JP7585568B2

JP7585568B2 - Estimation method and estimation device

Info

Publication number: JP7585568B2
Application number: JP2020131963A
Authority: JP
Inventors: 大樹守谷; 智充箆伊; 明子町田; 大朗宗像; 智大新井; 春奈関根; 恵子小林
Original assignee: Shiseido Co Ltd
Current assignee: Shiseido Co Ltd
Priority date: 2020-08-03
Filing date: 2020-08-03
Publication date: 2024-11-19
Anticipated expiration: 2040-08-03
Also published as: JP2022028509A

Description

本発明は、推定方法および推定装置に関する。 The present invention relates to an estimation method and an estimation device.

従来、化粧品等に対する感情を評価する方法が知られている。特許文献１では、化粧品等によって生じる「ときめき」感情を評価する方法および装置が開示されている。 Conventionally, methods for evaluating emotions toward cosmetics and the like are known. Patent Document 1 discloses a method and device for evaluating the "excitement" emotion caused by cosmetics and the like.

特開２０１９－１８５１７３号公報JP 2019-185173 A

しかしながら、特許文献１では、感情を評価される者が感情評価アンケートに回答し、感情評価アンケートへの回答に応じて取得される因子得点に基づいて、感情が評価される（特許文献１の明細書の段落［００６２］、［００６３］、および、図１６のＳ３０１、Ｓ３０２等）。そのため、感情を評価される者が、感情評価アンケートに正確に回答できなかった場合には、その者の感情は正確に評価されない。 However, in Patent Document 1, the person whose emotions are to be evaluated answers an emotion evaluation questionnaire, and the emotions are evaluated based on the factor scores obtained in response to the answers to the emotion evaluation questionnaire (paragraphs [0062] and [0063] of the specification of Patent Document 1, and S301, S302, etc. of FIG. 16). Therefore, if the person whose emotions are to be evaluated cannot answer the emotion evaluation questionnaire accurately, the person's emotions will not be evaluated accurately.

そこで、本発明の一実施形態では、美容に関する事象に対するユーザの感情の推定の精度を向上することを目的とする。 Therefore, one embodiment of the present invention aims to improve the accuracy of estimating a user's emotions regarding beauty-related events.

本発明の一態様は、ユーザの脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つおよび心拍数を取得するステップと、前記ユーザの脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つおよび前記心拍数から導出される心拍に関する情報に基づいて、美容に関する事象に対する前記ユーザの感情を推定するステップと、を含む。 One aspect of the present invention includes the steps of acquiring at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of a user's electroencephalogram and a heart rate, and estimating the user's feelings regarding a beauty event based on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's electroencephalogram and information related to the heart rate derived from the heart rate.

本発明によれば、美容に関する事象に対するユーザの感情の推定の精度を向上することができる。 The present invention can improve the accuracy of estimating a user's feelings regarding beauty-related events.

本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention; 本発明の一実施形態に係る推定装置の機能ブロック図である。1 is a functional block diagram of an estimation device according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る推定処理のフローチャートである。4 is a flowchart of an estimation process according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る化粧行動時の流れを説明するための図である。1A to 1C are diagrams for explaining a flow of makeup application according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る化粧行動とユーザの感情の評価との関係を説明するための図である。11 is a diagram for explaining a relationship between makeup actions and an evaluation of a user's emotions according to an embodiment of the present invention. FIG. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（ポジティブ－ネガティブ）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。A diagram to explain information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotions (positive-negative) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（ポジティブ－ネガティブ）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。A diagram to explain information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotions (positive-negative) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（気持ちが明るい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。11 is a diagram for explaining information regarding brain waves and heart rates that correlate with a user's emotions (feeling cheerful) in accordance with one embodiment of the present invention. FIG. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（気持ちが明るい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。11 is a diagram for explaining information regarding brain waves and heart rates that correlate with a user's emotions (feeling cheerful) in accordance with one embodiment of the present invention. FIG. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（誰かに会いたい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotion (wanting to meet someone) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（誰かに会いたい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotion (wanting to meet someone) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（自信がある）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。A figure for explaining information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotions (confident) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るユーザの感情（自信がある）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。A figure for explaining information regarding brain waves and heart rates correlated with a user's emotions (confident) in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る推定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of an estimation device according to an embodiment of the present invention.

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。 The following describes an embodiment of the present invention based on the drawings.

＜用語の説明＞
・「美容に関する事象」とは、基礎化粧品・メーキャップ化粧品・シャンプー等の化粧品、化粧用具、美顔器等の美容家電、香水、美容サプリメント・健康食品、マッサージ、エステティック等のうちの少なくとも１つに関する事象のことを言う。例えば、「美容に関する事象」は、ユーザに美容を施すこと（例えば、ユーザに化粧を施すこと）、ユーザに美容を施すことをシミュレーションすること（例えば、ユーザに化粧を施すことをシミュレーションすること）、化粧品を含む美容に関する情報（例えば、広告、宣伝等）をユーザへ提供すること等のうちの少なくとも１つを含む。
・「ユーザの感情」とは、ユーザが美容に関する事象に対して抱く気持ちである。例えば、「ユーザの感情」は、美容に関する事象に対する、感情価（肯定的な感情（ポジティブな感情）または否定的な感情（ネガティブな感情））、気持ちが明るい、誰かに会いたい、自信があるといった感情である。
・「心拍に関する情報」とは、心拍数に基づいて導出される心拍に関する情報である。例えば、「心拍に関する情報」は、心拍数の最大値（最も多い値）、最小値（最も少ない値）、平均心拍数、平均心拍間隔、心拍間隔の中央値、心拍変動等のうちの少なくとも１つを含む。 <Terminology>
"Beauty-related events" refers to events related to at least one of cosmetics such as basic cosmetics, makeup cosmetics, shampoo, etc., makeup tools, beauty appliances such as facial massagers, perfumes, beauty supplements and health foods, massages, esthetics, etc. For example, "beauty-related events" include at least one of providing beauty to a user (e.g., applying makeup to a user), simulating providing beauty to a user (e.g., simulating applying makeup to a user), providing information related to beauty including cosmetics (e.g., advertisements, promotions, etc.) to a user, etc.
"User emotion" refers to the feelings that a user has toward a beauty-related event. For example, "user emotion" refers to the emotional valence (positive emotion or negative emotion) toward a beauty-related event, such as feeling cheerful, wanting to meet someone, or feeling confident.
"Heartbeat-related information" refers to information about the heartbeat derived based on the heart rate. For example, "heartbeat-related information" includes at least one of the maximum (highest value) and minimum (lowest value) of the heart rate, the average heart rate, the average heartbeat interval, the median of the heartbeat interval, and heartbeat variability.

＜全体の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。図１に示されるように、推定装置１０は、任意のネットワークを介して、脳波取得装置２１および心拍数取得装置２２と通信可能に接続されている。また、推定装置１０は、任意のネットワークを介して、出力装置３０と通信可能に接続されている。以下、それぞれについて説明する。 <Overall composition>
Fig. 1 is a diagram showing an overall configuration according to an embodiment of the present invention. As shown in Fig. 1, an estimation device 10 is communicably connected to an electroencephalogram acquisition device 21 and a heart rate acquisition device 22 via an arbitrary network. The estimation device 10 is also communicably connected to an output device 30 via an arbitrary network. Each of these will be described below.

なお、推定装置１０と脳波取得装置２１と心拍数取得装置２２と出力装置３０とは、同一の場所に設置されてもよいし、推定装置１０と脳波取得装置２１と心拍数取得装置２２と出力装置３０とのうちの少なくとも１つが他の装置から離れた遠隔地に設置されてもよい。 The estimation device 10, the brain wave acquisition device 21, the heart rate acquisition device 22, and the output device 30 may be installed in the same location, or at least one of the estimation device 10, the brain wave acquisition device 21, the heart rate acquisition device 22, and the output device 30 may be installed in a remote location away from the other devices.

推定装置１０は、ユーザ４０の脳波および心拍に関する情報に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する。推定装置１０は、１つまたは複数のコンピュータからなる。また、推定装置１０は、任意のネットワークを介して、脳波取得装置２１、心拍数取得装置２２、出力装置３０とデータを送受信することができる。後段で、図２を参照しながら、推定装置１０について詳細に説明する。 The estimation device 10 estimates the user's 40 feelings about beauty-related events based on information about the user's 40 brain waves and heart rate. The estimation device 10 is composed of one or more computers. The estimation device 10 can also transmit and receive data to and from the brain wave acquisition device 21, the heart rate acquisition device 22, and the output device 30 via any network. The estimation device 10 will be described in detail later with reference to FIG. 2.

脳波取得装置２１は、ユーザ４０の脳波を測定するための装置である。脳波取得装置２１は、測定したユーザ４０の脳波のデータを、推定装置１０へ送信する。なお、ユーザ４０の脳波は、任意の装置を用いて任意の測定法で測定されてよい。 The brainwave acquisition device 21 is a device for measuring the brainwaves of the user 40. The brainwave acquisition device 21 transmits data on the measured brainwaves of the user 40 to the estimation device 10. Note that the brainwaves of the user 40 may be measured using any device and any measurement method.

心拍数取得装置２２は、ユーザ４０の心拍数を測定するための装置である。心拍数取得装置２２は、測定したユーザ４０の心拍数のデータを、推定装置１０へ送信する。なお、ユーザ４０の心拍数は、任意の装置を用いて任意の測定法で測定されてよい。例えば、ｒＰＰＧ（Remote Photo Plethysmography）による測定法が用いられる。 The heart rate acquisition device 22 is a device for measuring the heart rate of the user 40. The heart rate acquisition device 22 transmits data on the measured heart rate of the user 40 to the estimation device 10. The heart rate of the user 40 may be measured by any measurement method using any device. For example, a measurement method using rPPG (Remote Photo Plethysmography) is used.

出力装置３０は、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を表示するための装置である。具体的には、出力装置３０は、推定装置１０が推定した美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を、推定装置１０から受信してディスプレイ上に表示する。出力装置３０は、パーソナルコンピュータ、タブレット等の任意の装置であってよい。 The output device 30 is a device for displaying the emotions of the user 40 regarding beauty-related events. Specifically, the output device 30 receives the emotions of the user 40 regarding beauty-related events estimated by the estimation device 10 from the estimation device 10 and displays them on a display. The output device 30 may be any device, such as a personal computer, a tablet, etc.

なお、図１では、推定装置１０と出力装置３０とを別々の装置として説明したが、推定装置１０と出力装置３０とを１つの装置で実装するようにしてもよい。 Note that in FIG. 1, the estimation device 10 and the output device 30 are described as separate devices, but the estimation device 10 and the output device 30 may be implemented as a single device.

＜機能ブロック＞
図２は、本発明の一実施形態に係る推定装置１０の機能ブロック図である。図２に示されるように、推定装置１０は、取得部１０１と、推定部１０２と、出力部１０３とを備える。また、推定装置１０は、プログラムを実行することで、取得部１０１、推定部１０２、出力部１０３として機能する。 <Function block>
Fig. 2 is a functional block diagram of the estimation device 10 according to an embodiment of the present invention. As shown in Fig. 2, the estimation device 10 includes an acquisition unit 101, an estimation unit 102, and an output unit 103. Moreover, the estimation device 10 functions as the acquisition unit 101, the estimation unit 102, and the output unit 103 by executing a program.

取得部１０１は、脳波取得装置２１から、ユーザ４０の脳波のデータを取得する。具体的には、取得部１０１は、脳波取得装置２１から、ユーザ４０の脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つのデータを取得する。また、取得部１０１は、心拍数取得装置２２から、ユーザ４０の心拍数のデータを取得する。 The acquisition unit 101 acquires data on the brain waves of the user 40 from the brain wave acquisition device 21. Specifically, the acquisition unit 101 acquires data on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the brain waves of the user 40 from the brain wave acquisition device 21. The acquisition unit 101 also acquires data on the heart rate of the user 40 from the heart rate acquisition device 22.

例えば、取得部１０１は、ユーザ４０に美容を施すこと、ユーザに美容を施すことをシミュレーションすること、化粧品を含む美容に関する情報（例えば、広告、宣伝等）をユーザ４０へ提供すること等の美容に関する事象が生じた後（例えば、ユーザ４０が体験について振り返り、思考や評価を行っている間）のユーザ４０の脳波および心拍数のデータを取得する。 For example, the acquisition unit 101 acquires data on the brainwaves and heart rate of the user 40 after a beauty-related event occurs (e.g., while the user 40 is reflecting on, thinking about, and evaluating the experience), such as providing beauty treatment to the user 40, simulating the application of beauty treatment to the user, or providing information related to beauty including cosmetics (e.g., advertisement, promotion, etc.) to the user 40.

推定部１０２は、取得部１０１が取得したユーザ４０の脳波および心拍数に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する。具体的には、推定部１０２は、ユーザ４０の脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つおよび心拍に関する情報（例えば、心拍数の最大値、最小値、平均心拍数、平均心拍間隔、心拍間隔の中央値、心拍変動等）に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する。 The estimation unit 102 estimates the user's 40 feelings regarding a beauty event based on the user's 40 brain waves and heart rate acquired by the acquisition unit 101. Specifically, the estimation unit 102 estimates the user's 40 feelings regarding a beauty event based on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's 40 brain waves and information regarding the heart rate (e.g., maximum and minimum heart rate values, average heart rate, average heart rate interval, median heart rate interval, heart rate variability, etc.).

なお、推定部１０２は、ユーザ４０の脳波のθ波のパワー値とα波のパワー値とβ波のパワー値、および、心拍に関する情報（例えば、心拍数の最大値、最小値、平均心拍数、平均心拍間隔、心拍間隔の中央値、心拍変動等）に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する構成とすることもできる。 The estimation unit 102 can also be configured to estimate the user's 40 feelings regarding beauty-related events based on the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's 40 brain waves, and information regarding the heart rate (e.g., maximum and minimum heart rates, average heart rate, average heart rate interval, median heart rate interval, heart rate variability, etc.).

例えば、推定部１０２は、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を０から１００の数値として推定することができる。 For example, the estimation unit 102 can estimate the user 40's feelings regarding a beauty-related event as a numerical value between 0 and 100.

また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、０から４９）の数値であるとネガティブな感情であると推定し、所定の範囲（例えば、５１から１００）の数値であるとポジティブな感情であると推定することができる。また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、５０）の数値であると無反応であると推定することができる。 The estimation unit 102 can estimate that a numerical value within a predetermined range (e.g., 0 to 49) indicates a negative emotion, and that a numerical value within a predetermined range (e.g., 51 to 100) indicates a positive emotion. The estimation unit 102 can estimate that a numerical value within a predetermined range (e.g., 50) indicates no reaction.

また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、０から４９）の数値であると、ユーザ４０が"気持ちが明るい"と感じていないと推定し、所定の範囲（例えば、５１から１００）の数値であると、ユーザ４０が"気持ちが明るい"と感じていると推定することができる。また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、５０）の数値であると無反応であると推定することができる。 Furthermore, the estimation unit 102 can estimate that the user 40 is not feeling "cheerful" if the numerical value is within a predetermined range (e.g., 0 to 49), and can estimate that the user 40 is feeling "cheerful" if the numerical value is within a predetermined range (e.g., 51 to 100). Furthermore, the estimation unit 102 can estimate that the user is unresponsive if the numerical value is within a predetermined range (e.g., 50).

また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、０から４９）の数値であると、ユーザ４０が"誰かに会いたい"と感じていないと推定し、所定の範囲（例えば、５１から１００）の数値であると、ユーザ４０が"誰かに会いたい"と感じていると推定することができる。また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、５０）の数値であると無反応であると推定することができる。 Furthermore, the estimation unit 102 can estimate that the user 40 does not feel like "wanting to meet someone" if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 0 to 49), and can estimate that the user 40 feels like "wanting to meet someone" if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 51 to 100). Furthermore, the estimation unit 102 can estimate that the user is unresponsive if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 50).

また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、０から４９）の数値であると、ユーザ４０が"自信がある"と感じていないと推定し、所定の範囲（例えば、５１から１００）の数値であると、ユーザ４０が"自信がある"と感じていると推定することができる。また、推定部１０２は、所定の範囲（例えば、５０）の数値であると無反応であると推定することができる。 The estimation unit 102 can estimate that the user 40 does not feel "confident" if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 0 to 49), and can estimate that the user 40 feels "confident" if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 51 to 100). The estimation unit 102 can estimate that the user 40 is unresponsive if the numeric value is within a predetermined range (e.g., 50).

後段で図４～図１３を参照しながら詳細に説明するように、発明者は、ユーザ４０の脳波および心拍に関する情報から、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する、線形回帰（例えば、線形ＳＶＲ（Linear Support Vector Regression））モデルを作成した。そのため、本発明では、推定部１０２が、ユーザ４０の脳波および心拍に関する情報と、線形回帰モデルと、に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定することができる。 As will be described in detail later with reference to Figures 4 to 13, the inventors have created a linear regression (e.g., linear SVR (Linear Support Vector Regression)) model that estimates the user's 40 feelings regarding beauty-related events from information regarding the user's 40 brain waves and heart rate. Therefore, in the present invention, the estimation unit 102 can estimate the user's 40 feelings regarding beauty-related events based on the information regarding the user's 40 brain waves and heart rate and the linear regression model.

ユーザ４０がポジティブな感情を抱いているのか、あるいは、ネガティブな感情を抱いているのかを推定する場合、例えば、推定部１０２が用いる脳波は、ユーザ４０の前頭部のθ波、α波、β波、中心部のθ波、α波、β波、側頭部のθ波、α波、β波、後頭部のθ波、α波、β波、頭頂部のθ波、α波、β波のうちの少なくとも１つを含む。また、例えば、推定部１０２が用いる脳波は、ユーザ４０の左前頭部（Ｆ３）のθ波、右前頭部（Ｆ４）のθ波、左外側前頭部（Ｆ７）のθ波、右外側前頭部（Ｆ８）のθ波、正中前頭部（Ｆｚ）のθ波、左中心部（Ｃ３）のθ波、右中心部（Ｃ４）のθ波、右中側頭部（Ｔ８）のθ波、左頭頂部（Ｐ３）のθ波、右頭頂部（Ｐ４）のθ波、左後側頭部（Ｐ７）のθ波、右後側頭部（Ｐ８）のθ波、正中頭頂部（Ｐｚ）のθ波、左後頭部（Ｏ１）のθ波、右後頭部（Ｏ２）のθ波、左前頭部（Ｆ３）のα波、左外側前頭部（Ｆ７）のα波、右外側前頭部（Ｆ８）のα波、正中前頭部（Ｆｚ）のα波、左中心部（Ｃ３）のα波、右中心部（Ｃ４）のα波、左中側頭部（Ｔ７）のα波、右中側頭部（Ｔ８）のα波、正中心部（Ｃｚ）のα波、左頭頂部（Ｐ３）のα波、右頭頂部（Ｐ４）のα波、右後側頭部（Ｐ８）のα波、正中頭頂部（Ｐｚ）のα波、左後頭部（Ｏ１）のα波、右後頭部（Ｏ２）のα波、右前頭部（Ｆ４）のβ波、右外側前頭部（Ｆ８）のβ波、右中心部（Ｃ４）のβ波、左中側頭部（Ｔ７）のβ波、右中側頭部（Ｔ８）のβ波、正中心部（Ｃｚ）のβ波、左頭頂部（Ｐ３）のβ波、正中頭頂部（Ｐｚ）のβ波、左後頭部（Ｏ１）のβ波、右後頭部（Ｏ２）のβ波のうちの少なくとも１つを含む。 When estimating whether a user 40 is feeling a positive emotion or a negative emotion, for example, the brain waves used by the estimation unit 102 include at least one of theta waves, alpha waves, and beta waves in the forehead of the user 40, theta waves, alpha waves, and beta waves in the central region, theta waves, alpha waves, and beta waves in the temporal region, theta waves, alpha waves, and beta waves in the occipital region, and theta waves, alpha waves, and beta waves in the parietal region. In addition, for example, the brain waves used by the estimation unit 102 may include theta waves of the left frontal region (F3), theta waves of the right frontal region (F4), theta waves of the left lateral frontal region (F7), theta waves of the right lateral frontal region (F8), theta waves of the median frontal region (Fz), theta waves of the left central region (C3), theta waves of the right central region (C4), theta waves of the right middle temporal region (T8), theta waves of the left parietal region (P3), theta waves of the right parietal region (P4), theta waves of the left posterior temporal region (P7), theta waves of the right posterior temporal region (P8), theta waves of the median parietal region (Pz), theta waves of the left occipital region (O1), theta waves of the right occipital region (O2), alpha waves of the left frontal region (F3), alpha waves of the left lateral frontal region (F7), alpha waves of the right lateral frontal region (F8), alpha waves of the median frontal region (Fz), the left central The alpha waves include at least one of the following: alpha waves in the central region (C3), alpha waves in the right central region (C4), alpha waves in the left middle temporal region (T7), alpha waves in the right middle temporal region (T8), alpha waves in the central region (Cz), alpha waves in the left parietal region (P3), alpha waves in the right parietal region (P4), alpha waves in the right posterior temporal region (P8), alpha waves in the median parietal region (Pz), alpha waves in the left occipital region (O1), alpha waves in the right occipital region (O2), beta waves in the right frontal region (F4), beta waves in the right lateral frontal region (F8), beta waves in the right central region (C4), beta waves in the left middle temporal region (T7), beta waves in the right middle temporal region (T8), beta waves in the central region (Cz), beta waves in the left parietal region (P3), beta waves in the median parietal region (Pz), beta waves in the left occipital region (O1), and beta waves in the right occipital region (O2).

例えば、推定部１０２が用いる心拍に関する情報は、ユーザ４０の心拍数の最大値、最小値、平均心拍数、平均心拍間隔、心拍間隔の中央値、心拍変動のうちの少なくとも１つを含む。 For example, the information about the heart rate used by the estimation unit 102 includes at least one of the maximum heart rate, minimum heart rate, average heart rate, average heart beat interval, median heart beat interval, and heart rate variability of the user 40.

出力部１０３は、推定部１０２が推定したユーザ４０の感情を出力する。例えば、出力部１０３は、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を出力装置３０へ送信する、あるいは、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定装置１０等の記憶装置に記憶する。 The output unit 103 outputs the emotion of the user 40 estimated by the estimation unit 102. For example, the output unit 103 transmits the emotion of the user 40 regarding the beauty-related event to the output device 30, or stores the emotion of the user 40 regarding the beauty-related event in a storage device such as the estimation device 10.

＜方法＞
図３は、本発明の一実施形態に係る推定処理のフローチャートである。本発明の一実施形態では、推定装置１０が推定処理を実行する。 Methods
3 is a flowchart of an estimation process according to an embodiment of the present invention. In the embodiment of the present invention, the estimation device 10 executes the estimation process.

ステップ１１（Ｓ１１）において、取得部１０１は、ユーザ４０の脳波および心拍数を取得する。具体的には、取得部１０１は、脳波取得装置２１から、ユーザ４０の脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つのデータを取得する。また、取得部１０１は、心拍数取得装置２２から、ユーザ４０の心拍数のデータを取得する。 In step 11 (S11), the acquisition unit 101 acquires the brain waves and heart rate of the user 40. Specifically, the acquisition unit 101 acquires data on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the brain waves of the user 40 from the brain wave acquisition device 21. The acquisition unit 101 also acquires heart rate data of the user 40 from the heart rate acquisition device 22.

ステップ１２（Ｓ１２）において、推定部１０２は、Ｓ１１で取得されたユーザ４０の脳波および心拍数に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する。具体的には、推定部１０２は、ユーザ４０の脳波のθ波、α波、β波の各パワー値のうちの少なくとも１つ、および、ユーザ４０の心拍に関する情報に基づいて、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する。 In step 12 (S12), the estimation unit 102 estimates the user's 40 feelings regarding the beauty event based on the user's 40 brain waves and heart rate acquired in S11. Specifically, the estimation unit 102 estimates the user's 40 feelings regarding the beauty event based on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's 40 brain waves and information regarding the user's 40 heart rate.

ステップ１３（Ｓ１３）において、出力部１０３は、Ｓ１２で推定されたユーザ４０の感情を出力する。 In step 13 (S13), the output unit 103 outputs the emotion of the user 40 estimated in S12.

以下、図４～図１３を参照しながら、ユーザ４０の脳波および心拍に関する情報から、美容に関する事象に対するユーザ４０の感情を推定する、線形回帰モデルを作成するために実施された実験について説明する。 Below, with reference to Figures 4 to 13, we will explain the experiments conducted to create a linear regression model that estimates the emotions of user 40 regarding beauty-related events from information related to the user's 40 brain waves and heart rate.

図４は、本発明の一実施形態に係る化粧行動時の流れを説明するための図である。本実験では、「ノーメイク（所要時間：４分）」、「スキンケア（所要時間：９分）」、「ベースメーク（所要時間：９分）」、「アイメーク（所要時間：９分）」、「チーク・リップ（所要時間：９分）」の順で、被験者に対する各行動が行われた。 Figure 4 is a diagram for explaining the flow of makeup actions according to one embodiment of the present invention. In this experiment, each action was performed on the subject in the following order: "No makeup (time required: 4 minutes)", "Skin care (time required: 9 minutes)", "Base makeup (time required: 9 minutes)", "Eye makeup (time required: 9 minutes)", and "Cheeks and lips (time required: 9 minutes)".

＜主観評価＞
ステップごとに、モニタ上に次に行う化粧の内容が提示された。被験者は、化粧の準備ができたらキーボードのスペースキーを押し、化粧の作業を開始した。化粧時間は５分であり、５分経過したらコンピュータから純音が提示された。ただし、その時点で化粧が完了していない場合は継続して化粧を行った。指定された化粧の作業が完了したら、被験者はスペースキーを押した。スペースキーが押下されると純音が提示された。被験者は、この音を合図に鏡を２分間注視し、顔の観察を行った。観察開始から２分経過すると再度純音が提示され、次の化粧の内容の指示がモニタ上に提示された。その音を合図に、実験担当者が感情・感性的評価を行う質問紙を被験者に提示した。被験者は、１３項目の質問紙に記入した後次の作業に移行した。なお、一連の化粧を２回（高価格帯ラインの化粧品と低価格帯ラインの化粧品の２パターン）繰り返した。 <Subjective evaluation>
For each step, the next makeup step was presented on the monitor. When the subject was ready to apply makeup, they pressed the space bar on the keyboard and started applying makeup. The time to apply makeup was 5 minutes, and after 5 minutes, a pure tone was presented by the computer. However, if the makeup was not completed at that point, the subject continued applying makeup. When the designated makeup step was completed, the subject pressed the space bar. When the space bar was pressed, a pure tone was presented. The subject gazed at the mirror for 2 minutes and observed the face, using this sound as a signal. After 2 minutes had passed from the start of the observation, a pure tone was presented again, and instructions for the next makeup step were displayed on the monitor. Using this sound as a signal, the experimenter presented the subject with a questionnaire for emotional and emotional evaluation. The subject filled out the 13-item questionnaire and then moved on to the next task. The series of makeup steps was repeated twice (two patterns, one for high-priced cosmetics and one for low-priced cosmetics).

質問紙の１３項目は、「使い心地が良い」、「肌触りが良い」、「気持ちが明るい」、「落ち着いた」、「すっきりした」、「顔全体の印象が良い」、「誰かに会いたい」、「自信がある」、「集中した」、「不安な」、「不快な」、「満足した」、「眠気がある」である。 The 13 questions in the questionnaire were: "Comfortable to use," "Feels good on the skin," "Mood is cheerful," "Calm," "Refreshed," "Good overall impression of face," "Want to meet someone," "Confident," "Concentrated," "Anxious," "Uncomfortable," "Satisfied," and "Feeling sleepy."

＜脳波および心拍数の測定＞
被験者が鏡を注視し顔の観察を行ってるとき（図４の単一化粧区間の観察（１２０秒））に、被験者の脳波および心拍数の測定が行われた。脳波の測定では、Fp1（眼電図用）,F3/4, F7/8, Fz, C3/4, T7/8, Cz, P3/4, P7/8, Pz, O1/2, M2（基準電極用）の１９か所の電極を用いた。なお、分析において、各電極の電圧値から(M2/2)の値を減算した。 <Electroencephalogram and heart rate measurement>
While the subject gazed into the mirror and observed his/her face (observation of the single makeup section (120 seconds) in Figure 4), the subject's brain waves and heart rate were measured. Nineteen electrodes were used to measure the brain waves: Fp1 (for electrooculogram), F3/4, F7/8, Fz, C3/4, T7/8, Cz, P3/4, P7/8, Pz, O1/2, and M2 (reference electrode). In the analysis, the value of (M2/2) was subtracted from the voltage value of each electrode.

図５は、本発明の一実施形態に係る化粧行動とユーザの感情の評価との関係を説明するための図である。本実験では、被験者のポジティブ・ネガティブ、気持ちが明るい、誰かに会いたい、自信があるという感情（各行動の結果の被験者の主観評価）が図５のように変化した。具体的には、図５の（１）に示されるように、行動が進むにつれて（つまり、化粧が進むにつれて）気分が上昇していく傾向があった。また、図５の（２）に示されるように、行動が進むにつれて（つまり、化粧が進むにつれて）"気持ちが明るい"という感情が上昇していく傾向があった。また、図５の（３）に示されるように、行動が進むにつれて（つまり、化粧が進むにつれて）"誰かに会いたい"という感情が上昇していく傾向があった。また、図５の（４）に示されるように、行動が進むにつれて（つまり、化粧が進むにつれて）"自信がある"という感情が上昇していく傾向があった。 Figure 5 is a diagram for explaining the relationship between makeup actions and the evaluation of the user's emotions according to one embodiment of the present invention. In this experiment, the subjects' positive/negative, cheerful, wanting to meet someone, and confident emotions (subjects' subjective evaluation of the results of each action) changed as shown in Figure 5. Specifically, as shown in (1) of Figure 5, there was a tendency for mood to improve as the action progressed (i.e., as the makeup progressed). Also, as shown in (2) of Figure 5, there was a tendency for the emotion "cheerful" to increase as the action progressed (i.e., as the makeup progressed). Also, as shown in (3) of Figure 5, there was a tendency for the emotion "wanting to meet someone" to increase as the action progressed (i.e., as the makeup progressed). Also, as shown in (4) of Figure 5, there was a tendency for the emotion "confident" to increase as the action progressed (i.e., as the makeup progressed).

上述したように、一連の化粧を２回（高価格帯ラインの化粧品と低価格帯ラインの化粧品の２パターン）繰り返しており、図５から、感情の変化が単なる時間変化ではないことが分かる。 As mentioned above, the makeup series was repeated twice (one with a high-end line of cosmetics and one with a low-end line of cosmetics), and Figure 5 shows that the change in emotion is not simply a change over time.

次に、本実験では、２（アルゴリズム）×１１（応答変数）×６（特徴量）＝１３２パターンのモデルを作成して、モデル検証を行った。 Next, in this experiment, we created a model with 2 (algorithms) x 11 (response variables) x 6 (features) = 132 patterns and performed model verification.

＜特徴量＞
特徴量として、
・HR+HRV+EEG: 心拍数，心拍変動，θ，α，β（79次元）
・HR+EEG: 心拍数，θ，α，β（56次元）
・HR+HRV: 心拍数と心拍変動（28次元）
・EEG: θ，α，β（51次元）
・HR: 心拍数（5次元）
・HRV: 心拍変動（23次元）
を用いた。 <Features>
As features,
・HR+HRV+EEG: Heart rate, heart rate variability, θ, α, β (79 dimensions)
・HR+EEG: Heart rate, θ, α, β (56 dimensions)
・HR+HRV: Heart rate and heart rate variability (28 dimensions)
・EEG: θ, α, β (51 dimensions)
・HR: Heart rate (5 dimensions)
・HRV: Heart rate variability (23 dimensions)
was used.

＜アルゴリズム・ハイパーパラメータ＞
アルゴリズム・ハイパーパラメータとして、
・Linear Support Vector Regression
（ハイパーパラメータ
Cost: 2^-20から2^15まで
Loss: Epsilon insensitive, Squared epsilon insensitive）
・Ridge regression
（ハイパーパラメータ
Alpha: 2^-20から2^15まで
Solver: 'auto', 'svd', 'cholesky', 'lsqr', 'sparse_cg', 'sag', 'saga'）
を用いた。 <Algorithm/hyperparameters>
As algorithm hyperparameters,
・Linear Support Vector Regression
(Hyperparameters
Cost: 2^-20 to 2^15
Loss: Epsilon insensitive, Squared epsilon insensitive)
Ridge regression
(Hyperparameters
Alpha: 2^-20 to 2^15
Solver: 'auto', 'svd', 'cholesky', 'lsqr', 'sparse_cg', 'sag', 'saga')
was used.

＜応答変数＞
・ポジティブ・ネガティブ
・使い心地が良い
・肌触りが良い
・気持ちが明るい
・落ち着いた
・すっきりした
・顔全体の印象が良い
・誰かに会いたい
・自信がある
・集中した
・満足した <Response variable>
・Positive・Negative・Easy to use・Feels good on the skin・Mood is bright・Calm・Refreshed・Good overall facial impression・Want to meet someone・Confident・Concentrated・Satisfied

なお、上記の＜応答変数＞の"ポジティブ・ネガティブ"は、主観評価の１３項目である「使い心地が良い」、「肌触りが良い」、「気持ちが明るい」、「落ち着いた」、「すっきりした」、「顔全体の印象が良い」、「誰かに会いたい」、「自信がある」、「集中した」、「不安な」、「不快な」、「満足した」、「眠気がある」を主成分分析して合成した変数である。上記の＜応答変数＞の"ポジティブ・ネガティブ"は、第１主成分（肯定的な感情・感性の項目と負の、否定的な感情の項目と正の相関）、第２主成分（運動・体性感覚にかかわる項目と正の、自信や見た目にかかわる項目と負の相関）、第３主成分（眠気と強い負の相関）、第４主成分（集中と強い負の相関）、第５主成分（スッキリ感と負の相関）のうちの第１主成分である。このように、予測する対象は、主成分分析のような多変量解析で求めた指標（合成変数）でもよい。 The "positive/negative" response variable above is a composite variable obtained by performing principal component analysis on 13 subjective evaluation items: "comfortable to use," "good to the touch," "cheerful," "calm," "refreshed," "good overall facial impression," "want to meet someone," "confident," "concentrated," "anxious," "unpleasant," "satisfied," and "drowsy." The "positive/negative" response variable above is the first principal component of the first principal component (negative correlation with positive emotion/sensitivity items, positive correlation with negative emotion items), the second principal component (positive correlation with motor/somatosensory items, negative correlation with confidence/appearance items), the third principal component (strong negative correlation with drowsiness), the fourth principal component (strong negative correlation with concentration), and the fifth principal component (negative correlation with refreshed feeling). In this way, the target to be predicted may be an index (composite variable) obtained by multivariate analysis such as principal component analysis.

そして、上記の各特徴量および各アルゴリズム・ハイパーパラメータを組み合わせたモデルで推定された感情と、図４の被験者の主観評価と、を比較したところ、両者が最も一致するのは、線形ＳＶＲであることを発明者は見出した。より具体的には、平均相関係数が最も高かったのは、「誰かに会いたい」の得点を、「心拍数、心拍変動、脳波」から「線形ＳＶＲ」で予測した場合であった。なお、同特徴量（心拍数、心拍変動、脳波）の場合、「気持ちが明るい」、「自信がある」も比較的精度が高かった。脳波のみ、心拍数と脳波を組み合わせた場合も比較的高めの相関係数が得られた。これらより、特徴量に脳波が含まれることが重要であることが推察される。 The inventors then compared the emotions estimated by a model combining the above features and algorithms/hyperparameters with the subjective evaluations of the subjects in Figure 4, and found that the linear SVR provided the best agreement between the two. More specifically, the highest average correlation coefficient was obtained when the score for "want to meet someone" was predicted using the linear SVR from heart rate, heart rate variability, and brain waves. In addition, with the same features (heart rate, heart rate variability, and brain waves), "feeling cheerful" and "confident" were also relatively accurately predicted. Relatively high correlation coefficients were also obtained when only brain waves and a combination of heart rate and brain waves were used. From these findings, it can be inferred that it is important that brain waves are included in the features.

図６および図７は、本発明の一実施形態に係るユーザの感情（ポジティブ－ネガティブ）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。図６および図７に示されるように、心拍数はほとんど寄与していない。心拍変動において、LF/HF、LF nu、HF nuで典型的な交感・副交感神経系の非対称性が見て取れる（交感神経系活動に負の係数、副交感神経系に正の係数）。脳波は、特にAlpha-bandが強く寄与する傾向がある（Thetaは外側前頭部、右中心部、左頭頂部、後頭部において比較的高い負の係数。Alphaは広範囲の電極において、高い負の係数。Betaは中心部と後頭部において負の係数）。 Figures 6 and 7 are diagrams for explaining information on brain waves and heart rate that correlate with the user's emotions (positive-negative) according to one embodiment of the present invention. As shown in Figures 6 and 7, heart rate makes almost no contribution. In heart rate variability, typical asymmetry of the sympathetic and parasympathetic nervous systems can be seen in LF/HF, LF nu, and HF nu (negative coefficient for sympathetic nervous system activity, positive coefficient for parasympathetic nervous system activity). EEG tends to have a particularly strong contribution from the Alpha-band (Theta has a relatively high negative coefficient in the lateral frontal, right central, left parietal, and occipital regions. Alpha has a high negative coefficient in a wide range of electrodes. Beta has a negative coefficient in the central and occipital regions).

図８および図９は、本発明の一実施形態に係るユーザの感情（気持ちが明るい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。図８および図９に示されるように、心拍数はほとんど寄与していない。心拍変動において、LF/HF、LF nu、HF nuで典型的な交感・副交感神経系の非対称性が見て取れる（交感神経系活動に正の係数、副交感神経系に負の係数）。脳波は、後頭部のAlpha-bandとBeta-bandが強く寄与する傾向がある（Thetaは右半球の前頭部、側頭部および左半球の中心部と後側頭部で負の、右後頭部で正の係数。Alphaは左前頭部、前頭―中心部、後頭部で正の、右後側頭部で負の係数。Betaは中心部と後頭部において負の係数）。 8 and 9 are diagrams for explaining information on brain waves and heart rate that correlate with the user's emotions (cheerful mood) according to one embodiment of the present invention. As shown in Figs. 8 and 9, the heart rate makes almost no contribution. In the heart rate variability, typical asymmetry of the sympathetic and parasympathetic nervous systems can be seen in LF/HF, LF nu, and HF nu (positive coefficient for sympathetic nervous system activity, negative coefficient for parasympathetic nervous system activity). In the brain waves, the Alpha-band and Beta-band in the occipital region tend to make a strong contribution (Theta is a negative coefficient in the frontal and temporal regions of the right hemisphere and the central and posterior temporal regions of the left hemisphere, and a positive coefficient in the right occipital region. Alpha is a positive coefficient in the left frontal region, frontal-central region, and occipital region, and a negative coefficient in the right posterior temporal region. Beta is a negative coefficient in the central region and occipital region).

図１０および図１１は、本発明の一実施形態に係るユーザの感情（誰かに会いたい）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。図１０および図１１に示されているように、心拍数はほとんど寄与していない。心拍変動において、LF/HF、LF nu、HF nuで典型的な交感・副交感神経系の非対称性が見て取れる（交感神経系活動に負の係数、副交感神経系に正の係数）。脳波は、特にAlpha-bandが強く寄与する傾向がある（Thetaは右前頭部、右中心部、左頭頂部と後頭部において正の係数。Alphaは左後側頭部を除き、正の係数。Betaは左右頭頂部で優勢な正の係数）。 Figures 10 and 11 are diagrams for explaining information on brain waves and heart rate that correlate with a user's emotion (wanting to see someone) according to one embodiment of the present invention. As shown in Figures 10 and 11, heart rate makes almost no contribution. In heart rate variability, typical asymmetry of the sympathetic and parasympathetic nervous systems can be seen in LF/HF, LF nu, and HF nu (negative coefficient for sympathetic nervous system activity, positive coefficient for parasympathetic nervous system activity). EEG tends to be strongly contributed by the Alpha-band in particular (Theta is a positive coefficient in the right frontal, right central, left parietal, and occipital regions. Alpha is a positive coefficient except for the left occipital region. Beta is a positive coefficient that is dominant in the left and right parietal regions).

図１２および図１３は、本発明の一実施形態に係るユーザの感情（自信がある）と相関する脳波および心拍に関する情報を説明するための図である。図１２および図１３に示されているように、心拍数はほとんど寄与していない。心拍変動において、LF/HF、LF nu、HF nuで典型的な交感・副交感神経系の非対称性が見て取れる（交感神経系活動に負の係数、副交感神経系に正の係数）。脳波は、特にAlpha-bandが強く寄与する傾向がある（Thetaは右中心部、左頭頂部、後頭部において正の係数。Alphaは右後側頭部を除き頭皮上全体で正の係数。Betaはあまり寄与していない）。 Figures 12 and 13 are diagrams for explaining information on brain waves and heart rate that correlate with the user's emotion (confident) according to one embodiment of the present invention. As shown in Figures 12 and 13, the heart rate makes almost no contribution. In the heart rate variability, typical asymmetry of the sympathetic and parasympathetic nervous systems can be seen in LF/HF, LF nu, and HF nu (negative coefficient for sympathetic nervous system activity, positive coefficient for parasympathetic nervous system activity). In brain waves, the Alpha-band in particular tends to make a strong contribution (Theta has a positive coefficient in the right central area, left parietal area, and occipital area. Alpha has a positive coefficient over the entire scalp except for the right occipital area. Beta does not contribute much).

＜効果＞
このように、本発明の一実施形態では、美容に関する事象に対するユーザの感情を推定することができる。例えば、化粧品で化粧を施されたユーザが、その化粧品に対してポジティブな感情を抱いているのか、あるいは、ネガティブな感情を抱いているのかを生理学的な指標に基づいて推定することができる。＜Effects＞
In this manner, in one embodiment of the present invention, it is possible to estimate a user's feelings toward a beauty-related event. For example, it is possible to estimate, based on physiological indices, whether a user who has applied makeup with a cosmetic product has a positive or negative feeling toward the cosmetic product.

＜ハードウェア構成＞
図１４は、本発明の一実施形態に係る推定装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。 <Hardware Configuration>
14 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of an estimation device 10 according to an embodiment of the present invention. The estimation device 10 has a CPU (Central Processing Unit) 1, a ROM (Read Only Memory) 2, and a RAM (Random Access Memory) 3. The CPU 1, the ROM 2, and the RAM 3 form a so-called computer.

また、推定装置１０は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７、ドライブ装置８を有することができる。なお、推定装置１０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。 The estimation device 10 may also have an auxiliary storage device 4, a display device 5, an operation device 6, an I/F (Interface) device 7, and a drive device 8. Each piece of hardware in the estimation device 10 is connected to each other via a bus B.

ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。 The CPU 1 is a computing device that executes various programs installed in the auxiliary storage device 4.

ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。 ROM2 is a non-volatile memory. ROM2 functions as a primary storage device that stores various programs, data, etc. required for CPU1 to execute various programs installed in the auxiliary storage device 4. Specifically, ROM2 functions as a primary storage device that stores boot programs such as BIOS (Basic Input/Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).

ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。 RAM3 is a volatile memory such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory). RAM3 functions as a main memory device that provides a working area in which various programs installed in the auxiliary storage device 4 are expanded when they are executed by the CPU1.

補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。 The auxiliary storage device 4 is an auxiliary storage device that stores various programs and information used when the various programs are executed.

表示装置５は、推定装置１０の内部状態等を表示する表示デバイスである。 The display device 5 is a display device that displays the internal state of the estimation device 10, etc.

操作装置６は、推定装置１０の管理者が推定装置１０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。 The operation device 6 is an input device through which the administrator of the estimation device 10 inputs various instructions to the estimation device 10.

Ｉ／Ｆ装置７は、ネットワークに接続し、出力装置３０と通信を行うための通信デバイスである。 The I/F device 7 is a communication device that connects to a network and communicates with the output device 30.

ドライブ装置８は記憶媒体９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。 The drive device 8 is a device for inserting the storage medium 9. The storage medium 9 referred to here includes media that record information optically, electrically, or magnetically, such as CD-ROMs, flexible disks, and magneto-optical disks. The storage medium 9 may also include semiconductor memory that records information electrically, such as EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory) and flash memory.

なお、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体９がドライブ装置８にセットされ、該記憶媒体９に記録された各種プログラムがドライブ装置８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。 The various programs to be installed in the auxiliary storage device 4 are installed, for example, by inserting the distributed storage medium 9 into the drive device 8 and reading out the various programs recorded on the storage medium 9 by the drive device 8. Alternatively, the various programs to be installed in the auxiliary storage device 4 may be installed by downloading them from a network via the I/F device 7.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the examples of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the present invention as described in the claims.

１０推定装置
２１脳波取得装置
２２心拍数取得装置
３０出力装置
４０ユーザ
１０１取得部
１０２推定部
１０３出力部 10 Estimation device 21 Brain wave acquisition device 22 Heart rate acquisition device 30 Output device 40 User 101 Acquisition unit 102 Estimation unit 103 Output unit

Claims

acquiring at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's electroencephalogram and a heart rate only after a beauty event has occurred and when the user is evaluating the beauty event ;
and estimating the user's feelings regarding the beauty event based on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's electroencephalogram and information regarding the heart rate derived from the heart rate.

The method of claim 1, further comprising the step of outputting the estimated user emotion.

The method of claim 1 or 2, wherein the step of estimating is to estimate whether the user is in a positive or negative emotion.

The method of claim 1 or 2, wherein the step of estimating comprises estimating whether the user is in a good mood or not.

The method of claim 1 or claim 2, wherein the step of estimating is estimating whether the user wants to meet someone.

The method of claim 1 or 2, wherein the step of estimating is to estimate whether the user is confident or not.

The method according to any one of claims 1 to 6, wherein the information about the heart rate is heart rate variability.

The method according to any one of claims 1 to 7, wherein the beauty-related event includes at least one of applying beauty to the user, simulating applying beauty to the user, and providing information about beauty, including cosmetics, to the user.

The method according to any one of claims 1 to 8, wherein the user's feelings regarding a beauty event are estimated based on the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's electroencephalogram, and information regarding the heart rate derived from the heart rate.

an acquisition unit that acquires at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the user's electroencephalogram and a heart rate only after a beauty event has occurred and when the user is evaluating the beauty event ;
and an estimation unit that estimates the user's feelings regarding the beauty event based on at least one of the power values of theta waves, alpha waves, and beta waves of the acquired user's electroencephalogram and information related to the heart rate derived from the heart rate.