理が終了した場合（ステップＳ４８；ＹＥＳ）には、マージ処理を終了する。
これにより、図１０に示すように、特徴点Ｍ１〜Ｍ１９で構成される爪輪郭（合成爪輪郭Ｔｍ）が生成される。
このように、本実施形態では、各特徴点の信頼度を考慮して、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとを位置合わせし、さらに１つの爪輪郭にマージすることにより、爪Ｔに対する各種処理を行う現時点における爪輪郭として、より正解輪郭に近い爪輪郭（合成爪輪郭Ｔｍ）を検出することができる。
【００５７】
以上のように、本実施形態によれば、ある時点において取得された第１の爪画像から検出した爪Ｔｐの輪郭である第１の爪輪郭Ｔａを構成する第１の特徴点Ａ１〜Ａｎ（第１の特徴点データ）と、第１の爪画像を取得したのと同じ指の爪Ｔｎを撮影して取得された現時点での爪Ｔｎの画像である第２の爪画像から検出した爪Ｔｎの輪郭である第２の爪輪郭Ｔｄを構成する第２の特徴点Ｄ１〜Ｄｎ（第１の特徴点データ）とを輪郭検出情報記憶領域８２１に記憶させておき、爪輪郭を構成する特徴点データの信頼度に基づいて、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせを行うとともに、より信頼度の高い特徴点データを採用して１つの合成爪輪郭Ｔｍを得る。
このため、１回の輪郭検出によって爪輪郭を検出する場合よりも、より正確性の高い爪輪郭の検出が可能となる。
これにより、検出された爪輪郭（合成爪輪郭Ｔｍ）を用いて、例えば爪領域にネイルプリントを施す場合に、はみ出したり塗り残しを生じたりすることなく、高精細な描画処理を行うことができる。また、自動でネイルケア等を行う場合にも正しい範囲に施術を施すことが可能となる。
【００５８】
また本実施形態では、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとは異なる手法により前記爪画像から検出したものである。
このため、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとでは異なる検出結果を得ることができ、このうち、信頼度の高い特徴点を選択して最終的な爪輪郭（合成爪輪郭Ｔｍ）を生成することで、より信頼度の高い爪輪郭を得ることができる。
【００５９】
また本実施形態では、第１の爪輪郭Ｔａは、爪画像から爪Ｔｐの輪郭をユーザが手動で検出したものである。
例えば、爪Ｔの生え際等、爪と皮膚等の境界部分等は、コントラストが小さく機械学習では正確な検出が難しいが、手作業による検出であればこのような部分も正しく検出することができる。
これに対して、爪Ｔの先端部分は伸びたり、爪を切ることで長さや形状が変化する。このため、過去のある時点で手動により検出された爪輪郭（第１の爪輪郭Ｔｄ）は誤っている可能性が高い。他方で、爪Ｔの先端部分は生え際等に比べて爪Ｔとそれ以外の部分とのコントラストが大きく機械学習等による自動検出による精度が比較的高い。
本実施形態では、第１の爪輪郭Ｔａと第２の爪輪郭Ｔｄとの位置合わせやマージ処理（合成処理）において、輪郭を構成する各特徴点の信頼度を考慮する。このため、爪の生え際部分等では、機械学習等により自動的に検出された爪輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）の信頼度が低くなり、最終的な検出結果としての合成爪輪郭Ｔｍにおいて手動で検出された爪輪郭（第１の爪輪郭Ｔａ）が優先的に採用される。これに対して爪の先端部分については、機械学習等により自動検出された爪輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）の信頼度が高いため、最終的な検出結果としての合成爪輪郭Ｔｍにおいて優先的に採用される。
これにより正確性の高いもの同士を組み合わせて合成爪輪郭Ｔｍとすることができ、より精密で信頼度の高い爪輪郭の検出を行うことができる。
【００６０】
また本実施形態では、輪郭検出情報記憶領域８２１には、予め、爪輪郭を構成する各特徴点データの信頼度を示す信頼度マップＭが記憶されており、輪郭検出部８１３は、この信頼度マップＭを参照することで、爪輪郭を構成する特徴点（特徴点データ）の信頼度を反映させた爪の輪郭検出を行うようになっている。
これにより、信頼度の高い特徴点を組み合わせて最終的な輪郭検出結果とすることができ、より高精度な輪郭検出を行うことができる。
【００６１】
なお、以上本発明の実施形態について説明したが、本発明は、かかる実施形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形が可能であることは言うまでもない。
【００６２】
例えば、本実施形態では、爪輪郭検出装置１の購入時等に爪Ｔ（爪Ｔｐ）を撮影して第１の爪画像を取得し、爪Ｔに各種の処理等を行おうとする際に爪Ｔ（爪Ｔｎ）を撮影して第２の爪画像を取得する場合を例示し、第１の爪画像が取得された時点と第２の爪画像が取得された時点との間にタイムラグがある場合を想定しているが、第１の爪画像が取得された時点と第１の爪画像が取得された時点との間に必ずしもタイムラグがあることは必要ない。
例えば、装置購入時等にユーザが自分の爪Ｔの情報を取得し、登録するために第１の爪画像を取得して手動による爪Ｔｐの輪郭の検出等を行い、引き続いて爪Ｔに各種の処理等を行う前提としての爪Ｔｎの第２の爪画像（検出対象画像）を取得して機械学習等によるによる爪Ｔｐの輪郭の検出等を行ってもよい。
この場合でも２種類の輪郭検出結果からより信頼度の高い特徴点を採用して最終的な爪輪郭とすることができるため、１回の検出結果によって検出を行う場合よりも高精度の輪郭検出を行うことが期待できる。
【００６３】
また、本実施形態では、第１の爪画像からは手動により爪Ｔｐの輪郭（第１の爪輪郭Ｔａ）を検出し、第２の爪画像からは機械学習（ＥＳＲ等）により爪Ｔｎの輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）を検出する例を示したが、爪Ｔｐの輪郭（第１の爪輪郭Ｔａ）及び爪Ｔｎの輪郭（第２の爪輪郭Ｔｄ）を検出する手法はこれに限定されない。
例えば、第１の爪画像から爪Ｔｐの輪郭を検出する際もＥＳＲ等の機械学習によってもよい。
同じ検出手法を用いて２回の検出を行った場合でも複数の輪郭検出結果からより信頼度の高い特徴点を採用して最終的な爪輪郭とすることができるため、１回の検出結果によって検出を行う場合よりも高精度の輪郭検出を行うことが期待できる。
【００６４】
また、本実施形態では、第１の爪輪郭Ｔａ及び第２の爪輪郭Ｔｄという２つの輪郭検出結果に基づいて最終的に１つの爪輪郭（合成爪輪郭Ｔｍ）を求める場合を例示したが、最終的に１つの爪輪郭を求めるための輪郭検出結果は複数あればよく、例えば、第１の爪輪郭Ｔａや第２の爪輪郭Ｔｄを複数取得して３つ以上の輪郭検出結果に基づいて位置合わせ処理やマージ処理を行ってもよい。
【００６５】
また、本実施形態では、単体の爪輪郭検出装置１に全ての機能を持たせる場合を例示したが、全てを単体の爪輪郭検出装置１で行うことは必須ではない。
例えば、爪輪郭検出装置１と、スマートフォン等の外部の端末装置とを連携させて、第１の爪画像から手動により爪Ｔｐの輪郭（第１の爪輪郭Ｔａ）を検出する作業は外部の端末装置のタッチパネル上で行うようにしてもよい。
この場合には、爪輪郭検出装置の構成を簡易化することができ、また、手作業による輪郭検出をパーソナルコンピュータやタブレット端末等の大きな画面を用いて行うことも可能となり作業しやすく便宜である。
【００６６】
以上本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
爪を撮影した爪画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した後、前記取得手段によって前記第１の爪画像を取得した際と同じ指の爪を撮影して取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶手段と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る輪郭検出手段と、
を備える爪輪郭検出装置。
＜請求項２＞
爪輪郭を構成する特徴点データの信頼度に基づいて、前記第１の爪輪郭と前記第２の爪輪郭との位置合わせを行うとともに、より信頼度の高い特徴点データを採用して１つの爪輪郭を得る請求項１に記載の爪輪郭検出装置
＜請求項３＞
前記第１の爪輪郭と前記第２の爪輪郭とは異なる手法により前記爪画像から検出したものである請求項１又は請求項２に記載の爪輪郭検出装置。
＜請求項４＞
前記第１の爪輪郭は、前記爪画像から前記爪の輪郭をユーザが手動で検出したものである請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
＜請求項５＞
前記輪郭検出手段は、
前記第１の特徴点データ及び前記第２の特徴点データのうち、いずれか一方の信頼度が閾値以上である場合には、前記信頼度の高い方の特徴点データを採用して前記１つの爪輪郭を得る請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
＜請求項６＞
前記輪郭検出手段は、
前記第１の特徴点データ及び前記第２の特徴点データの信頼度がともに閾値以上である場合には、前記第２の特徴点データを採用して前記１つの爪輪郭を得る請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
＜請求項７＞
前記輪郭検出情報記憶手段には、予め、爪輪郭を構成する各特徴点データの信頼度を示す信頼度マップが記憶されており、
前記輪郭検出手段は、前記信頼度マップを参照することで、爪輪郭を構成する特徴点データの信頼度を反映させた爪の輪郭検出を行う請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の爪輪郭検出装置。
＜請求項８＞
爪を撮影した第１の爪画像を取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程後に、前記第１の爪画像と同じ指の爪を撮影した第２の爪画像を取得する第２の取得工程と、
前記第１の撮影工程において取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記第２の撮影工程において取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶工程と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る１つの爪輪郭を得る輪郭検出工程と、
を含んでいる爪輪郭検出方法。
＜請求項９＞
爪輪郭検出装置のコンピュータに、
爪を撮影した第１の爪画像を取得させる第１の取得機能と、
前記第１の爪画像を撮影した後に、前記第１の爪画像を撮影した際と同じ指の爪を撮影した第２の爪画像を取得する第２の撮影機能と、
前記第１の撮影機能において取得された第１の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第１の爪輪郭を構成する第１の特徴点データと、前記第２の撮影機能において取得された第２の爪画像から検出した前記爪の輪郭である第２の爪輪郭を構成する第２の特徴点データと、を記憶する輪郭検出情報記憶機能と、
前記第１の特徴点データと前記第２の特徴点データに基づいて１つの爪輪郭を得る１つの爪輪郭を得る輪郭検出機能と、
を実現させる爪輪郭検出プログラム。
【符号の説明】
【００６７】
１        爪輪郭検出装置
５０      撮影部
８１      制御部
８２      記憶部
８１３    輪郭検出部
８２０    プログラム記憶領域
８２１    輪郭検出情報記憶領域
８２２    輪郭情報記憶領域
Ｍ        信頼度マップ
Ｔ        爪
Ｕ１      指
【図１】
2019058367.tif 000003
【図２】
2019058367.tif 000004
【図３】
2019058367.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019058367.tif 000007
【図６】
2019058367.tif 000008
【図７】
2019058367.tif 000009
【図８】
2019058367.tif 000010
【図９】
2019058367.tif 000011
【図１０】
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