JP2017522660A - 色パレットを使用した自動的な画像ベースの推奨 - Google Patents

Abstract

基準色パレットまたは基準色名に少なくともある程度基づいて画像、アイテム及び／またはメタデータを推奨するシステム及び方法が記述される。色名は、色空間における色名の表示に変換することができる。基準色を使用して、基準色を含む画像を識別することができる。識別された画像及び関連するメタデータは、分析し、分類し、アイテムの順序付きリストとして提供することができる。基準色と提携する色を含むアイテムを識別するシステム及び方法も記述される。画像に関連するメタデータにおける色識別子情報を認証するシステム及び方法も記述される。基準色に関連する色でない固有のキーワードを識別するシステム及び方法も記述される。【選択図】図１

Description

本発明は、色パレットを使用した自動的な画像ベースの推奨に関する。

視覚的印象を作り出すアイテムは、一般に、少なくともある程度色を利用して視覚的印象を生成する。色のパレットを、例えば、衣服、工芸品、画像、映像及び他の視覚的媒体またはアイテムに使用することによって、特定のまたは所望の外観及び雰囲気を与えることができる。人は、室内を装飾するとき、衣服を買うとき、車両にアクセサリを付けるときなどに、特定の色を含むことを望むまたはカラースキームにこだわる場合がある。人は、コマースネットワークサイトなどのネットワークリソースを利用して、種々の色に関連するアイテムを閲覧することができる。アイテムは、ネットワークサイトを通じて提示された画像（例えば、写真及び映像）において描写され得る。

基準色パレットまたは基準色名に少なくともある程度基づいて画像、アイテム及び／またはメタデータを推奨するシステム及び方法が記述される。色名は、色空間における色名の表示に変換することができる。基準色を使用して、基準色を含む画像を識別することができる。識別された画像及び関連するメタデータは、分析し、分類し、アイテムの順序付きリストとして提供することができる。基準色と提携する色を含むアイテムを識別するシステム及び方法も記述される。画像に関連するメタデータにおける色識別子情報を認証するシステム及び方法も記述される。基準色に関連する色でない固有のキーワードを識別するシステム及び方法も記述される。

本明細書に提供される実施形態の態様及び利点は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明に関して記述される。図面全体を通して、参照された要素間の対応を示すために、参照番号が繰り返し使用され得る。図面は、本明細書に記述された例示的な実施形態を例証するために提供され、本開示の範囲を限定することは意図しない。

色パレット、推奨サービス及び提携する色サービスに少なくともある程度基づいてカラー画像を分析するための画像処理サービスを含む動作環境の実施形態を例証するブロック図である。 図１の動作環境に従い利用されるコンピューティングシステムの例示的なコンポーネントの実施形態を例証するブロック図である。 色パレットに少なくともある程度基づいて推奨を提供するための、推奨サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 入力色名に少なくともある程度基づいて画像メタデータにおける色名を認証するための、画像処理サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 入力色名から決定された色パレットに少なくともある程度基づいてキーワードを決定するための、推奨サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 入力色名に少なくともある程度基づいて提携する色パレットを生成するための、推奨サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 入力色名及び色閾値を使用して決定された色に少なくともある程度基づいて提携する色パレットを生成するための、推奨サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 提携する色の順序付きリストを生成するための、提携する色サービスによって実施されるルーチンであって、ルーチンが提携する色サービスによって実施される実施形態を例証するフロー図である。 図８の例示的なルーチンによって生成された例示的な提携する色の順序付きリストを例証する。 提携する色サービスによって実施される提携する色パレット生成ルーチンの実施形態を例証するフロー図である。 図１０のルーチンによって生成された例示的な提携する色パレットを例証する。

概して記述すると、本開示の態様は、データストア内の、関連画像、色パレット、キーワード、メタデータなどを識別するための、色名及び／または色パレットを使用する検索及び推奨ツールの提供に関連する。本開示は、色または色パレット名を処理し、その名前から色または色パレットを識別し、メタデータのデータストアの中から、画像、色、キーワード、同等の関連情報を検索するように構成されたシステム及び方法を含む。

多くの場合に、ウェブサイトなどのネットワーク化されたサイトにアクセスするユーザは、特定の一つ以上の色を含むアイテム（例えば、品物及び／またはサービス）のカテゴリを閲覧することを希望する場合がある。特定の事例において、サイトにアクセスするユーザは、例えば、衣服、家具、電化製品、家庭用品のアイテムなどの、色パレットと調和する色を有するアクセサリまたは他のアイテムを見つけることを希望する場合がある。色パレットは、提携する色を初期の色（複数可）に追加することによって、初期の一つ以上の色から作ることができる。他の事例では、ユーザは、色でないどの具体的なキーワードが色パレットに関連するかを知ることを望む場合がある。特定の事例において、マーチャンダイザは、色パレットを使用して、アイテムのカタログから調和するアイテムのセットを作ることを望む場合がある。加えて、既知の、予期されるまたは標準的な色名にメタデータにおける色名が正確に対応することを保証するために、色名などの画像メタデータを認証することが有用となり得る。

前述のさまざまな使用事例の一つ以上は、本明細書に開示される一つ以上の実施形態によって扱われる。本開示の態様は、色関連の推奨の生成、ならびに推奨の生成において、選択的に重みまたは他のメタデータに各々が関連する、色名及び／または代表的な色の集合である色パレットの利用に関連する。本開示のなおも他の態様は、画像に関連するメタデータを認証し、かつ／または画像についての色名などのメタデータを生成する。本開示のなおもさらなる態様は、色名からの、色でない固有のキーワードの識別に関連する。本開示の追加の態様は、色名からの提携する色パレットの生成に関連する。

実例となる実施形態に従い、推奨サービスは、色パレットを取得し、色パレットに対応する、一つ以上のアイテム、デザイン、シーンなどを描写するカラー画像を識別する。色パレットは、ユーザ、コマース若しくは他のネットワークサイトのホスト、商品プロバイダ、ベンダーまたは他の関係者によって入力することができる。つまり、画像から生成、色名から生成または他のものから生成することができる。カラー画像は、画像に含まれるアイテムなどの画像についての追加の情報を提供するメタデータを含むことができる。メタデータを使用して、色パレットに基づいて検索結果及び推奨を提供することができる。

別の実例となる実施形態に従い、推奨サービスは、基準色名を受信し、基準色名を含む一つ以上の画像を決定することができる。推奨サービスは、識別された画像に関連するメタデータを取得し、メタデータから一つ以上の色識別子を抽出することができる。次に、推奨サービスは、基準色名に対応する基準色と、メタデータにおける一つ以上の色識別子に対応する色とを比較し、色識別子を認証することができる。差異があるまたは色識別子が欠如している場合には、推奨サービスは、メタデータを修正して色識別子情報を訂正することができる。

別の実例となる実施形態に従い、推奨サービスは、基準色名を受信し、基準色名に関連する一つ以上のキーワードを決定することができる。推奨サービスは、例えば、テキストクエリを通じて色名を取得し、色名に対応する色空間における一つ以上の色を決定し、その色に関連するキーワードを決定することができる。キーワードのリストは、キーワードランキングまたは重みに基づいて分類し、ユーザ、システムまたはサービスに提供することができる。

別の実例となる実施形態に従い、色名を使用して、色名に対応する色と提携する一つ以上の色を識別することができる。例えば、基準色名を受信し、パレットのデータストアから、その色（または、十分に類似する色）を含む複数のパレットを識別することができる。それらのパレットから、パレットにおける他の色を識別することによって提携する色のリストを生成することができる。リストにおける各々の提携する色において、ランキング、格付け及び／または包含パレットが受信した投票数に基づいて、重みを割り当てることができる。割り当てられた重みに基づいて、提携する色のリストを順序付けすることができる。プログラムまたはユーザは、順序付けられたまたは重み付けられたリストから提携する色を選択して、基準色を含むカスタム色パレットに追加することができる。選択された提携する色（さもなければ、オリジナルの色に関連する色）がパレットに追加されると、パレットにおける色に少なくともある程度基づいてプログラムまたはユーザが色パレットを作ることを継続できる、提携する色の新規のリスト（または、提携する色の関連するグルーピング）を生成することができる。

さらなる実例となる実施形態において、基準色は、色距離閾値内の少なくとも一つの色を提携する色パレットが含む場合に提携する色が識別されるような色距離閾値を有することができる。提携する色及び／または提携する色パレットが決定された時点で、提携する色パレットにおける色と画像から抽出された色とを比較することによって、提携する色を含む画像を識別することができる。メタデータが画像内のアイテムについての追加の情報を提供できる場合には、識別された画像に関連するメタデータを提供することができる。

多くの場合、小売業またはコマース環境が下記の実施例として使用されるが、本明細書に開示されるような色パレットのキーワード及び／またはテキスト検索からの画像、データ及び／または色識別が、小売業環境以外の様々な環境にも使用できることが認識される。例えば、本開示の態様は、いくつかの実施形態において、任意のユーザインターフェース、ページ、映像、電子ブック及び／または他の電子コンテンツ内の、色パレットに関連する画像及び／または色を効率的に識別するまたは現すように使用及び／または実施することができる。加えて、本開示の態様は、いくつかの実施形態において、実際上の目的に応じて、消費者、マーチャンダイザ、デザイナ、建築家、芸術家、造園家、デベロッパ、ゲーマ、学生などによっても使用することができる。本開示の態様は、限定されることなく、ソーシャルネットワーキングの文脈、デジタル写真アルバム、デジタルニュース記事及び／またはビジュアルブックマーキングの文脈において、色パレットに関連する画像及び／または色を識別するのに使用できる。例証の目的のために、多くの場合、アイテム画像が、電子カタログにリストされたアイテムの文脈において後述される。あるいは、他の実施形態において、本明細書に記述されたシステム及び方法に従い提示され得るアイテム画像は、広告、ニュース記事における画像、編集コンテンツ、映像、分類リスト、オークションリスト及び／またはユーザに電子的に提示することができる任意の他のコンテンツを含むことができる。

色パレットサービスの例示的な実施形態の概説
図１は、例示的な推奨サービス１０２の文脈において本明細書に記述された特徴を実装することができる動作環境１００の実施形態を例証する。いくつかの実施形態において、動作環境１００は、推奨サービス１０２、画像処理サービス１０４、提携する色サービス１０５、コマースサービス１０６、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２、ネットワーク１２０、アイテムデータストア１３０、第三者ユーザ１４０及び色パレットプロバイダ１５０を含む。いくつかの実施形態において、動作環境１００のさまざまなコンポーネントは、ネットワーク１２０を通じて互いに通信的に相互接続されている。動作環境１００は、異なるコンポーネント、より多いまたは少ない数のコンポーネントを含んでも良く、別様に構築することができる。例えば、推奨サービス１０２と接続する二つ以上のデータストアまたは他のコンピューティングデバイスが存在しても良い。別の実施例として、動作環境１００のコンポーネントは、ネットワーク１２０の有無にかかわらず、互いに通信することができる。

画像処理サービス１０４は、本明細書に記述された関連するプロセスを実行する能力がある任意のシステムに対応することができる。画像処理サービス１０４は、一つ以上のコンピューティングデバイスによって実施することができる。例えば、画像処理サービス１０４は、一つ以上の命令を実行する一つ以上のプロセッサ、メモリならびにネットワーク１２０を通じてデータを伝送及び受信する通信デバイスを含むコンピューティングデバイスによって実施することができる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、ネットワークを通じて通信する能力がある一つ以上のバックエンドサーバにおいて実施される。他の実施形態において、画像処理サービス１０４は、ホストされたコンピューティング環境（例えば、「クラウド」コンピューティング環境）において一つ以上の仮想マシンによって実施される。ホストされたコンピューティング環境は、一つ以上のプロビジョン及びリリースされたコンピューティング資源であって、コンピューティング、ネットワーキングまたはストレージデバイスを含み得るコンピューティング資源を含むことができる。

一態様において、画像処理サービス１０４は、個々にまたは組み合わされて、画像前処理、カラーマッチング、色閾値化、色パレット決定などを含む、本明細書に記述された画像処理機能を実行する一つ以上のアプリケーションに対応することができる。別の態様において、画像処理サービス１０４は、パレットデータストア１１０におけるパレットを保存または更新するように構成できる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、ネットワーク若しくはネットワークベースの商品プロバイダ、ベンダーまたは他の関係者に関連する。画像処理サービス１０４は、消費者がアイテムを購入するために使用できるネットワークページにおけるコマースネットワークサイトにポストするためにマーチャンダイザによって提供された、消費者によって提供された、第三者画像データストアによって提供された、または他の画像ソースによって提供された、アイテムデータストア１３０からの画像にアクセス及びそれを処理することができる。画像処理サービス１０４は、パレットデータストア１１０に通信的に接続される。

提携する色サービス１０５は、本明細書に記述された関連するプロセスを実行する能力がある任意のシステムに対応することができる。提携する色サービス１０５は、一つ以上のコンピューティングデバイスによって実施することができる。例えば、提携する色サービス１０５は、一つ以上の命令を実行する一つ以上のプロセッサ、メモリならびにネットワーク１２０を通じてデータを伝送及び受信する通信デバイスを含むコンピューティングデバイスによって実施することができる。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、ネットワークを通じて通信する能力がある一つ以上のバックエンドサーバにおいて実施される。特定の実施形態において、提携する色サービス１０５は、ホストされたコンピューティング環境において一つ以上の仮想マシンによって実施される。

いくつかの態様において、提携する色サービス１０５は、個々にまたは組み合わされて、提携する色の決定、提携する色への重みの割り当て、提携する色の重みの正規化、色距離に基づく色のクラスタリングまたは結合、色類似性閾値の決定、更新されたパレットに少なくともある程度基づく提携する色の更新などを含む、本明細書に記述される機能を実行する一つ以上のアプリケーションに対応することができる。特定の態様において、提携する色サービス１０５は、パレットデータストア１１０におけるパレットを保存または更新するように構成され、それ故に、パレットデータストア１１０に通信的に接続することができる。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、ネットワーク若しくはネットワークベースの商品プロバイダ、ベンダー及び／または他の関係者に関連する。

推奨サービス１０２は、本明細書に記述された関連するプロセスを実行する能力がある任意のシステムに対応することができる。推奨サービス１０２は、一つ以上のコンピューティングデバイスによって実施することができる。例えば、推奨サービス１０２は、一つ以上の命令を実行する一つ以上のプロセッサ、メモリならびにネットワーク１２０を通じてデータを伝送及び受信する通信デバイスを含むコンピューティングデバイスによって実施することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、ネットワークを通じて通信する能力がある一つ以上のバックエンドサーバにおいて実施される。他の実施形態において、推奨サービス１０２は、ホストされたコンピューティング環境において一つ以上の仮想マシンによって実施される。

一態様において、色推奨サービス１０２は、個々にまたは組み合わされて、画像の推奨、指定の色のアイテムの推奨、ユーザ指定の色と調和するアイテムの推奨、色が調和したアイテムのセットの推奨、ユーザテキストの及び／または画像ベースの検索クエリに基づく選択された色のアイテムの推奨などを含む、本明細書に記述された推奨機能を実行する一つ以上のアプリケーションに対応することができる。そのような画像及び／またはアイテムの推奨は、本明細書にさらに記述するような、マッチングまたは提携する色、パレット及び／若しくはアイテムに対応することができる。推奨は、アイテムカテゴリ推奨、ブランド関連推奨、価格関連推奨などを含むことができる。別の態様において、推奨サービス１０２は、アイテムにおけるトレンドを識別し、そのようなトレンドを使用して推奨を提供するように構成できる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、ネットワーク若しくはネットワークベースの商品プロバイダ、ベンダー及び／または他の関係者に関連する。

推奨サービス１０２は、パレットデータストア１１０及び辞書データストア１１２に通信的に接続することができる。パレットデータストア１１０は、通常、パレットデータ及び関連するメタデータを保存できる任意のリポジトリ、データベースまたは情報ストレージシステムを含むことができる。辞書データストア１１２は、通常、本明細書の他の箇所に論じるような、クエリの解析、キーワードの識別、色の識別、色パレットの識別または調和するアイテムの決定に使用できる辞書などの辞書を保存することができる任意のリポジトリ、データベースまたは情報ストレージシステムを含むことができる。

パレットデータストア１１０に保存されたパレットデータは、選択的に、関連する名前（複数可）、重み（複数可）及び作製日（複数可）を含む色の集合であっても良い。パレットデータは、例えば、リスト、ベクトル、アレイ、マトリックスなどのさまざまなフォーマットのものであっても良い。メタデータは、選択的に、色名（複数可）または他の識別子（複数可）を使用して、パレットに含まれる色（複数可）をテキストとして表す目的のために個々のパレットに関連し、選択的に、それらのフォーマット、意味論、特徴、状況、ソース、作製／編集日、関連するデモグラフィック（例えば、パレットの作製に使用される入力を提供したユーザの地理的地域、年齢、性別、民族など）などを示すことができる。色パレットを生成する例示的なプロセスは、本明細書においてより詳述する。

初期の一つ以上の色を使用して、所与の提携する色をランク付けする場合に、初期の一つ以上の色とその提携する色との組み合わせの人気に少なくともある程度基づいて、提携する色の順序付きリストを生成することができる。提携する色をパレットにおける色に追加することによって色パレットを作り、次に、提携する色のリストを更新し、新規の提携する色を提案して更新されたパレットに追加することができる。色パレットを生成するのに使用される各々の提携する色が、パレットに既にある一つ以上の色と合う適切なまたは好ましい色となるような人々のコミュニティによって決定されるので、結果生じる色パレットは、視覚的にアピールするまたは好ましい色の組み合わせを含むように構成できる。提携する色プロセスを使用して生成されたパレットを使用して、別の一つ以上の色付きのアイテムと合うであろう一つ以上の色付きのアイテムについての色関連の推奨を提供することができる。特定の色パレットは、（例えば、地理的地域、年齢、性別、民族、宗教、文化、言語、方言、嗜好、ソーシャルネットワークなどに基づき関連する）バイアスされた人口を含む特定のコミュニティに関連付くことができる。これにより、推奨された色を、そのような色パレットバイアスに関連するコミュニティのパレットに対応する既知の及び／または推定されたバイアスを有するユーザに提供することができる。

いくつかの実施形態において、第一の色をプログラムまたはユーザによって選択し、パレットのデータストアから、その色（または、十分に類似する色）を含む複数のパレットを識別することができる。それらのパレットから、パレットにおける他の色を識別することによって提携する色のリストを生成することができる。リストにおける各々の提携する色において、ランキング、格付け及び／または含有パレットが受信した投票数に基づいて、重みを割り当てることができる。提携する色のリストは、割り当てられた重みに基づいて分類することができる。プログラムまたはユーザは、分類されたリストから提携する色を選択し、初期の色を含むカスタム色パレットに追加することができる。選択された提携する色がパレットに追加されると、パレットにおける色に少なくともある程度基づいてプログラムまたはユーザが色パレットを作ることを継続できる、提携する色の新規のリストを生成することができる。画像から色を抽出して色パレットを取得することのより例示的な詳細については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。参照画像から識別された入力色またはパレットなどの入力色またはパレットに少なくともある程度基づく、提携する色の識別及び／または提携する色パレットの作製のより例示的な詳細については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。

コマースサービス１０６は、電子カタログを、それぞれのユーザデバイスを通じたアクセスを提供され得る第三者ユーザ１４０に提供することができる。例えば、コマースサービス１０６は、アイテム詳細ページを提供することができる。所与のアイテム詳細ページは、一つ以上の画像、説明文、色名（複数可）、価格、重量、サイズオプション、他のユーザ若しくは専門の評論によるアイテムの論評、代替的な類似アイテム及び／または他の情報などの、アイテム（例えば、販売用に売り出されているアイテム）についての詳細情報を含むことができる。アイテム詳細ページは、ユーザがアイテムのさまざまなバージョン（例えば、サイズ、色など）の中から選択するために使用できるコントロール、及び（例えば、アイテムをショッピングカートに追加することによって）アイテムの購入を開始するためにユーザが使用できる購入コントロールも含むことができる。コマースサービス１０６は、また、第三者ユーザ１４０に、色関連の推奨及び検索クエリなどの、推奨をリクエストする及びクエリを提示するためにユーザが使用できるインターフェースを提供することができる。

ネットワーク１２０は、動作環境１００内部の通信を確立するのに必須のネットワーキングハードウェアとプロトコルとの任意の適した組み合わせを含むことができる。例えば、ネットワーク１２０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）などのプライベートネットワーク、ならびにパブリック若しくはプライベート無線ネットワーク、衛星ネットワーク、ケーブルネットワーク、セルラーネットワークまたはインターネットを含むことができる。そのような実施形態において、ネットワーク１２０は、ハードウェア（例えば、モデム、ルータ、スイッチ、ロードバランサ、プロキシサーバなど）、及び色推奨処理環境１００内にネットワーキングリンクを確立するソフトウェア（例えば、プロトコルスタック、アカウンティングソフトウェア、ファイアウォール／セキュリティソフトウェアなど）を含むことができる。加えて、ネットワーク１２０は、動作環境１００のコンポーネント間でデータを伝送するためのさまざまな通信プロトコルのうちの一つを実装することができる。

アイテムデータストア１３０は、コマースサービス１０６及び推奨サービス１０２を提供するコマースネットワークサイトなどの一つ以上のネットワークサイト及びシステム、ならびに／またはコマースサービス１０６を通じてアイテムを売買することができる第三者商品プロバイダ若しくはベンダーに関連付くことができる。アイテムデータストア１３０は、ネットワーク１２０を通じた推奨サービス１０２との通信を促進できる任意のコンピューティングデバイス（複数可）に関連付くことができる。そのようなコンピューティングデバイスは、一般に、少し例を挙げると、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、無線モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレット、ウェアラブルコンピューティングデバイスなど）、ゲームプラットフォームまたはコンソール、電子ブックリーダ、テレビ受信機セットトップボックス、テレビ受信機（例えば、インターネットＴＶ）及びコンピュータ化された電化製品を含むことができる。さらに、そのようなコンピューティングデバイスは、前述の通信を促進できる任意のタイプのソフトウェア（ブラウザまたはモバイルメディアアプリケーションなど）を実装することができる。

アイテムデータストア１３０は、それぞれのアイテムを識別及び／または記述するメタデータ／キーワードを有することができる。実施例として、アイテムデータストア１３０は、統一商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、国際標準図書番号（ＩＳＢＮ）及び／または他の識別子などのユニークなアイテム識別子を含むそれぞれのアイテムについてのアイテム記録を一つ以上の電子カタログに保存することができる。さらなる実施例として、アイテムメタデータは、「ドレス」及び「衣服」または「ブレンダ」及び「台所用電化製品」などのアイテムタイプ及び／またはカテゴリを示すことができる。加えて、アイテムメタデータは、例えば、「赤」、「オレンジ」、「青」などのアイテムまたはアイテムのバージョンの一つ以上の色を識別するテキストまたは別の色識別子（本明細書において「色名」と称されることもある）を含むことができる。メタデータは、さらに、ブランドなどの情報を含むことができる。価格などの他のデータも、メタデータとして含むことができる、さもなければ、アクセス可能である。さらに、所与のアイテム記録は、（例えば、アイテムタイプ、アイテムカテゴリ、ユニークな識別子によって画像内のアイテムを識別する、関連する色パレットを識別するなどの）メタデータに関連付けることができる画像である、アイテムの一つ以上の画像を含むことができる。特定のキーワードは、色を明確には識別できないが、色を暗に示すことができる（例えば、「夏用」、「フォーマル」、「冬用」など）。コマース若しくは他のネットワークサイトのオペレータ、消費者、マーチャンダイザ、ベンダー、第三者データストア、芸術家、デザイナ、色プロバイダ及び／または他のソースによって、アイテム記録データを提供することができる。本明細書に使用されるような「アイテム」という用語は、その通常の意味を有することに加えて、アイテムそれ自体（例えば、特定の製品）とコンピュータシステムまたは電子カタログにおけるその説明または表示とを同じ様に指すのに使用される。使用される文脈から明らかなように、用語は、本明細書において、アイテムそれ自体のみを指すのにも、コンピュータシステムにおけるその表示のみを指すのにも使用される場合がある。

第三者ユーザ１４０は、ネットワークサイト（例えば、コマースサービス１０６を提供するコマースネットワークサイト）への訪問者、例えば、消費者、デザイナ、建築家などに対応し得、ネットワーク１２０を通じた推奨サービス１０２との通信を促進できる任意のコンピューティングデバイス（複数可）に関連付くことができる。そのようなコンピューティングデバイスは、一般に、少し例を挙げると、無線モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレット、ウェアラブルコンピューティングデバイスなど）、デスクトップ、ラップトップ、ゲームプラットフォームまたはコンソール、電子ブックリーダ、テレビ受信機セットトップボックス、テレビ受信機（例えば、インターネットＴＶ）、及びコンピュータ化された電化製品を含むことができる。さらに、そのようなコンピューティングデバイスは、前述の通信を促進できる任意のタイプのソフトウェア（ブラウザまたはモバイルメディアアプリケーションなど）を実装することができる。

色パレットプロバイダ１５０は、ユーザの各々のプロバイダのコミュニティの嗜好に基づいて、色の組み合わせを作り出す及び／またはキュレートすることができる。特定の色パレットプロバイダ１５０は、バイアスされた人口またはユニークな若しくは特定の嗜好をもつ人口を含む特定のコミュニティに関連付くことができる。これにより、提携する色サービス１０５は、取り出されたパレットの使用に少なくともある程度応じて、既知の及び／または所望のバイアスをもつパレットを取り出すことができる。これにより、提携する色サービス１０５は、また、ユーザの複数のコミュニティからのパレットを組み合わせることによって、種々のコミュニティに存在するバイアスを減少または除去することもできる。

色パレットプロバイダ１５０は、ネットワーク１２０を通じた提携する色サービス１０５との通信を促進できる任意のコンピューティングデバイス（複数可）に関連付くことができる。そのようなコンピューティングデバイスは、一般に、少し例を挙げると、ネットワークサーバ、デスクトップ、ラップトップ、無線モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレット、ウェアラブルコンピューティングデバイスなど）、ゲームプラットフォームまたはコンソール、電子ブックリーダ、テレビ受信機セットトップボックス、テレビ受信機（例えば、インターネットＴＶ）及びコンピュータ化された電化製品を含むことができる。さらに、そのようなコンピューティングデバイスは、前述の通信を促進できる任意のタイプのソフトウェア（ネットワークサーバなど）を実装することができる。

当業者は、図１に提供されたコンポーネント及び構成が事実上実例であることを認識する。したがって、特に、本明細書に開示された機能を促進するための追加のコンポーネント、システム及びサブシステムについての、追加的な若しくは代替的なコンポーネント及び／または構成を利用することができる。

図２は、図１の動作環境１００に従い利用される推奨サービス１０２、画像処理サービス１０４、提携する色サービス１０５またはコマースサービス１０６の少なくとも一つを実装するコンピューティングシステム２００の例示的なコンポーネントの実施形態を例証するブロック図である。例示的なコンピューティングシステム２００は、本開示の態様を実施するのに使用できるコンピュータハードウェア及びソフトウェアコンポーネントの配置を含む。当業者は、例示的なコンポーネントが図２に描写したよりも多い（または少ない）コンポーネントを含むことができることを認識する。しかしながら、必須ではないが、これらのすべては、通常、可能な開示を提供するために、従来のコンポーネントとして示される。

コンピューティングシステム２００は、プロセッシングユニット２０２、ネットワークインターフェース２０４、非一時的コンピュータ可読媒体２０６及び入出力デバイスインターフェース２０８を含み、これらのすべては、通信バスを経由して互いに通信することができる。ネットワークインターフェース２０４は、推奨サービス１０２、画像処理サービス１０４、提携する色サービス１０５及び／またはコマースサービス１０６に、一つ以上のネットワークまたはコンピューティングシステムとの接続性を提供することができる。それ故に、プロセッシングユニット２０２は、ネットワークを通じて、他のコンピューティングデバイス、システムまたはサービスからの情報及び命令を受信することができる。プロセッシングユニット２０２は、また、メモリ２１０にかつそれから通信し、さらに、入出力デバイスインターフェース２０８を通じて出力情報を提供することもできる。入出力デバイスインターフェース２０８は、例えば、キーボード、マウス、デジタルペン、タッチスクリーンなどのさまざまな入力デバイスからの入力も受け入れることができる。

メモリ２１０は、本開示の一つ以上の実施形態を実施するためにプロセッシングユニット２０２が実行できるコンピュータプログラム命令を含むことができる。メモリ２１０は、通常、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び／または他の永続的または非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。メモリ２１０は、推奨サービス１０２、画像処理サービス１０４、提携する色サービス１０５及び／またはコマースサービス１０６の一般管理及び動作においてプロセッシングユニット２０２によって使用されるためのコンピュータプログラム命令を提供するオペレーティングシステム２１４を保存することができる。メモリ２１０は、さらに、本開示の態様を実施するための他の情報を含むことができる。

例示的な実施形態において、メモリ２１０は、インターフェースモジュール２１２を含む。インターフェースモジュール２１２は、互換性のあるコンピューティングデバイスを利用して、推奨、画像データ、パレットデータ、命令データ、メタデータなどを推奨サービス１０２に送信若しくは推奨サービス１０２から受信する、または別様に推奨サービス１０２と通信できる、アイテムデータストア１３０または第三者ユーザ１４０のどちらかと通じる一つ以上のユーザインターフェースの生成を促進するように構成できる。具体的には、インターフェースモジュール２１２は、画像の推奨、アイテムの推奨、キーワードの推奨、ユーザ指定のアイテムと調和するアイテムの推奨、色が調和するアイテム（例えば、衣服、家具、電化製品、家庭用品、リネンなど）の集合の推奨、ユーザテキスト検索クエリに基づく選択された色のアイテムの推奨、メタデータの認証、購入取引の処理などを含む、本明細書に記述された処理機能を促進するように構成できる。そのような画像、アイテム及び／若しくはパレットの推奨は、本明細書にさらに記述するような、マッチングまたは提携する色、パレット及び／またはアイテムに対応することができる。

例えば、第三者ユーザ１４０は、色関連の推奨クエリまたは選択を提示し、アイテムデータストア１３０は、アイテム画像、アイテム色、アイテムカテゴリ、アイテム説明、アイテム価格などを含む、クエリまたは選択を満足するのに使用されるデータを提供することができる。第三者ユーザは、一つ以上の生成されたユーザインターフェースを通じて、クエリまたは選択を提示し、推奨を受信することができる。ユーザインターフェースは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、ウェブベースのユーザインターフェース、コンピュータプログラム、スマートフォン若しくはタブレットプログラ若しくはアプリケーション、タッチスクリーン、ウェアラブルコンピューティングデバイスインターフェース、コマンドラインインターフェース、ジェスチャ、音声若しくはテキストインターフェースなど、またはそれらの任意の組み合わせとして実施することができる。

加えて、メモリ２１０は、プロセッシングユニット２０２によって実行できるデータ処理モジュール２１６を含むことができる。例示的な実施形態において、データ処理モジュール２１６は、本開示の態様を実施する。例えば、データ処理モジュール２１６は、アイテムデータストア１３０からのユーザクエリ、命令、データ、パレットデータストア１１０からのパレットデータ、またはメタデータを処理して、画像ベースの推奨を生成するように構成できる。

コンピューティングシステム２００が、図２に関して本明細書に論じるようなコンピューティングシステム２００に存在するコンポーネントのいくつかまたはすべてを含むことができることに留意すべきである。加えて、コンピューティングシステム２００は、図２に存在しない追加のコンポーネントも含むことができる。前述のモジュールまたはコンポーネントは、追加のモジュールも含む、または図１若しくは図２に描写され得ないコンピューティングデバイスによって実施することもできる。例えば、インターフェースモジュール２１２及びデータ処理モジュール２１６は、図２では単一モジュールとして識別されるが、当業者は、モジュールの各々が、二つ以上のモジュールによって実施されても良いし、分散様式において実施されても良いことを認識する。別の実施例として、コンピューティングシステム２００及びそのコンポーネントは、ネットワークサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、同じものの組み合わせなどによって実施され、ネットワーク１２０を通じた、アイテムデータストア１３０、第三者ユーザ１４０または他の画像ソースへのかつそれからのデータ伝送を促進するように構成できる。したがって、モジュールの描写は、事実上実例である。

ここで、いくつかの例示的なルーチンを図面に関して記述する。ルーチンの二つ以上またはその一部を利用して、所与のユーザクエリ、選択または他の入力に応答して、推奨、キーワードまたは色パレットを生成できることが理解される。

入力色パレットに関連する画像のリストを生成する例示的なプロセス
図３は、色パレットに少なくともある程度基づいて推奨を提供するための、推奨サービス１０２によって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。推奨サービス１０２は、ブロック３００においてルーチンを開始する。ブロック３０２において、推奨サービス１０２は、色パレットを取得する。色パレットは、ユーザ（例えば、推奨サービス１０２へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信、データストア（例えば、パレットデータストア１１０）から取り出すことができる、またはランダムに生成される。いくつかの実施形態において、色パレットは、ユーザによって提供された画像またはアイテムカタログ若しくはネットワークサイトにおけるアイテムの画像などの画像から抽出することができる。画像から色を抽出するためのさまざまなシステム及び方法は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されている。いくつかの実施形態において、色パレットは、色パレット名及び／または他の色識別子（複数可）を使用して識別することができる。色パレットは、単一の色であっても良いし、複数の色であっても良い。色パレットは、例えば、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値、色名などを含む任意の従来の色彩表現を使用して表すことができる。

いくつかの実施形態において、色パレットは、テキストクエリ（ユーザ入力のテキストまたはメニュ若しくは別様の、ユーザによるテキストの選択を含み得る、色名を含むテキストクエリ）として受信される。テキストクエリは、色に加えて、アイテムタイプ（例えば、ドレス、ブレンダ、カウチまたは他の具体的なアイテムタイプ）、アイテムカテゴリ（例えば、衣服、電化製品、家具など）、色名（例えば、赤、青、オレンジなど）、及び／または色パレット名（例えば、色パレットプロバイダ１５０によって使用されるまたはパレットデータストア１１０に保存されるものとしての色パレット名）などの情報を含むことができる。クエリは、ユーザがそのような用語またはフィルタに対応するアイテムの推奨を探している場合には、例えば、価格帯、所望のブランドなどの、（例えば、メニュから選択された、さもなければ提供されたテキストとして入力された）他の用語またはフィルタも含むことができる。

ブロック３０４において、推奨サービス１０２は、ブロック３０２において取得した色パレットから一つ以上の検索色を決定する。いくつかの実施形態において、色パレットは、色空間において表される複数の色を含むことができる。例えば、色パレットは、抽出された色が色空間において表される場合には、画像から抽出された色を含むことができる。別の実施例として、色パレットは、色空間における色値のベクトル、アレイまたはマトリックスとして取得することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、テキストクエリを解析して色名を識別し、それらの色名を、色空間における色値または色彩表現に変換することができる。本明細書に使用されるような、色空間は、例えば、これらに限定されないが、ＣＩＥ、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＨＳＬ／ＨＳＶ、ＣＭＹＫなどを含む、数値を使用して色を表すことができる任意のシステムを含む。例えば、クエリが「赤色ドレス」である場合には、推奨サービス１０２は、辞書データストア１１２などの辞書を使用して、「赤色」という用語が色であり、「ドレス」という用語がアイテムタイプであることを決定することができる。次に、推奨サービス１０２は、色空間におけるどの色または色の範囲が「赤色」という用語に対応するかを決定することができる。

色の比較において、推奨サービス１０２は、取得した色パレットから導き出した検索色に十分に類似するとみなされる色の範囲を決定することができる。色の範囲は、特定の色空間に適用される色距離閾値を使用して決定することができる。例えば、推奨サービス１０２は、色距離公式（ｅ）に従い色距離閾値を適用することができる。そのような公式の実施例は、人が知覚できる色差に基づく。人が知覚できる色差及び人の色距離公式の決定方法に関するより多くの情報については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を是非参照されたい。いくつかの実施形態において、十分に類似する色の決定に使用される閾値は、検索または推奨結果を広めるまたは狭めるために、ユーザまたは他のシステムによって変更、調整または修正することができる。

ブロック３０６において、推奨サービス１０２は、ブロック３０４において決定された検索色の一つ以上を含む画像を識別する。推奨サービス１０２は、分析のためのカラー画像を取り出すかまたは受信することができる。カラー画像は、一つ以上のアイテム（例えば、衣服、家具、電化製品など）、デザイン、シーン、ランドスケープまたは色の任意の他のコンテンツを描写することができる。推奨サービス１０２は、アイテムデータストア１３０、第三者ユーザ１４０（例えば、消費者またはアイテムを販売しようとするマーチャンダイザ）、または推奨サービス１０２への画像データの伝送を通じる他の画像ソースから画像データを取り出すまたは受信することによってカラー画像を取得することができる。

推奨サービス１０２は、カラー画像を分析して画像から色を抽出することができる。画像から色を抽出して色パレットを取得する実施例については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。推奨サービス１０２は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、検索色（複数可）と抽出された色とを比較するための高速色検索技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、色閾値内の任意の色が検索色と一致するとみなされるような色閾値を使用することができる。

推奨サービス１０２は、検索色とカラー画像から抽出した色とを比較することができる。抽出された色の一つ以上が検索色に一致または対応する場合に、カラー画像が、検索色を含む画像として識別される。色同士が十分に類似する場合、例えば、色同士が色空間において閾値距離分離未満である場合に、その色同士が一致または対応するとみなすことができる。特定の実施形態において、推奨サービス１０２は、検索色に一致する少なくとも一つの色を画像が含む場合に、検索色を含む画像として識別することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、画像におけるマッチング色が画像の少なくとも最小パーセンテージを含む場合に、検索色を含む画像として識別することができる。これは、その色が画像において少数の画素にしか現れない場合に検索色を含む画像として識別することを回避するため、有利となり得る。検索色が複数の検索色からなる場合には、推奨サービス１０２は、それが検索色のすべてを含む場合、検索色の大多数を含む場合、または検索色の少なくとも一つを含む場合に、検索色を含む画像として識別することができる。

推奨サービス１０２は、カラーマッチングの品質に少なくともある程度基づいて、識別された画像をランク付けまたは順序付けすることができる。例えば、検索色が画像の大部分に一致する場合に、その画像を比較的高くランク付けすることができる。別の実施例として、検索色が画像における目立つ色に一致する場合に、その画像を比較的高くランク付けすることができる。複数の検索色が存在する場合には、画像が検索色の大きな割合を含むときに、その画像を比較的高くランク付けすることができる。

ブロック３０８において、推奨サービス１０２は、ブロック３０６において識別された画像に関連するメタデータを分析する。推奨サービス１０２は、アイテムの電子カタログに対応し得るアイテムデータストア１３０にアクセスして、識別された画像に対応するメタデータを抽出することができる。例えば、アイテムデータストア１３０におけるアイテム記録は、それぞれのアイテムを識別、記述するタグまたは他のメタデータ／キーワードを有することができる。アイテムデータストア１３０は、アイテム識別子を含む、それぞれのアイテムについてのアイテム記録を一つ以上の電子カタログに保存することができる。さらなる実施例として、アイテムメタデータは、「ドレス」及び「衣服」または「ブレンダ」及び「台所用電化製品」などのアイテムタイプ及び／またはカテゴリを示すアイテム識別子（複数可）を含むことができる。加えて、アイテムメタデータは、例えば、色名「赤」、「オレンジ」、「青」などの、アイテムまたはアイテムのバージョンの一つ以上の色を識別するテキストまたは他のメタデータを含むことができる。アイテムメタデータは、アイテム及び／またはアイテムに含まれる色に関連する色でない固有のキーワードなどのキーワードを含むことができる。メタデータは、さらに、ブランドなどの情報を含むことができる。価格などの他のデータが、メタデータとして含まれる、さもなければ、それにアクセスすることができる。アイテム記録データは、コマースサイトのオペレータ、消費者、第三者データストア及び／または他のソースによって提供することができる。

推奨サービス１０２は、テキストクエリから取得した情報とアイテムメタデータまたは他のデータとを比較して、クエリに対応するアイテムを識別することができる。推奨サービス１０２は、（例えば、対応するアイテム識別子のリストを保存することによって）マッチングアイテムの一時的な記録を保存することができる。推奨サービス１０２は、クエリとの一致の近似に従いマッチングアイテムをランク付けして、アイテム関連性ランキングを提供することができる。例えば、テキストクエリにおけるアイテム識別子を使用して、アイテム識別子とアイテムメタデータにおける情報との比較に少なくともある程度基づいて、マッチングアイテムをランク付けすることができる。いくつかの実施形態において、ユーザプロフィール情報及び／またはデモグラフィックを使用して、マッチングアイテムをランク付けすることができる。例えば、ユーザの年齢、性別、地理的位置、職業、結婚歴などを使用して、マッチングアイテムのグルーピングから推奨されたアイテムを決定することができる。いくつかの実施形態において、ユーザの嗜好をマッチングアイテムのランク付けに使用することができる。実施例として、ユーザの嗜好は、（ユーザによって購入または閲覧されたアイテムの色を示すことができる）ユーザの購入または閲覧履歴に基づいて決定することができ、アイテムは、ユーザの希望リスト、以前のユーザの色関連の検索クエリ若しくは嗜好フォームによってまたは別様にユーザによって明確に提供された嗜好である。

ブロック３１０において、推奨サービス１０２は、取得した色パレットと画像及び画像メタデータにおける色との間のカラーマッチングの品質に少なくともある程度基づいて、アイテムのフィルタリングされたセットを生成する。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、テキストクエリを利用して、さらに、クエリにおける情報に十分に一致しないアイテムを取り除く。例えば、テキストクエリが「青色カウチ」を指定する場合には、青色シャツがアイテムのセットから除外される。選択的に、推奨サービス１０２は、ブロック３０６において実行されたマッチングアイテムのランキングに従い、フィルタリングされたリストをランク付けすることができる。選択的に、色推奨サービス１０２は、色クエリとのアイテム色の近似のランキングに従い、フィルタリングされたリストをランク付けすることができる。選択的に、ブロック３０６において実行されたマッチングアイテムのランキングと、色クエリとのアイテム色の近似に基づくランキングとのいくつかの組み合わせを使用して、アイテムのさらなる関連性ランキングを生成することができる。

識別された画像は、所与の画像が検索色にどの程度密接に対応するかの決定に従いランク付けすることができる。例えば、パレットは、どの色が最も支配的な色（この場合、色が色の濃淡であっても良いし、そうでなくても良い）、２番目に支配的な色などかを示す割り当てられた重みを有することができる。選択的に、検索色のパーセンテージ内に一致する画像のみまたは指定の最大数の画像（例えば、１０個に最も近い画像）のみが識別される。他のファクタも、画像の重み付けにおいて考慮に入れることができる。例えば、色の属性及び知覚、ならびにどの色がどの色に調和するかは、性別、地理的地域、民族、年齢、文化、宗教などに基づいて、経時的に変化する場合がある。それ故に、画像の重み付けは、画像の日付の一つ以上、選択的に、ユーザの性別、地理的地域、民族、年齢、文化、宗教、パレットの人気トレンドなどの一つ以上に少なくともある程度基づくことができる。

ブロック３１２において、推奨サービス１０２は、推奨されたアイテム及び／または画像を提供する。アイテム及び／または画像は、色パレットに少なくともある程度基づく、（例えば、ユーザのクエリを含むことができる）推奨されたアイテムとして、（例えば、ユーザデバイスにインストールされたブラウザを通じて、モバイルデバイスアプリケーションなどの専用アプリケーションを通じて、または別様に）ユーザデバイスに表示するように提供できる。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出すことができる画像であって、マッチングアイテムの画像のみの形態であっても良い。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出すことができるテキストであって、マッチングアイテムを識別及び／または記述するテキストのみの形態であっても良い。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出されたマッチングアイテムの画像及び対応するテキストの両方の形態であっても良い。選択的に、コントロールがユーザに提供され、ユーザは、これを使用して、より多い数または少ない数のマッチングアイテムを提示することを示すことができる。したがって、推奨サービス１０２は、それに応答して、ユーザに提示するアイテムの数を修正することができる。例えば、ユーザが、より少ないアイテムをユーザに提示することを示す場合には、推奨サービス１０２は、より高くランク付けされたアイテムを提示し、以前に提示された多数のより低くランク付けされたアイテムは提示しない。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、マッチング画像、マッチング画像についての画像メタデータ、またはマッチング画像及び関連するメタデータ両方の組み合わせの一つ以上を表示するように構成されたユーザインターフェースを生成するように構成される。

選択的に、推奨サービス１０２は、ユーザによって選択されたアイテムに関連するメタデータを利用して、ユーザのための、類似の及び／または調和するアイテムを識別することができる。例えば、推奨サービス１０２は、選択されたアイテムに関連する（例えば、選択されたアイテムの画像に関連する）色情報、アイテムタイプ情報及び／またはアイテムカテゴリ化情報を利用して、関連する及び／または調和するアイテムを識別することができる。例えば、ユーザが、主要な色として深い色合いの赤色をもつパレットを有するドレスを選択した場合には、推奨サービス１０２は、主要な色として深い赤色をもつ類似のパレットを有し、かつ／またはアイテムの主要な色とは異なる調和する色パレット（提携する色）を有するアイテムを識別して提示することができる。さらなる実施例として、推奨サービス１０２は、選択されたドレスと調和する色（複数可）のアイテムアクセサリ（例えば、スカーフ、イヤリング、ハンドバッグなど）を識別することができる。別のオプションとして、推奨サービス１０２は、（例えば、ユーザが追加のアイテムタイプまたはアイテムカテゴリクエリを提供または選択する場合には）ユーザクエリに応答して、アイテムアクセサリまたは調和するアイテムを識別することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、アイテムデータストア１３０からの情報であって、一つ以上の類似の及び／または調和するアイテムを含む、アイテムデータストア１３０におけるアイテムについての情報にアクセスすることによって、類似の及び／または調和するアイテムを識別することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、辞書データストア１１２におけるアイテム識別子についての情報であって、アイテム識別子によって記述されたアイテムに類似するまたはそれと調和する種々のアイテム識別子のリストを含む、アイテム識別子（例えば、ドレス）についての情報にアクセスすることによって、類似の及び／または調和するアイテムを識別することができる。推奨サービス１０２は、ブロック３２０においてルーチンを終了する。

実施例として、マーチャンダイザは、色パレットに基づくアイテムの集合を設計することを望む場合がある。マーチャンダイザは、所望の色パレットに関する入力画像、色パレットにおける色値、色パレット名及び／または色パレットにおける色の名前を提供し、そのパレットにおける色を含むアイテムのリストを受信することができる。マーチャンダイザは、アイテム識別子を推奨サービス１０２に提供して、返送されたアイテムのリストをランク付け及び／またはフィルタリングすることができる。これによりマーチャンダイザは、色名ならびにクエリにおける他の情報に基づいて、推奨を検索及び検出することができる。

さらなる実施例として、ユーザは、青色に基づく服装一式を作ることを望む場合がある。ユーザは、クエリ「青色服装一式」を提示することができる。推奨サービス１０２は、クエリを解析して、「青」が色であり、「服装一式」が、選択的にアクセサリを含む衣服アイテムの集合であることを決定することができる。図３に描写したルーチンは、クエリされた色に基づいて、パレットデータストア１１０から、色パレット（例えば、クエリにおける色に対応する一つ以上の色のグループ）を決定することができる。次に、推奨サービス１０２は、色パレットを有する衣服アイテムを識別し、それに応じて一つ以上の服装一式をまとめることができる。所与のまとめられた服装一式におけるアイテムは、そのセットにおけるアイテムが、同じ推奨された服装一式の一部であることを示すためのセットとしてユーザに提示することができる。

画像メタデータを用いて色またはパレット名を認証する例示的なプロセス
図４は、入力色名に少なくともある程度基づいて画像メタデータにおける色名及び／または情報を認証するための、画像処理サービス１０４によって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。マーチャンダイザ（または、他のベンダーまたは関係者）は、消費者がアイテムを購入するために使用できるコマースサイトのアイテム詳細ページにポストするための、アイテムの写真などの画像を提示することができる。通常、画像は、画像におけるアイテム（または、複数のアイテム）を識別する、一つ以上の色名を含む、マーチャンダイザによって提供されたメタデータに関連付く。しかしながら、しばしば、マーチャンダイザ（または、他のソース）によって提示された色名は、誤っており、画像内のアイテムの色に一致しない。例えば、青色ドレスの画像は、「紫色」の色名で提示される場合がある。誤った色名は、的確でない画像記録を生じ、不完全なまたは的確でない推奨を結果として生じる場合がある。それ故に、例えば、（例えば、ユーザクエリに応答して及び／または推奨プロセスの一部として）青色ドレスについての検索が実行された場合に、間違って色名「紫色」がタグ付けされた青色ドレスは、検索においてまたはユーザに識別されることができない。反対に、紫色ドレスについての検索が実行された場合に、間違って色名「紫色」がタグ付けされた青色ドレスが、推奨の一部として誤って検索においてまたはユーザに識別される。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェースは、色認証情報、色名、誤った情報、比較データ、画像に関連するメタデータ及び／または画像をユーザに提示するように生成できる。

特定の実施形態は、色または色パレット名などの特定の画像メタデータが画像内のアイテムの色パレットに一致しないときを決定することによって、前述の課題に対処する。より詳細は後述するように、画像処理サービス１０４は、一つ以上の入力色名を分析し、色名（複数可）から一つ以上の色を決定し、決定した色をもつ一つ以上の画像を識別し、画像における色の名前を含むメタデータであって、識別された画像に関連するメタデータ（複数可）にアクセスし、メタデータにおける情報と色名とを比較し、そして入力色名（複数可）とメタデータにおける色名との間の差異を識別する。メタデータからの色名が入力色名（複数可）から決定された色に一致または対応しない場合には、画像処理サービス１０４は、その色名を含むようにメタデータを編集する、及び／またはミスマッチについての通知を通じて（画像を提供したオペレータ及び／または事業体などの）事業体に警告することができる。画像を提供した事業体は、ミスマッチ通知に応答して、それらの色名に一致しない、画像メタデータからの色名を手作業で比較して、どの色名が正しいかを決定することができる。次に、事業体は、画像に伴うメタデータとして保存する適切な色名を選択し、色名の定義を更新するかまたは色名を色名のリポジトリ（例えば、パレットデータストア１１０）に追加することができる。それ故に、アイテムに関連する検索及び推奨は、より正確かつ完全となる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、画像（複数可）を識別及び／または受信し、画像（複数可）からの色（複数可）に少なくともある程度基づいて、認証色名（複数可）を決定し、画像（複数可）に関連するメタデータであって、画像における色の名前を含むメタデータにアクセスし、そして認証色名（複数可）とメタデータにおける色名との間の差異を識別する。例えば、画像処理サービス１０４は、アイテムデータストア１３０からの画像を自動的に処理して、画像に関連するメタデータを認証し、かつ／またはメタデータにおける色情報との相違について事業体に通知することができる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、色情報を認証するためのバッチ処理として実行することができる。

同様に、そのメタデータに色名を含まない画像が提供された場合には、画像処理サービス１０４は、その画像を処理して画像から一つ以上の色を抽出し、抽出された色に対応する色名を識別し、そして識別された色名を含むようにメタデータを編集することができる。これにより、検索パラメータとして色を有するアイテムタイプまたはカテゴリについての検索においてアイテムを発見することができる。例えば、検索は、本明細書の他の箇所に記述するように、（例えば、ユーザが提供または選択したキーワード及び／または画像を含む）ユーザクエリに応答して及び／または推奨プロセスの一部として実行することができる。それ故に、アイテムに関連する検索及び推奨は、より正確かつ完全となる。

画像処理サービス１０４は、ブロック４００において図４のルーチンを開始する。ブロック４０２において、画像処理サービス１０４は、基準色名として参照される色名を分析する。基準色名は、ユーザ（例えば、推奨サービス１０２へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信することができる、またはランダムに生成される。いくつかの実施形態において、色名は、さらなる詳細は後述するように、画像から取り出されたかまたは抽出された色に少なくともある程度基づいて決定することができる。色名は、ＡＳＣＩＩ文字、アイコンまたは他のそのようなデータを使用して表現される名前を含む任意のタイプの色識別子であっても良い。色名は、色名の人による調査などの一つ以上の調査及び／または人が生成した色名のデータによって提供することができる。例えば、人による色の調査は、何十万人ものユーザを含み、何百万のＲＧＢ色を名付けることができた。さらに、色の調査からの色名は、色名についての関連する人の嗜好を示すランキング及び／または投票データに関連付くことができる。例えば、何千人もの調査参加者によって、色名「ライム」が、特定のＲＧＢ色値についての最高投票数を受信する場合がある。人による色の調査による色名は、データストア及び／またはデータソースからの標準的なカラーネーミングよりも豊富及び／または正確であり得る。例えば、色の調査に基づく色名は、標準的な色名ではないが、例えば「ライム」、「アスパラガス」などの高度に示唆的な色の名前を含むことができる。そのような調査によるデータは、パレットデータストア１１０に保存することができる。サービスは、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、色についての一つ以上の名前を取り出すための高速色検索技術を使用することができる。追加的にまたは代替的に、さらなる詳細を本明細書に記述するように、色に関連する色名は、色空間内の色範囲に少なくともある程度基づいて決定することができる。

いくつかの実施形態において、色名はメタデータに関連付き、かつ／または追加のデータを色名に関連付けて決定することができる。例えば、名前が「マナティー」である色は、例えば、「動物」、「海洋動物」、「哺乳動物」、「エキゾチックアニマル」などのテキスト記述に関連付くことができる。いくつかの実施形態において、色名に関連するデータは、自然言語処理または他の技術に少なくともある程度基づいて決定することができる。結果として、画像に関連する色名の認証は、メタデータに少なくともある程度基づく色名のフィルタリングを含むことができる。例えば、色名認証中、衣服の文脈における画像が使用されている場合には、動物及び／またはエキゾチックアニマルに関連する色名を除外することができる。

ブロック４０４において、画像処理サービス１０４は、基準色として参照される色基準名から色を決定する。基準色名からの基準色の決定は、（例えば、テキストベースのクエリからの）基準色名を、色空間における色値または値範囲に関連付けることを含む。画像処理サービス１０４は、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または色パレットプロバイダ１５０などの別の色名サービス内の基準色名を検索することができる。基準色名は、単一の色、色の範囲または色パレット（例えば、単一の名に関連する一つ以上の色のグループ）に関連付くことができる。

基準色は、色空間における値または値範囲によって表すことができる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、基準色から閾値未満の距離を有する任意の色を基準色に十分に類似するとみなすような閾値色距離を決定することができる。特定の実施形態において、閾値色距離は、人が知覚できる色差に少なくともある程度基づく。これにより画像処理サービス１０４は、色と色名とをマッチングさせるための色空間内の相対的に大きいまたは相対的に小さい区域を決定することができる。これは例えば、基準色名が、相対的に広い色範囲（例えば、「赤色」、「緑色」、「黄色」など）、または相対的に狭い色範囲（例えば、「明るい空色」、「ツルニチソウ色」、「サンセットオレンジ色」など）を提案する場合に、有利となり得る。

ブロック４０６において、画像処理サービス１０４は、ブロック４０４において決定された基準色を含む画像を識別する。画像処理サービス１０４は、分析のためのカラー画像を取り出すかまたは受信することができる。カラー画像は、一つ以上のアイテム（例えば、衣服、家具、電化製品など）、デザイン、シーン、ランドスケープまたは色の任意の他のコンテンツを描写することができる。画像処理サービス１０４は、アイテムデータストア１３０、第三者ユーザ１４０（例えば、消費者またはアイテムを販売しようとするマーチャンダイザ）、画像処理サービス１０４への画像データの伝送を通じる他の画像ソースから画像データを取り出すまたは受信することによってカラー画像を取得することができる。

画像処理サービス１０４は、カラー画像を分析して画像から色を抽出することができる。画像から色を抽出して色パレットを取得する実施例については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。画像処理サービス１０４は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、基準色と抽出された色とを比較するための高速色検索技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、色閾値内の任意の色が基準色と一致するとみなされるような色閾値を決定することができる。

画像処理サービス１０４は、基準色とカラー画像から抽出した色とを比較することができる。抽出された色の一つ以上が基準色と一致する場合には、カラー画像が、基準色を含む画像として識別される。色同士が十分に類似する場合、例えば、色同士が色空間において閾値距離分離未満である場合に、色同士が一致するとみなすことができる。特定の実施形態において、画像処理サービス１０４は、画像が基準色に一致する少なくとも一つの色を含む場合に、基準色を含む画像として識別することができる。いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、画像におけるマッチング色が画像の少なくとも最小パーセンテージを含む場合に、基準色を含む画像として識別することができる。これは、その色が画像において少数の画素にしか現れない場合に基準色を含む画像として識別することを回避するため、有利となり得る。基準色が複数の色を含む色パレットである場合には、画像処理サービス１０４は、基準色パレットにおける色のすべてを含む場合、基準色パレットにおける色の大多数を含む場合、または基準色パレットにおける少なくとも一つの色を含む場合に、基準色を含む画像として識別することができる。

ブロック４０８において、画像処理サービス１０４は、ブロック４０６において識別された各画像に関連するメタデータを分析する。画像処理サービス１０４は、例えば、アイテムデータストア１３０からメタデータを取り出すかまたは受信する。メタデータは、色パレット（例えば、色名）、カラースキーム、照明源、照明方向または画像の色レンダリングについての他のファクタに対応する情報を含むことができる。メタデータは、現在取得しているカラー画像、他のカラー画像、描写されたサブジェクト若しくはサブジェクトのカテゴリ、画像に寄与するソース、またはそれらの相互関係に関する情報も含むことができる。メタデータは、さらに、当業者が想像できるような、カラー画像に関連する任意の他の情報も含むことができる。

画像処理サービス１０４は、メタデータを分析して、それが一つ以上の色名を含むか否かを決定する。画像処理サービス１０４は、メタデータに含まれる情報と、辞書データストア１１２、パレットデータストア１１０及び／または他の色名サービスに含まれる情報とを比較して、メタデータにおける任意の色名を識別することができる。次に、画像処理サービス１０４は、メタデータからの任意の識別された色名と関連する画像から抽出した色とを比較して、カラー画像から抽出した色とのメタデータ色名のマップを作り出すことができる。いくつかの実施形態において、抽出された色よりも少ない色名しかメタデータが含まない場合には、画像処理サービス１０４は、画像における人目を引く色に基づいて抽出された色を順序付け、それらの人目を引く色と色名とを一致させることができる。

ブロック４１０において、画像処理サービス１０４は、メタデータ内の識別された任意の色名と基準色名とを比較して、メタデータ色名（複数可）が基準色名に一致するか否かを決定する。いくつかの実施形態において、基準色名とメタデータにおける色名（複数可）とのマッチングは、部分的なテキスト文字列のマッチング、文字列及び／若しくは単語のマッチング、ファジーマッチング、自然言語処理などならびに／またはそれらのいくつかの組み合わせに基づくことができる。画像に関連するメタデータが色名などの色識別情報を含まないことを画像処理サービス１０４が決定した場合には、その結果、（例えば、アイテムデータストア１３０、専用の画像データストアまたは他の箇所における）画像のメタデータに基準色名を追加することができる。

いくつかの実施形態において、画像処理サービス１０４は、それぞれの色名によって表された色が、一致するとみなされるように十分に類似する場合に、色名が一致することを決定することができる。十分な類似性は、少なくともある程度色距離に基づくことができる。例えば、基準色名が「青」であり、メタデータが色名「コバルト」を含む場合には、画像処理サービス１０４は、色名「コバルト」に対応する色が色名「青」に対応する色からの色距離閾値内に位置するので、これらを一致するとみなすことができる。別の実施例では、画像から抽出した一つ以上の色が（色メタデータが正しい場合でさえも）画像に関連する色メタデータに一致できないような画像についての照明条件が生じる場合がある。それ故に、前述と同様に、画像処理サービス１０４は、二つの色間の色距離が閾値内にあるので、アイテムの色メタデータが正しいと決定することができる。いくつかの実施形態において、抽出された色とメタデータに対応する色との間の色距離は、レビューのためにユーザに提示することができる。

ブロック４１２において、画像処理サービス１０４は、色名とメタデータにおける色の名前との間の差異を識別する。メタデータ色名が基準色名に一致することを画像処理サービス１０４が決定した場合には、画像処理サービス１０４は、ブロック４１４においてルーチンを完了する。メタデータ色名が基準色名に十分に一致しないことを画像処理サービス１０４が決定した場合には、その結果、画像のメタデータに基準色名を追加することができ、かつ選択的に、メタデータ色名（または、他の識別子）を削除するかまたはオリジナルの色名がミスマッチであるか若しくは正しくないことの表示を保存する。メタデータ色名が基準色名に十分に一致しないことを画像処理サービス１０４が決定した場合には、画像処理サービス１０４は、別のシステムまたはユーザによって承認及び／または実行されるメタデータの修正を提案することができる。メタデータ色名が任意の既知の色名に一致し、かつ関連する色が、既知の色名に関連する任意の色と十分に異なることを画像処理サービス１０４が決定した場合には、画像処理サービス１０４は、その色名を、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または別の色名サービスに追加することができる。このようにして、色名のデータストアを、新規の色名を含むように更新することができる。図４のルーチンは、ブロック４１４において終了する。

色またはパレット名からキーワードを識別する例示的なプロセス
図５は、入力色名に少なくともある程度基づいてキーワードを決定するための、推奨サービス１０２によって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。ルーチンを使用して、一つ以上の入力色名に基づく色でない固有のものである提案されたキーワード（例えば、夏用、暖かい、クリスマスなど）を提供することができる。このようにして、ユーザ、サービスまたはシステムが、所望の色、補色及び／または類似の外観若しくは雰囲気をもつ色を含むアイテムを識別できる色でない固有のキーワードに色名を関連付けることができる。

ユーザは、例えば、コマースネットワークサイトにおいて特定の外観または雰囲気を有するアイテムの検索を望み、ユーザがその外観または雰囲気に関連する色を識別することによって検索を開始することができる。その色をもつアイテムの検索は、検索された色を含むアイテムを結果として生じるが、その結果は、ユーザを満足させるであろう他のアイテムが、検索された色を含まないことから除外される場合がある。例えば、ユーザが青色セータを検索する場合には、ユーザが「冬用」の外観を検索していることから、ユーザが灰色セータにも興味がある場合がある。しかしながら、青色セータの検索では、通常、灰色セータは除外される。

マーチャンダイザ（または、他のベンダー）は、アイテムの説明において様々なキーワードの提供、例えば、アイテムの画像に関連するメタデータの使用に興味がある場合がある。マーチャンダイザは、アイテムの色を記述することはできるが、それらの色についての説明は過度に狭いものに限定される場合がある。説明が過度に狭い場合には、マーチャンダイザがアイテム説明を含まなかったキーワードを使用していると、ユーザは、マーチャンダイザによって提供されたアイテムを検出することができない。例えば、マーチャンダイザは、赤色及びオレンジ色であるサービングボウルを販売している場合があるが、「火のような」サービングボウルを検索しているユーザは、使用される検索用語の故に、マーチャンダイザのアイテムを検出することができない。

特定の実施形態は、一つ以上の入力色名から適切なキーワードを決定することによって、前述の課題に対処する。さらなる詳細を論じるように、推奨サービス１０４は、一つ以上の入力色名を分析し、色名（複数可）から一つ以上の色を決定し、決定した色に関連する一つ以上のキーワードを識別し、そしてそれらのキーワードを提供する。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、色名に関連付けるためのキーワードについての提案を受信することができる。特定の実施形態において、推奨サービス１０２は、それらの色がキーワードに既に関連付けられている色に十分に類似する場合には、そのキーワードを追加の色に関連付けることができる。

図５に関して、推奨サービス１０２は、ブロック５００においてルーチンを開始する。ブロック５０２において、推奨サービス１０２は、基準色名として参照される色名を分析する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０２と同様である。基準色名は、ユーザ（例えば、推奨サービス１０２へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信することができるか、またはランダムに生成される。本明細書に記述されるような色名は、任意のタイプの色識別子であっても良く、色名の人による調査などの一つ以上の調査及び／または人が生成した色名のデータによって提供することができる。推奨サービス１０２は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、色についての一つ以上の名前を取り出すための高速色検索技術を使用することができる。追加的にまたは代替的に、さらなる詳細を本明細書に記述するように、色に関連する色名は、色空間内の色範囲に少なくともある程度基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、色名はメタデータに関連付き、かつ／または色名に関連する追加のデータを決定することができる。いくつかの実施形態において、色名に関連するデータは、自然言語処理または他の技術に少なくともある程度基づいて決定することができる。結果として、キーワードに関連する色名は、メタデータに少なくともある程度基づく色名のフィルタリングを含むことができる。例えば、熱に関連する色名は、概して冷たさに関連するキーワードから除外することができる。

ブロック５０４において、推奨サービス１０２は、基準色として参照される色基準名から色を決定する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０４と同様である。基準色名からの基準色の決定は、基準色名を色空間における色値または値範囲に関連付けることを含む。推奨サービス１０２は、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または色パレットプロバイダ１５０などの別の色名サービスにおける基準色名を検索することができる。基準色名は、単一の色、色の範囲または色パレットに関連付くことができる。

基準色は、色空間における値または値範囲によって表すことができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、基準色から閾値未満の距離を有する任意の色を基準色に十分に類似するとみなすような閾値色距離を決定することができる。特定の実施形態において、閾値色距離は、人が知覚できる色差に少なくともある程度基づく。これにより推奨サービス１０２は、色と色名とを一致させるための色空間内の相対的に大きいかまたは相対的に小さい区域を決定することができる。これは例えば、基準色名が、相対的に広い色範囲（例えば、「赤色」、「緑色」、「黄色」など）、または相対的に狭い色範囲（例えば、「明るい空色」、「ツルニチソウ色」、「サンセットオレンジ色」など）を提案する場合に、有利となり得る。

ブロック５０６において、推奨サービス１０２は、基準色に関連するキーワードを識別する。キーワードは、一つ以上の色を暗に示すことができる色でない固有の単語（例えば、夏用、晴れ、甘美、正装、休日、ハロウィーン、クリスマス、ハヌカー、スポーツチーム名など）を含むことができる。キーワードは、種々の意味に従順である色固有と思われる単語を含むことができる。例えば、単語「青」は、青色または憂うつ若しくは意気消沈の雰囲気を指す場合がある。別の実施例として、単語「オレンジ」は、オレンジ色または同じ名前の果物を指す場合がある。そのような事例において、推奨サービス１０２は、キーワードの可能性のある意味の曖昧さを解消するように構成できる。例えば、キーワードとして青が使用される場合には感情に関連するものとして解釈することができ、かつ色名として使用される場合には色として解釈することができる。キーワードは、色固有の単語と色でない固有の単語との組み合わせであっても良い。キーワードは、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２、アイテムデータストア１３０に保存する、及び／またはキーワードサービスを用いて保存することができる。各キーワードは、そのキーワードに関連する一つ以上の色を含むことができる。例えば、キーワードは、キーワードに関連する一つ以上の色名のリストを含むメタデータを含むことができる。別の実施例として、データストアは、キーワードをデータストア内の一つ以上の色または色名に関連付けることができる。色は、色名を使用してまたは色空間における値として表すことができる。各キーワードに関連する色は、色の範囲及び／または色パレットも含むことができる。実施例として、キーワード「ハロウィーン」は、ハロウィーンホリデイに一般に関連するオレンジ及び緑色パレットに関連付くことができる。さらなる実施例として、所与のスポーツチームは、チームの色におけるパレットに関連付くことができる。なおもさらなる実施例として、キーワード「フォーマル」は、例えば、黒色、灰色、ダークブルーなどのよりフォーマルであるとみなされるパレットに関連付くことができる。

推奨サービス１０２は、基準色を使用して、基準色とキーワードに関連する色（複数可）とを比較することによって、一つ以上のキーワードを識別する。基準色が関連するキーワード色の一つ以上と同じまたはそれに十分に類似する場合には、推奨サービス１０２は、基準色名に対応するものとしてそのキーワードを識別する。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、色空間における二つの色間の距離が色距離閾値未満であるときに色同士が十分に類似するとみなすように、色の比較に色距離閾値を使用することができる。特定の実施形態において、色距離閾値は、色空間において相対的に遠く離れた色を一致するように、または相対的に直ぐ近い色を一致するように構成することができる。

いくつかの実施形態において、キーワードは、一つ以上の色名に関連付く。推奨サービス１０２は、キーワードに関連する各々の色名についての色を決定することができる。次に、推奨サービス１０２は、本明細書の他の箇所に記述するように、基準色とキーワード色名から決定された色とを比較することができる。いくつかの実施形態において、キーワードは、色パレットに関連付く。推奨サービス１０２は、色パレットにおける各色を決定し、次に、基準色とキーワード色パレットの色とを比較することができる。推奨サービス１０２は、基準色が関連する色パレットにおける少なくとも一つの色に一致する場合に、基準色に関連するものとしてそのキーワードを識別することができる。いくつかの実施形態において、例えば色パレットに複数の基準色が存在する場合がある。そのような実施形態では、推奨サービス１０２は、キーワードに関連する少なくとも一つの色が少なくとも一つの基準色に一致する場合に、基準色に関連するものとしてそのキーワードを識別することができる。キーワードが複数の色に関連する場合には、推奨サービス１０２は、基準色のすべてがキーワード色パレットにおける色に一致する場合、複数の基準色がキーワード色パレットにおける色に一致する場合、または少なくとも一つの基準色がキーワード色パレットにおける色に一致する場合に、基準色に関連するものとしてそのキーワードを識別することができる。同様に、推奨サービス１０２は、キーワード色パレットにおける各々の色が基準色に一致するとき、キーワード色パレットにおける複数の色が基準色に一致するとき、またはキーワード色パレットにおける少なくとも一つの色が基準色に一致する場合に、基準色に関連するものとしてそのキーワードを識別することができる。

ブロック５０８において、推奨サービス１０２は、基準色名に関連するキーワードのリストまたはグルーピングを生成する。推奨サービス１０２は、二つ以上のキーワードが基準色に関連することを決定した場合には、推奨サービス１０２は、キーワードを順序付けることができる。いくつかの実施形態において、キーワードの順序付けは、キーワードに関連する重みに少なくともある程度応じて決めることができる。キーワードの重みは、使用頻度、コミュニティの投票またはランク、人気などに少なくともある程度基づいて付けることができる。推奨サービス１０２は、最高の重みを付けられた、最も人気のある及び／または最高ランクのキーワードが最初にリストされるように、キーワードを順序付けることができる。

いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、キーワードに関連する色の重みに基づいてキーワードを順序付ける。例えば、キーワードに関連する色は、その特定のキーワードに関する重みを付ける、さもなければ、ランク付けすることができる。「ビーチ」などのキーワードは、（例えば、太陽、衣服、玩具など）黄色などの色よりも高い重みを有する青色及び茶色（例えば、水及び砂）などの色を含むことができる。推奨サービス１０２は、基準色に一致する色の重みが、第二のキーワードに関してよりも第一のキーワードに関して高い場合には、第二のキーワードよりも第一のキーワードを高くランク付けすることができる。

いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、関連するキーワードを識別するのに使用される基準色の重みに基づいてキーワードを順序付ける。複数個の基準色が存在する場合には、その各々が、それに割り当てられた重みを有することができる。次に、推奨サービスは、これらの基準色の重みに少なくともある程度基づいて、キーワードに重みを付けてそれを順序付けることができる。例えば、第一のキーワードが第一の基準色に一致する色に関連し、かつ第二のキーワードが第二の基準色に一致する色に関連する場合には、推奨サービス１０２は、第一の基準色が第二の基準色よりも高い重みを有するとき、第二のキーワードの前に第一のキーワードを順序付けることができる。キーワードが二つ以上の基準色に関連する場合には、それらの基準色の重みを組み合わせて、キーワードの重みを決定することができる。

色推奨サービス１０２は、ブロック５１０においてルーチンを終了する。

選択的に、ランク付けされたキーワードのリストは、一つ以上の基準色名を含むユーザのクエリに少なくともある程度基づく、推奨されたキーワードとして（例えば、ユーザデバイスにインストールされたブラウザを通じて、モバイルデバイスアプリケーションなどの専用アプリケーションを通じて、または別様に）ユーザデバイスに表示するように提供される。いくつかの実施形態において、ユーザが検索において色名を使用するときには、キーワードのリストが自動的に決定され、基準色名（複数可）及び自動的に生成されたキーワードのリストに基づいて検索結果が提供される。提供されるリストは、キーワードのみの形態であっても良いし、アイテムデータストア１３０から画像を取り出すことができる場合には、識別されたキーワードに関連するアイテムの画像であっても良い。提供されるリストは、アイテムデータストア１３０からテキストを取り出すことができる場合には、自動的に生成されたキーワードに一致するアイテムを識別及び／または記述するテキストのみの形態であっても良い。提供されるリストは、アイテムデータストア１３０から取り出されたマッチングアイテムの画像及び対応するテキストの両方の形態であっても良い。なおも別のオプションとして、コントロールがユーザに提供され、ユーザは、これを使用して、より多い数または少ない数のマッチングアイテムを提示することを示すことができる。したがって、推奨サービス１０２は、それに応答して、ユーザに提示するアイテムの数を修正することができる。例えば、ユーザが、より少ないアイテムをユーザに提示することを示す場合には、推奨サービス１０２は、より高くランク付けされたアイテムを提示し、以前に提示された多数のより低くランク付けされたアイテムは提示しない。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、キーワード及び／またはキーワード色の一つ以上を表示するように構成されたユーザインターフェースを生成するように構成される。

色名からカスタム色パレットを生成する例示的なプロセス
図６は、基準色名に少なくともある程度基づいてカスタム色パレットを生成するための、推奨サービス１０２によって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。マーチャンダイザ（または、他のベンダー）は、特定の一つ以上の色を補完するまたはそれと合う色の識別に興味がある場合がある。基準色と提携する色を決定することによって、別の色と合う色のリストを作ることができる。提携する色は、ユーザのコミュニティによってランク付けまたは格付けされた色のグループの一部である色を含むことができる。コミュニティの入力を使用して、キュレートされた色パレットを提供及び利用して、人気のあるまたは魅力的な色パレットを生成することができる。基準色と提携する色パレットの決定によって、マーチャンダイザは、人気のあるまたは魅力的な色パレットを利用するアイテム及び／またはアイテムの集合を提供または設計することができる。

推奨サービス１０２は、ブロック６００においてルーチンを開始する。ブロック６０２において、推奨サービス１０２は、基準色名として参照される色名を分析する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０２と同様である。基準色名は、ユーザ（例えば、推奨サービス１０２へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信することができる、またはランダムに生成される。本明細書に記述されるような色名は、任意のタイプの色識別子であっても良く、色名の人による調査などの一つ以上の調査及び／または人が生成した色名のデータによって提供することができる。推奨サービス１０２は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、色についての一つ以上の名前を取り出すための高速色検索技術を使用することができる。追加的にまたは代替的に、さらなる詳細を本明細書に記述するように、色に関連する色名は、色空間内の色範囲に少なくともある程度基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、色名はメタデータに関連付き、かつ／または色名に関連する追加のデータを決定することができる。いくつかの実施形態において、色名に関連するデータは、自然言語処理または他の技術に少なくともある程度基づいて決定することができる。結果として、キーワードに関連する色名は、メタデータに少なくともある程度基づく色名のフィルタリングを含むことができる。例えば、熱に関連する色名は、概して冷たさに関連するキーワードから除外することができる。

推奨サービス１０２は、カスタム色パレットを作るためのカスタムパレット基準を取得または決定することができる。前途のように、この基準は、言語、国、地理的地域、民族、ソーシャルコミュニティ、性別、年齢、時間、トレンドなどに関連するバイアスまたは嗜好を表すことができる。代替的にまたは追加的に、この基準は、アイテム、アイテムのカテゴリ、サービス、サービスのカテゴリ、デザイン、デザインのカテゴリなどに対応することができる。この基準は、ユーザのアクション、カラー画像に関連するメタデータ、カラー画像によって描写されたサブジェクトに関連するメタデータ、またはカスタムパレット生成プロセスに関連する任意の他の情報若しくはアクションに基づいて取得または決定することができる。例えば、この基準は、少なくともある程度、基準色名に関連する属性から導き出すことができる。前途のように、例証として、色名は、特定の言語及び／若しくは特定の文脈において表現されるか、または色名は、他のメタデータに関連付く。特定の言語、文脈または他のメタデータは、ユーザまたはユーザが興味があるアイテムのカテゴリに関連する色関連のバイアスの決定を促進することができる。

いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、基準色名に関連する一つ以上の二次的な色名を決定する。一つ以上の二次的な色名は、決定のための基礎を拡大することによって、色決定を促進することができる。二次的な色名は、自然言語処理（ＮＬＰ）モデルを通じた類似のまたは関連する色名のグルーピングに基づいて取得することができる。ブロック６０４において、推奨サービス１０２は、基準色として参照される色基準名から色を決定する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０４と同様である。基準色名からの基準色の決定は、基準色名を色空間における色値または値範囲に関連付けることを含む。推奨サービス１０２は、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または色パレットプロバイダ１５０などの別の色名サービスにおける基準色名を検索することができる。基準色名は、単一の色、色の範囲または色パレットに関連付くことができる。一つ以上の二次的な色名を利用可能である実施形態では、基準色を、基準の若しくは二次的な色名、またはそれらの組み合わせのいずれかに基づいて決定することができる。

基準色は、色空間における値または値範囲によって表すことができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、基準色から閾値未満の距離を有する任意の色を基準色に十分に類似するとみなすような閾値色距離を決定することができる。特定の実施形態において、閾値色距離は、人が知覚できる色差に少なくともある程度基づく。これにより推奨サービス１０２は、色と色名とを一致させるための色空間内の相対的に大きいまたは相対的に小さい区域を決定することができる。これは例えば、基準色名が、相対的に広い色範囲（例えば、「赤色」、「緑色」、「黄色」など）、または相対的に狭い色範囲（例えば、「明るい空色」、「ツルニチソウ色」、「サンセットオレンジ色」など）を提案する場合に、有利となり得る。前途のように、カスタムパレット基準は、基準色の決定を促進または制御することができる。例えば、地理的地域に関連するカラーネーミングバイアスは、特定の地理的地域から導き出された、色名と色との間のマッピングのみを含むために、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または色パレットプロバイダ１５０などの別の色名サービスから取り出されたデータのフィルタリングを必要とする場合がある。

いくつかの実施形態において、基準色は、基準色名（または、対応する二次的な色名）に関連する一つ以上のカラー画像から決定されるまたは導き出される。前途のように、カラー画像に関連するメタデータは、認証されたか否かにかかわらず、カラー画像に描写された色に対応する一つ以上の色名を示すことができる。基準色名（または、対応する二次的な色名）が与えられると、基準／二次的な色名とカラー画像メタデータに含まれる色名との間の一致または対応に基づいて、一つ以上のカラー画像を識別することができる。前途のように、色名の一致は、部分的なテキスト文字列のマッチング、文字列及び／若しくは単語のマッチング、ファジーマッチング、自然言語処理などならびに／またはそれらのいくつかの組み合わせに基づくことができる。

一つ以上のカラー画像が識別された時点で、それから代表的な色を抽出することができる。画像から色を抽出するためのさまざまなシステム及び方法は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されている。代替的にまたは追加的に、メタデータに含まれる色名に対応する、カラー画像における領域（複数可）も示すことができる。例えば、メタデータは、カラー画像のフォアグラウンドの一部が色名に対応することを示すことができる。この場合は、対応する基準色は、例えば、領域内の各画素に対応するＲＧＢ色値を平均化することによって、示された領域（複数可）に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、基準色を決定するための基礎を拡大するために、追加のカラー画像を識別することができる。例えば、そのメタデータにおける一致する色名をもつ識別されたカラー画像を、一つ以上の追加のカラー画像にも関連付く既存の色パレットに関連付けることができる。これらの追加のカラー画像は、なおも依然として基準色を決定するための基礎として識別できる、色名のマッチングを導くための適切なメタデータを有することはできない。

同様に、カスタムパレット基準は、カラー画像の識別を促進または制御することができる。例えば、この基準は、ユーザがアパレルなどのアイテムのカテゴリのみに興味があることを示すことができる。それ故に、アパレルアイテムを描写する画像のみが選択されるように、対応するフィルタリングをカラー画像識別プロセスに適用することができる。前途のように、フィルタリングは、カラー画像に関連するメタデータに基づくことができる。

ブロック６０６において、推奨サービス１０２は、図８に関して本明細書により詳細に描写及び記述する提携する色ルーチンを実行して、提携する色の順序付けられたグルーピングまたはリストを生成する。提携する色の順序付きリストは、ユーザのコミュニティによって基準色と合うと決定された色を含む。いくつかの実施形態において、ブロック６０６において、推奨サービス１０２は、図１０に関して本明細書により詳細に記述する提携する色パレットルーチンを実行して、単なる順序付けられた提携する色のリストではなく、提携する色パレットを生成する。提携する色パレットルーチンは、ユーザ、システムまたはサービスが、図８に描写する提携するルーチンによって提供される提携する色の順序付きリストから提携する色を繰り返して選択することによって基準色名（複数可）に提携する色のパレットを生成できる、図８に描写する提携する色ルーチンの延長であっても良い。同様に、カスタムパレット基準は、例えば、色についての重みを割り当てる若しくは調節するための、または提携する色を決定するための基礎としての機能を果たすことができる色パレットの特定のカテゴリを示すためのバイアスまたは嗜好を示すことによって、図８に描写する提携する色ルーチンを促進または制御することができる。

図６に描写したルーチンは、マーチャンダイザ（または、他のベンダー）によって使用され、それらのアイテムのための魅力的な色パレットを生成することができる。マーチャンダイザは、色名（例えば、「鴨の羽色」）を入力して、色名に提携する色のパレットを作ることができる。マーチャンダイザは、ユーザのコミュニティによって決定された色を使用して、初期に名付けられた色と合うパレットを作ることができる。次に、マーチャンダイザは、一つ以上の提携する色パレットに基づく集合を作り出して、アイテムまたはアイテムラインの望ましさを増大することができる。

色名に関連する閾値を使用して提携する色パレットを生成する例示的なプロセス
図７は、基準色名及び色閾値を使用して決定された色に少なくともある程度基づいて提携する色パレットを生成するための、推奨サービスによって実施されるルーチンの実施形態を例証するフロー図である。このルーチンは、図６に描写したルーチンの変化形として使用され、提携する色ルーチンの感度を設定して、入力色名に基づくより多いまたは少ない提携する色を識別することができる。加えて、ルーチンは、さらに、提携する色を含む画像及び／またはメタデータを識別する。このようにして、例えば、図７に描写するルーチンによって、ユーザは、色名を入力して、返送された、入力色と提携する色を含むアイテムの画像及び／または説明を受信することができる。

推奨サービスは、ブロック７００においてルーチンを開始する。ブロック７０２において、推奨サービス１０２は、基準色名として参照される色名を分析する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０２と同様である。基準色名は、ユーザ（例えば、推奨サービス１０２へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信することができる、またはランダムに生成される。本明細書に記述されるような色名は、任意のタイプの色識別子であっても良く、色名の人による調査などの一つ以上の調査及び／または人が生成した色名のデータによって提供することができる。推奨サービス１０２は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、色についての一つ以上の名前を取り出すための高速色検索技術を使用することができる。追加的にまたは代替的に、さらなる詳細を本明細書に記述するように、色に関連する色名は、色空間内の色範囲に少なくともある程度基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、色名はメタデータに関連付き、かつ／または色名に関連する追加のデータを決定することができる。いくつかの実施形態において、色名に関連するデータは、自然言語処理または他の技術に少なくともある程度基づいて決定することができる。結果として、キーワードに関連する色名は、メタデータに少なくともある程度基づく色名のフィルタリングを含むことができる。例えば、熱に関連する色名は、概して冷たさに関連するキーワードから除外することができる。

ブロック７０４において、推奨サービス１０２は、基準色として参照される色基準名から色を決定する。これは、図４に関して本明細書により詳細に描写及び記述したルーチンにおけるブロック４０４と同様である。基準色名からの基準色の決定は、基準色名を色空間における色値または値範囲に関連付けることを含む。推奨サービス１０２は、パレットデータストア１１０、辞書データストア１１２及び／または色パレットプロバイダ１５０などの別の色名サービスにおける基準色名を検索することができる。基準色名は、単一の色、色の範囲または色パレットに関連付くことができる。基準色は、色空間における値または値範囲によって表すことができる。

ブロック７０６において、推奨サービス１０２は、基準色から閾値未満の距離を有する任意の色を基準色に十分に類似するとみなすような閾値色距離を決定する。特定の実施形態において、閾値色距離は、人が知覚できる色差に少なくともある程度基づく。これにより推奨サービス１０２は、色と色名とを一致させるための色空間内の相対的に大きいかまたは相対的に小さい区域を決定することができる。これは例えば、基準色名が、相対的に広い色範囲（例えば、「赤色」、「緑色」、「黄色」など）、または相対的に狭い色範囲（例えば、「明るい空色」、「ツルニチソウ色」、「サンセットオレンジ色」など）を提案する場合に、有利となり得る。色距離閾値のより例示的な詳細については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。

各基準色は、閾値に関連付くことができる。推奨サービス１０２は、二つの色間の色空間における距離が関連する閾値内にある場合に、色が基準色に一致しているとみなす。

ブロック７０８において、推奨サービス１０２は、図８に関して本明細書により詳細に描写及び記述する提携する色ルーチンを実行して、提携する色の順序付けられたグルーピングまたはリストを生成する。図８に描写するルーチンにおける色の入力のように、推奨サービス１０２は、基準色及びその関連する色距離閾値を使用する。提携する色の順序付きリストは、ユーザのコミュニティによって基準色と合うと決定された色及び基準色の色距離閾値内の色を含む。いくつかの実施形態において、ブロック７０８において、推奨サービス１０２は、図１０に関して本明細書により詳細に描写及び記述する提携する色パレットルーチンを実行して、単なる順序付けられた提携する色のリストではなく、提携する色パレットを生成する。図８に描写するルーチンにおける色の入力のように、推奨サービス１０２は、基準色及びその関連する色距離閾値を使用する。図１０に描写する提携する色パレットルーチンは、ユーザ、システムまたはサービスが、図８に描写する提携する色ルーチンによって提供される提携する色の順序付きリストから提携する色を繰り返して選択することによって基準色名（複数可）に提携する色のパレットを生成できる、図８に描写する提携する色ルーチンの延長である。

ブロック７１０において、推奨サービス１０２は、ブロック７０８において決定された提携する色の一つ以上を含む画像を識別する。推奨サービス１０２は、分析のためのカラー画像を取り出すかまたは受信することができる。カラー画像は、一つ以上のアイテム（例えば、衣服、家具、電化製品など）、デザイン、シーン、ランドスケープまたは色の任意の他のコンテンツを描写することができる。推奨サービス１０２は、アイテムデータストア１３０、第三者ユーザ１４０（例えば、消費者またはアイテムを販売しようとするマーチャンダイザ）、または推奨サービス１０２への画像データの伝送を通じる他の画像ソースから画像データを取り出すかまたは受信することによってカラー画像を取得することができる。

推奨サービス１０２は、カラー画像を分析して画像から色を抽出することができる。画像から色を抽出して色パレットを取得する実施例については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。推奨サービス１０２は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、基準色と抽出された色とを比較するための高速色検索技術を使用することができる。推奨サービス１０２は、ブロック７０６において決定された色閾値を使用して、色閾値内の色を有する画像を識別することができる。

推奨サービス１０２は、提携する色とカラー画像から抽出した色とを比較することができる。抽出された色の一つ以上が提携する色の一つ以上と一致する場合に、カラー画像が、提携する色を含む画像として識別される。色同士が十分に類似する場合、例えば、色同士が色空間において閾値距離分離未満である場合に、色同士が一致するとみなすことができる。特定の実施形態において、推奨サービス１０２は、少なくとも一つの提携する色に一致する少なくとも一つの色を画像が含む場合に、提携する色を含む画像として識別することができる。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、画像におけるマッチング色が画像の少なくとも最小パーセンテージを含む場合に、提携する色を含む画像として識別することができる。これは、その色が画像において少数の画素にしか現れない場合に提携する色を含む画像として識別することを回避するため、有利となり得る。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、提携する色パレットにおける色のすべてを含む場合、提携する色パレットにおける色の大多数を含む場合、または提携する色パレットにおける少なくとも一つの色を含む場合に、提携する色を含む画像として識別することができる。

推奨サービス１０２は、カラーマッチングの品質に少なくともある程度基づいて、識別された画像をランク付けまたは順序付けすることができる。例えば、提携する色が画像の大部分に一致する場合に、その画像を比較的高くランク付けすることができる。別の実施例として、提携する色が画像における目立つ色に一致する場合に、その画像を比較的高くランク付けすることができる。提携する色パレットにおける色の大きな割合を含む場合に、その画像を比較的高くランク付けすることができる。

ブロック７１２において、推奨サービス１０２は、ブロック７１０において識別された画像に関連するメタデータを分析する。推奨サービス１０２は、基準色（複数可）との一致の近似に従いマッチングアイテムをランク付けして、アイテム関連性ランキングを提供することができる。選択的に、加えて、ユーザの嗜好をマッチングアイテムのランク付けに使用することができる。実施例として、ユーザの嗜好は、（ユーザによって購入されたアイテムの色を示すことができる）ユーザの購入履歴、ユーザの希望リストであるアイテム、または嗜好フォームによって若しくは別様にユーザによって明確に提供された嗜好に基づいて決定することができる。

いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、提携する色パレットと画像及び画像メタデータにおける色との間のカラーマッチングの品質に少なくともある程度基づいて、アイテムのフィルタリングされたセットを生成する。いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、テキストクエリを利用して、さらに、クエリにおける情報に十分に一致しないアイテムを取り除く。例えば、テキストクエリが「青色カウチ」を指定する場合には、青シャツがアイテムのセットから除外される。選択的に、推奨サービス１０２は、ブロック７１０において実行されたマッチングアイテムのランキングに従い、フィルタリングされたリストをランク付けすることができる。選択的に、色推奨サービス１０２は、提携する色パレットとのアイテム色の近似のランキングに従い、フィルタリングされたリストをランク付けすることができる。なおも別のオプションとして、ブロック７１０において実行されたマッチングアイテムのランキングと、提携する色パレットとのアイテム色の近似に基づくランキングとのいくつかの組み合わせを使用して、アイテムのさらなる関連性ランキングを生成することができる。

識別された画像は、所与の画像が提携する色パレットにどの程度密接に対応するかの決定に従いランク付けすることができる。例えば、提携する色パレットは、どの色が最も支配的な色（色が色の濃淡であっても良いし、そうでなくても良い）、２番目に支配的な色などかを示す割り当てられた重みを有することができる。選択的に、提携する色のパーセンテージ内に一致する画像のみまたは指定の最大数の画像（例えば、１０個に最も近い画像）のみが識別される。他のファクタも、画像の重み付けにおいて考慮に入れることができる。例えば、色の属性及び知覚、ならびにどの色がどの色に調和するかは、性別、地理的地域、民族、年齢などに基づいて、経時的に変化する場合がある。それ故に、画像の重み付けは、画像の日付の一つ以上、選択的に、ユーザの性別、地理的地域、民族、年齢、文化、宗教、言語、パレットの人気トレンドなどの一つ以上に少なくともある程度基づくことができる。

いくつかの実施形態において、推奨サービス１０２は、推奨されたアイテム及び／または画像を提供する。アイテム及び／または画像は、色パレットに少なくともある程度基づく、（例えば、ユーザのクエリを含むことができる）推奨されたアイテムとして、（例えば、ユーザデバイスにインストールされたブラウザを通じて、モバイルデバイスアプリケーションなどの専用アプリケーションを通じて、または別な様に）ユーザデバイスに表示するように提供できる。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出すことができる画像であって、マッチングアイテムの画像のみの形態であっても良い。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出すことができるテキストであって、マッチングアイテムを識別及び／または記述するテキストのみの形態であっても良い。推奨されたアイテムは、アイテムデータストア１３０から取り出されたマッチングアイテムの画像及び対応するテキストの両方の形態であっても良い。選択的に、コントロールがユーザに提供され、ユーザは、これを使用して、より多い数または少ない数のマッチングアイテムを提示することを示すことができる。したがって、推奨サービス１０２は、それに応答して、ユーザに提示するアイテムの数を修正することができる。例えば、ユーザが、より少ないアイテムをユーザに提示することを示す場合には、推奨サービス１０２は、より高くランク付けされたアイテムを提示し、以前に提示された多数のより低くランク付けされたアイテムは提示しない。推奨サービス１０２は、ブロック７１４においてルーチンを終了する。

提携する色のリストを生成する例示的なプロセス
図８は、提携する色の重み付きまたは順序付きリストを生成するための、提携する色サービス１０５によって実施される例示的なルーチンのフロー図を例証する。提携する色サービス０１５は、ブロック８００においてルーチンを開始する。ブロック８０２において、提携する色サービス１０５は、入力色を分析する。入力色は、ユーザ（例えば、提携する色サービス１０５へのデータ伝送を通じる第三者ユーザ１４０）から受信、別のシステムから受信することができるか、またはランダムに生成される。いくつかの実施形態において、入力色は、ユーザによって提供された画像またはアイテムカタログ若しくはネットワークサイトにおけるアイテムの画像などの画像から抽出することができる。画像からの色の抽出に関するより詳細については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。

いくつかの実施形態において、入力色は、ユーザの嗜好、挙動または性質に少なくともある程度基づいて決定される。システムは、ユーザの性質を分析して、ユーザが恐らく好むであろう一つ以上の色を決定することができる。例えば、提携する色サービス１０５または他のシステムは、例えば、これらに限定されないが、メディアの嗜好（例えば、好ましい映画、テレビ番組、本、音楽など）、購入履歴（例えば、電子マーケットにおいて購入されたアイテム）、閲覧履歴（例えば、電子マーケットにおいて閲覧されたアイテム）、デモグラフィック（例えば、年齢、性別、国籍など）、（例えば、ユーザが居住している及び／または以前に居住していた）地理的位置、（例えば、希望リストの使用を通じた）アイテム嗜好などを含むユーザプロフィールへのアクセスを有することができる。提携する色サービス１０５は、そのような情報を分析して、ユーザが好きであろう推定の色を決定することができる。提携する色サービス１０５によって決定されたこれらの色の一つ以上は、入力色として使用することができる。別の実施例として、提携する色サービス１０５または他のシステムは、ユーザ同士を比較して入力色を決定することができる。提携する色サービス１０５は、特定のユーザについて、（例えば、ユーザの類似性が、購入履歴、メディアの嗜好、デモグラフィックなどに少なくともある程度基づき得る場合に、）類似するユーザの色の嗜好を分析して、特定のユーザが好むであろう一つ以上の入力色を決定することができる。これは、類似する嗜好をもつ別のユーザを識別する、及び／または類似する嗜好をもつ一般ユーザについての色の嗜好を識別するためのユーザプロフィール情報を集めることによって行うことができる。

ブロック８０２における入力カラー画像の分析は、例えば、主要な色値（例えば、ＲＧＢ値）、輝度−クロミナンス値（例えば、ＹＵＶまたはＹＣｂＣｒ値）などの色の成分の決定を含むことができる。入力カラー画像の分析は、どの色が入力色と同じまたはそれに十分に類似するとみなされるかを決める閾値の決定も含むことができる。閾値は、色距離公式（ｅ）に従う色距離に基づくことができる。そのような公式の実施例は、人が知覚できる色差に基づく。人が知覚できる色差及び人の色距離公式の決定方法に関するより多くの情報については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。

ブロック８０４において、提携する色サービス１０５は、入力色を含む複数の色パレットを識別する。色パレットは、色パレットプロバイダ１５０によって提供することができる。いくつかの実施形態において、一つ以上の色パレットは、そこに保存されたパレットが投票、ランク付け及び／または格付けされたパレットデータストア１１０によって提供することができる。いくつかの実施形態において、複数の色パレットは、第三者ユーザ１４０によって提供することができる。

提携する色サービス１０５は、ブロック８０２において決定されたような、入力色からの、閾値色距離内に収まる少なくとも一つの色をパレットが有するときに、そのパレットが入力色を含むことを決定する。このようにして、入力色と全く同一ではないが、入力色に十分に近い色を含むパレットが、ブロック８０４において識別されたパレットのリストに含まれる。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１１Ａに対応する、「ＦＡＳＴ ＣＯＬＯＲ ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ」と題された米国特許出願整理番号第＿号に記述されているような、パレットから色を引き抜くための高速色インデキシングルーチンを使用することができる。

ブロック８０６において、提携する色サービス１０５は、提携する色のリストを生成する。提携する色のリストは、入力色及びそれらの入力色に十分に近い色を除外した、ブロック８０４において識別されたパレットのリストからの色を含む。いくつかの実施形態において、提携する色のリストは、パレットのリストからのすべての色を含むことができる。特定の実施形態において、提携する色のリストは、リストに含む色の閾値数、所望のまたは目標とする色の多様性、色除外ルールなどに少なくともある程度基づいて結び付けられる。

ブロック８０８において、提携する色サービス１０５は、提携する色のリスト内の各色に重みを割り当てる。提携する色サービス１０５は、リスト内の各色にループを付け、色が発生したパレットを識別し、発生したパレットに関連するランキング、格付け及び／または投票数に少なくともある程度基づいて色の重みを調節する。色の重みの調節は、発生したパレットの投票数または平均格付けに準拠して、重みファクタを増大することを含むことができる。いくつかの実施形態において、色の重みの調節は、パレットに関して投票したユーザ、パレットの寿命、パレットについてのコメントの数、投票者の地理的位置などを含むことができる多数のファクタに少なくともある程度基づいて、ランキング、格付け及び／または投票をスケーリングすることを含む。いくつかの実施形態において、パレットのランキング、格付け及び／または投票は、色の人気、パレット内の色のランキングなどに少なくともある程度基づいて、特定のパレット内の色の中で分配される。特定の実施形態において、パレット内の各色は、個々のランキング、格付け及び／または投票数を有し、格付けは、パレットの格付けに関連付いても良いし、パレットの格付けとは独立しても良い。

二つ以上のパレットに一つの色が出現した場合には、その色の重みは、各々の発生したパレットからの重みを集めることによって、少なくともある程度決定することができる。一つの収集方法として、各々の発生したパレットの重みを加算することができる。単純事例の実施例として、３つのパレットに一つの色が出現した場合には、その色の重みは、３つのパレットの各々の投票数の和に等しくすることができる。本開示の範囲から逸脱しない他の重み収集スキームを使用できることを理解すべきである。例えば、重みは、投票の加重平均、投票の算術平均（ここで、投票は、パレットについての投票数、パレットの平均格付けまたはパレットのランキングであっても良い）、またはいくつかの他のアルゴリズムを使用して集めることができる。重み収集は、時間及び／または地理的位置の関数としてパレットまたは色の格付けを計上するように構成することもできる。

提携する色サービス１０５は、提携する色についての重みを集めるときに類似する色距離閾値を使用することができる。例えば、提携する色サービス１０５が提携する色についての重みを決定しているときに、その提携する色を含むパレット、及び色距離閾値を使用して、提携する色からの色距離閾値以下の距離である色を含むパレットからの投票を集めることができる。ブロック８０２において入力色の分析に使用される色距離閾値と、ブロック８０８において提携する色の重み付けに使用される色距離閾値とは、同じでも良いし、異なっていても良く、そして同じ色距離アルゴリズムに基づいても良いし、異なる色距離アルゴリズムに基づいても良い。

ブロック８１０において、提携する色サービス１０５は、各色の重みを計算し、重みを付けられた、順序付けられた及び／またはランク付けされた提携する色のリストを提供する。提携する色のランクは、関連する色の重みに少なくともある程度基づく。提携する色サービス１０５は、リストに含む所望のまたは目標とする色の数、リストに含むための閾値重みファクタ、リスト内の様々な色、色除外ルールなどに少なくともある程度基づいて結び付けられる。

提携する色サービス１０５は、ブロック８１２において、図８に描写するルーチンを終了する。

図９は、図８の例示的なルーチンによって生成された例示的な提携する色のリスト９００を例証する。入力色９０２から始まり、提携する色サービス１０５は、入力色または（例えば、パレットにおける色と入力色との間の色距離が色距離閾値未満である）入力色に十分に類似する色をその各々が含む多数のパレット９０４ａ〜９０４ｄを識別する。パレット９０４ａ〜９０４ｄは、人または機械作製の色パレットのデータストアからのものであるが、ユーザのコミュニティによって投票、ランク付けまたは格付けされたものであっても良い。本明細書に使用されるような投票、格付け及び／またはランキングという用語は、パレットに関連する値であって、パレットについての人の嗜好のレベルを示す値が存在することを示すために使用される。単一の用語のみ（例えば、投票、ランキングまたは格付けのみ）を使用する場合に他の用語も使用できることを理解すべきである。色パレットの格付けは、ユーザによる肯定的な投票に従い値が増大し、同様に、ユーザによる否定的な投票に従い値が減少し得るパレットのスコアなどの投票数に基づくことができる。同様に、色パレットの格付けは、格付け尺度（例えば、０〜５、１〜５、０〜１０、−５〜５など）においてユーザがパレットを格付けできる格付けシステムに基づくことができる。同様に、色パレットの格付けは、互いと相対的なユーザランキングパレットに基づくことができる。

入力色または入力色に十分に近い色を含むパレットが識別されるたびに、パレットにおける他の色の各々が、提携する色のリストに追加される。提携する色のリストにおける色の各々は、発生したパレットの格付けに対応する重みを受信する。例えば、パレット１ ９０４ａにおける色１〜４の各々は、変数Ａによって表される、パレット１ ９０４ａについての投票数に対応する重みが割り当てられる。同じ様に、パレット２〜４ ９０４ｂ〜９０４ｄにおける色の各々は、変数Ｂ〜Ｄによって表される、各パレットについての投票数に対応する重みが割り当てられる。

二つ以上のパレットに一つの色が見られた場合には、色の重みが、発生したパレットの各々の格付けに基づいて調節される。例えば、色１がパレット１及びパレット３において見られた場合には、色１の重みは、投票数Ａ＋Ｃに基づく。いくつかの実施形態において、提携する色は、他のパレットにおける色が提携する色から色距離閾値未満の色距離を有するときには、（例えば、それが発生したパレット以外の）別のパレットにおいて見られたとみなされる。いくつかの実施形態において、色の重みは、重みを付けられた色の分布が分析されて最大値を決定する場合には、色空間における位置の関数として分析される。これにより、どの色が入力色と概して合うとみなされるかについての追加の詳細を提供し、色空間におけるピーク色内及び／またはその周囲の複数個の色を提案する能力を得ることができる。

いくつかの実施形態において、提携する色のリストは、色距離公式に少なくともある程度基づいて、互いに近い色を組み合わせるように調節される。この原理を使用して、いくつかの色が互いに十分に類似する場合に、異なる色の数を減少させることができる。これを使用して、特に色のバリエーションが重要でない、知覚されない、さもなければ、ユーザについての重要性において欠如している場合に、バリエーションの数を減少させることができる。

各々の提携する色の重みが決定された時点で、提携する色の重み付きまたは順序付きリスト９０６を提供することができる。この順序付きリストは、パレット９０４ａ〜９０４ｄからのすべての異なる色を含む、またはこれらの色のサブセットを含むことができる。リストの順序付けは、各色の重みに少なくともある程度基づく（例えば、より高い重みを付けられた色がより高くランク付けされる）ことができる。図面に例証するように、色１〜１１は、ＡがＢよりも大きく、ＢがＣよりも大きく、ＣがＤよりも大きい場合に、各色についての投票数の和に従いランク付けされる。したがって、重みの和に基づく収集スキームを使用して、色６は、Ｂ＋Ｃ＋Ｄの重みを有し、色１は、Ａ＋Ｃの重みを有し、色２は、Ａ＋Ｄの重みを有するなどである。

いくつかの実施形態において、パレットの格付けは、時間に依存する。提携する色サービス１０５は、時間依存の格付けを使用して、色の組み合わせにおけるトレンド及び／または長期にわたって相対的に安定的な色の組み合わせ（例えば、伝統的な色の組み合わせ）を識別することができる。これを使用して、特定の時期に人気のある色の組み合わせを決定することもできる。

時間依存の格付けは、未来の色トレンドを予測するのにも使用できる。例えば、最も人気のある色を、色空間においてプロットされた結果とともに、時間の関数として追跡することができる。最も人気のある色の色空間を通じる軌道（例えば、ある時点にどの色が最も人気がある色か）を使用して、未来のある時点における最も人気のある色を予想することができる。例えば、提携する色サービス１０５は、時間の関数として色空間内の最も人気のある色の方向のシフトを決定し、方向のシフトに基づいて予想することができる。次に、提携する色サービス１０５は、ある時点にどの色が人気があるかの予想に基づいて、色の組み合わせを提案することができる。これは例えば、色及び／または色の組み合わせにおけるトレンドを予測する視覚芸術家にとって有用であり得る。最も人気のある色に加えて、２番目に人気のある色、３番目に人気のある色などにもこの予想技術を使用できることを理解すべきである。色パレットに加えて個々の色にもこの予想技術を使用できることも理解すべきである。

いくつかの実施形態において、パレットの格付けに地理情報を含ませることができる（例えば、パレットの格付けは、投票ユーザの位置の関数として提供することができる）。提携する色サービス１０５は、地理関連の格付けを使用して、地理的位置に概して関連する色の組み合わせを識別することができる。例えば、地理的地域内のユーザは、その地理的地域におけるスポーツチームに関連する色の組み合わせを好む場合がある。提携する色サービス１０５は、ユーザ（例えば、定住しているユーザ）についての情報を使用して、パレットの地理関連の格付けを利用した色の組み合わせを提案することができる。

例示的な提携する色パレット生成プロセス
図１０は、提携する色サービス１０５によって実施される提携する色パレット生成ルーチンのフロー図を例証する。提携する色サービス１０５は、ブロック１０００においてルーチンを開始する。ブロック１００２において、提携する色サービス１０５は、一つ以上の入力色を分析する。一つ以上の入力色を、図８に例証した提携する色ルーチンのブロック８０２に関して前述したように受信することができる。一つ以上の入力色の分析は、図８のブロック８０２に関して本明細書に記述した機能を含むことができる。図１０に戻ると、いくつかの実施形態において、ルーチンは、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９０４Ａ１に対応する、「ＢＵＩＬＤＩＮＧ Ａ ＰＡＬＥＴＴＥ ＯＦ ＣＯＬＯＲＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＨＵＭＡＮ ＣＯＬＯＲ ＰＲＥＦＥＲＥＮＣＥＳ」と題された米国特許出願整理番号第＿号にその特定の実施例が記述されているように、色パレットを決定する複数の入力色を受け入れることができる。そのような場合では、入力色の分析は、入力色ごとに繰り返される、図８のブロック８０２に関して記述したような入力色を分析する原理を含むことができる。

図１０に関して、ブロック１００４において、提携する色サービス１０５は、図８に関して本明細書に描写及び記述したルーチンを実行する。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、一つ以上の入力色がブロック８０２において分析されたので、ルーチンを入力するときにブロック８０４を移動させることができる。記述したように、図８に描写したルーチンの出力は、提携する色の重み付きまたは順序付きリストである。図８に描写したルーチンを、複数の入力色が存在する場合に提携する色の順序付きリストを提供するように修正できる。例えば、提携する色サービス１０５は、複数の提携する色の一つ以上を含むパレットを識別することができる。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、入力色のすべてを含むパレットを識別する。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、入力色の少なくとも一つを含むパレットを識別する。パレットが識別された時点で、提携する色のリストの重み付けを、本明細書に記述したのと大体同じように進めることができる。いくつかの実施形態において、提携する色の重み付けスキームは、入力色に基づいて修正される。例えば、入力色の各々の人気を使用して、それぞれの入力色のパレットの重みファクタを正規化またはスケーリングすることができる。

ブロック１００６において、提携する色サービス１０５は、提携する色の順序付きリストから色を選択する。選択は、ユーザインターフェースを通じたユーザ入力に基づくことができる。例えば、ルーチンは、提携する色サービス１０５にユーザが入力色（複数可）を提供し、かつブロック１００４において生成された提携する色の順序付きリストがユーザに提供されるように、相互作用的であっても良い。次に、ユーザは、順序付きリストから色を選択し、その選択を提携する色サービス１０５に示すことができる。いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、提携する色の順序付きリストから色を選択する。選択は、提携する色の重み、入力色及び／またはリストにおける他の提携する色からの提携する色の色距離、ユーザまたは他のシステムによって決定された選択基準などの任意の一つ以上に少なくともある程度基づくことができる。提携する色の順序付きリストからの色の選択によって、その色が、入力色（複数可）を含むパレットに追加される。いくつかの実施形態において、複数の色を選択することができる。

いくつかの実施形態において、提携する色サービス１０５は、提携する色の順序付きリストから二つ以上の色を選択し、選択された色に基づくパレットの見え方の予想を提供することができる。例えば、提携する色サービス１０５は、提携する色の順序付きリストから二つの最も人気のある色（例えば、最高の重みをもつ二つの色）を選択し、入力色（複数可）及び第一の人気のある色を含む第一の暫定的な色パレット、ならびに入力色（複数可）及び第二の人気のある色をもつ第二の暫定的な色パレットを作り出すことができる。次に、提携する色サービス１０５は、提携する色の重み付きまたは順序付きリストを二つの暫定的な色パレットの各々に提供することができる。これは、例えば、図８に関して本明細書に描写及び記述したルーチンを通じて達成することができる。これは、有利にも、色パレットにおける特定の色の選択に基づき色パレットが及ぶことができる使用法を示すのに使用することができる。特定の実施形態において、提携する色サービス１０５は、ユーザ入力、別のシステムからの入力、ランダム選択またはこれらの任意の組み合わせに基づいて二つ以上の色を選択することができる。

さまざまな実施形態において、提携する色サービス１０５は、様々な暫定的な色パレットを提供するための暫定的な色パレットを再帰的に提供することができる。例えば、前述の二つの暫定的な色パレットにおいて、提携する色サービス１０５は、暫定的な色パレットに関連する提携する色の順序付きリストから二つの最も人気のある色を選択し、二次レベルの暫定的な色パレットを生成することができる。このプロセスを多くの回数継続し、様々な暫定的なパレットを提供することができる。提携する色サービス１０５は、このルーチンの各々の繰り返しにおいて、暫定的なパレットごとに異なる数の色を選択することができる。提携する色サービス１０５は、例えば、これらに限定されないが、色の人気、色の多様性、除外ルール、色距離またはこれらの任意の組み合わせを含む基準に基づいて二つ以上の色を選択することができる。

ブロック１００８において、提携する色サービス１０５は、別の色をパレットに追加するか否かを決定する。別の色を追加する場合には、ルーチンは、ここではブロック１００６において選択された色を含んでブロック１００２に戻って入力色を分析する。

パレットが仕上げられた（例えば、パレットにこれ以上色が追加されない）場合には、提携する色サービス１０５は、提携する色のパレットを提携する色サービス１０５が提供するブロック１０１０に進む。図１に例証するように、提供された提携する色のパレットは、パレットデータストア１１０に保存し、第三者ユーザ１４０及び／または色パレットプロバイダ１５０に送信することができる。提携する色サービス１０５は、ブロック１０１２においてルーチンを終了する。

図１１は、図１０のルーチンによって生成された例示的な提携する色パレット１１００ａ及び１１００ｂを例証する。入力色９０２から始まり、図９に関して記述したような第一の提携する色の順序付きリスト９０６ａが生成される。第一の提携する色の順序付きリスト９０６ａから色を選択することができる。これにより入力色９０２及び選択された色９０８（例えば、第一の提携する色の順序付きリストからの色２）を含む色パレット１１００ａが得られる。次に、新規の色パレット１１００ａを使用して、ここでは入力色９０２及び選択された色９０８に関連する色を含む第二の提携する色の順序付きリストを生成することができる。提携する色の順序付きリストを決定するルーチンに新規の及び／または異なるパレットが含まれたので、提携する色の順序付けを変更することができる。加えて、第二の提携する色リスト９０６ｂは、第一の提携する色の順序付きリスト９０６ａに存在しない色を含むことができる。このプロセスは、繰り返して、色パレット１１００ｂなどの、複数の色をもつ色パレットを構築することができる。

いくつかの実施形態において、入力色の数が増大するにつれて、提携する色の数は減少する。例えば、提携する色サービス１０５は、識別されるパレットを、入力色のすべてまたは入力色の大多数を含むものに限定することができる。これは、視覚的に魅力のない色の組み合わせを生じ得る、提携する色リストにおける可能性がある色の数を減少するのに望ましくなり得る。このように、パレット生成は、パレットにより多くの色、より少ない提携する色が存在するように、自己制御式である。

ユーザのコミュニティの投票を使用することによる、生成された色パレットは、数学的公式が提供し得るものと異なっても良く、ユーザに一般に好ましい主観色の組み合わせを表す。人の趣向を使用しての色の組み合わせの生成は、数学アルゴリズが完全には決定する能力がない色パレットを提供することができる。

一つ以上の入力色は、ユーザ、コンピュータシステムまたはその両方の組み合わせによって決定または提供することができる。例えば、ユーザは、ピンク色を含む服装一式を作ることを望む場合がある。この入力色に基づいて、提携する色サービス１０５は、入力色と合うような、ユーザのコミュニティによって決定された提携する色の順序付きリストを提供することができる。別の実施例として、ユーザは、入力色としてピンク色を選択し、提携する色サービス１０５は、一つ以上の追加の色をランダムに、または別のアルゴリズムを通じて選択して、提案された色パレット（または、複数個の色パレット）を提供するように構成できる。別の実施例として、ユーザは、アイテム（または、アイテムの集合）を選別し、提携する色を決定するための基礎として色フィンガープリント（または、そのサブセット）を使用することができる。アイテムの画像から色フィンガープリントを抽出する実施例については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９１２Ａ１に対応する、「ＩＭＡＧＥ−ＢＡＳＥＤ ＣＯＬＯＲ ＰＡＬＥＴＴＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。次に、これらの色パレットのいずれかを使用して、ユーザにとっての可能性があるアイテムを識別及び／またはフィルタリングすることができる。

提携する色パレットを生成することのより例示的な詳細については、その全体を参照文献として本明細書に援用する、２０１４年６月２６日に出願され、代理人整理番号ＳＥＡＺＮ．９０４Ａ１に対応する、「ＢＵＩＬＤＩＮＧ Ａ ＰＡＬＥＴＴＥ ＯＦ ＣＯＬＯＲＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＨＵＭＡＮ ＣＯＬＯＲ ＰＲＥＦＥＲＥＮＣＥＳ」と題された米国特許出願整理番号第＿号を参照されたい。

実施形態に応じて、本明細書に記述されたアルゴリズムのいずれかの特定の行為、事象または機能は、異なるシーケンスにおいて実行でき、追加、結合または全く除外することができる（例えば、アルゴリズムの実践にすべての記述した行為または事象が必須ではない）。また、特定の実施形態において、行為または事象は、例えば、マルチスレッドの処理、割り込み処理若しくは複数個のプロセッサ若しくはプロセッサコア、または連続的ではない他の並列アーキテクチャを通じて同時に実行することができる。

本明細書に開示した実施形態に関連して記述したさまざまな実例となる論理ブロック、モジュール及びアルゴリズム要素は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェアまたは両方の組み合わせとして実装することができる。ハードウェアとソフトウェアとのこの互換性を明白に例証するために、さまざまな実例となるコンポーネント、ブロック、モジュール及び要素を、それらの機能性に関して概して記述した。そのような機能性がハードウェアとしてまたはソフトウェアとして実装されるかは、システム全体に課せられる特定のアプリケーション及び設計制約に応じて決められる。記述した機能性は、特定のアプリケーションごとに種々の様式において実施することができるが、そのような実施の決定は、本開示の範囲からの逸脱をもたらすように解釈すべきではない。

本明細書に開示した実施形態に関連して記述したさまざまな実例となる論理ブロック及びモジュールは、汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは他のプログラマブル論理デバイス、離散ゲート若しくはトランジスタ論理、離散ハードウェアコンポーネント、または本明細書に記述された機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせなどの機械によって実施または実行することができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであっても良いが、代替的に、プロセッサは、コントローラ、マイクロコントローラまたは状態機械、同じものの組み合わせなどであっても良い。プロセッサは、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせなどのコンピューティングデバイスの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する一つ以上のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成としても実施することができる。

本明細書に開示した実施形態に関連して記述した方法、プロセスまたはアルゴリズムの要素は、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、または二つの組み合わせにおいて直接に具現することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭまたは当業界において公知の任意の他の形態のコンピュータ可読記憶媒体に備わることができる。例示の記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体からの情報を読み出しかつ記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合できる。代替的に、記憶媒体は、プロセッサに統合しても良い。プロセッサ及び記憶媒体は、ＡＳＩＣに備わることができる。ＡＳＩＣは、ユーザ端末に備わることができる。代替的に、プロセッサ及び記憶媒体は、ユーザ端末における離散コンポーネントとして備わることができる。ソフトウェアモジュールは、ハードウェアプロセッサにコンピュータ実行可能命令を実行させるコンピュータ実行可能命令を含むことができる。コンピュータ実行可能命令は、スクリプトされたコンピュータ言語及び／またはコンパイルされたコンピュータ言語を含むことができる。コンピュータ実行可能命令は、例えば、これらに限定されないが、ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）、ＰＹＴＨＯＮ（商標）、ｐｈｐ、ＳＱＬ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＃、Ｆｏｒｔｒａｎ、ＢＡＳＩＣ、シェルスクリプト、Ｐｅｒｌなどを含むことができる。

本明細書に使用される条件付き言語、例えば、とりわけ、「ｃａｎ」、「ｍｉｇｈｔ」、「ｍａｙ」、「ｅ．ｇ．」などは、明確に別様に記載されない限りまたは使用される文脈内において別様に理解されない限り、通常、他の実施形態が特定の特徴、要素及び／または状態を含まないが、特定の実施形態がそれを含むことを伝えることが意図される。それ故に、そのような条件付き言語は、通常、これらの特徴、要素及び／または状態が任意の特定の実施形態に含まれるかまたはそこで実行されるか否かの著者の入力または後見の有無にかかわらず、特徴、要素及び／または状態が一つ以上の実施形態に必要な任意の様式であるか、またはその一つ以上の実施形態が決定するための論理を必ず含むことを暗示することは意図しない。「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」、「ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ」などの用語は、同義的でありかつ制限のない様式において包括的に使用され、追加の要素、特徴、行為、動作などを除外しない。また、「ｏｒ」という用語は、その包括的な意味（かつ、その排他的な意味ではなく）において使用され、例えば、要素のリストを結び付けるために使用されるときに、「ｏｒ」という用語は、リストにおける要素の一つ、いくつかまたはすべてを意味することができる。

成句「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ Ｘ，Ｙ ｏｒ Ｚ」などの離接語は、明確に別様に記載されない限り、そうでなければ、アイテム、用語などが、一般に、Ｘ、Ｙ若しくはＺのいずれかまたはそれらの任意の組み合わせ（例えば、Ｘ、Ｙ及び／またはＺ）であっても良いことを提示するのに文脈において使用されることが理解される。それ故に、そのような離接語は、通常、特定の実施形態が、提示された各々にＸの少なくとも一つ、Ｙの少なくとも一つまたはＺの少なくとも一つを必要とすることを暗示することは意図しない及び暗示しないはずである。

別様に明確に明記しない限り、「ａ」または「ａｎ」などの冠詞は、通常、一つ以上の記述したアイテムを含むように解釈されるべきである。したがって、「ａ ｄｅｖｉｃｅ ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ」などの成句は、一つ以上の列挙したデバイスを含むことが意図される。そのような一つ以上の列挙したデバイスは、記載された詳述を実行するように集合的に構成することもできる。例えば、「ａ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ ｃａｒｒｙ ｏｕｔ ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎｓ Ａ，Ｂ及びＣ」は、詳述Ｂ及びＣを実行するように構成された第二のプロセッサと連動して動作する、詳述Ａを実行するように構成された第一のプロセッサを含むことができる。

前述の詳細な説明は、さまざまな実施形態に適用されるような新規の特徴を示し、記述し、指摘したが、本開示の本質から逸脱することなく、例証したデバイスまたはアルゴリズムの形態及び詳細においてさまざまな削除、置換及び変更を為すことができることが理解される。認識されるように、本明細書に記述された特定の実施形態は、いくつかの特徴が他の特徴とは独立して使用または実践できるように、本明細書に説明された特徴及び利益のすべてを提供しない形態でも具現することができる。特許請求の範囲の均等物の意味及び範囲内に収まるすべての変更が、それらの範囲内に包含されるはずである。

本開示の実施形態の実施例は、以下の条項に照らして記述することができる。
〔１〕
具体的なコンピュータ実行可能命令をもって構成されたハードウェアコンピューティングデバイスの制御化で、
基準色パレットを取得することと、
前記基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定することと、
一つ以上のカラー画像を取得することと、
前記一つ以上のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上のマッチング画像を識別することと、
前記一つ以上のマッチング画像の各マッチング画像に関連するメタデータを取得することと、及び
前記一つ以上のマッチング画像の各マッチング画像に関連する前記メタデータの分析に少なくともある程度基づいて、推奨されたアイテムのグルーピングを生成することと、を含む、推奨されたアイテムのグルーピングを生成するためのコンピュータ実施方法。
〔２〕
色空間における前記検索色からの色距離に少なくともある程度基づいて、各検索色についての検索色範囲である、前記一つ以上の検索色の各検索色についての前記検索色範囲を決定することをさらに含む、条項１に記載のコンピュータ実施方法。
〔３〕
一つ以上のマッチング画像の識別が、
各々の取得したカラー画像について、
前記取得したカラー画像に含まれる一つ以上の色を識別することと、
前記取得したカラー画像に含まれた前記一つ以上の識別された色の各々の識別された色について、前記識別された色と前記一つ以上の検索色とを比較することと、及び
前記カラー画像に含まれた前記識別された色の一つ以上が少なくとも一つの検索色範囲内に位置することの決定に少なくともある程度基づいて、前記取得したカラー画像をマッチング画像に指定することと、を含む、条項２に記載のコンピュータ実施方法。
〔４〕
前記基準色パレットの取得が、ユーザから前記基準色パレットを受信することを含む、条項１に記載のコンピュータ実施方法。
〔５〕
前記基準色パレットの取得が、入力画像から色パレットを決定することを含む、条項１に記載のコンピュータ実施方法。
〔６〕
具体的なコンピュータ実行可能命令をもって構成されたハードウェアコンピューティングデバイスの制御化で、
基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定することと、
複数のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上の対応する画像を識別することと、及び
前記一つ以上の対応する画像の各々の対応する画像に関連するメタデータに少なくともある程度基づいて、アイテムのグルーピングを生成することと、を含む、コンピュータ実施方法。
〔７〕
色名を取得することと、及び
前記色名を解析して前記基準色パレットを決定することと、をさらに含む、条項６に記載のコンピュータ実施方法。
〔８〕
色空間における前記検索色からの色距離に少なくともある程度基づいて、各検索色についての検索色範囲である、前記一つ以上の検索色の各検索色についての前記検索色範囲を決定することをさらに含む、条項６に記載のコンピュータ実施方法。
〔９〕
各検索色についての前記検索色範囲が、人の色距離公式に少なくともある程度基づく、条項８に記載のコンピュータ実施方法。
〔１０〕
テキストクエリを取得することと、
前記テキストクエリを解析して一つ以上のアイテム識別子を識別することと、及び
前記一つ以上のアイテム識別子の少なくとも一つに関連するアイテムを含むように、前記アイテムのグルーピングをフィルタリングすることと、をさらに含む、条項６に記載のコンピュータ実施方法。
〔１１〕
前記関連する画像に含まれた一つ以上の検索色の数量に少なくともある程度基づいて、前記アイテムのグルーピングを順序付けることをさらに含む、条項６に記載のコンピュータ実施方法。
〔１２〕
少なくともコンピュータ実行可能命令を保存するように構成されたデータストアと、
前記データストアと通信するハードウェアプロセッサと、を含んでおり、前記ハードウェアプロセッサが、少なくとも、
基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定し、
複数のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含有する一つ以上の対応する画像を識別し、かつ
前記一つ以上の対応する画像の各々の対応する画像に関連するメタデータに少なくともある程度基づいて、アイテムのグルーピングを生成するための、前記コンピュータ実行可能命令を実行するように構成された、システム。
〔１３〕
前記ハードウェアプロセッサと通信し、少なくとも前記複数のカラー画像を保存するように構成されたアイテムデータストアをさらに備えており、前記複数のカラー画像のうちの少なくとも一つのカラー画像が、アイテム及びメタデータに関連する、条項１２に記載のシステム。
〔１４〕
前記基準色パレットが、ユーザによって提供された色パレット名を含む、条項１２に記載のシステム。
〔１５〕
前記基準色パレットが、入力カラー画像から抽出した複数の色を含む、条項１２に記載のシステム。
〔１６〕
前記ハードウェアプロセッサが、さらに、少なくともユーザインターフェースを生成するためのコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されており、前記ユーザインターフェースが、前記対応する画像の一つ以上のうちの少なくとも一つを表示するように構成された、条項１２に記載のシステム。
〔１７〕
基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定することと、
複数のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上のマッチング画像を識別することと、及び
前記一つ以上のマッチング画像の各マッチング画像に関連するメタデータに少なくともある程度基づいて、アイテムのグルーピングを生成することと、を含む動作を、プロセッサによって実行されたときに実行するためのコンピュータ実行可能命令を保存する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
〔１８〕
前記動作が、さらに、色空間における前記検索色からの色距離に少なくともある程度基づいて、各検索色についての検索色範囲である、前記一つ以上の検索色の各検索色についての前記検索色範囲を決定することを含む、条項１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
〔１９〕
一つ以上のマッチング画像の識別が、
前記複数のカラー画像の各カラー画像について、
前記カラー画像に含まれた一つ以上の色を識別することと、
前記カラー画像に含まれた前記一つ以上の識別された色の各々の識別された色について、前記識別された色と前記一つ以上の検索色とを比較することと、及び
前記カラー画像に含まれた前記識別された色の一つ以上が少なくとも一つの検索色範囲内に位置することの決定に少なくともある程度基づいて、前記カラー画像をマッチング画像に指定することと、を含む、条項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
〔２０〕
各検索色についての前記検索色範囲が、人の色距離公式に少なくともある程度基づく、条項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

Claims (15)

1. 具体的なコンピュータ実行可能命令をもって構成されたハードウェアコンピューティングデバイスの制御化で、
   基準色パレットを取得することと、
   前記基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定することと、
   一つ以上のカラー画像を取得することと、
   前記一つ以上のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上のマッチング画像を識別することと、
   前記一つ以上のマッチング画像の各マッチング画像に関連するメタデータを取得することと、及び
   前記一つ以上のマッチング画像の各マッチング画像に関連する前記メタデータの分析に少なくともある程度基づいて、推奨されたアイテムのグルーピングを生成することと、を含む、推奨されたアイテムのグルーピングを生成するためのコンピュータ実施方法。
2. 色空間における前記検索色からの色距離に少なくともある程度基づいて、各検索色についての検索色範囲である、前記一つ以上の検索色の各検索色についての前記検索色範囲を決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
3. 一つ以上のマッチング画像の識別が、
   各々の取得したカラー画像について、
   前記取得したカラー画像に含まれる一つ以上の色を識別することと、
   前記取得したカラー画像に含まれた前記一つ以上の識別された色の各々の識別された色について、前記識別された色と前記一つ以上の検索色とを比較することと、及び
   前記カラー画像に含まれた前記識別された色の一つ以上が少なくとも一つの検索色範囲内に位置することの決定に少なくともある程度基づいて、前記取得したカラー画像をマッチング画像に指定することと、を含む、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
4. 前記基準色パレットの取得が、ユーザから前記基準色パレットを受信することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
5. 前記基準色パレットの取得が、入力画像から色パレットを決定することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
6. 具体的なコンピュータ実行可能命令をもって構成されたハードウェアコンピューティングデバイスの制御化で、
   基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定することと、
   複数のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上の対応する画像を識別することと、及び
   前記一つ以上の対応する画像の各々の対応する画像に関連するメタデータに少なくともある程度基づいて、アイテムのグルーピングを生成することと、を含む、コンピュータ実施方法。
7. 色空間における前記検索色からの色距離に少なくともある程度基づいて、各検索色についての検索色範囲である、前記一つ以上の検索色の各検索色についての前記検索色範囲を決定することをさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
8. 各検索色についての前記検索色範囲が、人の色距離公式に少なくともある程度基づく、請求項７に記載のコンピュータ実施方法。
9. テキストクエリを取得することと、
   前記テキストクエリを解析して一つ以上のアイテム識別子を識別することと、及び
   前記一つ以上のアイテム識別子の少なくとも一つに関連するアイテムを含むように、前記アイテムのグルーピングをフィルタリングすることと、をさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
10. 前記関連する画像に含まれた一つ以上の検索色の数量に少なくともある程度基づいて、前記アイテムのグルーピングを順序付けることをさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
11. 少なくともコンピュータ実行可能命令を保存するように構成されたデータストアと、
    前記データストアと通信するハードウェアプロセッサと、を備えており、
    前記ハードウェアプロセッサが、少なくとも、
    基準色パレットに少なくともある程度基づいて、一つ以上の検索色を決定し、
    複数のカラー画像から、前記一つ以上の検索色の少なくとも一つに対応する少なくとも一つの色をその各々が含む一つ以上の対応する画像を識別し、かつ
    前記一つ以上の対応する画像の各々の対応する画像に関連するメタデータに少なくともある程度基づいて、アイテムのグルーピングを生成するための、前記コンピュータ実行可能命令を実行するように構成された、システム。
12. 前記ハードウェアプロセッサと通信し、少なくとも前記複数のカラー画像を保存するように構成されたアイテムデータストアをさらに含んでおり、前記複数のカラー画像のうちの少なくとも一つのカラー画像が、アイテム及びメタデータに関連する、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記基準色パレットが、ユーザによって提供された色パレット名を含む、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記基準色パレットが、入力カラー画像から抽出した複数の色を含む、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記ハードウェアプロセッサが、さらに、少なくともユーザインターフェースを生成するためのコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されており、前記ユーザインターフェースが、前記対応する画像の一つ以上のうちの少なくとも一つを表示するように構成された、請求項１１に記載のシステム。