(57)【要約】  メイクアップ支援装置（１００）は、嗜好化粧顔画像と化粧嗜好度情報を含むユーザ情報をユーザ毎に記憶した記憶装置（５００）から、第１ユーザ情報と複数の第２ユーザ情報を取得する情報取得部（１０１）と、第１ユーザ情報と複数の第２ユーザ情報に基づいて算出した嗜好化粧類似度に基づいて、複数の第２ユーザから類似ユーザを選定する類似ユーザ選定部（１０３と）、第１ユーザ情報と類似ユーザの第２ユーザ情報に基づいて算出した化粧距離と化粧類似度に基づいて、類似ユーザの嗜好化粧顔画像から提案化粧画像を選定する提案化粧画像選定部（１０４）と、提案化粧画像に示される化粧の画像を第１ユーザの顔画像に重畳したシミュレーション画像を生成し、所定装置に出力する情報生成部１０５と、を有する。
2018029963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１ユーザの好みの化粧が施された顔を示す第１の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第１の化粧嗜好度情報とを含む第１ユーザ情報と、前記第１ユーザ以外の複数の第２ユーザの各々の好みの化粧が施された顔を示す第２の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第２の化粧嗜好度情報とをそれぞれ含む、複数の第２ユーザ情報を取得し、かつ、前記第１ユーザの顔画像を取得する情報取得部と、
前記第１ユーザ情報と前記複数の第２ユーザ情報に基づいて、前記第１ユーザの化粧の好みと前記複数の第２ユーザの各々の化粧の好みとの類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定する類似ユーザ選定部と、
前記選定された一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報に基づき、化粧のしやすさの度合いを示す化粧距離を算出し、かつ、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像に示される化粧と前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像の各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出し、前記算出された化粧距離と前記化粧類似度とに基づいて、前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像から前記第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定する提案化粧画像選定部と、
前記選定された提案化粧画像に示される化粧の画像を前記第１ユーザの顔画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成し、表示装置に出力する情報生成部と、
を有する、メイクアップ支援装置。
【請求項２】
前記第１ユーザ情報及び前記複数の第２ユーザ情報を記憶する記憶装置をさらに有し、前記情報取得部は前記記憶装置から、前記第１ユーザ情報と、前記複数の第２ユーザ情報を取得する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項３】
前記情報取得部は、
前記複数の第２ユーザの各々の顔画像を取得し、
前記類似ユーザ選定部は、
前記第１ユーザの顔画像の特徴量と、前記複数の第２ユーザ各々の顔画像の特徴量とに基づいて、前記第１ユーザの顔と前記複数の第２ユーザ各々の顔との類似度を示す顔類似度を算出し、
前記嗜好化粧類似度および前記顔類似度とに基づいて、前記複数の第２ユーザから前記一人以上の類似ユーザを選定する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項４】
前記情報取得部は、
前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とを取得し、
前記類似ユーザ選定部は、
前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とに基づいて、前記第１ユーザの年齢と前記複数の第２ユーザ各々の年齢との類似度を示す年齢類似度を算出し、
前記嗜好化粧類似度および前記年齢類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから前記一人以上の類似ユーザを選定する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項５】
前記情報取得部は、
前記複数の第２ユーザの各々の顔画像と、前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザ各々の年齢情報とを取得し、
前記類似ユーザ選定部は、
前記第１ユーザの顔画像の特徴量と、前記複数の第２ユーザの各々の顔画像の特徴量とに基づいて、前記第１ユーザの顔と前記複数の第２ユーザの各々の顔との類似度を示す顔類似度を算出し、
前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とに基づいて、前記第１ユーザの年齢と前記複数の第２ユーザの各々の年齢と間の類似度を示す年齢類似度を算出し、
前記嗜好化粧類似度、前記顔類似度、および前記年齢類似度に基づいて前記複数の第２ユーザから前記一人以上の類似ユーザを選定する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項６】
前記情報取得部は、
化粧の好み以外の所定の対象に対する前記第１ユーザの嗜好を示す第１嗜好情報と、前記所定の対象に対する前記複数の第２ユーザの各々の嗜好を示す複数の第２嗜好情報とを取得し、
前記類似ユーザ選定部は、
前記嗜好化粧類似度、前記第１嗜好情報、および前記複数の第２嗜好情報の各々に基づいて、前記複数の第２ユーザから前記一人以上の類似ユーザを選定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項７】
前記情報生成部は、
前記シミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドするガイド情報を生成し、前記所定装置に出力する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項８】
前記情報生成部は、
複数の前記提案化粧画像が選定された場合、前記複数の提案化粧画像各々と前記第１ユーザの顔画像に基づいて複数の前記シミュレーション画像を生成して、所定の表示装置に表示させ、
前記複数のシミュレーション画像のうち、前記第１ユーザに選択された前記シミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドする前記ガイド情報を生成する、
請求項７に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項９】
前記第１ユーザが前記嗜好化粧顔画像の選択肢として表示された化粧顔画像を視認する際の行動を観察する行動観察部をさらに有し、
前記行動観察部は、
前記第１ユーザの行動に基づいて、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像および前記嗜好度情報を決定し、前記第１ユーザ情報として前記記憶装置に記憶させる、
請求項２に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１０】
前記提案化粧画像選定部は、
前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報である、化粧手順情報、化粧品数情報、または化粧品価格情報のうち少なくとも１つに基づいて、前記化粧距離を計算する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１１】
前記情報生成部は、
前記シミュレーション画像と、該シミュレーション画像に示される化粧に対する前記第１ユーザの好みの度合いを示す前記化粧嗜好度情報とを、追加の前記第１ユーザ情報として前記記憶装置に記憶させる、
請求項２に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１２】
前記ユーザ情報に含まれる前記嗜好化粧顔画像には、季節、１日における時間帯、曜日、天気または化粧をしていくシチュエーションのうち少なくとも１つを示す付加情報が関連付けられており、
前記提案化粧画像選定部は、
現在の季節、１日における時間帯、曜日、天気またはシチュエーションのうち少なくとも１つを示す現在情報と、前記付加情報とに基づいて、前記提案化粧画像を選定する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１３】
前記情報生成部は、
前記第１ユーザの顔画像から肌の変色領域が検出された場合、該変色領域を隠す化粧を示す画像を、前記提案化粧画像に示される化粧の画像とともに前記第１ユーザの顔画像に重畳して前記シミュレーション画像を生成する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１４】
前記表示装置に表示される前記シミュレーション画像の各々に対する前記第１ユーザによる評価の入力を受け付ける操作部をさらに有し、前記評価は、前記シミュレーション画像全体に対する評価、メイクパーツ毎の評価のうちの少なくともいずれかを含む、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１５】
前記提案化粧画像選定部は、前記操作部において受け付けた前記評価に基づいて、前記提案化粧画像を修正する、
請求項１４に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１６】
前記第１ユーザ及び前記複数の第２ユーザの各々が化粧をする季節、時間帯、曜日、天気、シチュエーションの少なくとも１つに関するシチュエーション情報の入力を受け付ける操作部と、
前記第１ユーザ情報と、前記複数の第２ユーザ情報と、前記シチュエーション情報とが蓄積され、前記シチュエーション情報により示されるシーンに応じて、化粧を行うために使用する化粧品に関する化粧品情報が、化粧品毎に、シチュエーションによる使用頻度、好まれる色や質感等がデータとして蓄積される、記憶部とをさらに有する、
請求項１に記載のメイクアップ支援装置。
【請求項１７】
第１ユーザの好みの化粧が施された顔を示す第１の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第１の嗜好度情報とを含む第１ユーザ情報と、前記第１ユーザ以外の複数の第２ユーザの各々の好みの化粧が施された顔を示す第２の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第２の化粧嗜好度情報とを含む、複数の第２ユーザ情報を取得し、
前記第１ユーザの顔画像を取得し、
前記第１ユーザ情報と前記複数の第２ユーザ情報に基づいて、前記第１ユーザの好みの化粧と前記複数の第２ユーザ各々の好みの化粧との類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、
前記嗜好化粧類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定し、
前記選定された一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報に基づき、化粧のしやすさの度合いを示す化粧距離を算出し、
前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像に示される化粧と前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像の各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出し、
前記算出された化粧距離と前記化粧類似度とに基づいて、前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像から前記第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定し、
前記選定された提案化粧画像に示される化粧の画像を前記第１ユーザの顔画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成し、表示装置に出力する、
メイクアップ支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザのメイクアップを支援するメイクアップ支援装置およびメイクアップ支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、メイクアップ（以下「化粧」という）を施したときの化粧の状態を示す化粧画像を、素顔（化粧を施していない顔）の顔画像に重畳してシミュレーション画像を生成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。【０００３】
例えば、予め用意された複数のサンプル画像（所定の化粧が施されたモデルの顔の画像）の中からユーザが所望のものを選択し、そのサンプル画像の化粧画像をユーザの素顔の顔画像に重畳することでシミュレーション画像を生成する技術（以下「従来技術」という）が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第１７１５３５７号公報
【発明の概要】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、サンプル画像の数が多すぎると、サンプル画像の選択に労力や時間を要し、ユーザに負担がかかるおそれがある。よって、画像選択の負担を増加させることなく、ユーザの嗜好に合った化粧をユーザに提案できることが望まれる。
【０００６】
そこで、本開示の一態様は、ユーザの嗜好に合った化粧を提案できるメイクアップ支援装置およびメイクアップ支援方法を提供する。
【０００７】
本開示のメイクアップ支援装置は、第１ユーザの好みの化粧が施された顔を示す第１の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第１の化粧嗜好度情報とを含む第１ユーザ情報と、前記第１ユーザ以外の複数の第２ユーザの各々の好みの化粧が施された顔を示す第２の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第２の化粧嗜好度情報とを含む、複数の第２ユーザ情報を取得し、かつ、前記第１ユーザの顔画像を取得する情報取得部と、前記第１ユーザ情報と前記複数の第２ユーザ情報に基づいて、前記第１ユーザの化粧の好みと前記複数の第２ユーザ各々の化粧の好みとの類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定する類似ユーザ選定部と、前記選定された一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報に基づき、化粧のしやすさの度合いを示す化粧距離を算出し、かつ、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像に示される化粧と前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像の各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出し、前記算出された化粧距離と前記化粧類似度とに基づいて、前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像から前記第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定する提案化粧画像選定部と、前記選定された提案化粧画像に示される化粧の画像を前記第１ユーザの顔画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成し、表示装置に出力する情報生成部と、を有する。
【０００８】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０００９】
本開示のメイクアップ支援装置は、画像選択の負担を増加させることなく、ユーザの嗜好に合った化粧を提案できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示に係るメイクアップ支援システムおよびメイクアップ支援装置の構成の一例を示すブロック図
【図２】本開示に係るメイクアップ支援装置のユーザ登録動作の一例を示すフローチャートを示す図
【図３】本開示に係るメイクアップ支援装置の化粧提案動作の一例を示すフローチャートを示す図
【図４】本開示に係るサンプル画像の表示例を示す図
【図５】本開示に係るメイクアップ支援システムおよびメイクアップ支援装置の別の構成の一例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
＜システム構成＞
まず、本実施の形態に係るメイクアップ支援装置を含むメイク支援システムの構成について、図１を用いて説明する。
【００１３】
図１は、メイク支援システムおよびメイクアップ支援装置の一例を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示すメイク支援システム１は、例えば、化粧品販売店舗、美容室、医療機関、身だしなみを整えるメイクルーム、イベント会場、および個人宅等に配置される。
【００１５】
図１に示すように、メイク支援システム１は、メイクアップ支援装置１００、撮像装置２００、表示装置３００、操作装置４００、記憶装置５００を含む。
【００１６】
メイクアップ支援装置１００は、ユーザの化粧を支援する装置であり、例えば、化粧品販売店舗、美容室、医療機関、身だしなみを整えるメイクルーム、イベント会場、および個人宅等に配置される。メイクアップ支援装置１００は、据え置き型の装置でもよいし、容易に持ち運ぶことも可能なポータブル型の装置でもよい。メイクアップ支援装置１００の構成については後述する。
【００１７】
撮像装置２００は、ユーザの正面の顔を撮影し、撮影により得られた顔画像をメイクアップ支援装置１００へ出力する。顔画像は、静止画でもよいし、動画でもよい。また、以下では、化粧が施されていない顔（以下「素顔」という）を撮影した画像を「素顔画像」といい、化粧が施された顔（以下「化粧顔」という）を撮影した画像を「化粧顔画像」という。
【００１８】
表示装置３００は、例えば、撮像装置２００により撮影された顔画像、記憶装置５００に記憶されている顔画像（例えば、サンプル画像、または、各ユーザの嗜好化粧顔画像など。詳細は後述）などを表示する。表示装置３００は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等のディスプレイであってもよいし、鏡台のような大型のディスプレイであってもよい。
【００１９】
操作装置４００は、ユーザによる各種操作（詳細は後述）を受け付け、操作の内容をメイクアップ支援装置１００へ通知する。
【００２０】
記憶装置５００は、例えばネットワーク上のサーバ装置（図示略）に備えられ、種々の情報を記憶する。メイクアップ支援装置１００は、無線ＬＡＮ等の通信手段等を介して記憶装置５００と通信を行い、種々の情報を取得する。詳細は後述するが、種々の情報は、例えば、ユーザ情報、サンプル画像などが挙げられる。
【００２１】
なお、撮像装置２００、表示装置３００、操作装置４００、および記憶装置５００のうち少なくとも１つの装置は、メイクアップ支援装置１００に備えられてもよい。
【００２２】
＜装置の構成＞
次に、メイクアップ支援装置１００の構成について、図１を用いて説明する。
【００２３】
図１に示すように、メイクアップ支援装置１００は、情報取得部１０１、ユーザ認証部１０２、類似ユーザ選定部１０３、提案化粧画像選定部１０４、および情報生成部１０５を有する。
【００２４】
図示は省略するが、メイクアップ支援装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、図１に示す各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００２５】
情報取得部１０１は、撮像装置２００、操作装置４００、または記憶装置５００から情報を取得する。ここでいう「取得」とは、「受け取る（受信する）」の意味を含むものとする。また、ここでいう「取得」は、「メイクアップ支援装置１００の外部から通信手段等を介して取得する」の意味を含んでもよい。
【００２６】
また、情報取得部１０１は、取得した情報を、メイクアップ支援装置１００の各部（ユーザ認証部１０２、類似ユーザ選定部１０３、提案化粧画像選定部１０４、または情報生成部１０５）、表示装置３００、または、記憶装置５００へ出力する。
【００２７】
例えば、情報取得部１０１は、撮像装置２００からユーザの顔画像（素顔画像または化粧顔画像）を取得し、情報生成部１０５へ出力する。
【００２８】
また、例えば、情報取得部１０１は、操作装置４００からユーザ識別情報（例えば、ＩＤとパスワード）を取得し、ユーザ認証部１０２へ出力する。
【００２９】
また、例えば、情報取得部１０１は、記憶装置５００からユーザ情報を取得し、類似ユーザ選定部１０３へ出力する。
【００３０】
なお、情報取得部１０１による情報の取得例および出力例については、上記に限定されない。
【００３１】
ユーザ認証部１０２は、操作装置４００から入力されたユーザ識別情報（例えば、ＩＤとパスワード）と、記憶装置５００に記憶されているユーザ識別情報（例えば、ＩＤとパスワード）とを照合し、メイクアップ支援装置１００にログインしようとしているユーザが登録ユーザであるか否かを判定する。登録ユーザとは、メイクアップ支援装置１００の使用権限を有するユーザとして、記憶装置５００にユーザ情報が登録されているユーザをいう。
【００３２】
この判定の結果、ログインしようとしているユーザが登録ユーザである場合（すなわち、認証に成功した場合）、ユーザ認証部１０２は、認証に成功した旨を情報取得部１０１へ通知する。この通知を受けた情報取得部１０１は、記憶装置５００から、登録ユーザのユーザ情報を取得し、類似ユーザ選定部１０３へ出力する。
【００３３】
なお、ユーザ認証部１０２による認証は、ユーザ識別情報を用いるものに限定されない。例えば、顔画像認識、音声認識、声紋認識、指紋認識、虹彩認識、パスワード入力などを用いた認証であってもよい。
【００３４】
類似ユーザ選定部１０３は、情報取得部１０１から受け取ったユーザ情報に基づいて、第１ユーザに類似する第２ユーザを選定する。以下、提案化粧画像選定部１０４について具体的に説明する。
【００３５】
第１ユーザとは、メイクアップ支援装置１００から化粧の提案を受けるユーザ（例えば、化粧の提案を受けるためにメイクアップ支援装置１００にログインした登録ユーザ）である。第２ユーザとは、第１ユーザ以外の登録ユーザであり、複数存在する。
【００３６】
図１に示すように、類似ユーザ選定部１０３は、嗜好化粧類似度算出部１０３０を有する。
【００３７】
まず、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、情報取得部１０１から、第１ユーザのユーザ情報（以下「第１ユーザ情報」という）と、複数の第２ユーザ各々のユーザ情報（以下「第２ユーザ情報」という）とを受け取る。各ユーザ情報には、ユーザ識別情報、嗜好化粧顔画像、化粧嗜好度情報、化粧手順情報、選択日時情報などが含まれる。
【００３８】
嗜好化粧顔画像は、ユーザの好みの化粧が施された顔を示す画像である。嗜好化粧顔画像は、例えば、選択肢としてメイクアップ支援装置１００により提示された複数の化粧顔画像（詳細は後述）の中から、ユーザにより選択されたものである。なお、ユーザは、複数の嗜好化粧顔画像を選択してもよい。
【００３９】
化粧嗜好度情報は、１つの嗜好化粧顔画像に示される化粧に対するユーザの好みの度合い（例えば、数値）を示す情報である。すなわち、１人のユーザにより複数の嗜好化粧顔画像が選択された場合、嗜好化粧顔画像各々に対して化粧嗜好度情報が関連付けられる。
【００４０】
化粧手順情報は、１つの嗜好化粧顔画像に示される化粧の手順を示す情報である。すなわち、１人のユーザにより複数の嗜好化粧顔画像が選択された場合、嗜好化粧顔画像各々に対して化粧手順情報が関連付けられる。なお、化粧の手順とは、例えば、複数のメイクアイテム（例えば、ファンデーション、コンシーラ、アイブロウ、アイシャドウ、マスカラ、チーク、リップ等）の塗布順である。さらに、化粧手順情報には、メイクアイテムに加えて、そのメイクアイテムにどのような化粧を施すかについての付加化粧技術に関する情報が含まれてもよい。付加化粧技術とは典型的には塗布方法であって、例えば、メイクアイテムの「ファンデーション」について、「ファンデーションブラシを使って、パウダーファンデーションを撫で付けるように軽く付ける」といった付加化粧技術があげられる。
【００４１】
選択日時情報は、嗜好化粧顔画像がユーザにより選択された日時（年月日でもよい）を示す情報である。すなわち、１人のユーザにより複数の嗜好化粧顔画像が選択された場合、嗜好化粧顔画像各々に対して選択日時情報が関連付けられる。
【００４２】
なお、ユーザ情報の登録動作については、図２を用いて後述する。
【００４３】
そして、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、第１ユーザ情報と、複数の第２ユーザ情報とに基づいて、嗜好化粧類似度を算出する。嗜好化粧類似度は、第１ユーザの化粧の好みと第２ユーザの化粧の好みの類似度を示す値である。上述したように第２ユーザは複数存在するため、各第２ユーザに対応する複数の嗜好化粧類似度が算出される。
【００４４】
ここで、嗜好化粧類似度の算出の具体例について説明する。以下では、第１ユーザと、第２ユーザａ（複数の第２ユーザのうちの１人）との嗜好化粧類似度を算出する場合を例に挙げる。
【００４５】
例えば、第１ユーザ情報に嗜好化粧顔画像Ａが含まれており、第２ユーザ情報（第２ユーザａのユーザ情報）にも嗜好化粧顔画像Ａが含まれているとする。また、例えば、第１ユーザ情報において、嗜好化粧顔画像Ａに対応する化粧嗜好度情報が最も大きな値を示しており、第２ユーザ情報においても、嗜好化粧顔画像Ａに対応する化粧嗜好度情報が最も大きな値を示しているとする。このような場合、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、例えば、嗜好化粧類似度の初期値（例えば、ゼロ）に１０ポイントを加算し、嗜好化粧類似度を１０ポイントと算出する。
【００４６】
さらに、例えば、第１ユーザ情報に嗜好化粧顔画像Ｂが含まれており、第２ユーザ情報にも嗜好化粧顔画像Ｂが含まれているとする。また、例えば、第１ユーザ情報において、嗜好化粧顔画像Ｂに対応する化粧嗜好度情報が２番目に大きな値を示しており、第２ユーザ情報において、嗜好化粧顔画像Ｂに対応する化粧嗜好度情報が最も小さな値を示しているとする。このような場合、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、例えば、上述したように算出した１０ポイントから７ポイントを減算し、嗜好化粧類似度を３ポイントと算出する。
【００４７】
さらに、例えば、第１ユーザ情報に嗜好化粧顔画像Ｃが含まれており、第２ユーザ情報にも嗜好化粧顔画像Ｄが含まれているとする。また、例えば、第１ユーザ情報において、嗜好化粧顔画像Ｃに対応する化粧嗜好度情報が３番目に大きな値を示しており、第２ユーザ情報において、嗜好化粧顔画像Ｄに対応する化粧嗜好度情報が２番目に大きな値を示しているとする。また、嗜好化粧顔画像Ｃに示される化粧と嗜好化粧顔画像Ｄに示される化粧が似ているタイプであるとする。このような場合、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、例えば、上述したように算出した３ポイントに５ポイントを加算し、嗜好化粧類似度を８ポイントと算出する。
【００４８】
このように、嗜好化粧類似度算出部１０３０は、第１ユーザ情報と各第２ユーザ情報とを比較して、予め定められたポイントを加算または減算することにより、嗜好化粧類似度を算出する。第１ユーザ情報と第２ユーザ情報において同じ嗜好化粧顔画像または化粧タイプが似ている嗜好化粧顔画像が多く含まれているほど、嗜好化粧類似度は大きい値となる。嗜好化粧類似度が大きい値であるほど、第１ユーザと第２ユーザとは、化粧の好みが似ていると想定することができる。
【００４９】
以上、嗜好化粧類似度の算出の具体例について説明した。
【００５０】
類似ユーザ選定部１０３は、上述のようにして算出された複数の嗜好化粧類似度に基づいて、複数の第２ユーザの中から、第１ユーザと化粧の好みが類似するユーザ（以下「類似ユーザ」という）を選定する。
【００５１】
例えば、類似ユーザ選定部１０３は、複数の嗜好化粧類似度のうち、値が大きいものから順に選択する。ここで選択される嗜好化粧類似度の数は、選定される類似ユーザの数に相当し、予め定められているものとする。そして、類似ユーザ選定部１０３は、選択された嗜好化粧類似度に対応する第２ユーザを類似ユーザに選定する。
【００５２】
そして、類似ユーザ選定部１０３は、第１ユーザ情報と、類似ユーザの第２ユーザ情報（以下「類似ユーザ情報」という）とを、提案化粧画像選定部１０４へ出力する。
【００５３】
ここで、類似ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像の数は、複数であるとする。それら複数の嗜好化粧顔画像は、１人の類似ユーザに関連付けられた（換言すれば、１つの類似ユーザ情報に含まれる）嗜好化粧顔画像であってもよいし、複数の類似ユーザ各々に関連付けられた（換言すれば、複数の類似ユーザ情報各々に含まれる）嗜好化粧顔画像であってもよい。
【００５４】
提案化粧画像選定部１０４は、類似ユーザ選定部１０３から受け取った第１ユーザ情報と類似ユーザ情報に基づいて、第１ユーザに提案すべき提案化粧画像を選定する。以下、提案化粧画像選定部１０４について具体的に説明する。
【００５５】
図１に示すように、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離算出部１０４０と、化粧類似度算出部１０４１とを有する。
【００５６】
まず、化粧距離算出部１０４０について説明する。
【００５７】
化粧距離算出部１０４０は、第１ユーザ情報又は類似ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧手順情報に基づいて、化粧距離を算出する。化粧距離とは、素顔と所定の嗜好化粧顔画像に示される化粧に対する、または所定の嗜好化粧顔画像に示される化粧の、それとは別の嗜好化粧顔画像に示される化粧に対する、化粧のしやすさの度合いを示す値（指標）である。具体的には、所望の化粧顔を実現するまでの化粧の工程（手順）数、および／または個々の化粧工程（手順）の難易度等を数値化したものを比較することにより算出される。
【００５８】
ここで、化粧距離の算出の具体例について説明する。化粧距離は、典型的には第１ユーザの素顔（化粧手順を含まない）と類似ユーザの嗜好化粧顔画像との比較により算出されるが、ここでは、類似ユーザの嗜好化粧顔画像Ａの化粧を施した後に、嗜好化粧顔画像Ｂの化粧を行うことを想定した化粧距離の算出を例示する。
【００５９】
また、化粧距離の算出に用いられる化粧手順として、以下の化粧手順Ａと化粧手順Ｂを例に挙げて説明する。
【００６０】
化粧手順Ａは、以下の通りである。
（１）ファンデーションブラシを使って、パウダーファンデーションを撫で付けるように軽く付ける。
（２）アイブローパウダーでふんわりとしたナチュラルな眉を描く。
（３）白のアイシャドウをアイホール全体に伸ばしながらのせる。
（４）ベージュのアイシャドウを目のキワから少し太めにのせる。
（５）こげ茶色のアイシャドウを目尻が下がるように少しだけ濃い目に塗る。
（６）ベビーピンクのアイシャドウを下まぶたに塗る。
（７）茶色のペンシルアイライナーで目尻が下がるようにアイラインを引く。
（８）目頭のまつ毛を強調するように、マスカラをまつ毛全体に塗る。
（９）淡いピンク色のチークを楕円形になるように頬に塗る。
（１０）唇がぷっくりとするようにベビーピンクの口紅を塗る。
【００６１】
化粧手順Ｂは、以下の通りである。
（１）ファンデーションブラシを使って、パウダーファンデーションを撫で付けるように軽く付ける。
（２）アイブローパウダーでふんわりとしたナチュラルな眉を描く。
（３）黒のリキッドアイライナーで猫のような目を意識した少し太めの跳ね上げたアイラインを描く。
（４）下まつ毛を強調するように、まつ毛全体にマスカラを塗る。
（５）淡いピンクのチークを楕円形の形になるように頬に塗る。
（６）深紅の口紅を、リップブラシを使って、輪郭をとるように塗る。
【００６２】
例えば、化粧手順Ａは、類似ユーザの嗜好化粧顔画像Ａに示される化粧の手順である。化粧手順Ａに示される（１）〜（１０）の順に化粧を行うことで、嗜好化粧顔画像Ａの化粧が実現される。化粧手順Ａを示す化粧手順情報は、嗜好化粧顔画像Ａに関連付けられている。
【００６３】
また、例えば、化粧手順Ｂは、類似ユーザの嗜好化粧顔画像Ｂに示される化粧の手順である。化粧手順Ｂに示される（１）〜（６）の順に化粧を行うことで、嗜好化粧顔画像Ｂの化粧が実現される。化粧手順Ｂを示す化粧手順情報は、嗜好化粧顔画像Ｂに関連付けられている。
【００６４】
化粧距離算出部１０４０は、化粧手順Ａと化粧手順Ｂを比較し、所定のポイントを加算することで、化粧手順Ａの化粧手順Ｂに対する化粧距離を算出する。
【００６５】
一例として、化粧手順は、記憶装置５００において、化粧手順コード（メイクアイテムを示すコードと付加化粧技術コードの組み合わせ）として記憶され、化粧距離算出部１０４０は、これらのコードの比較により同じ手順であるか否かを判定し、ポイントを加算するか否かを判断してもよい。
【００６６】
具体的には、まず、化粧手順Ａにおけるファンデーションの手順（１）と、化粧手順Ｂにおけるファンデーションの手順（１）とを比較すると、化粧手順Ａの手順（１）におけるメイクアイテムの「ファンデーション」と付加化粧技術である「ファンデーションブラシを使って、パウダーファンデーションを撫で付けるように軽く付ける」がそれぞれ同じであるため、化粧手順コードが同じとなりポイントは加算されない。
【００６７】
次に、化粧手順Ａにおけるアイブロウの手順（２）と、化粧手順Ｂにおけるアイブロウの手順（２）とを比較すると、同じ内容であるため、手順（１）と同様にポイントは加算されない。
【００６８】
次に、化粧手順Ａにおけるアイシャドウの手順（３）〜（６）は、該当する化粧手順コードが、化粧手順Ｂには存在しないため、ポイントが加算される。例えば、１つの手順につき１ポイントが加算されるとして、初期値（例えば、ゼロ）に４ポイントが加算される。この結果、この時点での化粧距離は、４ポイントとなる。
【００６９】
なお、アイシャドウの手順（３）〜（６）の化粧手順コードに示される塗布方法（付加化粧技術）の難易度に応じて、追加のポイントが加算されてもよい。この場合、記憶装置５００は、付加化粧技術に応じた難易度に関する情報（難易度情報）を別途保持し、化粧距離算出部１０４０は、この難易度に関する情報を参照して付加するポイントを取得してもよい。例えば、手順（４）、（５）の塗布方法は１ポイント相当の技術が必要とされるため、１つの手順につき１ポイントが加算される。この結果、これまでの合計値４ポイントに対して２ポイントが加算され、この時点での化粧距離は、６ポイントとなる。
【００７０】
難易度情報は、上述したような化粧手順の有無の違いに限定される必要はなく、色、塗布技術、または塗布に使用する化粧道具（ブラシの種類等）の違いにより付加するポイントに差を付けてもよい。
【００７１】
例えば、化粧手順Ａにおけるアイラインの手順（７）と、化粧手順Ｂにおけるアイラインの手順（３）とを比較すると、化粧手順Ａではアイラインの色が茶色であり、化粧手順Ｂではアイラインの色がデフォルトの黒であり、色が異なるため、１ポイントが加算される。また、アイラインの引き方は、化粧手順Ａでは目じりが下がるような引き方であり、化粧手順Ｂでは跳ね上げるような引き方であり、引き方が異なるため、２ポイント相当の難易度であることを記憶装置５００の難易度情報から取得し、２ポイントが加算される。この結果、これまでの合計値６ポイントに対して３ポイント（色違いによる１ポイント＋引き方の違いによる２ポイント）が加算され、この時点での化粧距離は、９ポイントとなる。
【００７２】
次に、化粧手順Ａにおけるマスカラの手順（８）と、化粧手順Ｂにおけるマスカラの手順（４）とを比較すると、化粧手順Ａでは目頭を強調する塗り方であり、化粧手順Ｂでは下まつげを強調する塗り方であり、塗り方が異なるため、これまでの合計値９ポイントに対して２ポイントが加算される。この時点での化粧距離は、１１ポイントとなる。
【００７３】
次に、化粧手順Ａにおけるチークの手順（９）と、化粧手順Ｂにおけるチークの手順（５）とを比較すると、同じ内容であるため、ポイントは加算されない。よって、この時点での化粧距離は、１１ポイントのままである。
【００７４】
次に、化粧手順Ａにおけるリップの手順（１０）と、化粧手順Ｂにおけるリップの手順（６）とを比較すると、化粧手順Ａではリップの色がベビーピンクであり、化粧手順Ｂではリップの色が深紅であり、色が異なるため、１ポイントが加算される。また、リップの塗り方は、化粧手順Ｂではリップブラシを使用するため、化粧距離算出部１０４０は、記憶装置５００の難易度情報を参照して、化粧道具リップブラシについて1ポイント相当の難易度であることを取得し、１ポイントを加算する。この結果、これまでの合計値１１ポイントに対して２ポイント（色違いによる１ポイント＋塗り方の違いによる１ポイント）が加算され、最終的な化粧距離は、１３ポイントとなる。
【００７５】
以上、化粧距離の算出の具体例について説明した。ここでは、類似ユーザの嗜好化粧顔画像ＡとＢとの間の化粧距離の算出を例示したが、第１ユーザの素顔を基準とした算出を行う場合には、目標とする嗜好化粧顔画像の手順について、上記説明したようなポイントの加算を行うことにより化粧距離を取得する。
【００７６】
このように、化粧距離は、化粧手順が多いほど、大きい値となる（換言すれば、遠くなる）。また、化粧距離は、使用する化粧品の種類や色が多いほど大きい値となる。また、化粧距離は、化粧品の使い方（塗り方、引き方）が難しいほど大きい値となる。
【００７７】
なお、上記具体例では、化粧手順Ａの化粧手順Ｂに対する化粧距離の算出例について説明したが、他の化粧手順が存在する場合も上記同様に化粧距離が算出される。例えば、上述した化粧手順Ａ、Ｂに加えて、類似ユーザの嗜好化粧顔画像Ｃに関連付けられた化粧手順Ｃが存在する場合、さらに、化粧手順Ａの化粧手順Ｃに対する化粧距離、および、化粧手順Ｂの化粧手順Ｃに対する化粧距離が算出されることになる。
【００７８】
また、第１ユーザおよび類似ユーザの嗜好化粧顔画像には、化粧手順情報に加えて、化粧に使用される化粧品の種類を示す化粧品数情報および／または化粧に使用される化粧品の価格を示す化粧品価格情報が関連付けられていてもよい。その場合、提案化粧画像選定部１０４は、化粧手順情報、化粧品数情報、または化粧品価格情報等の化粧情報のうち少なくとも１つに基づいて、化粧距離を計算してもよい。例えば、化粧品数情報を考慮する場合、化粧品の数が多いほど、ポイントが多く加算される。また、例えば、化粧品価格情報を考慮する場合、化粧品の価格が高いほどポイントが多く加算される。
【００７９】
また、例えば、上記化粧品価格情報には、価格の情報のほか、化粧品の入手困難の度合いを示す情報、または、化粧品の代替品を示す情報が含まれてもよい。その場合、化粧品が入手困難であるほど、ポイントが多く加算されてもよい。また、入手困難の度合いは高いが、代替品がある場合は、入手困難である場合に加算されるポイントよりも少ないポイントが加算されてもよい。
【００８０】
また、化粧手順情報に示される各手順は、予め定められた内容であるため、第１ユーザの顔に適合しないことも想定される。そこで、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離の算出を開始する前に、ユーザの顔画像から特徴量を抽出し、その特徴量に基づいて顔パーツの位置および形状、顔の輪郭の形状を抽出してもよい。そして、提案化粧画像選定部１０４は、必要に応じて、化粧手順情報に示される各手順に対し、抽出された顔パーツの位置および形状、顔の輪郭の形状に基づいて、所定の手順を追加または削除してもよい。これにより、化粧手順情報に定められた各手順を、ユーザの顔の特徴に合わせた手順に調整することができる。
【００８１】
以上、化粧距離算出部１０４０について説明した。
【００８２】
次に、化粧類似度算出部１０４１について説明する。
【００８３】
化粧類似度算出部１０４１は、第１ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像（以下「第１嗜好化粧顔画像」という）と、各類似ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像（以下、「類似嗜好化粧顔画像」という）とに基づいて、化粧類似度を算出する。化粧類似度とは、第１嗜好化粧顔画像に示される化粧と類似嗜好化粧顔画像に示される化粧との類似度を示す値である。
【００８４】
化粧類似度算出部１０４１は、１つの第１嗜好化粧顔画像（例えば、関連付けられている化粧嗜好度情報が最も大きい値を示すもの、または、関連付けられている選択日時情報が最も新しい日時を示すもの）に対する、類似嗜好化粧顔画像各々の化粧類似度を算出する。また、化粧類似度算出部１０４１は、第１嗜好化粧顔画像に示される化粧部分（各種メイクアイテムが塗布された部分）の位置、形状、大きさ、色等と、類似嗜好化粧顔画像に示される化粧部分の位置、形状、大きさ、色等とを比較し、一致する部分または類似する部分が多いほど大きい値となるように、化粧類似度を算出する。
【００８５】
以上、化粧類似度算出部１０４１について説明した。
【００８６】
提案化粧画像選定部１０４は、上述のようにして算出された複数の化粧距離および複数の化粧類似度に基づいて、複数の類似嗜好化粧顔画像の中から、提案化粧画像を選定する。提案化粧画像とは、第１ユーザに提案すべき化粧を示す類似嗜好化粧顔画像である。選定される提案化粧画像は、１つでもよいし、複数でもよい。
【００８７】
例えば、提案化粧画像選定部１０４は、第１ユーザの素顔との化粧距離が最も小さい値で、かつ、化粧類似度が最も大きい値である類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定する。ここで化粧距離は、上述した化粧類似度の算出と同様に、第１嗜好化粧顔画像を基準として算出されたものであってもよい。もしくは、先に化粧類似度が最も大きい値である類似嗜好化粧顔画像を最大類似度嗜好化粧顔画像として選定し、次に最大類似度化粧顔画像を基準として化粧距離の小さい値から順に所定数の類似化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。この場合、選定する類似化粧顔画像が１つである場合は、最大類似度化粧顔画像が、化粧距離０であるため、提案化粧顔画像に選定されることになる。
【００８８】
または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離が所定値以下である類似嗜好化粧顔画像の中から、化粧類似度が高い順に、複数の類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。
【００８９】
または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧類似度が所定値以上である類似嗜好化粧顔画像の中から、化粧距離が小さい順に、複数の類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。
【００９０】
または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離が所定値以下であり、かつ、化粧類似度が所定値以上である嗜好化粧顔画像の中から、ランダムに１つ以上の提案化粧画像を選定してもよい。
【００９１】
このように、化粧距離と化粧類似度とを用いることにより、化粧の手間が少なく、かつ、より第１ユーザの化粧の好みに近い提案化粧画像を選定することができる。
【００９２】
そして、提案化粧画像選定部１０４は、選定した提案化粧画像を、情報生成部１０５へ出力する。
【００９３】
情報生成部１０５は、提案化粧画像選定部１０４から受け取った提案化粧画像に示される化粧の画像を、情報取得部１０１から受け取った第１ユーザの顔画像（例えば、素顔画像）に重畳したシミュレーション画像を生成する。なお、情報生成部１０５は、複数の提案化粧画像を受け取った場合、各提案化粧画像に示される化粧の画像を第１ユーザの顔画像に重畳した複数のシミュレーション画像を生成する。
【００９４】
そして、情報生成部１０５は、生成したシミュレーション画像を表示装置３００（所定装置の一例）に表示させる。表示されるシミュレーション画像は、動画であっても、静止画であってもよい。
【００９５】
表示装置３００に表示されるシミュレーション画像は、第１ユーザと化粧の好みが類似している第２ユーザ（類似ユーザ）により選択された嗜好化粧顔画像に示される化粧の画像が、第１ユーザの顔画像に重畳されたものである。よって、ユーザは、自分の嗜好に合った化粧の提案を受けることができる。その結果、ユーザは、サンプル画像の中から自分の嗜好にあったものを選択する労力を減らすことができ、選択に要する時間を短縮できる。
【００９６】
＜装置の動作＞
以下、メイクアップ支援装置１００の動作例について説明する。
【００９７】
まず、メイクアップ支援装置１００のユーザ登録動作について、図２を用いて説明する。
【００９８】
図２は、メイクアップ支援装置１００のユーザ登録動作の一例を示すフローチャートである。
【００９９】
ステップＳ１０１において、情報取得部１０１は、記憶装置５００から複数のサンプル画像を取得し、それらを嗜好化粧顔画像の選択肢として表示装置３００に表示させる。サンプル画像とは、例えば、所定の化粧が施されたモデルの顔の画像である。モデルは、プロフェッショナルのモデルに限定されず、一般人（例えば、メイクアップ支援装置１００のユーザ）であってもよい。
【０１００】
なお、サンプル画像は、モデルの顔画像にメイクパーツ画像を重畳した画像でもよいし、または、実際に化粧が施されたモデルの顔を撮影した写真の画像でもよい。メイクパーツ画像とは、メイクアイテム（例えば、アイブロウ、アイシャドウ、アイライン、マスカラ、チーク、口紅等）の形状および色を表す画像である。
【０１０１】
また、サンプル画像は、後述の化粧提案動作（図３参照）によって他のユーザに提案されたシミュレーション画像であってもよいし、または、予め用意されたお勧めの化粧（例えば、流行の化粧）を示す画像をユーザの顔画像に重畳したシミュレーション画像であってもよい。
【０１０２】
また、情報取得部１０１は、複数のサンプル画像を表示装置３００に表示させるにあたり、ユーザが化粧の特徴を捉えやすいように、異なる化粧のタイプを示すサンプル画像を並べて表示してもよい。例えば、目鼻立ちをはっきりさせる化粧を示すサンプル画像と、穏やかな印象を与える化粧を示すサンプル画像とを並べて表示させる。ここで、例えば、ユーザが前者のサンプル画像を選択した場合、さらに、アイシャドウやアイラインなどの色や塗布方法が異なる化粧を示す複数のサンプル画像を並べて表示してもよい。これにより、ユーザは、好みの化粧顔を選択しやすくなる。なお、選択肢として並べて表示されるサンプル画像は、ユーザがどのサンプル画像を選択するかに応じて、予め用意されているものとする。
【０１０３】
また、情報取得部１０１は、複数のサンプル画像を表示装置３００に表示させるにあたり、撮像装置２００から取得したユーザの顔画像に基づいて、表示させるサンプル画像を選択してもよい。例えば、情報取得部１０１は、ユーザの顔画像においてユーザの髪型がショートカットであると認識した場合、複数のサンプル画像の中からショートカットを示すサンプル画像を選択し、表示装置３００に表示させてもよい。これにより、ユーザは、自分の髪型に似合う化粧顔を選択することができる。
【０１０４】
ユーザは、選択肢として表示された複数のサンプル画像の中から、自分の好みのサンプル画像を１つ以上選択する操作を行う。また、複数のサンプル画像を選択する場合、ユーザは、選択したサンプル画像各々に対して、好みの順序を指定する操作を行う。
【０１０５】
ステップＳ１０２において、情報生成部１０５は、ユーザにより選択されたサンプル画像を、そのユーザの嗜好化粧顔画像に決定する。
【０１０６】
ステップＳ１０３において、情報生成部１０５は、ステップＳ１０２で決定した嗜好化粧顔画像の化粧嗜好度情報を設定する。例えば、嗜好化粧顔画像が１つである場合、情報生成部１０５は、その嗜好化粧顔画像に対して、予め定められた最大値（例えば、１０ポイント）を示す化粧嗜好度情報を設定する。また、例えば、嗜好化粧顔画像が３つである場合、情報生成部１０５は、各嗜好化粧顔画像に対して、指定された好みの順序に応じて予め定められた値（例えば、１０ポイント、７ポイント、５ポイント等）を示す化粧嗜好度情報を設定する。
【０１０７】
ステップＳ１０４において、情報生成部１０５は、嗜好化粧顔画像と化粧嗜好度情報と選択日時情報（ユーザによりサンプル画像が選択された日時を示す情報）とを関連付け、それらに対して所定のユーザ識別情報を付与し、ユーザ情報を生成する。
【０１０８】
ステップＳ１０５において、情報生成部１０５は、ユーザ情報を記憶装置５００に記憶させる。
【０１０９】
以上説明したユーザ登録動作をユーザ毎に行うことにより、複数のユーザ情報が記憶装置５００に記憶される。
【０１１０】
以上、メイクアップ支援装置１００のユーザ登録動作について説明した。
【０１１１】
次に、メイクアップ支援装置１００の化粧提案動作について、図３を用いて説明する。
【０１１２】
図３は、メイクアップ支援装置１００の化粧提案動作の一例を示すフローチャートである。
【０１１３】
ステップＳ２０１において、情報取得部１０１は、撮像装置２００にて撮影された第１ユーザの顔画像を撮像装置２００から取得する。そして、情報取得部１０１は、その第１ユーザの顔画像を情報生成部１０５へ出力する。なお、ここでの第１ユーザの顔画像は、素顔画像または化粧顔画像のどちらでもよいが、後述のステップＳ２０９にてシミュレーション画像の生成に用いられることから、素顔画像であることが好ましい。
【０１１４】
ここで、例えば、第１ユーザは、操作装置４００を用いて、自分のユーザ識別情報（例えば、ＩＤとパスワード）の入力を行う。情報取得部１０１は、そのユーザ識別情報を操作装置４００から取得し、ユーザ認証部１０２へ出力する。また、情報取得部１０１は、記憶装置５００に記憶されている全てのユーザ識別情報（上述したユーザ登録動作により登録されたもの）を取得し、ユーザ認証部１０２へ出力する。
【０１１５】
ステップＳ２０２において、ユーザ認証部１０２は、操作装置４００から取得されたユーザ識別情報と、記憶装置５００から取得されたユーザ識別情報とに基づいて、第１ユーザの認証を行う。操作装置４００から取得されたユーザ識別情報が、記憶装置５００から取得されたユーザ識別情報に含まれている場合、第１ユーザが登録ユーザであると判定され、ユーザ認証は成功する。
【０１１６】
ステップＳ２０３において、情報取得部１０１は、ユーザ認証部１０２からユーザ認証に成功した旨の通知を受けると、記憶装置５００から第１ユーザ情報と第２ユーザ情報を取得し、類似ユーザ選定部１０３へ出力する。
【０１１７】
類似ユーザ選定部１０３へ出力される第２ユーザ情報は、例えば、複数の第２ユーザ各々のユーザ情報であり、複数あるものとする。また、第１ユーザ情報および第２ユーザ情報の各々には、ユーザ識別情報、嗜好化粧顔画像、化粧嗜好度情報、化粧手順情報、選択日時情報などが含まれる。
【０１１８】
ステップＳ２０４において、類似ユーザ選定部１０３の嗜好化粧類似度算出部１０３０は、第１ユーザ情報と第２ユーザ情報に基づいて、嗜好化粧類似度を算出する。例えば、嗜好化粧類似度は、複数の第２ユーザ各々に対応して算出される。
【０１１９】
ステップＳ２０５において、類似ユーザ選定部１０３は、嗜好化粧類似度に基づいて類似ユーザを選定する。例えば、類似ユーザ選定部１０３は、複数の嗜好化粧類似度に基づいて、複数の第２ユーザの中から１人以上の類似ユーザを選定する。そして、類似ユーザ選定部１０３は、第１ユーザ情報と、類似ユーザ情報（類似ユーザに選定された第２ユーザのユーザ情報）とを、提案化粧画像選定部１０４へ出力する。
【０１２０】
なお、提案化粧画像選定部１０４へ出力される類似ユーザ情報は、１つであっても（選定された類似ユーザが１名である場合）、複数であっても（選定された類似ユーザが複数である場合）よいが、複数の類似嗜好化粧顔画像（類似ユーザの嗜好化粧顔画像）が提案化粧画像選定部１０４へ出力されるものとする。
【０１２１】
ステップＳ２０６において、提案化粧画像選定部１０４の化粧距離算出部１０４０は、類似嗜好化粧顔画像に関連付けられている化粧手順情報に基づいて、化粧距離を算出する。
【０１２２】
ステップＳ２０７において、化粧類似度算出部１０４１は、第１嗜好化粧顔画像（第１ユーザの嗜好化粧顔画像）と類似嗜好化粧顔画像とに基づいて、化粧類似度を算出する。
【０１２３】
ステップＳ２０８において、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離および化粧類似度に基づいて、複数の類似嗜好化粧顔画像の中から、１以上の提案化粧画像を選定する。そして、提案化粧画像選定部１０４は、選定した提案化粧画像を、情報生成部１０５へ出力する。
【０１２４】
ステップＳ２０９において、情報生成部１０５は、提案化粧画像と第１ユーザの顔画像に基づいて、シミュレーション画像を生成し、表示装置３００（所定装置の一例）に出力する。これにより、シミュレーション画像が表示装置３００に表示される。上述したとおり、シミュレーション画像は、提案化粧画像に示される化粧の画像が第１ユーザの顔画像に重畳された画像である。
【０１２５】
また、情報生成部１０５は、記憶装置５００に記憶されている第１ユーザ情報に対して、シミュレーション画像と、そのシミュレーション画像に対応する化粧嗜好度情報とを、追加して記憶させてもよい。これ以降、追加で記憶されたシミュレーション画像は、嗜好化粧顔画像として扱われる。なお、シミュレーション画像と化粧嗜好度情報の追加により、既に記憶されている嗜好化粧顔画像に対応する化粧嗜好度情報の値は、再計算されて、更新されてもよい。
【０１２６】
また、ステップＳ２０９におけるシミュレーション画像の表示後、ユーザにより再検索を指示する操作が行われた場合、再度、ステップＳ２０４〜Ｓ２０９の処理が行われてもよい。
【０１２７】
以上、メイクアップ支援装置１００の化粧提案動作について説明した。なお、シミュレーション画像は表示装置３００に一つずつ表示されてもよいし、複数のシミュレーション画像が同時に表示されてもよい。シミュレーション画像の表示により化粧の提案を受けたユーザは、表示されるシミュレーション画像の各々に対し、気に入った、あるいは、気に入らないなどの評価を操作装置４００等を用いて入力することができる。このユーザによる評価は、シミュレーション画像の各々に対して、全体に対する評価であってもよいし、目元の化粧は気に入ったが、口元の化粧が気に入らないなど、パーツ毎の評価であってもよい。この評価結果をメイクアップ支援装置１００にフィードバックすることにより、提案化粧画像選定部１０４は、フィードバックされた評価結果に基づいて、シミュレーション画像を修正し、あるいは新たに生成してもよい。これにより、表示装置３００に別のシミュレーション画像を表示させることができ、ユーザは、より自分の嗜好にあった化粧の提案を受けることができる。
【０１２８】
＜本実施の形態の効果＞
以上説明したように、本実施の形態のメイクアップ支援装置１００は、以下の構成要素を有する。記憶装置５００は、該ユーザの好みの化粧が施された顔を示す嗜好化粧顔画像と、その化粧に対する好みの度合いを示す化粧嗜好度情報とを含むユーザ情報をユーザ毎に記憶する。情報取得部１０１は、記憶装置５００から、第１ユーザに対応する第１ユーザ情報と、第１ユーザ以外の複数の第２ユーザ各々に対応する複数の第２ユーザ情報とを取得し、かつ、第１ユーザの顔画像を取得する。類似ユーザ選定部１０３は、第１ユーザ情報と複数の第２ユーザ情報とに基づいて、第１ユーザの化粧の好みと複数の第２ユーザ各々の化粧の好みとの類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、その嗜好化粧類似度に基づいて複数の第２ユーザから類似ユーザを選定する。提案化粧画像選定部１０４は、類似ユーザの嗜好化粧顔画像に示される化粧のしやすさを示す化粧距離を算出し、かつ、第１ユーザの嗜好化粧顔画像に示される化粧と類似ユーザの嗜好化粧顔画像各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出する。そして、算出された化粧距離と化粧類似度とに基づいて、類似ユーザの嗜好化粧顔画像から第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定する。情報生成部１０５は、提案化粧画像に示される化粧の画像を第１ユーザの顔画像に重畳したシミュレーション画像を生成し、所定装置に出力する。
【０１２９】
すなわち、本実施の形態のメイクアップ支援装置１００によれば、第１ユーザと化粧の好みが類似している第２ユーザ（類似ユーザ）の嗜好化粧顔画像に示される化粧の画像を第１ユーザの顔画像に重畳したシミュレーション画像を生成できるため、ユーザの嗜好に合った化粧を提案できる。その結果、ユーザは、複数のサンプル画像の中から自分の嗜好にあったものを選択する労力を減らすことができ、選択に要する時間を短縮できる。
【０１３０】
＜本実施の形態の変形例＞
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は上記説明に限定されず、種々の変形が可能である。以下、各変形例について説明する。
【０１３１】
（変形例１）
上記実施の形態では、ユーザ認証に成功した場合に類似ユーザの選定が行われる場合を例に挙げたが、ユーザ認証は必須でなくてもよい。すなわち、ユーザがログインを行わなくても、化粧提案動作を行うことができる。
【０１３２】
その場合、メイクアップ支援装置１００は、ログインしていないユーザを匿名ユーザとして扱い、その匿名ユーザに複数のサンプル画像を提示し、嗜好化粧顔画像を選択させるとともに、それに対応する化粧嗜好度情報を設定する。この嗜好化粧顔画像と化粧嗜好度情報を含む匿名ユーザのユーザ情報（以下「匿名ユーザ情報」という）は、第１ユーザ情報と同様に扱われる。その後、匿名ユーザ情報に基づいて、上記実施の形態で説明したように、類似ユーザの選定、提案化粧画像の選定、シミュレーション画像の生成が行われる。
【０１３３】
なお、匿名ユーザ情報は、記憶装置５００に蓄積されてもよい。その後、第２ユーザ情報として用いられてもよい。
【０１３４】
また、メイクアップ支援装置１００は、匿名ユーザに対して、所定のタイミングでユーザ情報の登録を求めてもよい。所定のタイミングは、例えば、化粧提案動作の開始時、サンプル画像の表示時、または、サンプル画像の選択後（嗜好化粧顔画像の決定後）などが挙げられる。
【０１３５】
（変形例２）
上記実施の形態では、ユーザの嗜好化粧顔画像は、表示装置３００に表示された複数のサンプル画像からユーザにより選択される場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。
【０１３６】
ユーザは、好みの化粧顔画像をメイクアップ支援装置１００へ入力する操作を行ってもよい。例えば、ユーザは、雑誌に掲載されている化粧顔をスキャナで読み取り、その化粧顔の画像データをメイクアップ支援装置１００へ入力する操作を行ってもよい。または、例えば、ユーザは、ウェブページに掲載されている化粧顔画像を取得し、その化粧顔画像データをメイクアップ支援装置１００へ入力する操作を行ってもよい。または、例えば、ユーザは、デジタルカメラ等で自分、友人、家族等の化粧顔を撮影した画像をメイクアップ支援装置１００へ入力する操作を行ってもよい。
【０１３７】
このようにしてユーザにより化粧顔画像がメイクアップ支援装置１００に入力された場合、情報生成部１０５は、入力された化粧顔画像をそのユーザの嗜好化粧顔画像に決定するとともに、その化粧顔画像に対応する化粧嗜好度情報を設定する。化粧嗜好度情報は、例えば、最も高い値を示すように設定される。そして、情報生成部１０５は、嗜好化粧顔画像と化粧嗜好度情報を関連付け、ユーザ情報として記憶装置５００に記憶させる。
【０１３８】
（変形例３）
上記実施の形態では、嗜好化粧顔画像は、サンプル画像の中からユーザにより選択される場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。
【０１３９】
例えば、メイクアップ支援装置１００は、嗜好化粧顔画像の選択肢として表示されたサンプル画像を視認する際のユーザの行動を観察する行動観察部（図示略）をさらに有してもよい。行動観察部は、ユーザの行動に基づいて、ユーザの嗜好化粧顔画像および嗜好度情報を決定し、ユーザ情報として記憶装置５００に記憶させる。以下、具体的に説明する。
【０１４０】
上述したユーザ登録動作では、例えば、図４に示すように、複数のサンプル画像６００〜６０２が表示装置３００に表示される。図４の例では、中央に、サンプル画像６００が拡大して表示されている。ユーザは、所定の操作を行うことで、中央に表示されるサンプル画像を切り替えることができる。なお、図４の例では、表示されるサンプル画像の数を３つとしているが、数はこれに限定されない。
【０１４１】
ここで、行動観察部は、サンプル画像毎に、中央に表示された時間および／または回数を計測する。
【０１４２】
次に、行動観察部は、計測した時間および／または回数に応じて、各サンプル画像に対して化粧嗜好度情報を設定する。このとき、化粧嗜好度情報は、計測時間が長いほど、大きい値が設定される。また、化粧嗜好度情報は、計測回数が多いほど、大きい値が設定される。すなわち、計測時間が長いほど、計測回数が多いほど、ユーザが興味を示したサンプル画像であると判定される。なお、計測時間および／または計測回数が所定値以下のサンプル画像の化粧嗜好度情報については、マイナスの値を設定してもよい。また、計測時間と計測回数の両方を用いる場合には、どちらを重視するかに応じて重み付けをして値を設定してもよい。
【０１４３】
次に、行動観察部は、化粧嗜好度情報の値が所定値以上のサンプル画像を、ユーザの嗜好化粧顔画像に決定する。
【０１４４】
次に、行動観察部は、決定した嗜好化粧顔画像とそれに対応する化粧嗜好度情報を関連付け、ユーザ情報として記憶装置５００に記憶させる。
【０１４５】
なお、図４に表示されたサンプル画像６００〜６０２以外のサンプル画像を表示する指示をユーザが行った場合、行動観察部は、その指示を受け付けるまでの観察結果（計測時間および／または計測回数）に基づいて、サンプル画像６００〜６０２に対して化粧嗜好度情報を設定し、その後、他のサンプル画像の表示を行ってもよい。
【０１４６】
また、上記説明では、行動観察部は、中央に表示された時間および／または回数をサンプル画像毎に計測する場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、行動観察部は、撮像装置２００によって撮影される顔画像（動画）に基づいて、ユーザの視線を追跡してもよい。この場合、行動観察部は、ユーザの視線が向いているサンプル画像を特定し、視線が向いている時間および／または回数を計測してもよい。
【０１４７】
（変形例４）
上記実施の形態では、類似ユーザ選定部１０３が、嗜好化粧類似度を算出し、その嗜好化粧類似度に基づいて類似ユーザを選定する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。この具体例について、図５を用いて以下に説明する。
【０１４８】
図５は、本変形例に係るメイクアップ支援装置１００の構成例を示す図である。図５において、図１と同一の構成要素には同一符号を付し、その説明は省略する。
【０１４９】
図５に示すメイクアップ支援装置１００は、図１の構成と比べて、類似ユーザ選定部１０３において顔類似度算出部１０３１と年齢類似度算出部１０３２を備える点が異なる。
【０１５０】
本変形例では、記憶装置５００に記憶されている第１ユーザ情報には、実施の形態で説明した各種情報に加えて、第１ユーザの年齢情報が含まれているとする。また、記憶装置５００に記憶されている各第２ユーザ情報には、実施の形態で説明した各種情報に加えて、第２ユーザの顔画像（例えば、静止画の素顔画像）と第２ユーザの年齢情報が含まれているとする。なお、年齢情報は、例えば、上述したユーザ登録動作の際に、ユーザ自身によって入力されてもよいし、ユーザから年齢を聞いた化粧品販売店の店員が入力してもよい。または、年齢情報は、ユーザの顔画像から推定された年齢であってもよい。
【０１５１】
情報取得部１０１は、記憶装置５００から第１ユーザ情報と複数の第２ユーザ情報を取得し、それらを類似ユーザ選定部１０３へ出力する。また、情報取得部１０１は、撮像装置２００から取得した第１ユーザの顔画像を、情報生成部１０５に出力するとともに、類似ユーザ選定部１０３へも出力する。
【０１５２】
顔類似度算出部１０３１は、第１ユーザの顔画像の特徴量と、複数の第２ユーザ各々の顔画像の特徴量とに基づいて、第１ユーザの顔と複数の第２ユーザ各々の顔との類似度を示す顔類似度を算出する。
【０１５３】
例えば、まず、顔類似度算出部１０３１は、第１ユーザの顔画像から複数の特徴点を抽出し、その特徴点に基づいて、各種顔パーツ（例えば、目、鼻、口、頬、額、顎など）の位置および形状と、顔の輪郭の形状（例えば、四角形、逆三角形、卵型など）とを抽出する。これと同様の処理は、各第２ユーザの顔画像に対しても行われる。
【０１５４】
そして、顔類似度算出部１０３１は、第１ユーザの顔画像において抽出された各顔パーツの位置および形状、顔の輪郭の形状と、第２ユーザの顔画像の各々において抽出された各顔パーツの位置および形状、顔の輪郭の形状とを比較する。
【０１５５】
この比較の結果、顔類似度算出部１０３１は、顔パーツの位置または形状が同じまたは近いほど大きな値となるように、また、顔の輪郭の形状が同じまたは近いほど大きな値となるように、顔類似度を算出する。
【０１５６】
年齢類似度算出部１０３２は、第１ユーザの年齢情報と、複数の第２ユーザ各々の年齢情報とに基づいて、第１ユーザの年齢と複数の第２ユーザ各々の年齢と間の類似度を示す年齢類似度を算出する。
【０１５７】
例えば、年齢類似度算出部１０３２は、第１ユーザの年齢と第２ユーザの年齢とが同じまたは近いほど大きな値となるように、年齢類似度を算出する。
【０１５８】
そして、類似ユーザ選定部１０３は、嗜好化粧類似度、顔類似度、および年齢類似度に基づいて、第２ユーザ各々に対応するユーザ類似度を算出する。例えば、ユーザ類似度は、嗜好化粧類似度と、顔類似度と、年齢類似度との合計値であるが、合計値に限定されない。
【０１５９】
次に、類似ユーザ選定部１０３は、複数のユーザ類似度に基づいて、複数の第２ユーザから類似ユーザを選定する。例えば、複数のユーザ類似度のうち、値が大きいものから順に選択する。ここで選択されるユーザ類似度の数は、選定される類似ユーザの数に相当し、予め定められているものとする。そして、類似ユーザ選定部１０３は、選択したユーザ類似度に対応する第２ユーザを類似ユーザに選定する。
【０１６０】
なお、嗜好化粧類似度、顔類似度、年齢類似度のそれぞれに重み付けをして（例えば、各類似度に所定の係数を掛けて）、ユーザ類似度を算出してもよい。
【０１６１】
また、嗜好化粧顔類似度を用いて類似ユーザを選定した後で、顔類似度および年齢類似度の少なくとも一方を用いて類似ユーザを絞り込んでもよい。この場合、ユーザ類似度は、嗜好化粧顔類似度と同じ値になる。
【０１６２】
また、ユーザ類似度は、嗜好化粧類似度と、顔類似度または年齢類似度のいずれかとに基づいて算出されてもよい。
【０１６３】
また、顔類似度算出部１０３１における顔特徴点の抽出方法および顔パーツの抽出方法としては、既知の分類方法、パターン認識方法、クラスタリング方法、および最適化方法を採用することができる。既知の分類方法としては、例えば、決定木分析、ニューラルネットワーク（深層学習を含む）、およびナイーブベイズが挙げられる。既知のパターン認識方法としては、例えば、ニューラルネットワーク（深層学習を含む）およびサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が挙げられる。既知のクラスタリング方法としては、例えば、ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ｋ−ＮＮ、ｋ近傍法）、ｋ−ｍｅａｎｓ、および階層的クラスタリングが挙げられる。また、既知の最適化方法としては、例えば、遺伝的アルゴリズムが挙げられる。
【０１６４】
（変形例５）
また、上記実施の形態では、類似ユーザ選定部１０３が、嗜好化粧類似度を算出し、その嗜好化粧類似度に基づいて類似ユーザを選定する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。
【０１６５】
例えば、嗜好化粧類似度に加えて、化粧以外の対象にたいするユーザの好みを示す嗜好情報を用いて、類似ユーザを選定してもよい。嗜好情報は、例えば、ユーザの好きな芸能人（歌手、モデル、俳優等）、ユーザの好きなペット、ユーザの好きな色などを示す情報である。嗜好情報は、例えば、上述したユーザ登録動作の際にユーザにより登録され、ユーザ情報に含まれて記憶される。
【０１６６】
まず、類似ユーザ選定部１０３は、情報取得部１０１が記憶装置５００から取得した第１ユーザ情報と複数の第２ユーザ情報を受け取る。これらのユーザ情報には、それぞれ、嗜好情報が含まれているとする。
【０１６７】
次に、類似ユーザ選定部１０３は、第１ユーザ情報に含まれる第１嗜好情報と、第２ユーザ情報各々に含まれる第２嗜好情報とを比較し、内容（好み）が一致するものがあるか否かを判定する。
【０１６８】
次に、類似ユーザ選定部１０３は、嗜好情報の内容が一致する第２ユーザの嗜好化粧顔画像と化粧嗜好度情報に基づいて嗜好化粧類似度を算出し、その嗜好化粧類似度に基づいて類似ユーザを選定する。
【０１６９】
なお、嗜好情報の用い方は、上記説明に限定されない。例えば、第１嗜好情報と第２嗜好情報との類似度（以下「嗜好類似度」という）を算出し、その嗜好類似度と嗜好化粧類似度とを基に算出した値（例えば、嗜好類似度と嗜好化粧類似度の合計値。ユーザ類似度の一例）に基づいて類似ユーザを選定してもよい。また、嗜好類似度は、変形例４で説明した顔類似度、年齢類似度とともに、ユーザ類似度の算出に用いられてもよい。
【０１７０】
（変形例６）
上記実施の形態では、提案化粧画像選定部１０４が、化粧距離と化粧類似度の両方に基づいて、提案化粧画像を選定する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。
【０１７１】
提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離または化粧類似度のいずれかに基づいて、提案化粧画像を選定してもよい。
【０１７２】
例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離が最も小さい類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離が小さい順から所定数の類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離が所定値以下の類似嗜好化粧顔画像の中からランダムに提案化粧画像を選定してもよい。
【０１７３】
例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧類似度が最も大きい類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧類似度が大きい順から所定数の類似嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。または、例えば、提案化粧画像選定部１０４は、化粧類似度が所定値以上の類似嗜好化粧顔画像の中からランダムに提案化粧画像を選定してもよい。
【０１７４】
または、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離および化粧類似度のいずれも用いずに、提案化粧画像を選定してもよい。
【０１７５】
例えば、提案化粧画像選定部１０４は、類似ユーザ選定部１０３が類似ユーザに選定した第２ユーザの第２ユーザ情報に含まれる全ての嗜好化粧顔画像を提案化粧画像に選定してもよい。
【０１７６】
（変形例７）
上記実施の形態において、提案化粧画像選定部１０４は、提案化粧画像を選定するにあたり、以下のような付加情報を用いてもよい。
【０１７７】
付加情報とは、例えば、季節、１日における時間帯（例えば、朝、昼、晩）、曜日、または天気といった要素のうち少なくとも１つを示す情報である。付加情報は、嗜好化粧顔画像に関連付けられてユーザ情報として記憶装置５００に記憶される。上記各要素は、嗜好化粧顔画像がユーザにより選択された時点を表すものであってもよいし、嗜好化粧顔画像に示される化粧に最適なものとしてユーザ等により指定されたものであってもよい。
【０１７８】
まず、提案化粧画像選定部１０４は、類似ユーザ選定部１０３から、第１ユーザ情報と、付加情報を含む類似ユーザ情報（類似ユーザに対応する第２ユーザ情報）とを受け取ると、現在の季節、１日における時間帯、曜日、または天気の要素のうち少なくとも１つを示す現在情報を取得する。
【０１７９】
次に、提案化粧画像選定部１０４は、現在情報と、類似嗜好化粧顔画像（類似ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像）各々に対応する付加情報とを比較し、内容（要素）が一致するものがあるか否かを判定する。
【０１８０】
次に、提案化粧画像選定部１０４は、内容が一致する類似嗜好化粧顔画像を抽出する。
【０１８１】
次に、提案化粧画像選定部１０４は、抽出した類似嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧手順情報に基づいて化粧距離を算出する。また、提案化粧画像選定部１０４は、抽出した類似嗜好化粧顔画像と第１嗜好化粧顔画像（第１ユーザ情報に含まれる嗜好化粧顔画像）に基づいて化粧類似度を算出する。
【０１８２】
次に、提案化粧画像選定部１０４は、化粧距離と化粧類似度に基づいて提案化粧画像を選定する。
【０１８３】
なお、上記説明では、化粧距離と化粧類似度の算出の前に、現在情報と付加情報とを比較して類似嗜好化粧顔画像を抽出する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、化粧距離と化粧類似度に基づいて提案化粧画像を選定した後で、その提案化粧画像に対応する付加情報と現在情報とを比較し、内容が一致する提案化粧画像を抽出してもよい。
【０１８４】
また、上記説明では、化粧距離と化粧類似度を用いる場合を例に挙げて説明したが、本変形例は、上記変形例６（化粧距離または化粧類似度のいずれかを用いる場合、および、化粧距離および化粧類似度をともに用いない場合）にも適用可能である。
【０１８５】
本変形例によれば、季節、１日における時間帯（例えば、朝、昼、晩）、曜日、または天気に応じた適切な提案化粧画像を、ユーザに提案することができる。
【０１８６】
（変形例８）
上記実施の形態では、情報生成部１０５が、シミュレーション画像を表示装置３００へ出力する場合を例に挙げて説明したが、出力先（送信先）はこれに限定されない。
【０１８７】
例えば、情報生成部１０５は、シミュレーション画像を第１ユーザの端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等）へ出力してもよい。
【０１８８】
また、例えば、情報生成部１０５は、シミュレーション画像を記憶装置５００に出力してもよい。この場合、シミュレーション画像は、嗜好化粧顔画像として、第１ユーザのユーザ情報に含まれて記憶される。
【０１８９】
また、例えば、情報生成部１０５は、シミュレーション画像を印刷装置へ出力してもよい。
【０１９０】
（変形例９）
上記実施の形態において、情報生成部１０５は、シミュレーション画像の生成後、そのシミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドするガイド情報を生成し、そのガイド情報を所定装置に出力（送信）してもよい。出力先（送信先）は、例えば、表示装置３００、第１ユーザの端末装置（スマートフォン等）、印刷装置などが挙げられる。
【０１９１】
例えば、情報生成部１０５は、シミュレーション画像の生成に用いた提案化粧画像（類似嗜好化粧顔画像）に関連付けられた化粧手順情報等に基づいて、ガイド情報を生成する。
【０１９２】
ガイド情報は、例えば、各メイクアイテムの使用順序（化粧手順）を示す情報、各メイクアイテムの肌への塗布方法（例えば、ブラシ等の筆圧、ブラシ等を動かす方向、ぼかしの程度）を示す情報、各メイクアイテムの属性（例えば、型番、色、製品名、特徴など）を示す情報、メイクアイテムを使用する際のアドバイスを示す情報などを含む。また、ガイド情報は、手順毎に第１ユーザの顔画像にメイクアイテムの画像を重畳したシミュレーション画像を含んでもよい。これらの情報は、テキスト情報、静止画、動画、音声情報のうち少なくとも１つであればよい。
【０１９３】
このように、ガイド情報には化粧の方法をガイドする内容が含まれるため、ユーザは、ガイド情報を参照して化粧を行うことで、シミュレーション画像に示される化粧を実現することができる。
【０１９４】
なお、複数の提案化粧画像が選定された場合、情報生成部１０５は、複数の提案化粧画像各々と第１ユーザの顔画像に基づいて複数のシミュレーション画像を生成し、複数のシミュレーション画像を選択肢として表示装置３００に表示させる。ここで、第１ユーザは、複数のシミュレーション画像の中から所望のものを選択する操作を行う。情報生成部１０５は、第１ユーザに選択されたシミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドするガイド情報を生成する。
【０１９５】
（変形例１０）
上記実施の形態において、情報生成部１０５は、第１ユーザの肌の状態を考慮して、シミュレーション画像を生成してもよい。この具体例について以下に説明する。
【０１９６】
まず、情報生成部１０５は、第１ユーザの顔画像に対して公知の画像解析により、肌の変色領域（例えば、しみ、にきび、くまなど）の位置、形状、色等を検出する。次に、情報生成部１０５は、検出結果に応じて予め定められた変色領域を隠す化粧（例えば、ファンデーション、コンシーラ）を示す画像（以下「ケア化粧画像」という）を記憶装置５００から取得する。次に、情報生成部１０５は、提案化粧画像に示される化粧の画像とともに、ケア化粧画像を第１ユーザの顔画像に重畳してシミュレーション画像を生成する。なお、シミュレーション画像を見た第１ユーザが、ケア化粧画像の化粧を認識できるように、その化粧部分を枠で囲んで表示する等してもよい。また、その化粧に使用する化粧品の情報（例えば、ファンデーション、コンシーラの品番、色などの情報）を表示してもよい。
【０１９７】
（変形例１１）
ユーザ情報には、上述した内容のほか、例えば、ユーザの年齢、性別、国籍、居住地、出身地、肌の悩み、理想の肌状態、医療機関（皮膚科、美容皮膚科、美容整形外科など）で受けた治療の履歴（医療機関名、治療日、治療箇所等）といった内容が含まれてもよい。
【０１９８】
これらの内容は、例えば、店舗、医療機関等の関係者またはユーザ自身によって所定の装置（例えば、メイクアップ支援装置１００、ユーザの使用する端末装置等）から入力される。そして、入力された内容を含むユーザ関連情報は、所定の装置から記憶装置５００に送信され、記憶装置５００においてユーザ識別情報に関連付けられて記憶される。
【０１９９】
そして、メイクアップ支援装置１００は、例えば、シミュレーション画像を生成した際に、ユーザ関連情報（例えば、国籍、年齢、性別など）と、生成されたシミュレーション画像とを対応付けて、所定の装置（例えば、化粧品の開発会社や販売店舗の端末装置）へ出力してもよい。これらの情報の対応付けにより、どのような属性のユーザがどのような化粧が好みであるかが分かる。そのため、化粧品の開発、接客の際のアドバイスや商品の推薦等に活用できる。
【０２００】
（変形例１２）
メイクアップ支援装置１００の構成要素（情報取得部１０１、ユーザ認証部１０２、類似ユーザ選定部１０３、提案化粧画像選定部１０４、情報生成部１０５）の一部は、他の構成要素と物理的に離隔していてもよい。この場合、離隔された構成要素同士は、互いに通信を行うための通信部をそれぞれ備える必要がある。例えば、メイクアップ支援装置１００の機能の一部は、クラウド化されていてもよい。
【０２０１】
＜本開示の使用形態＞
以下、本開示のメイクアップ支援装置１００の想定される使用形態について説明する。
【０２０２】
（第１の使用形態）
例えば、ユーザは、メイクアップ支援装置１００が設置された店舗等に来店し、自分１人でメイクアップ支援装置１００の操作を行う。
【０２０３】
（第２の使用形態）
例えば、ユーザはメイクアップ支援装置１００が設置された店舗に来店し、店員がユーザのメイクアップ支援装置１００の操作をサポートする。
【０２０４】
この場合、メイクアップ支援装置１００により提案されたシミュレーション画像が表示装置３００に表示された後、店員は、そのシミュレーション画像に示される化粧を、実際にユーザの顔に施してもよい。
【０２０５】
なお、表示装置３００には、シミュレーション画像とともに、ガイド情報が表示されてもよい。店員は、ガイド情報の内容をユーザに教えながら、ガイド情報に従ってユーザの顔に化粧を施してもよい。また、店員は、化粧を施しながら気がついたことやアドバイスなどを、操作装置４００を用いてメイクアップ支援装置１００に入力し、ガイド情報に追加する操作を行ってもよい。また、店員は、化粧の手順毎に、撮像装置２００によりユーザの顔を撮影し、その顔画像をメイクアップ支援装置１００に入力し、ガイド情報に追加する操作を行ってもよい。
【０２０６】
（第３の使用形態）
例えば、ユーザはメイクアップ支援装置１００が設置された店舗に来店し、店員がメイクアップ支援装置１００を操作する。
【０２０７】
この場合、メイクアップ支援装置は、例えば表示装置３００の２つのディスプレイの各々に対して、店員用画面とユーザ用画面とを表示させてもよい。
【０２０８】
例えば、店員用画面には、複数の提案化粧画像や複数のシミュレーション画像が表示される一方で、ユーザ用画面には、店員により選択されたシミュレーション画像だけが表示される。
【０２０９】
また、例えば、上記変形例で説明したガイド情報は、ユーザ用画面には表示されず。店員用画面にのみ表示されてもよい。店員は、店員用画面に表示されたガイド情報にしたがってユーザに化粧を施してもよい。このとき、ユーザ用画面には、店員に化粧を施されているユーザの顔画像だけが表示されてもよい。
【０２１０】
（第４の使用形態）
例えば、複数の店員が化粧の知見を共有するためにメイクアップ支援装置を使用する。
【０２１１】
例えば、店舗の営業時間外のときに、店員がメイクアップ支援装置１００を用いてユーザ情報（例えば、シミュレーション画像、ガイド情報等）を閲覧してもよい。これにより、店員は、過去に他の店員が実施した化粧の方法や知識、または、顔の特徴が異なるユーザ各々に合った化粧の方法などを学ぶことができる。
【０２１２】
（第５の使用形態）
例えば、ユーザは、自宅にメイクアップ支援装置１００を設置し、日常的にメイクアップ支援装置を使用する。
【０２１３】
この場合、ユーザ識別情報でログイン操作を行うことは日常生活にはなじまないため、例えば、顔認証による簡易的なログイン処理を行ってもよい。独り暮らしの場合にはログイン処理を省略してもよい。
【０２１４】
（変形例１３）
上記の変形例７において、下記のようなデータを蓄積し、将来のユーザへの提案、マーケティング、商品開発、営業、販売等に生かすようにしてもよい。なお、変形例７における付加情報は、季節、１日における時間帯（例えば、朝、昼、晩）、曜日、または天気だけでなく、化粧をしていくシチュエーション（例えば、パーティー、同窓会、ランチ会、ショッピング、学校の保護者会）を要素として含んでいてもよい。付加情報は、上記のうちの少なくとも１つを要素として含んでおり、２つ以上の要素を組み合わせとして含んでいてもよい。これらの付加情報は、対応する嗜好化粧顔画像に関連付けられてユーザ情報として記憶装置５００に記憶される。
【０２１５】
上記のような季節、時間帯、曜日、天気、シチュエーション等に応じて、適切な提案化粧画像の化粧を行うために使用する化粧品に関する化粧品情報は、化粧品毎に、季節、時間帯、曜日、天気、シチュエーションによ応じて、使用頻度、好まれる色や質感等がデータとして蓄積される。化粧品情報には、化粧品の製品名、種類、色、質感等に関する情報を含むため、データを蓄積した後に、傾向を分析することが可能である。よって、提案化粧画像をユーザに提案する際に、すでに蓄積されているデータを用いて、提案化粧画像の化粧を行うときに、使用する化粧品や代替化粧品を簡便に提示することができる。さらに、季節、時間帯、曜日、天気、シチュエーションに応じて、使用される頻度の高い化粧品を算出し、その化粧品をユーザに提示するとともに、その化粧品を使った化粧画像を提示してもよい。また、その化粧品情報を類似度の高いその他のユーザに提示してもよい。また、将来のマーケティング、商品開発、営業、販売等に生かすために、その化粧品情報の蓄積データを化粧品販売会社や化粧品製造会社に提供してもよい。
【０２１６】
（変形例１４）
上記実施の形態及び上記変形例において、メイクアップ支援装置に複数のユーザ情報を蓄積し、将来のユーザへの化粧品の提案及び広告等のマーケティングに、蓄積データを使用できるようにしてもよい。
【０２１７】
例えば、類似ユーザの化粧に使用される化粧品は、第１ユーザが購入を希望する化粧品となる可能性が高い。そこで、この化粧品の製品名、色、価格、販売先等に関する化粧品情報を、第１ユーザに購入提案する化粧品情報として提示してもよい。提示の方法としては、ディスプレイ等の表示装置に表示してもよいし、第１ユーザが有するスマートフォンやタブレット等のモバイル端末に、化粧品情報あるいはそのリンク情報を通信等により送信してもよい。あるいは、電子メール等により第１ユーザに送信するようにしてもよいし、店舗等で紙に印刷して第１ユーザに渡してもよい。さらに、マーケティングや製品開発に使用するために、第１ユーザに提案した提案化粧画像あるいは第１ユーザが選択したシミュレーション画像に関連づけられた化粧品情報、および／あるいは、実際に第１ユーザにより購入された化粧品に関する情報を、化粧品販売会社や化粧品製造会社に提供してもよい。
【０２１８】
例えば、第１ユーザの好みの化粧品の情報は、類似ユーザである第２ユーザaが好む化粧品である可能性が高いため、第１ユーザの好みの化粧品を類似ユーザである第２ユーザaが使用していない場合には、システムから提案する化粧品として第２ユーザaに提示してもよい。また、提示する化粧品情報とあわせて、ユーザの情報をマーケティングや製品開発に使用するために、化粧品販売会社や化粧品製造会社に、第１ユーザの使用している他の化粧品情報や第２ユーザaが使用している化粧品情報を関連する化粧品情報として提示することも考えられる。
【０２１９】
また、例えば、第１ユーザの使用している化粧品の履歴情報から、第１ユーザが使用する化粧品の傾向を学習し、第１ユーザがまだ使用したことがない化粧品群の中から使用する可能性の高い化粧品を選出し、第１ユーザに提示してもよい。また、その化粧品の情報を類似ユーザである第２ユーザaに提示してもよい。また、化粧品販売会社や化粧品製造会社に、マーケティングや製品開発の情報として提供してもよい。
【０２２０】
また、さらに、第１ユーザがシミュレーション画像を選択する際に、どういったシチュエーション（例えば、パーティー、同窓会、ランチ会、ショッピング、学校の保護者会）でその化粧を施す予定なのかを示すシチュエーション情報を、例えば、図１の操作装置４００等を用いて入力してもよい。このとき、選択されたシミュレーション画像に用いられる化粧品情報とシチュエーション情報とを関連させて、記憶装置に記憶させ、蓄積してもよい。これにより、化粧品販売会社及び化粧品製造会社は、シチュエーションによって好まれる化粧品の色や質感等の傾向及び動向を分析することができる。これにより、シチュエーションにあわせた化粧品の開発及び提案が可能となる。
【０２２１】
なお、上記実施の形態及び上記変形例を組み合わせ可能であることはいうまでもない。
【０２２２】
＜本開示のまとめ＞
本開示のメイクアップ支援装置は、第１ユーザの好みの化粧が施された顔を示す第１の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第１の化粧嗜好度情報とを含む第１ユーザ情報と、前記第１ユーザ以外の複数の第２ユーザの各々の好みの化粧が施された顔を示す第２の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第２の化粧嗜好度情報とをそれぞれ含む、複数の第２ユーザ情報を取得し、かつ、前記第１ユーザの顔画像を取得する情報取得部と、前記第１ユーザ情報と前記複数の第２ユーザ情報に基づいて、前記第１ユーザの化粧の好みと前記複数の第２ユーザの各々の化粧の好みとの類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、嗜好化粧類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定する類似ユーザ選定部と、前記選定された一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報に基づき、化粧のしやすさの度合いを示す化粧距離を算出し、かつ、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像に示される化粧と前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像の各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出し、前記算出された化粧距離と前記化粧類似度とに基づいて、前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像から前記第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定する提案化粧画像選定部と、前記選定された提案化粧画像に示される化粧の画像を前記第１ユーザの顔画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成し、表示装置に出力する情報生成部と、を有する。
【０２２３】
なお、上記メイクアップ支援装置において、前記第１ユーザ情報及び前記複数の第２ユーザ情報を記憶する記憶装置をさらに有し、前記情報取得部は前記記憶装置から、前記第１ユーザ情報と、前記複数の第２ユーザ情報を取得してもよい。
【０２２４】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報取得部は、前記複数の第２ユーザの各々の顔画像を取得し、前記類似ユーザ選定部は、前記第１ユーザの顔画像の特徴量と、前記複数の第２ユーザ各々の顔画像の特徴量とに基づいて、前記第１ユーザの顔と前記複数の第２ユーザ各々の顔との類似度を示す顔類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度および前記顔類似度に基づいて前記複数の第２ユーザから前記一人以上の類似ユーザを選定してもよい。
【０２２５】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報取得部は、前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とを取得し、前記類似ユーザ選定部は、前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とに基づいて、前記第１ユーザの年齢と前記複数の第２ユーザ各々の年齢との類似度を示す年齢類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度および前記年齢類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定してもよい。
【０２２６】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報取得部は、前記複数の第２ユーザの各々の顔画像と、前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とを取得し、前記類似ユーザ選定部は、前記第１ユーザの顔画像の特徴量と、前記複数の第２ユーザの各々の顔画像の特徴量とに基づいて、前記第１ユーザの顔と前記複数の第２ユーザの各々の顔との類似度を示す顔類似度を算出し、前記第１ユーザの年齢情報と、前記複数の第２ユーザの各々の年齢情報とに基づいて、前記第１ユーザの年齢と前記複数の第２ユーザ各々の年齢と間の類似度を示す年齢類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度、前記顔類似度、および前記年齢類似度に基づいて前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定してもよい。
【０２２７】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報取得部は、化粧の好み以外の所定の対象に対する前記第１ユーザの嗜好を示す第１嗜好情報と、前記所定の対象に対する前記複数の第２ユーザの各々の嗜好を示す複数の第２嗜好情報とを取得し、前記類似ユーザ選定部は、前記嗜好化粧類似度、前記第１嗜好情報、および前記複数の第２嗜好情報各々に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定してもよい。
【０２２８】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報生成部は、前記シミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドするガイド情報を生成し、前記所定装置に出力してもよい。
【０２２９】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報生成部は、複数の前記提案化粧画像が選定された場合、前記複数の提案化粧画像各々と前記第１ユーザの顔画像に基づいて複数の前記シミュレーション画像を生成して、所定の表示装置に表示させ、前記複数のシミュレーション画像のうち、前記第１ユーザに選択された前記シミュレーション画像に示される化粧の方法をガイドする前記ガイド情報を生成してもよい。
【０２３０】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記第１ユーザが前記嗜好化粧顔画像の選択肢として表示された化粧顔画像を視認する際の行動を観察する行動観察部をさらに有し、前記行動観察部は、前記第１ユーザの行動に基づいて、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像および前記嗜好度情報を決定し、前記第１ユーザ情報として前記記憶装置に記憶させてもよい。
【０２３１】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記提案化粧画像選定部は、前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報である、化粧手順情報、化粧品数情報、または化粧品価格情報のうち少なくとも１つに基づいて、前記化粧距離を計算してもよい。
【０２３２】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報生成部は、前記シミュレーション画像と、該シミュレーション画像に示される化粧に対する前記第１ユーザの好みの度合いを示す前記化粧嗜好度情報とを、追加の前記第１ユーザ情報として前記記憶装置に記憶させてもよい。
【０２３３】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記ユーザ情報に含まれる前記嗜好化粧顔画像には、季節、１日における時間帯、曜日、天気または化粧をしていくシチュエーションのうち少なくとも１つを示す付加情報が関連付けられており、前記提案化粧画像選定部は、現在の季節、１日における時間帯、曜日、天気またはシチュエーションのうち少なくとも１つを示す現在情報と、前記付加情報とに基づいて、前記提案化粧画像を選定してもよい。
【０２３４】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記情報生成部は、前記第１ユーザの顔画像から肌の変色領域が検出された場合、該変色領域を隠す化粧を示す画像を、前記提案化粧画像に示される化粧の画像とともに前記第１ユーザの顔画像に重畳して前記シミュレーション画像を生成してもよい。
【０２３５】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記表示装置に表示される前記シミュレーション画像の各々に対する前記第１ユーザによる評価の入力を受け付ける操作部をさらに有し、前記評価は、前記シミュレーション画像全体に対する評価、メイクパーツ毎の評価のうちの少なくともいずれかを含んでいてもよい。
【０２３６】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記提案化粧画像選定部は、前記操作部において受け付けた前記評価に基づいて、前記提案化粧画像を修正してもよい。
【０２３７】
また、上記メイクアップ支援装置において、前記第１ユーザ及び前記複数の第２ユーザの各々が化粧をする季節、時間帯、曜日、天気、シチュエーションの少なくとも１つに関するシチュエーション情報の入力を受け付ける操作部と、前記第１ユーザ情報と、前記複数の第２ユーザ情報と、前記シチュエーション情報とが蓄積され、前記シチュエーション情報により示されるシーン（場面）に応じて、化粧を行うために使用する化粧品に関する化粧品情報が、化粧品毎に、シチュエーションによる使用頻度、好まれる色や質感等がデータとして蓄積される、記憶部とをさらに有していてもよい。
【０２３８】
本開示のメイクアップ支援方法は、第１ユーザの好みの化粧が施された顔を示す第１の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第１の嗜好度情報とを含む第１ユーザ情報と、前記第１ユーザ以外の複数の第２ユーザの各々の好みの化粧が施された顔を示す第２の嗜好化粧顔画像と、化粧に対する好みの度合いを示す第２の化粧嗜好度情報とを含む、複数の第２ユーザ情報を取得し、前記第１ユーザの顔画像を取得し、前記第１ユーザ情報と前記複数の第２ユーザ情報に基づいて、前記第１ユーザの好みの化粧と前記複数の第２ユーザ各々の好みの化粧との類似度を示す嗜好化粧類似度を算出し、前記嗜好化粧類似度に基づいて、前記複数の第２ユーザから一人以上の類似ユーザを選定し、前記選定された一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像に関連付けられた化粧情報に基づき、化粧のしやすさの度合いを示す化粧距離を算出し、前記第１ユーザの前記嗜好化粧顔画像に示される化粧と前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像の各々に示される化粧との類似度を示す化粧類似度を算出し、前記算出された化粧距離と前記化粧類似度とに基づいて、前記一人以上の類似ユーザの前記嗜好化粧顔画像から前記第１ユーザに提案すべき化粧を示す提案化粧画像を選定し、前記選定された提案化粧画像に示される化粧の画像を前記第１ユーザの顔画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成し、所定装置に出力する。
【産業上の利用可能性】
【０２３９】
本開示に係るメイクアップ支援装置およびメイクアップ支援方法は、ユーザの化粧を支援するメイクアップ支援装置およびメイクアップ支援方法として有用である。
【符号の説明】
【０２４０】
１  メイク支援システム
１００  メイクアップ支援装置
１０１  情報取得部
１０２  ユーザ認証部
１０３  類似ユーザ選定部
１０４  提案化粧画像選定部
１０５  情報生成部
２００  撮像装置
３００  表示装置
４００  操作装置
５００  記憶装置
１０３０  嗜好化粧類似度算出部
１０３１  顔類似度算出部
１０３２  年齢類似度算出部
１０４０  化粧距離算出部
１０４１  化粧類似度算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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