特許 6732668 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6732668

(24)【登録日】2020年7月10日

(45)【発行日】2020年7月29日

(54)【発明の名称】抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/535 20190101AFI20200716BHJP

   G06F 16/532 20190101ALI20200716BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20200716BHJP

【ＦＩ】

   G06F16/535

   G06F16/532

   G06Q50/10

【請求項の数】10

【全頁数】23

(21)【出願番号】特願2017-12052(P2017-12052)

(22)【出願日】2017年1月26日

(65)【公開番号】特開2018-120461(P2018-120461A)

(43)【公開日】2018年8月2日

【審査請求日】2019年3月25日

(73)【特許権者】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】村上 龍希

(72)【発明者】

【氏名】河端 洋人

(72)【発明者】

【氏名】高橋 文彦

(72)【発明者】

【氏名】蔵元 侃太

(72)【発明者】

【氏名】浜田 真成

(72)【発明者】

【氏名】齋藤 万智

(72)【発明者】

【氏名】土岐 佳輝

【審査官】 後藤 彰

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−１７０３１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−２２７９９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−１５０５２８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １６／５３５

Ｇ０６Ｆ １６／５３２

Ｇ０６Ｑ ５０／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成部と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成部によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、前記対象の各々から、前記ユーザの身体的な特徴に関する所定の要求を受け付けることにより、特徴量空間における各々の対象が所望する各々の所定範囲を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出部と、を備え、
前記生成部は、
前記対象の異なる特徴量空間を生成し、
前記特定部は、
前記生成部によって生成された特徴量空間のうち、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、
前記抽出部は、
前記対象が、当該ユーザがプロットされた特徴量空間において当該ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、当該対象を抽出する、
ことを特徴とする抽出装置。

【請求項2】

前記抽出部は、
前記対象が、前記ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、当該ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、当該対象を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。

【請求項3】

対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成部と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成部によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された対象に対する前記ユーザの反応を取得する取得部と、を備え、
前記特定部は、
前記取得部によって取得された前記ユーザの反応に基づいて、当該ユーザに対応付けられていた前記所定範囲を更新する、
ことを特徴とする抽出装置。

【請求項4】

前記取得部は、
前記対象に対するユーザの反応として、当該対象がユーザから選択された数もしくは率、又は、当該ユーザと当該対象とがマッチングに成功した数もしくは率の少なくともいずれか一つを取得する、
ことを特徴とする請求項３に記載の抽出装置。

【請求項5】

前記生成部は、
前記画像における被写体の顔の特徴に基づいて前記特徴量空間を生成し、
前記特定部は、
顔に関する前記ユーザの好みを示す要求に基づいて、前記特徴量空間において当該ユーザが好む顔に対応した対象が含まれる所定範囲を特定し、
前記抽出部は、
前記特定部によって特定された所定範囲に含まれる対象を抽出する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の抽出装置。

【請求項6】

前記特徴量空間にプロットされた対象のうち、当該対象の好みを示す情報である好み情報が前記ユーザに適合する対象に関する情報を、前記所定の要求の送信元であるユーザに送信する送信部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の抽出装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する抽出方法であって、
対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成工程と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成工程によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、前記対象の各々から、前記ユーザの身体的な特徴に関する所定の要求を受け付けることにより、特徴量空間における各々の対象が所望する各々の所定範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出工程と、を含み、
前記生成工程は、
前記対象の異なる特徴量空間を生成し、
前記特定工程は、
前記生成工程によって生成された特徴量空間のうち、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、
前記抽出工程は、
前記対象が、当該ユーザがプロットされた特徴量空間において当該ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、当該対象を抽出する、
ことを特徴とする抽出方法。

【請求項8】

コンピュータが実行する抽出方法であって、
対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成工程と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成工程によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された対象に対する前記ユーザの反応を取得する取得工程と、を含み、
前記特定工程は、
前記取得工程によって取得された前記ユーザの反応に基づいて、当該ユーザに対応付けられていた前記所定範囲を更新する、
ことを特徴とする抽出方法。

【請求項9】

対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成手順と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成手順によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、前記対象の各々から、前記ユーザの身体的な特徴に関する所定の要求を受け付けることにより、特徴量空間における各々の対象が所望する各々の所定範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記対象の異なる特徴量空間を生成し、
前記特定手順は、
前記生成手順によって生成された特徴量空間のうち、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲を特定し、
前記抽出手順は、
前記対象が、当該ユーザがプロットされた特徴量空間において当該ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、前記ユーザとは異なる性別の特徴量空間において当該ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、当該対象を抽出する、
ことを特徴とする抽出プログラム。

【請求項10】

対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成手順と、
ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成手順によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された対象に対する前記ユーザの反応を取得する取得手順と、をコンピュータに実行させ、
前記特定手順は、
前記取得手順によって取得された前記ユーザの反応に基づいて、当該ユーザに対応付けられていた前記所定範囲を更新する、
ことを特徴とする抽出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、ネットワークを介したサービスが盛んに提供されている。このようなサービスの一例として、ユーザに好みの異性を紹介する、いわゆるマッチングサービスが挙げられる。例えば、このようなサービスでは、サービスから提供される異性のプロフィールや顔画像をユーザが閲覧し、閲覧した中から好みの異性を選択する。

【0003】

ここで、顔画像に関する技術として、ユーザが好む顔の要素を考慮しながら、全体的にユーザの好みの顔画像に対応する情報を提示する技術が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１３−２３２０９３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記の従来技術では、マッチングの成功率を向上させることができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、ユーザが好む顔画像が提供されるに過ぎない。すなわち、マッチングサービス等において、好みの容姿であるとしてユーザが相手を認識したとしても、その認識された相手がユーザを好むかどうかは定かでない。また、ユーザが自らの容姿を相手に伝えようとしても、一般に容姿を言語化することは困難であるため、的確に自らの容姿を相手に伝えることは難しい。このため、上記従来技術では、マッチングサービスにおいて両者がお互いを好みとして認識する確率を向上させることができるとは限らない。

【0006】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、マッチングの成功率を向上させることができる抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本願に係る抽出装置は、対象を撮像した画像に含まれる当該対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する生成部と、ユーザから受け付けた前記対象に関する所定の要求に基づいて、前記生成部によって生成された特徴量空間において、当該ユーザが所望する所定範囲を特定する特定部と、前記特定部によって特定された所定範囲に含まれる前記対象のうち、前記ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

実施形態の一態様によれば、マッチングの成功率を向上させることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る抽出処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る抽出装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る顔画像記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る特徴量空間記憶部の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る受付処理の一例を説明するための図である。

【図8】図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

【図9】図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

【図10】図１０は、抽出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願に係る抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0011】

〔１．抽出処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る抽出装置１００によって、ユーザ間のマッチングを行うためのサービスにおいて、マッチングの成功率を向上させるための抽出処理が行われる例を示す。

【0012】

実施形態では、ユーザ間のマッチングを行うためのサービスとして、異性間の出会いを提供するような出会い系サービスを例に挙げる。具体的には、実施形態に係るサービスでは、サービスを利用するユーザは、サービスに予め登録されている異性ユーザ（実施形態では、ユーザにマッチングされる対象となるユーザ（例えば、サービスを利用するユーザに対する異性のユーザ）を「対象」と表記する）の顔画像を閲覧し、自身の好みの対象を選択する。例えば、サービスでは、対象が予め設定した条件（マッチングされる相手に求める条件）と、対象を選択したユーザの情報（以下、「ユーザ情報」と表記する）とが適合する場合に、マッチングされる候補として、選択された対象がユーザに紹介される。例えば、ユーザに紹介された対象がユーザからの申し出等を受け入れた場合に、ユーザと対象とがマッチングされたものと判定される。

【0013】

一般に、このような出会い系サービスでは、ユーザは、サービスを利用する際に自身のユーザ情報を登録する。例えば、ユーザ情報は、ユーザの性別や年齢や年収や趣味等の属性情報やプロフィールである。また、ユーザは、ユーザ情報とともに、自身の画像（例えば、顔画像）をサービスに登録する。サービスでは、登録されたユーザ情報とともに、当該ユーザの顔画像を掲載し、サービスを利用するユーザに閲覧させる。

【0014】

すなわち、サービスでは、ユーザは、サービスに登録されている異性の顔画像を見ながら自身の好みの対象を探すことができる。しかし、ユーザが自身の好みの対象を選ぶことができたとしても、選んだ対象が適切なマッチング相手であるかは定かではない。具体的には、ユーザが選んだ対象がユーザの容姿を好むか否かが定かでなく、ユーザの一方的な選択となってしまう可能性がある。これは、一般に容姿を言語化することが難しく、性別や年齢等のように明確な情報として登録されるものではないことによる。つまり、「自身が相手にどのような容姿を望むか」といった条件を言語化して登録することが難しく、また、自身の容姿を相手に伝えようとしても的確に内容を伝えることも難しい。このため、サービス側にとって、マッチングされた双方が互いに好みの容姿である、というマッチングを成立させることは行うことは難しい。すなわち、ユーザが自身の好みの対象を探すことができても、その対象が自身の容姿を好むとは限らないため、選択したユーザと選択された対象とが適切なマッチングとなりうるかが定かでない。

【0015】

そこで、図１に示す抽出装置１００は、以下に説明する抽出処理を用いることで、サービスを利用するユーザと、当該ユーザが所望する対象とのマッチングの成功率を向上させる。以下、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理について流れに沿って説明する。

【0016】

図１に示す抽出装置１００は、ユーザ同士のマッチングサービスを提供するサーバ装置である。例えば、抽出装置１００は、ネットワーク上におけるウェブサーバとして機能し、実施形態に係るサービスを提供する。

【0017】

図１に示すユーザ端末１０_１及び１０_２は、サービスを利用するユーザによって利用される情報処理端末である。図１の例では、ユーザ端末１０_１はユーザＵ０１によって利用され、ユーザ端末１０_２はユーザＵ０２によって利用される。

【0018】

なお、以下では、ユーザ端末１０_１やユーザ端末１０_２等を区別する必要のないときは、単に「ユーザ端末１０」と表記する。また、ユーザＵ０１やユーザＵ０２等を区別する必要のないときは、単に「ユーザ」と表記する。また、以下では、ユーザをユーザ端末１０と読み替える場合がある。例えば、「ユーザＵ０１が顔画像を送信する」という記載は、実際には、「ユーザＵ０１が利用するユーザ端末１０_１が顔画像を送信する」という状況を示す場合がある。

【0019】

図１において、まず抽出装置１００は、各々のユーザからサービスへの登録を受け付ける。この場合、抽出装置１００は、サービスに登録を所望する各ユーザからユーザ情報を受け付ける。また、抽出装置１００は、各ユーザから顔画像を受け付ける。

【0020】

例えば、サービスを利用しようとするユーザＵ０１は、顔画像を抽出装置１００に送信する（ステップＳ１１）。例えば、ユーザＵ０１は、ユーザ端末１０_１に備えられたカメラ機能を利用して自身の顔画像を撮像し、撮像した顔画像を抽出装置１００に送信する。なお、抽出装置１００は、ユーザＵ０１のみならず、他のユーザ（図１の例では、ユーザＵ１１やユーザＵ１２やユーザＵ１３等）からもサービスへの登録及び顔画像の送信を受け付けているものとする。

【0021】

そして、抽出装置１００は、ユーザＵ０１等から取得した顔画像に基づいて特徴量空間を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、抽出装置１００は、取得した全ての顔画像を対象に、顔画像が似ているほど距離が近くなるように各々のユーザがプロット（配置）される特徴量空間を生成する。

【0022】

例えば、抽出装置１００は、取得した顔画像について、画像の特徴量を抽出するための学習を行う。具体的には、抽出装置１００は、ディープラーニング（Deep Learning）の手法を用いて、画像に含まれる被写体の顔を特徴付ける要素を抽出する。さらに、抽出装置１００は、顔を特徴付ける要素を所定数の次元（例えば１００次元など）で構成されるベクトルとして表現する。そして、抽出装置１００は、各ユーザの顔画像に対応するベクトルが示す空間上の位置に当該ユーザをプロットした特徴量空間を生成する。このような処理については、種々の既知の手法（例えば、深層学習モデルであるＤＣＧＡＮ（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）等）が利用されてもよい。

【0023】

図１の例では、抽出装置１００は、性別ごとに異なる特徴量空間を生成するものとする。例えば、抽出装置１００は、サービスに登録した女性ユーザをプロットした空間である特徴量空間Ｖ０１を生成する。なお、図１では、可視化のため、プロットされた各対象が３次元空間で表現された例（例えば、空間をＰＣＡ（Principal Component Analysis、主成分分析）を用いて３次元に圧縮して可視化した例）を示しているが、実際には、特徴量空間Ｖ０１は３次元で構成されなくてもよい。

【0024】

図１に示すように、特徴量空間Ｖ０１では、各対象が顔画像の特徴量に応じて特徴量空間Ｖ０１上にプロットされる。例えば、特徴量空間Ｖ０１には、対象として、ユーザＵ０１や、他の女性ユーザであるユーザＵ１１や、ユーザＵ１２や、ユーザＵ１３がプロットされる。

【0025】

特徴量空間Ｖ０１では、各対象の顔画像において抽出された特徴量に応じて各対象がプロットされるため、類似する顔のユーザ同士が近傍にプロットされる。例えば、ユーザＵ０１とユーザＵ１１の顔画像の特徴が類似している場合、ユーザＵ０１とユーザＵ１１とは、特徴量空間Ｖ０１において近傍にプロットされる。仮に、特徴量空間Ｖ０１上の領域（座標）を所定の閾値で区分けることにより、特徴量空間Ｖ０１に所定の範囲を形成した場合、ユーザＵ０１とユーザＵ１１とは同じ範囲内である範囲Ｄ１１に属するものとする。また、ユーザＵ１２の顔画像から抽出された特徴量が、ユーザＵ０１やユーザＵ１１と所定量を超えて隔たりがある場合、ユーザＵ１２の顔とユーザＵ０１及びユーザＵ１１の顔とは類似しない。この場合、ユーザＵ１２は、ユーザＵ０１やユーザＵ１１が属する範囲Ｄ１１とは異なる範囲である範囲Ｄ１２に属する。また、ユーザＵ１３の顔画像から抽出された特徴量が、ユーザＵ０１やユーザＵ１１やユーザＵ１２と所定量を超えて隔たりがある場合、ユーザＵ１３の顔と、ユーザＵ０１、ユーザＵ１１及びユーザＵ１２の顔とは類似しない。この場合、ユーザＵ１３は、ユーザＵ０１やユーザＵ１１が属する範囲Ｄ１１や、ユーザＵ１２の属する範囲Ｄ１２とは異なる範囲である範囲Ｄ１３に属する。

【0026】

このように、抽出装置１００は、顔画像に基づいて生成された特徴量空間Ｖ０１、及び、特徴量空間Ｖ０１内における所定範囲に基づいて、サービスに登録した各女性ユーザを「似ているユーザ」として分類することができる。

【0027】

続いて、抽出装置１００は、サービスに登録したユーザＵ０１に対して、ユーザＵ０１が好む容姿を示す情報（以下、「好み情報」と表記する）を設定する（ステップＳ１３）。例えば、抽出装置１００は、サービスに登録済みである異性ユーザの顔画像をユーザＵ０１に提示し、提示された顔画像から１つを選択させることで、ユーザＵ０１の好み情報を設定する。この場合、抽出装置１００は、選択された顔画像の特徴量（ベクトル）をユーザＵ０１の好み情報として設定する。

【0028】

あるいは、抽出装置１００は、所定の処理により、ユーザＵ０１がどのような顔（具体的には、顔の特徴）を好むかを設定してもよい。詳細は後述するが、例えば、抽出装置１００は、サービスを利用するユーザＵ０１に対して、異性ユーザの顔画像を２種類提示し、どちらが好みの顔であるかを選択させる。このとき、抽出装置１００は、既に特徴量を抽出済みの２種類の顔画像をユーザＵ０１に提示する。そして、抽出装置１００は、異性ユーザの顔画像を２種類提示してどちらが好みの顔であるかをユーザＵ０１に選択させる処理を繰り返すことで、ユーザＵ０１の好み情報を生成する。一例として、抽出装置１００は、ユーザＵ０１が選択した顔画像の特徴量を示した各ベクトルの平均を算出することにより、ユーザＵ０１の好み情報を生成する。このようにして生成される好み情報は、異性ユーザがプロットされた特徴量空間においてユーザＵ０１の好みを指し示すベクトルといえる。抽出装置１００は、生成した好み情報を、ユーザＵ０１に対応付けられる情報の１つとして設定する。同様に、抽出装置１００は、サービスに登録したユーザＵ１１や、ユーザＵ１２や、ユーザＵ１３の好み情報も取得し、各ユーザの情報として設定しているものとする。

【0029】

以上の処理により、抽出装置１００は、サービスに登録した女性ユーザを対象とする特徴量空間Ｖ０１を生成する。なお、抽出装置１００は、新たに女性ユーザから登録があった場合には、当該女性ユーザを特徴量空間Ｖ０１に追加する処理を行ってもよい。すなわち、抽出装置１００は、適宜、特徴量空間Ｖ０１に含まれる対象を更新する処理を行ってもよい。

【0030】

その後、抽出装置１００は、サービスを利用しようとする男性ユーザであるユーザＵ０２からアクセスを受け付ける。抽出装置１００は、ユーザＵ０２からユーザ情報や顔画像を取得するとともに、ユーザＵ０２の好み情報を受け付ける。すなわち、ユーザＵ０２は、サービスの利用に際して、ユーザＵ０２自身の好み情報を設定する（ステップＳ１４）。

【0031】

例えば、抽出装置１００は、ユーザＵ０１について好み情報を設定した際と同様の手法を用いて、ユーザＵ０２の好み情報を設定する。そして、抽出装置１００は、特徴量空間Ｖ０１において、ユーザＵ０２の好み情報に対応した所定範囲を特定する。さらに、抽出装置１００は、ユーザＵ０２の好み情報に対応した所定範囲に含まれる対象を特定する。その後、抽出装置１００は、特定した対象の中から、ユーザＵ０２の顔を好む対象を抽出する（ステップＳ１５）。

【0032】

上記ステップＳ１５の処理について、具体的に説明する。まず、抽出装置１００は、ユーザＵ０２の好み情報を示すベクトルが、特徴量空間Ｖ０１における範囲Ｄ１１近傍を示すものである場合に、ユーザＵ０２に紹介する対象として、範囲Ｄ１１に属するユーザであるユーザＵ０１やユーザＵ１１を特定する。続けて、抽出装置１００は、範囲Ｄ１１に属するユーザＵ０１やユーザＵ１１に設定された好み情報を参照する。

【0033】

そして、抽出装置１００は、ユーザＵ０２の好みである対象のうち、ユーザＵ０２の顔が好みである対象を抽出する。例えば、抽出装置１００は、範囲Ｄ１１に属する対象のうち、ユーザＵ０２の属する特徴量空間（図１の例では、男性ユーザを対象とする特徴量空間）において、ユーザＵ０２が属する範囲内に好み情報のベクトルが向かっているユーザを抽出する。すなわち、抽出装置１００は、男性ユーザを対象とする特徴量空間において、ユーザＵ０２がプロットされた空間（所定範囲）に対して、好み情報を示すベクトルが向かっている女性ユーザを抽出する。

【0034】

図１の例では、ユーザＵ０２が好む顔の特徴を有している対象の属する所定の範囲が範囲Ｄ１１であるものとし、また、ユーザＵ０１とユーザＵ１１とが範囲Ｄ１１に属しているものとする。そして、ユーザＵ０１が好む顔の対象にユーザＵ０２が該当し、ユーザＵ１１が好む顔の対象にユーザＵ０２が該当していないとする。この場合、抽出装置１００は、ユーザＵ０２とマッチングさせるユーザとしてユーザＵ０１を抽出する。

【0035】

このように、抽出装置１００は、対象を撮像した画像（図１の例では、顔画像）に含まれる対象の身体的な特徴を抽出することにより、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間Ｖ０１を生成する。そして、抽出装置１００は、対象に関する所定の要求を、サービスを利用するユーザＵ０２から受け付けることにより、生成された特徴量空間Ｖ０１において、ユーザＵ０２が所望する所定の範囲Ｄ１１を特定する。さらに、抽出装置１００は、特定された範囲Ｄ１１に含まれる対象のうち、ユーザＵ０２に関する所定の条件（図１の例では、ユーザＵ０２の顔が好みであること）に適合した対象を抽出する。

【0036】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、マッチングサービスにおいて、サービスを利用するユーザＵ０２の所望する容姿を持つ対象であって、さらに、ユーザＵ０２の容姿を好む対象であるユーザＵ０１を抽出する。すなわち、抽出装置１００は、顔や容姿などマッチングサービスにとって重要な要素となる情報であるものの、言語化しにくい情報に関して、互いの好みの容姿を有するユーザ同士を精度よくマッチングさせることができる。具体的には、候補として抽出された対象は、一方的にユーザから好みを告げられた対象ではなく、対象自身の好み情報に基づいて抽出された対象となる。これにより、抽出装置１００は、互いの容姿を好むユーザ同士を抽出できるので、マッチングの成功率（例えば、提示されたユーザ同士がペアとして成立すること）を向上させることができる。また、上記抽出処理によれば、サービスを利用するユーザＵ０２に対して抽出される候補（すなわち、レコメンドとして表示される対象）は複数となる場合がある。この場合であっても、抽出装置１００によって抽出された候補は、少なくともユーザＵ０２の容姿を好む対象である。このため、ユーザＵ０２にとっては、提示された対象に対して気軽にアプローチを行うことができる。この結果、抽出装置１００は、例えばユーザ同士が互いに連絡を取り合う確率や、互いを受け入れる可能性を高めることができるので、マッチングの成功率を向上させることができる。以下、このような処理を行う抽出装置１００、及び、抽出装置１００を含む抽出処理システム１の構成等について、詳細に説明する。

【0037】

〔２．抽出処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る抽出装置１００が含まれる抽出処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る抽出処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る抽出処理システム１には、ユーザ端末１０と、抽出装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した抽出処理システム１には、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

【0038】

ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、抽出装置１００にアクセスし、抽出装置１００から提供されるマッチングサービスを利用する。

【0039】

抽出装置１００は、実施形態に係る抽出処理を実行するサーバ装置である。抽出装置１００は、例えばウェブサーバであり、インターネット上で提供されるマッチングサービスをユーザに提供する。

【0040】

〔３．抽出装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る抽出装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る抽出装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、抽出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、抽出装置１００は、抽出装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

【0041】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、抽出装置１００との間で情報の送受信を行う。

【0042】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、顔画像記憶部１２１と、特徴量空間記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３とを有する。

【0043】

（顔画像記憶部１２１について）
顔画像記憶部１２１は、サービスに登録したユーザから受け付けた顔画像に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る顔画像記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係る顔画像記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、顔画像記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「性別」、「顔画像ＩＤ」、「特徴量情報」といった項目を有する。

【0044】

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。なお、実施形態において、識別情報と、説明で用いる参照符号とは共通するものとする。例えば、ユーザＩＤが「Ｕ０１」であるユーザは、ユーザＵ０１を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「顔画像ＩＤ」は、顔画像を識別する識別情報を示す。

【0045】

「特徴量情報」は、顔画像から抽出された特徴量に関する情報を示す。なお、図４に示した例では、特徴量情報を「Ｇ０１」等の概念で示しているが、実際には、特徴量情報は、顔画像から抽出された特徴に対応する要素と、要素を示す値等で表される。例えば、特徴量情報は、要素を次元とし、要素を示す値を各次元の数値とするベクトルとして示される。具体的には、特徴量情報は、目全体の形や、白目の形や色、白目と黒目の割合など、ユーザの顔の特徴となる各要素を次元とし、また、各要素を正規化により数値化したベクトルである。このような特徴量情報の抽出は、上述のように、種々の既知の技術（例えばディープラーニングを利用した画像認識技術）によって実現されてもよい。

【0046】

すなわち、図４に示したデータの一例は、ユーザＩＤ「Ｕ０１」によって識別されるユーザＵ０１の性別は「女性」であり、顔画像ＩＤ「Ｐ０１」で識別される顔画像が登録されており、また、その顔画像の特徴量情報は「Ｇ０１」であることを示している。

【0047】

（特徴量空間記憶部１２２について）
特徴量空間記憶部１２２は、抽出装置１００によって生成された特徴量空間に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る特徴量空間記憶部１２２の一例を示す。図５は、実施形態に係る特徴量空間記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、特徴量空間記憶部１２２は、「特徴量空間ＩＤ」、「属性」、「顔画像ＩＤ」といった項目を有する。

【0048】

「特徴量空間ＩＤ」は、特徴量空間を識別するための識別情報を示す。「属性」は、特徴量空間に属するユーザ（対象）の属性を示す。「顔画像ＩＤ」は、特徴量空間に含まれる各顔画像の識別情報を示す。なお、図５での図示は省略しているが、特徴量空間記憶部１２２には、顔画像ＩＤのみならず、特徴量空間に属するユーザを識別する情報や、各顔画像の特徴量情報が記憶されているものとする。

【0049】

すなわち、図５に示したデータの一例は、特徴量空間ＩＤ「Ｖ０１」で識別される特徴量空間Ｖ０１に属するユーザの属性は「女性」であり、特徴量空間Ｖ０１には、例えば、顔画像ＩＤ「Ｐ０１」、「Ｐ１１」、「Ｐ１２」、「Ｐ１３」で識別される顔画像に対応付けられた対象が属していることを示している。

【0050】

（ユーザ情報記憶部１２３について）
ユーザ情報記憶部１２３は、サービスを利用するユーザから受け付けた好み情報等のユーザ情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３の一例を示す。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、ユーザ情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「属する範囲」、「好み情報」、「ターゲットとする範囲」、「マッチングユーザ候補」といった項目を有する。

【0051】

「ユーザＩＤ」は、図４で示した同一の項目に対応する。「属する範囲」は、特徴量空間においてユーザがプロットされた範囲を示す。例えば、範囲とは、特徴量空間における所定の幅を有する空間である。このため、同一の範囲に属するユーザは、似たような特徴を有する顔（容姿）を有する。例えば図１に示したように、特徴量空間Ｖ０１における範囲Ｄ１１には、顔画像において似た特徴を有するユーザＵ０１やユーザＵ１１が属することになる。

【0052】

「好み情報」は、ユーザごとに設定された好み情報を示す。なお、図６に示した例では、好み情報を「Ｈ０１」等の概念で示しているが、実際には好み情報は、特徴量情報と同様、顔画像から抽出された特徴に対応する要素と、要素を示す値等で表される。すなわち、好み情報は、要素を次元とし、要素を示す値を各次元の数値とするベクトルとして示される。なお、好み情報は、一意の数値で定まらず、ある程度の幅を持った数値で示されてもよい。すなわち、好み情報は、ユーザの好みを示す情報であるため、特定の人物を示す情報（一意に定まる情報）でなく、ユーザが好む顔の特徴が認識可能な程度の幅（範囲）を持ったベクトルであってもよい。

【0053】

「ターゲットとする範囲」は、好み情報に対応した範囲であって、異性の特徴量空間における範囲を示す。なお、抽出装置１００は、「ターゲットとする範囲」や「属する範囲」の項目について、一定の閾値を定めて設定する必要はなく、処理に応じて範囲が定まるよう、各範囲を定める閾値を動的に変更してもよい。また、抽出装置１００は、好み情報が一意に定まる場合には、例えば、好み情報が指し示す特徴量空間上の一点から所定の領域までを「ターゲットとする範囲」に設定するなど、柔軟に範囲を定めてもよい。

【0054】

「マッチングユーザ候補」は、ユーザにマッチングされる対象として抽出された候補であるユーザを示す。図６の例では、マッチングユーザ候補は、ユーザＩＤと共通した参照符号により示される。例えば、抽出装置１００は、ユーザがターゲットとする範囲に属する対象であって、当該対象がターゲットとする範囲に当該ユーザが含まれている、という条件を満たす場合に、マッチングユーザ候補として当該対象を抽出する。言い換えれば、マッチングユーザ候補は、サービスにおいてユーザが好み情報を設定した際に、当該ユーザにレコメンドされる対象となるユーザである。

【0055】

すなわち、図６に示したデータの一例は、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１が特徴量空間において属する範囲は「Ｄ１１」であり、好み情報は「Ｈ０１」であり、その好み情報に基づいて定まる範囲（ターゲットとする範囲）は、「Ｅ１２」であり、ユーザＵ０１に対応するマッチングユーザ候補は、「Ｕ２１」等であることを示している。

【0056】

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、抽出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0057】

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、受付部１３３と、特定部１３４と、抽出部１３５と、送信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0058】

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、サービスを利用するユーザのユーザ情報を取得する。取得部１３１は、ユーザ情報として、ユーザの属性情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、ユーザの性別や年齢、職業、年収、居住地等の属性情報を取得する。

【0059】

また、取得部１３１は、ユーザの画像を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの顔を被写体とした顔画像を取得する。また、取得部１３１は、ユーザの好み情報を取得する。なお、取得部１３１は、後述する受付部１３３によってユーザから受け付けられた情報に基づいて作成される好み情報を取得するようにしてもよい。

【0060】

取得部１３１は、取得した各情報を記憶部１２０内に格納する。また、取得部１３１は、記憶部１２０内に格納された情報を適宜取得してもよい。

【0061】

なお、取得部１３１は、サービスへの反応に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、サービスにおいて抽出された候補に対するユーザの反応を取得してもよい。取得部１３１は、ユーザの反応として、対象がユーザから選択された（クリックやタッチされた）数もしくは率、又は、ユーザと対象とがマッチングに成功した数もしくは率の少なくともいずれか一つを取得する。すなわち、候補に対するユーザの反応とは、候補として提示された対象に対してユーザが示した反応であり、例えば、候補として提示された対象がクリックされることによりユーザから候補に対してアプローチが行われたことや、対象がユーザのアプローチを受け入れ、両者がペアとして成立したことである。あるいは、取得部１３１は、ユーザに提示した候補が、ユーザの好みでないとする反応をユーザから取得してもよい。例えば、取得部１３１は、サービスにおいて、「このユーザはあなたの好みですか？」といったメッセージを提示し、そのメッセージに対する回答をユーザの反応として取得してもよい。

【0062】

（生成部１３２について）
生成部１３２は、対象を撮像した画像に含まれる対象の身体的な特徴を抽出することにより、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する。

【0063】

なお、実施形態では、対象とは、抽出装置１００が提供するサービスに登録するユーザが対応する。また、実施形態では、身体的な特徴とは、ユーザの顔画像から抽出される特徴量情報が対応する。すなわち、生成部１３２は、対象の顔画像から特徴量情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、当該対象をプロットした特徴量空間を生成する。

【0064】

生成部１３２は、例えば、既知の画像認識技術を用いて、顔画像から顔の特徴量情報を抽出する。また、生成部１３２は、例えばＤＣＧＡＮ等を利用して特徴量空間を生成する。

【0065】

また、生成部１３２は、対象の属性情報ごとに異なる特徴量空間を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、図１で示したように、対象の性別ごとに異なる特徴量空間を生成してもよい。生成部１３２は、生成した特徴量空間に関する情報を特徴量空間記憶部１２２に格納する。

【0066】

（受付部１３３について）
受付部１３３は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１３３は、ユーザからサービス利用の要求を受け付ける。この場合、受付部１３３は、所定のユーザインターフェース画面（例えば、マッチングサービスに対応するアプリ）を提供し、サービスへの登録をユーザに促す。そして、受付部１３３は、ユーザから登録される情報を受け付ける。

【0067】

受付部１３３は、サービスへの登録にあたり、マッチングされる対象に望む条件をユーザから受け付ける。例えば、受付部１３３は、対象の性別や年齢、職業、年収等の条件を受け付ける。

【0068】

また、受付部１３３は、ユーザが所望する条件の１つとして、対象の容姿に関する好み情報を受け付ける。例えば、受付部１３３は、既に特徴量情報が抽出されている顔画像をユーザに提示し、ユーザがその顔を好むか否かを尋ねるためのユーザインターフェースをユーザ端末１０に提供する。そして、受付部１３３は、ユーザの返答に応じて、当該ユーザの好み情報を受け付ける。

【0069】

この点について、図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係る受付処理の一例を説明するための図である。図７では、受付部１３３から提供されたユーザインターフェース７０（例えば、アプリ画面）をユーザ端末１０が表示する状況を示している。

【0070】

図７に示すように、受付部１３３は、ＡとＢで示された顔画像を選択させるユーザインターフェース７０をユーザ端末１０に表示させる。例えば、ユーザは、指Ｆ１０で画面をタッチすることで、ＡとＢのどちらの顔が好みかを選択する。

【0071】

このとき、受付部１３３は、ユーザから選択を受け付けた顔画像に基づいて、ユーザが好む顔の特徴量を受け付ける（ステップＳ２１）。ユーザから選択を受け付けた後、受付部１３３は、さらに異なる２つの顔をユーザインターフェース７０に表示させる。そして、受付部１３３は、再びユーザからの選択を受け付ける。受付部１３３は、この選択を所定数繰り返す。

【0072】

そして、受付部１３３は、選択された顔画像（すなわち、ユーザが好む顔）の特徴量を総合して、当該ユーザの好み情報として設定する（ステップＳ２２）。例えば、受付部１３３は、ユーザから選択された各顔画像の特徴量情報を平均した情報を、当該ユーザの好み情報として受け付ける。

【0073】

なお、図７に示すように、実施形態に係るサービスでは、ユーザに設定された好み情報と、既に設定されていた対象の好み情報とを参照する処理が行われ、ユーザインターフェース７１にマッチングされる候補となる対象の顔画像が表示される。かかる処理は、後述する特定部１３４、抽出部１３５、送信部１３６によって実行される。

【0074】

また、図７に示したユーザインターフェース７０の画面や処理は一例であり、受付部１３３は、さらに異なる手法によって好み情報を受け付けるようにしてもよい。例えば、ユーザインターフェース７０では、図７で示したようにＡとＢの２種類の顔画像を提示するのではなく、３種類以上の顔画像を提示するようにしてもよい。この場合、受付部１３３は、１種類のみの顔画像の選択を受け付けるのではなく、複数の顔画像の選択を受け付けてもよい。また、ユーザは、ユーザインターフェース７０に好みの顔が表示されていない場合には、選択を保留してもよい。例えば、ユーザは、ユーザインターフェース７０において、「この中には好みの顔がない」旨を示す選択を行う。この場合、受付部１３３は、ユーザインターフェース７０において異なる顔画像を表示させ、新たにユーザから好みの顔を受け付けてもよい。すなわち、ユーザは、異なる顔画像を表示させて、再度の選択操作を行ってもよい。このように、受付部１３３は、様々な手法で各ユーザに好みの顔画像を選択させ、顔画像が選択されることに伴って取得される情報（例えば、各顔画像に対応するベクトル情報）に基づいて、各ユーザに好み情報を設定するようにしてもよい。

【0075】

（特定部１３４について）
特定部１３４は、対象に関する所定の要求をユーザから受け付けることにより、生成部１３２によって生成された特徴量空間において、ユーザが所望する所定範囲を特定する。実施形態では、所定の要求とは、例えば、マッチングサービスを利用するための要求（リクエスト）であり、また、マッチングサービスにおいて自分とマッチングする候補となる対象を抽出させる要求である。所定の要求には、ユーザが好む容姿に関する情報、すなわち好み情報が含まれる。

【0076】

特定部１３４は、対象の各々から所定の要求を受け付けることにより、各々の対象が所望する各々の所定範囲を特定する。すなわち、特定部１３４は、サービスを利用しようとするユーザのみならず、既にサービスに登録され、特徴量空間にプロットされた対象の好み情報に基づいて、各々の対象が所望する所定範囲を特定する。例えば、図１のように性別ごとに特徴量空間が生成された場合には、特定部１３４は、一の特徴量空間にプロットされた対象が所望する範囲（好み情報が示す範囲）であって、もう一つの異なる特徴量空間に属する範囲を特定する。すなわち、特定部１３４は、対象に関する所定の要求をユーザから受け付けることにより、生成部１３２によって生成された特徴量空間のうち、ユーザとは異なる性別の特徴量空間においてユーザが所望する所定範囲を特定する。

【0077】

なお、特定部１３４は、好み情報が示す所定の範囲について、動的に範囲を設定してもよい。例えば、特定部１３４は、抽出部１３５によって抽出された対象（候補）に対するユーザの反応を取得された場合には、ユーザの反応に基づいて、ユーザに対応付けられていた所定範囲を更新してもよい。

【0078】

例えば、ユーザの好み情報に基づいて設定した所定範囲（例えば、図６の「ターゲットとする範囲」に対応する範囲）に属する対象であって、抽出部１３５によって抽出された対象が、ユーザからマッチングを拒否されたとする。この場合、特定部１３４は、ユーザのターゲットとして設定した範囲を空間上でずらす処理や、狭める処理等を行ってもよい。すなわち、特定部１３４は、所定の学習処理を経て、所定範囲を設定するようにしてもよい。

【0079】

（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、特定部１３４によって特定された所定範囲に含まれる対象のうち、ユーザに関する所定の条件に適合した対象を抽出する。例えば、抽出部１３５は、対象が、ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、対象を抽出する。

【0080】

例えば、抽出部１３５は、対象の性別ごとに異なる特徴量空間が生成されている場合、対象が、ユーザがプロットされた特徴量空間においてユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、ユーザとは異なる性別の特徴量空間においてユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、当該対象をマッチングの候補として抽出する。

【0081】

抽出部１３５は、条件に適合した複数の対象を抽出してもよいし、最も条件に適合した一人の対象を抽出するようにしてもよい。

【0082】

（送信部１３６について）
送信部１３６は、各種情報を送信する。例えば、送信部１３６は、抽出部１３５によって抽出された対象に関する情報をユーザ端末１０に送信する。例えば、送信部１３６は、特徴量空間にプロットされた対象のうち、対象の好みを示す情報である好み情報がユーザに適合する対象に関する情報を、所定の要求の送信元であるユーザに送信する。

【0083】

具体的には、送信部１３６は、図７に示したユーザインターフェース７１に示したように、候補として抽出された対象の顔画像をユーザ端末１０に送信する。

【0084】

〔４．処理手順〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る抽出装置１００による処理の手順について説明する。まず、図８を用いて、特徴量空間の生成に関する処理手順を説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

【0085】

図８に示すように、抽出装置１００は、サービスに登録するユーザから顔画像を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。顔画像を取得していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、抽出装置１００は、顔画像を取得するまで待機する。

【0086】

一方、顔画像を取得した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、顔画像から特徴量情報を抽出する（ステップＳ１０２）。そして、抽出装置１００は、顔画像から抽出された特徴量情報に基づいて、顔画像に対応する対象をプロットして特徴量空間を生成する（ステップＳ１０３）。

【0087】

さらに、抽出装置１００は、特徴量空間にプロットされた対象の好み情報を設定する（ステップＳ１０４）。そして、抽出装置１００は、生成した特徴量空間に関する情報を記憶部１２０に格納する（ステップＳ１０５）。

【0088】

次に、図９を用いて、特徴量空間を用いた抽出処理に関する処理手順を説明する。図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

【0089】

図９に示すように、抽出装置１００は、ユーザからサービスの利用の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。抽出装置１００は、サービスの利用の要求を受け付けていない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

【0090】

一方、サービスの利用の要求を受け付けた場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、抽出装置１００は、当該ユーザから好み情報を受け付ける（ステップＳ２０２）。そして、抽出装置１００は、特徴量空間においてユーザが所望する範囲（好み情報が示す範囲）を特定する（ステップＳ２０３）。

【0091】

さらに、抽出装置１００は、特定された範囲に含まれる対象のうち、当該ユーザを好む対象を抽出する（ステップＳ２０４）。そして、抽出装置１００は、抽出された対象の情報（例えば、対象の顔画像）をユーザに送信する（ステップＳ２０５）。

【0092】

なお、抽出装置１００は、この後、ユーザに送信した対象が実際にユーザからペアとして選択されたかといった反応や、ペアが成立したという情報（例えば、ユーザからのペアの申し出を候補となった対象が受け入れたことを示す情報等）や、ユーザの好みと抽出された対象とが適切でなかったといった結果情報等を取得してもよい。また、抽出装置１００は、かかる結果を受けて、特定する所定の範囲の設定を変更するなど、所定の学習処理を行ってもよい。

【0093】

〔５．変形例〕
上述した抽出装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、抽出装置１００の他の実施形態について説明する。

【0094】

〔５−１．サービスの構成〕
上記実施形態では、抽出装置１００がマッチングサービスを提供する例を示した。しかし、マッチングサービスは、抽出装置１００によって提供されず、所定のウェブサーバ等によって提供されてもよい。この場合、抽出装置１００は、特徴量空間の生成処理や、候補となる対象の抽出処理などを行うバックエンドサーバとしての機能を実行してもよい。

【0095】

また、抽出装置１００は、実施形態に係る抽出処理を、異性間のマッチングを行うサービスのみならず、他のサービスに利用してもよい。例えば、抽出装置１００は、友人を検索するサービス等に実施形態に係る抽出処理を利用してもよい。

【0096】

〔５−２．画像の情報〕
上記実施形態では、顔画像に基づいて対象の特徴量を抽出したり、好み情報を設定したりする例を示した。しかし、抽出装置１００は、顔に限らず、種々の情報の特徴を抽出するようにしてもよい。例えば、抽出装置１００は、顔を含めた全身の画像の特徴量情報に基づいて、上記実施形態で示した抽出処理を実行してもよい。

【0097】

また、抽出装置１００は、顔や全身のみならず、例えば、画像内の被写体の服装を含めた容姿の特徴量を抽出するようにしてもよい。すなわち、抽出装置１００は、ディープラーニング等を利用して対象の身体的特徴を抽出できるのであれば、顔に限らず、あらゆる情報を利用してもよい。

【0098】

〔５−３．好み情報〕
抽出装置１００は、好み情報を設定する場合、必ずしもサービスに登録された対象の顔画像を提示することを要しない。すなわち、抽出装置１００は、ユーザの好みのタイプ（特徴）が取得できれば、あらゆる手法を用いてユーザの好み情報を設定してもよい。

【0099】

例えば、抽出装置１００は、芸能人や有名人など、ネットワークＮ上をクロールして取得可能な画像を取得する。そして、抽出装置１００は、取得した画像から特徴量情報を抽出する。そして、抽出装置１００は、サービスを利用するユーザに対して、取得した有名人の画像を提示し、この有名人が好みか否かを尋ねる。そして、抽出装置１００は、ユーザからの回答に基づいて、当該ユーザの好み情報を設定してもよい。

【0100】

〔５−４．特徴量空間〕
上記実施形態では、抽出装置１００は、性別ごとに異なる特徴量空間を生成する例を示した。しかし、抽出装置１００は、１つの特徴量空間を生成し、サービスを利用するユーザを１つの特徴量空間にプロットしてもよい。

【0101】

この場合、抽出装置１００は、例えば、ユーザの好み情報を示すベクトルと、ユーザがターゲットとする範囲に属する対象であって、当該対象の好み情報を示すベクトルとの距離を算出する。抽出装置１００は、算出した距離が小さいほど、ユーザは対象の好みに近いと判定することができる。すなわち、抽出装置１００は、ベクトル間の距離に基づいて、マッチング候補となる対象を抽出するようにしてもよい。

【0102】

〔５−５．条件〕
上記実施形態では、抽出装置１００が、ユーザの好み情報と、対象の好み情報との適合に応じて候補となる対象を抽出する例を示した。ここで、抽出装置１００は、顔画像における好み情報に加味して、さらに条件を満たした対象のみを抽出するようにしてもよい。すなわち、抽出装置１００は、対象に対する条件として設定された性別や年齢や職業や年収等の条件に適合する対象であって、かつ、好み情報に関する条件に適合した対象を抽出するようにしてもよい。

【0103】

〔５−６．抽出〕
抽出装置１００は、サービスを利用するユーザから好み情報を受け付けずとも、ユーザに対象をレコメンドとして送信する処理を行ってもよい。すなわち、抽出装置１００は、ユーザから顔画像のみを受け付け、特徴量空間に当該ユーザをプロットするとする。そして、抽出装置１００は、サービスに登録された対象のうち、ユーザからの好み情報による範囲の特定処理をスキップし、全対象の中から、当該ユーザを好みとする対象を抽出する。

【0104】

かかる処理によれば、ユーザは、サービスに好み情報を設定せずとも、少なくとも自分の容姿を好むような対象のレコメンドを受けることができる。

【0105】

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る抽出装置１００やユーザ端末１０は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、抽出装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、抽出装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0106】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

【0107】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

【0108】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0109】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

【0110】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る抽出装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0111】

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0112】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示した取得部１３１と、受付部１３３とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

【0113】

また、上記実施形態では、抽出装置１００が、例えば、画像を取得する取得処理と、特徴量空間を生成する生成処理と、対象を抽出する抽出処理とを行う例を示した。しかし、上述した抽出装置１００は、取得処理を行う取得装置と、生成処理を行う生成装置と、抽出処理を行う抽出装置とに分離されてもよい。この場合、取得装置は、少なくとも取得部１３１を有する。生成装置は、少なくとも生成部１３２を有する。抽出装置は、少なくとも抽出部１３５を有する。そして、実施形態に係る抽出装置１００による処理は、取得装置と、生成装置と、抽出装置との各装置を有する抽出処理システム１によって実現されてもよい。

【0114】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0115】

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る抽出装置１００は、生成部１３２と、特定部１３４と、抽出部１３５とを有する。生成部１３２は、対象を撮像した画像に含まれる対象の身体的な特徴に基づいて、各々の画像に対応する対象が所定位置にプロットされた空間である特徴量空間を生成する。特定部１３４は、ユーザから受け付けた対象に関する所定の要求に基づいて、生成部１３２によって生成された特徴量空間において、ユーザが所望する所定範囲を特定する。抽出部１３５は、特定部１３４によって特定された所定範囲に含まれる対象のうち、ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する。

【0116】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザが所望する範囲に含まれる対象を単に抽出するのではなく、ユーザに関する所定の条件に適合する対象を抽出する。すなわち、抽出装置１００は、ユーザの希望による一方的な方向ではなく、対象からユーザに対して求められる所定の条件に適合した対象を抽出する。これにより、抽出装置１００は、互いの要求を満たすユーザと対象とをマッチング候補として抽出することができるため、マッチングの精度を向上させることができる。

【0117】

また、特定部１３４は、対象の各々から所定の要求を受け付けることにより、特徴量空間における、各々の対象が所望する各々の所定範囲を特定する。

【0118】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、対象の各々から受け付けた要求（例えば好み情報）に基づいて、対象の各々がマッチングされる相手として所望する範囲を特定する。これにより、抽出装置１００は、特徴量空間上において、ユーザが対象の掲げる条件に適合するか否かを精度よく判定することができる。

【0119】

また、抽出部１３５は、対象が、ユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、ユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、対象を抽出する。

【0120】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザが所望する範囲に属する対象であって、かつ、ユーザ（ユーザの容姿）を所望する対象を抽出する。すなわち、抽出装置１００は、互いを好みとするユーザ同士を抽出することができるので、ユーザ同士を精度よくマッチングさせることができる。

【0121】

また、生成部１３２は、対象の性別ごとに異なる特徴量空間を生成する。特定部１３４は、生成部１３２によって生成された特徴量空間のうち、ユーザとは異なる性別の特徴量空間においてユーザが所望する所定範囲を特定する。抽出部１３５は、対象が、ユーザがプロットされた特徴量空間においてユーザを含む所定範囲を所望し、かつ、ユーザとは異なる性別の特徴量空間においてユーザが所望する所定範囲に含まれるという条件を満たす場合に、対象を抽出する。

【0122】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、性別ごとに異なる特徴量空間を生成してもよい。これにより、抽出装置１００は、異性間のマッチングサービスにおけるマッチングの成功率を向上させることができる。

【0123】

また、実施形態に係る抽出装置１００は、抽出部１３５によって抽出された対象に対するユーザの反応を取得する取得部１３１をさらに備える。特定部１３４は、取得部１３１によって取得されたユーザの反応に基づいて、ユーザに対応付けられていた所定範囲を更新する。

【0124】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、抽出された対象（例えば、マッチングサービスにおいて候補として提示された対象）に対するユーザの反応を取得し、取得した情報に基づいて、所定範囲を設定するようにしてもよい。すなわち、抽出装置１００は、マッチングされる相手を特定するための所定範囲を学習し、最適化することができる。これにより、抽出装置１００は、実際のマッチング傾向を反映した所定範囲の特定を行うことができる。

【0125】

また、取得部１３１は、対象に対するユーザの反応として、対象がユーザから選択された数もしくは率、又は、ユーザと対象とがマッチングに成功した数もしくは率の少なくともいずれか一つを取得する。

【0126】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、ユーザが候補に対してアプローチした数や、実際にペアとして成立した数等に基づいて、所定範囲の特定に関する処理を行ってもよい。これにより、抽出装置１００は、実際のマッチング傾向を反映した所定範囲の特定を行うことができる。

【0127】

また、生成部１３２は、画像における被写体の顔の特徴に基づいて特徴量空間を生成する。特定部１３４は、顔に関するユーザの好みを示す要求に基づいて、特徴量空間においてユーザが好む顔に対応した対象が含まれる所定範囲を特定する。抽出部１３５は、特定部１３４によって特定された所定範囲に含まれる対象を抽出する。

【0128】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、画像のうち、特に顔に関する特徴に基づいた処理を行うようにしてもよい。一般に、マッチングサービス等において、顔は、ペアとなる相手を選択する際に重要な要素となりうる。このため、抽出装置１００は、顔に関する特徴に基づいて特徴量空間を生成し、かかる特徴量空間に基づいた抽出処理を行うことで、マッチングの成功率を向上させることができる。

【0129】

また、実施形態に係る抽出装置１００は、特徴量空間にプロットされた対象のうち、対象の好みを示す情報である好み情報がユーザに適合する対象に関する情報を、所定の要求の送信元であるユーザに送信する送信部１３６をさらに備える。

【0130】

このように、実施形態に係る抽出装置１００は、レコメンドとして、ユーザを好む対象に関する情報をユーザに送信するようにしてもよい。これにより、抽出装置１００は、ユーザの積極的なアプローチを促したり、互いに好む容姿を有するユーザ同士の出会いを促進させたりすることができるので、マッチング数やマッチングの成功率を向上させることができる。

【0131】

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0132】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0133】

１ 抽出処理システム
１０ ユーザ端末
１００ 抽出装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 顔画像記憶部
１２２ 特徴量空間記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 受付部
１３４ 特定部
１３５ 抽出部
１３６ 送信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】