(57)【要約】【課題】評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることができる評価装置及び評価システムを提供する。【解決手段】被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、前記評価データに基づき、前記被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する評価部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、
前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、
予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、
前記評価データに基づき、前記被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する評価部と、
を備えること
を特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記骨格情報は、前記被験者の骨格の特徴に対応する骨格数値データを含み、
前記顔情報は、前記被験者の顔の立体的な構成の特徴に対応する顔数値データを含み、
前記画像情報は、前記被験者の目の瞳孔の大きさ、虹彩の色、及び模様の少なくとも何れかの画像データを含むこと
を特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記参照データベースには、身体の特徴を複数の型に分類した分類情報を有する推奨情報が記憶され、
前記評価部は、前記分類情報のうち、前記評価データに対応する第１分類情報を選択し、前記第１分類情報を含む前記評価結果を生成すること
を特徴とする請求項１又は２記載の評価装置。
【請求項４】
前記推奨情報は、複数の前記型に対応する服を示す服装情報を有し、
前記評価部は、前記第１分類情報に対応する前記服装情報に含まれる第１服装情報を選択し、前記評価結果に含ませること
を特徴とする請求項３記載の評価装置。
【請求項５】
前記測定情報は、前記被験者の遺伝子の特徴を示す遺伝情報を有すること
を特徴とする請求項１〜４の何れか１項記載の評価装置。
【請求項６】
前記測定情報は、それぞれ測定された時期の異なる一対の前記骨格情報の差分情報、一対の前記顔情報の差分情報、及び一対の前記画像情報の差分情報を有すること
を特徴とする請求項１〜５の何れか１項記載の評価装置。
【請求項７】
前記過去の測定情報と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関度に反映する更新部をさらに備えること
を特徴とする請求項１〜６の何れか１項記載の評価装置。
【請求項８】
前記参照データベースは、機械学習により構築されたものであること
を特徴とする請求項７記載の評価装置。
【請求項９】
被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、
前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、
予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、
前記評価データに基づき、前記被験者に適した服を示す服装情報を含む評価結果を生成する評価部と、
前記評価結果を出力する出力部と、
を備えること
を特徴とする評価装置。
【請求項１０】
被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、
前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、
予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、
前記評価データに基づき、前記被験者の生活習慣を示す生活習慣情報を含む評価結果を生成する評価部と、
前記評価結果を出力する出力部と、
を備えること
を特徴とする評価装置。
【請求項１１】
被験者における身体の特徴を評価する評価システムであって、
前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得手段と、
予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析手段と、
前記評価データに基づき、前記被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する評価手段と、
前記評価結果を出力する出力手段と、
を備えること
を特徴とする評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者における身体の特徴を評価する評価装置、及び評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像認識技術の発達に伴い、被験者を撮影した画像に基づき、被験者の特徴を評価した結果を用いて、様々なコンサルティング方法が開発されている。例えば、被験者の顔画像に基づき、メイク等をアドバイスする方法として、特許文献１の印象改善方法等が提案されている。
【０００３】
特許文献１の印象改善方法では、複数の顔画像について、画像認識により物理的に抽出される画像特徴量から主観的に認識される見た目の知覚特徴量を推定する推定式を取得すると共に、知覚特徴量から印象を推定する推定式を取得し、印象を推定する推定式において、被験者の所定の知覚特徴量を固定し、他の知覚特徴量のうち印象を改善する知覚特徴量又は印象を改善する画像特徴量を選択し、その選択した知覚特徴量又は画像特徴量に基づいて印象を改善するメイク又はヘアメイクをアドバイスする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−８１０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、被験者における身体（全身）の画像に基づき、被験者の特徴を評価することで、顔画像のみに比べて評価の精度を向上させることができる。また、身体の画像を評価対象とすることで、コンサルティング内容の幅を飛躍的に広げることができる。しかしながら、身体の画像を評価対象とすることで、データ容量や演算量が増加する恐れがある。このため、評価対象の情報量を抑制した上で、評価の精度を向上させることが課題として挙げられる。この点、特許文献１の印象改善方法では、顔画像のみを評価対象としており、上述した課題を解決することができない。このため、評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることが望まれている。
【０００６】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることができる評価装置及び評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明に係る評価装置は、被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、前記評価データに基づき、前記被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する評価部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
第２発明に係る評価装置は、第１発明において、前記骨格情報は、前記被験者の骨格の特徴に対応する骨格数値データを含み、前記顔情報は、前記被験者の顔の立体的な構成の特徴に対応する顔数値データを含み、前記画像情報は、前記被験者の目の瞳孔の大きさ、虹彩の色、及び模様の少なくとも何れかの画像データを含むことを特徴とする。
【０００９】
第３発明に係る評価装置は、第１発明又は第２発明において、前記データベースには、身体の特徴を複数の型に分類した分類情報を有する推奨情報が記憶され、前記評価部は、前記分類情報のうち、前記評価データに対応する第１分類情報を選択し、前記第１分類情報を含む前記評価結果を生成することを特徴とする。
【００１０】
第４発明に係る評価装置は、第３発明において、前記推奨雄情報は、複数の前記型に対応する服を示す服装情報を有し、前記評価部は、前記第１分類情報に対応する前記服装情報に含まれる第１服装情報を選択し、前記評価結果に含ませることを特徴とする。
【００１１】
第５発明に係る評価装置は、第１発明〜第４発明の何れかにおいて、前記測定情報は、前記被験者の遺伝子の特徴を示す遺伝情報を有することを特徴とする。
【００１２】
第６発明に係る評価装置は、第１発明〜第５発明の何れかにおいて、前記測定情報は、それぞれ測定された時期の異なる一対の前記骨格情報の差分情報、一対の前記顔情報の差分情報、及び一対の前記画像情報の差分情報を有することを特徴とする。
【００１３】
第７発明に係る評価装置は、第１発明〜第６発明の何れかにおいて、前記過去の測定情報と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関度に反映する更新部をさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
第８発明に係る評価装置は、第７発明において、前記参照データベースは、機械学習により構築されたものであることを特徴とする。
【００１５】
第９発明に係る評価装置は、被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、前記評価データに基づき、前記被験者に適した服を示す服装情報を含む評価結果を生成する評価部と、前記評価結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
第１０発明に係る評価装置は、被験者における身体の特徴を評価する評価装置であって、前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得部と、予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析部と、前記評価データに基づき、前記被験者の生活習慣を示す生活習慣情報を含む評価結果を生成する評価部と、前記評価結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
第１１発明に係る評価システムは、被験者における身体の特徴を評価する評価システムであって、前記被験者の骨格の特徴を示す骨格情報、顔の立体的な構成の特徴を示す顔情報、及び目の画像を含む画像情報を有する測定情報を取得する取得手段と、予め取得された過去の測定情報、前記過去の測定情報に紐づけられた参照情報、及び、前記過去の測定情報と前記参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記測定情報と、前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価データを取得する分析手段と、前記評価データに基づき、前記被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する評価手段と、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。
【発明の効果】
【００１８】
第１発明〜第１１発明によれば、測定情報は、骨格情報、顔情報、及び画像情報を有する。このため、身体の画像を測定情報として用いた場合に比べて、データ容量を少なくすることができる。また、測定情報に含まれる各情報は、それぞれ異なる部分の特徴を示す。このため、１つの情報に基づいて評価した結果に比べて、偏りの少ない高精度な評価を得ることができる。これらにより、評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることが可能となる。
【００１９】
また、第１発明〜第１１発明によれば、測定情報には、被験者の外観に影響を及ぼす骨格の特徴、顔の立体的な構成の特徴、及び目の画像が含まれる。このため、人の印象に影響を与える被験者の外観を、容易に評価することができる。これにより、評価結果を利用できるコンサルティング内容の幅を飛躍的に広げることが可能となる。
【００２０】
また、第１発明〜第１０発明によれば、分析部は、第１連関度を含む評価データを取得する。このため、評価結果には、１つの結果のほか、複数の結果や、結果に対する優先順位等を含ませることができる。これにより、評価結果を踏まえたコンサルティング内容の選択肢を広げることが可能となる。
【００２１】
特に、第２発明によれば、骨格情報は骨格数値データを含み、顔情報は顔数値データを含む。また、画像情報は、被験者の目の瞳孔の大きさ、虹彩の色、及び模様の少なくとも何れかの画像データを含む。このため、複数のデータ種に基づく評価を行うことで、１つのデータ種に基づく評価に比べて、データの偏りを抑えることができ、参照データベースを構築する際における過学習を防止することができる。これにより、様々な被験者の測定情報にも対応できる評価結果を生成することが可能となる。
【００２２】
特に、第３発明によれば、評価部は、評価データに対応する第１分類情報を含む評価結果を生成する。このため、被験者における身体の特徴に基づくコンサルティングの知識が浅い利用者等が用いる場合においても、第１分類情報を踏まえて容易に判断等をすることができる。これにより、コンサルティング等の業務を遂行するための難易度を低くすることが可能となる。
【００２３】
特に、第４発明によれば、推奨情報は、服装情報を含む。このため、被験者における身体の特徴に見合う服装を、定量的に提案することができる。これにより、利用者毎に提案する内容のバラつきを抑制することが可能となる。
【００２４】
特に、第５発明によれば、測定情報は、遺伝情報を有する。このため、現在の被験者における身体の外観の特徴及び遺伝子の特徴に基づき、将来の被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成することができる。これにより、現在に加えて将来の被験者における身体の特徴に対する評価結果を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【００２５】
特に、第６発明によれば、測定情報は、一対の骨格情報の差分情報、一対の顔情報の差分情報、及び一対の画像情報の差分情報を有する。このため、被験者における身体の経時変化に対する評価結果を生成することができる。これにより、被験者における身体の特徴の傾向を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【００２６】
特に、第７発明によれば、更新部は、過去の測定情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映する。このため、連関度を容易に更新することができ、評価結果の精度をさらに高めることが可能となる。
【００２７】
特に、第８発明によれば、参照データベースは、機械学習により構築されたものである。このため、参照データベースに記憶されていない未知の測定情報を評価する場合においても、定量的な評価を行うことができる。これにより、これにより、未知の被験者における身体の特徴にも対応した評価結果を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【００２８】
また、第１１発明によれば、分析手段は、第１連関度を含む評価データを取得する。このため、評価結果には、１つの結果のほか、複数の結果や、結果に対する優先順位等を含ませることができる。これにより、評価結果を踏まえたコンサルティング内容の選択肢を広げることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、第１実施形態における評価システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態における評価システムの使用例を示す模式図である。
【図３】図３（ａ）は骨格情報の一例を示す模式図であり、図３（ｂ）は顔情報の一例を示す模式図であり、図３（ｃ）は画像情報の一例を示す模式図である。
【図４】図４は、測定情報及び過去の測定情報の一例を示す模式図である。
【図５】図５（ａ）は、第１実施形態における評価装置における構成の一例を示す模式図であり、図５（ｂ）は、第１実施形態における評価装置における機能の一例を示す模式図である。
【図６】図６は、第１実施形態における参照情報及び推奨情報の一例を示す模式図である。
【図７】図７は、第１実施形態における参照データベースの一例を示す模式図である。
【図８】図８は、第１実施形態における参照データベースの第１変形例を示す模式図である。
【図９】図９は、第１実施形態における参照データベースの第２変形例を示す模式図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態における評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１実施形態における参照データベースを参照する分析手段の一例を示す模式図である。
【図１２】図１２は、第２実施形態における参照データベースの一例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、分類情報の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明を適用した実施形態における評価システムの一例について、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
（第１実施形態）
図１〜図１１を参照して、第１実施形態における評価システム１００の構成の一例について説明する。図１は、本実施形態における評価システム１００の全体の構成を示すブロック図である。
【００３２】
図１に示すように、評価システム１００は、評価装置１を備える。評価システム１００は、例えばカメラ等の撮像装置２を備えるほか、例えば公衆通信網５を介して、ユーザ端末３、及びサーバ４の少なくとも何れかと接続されてもよい。
【００３３】
評価システム１００は、被験者における身体の特徴を評価するために用いられ、主にコンサルティング等の業務補助に用いられる。例えば、服装、化粧、髪型等の外観に関する助言のほか、被験者における身体の特徴から生活習慣等の改善を助言する場合に、評価システム１００から得られる評価結果が用いられる。なお、例えば被験者自身が評価システム１００を用いて評価結果を取得し、上記外観等の改善を行えるようにしてもよい。
【００３４】
図２は、本実施形態における評価システム１００の使用例を示す模式図である。例えば撮像装置２等を用いて撮影された被験者の撮影情報を、評価装置１が取得する。評価装置１は、評価に必要となる測定情報を、撮影情報から取得する。その後、評価装置１は、測定情報を分析し、参照情報を生成する。そして、評価装置１は、評価結果を出力する。これにより、利用者等が評価結果を確認し、コンサルティング等の業務を遂行することができる。
【００３５】
撮像装置２は、公衆通信網５を介して、撮影した撮影情報を評価装置１に送信するほか、例えば評価装置１に有線等により直接撮影情報を送信してもよい。撮影情報は、例えば予め撮影された情報でもよく、例えば予め撮影情報から取得された測定情報を、評価装置１に送信できるようにしてもよい。即ち、評価装置１が測定情報を取得する方法は、任意である。
【００３６】
＜撮影情報＞
図３及び図４は、測定情報の一例を示す模式図である。測定情報は、骨格情報と、顔情報と、画像情報とを有する。各情報は、例えば複数の撮像装置２を用いて撮像された撮影情報から取得されるほか、例えば骨格情報及び顔情報を生成できる撮像装置２が用いられてもよい。
【００３７】
骨格情報は、例えば図３（ａ）に示すように、被験者の骨格の特徴を示す。骨格情報は、被験者の骨格の特徴、及び被験者の姿勢の少なくとも何れかを含む。骨格情報は、例えば被験者の関節の位置を点で示し、各関節の間を線で示す。なお、間接の数、各間接の間の長さ等は任意である。
【００３８】
骨格情報は、例えば予めデータベース等に記憶された骨格サンプルを用いて生成されるほか、例えばＫｉｎｅｃｔ（登録商標）等を用いて生成されてもよい。骨格情報は、被験者の骨格の特徴に対応する骨格数値データを含むほか、例えば骨格の形状を示す骨格画像データを含んでもよい。骨格数値データは、例えば基準位置に対して、任意の関節の位置座標を示すほか、例えば各関節の相対距離を示してもよい。
【００３９】
顔情報は、例えば図３（ｂ）に示すように、被験者の顔の立体的な構成の特徴を示す。顔情報は、撮影情報から公知技術を用いて生成されるほか、例えばＫｉｎｅｃｔ（登録商標）等を用いて生成されてもよい。顔情報は、例えば赤外線センサを含む撮像装置２を用いて生成される。顔情報は、被験者の顔の立体的な構成の特徴に対応する顔数値データを含むほか、例えば顔の特徴点の配置パターンを示す顔画像データを含んでもよい。顔数値データは、例えば基準位置に対して、特徴点の位置座標を示すほか、例えば各特徴点の相対距離を示してもよい。
【００４０】
画像情報は、例えば図３（ｃ）に示すように、被験者の目の画像を含む。画像情報は、例えば撮影情報から目の周辺のみを抽出して生成されるほか、例えば予め目の周辺のみを撮影した撮影情報が、画像情報として用いられてもよい。画像情報として、例えば鼻と、額との間の画像が用いられる。
【００４１】
画像情報は、被験者の目の瞳孔の大きさ、虹彩の色、及び模様の少なくとも何れかを示す画像データを含むほか、例えば目の周辺のしわ、及び眉毛の形状の少なくとも何れかを示す画像データを含んでもよい。即ち、画像情報は、目以外の画像を含まなくてもよい。画像情報が目の周辺のみを含むことで、データ容量を抑制することができる。
【００４２】
測定情報は、例えば遺伝情報、及び差分情報の少なくとも何れかを有してもよい。遺伝情報は、被験者のＤＮＡを示す遺伝数値データを含むほか、例えば被験者の体質を示す体質データを含んでもよい。遺伝情報は、例えば、唾液を採取して評価する公知の評価方法により取得してもよい。遺伝情報として、例えばＡ（adenine）、Ｇ（guanine）、Ｃ（cytosine）、Ｔ（thymine）に対応する４種類の文字を含む文字列が用いられる、例えば被験者をタイプ別に分類した結果が用いられてもよい。
【００４３】
差分情報は、それぞれ測定された時期の異なる一対の骨格情報の差分情報、一対の顔画像の差分情報、及び一対の画像情報の差分情報を有する。上記測定された時期は、任意である。差分情報を有する場合、被験者における身体の経時変化を容易に評価することができる。
【００４４】
＜評価装置１＞
図５（ａ）は、評価装置１の構成の一例を示す模式図である。評価装置１として、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のほか、スマートフォンやタブレット端末等の電子機器が用いられる。評価装置１は、筐体１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。
【００４５】
ＣＰＵ１０１は、評価装置１全体を制御する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。保存部１０４は、測定情報等の各種情報が記憶される。保存部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）のほか、ＳＳＤ（solid state drive）等が用いられる。
【００４６】
Ｉ／Ｆ１０５は、撮像装置２、又は公衆通信網５を介して撮像装置２等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０６は、入力部分１０８との情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分１０８として、例えばキーボードが用いられ、評価システム１００を利用する利用者や管理者等は、入力部分１０８を介して、各種情報又は評価装置１の制御コマンド等を入力又は選択する。Ｉ／Ｆ１０７は、出力部分１０９との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分１０９は、保存部１０４に保存された各種情報、又は評価装置１の処理状況等を出力する。出力部分１０９として、ディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式でもよい。この場合、出力部分１０９が入力部分１０８を含む構成としてもよい。
【００４７】
図５（ｂ）は、評価装置１の機能の一例を示す模式図である。評価装置１は、取得部１１と、記憶部１２と、分析部１３と、評価部１４と、出力部１５と、入力部１６とを備え、例えば更新部１７を備えてもよい。なお、図５（ｂ）に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各機能は、例えば人工知能により制御されてもよい。ここで、「人工知能」は、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００４８】
＜取得部１１＞
取得部１１は、被験者を撮影した撮影情報から得られる測定情報を取得する。取得部１１は、例えば撮像装置２を用いて撮影された被験者の撮影情報を取得し、撮影情報から上述した各情報を生成することで、測定情報を取得してもよい。取得部１１は、例えばユーザ端末３、又はサーバ４から測定情報を取得してもよい。なお、測定情報には、例えば被験者の年齢や性別等の被験者を特定する情報が含まれてもよい。
【００４９】
取得部１１は、例えばオプティカルフローを用いて、撮影情報から被験者と被験者以外の被写体（周辺の壁等）とを判定する。取得部１１は、例えば機械学習により構築された基本データベースを用いて、骨格情報及び顔情報の少なくとも何れかを取得する。
【００５０】
＜記憶部１２＞
記憶部１２は、測定情報等の各種情報を保存部１０４に記憶する。記憶部１２は、保存部１０４に記憶されたデータベース等の各種情報を、必要に応じて取出す。データベースには、予め取得された過去の測定情報、参照情報、及び連関度が記憶された参照データベースを有する。
【００５１】
過去の測定情報は、例えば図４に示すように、測定情報と同じ種類の情報を有する。参照情報は、例えば図６に示すように、身体の特徴情報、及び身体の数値情報の少なくとも何れかを有する。参照情報は、例えば過去の測定情報に対する将来の被験者における身体の特徴に関する情報を有してもよい。この場合、被験者の今後（将来）における身体の特徴の変化等を定量的に評価することができる。
【００５２】
身体の特徴情報は、部位毎の特徴情報を有し、例えば頭の特徴情報、目の特徴情報、鼻の特徴情報、口の特徴情報、首の特徴情報、肩幅の特徴情報、肩角度の特徴情報、手の特徴情報、胴の特徴情報、及び足の特徴情報の少なくとも何れかを有する。身体の特徴情報は、例えば「右肩が左肩よりも上がっている」、「目の位置が顔の中央に寄っている」等の部位毎の外観から認識される特徴を含む。
【００５３】
身体の数値情報は、数値化された部位毎の情報を示し、例えば頭の比率、顔パーツのバランス、首の比率、肩幅の比率、肩角度、手の比率、胴の比率、足の比率、及び身体のバランスの少なくとも何れかを有する。頭の比率、首の比率、肩幅の比率、手の比率、胴の比率、及び足の比率は、身体全体に対する部位毎の割合を示す。顔パーツのバランス及び身体のバランスは、各部位の間隔又は顔全体に対する各部位の割合を示す。肩角度は、地面に対する肩の角度を示す。身体の数値情報は、例えば「顔の大きさが、○○歳代の平均よりも大きい」等のような統計上の特徴を含んでもよく、この場合、例えば各部位に対応する多段階（例えば５段階評価等）の値を含んでもよい。
【００５４】
過去の測定情報は、例えば図７に示すように、連関度を介して参照情報と紐づけられる。連関度は、図７で示すような百分率又は線の特徴で示されるほか、例えば１０段階や５段階等の３段階以上で示されてもよい。例えば、過去の骨格情報に含まれる「骨格情報Ａ」は、参照情報に含まれる「参照Ａ」との間の連関度「６９％」を示し、「参照Ｂ」との間の連関度「２％」を示す。すなわち、連関度は、各情報の関係の度合いを示し、連関度が高いほど関連する可能性が高いことを示す。
【００５５】
参照データベースは、例えば連関度を算出できるアルゴリズムを有してもよい。参照データベースとして、例えば過去の測定情報、参照情報、及び連関度に基づいて最適化された関数（分類器）が用いられてもよい。
【００５６】
参照データベースは、例えば機械学習を用いたニューラルネットワークによって構築され、この場合、連関度は重み変数を示す。機械学習の方法として、例えばＳＶＭ（support vector machine）、又は深層学習もしくはＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等が用いられる。なお、上述した基本データベースにおいても、参照データベースと同様に構築することができる。
【００５７】
なお、上述した基本データベースに関しても、上述した参照データベースと同様に構築される。基本データベースには、過去の撮影情報、過去の撮影情報に紐づけられた骨格情報及び顔情報の少なくとも何れか、及び各情報の間における３段階以上の基本連関度が記憶される。
【００５８】
連関度は、例えば図８に示すように、複数の過去の測定対象情報を組み合わせた結果に対して紐づけられてもよい。この場合、各連関度の強弱を明確にすることができ、評価結果の精度の向上を図ることができる。
【００５９】
連関度は、例えば図９に示すように、過去の測定情報の有する合成情報に紐づいてもよい。合成情報は、過去の骨格情報、過去の顔情報、及び過去の画像情報に対して、合成連関度を介して紐づけられる。合成連関度は、連関度と同様に、過去の骨格情報、過去の顔情報、及び過去の画像情報と、合成情報とが紐づく度合いを示しており、例えば百分率、１０段階、又は５段階等の３段階以上で示される。過去の測定情報が合成情報を有することで、過去の骨格情報、過去の顔情報、又は過去の画像情報の内容を更新するとき、連関度を更新する必要が無い。また、参照情報の内容を更新するとき、合成連関度を更新する必要が無い。これらにより、参照データベースの更新に費やす時間を大幅に削減することが可能となる。なお、評価装置１は、例えば選択された合成情報を出力できるほか、例えば他のサーバ４等により生成された合成情報を測定情報として取得し、評価結果を生成してもよい。
【００６０】
＜分析部１３＞
分析部１３は、参照データベースを参照し、評価データを取得する。評価データは、例えば測定情報を含むほか、測定情報と、参照情報との間における３段階以上の第１連関度、及び第１連関度に対応する参照情報を含む。分析部１３は、例えば測定情報と一致、一部一致、又は類似する過去の測定情報を選択し、選択された過去の測定情報に紐づけられた参照情報を選択し、選択された過去の測定情報と参照情報との間における連関度に基づいて第１連関度を算出する。
【００６１】
分析部１３は、例えば図７に示す参照データベースを用いた場合、測定情報の有する「骨格情報」と同一又は類似する過去の骨格情報（例えば「骨格情報Ａ」）に紐づく参照情報（例えば「参照Ａ」及び「参照Ｂ」）を選択する。分析部１３は、「骨格情報Ａ」と「参照Ａ」との間における連関度「６９％」を、測定情報の有する「骨格情報」と、参照情報の有する「参照Ａ」との間における第１連関度として取得する。同様に、分析部１３は、「骨格情報Ａ」と「参照Ｂ」との間における連関度「２％」を、測定情報の有する「骨格情報」と、参照情報の有する「参照Ｂ」との間における第１連関度として取得する。分析部１３は、取得した第１連関度をまとめて評価データとして取得する。分析部１３は、測定情報の有する顔情報及び画像情報に対しても、上記方法によって分析した上で、評価データを取得する。
【００６２】
＜評価部１４＞
評価部１４は、評価データに基づき、被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する。評価部１４は、例えば予め取得された形式データ等を用いて、評価データとして取得された情報に基づき、利用者や管理者等が理解できる形式（例えば文章）に変換し、変換した情報を評価結果として生成する。
【００６３】
評価部１４は、例えば参照データベースに記憶された推奨情報を参照して、評価結果を生成する。推奨情報は、例えば身体の特徴を複数の型に分類した分類情報、及び身体の特徴に対する改善案等を含む提案情報の少なくとも何れかを有する。評価部１４は、推奨情報（例えば分類情報）のうち、評価データに対応する第１推奨情報（例えば第１分類情報）を選択し、第１推奨情報を含む評価結果を生成する。
【００６４】
分類情報は、身体、顔、及び胴体の少なくとも何れかの特徴を複数の型に分類した情報を有する。分類情報は、例えば図１３に示すように、顔の特徴を４種類の型（大人顔、子供顔、男性的、女性的）に分類した情報を有する。４種類の型に基づき、被験者の顔のタイプを分類又は評価することができる。
【００６５】
例えば「大人顔」では、顔の各部位の重心が上に寄っている場合を示す（上重心）。「子供顔」では、顔の各部位の重心が下に寄っている場合を示す（下重心）。「男性的」では、顔の各部位が中心に寄っている場合を示す（求心顔）。「女性的」では、顔の各部位が外側に寄っている場合を示す（遠心顔）。
【００６６】
例えば「大人顔」且つ「男性的」の場合「マスキュリンタイプ」に分類される。マスキュリンタイプの特徴として、輪郭の下半分が直線的、目の幅が狭い等が挙げられる。マスキュリンタイプのうち、「大人顔」の要素が強い場合には「マスキュリンガールズベースタイプ」に分類され、「男性的」の要素が強い場合には「マスキュリンボーイズベースタイプ」に分類される。
【００６７】
例えば「大人顔」且つ「女性的」の場合「フェミニンタイプ」に分類される。フェミニンタイプの特徴として、輪郭の下半分が直線的、目の幅が広い等が挙げられる。フェミニンタイプのうち、「大人顔」の要素が強い場合には「フェミニンボーイズベースタイプ」に分類され、「女性的」の要素が強い場合には「フェミニンガールズベースタイプ」に分類される。
【００６８】
例えば「子供顔」且つ「男性的」の場合「フレッシュタイプ」に分類される。フレッシュタイプの特徴として、輪郭の下半分が曲線的、目の幅が狭い等が挙げられる。フレッシュタイプのうち、「子供顔」の要素が強い場合には「フレッシュガールズベースタイプ」に分類され、「男性的」の要素が強い場合には「フレッシュボーイズベースタイプ」に分類される。
【００６９】
例えば「子供顔」且つ「女性的」の場合「キュートタイプ」に分類される。キュートタイプの特徴として、輪郭の下半分が曲線的、目の幅が広い等が挙げられる。キュートタイプのうち、「子供顔」の要素が強い場合には「キュートボーイズベースタイプ」に分類され、「女性的」の要素が強い場合には「キュートガールズベースタイプ」に分類される。
【００７０】
提案情報は、分類情報における複数の型に対応する内容を含み、例えば服装情報、化粧情報、髪型情報、及び生活習慣情報の少なくとも何れかを有する。例えば分類情報に基づき分類された被験者の顔のタイプから、被験者に適した化粧情報を選択し、選択された化粧情報を評価結果に含ませてもよい。また、例えば被験者の顔のタイプ、及び骨格情報から、被験者に適した服装情報を選択し、選択された服装情報を評価結果に含ませてもよい。
【００７１】
評価部１４は、例えば評価データの第１連関度に基づいて、評価結果として取得するか否かを判定してもよい。例えば、評価部１４は、「５０％」以上の第１連関度に紐づく参照情報を評価結果として取得し、「５０％」未満の第１連関度に紐づく参照情報を取得しないと判定してもよい。なお、連関度に対する判定基準は、例えば利用者や管理者等が閾値等を設定してもよく、閾値の範囲等は任意に設定できる。また、評価部１４は、評価データに含まれる参照情報のうち、例えば２以上の第１連関度に紐づく参照情報のみを取得してもよく、例えば閾値以上の第１連関度に紐づく参照情報のみを取得してもよい。
【００７２】
評価結果は、例えば評価データを含んでもよい。また、評価結果は、測定情報を含んでもよい。
【００７３】
＜出力部１５＞
出力部１５は、評価結果を出力する。出力部１５は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９に評価結果を送信するほか、例えばＩ／Ｆ１０５を介してユーザ端末３等に評価結果を送信してもよい。出力部１５は、評価結果のほか、例えば測定情報等の各種情報を出力してもよい。
【００７４】
＜入力部１６＞
入力部１６は、評価装置１に送信された各種情報を受信する。入力部１６は、Ｉ／Ｆ１０５を介して撮像装置２等から送信された撮影情報等の各種情報を受信するほか、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から入力された各種情報を受信する。
【００７５】
＜撮像装置２＞
撮像装置２として、公知のカメラ等が用いられる。撮像装置２は、被験者を撮影した撮影情報を取得できるほか、撮影情報から骨格情報等の測定情報を生成できる構成を備えてもよい。撮像装置２は、例えば図１に示すように、被験者の目の周辺を撮影して画像情報を取得する第１撮像装置２ａと、被験者を撮影して骨格情報及び顔情報を生成する第２撮像装置２ｂとを有してもよい。撮像装置２は、例えば公衆通信網５を介して評価装置１と接続されるほか、例えば評価装置１と直接接続されてもよい。
【００７６】
撮像装置２は、例えば静止画のほか、動画を撮影情報として取得してもよい。なお、複数の撮像装置２が撮影情報等の各種情報を送信するとき、各撮像装置２は、識別可能な情報を含ませてもよい。
【００７７】
＜ユーザ端末３＞
ユーザ端末３は、評価装置１を利用する被験者、利用者、又は管理者等が保有する。ユーザ端末３として、主に携帯電話（携帯端末）が用いられ、それ以外ではスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器のほか、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。ユーザ端末３は、例えば公衆通信網５を介して評価装置１と接続されるほか、例えば評価装置１と直接接続されてもよい。被験者、利用者、又は管理者等は、例えばユーザ端末３を用いて、撮影情報や測定情報等を評価装置１に送信するほか、例えば評価装置１の制御、又は評価装置１から評価結果を取得してもよい。
【００７８】
＜サーバ４＞
サーバ４には、各種情報に関するデータベースが記憶されている。このデータベースには、例えば公衆通信網５を介して送られてきた各種情報が蓄積される。サーバ４には、例えば保存部１０４と同様の情報が記憶され、公衆通信網５を介して評価装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。
【００７９】
＜公衆通信網５＞
公衆通信網５は、評価装置１及び撮像装置２等が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網５は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、公衆通信網５は、有線通信網には限定されず、無線通信網で実現してもよい。
【００８０】
＜評価システム１００の動作＞
次に、本実施形態における評価システム１００の動作の一例について説明する。図１０は、本実施形態における評価システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００８１】
＜取得手段Ｓ１１０＞
先ず、取得部１１は、被験者の測定情報を取得する（取得手段Ｓ１１０）。取得部１１は、例えば第１撮像装置２ａを用いて撮影された被験者の撮影情報から骨格情報及び顔情報を取得し、第２撮像装置２ｂを用いて撮影された被験者の撮影情報から画像情報を取得し、骨格情報、顔情報、及び画像情報を１つの測定情報として取得する。取得部１１は、例えば記憶部１２を介して、取得した測定情報を保存部１０４に記憶する。
【００８２】
取得部１１は、例えば記憶部１２を介して、予め保存部１０４等に記憶された被験者の遺伝情報を取出し、骨格情報、顔情報、画像情報、及び遺伝情報を有する測定情報を取得する。なお、遺伝情報は、例えば入力部分１０８から入力されるほか、ユーザ端末３等から送信されてもよい。
【００８３】
取得部１１は、例えば複数の撮影情報に基づいて差分情報を生成し測定情報として取得してもよい。差分情報は、それぞれ測定された時期の異なる一対の骨格情報の差分情報、一対の顔情報の差分情報、及び一対の画像情報の差分情報を有する。
【００８４】
＜分析手段Ｓ１２０＞
次に、分析部１３は、参照データベースを参照し、評価データを取得する（分析手段Ｓ１２０）。分析部１３は、取得部１１又は記憶部１２を介して保存部１０４から測定情報を取得し、記憶部１２を介して保存部１０４から参照データベースを取得する。
【００８５】
例えば図１１に示すように、分析部１３は、測定情報に対応する過去の測定情報を選択する（例えば一点鎖線枠の「骨格情報Ａ」、「顔情報Ａ」、「画像情報Ｂ」及び「遺伝情報Ｂ」）。その後分析部１３は、選択した過去の測定情報と連関度によって紐づいた参照情報を選択したあと、選択された参照情報、及び紐づいた連関度（第１連関度）を含む評価データを取得する。なお、評価データを取得するとき、例えば第１連関度が閾値よりも高い場合に取得するように設定するほか、第１連関度が所定の範囲内にある場合に取得するように設定してもよく、評価データとして取得する第１連関度の基準は任意に設定できる。分析部１３は、例えば記憶部１２を介して、取得した評価データを保存部１０４に記憶させる。
【００８６】
＜評価手段Ｓ１３０＞
次に、評価部１４は、評価データに基づき、被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成する（評価手段Ｓ１３０）。評価部１４は、分析部１３又は記憶部１２を介して保存部１０４から評価データを取得し、記憶部１２を介して保存部１０４から形式データ、又は参照データベースに記憶された推奨情報を取得する。評価部１４は、例えば形式データを用いて、評価データを変換し、評価結果を生成する。評価部１４は、例えば推奨情報の有する分類情報のうち、評価データに対応する第１分類情報を選択し、第１分類情報を含む評価結果を生成する。推奨情報が服装情報を有する場合、評価部１４は、例えば第１分類情報に対応する服装情報に含まれる第１服装情報を選択し、評価結果に含ませる。評価部１４は、例えば記憶部１２を介して、評価結果を保存部１０４に記憶させてもよい。
【００８７】
＜出力手段Ｓ１４０＞
次に、出力部１５は、評価結果を出力する（出力手段Ｓ１４０）。出力部１５は、評価部１４又は記憶部１２を介して保存部１０４から評価結果を取得する。出力部１５は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９に評価結果を出力し、利用者又は管理者等に報知する。
【００８８】
これにより、本実施形態の評価システム１００の動作が終了する。
【００８９】
本実施形態によれば、測定情報は、骨格情報、顔情報、及び画像情報を有する。このため、身体の画像を測定情報として用いた場合に比べて、データ容量を少なくすることができる。また、測定情報に含まれる各情報は、それぞれ異なる部分の特徴を示す。このため、１つの情報に基づいて評価した結果に比べて、偏りの少ない高精度な評価を得ることができる。これらにより、評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることが可能となる。
【００９０】
また、本実施形態によれば、測定情報には、被験者の外観に影響を及ぼす骨格の特徴、顔の立体的な構成の特徴、及び目の画像が含まれる。このため、人の印象に影響を与える被験者の外観を、容易に評価することができる。これにより、評価結果を利用できるコンサルティング内容の幅を飛躍的に広げることが可能となる。
【００９１】
また、本実施形態によれば、分析部１３は、第１連関度を含む評価データを取得する。このため、評価結果には、１つの結果のほか、複数の結果や、結果に対する優先順位等を含ませることができる。これにより、評価結果を踏まえたコンサルティング内容の選択肢を広げることが可能となる。
【００９２】
また、本実施形態によれば、骨格情報は骨格数値データを含み、顔情報は顔数値データを含む。また、画像情報は、被験者の目の瞳孔の大きさ、虹彩の色、及び模様の少なくとも何れかの画像データを含む。このため、複数のデータ種に基づく評価を行うことで、１つのデータ種に基づく評価に比べて、データの偏りを抑えることができ、参照データベースを構築する際における過学習を防止することができる。これにより、様々な被験者の測定情報にも対応できる評価結果を生成することが可能となる。
【００９３】
また、本実施形態によれば、評価部１４は、評価データに対応する第１分類情報を含む評価結果を生成する。このため、被験者における身体の特徴に基づくコンサルティングの知識が浅い利用者等が用いる場合においても、第１分類情報を踏まえて容易に判断等をすることができる。これにより、コンサルティング等の業務を遂行するための難易度を低くすることが可能となる。
【００９４】
また、本実施形態によれば、推奨情報は、服装情報を含む。このため、被験者における身体の特徴に見合う服装を、定量的に提案することができる。これにより、利用者毎に提案する内容のバラつきを抑制することが可能となる。
【００９５】
また、本実施形態によれば、測定情報は、遺伝情報を有する。このため、現在の被験者における身体の外観の特徴及び遺伝子の特徴に基づき、将来の被験者における身体の特徴に対する評価結果を生成することができる。これにより、現在に加えて将来の被験者における身体の特徴に対する評価結果を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【００９６】
また、本実施形態によれば、測定情報は、一対の骨格情報の差分情報、一対の顔情報の差分情報、及び一対の画像情報の差分情報を有する。このため、被験者における身体の経時変化に対する評価結果を生成することができる。これにより、被験者における身体の特徴の傾向を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【００９７】
また、本実施形態によれば、分析手段Ｓ１２０は、第１連関度を含む評価データを取得する。このため、評価結果には、１つの結果のほか、複数の結果や、結果に対する優先順位等を含ませることができる。これにより、評価結果を踏まえたコンサルティング内容の選択肢を広げることが可能となる。
【００９８】
＜参照データベースの構築方法＞
次に、本実施形態における参照データベースの構築方法の一例について説明する。
【００９９】
取得部１１は、複数の基準測定情報と、複数の基準参照情報とを取得する。複数の基準測定情報は、複数の被験者（基準被験者）を撮影した情報を示す。複数の基準参照情報は、複数の基準測定情報に紐づく情報である。基準参照情報は、例えば基準測定情報を確認した管理者等が生成し、基準測定情報に紐づけてもよい。
【０１００】
分析部１３は、複数の基準測定情報と、複数の基準参照情報との間における連関度（基準連関度）をそれぞれ分析する。分析部１３は、分析された複数の基準連関度に基づいて、機械学習を用いて参照データベースを構築する。機械学習の方法として、例えばＳＶＭやＣＮＮが用いられる。なお、構築した参照データベースに含まれる基準測定情報、基準参照情報、及び基準連関度は、それぞれ上述した過去の測定情報、参照情報、及び連関度を示す。
【０１０１】
上述した方法を用いて、参照データベースに含まれる各種情報の更新を行ってもよい。この場合、評価装置１は、例えば更新部１７を備えてもよい。更新部１７は、過去の測定情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映する。すなわち、測定情報に基づいて取得された評価結果と、管理者等の実際の評価との乖離傾向が大きい場合、測定情報と、管理者等の設定した参照情報とを参照データベースに反映することで、参照データベースを更新するようにしてもよい。このため、例えば評価結果が実際の情報と異なる場合においても、容易に修正することが可能となる。
【０１０２】
本実施形態によれば、更新部１７は、過去の測定情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映する。このため、連関度を容易に更新することができ、評価結果の精度をさらに高めることが可能となる。
【０１０３】
本実施形態によれば、分析部１３は、複数の基準連関度に基づいて、機械学習を用いて参照データベースを構築する。このため、予め管理者等が評価した情報に基づいて、参照データベースが構築される。これにより、評価装置１を用いる状況に適した評価結果を取得することが可能となる。また、取得された参照データベースを参照した場合、過去の測定情報と完全一致又は部分一致しない測定情報に対しても、評価結果を取得することができる。これにより、未知の測定結果に対しても、容易に評価結果を生成することが可能である。
【０１０４】
また、本実施形態によれば、参照データベースは、機械学習により構築されたものである。このため、参照データベースに記憶されていない未知の測定情報を評価する場合においても、定量的な評価を行うことができる。これにより、これにより、未知の被験者における身体の特徴にも対応した評価結果を踏まえ、コンサルティング等の業務を遂行することができる。従って、コンサルティング内容の幅をさらに広げることが可能となる。
【０１０５】
（第２実施形態）
次に、図１２を参照して、第２実施形態における評価システム１００の構成の一例について説明する。第２実施形態と、第１実施形態との違いは、評価データ及び遺伝情報に対する推奨結果を生成する点である。なお、上述した実施形態と同様の構成に関しては、説明を省略する。
【０１０６】
取得部１１は、例えば分析部１３により取得された評価データと、遺伝情報とを有する評価情報を取得する。すなわち、測定情報に対応する評価データを、さらに遺伝情報を組み合わせて評価する。このため、骨格情報等と、遺伝情報とを一度に評価する場合に比べて、参照データベースを容易に構築できるとともに、精度の向上を図ることができる。
【０１０７】
参照データベースには、過去の評価情報、推奨情報、及び過去の評価結果と推奨情報との間における３段階以上の推奨連関度が記憶される。分析部１３は、参照データベースを参照し、評価情報と、推奨情報との間における３段階以上の第１推奨連関度を含む推奨データを取得する。評価部１４は、推奨データに基づき、被験者の身体及び遺伝の特徴に対する推奨結果を生成する。このため、被験者における身体の特徴に対する評価結果に加え、被験者に推奨できる推奨結果を生成することができる。
【０１０８】
本実施形態によれば、上述した実施形態と同様に、測定情報は、骨格情報、顔情報、及び画像情報を有する。このため、身体の画像を測定情報として用いた場合に比べて、データ容量を少なくすることができる。また、測定情報に含まれる各情報は、それぞれ異なる部分の特徴を示す。このため、１つの情報に基づいて評価した結果に比べて、偏りの少ない高精度な評価を得ることができる。これらにより、評価対象のデータ容量を抑制した上で、評価の精度を向上させることが可能となる。
【０１０９】
本実施形態によれば、上述した実施形態と同様に、測定情報には、被験者の外観に影響を及ぼす骨格の特徴、顔の立体的な構成の特徴、及び目の画像が含まれる。このため、人の印象に影響を与える被験者の外観を、容易に評価することができる。これにより、評価結果を利用できるコンサルティング内容の幅を飛躍的に広げることが可能となる。
【０１１０】
本実施形態によれば、上述した実施形態と同様に、分析部１３は、第１連関度を含む評価データを取得する。このため、評価結果には、１つの結果のほか、複数の結果や、結果に対する優先順位等を含ませることができる。これにより、評価結果を踏まえたコンサルティング内容の選択肢を広げることが可能となる。
【０１１１】
上述した各実施形態によれば、３段階以上に設定されている連関度、類似度、又は推奨連関度（以下、連関度等）に基づいて、被験者における身体の特徴に対する評価を実現できる点に特徴がある。連関度等は、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できればいかなる段階で構成されていてもよい。
【０１１２】
このような連関度等に基づいて、測定情報に対する評価結果の候補として選ばれる参照情報等において、連関度等の高い又は低い順にデータを表示することが可能となる。このように連関度等の順に表示することで、被験者又は管理者等は、状況に見合う可能性の高い評価を優先的に確認することができる。他方、状況に見合う可能性の低い評価も除外せずに表示できるため、被験者又は管理者等は見逃すことなく確認することが可能となる。
【０１１３】
上記に加え、上述した各実施形態によれば、例えば連関度等が１％のような極めて低い評価も見逃すことなく評価することができる。連関度等が極めて低い評価であっても、僅かな兆候として繋がっていることを示しており、見逃しや誤認を抑制することが可能となる。
【０１１４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１５】
１        ：評価装置
１０      ：筐体
１１      ：取得部
１２      ：記憶部
１３      ：分析部
１４      ：評価部
１５      ：出力部
１６      ：入力部
１７      ：更新部
１００    ：評価システム
１０１    ：ＣＰＵ
１０２    ：ＲＯＭ
１０３    ：ＲＡＭ
１０４    ：保存部
１０５    ：Ｉ／Ｆ
１０６    ：Ｉ／Ｆ
１０７    ：Ｉ／Ｆ
１０８    ：入力部分
１０９    ：出力部分
１１０    ：内部バス
２        ：撮像装置
２ａ      ：第１撮像装置
２ｂ      ：第２撮像装置
３        ：ユーザ端末
４        ：サーバ
５        ：公衆通信網
Ｓ１１０  ：取得手段
Ｓ１２０  ：分析手段
Ｓ１３０  ：評価手段
Ｓ１４０  ：出力手段
【図１】
2019191696.tif 000003
【図２】
2019191696.tif 000004
【図３】
2019191696.tif 000005
【図４】
2019191696.tif 000006
【図５】
2019191696.tif 000007
【図６】
2019191696.tif 000008
【図７】
2019191696.tif 000009
【図８】
2019191696.tif 000010
【図９】
2019191696.tif 000011
【図１０】
2019191696.tif 000012
【図１１】
2019191696.tif 000013
【図１２】
2019191696.tif 000014
【図１３】
2019191696.tif 000015