diff --git a/3_9_face_detection.png b/3_9_face_detection.png
new file mode 100644
index 0000000..c88f608
Binary files /dev/null and b/3_9_face_detection.png differ
diff --git a/3_9_face_detection.py b/3_9_face_detection.py
index 409dfbf..e9c38b5 100644
--- a/3_9_face_detection.py
+++ b/3_9_face_detection.py
@@ -3,26 +3,24 @@
 
 import cv2
 
-# --- カスケード分類器（学習済みデータ）の読み込み ---
-# OpenCVに標準で用意されている顔検出用のXMLファイルを指定
+# 顔検出のためのカスケード型分類器のオブジェクトを生成
 cascade_path = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
 
-# Webカメラの初期化
+# Webカメラを初期化
 cap = cv2.VideoCapture(0)
 
 if not cap.isOpened():
-    print("カメラを開けませんでした。")
+    print("カメラを開けませんでした．")
 else:
-    print("顔検出を開始します。'q' キーで終了します。")
-
     while True:
         ret, frame = cap.read()
+        masked = frame.copy()
         if not ret:
-            print("フレームを取得できませんでした。")
+            print("フレームを取得できませんでした．")
             break
 
-        # 3.91 顔検出の精度と処理速度向上のため、グレースケール画像を作成
+        # 顔検出の精度と処理速度向上のため，グレースケール画像を作成
         gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
         # グレースケール画像から顔を検出
@@ -35,33 +33,23 @@ else:
 
         # 検出されたすべての顔に対してループ処理
         for (x, y, w, h) in faces:
-
-            # --- 3.92 顔を隠す処理（別の画像の貼り付け） ---
-            # 貼り付けたい画像（例: 'mask.jpg'）を読み込んで顔の領域に上書きします
+            # 顔を隠す画像
             mask_img = cv2.imread('mask.jpg')
 
-            if mask_img is not None:
-                # 読み込んだ画像を、検出された顔の横幅(w)と縦幅(h)と同じサイズにリサイズ
-                mask_resized = cv2.resize(mask_img, (w, h))
-                # NumPyのスライス機能（ROI）を使い、元のフレームの顔領域を隠し用画像で上書き
-                frame[y:y + h, x:x + w] = mask_resized
-            else:
-                # 'mask.jpg' が見つからない場合は、代わりに顔領域を黒い矩形で塗りつぶして隠す（値を0にする）
-                # 資料の「顔を隠すような処理」を代替実行します
-                frame[y:y + h, x:x + w] = 0
+            # 読み込んだ画像を検出された顔と同じサイズにリサイズ
+            mask_resized = cv2.resize(mask_img, (w, h))
+            # ROIによって元のフレームの顔領域をマスク画像で上書き
+            masked[y:y + h, x:x + w] = mask_resized
 
-            # --- 3.91 顔部分を矩形で囲む ---
-            # 隠す処理の後に矩形を描画することで、枠線が隠されずに上から表示されます
-            # 引数: (対象画像, 開始座標, 終了座標, 色(BGR), 線の太さ)
+            # 顔部分を矩形で囲む
             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
 
-        # 結果を画面に表示
-        cv2.imshow('Face Detection & Masking', frame)
+        cv2.imshow('Face Detection', frame)
+        cv2.imshow('Face Masking', masked)
 
         # 'q' キーが押されたら終了
         if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
             break
 
-    # 後片付け
     cap.release()
     cv2.destroyAllWindows()
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diff --git a/3_9_face_mask.png b/3_9_face_mask.png
index 677ab76..7ee368c 100644
Binary files a/3_9_face_mask.png and b/3_9_face_mask.png differ