携帯端末とレコメンドサーバとからなるレコメンドシステムであって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する顔画像取得手段と、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する特徴量送信手段と、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信するレコメンド結果受信手段と、該受信したレコメンド結果を表示する表示手段と、を備え、前記レコメンドサーバが、前記携帯端末から特徴量を受信する特徴量受信手段と、少なくとも複数の特徴量を格納する格納手段と、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行うマッチング処理手段と、該マッチング処理手段のマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行うレコメンド処理手段と、該レコメンド処理手段のレコメンド結果を前記携帯端末に送信するレコメンド結果送信手段と、を備えたことを特徴とするレコメンドシステム。撮像画像を保存する保存手段を備え、前記顔画像取得手段が前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。前記顔画像取得手段がパターンマッチングを用いて、前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とする請求項2に記載のレコメンドシステム。前記顔画像取得手段が肌色を検出して、前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とする請求項2に記載のレコメンドシステム。前記特徴量抽出手段は、前記取得したユーザの顔画像から顔の構成要素を抽出し、該抽出した構成要素ごとに特徴量を抽出することを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。前記特徴量抽出手段は、前記特徴量としてガボールウェーブレット特徴量を抽出することを特徴とする請求項5に記載のレコメンドシステム。前記携帯端末が、前記顔画像を整形する整形手段を備え、該整形手段の処理後に、ユーザの顔画像から特徴量を抽出する処理を行うことを特徴とする請求項1から請求項6に記載のレコメンドシステム。前記携帯端末が、アプリケーションの操作あるいは利用履歴と前記ユーザ情報とを関連付けて記憶するログ取得手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。前記マッチング処理手段が、類似度を算出する類似度算出手段と、該類似度を所定の閾値と比較する比較手段とを備えることを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。前記類似度算出手段がパターンマッチングにより類似度を算出することを特徴とする請求項9に記載のレコメンドシステム。前記格納手段が、前記特徴量と利用履歴と属性情報とを関連付けて格納し、前記マッチング処理手段が、マッチングすると判定したときに、前記レコメンド処理手段に、マッチング結果として、前記利用履歴と属性情報とを出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。前記レコメンドサーバが、前記特徴量に基づいて、ユーザの属性を推定する属性推定手段を備え、前記マッチング処理手段が、マッチングすると判定できなかったときに、前記レコメンド処理手段に、マッチング結果として、前記推定した属性情報とを出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンドシステム。携帯端末とレコメンドサーバとからなるレコメンドシステムにおけるレコメンド方法であって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する第1のステップと、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する第2のステップと、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する第3のステップと、前記レコメンドサーバが、前記携帯端末から特徴量を受信する第4のステップと、少なくとも複数の特徴量を格納し、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行う第5のステップと、該第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行う第6のステップと、該第6のステップにおけるレコメンド結果を前記携帯端末に送信する第7のステップと、前記携帯端末が、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信する第8のステップと、該受信したレコメンド結果を表示する第9のステップと、を備えたことを特徴とするレコメンド方法。携帯端末とレコメンドサーバとからなるレコメンドシステムにおけるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する第1のステップと、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する第2のステップと、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する第3のステップと、前記レコメンドサーバが、前記携帯端末から特徴量を受信する第4のステップと、少なくとも複数の特徴量を格納し、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行う第5のステップと、該第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行う第6のステップと、該第6のステップにおけるレコメンド結果を前記携帯端末に送信する第7のステップと、前記携帯端末が、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信する第8のステップと、該受信したレコメンド結果を表示する第9のステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、従来の技術のように、利用しているユーザの属性推定の結果のみで行うレコメンドには一定の効果はあるものの、ユーザ個人の趣味趣向にあったレコメンドではないため、効果が限定的であり、また、ログも属性単位での収集や分析となってしまうという問題があった。また、顔認識を行い、利用しているユーザを特定する上記の技術では、ユーザ個人のプロフィールやログの取得が可能であり、趣味趣向にあったレコメンドは可能であるが、そのためには、ユーザが顔写真やプロフィール等の登録といった事前登録作業が必要となり、手続きが煩雑であるという問題があった。そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、取得したユーザ顔画像を用いることにより、ユーザに事前登録作業を行わせることなく、ユーザの属性を利用したレコメンドを行うレコメンドシステム、レコメンド方法およびプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上述の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。1本発明は、携帯端末例えば、図1の携帯端末100に相当とレコメンドサーバ例えば、図1のレコメンドサーバ200に相当とからなるレコメンドシステムであって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する顔画像取得手段例えば、図2の画像撮影部110に相当と、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段例えば、図2の特徴量抽出部140に相当と、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する特徴量送信手段例えば、図2の送受信部170に相当と、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信するレコメンド結果受信手段例えば、図2の送受信部170に相当と、該受信したレコメンド結果を表示する表示手段例えば、図2の情報表示部160に相当と、を備え、前記取得したユーザの顔画像が、前記携帯端末から特徴量を受信する特徴量受信手段例えば、図3の通信部250に相当と、少なくとも複数の特徴量を格納する格納手段例えば、図3の特徴量属性記憶部210に相当と、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行うマッチング処理手段例えば、図3のマッチング処理部220に相当と、該マッチング処理手段のマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行うレコメンド処理手段例えば、図3のレコメンド部230に相当と、該レコメンド処理手段のレコメンド結果を前記携帯端末に送信するレコメンド結果送信手段例えば、図3の通信部250に相当と、を備えたことを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、携帯端末の顔画像取得手段は、ユーザの顔画像を取得する。特徴量抽出手段は、取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する。特徴量送信手段は、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信する。レコメンド結果受信手段は、レコメンドサーバからレコメンド結果を受信する。表示手段は、受信したレコメンド結果を表示する。レコメンドサーバの特徴量受信手段は、携帯端末から特徴量を受信する。格納手段は、少なくとも複数の特徴量を格納する。マッチング処理手段は、受信した特徴量と格納された特徴量とのマッチング処理を行う。レコメンド処理手段は、マッチング処理手段のマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行う。レコメンド結果送信手段は、レコメンド処理手段のレコメンド結果を携帯端末に送信する。したがって、携帯端末は、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信し、レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチングを行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うため、ユーザに煩雑な手続きを要求することなく、ユーザの趣味嗜好にあったアプリケーションやコンテンツをレコメンドすることができる。2本発明は、1のレコメンドシステムについて、撮像画像を保存する保存手段例えば、図2の画像記憶部120に相当を備え、前記顔画像取得手段が前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、撮像画像を保存し、顔画像取得手段が保存された撮像画像の中からユーザの顔画像を取得する。したがって、保存された撮像画像の中からユーザの顔画像を取得するため、わざわざ、ユーザに自己の顔画像を取得するように促さなくとも、レコメンドを実行できるため、ユーザに煩雑な手続きを行わすことがない。3本発明は、2のレコメンドシステムについて、前記顔画像取得手段がパターンマッチングを用いて、前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、顔画像取得手段がパターンマッチングを用いて、保存された撮像画像の中からユーザの顔画像を取得する。つまり、顔画像取得手段は、テンプレートマッチング等のパターンマッチングにより、ユーザの顔画像を取得するため、精度よく、ユーザの顔画像を取得することができる。4本発明は、2のレコメンドシステムについて、前記顔画像取得手段が肌色を検出して、前記保存された撮像画像の中から前記ユーザの顔画像を取得することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、顔画像取得手段が肌色を検出して、保存された撮像画像の中からユーザの顔画像を取得する。つまり、顔画像取得手段は、撮像画像から肌色を検出して、ユーザの顔画像を取得するため、精度よく、ユーザの顔画像を取得することができる。5本発明は、1のレコメンドシステムについて、前記特徴量抽出手段は、前記取得したユーザの顔画像から顔の構成要素を抽出し、該抽出した構成要素ごとに特徴量を抽出することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、特徴量抽出手段は、取得したユーザの顔画像から顔の構成要素を抽出し、抽出した構成要素ごとに特徴量を抽出する。つまり、取得したユーザの顔画像から顔の構成要素を抽出し、抽出した構成要素ごとに特徴量を抽出するため、精度よく、ユーザの属性情報を取得することができる。6本発明は、5のレコメンドシステムについて、前記特徴量抽出手段は、前記特徴量としてガボールウェーブレット特徴量を抽出することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、特徴量抽出手段は、特徴量としてガボールウェーブレット特徴量を抽出する。ここで、ガボールウェーブレット特徴量とは、ガボールフィルタを撮像信号に適用することで得られるいわゆるガボール空間から抽出される特徴量であり、これを用いることにより、精度よく、特徴量を得ることができる。7本発明は、1から6のレコメンドシステムについて、前記携帯端末が、前記顔画像を整形する整形手段例えば、図7の画像整形部180に相当を備え、該整形手段の処理後に、ユーザの顔画像から特徴量を抽出する処理を行うことを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、携帯端末が、顔画像を整形する整形手段を備え、整形手段の処理後に、ユーザの顔画像から特徴量を抽出する処理を行う。つまり、整形手段として、顔画像の大きさ等を正規化する正規化処理やノイズ除去フィルタを用いた処理を行うことにより、より正確に特徴量を抽出することができる。8本発明は、1のレコメンドシステムについて、前記携帯端末が、アプリケーションの操作あるいは利用履歴と前記ユーザ情報とを関連付けて記憶するログ取得手段例えば、図1のログ取得部150に相当を備えたことを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、携帯端末が、アプリケーションの操作あるいは利用履歴とユーザ情報とを関連付けて記憶するログ取得手段を備えている。したがって、ログを用いることにより、ユーザの趣味趣向に適したレコメンドを実行することができる。9本発明は、1のレコメンドシステムについて、前記マッチング処理手段が、類似度を算出する類似度算出手段例えば、図4の類似度算出部221に相当と、該類似度を所定の閾値と比較する比較手段例えば、図4の比較部223に相当とを備えることを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、マッチング処理手段が、類似度を算出する類似度算出手段と、類似度を所定の閾値と比較する比較手段とを備えている。したがって、算出した類似度を所定の閾値と比較することにより、マッチングの有無を簡易な方法で検出することができる。10本発明は、9のレコメンドシステムについて、前記類似度算出手段がパターンマッチングにより類似度を算出することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、類似度算出手段がパターンマッチングにより類似度を算出する。つまり、類似度算出手段は、尤度や、マハラノビス距離、ユーグリッド距離等の計算処理により、類似度を算出するため、精度よく、類似度を算出することができる。11本発明は、1のレコメンドシステムについて、前記格納手段が、前記特徴量と利用履歴と属性情報とを関連付けて格納し、前記マッチング処理手段が、マッチングと判定したときに、前記レコメンド処理手段に、マッチング結果として、前記利用履歴と属性情報とを出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、格納手段が、特徴量と利用履歴と属性情報とを関連付けて格納し、マッチング処理手段が、マッチングと判定したときに、レコメンド処理手段に、マッチング結果として、利用履歴と属性情報とを出力する。したがって、正確に類似度を算出することにより、ユーザの趣味趣向に適したレコメンドを実行することができる。12本発明は、1のレコメンドシステムについて、前記レコメンドサーバが、前記特徴量に基づいて、ユーザの属性を推定する属性推定手段例えば、図3の属性推定部260に相当を備え、前記マッチング処理手段が、マッチングと判定しなかったときに、前記レコメンド処理手段に、マッチング結果として、前記推定した属性情報とを出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、レコメンドサーバが、特徴量に基づいて、ユーザの属性を推定する属性推定手段を備え、マッチング処理手段が、マッチングする特徴量と判定しなかったときに、レコメンド処理手段に、マッチング結果として、推定した属性情報とを出力する。したがって、マッチングする特徴量を抽出できなかったときでも、ユーザの趣味趣向に応じたレコメンドを実行することができる。13本発明は、携帯端末とレコメンドサーバとからなるレコメンドシステムにおけるレコメンド方法であって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する第1のステップ例えば、図5のステップS105に相当と、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する第2のステップ例えば、図5のステップS106に相当と、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する第3のステップ例えば、図5のステップS107に相当と、前記レコメンドサーバが、前記携帯端末から特徴量を受信する第4のステップ例えば、図5のステップS108に相当と、少なくとも複数の特徴量を格納し、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行う第5のステップ例えば、図5のステップS109に相当と、該第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行う第6のステップ例えば、図5のステップS111に相当と、該第6のステップにおけるレコメンド結果を前記携帯端末に送信する第7のステップと、前記携帯端末が、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信する第8のステップ例えば、図6のステップS115に相当と、該受信したレコメンド結果を表示する第9のステップ例えば、図6のステップS116に相当と、を備えたことを特徴とするレコメンド方法を提案している。この発明によれば、携帯端末が、ユーザの顔画像を取得し、取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する。次に、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信する。レコメンドサーバは、携帯端末から特徴量を受信し、少なくとも複数の特徴量を格納し、受信した特徴量と格納された特徴量とのマッチング処理を行い、第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行って、第6のステップにおけるレコメンド結果を携帯端末に送信する。そして、携帯端末が、レコメンドサーバからレコメンド結果を受信し、受信したレコメンド結果を表示する。したがって、携帯端末は、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信し、レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチング類似度計算を行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うため、ユーザに煩雑な手続きを要求することなく、ユーザの趣味嗜好にあったアプリケーションやコンテンツをレコメンドすることができる。14本発明は、携帯端末とレコメンドサーバとからなるレコメンドシステムにおけるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記携帯端末が、ユーザの顔画像を取得する第1のステップ例えば、図5のステップS105に相当と、該取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する第2のステップ例えば、図5のステップS106に相当と、該抽出した特徴量を前記レコメンドサーバに送信する第3のステップ例えば、図5のステップS107に相当と、前記レコメンドサーバが、前記携帯端末から特徴量を受信する第4のステップ例えば、図5のステップS108に相当と、少なくとも複数の特徴量を格納し、前記受信した特徴量と該格納された特徴量とのマッチング処理を行う第5のステップ例えば、図5のステップS109に相当と、該第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行う第6のステップ例えば、図5のステップS111に相当と、該第6のステップにおけるレコメンド結果を前記携帯端末に送信する第7のステップと、前記携帯端末が、前記レコメンドサーバからレコメンド結果を受信する第8のステップ例えば、図6のステップS115に相当と、該受信したレコメンド結果を表示する第9のステップ例えば、図6のステップS116に相当と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。この発明によれば、携帯端末が、ユーザの顔画像を取得し、取得したユーザの顔画像から特徴量を抽出する。次に、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信する。レコメンドサーバは、携帯端末から特徴量を受信し、少なくとも複数の特徴量を格納し、受信した特徴量と格納された特徴量とのマッチング処理を行い、第5のステップにおけるマッチング結果に基づいて、少なくともアプリケーションを含むレコメンドを行って、第6のステップにおけるレコメンド結果を携帯端末に送信する。そして、携帯端末が、レコメンドサーバからレコメンド結果を受信し、受信したレコメンド結果を表示する。したがって、携帯端末は、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信し、レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチングを行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うため、ユーザに煩雑な手続きを要求することなく、ユーザの趣味嗜好にあったアプリケーション等やコンテンツをレコメンドすることができる。本発明によれば、取得したユーザ顔画像を用いることにより、ユーザに事前登録作業を行わせることなく、ユーザの属性を利用したレコメンドを行うことができるという効果がある。以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。<第1の実施形態>図1から図6を用いて、本発明の第1の実施形態について説明する。<レコメンドシステムの構成>本発明に係るレコメンドシステムは、図1に示すように、携帯端末100と、レコメンドサーバ200と、携帯端末100とレコメンドサーバ200とを接続するためのネットワーク300とから構成されている。本発明に係るレコメンドシステムは、携帯端末100が、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信する。レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチング類似度計算を行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うものである。<携帯端末の構成>図2を用いて、携帯端末の構成について説明する。図2に示すように、携帯端末100は、画像撮影部110と、画像記憶部120と、顔画像検出部130と、特徴量抽出部140と、ログ取得部150と、情報表示部160と、送受信部170とから構成されている。画像撮影部110は、例えば、携帯端末100に内蔵されたインカメラである。画像記憶部120は、画像撮影部110が撮影した画像を格納、保存する。顔画像検出部130は、画像記憶部120に格納、保存された画像から顔画像を検出する。具体的には、画像撮影部110で画像を撮影し、画像記憶部120に一時保存し、保存した画像で顔検出されるまで、撮影保存を繰り返す。また、顔画像検出部130は、例えば、テンプレートマッチング等のパターンマッチング、肌色検出等により顔画像を検出する。特徴量抽出部140は、顔画像検出部130が検出した顔画像から、顔の構成要素、例えば、目、鼻、口、眉等を抽出する。この顔の構成要素の抽出には、例えば、テンプレートマッチング等のパターンマッチング等を使用することができる。なお、抽出する構成要素は任意に設定可能としてもよい。そして、抽出した構成要素における特徴量を抽出する。この特徴量の抽出には、例えば、ガボールウェーブレット特徴量を利用することができるが、これに限られるものではない。そして、抽出した特徴量は、送受信部170に出力される。ログ取得部150は、アプリケーションが起動するタイミングでユーザの操作あるいは利用履歴の取得を開始し、アプリケーションが終了するタイミングでユーザの操作あるいは利用履歴の取得を終了する。取得されたログ情報は、ユーザIDとともに送受信部170に出力される。情報表示部160は、レコメンドサーバ200から受信したレコメンド結果を液晶表示装置等に表示する。送受信部170は、特徴量抽出部140が抽出した特徴量、ログ取得部150から出力されるログ情報およびユーザID等をレコメンドサーバ200に送信するとともに、レコメンドサーバ200からレコメンド結果を受信する。<レコメンドサーバの構成>図3または図4を用いて、レコメンドサーバの構成について説明する。図3に示すように、レコメンドサーバ200は、特徴量属性記憶部210と、マッチング処理部220と、レコメンド部230と、ログ記憶部240と、通信部250と、属性推定部260とから構成されている。特徴量属性記憶部210は、後述するマッチング処理部220、属性推定部260より送られてくる、特徴量、属性を保存し、ユーザIDを割り振る。なお、特徴量の保持方法は、特徴量をすべて保持する、または特徴量の平均、分散等確率分布として保持してもよい。マッチング処理部220は、携帯端末100から受信した特徴量と、特徴量属性記憶部210に保存された既存の特徴量との比較を行う。具体的には、ここで、マッチング処理部220は、図4に示すように、類似度算出部221と、閾値記憶部222と、比較部223とから構成され、特徴量の比較は、パターンマッチングし、類似度を算出する。このとき、あらかじめ閾値を設けておき、類似度がこの閾値以上であれば同一人物、閾値以下であれば同一人物でないと判断する。また、同一人物と判断した場合には、特徴量属性記憶部210に保存されたユーザIDと属性情報とをレコメンド部230へ送る。一方で、同一人物と判断しない場合には、属性推定部260へ特徴量を送る。レコメンド部230は、入力されたユーザIDをもとに、後述するログ記憶部240より過去の操作あるいは利用履歴を取得し、属性情報とあわせレコメンドエンジンに入力しレコメンド結果を得る。このとき、マッチングしなかった場合ユーザの操作利用履歴がない場合には。属性情報のみをレコメンドエンジンに入力しレコメンド結果を得る。ここで、レコメンドエンジンは、多数のユーザの利用履歴、ユーザ属性を集め分析を行い、入力に対しおススメの情報を出力するものであって、既存の手法、技術いずれを用いてもよい。レコメンド処理が完了すると、そのレコメンド結果とユーザIDとを通信部250を介して携帯端末100に送信する。ログ記憶部240は、通信部250を介して、携帯端末100から受信したユーザの操作あるいは利用履歴を保存する。なお、このとき、受信した情報は、ユーザIDとともに保存する。通信部250は、携帯端末100にレコメンド結果とユーザIDとを送信するとともに、携帯端末100からユーザの操作あるいは利用履歴とユーザIDとを受信する。属性推定部260は、入力された特徴量を、あらかじめ学習された属性毎のクラスと比較し、最も適合する属性を判定する。そして、推定した属性と特徴量を特徴量属性記憶部210に送り、特徴量属性記憶部210からユーザIDを取得する。さらに、推定した属性とユーザIDとをレコメンド部230へ送る。<レコメンドサーバの処理>図5および図6を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの処理について説明する。まず、携帯端末100が本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションを起動しステップS101、当該アプリケーションを携帯端末100の液晶表示画面に表示するステップS102。携帯端末100の制御部は、本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションが起動すると、ユーザのログ情報の収集を開始するステップS103。次いで、携帯端末100のインカメラで、画像が撮影されるとステップS104、撮影した画像から顔画像の検出を行うステップS105。ここで、顔画像の検出ができなかった場合ステップS105のNoには、ステップS104に戻って、待機し、顔画像の検出ができた場合ステップS105のYesには、検出した顔画像から特徴量を抽出しステップS106、抽出した特徴量等をレコメンドサーバ200に送信するステップS107。レコメンドサーバ200では、携帯端末100から抽出した特徴量等を受信するとステップS108、受信した特徴量と既存の特徴量とのマッチング処理を行うステップS109。ここで、受信した特徴量が既存の特徴量とマッチングした場合ステップS109のYesには、受信した特徴量を既存の特徴量として保存するとともに、マッチングしたユーザIDを抽出しステップS110、ユーザの履歴や属性に応じたレコメンド処理を実行するステップS111。一方で、受信した特徴量が既存の特徴量とマッチングしない場合ステップS109のNoには、受信した特徴量からユーザの属性を推定しステップS112、新規ユーザの特徴量として保存し、ユーザIDを新たに払いだすとともにステップS113、推定した属性に応じたレコメンド処理を実行するステップS114。ステップS111あるいはステップS114のレコメンド処理が終了すると、レコメンドサーバ200は、いずれかのレコメンド結果とユーザIDを携帯端末100に送信し、携帯端末100は、レコメンドサーバ200が送信したレコメンド結果とユーザIDを受信するステップS115。携帯端末100が、レコメンドサーバ200からレコメンド結果を受信すると、そのレコメンド結果が携帯端末100の液晶表示部に表示されるステップS116。本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションが終了するときステップS117、携帯端末100は、ユーザのログ収集を終了し、収集したユーザのログをユーザIDとともにレコメンドサーバ200に送信するステップS118。ユーザのログとユーザIDを受信したレコメンドサーバ200は、これを保存するステップS119。以上、説明したように、本実施形態によれば、携帯端末は、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信し、レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチングを行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うため、ユーザに煩雑な手続きを要求することなく、ユーザの趣味嗜好にあったアプリケーションやコンテンツをレコメンドすることができる。<第2の実施形態>図7を用いて、本発明に係る第2の実施形態について説明する。なお、本実施形態においては、携帯端末100において、保存された画像からユーザの顔画像を検出する前に、当該保存された画像について整形処理を行う。<携帯端末の構成>図7に示すように、本実施形態に係る携帯端末100は、画像撮影部110と、画像記憶部120と、顔画像検出部130と、特徴量抽出部140と、ログ取得部150と、情報表示部160と、送受信部170と、画像整形部180とから構成されている。なお、第1の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。ここで、画像整形部180は、画像記憶部120に保存された画像に対して、顔画像の大きさ等を正規化する正規化処理やノイズ除去を行う処理等の画像整形処理を行う。<レコメンドサーバの処理>まず、携帯端末100が本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションを起動し、当該アプリケーションを携帯端末100の液晶表示画面に表示する。携帯端末100の制御部は、本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションが起動すると、ユーザのログ情報の収集を開始する。次いで、携帯端末100のインカメラで、画像が撮影されると、撮影された画像を保存し、当該保存された画像に対して、顔画像の大きさ等を正規化する正規化処理やノイズ除去を行う処理等の画像整形処理を行う。画像整形処理が終了すると、画像整形後の画像から顔画像の検出を行う。ここで、顔画像の検出ができなかった場合には、待機し、顔画像の検出ができた場合には、検出した顔画像から特徴量を抽出し、抽出した特徴量等をレコメンドサーバ200に送信する。レコメンドサーバ200では、携帯端末100から抽出した特徴量等を受信すると、受信した特徴量と既存の特徴量とのマッチング処理を行う。ここで、受信した特徴量が既存の特徴量とマッチングした場合には、受信した特徴量を既存の特徴量として保存するとともに、マッチングしたユーザIDを抽出し、ユーザの履歴や属性に応じたレコメンド処理を実行する。一方で、受信した特徴量が既存の特徴量とマッチングしない場合には、受信した特徴量からユーザの属性を推定し、新規ユーザの特徴量として保存し、ユーザIDを新たに払いだすとともに、推定した属性に応じたレコメンド処理を実行する。レコメンド処理が終了すると、レコメンドサーバ200は、いずれかのレコメンド結果を携帯端末100に送信し、携帯端末100は、レコメンドサーバ200が送信したレコメンド結果を受信する。携帯端末100が、レコメンドサーバ200からレコメンド結果を受信すると、そのレコメンド結果が携帯端末100の液晶表示部に表示される。本実施形態に係るレコメンドシステムのアプリケーションが終了するとき、携帯端末100は、ユーザのログ収集を終了し、収集したユーザのログをユーザIDとともにレコメンドサーバ200に送信する。ユーザのログとユーザIDを受信したレコメンドサーバ200は、これを保存する。以上、説明したように、本実施形態によれば、整形手段として、顔画像の大きさ等を正規化する正規化処理やノイズ除去フィルタを用いた処理を行うことにより、より正確に特徴量を抽出することができる。また、携帯端末は、顔画像を取得し、特徴量抽出するとともに、抽出した特徴量をレコメンドサーバに送信し、レコメンドサーバでは、顔画像の特徴量データベースを作成しておき、アップロードされたデータとのマッチングを行い、そのマッチング結果に基づいて、ユーザにレコメンドを行うため、ユーザに煩雑な手続きを要求することなく、ユーザの趣味嗜好にあったアプリケーションやコンテンツをレコメンドすることができる。なお、レコメンドシステムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをレコメンドシステムに読み込ませ、実行することによって本発明のレコメンドシステムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。また、コンピュータシステムは、WWWWorldWideWebシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであってもよい。以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。