研究課題
若手研究(A)
顔画像合成では、顔の特徴的な部位(例:目じり)に特徴点と呼ばれる点を取り、顔の特徴を記述する。しかし、この特徴点は一般的には位置情報であり、形状の操作には適しているが、肌のきめなどのテクスチャに分類される情報に対しては、効果的に操作することができない。本研究では、「肌のきめ」に着目し、肌のきめを記述する構造を検討すると共に、肌のきめの程度を操作する手法の開発を進めてきた。肌のきめの操作が可能となれば、こどもの肌から大人の肌へ、あるいはその逆といった操作が可能となる。また、他の年齢知覚に関わる要素とあわせ、複合的に操作することで、リアルな年齢操作が可能となる。肌がどのような特性を持っているかを知るためには、複数の肌の情報が必要である。そこで、年代ごとに複数の顔画像を収集した年代別顔画像データベースの構築を進めた。一般的に顔画像データベースというと、20代から40代程度の成人の顔画像で構成されることが多いが、本研究の性質上、より広範囲な年齢幅での顔画像が必要となることから、2年間で0歳から80歳代まで、500名を超える顔画像を収集した。収集した肌のきめ画像データを用い、肌のきめの年齢特徴の検証を行った。肌のきめは、毛穴などの周りにできた微小な皮膚の凹凸から成り立っていると考えられる。これらの凹凸は2次元画像では肌の色の濃淡として表現できる。この濃淡の繰り返しを波と考え、波の状態を操作する手法の開発に取り組んだ。こどもの肌は濃淡の変化が少なく、毛穴の間隔も密である。一方、大人は濃淡の変化が大きく、毛穴の間隔が広い。この性質を利用し、波の周波数と振幅を操作する手法を検討した。年代ごとにカテゴリ分けした顔画像の肌のきめについて統計分析を行い、年代ごとの肌のきめ(濃淡)の程度と、ばらつきを計測した。また、これらの値を個人の顔画像に適用することで、肌のきめの操作が可能であることを確認した。
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