(57)【要約】  カスタマイズされた衣服デザインを生成する方法及びシステムを開示する。この方法は、プロセッサによって実行されるとき、最初にユーザに関するユーザ信号を引き出すステップと、ユーザ信号を分析することにより少なくともユーザの好みの衣服のカテゴリを含むユーザ・スタイルを識別するステップと、好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すステップとを含み、ここで特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる。この方法は、ユーザ信号に基づいて、スタイル変数ごとの少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップと、スタイル変数ごとの好みのスタイル値の１つ又は複数の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成するステップと、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することによって、カスタマイズされた衣服デザインを生成するステップとをさらに含む。
2020512628.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カスタマイズされた衣服デザインを生成する方法であって、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すステップと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別するステップと、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すステップであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる、ステップと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップと、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成するステップと、
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
少なくとも１つの前記特徴に関連づけられた少なくとも１つのスタイル変数は、裁断変数及び生地変数からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
それぞれの好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられ、前記スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各候補となる衣服の特徴セットは、前記選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算された特徴セット・スコアに関連づけられる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記選択された衣服の特徴セットは、最高の特徴セット・スコアを有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各特徴セット・スコアはさらに、少なくとも１つのスタイル間スコア調整値から計算される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
人間の操作者が、前記生成された、カスタマイズされた衣服デザインの前記特徴及び／又は衣服を調整できるようにするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記好みの衣服カテゴリはシャツであり、
前記シャツのそれぞれの前記特徴は、襟、台襟、袖口、袖ぐり、ヨーク、前立て、下前身頃、上前身頃、ポケット、前部前立て、後身頃、及びヘム／シャツの裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ジッパ、及びベルクロ（登録商標）からなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記好みの衣服カテゴリはドレスであり、
前記ドレスのそれぞれの前記特徴は、襟ぐり、ネック・バンド、胴部、コルセット、中央前部、先端、ウェストライン、スカート、ポケット、前立て、シュミーズ、肩の縫い目、腕、袖ぐり、袖ぐりの稜、裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ベルクロ（登録商標）、ジッパ、ベルト、飾り房、花、ビーズ、スパンコール、ふち飾り、及びレースからなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、前記ユーザの少なくとも１つの身体測定値を、直接的なユーザ入力の受信、身体の３次元走査、前記ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、少なくとも１つの衣服測定値を、直接的なユーザ入力の受信、前記ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのユーザ信号は、少なくとも１つの顔の特徴を含み、
前記少なくとも１つの顔の特徴は、肌の色合い、顔の骨の構造、髪の色、及び目の色からなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記識別されたユーザ・スタイルに関連する公開データを検索するステップをさらに含み、前記スタイル変数のそれぞれについて、前記少なくとも１つの好みのスタイル値を識別する前記ステップは、前記検索された公開データにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのユーザ信号は、ユーザ・データを分析することによって引き出され、
前記ユーザ・データは前記ユーザ及び／又は第三者の情報源から受信される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザ・データは、前記ユーザの写真、衣服の写真、前記好みの衣服カテゴリの仕様、好みのスタイルの説明、前記複数の特徴のうちの１つ又は複数の説明、現在の気分の説明、ユーザのソーシャル・メディアの状態、前記ユーザが行ったソーシャル・メディアのコメント、前記ユーザの投稿に対するソーシャル・メディアのコメント、及び所望の衣服デザインのテキストによる説明のうちの１つ又は複数を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ユーザ・データが、好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むかどうかを判断するステップと、
前記ユーザ・データが、好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むと判断したことに応答して、
前記少なくとも１葉の衣服写真を分析して、前記好みの衣服の基準となる特徴のグループを決定するステップと、
前記基準となる特徴のグループに基づいて、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するための、前記好みの衣服カテゴリ内の衣服サブカテゴリを決定するステップと
をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記ユーザ・データを分析することは、前記ユーザの体型を判断するステップを含み、
前記好みの衣服カテゴリを識別する前記ステップは、前記ユーザの体型に基づく、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記ユーザ・スタイルは好みの衣服スタイルをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記好みの衣服スタイルは、前記好みの衣服カテゴリから決定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記好みの衣服カテゴリは、前記好みの衣服スタイルから決定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記好みの衣服スタイルに従って、前記カスタマイズされた衣服デザインに添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインに関する好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、前記好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記好みのアクセサリのカテゴリに関連する公開データを検索するステップと、
内部データベース及び／又は公開データから、前記好みのアクセサリのカテゴリに関する、アクセサリの特徴のグループを引き出すステップと、
前記アクセサリの特徴のグループごとに前記ユーザ信号及び／又は前記公開データを分析することにより、少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップであって、各好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスタイル値スコアに関連づけられ、前記スタイル値スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、ステップと、
前記アクセサリの特徴のグループごとに１つの好みのスタイル値を選択することにより、１つ又は複数の候補となるアクセサリの特徴セットを生成するステップであって、各候補となるアクセサリの特徴セットは、前記選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算されたアクセサリの特徴セット・スコアに関連づけられる、ステップと、
特徴セット・スコアが最も高い、候補となるアクセサリの特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされたアクセサリ・デザインを生成するステップと
をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記好みのユーザ・スタイルは好みの衣装スタイルを含み、
前記好みの衣装スタイルを有するカスタマイズされた衣装デザインは、少なくとも前記カスタマイズされた衣服デザインを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記カスタマイズされた衣装デザインは、第２のカスタマイズされた衣装デザインを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
各カスタマイズされた衣服デザインに関連づけられた候補となる衣服の特徴セットを組み合わせることにより、１つ又は複数の候補となる衣装の特徴セットを生成するステップであって、候補となる衣装の特徴セットごとの候補となる衣装の特徴セット・スコアは、前記衣装の中のカスタマイズされた衣服デザインごとの特徴セット・スコア及び衣服間のスコア調整値から計算される、ステップと、
特徴セット・スコアが最も高い、候補となる衣装の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣装デザインを生成するステップと
をさらに含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記好みの衣装スタイルに従って、前記衣装に添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインに関する好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、前記好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
カスタマイズされた衣服デザインを生成するシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサへのアクセスを有するサーバと、
プログラム・コードを格納し、前記サーバからアクセス可能な非一時的な物理的記憶媒体と
を備え、前記プログラム・コードは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すこと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別すること、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すことであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる、こと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別すること、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成すること、及び
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成すること
を実行させるシステム。
【請求項２８】
少なくとも１つの前記特徴に関連づけられた少なくとも１つのスタイル変数は、裁断変数及び生地変数からなる群から選択される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
それぞれの好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられ、前記スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
カスタマイズされた衣服デザインを生成するための非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記記憶媒体にはプログラム・コードが格納されており、前記プログラム・コードは、プロセッサによって実行されると前記プロセッサに、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すことと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別することと、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すことであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる、ことと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別することと、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成することと、
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成することと
を実行させる記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１７年３月７日に出願された「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｓｔｙｌｅ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｍｅａｎｓ」という名称の米国特許出願第６２／４６７，８４０号、並びに２０１７年１０月２７日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ  Ｇａｒｍｅｎｔ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ」という名称の米国特許出願第１５／７９５，３５０号に対する優先権の利益を主張する。
【０００２】
本発明の実施例は、衣服及び衣装デザインを生成する分野にあり、具体的には、カスタマイズされた新しい衣服及び／又は衣装デザインを自動的に生成し、非常に適切で個人化されたスタイルの推奨を自動的に提供する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
「背景技術」における記述は、本発明並びに本発明の適用及び使用法を理解する助けとなるように提供され、先行技術を構成しない場合がある。
【０００４】
個人がそれによってカスタマイズされた衣服や衣装を入手することができる、多くのやり方がある。１つは仕立屋を使うことである。仕立屋を直々に訪問することで、必要な測定を行うことが可能になると共に、フィット感と、生地と、色と、ボタン、前立て、ポケットの種類及びサイズなどの構造的特徴と、ビーズ、スパンコール、及びふち飾りなどの装飾品とに関する限り、顧客を喜ばせる衣服を生成するために適切な質問が尋ねられることが可能になる。しかし、直々に服を仕立てることは、時間のかかるプロセスであるばかりでなく、仕立屋の店が、顧客が所有を望む可能性のある生地やスタイルを提供しないかもしれない。
【０００５】
仕立屋を直々に訪問する代わりに、誂え衣料品のメーカにメール、電話、又はオンライン注文で直接、カスタマイズされた衣服を注文することができる。たとえば様々な質問に答え、必要なサイズ及び他の情報を提供することで、入手可能な選択肢からスタイルを選択することにより、カスタマイズを行うことができる。或いは、個人的な訪問を通じて、カスタマイズ情報を提供することができる。方法の組合せも使用することができ、ウェブサイトを介したオンライン注文は便利であり得る一方、入手可能なスタイルの選択肢は非常に限られている場合があり、どの特定のサービスにも顧客の好みに非常によく合うスタイルがないかもしれない。かかるサービスの顧客は、スタイル、生地はもちろん、顧客個人のスタイルに基づく他の構造的特徴及び装飾に関して、完全に新規の衣服デザインの所有を希望する場合があるが、仕立屋を訪問する時間がないか、又は自分自身のために新しいデザインを作成する時間若しくはスキルがないかもしれない。さらに、かかるサービスは、ユーザの顔の特徴、肌の色合い、又は体型に特に合い、且つ引き立てるようなデザインを提供しない場合がある。
【０００６】
出来合いの衣服ではなく、誂えの衣服をオンラインで注文する場合の別の問題は、顧客が自分に最もよくフィットするものを知らない場合があり、必要な身体測定を行ってアップロードしなければならないことである。かかる自己測定は、不便で面倒くさく、非常に不正確な可能性があり、ほとんどの人は測定にまったく煩わされたくないと考えている。一部の顧客は、衣服に必要なすべての測定値を物理的に取得することができない。個人が提供する測定値は、測定テープの不適切な配置及び測定テープの不適切な張力を含め、いくつかの理由で不正確な場合がある。本人による体長の１つの測定値は、別の人による同じ体長に沿った別の測定値と等しくない場合がある。さらに、現在いくつかのスマート・フォン・アプリケーションが、身体マップを走査して必要な身体測定値を決定するために利用可能であるが、かかるアプリケーションは多くの場合、複雑な調整を必要とし、他の種類の衣服ではなく非常に簡単なシャツだけを作るためのものである。
【０００７】
従って、前述の困難を鑑みて、ユーザのスタイルの好み、並びに顔及び身体の特徴に基づいて、適切なサイズのカスタマイズされた衣服デザインを自動的に生成する方法及びシステムを提供することは、最新技術での進歩であろう。
【０００８】
この事情を背景に、本発明は開発された。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｌａｒｒｙ  Ｌｉ、「Ｔｉｍｅ−ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ  Ｃａｍｅｒａ−Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ」、Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｗｈｉｔｅ  Ｐａｐｅｒ  ＳＬＯＡ  １９０Ｂ（改訂版２０１４年５月）
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の発明者は、カスタマイズされた衣服デザインを生成する方法及びシステムを作り出した。
【００１１】
より具体的には、一態様では、本発明の一実施例は、カスタマイズされた衣服デザインを生成する方法であり、ユーザに関するユーザ信号を引き出すステップと、ユーザ信号を分析することによって、少なくともユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別するステップと、好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すステップであって、各特徴は少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる、ステップと、スタイル変数ごとに、ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップと、スタイル変数ごとに好みのスタイル値の１つ又は複数の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成するステップと、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、カスタマイズされた衣服デザインを生成するステップとを含む。
【００１２】
いくつかの実施例では、特徴に関連づけられるスタイル変数は、裁断変数又は生地変数である。いくつかの実施例では、それぞれの好みのスタイル値は、ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられ、スコアは、ユーザへの親和性を示す。いくつかの実施例では、各候補となる衣服の特徴セットは、選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算された特徴セット・スコアに関連づけられる。いくつかの実施例では、選択された衣服の特徴セットは、最高の特徴セット・スコアを有する。いくつかの実施例では、各特徴セット・スコアはさらに、少なくとも１つのスタイル間スコア調整値から計算される。
【００１３】
いくつかの実施例では、この方法は、人間の操作者が、生成された、カスタマイズされた衣服デザインの特徴及び／又は衣服を調整できるようにするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップをさらに含む。
【００１４】
いくつかの実施例では、好みの衣服カテゴリはシャツであり、シャツの各特徴は、襟、台襟、袖口、袖ぐり、ヨーク、前立て、下前身頃、上前身頃、ポケット、前部前立て、後身頃、及びヘム／シャツの裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ジッパ、及びベルクロ（登録商標）からなる群から選択される。いくつかの実施例では、好みの衣服カテゴリはドレスであり、ドレスの各特徴は、襟ぐり、ネック・バンド、胴部、コルセット、中央前部、先端、ウェストライン、スカート、ポケット、前立て、シュミーズ、肩の縫い目、腕、袖ぐり、袖ぐりの稜、裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ベルクロ（登録商標）、ジッパ、ベルト、飾り房、花、ビーズ、スパンコール、ふち飾り、及びレースからなる群から選択される。
【００１５】
いくつかの実施例では、この方法は、カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、ユーザの少なくとも１つの身体測定値を、直接的なユーザ入力の受信、身体の３次元走査、ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む。いくつかの実施例では、この方法は、カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、少なくとも１つの衣服測定値を、直接的なユーザ入力の受信、ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む。
【００１６】
いくつかの実施例では、少なくとも１つのユーザ信号は、少なくとも１つの顔の特徴を含み、少なくとも１つの顔の特徴は、肌の色合い、顔の骨の構造、髪の色、及び目の色を含む群から選択される。
【００１７】
いくつかの実施例では、この方法は、識別されたユーザ・スタイルに関連する公開データを検索するステップをさらに含み、スタイル変数のそれぞれについて、少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップは、検索された公開データにさらに基づく。
【００１８】
いくつかの実施例では、少なくとも１つのユーザ信号は、ユーザ・データを分析することによって引き出され、ユーザ・データは、ユーザ及び／又は第三者の情報源から受信される。いくつかの実施例では、ユーザ・データは、ユーザの写真、衣服の写真、好みの衣服カテゴリの仕様、好みのスタイルの説明、複数の特徴のうちの１つ又は複数の説明、現在の気分の説明、ユーザのソーシャル・メディアの状態、ユーザが行ったソーシャル・メディアのコメント、ユーザの投稿に対するソーシャル・メディアのコメント、及び所望の衣服デザインのテキストによる説明のうちの１つ又は複数を含む。
【００１９】
いくつかの実施例では、この方法は、ユーザ・データが好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むかどうかを判断するステップと、ユーザ・データが、好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むと判断したことに応答して、少なくとも１葉の衣服写真を分析して、好みの衣服の基準となる特徴のグループを決定するステップと、基準の特徴のグループに基づいて、カスタマイズされた衣服のデザインを生成するための好みの衣服カテゴリ内の衣服サブカテゴリを決定するステップとをさらに含む。いくつかの実施例では、ユーザ・データの分析は、ユーザの体型を判断することを含み、好みの衣服カテゴリの識別は、ユーザの体型に基づく。
【００２０】
いくつかの実施例では、ユーザ・スタイルは、好みの衣服スタイルをさらに含む。いくつかの実施例では、好みの衣服スタイルは、好みの衣服カテゴリから決定される。いくつかの実施例では、好みの衣服カテゴリは、好みの衣服スタイルから決定される。
【００２１】
いくつかの実施例では、この方法は、好みの衣服スタイルに従って、カスタマイズされた衣服デザインに添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインの好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、ここで好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである。
【００２２】
いくつかの実施例では、この方法は、好みのアクセサリのカテゴリに関連する公開データを検索するステップと、内部データベース及び／又は公開データから好みのアクセサリのカテゴリの、アクセサリの特徴のグループを引き出すステップと、アクセサリの特徴のグループごとにユーザ信号及び／又は公開データを分析することにより、少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップであって、ここで各好みのスタイル値は、ユーザ信号に基づいて計算されたスタイル値スコアに関連づけられ、スタイル値スコアは、ユーザへの親和性を示すステップと、アクセサリの特徴のグループごとに１つの好みのスタイル値を選択することにより、１つ又は複数の候補となるアクセサリの特徴セットを生成するステップであって、ここで各候補となるアクセサリの特徴セットは、選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算されたアクセサリの特徴セット・スコアに関連づけられる、ステップと、特徴セット・スコアが最も高い、候補となるアクセサリの特徴セットを選択することにより、カスタマイズされたアクセサリ・デザインを生成するステップとをさらに含む。
【００２３】
いくつかの実施例では、好みのユーザ・スタイルは好みの衣装スタイルを含み、好みの衣装スタイルを有するカスタマイズされた衣装デザインは、少なくともカスタマイズされた衣服デザインを含む。いくつかの実施例では、カスタマイズされた衣装デザインは、第２のカスタマイズされた衣服デザインを含む。
【００２４】
いくつかの実施例では、この方法は、各カスタマイズされた衣服デザインに関連づけられた候補となる衣服の特徴セットを組み合わせることにより、１つ又は複数の候補となる衣装の特徴セットを生成するステップであって、候補となる衣装の特徴セットごとの候補となる衣装の特徴セット・スコアは、衣装の中のカスタマイズされた衣服デザインごとの特徴セット・スコア及び衣服間のスコア調整値から計算される、ステップと、特徴セット・スコアが最も高い候補となる衣装の特徴セットを選択することにより、カスタマイズされた衣装デザインを生成するステップとをさらに含む。
【００２５】
いくつかの実施例では、この方法は、好みの衣装スタイルに従って、衣装に添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインの、好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、ここで好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである。
【００２６】
別の態様では、本発明の一実施例は、少なくとも１つのプロセッサへのアクセスを有するサーバと、プロセッサによって実行されるとプロセッサに前述のステップを実行させるプログラム・コードを格納し、サーバからアクセス可能な非一時的な物理媒体とを備える、カスタマイズされた衣服デザインを生成するためのシステムである。
【００２７】
さらに別の態様では、本発明は、カスタマイズされた衣服デザインを生成するための非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であり、記憶媒体には、プロセッサによって実行されるとプロセッサに前述のステップを実行させるプログラム・コードが格納されている。
【００２８】
本発明のさらに他の態様及び実施例は、本明細書で説明するステップを含む方法、プロセス、及びアルゴリズムを含み、本明細書で説明するシステム及びサーバのプロセス及び動作モードも含む。本発明の他の態様及び実施例は、添付の図面と併せて読むと、本発明の詳細な説明から明らかとなろう。
【００２９】
本明細書で説明する本発明の実施例は例示的であり、限定的なものではない。ここで添付図面を参照して、実施例を実例として説明することにする。これらの図面では、様々な図に示される同一又はほぼ同一の各構成要素を、同じ参照文字で表す。明確にするために、あらゆる構成要素があらゆる図面で、参照文字をつけられているわけではない。図面は一定の縮尺で描かれておらず、代わりに、本明細書で説明されている技法及び装置の様々な態様を図示することに重点が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施例による、自動的にスタイルを推奨するシステムの構成図である。
【図２】本発明の一実施例による、ユーザ・データと、公開データと、生成された信号との間の関係を示す例示的な概略図である。
【図３】本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザインを生成するプロセスの例示的な流れ図である。
【図４Ａ】本発明の一実施例による、システムによって生成された、カスタマイズされたシャツのデザインの例示的な画像の図である。
【図４Ｂ】本発明の一実施例による、図４Ａのカスタマイズされたシャツのデザインの別の例示的な画像を示す携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショットの図である。
【図４Ｃ】本発明の一実施例による、図４Ｂの例示的な画像の別の図を示す、携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショットの図である。
【図４Ｄ】本発明の一実施例による、図４Ｂの例示的な画像の別の図を示す、デスクトップ・アプリケーションの例示的なスクリーンショットの図である。
【図５】本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザインを生成するプロセスを例示する流れ図である。
【図６】本発明の一実施例による、衣服の写真に基づいた衣服カテゴリを分類する例示的なアルゴリズムを表す流れ図である。
【図７】本発明の一実施例による、例示的な衣服カテゴリ及びサブカテゴリを示す例示的な概略図である。
【図８】本発明の一実施例による、様々なシルエットを有するドレスを示す例示的な概略図である。
【図９】本発明の一実施例による、ドレスの標記された部分を示す例示的な概略図である。
【図１０】本発明の一実施例による、ドレスの胴部の標記された部分を示す例示的な概略図である。
【図１１】本発明の一実施例による、ドレスの襟ぐりの様々なスタイルを示す例示的な概略図である。
【図１２】本発明の一実施例による、アプリケーションと対話するユーザのための、推奨するファッションを生成するプロセスを示す流れ図である。
【図１３Ａ】本発明の一実施例による、ユーザ入力を促す画面を示すファッション推奨携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショットの図である。
【図１３Ｂ】本発明の一実施例による、スタイル報告書の出力を示すファッション推奨携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショットの図である。
【図１４】本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザイン及び製作システムの例示的な概略図である。
【図１５】本発明の一実施例による、スケール基準を有するお気に入りの衣服の生画像の図である。
【図１６】本発明の一実施例による、図１４の衣服の調整された画像の、例示的な線測定ツールと一緒の、スクリーンショットの図である。
【図１７】本発明の一実施例による、図１４に示す画像からの調整されていない図面の、測定ツール及び測定基準位置を示す図である。
【図１８】本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザインを生成するための測定値を決定する、典型的な作業の流れの例示的な流れ図である。
【図１９】本発明の一実施例による、お気に入りのパンツの調整された画像の図である。
【図２０】本発明の一実施例による、様々なスタイルを有する第２のお気に入りのパンツの調整された画像の図である。
【図２１】本発明の一実施例による、スニーカの調整された画像の図である。
【図２２】本発明の一実施例による、ショーツの調整された画像の図である。
【図２３】本発明の一実施例による、半袖シャツの調整された画像の図である。
【図２４】本発明の一実施例による、スーツのジャケットの調整された画像の図である。
【図２５】本発明の一実施例による、ドレスの調整された画像の図である。
【図２６】本発明の一実施例による、誂え衣料品製作用に測定値を決定するための例示的なコンピュータ・システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
例示的な定義
本発明の理解を助けるために、いくつかの例示的な定義を提供するが、これらの定義は本発明の範囲を制限するものとして読まれるべきではない。用語は、定義の範囲内で、名詞、動詞、又は形容詞の形で使用され得る。
・「ＳＴＹＬＥＢＯＴ」とは、本発明の実施例の商品名であり、ユーザの様々なパラメータを入力として受け取り、本発明の様々な実施例による１つ又は複数の推奨される衣服スタイル、衣装スタイル、及び／若しくは衣服／スタイルの特徴を生成する推奨エンジンを含む。ＳＴＹＬＥＢＯＴは、本発明の実施例を含む商標名であり、従って、前述の商標名を、本明細書及び図面の中で交換可能に使用して、本発明の実施例によって提供される製品／サービスに言及することができる。本明細書では、ＳＴＹＬＥＢＯＴという用語を使用して、本発明の全体的なシステム及びプロセスを説明することもできる。
・「衣服カテゴリ」とは、衣服の種類を指す。例示的な衣服カテゴリには、シャツ、スカート、ドレス、スーツ、ズボン及びショーツ、並びに他の多くが含まれる。たとえば機能又はスタイルの点から、さらに細かく分類することができる。たとえば、機能に基づくドレスのサブカテゴリには、夜会服及びカジュアル・ドレスが含まれてもよく、一方スタイルに関するドレスのサブカテゴリには、シース・ドレス及びエンパイア・ドレスが含まれてもよい。同様に、ズボンはスタイルによってジーンズ、カーゴ・パンツ、オーバーオールに分けられてもよい。
・「スタイル」は、本開示内のいくつかの文脈で使用される。「衣服スタイル」又は「特徴スタイル」とは、一般に、その形状、構造、又はシルエットに関して衣服又は衣服の一部を特徴づける、衣服又は衣服の特徴、部分、若しくは構成要素の形態を指す。衣服スタイル又は特徴スタイルはさらに、衣服又は特徴が作られる素材、或いは素材に基づいた衣服又は特徴の視覚的な外観を指す場合がある。衣服カテゴリのサブカテゴリは、スタイルとも呼ばれ得る。さらに、衣服の裁断又はスタイルは、衣服を構成するために使用される生地のピースの物理的な形状に基づいて衣服が身体に掛かる態様、たとえば「ほっそりフィット」、「緩くフィット」、「ウェストにわたってフィット」など衣服の一般的な形状、又は衣服のサイズ若しくは丈を指す場合がある。「衣装スタイル」とは、一般に、少なくとも１着の衣服、及び上記のやり方での任意選択のアクセサリを含む、衣装の全体的なスタイルを指す。「ユーザ・スタイル」は、より一般的には、ユーザが自分の性格、好み、及び趣味をどのように表現するか、たとえば「エルビス・プレスリー」スタイル、又は「ボヘミアン」スタイルと解釈され得る。かかる表現は、生地の使用、全体的な裁断、固有の衣服の特徴又は部分の裁断、衣装の特徴又は部分、或いは任意の機能的又は装飾的なアクセサリのデザイン及び配置によって、一般的な感覚を伝えることができる。ユーザ・スタイルは、ユーザが好む衣装、衣服、アクセサリ、又は特徴スタイルさえも明示的に示すことができる。要するに、「スタイル」という用語を使用して、裁断、生地、或いは織物又は生地の任意のピースを含む場合と含まない場合がある、１着の衣服又はアクセサリの特徴の他のどのような特色をも表すことができる。ユーザ・スタイルは、所与のユーザに固有のスタイルである。
・本開示における「特徴」又は「特徴のグループ」とは、衣服の特定の部分又は複数の部分、或いはかかる部分の構造的詳細を指す。かかる特徴又は衣服の部分は、裁断及び生地に関連し得る。たとえば、シャツは、前パネル、後パネル、２つの袖、及び襟を備えることができ、そのそれぞれが、固有の裁断又は形状、並びに生地が色、紋様、素材、及び同様の特性によって特徴づけられ得る場合、固有の生地に関連する。特徴は、装飾用アクセサリ、アクセサリの詳細な外観、サイズ、及び衣服上の位置、衣服への取り付け手段、又は他の同様の詳細を指す場合もある。
・特徴又は衣服部分の「裁断」とは、特徴又は衣服部分の裁断又は形状、或いは特徴又は衣服部分を構成するために使用される生地のピースの形状に基づいて、かかる衣服部分が身体に掛かる態様を指す。裁断は、衣服の特徴のサイズ又は丈を指す場合もある。たとえば、「ボート・ネック」は襟の形状を指す場合があり、一方「深い」及び「浅い」は、襟の深さを指す場合があり、「広い」及び「狭い」は、襟の幅を指す場合がある。別の実例では、ドレスの形状に関する「人魚型」、「フレア」、又は「Ａライン」であってもよく、「ミニ」、「膝」、及び「足首」は丈を指す場合がある。本開示において、衣服又は特徴の「スタイル」は、衣服又は特徴の「裁断」を含むことができる。
・「スタイル変数」とは、スタイル、たとえば、衣服のスタイル、個々の１着の衣服の特徴のスタイル、又は衣装内の衣服の特徴のスタイルを表す変数である。「スタイル変数」は、スタイルの変数の特定の例である。
・「衣装」とは、１つ又は複数のピース又はアイテムのセットであり、衣服及び／又は織物或いは織物でないアクセサリ又は特徴の組合せであってもよい。
・「体型の種類」とは、ユーザの体型の描写、たとえば、ナシ型、小柄、真っ直ぐ、背が高い、又は列挙した実例と同様の描写の任意の組合せを指す。
・「対象者」、「ユーザ」、「顧客」、又は「受取人」は、その人のためにカスタマイズされた衣服デザインが作成される個人を指す。
【００３２】
概要
上記の定義及び提供した図を参照して、次に、本発明の実施例を詳細に説明する。
【００３３】
以下の記載の中で、説明において、本発明の完全な理解を可能にするために、多数の具体的な詳細を示す。しかし、本発明がこうした具体的な詳細なしに実施され得ることは、当業者には明らかであろう。他の例では、構造、装置、活動、及び方法を、本発明を曖昧にすることを避けるために、概略図、活用事例、及び／又は流れ図を使用して示す。以下の説明は、例示の目的で多くの詳細を含むが、当業者の誰もが、提案された詳細に対する多くの変形及び／又は変更が本発明の範囲内にあることを理解するであろう。同様に、本発明の特徴の多くは互いに関して、又は互いが一緒に説明されているが、当業者はこうした特徴の多くを、他の特徴とは独立して提供できることを理解するであろう。従って、本発明のこの説明を、本発明の一般性をまったく失うことなく、そして本発明に制限を課すことなく示している。
【００３４】
本明細書で開示される方法は、特定の順序で実行される特定の動作を参照して説明し、示しているが、こうした動作を組み合わせ、細分化し、又は並べ替えて、本発明の教示から逸脱することなく同等の方法を形成できることを理解されたい。従って、本明細書で具体的に示さない限り、動作の順序及びグループ化は、本発明を制限するものではない。
【００３５】
個人がカスタマイズされた衣服又は衣装全体を要望するとき、その個人は、直々に仕立屋を訪問するか、又は誂え衣料品のメーカに注文することができる。カスタマイズは、利用可能な既存の選択肢からスタイルを選択し、電話又はインターネット接続を介して必要なサイズ情報を提供することにより実行することができる。ウェブサイトを介したオンライン注文は便利であり得る一方で、利用可能なスタイルの選択肢は限られている場合があり、かかるサービスの顧客は、顧客個人のスタイルに基づいて完全に新規の衣服デザインを持つことを希望する可能性があるが、仕立屋を訪問する時間がない、又は自分自身のために新しいデザインを作成する時間若しくはスキルがないかもしれない。さらに、顧客は必要なすべての身体又は衣服の測定値を誂え衣料品メーカに提供しなければならない。しかし、多くの人は、必要な測定に煩わされたくない、又は必要な測定をすることができない。また、個人が提供する測定値は正確でない場合がある。
【００３６】
本発明は、完成した衣服をキュレーション、選択、カスタマイズ、さらにはゼロからデザインすることも含む、カスタマイズされた衣服のデザインを生成する方法及びシステムを提供し、スタイル又はデザインを、現在のファッションの傾向にできる限り適合させながらも、ユーザ又は顧客への高い親和性を有する、すなわちユーザの好み及び／又は身体的特性若しくは属性に合わせることにより、以上で概説したデザイン及び測定に関する限界に取り組むことを提案する。
【００３７】
ユーザ・データ、第三者データ、及び／又は公開データに基づいて新しい衣服デザインを生成することに加えて、本発明の実施例では、ユーザ入力又は抽出されたサイズ情報に基づいて、かかるデザインのサイズをカスタマイズすることもできる。サイズ情報は、ユーザの体型の種類を判断するのに役立ち、従って、衣服又は衣装のデザインをカスタマイズするのに役立つことができる。いくつかの実施例では、サイズ情報は、ユーザの身体測定値から得られる。いくつかの実施例では、サイズ情報は、基準衣服の測定値から得られ、基準衣服は、非常によくフィットしているお気に入りのシャツなどの、好みの衣料品であり得る。他の実施例では、サイズ情報は、ユーザ入力、ユーザの身体の３次元走査、ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、又はプロの仕立屋からのデータの転送のうちの１つ又は複数から得られる。
【００３８】
一具体的実例では、サイズ情報を、ユーザが提供する基準衣服、たとえばユーザに非常によくフィットする古いシャツを測定することにより特定することができる。この基準衣服は、お気に入りの衣服、又は好みの衣服と呼ばれ得る。いくつかの実施例では、ユーザによる基準衣服の直接的な測定を必要とする代わりに、本発明の実施例は、基準衣服の写真に対してコンピュータ・ビジョン機能を実行し、スケール基準の助けを借りて、所望のサイズ情報を決定することができる。
【００３９】
本発明を具体化するカスタマイズされた衣服設計システムの実施態様は、いくつかの固有の有益な特徴を有する。第１に、自動システム並びにそれに対応する衣服及び衣装の設計プロセスは、従来の服を仕立てるサービス、又はユーザにフィットする満足なスタイルの衣服の専用検索と比較して、コスト及び時間の大幅な節約を可能にする。一連のステップにおいて、ユーザが衣服のすべての特徴、部品、又は属性に対して好ましいデザインを選択する又は決めるよう求められる従来の衣服デザイン・システムとは異なり、本発明の実施例は、はるかに時間がかからない。というのも、本発明の実施例は、衣服の特徴の組合せ、調和するペア、及び生地の色、裁断、アクセサリ、素材などのスタイルのセットを自動的に考慮し、さらにユーザの好みを考慮し、それによってユーザが調べる必要のある無関係な選択肢の総数を制限するからである。
【００４０】
第２に、このシステムは、システム内部に格納された容易に入手可能な衣服の特徴の選択肢を提供するだけでなく、他のユーザ・データ、第三者データ、及び公開データを利用して、ユーザの好み、現在のファッションの傾向、ユーザの特性に適するデザインを分析し、分析結果を、衣服デザインをカスタマイズするプロセスに組み込むので、自動システムは従来のシステムよりもはるかに包括的である。ユーザの特性には、体格、体型、顔の特徴、肌の色合い、顔色、及び髪の色が含まれ得る。ユーザの好みは、たとえば、ユーザが衣服をどのくらいカラフルであって欲しいか、衣服の裁断又はスタイルには型にはまらないスタイルが望まれるのか、又は伝統的なスタイルが望まれるのか、ユーザが保守的なスタイルを好むか、そうでないか、装飾用のアクセサリが好まれるかどうか、好まれるのであれば、どのような形状、サイズ、色、及び紋様で、衣服のどの位置にあるのかを表す、又は示すことができる。かかるユーザの好み又はユーザ信号を使用して、システムは自動的に、デザインされるべき衣服のスタイル上の選択肢に合わせ、一方でユーザ入力により、かかるユーザの好みをさらに変更、修正、又は更新することを可能にする。さらに、分析が実行されるユーザ・データは多くの形式のデータであってもよく、多種多様な情報源に由来し得る。情報源はたとえば、テキスト、写真であってもよく、従来のシステムでは通常、閲覧又はショッピングの履歴のみが考慮されるのに対して、ソーシャル・メディア・プラットフォームなどの特定の文脈から抽出され得る。さらに、デザインのプロセス中に現在のファッションの傾向又は他の公開データが考慮されるので、システムは、衣服のカスタマイズのプロセスが、新しい傾向、驚き、及びさもなければユーザが見落とす可能性のある他のデザインの選択肢を導入することを可能にする。
【００４１】
特定の実例として、本発明のいくつかの実施例は、スタイルに関するユーザの好みを依然として満たしながらも、顔の特徴及び体型などのユーザの特性を引き立て、且つカクテル又は仕事などの特定の機会又は機能に合う、その両方のカスタマイズされた衣服又は衣装デザインを提供する。たとえば、配色を、衣服の様々なピースの間で合わせ一緒に着用すべき衣服の様々な部分間において、又はユーザの好みの裁断及びスタイルに従って、調整することができる。プロの男性ユーザは、様々なビジネスの機会での自身の写真を提供し、そこから特定の配色及び織物を選択したフォーマルなドレス・シャツをデザインすることができる。完全な容姿を持つ冒険的な女性ユーザは、明るい黄色及びピンクの小さな柄の生地の代わりに、ほっそり見えることが知られている黒及び白の大きくて大胆な柄の生地の提案を受けるかもしれず、同じ好みを有する、よりほっそりしたユーザは、両方の種類の生地を使った衣服デザインを得る場合がある。
【００４２】
第３に、本発明のいくつかの実施例に従って実施される方法及びシステムは、衣服の特徴及び属性を数値的に定量化し、それによって、上記の多種のデータの統合、及び複数のデザインの直接的な比較及びランクづけを可能にする。たとえば、システムは、裁断及び生地などの様々なスタイル、並びに衣服の部分、特徴、又はアクセサリの他の属性に関するスコアを生成し、こうしたスコアを組み合わせて、衣服全体の特徴セット・スコアを定式化することができる。次いで、システムは、ユーザへ推奨するために、特徴セットの高いスコアを有する１つ又は複数の衣服デザインを選択することができる。かかるスコアを、様々な色、生地、紋様、裁断、ユーザの特性、及びユーザの好みの間の相互作用及び互換性に従って、さらに微調整又は調整することができる。たとえば、衣服のすべての部分の伝統的な裁断は、保守的な好みの高いユーザにはうまく機能する可能性があるが、より冒険的なユーザには驚くべき特徴を組み合わせることができる。レース及び革は、より冒険的なユーザにとって好ましいスコア調整がなされ、たとえ衣服全体にレース付きの生地を維持することが、保守的なユーザに対して良好に働く可能性があるとしても、より伝統的なユーザに対しては、不利なスコア調整がなされる。他の実施例では、機械学習、深層学習、ニューラル・ネットワークなどの他の人工知能技法、又はスコアづけではなく他の分析方法などの方法を使用してもよいが、従来の方法と比較して、同様に優れた効果を実現することができる。
【００４３】
カスタマイズされた衣服デザインの生成
図１は、本発明の一実施例による、スタイルの推奨を自動的に生成する例示的なシステム１００の構成図である。システム１００は、中央プロセッサ１０８、１つ又は複数のプログラム１０４及び１０６を保持するメモリ・ユニット１０２、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）パネルなどのディスプレイ又は出力部１１６、通信リンク１１４、ユーザと対話することができるユーザ又は入力装置１１８、並びに製品情報を格納するデータベース１２０を備えることができる。プロセッサ１０８は、ネットワーク又はネットワーク・クラウド１１０を介して、公開データ１１２にアクセスすることができる。独立型システムとして示しているが、本発明の実施例は、ハードウェア及び／又はソフトウェアを使用して実施されてもよく、サーバ・ベースであってもよい。図を不明瞭にしないように、たとえばネットワーク・インタフェースなど、システムの多くの構成要素を表示していない。しかし、当業者は、システムが必然的にこうした構成要素を備えることを理解するであろう。
【００４４】
システムが動作しているとき、メモリ・ユニット１０２には、１つ又は複数のルーチン、プログラム、又はアプリケーションが読み込まれる。公開データ及びユーザ・データを、アドホックに、又はデータ・キャッシング動作若しくはかかるデータの配置を必要とする他の動作の結果として、プロセッサ１０８の制御下でメモリ・ユニット１０２内に読み込むことができる。
【００４５】
プロセッサ１０８は、命令を実行し、コンピュータ・システム１００に関連する動作を実行するよう構成されたハードウェア構成要素である。かかるプロセッサの実例としては、あらゆるアーキテクチャ（ＣＩＳＣ、ＲＩＳＣ、ＥＤＧＥ、８ビット、３２ビット、６４ビットなど）のＣＰＵ、並列動作を実行するあらゆるアーキテクチャのＣＰＵの組合せ、デジタル信号プロセッサと結合されるマイクロ・コントローラなどの特殊なＣＰＵの組合せ、特定の信号を処理するよう効率的に設計されたハードウェア（ＧＰＵでのグラフィックスなど）、又はおそらくベクトル・プロセッサ、或いはスタイル生成システム１００に関連する命令を遂行するタスクを実行し、動作を実行することができる他のどのような処理デバイスであってもよい。
【００４６】
メモリ・ユニット１０２は、ハードウェアの主記憶装置を含むランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス、並びに任意の補足レベルのメモリ、たとえばキャッシュ・メモリ、不揮発性メモリ、又はバックアップ用メモリ（たとえばプログラム可能なメモリ又はフラッシュ・メモリ）、及び読出し専用メモリを表すことができる。さらに、メモリは、ハードウェアの他の場所に物理的に配置されたメモリ記憶装置、たとえば、プロセッサ内のあらゆるキャッシュ・メモリばかりでなく、大容量記憶装置に格納されるなど、仮想メモリとして使用されるあらゆる記憶装置の容量をも含むと解釈され得る。
【００４７】
通信リンク１１４は、物理的な接続、無線ネットワーク接続、３Ｇ、４Ｇ、クラウド・サービス、又はホスト・オペレーティング・システムと仮想オペレーティング・システムとの間などの仮想通信リンクを含むがこれらに限定されない、プロセッサ１０８と、データベース１２０と、受信装置１１８との間でデータを交換するどのような方法であってもよい。ネットワークはまた、とりわけ、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ネットワーク、及び／又はインターネットとして実現され、ネットワークに結合された他のコンピュータとの情報通信を可能にする。ネットワーク通信は、プロセッサ１０８をネットワーク・クラウド１１０に接続することによっても実現される。この場合、プロセッサ１０８は、遠隔の公開データ・セット１１２にアクセスするか、又は公開データ・セットと通信することができる。当業者は、ネットワーク・クラウド１１０が通信リンク１１４と同じやり方で実現され得ることを理解するであろう。ハードウェアは通常、互いに通信するための好適なアナログ及び／又はデジタル・インタフェースを備えることを理解されたい。遠隔の公開データ・セット１１２は、ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳ、ＦＴＰなどの通信プロトコルを介してアクセス可能な、任意の種類の遠隔データ・セットを表すことができる。いくつかの実施例では、追加の第三者データ（図示せず）も、プロセッサ１０８によってネットワーク・クラウド１１０を介してアクセスされる場合があり、ここでかかる第三者データは、第三者データ・サービス・プロバイダによって管理されるユーザ・データを含み得る。
【００４８】
入力装置１１８のハードウェアは、たとえば、キーボード、タッチ・パッド、タッチ・スクリーン、マウス、スキャナ、マイク、又はウェブ・カメラを含んでもよく、ディスプレイ１１６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）パネル、又はタッチ・スクリーンを含む他の形態のディスプレイであってもよい。追加のストレージについては、ハードウェアには、図１に示していない１つ又は複数の大容量記憶装置、たとえばとりわけ、フロッピ又は他の取外し可能なディスク駆動装置、ハード・ディスク駆動装置、ダイレクト・アクセス記憶装置（ＤＡＳＤ：Ｄｉｒｅｃｔ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｄｅｖｉｃｅ）、光学駆動装置（例：コンパクト・ディスク（ＣＤ：Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）駆動装置、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）駆動装置など）、及び／又はテープ駆動装置が含まれ得る。データベース１２０は、ユーザ情報、製品情報、推奨情報、重み、信号、関連づけ、生地データ・セット、生地グループなどを格納、共有、及び更新することができる任意のユニット、たとえばＳＱＬデータベースである。データはどのような構造に格納されてもよく、いくつかの可能なものには、たとえばＳＡＰ、Ｏｒａｃｌｅ、ＭｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ、ＩＢＭ  ＤＢ２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、ＳＱＬｉｔｅなどのリレーショナル・データベース、ＭｏｎｇｏＤＢなどのＮｏＳＱＬデータベース、又はファイル・システム内の書き込み可能なファイルが含まれる。
【００４９】
図１のハードウェアは、オペレーティング・システムの管理下で動作することができ、本明細書で説明する方法、プロセス、及び技法を実行するため、参照番号で集合的に示される様々なコンピュータ・ソフトウェア・アプリケーション、コンポーネント、プログラム、コード、ライブラリ、オブジェクト、モジュールなどを実行する。
【００５０】
本発明の実施例を、クライアント・サーバ環境で実施することができる。クライアント側のユーザ装置は、入力装置１１８及びディスプレイ１１６を備えることができ、プロセッサ１０８、メモリ１０２、データベース１２０を備えるシステム・サーバのサービスにアクセスし、次にインターネットなどの何らかのネットワーク・リンク又はクラウド１１０を介して、公開データ１１２を利用することができる。
【００５１】
従って図２は、本発明の一実施例による、主要データ、公開データ、又は主要データと公開データとの組合せから信号を生成する例示的なプロセス２００を示す。
【００５２】
主要データは、ユーザの主要データ、又は可能性のある、又は利用可能な衣服の特徴及びスタイルに関する主要データ、たとえば生地の主要データであり得る。ユーザの主要データには、ユーザが所有するユーザ・データ、又はユーザに関する第三者のデータ・プロバイダによって収集及び保管された第三者のユーザ・データが含まれ得る。かかるユーザの主要データは、長期間にわたって様々な情報源から収集され、衣服設計システム内部のデータベースにローカルに格納され得る。主要データの実例には、ユーザの写真又はユーザが好む衣服の写真、ユーザが指定する衣服カテゴリ、お気に入りのスタイルの説明、裁断及び生地を含む好みの特徴の説明、現在の気分の説明、ユーザのソーシャル・メディアの状態、ユーザが発したソーシャル・メディアのコメント、ユーザの投稿に対するソーシャル・メディアのコメント、及びユーザの状態、好み、又は所望する衣服デザインについての、他のあらゆる無制限のテキストでの説明が含まれ得るが、それに限定されるものではない。ユーザのソーシャル・メディアのデータは、第三者のユーザ・データと見なしてもよく、たとえば、推奨する対象者の身元及び好みの、あるサブセットを提示する１つ又は複数の接続されるアカウントを設定することによって、オプト・イン・データから得られる可能性があり、ユーザ名及びパスワードを提供するステップを含むことができ、個人を特定できる情報を提供するステップをさらに含むことができ、且つ他の個人情報を提供するステップをさらに含むことができる。
【００５３】
様々な実施例において、ユーザの主要データは、直接的なユーザ入力及び／又は間接的なユーザ・データ収集を通じて収集されてもよい。直接的なユーザ入力には、ユーザによる好みのスタイル又は生地を含む過去の写真のアップロード、ユーザによる所望のスタイル及び生地の選択などが含まれるが、それに限定されるものではない。或いはユーザ・データは、（ａ）既存のｅコマースのＷｅｂサイトで行われたコンバージョン・アクション、（ｂ）前記ｅコマースのＷｅｂサイトでの閲覧行動、（ｃ）対象者に送信される関連する電子メールに対するｅメール開封（ｄ）写真、ビデオ、コメント、他のユーザとのつながり、他のユーザとの関係の相対的な強さ、場所へのチェックイン（ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｃｈｅｃｋ−ｉｎ）、いいね、やだね、顔文字による感情の時系列の導出、接続されたアプリの使用、チャット通信の内容、チャット通信の相手、使用頻度、使用媒体（たとえばデスクトップ対携帯）、クリックする関心事、及び他のソーシャル・データ、（ｅ）行われた求人検索、（ｆ）保存されたブックマーク、又は（ｇ）特定のインターネット接続先で費やされた時間さえも含むがこれらに限定されない、複数の様々な情報源から間接的に収集されてもよい。ユーザ・データは任意の存在に関連する場合があり、通常、主要データの対象は個人又は製品である。たとえば、ユーザ・データは、ユーザが公開ソーシャル・ネットワークに投稿したコンテンツ、又は送信した個人の電子メールですらあり得る。主要データには、製品のＩＳＢＮ番号、コスト、色、サイズ、寸法、重量、レビュー、及び評価などの製品データでもあり得る。既に以前に言及したように、当業者は、主要データの対象を、人及び製品を超えて拡張できることも認識するであろう。
【００５４】
ユーザ・データなどの主要データ、及び場合によっては公開データから、システムは、様々な信号又はユーザ信号を生成することができ、この信号は、上記のユーザ・データと同一又は同等であり得るか、或いはシステムは、ユーザの好み、特性、及び属性、並びに衣服の設計に必要な他の関連情報を定量化することができる。この信号を、任意の２つ以上の要素を比較できるスケールにマッピングすることができる。主要データから生成され得るユーザ信号の実例は、ユーザのプロファイル写真であり得る。ユーザ写真を含むユーザのプロファイル情報などの主要データから生成され得るユーザ信号の別の実例には、性別、年齢、肌の色合い、髪の長さ、髪の色、鼻の形などの分野が含まれ得る。主要データから生成される信号のさらに別の実例は、最高レベルの幸福度が１００で最低レベルの幸福度が０である、０〜１００のスケールの幸福度信号であり得る。この測定基準は、ニュース源からの公開画像データを使用して調整されてもよく、画像内の対象者の幸福レベルを表す、近くの記事のテキストによって確認される。たとえば、戦争によって悪影響を受けた人々を示す画像は、写真の対象者に幸福レベルを示す可能性は低く、かかる写真を使用して、幸福度測定基準のスケールの下端を調整することができる。一方、オクトーバフェストのお祝いに関するニュース写真は、幸福レベルの高い人々の画像を示す可能性が高く、こうした画像を使用して、幸福度測定基準のスケールの上限を調整することができる。
【００５５】
この例示的な幸福度のスケール作成に使用されるユーザ・データは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ及びＩｎｓｔａｇｒａｍのプロファイルを認証することによりオプト・インされた写真若しくは他のデータ、又は利用可能なライフスタイル写真が非常に集中している他のデータ源であり得る。幸福から悲嘆までのスケールの他に、それによって信号を測定するスケールの他の実例は、型破りから妥当までのスケール、知的から実践的までのスケール、カラフルからモノクロまでのスケール、暗から明までのスケール、冒険的から慎重までのスケールであり得る。一般に、主要データの対象は人であってもよく、又は物であってもよい。人の実例は、Ｆａｃｅｂｏｏｋのアカウントを持つ普通の個人であり、物の実例は、アパレル製品の構成要素として使用される生地であり得る。当業者は、こうしたスケールが、既に言及したスケールをはるかに超えて拡張可能であり、どのような人、物体、概念、又は物のどのような測定可能な特性をも取り込むことを認識するであろう。
【００５６】
図２に示すものは、たとえばユーザの画像であり得る主要データ２０２の一部分と、信号生成中に互いに照らして考慮されている公開データ２０４の一部分である。同時に考慮される様々な主要データ及び公開データがあってもよく、又は公開データの省略さえあってもよく、又は別の実施例では主要データの省略があってもよく、依然として信号は生成され得ることを、当業者は認識するであろう。この実例では、ユーザ・データ２０２は、おそらく色分析などの画像変換を通じて信号２０６を導出するための唯一の決定要因である。このケースでは、信号２０６は「パーセント−黒」と呼ばれ、３７％の値を持つことができる。
【００５７】
この実例では、公開データ２０４は、信号２１０を導出するための唯一の決定要因である。公開データ２０４は、主要データ２０２のユーザが以前に着用したことが知られている生地のＯＥＭ織密度（ｔｈｒｅａｄ  ｃｏｕｎｔ）であってもよく、主要データの別の部分（図示せず）から、又は主要データ２０２自体からでさえも得られる信号として表される。生成される信号２１０は、「真」の値を持つ「市松模様の」、又は「ノー」の値を持つ「流行っている格子縞」など、生地の柄のプロファイルであってもよい。
【００５８】
最後に、信号２０８は、主要データ２０２とパブリックデータ２０４との両方に関して行われた分析の組合せから導出される。たとえば、信号２０８は、公開データ２０４によって表された生地を着ているときの主要データ２０２に関連づけられるユーザの幸福度の尺度であり得る。例示的な幸福レベルは７８であるか、又は０〜１に正規化された０．７８であり得る。或いは、信号２０８は、身長、ウェストのサイズ、顔の形などのユーザの顔及び／又は身体の特徴を表す分野を含むことができる。別の実例として、信号２０８は、「シック」、「セクシー」、「カジュアル」、「ボヘミアン」などのユーザ・スタイルを含むことができる。
【００５９】
こうしたユーザ・データ及び／又はユーザ信号から、システムは、ユーザがどのような種類の外観を好み得るかの一般的な説明であるユーザ・スタイルを識別することができる。システムは、ユーザが、カスタマイズされた衣服デザイン、たとえばドレス又はコートを好む、好みの衣服スタイル又は好みの衣服カテゴリを識別することもできる。たとえば、ユーザ又は好みの衣服を着ている他の誰かを示す１葉又は複数の写真を、入力として提供することができ、システムは、好みの衣服のカテゴリを識別し、その特定のカテゴリ及び／又はスタイルに関して、全体的な形状についての候補スタイル、カテゴリの代表的な特徴を識別することができる。次いで、こうした特徴及びスタイルを、図２に従って以前に生成された信号に応じて、スコアづけすることができる。次いでシステムは、集合的に、１つ又は複数の特徴のセットを生成し、衣服デザインがユーザの好みに適合する、且つ／又はユーザの顔及び身体の特性を補完する可能性を示す高スコアを有する衣服デザインをまとめる。目の色及び体型又は体格などの顔及び身体の特性は、ユーザの写真から分析する、又は直接的なユーザ入力若しくは他の手段で判断することができる。かかるスコア及び調整手段の微調整を行うことができ、完成したデザインとユーザの好み、特性、及び現在のファッションの傾向との間の親和性をさらに向上させることができる。システムのいくつかの実施例は、複数の衣服を含む衣装全体のより一般的なデザイン、又は衣装としてまとめるためにユーザが所有する既存の衣服と合わせる１着又は複数の衣服のデザインを可能にし得る。
【００６０】
図３は、本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザインを生成するための典型的なプロセスの例示的な流れ図である。この実例における目的は、男性用シャツの３種の生地のセットを選択することである。この特殊なケースは例示的なものであり、他の種類の衣服及びユーザ・データ又は主要データを使った、はるかにより一般的なケースに拡張することができる。
【００６１】
初期化されると、ステップ３０２及び３０４で、ユーザがアカウントを持っている可能性が高い、データの豊富なサービスのリストがユーザに提示される。かかるサービスには、Ｉｎｓｔａｇｒａｍのような写真共有サービス、Ｆａｃｅｂｏｏｋのような生活上の出来事のタイムライン及びソーシャル・ネットワーク、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）などのビデオ・データベース、Ｔｕｍｂｌｒなどのブログ、ＬｉｎｋｅｄＩｎのようなプロのプロファイル、或いは１つ又は複数の電子メール・アカウントでさえも含まれ得るが、それに限定されるものではない。ユーザがオプト・インするように求められ得るどのようなサービスの間でも共通する要素は、ユーザ・データを構成することになるユーザ生成コンテンツの豊富なデータ・セットを、システムに提供することである。
【００６２】
次のステップ３０６は、こうしたすべてのユーザ・データを取得し、ユーザ・データからユーザ信号を生成するプロセスを説明している。説明する信号は、（幸福から悲嘆までのスケールに対する）幸福度信号、（型破りから妥当までのスケールに対する）型破り度信号、（知的から実践的までのスケールに対する）知的度信号、（カラフルからモノクロまでのスケールに対する）カラフル度信号、（複雑から単純までのスケールに対する）複雑度信号、及び（冒険的から慎重までのスケールに対する）冒険度信号である。各信号を、たとえば１００から０の間、又は１から０の間の値に適切に量子化することができる。画像の操作及び変換、色空間の投影、フーリエ画像分析、顔及び身体の特徴抽出、画像比較、自然言語処理、自然言語理解、及び他の多くのものなどを含むがそれに限定されるものではない、信号を導出するために起こり得る多くのサブプロセスがある。
【００６３】
次のステップ３０８は、ユーザ信号を使用して、生地の値のスコアを決定することができる、具体的なやり方を説明している。この実例では、ユーザ信号と生地信号との両方がそれぞれの次元で０から１００のスケールに正規化され、ユーザ信号を生地信号に合わせるかどうかを決定する許容値として、１０の距離閾値が選択されている。これはステップ３１０につながり、そこでは、ユーザ信号に合わせた各生地に対して、関連づけが作成される。このステップで、システムは、それを使って関連づけを修正し、後で優先順位づけするための、重みづけする追加の測定基準に寄与し、導出することもできる。関連づけを修正し、後で優先順位づけすることは、関連づけを相互に比較するために特に有用であろう。
【００６４】
次のステップ３１２は、強度の測定基準を使って３種の生地が選択される実例を説明する。たとえば、強度の測定基準は、おそらく距離計算によって、ユーザ信号と生地信号との間の相関性又はつながりを測定し、セット内で３つの最小距離を生成するものを選択することができる。次いで、ステップ３１４で、本発明のこの実施例は、３種の選択された生地のすべての組合せを、購入のためユーザに提示することを選択する。
【００６５】
図４Ａは、図３で説明した本発明の一実施例による、ユーザがレビューするために描画された、カスタマイズされたシャツ用の生地セットを含む例示的な画像４００を示す。この特定の実例では、シャツの構成要素及び部分とも呼ばれるシャツの特徴、たとえば襟、２つの長袖、前身頃部、及び後身頃部を備えることは既に決定されていると仮定して、「特徴のセット」の代わりに「生地のセット」が使用される。また、各特徴のスタイル、裁断、又は形状も同様に、図を用いて提示される。
【００６６】
画像４００は、ユーザが、シャツの中で生地がどのようにまとめられているかを理解するのに役立つ。例示のみを目的として、様々なシャツの構成要素又は特徴に、台襟４０４、襟４１２、及びポケット４１０などの部品名が標記されている。ほとんどの実施例では、特徴名は要求されない限りユーザに提示されないが、色及び紋様を含む裁断及び生地の選択肢は、図４Ａに示すように図を用いて示すことができる。いくつかの実施例では、かかる裁断及び生地の選択肢を、識別された各特徴のスタイル変数の下で分類することができる。言い換えれば、特徴の「スタイル」は、その形状、構造、又はシルエットに関する特徴を特徴づける、衣服の特徴、部分、又は構成要素の形態を指す場合がある。さらに、特徴のスタイルは、それから特徴が作られる素材、又は素材に基づいた特徴の視覚的な外観を指す場合がある。たとえば、シャツの襟などの特徴の色、透け感、厚さ、又は硬さを、対応するスタイル変数で表すことができる。
【００６７】
図３及び図４Ａは、システムが、所定の裁断を有する既知の特徴のセットを備えた、シャツ用の生地のセットをどのようにデザインすることができるかの、特別なケースを示すことに留意されたい。概ね本システムは、衣服の全体、すなわち、それぞれの特徴スタイルの値の組合せ、又は適用可能な場合は、あらゆる衣服部分の裁断及び生地の選択をデザインすることができる。ここで「特徴」とは、衣服の特定の部分、又はかかる部分の構造的詳細を指す。かかる特徴又は衣服の部分はそれぞれ、１つ又は複数のスタイル変数に関連づけられてもよく、次に裁断及び／又は生地を含んでもよい。たとえば、シャツは、前パネル、後パネル、２つの袖、及び襟を備えることができ、そのそれぞれが、特定の裁断又は特定の形状、並びに生地が色、紋様、素材、及び同様の特性によって特徴づけられ得る場合、特定の生地に関連づけられる。特徴は、装飾用アクセサリ、アクセサリの詳細な外観、サイズ、及び衣服上の位置、衣服への取り付け手段、又は他の同様の詳細を指す場合もある。特徴又は衣服の部分の「裁断」とは、特徴又は衣服の部分の裁断又は形状、或いは特徴又は衣服部分を構成するために使用される生地のピースの形状に基づいて、かかる衣服の部分が身体に掛かる態様を指す。裁断は、衣服の特徴のサイズ又は丈を指す場合もある。たとえば、「ボート・ネック」は襟の形状を指す場合があり、一方「深い」及び「浅い」は、襟の深さを指す場合があり、「広い」及び「狭い」は、襟の幅を指す場合がある。別の実例では、ドレスの形状に関する「人魚型」、「フレア」、又は「Ａライン」であってもよく、「ミニ」、「膝」、及び「足首」は丈を指す場合がある。
【００６８】
上記で開示したように、特徴は、特徴スタイル又はスタイル変数によって表され得る。生地の構成要素を有する特徴スタイルは、特徴の裁断又は生地を表すことができる。かかる裁断変数又は生地変数は、様々な値を取り、いくつかの実施例では関連するスコアを有することができる。たとえば、ドレス・シャツの襟は、「ピン」又は「ボタンダウン」などの可能な値を有する裁断変数、及び「ラベンダ一色の絹」又は「白い綿に青い水玉模様」などの可能な生地の値を有する、特徴であり得る。こうした裁断の値又は生地の値のそれぞれに、ユーザの好み及び顔の特徴又は身体の特徴などの特性を取り込む１つ又は複数のユーザ信号に従って、スコアを割り当てることができる。１つ又は複数のスタイル変数で表される他の特徴には、関連する裁断や生地を有していない場合がある。いくつかの実施例では、かかる特徴はアクセサリと解釈されてもよく、そのデザインは、裁断及び生地を含む特徴と一緒に又は別々に最適化されてもよい。他の実施例では、裁断及び／又は生地を含まない、かかる特徴は、やはり関連するスコアと共に、同様に「小さな丸い黒ボタン」などのスタイル変数名及びスタイル値を取ることができる。本発明の実施例は、それぞれの特徴スタイルのスコアを組み合わせることで、特徴のセット全体にスコアを割り当てることにより衣服デザインをスコアづけし、ユーザに提示するための１着又は複数の最高スコアの衣服のデザインを選択することができる。ここでも、かかるスコアを、図５で説明されるように、ユーザの好み、顔の特徴、及び体型を含むユーザ・データ及びユーザ信号に従って計算することができ、スコア調整により微調整を実施することができる。
【００６９】
いくつかの実施例では、あらゆる明示的なスコアづけの代わりに、人工知能技法を用いて、カスタマイズされた衣服又は衣装のデザインを実施することができる。また、衣装の部分又は衣装全体をデザインするという、より広い文脈の中では、どのような織物をも含まないアクセサリ又は特徴とは、たとえばシャツのボタンのような衣服の一部の必須部分であってもよく、或いは衣装に合わせたスカーフ又は宝石などの、別個のアイテムであってもよいことにも留意されたい。
【００７０】
図４Ａでは、前身頃にはストライプ・ベースの生地４０２を、シャツの他の部分には白い生地を使った、カスタマイズされたシャツのデザインの様々な部分の裁断が明確に提示されている。画像を乱雑にすることなく、かかる詳細を表現するのは難しいため、各部分の紋様は省略されている。いくつかの実施例では、生地４０２は、前身頃だけでなく、後身頃、袖、及び襟も含む最終製品の大部分にわたって使用される、カスタマイズされたベース生地として使用されてもよい。同様に、いくつかの実施例では、襟４０２の内側を裏打ちする襟の内側の生地として、第１の白色でない生地が推奨されてもよく、袖口４０６には第２の生地が推奨されてもよく、第３の生地は、上面中央／前部前立て領域４０８の内ボタンを裏打ちする内ボタン生地として提示されてもよく、第４の生地は、ポケット４１０用に提示されてもよく、第５の生地は、襟の外側４１２の襟裏打ち用に提示されてもよく、デザインにおけるベース生地に対するコントラストを示している。こうしたシャツのそれぞれの特徴は、異なる生地を使用してもよく、又はいくつかの特徴は、同じ生地を使用することもできる。生地の組合せは、カスタマイズされたシャツのデザインの選択肢として、図４Ａに示すセットでユーザに示され得る。
【００７１】
図４Ｂから図４Ｄは、図４Ａの生地のセットをユーザに提示する他のやり方を示し、生地のセットは、ユーザの好み、特性、及び現在のファッションの傾向に基づいて計算される最高のセットのスコアを有することができる。図４Ｂは、本発明の一実施例による、図４Ａのカスタマイズされたシャツのデザインの別の例示的な画像４３１を示す携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショット４３０である。以前に論じたように、シャツのデザインは、シャツの各部分の生地及び裁断のセットと見なすことができる。この特定のケースでは、デザイン４３１は、襟及び前部がはっきりと見える折り畳まれたシャツとして示されている。本発明の実施例は、個々の特徴の手動選択を可能にし、かかる選択を図４Ｂに示すように視覚的にユーザに提示するので、この図が示すポケットのスタイル及びサイズは、図４Ａに示されたものとは異なる。さらに、ディスプレイの下部で、ユーザは「続ける」ボタン４３５をクリックしてシャツのデザインの生地の詳細を確認することができる。いくつかの実施例では、ユーザは、順方向矢印４３２をクリックして、２番目に高いスコア、３番目に高いスコアなどを有する他の生地のセットを見ることを選択できる。いくつかの実施例では、ユーザは、４３３及び４３４などのアイコンを使用して、裁断、生地、及び他のシャツのアクセサリを含む、推奨される特徴を置き換えることにより、デザインの一部を修正することができる。
【００７２】
図４Ｃは、基本生地のアイコン４３３がクリックされたときの、図４Ｂの例示的な画像の別の図を示す、携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショット４６０である。この実例では、ユーザは「保存する」ボタン４６５をクリックしてシャツの様々な部分の所与の生地詳細を含む基本生地を確認、承認、又は保存するか、「取り消してやり直し」ボタン４７０をクリックしてユーザの好みを含む別のユーザ・データを提供することができる。生地の詳細４６２は左下に表示されるが、別の推奨される生地４６４又はわずかにより低い生地スコアが別の選択肢として右下に表示され、その結果ユーザは、単なる基本生地に対して、たとえば生地のセットの残りを維持しながら、紫色の斜めストライプからベビー・ブルー一色へ、別の生地を選択することができる。基本生地の代替選択肢が選択されると、以前の選択肢の生地のスコアを新しいスコアに置き換えるだけでなく、新しい選択肢が生地のセットの残り部分と合うかどうかを考慮することにより、全体の生地セットのスコアが更新され得る。言い換えると、生地セット全体に生地間の調整を適用することができる。ここに示す基本生地と同様に、ユーザは、シャツの他の個々の部分の生地の好みを手動で変更又は調整することができる。生地の選択肢は、生地スコアの降順で提示され得る。かかるスコアは、ユーザに直接的に提示されてもよく、又は「良く合っている」、「良い置換え」、「まずまず合っている」、若しくは「推奨されない」などの記述用語で提示されてもよい。さらに、ユーザは、個々の生地を変更する代わりに、より一般的なやり方で自分の好みを、たとえばシャツの袖口及び襟の外側を、好む「大胆な柄」から好む「ストライプ」へ、変更することができる。変更後、システムは、古いユーザ・データ及び信号と新しいユーザ・データ及び信号との両方を考慮して、可能性のある特徴セットのスコアを再計算し、新しい又は調整された推奨を生成することができる。
【００７３】
図４Ｄは、本発明の一実施例による、図４Ｂの例示的な画面の別の図を示す、デスクトップ・アプリケーションの例示的なスクリーンショット４９０である。これは、同じ目的にかなう、図４Ｂのデスクトップ版である。
【００７４】
本発明のいくつかの実施例では、シャツ以外の衣服、たとえばドレス、スカート、ジャケット、パンツ、スカート、ブレザ、ジャケット、コート、セータ、Ｔシャツ、ポロ・シャツ、さらには靴及びベルト向けにも、生地が推奨され得る。いくつかの実施例では、場合によっては現在のスタイルの傾向、生地の在庫、コスト、又は生産時間にさえも応じて、様々な種類の衣服をユーザに提案することができる。いくつかの実施例では、推奨されるデザイン又は生地セットを、ユーザへ提案するために、Ａｍａｚｏｎ及びＡＳＯＳなどの第三者のサイトで入手可能な出来合いの衣服と合わせることができる。
【００７５】
いくつかの実施例では、ユーザが購入する複数の製品を提示するために、個々のユーザに対して深層学習を実行して、ユーザのライフスタイルを自動的に学習することができ、ここでかかる製品は、様々なカテゴリからのものであり、複数の第三者のサイトから入手可能であり得る。いくつかの実施例では、かかる製品の推奨は、ユーザが行った生地、衣服、又はスタイルの選択に基づいて行うことができる。
【００７６】
図５は、本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服デザインを生成するためのプロセスを例示する流れ図５００である。ステップ５１０で開始すると、システムは、ステップ５２０で、その人のためにカスタマイズされた衣服がデザインされるべきであるユーザに関する、ユーザ信号を引き出すことができる。いくつかの実施例では、複数のユーザ信号があってもよく、ユーザ・データを分析することにより少なくとも１つのユーザ信号が引き出されてもよく、ここでユーザ・データは、ユーザ、第三者のデータ源などを含む１つ又は複数のデータ源から受信される。いくつかの実施例では、かかるユーザ・データを、リアル・タイムで複数の情報源から同時に引き出すことができる。いくつかの実施例では、かかるユーザ・データを、長期間にわたり異なる時点で対応するデータ源から受信し、衣服デザイン・システムに関連するメモリ又はデータベース内に格納することができる。どのようにユーザ・データ及び公開データからユーザ信号を生成することができるかの実例は、図２を参照して論じている。次いで、システムは、ステップ５３０でユーザ信号を分析することにより、少なくとも好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別することができる。衣服カテゴリに関するさらなる詳細を、図６及び図７を参照して論じる。
【００７７】
この例示的な実施例では、ユーザ・スタイルは、たとえば「冒険的だがエレガント」など、ユーザの性格を表現する外観の種類を広く表す。或いはユーザ・スタイルは、「ビジネス・カジュアル」など、ユーザの衣服のニーズのより機能的な面を表すことができる。ユーザ・スタイルには、ユーザ表現の点から「ビヨンセ・シングル・レディース・スタイル」、又はより衣服の目的を表すための「濃い灰褐色のテーマでの伝統的なカクテル・スタイル」など、好みの衣服スタイルがさらに含まれ得る。いくつかの実施例では、好みの衣服スタイルは、好みの衣服カテゴリから決定され、いくつかの実施例では、好みの衣服カテゴリは、好みの衣服スタイルから決定される。いくつかの実施例では、好みの衣服スタイルの識別には、好みの衣装スタイルの識別が含まれ得る。衣装には、少なくとも１つの衣服が含まれる。いくつかの実施例では、衣装の中の１つ又は複数のアイテムを、本明細書で開示する様々な実施例に従ってカスタマイズすることができる。
【００７８】
いくつかの実施例では、システムはまた、識別されたユーザ・スタイル、好みの衣服カテゴリ若しくは好みの衣服スタイル、又は好みの衣装スタイルに関連する公開データを検索することができ、かかる公開データは、以下で説明するやり方でデザインを補助するために使用することができる。
【００７９】
ステップ５４０で、システムは、好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すことができ、ここで特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられる。たとえば、ユーザがカスタマイズされたシャツのデザインを望んでいるとシステムが判断した場合、システムは、襟、袖、前身頃、後身頃、袖口、ボタン、及びポケットを含む、シャツの特徴のリストを引き出すことができる。ドレスが望まれる場合は、特徴の別のリストを引き出すことができる。かかる特徴のリストは詳細であってもよく、又は少数の重要な特徴しか持たず、比較的簡単であってもよい。こうした変数を、内部データベース又は何らかの他の情報源から引き出すことができ、ここで「内部」とは、システムとの仮想関係を指す。内部データベースは、システムに記憶サービスを提供し、容易にアクセスできる限り、物理的に遠隔の場所に配置することができ、それでもなお内部と見なされる。
【００８０】
いくつかの実施例では、いくつかの特徴は、織物で作られた衣服又は衣装の一部であってもよい。従って、こうした特徴はそれぞれ、特定の形、構造、又は形状に裁断され、色、紋様、素材、強度及び耐久性、耐水レベルなどの１つ又は複数の織物又は生地の特性と結びつけられる。従って、図３の説明で述べたように、こうした特徴の１つに対するスタイル変数は、特徴の形状又はスタイルを指す裁断変数若しくは裁断の属性であり得るか、又は特徴の素材、紋様及び色、並びに場合によっては他の織物に関連する生地の詳細を指す生地変数若しくは生地の属性であり得る。
【００８１】
特徴は多くのスタイル変数を持つことができ、スタイル変数のそれぞれが多くの値のうちの１つを持つことができる。たとえば、特徴「襟」は、「広さ」の裁断値をとり得る裁断変数、及び「ラベンダの有機綿」という値を持ち得る生地変数を有することができる。シャツの第１の種類の典型的な特徴には、襟、台襟、袖口、ヨーク、前立て、下前身頃、上前身頃、ポケット、前部前立て、後身頃、及びヘム／シャツの裾が含まれ、シャツの第２の種類の典型的な特徴には、ボタン、モノグラム、洗濯ネームなどが含まれる。ドレスの第１の種類の典型的な特徴には、襟ぐり、ネック・バンド、胴部、コルセット、中央前部、先端、ウェストライン、スカート、ポケット、前立て、シュミーズ、肩の縫い目、腕、袖ぐりの稜、及び裾が含まれ、ドレスの第２の種類の典型的な特徴には、レース、スパンコール、飾りなどが含まれる。かかる特徴の分類は、本発明の様々な実施例で異なる場合がある。たとえば、１つのシステムに存在する特徴は別のシステムでは省略される場合があり、１つのシステムで第１の種類として分類された１つの特徴は、別のシステムで第２の種類に分類される場合がある。以上で論じた特徴の典型的な分類は、例示のみを目的とするものであり、本発明の範囲を限定すべきではない。
【００８２】
他の種類のスタイル変数は、たとえば縫い目、刺繍、ボタン、ベルクロ（登録商標）、ジッパ、ベルト、飾り房、花、ビーズ、スパンコール、ふち飾り、及びレースなど、織物で作られていない１着又は複数の衣服の部分、或いは衣装の部分を指す場合がある。かかる特徴は、概して、裁断及び生地に直接関連づけられていない。その代わりに、かかる特徴はそれぞれ、固有のスタイル値を有することができる。たとえば、装飾用アクセサリの特徴スタイル値は、アクセサリの詳細な外観、サイズ、衣服上の位置、及びアクセサリを衣服へ取り付ける手段を指す場合がある。具体的な実例では、かかる特徴スタイル値の１つは、シャツのポケットの刺繍を指す場合がある。かかる刺繍のスタイル値は、「絹の赤い薔薇」であってもよい。織物の構成要素に関連づけられるかどうかに関係なく、特徴ごとに、少なくとも１つの関連づけられるスタイル変数があってもよく、そのそれぞれが多くの可能なスタイル値を持ってもよい。
【００８３】
ステップ５５０では、システムは、スタイル変数ごとに、ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別することができる。いくつかの実施例では、これは、ユーザ・データ及び公開データを分析することにより行われてもよく、それぞれの好みの裁断値は、ユーザへの親和性を示すユーザ信号に基づいて計算された裁断値のスコアに関連づけられる。
【００８４】
たとえば、織物に関連する特徴では、システムは、少なくとも１つの好みの生地値を識別することができ、ここでそれぞれの好みの生地値を、いくつかの実施例では、ユーザ・データ、内部データベース、及び公開データからなる群から選択された情報源から識別することができる。いくつかの実施例では、それぞれの好みの生地値は、ユーザへの親和性を示すユーザ信号に基づいて計算された生地値のスコアに関連づけられる。同様に、システムは、それぞれの裁断変数及び他の種類のスタイル変数に対して同じことを行うことができ、ここで好みの裁断値又はスタイル値のそれぞれは、同様に、ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられる。他の実施例では、深層学習などの人工知能の方法など、スコアを関与させない手段によって最終デザインが実現される場合があるので、どのようなスコアづけも必要ない可能性がある。ステップ５５０については、後で図８〜図１１を参照してより詳細に論じることにする。
【００８５】
上記のステップの少なくともいくつかに続いて、ステップ５６０で、システムは、スタイル変数ごとの好みのスタイル値の１つ又は複数の組合せを選択することによって、１つ又は複数の衣服の特徴セットの候補を生成することができ、ここでこうしたスタイル変数のいずれかは、裁断変数、生地変数、又は他の種類のスタイル変数であり得る。いくつかの実施例では、それぞれの衣服の特徴セットを、選択された好みの裁断に関連づけられた裁断のスコア、選択された好みの生地に関連づけられた生地のスコア、及び選択されたスタイルに関連づけられた他のスタイルのスコアから計算される特徴セット・スコアに、任意選択で関連づけることができる。いくつかの実施例では、特徴セット・スコアはさらに、生地間のスコア調整値及び裁断間のスコア調整値、生地−裁断スコア調整値、並びに他のスタイル−生地スコア調整値又はスタイル−裁断スコア調整値であり得る、スタイル間スコア調整値を含むことができる。かかるスコア調整値は、正、ゼロ、又は負であってもよく、ここで正のスコアは良い組合せを示し、一方負のスコアは悪い調和又は悪い組合せを示す。いくつかの実施例では、生地間又は裁断間のスコア調整値は、ゼロ又は負であり、ここでゼロ・スコアは、良好又は最適な調和を示し、負のスコアはあまり望ましくない調和を示す。
【００８６】
ステップ５７０で、システムは、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから候補となる衣服の特徴セットを選択することにより、カスタマイズされた衣服デザインを生成することができる。いくつかの実施例では、最高の特徴セット・スコアを有する特徴セットを選択することができる。特徴セット・スコアを、たとえば０〜１００のスケールに正規化することができ、１００はユーザに完全にフィットし、０は非常に劣悪な選択であり、又は−１〜１の場合、１はユーザにとって理想的なデザイン、−１は不調和である。いくつかの実施例では、特徴セット・スコアは、裁断のスコア、生地のスコア、及び衣服の様々な特徴に関連づけられる特徴スコアの、平均又は重みづけされた組合せから導出することができる。他の実施例では、かかる特徴セットの選択は、既に前述したように、どのようなスコアづけにも基づいていない。
【００８７】
例示的な実例では、ユーザは、非対称スカートを備え、鮮やかで明るい色を有するドレスを含む、５葉の入力写真を提供するかもしれない。検出されたドレスの色を、それぞれの色に型破り度スコアが割り当てられている既知のスペクトルと比較することにより、１００のうち９４である高いユーザの型破り度信号が、ユーザ入力データから導出され得る。非対称スカートの好みの衣服カテゴリを、ユーザ入力データから決定することもできる。従って、どのようなドレスのスカート部分も、非対称であれば、１００中の１００の裁断スコアを割り当てることができ、大胆な柄のロイヤル・ブルー及びターコイズ色の生地は、８５の生地の型破り度信号を有し、さらにこのユーザにとって非常に高い生地のスコアに換算されるか又は変換され得る。たとえば、いくつかの実施例では、生地のスコアは、１００からユーザの型破り度と生地の型破り度との差を引くことによって、型破り度信号から計算されてもよい。ユーザの型破り度が９４で、生地の型破り度が８５であるこのケースでは、生地のスコアを、１００−（９４−８５）＝９１と計算することができる。この生地のスコアの定義では、ユーザの型破り度と生地の型破り度との両方が高いか、又は両方とも低い場合、計算された生地のスコアは高いことに留意されたい。一方が高く、他方が低い場合、計算された生地のスコアは低くなる。従って、選択された生地の、ユーザ又はユーザの好みへの親和性を示している。生地のスコア、裁断のスコア、及び特徴のスコアについての他の同様の定義を、本発明の同様の実施例で定義し、ユーザ信号と生地信号との間の相関性に関して、ユーザに対する所与の裁断、生地、又は特徴のそれぞれの親和性を測定することができる。
【００８８】
同様に、上記のユーザの場合、黒い綿の生地は、生地の型破り度信号が低く、対応する生地のスコアは２６と低いかもしれず、ドレスのペンシル・スカート部分は、３０の比較的低い裁断スコアを有する対称形状であるかもしれない。ドレスが１種の生地のみで作られている場合、ただ１つの「身頃」の特徴でドレスを表すことができ、生地変数はドレスの作成に使用される織物を示し、裁断の属性はドレスのスカート部分の裁断を示す。この簡略化されたケースでは、ただ１つの織物関連の特徴だけが考慮される。上記の生地スコアと裁断スコアとを平均化又は重みづけして、大胆な柄のロイヤル・ブルー及びターコイズ色の生地で作られた非対称スカートを備えたドレスの場合（１００＋９１）／２＝９５．５、非対称スカートを備えた黒のドレスの場合（１００＋２６）／２＝６３、大胆な柄のロイヤル・ブルー及びターコイズの生地で作られたペンシル・スカートを備えたドレスの場合（３０＋９１）／２＝６０．５、又はペンシル・スカートを備えた黒のドレスの場合（３０＋２６）／２＝２８の、初期又は予め調整された特徴セット・スコアを提供することができる。明らかに、特徴セットの最高スコアを有する最初の青及び金の非対称スカートのドレスは、ユーザの好みに最もよく合い、カスタマイズされたドレスデザインとしてユーザに提示することができる。
【００８９】
いくつかの実施例では、ユーザ・データから明示的な値が抽出されない場合、衣服の特徴、裁断、生地、及び他の構成要素のデフォルト値又は所定の値が読み込まれ、衣服デザインのプロセスで使用され得る。たとえば、ステップ５７０の裁断値及びステップ５８０のボタンの色やサイズなどの特徴値は、シャツの他の特徴に関係なく所定の値であってもよく、ユーザに直接選択されてもよく、又は別の特徴、たとえばシャツの前身頃部の色に基づいてデフォルト値が割り当てられてもよい。
【００９０】
図３は、図５で説明した一般的なプロセスの特別なケースを具現化した実施態様を例示していることに留意されたい。図３では、衣服カテゴリはシャツであり、該当するとき、シャツのそれぞれの特徴に対して所定の裁断を有する。従って、この実例では、デザインが必要な唯一の面は、シャツの様々な部分に使用されるべき生地のセットである。図５に関しては、ステップ３０２及び３０４を使用して、ユーザがアカウントを持っているデータの豊富なサービスである第三者のデータ源からユーザ・データを引き出す。引き出されたユーザ・データには、Ｇｏｏｇｌｅ電子メール、Ｆａｃｅｂｏｏｋ写真、Ｆａｃｅｂｏｏｋタイムラインの出来事、Ｆａｃｅｂｏｏｋの友人、Ｉｎｓｔａｇｒａｍの写真、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）のビデオ、Ｔｕｍｂｌｒのブログ、ＬｉｎｋｅｄＩｎのプロのプロファイル、及びＬｉｎｋｅｄＩｎの知人のうちの１つ又は複数が含まれ得る。かかるユーザ・データには、「シャツ」の値を有する衣服カテゴリの直接入力が含まれ得る。ステップ３０６は、ユーザ・データから抽出され得る固有のユーザ信号を列挙する。ステップ３０８及びステップ３１０は、ステップ５５０での任意選択の動作にあるように、生地のスコアを決定するための特定の２段階プロセスを提供する。ステップ３０８で、ユーザ信号といくつかの生地信号との間の距離測定基準に基づいて、限られた数の候補となる生地の値が引き出される。ユーザ信号と生地信号との間の関連づけを決定することは、生地のスコアを決定するプロセスと見なすことができる。たとえば、ステップ３０８で、ユーザ信号と生地信号との両方を最大値１００に正規化することができ、同一又は類似のユーザ信号と生地信号との単一のペア、たとえば幸福度信号を比較して、それらがある距離の閾値の範囲（１０など）内にあるかどうかを調べることができる。任意の生地が、ユーザ信号の１０単位以内の生地信号を有する場合、ステップ３１０で関連づけを作成し、対応する生地のスコアを確立することができ、ここで距離０を、完全に合っている又は完全に関連していることを示す生地のスコア１００に変換することができ、距離１０を、中程度に合っている又は中程度に関連していることを示す生地のスコア５０に変換することができる。
【００９１】
いくつかの実施例では、ユーザ又は生地の幸福度信号、型破り度信号、知的度信号、カラフル度信号、複雑度信号、保守性、及び冒険度信号を含むがこれらに限定されない多くの様々なユーザ信号及び生地信号があり得る。ステップ３１０で、システムは、信号の距離に基づいて関連づけを作成し、対応するユーザ信号と生地信号とのペア間の関連度を重みづけすることにより、問い合わされた又は引き出された生地ごとのスコアを生成することができる。たとえば、生地スコアを、ユーザ及び生地の幸福度及び保守性の信号のペア間の距離に基づいて計算することができ、ここで幸福度対保守性の重みは０．５と０．５、０．８と０．２などである。その後に関連づけの強さと重みが大きい生地を選択することは、高い生地スコアを有する生地を選択することと同等である。
【００９２】
ユーザ信号と生地信号との５つのペアがある別の例示的な実例では、０．２の等しい重みづけは平均を取ることに相当する。ユーザ信号に対応する生地信号が利用できないケースでは、システムは、合っていないペアの重みがゼロになるように重みを調整することができる。たとえば、ユーザの知的度信号は決定されているが生地の知的度信号が利用できない場合、ユーザ信号と生地信号との他の４組のペアそれぞれに、０．２５の新しい重みを再割り当てすることができる。或いは、ユーザ信号値が非常に高い場合のユーザ信号と生地信号とのペアに、０．４などの大きな重みを再割り当てし、一方他の信号を０．２に維持することができる。これら２つの変形例の他に、生地のスコアを、ユーザ・データ、ユーザ信号、及びその他の様々な信号から、同様のやり方で計算することができる。
【００９３】
ステップ３１２及びステップ３１４は、ステップ５８５の特殊ケースである。このケースでは、トップスコアの生地を選択することにより、３種の生地を有する特徴セットが形成され、ここで生地セットのスコアは、生地スコアを平均化することで計算され得るが、生地間の調整値は０である。言い換えると、生地間の調整は実行されない。図５に示すより一般的なシナリオでは、生地間の調整値又は裁断間の調整値は、どの生地及び／又は裁断が一緒だと見栄えするかを示すことができ、ある測定基準又は公開データに従って、感じの良い組合せには正のスコア調整値が、合っていない組合せに対して負のスコア調整値が与えられる。たとえば、黒色及び白色の生地は、正の調整値５に関連づけられ、紫及び金は別の正の調整値３に関連づけられ、一方赤及び緑は−５の負の調整値に関連づけられ得る。この実例では、生地間のスコア調整値がペアになるやり方で列挙されているが、いくつかの実施例では、かかるスコア調整値を、生地の他の組に対して、又は利用可能な生地が特徴づける論理条件について、特定することができる。
【００９４】
ステップ３１４では、３組すべての生地の組合せ又はセットを、購入のためにユーザに提示することができる。いくつかの実施例では、特徴セットの上位のスコアを有するＮ個の組合せのみが提示されてもよく、ここでＮは、システムのユーザによって決定されてもよい。図５に示すより一般的な実施例では、生地の組合せ又は特徴セットのかかるランクづけは、ステップ５７０で実行される。
【００９５】
以前に論じたように、いくつかの実施例では、受信したユーザ・データは、カスタマイズされた衣服がデザインされるべき好みの衣服カテゴリを示す、明示的なテキストの記述を含むことができる。他のケースでは、たとえば、グラフィック・データのみが利用可能なとき、ステップ５４０で、システムがコンピュータ・ビジョンのアルゴリズムを実行して、好みの衣服カテゴリを識別することができる。
【００９６】
同様に、図６は、本発明の一実施例による、ユーザによって関心のある衣服を示す写真が与えられた、衣服の分類のための例示的なアルゴリズムを説明する流れ図６００であり、写真は、直接的なユーザ入力又はソーシャル・メディアから自動検索によって与えられ得る。写真に、お気に入りの衣服を着ているユーザの画像が表示されており、そのため類似の衣服がデザインされるべきであると仮定する。ステップ６１０で開始すると、システムは、ステップ６２０でエッジ検出を実行して画像背景を除去し、ユーザを示す画像の部分だけを残すことができる。次に、ステップ６３０で、システムは、顔、手足、及び／又は肢の皮膚領域を探すことにより、人間の検出を実行することができる。衣服で覆われていないユーザの部分を検出すると、かかる部分はマスクされ得る。その後、システムは、衣服のみを含む写真に残っているものだけを分析し、ステップ６４０で、衣服をカテゴリ又はサブカテゴリに分類するための機械学習分析を実行することができる。プロセス全体は、ステップ６９０で終了する。いくつかの実施例では、写真内の衣服のカテゴリを決定すると、システムは、衣服の特徴を識別するために続行することができる。いくつかの実施例では、別法として、衣服の裁断及び特徴を最初に決定することにより、衣服の分類を行うことができる。
【００９７】
図３に示すシャツのデザイン・プロセスは、図５に示す衣服デザイン・プロセスの特別なケースであるが、本発明の実施例を、何着の衣服及び／又はアクセサリをも含む衣装全体をデザインする、或いはユーザが所有する既存の衣服と合う１着又は複数の衣服及び／或いはアクセサリをデザインするよう、さらに汎用化することができることに留意されたい。また、衣装の一部又は衣装全体をデザインするというより広い文脈において、どのような織物をも含まないアクセサリ又は特徴、たとえばシャツのボタンなどは、一部の衣服の必須部分であり得ること、或いはスカーフ、ショール、ブローチ、ネクタイ留め、カフスボタン、ヘア・アクセサリ、イヤリング、ネックレス、ブレスレット、リング、その他の宝石、帽子、ベルト、飾り帯、眼鏡、サングラス、宝石、手袋、靴、ブーツ、又は入れ墨ステッカなどの追加のアクセサリである、別個のアイテムであり得ることに留意されたい。これらのアクセサリは、衣服又は衣装の他の特徴によく合う購入可能なアクセサリの中から一般的なアクセサリを選択するか、或いは様々なスタイル値のスコアづけ又は他の技法を使って、アクセサリのカテゴリの特徴を個別に選択することにより、誂えのアクセサリをデザインすることで、衣装を構成する衣服をデザインするのと同じやり方でデザインすることができる。いくつかの実施例では、説明を簡単にするために、個々の織物でないアクセサリも同様に「衣服」と呼ばれてもよく、「衣服スタイル」及び「スタイル変数」は、それらの一般的な形状又は製作を表す。構成要素の特徴に基づいてカスタマイズされる衣服をデザインするのと同様に、カスタマイズされる衣装を、おそらく最高のデザインを見つけるために集計及び比較される衣服のスコア又は個々の特徴のスコアをそれぞれが有する、構成要素の衣服に基づいてデザインすることができる。
【００９８】
より具体的には、衣装の一部又は衣装全体をデザインするための、２つの例示的な手法が提供される。第１は、衣服の特徴セットを生成し、衣装の特徴セットの特徴セット・スコアを、衣服の特徴セット・スコアの合計又は加重合計と、衣服間のスコア調整とによって計算することである。たとえば、「クラブに行く」衣装スタイル及び／又はユーザ・スタイルの衣装用に、革ジャケットはゆったりしたオーバーオールと合わない可能性があり、従ってこの組合せの衣服間スコアは負である。一方、男性ユーザ向けの、同じ「クラブに行く」衣装スタイルでは、衣服間スコアは、１着のほっそりしたジーンズとフラミンゴ柄の生地を使った小綺麗なほっそりとフィットするシャツに対して、大きな正の数になり得る。衣装の一部のデザインでは、既存のピースに関する情報を利用して、衣服間スコア調整に含めることができる。第２の手法は、衣装のあらゆるアイテムのあらゆる特徴を含む衣装の特徴セットを有することにより、衣装の一部又はすべてを生成し、その結果同じピース、又は衣装内の相異なるピース間のあらゆる特徴のスタイル変数のスタイル値を一緒に最適化することができ、様々な特徴間のスタイル間スコア調整値は一緒にスコアづけされる。こうしたそれぞれの手法のいくつかの実施例では、システムは、多数のアイテムを備えた衣装を好む偏りを回避するように、衣装のスコアを、システムがデザインしているアイテムの数に正規化することができる。さもなければ、５つの構成要素を有するあまり合っていない衣装が、依然として、たとえばエレガントな２ピースの衣装よりも高い得点になる可能性がある。
【００９９】
前記２つの手法うちの一方によって、１着又は複数の衣装デザインを生成することができる。この手法は、スコアづけの有無にかかわらず有効であることに留意されたい。他の技法を使用して、最初に衣服のピース又は他のアクセサリを考慮してデザインを生成し、次いでこれらを組み合わせることができる。或いは、クラスタリング又は他の種類の機械学習方法で、あらゆるピースの特徴を一緒にデザインすることができる。
【０１００】
図６において、エッジ検出、人間検出、及び衣服検出は、それぞれ、機械学習及び画像処理の分野からの物体認識、パターン認識、及び特徴抽出アルゴリズムの特殊なケースと見なすことができる。かかるアルゴリズムは、当技術分野で周知である。たとえば、決定木などの機械学習技法を利用して、衣服がドレスか、又はスーツかを判断することができる。システムはさらに、カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、衣服カテゴリ内の衣服のサブカテゴリ又は衣服スタイルを識別することもできる。
【０１０１】
より具体的には、システムは、最初にクラスタリング又は他の機械学習技法を使って、衣服のカテゴリを決定することができる。様々な形状の衣服の写真を使った訓練セットをシステムに与え、その結果システムは、訓練データによる経験から衣服の分類を学習する。たとえば、システムは、手近な写真の中で衣服であるドレス・シャツを認識することができる。衣服のカテゴリが決定されると、続いて衣服の特徴が検出され得る。たとえば、手近な衣服がドレス・シャツであると判断されると、襟、袖口、及び袖などを含むいくつかの特徴が存在するはずであることが知られている。システムは、これらの部分に磨きを掛け、たとえば、襟にボタンダウンの切れ目があることを識別することができる。システムは、生地がすみれ色の絹であることを検出することもできる。ユーザが提供した写真を分析することにより、システムは、ユーザが興味を持っている衣服のカテゴリだけでなく、生地の色及び紋様、並びにスタイルに関する好みを識別することができる。システムは、裁断及び生地のような様々な特徴がどれだけ伝統的又は大胆であるかを分析することによって、ユーザがビジネス用又はパーティー用のフォーマルな装いを探しているかどうかを分析することもできる。型破り度などのユーザ信号の数値を、それに応じて割り当てることができる。
【０１０２】
写真に表された衣服のピースを分類する別の方法は、最初に特徴を決定し、次いでそのカテゴリを見つけることである。たとえば、システムは、スカート、袖、襟などの衣服部分の形状に精通している可能性がある。たとえば、襟、中央のボタン、長袖、袖口の存在、及びパンツ又はスカートを示すものがないなど、衣服の様々な部分を識別することにより、システムは、内部データベース又は衣服の様々な種類の部分の簡単なリストを含む公開データから、写真に表された衣服が男性用のドレス・シャツ、又は女性用のシャツ・ドレスであることを認識することができる。この第２の手法では、衣服が分類される時までには、特徴が分析のために利用可能な状態となっている。
【０１０３】
図７は、本発明の一実施例による、衣服が分類され得る例示的な衣服カテゴリ及びサブカテゴリを示す例示的な概略図７００である。たとえば、衣服カテゴリ７１０には、シャツ７２０、アウターウェア７３０、ドレス７４０、及びパンツ７５０が含まれ得る。各カテゴリをさらに、サブカテゴリに分岐することができる。かかるサブカテゴリは、機能又は機会に基づき得る。たとえば、ドレスのカテゴリ７４０の下では、例示的なサブカテゴリには、カクテル・ドレス７４２、カジュアル・ドレス７４４、及び夜会服７４６が含まれるが、それに限定されるものではない。或いは、サブカテゴリはスタイルに基づいていてもよく、たとえば、シャツのカテゴリ７２０の下に、サブカテゴリであるオックスフォード・シャツ７２２、タキシード・シャツ７２４、及びドレス・シャツ７２６があり得る。サブカテゴリは、機能とスタイルとの組合せに基づいて分類することもできる。たとえば、パンツのカテゴリ７５０の下には、サブカテゴリであるジーンズ７５２、ドレス・パンツ７５４、スラックス７５６、及びショーツ７５８があり得る。
【０１０４】
さらに細かく分類されたサブカテゴリが存在することさえあり、マイクロカテゴリと呼ばれ得る。たとえば、様々なドレスが様々な全体的形状を有し、かかる形状はドレスの「シルエット」と呼ばれる。図８は、シース８１０及び王女型８２０などの様々なシルエットを有するドレスのマイクロカテゴリを示す例示的な概略図である。衣服の所与のカテゴリの各マイクロカテゴリには、対応する特徴を有する、いくつかの必要な任意選択の部分が含まれ得る。いくつかの実施例では、システムは、図５に示すプロセスのステップ５６０でこうした特徴のスタイル変数を追加し、それによって候補となる裁断、候補となる生地、及び他の候補となるスタイル値のセットを決定し、利用可能なすべての信号を使用してこうした変数の値にスコアを割り当てることができる。いくつかの実施例では、衣服カテゴリ、サブカテゴリ、又はマイクロカテゴリをユーザに提示することができ、さらにユーザに、カスタマイズされた衣服デザイン生成のために好みのものを選択するように促すことができる。
【０１０５】
図９は、本発明の一実施例による、ドレスの部分又は特徴を示す。この図解は、例示目的だけを意図しており、ドレスのすべてのスタイルを網羅しているわけではない。図９に示しているのは、襟ぐり９１０及びスカート９７０などの必須の特徴、及び飾り帯９６０などの任意選択の特徴である。他のドレスの場合、裾のレースのフリルなどの、任意選択の特徴があり得る。ドレスは、単一の生地で作成する必要がないことに注意されたい。システムは、袖９２０が薄いグレーのシフォン生地を有し、中央前部９３０からなる胴部がベビー・ブルーの水玉模様を有する白い絹の生地を有し、スカート９７０が紺のオーガンザ生地を有し、ベルト９６０が灰色及び青の絹糸で編んだロープで作られている特徴のセットを提案することができる。
【０１０６】
図１０は、肩の縫い目１０１０、先端１０４０、及びウェストライン１０７０など、ドレスの胴部の標記された部分の図である。図１０に示す特徴のいくつかのより細かい区分は、任意選択であり得る。たとえば、王女型の縫い目１０６０は、あらゆるドレスに存在するわけではない可能性がある。図９及び図１０のこうした特徴のそれぞれが、特徴に関連づけられた裁断変数及び生地変数を有するか、又は特徴に関連づけられた他の特徴値を有することができ、たとえばスカートの装飾ポケットは、位置、深さ、及び縁飾りをつける特定のスタイルに関連づけられ得る。
【０１０７】
図１１は、ドレスの襟ぐりについて一般的に見られるいくつかのスタイルを示し、恋人型１１１０及びＶネック１１２０などのこうしたスタイルは、特徴「襟ぐり」の裁断変数を追加することができる裁断値の実例である。
【０１０８】
衣服の特徴の別の具体的な実例として、シャツは必然的に襟４０４及び袖口４０６を持ち、任意選択でポケットに装飾刺繍の細部があることを、図４Ａから想記されたい。襟は、裁断の属性又は裁断変数を持つ特徴であり、たとえば、数個だけ名前を挙げると、広さ、フォワード・ポイント、クラブ、カッタウェイなどの裁断値を取ることができる。特徴としての袖口は、たとえば、丸い、四角い、ポルトフィーノ、フレンチなどの裁断値を取る、裁断属性又は裁断変数を持つことができる。襟及び袖口などの任意の構造的特徴の生地変数は、「白い綿」や「青緑色の格子縞のフランネル」などの値を取ることができる。これらは、上記で論じた第１の種類の特徴である。第２の種類の特徴は、関連する裁断又は生地を持たず、装飾的なアクセサリ又はボタンなどの必要な部品であってもよく、特徴のスタイル変数は、その値として「小さい、円形の、黒い、袖口に縫い付けられる」などのスタイルの描写であり得る。
【０１０９】
衣服のデザイン・プロセスの別の例示的な実例として、極めて相異なる構造的形状又は裁断の３着のドレスの入力が、ユーザ・データ又は公開データとして受信されるケースを考察すると、システムは、中間裁断の特徴を有するデザインを出力することができ、これはスタイルを混合して合わせることによる驚きの要素を含むが、それでもなおユーザの好みに従うことができる。裁断が似ているが生地が相異なる４着のシャツを入力すると、システムは、裁断が似ているが、ユーザ信号に応じてそれでもなお高いスコアを有する、完全に異なる生地を有するシャツを生成することができ、相異なる領域内の相異なる生地を有する別の選択肢を生成することができる。これは、新しいデザインを賢明且つ自動的なやり方で生成する非常に便利なやり方である。
【０１１０】
高度なデザインは、本発明の実施例を用いて、スコア調整することによって実現することができ、スコア調整では、特徴セットのスコアに直接又は重みづけを使って、正又は負の値を加えることができる。たとえば、システムは、生地間のスコア調整に取り込まれる、一緒にすると見栄えする生地の色又は種類、裁断−生地スコア調整に取り込まれる、裁断とうまくペアになる色、生地間のスコア調整に取り込まれる、他の生地と一緒になって見栄えする生地を考慮することにより、生地の色及び紋様ばかりでなく裁断の調整も実行することができる。これらのスコア調整は、それぞれの組合せが好ましいかどうかに応じて、正、負、又はゼロになり得る。
【０１１１】
他のスコア調整は、現在のファッションの傾向、特定の裁断、色、又は生地の紋様が衣服の機能を引き立てるかどうか、又は適しているかどうか、裁断−体型種類スコア調整、生地−体型種類スコア調整、及び特徴−体型種類スコア調整に取り込まれる、ユーザの体型種類、或いは裁断−顔スコア調整、生地−顔スコア調整、及び特徴−顔スコア調整に取り込まれる、目の色、髪の色、肌の色合い、顔の骨の構造、及び他の顔の特徴を含むがこれらに限定されないユーザの全体的な顔の特徴を含む、１つ又は複数の要因に依存し得る。やはり、これらのスコア調整も、その組合せが良好で引き立てるかどうかに応じて正、負、又はゼロであり、正の値は良く引き立てる組合せを示すことができる。
【０１１２】
たとえば、頭巾付外衣の襟ぐりではなく恋人型及びＶネックの襟ぐりが丸顔を引き立てること、明るい青、ピンク、紫はクールな肌の色合いを引き立てるが、オレンジは引き立てないこと、鮮明で明るい色は、深い青色の目にとって見栄えが良いこと、且つ大胆な柄及びプリント又は暗い色の亜麻布及び縮れた綿は、より豊満な体型に適していることが、公開データで知られ得る。従って、丸顔、クールな肌の色合い、黒髪、及び深い青色の目を持つ豊満な女性に対して、スコアの調整を行うことができる。赤及び黒の大きなプリントの亜麻布を持つ縮れた綿生地の場合、生地−体型種類スコア調整は、紋様、色、及び柄の両方が適しているので、たとえば１０のうち８といった大きな正の数であり得る。同様に、薄いピンクのポンチ生地の場合、生地−体型種類スコア調整は、色が明るすぎるが紋様が素晴らしいので、２などの０に近い正の数であり得る。明るいオレンジ一色の縮緬生地は、色と紋様との両方がユーザに適していないので、大きな負の数、たとえば−１０の生地−体型種類スコアを持ち得る。
【０１１３】
同様に、同じユーザの場合、Ｖネックの裁断−顔スコア調整は６、頭巾付外衣の襟ぐりの場合は−５であり得る。深いターコイズ色のフランネルの生地−顔スコア調整は、色のために６になり得るが、同じ生地の生地−体格種類スコア調整は、硬い生地のために−９になり得て、生地のこれら２つのスコア調整は、単純に加算するか、又は大きな負の調整値をいずれもより強く重みづけして、特に引き立たせない特徴を避けることができる。
【０１１４】
ユーザが９４のユーザの型破り信号を持つ場合である図５を参照して論じた先の実例にあるように、ユーザが非対称スカートを含むドレスを好むと仮定する。次いで、ロイヤル・ブルー及びターコイズ色の大胆な柄を持つ縮れた綿生地で作られた非対称スカートを含むドレスは、８の生地−体格種類調整値及び７の生地−顔スコア調整値を持つことができ、これらが合わさって特徴セット・スコアが１００より上まで増加し得る。かかる特徴セット・スコアは、ユーザにとってこれが非常に優れたデザインであることを示す１００を上限とし得る。
【０１１５】
スコアを組み合わせる他のやり方、たとえば特に引き立たせない組合せを避けるために、大きな負のスコア調整値をより強く重みづけことによるやり方があり得る。別の例では、黒の非対称ドレスは、最初の特徴セット・スコアが６０であり得るが、調整値が最初の特徴セット・スコアとの単純な加算によって組み合わされる場合、豊満な体型種類及び丸顔を引き立たせている正のスコア調整のため、生地−体型種類スコア調整値で＋９、生地−顔スコア調整値で＋７を加えて、特徴セット・スコアは最後には７６になる。
【０１１６】
これまで、カスタマイズされた衣服のデザインは、衣服の外観に焦点を合わせてきた。以下では、ユーザに最適に仕立てられたサイズ及びフィット感を持つ、カスタマイズされた衣服を作成するための方法及びシステムを説明する。従って、本発明の実施例は、ユーザの好み、顔の特徴、及び身体の特性に応じ、且つユーザの身体測定値に合わされた、固有にデザインされた衣服をユーザに提供する。衣服のサイズ情報を、ユーザからの質問に対する回答のアルゴリズム分析、又は基準衣服及びスケール基準を示すユーザ写真のアルゴリズム分析を使って、ユーザから、プロの仕立屋から、直接取得することができる。
【０１１７】
図１２は、本発明の一実施例に基づいて、ユーザがアプリケーションと対話するようになされた、ファッションの推奨を生成するプロセスを示す流れ図１２００である。かかる推奨するファッションは、ユーザに適したシャツなどのカスタム衣服のデザインであり得る。ステップ１２１０で、アプリの導入画面を表示することができる。次いでアプリは、ステップ１２２０で、ユーザ入力を要求することができる。要求されたユーザ入力の実例は、ユーザ・データを収集して顔のプロファイル及び髪の色などのユーザ信号を生成するための、ステップ１２３０に示すようなユーザの顔の自撮りであり得る。別の実例は、ステップ１２４０に示すようなユーザの手首の写真であってもよく、手首の写真は、ユーザの肌の色合いに関するデータを提供することができる。ステップ１２５０で、アプリは、ソーシャル・ネットワークであるＦａｃｅｂｏｏｋ、又は他の同様のソーシャル・メディア・システムのように、データベースへのユーザ認証を要求する場合がある。このステップに続いて、アプリは、ユーザのソーシャル・アカウントから、たとえばユーザの経歴情報、いいね、状態、反応、及び写真から、より多くのユーザ・データを収集することができる。ステップ１２６０で、アプリのＳＴＹＬＥＢＯＴ推奨エンジンは、たとえば、顔の特徴及び肌の色合いを処理するために、収集されたすべてのユーザ・データに対して何らかの内部処理を実行することができる。顔の特徴の処理には、ユーザの骨格構造に関する顔の特質及び兆候の生成が含まれ得る。シャツのスタイルを推奨する実施例では、アプリは、ユーザの肌の色合いに基づいて、補色、分割補色、トライアド、又は類似の色をベースとして、推奨されるシャツの色を生成することができる。さらに、推奨される襟の種類を、ユーザの頭の形に基づいて決定することができる。ユーザのソーシャル・アカウントから取得したユーザ・データを処理することで、シャツ又は他の衣服及びスタイルに合わせたピースなど、推奨の他の面を取得することができる。最後に、内部処理の結果を要約した推奨するファッションのスタイル報告書が、ステップ１２７０でユーザに提示され、ここでユーザは、デザインされた又は推奨されたシャツ、他の衣服又は衣装を購入するために、この分析の結果を共有するという選択肢が与えられる。
【０１１８】
図１３Ａは、本発明の一実施例による、ユーザ入力を促す画面を示すファッション推奨携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショット１３００である。ユーザは、顔の自撮り追加ボタン１３１０をクリックしてユーザの顔の自撮りを撮影するか、手首写真追加ボタン１３２０をクリックしてユーザの手首の写真を撮影することができ、その結果アプリケーションは、ユーザの顔色、髪の色、顕著な顔の特徴、年齢、髪型、肌の色合い、及びユーザの眼鏡又は口髭若しくはあご髭の有無などの特徴を判断する、内部処理ステップ１２６０で分析するためのユーザ・データを受信することができる。かかるユーザ・データを使用して、ファッションを推奨するためのユーザ信号を生成することができる。ユーザは、報告書生成ボタン１３３０をクリックして、分析の結果を示す報告書を見ることができる。
【０１１９】
図１３Ｂは、本発明の一実施例による、スタイル報告書の出力を示すファッション推奨携帯電話アプリケーションの例示的なスクリーンショット１３５０である。ユーザの顔の自撮り、手首の色、及びＦａｃｅｂｏｏｋデータなどのユーザ・データに基づく内部処理ステップ１２６０の結果を、スタイル報告書１３５５の形式で提示することができる。スタイル報告書１３５５は、たとえば、ユーザが眼鏡を着用しているかどうか１３６５、及びユーザの鼻の形状１３７０を示す顔分析１３６０などの項を有することができる。ユーザは、報告書共有ボタン１３７５をクリックしてＦａｃｅｂｏｏｋでスタイル報告書を共有するか、又は結果を他のサービスと共有することができる。スタイル報告書はまた、推奨される色１３８０の項を有することもでき、この実例では、手首の色又はユーザの自撮りなどのデータに基づき得る、ユーザの肌の色に対する補色１３８２、分割補色１３８４、トライアド色１３８６、及び類似色１３８６を示す。最後に、ファッション推奨の項１３９０があり、可能性としては購入のために、１着又は複数の衣服を示すことができる。ここに示す実例では、ユーザが簡単にクリックして購入することができる「最も推奨されるシャツ」の写真がある。かかる「最も推奨されるシャツ」は、アプリケーションの内部処理によって誂えでデザインされる場合もあれば、出来合いのシャツである場合もある。他の実施例では、かかるファッションの推奨はシャツに限定されず、本明細書に開示される本発明の様々な実施例によって、他の種類の衣服及び衣装全体が生成され、購入が提案され得る。
【０１２０】
カスタマイズされる衣服のデザイン・システムの例示的な実施態様
図１４は、本発明の一実施例による、カスタマイズされた衣服のデザイン及び製作システムの例示的な概略図である。
【０１２１】
図１４では、システム又は環境１４００は、データ記憶装置１４１５、写真からの測定エンジン１４１２、誂えデザイン・ネットワーク又はサーバ１４２２、デジタル・カメラ１４３２、並びにウェブ・ブラウザ１４６５、携帯電話アプリケーション１４７５、及びローカル・アプリケーション１４８５にアクセスするために使用することができるコンピュータ処理装置１４５５を備える。システム１４００はまた、測定からの柄生成器１４１６、衣服製作ネットワーク１４２６、柄コントローラからの布裁断部１４３６、及び１つ又は複数の布裁断機１４７６を備えることができる。一実例では、布裁断機１４７６には、複数枚重ねコンベヤ式裁断機、１枚重ねコンベヤ式裁断機、及びＧｅｒｂｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ社による１枚重ね静止型裁断機が含まれ得る。別の実例では、布裁断機１４７６は、島精機社の複数枚重ね裁断機、又は別の裁断機であってもよい。
【０１２２】
デジタル・カメラ１４３２は、基準衣服などの衣服の画像を取り込むために使用可能であり、独立型カメラ、又はカメラを備えインターネット接続されたコンピュータ処理装置、たとえばＡｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ社からのｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、及びＳａｍｓｕｎｇ社及びＬＧ社からのＡｎｄｒｏｉｄベースの電話などを含む、現在一般的にスマート・フォンと称するものなど、別の装置の一部であってもよい。タブレットなどの他のデバイスも、基準衣服の画像を取り込んで転送するのに使用することができる。画像を紙で提供し、再デジタル化又は電子的に提供することができる。いくつかの実施例では、デジタル・カメラ１４３２はコンピュータ処理装置１４５５の一部である。
【０１２３】
写真からの測定エンジン１４１２は、後述するように、デジタル・カメラ１４３２から受け取った衣服の画像に基づいて測定値を生成する。測定値は、データ記憶装置１４１５に格納されてもよく、写真からの測定エンジン１４１２から転送されてもよい。ある実施態様では、写真からの測定エンジン１４１２は、誂えデザイン・ネットワーク１４２２内のモジュールである。ある実施態様では、写真からの測定エンジン１４１２は、コンピュータ処理装置１４５５上のローカル・アプリケーション１４８５である。従って、基準写真からの測定は、画像を取り込むために使用されるユーザ装置によって、画像をデザイン・サーバにアップロードするために使用されるユーザ装置によって、又はデザイン・サーバ自体によって行われ得る。
【０１２４】
データ記憶装置１４１５は、主要信号、すなわち裁断値及びスコア、生地値及びスコア、スタイル値及びスコアばかりでなく、特徴セット値及びスコアを有することができる。データ記憶装置は、パンツ、シャツ、ブレザ、ジャケット、セータ、Ｔシャツ、ポロ・シャツ、ドレス、靴、及びブーツなど、雑多な衣服の測定値も有することができる。データ記憶装置１４１５を、汎用分散メモリ・キャッシング・システムを使用して実現することができる。ある実施態様では、データ記憶装置１４１５は、マルチテナント・データベース・システム（ＭＴＤＳ：ｍｕｌｔｉ−ｔｅｎａｎｔ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｓｙｓｔｅｍ）などの多くのやり方で実装できるオンデマンド・データベース・サービス（ＯＤＤＳ：ｏｎ−ｄｅｍａｎｄ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｓｅｒｖｉｃｅ）を形成するために、１人又は複数の衣服技術者からの情報を、共通のデータベース画像のテーブル内に格納することができる。データベースの画像は、１つ又は複数のデータベース・オブジェクトを有することができる。他の実施態様では、データベースは、リレーショナル・データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ：ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ）、オブジェクト指向データベース管理システム（ＯＯＤＢＭＳ：ｏｂｊｅｃｔ−ｏｒｉｅｎｔｅｄ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ）、分散型ファイル・システム（ＤＦＳ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｆｉｌｅ  ｓｙｓｔｅｍ）、格納方式のないデータベース、又は他の任意のデータ格納システム又はコンピュータ処理装置であり得る。
【０１２５】
いくつかの実施例では、測定からの柄生成器１４１６は、カスタマイズされた衣服を作るための柄を生成するために、衣服製作ネットワーク１４２６を介して衣服距離測定値を受け取ることができる。いくつかの実施例では、測定からの柄生成器１４１６は、カスタマイズされた衣服デザインを生成するための生地の選択として、カスタム・デザイン・ネットワーク１４２２に柄を提供することができる。いくつかの実施例では、柄コントローラからの誂え布裁断部１４３６は、布裁断機１４７６を制御して、お気に入りの衣服について受信した衣服距離測定値を使用して布を裁断することができる。
【０１２６】
デジタル・カメラ１４３２からの衣服の生画像を、直接画像アップロード、テキスト・メッセージ、電子メール、又はソーシャル・メディアのメッセージを含むがこれらに限定されない、複数の転送技術のうちの１つを使用して、Ｗｉ−Ｆｉホットスポット又はネットワークを介して、コンピュータ・ベースのシステムに取り入れる、又はアップロードすることができる。生画像は、衣服又は衣服のプリントされた写真から取り込むことができ、生画像には衣服及びＡ４用紙などのスケール基準が含まれる。
【０１２７】
いくつかの実施例では、誂えデザイン・ネットワーク又はサーバ１４２２は、図１から図１３Ｂを参照して説明したシステム及び方法を使用して、カスタマイズされた衣服デザイン生成サービスを提供する。１４７５に示される１つ又は複数の構成要素は、誂えデザイン・ネットワーク１４２２内の個別のモジュールとして実装されてもよい。たとえば、写真からの測定エンジン１４１２、データ記憶装置１４１５、及びデジタル・カメラ１４３２である。或いは、かかる構成要素は、コンピュータ処理装置１４５５内でローカルに実装されてもよい。
【０１２８】
誂えデザイン・ネットワーク又はサーバ１４２２及び衣服製作ネットワーク１４２６は、それぞれ、互いに通信するコンピュータ処理装置の任意のネットワーク又はネットワークの組合せであり得る。たとえば、誂えデザイン・ネットワーク１４２２及び衣服製作ネットワーク１４２６は、汎用プロセッサ、ＡＳＩＣ若しくはＲＩＳＣプロセッサ、メモリ、記憶装置、データ・バス・リンク、構内通信網（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域通信網（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網（公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、セッション開始プロトコル（ＳＩＰ：Ｓｅｓｓｉｏｎ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、３Ｇ、４Ｇ  ＬＴＥ）、無線ネットワーク、ポイントツーポイント・ネットワーク、スター型ネットワーク、トークン・リング・ネットワーク、ハブ・ネットワーク、ＷｉＭＡＸ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのピアツーピア接続、近距離無線通信（ＮＦＣ：Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、Ｚ−Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ、又はインターネットを含むデータ・ネットワークの他の適切な構成のうちの１つ又は任意の組合せを使用して実現することができる。他の実施態様では、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ：ｖｉｒｔｕａｌ  ｐｒｉｖａｔｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、非ＴＣＰ／ＩＰベースのネットワーク、任意のＬＡＮ又はＷＡＮなど、他のネットワークを使用することができる。
【０１２９】
図１に示すユーザ入力装置１１８と同様に、コンピュータ処理装置１４５５は、ユーザと対話し、ユーザ入力を受信し、デザイン出力をユーザに表示するためのインタフェースを備える。いくつかの実施例では、カスタマイズされた衣服デザイン・プロセスは、コンピュータ処理装置１４５５上でローカルに実行されてもよく、誂えデザイン・ネットワーク１４２２は、１４７５に示す他のモジュールにネットワーク通信サービスを提供する。いくつかの実施例では、カスタマイズされた衣服デザイン・プロセスの一部は、コンピュータ処理装置１４５５上でローカルに実行されてもよく、一方他の部分は、誂えデザイン・ネットワーク１４２２内に配置されるネットワーク化されたサーバ上で実行される。たとえば、コンピュータ処理装置は、入力データを分析して好みの衣服カテゴリを決定することができ、一方誂えデザイン・ネットワーク１４２２は、図５を参照して論じた他の必要なステップを実行することができる。コンピュータ処理装置１４５５と誂えデザイン・ネットワーク１４２２との間の機能の分割は、実装上の選択であり、本発明の範囲を限定するものではない。
【０１３０】
従って、本発明を、クライアント・サーバ環境で実施することができる。いくつかの実施例では、クラウドの実施態様において、システム全体を実装し、インターネットを介して最終ユーザ及び／又は操作者に提供することができる。ソフトウェア又はハードウェアをローカルにインストールする必要はなく、最終ユーザ及び操作者は、１４６５などのウェブ・ブラウザ又はクライアント上の同様のソフトウェアを使用して、インターネットを介して本発明のシステムに直接アクセスできることになり、この場合クライアントは、デスクトップ、ラップトップ、携帯型装置などであり得る。これにより、クライアント側でカスタム・ソフトウェアをインストールする必要がなくなり、サービス（サービスとしてのソフトウェア）提供の柔軟性が増し、ユーザの満足度及び使いやすさが向上する。本発明の様々なビジネス・モデル、収益モデル、及び配信の仕組みが想定されており、これらはすべて本発明の範囲内であると見なされるべきである。
【０１３１】
一般に、本発明の実施例を実現するために実行される方法は、オペレーティング・システムの一部或いは特定のアプリケーション、構成要素、プログラム、オブジェクト、モジュール、又は「コンピュータ・プログラム」若しくは「コンピュータ・コード」と呼ばれる命令のシーケンスとして実施することができる。コンピュータ・プログラムは通常、コンピュータの様々なメモリ及び記憶装置に様々な時点で設定される１つ又は複数の命令を含み、コンピュータの１つ又は複数のプロセッサによって読み取られ実行されると、コンピュータに、本発明の様々な態様に関係する要素を行うのに必要な動作を実行させる。さらに、本発明を、完全に機能するコンピュータ及びコンピュータ・システムに関して説明してきたが、当業者は、本発明の様々な実施例が様々な形態のプログラム製品として配布可能であり、本発明が、実際に配信を果たすために使用される特定の種類の機械可読又はコンピュータ可読の媒体とは無関係に、等しく適用されることを理解されよう。コンピュータ可読媒体の実例には、揮発性及び不揮発性メモリ装置、フロッピ及び他の取外し可能なディスク、ハード・ディスク駆動装置、光ディスク（たとえば、コンパクト・ディスク読出し専用メモリ（ＣＤ  ＲＯＭ：Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）、並びにデジタル及びアナログ通信メディアなどの記録可能な種類の媒体が含まれるが、それに限定されるものではない。
【０１３２】
衣服のサイズのカスタマイズ及び測定
本発明のいくつかの実施例には、スタイルだけでなくサイズについても、衣服又は衣装の一部若しくはすべてのデザインをカスタマイズすることが含まれ得る。スタイルのみに重点を置いた他の実施例でも、サイズ情報は、ユーザの体型の種類を判断するのに役立ち、従って、ユーザの体型又は種類向けに、引き立てる衣服又は衣装のデザインを改善するのに役立つことができる。
【０１３３】
所望のカスタマイズされた衣服のデザインのサイズ情報を取得する最も簡単なやり方は、直接的なユーザ入力によりユーザの身体測定値又は衣服の測定値を受信することである。別法として、身体測定情報は、身体の３次元走査、ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム的計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム的計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送から取得することができる。同様に、衣服測定も、別法として、ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム的計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム的計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送から取得することができる。
【０１３４】
いくつかの実施例では、衣服の測定値は、個人が非常によくその人にフィットする衣服を既に所有していることが多いという事実を利用することにより取得されてもよく、同様によくフィットする新しい衣服を作成するための基準として使用することができる。かかる衣服は、「基準衣服」、「お気に入りの衣服」、「最良にフィットする衣服」、又は「好みの衣服」と呼ばれ得る。いくつかの実施例では、ユーザは基準衣服を手動で測定し、収集した測定値をカスタマイズされた衣服デザイン・システムにアップロードすることができる。ただし、これは時間がかかり、不正確である可能性が高いプロセスである。その代わりに、いくつかの実施例では、ユーザは、１つ又は複数の基準衣服の写真を提供してもよい。本発明の一態様は、カスタマイズされた衣服デザイン・システム又は誂え衣料品メーカが、基準衣服に基づいてフィット感のある衣服を作成するのに必要とするすべての情報が、衣服の画像及びスケール基準から与えられ得るという認識に関する。スケール基準は、寸法情報を提供するだけでなく、ユーザが生成した画像に適用されるべき遠近補正を可能にする。
【０１３５】
本発明の実施例は、図５に表す一般的なプロセスを使用して、かかる基準又はお気に入りの衣服を複製することができる。場合によっては、本発明の実施例は、お気に入りの衣服のスタイルだけでなくフィット感及びサイズを、できる限りお気に入りの衣服の全体を、又は衣服の特定の面だけを変更する、たとえば、前と同じ裁断を維持しながら生地の色を変更することにより、複製することができる。最適なフィット感のお気に入りの衣服のアイデアは、好みの裁断に関するアイデアも補完する。ユーザは、その裁断がユーザの体型を引き立てているので、特定の特徴のある裁断を好む場合がある。たとえば、洋梨型のユーザは、Ａライン・スカートがその体型をよりほっそりと見せるので、ペンシル・スカートよりもＡライン・スカートを好む可能性がある。以下では、お気に入りの衣服の入力写真から衣服の測定値を決定するプロセスについて論じる。
【０１３６】
図１５は、本発明の一実施例による、生画像内の基準矩形１５１４を使って提供されているスケール基準を有する、お気に入りの衣服１５１２の生画像１５００を示す。この実例では、画像１５００は、衣服の所有者によって取り込まれ得る。所有者は、衣服の見え方、感触、フィットの仕方が好きなので、所有者はそれをお気に入りの衣服と考えている可能性がある。所有者は、お気に入りの衣服と同じフィット感をもたらす別の衣服を作ることを欲している。この実例では、お気に入りの衣服の測定値の、誂え衣料品メーカへの転送を容易にするために、画像転送用にインターネットに接続され得るカメラを使用して、生画像１５００が取り込まれた。
【０１３７】
お気に入りの衣服の画像を取り込む準備として、矩形の基準対象物、たとえば８．５×１１の紙のシート又はクレジットカードが、衣服の上又は近くに置かれ得る。図１５の生画像１５００は、基準矩形１５１４の画像を含む。生画像１５００内の基準矩形１５１４は、生画像１５００が取り込まれた向きのために、非長方形の四角形として示されている。この実例では、基準矩形１５１４は、衣服１５１２上に置かれているが、衣服１５１２上に部分的にのみ置かれてもよく、又は生の画像１５００内に残るように衣服１５１２から離れて、しかし近くに置かれてもよい。図１５から明らかなように、図１５の基準矩形１５１４の形状は、衣服１５１２の画像が取り込まれた不完全で斜めの向きのために、非長方形の四角形である。この実例では、基準矩形１５１４はスケール基準として作用する。
【０１３８】
生画像の遠近補正により、真の長方形、４つの直角を持つ四角形として見ることができるスケール基準を含み、生画像に対して回転される、調整された画像が得られる。図１６は、図１５の衣服１５１２の調整された画像１６００を示す。図１６での基準矩形１６１４は、両辺が同じ長さであり、その角に９０°の角度を持つ真の長方形−スケール基準として示されている。
【０１３９】
一実例では、お気に入りのシャツを再現するために、最大１２個の相異なる測定値が使用可能となり得る。これらの測定値には、襟、肩、左袖、右袖、胸、ウェスト、ヒップ、丈、左袖口、右袖口、左上腕、右上腕が含まれ得るが、それに限定されるものではない。
【０１４０】
図１６は、お気に入りのシャツの調整画像１６０５を、スケール基準及びハードウェア・プロセッサを使用して遠近補正を適用することによって生成された例示的な線測定ツールと共に示す、画面１６１３を取り込んだ画面１６００を示し、基準矩形は、遠近補正の適用によって真の長方形として示されている。画面１６１３を、本発明の様々な実施例において、ユーザ装置又は操作者装置上に表示することができる。いくつかの実施例では、ユーザ、システム操作者、又は衣服技術者は、衣服の調整された画像上の測定基準位置上に線測定ツールの端部を置くことができる。図１６は、本発明の一実施例による、調整された画像上の測定基準位置で終端をなす測定線も示す。図１６は、線測定ツールの２つの実例である、直線測定ツール１６１８及び曲線測定ツール１６２０も含む。線測定ツール１６１８、１６２０を使用して、測定基準位置１６２４Ａ、１６２４Ｂ、１６２４Ｃ、１６２４Ｄ、１６２４Ｅ（白丸で示す）のペアを測定線で接続する。この実例では、１２本の異なる測定線が生成される。曲線測定ツール１６２０を使用して、襟測定線１６２６を生成する。直線測定ツール１６１８を使用して、以下の各測定線を生成する。肩測定線１６２８、左袖測定線１６３０、右袖測定線１６３２、胸測定線１６３４、ウェスト測定線１６３６、ヒップ測定線１６３８、丈測定線１６４０、左袖口測定線１６４２、左袖口直径１６４３、右袖口測定線１６４４、左袖口直径１６４５、左上腕測定線１６４６、及び右上腕測定線１６４８。衣服の特定の種類又はスタイルに応じて、より多くの又はより少ない数の測定線及び様々な測定線を使用することができる。測定線用の測定基準位置１６２４Ａ、１６２４Ｂ、１６２４Ｃ、１６２４Ｄ、１６２４Ｅ（白丸で示す）の選択は、主に機器、通常は衣服の生成において使用される生地裁断機で使用される柄作成ソフトウェアによって変わり得る。
【０１４１】
基準矩形のサイズと縦横比は、明示的又は自動的に判断される様々な手法を使って決定され得る。ユーザ又は操作者は、Ａ４又は８．５×１１の紙又は他の物体、３×５のノートカード、或いはＩＳＯ／ＩＥＣ標準寸法のクレジットカードなど、使用される基準矩形を識別することができる。かかる入力は、「レターのアップロード」アイコン１６１５などの入力メニュー項目を使って収集され得る。後でより詳しく説明する矩形スコアづけアルゴリズムは、明示的に識別される矩形を見つけることができる。すなわち、写真からの測定エンジン１４１２は、基準矩形の寸法を受け取ることができる。別の選択肢は、一般的な文書サイズのデータ・ストアと比較したときの取り込まれた画像の特性に基づいて、ソフトウェアが基準矩形のサイズを推測／決定するのを可能にすることである。画像内に複数の矩形が見つかる場合、そのうちの１つが選択され、その寸法が許容寸法及び縦横比のリストから推定される。又は、サイズ及び丸い角、並びに基準矩形上のテキスト又はロゴは、それがクレジットカードであることを示している可能性がある。１つの活用事例では、顧客は、クレジットカード、ドル紙幣、又は標準サイズの用紙など、基準矩形として使用することができる共通アイテムの、供給されるリストから選択することができる。
【０１４２】
一実施態様において、図１５に示す生画像から遠近補正を示す図１６の調整された画像への変換は、衣服の生画像及びスケール基準の受信、並びにスケール基準の認識を含む。
【０１４３】
スケール基準及びハードウェア・プロセッサを使用して、生画像を調整して、調整された画像を生成するために、遠近補正が適用される。一実施例では、ＯｐｅｎＣＶが提供するＣＶ２などのプログラミング関数及びプログラミング方法のオープン・ソース・ライブラリを使用して、生画像内の矩形の視点の場所を探し出すステップと、基準矩形に対応する四角形を識別するために場所を探し出された形状にスコアづけするステップと、場所を探し出された四角形の点の４点変換を完了して、角に直角を持つ長方形を形成するステップとを含むプロセス内のステップを実施することができる。ガウスぼかしアルゴリズムを使用して、画像ノイズを減らすことができる。
【０１４４】
調整された画像の寸法を使用して、４辺の輪郭を探すことにより画像内で正方形を見つけ、次いで画像全体に関して縦横比を含む様々な要因に関連する輪郭をスコアづけして分類した後に、画像の鳥瞰図又は下向きの図を取得するために移動先の点のセットを構成することができる。場合によっては、画像が取り込まれたときにお気に入りの衣服が置かれた面にチェッカ・ボードの柄が存在したため、又はお気に入りの衣服が生地に格子縞の柄を含む場合、正方形を探すことが難しい場合がある。遠近補正プロセスを続けると、輪郭を見つけ、スコアづけして分類した後、結果として生じる縦横比の制約を使用して調整された画像を生成することができる。
【０１４５】
調整される画像１６００の幅は、右下及び左下のｘ座標と右上及び左上のｘ座標との間の最大距離として計算される。調整される画像の高さは、右上及び右下のｙ座標と左上及び左下のｙ座標との間の最大距離として計算される。
【０１４６】
調整された画像を図１６に示すツールなどの直線測定ツール及び曲線測定ツールと併せて使用して、スケール基準のスケールを決定することができ、それが線測定ツールで使用可能となる。
【０１４７】
調整された画像及び線測定ツールを、ディスプレイ上に表示することができる。ユーザ、システム操作者、又は衣服技術者は、衣服の調整された画像上の測定基準位置上に線測定ツールの端部を置くことができる。いくつかの実施例では、システムは画像認識を実行し、測定基準点上に線測定ツールの端部を自動的に置くことができる。ただし、ユーザ、システム操作者、又は衣服技術者は、かかる位置を受け入れて確認する、又は手動で修正し及び調整することができる。次いで、調整された衣服の画像上の測定基準位置間の衣服距離を、線測定ツールを使用して生成することができる。線測定ツールの端部についてｎ個の位置を受け取り、ｎ＋１個の衣服距離を生成するプロセスを繰り返した後、結果として得られる測定値を、衣服距離データ記憶装置１４１５に格納することができる。生成された衣服距離測定値を、お気に入りの衣服の製作に向けて柄を生成するための衣服製作ネットワーク１４２６、又はお気に入りのシャツの布を裁断するための柄コントローラからの誂え布裁断部１４３６にも提供することができる。
【０１４８】
いくつかの実施例では、次に説明するように、写真からの測定エンジン１４１２は、最初にお気に入りの衣服を測定し、次いで視点を調整し、衣服距離パラメータを変換することができる。
【０１４９】
図１７は、本発明の一実施例による、ディスプレイ１７１５の画面１７１３上に表示されることになる測定値１７００を有する、お気に入りのシャツの生画像を示す。図１７は、線測定ツールの２つの実例である、直線測定ツール１７１８及び曲線測定ツール１７２０も含む。線測定ツール１７１８、１７２０を使用して、測定基準位置１７２４Ａ、１７２４Ｂ、１７２４Ｃ、１７２４Ｄ、１７２４Ｅ（白丸で示す）のペアを測定線で接続する。この実例では、１２の異なる測定線が生成される。曲線測定ツール１７２０を使用して、襟測定線１６２６を生成する。直線測定ツール１７１８を使用して、以下の各測定線を生成する。肩測定線１７２８、左袖測定線１７３０、右袖測定線１７３２、胸測定線１７３４、ウェスト測定線１７３６、ヒップ測定線１７３８、丈測定線１７４０、左袖口測定線１７４２、左袖口直径１７４３、右袖口測定線１７４４、左袖口直径１７４５、左上腕測定線１７４６、及び右上腕測定線１７４８。衣服の特定の種類又はスタイルに応じて、より多くの又はより少ない数の測定線及び様々な測定線を使用することができる。測定線用の測定基準位置１７２４Ａ、１７２４Ｂ、１７２４Ｃ、１７２４Ｄ、１７２４Ｅ（白丸で示す）の選択は、主に機器、通常は衣服の生成において使用される生地裁断機で使用される柄作成ソフトウェアによって変わることになる。
【０１５０】
写真からの測定エンジン１４１２は、衣服１５１２の生画像及びスケール基準１５１４を受信し、ディスプレイ１７１５上に生画像及び線測定ツールを表示させ、衣服の生画像上の測定基準位置上に線測定ツールの端部を置く、第１及び第２の点を含むユーザ入力を受信し、衣服の生画像上の測定基準位置に基づいて、衣服距離パラメータのペアを生成する。この方法は、ユーザ入力を受信するステップ及び衣服距離パラメータを生成するステップをｎ回繰り返して、少なくともｎ＋１個の衣服距離を生成することを含み、ｎは少なくとも３に等しい整数である。写真からの測定エンジン１４１２は、スケール基準１５１４を認識し、スケール基準１５１４を使用して、遠近補正を適用して生画像を調整し、調整された画像を生成し、且つ調整された画像の遠近補正されたスケールを、衣服距離の生成に使用するスケール基準から決定することができる。次いで、衣服距離を生成するために、プロセッサ及び遠近補正されたスケールを使用して衣服距離パラメータが変換され、且つ衣服距離は、生画像の衣服に基づいてフィット感のある誂え衣服を作成する際に使用するために格納される。ある活用事例では、衣服距離パラメータのペアを生成することは、線測定ツールの端部間のセグメントの距離及び角度方向を生成することを含む。
【０１５１】
いくつかの実施例では、写真からの測定エンジン１４１２は、次に説明するように、衣服の立体画像からの測定値及びスケール基準を使用して視点を調整することができる。このシナリオでは、写真からの測定エンジン１４１２は、任意選択で、生の立体画像の視野を拡大縮小するのに十分なレンズ・システム特性を示すスケール基準を含む、衣服の第１及び第２の生の立体画像を受信する。ハードウェア・プロセッサを使用して、写真からの測定エンジン１４１２は、レンズ・システムから生の立体画像のペアの少なくとも３点までの距離を決定し、その距離に基づいて遠近補正を適用し、少なくとも１つの調整された画像を生成する。３点で定義される平面は、カメラと生画像の中心などの基準点との間で、カメラの視野に垂直になるように調整され得る。レンズ・システムの特性を使用して、中心から１パーセント、１画素、又は１度の乖離が何を表すかを決定することができる。写真からの測定エンジン１４１２は、線測定ツールで使用するレンズ・システム特性と組み合わされた距離の少なくとも１つから調整された画像のスケールを決定し、調整された画像及び線測定ツールを、モニタ又は光学ヘッドマウント・ディスプレイ（一実例では、仮想現実ヘッドセットのＯｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ）などのディスプレイ上に表示させる。ステレオ画像は、遠近補正に使用することができ、単一の非立体画像は、測定に使用される。
【０１５２】
別法として、平面上の３点までの距離を、いわゆる飛行時間型カメラからの画像及び付随する深度マップを使用して決定することができる。深度マップにより、画像内の３点以上を選択して、平面を定義する（又は厳格に定義する（ｏｖｅｒ−ｄｅｆｉｎｅ））ことができる。この３点に基づいて、先に説明したように、遠近補正を進めることができる。レンズ・システムに関する情報は、深度マップを作成するときに飛行時間型カメラによって使用される。画像のスケールを、深度マップと、衣服が平らな面に置かれているという合理的な仮定とを組み合わせることにより、決定することができる。３Ｄ撮像で位置を決定するための代替手法の議論については、たとえば、本明細書に参照として組み入れられる、Ｌａｒｒｙ  Ｌｉ、「Ｔｉｍｅ−ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ  Ｃａｍｅｒａ−Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ」、Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｗｈｉｔｅ  Ｐａｐｅｒ  ＳＬＯＡ  １９０Ｂ（改訂版２０１４年５月）を参照のこと。
【０１５３】
立体画像ベースの方法は、写真からの測定エンジン１４１２が、線測定ツールの端部を、調整された衣服の画像上の測定基準位置上に置くユーザ入力を受信するステップと、線測定ツールを使用して、調整された衣服の画像上の測定基準位置間の衣服距離を生成するステップと、ユーザ入力の受信及び衣服距離の生成ステップをｎ回繰り返し、ｎ＋１個の衣服距離を生成するステップとを含み、ｎは少なくとも３に等しい。生成された衣服距離を、先に説明した方法と同様に、生画像内の衣服に基づいてフィット感のある誂え衣服を作成する際に使用するために格納することができる。
【０１５４】
別の活用事例では、立体画像から表示された生画像上の測定基準位置に基づく衣服距離パラメータの生成が完了し得ると、次いで、ハードウェア・プロセッサを使用して視点が変換され得る。レンズ・システムから生の立体画像の少なくとも３つの点までの距離を決定し、距離に基づく遠近補正を適用して、少なくとも１つの調整された画像を生成することができる。線形変換では、写真の視点及びスケール、適用される線形変換の順序及び数を、結果に影響を与えることなく変更することができる。先の活用事例で説明したように、衣服距離を、生画像内の衣服に基づいてフィット感のある誂え衣服を作成する際に使用するために格納することができる。
【０１５５】
いくつかの実施例は、衣服をディスプレイの向きに配置するステップを含む、誂え衣服製作用のテンプレートを提供するステップと、ディスプレイの向きにある衣服の上又は近くに基準矩形を置くステップと、視点を有する衣服の生画像を基準矩形と一緒に取り込むステップと、生画像を、生画像の視点調整されたバージョンでの基準矩形の拡大縮小に十分な基準矩形の識別と共に、誂え衣料品製作プロセスに電子的に提供するステップとの方法を含むことができる。
【０１５６】
他の実施例では、方法には、衣服をディスプレイの向きに配置するステップを含む、誂え衣服製作用のテンプレートを提供するステップと、レンズ・システムを介して視点を有する衣服の生の立体画像のペアを取り込むステップと、生の立体画像を、生の立体画像の遠近調整及び拡大縮小されたバージョンを生成するための、生の立体画像の視野を拡大縮小するのに十分なレンズ・システムの光学特性の識別と共に、誂え衣料品製作プロセスに電子的に提供するステップとが含まれ得る。
【０１５７】
開示された技術の別の実施例又は実施態様では、衣料品の測定値を決定するための開示された方法を、品質管理の目的で利用することができる。たとえば、製作した衣服の標準寸法及び公差を保証するために品質管理を用いている製作会社は、測定された衣服距離を使用して、衣服の束が、標準の事前定義されたサイズ測定値に対して必要な公差を満たしていることを検証することができる。ある活用事例では、衣服メーカは、衣服を顧客に出荷する前に、新しく完成した衣服に自動的にサイズに従った分類を実施することができる。
【０１５８】
開示された技術の別の活用事例には、買物客が販売業者に提供する衣服の画像について判断された測定値に基づいて、買物客に供給する最良の標準サイズを決定する商業的な衣服販売業者が含まれる。一実例では、販売業者は、買物客が提供した衣服画像から測定された衣服距離の寸法が、ほっそりフィット、均整のとれたフィット、プラスサイズ、小柄サイズ、又は高身長フィット向けに十分であることを確認することができる。
【０１５９】
システムの流れ
図１８は、誂え衣料品製作用に測定値を決定する、典型的な作業の流れの例示的な流れ図１８００を示す。流れ図１８００を、たとえば、情報を受信又は検索し、情報を処理し、結果を格納し、結果を送信するよう構成された１つ又は複数のプロセッサにより、少なくとも部分的にデータベース・システムを使って実施することができる。他の実施態様では、相異なる順序で、且つ／又は図１８に示されるものとは相異なる、より少ないステップ又はさらなるステップを含んで、ステップを実行することができる。後ほど説明する動作をより多くのステップに分割し、又はより少ないステップに組み合わせて、相異なるステップ数又はステップの配置を使用して、説明する方法を実行することができる。
【０１６０】
場合によっては、読者が理解するように、他の特定の変更がさらに加えられた場合にのみ、ステップの再配置により同じ結果が得られるであろう。他のケースでは、読者が理解するように、特定の条件が満たされた場合にのみ、ステップの再配置により同じ結果が得られるであろう。さらに、本明細書の流れ図は、本発明の理解に関連するステップのみを示すことが理解されよう。また、他の機能を実現するための多数の追加のステップを、示したステップの前後及びステップ間に実行できることが理解されよう。
【０１６１】
ステップ１８０５で初期化されると、写真からの測定エンジン１４１２は、最初にステップ１８１０で衣服の生画像及びスケール基準を受信し、スケール基準を認識する。
【０１６２】
ステップ１８２０で、写真からの測定エンジン１４１２は、スケール基準及びハードウェア・プロセッサを使用して、遠近補正を適用して生画像を調整し、調整された画像を生成する。
【０１６３】
ステップ１８３０で、写真からの測定エンジン１４１２は、線測定ツールで使用するためにスケール基準から調整された画像のスケールを決定し、表示装置上に調整された画像及び線測定ツールを表示させる。
【０１６４】
ステップ１８４０で、写真からの測定エンジン１４１２は、調整された衣服画像上の測定基準位置上に線測定ツールの端部を置くユーザ入力を受信する。
【０１６５】
ステップ１８５０で、写真からの測定エンジン１４１２は、線測定ツールを使用して、調整された衣服画像上の測定基準位置間の衣服距離を生成する。
【０１６６】
ステップ１８６０で、写真からの測定エンジン１４１２は、ユーザ入力を受信するステップ及び衣服距離を生成するステップをｎ回繰り返し、少なくともｎ＋１個の衣服距離を生成し、ｎは少なくとも３に等しい整数である。
【０１６７】
ステップ１８７０で、写真からの測定エンジン１４１２は、生画像内の衣服に基づくフィット感を有する誂え衣服を製作する際に使用するための、少なくともｎ＋１個の衣服距離を格納する。プロセス全体は、ステップ１８９０で終了する。
【０１６８】
スケール基準の認識
以前に説明したように、１５１４などのスケール基準は、生画像の遠近補正、調整、及び衣服サイズ距離測定用の調整された画像の視点補正されたスケール決定のために、ユーザが読み込んだ生画像から検出及び認識され得る。いくつかの実施例では、スケール基準の検出及び認識を手動で実行することができ、ここでユーザ又は操作者は、スケール基準対象物の四隅を識別し、一方で対象物の寸法情報を提供することもできる。いくつかの実施例では、色、彩度、明るさ、又は他の同様の測定基準の変化を分析して、スケール基準対象物のエッジ、境界、角、及び寸法を識別するコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムによって、スケール基準の認識を自動的に実行することができる。たとえば、システムは最初に、エッジ検出アルゴリズムを実行して画像内に存在する対象物の境界のセットを識別し、次いで対象物検出アルゴリズムを実行して画像内に存在する四角形をスケール基準として識別することができる。
【０１６９】
このエッジ検出アルゴリズム及び対象物検出アルゴリズムは、スケール基準が著しい色又は明るさのコントラストを持つ面上に置かれているとき、たとえば１枚の白いレター・サイズの紙が、薄黒い色の又は柄の付いた衣服を背景にして置かれているときなどに、特にうまく機能することができる。また白又は明るい色の衣服を背景にして置かれた白いスケール基準も、確実に正しく認識することができるように、本発明のいくつかの実施例は影検出アルゴリズムを使用する。写真は一般に、レンズに正確に平行ではなく、レンズに対するある角度をなして撮影されるので、スケール基準対象物を認識するために、本発明の実施例により一般に影が存在し利用される。
【０１７０】
測定精度
本発明の実施例により実現可能なカスタマイズされた衣服サイズ測定の精度レベルを示すために、以下の表１、表２及び表３は、いくつかの試験シャツに関する測定の比較を示している。表１及び表２は、ユーザがアップロードした写真から本発明の実施例によって得られたシャツの測定値を、ユーザがシャツから手動で取得した測定値と比較している。ユーザがアップロードした写真では、シャツは図１５のように広げられ、レター・サイズの紙がスケール基準としてシャツを背景にして置かれている。測定は、前身頃の丈、ウェストの幅、ヒップの幅、胸の幅、袖口の幅、襟の周囲、上腕の幅、肩の幅、袖の長さを含む、シャツの様々な部分又は特徴に対して実行される。測定値の差の絶対値を、表１及び表２に差分として示しており、測定値の精度を推定するために使用する。
【０１７１】
シャツ１の番号が付いた長袖シャツからの測定値を表１に示し、シャツ２の番号が付いた半袖シャツからの測定値を表２に示す。シャツ２には袖口がないが、袖口の幅はそれでもなお、写真から半袖の遠位端で測定され得る。ここでも平均差分及び平均精度を示している。どちらも、手動測定値の９７％以内の精度を実現している。
【０１７２】
【表１】
2020512628.tif 000003
【０１７３】
【表２】
2020512628.tif 000004
【０１７４】
以下の表３は、様々な色、柄、サイズ、及びフィット感の１０種の様々なシャツに関する測定精度をパーセンテージで比較している。また、各シャツの色及び柄を含む、生地の特性を列挙している。さらに、シャツ１（Ｓ１）とシャツ２（Ｓ２）の測定値も列挙している。
【０１７５】
表３からわかるように、各シャツについての様々な特徴を平均すると、９３％を超える測定精度を実現することができる。一方、袖口、襟、及び上腕の測定値は、通常わずかに精度が低くなる。１つは、こうした特徴の寸法が比較的小さいため、同じ量の差分が存在するとき、シャツの他の機能と比較して誤差のパーセンテージがより大きくなることである。２つ目は、手を使って手動で測定するとき、襟周り及び上腕の幅のような特徴は、他の特徴ほど明確に定められない。３つ目は、色及び影が肉眼又はコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムのいずれかを通してシャツの特徴の認識を支援するため、一般に明るい色のシャツは暗い色のシャツよりも正確に測定することができる。
【０１７６】
【表３】
2020512628.tif 000005
【０１７７】
他の実例
図１９は、本発明の一実施例による、寸法がお気に入りのパンツを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面１９１３上に表示されることになる、測定値を有するお気に入りのパンツの調整された画像１９００を、スケール基準及びハードウェア・プロセッサを使用し、遠近補正を適用し、遠近補正の適用により基準矩形を真の矩形として示すことによって作成された、例示的な線測定ツールと共に示す。図１９での基準矩形１９４２は、両辺が同じ長さであり、その角に９０°の角度を持つ真の長方形−スケール基準として示されている。調整された画像である図１９は、線測定ツールの２つの実例である、直線測定ツール１９１４及び曲線測定ツール１９１２も含む。以前の実例の衣服画像で説明したように、線測定ツール１９１２、１０１４を使用して、測定基準位置のペアを接続する。この実例では、９本の相異なる測定線が生成される。曲線測定ツール１９１２を使用して、ウェスト測定線１９２６を生成する。直線測定ツール１９１４を使用して、以下の各測定線を作成する。ウェストから股まで１９３４、ヒップの幅１９３６、股でのパンツの脚の幅１９４６、腿でのパンツの脚の幅１９５６、膝でのパンツの脚の幅１９６６、ボトム・シームでのパンツの脚の幅１９８６、パンツの全長１９６８、及び股下の長さ１９６４。衣服の特定の種類又はスタイルに応じて、より多くの又はより少ない数の測定線及び様々な測定線を使用することができる。
【０１７８】
図２０は、寸法が、図１９で表示されたパンツとは極めて異なるお気に入りのパンツを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２０１３上に表示されることになる、測定値を有するお気に入りのパンツの第２のスタイルの調整された画像２０００を示す。図２０での基準矩形２０４２は、両辺が同じ長さであり、その角に９０°の角度を持つ真の長方形−スケール基準として示されている。調整された画像である図２０は、線測定ツールの２つの実例である、直線測定ツール２０１４及び曲線測定ツール２０１２も含む。以前の実例の衣服画像で説明したように、線測定ツール２０１２、２０１４を使用して、測定基準位置のペアを接続する。この実例では、曲線測定ツール２０１２を使用して、ポケットの縢りの湾曲部２０３６の測定値を生成する。直線測定ツール２０１４を使用して、以下の各測定線を作成する。ウェスト測定線２０２６、ウェストバンドの幅２０２８、ウェストから股まで２０３４、ヒップの幅２０３６、股でのパンツの脚の幅２０４６、腿でのパンツの脚の幅２０５６、膝でのパンツの脚の幅２０６５、ボトム・シームでのパンツの脚の幅２０８６、パンツの全長２０６８、及び股下の長さ２０６４。図１９と図２０との２着のパンツの図の測定値間の相対関係を比較すると、相異なるデザイン・パラメータが得られることに留意されたい。
【０１７９】
図２１は、本発明の一実施例による、寸法がお気に入りのスニーカを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２１１３上に表示されることになる、測定値を有するスニーカの調整された画像２１００を、スケール基準及びハードウェア・プロセッサを使用し、遠近補正を適用し、遠近補正の適用により基準矩形を真の矩形として示すことによって作成された、例示的な線測定ツールと共に示す。図２１での基準矩形２１４２は、両辺が同じ長さであり、その角に９０°の角度を持つ真の長方形−スケール基準として示されている。調整された画像である図２１は、線測定ツールの一実例である、直線測定ツール２１１４も含む。以前の実例の衣服画像で説明したように、線測定ツール２１１４を使用して、測定基準位置のペアを接続する。この実例では、直線測定ツール２１１４を使用して、以下の測定線のそれぞれを生成する。靴の長さ２１２０、つま先に近い第１の幅２１３０、靴底の丸く膨らんだ部分に近い第２の幅２１４０、靴底の丸く膨らんだ部分のすぐ下にある第３の幅２１５０、かかとの直前にある第４の幅２１６０、かかとでの第５の幅２１７０、及びかかとの後ろの第６の幅２１８０。
【０１８０】
図２２は、本発明の一実施例による、寸法が、お気に入りのショーツを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２２１３上に表示されることになる、測定値を有するショーツの調整された画像２２００を示す。すべての測定は、膝でのショーツの脚の幅２２６５は既にボトム・シームでの幅であるため、図２０のケースよりも合計で１つ測定値が少ないこと以外は、図２０に示すパンツの測定と類似している。
【０１８１】
図２３は、本発明の一実施例による、寸法が、お気に入りの半袖シャツを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２３１３上に表示されることになる、測定値を有する半袖シャツの調整された画像２３００を示す。すべての測定は、ここでは左袖口測定線も右袖口測定線もないこと以外は、図１７に示すシャツの測定と類似している。
【０１８２】
図２４は、本発明の一実施例による、寸法が、お気に入りの半袖シャツを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２４１３上に表示されることになる、測定値を有するスーツのジャケットの調整された画像２４００を示す。すべての測定は、襟のデザインが異なること、及び襟測定線２４２６がシャツの襟測定線よりもはるかに大きいと予測されること以外は、図１７に示すシャツの測定と類似している。別の違いは、図１７のウェスト測定線１７３６のように衣服全体を横切るウェスト測定線の代わりに、ウェスト測定線２４３６が、側部２４５０からジャケット開き部２４５５までになっていることである。
【０１８３】
図２５は、本発明の一実施例による、寸法が、お気に入りのドレスを要求するのに有用であり、ディスプレイの画面２５１３上に表示されることになる、測定値を有するドレスの調整された画像２５００を示す。図２５での基準矩形２５４２は、両辺が同じ長さであり、その角に９０°の角度を持つ真の長方形−スケール基準として示されている。調整された画像である図２５は、線測定ツールの２つの実例である、直線測定ツール２５１４及び曲線測定ツール２５１２も含む。以前の実例の衣服画像で説明したように、線測定ツール２５１２、２５１４を使用して、測定基準位置のペアを接続する。この実例では、曲線測定ツール２５１２を使用して、襟測定線２５２２及び袖ぐり湾曲部２５２４を生成する。直線測定ツール２５１４を使用して、以下の各測定線を作成する。左の中央から肩までの測定線２５２６、右の中央から肩までの測定線２５２８、胸測定線２５３４、ウェスト測定線２５３６、ヒップ測定線２５３８、丈測定線２５４０、及び下ヘム測定線２５４８。
【０１８４】
図２６は、本発明のいくつかの実施例による、本明細書に開示されるカスタマイズされた衣服のデザイン及び測定方法を実施するための例示的なコンピュータ・システム２６１０の構成図２６００を示す。コンピュータ・システム２６１０は、図１でのユーザ装置１１８、１４７５でのコンピュータ処理装置１４５５、１４７５での誂えデザイン・ネットワーク／サーバ１４２２、又は本明細書で開示される他の適切な独立型又は統合型モジュール及びシステムとしての使用に適合され得る
【０１８５】
コンピュータ・システム２６１０は、通常、バス・サブシステム６を介していくつかの周辺装置と通信する少なくとも１つのプロセッサ２６７２を備える。プロセッサ２６７２は汎用であるか、又はＡＳＩＣ若しくはＲＩＳＣプロセッサであってもよい。プロセッサは、ＦＰＧＡ、他の論理回路、又はゲートアレイであってもよい。プロセッサには、グラフィック処理装置（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）資源が含まれ得る。周辺装置には、たとえば、メモリ装置及びファイル記憶サブシステムを含む記憶サブシステム２６２６、ユーザ・インタフェース入力装置２６３８、ユーザ・インタフェース出力装置２６７８、並びにネットワーク・インタフェース・サブシステム２６７６が含まれ得る。入力装置及び出力装置により、ユーザは、コンピュータ・システム２６１０と対話することができる。ネットワーク・インタフェース・サブシステム２６７６は、他のコンピュータ・システム内の対応するインタフェース装置へのインタフェースを含む、外部ネットワークへのインタフェースを提供する。
【０１８６】
ユーザ・インタフェース入力装置２６３８には、キーボード、マウス、トラックボール、タッチ・パッド、又はグラフィック・タブレットなどのポインティング・デバイス、スキャナ、ディスプレイに組み込まれたタッチ・スクリーン、声認識システム及びマイクなどのオーディオ入力装置、並びに他の種類の入力装置が含まれ得る。一般に、「入力装置」という用語の使用は、可能な種類の装置、及びコンピュータ・システム２６１０に情報を入力するやり方を含むことを意図している。
【０１８７】
ユーザ・インタフェース出力装置２６７８には、ディスプレイ・サブシステム、プリンタ、ファックス機、又は音声出力装置などの非視覚的ディスプレイが含まれ得る。ディスプレイ・サブシステムは、陰極線管（ＣＲＴ：ｃａｔｈｏｄｅ  ｒａｙ  ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのフラットパネル装置、投影装置、又は可視画像を作成するための何らかの他の仕組みが含まれ得る。ディスプレイ・サブシステムは、オーディオ出力装置などの非視覚的ディスプレイも提供することができる。一般に、「出力装置」という用語の使用は、可能な種類の装置、及びコンピュータ・システム２６１０からユーザ又は別の機械若しくはコンピュータ・システムに情報を出力するやり方を含むことを意図している。
【０１８８】
記憶サブシステム２６２４は、本明細書で説明するモジュール及び方法の一部又はすべての機能を提供するプログラム及びデータ構造を格納する。こうしたソフトウェア・モジュールは、通常、プロセッサ２６７２単独で、又は他のプロセッサと組み合わせて実行される。
【０１８９】
記憶サブシステムで使用されるメモリ２６２２は、プログラム実行中に命令及びデータを記憶するための主ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ−ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）２６３４、並びに固定された命令が格納される読出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）２６３２を含む、数種のメモリを含むことができる。ファイル記憶サブシステム２６３６は、プログラム及びデータ・ファイルの永続的な記憶装置を提供することができ、ハード・ディスク駆動装置、関連する取外し可能な媒体を備えたフロッピ・ディスク駆動装置、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、光学駆動装置、又は取外し可能なメディア・カートリッジを含み得る。ある実施態様の機能を実現するモジュールを、ファイル記憶サブシステム２６３６によって、記憶サブシステム２６２６内又はプロセッサがアクセス可能な他の機械内に格納することができる。
【０１９０】
バス・サブシステム２６５０は、コンピュータ・システム２６１０の様々な構成要素及びサブシステムを意図した通りに互いに通信をさせるための仕組みを提供する。バス・サブシステム２６５０は、単一のバスとして模式的に示しているが、バス・サブシステムの別の実施態様は複数のバスを使用することができる。
【０１９１】
コンピュータ・システム２６１０は、ワークステーション、サーバ、コンピュータ・クラスタ、ブレード・サーバ、サーバ・ファーム、又はどのような他のデータ処理システム若しくはコンピュータ装置をも含む、様々な種類のものであり得る。コンピュータ及びネットワークの特質が絶えず変化するため、図２６に示すコンピュータ・システム２６１０の説明は、一実例としてのみ意図されている。図２６に示すコンピュータ・システムよりも多い又は少ない構成要素を備える、コンピュータ・システム２６１０の他の多くの構成が可能である。
【０１９２】
結論
当業者は、活用事例、構造、概略図、及び流れ図が、他の順序又は組合せで実行され得ることを知っているが、本発明のより広い範囲から逸脱することなく本発明の発明概念は残る。あらゆる実施例は独特であり、あらゆるユーザが本発明の方法を実行するのに適応するように、方法／ステップを、短縮又は延長し、他の作業と重複し、延期し、遅延し、且つ時間をおいた後に継続することができる。
【０１９３】
本発明を特定の例示的な実施例を参照して説明してきたが、本発明のより広い範囲から逸脱することなく、これらの実施例に様々な修正及び変更を加えることができることは明らかであろう。従って、本明細書及び図面を、限定的な意味ではなく例示的な意味で考えるべきである。上記の実施例は、教示された単一の説明のいずれよりも広い範囲を有することができる、単一のより広い発明の具体的な実例であることも、当業者には明らかであろう。本発明の範囲から逸脱することなく、説明に多くの変更を加えることができる。
【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４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【手続補正書】
【提出日】平成31年1月7日(2019.1.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カスタマイズされた衣服デザインを生成する方法であって、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すステップと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別するステップと、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すステップであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられ、前記特徴のそれぞれは、前記衣服の構造部を含むステップと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップと、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成するステップと、
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
少なくとも１つの前記特徴に関連づけられた少なくとも１つのスタイル変数は、裁断変数及び生地変数からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
それぞれの好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられ、前記スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各候補となる衣服の特徴セットは、前記選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算された特徴セット・スコアに関連づけられる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記選択された衣服の特徴セットは、最高の特徴セット・スコアを有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各特徴セット・スコアはさらに、少なくとも１つのスタイル間スコア調整値から計算される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
人間の操作者が、前記生成された、カスタマイズされた衣服デザインの前記特徴及び／又は衣服を調整できるようにするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記好みの衣服カテゴリはシャツであり、
前記シャツのそれぞれの前記特徴は、襟、台襟、袖口、袖ぐり、ヨーク、前立て、下前身頃、上前身頃、ポケット、前部前立て、後身頃、及びヘム／シャツの裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ジッパ、及びベルクロ（登録商標）からなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記好みの衣服カテゴリはドレスであり、
前記ドレスのそれぞれの前記特徴は、襟ぐり、ネック・バンド、胴部、コルセット、中央前部、先端、ウェストライン、スカート、ポケット、前立て、シュミーズ、肩の縫い目、腕、袖ぐり、袖ぐりの稜、裾、縫い目スタイル、刺繍、ボタン、ベルクロ（登録商標）、ジッパ、ベルト、飾り房、花、ビーズ、スパンコール、ふち飾り、及びレースからなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、前記ユーザの少なくとも１つの身体測定値を、直接的なユーザ入力の受信、身体の３次元走査、前記ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するために、少なくとも１つの衣服測定値を、直接的なユーザ入力の受信、前記ユーザからの質問への回答に基づくアルゴリズム計算、ユーザの写真に基づくアルゴリズム計算、及びプロの仕立屋からのデータの転送からなる群から選択されるプロセスを使って特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのユーザ信号は、少なくとも１つの顔の特徴を含み、
前記少なくとも１つの顔の特徴は、肌の色合い、顔の骨の構造、髪の色、及び目の色からなる群から選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記識別されたユーザ・スタイルに関連する公開データを検索するステップをさらに含み、前記スタイル変数のそれぞれについて、前記少なくとも１つの好みのスタイル値を識別する前記ステップは、前記検索された公開データにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのユーザ信号は、ユーザ・データを分析することによって引き出され、
前記ユーザ・データは前記ユーザ及び／又は第三者の情報源から受信される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザ・データは、前記ユーザの写真、衣服の写真、前記好みの衣服カテゴリの仕様、好みのスタイルの説明、前記複数の特徴のうちの１つ又は複数の説明、現在の気分の説明、ユーザのソーシャル・メディアの状態、前記ユーザが行ったソーシャル・メディアのコメント、前記ユーザの投稿に対するソーシャル・メディアのコメント、及び所望の衣服デザインのテキストによる説明のうちの１つ又は複数を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ユーザ・データが、好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むかどうかを判断するステップと、
前記ユーザ・データが、好みの衣服を表示する少なくとも１葉の衣服写真を含むと判断したことに応答して、
前記少なくとも１葉の衣服写真を分析して、前記好みの衣服の基準となる特徴のグループを決定するステップと、
前記基準となる特徴のグループに基づいて、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成するための、前記好みの衣服カテゴリ内の衣服サブカテゴリを決定するステップと
をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記ユーザ・データを分析することは、前記ユーザの体型を判断するステップを含み、
前記好みの衣服カテゴリを識別する前記ステップは、前記ユーザの体型に基づく、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記ユーザ・スタイルは好みの衣服スタイルをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記好みの衣服スタイルは、前記好みの衣服カテゴリから決定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記好みの衣服カテゴリは、前記好みの衣服スタイルから決定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記好みの衣服スタイルに従って、前記カスタマイズされた衣服デザインに添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインに関する好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、前記好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記好みのアクセサリのカテゴリに関連する公開データを検索するステップと、
内部データベース及び／又は公開データから、前記好みのアクセサリのカテゴリに関する、アクセサリの特徴のグループを引き出すステップと、
前記アクセサリの特徴のグループごとに前記ユーザ信号及び／又は前記公開データを分析することにより、少なくとも１つの好みのスタイル値を識別するステップであって、各好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスタイル値スコアに関連づけられ、前記スタイル値スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、ステップと、
前記アクセサリの特徴のグループごとに１つの好みのスタイル値を選択することにより、１つ又は複数の候補となるアクセサリの特徴セットを生成するステップであって、各候補となるアクセサリの特徴セットは、前記選択された好みのスタイル値に関連づけられたスタイル値スコアから計算されたアクセサリの特徴セット・スコアに関連づけられる、ステップと、
特徴セット・スコアが最も高い、候補となるアクセサリの特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされたアクセサリ・デザインを生成するステップと
をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記好みのユーザ・スタイルは好みの衣装スタイルを含み、
前記好みの衣装スタイルを有するカスタマイズされた衣装デザインは、少なくとも前記カスタマイズされた衣服デザインを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記カスタマイズされた衣装デザインは、第２のカスタマイズされた衣装デザインを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
各カスタマイズされた衣服デザインに関連づけられた候補となる衣服の特徴セットを組み合わせることにより、１つ又は複数の候補となる衣装の特徴セットを生成するステップであって、候補となる衣装の特徴セットごとの候補となる衣装の特徴セット・スコアは、前記衣装の中のカスタマイズされた衣服デザインごとの特徴セット・スコア及び衣服間のスコア調整値から計算される、ステップと、
特徴セット・スコアが最も高い、候補となる衣装の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣装デザインを生成するステップと
をさらに含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記好みの衣装スタイルに従って、前記衣装に添えるカスタマイズされたアクセサリ・デザインに関する好みのアクセサリのカテゴリを決定するステップをさらに含み、前記好みのアクセサリのカテゴリは、裁断又は生地では説明できない特徴のカテゴリである、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
カスタマイズされた衣服デザインを生成するシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサへのアクセスを有するサーバと、
プログラム・コードを格納し、前記サーバからアクセス可能な非一時的な物理的記憶媒体と
を備え、前記プログラム・コードは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すこと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別すること、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すことであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられ、前記特徴のそれぞれは、前記衣服の構造部を含むこと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別すること、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成すること、及び
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成すること
を実行させるシステム。
【請求項２８】
少なくとも１つの前記特徴に関連づけられた少なくとも１つのスタイル変数は、裁断変数及び生地変数からなる群から選択される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
それぞれの好みのスタイル値は、前記ユーザ信号に基づいて計算されたスコアに関連づけられ、前記スコアは、前記ユーザへの親和性を示す、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
カスタマイズされた衣服デザインを生成するための非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記記憶媒体にはプログラム・コードが格納されており、前記プログラム・コードは、プロセッサによって実行されると前記プロセッサに、
ユーザに関するユーザ信号を引き出すことと、
前記ユーザ信号を分析することによって、少なくとも前記ユーザの好みの衣服カテゴリを含むユーザ・スタイルを識別することと、
前記好みの衣服カテゴリの特徴のグループを引き出すことであって、前記特徴のそれぞれは、少なくとも１つのスタイル変数に関連づけられ、前記特徴のそれぞれは、前記衣服の構造部を含むことと、
前記スタイル変数ごとに、前記ユーザ信号に基づいて少なくとも１つの好みのスタイル値を識別することと、
スタイル変数ごとに１つ又は複数の好みのスタイル値の組合せを選択することによって、１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットを生成することと、
前記１つ又は複数の候補となる衣服の特徴セットから衣服の特徴セットを選択することにより、前記カスタマイズされた衣服デザインを生成することと
を実行させる記憶媒体。
【国際調査報告】
2020512628.tif 000036