2022 Fiscal Year Annual Research Report
Skin modeling and apperance reproduction considering fine hair and pigment distribution with spectral image analysis
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17K00255
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
土居 元紀 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 准教授 (00304155)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 皮膚画像合成 / 産毛 / 色素斑合成 / 質感再現 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題では，産毛の画像解析，および，皮膚表面の分光画像解析を行い，解析結果を基にその質感再現を行うことを目的としている．これまで産毛に関する研究と色素分布に関する研究を並行して進め，統合して質感再現を行い，質感評価を行うことを目指した．
産毛の合成について，これまでに本科学研究費補助金で購入した顕微鏡システムによる画像撮影結果で得られた産毛上の光沢の知見をもとに，産毛を画像合成するプログラムを作成してきた．2021～2022年度はより自然に産毛を合成するため，肌のきめに注目した画像処理により毛穴位置候補を特定し，その場所から産毛を生やすように合成することを試みた．毛穴位置の特定は，皮溝の検出と，その交点の判定により行う．その結果を第39回センシングフォーラムにて発表した．なお，本発表はポスターセッション優秀賞を受賞した．本研究について，皮溝の検出方法を改良した結果を2023年度にシステム制御情報学会研究発表講演会にて発表した．
また，色素分布に関して，これまでに本科学研究費補助金で購入した高性能PCを用いて，深層学習に基づく画像生成方法を用いた色素斑合成画像生成を検討してきた．DCGANなどのディープラーニングに基づくいくつかの手法について検討した．VQ-VAE2による画像生成に着目し，学習データ画像間の色のばらつきを補正する前処理を行ってから，VQ-VAE2による色素斑画像生成を行い，その有効性を確認した．
本研究に関連して，1件の国際会議発表，7件の国内会議発表を行った．本研究は今後も継続して行う予定である．
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