JP6659901B2 - プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本開示は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置に関する。

近年、CtoC（Customer To Customer）マーケットプレイスやEC（Electronic Commerce）サイトにおいて、服などの衣類や、玩具、日用品、ソファ等のインテリア、等の商品を出品する場合、出品者は、服のサイズを出品情報に含めて掲載する。例えば出品者は、実際に衣類のサイズを測定したり、衣類の製造元が公開しているカタログなどのサイズを確認したりして、これらを出品情報として掲載している。この手間を省く手法として、例えば、専用の用紙の上に洋服を平置きし、写真を撮るだけで、洋服サイズを自動で採寸する技術が公開されている（例えば、非特許文献１参照）。

株式会社NTC、"mysizeis Clothes"、［online］、［２０１９年７月２９日検索］、インターネット＜https://mysizeis.jp/clothes＞

しかしながら、上記の採寸技術では、専用の用紙を用意する必要があり、衣類を平置きするための専用の用紙がなければ衣類の採寸を行うことができなかった。

本開示は、専用の用紙等を用意する必要がなく、撮影中の衣類等の商品に対して適切に採寸することが可能なプログラム、情報処理方法、及び情報処理装置を提供することを目的の一つとする。

本開示の一実施形態に係るプログラムは、情報処理装置に含まれる１又は複数のプロセッサに、メモリから、撮影中の衣類を含む画像データを取得すること、衣類を含む基準面を検出すること、前記画像データを他の情報処理装置に送信すること、前記他の情報処理装置から、前記画像データに対する画像処理の結果得られる、前記画像データに含まれる衣類のサイズに関する各採寸点を示す画像座標系の各座標データを取得すること、前記画像座標系の各座標データにより示される各採寸点を、前記基準面に投影してプロットすること、前記基準面にプロットされた３次元座標系の各採寸点に対し、前記衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出すること、算出された２点間の距離を、前記撮影中の画像データ上に表示制御すること、を実行させる。

開示の技術によれば、専用の用紙等を用意する必要がなく、撮影中の衣類等の商品に対して適切に採寸することが可能となる。

第１実施形態における情報処理システム１の各構成例を示す図である。 第１実施形態に係るユーザ端末１０の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係るサーバ２０の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る衣類データ１３３に含まれるキーポイントデータの一例を示すである。 第１実施形態に係る衣類データ１３３に含まれる衣類のサイズ情報の一例を示す図である。 第１実施形態に係る学習モデル２３４の一例を示す図である。 第１実施形態に係る衣類の採寸処理における具体例を説明するための図である。 第１実施形態に係る情報処理システム１の処理の一例を示すシーケンス図である。 第１実施形態に係るユーザ端末１０側の処理の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る床に平置きした長袖シャツが採寸されている一例を示す図である。 第１実施形態に係る床に平置きされた半袖Ｔシャツが採寸されている一例を示す図である。 第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ａを示す図である。 第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ｂを示す図である。 第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ｃを示す図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［第１実施形態］
第１実施形態では、床や机の上などに置かれ、静止状態の衣類を撮影することで、適切に衣類を採寸する装置又はシステムについて説明する。第１実施形態では、衣類を含む画像データを学習用データとし、衣類のサイズに関する各採寸点（キーポイント）を教師データとして学習された学習済みモデルを用意しておく。各キーポイントは、袖口の角の端点や、袖と胴体の縫い目の端点や、襟の端点などである。また、第１実施形態では、撮影中の画像データから、衣類の各キーポイントが算出され、サイズに関する２点の距離が算出されて採寸が適切に行われる。

＜システムの適用例＞
図１は、第１実施形態における情報処理システム１の各構成例を示す図である。図１に示す例では、ユーザが利用する情報処理装置１０Ａ、１０Ｂ、衣類を含む画像データに対して画像処理を行うサーバ２０ＡがネットワークＮを介して接続される。なお、ユーザは情報処理端末１０Ａ、１０Ｂのいずれかを利用すればよく、情報処理システム１は、必ずしも情報処理端末１０Ａ、１０Ｂの両方を備える必要はない。

情報処理装置１０Ａは、例えば、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、コンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などであり、内蔵又は外付けて撮像装置を有する。

情報処理装置１０Ｂは、例えば、ウェアラブル端末（限定でなく例として、メガネ型デバイスなど）である。なお、情報処理装置１０Ａ及び１０Ｂを区別しないときは、情報処理装置１０と表記する。情報処理装置１０は、ユーザが利用する端末であるため、ユーザ端末１０とも表記する。

情報処理装置２０Ａは、例えばサーバであり、１又は複数の装置により構成されてもよい。また、情報処理装置２０Ａは、衣類を含む画像データを取得して画像処理を実行し、衣類の採寸に関する各特徴点（キーポイント）の座標データを取得する。以下、情報処理装置２０Ａは、サーバ２０とも表記する。

図１に示す例では、ユーザ端末１０は、衣類Ｇ１を撮影し、撮影中の一画像データをサーバ２０に送信する。サーバ２０は、例えば、複数の衣類画像データを教師データとして学習された学習モデルを有する。具体的には、サーバ２０は、シャツ、スラックス（ズボン）、スカートなどの様々なタイプを含む衣類画像データを学習用データとし、各学習用データには、採寸のための各キーポイント（着丈を示す両端点、身幅を示す両端点、肩幅を示す両端点、袖丈を示す両端点など）を正解ラベルとして、機械学習を行い、学習モデルを生成しておく。

これにより、サーバ２０は、ユーザ端末１０から送信された、衣類を含む画像データの新たなデータセットに対して、この学習モデルを用いることで、衣類を含む画像データの各キーポイントを取得することができる。例えば、各キーポイントについては、画像データ上の画像座標系における座標データが取得される。

また、サーバ２０は、受信された画像データに対して、オブジェクト認識やパターンマッチングを行うことで、例えばシャツなどの衣類のカテゴリを検出し、衣類のカテゴリごとに対応付けられた各キーポイントを求めるようにしてもよい。

サーバ２０は、求めた各キーポイントの座標データをユーザ端末１０に送信する。ユーザ端末１０Ｂは、この座標データに基づいて、撮影中の衣類の採寸を実行し、この衣類のサイズを取得する。ユーザ端末１０は、例えば、取得した衣類のサイズを撮影中の画像データに重畳して表示することで、ユーザは、衣類にカメラを向けるだけで、衣類の採寸結果を自動的に取得することができる。なお、「自動的に」とは、採寸に必要な専用の用紙等を事前に準備する必要がないという意味であり、画像を取得するためのボタン押下などの簡単なユーザ操作は、「自動的に」に含まれ得る。

＜構成の一例＞
図２は、第１実施形態に係るユーザ端末１０の一例を示すブロック図である。ユーザ端末１０は典型的には、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ）１１０、１つ又は複数のネットワーク又は他の通信インタフェース１２０、メモリ１３０、ユーザインタフェース１５０、撮像装置１６０、及びこれらの構成要素を相互接続するための１つ又は複数の通信バス１４０を含む。

ユーザインタフェース１５０は、例えば、ディスプレイ装置１５１及びキーボード及び／又はマウス（又は他の何らかのポインティングデバイス等の入力装置）１５２を備えるユーザインタフェース３５０である。また、ユーザインタフェース３５０は、タッチパネルでもよい。

メモリ１３０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＤＲ ＲＡＭ又は他のランダムアクセス固体記憶装置などの高速ランダムアクセスメモリであり、また、１つ又は複数の磁気ディスク記憶装置、光ディスク記憶装置、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体記憶装置などの不揮発性メモリでもよい。

また、メモリ１３０の他の例として、ＣＰＵ１１０から遠隔に設置される１つ又は複数の記憶装置でもよい。ある実施形態において、メモリ１３０は次のプログラム、モジュール及びデータ構造、又はそれらのサブセットを格納する。

オペレーティングシステム１３１は、例えば、様々な基本的なシステムサービスを処理するとともにハードウェアを用いてタスクを実行するためのプロシージャを含む。

ネットワーク通信モジュール１３２は、例えば、ユーザ端末１０を他のコンピュータに、１つ又は複数のネットワーク通信インタフェース１２０及び、インターネット、他の広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、メトロポリタンエリアネットワークなどの１つ又は複数の通信ネットワークを介して接続するために使用される。

衣類データ１３３は、撮影中の画像データに含まれる衣類に関するデータ（以下、「衣類データ」とも称す。）であり、例えば、衣類の画像データや、衣類の採寸に関するデータが、衣類データに含まれうる。衣類データについては、図４及び図５を用いて後述する。

採寸モジュール１３４は、オブジェクトを含む基準面を検出する。基準面は、例えば、ワールド座標系（３次元座標系）の基準面であり、平面であることが好適である。例えば、採寸モジュール１３４は、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を用いて、複数の画像データから特徴点の群を検出し、これらの特徴点を含む基準面を検出することができる。あるいは、採寸モジュール１３４は、深度センサや赤外線センサ等を用いて基準面を検出してもよい。

また、採寸モジュール１３４は、撮影中の一の画像データをサーバ２０に送信して、採寸に関する各採寸点（キーポイント）の取得要求を行う。採寸モジュール１３４は、例えば取得要求の後、サーバ２０により、画像データに対する画像処理の結果得られる、各キーポイントを示す画像座標系の各座標データを取得する。

採寸モジュール１３４は、画像座標系の各座標データを取得すると、各座標データをワールド座標系の３次元座標系のデータに変換する。例えば、採寸モジュール１３４は、検出された基準面（例えば洋服がその上にあると仮定された平面）に、画像座標系の各キーポイントの座標データを基準面に投影して基準面に衝突する点をプロットし、基準面にプロットされた点を、３次元座標系（ワールド座標系）の各キーポイントの座標データとする。

なお、基準面は一度検出されれば、カメラ位置が変わったとしてもトラッキングすることができる。ただし、採寸モジュール１３４がサーバ２０に対して画像データを送信してからカメラ位置が変わった場合には、サーバ２０から返却されるキーポイントをプロットすると、所望のキーポイントの位置がずれてしまうおそれがある。そのため、採寸モジュール１３４がサーバ２０に送信する画像データを撮像したときのカメラの三次元位置や、座標、カメラの回転等の撮像時のパラメータを保存しておき、採寸モジュール１３４は、その三次元位置等に基づいてキーポイントをプロットすることが好ましい。

採寸モジュール１３４は、基準面にプロットされた３次元座標系の各キーポイントに対し、画像データに含まれる衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出する。例えば、採寸モジュール１３４は、撮影中の一画像データに含まれる３次元座標系の２点のキーポイントの距離を算出することで、衣類のサイズデータとすることができる。また、各キーポイントには、識別情報が割り振られており、例えば０〜Ｎの番号である。この場合、キーポイントを示す番号３〜４の距離が肩幅を示すなどを関連付けておけば、採寸モジュール１３４は、所定の番号間の距離を算出することで、衣類のサイズを容易に計測することができる。

表示制御モジュール１３５は、算出された２点間の距離（長さ）を、２点間に対応する衣類のサイズに関連付けて、撮影中の画像データ上に表示制御する。例えば、表示制御モジュール１３５は、画像データ上の着丈部分、身幅部分、袖丈部分等に、算出された距離をサイズとして重畳してＡＲ（Augmented Reality）又はＶＲ（Virtual Reality）表示してもよい。

これにより、専用の用紙等を用意する必要がなく、撮影中の衣類に対して適切に採寸することが可能となる。

また、表示制御モジュール１３５は、基準面にプロットされた各キーポイントを用いるので、カメラ位置が変わったとしても、基準面が検出されていれば、各キーポイント間の距離をそのままサイズとして表示し続けることができる。これにより、開示の技術では、撮像された静止画像データに対してサイズを表示する技術との違いを明確にし、撮影中の一画像データ（動画像データ）に対して、カメラ位置が変動されたとしても、一旦算出されたサイズをＡＲ表示し続けることが可能になる。

また、採寸モジュール１３４は、画像データに含まれる衣類の特定情報を、衣類の画像認識、ユーザ入力及び特定情報の読取の少なくとも１つが用いられて取得してもよい。特定情報は、例えば、衣類のカテゴリや商品を特定する情報を含む。上述したように、この特定情報は、衣類のタグを画像認識して取得されたり、ユーザにより入力で取得されたり、ICタグなどを読み取ることで取得されたりしてもよい。

このとき、採寸モジュール１３４は、取得された特定情報に基づいて衣類のカタログ情報を取得してもよい。例えば、採寸モジュール１３４は、商品カタログを記憶するデータベースにアクセスして、特定情報と一致する商品のカタログ情報を取得する。なお、カタログ情報は、例えば衣類の製造元や販売元等が提供する、当該衣類の製品情報であり、一例として、サイズや色、ブランド等の情報を含む。

表示制御モジュール１３５は、カタログ情報のサイズ（以下「カタログサイズ」ともいう。）と、算出された距離により示されるサイズとを、画像データ内に表示制御してもよい。例えば、表示制御モジュール１３５は、採寸されたサイズに関連付けてカタログサイズを画像データ上に表示制御する。

これにより、ユーザは、採寸した衣類が、カタログ情報に掲載されたサイズとどの程度異なるのかを把握することができる。

また、表示制御モジュール１３５は、カタログサイズと、算出された距離により示されるサイズとを画像上に比較して表示制御してもよい。例えば、表示制御モジュール１３５は、対応する項目において、算出されたサイズとカタログサイズとをそれぞれ関連付けて表示制御する。また、表示制御モジュール１３５は、算出されたサイズと、カタログサイズとをそれぞれリスト化し、このリストを表示制御してもよい（例えば、後述する図１１Ａ参照。）。

これにより、ユーザは、採寸した衣類のサイズとカタログサイズとの違いを、より適切に把握することが可能になる。

また、表示制御モジュール１３５は、カタログサイズと、算出された距離により示されるサイズとを、画像データ上の衣類に重畳して表示制御することを含んでもよい。例えば、表示制御モジュール１３５は、カタログ情報のサイズを点線で実際の衣類の位置に重畳して表示制御してもよい（例えば、後述する図１１Ｂ参照。）。

これにより、ユーザは、採寸した衣類のサイズとカタログサイズとの違いを、より適切に視覚的に把握することが可能になる。

また、表示制御モジュール１３５は、衣類の所定部位において、カタログサイズと、距離により示されるサイズとが所定値以上異なる場合、画像データ上で所定位置を強調して表示制御してもよい。例えば、表示制御モジュール１３５は、所定項目（例えば袖丈、着丈など）において、採寸したサイズとカタログサイズとが１ｃｍ以上異なれば、その所定項目の位置の色を変えたり、丸で囲ったりして強調して表示制御してもよい（例えば、後述する図１１Ｃ参照。）。

これにより、ユーザは、採寸した衣類のサイズとカタログサイズとの違いを、視覚的に容易に把握することが可能になる。

また、開示の技術では、一の画像に複数の衣類が含まれていても、同様に採寸することが可能である。この場合、採寸モジュール１３４は、画像データに複数の衣類が含まれる場合、複数の衣類を含む基準面を検出してもよい。また、採寸モジュール１３４は、衣類ごとに所定領域で区切って抽出してもよい。このとき、採寸モジュール１３４は、所定領域ごとに識別情報を付与しておくとよい。

採寸モジュール１３４は、キーポイントの取得要求の際に、付与された識別情報を関連付けて所定領域の画像データをサーバ２０に送信するよう制御する。サーバ２０から、付与された識別情報に対応する所定領域に含まれる衣類ごとに、この衣類のサイズに関する各キーポイントを取得してもよい。次に、採寸モジュール１３４は、各所定領域内の衣類ごとに、この衣類の画像座標系の各座標データにより示される各キーポイントを、基準面に投影してプロットしてもよい。

採寸モジュール１３４は、各所定領域内の衣類ごとに、プロットされた３次元座標系の各キーポイントに対し、衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出してもよい。

このとき、表示制御モジュール１３５は、各所定領域内の衣類ごとに、算出された２点間の距離を、対応する衣類のサイズに関連付けて、撮影中の画像データ上に表示制御してもよい。

これにより、複数の衣類に対して一度に採寸することが可能になり、一つ一つ採寸する手間を省くことができ、ユーザ端末１０及びサーバ２０間の通信回数を減らすことが可能になる。

また、ユーザ端末１０は、出品処理モジュール１３６を含んでもよい。出品処理モジュール１３６は、算出された２点間の距離を含む衣類のサイズ情報を、この衣類の商品情報に含めて出品情報を作成してもよい。例えば、出品処理モジュール１３６は、算出された衣類のサイズ情報に、出品対象の衣類のサイズ情報として出品情報に含めてもよい。このとき、出品処理モジュール１３６は、採寸モジュール１３４によりカタログ情報のサイズ情報が取得できていれば、カタログサイズの情報も採寸したサイズの情報と合わせて出品情報に含めてもよい。

これにより、ユーザは、衣類を出品する際に、自分で採寸したり、カタログ情報からサイズ情報を取得したりする必要がなくなり、出品に対するユーザの手間を省き、ユーザに出品を促すことが可能になる。また、カタログ情報のサイズ情報も含めることで、新品時との比較を出品情報に掲載させることも可能になる。

なお、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ）１１０は、メモリ１３０から、必要に応じて各モジュールを読み出して実行する。例えば、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ）１１０は、メモリ１３０に格納されているネットワーク通信モジュール１３２を実行することで、通信部を構成してもよい。また、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ）１１０は、メモリ１３０に格納されている採寸モジュール１３４、表示制御モジュール１３５、出品処理モジュール１３６をそれぞれ実行することで、採寸部、表示制御部、出品処理部を構成してもよい。

他の実施形態において、採寸モジュール１３４、表示制御モジュール１３５、出品処理モジュール１３６は、ユーザ端末１０のメモリ１３０に格納されるスタンドアロンアプリケーションであってもよい。スタンドアロンアプリケーションとしては、限定はされないが、採寸アプリケーション、表示制御アプリケーション、出品処理アプリケーションが挙げられる。さらに他の実施形態において、採寸モジュール１３４、表示制御モジュール１３５、出品処理モジュール１３６は別のアプリケーションへのアドオン又はプラグインであってもよい。

上記に示した要素の各々は、先述の記憶装置の１つ又は複数に格納され得る。上記に示したモジュールの各々は、上述される機能を実行するための命令のセットに対応する。上記に示したモジュール又はプログラム（すなわち、命令のセット）は別個のソフトウェアプログラム、プロシージャ又はモジュールとして実装される必要はないとともに、従ってこれらのモジュールの様々なサブセットは様々な実施形態で組み合わされるか、或いは再構成されてもよい。ある実施形態において、メモリ１３０は上記に示されるモジュール及びデータ構造のサブセットを格納し得る。さらには、メモリ１３０は上述されない追加的なモジュール及びデータ構造を格納し得る。

図３は、第１実施形態に係るサーバ２０の一例を示すブロック図である。サーバ２０は典型的には、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ）２１０、１つ又は複数のネットワーク又は他の通信インタフェース２２０、メモリ２３０、及びこれらの構成要素を相互接続するための１つ又は複数の通信バス２４０を含む。

サーバ２０は、場合によりユーザインタフェース２５０を含んでもよく、これとしては、ディスプレイ装置（図示せず）、及びキーボード及び／又はマウス（又は他の何らかのポインティングデバイス等の入力装置。図示せず）を挙げることができる。

メモリ１３０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＤＲ ＲＡＭ又は他のランダムアクセス固体記憶装置などの高速ランダムアクセスメモリであり、また、１つ又は複数の磁気ディスク記憶装置、光ディスク記憶装置、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体記憶装置などの不揮発性メモリでもよい。

また、メモリ２３０の他の例は、ＣＰＵ２１０から遠隔に設置される１つ又は複数の記憶装置を挙げることができる。ある実施形態において、メモリ２３０は次のプログラム、モジュール及びデータ構造、又はそれらのサブセットを格納する。

オペレーティングシステム２３１は、例えば、様々な基本的なシステムサービスを処理するとともにハードウェアを用いてタスクを実行するためのプロシージャを含む。

ネットワーク通信モジュール２３２は、例えば、サーバ２０を他のコンピュータに、１つ又は複数の通信ネットワークインタフェース２２０及びインターネット、他の広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、メトロポリタンエリアネットワークなどの１つ又は複数の通信ネットワークを介して接続するために使用される。

教師データ２３３は、様々なカテゴリの衣類を撮像した画像データを示す学習用データと、その画像データに含まれる衣類の採寸に関する各キーポイントを示す正解ラベルとを含むデータである。例えば、学習用データは、各カテゴリ（Ｔシャツ、ズボン、スカート、長袖シャツ等）の衣類が撮像された画像データを含み、正解ラベルは、各カテゴリの衣類のサイズに関するキーポイントが、画像データごとに関連付けられている。キーポイントの数は、衣類のカテゴリに応じて異なってもよい。

学習モデル２３４は、教師データ２３３に対して学習されたモデルである。例えば、学習モデル２３４は、後述する学習モジュール２３５によって教師データ２３３が機械学習されて生成された学習済みのモデルである。このモデルを用いることで、どの服の場合には、採寸すべき点がどこかを自動で生成することが可能になる。例えば、Ｔシャツの袖丈であれば、袖と本体の縫い目部分と袖口がキーポイントとなる。

学習モジュール２３５は、例えば、教師データ２３３に対して機械学習を実行する。また、学習モジュール２３５は、衣類が撮像された一の画像データを含む新たなデータセットに対して、学習モデル２３４を取得し、取得した学習モデル２３４を用いて機械学習し、衣類の各キーポイントを特定する。学習モジュール２３５は、特定された衣類の各キーポイントを画像データに対応させ、各キーポイントの画像座標系の各座標データを特定する。学習モジュール２３５は、特定された各座標データを、ユーザ端末１０に送信する。なお、上述した機械学習による学習処理は、画像処理に含まれる。

画像処理モジュール２３６は、衣類が撮像された一の画像データに対し、撮像された衣類がどのカテゴリに属するかを特定するため、パターンマッチングや、オブジェクト認識・検知等を行う。比較対象の画像データ群には、各カテゴリの衣類が撮像された画像データを多数含む。画像処理モジュール２３６は、例えば、撮影中の画像データとの類似度が高い画像データを抽出し、抽出された画像データに関連付けられたカテゴリを特定する。画像処理モジュール２３６は、特定されたカテゴリに関連付けられた各キーポイントを取得し、これらの各キーポイントを画像データに対応付け、各キーポイントの画像座標系の各座標データを特定する。画像処理モジュール２３６は、特定された各座標データを、ユーザ端末１０に送信する。なお、画像処理モジュール２３６は、必ずしも必要なモジュールではない。

電子商取引モジュール２３７は、商品やサービスの売買処理を実行する。例えば、電子商取引モジュール２３７は、商品やサービスの出品処理を実行したり、販売処理を実行したりする。なお、電子商取引モジュール２３７は、別のサーバにより実装されてもよい。

上記に示した要素の各々は先述される記憶装置の１つ又は複数に格納され得る。上記に示したモジュールの各々は、上述される機能を実行するための命令のセットに対応する。上記に示したモジュール又はプログラム（すなわち、命令のセット）は別個のソフトウェアプログラム、プロシージャ又はモジュールとして実装される必要はないとともに、従ってこれらのモジュールの様々なサブセットが様々な実施形態で組み合わされるか、或いは再構成され得る。ある実施形態において、メモリ２３０は上記に示されるモジュール及びデータ構造のサブセットを格納し得る。さらには、メモリ２３０は上述されない追加的なモジュール及びデータ構造を格納し得る。

図３は「サーバ」を示すが、図３は、本明細書に記載される実施形態の構造的な概略としてよりも、サーバのセットに存在し得る様々な特徴についての説明が意図されている。実際には、当業者により認識されるとおり、別個に示される項目が組み合わされ得るであろうとともに、ある項目が別個にされ得るであろう。例えば、図３において別個に示される項目は単一サーバ上に実装され得るであろうとともに、単一の項目が１台又は複数のサーバにより実装され得るであろう。

＜データ構造の一例＞
図４は、第１実施形態に係る、サーバ２０が情報処理装置１０の採寸モジュール１３４に返却するキーポイントデータの一例を示す図である。図４に示す例では、キーポイントデータは、一例として、衣類ＩＤに関連付けて、カテゴリ、キーポイント０、キーポイント１、キーポイント２、・・・を含む。キーポイントの数は、カテゴリに応じて変更され得る。なお、各キーポイントのデータは、カメラ画像の画像座標系の座標データ（ｕ，ｖ）と、基準面におけるワールド座標系（３次元座標系）の座標データ（ｘ，ｙ，ｚ）とを含む。キーポイントデータの一例として、衣類ＩＤ「Ｔ−０００１００」には、カテゴリ「シャツ」、キーポイント０「（ｕ０，ｖ０）、（ｘ０，ｙ０，ｚ０）」を含む各キーポイントの座標データが関連付けられる。なお、衣類ＩＤとキーポイントとの対応関係は図４の例に限定されない。例えば、各キーポイントの２次元座標群と、３次元座標群とが別で格納され、それぞれが対応付けられていてもよい。

図５は、第１実施形態に係る衣類データ１３３に含まれる衣類のサイズ情報の一例を示す図である。図５に示す例では、サイズ情報は、衣類ＩＤに関連付けて、カテゴリ、着丈、身幅、袖丈などの衣類のサイズに関する情報を含む。なお、サイズに関する情報（着丈、身幅など）は、カテゴリに応じて変更され得る。サイズ情報の一例として、衣類ＩＤ「Ｔ−０００１００」には、カテゴリ「シャツ」、着丈「６７．７ｃｍ」、身幅「４８．３ｃｍ」、袖丈「２７．９ｃｍ」などが関連付けられる。なお、サイズの表記は、表示制御モジュール１３５により、ｃｍ表記に限らず、インチなどの様々な表記に換算可能である。なお、衣類データ１３３は、採寸モジュール１３４がサーバ２０から取得したキーポイントを衣類ＩＤと紐付けたキーポイントデータを含んでも良い。

図６は、第１実施形態に係る学習モデル２３４の一例を示す図である。図６に示す例では、学習モデル２３４は、カテゴリごとにモデルが分けられているが、この例に限られない。例えば、学習モデル２３４は、カテゴリを分けずに１つのモデルとして生成されることも可能である。なお、カテゴリを分けることで、採寸のための各キーポイントを精度よく求めることが可能になる。学習モデルには、カテゴリごとに、モデルと、代表的なキーポイントとが関連付けられる。代表的なキーポイントは、例えば、衣類に対してキーポイントの位置が関連付けられている。学習モデルの一例として、カテゴリ「シャツ」、モデル「Ｍ１」に、キーポイント０（ｕｍ０，ｖｍ０）などの各キーポイントの位置情報が関連付けられている。

上述したデータ構造は、あくまでも一例であって、この例に限られない。例えば衣類ＩＤなどの主キーが他のＩＤに変更されたり、衣類データに画像データが関連付けられたりする。また、カテゴリが特定されない場合には、カテゴリの格納は不要である。

＜具体例＞
図７は、第１実施形態に係る衣類の採寸処理における具体例を説明するための図である。図７に示す例を用いて、基準面検出処理、各キーポイント算出処理、３次元座標特定処理、サイズ計測処理の順で、採寸処理の具体例を説明する。

（基準面検出処理）
採寸モジュール１３４は、例えば、ＳＬＡＭ等の技術を用いて、複数の画像データから特徴点群を検出する。そして採寸モジュール１３４は、検出された特徴点群に基づいて衣類Ｇ１を含む基準面を特定し、検出する。基準面は、ここでは平面を例として説明する。

ユーザ端末１０側では、一般的に、検出される平面がワールド座標系ＷＣにおいてどこに存在するか、及び、ユーザ端末１０の撮像装置１６０の位置と平面との位置関係を検出する。ここで、衣類が、どの平面に存在するかを判断するのは難しい。そこで、採寸モジュール１３４は、撮影中の撮像装置１６０が向いている先に存在する平面を、衣服が存在する平面として検出する。なお、基準面は曲面であってもよい。

（各キーポイント算出処理）
採寸モジュール１３４は、平面が検出されると、撮影中の一画像データをサーバ１０に送信する。この一画像データは、平面が検出された画像データでもよいし、平面検出以降の撮影中の一画像データでもよい。サーバ１０の学習モジュール２３５は、ユーザ端末１０から受信した画像データを新しいデータとして入力し、学習モデル２３４を用いて機械学習することにより、画像データ内の衣類の各キーポイントを出力する。

例えば、学習モジュール２３５は、ＭｕｌｔｉＰｏｓｅＮｅｔ［１］の中のＫｅｙｐｏｉｎｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＳｕｂｓｅｔを実装してもよい。これにより、学習モジュール２３５は、学習して特定された各キーポイントの座標データをユーザ端末１０に送信する。学習モジュール２３５は、例えば、撮像装置１６０のカメラ画像の平面と、その平面の２次元の画像座標系における各キーポイントの座標データを取得する。学習モジュール２３５は、取得した各キーポイントの各座標データをユーザ端末１０に送信する。

（３次元座標特定処理）
ユーザ端末１０の採寸モジュール１３４は、撮影中の画像データに含まれる各座標データをサーバ２０から取得する。採寸モジュール１３４は、画像座標系であるキーポイントの座標データを、ワールド座標系（３次元座標系）の３次元点に変換する。例えば、採寸モジュール１３４は、撮像装置１６０の中心位置から画像座標系の座標データ（ｕ，ｖ）を用いて、衣類Ｇ１が存在する３次元座標系の平面に投影した座標データ（ｘ、ｙ、ｚ）を特定する。

具体的には、採寸モジュール１３４は、カメラ位置から画像座標系の各キーポイントに向かって投影し、さらにその延長線が平面と衝突した点を、求めたいキーポイントとしてプロットする。このとき、採寸モジュール１３４は、３次元座標系の座標を求める。なお、各キーポイントは、衣類のサイズに関する位置に設けられるキーポイントであり、例えば、袖の外側端点、襟の外側端点、裾の両側端点、肩幅の縫い目や、エッジなどがキーポイントとなりうる。

（サイズ計測処理）
採寸モジュール１３４は、所定の２点間の距離を算出すれば、衣類Ｇ１のサイズを取得することが可能になる。例えば、図７に示す長袖シャツＧ１の場合、採寸モジュール１３４は、キーポイント３及び４の距離を算出することで、肩幅を計測することが可能になる。また、採寸モジュール１３４は、その他の２点間の距離を算出することで、袖丈（キーポイント３及び８）なども計測可能である。計測された各サイズは、撮影中の画像データに含まれる衣類に関連付けて表示制御される。

＜動作説明＞
次に、第１実施形態に係る情報処理システム１の動作について説明する。図８は、第１実施形態に係る情報処理システム１の処理の一例を示すシーケンス図である。

（ステップＳ１０２）
ユーザ端末１０の採寸モジュール１３４は、衣類を撮影中の一画像データを取得する。採寸モジュール１３４は、例えば、ユーザがボタンを押下する操作に応じて、撮影中の一画像データを取得してもよい。

（ステップＳ１０４）
採寸モジュール１３４は、取得された複数の画像データを用いて特徴点群を検出し、これらの特徴点群を用いて基準面を検出する。基準面には衣類が存在すると仮定される。

（ステップＳ１０６）
採寸モジュール１３４は、撮影中の一の画像データをサーバ２０に送信するよう制御する。これにより、ネットワーク通信モジュール１３２は、一の画像データをサーバ２０に送信する。一の画像データは、基準面が検出された画像データ群の中の一つでもよいし、基準面が検出された以降で所定期間内に撮影された一の画像データでもよい。

（ステップＳ１０８）
サーバ２０の学習モジュール２３５は、キーポイントの取得に関する画像処理を実行する。ここでは、学習モジュール２３５は、受信された画像データに対し、学習モデル２３４を適用して機械学習を実行し、アウトプットとして、この画像データに含まれる衣類のサイズに関する各キーポイントを算出する。なお、学習モジュール２３５に代わり、画像処理モジュール２３６が、上述したキーポイントの取得に関する処理を実行してもよい。

（ステップＳ１１０）
学習モジュール２３５は、各キーポイントを示す座標データを、ユーザ端末１０に送信するよう制御する。これにより、ネットワーク通信モジュール２３２は、各座標データをユーザ端末１０に送信する。

（ステップＳ１１２）
ユーザ端末１０の採寸モジュール１３４は、受信された画像座標系の座標データを、衣類が存在する基準面に投影してプロットし、プロットされた点をワールド座標系の座標データとして取得する。なお、採寸モジュール１３４は、サーバ２０に送信した画像データを撮影したときのカメラの三次元位置に基づいて、キーポイントをプロットすることが好ましい。

（ステップＳ１１４）
採寸モジュール１３４は、２つのキーポイント間の距離を算出する。なお、算出される２点間は予め設定されていてもよい。どの２点間を算出するかは、衣類のカテゴリごとに設定されていてもよい。これにより、採寸モジュール１３４は、どの２点間の距離を求めればよいかを、容易に把握することができ、処理を迅速に行うことができるようになる。

（ステップＳ１１６）
表示制御モジュール１３５は、算出された２点間の距離を、撮影中の画像データ上に表示制御する。例えば、表示制御モジュール１３５は、２点間の距離が肩幅を示すものであれば、画像上の肩幅に対応させて、算出された距離をサイズ情報として表示制御する。これにより、サイズ情報がＡＲを用いて効果的に表示されることで、ユーザにサイズ情報を知らせることができる。

（ステップＳ１１８）
以降の処理は、任意の処理であり、必ずしも実行されなくてもよい。出品処理モジュール１３６は、ユーザの操作に基づいて、サイズ情報がＡＲ表示されている衣類に対して、出品指示を受けたとする。例えば、サイズがＡＲ表示された画面は、出品ボタンなどの所定のＵＩ部品を含み、このＵＩ部品がユーザにより押下されたとする。

（ステップＳ１２０）
出品処理モジュール１３６は、採寸モジュール１３４により算出された２点間の距離を含む衣類のサイズ情報を、衣類の商品情報に含めて出品情報を作成する。また、作成された出品情報は、出品要求とともにサーバ２０に送信される。

（ステップＳ１２２）
サーバ２０の電子商取引モジュール２３７は、出品要求された商品を、電子商取引プラットフォームにおいて販売するように、各種処理を実行する。

以上、本開示技術は、専用の用紙等を用意する必要がなく、撮影中の衣類に対して適切に採寸することが可能になる。また、本開示技術は、撮影装置１６０をＯＮにして撮影装置１６０を衣類にかざすことで、基準面の検出、画像データの送信、各座標データの受信、基準面へのプロット、サイズ計測、サイズのＡＲ表示が行われる。この場合、基準面の検出はユーザ端末１０側で行っておくことで、３次元座標系の基準面に対応付けられた各キーポイントは、撮像装置１６０の位置が変更されても、３次元座標系での２つのキーポイント間の距離が変わらない。また、各キーポイントは、３次元座標系に対応付けられて保持されているため、撮像装置１００の画角から一旦外れた場合でも、再度画角内にキーポイントが入った場合には、このキーポイントを基準とするサイズは、再度ＡＲ表示される。なお、情報処理端末１０において、仮想マップを作成して当該仮想マップの座標系でキーポイント情報を保存しておくことで、キーポイントの取得後にカメラの画角から外れた場合でも、抽出した基準面を元にサイズを算出することが可能になる。

次に、ユーザ端末１０側の処理について説明する。図９は、第１実施形態に係るユーザ端末１０側の処理の一例を示すフローチャートである。

（ステップＳ２０２）
表示制御モジュール１３５は、採寸した衣類のカテゴリを画面上に表示制御する。例えば、Ｔシャツ、ズボン、スカートなどのカテゴリの１つが表示される。カテゴリは、サーバ１０により機械学習を用いて特定されてもよいし、画像データを用いたカテゴリの類似度検索で特定されてもよい。

（ステップＳ２０４）
採寸モジュール１３４は、表示されたカテゴリが正しいか否かを判定する。例えば、ＹＥＳ，ＮＯのボタンに対するユーザ操作に応じて、カテゴリの正否が判定されてもよい。カテゴリが正しいと判定されれば（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）、処理はステップＳ２０６に進み、カテゴリが正しくないと判定されれば（ステップＳ２０４−ＮＯ）、処理は終了する。なお、カテゴリが正しくない場合は、ユーザにより訂正させてもよい。

（ステップＳ２０６）
採寸モジュール１３４は、カテゴリに基づいて、その商品のカタログ情報を、ネットワークを介して取得し、このカタログ情報からカタログサイズを取得してもよい。

（ステップＳ２０８）
表示制御モジュール１３５は、取得されたカタログサイズと、採寸されたサイズ情報（以下、「採寸サイズ」とも称する。）とを比較して画面上に表示制御してもよい。

（ステップＳ２１０）
採寸モジュール１３４は、カタログサイズと、採寸サイズとの比較結果に基づいて、衣類の状態を判定する。衣類の状態とは、カタログサイズと採寸サイズとの乖離度合いに基づいて決定される状態である。例えば、状態とは、例えば未使用に近い、目立った汚れ無しなどの状態を含み、この状態については、図１１を用いて後述する。

これにより、第１実施形態に係るユーザ端末１０は、カタログサイズとの比較を行ったり、衣類の状態を判定したりすることができる。例えば、カタログサイズ及び採寸サイズの両サイズの差分が所定値以上であれば、状態としては、「傷や汚れあり」になり、両サイズの差分が所定値以内であれば、状態としては、「新品に近い」になる。

＜画面例＞
次に、ユーザ端末１０の画面に表示される例について説明する。図１０Ａは、第１実施形態に係る床に平置きした長袖シャツが採寸されている一例を示す図である。図１０Ａに示すように、画像上の衣類に各キーポイントが重畳表示され、どの点からどの点までの距離であるかが画面Ｄ１０に表示される。図１０Ａは、着丈が衣類の上に表示され、インチ表示されている例である。

図１０Ｂは、第１実施形態に係る床に平置きされた半袖Ｔシャツが採寸されている一例を示す図である。図１０Ｂに示すように、画像上の衣類には、複数のキーポイントが対応付けられ、画面Ｄ１２の左中央下（所定領域）に、計測された各サイズ（着丈、身幅、袖丈、肩幅）が表示される。

図１１Ａは、第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ａを示す図である。図１１Ａに示す例では、表示制御モジュール１３５は、採寸サイズと、カタログサイズとをリスト化して画面Ｄ２０の所定位置（例えば下部）に表示制御する。図１１Ａに示す例では、各項目の採寸サイズとカタログサイズとの差異が第１所定値よりも小さいため、状態としては、「未使用に近い」と判定されている。

図１１Ｂは、第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ｂを示す図である。図１１Ｂに示す例では、表示制御モジュール１３５は、カタログサイズを衣類部分に重畳表示して画面Ｄ２２に表示制御する。図１１Ｂに示す例では、各項目の採寸サイズとカタログサイズとの差異が第１所定値よりも大きく第２所定値よりも小さいため、状態としては、「目立った汚れなし」と判定されている。

図１１Ｃは、第１実施形態に係る採寸結果の表示例Ｃを示す図である。図１１Ｃに示す例では、表示制御モジュール１３５は、採寸サイズとカタログサイズとの差分が大きい箇所Ｐ１０を強調して画面Ｄ２４に表示制御する。図１１Ｃに示す例では、ある項目の採寸サイズとカタログサイズとの差異が第２所定値よりも大きいため、状態としては、「傷や汚れあり」と判定されている。

なお、図１１Ａ〜Ｃに示す採寸サイズ又はカタログサイズの表示の仕方は一例であって、複数の表示が組み合わされて表示されてもよい。例えば、両サイズをリスト化して表示しつつ、採寸サイズとカタログサイズとの差分が大きければ、その箇所を強調して表示されるようにしてもよい。また、採寸サイズとカタログサイズとの差分に応じて、比較結果の表示の仕方が変更されてもよい。例えば、差分が第１所定値よりも小さければ、図１１Ａに示す画面Ｄ２０が表示されてもよい。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態におけるシステムについて説明する。第２実施形態では、第１実施形態におけるサーバ２０の画像処理が、ユーザ端末１０で行われる。これにより、ユーザ端末１０単体で、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

＜システム構成等＞
第２実施形態に係るシステム構成や、制御装置の構成等は、基本的に第１実施形態に係るシステム構成や、制御装置の構成等と同様である。第２実施形態と第１実施形態とで異なる点は、学習モジュール２３５及び／又は画像処理モジュール２３６が、ユーザ端末１０に備えられる点である。

これにより、ユーザ端末１０単体で第１実施形態と同様の処理を行うことができるので、通信の状態に関係なく、撮影中の画像データ取得からサイズを表示するまでの時間を短縮することができ、リアルタイム性を向上させることが可能になる。

なお、開示技術は、上述した各実施形態に限定されるものではなく、開示技術の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記各実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

本開示の各実施形態のプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。 記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。プログラムは、限定でなく例として、ソフトウェアプログラムやコンピュータプログラムを含む。

［変形例］
また、上述した各実施形態における変形例を以下に示す。

＜変形例１＞
変形例１では、上記各実施形態において採寸の対象として衣類を例にして説明したが、これに限られない。採寸の対象物は、撮像装置１６０の画角内に入るようなオブジェクトであればよく、例えば、家具、服飾品、文房具、電化製品、生活用品、車両などでもよい。学習モデル２３４は、それぞれのオブジェクトに応じてキーポイントが設定される。なお、変形例１でのシステム構成等は、第１実施形態の構成と同様である。

また、カタログサイズから変更されないようなオブジェクトであれば、採寸モジュール１３４は、カタログ情報の取得要求を停止してもよい。また、事前にカタログ情報を取得するオブジェクトと、カタログ情報を取得しないオブジェクトとを分けて設定しておき、採寸モジュール１３４は、カタログ情報が取得可能なオブジェクトの場合のみ、カタログ情報を取得して、表示制御モジュール１３５は、カタログサイズと採寸サイズとを画面上に表示制御するようにしてもよい。これにより、使用によりサイズが変わらないようなオブジェクトは、カタログ情報を取得する必要はないが、洋服や靴などのように使用によりサイズが変わる可能性があるオブジェクトは、カタログ情報を取得するようにしておくとよい。

＜変形例２＞
変形例２では、上記各実施形態においてカタログ比較の対象として、上記各実施形態で採寸されたサイズを例にして説明したが、これに限られない。例えば、表示制御モジュール１３５は、従来技術を用いて採寸されたサイズと、カタログ情報から取得したサイズとを比較して画面上に表示制御するようにしてもよい。また、カタログサイズの比較対象となるサイズは、自動で算出されるサイズだけではなく、手動で入力されたサイズであってもよく、表示制御モジュール１３５は、両者を比較して画面上に表示制御してもよい。これらの情報が出品情報に含まれることで、買い手としては、カタログサイズとの比較で購入の判断を行うことができるようになる。

＜変形例３＞
変形例３では、撮像装置１６０をＯＮにして移動させながらオブジェクトを映す場合に、メモリ１３０は、オブジェクト認識がされた時点の画像データとその時点のカメラの情報（カメラの３次元空間位置や回転角度、座標等）を取得して所定期間バッファリングしておく。これにより、オブジェクト検出がされた時点近傍のバッファリングされた画像データを用いて、各実施形態で説明した処理を実行することが可能になる。

＜変形例４＞
変形例４では、ユーザの体のサイズを電子商取引プラットフォームに登録しておくことで、表示制御モジュール１３５は、上記各実施形態や各変形例で採寸されたサイズを有する衣類の中から、自身の体のサイズに合う衣類を特定して表示制御してもよい。これにより、ユーザが自身の体に合うサイズの衣類の提案を受けることが可能になる。

＜変形例５＞
変形例５では、上記各実施形態では、ユーザ端末１０側で基準面の検出を行っていたが、サーバ２０側に画像データや、ワールド座標系のデータを送信し、サーバ２０側でオブジェクトのサイズを計測して、ユーザ端末１０で、そのサイズを表示するようにしてもよい。

１ 情報処理システム
１０、１０Ａ、１０Ｂ 情報処理装置（ユーザ端末）
２０、２０Ａ、２０Ｂ 情報処理装置（サーバ）
１１０、２１０ 処理装置（ＣＰＵ）
１２０、２２０ ネットワーク通信インタフェース
１３０、２３０ メモリ
１３１、２３１ オペレーティングシステム
１３２、２３２ ネットワーク通信モジュール
１３３ 衣類データ
１３４ 採寸モジュール
１３５ 表示制御モジュール
１３６ 出品処理モジュール
１４０ 通信バス
１５０ ユーザインタフェース
１６０ 撮像装置
２３３ 教師データ
２３４ 学習モデル
２３５ 学習モジュール
２３６ 画像処理モジュール
２３７ 電子商取引モジュール

Claims (10)

1. 情報処理装置に含まれる１又は複数のプロセッサに、
   メモリから、撮影中の衣類を含む画像データを取得すること、
   ３次元座標系の基準面であって、前記基準面の上に前記衣類があると仮定される前記基準面を検出すること、
   前記画像データを他の情報処理装置に送信すること、
   前記他の情報処理装置から、前記画像データに対する画像処理の結果得られる、前記画像データに含まれる衣類のサイズに関する各採寸点を示す画像座標系の各座標データを取得すること、
   前記画像座標系の各座標データにより示される各採寸点を、前記基準面に投影してプロットすること、
   前記基準面にプロットされた３次元座標系の各採寸点に対し、前記衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出すること、
   算出された前記所定の２点間の距離を、前記撮影中の画像データ上に表示制御すること、を実行させるプログラム。
2. 前記１又は複数のプロセッサに、
   前記画像データに含まれる衣類の特定情報を取得すること、
   前記特定情報に基づいて前記衣類のカタログ情報を取得すること、をさらに実行させ、
   前記表示制御することは、
   前記カタログ情報のサイズと、算出された前記距離により示されるサイズとを前記画像データ内に表示制御すること、を含む請求項１に記載のプログラム。
3. 前記表示制御することは、
   前記カタログ情報のサイズと、前記距離により示されるサイズとを前記画像データ上に比較して表示制御することを含む、請求項２に記載のプログラム。
4. 前記表示制御することは、
   前記カタログ情報のサイズと、前記距離により示されるサイズとを前記画像データ上の衣類に重畳して表示制御することを含む、請求項２に記載のプログラム。
5. 前記表示制御することは、
   前記衣類の所定部位において、前記カタログ情報のサイズと、前記距離により示されるサイズとが所定値以上異なる場合、前記画像データ上で前記所定位置を強調して表示制御することを含む、請求項２に記載のプログラム。
6. 前記検出することは、
   前記画像データに複数の衣類が含まれる場合、前記複数の衣類を含む基準面であって、前記基準面の上に前記複数の衣類があると仮定される前記基準面を検出することを含み、
   前記各座標データを取得することは、
   前記衣類ごとに、当該衣類のサイズに関する各採寸点を取得することを含み、
   前記プロットすることは、
   前記衣類ごとに、当該衣類の前記画像座標系の各座標データにより示される各採寸点を、前記基準面に投影してプロットすることを含み、
   前記算出することは、
   前記衣類ごとに、プロットされた３次元座標系の各採寸点に対し、前記衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出することを含み、
   前記表示制御することは、
   前記衣類ごとに、算出された前記所定の２点間の距離を、前記撮影中の画像データ上に表示制御することを含む、請求項１乃至４いずれか一項に記載のプログラム。
7. 前記１又は複数のプロセッサに、
   算出された２点間の距離を含む前記衣類のサイズ情報を、前記衣類の商品情報に含めて出品情報を作成すること、をさらに実行させる請求項１乃至５いずれか一項に記載のプログラム。
8. 前記各座標データを取得することは、
   前記他の情報処理装置により、衣類を含む画像データを学習用データとし、前記衣類のサイズに関する各採寸点を正解ラベルとして学習された学習モデルと、前記取得された画像データとを用いて機械学習され、当該画像データに対して生成される各採寸点の画像座標系の各座標データを取得することを含む、請求項１乃至６いずれか一項に記載のプログラム。
9. 情報処理装置に含まれる１又は複数のプロセッサが、
   メモリから、撮影中の衣類を含む画像データを取得すること、
   ３次元座標系の基準面であって、前記基準面の上に前記衣類があると仮定される前記基準面を検出すること、
   前記画像データを他の情報処理装置に送信すること、
   前記他の情報処理装置から、前記画像データに対する画像処理の結果得られる、前記画像データに含まれる衣類のサイズに関する各採寸点を示す画像座標系の各座標データを取得すること、
   前記画像座標系の各座標データにより示される各採寸点を、前記基準面に投影してプロットすること、
   前記基準面にプロットされた３次元座標系の各採寸点に対し、前記衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出すること、
   算出された前記所定の２点間の距離を、前記撮影中の画像データ上に表示制御すること、を実行する情報処理方法。
10. 情報処理装置であって、
    メモリと１又は複数のプロセッサとを含み、
    前記１又は複数のプロセッサが、
    前記メモリから、撮影中の衣類を含む画像データを取得すること、
    ３次元座標系の基準面であって、前記基準面の上に前記衣類があると仮定される前記基準面を検出すること、
    前記画像データを他の情報処理装置に送信すること、
    前記他の情報処理装置から、前記画像データに対する画像処理の結果得られる、前記画像データに含まれる衣類のサイズに関する各採寸点を示す画像座標系の各座標データを取得すること、
    前記画像座標系の各座標データにより示される各採寸点を、前記基準面に投影してプロットすること、
    前記基準面にプロットされた３次元座標系の各採寸点に対し、前記衣類のサイズを示す所定の２点間の距離を算出すること、
    算出された前記所定の２点間の距離を、前記撮影中の画像データ上に表示制御すること、を実行する情報処理方法。

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