(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】
(24)【登録日】2022-11-11
(45)【発行日】2022-11-21
(54)【発明の名称】デザイン方法、眉デザインサーバ及びデザイン支援プログラム
(51)【国際特許分類】
A45D 44/00 20060101AFI20221114BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20221114BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20221114BHJP
【ＦＩ】
A45D44/00 A
G06T7/00 660A
G06Q50/10
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2019197452
(22)【出願日】2019-10-30
(65)【公開番号】P2021069602
(43)【公開日】2021-05-06
【審査請求日】2022-05-18
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】512009148
【氏名又は名称】有限会社 ティ・アール・コーポレーション
(74)【代理人】
【識別番号】100218280
【弁理士】
【氏名又は名称】安保 亜衣子
(74)【代理人】
【識別番号】100108914
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 壯兵衞
(74)【代理人】
【識別番号】100173864
【弁理士】
【氏名又は名称】齊藤 健治
(72)【発明者】
【氏名】福森 鈴子
【審査官】程塚 悠
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－０６３４７９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０７７７８６（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０７４６４２５３（ＣＮ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１３／０１７０７６６（ＵＳ，Ａ１）
【文献】３Ｄ Ｂｒｏｗｓ，"3D Brows Tips & Tricks Part 1: Brow Mapping & Building | Microblading Courses"，Youtube [online][video]，2018年08月16日，<URL: https://www.youtube.com/watch?=v=THTQwkwt6Es>，主に０：３０～０：４０頃の映像，１：３０～４：４０頃の映像参照，[令和４年７月５日検索]
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ４５Ｄ ４４／００
Ａ６１Ｋ ８／００－８／９９
Ｇ０６Ｔ ７／００
Ｇ０６Ｑ ５０／１０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
眉形状を、顔の特徴に調和させて最適化するデザイン方法であって、
複数の大分類、該大分類のそれぞれを複数の小分類に分類して用意された、複数の眉デザインパターンの内から、所望の眉デザインパターンを選択デザインパターンとして選択するステップと、
前記選択デザインパターンが決定する 眉頭の位置を第１ポイント、前記選択デザインパターンが決定する眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ仮配置し、前記第１ポイントから前記第４ポイントに至る自眉の領域の上端側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント及び第３ポイントを順に仮配置し、前記第４ポイントから前記第１ポイントに戻る前記自眉の領域の下端側を通る経路に互いに離間した第５ポイント及び第６ポイントを仮配置するステップと、
前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、前記第２ポイントと前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、前記第３ポイントと前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、前記第４ポイントと前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、前記第５ポイントと前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、前記第６ポイントと前記第１ポイントを結ぶ第６ラインを、前記選択デザインパターンに従ってそれぞれ選択するステップと、
仮配置された前記第１ポイント～前記第６ポイントのそれぞれを、前記選択デザインパターンに従って再配置するステップと、
再配置された前記第１ポイントと再配置された前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、再配置された前記第２ポイントと再配置された前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、再配置された前記第３ポイントと再配置された前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、再配置された前記第４ポイントと再配置された前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、再配置された前記第５ポイントと再配置された前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、再配置された前記第６ポイントと再配置された前記第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ決定するステップと、
前記第１ライン～前記第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶして眉の形状とするステップ
を含むことを特徴とするデザイン方法。
【請求項2】
仮配置される前記眉頭の位置は、顔画像のデータが示すノーズラインカーブを基礎とし、
前記顔画像のデータが示す目頭から前記ノーズラインカーブに向かって０．４～０．６ｍｍ移動した位置を通る垂直線が前記ノーズラインカーブに交わる交点の位置に選ばれることを特徴とする請求項１に記載のデザイン方法。
【請求項3】
仮配置される前記第２ポイントの位置は、仮配置された前記第１ポイントと仮配置された前記第４ポイントとを結ぶ線に対して、仮配置された第１ポイントから４５°～９０°の範囲内に複数個が定義され、該複数個が定義された位置のそれぞれに対して、前記第1ライン及び前記第２ラインが定義されることを特徴とする請求項２に記載のデザイン方法。
【請求項4】
仮配置される前記第３ポイントの位置は、前記顔画像のデータが示す黒目の目尻側の端と前記目尻の真ん中を通る垂直線と前記自眉の領域の上端側を通る経路の交点、
前記顔画像のデータが示す白目の前記目尻側の端を通る垂直線と前記自眉の領域の上端側を通る経路の交点、
前記目尻よりも外側を通る垂直線と前記自眉の領域の上端側を通る経路の交点、
のいずれかに選択されることを特徴とする請求項２又は３に記載のデザイン方法。
【請求項5】
仮配置される前記第４ポイントの位置は、前記顔画像のデータが示す２つの小鼻のうち、前記目尻に近い側の小鼻から前記目尻を通る延長線上、前記目尻から１．３～１．７ｍｍの位置、又は
前記顔画像のデータが示す２つの口角のうち、前記目尻に近い側の口角から前記目尻を通る延長線上、前記目尻から１．３～１．７ｍｍの位置
のいずれかに選択されることを特徴とする請求項４に記載のデザイン方法。
【請求項6】
眉形状を、顔の特徴に調和させて最適化するデザインを自動的に処理可能なデザインサーバであって、
顔画像のデータを分析する画像データ分析部と、
前記画像データ分析部が分析した前記顔画像の眉の形状に対し、複数の大分類、該大分類のそれぞれを複数の小分類に分類して用意された、複数の眉デザインパターンの内から、所望の眉デザインパターンを、選択デザインパターンとして選択させる入力機能部と、
前記選択デザインパターンが決定する 眉頭の位置を第１ポイント、前記選択デザインパターンが決定する眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ仮配置し、前記第１ポイントから前記第４ポイントに至る自眉の領域の上端側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント及び第３ポイントを順に仮配置し、前記第４ポイントから前記第１ポイントに戻る前記自眉の領域の下端側を通る経路に互いに離間した第５ポイント及び第６ポイントを仮配置する６ポイント抽出部と、
前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、前記第２ポイントと前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、前記第３ポイントと前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、前記第４ポイントと前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、前記第５ポイントと前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、前記第６ポイントと前記第１ポイントを結ぶ第６ラインを、前記選択デザインパターンに従ってそれぞれ選択する６ライン生成部と、
前記第１ライン～前記第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶして眉の形状とする眉デザイン生成部
を備え、前記６ポイント抽出部は更に、仮配置された前記第１ポイント～前記第６ポイントのそれぞれを、前記選択デザインパターンに従って再配置し、前記６ライン生成部は更に、再配置された前記第１ポイントと再配置された前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、再配置された前記第２ポイントと再配置された前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、再配置された前記第３ポイントと再配置された前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、再配置された前記第４ポイントと再配置された前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、再配置された前記第５ポイントと再配置された前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、再配置された前記第６ポイントと再配置された前記第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ決定することを特徴とする眉デザインサーバ。
【請求項7】
互いに異なる複数の眉デザインパターンを格納する６ポイントデータ記憶部であって、前記複数の眉デザインパターンのそれぞれには、前記第１ポイント～前記第６ポイントの仮配置位置、並びに前記第１ライン～前記第６ラインを規定する直線又は曲線の形状がそれぞれ固有のデータ構造として格納されている６ポイントデータ記憶部を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の眉デザインサーバ。
【請求項8】
前記顔画像のデータは、ネットワークを介して接続される情報端末から送信されることを特徴とする請求項６又は７に記載の眉デザインサーバ。
【請求項9】
眉形状を、顔の特徴に調和させて最適化するデザイン方法を支援するデザイン支援プログラムであって、
コンピュータシステムを構成する画像データ分析部に、顔画像のデータを分析させる命令と、
前記コンピュータシステムを構成する６ポイント抽出部に、前記画像データ分析部が分析した前記顔画像の眉の形状に対し、複数の大分類、該大分類のそれぞれを複数の小分類に分類して用意された、複数の眉デザインパターンの内から、所望の眉デザインパターンを選択デザインパターンとして選択した信号を受信させる命令と、
前記選択デザインパターンが決定する 眉頭の位置を第１ポイント、前記選択デザインパターンが決定する眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ仮配置させ、前記第１ポイントから前記第４ポイントに至る自眉の領域の上端側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント及び第３ポイントを順に仮配置させ、前記第４ポイントから前記第１ポイントに戻る前記自眉の領域の下端側を通る経路に互いに離間した第５ポイント及び第６ポイントを仮配置させる命令と、
前記コンピュータシステムを構成する６ライン生成部に、前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、前記第２ポイントと前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、前記第３ポイントと前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、前記第４ポイントと前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、前記第５ポイントと前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、前記第６ポイントと前記第１ポイントを結ぶ第６ラインを、前記選択デザインパターンに従ってそれぞれ選択させる命令と、
仮配置された前記第１ポイント～前記第６ポイントのそれぞれを、前記選択デザインパターンに従って再配置させる命令と、
再配置された前記第１ポイントと再配置された前記第２ポイントを結ぶ第１ライン、再配置された前記第２ポイントと再配置された前記第３ポイントを結ぶ第２ライン、再配置された前記第３ポイントと再配置された前記第４ポイントを結ぶ第３ライン、再配置された前記第４ポイントと再配置された前記第５ポイントを結ぶ第４ライン、再配置された前記第５ポイントと再配置された前記第６ポイントを結ぶ第５ライン、再配置された前記第６ポイントと再配置された前記第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ決定させる命令と、
前記コンピュータシステムを構成する眉デザイン生成部に、前記第１ライン～前記第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶさせて眉の形状を得させる命令
を含む一連の命令を、前記コンピュータシステムに実施させて眉のデザインを実現することを特徴とするデザイン支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、眉形状を、その人の顔の特徴に調和させて最適化するデザイン方法、このデザインを自動的に処理可能なシステムに用いられる眉デザインサーバ、及びこの自動的な処理を支援するデザイン支援プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
これまで、女性が日常メイクをすることは、毎日の身だしなみの一部として一般的に行われていることである。その毎日のセルフメイクの中で、特に、眉をメイクすることに悩んでいる人は多い。美容専門雑誌やメイク本などは、眉のメイク方法などのノウハウやテクニックなどの情報を提供し、眉を描く専門道具も昔から沢山あるが、上記のような眉の悩みを解消するまでには至っていない。
【0003】
その理由は、鼻筋、目の大きさ等の顔要素（パーツ）の形状、大きさ及びバランスが千差万別であること、特に、眉毛については、人によって生え方や形状などが多種多様であり、美容専門雑誌やメイク本のとおりにやっても、自分に理想の眉形状を得ることができないことにある。また、自分自身の眉毛をセルフケアできないという人が増えていることも、上記眉の悩みの問題を顕在化させる原因の一つとなっている。
【0004】
また、近年、男性の美容に関する意識が高まっており、男性についても眉のセルフケアを行うことが当たり前になりつつある。即ち、男性についても、今後、上記のような眉の悩みの問題が発生するであろうことが容易に予測される。このような状況下において、かかる問題を早急に解決することが望まれている。
【0005】
従来、眉の悩みを解消するための手段としては、上記のようなセルフケアではなく、メイクアップアーティストや美容師などの美容専門技術者に相談することが最も有効であると考えられている。しかし、美容専門技術者による眉デザインは、一般的に確立された技術に基づくものではなく、その人個人のノウハウによるところが大きい。従って、美容専門技術者が提案する眉デザインは、美容専門技術者ごとに異なることとなり、顧客にとっては、これがさらに眉の悩みを助長させる原因となっている。
【0006】
以上のようなことから、眉デザインに関しては、眉デザインの経験者であるか、又は未経験者であるかにかかわらず、人それぞれの鼻筋、目の大きさ等の顔要素とのバランスに基づき、その人の理想の眉形状を自動的にデザイン可能な眉デザインを実現するシステムの開発が望まれている。このような眉デザインシステムの例としては、従来、特許文献１に開示されるものが知られている。しかし、特許文献１に開示されるシステムでは、人の鼻、目、眉の位置に基づき、眉ガイドブロック（眉デザイン）を作成するものの、この眉ガイドブロックは眉の輪郭を大雑把に示すものであり、その人にとって理想の眉形状であると言うことができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【文献】特開２０１８－１９２２３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、人それぞれの鼻筋、目の大きさ等の顔要素とのバランスに基づき、その人の理想の眉形状を最適化するデザイン方法、このデザインを自動的に処理可能なシステムに用いられる眉デザインサーバ、及びこの自動的な処理を支援するデザイン支援プログラムを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記目的を達成するために、本発明の第１の態様は、(a)眉頭の位置を第１ポイント、眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ配置し、第１ポイントから第４ポイントに至る眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２及び第３ポイントを順に配置し、第４ポイントから第１ポイントに戻る眉の下側を通る経路に互いに離間した第５及び第６ポイントを配置するステップと、(b)第１ポイントと第２ポイントを結ぶ第１ライン、第２ポイントと第３ポイントを結ぶ第２ライン、第３ポイントと第４ポイントを結ぶ第３ライン、第４ポイントと第５ポイントを結ぶ第４ライン、第５ポイントと第６ポイントを結ぶ第５ライン、第６ポイントと第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ定義するステップと、(c)第１ライン～第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶして眉の形状とするステップを含む眉のデザイン方法であることを要旨とする。
【0010】
本発明の第２の態様は、(i)顔画像のデータを分析する画像データ分析部と、(j)画像データ分析部が分析した顔画像の眉の形状に対し、眉頭の位置を第１ポイント、眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ配置し、第１ポイントから第４ポイントに至る眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２及び第３ポイントを順に配置し、第４ポイントから第１ポイントに戻る眉の下側を通る経路に互いに離間した第５及び第６ポイントを配置する６ポイント抽出部と、(k)第１ポイントと第２ポイントを結ぶ第１ライン、第２ポイントと第３ポイントを結ぶ第２ライン、第３ポイントと第４ポイントを結ぶ第３ライン、第４ポイントと第５ポイントを結ぶ第４ライン、第５ポイントと第６ポイントを結ぶ第５ライン、第６ポイントと第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ定義する６ライン生成部と、(l)第１ライン～第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶして眉の形状とする眉デザイン生成部を備える眉デザインサーバであることを要旨とする。
【0011】
本発明の第３の態様は、(p)コンピュータシステムを構成する画像データ分析部に、顔画像のデータを分析させる命令と、(q)コンピュータシステムを構成する６ポイント抽出部に、画像データ分析部が分析した顔画像の眉の形状に対し、眉頭の位置を第１ポイント、眉尻の位置を第４ポイントと定義してそれぞれ配置し、第１ポイントから第４ポイントに至る眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２及び第３ポイントを順に配置し、第４ポイントから第１ポイントに戻る眉の下側を通る経路に互いに離間した第５及び第６ポイントを配置させる命令と、(r)コンピュータシステムを構成する６ライン生成部に、第１ポイントと第２ポイントを結ぶ第１ライン、第２ポイントと第３ポイントを結ぶ第２ライン、第３ポイントと第４ポイントを結ぶ第３ライン、第４ポイントと第５ポイントを結ぶ第４ライン、第５ポイントと第６ポイントを結ぶ第５ライン、第６ポイントと第１ポイントを結ぶ第６ラインをそれぞれ定義させる命令と、(s)コンピュータシステムを構成する眉デザイン生成部に、第１ライン～第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶさせて眉の形状を得させる命令を含む一連の命令を、コンピュータシステムに実施させて眉のデザインを実現するデザイン支援プログラムであることを要旨とする。第３の態様に係るデザイン支援プログラムを動作させ、実行するコンピュータシステムは第２の態様で述べたウェブ(Web)サーバとしての眉デザインサーバが好適であるが、眉デザインサーバにインターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等のネットワークを介して接続されたクライアントＰＣとしての情報端末でもよい。情報端末が第３の態様に係るデザイン支援プログラムを実施するためには、第２の態様で述べた眉デザインサーバから第３の態様に係るデザイン支援プログラムをダウンロードして、情報端末の処理部で実施すればよい。或いは、第３の態様に係るデザイン支援プログラムをウェブサーバ上においておき、それをクライアントＰＣのブラウザに読み込む仕掛けをＨＴＭＬファイル等に設定することでウェブページ上での眉デザインの操作を可能にする、動的なウェブページを実現するようにしてもよい。
【発明の効果】
【0012】
本発明の例によれば、人それぞれの鼻筋、目の大きさ等の顔要素とのバランスに基づき、その人の理想の眉形状を最適化するデザイン方法、このデザインを自動的に処理可能なシステムに用いられる眉デザインサーバ、及びこの自動的な処理を支援するデザイン支援プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の代表的な実施形態（以下において「代表実施形態」と言う。）に係る眉デザインサーバの概略と、この眉デザインサーバが構成する情報通信システムの全体構成の概略を模式的に示すブロック図である。
【図2】代表実施形態に係る眉デザインサーバの画像データ分析部を中心としたハードウェア資源の論理的な構成を説明する図である。
【図3】代表実施形態に係る眉デザインサーバが構成する情報通信システムに用いられる情報端末のハードウェア資源の例を示す図である。
【図4】代表実施形態に係る眉デザインサーバの画像データ分析部のオブジェクト検出論理回路のハードウェア資源の論理的な構成を説明する図である。
【図5】代表実施形態に係る自動的な眉のデザイン方法の例を示すフローチャートである。
【図8】情報端末で撮像された眉デザインアプリのユーザの顔画像の例を示す図である。
【図10】６つの点の位置を定義する規則（ルール）を説明する図である。
【図11】図１１（ａ）は、眉デザインに必要な６つの点の位置を説明する図、図１１（ｂ）は、眉デザインに必要な６つの線を説明する図、図１１（ｃ）は、６つの線の間を塗りつぶした眉デザインの二次元パターンを説明する図である。
【図12】３つのカテゴリーのそれぞれにおける６つの点の位置の決め方のルール（規則）を説明する模式図である。
【図13】６ポイント理論のルール（規則）が定める第１カテゴリーに含まれる４つのサブクラスの眉デザインパターンの形状例を示す図である。
【図14】６ポイント理論のルール（規則）が定める第２カテゴリーに含まれる４つのサブクラスの眉デザインパターンの形状例を示す図である。
【図15】６ポイント理論のルール（規則）が定める第３カテゴリーに含まれる４つのサブクラスの眉デザインパターンの形状例を示す図である。
【図16】代表実施形態に係るデザイン方法によって生成された、顔要素のバランスを考慮した眉デザインが、眉デザインアプリの画面に表示される様子を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下において、図面を参照して、本発明の代表実施形態を一つ取り上げ、例示的に説明する。以下の説明では図１０に例示したように、左目及び左目の眉に着目して説明するが、図８及び図９に示す右目に関しても同様に本発明の技術的思想が適用されることは勿論である。このため、特に断りが無い限り、左目に着目している説明においては、図８及び図９に示す顔画像のデータが示す２つの小鼻のうち、左目に近い側の小鼻が本発明の眉のデザインに関係することは勿論である。又、右目に着目しているときは、右目に近い側の小鼻が本発明の眉のデザインに関係する。同様に、左目に着目している説明においては、図８及び図９に示す顔画像のデータが示す２つの口角のうち、左目に近い側の口角が本発明の眉のデザインに関係し、右目に着目しているときは、右目に近い側の口角が本発明の眉のデザインに関係することは勿論である。又、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。
【0015】
但し、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、各部材の大きさの比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚み、寸法、大きさ等は以下の説明から理解できる技術的思想の趣旨を参酌してより多様に判断すべきものである。又、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。又、以下に示す代表実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及びその方法に用いる装置等を例示するものであって、本発明の技術的思想は、例示的な説明に用いたコンピュータシステムの構成、アイブロウペンシルの材質、眉のデザイン方法の手順等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、代表実施形態で記載された内容に限定されず、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【0016】
（６ポイント理論による眉のデザインの概略）
先ず、本発明者が発明した眉のデザインに関する６ポイント・アンド・６ライン理論（以下において「６ポイント理論」と略記する。）について説明する。６ポイント理論は、人間の理想の眉の形状を、人それぞれの鼻筋、目の大きさ等の顔要素とのバランスに基づき最適にデザインするため指針（ルール）を規定するデザイン理論である。代表実施形態に係る６ポイント理論においては、図１１（ａ）に示すように、自分のオリジナルな眉（以下において「自眉」という。）の形状に沿って、６つの点（６ポイント）を自動的に選択し、これらの６つの点を眉のデザインの基礎としている。図１１（ａ）に示す左目の場合であれば、６つの点は眉頭のスタート位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）とし、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）が、自眉の形状に沿って時計方向に自動的に定義されるルールを、６ポイント理論が規定している。
先ず、本発明者が発明した眉のデザインに関する６ポイント・アンド・６ライン理論（以下において「６ポイント理論」と略記する。）について説明する。６ポイント理論は、人間の理想の眉の形状を、人それぞれの鼻筋、目の大きさ等の顔要素とのバランスに基づき最適にデザインするため指針（ルール）を規定するデザイン理論である。代表実施形態に係る６ポイント理論においては、図１１（ａ）に示すように、自分のオリジナルな眉（以下において「自眉」という。）の形状に沿って、６つの点（６ポイント）を自動的に選択し、これらの６つの点を眉のデザインの基礎としている。図１１（ａ）に示す左目の場合であれば、６つの点は眉頭のスタート位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）とし、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）が、自眉の形状に沿って時計方向に自動的に定義されるルールを、６ポイント理論が規定している。
【0017】
即ち、図１０に示すように、左目の上の眉の眉頭の位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）、眉尻の位置を第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と定義してそれぞれ配置し、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から第４ポイント（Ｄ／Ｐ）に至る自眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント（Ｂ／Ｐ）及び第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を順に配置し、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から第１ポイント（Ａ／Ｐ）に戻る自眉の下側を通る経路に互いに離間した第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を配置する。例えば、眉頭の第１ポイント（Ａ／Ｐ）の位置は、顔画像のデータが示す鼻筋（ノーズラインカーブ）と、顔画像のデータが示す目頭から鼻筋に向かって０．４～０．６ｍｍ、例えば０．５ｍｍ移動した位置を通る垂直線が鼻筋を切る位置に選ばれる。一方、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）の位置は、顔画像のデータが示す小鼻から目尻を通る延長線上、目尻から１．３～１．７ｍｍの位置、例えば１．５ｍｍの位置、又は顔画像のデータが示す口角から目尻を通る延長線上、目尻から１．３～１．７ｍｍの位置、例えば１．５ｍｍの位置のいずれかに選択される。
【0018】
具体的には、第１ポイント（Ａ／Ｐ）と第４ポイント（Ｄ／Ｐ）の間の眉の上部に第１ポイント（Ａ／Ｐ）から離間した第２ポイント（Ｂ／Ｐ）が定義され、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）と第４ポイント（Ｄ／Ｐ）の間の眉の上部に、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）及び第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から離間した第３ポイント（Ｃ／Ｐ）が定義される。第２ポイント（Ｂ／Ｐ）の位置は、第１ポイント（Ａ／Ｐ）と第４ポイント（Ｄ／Ｐ）とを結ぶ線に対して、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から４５°～９０°の範囲内に複数個選ばれる。又、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）の位置は、顔画像のデータが示す黒目の端と目尻の真ん中を通る垂直線と自眉の上側を通る経路の交点、顔画像のデータが示す白目の端を通る垂直線と自眉の上側を通る経路の交点、目尻よりも外側を通る垂直線と自眉の上側を通る経路の交点のいずれかに選択される。
【0019】
更に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）と第４ポイント（Ｄ／Ｐ）の間の眉の下部に第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から離間した第５ポイント（Ｅ／Ｐ）が定義され、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）と第１ポイント（Ａ／Ｐ）の間の眉の下部に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）及び第５ポイント（Ｅ／Ｐ）から離間した第６ポイント（Ｆ／Ｐ）が定義される。右目の場合であれば、眉頭のスタート位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）とし、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）が、自眉の形状に沿って反時計方向に６つの点が定義される。
【0020】
代表実施形態に係る眉のデザイン方法においては、次に、自眉の形状に沿った６つの点を結ぶ６つの線（６ライン）が、図１１（ｂ）に示すように決定され、眉のデザインが進められる。図１１（ｂ）に示す第１ライン（Ａ／Ｌ）は、図１１（ｂ）に示す第１ポイント（Ａ／Ｐ）とその右上の第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を結ぶ線であり、第２ライン（Ｂ／Ｌ）は、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）とその右上の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を結ぶ線である。また、図１１（ｂ）に示す第３ライン（Ｃ／Ｌ）は、図１１（ａ）に示す第３ポイント（Ｃ／Ｐ）とその右上の第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を結ぶ線であり、第４ライン（Ｄ／Ｌ）は、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）とその左側の第５ポイント（Ｅ／Ｐ）を結ぶ線である。
【0021】
さらに、第５ライン（Ｅ／Ｌ）は、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）とその左側の第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を結ぶ線であり、第６ライン（Ｆ／Ｌ）は、第６ポイント（Ｆ／Ｐ）とその左側の第１ポイント（Ａ／Ｐ）を結ぶ線である。第１ライン（Ａ／Ｌ）、第２ライン（Ｂ／Ｌ）、第３ライン（Ｃ／Ｌ）、第４ライン（Ｄ／Ｌ）、第５ライン（Ｅ／Ｌ）及び第６ライン（Ｆ／Ｌ）の線種は、表１の眉デザインパターンに示すように予め規定されている。図１１（ｂ）に示すように各点を結ぶ６つの線が生成されると、図１１（ｃ）に示すように６つの線の間が塗りつぶされて、全体としての眉の面がデザインされる。
【0022】
代表実施形態に係る６ポイント理論による眉の形状のデザイン方法においては、眉毛のデザインを行う人（ユーザ）の性別、年齢、趣味、嗜好や願望に対応して、ユーザが希望する眉形状が選択可能なように複数の眉デザインパターンが、表１に示すように用意される。表１に一例を示すように、複数の眉デザインパターンは、大分類（カテゴリー）と大分類を更に細分化した小分類（サブクラス）に整理される。
【0023】
表１に示した例示の場合においては、３つのカテゴリー（大分類）と、各カテゴリーを４つに細分化したサブクラスに分類され、代表実施形態に係る眉のデザイン方法において全部で１２種類が用意される。表１は例示であり、１２種類の眉デザインパターンに限定されるものではない。
【表1】
【0024】
表１の左側のカラム（列）に示された第１カテゴリーのフェミニン（女性らしさ）の眉デザインパターンの形状例は図１３に示されている。表１の中央のカラムに示された第２カテゴリーのマスキュリン（中性的）の眉デザインパターンの形状例は図１４に示され、表１の右側のカラムに示された第３カテゴリーのメンズ（男性的）の眉デザインパターンの形状例は図１５に示される。図１３～図１５に示す眉デザインのパターンでは、便宜上、図１１（ｂ）に示した第６ライン（Ｆ／Ｌ）の図示を省略している。
【0025】
図１３では、第１カテゴリーの「フェミニン（女性らしさ）」に含まれる(a) アーチ、(b) アーチ＆コーナー、(c) コーナー＆アーチ、(d) コーナーの４つのサブクラス（小分類）の眉デザインパターンの形状例が示されている。表１に示した第１カテゴリーは、眉頭の位置にある第１ポイントと第４ポイントとを結ぶ基準線（以下において「眉基準線」という。）に対して、第１ポイントから４５°方向に曲線（円弧）の第１ラインが第２ポイントに向かって伸びる形状を眉デザインパターンの特徴とする。「フェミニン」の眉デザインパターンは、４つのサブクラスのいずれも、第１ライン、第２ライン及び第５ラインが曲線である。第１カテゴリーの第３ポイントは、眉基準線の長さで定義される「水平眉長」の１／３だけ眉基準線に沿って第４ポイントから第１ポイント方向に戻った位置において、眉基準線を垂直に切る直線が、自眉の上側を通る経路と交わる位置に定義される。
【0026】
表１の第１カテゴリーの１番目のサブクラスとして示した「アーチ」は、図１３（ａ）に示すように、第１ライン～第５ラインのすべてが曲線（円弧）の眉デザインパターンである。表１の第１カテゴリーの２番目のサブクラスとして示した「アーチ＆コーナー」は、図１３（ｂ）に示すように、第４ラインが直線で、他の第１ライン～第３ライン及び第５ラインが曲線の眉デザインパターンである。表１の第１カテゴリーの３番目のサブクラスとして示した「コーナー＆アーチ」は、図１３（ｃ）に示すように、第３ラインが直線で、他の第１ライン、第２ライン、第４ライン、第５ラインが曲線の眉デザインパターンである。表１の第１カテゴリーの４番目のサブクラスとして示した「コーナー」は、図１３（ｄ）に示すように、第３ライン及び第４ラインが直線で、他のラインがすべて曲線の眉デザインパターンである。
【0027】
又、図１４には、第２カテゴリーの「マスキュリン（中性的）」に含まれる(a) アーチ、(b)アーチ＆コーナー、(c)コーナー＆アーチ、(d)コーナーの４つのサブクラス（小分類）の眉デザインパターンの形状例が示されている。表１に示した第２カテゴリーに示した「アーチ」は、第１ポイントと第４ポイントとを結ぶ眉基準線に対して、第１ポイントから７５°方向に第１ラインの直線が第２ポイントに向かって伸びる形状を眉デザインパターンの特徴とする。マスキュリンの眉デザインパターンは、４つのサブクラスのいずれも、第１ライン、第２ライン及び第５ラインが直線である。第２カテゴリーの第３ポイントは、眉基準線の長さで定義される「水平眉長」の１／４だけ眉基準線に沿って第４ポイントから第１ポイント方向に戻った位置において、眉基準線を垂直に切る直線が、自眉の上側を通る経路と交わる位置に定義される。
【0028】
表１の第２カテゴリーの１番目のサブクラスとなる「アーチ」は、図１４（ａ）に示すように、第３ライン及び第４ラインが曲線で、他のラインがすべて直線の眉デザインパターンである。表１の第２カテゴリーの２番目のサブクラスとして示した「アーチ＆コーナー」は、図１４（ｂ）に示すように、第３ラインが曲線で、他の第１ライン、第２ライン、第４ライン、第５ラインが直線の眉デザインパターンである。表１の第２カテゴリーの３番目のサブクラスとして示した「コーナー＆アーチ」は、図１４（ｃ）に示すように、第４ラインが曲線で、他の第１ライン～第３ライン及び第５ラインが直線の眉デザインパターンである。表１の第２カテゴリーの４番目のサブクラスとして示した「コーナー」は、図１４（ｄ）に示すように、第１ライン～第５ラインのすべてが直線の眉デザインパターンである。
【0029】
そして、図１５には、第３カテゴリーの「メンズ」に含まれる(a)ストレート、(b)コーナー＆アーチ、(c)コーナー、(d)ストレート＆アーチの４つのサブクラス（小分類）の眉デザインパターンの形状例が示されている。表１に示した第３カテゴリーは、第１ポイントと第４ポイントとを結ぶ眉基準線に対して、第１ポイントから９０°方向に第１ラインが第２ポイントに向かって伸びる形状を眉デザインパターンの特徴とする。「メンズ」の眉デザインパターンの４つのサブクラスのいずれも、第１ラインと第２ラインはいずれも直線であるが、第１ラインと第２ラインは直交している。第３カテゴリーの第３ポイントは、眉基準線の長さで定義される「水平眉長」の１／５だけ眉基準線に沿って第４ポイントから第１ポイント方向に戻った位置において、眉基準線を垂直に切る直線が、自眉の上側を通る経路と交わる位置に定義される。
【0030】
表１の第３カテゴリーの１番目のサブクラスとして示した「ストレート」は、図１５（ａ）に示すように、第１ライン～第５ラインの５本の線で眉デザインパターンの形状例が示されている。「ストレート」は、第１ライン～第５ラインのすべてが直線の眉デザインパターンである。表１の第３カテゴリーの２番目のサブクラスとして示した「コーナー＆アーチ」は、図１５（ｂ）に示すように、第４ラインが曲線で、他のラインがすべて直線の眉デザインパターンである。表１の第３カテゴリーの３番目のサブクラスとして示した「コーナー」は、図１５（ｃ）に示すように、第１ライン～第５ラインのすべてが直線の眉デザインパターンである。表１の第３カテゴリーの４番目のサブクラスとして示した「ストレート＆アーチ」は、図１５（ｄ）に示すように、第３ライン及び第４ラインが曲線で、他のラインが直線の眉デザインパターンである。
【0031】
以上のとおり、代表実施形態に係る６ポイント理論は、自眉をベースに眉の二次元形状のデザインを調整するルール（指針）を規定している。このため、代表実施形態に係る６ポイント理論によれば、鼻や目等の顔要素の位置、形状及び大きさと調和させて、最適な位置と形状の眉をデザインすることが可能になる。特に、眉のデザインにおいては、顔要素の一つである目とのバランスが重要であるが、代表実施形態に係る６ポイント理論によれば、眉のパターンの太さが、目の大きさ（立幅）に対する答えがあるように規定されている。例えば、眉のパターンの太さは、立幅の４５～７５％の間の数値に６ポイント理論が規定することができる。代表実施形態に係る６ポイント理論によれば、素人が自分で眉デザインを調整する基本理論を提供するものであり、指導する人や感性に依存しない、眉デザインが可能になる。
【0032】
尚、図１３～図１５に示す眉デザインのパターンは、一例であり、代表実施形態に係る眉のデザイン方法においては、図１３～図１５に示す眉デザインのパターンに限定されるものではない。また、表１では、全部で１２種類の眉デザインを例示したが、眉デザインアプリのユーザが選択可能な眉デザインパターンの種類を増やすことで、１３種類以上の眉デザインを作成できるようにしてもよい。
【0033】
なお、代表実施形態に係る６ポイント理論を用いた眉のデザイン方法は、眉の下地にパウダーやファンデーションを塗って下準備をした後、コンピュータシステムの表示部の画面に示された６ポイント理論によるデザインを見ながら、自分の顔の眉の部分にアイブロウペンシル等で６ポイントに依拠した６ラインのガイドラインを描くことにより実施できる。
【0034】
アイブロウペンシルは、着色材，体質材，水溶性結合材及びエマルションワックス等を混練，成形，乾燥して製造した筆芯を有するような鉛筆でよい。アイブロウペンシルの着色材には、カーボンブラック、黒酸化鉄、黒酸化チタン、ベンガラ、グンジョウ等が代表的であるが、これらに限られるのものではない。いずれにせよ、市販されているアイブロウペンシルが利用できる。例えば、コンピュータシステムの表示部の画面に示された代表実施形態に係る眉のデザインを参照しながら、横目で鏡を見て、眉山から眉尻から描き、次に眉頭から眉山の眉を描くような手順等が採用可能である。眉の上のラインを描き、１本ずつ線を描き足すようにして眉を描き、太さを調整してもよい。更に、アイブロウパウダーを使って、薄くノーズシャドウを入れてもよい。その後、眉マスカラを塗ってもよい。
【0035】
コンピュータシステムの表示部の画面に、代表実施形態に係る眉のデザインを表示する際には、以下に説明するようにコンピュータシステムを用いて自動設計することが好ましい。図１に示すように、インターネット、ＬＡＮ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）などのネットワーク３０を用いて６ポイント理論を公開する場合は、６ポイント理論では１２種類又は１３種類以上の眉デザインを作成可能であっても、必要に応じて、例えば、１１種類以下の特定の数のパターンのみを、コンピュータシステムの表示部に表示可能なようにしてもよい。
【0036】
（眉デザインサーバ）
図１に示すように、代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０の基礎となる情報通信システムの全体構成は、眉デザインサーバ２０と、クライアントＰＣとしての第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……を備える。第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……と眉デザインサーバ２０は、ネットワーク３０を介して互いに接続されている。第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……を含む、クライアントＰＣとしての複数の情報端末がネットワーク３０を介して眉デザインサーバ２０に接続することで、同じ画像（眉デザイン）を見ながら、指導者が受講者を遠隔指導したり、又は遠く離れた技術者同士が勉強し合ったりすることができる。
図１に示すように、代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０の基礎となる情報通信システムの全体構成は、眉デザインサーバ２０と、クライアントＰＣとしての第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……を備える。第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……と眉デザインサーバ２０は、ネットワーク３０を介して互いに接続されている。第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……を含む、クライアントＰＣとしての複数の情報端末がネットワーク３０を介して眉デザインサーバ２０に接続することで、同じ画像（眉デザイン）を見ながら、指導者が受講者を遠隔指導したり、又は遠く離れた技術者同士が勉強し合ったりすることができる。
【0037】
図１に示す例は、いわゆるクラウドサービスを想定している。クラウドサービスとは、第１情報端末１０ａ，第２情報端末１０ｂ，第３情報端末１０ｃ，……を含む複数の情報端末が関係するコンピュータ・ソフトウェア・プログラムのすべてをインストールしなくても、ネットワーク３０を介して、ウェブサーバとしての眉デザインサーバ２０に接続することで、所望のサービスを受けられるシステムのことである。或いは、Ｊａｖａ（登録商標）のアプレット等と同様に、眉デザインサーバ２０側で作成したコンピュータ・ソフトウェア・プログラムをウェブ(Web)サーバとしての眉デザインサーバ２０側に常駐させて動作させ、それをクライアントＰＣのブラウザに読み込む仕掛けをＨＴＭＬファイル等に設定することでウェブページ上での眉デザインの操作を可能にする、動的なウェブページを実現できる。
【0038】
便宜上、第１情報端末１０ａのみに着目し、第１情報端末１０ａと眉デザインサーバ２０がネットワーク３０を介して互いに接続された場合を例に簡略化して説明するが、ネットワーク３０によって接続されるすべての情報端末が、本発明の対象となり得る。第１情報端末１０ａのみに着目している都合上、以下において第１情報端末１０ａを単に「情報端末１０ａ」と略記して説明するが、ネットワーク３０を介して眉デザインサーバ２０に接続される情報端末の台数は３台に限定されるものではなく、４台以上の複数の台数で構わない。情報端末１０ａは、図３に示すように、記憶部１１と、処理部１２と、表示部１３と、撮像部１４とを備える。
【0039】
図１に示す眉デザインサーバ２０は、画像データ記憶部２１ａ，６ポイントデータ記憶部２１ｂ，プログラム記憶部２１ｃ、通信部２２及び処理部２３を備える。画像データ記憶部２１ａは、情報端末１０ａから送信された画像データを格納する。６ポイントデータ記憶部２１ｂは、６ポイント理論に従ってデザインするための眉デザインパターンのデータが格納されている。即ち、６ポイントデータ記憶部２１ｂには、互いに異なる複数の眉デザインパターンが格納されえいる。具体的には、６ポイントデータ記憶部２１ｂに格納された複数の眉デザインパターンのそれぞれには、第１ポイント（Ａ／Ｐ）～第６ポイント（Ｆ／Ｐ）の配置位置、並びに第１ライン（Ａ／Ｌ）～第６ライン（Ｆ／Ｌ）の線種等が、それぞれ固有のデータ構造として格納されている。プログラム記憶部２１ｃには、６ポイント理論が規定する眉デザインの設計を、美容専門技術者（経験者、未経験者）の技量によらず、理想の眉デザインを常に提供できるように、眉デザインサーバ２０を駆動するためのコンピュータ・ソフトウェア・プログラムが格納されている。通信部２２はネットワーク３０を介して情報端末１０ａとの双方向の通信を可能にする。
【0040】
プログラム記憶部２１ｃには、図６に示すフローチャートのアルゴリズムに従った一連の命令が格納されている。即ち、プログラム記憶部２１ｃには、コンピュータシステムを構成する画像データ分析部２３２に、顔画像のデータを分析させる命令と、コンピュータシステムを構成する６ポイント抽出部２３３に、画像データ分析部２３２が分析した顔画像の眉の形状に対し、眉頭の位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）、眉尻の位置を第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と定義してそれぞれ配置し、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から第４ポイント（Ｄ／Ｐ）に至る自眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント（Ｂ／Ｐ）及び第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を順に配置し、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から第１ポイント（Ａ／Ｐ）に戻る自眉の下側を通る経路に互いに離間した第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を配置させる命令と、コンピュータシステムを構成する６ライン生成部２３４に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）と第２ポイントを結ぶ第１ライン、第２ポイントと第３ポイントを結ぶ第２ライン、第３ポイントと第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を結ぶ第３ライン、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と第５ポイントを結ぶ第４ライン、第５ポイントと第６ポイントを結ぶ第５ライン、第６ポイントと第１ポイント（Ａ／Ｐ）を結ぶ第６ラインをそれぞれ定義させる命令と、コンピュータシステムを構成する眉デザイン生成部２３５に、第１ライン～第６ラインで囲まれた領域を塗りつぶさせて眉の形状を得させる命令を含む一連の命令を、コンピュータシステムに実施させるデザイン支援プログラムが格納されている。
【0041】
処理部２３は、図１に示すように、画像データ取得部２３１、画像データ分析部２３２、６ポイント抽出部２３３，６ライン生成部２３４，眉デザイン生成部２３５及び眉デザイン表示部２３６を備える。画像データ分析部２３２は、顔画像のデータを分析する。６ポイント抽出部２３３は、画像データ分析部２３２が分析した顔画像の眉の形状に対し、眉頭の位置を第１ポイント（Ａ／Ｐ）、眉尻の位置を第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と定義してそれぞれ自動的に配置し、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から第４ポイント（Ｄ／Ｐ）に至る自眉の上側を通る経路に、互いに離間した第２ポイント（Ｂ／Ｐ）及び第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を順に自動的に配置し、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から第１ポイント（Ａ／Ｐ）に戻る自眉の下側を通る経路に互いに離間した第５ポイント（Ｅ／Ｐ）及び第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を自動的に配置する。
【0042】
６ライン生成部２３４は、第１ポイント（Ａ／Ｐ）と第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を結ぶ第１ライン（Ａ／Ｌ）、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）と第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を結ぶ第２ライン（Ｂ／Ｌ）、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）と第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を結ぶ第３ライン（Ｃ／Ｌ）、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と第５ポイント（Ｅ／Ｐ）を結ぶ第４ライン（Ｄ／Ｌ）、第５ポイント（Ｅ／Ｐ）と第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を結ぶ第５ライン（Ｅ／Ｌ）、第６ポイントと第１ポイント（Ａ／Ｐ）を結ぶ第６ライン（Ｆ／Ｌ）をそれぞれ定義する。そして、眉デザイン生成部２３５は、第１ライン（Ａ／Ｌ）～第６ライン（Ｆ／Ｌ）で囲まれた領域を塗りつぶして眉の形状とする
【0043】
処理部２３は更にバス２３７を備え、画像データ取得部２３１、画像データ分析部２３２、６ポイント抽出部２３３，６ライン生成部２３４，眉デザイン生成部２３５及び眉デザイン表示部２３６はバス２３７により互いに接続される。処理部２３は、バス２３７を介して画像データ記憶部２１ａ，６ポイントデータ記憶部２１ｂ，プログラム記憶部２１ｃとのデータ若しくは命令のやりとりをする。
【0044】
情報端末１０ａから送信された画像データは、通信部２２を介して画像データ取得部２３１が取得し、その後、画像データ記憶部２１ａに格納される。処理部２３の画像データ分析部２３２は、画像データ記憶部２１ａから画像データを読み出す論理回路である画像取得論理回路１７３と、画像データ記憶部２１ａから読み出した画像データからカラー画像の色情報を生成する論理回路であるカラー画像生成処理論理回路１７４と、色情報を含む画像データから特徴量を抽出する論理回路である特徴抽出論理回路１７５を備える。情報端末１０ａから送信された画像データが白黒画像である場合は、カラー画像生成処理論理回路１７４は省略可能である。この場合、特徴抽出論理回路１７５は、画像データ記憶部２１ａに格納された画像データから直接特徴量を抽出する。
【0045】
処理部２３の画像データ分析部２３２は、更に、抽出された特徴量を用いて階層的な機械学習（機械学習手法）による探索処理を実行してオブジェクト検出をする論理回路であるオブジェクト検出論理回路１７６と、オブジェクト検出論理回路１７６が実行した各スケールで検出した顔画像の顔要素候補ウインドウを、全スケールでの探索終了後に統合処理を実行する論理回路である統合処理論理回路１７７と、統合処理された結果を検出結果として出力する処理を実行する論理回路である検出結果出力処理論理回路１７８とを論理構成を示すハードウェア資源として備える。
【0046】
図２に示すように、画像データ分析部２３２は更に、カラー画像生成処理論理回路が生成したカラー画像の色情報を格納するカラー画像記憶装置１７１ａと、特徴抽出論理回路１７５が抽出した画像データの特徴量を格納する特徴情報記憶装置１７１ｂと、オブジェクト検出論理回路１７６が探索処理を実行する際に必要なデータの出し入れをする探索処理データ記憶装置１７１ｃと、統合処理論理回路１７７が統合処理を実行して生成した出力画像を格納する出力画像記憶装置１７１ｄを備える。情報端末１０ａから送信された画像データが白黒画像である場合は、カラー画像記憶装置１７１ａは省略可能である。ハードウェア資源の物理的構成としては、カラー画像記憶装置１７１ａは、図１に示した画像データ記憶部２１ａの一部をなすように構成できる。
【0047】
画像データ分析部２３２は更にバス１７２を備え、画像取得論理回路１７３、カラー画像生成処理論理回路１７４、特徴抽出論理回路１７５、オブジェクト検出論理回路１７６、統合処理論理回路１７７及び検出結果出力処理論理回路１７８はバス１７２により互いに接続される。画像データ分析部２３２は、バス２３７を介してカラー画像記憶装置１７１ａ，特徴情報記憶装置１７１ｂ，探索処理データ記憶装置１７１ｃ及び出力画像記憶装置１７１ｄとのデータのやりとりをする。図２に示す画像データ分析部２３２は、カラー画像記憶装置１７１ａと、特徴情報記憶装置１７１ｂと、探索処理データ記憶装置１７１ｃをワークスペースとして種々の画像処理を施し、画像データを生成し、生成された画像データは出力画像記憶装置１７１ｄに格納する。
【0048】
カラー画像生成処理論理回路１７４の生成する「色情報」には、顔画像の顔要素の認識に用いられるＲＧＢ表色系，ＹＣＣ表色系，ＨＳＶ表色系、或いはＣＩＥが定めるＬＵＶ表色系やＬＡＢ表色系等が含まれる。特徴抽出論理回路１７５が抽出する「顔要素の特徴量」には、顔の全体輪郭や大きさ、両目の形状、大きさ及び位置、両眉の形状、大きさ及び位置、鼻の形状、大きさ及び位置、口の形状、大きさ及び位置等が含まれる。具体的には、目頭、目尻、及び黒目の位置等が６ポイント理論の代表的な特徴量として、オブジェクト検出論理回路１７６が機械学習によりオブジェクト検出をする。両眉については、眉頭、眉山、及び眉尻の位置等を顔要素の代表的な特徴量として、機械学習によりオブジェクト検出される。また、鼻については、ノーズラインカーブ（鼻筋）及び小鼻の位置等を顔要素の代表的な特徴量として、機械学習によりオブジェクト検出される。
【0049】
代表実施形態に係る処理部２３は、画像処理エンジン等があれば実現可能である。又、特徴量生成や識別処理に演算負荷が高い場合、ハードウェアに実装してもよい。例えば、マイクロチップとして実装されたマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等を使用してコンピュータシステムで処理部２３を構成することも可能である。又、コンピュータシステムを構成する処理部２３として、算術演算機能を強化し信号処理に特化したデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）や、メモリや周辺回路を搭載し組み込み機器制御を目的としたマイクロコントローラ（マイコン）等を用いてもよい。或いは、現在の汎用コンピュータのメインＣＰＵを処理部２３に用いてもよい。
【0050】
更に、処理部２３の一部の構成又はすべての構成をフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）のようなプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）で構成してもよい。更に、処理部２３は、ＣＰＵコア風のアレイとＰＬＤ風のプログラム可能なコアを同じチップに搭載した構造でもよい。このＣＰＵコア風のアレイは、予めＰＬＤ内部に搭載されたハードマクロＣＰＵと、ＰＬＤの論理ブロックを用いて構成したソフトマクロＣＰＵを含む。つまりＰＬＤの内部においてソフトウェア処理とハードウェア処理を混在させた構成でもよい。
【0051】
したがって、処理部２３を構成する画像データ取得部２３１、画像データ分析部２３２、６ポイント抽出部２３３，６ライン生成部２３４，眉デザイン生成部２３５及び眉デザイン表示部２３６等はソフトウェアプログラム上の仮想的なハードウェア資源として存在しても、実際のゲートアレイとしてのハードウェア資源としても存在しうる。同様に、図２に示した画像データ分析部２３２を構成する画像取得論理回路１７３、カラー画像生成処理論理回路１７４、特徴抽出論理回路１７５、オブジェクト検出論理回路１７６、統合処理論理回路１７７及び検出結果出力処理論理回路１７８等も仮想的なハードウェア資源又は実際のハードウェア資源としても存在しうる。
【0052】
処理部２３の一部の構成又はすべての構成をＦＰＧＡのようなＰＬＤで構成した場合は、カラー画像記憶装置１７１ａ、特徴情報記憶装置１７１ｂ、探索処理データ記憶装置１７１ｃ及び出力画像記憶装置１７１ｄ等は、ＰＬＤを構成する論理ブロックの一部に含まれるメモリブロック等のメモリ要素として構成することができる。即ち、図２に示したカラー画像記憶装置１７１ａ、特徴情報記憶装置１７１ｂ、探索処理データ記憶装置１７１ｃ及び出力画像記憶装置１７１ｄ等は、個別の半導体記憶装置の一部を占めるワーキングメモリとして存在してもよく、画像データ記憶部２１ａの一部の記憶領域を利用して存在してもよい。或いは、図示を省略したＨＤＤ等の他のメモリを用いた仮想メモリとして存在してもよく、ＰＬＤを構成する論理ブロックの一部に含まれるメモリブロック等として存在してもよい。
【0053】
又、６ポイント理論の画像情報から特徴量を抽出する特徴抽出論理回路１７５は、カラー画像から抽出する特徴量（局所特徴量）として、色情報、勾配強度ＧＭの情報、勾配方向ヒストグラム（ＨＯＧ）の情報を採用する。顔画像を複数のピクセル（画素）に分割した場合において、ＧＭは、あるピクセルの輝度値をI(x, y) としたとき、
ｆx(x,y)=I(x+1,y)-I(x-1,y) ........（１）
ｆy(x,y)=I(x,y+1)-I(x,y-1) ........（２）
と、勾配ｆx(x,y)及び勾配ｆy(x,y)の強度を定義する。そして、ｘ，ｙ方向の勾配ｆx(x,y)，勾配ｆy(x,y)からエッジの強度の値として、
ＧＭ=(ｆx(x,y)2 +ｆy(x,y)2)1/2 ...........（３）
で、勾配強度ＧＭが与えられる。輝度が高いほど勾配強度ＧＭの値が高い。
ｆx(x,y)=I(x+1,y)-I(x-1,y) ........（１）
ｆy(x,y)=I(x,y+1)-I(x,y-1) ........（２）
と、勾配ｆx(x,y)及び勾配ｆy(x,y)の強度を定義する。そして、ｘ，ｙ方向の勾配ｆx(x,y)，勾配ｆy(x,y)からエッジの強度の値として、
ＧＭ=(ｆx(x,y)2 +ｆy(x,y)2)1/2 ...........（３）
で、勾配強度ＧＭが与えられる。輝度が高いほど勾配強度ＧＭの値が高い。
【0054】
ＨＯＧは、以下の式（４）でｆy(x,y)／ｆx(x,y)の比から勾配の向く角度θ(x,y)を算出した場合において、式（５）が与える角度θ(x,y)が属するビン(bin)の領域内での要素数のヒストグラムである。顔の形状の局所的な変化を吸収するように，できるだけ共通した情報を抽出するＨＯＧは、式（５）では、あるビンの数ｋに属する方向成分θ'をクロネッカー(Kronecker)のデルタ関数δ(θ'=k)で表現して、微小領域内で積算することを表現している：
θ(x,y)=arctan(ｆy(x,y)/ｆx(x,y)) .....（４）
HOG(k) = Σδ(θ'=k)， k∈{1,2,...,K) ...（５）
以上のように、特徴抽出論理回路１７５は、式（１）～（５）を用いて、色特徴、勾配強度特徴、勾配方向特徴の内少なくとも一つを６ポイント理論の局所特徴量として抽出する。
θ(x,y)=arctan(ｆy(x,y)/ｆx(x,y)) .....（４）
HOG(k) = Σδ(θ'=k)， k∈{1,2,...,K) ...（５）
以上のように、特徴抽出論理回路１７５は、式（１）～（５）を用いて、色特徴、勾配強度特徴、勾配方向特徴の内少なくとも一つを６ポイント理論の局所特徴量として抽出する。
【0055】
図２に示した画像データ分析部２３２のオブジェクト検出論理回路１７６は、抽出された複数の特徴量を組み合わせて、画像中の探索点毎に６ポイント理論のオブジェクト（６ポイント理論による正解画像）と非オブジェクト（不正解画像）の判別を機械学習の手法（機械学習手法）で行う。オブジェクト検出論理回路１７６における６ポイント理論のオブジェクトと非オブジェクトの判別に用いる機械学習にはアダブースト(AdaBoost）やサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の識別器が好適である。又、複数の特徴の内６ポイント理論のオブジェクトと非オブジェクトの判別率の高い個々の特徴、又はその組み合わせた特徴対から直列的な処理で判定、スコアリングして機械学習（統計的学習）を実行する。
【0056】
図３に示す情報端末１０ａは、スマートフォン、タブレット端末、ノートパソコンなどの携帯情報端末である。但し、情報端末１０ａは、デスクトップパソコンなどの固定型の情報端末であってもよいし、後述するデザイン方法又はプログラムを主として実行することを目的に開発された専用の情報端末であってもよい。
【0057】
図３に示すような情報端末１０ａの構成にすることにより、眉デザインサーバ２０からの命令や情報が情報端末１０ａに表示され、逆に、情報端末１０ａからの命令や情報が眉デザインサーバ２０に伝達される双方向通信を実現できる。情報端末１０ａの記憶部１１は、顔画像を記憶する。記憶部１１は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの要素により実現可能である。尚、顔画像とは、これから理想の眉毛をデザインしようとする人の顔の画像のことである。
【0058】
情報端末１０ａの処理部１２は、顔画像に基づき、実際に理想の眉毛をデザインする処理を行う。処理部１２は、プロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの演算処理が可能な要素により実現できる。５Ｇ時代のネットワークでは、パケット通信により眉デザインサーバ２０との双方向通信が高速で実現できるので、情報端末１０ａの処理部１２の負担を軽減して、実質的にすべての処理を眉デザインサーバ２０の処理部２３で実行できる。
【0059】
情報端末１０ａの処理部１２の処理を、眉デザインサーバ２０の処理部２３で実行するようなクラウドサービスにおいては、情報端末１０ａの処理部１２は、このようなクラウドサービスにおける演算処理のうちの、情報端末１０ａでの実際に処理を行う部分となる。情報端末１０ａの記憶部１１は、クラウドサービスにおいて眉デザインサーバ２０の処理部２３の演算に必要な情報を一時的に記憶し、眉デザインサーバ２０の処理部２３から送られてきた情報を一時的に記憶する機能を有すればよい。したがって、情報端末１０ａの記憶部１１は、レジスタ、キャッシュメモリ、ＳＲＡＭ等の一時的な記憶するメモリとすることもできる。情報端末１０ａが図６に示すフローチャートのアルゴリズムに従ったデザイン支援プログラムを実施するためには、図１の眉デザインサーバ２０から図６に示すフローチャートのアルゴリズムに従ったデザイン支援プログラムをダウンロードして、情報端末１０ａの処理部１２で実施すればよい。
【0060】
尚、図２の代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムをクラウドサービスに依存しないようにし、眉デザインサーバ２０の処理部２３は、後述するデザイン方法の全ての処理ステップを処理可能であってもよい。又、クラウドサービスへの依存のレベルを下げて、その一部の処理ステップを処理し、残りの処理ステップを情報端末１０ａの処理部１２に行わせるものであってもよい。しかし、機械学習等の複雑な処理を実行する場合は、クラウドサービスを利用して、眉デザインサーバ２０の処理部２３で実質的な処理を行うのは好ましい。
【0061】
情報端末１０ａの表示部１３は、処理部１２により作成された理想の眉毛を表示する。表示部は、有機ＥＬディスプレイ、液晶ディスプレイなどの要素により実現可能である。表示部１３は、表示機能と入力機能の２つを備えるタッチパネルであることが好ましい。
【0062】
撮像部１４は、これから理想の眉毛をデザインしようとする人の顔画像を撮像する。撮像部１４は、ＣＭＯＳイメージセンサ、ＣＣＤイメージセンサなどの要素により実現可能である。撮像部１４は、情報端末１０ａに組み込まれていることが好ましいが、情報端末１０ａとは独立した要素であっても構わない。
【0063】
図２に示すシステム構成において、情報端末１０ａの撮像部１４は、これから理想の眉毛をデザインしようとする人の顔画像を撮像する。眉デザインサーバ２０の記憶部２１は、情報端末１０ａから送られてきた顔画像のデータを記憶する。眉デザインサーバ２０の処理部２３は、顔画像のデータに基づき、実際に理想の眉毛をデザインする処理を行う。そして、情報端末１０ａの表示部１３は、眉デザインサーバ２０の処理部２３により作成された理想の眉毛を表示する。
【0064】
代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムのユーザとしては、美容専門技術者（眉形成技術者）が好適である。美容専門技術者が、自らの眉形成技術を高めるため、未経験者の人材教育のため、又は顧客に提案、施術などするために、代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムを使用できる。ここで、「眉形成技術」とは、眉毛の形を、顧客の顔バランス、眉弓筋の特徴、目とのバランスなどを総合的に考えて、眉毛を人工毛などで付け足し、或いはカット、ワックス、ハサミなどを使用して、眉のデザイン（形）を作る技術のことである。
【0065】
既に述べたように、眉の悩みを抱える女性及び男性は、近年非常に多い。これらの非美容専門技術者が、顧客として美容専門技術者のもとに相談にくる事例も増えている。従って、美容専門技術者は、代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムを用いて、予め、自らの眉形成技術を高めておけば、顧客に良質なサービスを提供することができる。
【0066】
また、代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムは、人それぞれの顔要素の位置や大きさ等とのバランスに基づき、その人の理想の眉形状を、本発明者が発明した６ポイント理論に従って最適化したデザインとして提供することを可能にする。最適化したデザインがネットワーク３０を介して提供されるので、美容専門技術者（経験者、未経験者）の技量によらず、非美容専門技術者であっても、理想の眉デザインの便益を、ユビキタス空間において、常に受けることが可能になる。
【0067】
（自動デザイン方法）
次に、図５を参照しながら、代表実施形態に係る自動的なデザイン方法を説明する。以下に説明する代表実施形態に係る自動的なデザイン方法は、図１～図３の代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムにより、ユーザが地球上のどこにいても、ユビキタスに提供することが可能である。又、以下の説明で、便宜上「先ず」「次に」等の文言が用いられているが、代表実施形態に係る眉デザイン方法をこの順で実施することが必須であることを意味するものではない。
次に、図５を参照しながら、代表実施形態に係る自動的なデザイン方法を説明する。以下に説明する代表実施形態に係る自動的なデザイン方法は、図１～図３の代表実施形態に係る眉デザインサーバ２０が構成するシステムにより、ユーザが地球上のどこにいても、ユビキタスに提供することが可能である。又、以下の説明で、便宜上「先ず」「次に」等の文言が用いられているが、代表実施形態に係る眉デザイン方法をこの順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【0068】
まず、図５のステップＳ１において、図２等に示したネットワーク３０を介して眉デザインサーバ２０から、眉デザインのアプリ（コンピュータ・ソフトウェア・プログラム）をダウンロードする。図２等に示した情報端末１０ａがネットワーク３０を介して眉デザインのアプリをダウンロードすると、情報端末１０ａの所有者であるユーザは、眉デザインのアプリ（以下において「眉デザインアプリ」という。）のユーザになる。眉デザインアプリのユーザは、眉デザインアプリの画面において、所望の眉デザインパターンを選択する。
【0069】
例えば、情報端末１０ａがタッチパネル機能を有する表示部１３を備えている場合には、その表示部１３の眉デザインアプリの画面に、図１３～図１５に示すような眉デザインパターンの形状例が表示される。この場合、眉デザインアプリのユーザは、眉デザインアプリが提供する画面上の選択ボタンを押すなどして、自分が希望する眉デザインパターンを、図１３～図１５に例示された眉デザインパターンの内から選択することができる。また、情報端末１０ａの処理部１２又は眉デザインサーバ２０の処理部２３は、ステップＳ１において、眉デザインアプリのユーザが選択した眉デザインパターンのデータを受け付ける。
【0070】
代表実施形態に係る６ポイント理論においては、眉デザインパターンは、眉毛のデザインを行う人の性別や、眉デザインアプリのユーザがどのような眉形状を望んでいるかなどに基づいて、図１３～図１５に示すような複数の種類に分類している。この代表実施形態に係る６ポイント理論の指針にしたがって用意された複数の種類のデータは、図２の眉デザインサーバ２０の記憶部２１に予め格納されている。従って、眉デザインアプリのユーザは、眉デザインアプリを用いて記憶部２１に予め格納されているデータにアクセスし、記憶部２１に格納されているデータのなかから１つを選択すればよい。
【0071】
代表実施形態に係る６ポイント理論の一例によれば、表１に示したように、３種類のカテゴリー（大分類）と、各カテゴリーを４つに細分するサブクラスが（小分類）用意されている。ステップＳ１において、眉デザインアプリの画面において、眉デザインアプリのユーザが表１に示す１２パターンの内から所望の眉デザインパターンを選択したらステップＳ２に進む。図５のステップＳ２において、眉デザインアプリのユーザは、情報端末１０ａ等を用いて、眉デザインアプリのユーザの顔の写真を撮る。ユーザの顔の写真（顔画像）のデータは、後述する画像分析を行うために必要なものであるから、例えば、図８に示すように、首から上の顔の全体、少なくとも両目、両眉、鼻、及び口が写っていることを条件に、次の処理ステップに進むことが許可される。
【0072】
ここで、顔画像のデータが情報端末１０ａを用いて撮像される場合は、情報端末１０ａの撮像部１４により撮像される。また、情報端末１０ａの記憶部１１は、撮像部１４から顔画像のデータを格納する。記憶部１１に格納された顔画像のデータは、情報端末１０ａの送信部を介してネットワーク３０に伝達され、ネットワーク３０を介して眉デザインサーバ２０の受信部に送られる。眉デザインサーバ２０の受信部から顔画像のデータは、眉デザインサーバ２０の記憶部２１に格納される。情報端末１０ａの記憶部１１又は、眉デザインサーバ２０の記憶部２１が、顔画像のデータを格納したら、図５のステップＳ３に進む。
【0073】
ステップＳ３において、顔要素の位置や大きさ等とのバランスから、眉デザインアプリのユーザの顔を機械学習の手法で画像分析をする。この機械学習による画像分析は、図６及び図７のフローチャートにしたがって、情報端末１０ａの処理部１２又は眉デザインサーバ２０の処理部２３で行われる。情報端末１０ａの処理部１２において、ステップＳ３の画像分析をする場合は、情報端末１０ａの記憶部１１に格納された顔画像のデータを情報端末１０ａの処理部１２が読み出して処理する。眉デザインサーバ２０の処理部２３において、ステップＳ３の画像分析をする場合は、眉デザインサーバ２０の記憶部２１に格納された顔画像のデータを眉デザインサーバ２０の処理部２３が読み出して処理を実行する。
【0074】
ステップＳ３における画像データ分析部２３２による画像分析は、眉デザインアプリのユーザの顔画像のデータを、６ポイント理論が要求する各顔要素の特徴量に分解して、各顔要素の特徴量毎に、本人の各パーツ（顔要素）の位置や形状を認識することを目的とする。例えば、図９に示すように、両目については、目頭、目尻、及び黒目の位置を顔要素の特徴量として画像データ分析部２３２が認識し、両眉については、眉頭、眉山、及び眉尻の位置を顔要素の特徴量として画像データ分析部２３２が認識する。また、鼻については、ノーズラインカーブ及び小鼻の位置を顔要素の特徴量として画像データ分析部２３２が認識し、口については、口角の位置を顔要素の特徴量として画像データ分析部２３２が認識する。ステップＳ３で画像データ分析部２３２が顔要素の位置や大きさ等とのバランスを考慮した画像分析が終了すると、図５のステップＳ４に進む。
【0075】
眉デザインの基本となる図１１、図１３～１５に示すような６つの点のデータ及び６つの線の種類のデータは、６ポイント理論によって予め用意され、眉デザインサーバ２０の６ポイントデータ記憶部２１ｂに格納されている。このため、代表実施形態に係る自動的なデザイン方法によれば、眉デザインアプリのユーザが６ポイントデータ記憶部２１ｂに格納された眉デザインパターンの選択に基づき、６つの点の位置及び６つの線の種類を決定することで、人それぞれの顔要素の位置や大きさ等とのバランスに基づき、その人の理想の眉形状を自動的にデザインすることが可能になる。
【0076】
ステップＳ４において、６ポイント抽出部２３３が６ポイント理論に従って、顔画像のデータに対し、理想となる眉毛の６つの点（６ポイント）を抽出し、抽出した６つの点のデータを情報端末１０ａに送信する。即ち、６ポイント抽出部２３３は、顔画像のデータにより認識された本人の各パーツ（顔要素）の位置に基づき、６ポイント理論に従って眉デザインアプリのユーザの顔画像に最適な眉デザインを選択し、６つの点の大まかな仮位置を定義する。６ポイント抽出部２３３は抽出した６つの仮位置の点のデータを情報端末１０ａに送信するので、情報端末１０ａにダウンロードされた眉デザインアプリの画面に６つの仮位置の点が表示される。
【0077】
例えば、ステップＳ４において、６ポイント抽出部２３３は６ポイント理論によるコンピュータ・ソフトウェア・プログラムに命令された演算を実行し、ユーザの顔画像に最適な眉デザインとして図１０に示す第１ポイント～第６ポイントの６つの仮位置の点を定義し、眉デザインアプリの画面に表示する。(a) 図１０の第１ポイント（Ａ／Ｐ）は、眉頭のスタート位置である。ノーズラインカーブと、目頭から内側に所定幅（例えば、０．４～０．６ｍｍ、例えば０．５ｍｍ）入った位置から直上に引いた直線とが交わる点が第１ポイントになる。(b) 図１０の第２ポイント（Ｂ／Ｐ）は、眉頭の高さ位置であり、第１ポイント（Ａ／Ｐ）の直上（９０°）から４５°の範囲内に決定される点である。(c) 図１０の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）は、眉山の位置であり、黒目の端から目尻までの範囲内において眉弓筋に合わせて決定される点である。(d)図１０の第４ポイント（Ｄ／Ｐ）は、眉尻の位置であり、小鼻と目尻を結ぶ延長線と、口角と目尻を結ぶ延長線との間に決定される点である。(e) 図１０の第５ポイント（Ｅ／Ｐ）は、眉山の真下又はその近傍の位置である。(f) 図１０の第６ポイント（Ｆ／Ｐ）は、口角の真上又はその近傍の位置である。
【0078】
ステップＳ４において、ユーザの顔画像に最適な眉デザインを構成する６つの仮位置の点が、眉デザインアプリの画面に選択されると、図５のステップＳ５において、６ポイント抽出部２３３が、本人の自眉について対応する６つの点が、眉デザインアプリの画面上に仮自動的に配置される。図５のステップＳ５での仮自動的に配置のデータは、後述する図５のステップＳ８において、作成された眉デザインを顔画像のデータに合成するために必要なデータになる。
【0079】
ステップＳ５において、本人の自眉について対応する６つの仮位置の点が眉デザインアプリの画面上に仮自動的に配置されると、ステップＳ６において、６つの仮位置の点を結ぶ６つの線の種類を決定して６つの仮位置の点を再デザイン（再自動的に配置）する。即ち、ステップＳ６において６ライン生成部２３４が、図１１（ｂ）に示すように、第１ライン（Ａ／Ｌ）は図１１（ａ）に示す第１ポイント（Ａ／Ｐ）とその右上の第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第２ライン（Ｂ／Ｌ）を第２ポイント（Ｂ／Ｐ）とその右上の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第２ポイント（Ｂ／Ｐ）と第３ポイント（Ｃ／Ｐ）の位置を再デザインする。
【0080】
また、図１１（ｂ）に示す第３ライン（Ｃ／Ｌ）は図１１（ａ）に示す第３ポイント（Ｃ／Ｐ）とその右上の第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第４ライン（Ｄ／Ｌ）を第４ポイント（Ｄ／Ｐ）とその左側の第５ポイント（Ｅ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第４ポイント（Ｄ／Ｐ）と第５ポイント（Ｅ／Ｐ）の位置を再デザインする。さらに、第５ライン（Ｅ／Ｌ）を第５ポイント（Ｅ／Ｐ）とその左側の第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第６ライン（Ｆ／Ｌ）を第６ポイント（Ｆ／Ｐ）とその左側の第１ポイント（Ａ／Ｐ）を結ぶ線と定義し、第６ポイント（Ｆ／Ｐ）と第１ポイント（Ａ／Ｐ）の位置を再デザインする。
【0081】
ステップＳ６において再デザインされる６つの点の位置は、例えば、図１２に示すように顔画像の上で、３つのカテゴリーのそれぞれにおいて規定されている６ポイント理論のルール（規則）に従って決定される。先ず、図１２に示す顔画像のノーズラインカーブと、顔画像の目頭から内側に０．４～０．６ｍｍ、例えば０．５ｍｍ入った位置から直上に引いた直線とが交わる点に第１ポイント（Ａ／Ｐ）を決定する。図１１（ａ）に示す左から２番目の第２ポイント（Ｂ／Ｐ）は、ユーザの眉デザインパターンの選択に基づき、以下のように３パターンがある。フェミニン（第１カテゴリー）を選択した場合は、図１２の顔画像の上に決まった第１ポイント（Ａ／Ｐ）から斜め４５°の方向に、１ｃｍ進んだ顔画像の位置に第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を決定する。この場合、第１ライン（Ａ／Ｌ）は、アーチラインとする。マスキュリン（第２カテゴリー）を選択した場合は、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から斜め７５°の方向に、１ｃｍ進んだ顔画像の位置に第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を決定する。この場合、第１ライン（Ａ／Ｌ）は、ストレートラインとする。メンズ（第３カテゴリー）を選択した場合は、第１ポイント（Ａ／Ｐ）の真上９０°の方向に、目の高さの８０％進んだ顔画像の位置に第２ポイント（Ｂ／Ｐ）を決定する。この場合、第１ライン（Ａ／Ｌ）は、ストレートラインとする。
【0082】
図１１（ａ）に示す左から３番目の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）は、図１２の目頭と目尻を結ぶ直線に平行で、かつ上記により決定された第２ポイント（Ｂ／Ｐ）から延びる延長線上において、ユーザの眉デザインパターンの選択に基づき決定する。フェミニンを選択した場合は、図１２の顔画像のIで示す黒目の端から白目の端までのちょうど真ん中（５０％）の位置に対応する箇所を第３ポイント（Ｃ／Ｐ）と決定する。マスキュリンを選択した場合は、図１２の顔画像のIIで示す白目の端の真上の位置に第３ポイント（Ｃ／Ｐ）を決定する。メンズを選択した場合は、図１２の顔画像のIIIで示す位置となる目尻の真上の箇所を第３ポイント（Ｃ／Ｐ）と決定する。
【0083】
図１１（ａ）に示す左から４番目の第４ポイント（Ｄ／Ｐ）は、ユーザの眉デザインパターンの選択に基づき決定する。即ち、フェミニンを選択した場合は、図１２の顔画像の小鼻と左目の目尻を結ぶ斜めの延長線上において、目尻から右上方向に１．５ｃｍの間隔幅の顔画像の位置に第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を決定する。一方、マスキュリン又はメンズを選択した場合は、口角と目尻を結ぶ斜めの延長線上において、目尻から右上方向に１．５ｃｍの間隔幅の顔画像の位置に第４ポイント（Ｄ／Ｐ）を決定する。
【0084】
４番目の第４ポイント（Ｄ／Ｐ）から左に折れ曲がった５番目の第５ポイント（Ｅ／Ｐ）は、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）の真下に位置して眉の太さを決める。第５ポイント（Ｅ／Ｐ）は、ユーザの眉デザインパターンの選択に基づき、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）から所定の長さ下った顔画像の位置に、以下のように決定する。フェミニンを選択した場合は、図１２の顔画像の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）から、第１ライン（Ａ／Ｌ）の長さの６５％の長さ下った顔画像の位置に第５ポイントを決定し、眉の太さが選ばれる。マスキュリンを選択した場合は、顔画像の第３ポイント（Ｃ／Ｐ）から、第１ライン（Ａ／Ｌ）の長さの８０％の長さ下った顔画像の位置に第５ポイントを決定して眉の太さが選ばれる。メンズを選択した場合は、第３ポイント（Ｃ／Ｐ）から、第１ライン（Ａ／Ｌ）の長さの１００％の長さ下った顔画像の位置に第５ポイントを決定する。
【0085】
最後となる６番目の第６ポイント（Ｆ／Ｐ）は、図１２の顔画像では口角の真上又はその近傍の位置である。第６ポイント（Ｆ／Ｐ）は、ユーザの眉デザインパターンの選択に基づき、顔画像の第１ポイント（Ａ／Ｐ）から所定の方向及び所定の長さ右方向に移動した顔画像の位置に決定する。フェミニンを選択した場合は、顔画像の第１ポイントから斜め２０°の方向に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から１ｃｍの長さ右方向に移動した、図１２のiiiで示す顔画像の位置に第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を決定する。マスキュリンを選択した場合は、第１ポイントから斜め１０°の方向に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から１．２５ｃｍの長さ右方向に移動した図１２の顔画像のiiで示す位置に第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を決定する。メンズを選択した場合は、図１２の第１ポイントから真横（斜め０°の方向）に、第１ポイント（Ａ／Ｐ）から１．５ｃｍの長さ右方向に移動した顔画像の位置、又は第１ライン（Ａ／Ｌ）の長さと１００％同じ長さ分、右方向に移動した図１２の顔画像のiで示す位置に、第６ポイント（Ｆ／Ｐ）を決定する。
【0086】
以上のようにしてステップＳ６において顔画像の６つの点が再デザインされると、ステップＳ７において６ライン生成部２３４が、例えば、図１１（ｂ）及び図１３～図１５に示すように、これら６つの点を結ぶ６つのラインを顔画像の上に決定する。即ち、ステップＳ７では、６ポイント理論に当てはめて、ステップＳ６で再デザインされ各点を結ぶ線を６ライン生成部２３４が生成する。６つのラインの種類（線種）は、６ポイント理論に基づき、アーチラインＲ及びストレートラインＳから選択する。
【0087】
例えば、図１３のフェミニンを選択した場合で、図１３（ａ）のアーチの場合、第１ラインから第５ラインまでの線種をアーチラインＲの眉デザインのパターンとなる。また、図１３のフェミニンを選択した場合で、図１３(c)のコーナー＆アーチの線種場合、第１ライン、第２ライン、第４ライン、及び第５ラインの線種をアーチラインＲとし、第３ラインの線種をストレートラインＳとする眉デザインのパターンとなる。さらに、図１４のマスキュリンを選択した場合で、図１４(a)のアーチの線種の場合、第１ライン、第２ライン、及び第５ラインの線種をストレートラインＳとし、第３ライン及び第４ラインの線種をアーチラインＲとする眉デザインのパターンとなる。
【0088】
また、図１４のマスキュリンを選択した場合で、図１４(c) の線種がコーナー＆アーチの場合、第１ライン、第２ライン、第３ライン、及び第５ラインの線種をストレートラインＳとし、第４ラインの線種をアーチラインＲとする眉デザインのパターンとなる。また、図１５のメンズを選択した場合で、図１５(a) の線種がストレートの場合、第１ラインから第５ラインまでの線種をストレートラインＳとする眉デザインのパターンになる。さらに、図１５のメンズを選択した場合で、図１５(b) の線種がアーチ＆コーナーの場合、第１ライン、第２ライン、第３ライン及び第５ラインの線種をストレートラインＳとし、第４ラインの線種をアーチラインＲとする眉デザインのパターンとなる。
【0089】
ステップＳ７で各点を結ぶ線を６ライン生成部２３４が生成されると、ステップＳ８において、眉デザイン生成部２３５がステップＳ７で決定し線の間を塗りつぶして、全体としての眉の面をデザインする。その結果、理想の眉デザインが完成する。
【0090】
最後に、図５のステップＳ９において、ステップＳ８において眉デザイン生成部２３５が生成した眉デザインを図１６の右側の写真に示すように表示する。眉デザインは、例えば、眉デザインアプリのユーザが、例えば図３の表示部１３に表示された決定ボタン等を押すことにより、図３の表示部１３に表示される。
【0091】
ここで、上記の図５のステップＳ５において、本人の自眉（顔画像内の自眉）のデータについて、対応する６つの点が予め画像分析により求められている。従って、図１６の右側の写真に示すように、デザインされた眉デザインの６つの点と、本人の自眉の６つの点とを重ね合わせ、両者が重なっている部分はそのまま残す処理を行う。
【0092】
図１６の左側の写真に示す自眉部分に関しては、デザインされた眉デザインからはみ出た自眉部分については、本人の肌の色を判定し、その肌の色をスポイト機能ではみ出た自眉部分に塗り潰すことにより自動的に削除する。一方、本人の自眉からはみ出たデザインされた眉デザイン部分については、本人の自眉を判定し、その自眉と同じ色又は画像ではみ出たデザイン部分を埋めることにより自動的に眉毛を付け足す。
【0093】
そして、このようにして、顔の全体輪郭、両目の形状、大きさ及び位置、両眉の形状、大きさ及び位置、鼻の形状、大きさ及び位置、口の形状、大きさ及び位置等の顔要素のバランスを考慮した眉デザインが、図５のステップＳ９において図１６の右側の写真に示すように表示される。図５のステップＳ３における顔要素の画像分析の処理の一例を、図６に示すフローチャートを用いて説明するが例示に過ぎない。先ず、ステップＳ１１において、図２に示した画像データ分析部２３２の画像取得論理回路１７３は画像データ記憶部２１ａから画像データを読み出し、カラー画像生成処理論理回路１７４が、読み出した画像データから色情報含む画像データを取得する。ステップＳ１１で取得された色情報を含む画像データは、カラー画像記憶装置１７１ａに格納する。
【0094】
次に、ステップＳ１２において、特徴抽出論理回路１７５がカラー画像記憶装置１７１ａから色情報を含む画像データを読み出し、色情報を含む顔画像に対し、エッジ検出して６ポイント理論の特徴量を算出して、特徴量マップを生成する。既に述べたとおり、情報端末１０ａから送信された画像データが白黒画像である場合は、カラー画像生成処理論理回路１７４やカラー画像記憶装置１７１ａは省略可能である。この場合、特徴抽出論理回路１７５は、画像データ記憶部２１ａに格納された画像データに対してエッジ検出して特徴量を抽出する。
【0095】
ステップＳ１２においては、顔の全体輪郭、両目の形状、大きさ及び位置、両眉の形状、大きさ及び位置、鼻の形状、大きさ及び位置、口の形状、大きさ及び位置等の顔要素を６ポイント理論の特徴量として、オブジェクト検出論理回路１７６がオブジェクト検出をする。具体的には、目頭、目尻、及び黒目の位置が、両眉については、眉頭、眉山、及び眉尻の位置が、鼻については、ノーズラインカーブ及び小鼻の位置が６ポイント理論の顔要素の特徴量としてオブジェクト検出され、特徴量マップが生成される。生成された顔要素の特徴量マップは特徴情報記憶装置１７１ｂに格納する。
【0096】
次に、画像データ分析部２３２のオブジェクト検出論理回路１７６は、ステップＳ１３において、特徴情報記憶装置１７１ｂに格納された顔要素の特徴量マップを用いて機械学習の手法でウインドウサーチをする。このステップＳ１３においては、例えば、矩形の検出ウインドウを網羅的な走査（ラスタスキャン）して探索処理を実行する。ステップＳ１３における顔要素の探索処理は大きさと解像度を変えて階層的に実施してもよい。大きさと解像度が異なる各スケールの特徴量マップに対し、それぞれの特徴量マップの矩形の検出ウインドウを用いてウインドウサーチを実施する。
【0097】
オブジェクト検出論理回路１７６は更にステップＳ１４において、網羅的なウインドウサーチをしながら各検出ウインドウ内に、他の顔画像の顔要素が存在しないか識別処理をしていく。各検出ウインドウでの探索結果は、探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納する。
【0098】
次に、ステップＳ１５において、各検出ウインドウで検出した６ポイント理論のオブジェクトに関し、大きさの異なる全スケールでの撮像された顔画像の全画素の探索が終了したか否かを判定する。ステップＳ１５において、オブジェクト検出論理回路１７６が全スケールでの全画素の探索が終了していないと判定した場合は、ステップＳ１３に戻り、全スケールでの探索を実行する。
【0099】
ステップＳ１５において、オブジェクト検出論理回路１７６が全スケールでの全画素の探索が終了したと判定した場合は、探索結果を探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納した後、ステップＳ１６に進む。全スケールでの探索終了後、ステップＳ１６において、画像データ分析部２３２の統合処理論理回路１７７が、探索処理データ記憶装置１７１ｃから各検出ウインドウでの探索結果を読み出し、大きさの異なる各スケールで検出した顔画像の顔要素の候補となるウインドウを統合処理する。
【0100】
顔画像の顔要素の候補となるウインドウを統合処理した結果は、図９に示すような画像分析結果画像等として出力画像記憶装置１７１ｄに格納する。更に、ステップＳ１６において、画像データ分析部２３２の検出結果出力処理論理回路１７８は、出力画像記憶装置１７１ｄから画像分析結果画像を読み出し、図３に示した情報端末１０ａに電気信号を送信し、情報端末１０ａによって表示部１３に画像分析結果の画像を出力させる。図９に示すドットは検出されたノーズラインを示す分析結果の一例である。
【0101】
図７に示すフローチャートを用いて図６のステップＳ１３における顔要素の探索処理を機械学習の手法を用いる場合手順を説明する。ステップＳ１３における顔要素の探索処理では、顔の全体輪郭、両目の形状、大きさ及び位置、両眉の形状、大きさ及び位置、鼻の形状、大きさ及び位置、口の形状、大きさ及び位置等が、６ポイント理論に必要な顔要素の特徴量として探索される。具体的には、目頭、目尻、及び黒目の位置等の６ポイント理論に必要な顔要素の特徴量がステップＳ１３で探索される。先ず、ステップＳ２１において、図４に示したオブジェクト検出論理回路１７６の画像入力部１７６ａは、特徴情報記憶装置１７１ｂに格納された顔要素の特徴量マップを読みだす。
【0102】
次に、ステップＳ２２において、オブジェクト検出論理回路１７６の重み初期化部１７６ｂは、アダブーストの機械学習の分類に用いるすべてのサンプルの重みを初期化して均一化する。初期化された重みは、探索処理データ記憶装置１７１ｃをオブジェクト検出論理回路１７６のワークスペースとするように探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納する。
【0103】
次に、ステップＳ２３において、オブジェクト検出論理回路１７６の特徴量選択部１７６ｃは、探索処理データ記憶装置１７１ｃから６ポイント理論による正解画像と不正解画像の特徴量を読み出し、ランダムに６ポイント理論による正解画像と不正解画像から顔要素の特徴量を選択し、それぞれの特徴量の分類効率を算出する。算出した分類効率は、探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納する。図７のフローチャートで示されるような代表実施形態に係る機械学習の学習プロセスにおいては、６ポイント理論による正解画像／不正解画像判別に有用な特徴量が自動的に選択される。
【0104】
次に、ステップＳ２４において、オブジェクト検出論理回路１７６の特徴量閾値選択部１７６ｄは、最も分類効率の高い特徴量と、そのときの閾値を、機械学習的に選択し、探索処理データ記憶装置１７１ｃをワークスペースとして、探索処理データ記憶装置１７１ｃに、選択された最も分類効率の高い顔要素の特徴量とそのときの閾値を格納する。
【0105】
次に、ステップＳ２５において、オブジェクト検出論理回路１７６の重み更新部１７６ｅは、うまく識別できなかったサンプルの重み（ブースト重量）を増大させ、分類させるときに用いる重みを更新（ブースト）し、探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納する。アダブーストの統計的機械学習では、このように誤分類率に応じて適応的に重みを増強するブースティングを、探索処理データ記憶装置１７１ｃをワークスペースとして繰り返す。
【0106】
増強決定木の作成は機械学習的に行われるが、ステップＳ２６において、オブジェクト検出論理回路１７６の決定木数判定部１７６ｆは、予定の決定木の数分が生成されたかを、判定する。ステップＳ２６で予定の決定木の数分が生成されたと判定された場合はステップＳ２７に進む。ステップＳ２６で予定の決定木の数分が生成されていないと判定された場合は、ステップＳ２３に戻る。
【0107】
次に、ステップＳ２７において、オブジェクト検出論理回路１７６のデータセット更新部１７６ｇは、識別処理が困難な不正解画像サンプルを、６ポイント理論に対する「識別困難画像サンプル」として抽出し、データセットを更新し、探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納する。
【0108】
次に、ステップＳ２８において、決定木数判定部１７６ｆは、予定の決定木の数分が生成されたか、又は分類エラーが閾値以下であるかを判定する。ステップＳ２８で予定の決定木の数が生成された、又は分類エラーが閾値以下であると判定された場合は、顔要素の探索結果を探索処理データ記憶装置１７１ｃに格納した後、図７に示すフローチャートの処理を終了する。
【0109】
図７のフローチャートの処理の結果、目頭、目尻、及び黒目の位置が６ポイント理論の特徴量として、機械学習により顔要素がオブジェクト検出される。両眉については、眉頭、眉山、及び眉尻の位置が６ポイント理論の特徴量としてオブジェクト検出される。また、鼻については、ノーズラインカーブ及び小鼻の位置が６ポイント理論の特徴量としてオブジェクト検出される。ステップＳ２８で予定の決定木の数分が生成されていない、又は分類エラーが閾値以下ではないと判定された場合は、ステップＳ２２に戻り、新たなデータセットを用いて、機械学習の分類に用いるすべてのサンプルの重みを初期化して均一化する。図７に示すフローチャートの処理を終了すると、図６のステップＳ１３の機械学習が完了するので、図６のステップＳ１４の識別処理に進む。既に説明したとおり、ステップＳ１４では、他の顔画像の顔要素の存在が確認され、ステップＳ１５に進む。
【0110】
（その他の実施形態）
本発明は上記の代表実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替の実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
本発明は上記の代表実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替の実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【0111】
例えば、代表実施形態に係る自動的なデザイン方法では、図５のステップＳ１１においてカラー画像生成処理論理回路１７４が読み出した画像データから色情報含む画像データを取得し、ステップＳ１２において、特徴抽出論理回路１７５が色情報を含む顔画像に対し特徴量マップを生成していた。そして、図６のステップＳ１３における顔要素の探索処理を、ステップＳ１２で生成した顔要素の特徴量マップを用いる機械学習の手法を説明した。しかし、ニューラルネットワークを用い、ステップＳ１２において顔要素の特徴量マップを生成する際の顔要素の特徴量を自動的に見つけ出す深層学習の手法を用いても構わない。例えば、ニューラルネットワークの隠れ層を複数にして、複数のニューラルネットワークのそれぞれに６ポイント理論に必要なデータの特徴を自律的に学習させれば、ステップＳ１２において画像データ分析部２３２が自動的に顔要素の特徴量を抽出できるようになり、深層学習による処理が可能になる。
【0112】
尚、上記の代表実施形態及び他の実施形態で説明したそれぞれの技術的思想の一部を適宜、互いに組み合わせることも可能である。このように、本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当と解釈しうる、特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【0113】
１０ａ…第３情報端末（情報端末）、１０ｂ…第２情報端末、１０ｃ…第３情報端末、１１…記憶部、１２…処理部、１３…表示部、１４…撮像部、２０…眉デザインサーバ、２１…記憶部、２１ａ…画像データ記憶部、２１ｂ…６ポイントデータ記憶部、２１ｃ…プログラム記憶部、２２…通信部、２３…処理部、３０…ネットワーク、１７１ａ…カラー画像記憶装置、１７１ｂ…特徴情報記憶装置、１７１ｃ…探索処理データ記憶装置、１７１ｄ…出力画像記憶装置、１７２，２３７…バス、１７３…画像取得論理回路、１７４…カラー画像生成処理論理回路、１７５…特徴抽出論理回路、１７６…オブジェクト検出論理回路、１７６ａ…画像入力部、１７６ｂ…初期化部、１７６ｃ…特徴量選択部、１７６ｄ…特徴量閾値選択部、１７６ｅ…重み更新部、１７６ｆ…決定木数判定部、１７６ｇ…データセット更新部、１７７…統合処理論理回路、１７８…検出結果出力処理論理回路、２３１…画像データ取得部、２３２…画像データ分析部、２３３…６ポイント抽出部、２３４…ライン生成部、２３５…眉デザイン生成部、２３６…眉デザイン表示部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
