(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体が下半身に着用している衣服の画像を含む処理対象画像を取得する取得手段と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定手段と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出手段と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の縦横比に基づき、前記衣服の種別を判定する、画像処理装置。
【請求項２】
前記衣服の種別には、少なくとも複数の種別が含まれ、
前記判定手段は、前記複数の種別のそれぞれについて設定された範囲のいずれに前記縦横比が属するかに基づいて、前記種別を判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記衣服の最大幅と、前記衣服の長さとを更に特定し、
前記判定手段は、
前記最大幅と前記長さとの比率に基づいて前記種別を判別し、
前記判別した種別を前記矩形領域の縦横比に基づき修正することにより、
前記種別を判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記比率に基づき判別された種別と、前記縦横比に基づき判別された種別とが一致しない場合、前記衣服の種別を、前記縦横比に基づき判別された種別に修正する、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記衣服の種別には、少なくとも複数の種別が含まれ、前記衣服がパンツである場合に、前記複数の種別は、パンツの丈の長い順に第１の種別、第２の種別、及び、第３の種別、を少なくとも含み、
前記判定手段は、
前記第１の種別から種別を変更する場合は、前記第２の種別又は前記第３の種別とし、
前記第２の種別から種別を変更する場合は、前記第１の種別又は前記第３の種別とし、
前記第３の種別から種別を変更する場合は、前記第２の種別のみとする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
被写体が下半身に着用している衣服の画像を含む処理対象画像を取得する取得手段と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定手段と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出手段と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記衣服の端部の位置に基づく前記衣服の長さを更に特定し、
前記判定手段は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の高さと、前記衣服の長さとの比率に基づき、前記衣服の種別を判定する、画像処理装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記連結領域に関する割合に基づき、前記衣服の種別を判定する、請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記衣服の端部は、前記衣服の裾であり、
前記所定の画素は、肌色画素である、請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記肌色画素が連結する領域の輪郭において凸部分を検出し、
前記凸部分よりも下側に位置する領域を除外して前記連結領域を設定する、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記取得手段は、前記衣服を撮影し、前記処理対象画像を生成する撮影手段を含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記取得手段は、外部装置から前記処理対象画像を受信する通信手段を含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記通信手段は、前記判定手段が判定した前記衣服の種別の判定結果を前記外部装置に送信する、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
オンラインストアにおける商品情報を管理するサーバであって、
前記オンラインストアに商品登録を行なうクライアントから、下半身に着用する衣服の商品登録要求を受付けた場合に、前記衣服を被写体が下半身に着用している画像を含む処理対象画像を前記クライアントから受信する受信手段と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定手段と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出手段と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定手段と、
前記判定の結果を前記クライアントに通知する通知手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の縦横比に基づき、前記衣服の種別を判定することを特徴とするサーバ。
【請求項１４】
オンラインストアにおける商品情報を管理するサーバであって、
前記オンラインストアに商品登録を行なうクライアントから、下半身に着用する衣服の商品登録要求を受付けた場合に、前記衣服を被写体が下半身に着用している画像を含む処理対象画像を前記クライアントから受信する受信手段と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定手段と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出手段と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定手段と、
前記判定の結果を前記クライアントに通知する通知手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記衣服の端部の位置に基づく前記衣服の長さを更に特定し、
前記判定手段は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の高さと、前記衣服の長さとの比率に基づき、前記衣服の種別を判定することを特徴とするサーバ。
【請求項１５】
前記受信手段が、前記クライアントから、前記通知された判定結果に基づく前記処理対象画像の登録要求を受信した場合に、前記処理対象画像と前記判定結果とを関連づけてデータベースに登録する登録手段を更に備える、請求項１３又は１４に記載のサーバ。
【請求項１６】
被写体が下半身に着用している衣服の画像を含む処理対象画像を取得する取得工程と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定工程と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出工程と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定工程と、
を含み、
前記判定工程は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の縦横比に基づき、前記衣服の種別を判定する、画像処理方法。
【請求項１７】
被写体が下半身に着用している衣服の画像を含む処理対象画像を取得する取得工程と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定工程と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出工程と、
前記連結領域の大きさに基づき、前記衣服の種別を判定する判定工程と、
を含み、
前記特定工程は、前記衣服の端部の位置に基づく前記衣服の長さを更に特定し、
前記判定工程は、前記連結領域を囲む矩形領域を設定し、前記矩形領域の高さと、前記衣服の長さとの比率に基づき、前記衣服の種別を判定する、画像処理方法。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、画像処理装置、画像処理方法、サーバ、及び、コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
衣服を着用した被写体を撮影した画像を解析し、被写体が着用している衣服を分類する技術が提案されている（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２６２４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、提案技術では、解析対象の画像における被写体の姿勢が画一的であり、被写体の姿勢の変化に応じて衣服の見え方が変化する場合に、衣服を精度良く分類することができない。【０００５】
そこで、被写体の姿勢にかかわらず、精度良く衣服を分類可能とする技術が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための発明の実施形態の一つに対応する画像処理装置は、
被写体が下半身に着用している衣服の画像を含む処理対象画像を取得する取得手段と、
前記処理対象画像において、前記衣服の端部の位置を特定する特定手段と、
前記処理対象画像から、前記衣服の端部に隣接して位置する、所定の画素が連結して構成される連結領域を抽出する抽出手段と、
前記連結領域に基づき、前記衣服の種別を判定する判定手段とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、被写体の姿勢にかかわらず、精度良く衣服を分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】発明の実施形態に対応する、画像処理装置の構成例を示す図。
【図２】発明の実施形態に対応する、画像処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図３】発明の実施形態に対応する、衣服の種別判定処理の第１の形態に対応するフローチャート。
【図４Ａ】発明の実施形態に対応する、肌色領域に対する処理を説明するための図。
【図４Ｂ】発明の実施形態に対応する、肌色領域に対する処理を説明するための図。
【図５】発明の実施形態に対応する、衣服の種別判定処理の第２の形態に対応するフローチャート。
【図６】発明の実施形態に対応する、パンツの最大幅と長さの算出処理を説明するための図。
【図７】発明の実施形態に対応する、衣服の種別判定処理の第３の形態に対応するフローチャート。
【図８】発明の実施形態に対応する、クライアント・サーバ・システム全体の構成例を示す図。
【図９】発明の実施形態に対応する、クライアント８０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【図１０】発明の実施形態に対応するシステムにいて実行される処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて、本願発明に係る実施形態について説明する。なお、以下に示す実施形態は一例であり、これに限定するものではない。そのため、本願発明の特徴的構成を適用できれば他の構成であってもよい。
【００１０】
［実施形態１］
以下に、添付する図面を参照して本発明の第１の実施形態を説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１１】
＜画像処理装置の構成＞
実施形態１に対応する画像処理装置の概略について説明する。実施形態１では、単体装置において本実施形態に対応する画像処理を実行する場合を説明する。
【００１２】
実施形態１に対応する画像処理装置は、例えばパーソナルコンピュータとして構成することができる。パーソナルコンピュータとして構成される場合、入力された画像を分析して画像に含まれる衣服の種別を判定する処理を実行する。また、画像処理装置は撮像機能を備える装置として構成されても良く、その場合には、例えばデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、スマートフォン、タブレット端末として構成することができる。また、カメラ付ノートパソコンとして構成されても良い。
【００１３】
以下では、図１を参照して本実施形態に対応する画像処理装置１０を説明するが、図１は、画像処理装置１０をパーソナルコンピュータとして構成する例を示している。図１では省略しているが、画像処理装置１０がデジタルカメラ等として構成される場合には、画像を入力するための撮像機能、例えば撮像センサ部を含む構成とすることができる。
【００１４】
図１において、ＣＰＵ１００は、ハードディスク装置（以下、ＨＤと呼ぶ）１０５に格納されているアプリケーションプログラム（本実施形態に対応する画像処理を実行するためのアプリケーションプログラムを含む）、オペレーティングシステム（ＯＳ）や制御プログラム等を実行し、ＲＡＭ１０２にプログラムの実行に必要な情報、ファイル等を一時的に格納する制御を行う。インターフェイス１０８を介した外部装置とのデータ送受信を制御するとともに、外部装置から受信したデータの分析・処理を実行し、また外部装置へ送信するデータ（処理要求やデータ要求を含む）の生成を行う。
【００１５】
ＲＯＭ１０１は、内部に基本Ｉ／Ｏプログラム、本実施形態に対応する画像処理を実行するためのアプリケーションプログラム等の各種データを記憶する。ＲＡＭ１０２は各種データを一時記憶し、ＣＰＵ１００の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００１６】
外部記憶ドライブ１０３は、記録媒体へのアクセスを実現するための外部記憶ドライブであり、メディア（記録媒体）１０４に記憶されたプログラム等を本コンピュータシステムにロードすることができる。尚、メディア１０４は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＰＣカード、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＩＣメモリカード、ＭＯ、メモリスティック等を利用することができる。
【００１７】
外部記憶装置１０５は、本実施形態では大容量メモリとして機能するＨＤ（ハードディスク）を用いている。ＨＤ１０５には、アプリケーションプログラム、ＯＳ、制御プログラム、関連プログラム等が格納される。なお、ハードディスクの代わりに、フラッシュ（登録商標）メモリ等の不揮発性記憶装置を用いても良い。
【００１８】
指示入力装置１０６は、キーボードやポインティングデバイス（マウス等）、タッチパネル等がこれに相当する。出力装置１０７は、指示入力装置１０６から入力したコマンドや、それに対する画像処理装置１０の応答出力等を出力する。出力装置１０７にはディスプレイ、スピーカ、ヘッドフォン端子等が含まれる。システムバス１０９は、画像処理装置内のデータの流れを司る。
【００１９】
インターフェイス（以下、Ｉ／Ｆという）１０８は、外部装置とのデータのやり取りを仲介する送信装置、受信装置、或いは、通信装置としての役割を果たす。具体的に、Ｉ／Ｆ１０８は、無線通信モジュールを含むことができ、当該モジュールはアンテナシステム、ＲＦ送受信器、１つ以上の増幅器、同調器、１つ以上の発振器、デジタル信号プロセッサ、ＣＯＤＥＣチップセット、加入者識別モジュールカード、メモリなどを含む、周知の回路機構を含むことができる。また、有線接続のための有線通信モジュールを含むことができる。有線通信モジュールは１つ以上の外部ポートを介して他のデバイスとの通信を可能とする。また、データを処理する様々なソフトウェアコンポーネントを含むことができる。外部ポートは、イーサーネット、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等を介して、直接的に、又はネットワークを介して間接的に他のデバイスと結合する。尚、以上の各装置と同等の機能を実現するソフトウェアにより、ハードウェア装置の代替として構成することもできる。
【００２０】
データベース１１０はシステムバス１０９に接続され、ＣＰＵ１００の制御下において所定のデータを保存、管理する。所定のデータには、衣服の種別の判定結果と関連づけられた処理済みの画像が含まれる。
【００２１】
本実施形態に対応する処理を実行するために対応するプログラムを動作させる度に、既にプログラムがインストールされているＨＤ１０５からＲＡＭ１０２にロードするようにしてもよい。また、本実施形態に係るプログラムをＲＯＭ１０１に記録しておき、これをメモリマップの一部をなすように構成し、直接ＣＰＵ１００で実行することも可能である。さらに、メディア１０４から対応プログラム及び関連データを直接ＲＡＭ１０２にロードして実行させることもできる。
【００２２】
＜衣服の種別の判定処理＞
次に、実施形態に対応する画像処理装置１０が実行する画像処理方法について説明する。本実施形態に対応する画像処理方法では、処理対象の画像から、画像に写っている衣服の種別（型ともいう）を判定する処理を行なう。衣服の種別には、上半身に着用する衣服、下半身に着用する衣服の別の他、衣服の袖や丈の長さに基づく型の別が含まれる。本実施形態では、下半身に着用する衣服の丈の長さに基づく種別（型）の違いを判定する場合を説明する。また、本実施形態では特にパンツについて説明するが、当該実施形態をスカートについて適用してもよい。パンツの丈は、足首が完全に隠れるものを「フルレングス」または「ロング」として、それより短い丈を、一般には「九分丈」、「七分丈」と呼び、更に短い膝丈のものを「ハーフパンツ」、それよりも更に短い丈のものを「ショートパンツ」と呼ぶことにする。
【００２３】
被写体が着用したパンツを撮影した画像の場合、被写体のポーズによっては、パンツが正面を向いていない場合がある。特に、パンツの場合には被写体が斜め向きになって撮影されている場合があるため、形状だけではパンツの種別を正確に判定することが難しい場合がある。よって、本実施形態では、このような被写体の姿勢の影響を受けず、パンツの種別を精度高く判定することを可能にする方法を説明する。
【００２４】
図２は、本実施形態に対応するパンツの種別の処理のフローチャートである。以下では、説明の簡単のため「ロング」、「九分丈」、「七分丈」の３種類を分類する場合について説明する。但し、同様の手法により「ハーフパンツ」や「ショートパンツ」についても分類が可能である。該フローチャートに対応する処理は、例えば、ＣＰＵ１００が対応するプログラム（ＲＯＭ１０１やＨＤ１０５等に格納）を実行し、各機能ブロックの動作を制御することにより実現できる。
【００２５】
まず、Ｓ２０１では、ＣＰＵ１００が処理対象の画像を取得する。当該画像は、メディア１０４やＨＤ１０５に格納されている画像であっても良いし、画像処理装置１０が撮像センサ部を有する場合には、撮像センサ部で撮影され生成された画像が入力されても良い。Ｓ２０１において取得する画像の解像度については特に限定しない。また、画像の撮影条件についても、例えば、被写体であるモデルが衣服を着用している状態で、少なくとも下半身が画角に収まるように撮影された画像であればよい。画像の一例として、後述する図６に示すような画像がある。
【００２６】
続くＳ２０２では、ＣＰＵ１００は取得した処理対象画像のうち、衣服の種別を判定すべき対象の領域を抽出する。本実施形態では、処理対象画像におけるパンツが写っている衣服領域と、パンツの裾から下に伸びる被写体の足が写っている肌色領域とを、それぞれ判定対象領域として抽出することができる。例えば、処理対象画像に対し、所定の背景との差分情報に基づき衣服領域及び肌色領域をそれぞれセグメンテーションして抽出し、両者をあわせて判定対象領域として抽出してもよい。或いは、衣服領域と肌色領域とをそれぞれ独立に判定対象領域として抽出してもよい。さらには、画像処理装置１０のユーザが判定対象領域を指定することにより行なっても良い。その場合、衣服全体の輪郭を指定しても良いし、或いは、衣服の一部の領域を指定しても良い。当該判定対象領域の抽出処理自体は、セグメンテーション技術等の公知の技術を用いることができるので、より詳細な説明は省略する。
【００２７】
また、判定対象領域は、肌色領域だけであってもよい。本実施形態では、裾から見えている被写体の足の形状に基づいて衣服の種別を判定することも可能であるので、予め処理対象領域を裾よりも下の部分に限定しても良い。肌色領域の抽出は、パンツの端部である裾の位置を特定し、当該裾と隣接して位置する肌色値を有する画素が連結する領域を抽出し、連結画素により構成される領域を肌色領域とすることができる。裾の位置は、後述するように、画像の下側に位置するパンツの先端付近における傾きの変化に基づいて特定することができる。
【００２８】
本実施形態の衣服の種別判定処理は、後述する実施形態２で説明するように、衣服の商品画像をサーバ側データベースに登録する際に利用することができる。そして、商品としてパンツを登録する場合、登録される商品画像においては商品自体の見栄えをよくするために、被写体であるモデルはパンツの裾から素足が見えるようにするのが一般的である。従って、このような商品画像を処理対象とする場合、肌色領域の抽出が容易となる。
【００２９】
次に、Ｓ２０３では、ＣＰＵ１００が抽出した判定対象領域の画像に基づき、衣服の種別の判定を行なう。続くＳ２０４において、ＣＰＵ１００がＳ２０３で得られた判定結果を出力する。例えば、判定結果に対応する表示を出力装置１０７のディスプレイに表示することができる。Ｓ２０４において判定結果を出力すると共に、Ｓ２０５ではＣＰＵ１００が処理対象の画像に判定結果に基づく衣服の種別の情報を属性として付与する。
【００３０】
以上により、処理対象の画像に含まれる衣服の種別に関する情報を属性情報として付与することができる。以下、Ｓ２０３における衣服の種別判定処理の詳細を説明する。本実施形態では、衣服の種別判定処理として種別判定処理１から４までの複数の形態を含むことができる。以下、それぞれの形態について説明する。
【００３１】
＜種別判定処理１＞
種別判定処理１は、肌色領域のみに基づいて衣服の種別を判定する処理である。図３は、種別判定処理１の一例に対応するフローチャートを示す。
【００３２】
まず、Ｓ３０１では、肌色領域の大きさを算出する。肌色領域の大きさとして、例えば領域の面積Ｈｓを算出してもよい。或いは、肌色領域を囲む矩形領域（例えば、外接する矩形領域）を設定し、矩形領域の高さＨｌと幅Ｈｗとの比率Ｒｈを算出しても良い。
【００３３】
続くＳ３０２では、Ｓ３０１で算出した肌色領域の大きさに基づいて、衣服の種別を判定する。パンツを例にとると、パンツの丈に応じて肌色部分の露出度合いが異なる。例えば、ロングパンツであれば足首がパンツの裾により隠れるために肌色部分が露出しなくなるので、肌色部分が無い場合にはロングパンツと判定することができる。また、九分丈、七分丈、ハーフパンツ、ショートパンツでは、それぞれの丈の長さに応じて肌色部分の露出度合いが相違し、その相違は、肌色領域の大きさに影響する。肌色部分の露出度合いが大きければ、その分だけ肌色領域の面積Ｈｓは大きくなる。また、露出度合いが大きいほど矩形領域における高さＨｌの値が大きくなるため、幅Ｈｗに対する高さの比率Ｒｈ＝Ｈｌ／Ｈｗが変化する。そこで、パンツの丈に応じて肌色領域の大きさが取り得る範囲を設定し、Ｓ３０１で算出した肌色領域の大きさが、いずれの範囲に属するかに基づいてパンツの丈を判定する。例えば、ロングの範囲をＲｌ１、九分丈の範囲をＲｍ１、七分丈の範囲をＲｓ１として、Ｒｈ∈Ｒｌ１の場合はロング、Ｒｈ∈Ｒｍ１の場合は九分丈、Ｒｈ∈Ｒｓ１の場合は七分丈とすることができる。
【００３４】
なお、上記の種別判定処理では、肌色領域として検出された領域をそのまま用いて大きさを算出していたが、被写体がハイヒールを履いている場合には、足の甲が見えるために肌色領域が実際よりも大きく検出されるおそれがある。また、被写体が横向きで足の側面が見える場合も、正面から見える場合と比べて肌色領域が異なって抽出されるおそれがある。そこで、肌色領域として検出された領域のうち、パンツの丈に関わらず露出する可能性の高い領域を除外して肌色領域の大きさを算出することで、より判定精度を高めることができる。
【００３５】
例えば、肌色領域の中から除外する領域としては足の甲部分があり、甲部分を肌色領域から除外する方法としては、例えば、くるぶしの位置を検出して、くるぶしの位置より下の領域を除外する方法もある。あるいは、足のかかと部分を検出し、当該かかとの位置より下の領域を除外する方法もある。かかとやくるぶしの箇所は、例えば、画像中から足の輪郭を抽出し、輪郭の傾き方向が変化する位置として特定することができる。
【００３６】
図４Ａ及び図４Ｂは、肌色領域から一部の領域を除外して矩形領域を設定する方法を説明する図である。図４Ａは、女性の足下を撮影した画像の一例を含み、肌色部分を輪郭線で囲んで斜線で示している。図４Ａに示す足首の右側のくるぶしについては、点線で囲んだ領域を拡大して示すように、くるぶし位置よりも上側の輪郭線は斜め左上方向の傾きを有していたのに対し、くるぶし位置を境に斜め左下方向に変化している。同様の傾きの変化は、足首の左側のくるぶし位置でも発生するものであり、くるぶし位置よりも上側の輪郭線は斜め右上方向の傾きを有していたのに対し、くるぶし位置を境に斜め右下方向に変化している。このようにして特定されたくるぶし位置を結んだ線分よりも下側に位置する領域は、足の甲に位置するものとして、肌色領域から除外することができる。また、くるぶし位置が１つしか特定できなかった場合は、当該くるぶし位置における輪郭線の角度を２等分する線分よりも下側に位置する領域を肌色領域から除外することができる。このようにして一部を除外した肌色領域に対し、図４Ｂに示すように外接する矩形領域を設定することができる。なお、かかとについても同様にして傾きの方向が変化する位置に基づき特定することができる。
【００３７】
なお、傾き方向の変化は、輪郭線における凹凸の両方で発生しうる。例えば、「くるぶし」や「かかと」の箇所の輪郭線は、外側に突き出るような凸的形状を有するのに対し、足首のくびれ部分は内側への凹的形状を有する。本実施形態では、「くるぶし」や「かかと」のような凸形状の輪郭的特徴に基づき、肌色部分から除外する領域を決定する。
【００３８】
これにより、例えば被写体がハイヒールを履いているために足の甲が肌色領域に含まれるような場合であっても、当該甲の領域を除外して足首より上の部分で露出している領域の大きさに基づいて判定を行なうことが可能となる。即ち、被写体の足先の状態（例えば、ハイヒールを履いているか、フラットな靴を履いているか等）の影響を排除することができ、判定精度をより向上させることができる。
【００３９】
＜種別判定処理２＞
種別判定処理２は、肌色領域と衣服領域とに基づいて衣服の種別を判定する処理である。図５は、種別判定処理２の一例に対応するフローチャートを示す。
【００４０】
まず、Ｓ５０１では、肌色領域の高さを算出する。例えば、肌色領域を囲む矩形領域を設定し、矩形領域の高さＨｌを算出しても良い。次に、Ｓ５０２では、処理対象画像における衣服の長さＣｌを算出する。当該衣服の長さは、例えば、パンツであれば、最大幅を有する位置から裾までの長さとして算出することができる。Ｓ５０３では、Ｓ５０１で算出した高さＨｌと、Ｓ５０２で算出した長さＣｌとの比率Ｒｈｃ＝Ｈ１／Ｃｌを算出する。続くＳ５０４では、算出した比率Ｒｈｃの大きさに基づき、衣服の種別を判定する。具体的に、衣服としてのパンツの丈に応じて比率の取り得る範囲を設定し、Ｓ５０３で算出した比率がいずれの範囲に属するかに基づいてパンツの丈を判定する。例えば、ロングの範囲をＲｌ２、九分丈の範囲をＲｍ２、七分丈の範囲をＲｓ２として、Ｒｈｃ∈Ｒｌ２の場合はロング、Ｒｈｃ∈Ｒｍ２の場合は九分丈、Ｒｈｃ∈Ｒｓ２の場合は七分丈とすることができる。なお、肌色領域の高さは、種別判定処理１の場合と同様に足の甲に当たる部分を除外して算出することで、被写体の足先の状態の影響を排除することができ、より判定精度を高めることができる。
【００４１】
図６を参照して、Ｓ５０２における衣服の長さＣｌの算出処理について説明する。図６は、処理対象画像から、種別判定対象の衣服であるパンツ部分を抽出した例を示している。このようにして抽出されたパンツ画像について、水平方向で隣り合う輪郭線の間隔のうち、もっとも幅の大きい部分を最大幅Ｃｗとする。図６の右端に示す図において、最大幅Ｃｗを点線で示している。次に、衣服領域においてパンツの裾の位置を特定する。パンツの裾は、画像の下側に位置するパンツの先端付近における傾きの変化に基づいて特定する。パンツの裾の端部では、パンツの側面を構成する水平方向のエッジを有する輪郭線と、裾を構成する垂直方向のエッジを有する輪郭線とが交差する。輪郭線の交差点は、輪郭線の傾きの変化を見ることで特定することができる。左右でパンツの長さが違う場合は、より長い方の裾の位置を特定する。これは、パンツが斜めから撮影されている場合を考慮したものである。本実施形態では、パンツの長さは、図６の右上に示すように、例えば最大幅の端部と、当該交差点とを結んだ線分の長さとして定義することができる。また、図６の右下に示すように、交差点ではなく裾の輪郭線により裾位置を特定して、当該裾位置と、最大幅を規定する線分との間の長さ（距離）を、パンツの長さとしてもよい。
【００４２】
＜種別判定処理３＞
種別判定処理３は、衣服領域に基づき判定した衣服の種別を、肌色領域から得られる情報に基づき補正する処理である。図７は、種別判定処理３の一例に対応するフローチャートを示す。
【００４３】
まず、Ｓ７０１では、処理対象画像における衣服としてのパンツの最大幅Ｃｗと長さＣｌの比率Ｒｃを算出する。パンツの最大幅Ｃｗと長さＣｌの算出方法は、図６を参照して説明したのと同様である。このようにして算出した最大幅Ｃｗ、パンツの長さＣｌについて比率：Ｒｃ＝Ｃｌ／Ｃｗを算出する。
【００４４】
次に、パンツの丈に応じて比率Ｒｃの取り得る範囲を設定し、Ｓ７０１で算出した比率がいずれの範囲に属するかに基づいてパンツの丈を判定する。例えば、ロングの範囲をＲｌ３、九分丈の範囲をＲｍ３、七分丈の範囲をＲｓ３として、Ｒｃ∈Ｒｌ３の場合はパンツはロング、Ｒｃ∈Ｒｍ３の場合はパンツは九分丈、Ｒｃ∈Ｒｓ３の場合はパンツは七分丈と判定することができる。
【００４５】
Ｓ７０２における判定によりパンツの種別を原則的には判定することができるが、撮影画像によっては、パンツが正面を向いておらず、斜めになっている場合に最大幅Ｃｗが本来の幅よりも短く算出され、結果として誤判定となる場合がある。そこで、そのような誤判定を防止するために肌色領域に基づく以下の追加的処理を行う。
【００４６】
Ｓ７０３では、判定対象画像における肌色領域の高さＨｌを算出する。例えば、種別判定処理１で記載したように、肌色領域を囲む矩形領域を設定し、矩形領域の高さを算出してもよい。そして、肌色部分の高さＨｌと衣服の長さＣｌとの補正用比率Ｒｃｃ＝Ｈｌ／Ｃｌを計算する。即ち、種別判定処理３では、種別判定処理２において衣服の種別判定に用いた比率を、補正用に用いるものである。なお、肌色領域の高さは、種別判定処理１及び２の場合と同様に足の甲に当たる部分を除外して算出することで、より判定精度を高めることができる。
【００４７】
続くＳ７０４では、パンツの丈に応じて補正用比率Ｒｃｃの取り得る範囲を設定し、Ｓ７０３で算出した補正用比率がいずれの範囲に属するかを判定する。例えば、ロングの範囲をＲcｌ、九分丈の範囲をＲcｍ、七分丈の範囲をＲcｓとして、Ｒｃｃ∈Ｒcｌの場合はロング、Ｒｃｃ∈Ｒｍの場合は九分丈、Ｒｃｃ∈Ｒｓの場合は七分丈とすることができる。Ｒｃｌ、Ｒｃｍ、Ｒｃｓは、Ｒｌ２、Ｒｍ２、Ｒｓ２と同じとしてもよい。当該判定結果をＳ７０２における判定結果と比較し、両者が不一致の場合には、Ｓ７０２における判定結果を補正用比率Ｒｃｃの判定結果に基づき修正する。
【００４８】
但し、「長い」→「短い」への修正は「ロング」→「七分丈」のように２段階の修正も可とするが、「短い」→「長い」への修正は、「九分丈」→「ロング」または「七分丈」→「九分丈」のように１段階のみとする。これは、衣服の映り方により本来短いものが長いと判定される場合は多いが、短いものが長いと判定される場合は少ないからである。
【００４９】
＜種別判定処理４＞
上記種別判定処理１から３を組み合わせて判定を行なうことができる。例えば、種別判定処理１及び２により、ハーフパンツ、ショートパンツを判別し除外した後、ロング、九分丈、七分丈の３段階を種別判定処理１から３のいずれか単独、または組み合わせにより判定してもよい。例えば、裾下領域の大きさが所定の閾値Ｔｈｓ以上の場合は種別判定処理１又は２で判定し、Ｔｈｓ未満の場合は種別判定処理３の条件を加味するとしてもよい。また、組み合わせて使う場合に、一方の判定結果の誤判定の訂正のために他方を使ってもよい。
【００５０】
更に、種別判定処理１から３の判定結果の利用方法として、足の向き（つま先の向いている方向）を検出し、検出した角度に基づいて、優先する方法を選択してもよい。例えば、足が正面を向いている場合には、種別判定処理３の判定結果を優先し、足が正面からずれた方向に向いている場合には、種別判定処理１または２の判定結果を優先することができる。正面を向いている場合には、パンツ自体のデータに基づく判定結果がそのまま使える可能性が高い一方、横を向いている場合に幅の値が実際の値よりも小さくなるため種別判定処理１または２の裾下領域に基づき判定することができる。
【００５１】
足の向いている方向は、靴のエッジ検出を行い、つま先の向く方向、つま先位置と足の軸とのずれ量、靴と肌色の境目部分の輪郭の向き（足の甲の部分におけるエッジ方向）から特定する方法がある。被写体の立ち方の特徴として、正面を向いていても片方の足だけ傾けたり、曲げたりする傾向があるので、片方だけでも正面を向いていれば、体は正面を向いていると判定してもよい。
【００５２】
以上の実施形態によれば、処理対象の画像に含まれる情報に基づき衣服としてのパンツの形状を特定することが可能となる。その際、パンツの裾より下に位置する肌色領域の大きさ、高さ（長さ）によりパンツの形状を特定することができる。特に、肌色領域から足の甲に相当する部分を除外して判定を行なうことで、被写体が履いている靴の種類や、被写体が向いている方向や姿勢にかかわらずパンツの形状を特定することができる。
【００５３】
また、パンツ自体の形状に基づきは判定する場合、撮影する角度によって、ウエストラインの幅が本来の幅よりも狭く写ることがある一方で、パンツの丈は撮影角度による影響が少ない。従って、同じパンツであっても撮影角度によって写るパンツの形状が異なって判定するおそれがあるが、複数の判定手法を組み合わせると共に、被写体の向きを推定することにより、そのような判定誤差を解消することができる。
【００５４】
［実施形態２］
上記の実施形態１では、単体装置において、処理対象画像に含まれる衣服の種別を判定する画像処理方法を実施する場合を説明した。これに対して本実施形態では、クライアント・サーバ・システムにおけるクライアントが生成した画像について、サーバが当該画像に含まれる衣服の種別を判定し、結果をクライアントに通知する場合を説明する。特に、オンラインショッピングサイトを管理するサーバを含むシステムについて説明する。
【００５５】
衣服の種別に関する情報は、オンラインショッピングサイトへの商品登録時に併せて登録されるのが一般的であるが、入力が省略されることもある。また、同一のファブリック（生地）で異なる種別（パンツであれば、ロング、九分丈、七分丈）の複数の商品が提供される場合、各種別に対応する画像は提供されても、代表的商品についてだけ商品情報が付与され、それ以外の商品については付与された商品情報が転用されることもある。その場合、ロングの写真については種別として「ロング」が付与されるものの、九分丈や七分丈の写真には独立して種別が付与されず、「ロング」の情報が転用されることとなってしまう。さらに、登録者によって衣類の種別を分類する判断基準が異なる場合、オンラインショッピングサイト内での分類のバラツキが生じるおそれもある。
【００５６】
そのような場合、九分丈の画像を検索しようとしても、「九分丈」という種別の情報が当該画像に付与されていないので検索から漏れてしまったり、「ロング」を検索しているのに、七分丈や九分丈が紛れ込んでしまったりという事態が発生しうる。その結果、ユーザが衣類の種別に基づき商品検索しても希望する商品にスムーズに辿りつくことができず、ユーザが商品を見付けるまでに複数のページにアクセスしたり、検索を複数回行ったりすることになり、結果的にトラヒックが増大し、またオンラインショッピングサイトのサーバへの負荷が高くなってしまうことにもなりかねない。
【００５７】
そこで本実施形態では、オンラインショッピングサイトに商品を登録する際に、本実施形態の衣服の種別判定処理を実行することにより、商品登録時に衣服の種別を統一の画像処理方法により判定して、画像と関連づけてサーバに登録可能とする。これにより、商品毎に種別の情報の有無に違いが出たり、登録者毎の判断基準違いによる分類のバラツキが出たりするのを排除し、衣類の種別の統一的分類を付すことができる。これにより、ユーザが商品を検索する際の表示のバラツキに共なる混乱を防止することができる。
【００５８】
＜システム構成＞
以下、本実施形態に対応するクライアント・サーバ・システムの構成について説明する。図８は、オンラインショッピングサイトとしてシステムを構築した場合の、本実施形態に対応するシステム全体構成の一例を示すブロック図である。当該システムは、ユーザ端末、サーバがネットワークに接続されて構成されている。サーバは、オンラインショッピングサイトを管理し、サイトで販売される商品の画像情報の他に、店舗及び顧客の各ユーザ情報を管理する。
【００５９】
クライアント８０１ａ、８０１ｂ、８０１ｃ（以下、これらを総称して「クライアント８０１」という。）は、ユーザが操作し、サーバによりユーザ認証を受けた後、サーバからサービスの提供を受けることができるユーザ端末である。本実施形態では、当該サービスは、大きくはオンラインショッピングサイトでの店舗の出店とし、より詳細には、店舗で販売する商品の登録時における衣服画像に関する衣服の種別の特定サービスを含むものとする。
【００６０】
サーバ８０３は、クライアント８０１のユーザを認証し、認証されたユーザが使用するクライアント８０１に対して上記サービスを提供する装置である。クライアント８０１及びサーバ８０３はそれぞれネットワーク８０２に接続され、相互通信が可能となっている。ネットワーク８０２は例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、或いは、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）として構築することができる。インターネットは世界中のネットワークが互いに接続されたネットワークであるが、ネットワーク８０２は、これ以外にもイントラネットのように特定の組織内においてのみ接続可能なネットワークであってもよい。サーバ８０３には、ユーザ情報データベース８０４とコンテンツデータベース８０５とが接続されている。
【００６１】
クライアント８０１は、ユーザが操作することで、サーバ８０３が提供するサービスを利用することができる。当該サービスには、上述のように、撮影画像に含まれる衣服の種別を特定する画像処理の提供が含まれる。クライアント８０１は、ユーザ端末、情報処理装置、或いは、通信装置であって、例えば、ノートパソコン、デスクトップパソコン、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等を含む。クライアント８０１は、被写体を撮影して画像を生成するためのカメラを搭載しているものとする。クライアント８０１は、無線ＬＡＮ、ＬＴＥ等の無線データ通信手段によってネットワーク８０２に接続されている。尚、イーサネット（登録商標）等のネットワークケーブルを含むＬＡＮにより、ネットワーク８０２へアクセス可能に更に構成されていてもよい。
【００６２】
サーバ８０３は、ユーザ情報データベース８０４を管理し、クライアント８０１の各ユーザの登録情報を保持しておき、各ユーザがサービスの提供を受けようとする場合に、当該ユーザが当該サービス提供を受ける権限を有しているか否かを判定することができる。サーバ８０３は、また、コンテンツデータベース８０５に格納されているデータを管理し、クライアント８０１からの送信情報に基づいてデータを更新しても良い。サーバ８０３は、例えば、ＬＡＮによってユーザ情報データベース８０４やコンテンツデータベース８０５と接続される。ユーザ情報データベース８０４及びコンテンツデータベース８０５は、それぞれ所定のデータベース・ソフトウェアがインストールされた情報処理装置であり、各種データの管理を行う。
【００６３】
ユーザ情報データベース８０４は、ユーザごとの登録情報を管理する。具体的に、ユーザを一意に識別するためのユーザ識別子（ユーザＩＤ）、登録ユーザであるか否かを判定するためのユーザ登録情報（例えば、ユーザ名とパスワードのセット等）等を関連づけて格納する。
【００６４】
コンテンツデータベース８０５は、サーバ８０３からクライアント８０１に提供されるコンテンツデータを格納し管理する。また、クライアント８０１がアップロードしたコンテンツを格納し、管理する。コンテンツデータには、テキスト、画像、動画、音声等のデータが含まれる。ここで、画像には本実施形態に対応する衣服の種別を判定する処理により衣服の種別が判定された画像も含まれる。当該画像には、衣服の種別情報が属性として関連づけられて格納される。これらのコンテンツデータには、当該コンテンツデータを一意に識別するためのコンテンツＩＤが割当てられている。
【００６５】
尚、本明細書では、便宜上、サーバ８０３、ユーザ情報データベース８０４、及びコンテンツデータベース８０５は、それぞれ物理的に独立した情報処理装置によって実現されるものとして説明するが、本発明の実施形態はこれに限られるものではない。例えば、これらが単一の情報処理装置によって実現されてもよい。その一方で、サーバ８０３等の各装置が複数台の情報処理装置により冗長構成、或いは分散構成されても良い。また、ユーザ情報データベース８０４は、サーバ８０３とＬＡＮ等によって接続されているものとして説明するが、例えば、ネットワーク８０２や非図示のイントラネット経由でサーバ８０３と通信可能な形態をとってもよい。サーバ８０３とコンテンツデータベース８０５との関係についても同様である。また、ユーザ情報データベース８０４が管理するユーザ情報と、とコンテンツデータベース８０５が管理するコンテンツ関連のデータとは一体的に管理されていてもよい。
【００６６】
図９は、クライアント８０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。上述した情報処理装置としてのユーザ情報データベース８０４及びコンテンツデータベース８０５も、同様或いは同等のハードウェア構成として構成しても良い。ＣＰＵ９００、ＲＯＭ９０１、ＲＡＭ９０２、外部記憶ドライブ９０３、メディア９０４、ＨＤ９０５、指示入力装置９０６、出力装置９０７、Ｉ／Ｆ９０８、システムバス９０９の機能及び用途、更には、これらの関係は、図１を用いて同一名称の要素について説明したものと同様或いは同等である。
【００６７】
但し、本実施形態において、クライアント８０１は図１の構成に追加してカメラ９１０を更に備えることができる。カメラ９１０は、撮影光学系、撮像素子（ＣＭＯＳセンサ等）、Ａ／Ｄ変換部などを含むことができる。カメラ９１０から出力された画像信号は、ＲＡＭ９０２に格納され、ＣＰＵ９００による圧縮・符号化処理により例えばＪＰＥＧ画像に変換され、メディア９０４やＨＤ９０５に格納されてもよい。
【００６８】
サーバ８０３のハードウェア構成は、図１に示したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。なお、データベース１１０は、ユーザ情報データベース８０４、及び、コンテンツデータベース８０５に相当するものである。
【００６９】
＜システムにおける衣服の種別判定処理＞
以下、図８に示すクライアント・サーバ・システムにおいて、衣服の種別判定処理を実行する場合の各装置の動作について具体的に説明する。
【００７０】
本実施形態に対応する大まかな処理の流れとして、クライアント８０１は、店舗に出品する商品の登録をサーバ８０３に要求すると、サーバ８０３から商品画像登録用のウェブページが送信される。クライアント８０１は受信したウェブページを出力装置８０７のディスプレイに表示する。クライアント８０１のユーザは、表示されたウェブページの指示に従い、商品登録しようとする衣服の写真を撮影しサーバ８０３に送信して、サーバ８０３側で実行された判定処理の結果として衣服の種別情報を取得する。撮影した衣服の画像と種別情報とを関連づけてサーバ８０３にアップロードすることができる。
【００７１】
図１０は、クライアント８０１とサーバ８０３との間で実行される当該処理のフローチャートの一例を示す。当該フローチャートに対応する処理は、例えば、クライアント８０１及びサーバ８０３の各ＣＰＵが対応するプログラムを実行し、各機能ブロックの動作を制御することにより実現できる。
【００７２】
まず、Ｓ１００１では、クライアント８０１のＣＰＵ９００が、指示入力装置９０６を介したユーザからの操作に応じた商品登録要求を、インターフェイス９０８を介してサーバ８０３に送信する。Ｓ１００２において、サーバ８０３のＣＰＵ１００は、クライアント８０１から送信された商品登録要求を受信したことを検知する。続くＳ１００３において、サーバ８０３側のＣＰＵ１００がインターフェイス１０８を制御して、クライアント８０１に画像登録用のウェブページの情報を送信する。当該ウェブページには、撮影した写真をサーバにアップロードするための情報が含まれる。
【００７３】
Ｓ１００４において、クライアント８０１はインターフェイス９０８を介して画像登録用のウェブページを受信すると、ＣＰＵ９００は出力装置９０７のディスプレイに当該ウェブページを表示する。続くＳ１００５において、クライアント８０１では、指示入力装置９０６を介したユーザからの操作に応じて、カメラ９１０で被写体（例えば、モデルが着用している衣服）を撮影し、画像を生成する。
【００７４】
Ｓ１００６では、ＣＰＵ９００はＳ１００５で撮影された画像から、判定対象領域を抽出する。このとき、当該画像をディスプレイ上に表示し、衣服の種別の判定対象領域の指定を指示入力装置９０６を介してユーザから受け付けてもよい。続くＳ１００７では、ＣＰＵ９００が、Ｓ１００６で抽出された領域の画像を、インターフェイス９０８を介してサーバ８０３へ送信する。なお、Ｓ１００６における画像送信では領域の画像ではなくＳ１００３で生成された画像全体をサーバ８０３へ送信してもよい。その場合、領域を指定する情報を送信画像に添付して送信することができる。
【００７５】
Ｓ１００８において、サーバ８０３のＣＰＵ１００は、Ｓ１００７においてクライアント８０１が送信した画像をインターフェイス１０８を介して受信する。続くＳ１００９では、ＣＰＵ１００が受信した画像について種別判定処理を実行する。Ｓ１００９では、ＣＰＵ１００が図２のＳ２０３からＳ２０５に対応する処理を実行する。受信画像に含まれる衣服の種別が特定できると、Ｓ１０１０においてＣＰＵ１００はインターフェイス１０８を介して種別判定結果をクライアント８０１に送信する。
【００７６】
Ｓ１０１１において、クライアント８０１のＣＰＵ９００は、Ｓ１０１０においてサーバ８０３が送信した種別判定結果をインターフェイス９０８を介して受信する。続くＳ１０１２では、ＣＰＵ９００は、インターフェイス９０８を制御してＳ１０１１で受信した種別判定結果をＳ１００５で撮影した画像と関連づけてサーバ８０３へアップロードする。Ｓ１０１３において、サーバ８０３のＣＰＵ１００は、Ｓ１０１２においてクライアント８０１からアップロードされた画像をインターフェイス１０８を介して受信し、コンテンツデータベース８０５に登録する。
【００７７】
なお、Ｓ１００６において既に画像全体を送信している場合には、Ｓ１０１２の処理は画像の送信ではなく、送信された種別の判定結果に基づく画像登録要求の送信とすることができる。この場合、登録対象の画像と種別の判定結果とが共にサーバ８０３側にあるので、クライアント８０１側では関連づけて登録を行なう要求を送信するだけでよい。
【００７８】
以上によれば、クライアント８０１で撮影した画像をサーバ８０３に登録する場合に、種別の情報を予め特定した上で関連づけて、登録することができる。これにより、オンラインショッピングサイトに商品画像を登録する際に、種別を特定した上で登録を行なうことができる。このとき、商品自体を確認せずとも画像だけで種別を特定することが可能となるので、大量の衣服をサイトに登録する際に画像のみで処理が完了でき、ユーザの負担を軽減することができる。また、本実施形態に対応する種別判定処理は演算負荷が低いので、サーバ８０３側で判定を行わせる場合であってもサーバ側の処理負荷が大きくならない利点がある。
【００７９】
また、本実施形態によれば、画像単位にパンツの形状（ロング、ミドル、ショート）の種別の情報を付与することができるので、コンテンツデータベース８０５に登録された商品画像が検索対象となる場合、商品単位ではなく画像単位に好みの形状のパンツを検索することが可能となる。上述のように登録商品ページ単位の検索では「ロング」しかタグが登録されていない場合に同じ柄、材質の「九分丈」のパンツに辿り着くことができない場合があったが、本実施形態のように画像単位に種別の情報を付与することで画像検索によりヒットした画像に紐づけられたリンクからミドル丈のパンツの商品ページに辿り着くことができる。
【００８０】
［その他の実施形態］
本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。また本発明に係る情報処理装置は、１以上のコンピュータを該情報処理装置として機能させるコンピュータプログラムによっても実現可能である。該コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されることにより、あるいは電気通信回線を通じて、提供／配布することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
0006505954.tif 000007
【図６】
0006505954.tif 000008
【図７】
0006505954.tif 000009
【図８】
0006505954.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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