2015 Fiscal Year Annual Research Report
「似合う」への計算論的アプローチ－視線・生体情報と統計学習に基づく衣服の評価法
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25280037
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
茅 暁陽 山梨大学, 総合研究部, 教授 (20283195)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (00181347)
山本 高美 和洋女子大学, その他部局等, 准教授 (10327182)
小俣 昌樹 山梨大学, 総合研究部, 准教授 (60402088)
豊浦 正広 山梨大学, 総合研究部, 助教 (80550780)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 事例ベース / 服装検索 / 感性情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は大量の衣服の中から個人に最も似合うものを自動選出する技術の開発を目的とし、個人の顔や身体の特徴と衣服のデザイン特徴の関係を事例データから学習することで実現を目指す。重要な要素技術に個人の身体形状とその特徴の計測および2次元画像からの衣服のデザイン特徴の検出の二つがある。まず2次元画像からの衣服のデザイン特徴検出について、平成２６年度までにスカート、ズボンおよびシャツの一部のデザイン特徴を自動抽出するアルゴリズムを実装した。平成２７年度はもっとも重要なデザイン要素でありながら、抽出が困難である襟や胸元の詳細なデザインを表す特徴ベクトルを設計し、それを２次元画像から自動算出する方法の開発を行った。特に生地に模様がある衣服の場合、従来の画像処理技術ではデザイン要素と生地の模様を区別することが困難であった。提案手法ではSIFT特徴量に最新の顕著性マップ技術を組み合わせることで、模様のある衣服の画像においても、ネックラインの形状、襟の折り返しの有無、フロントデザインの形状など襟回りの詳細なデザイン特徴の検出に成功した。一方、個人の身体特徴検出に関する研究においては、深度付きカメラを用いて特徴点情報をもった任意姿勢の身体の３次元モデルを取得するアルゴリズムも実装した。これらの成果を国際会議で発表し、関連分野の論文誌に論文を掲載した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究で構築する衣服推奨システムの重要な要素技術に個人の身体形状特徴の計測および2次元画像からの衣服のデザイン特徴の検出の二つがある。平成27年度はもっとも重要で困難である襟まわりのデザイン特徴の抽出について良好な結果が得られた。また身体の3次元計測についても深度付きカメラによる計測方法を実装できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度はこれまでに開発した要素技術を統合し、最後に身体の3次元特徴と衣服のデザイン特徴の関係を学習する事例ベースを構築し、提案手法の評価を行う予定である。最後に成果をまとめ、国際会議または論文誌に投稿予定である。
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| Causes of Carryover |
襟が似合うかどうかの判断に必要な顔特徴検出に関する論文を2016年6月ギリシャで開催予定のComputer Graphics International 2016 に投稿中であるため、一部の予算を繰り越し、次年度の会議参加費と旅費にあてる予定である。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
顔特徴検出の成果をまとめた論文を国際会議で発表するための旅費として利用予定である。
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Research Products
(10 results)
