JP2006119040A - 顔形状分類方法および顔形状評価方法および顔形状評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 人の顔の形状を客観的に評価分類する。
【解決手段】 複数の被験者のいずれか片方の頬の画像の一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定し、この基準点からの距離の測定によって得られた領域における形状の変化具合いの周波数解析を行い、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出し、この低周波成分を構成する主な複数の成分により構成される一つのデータを複数の被験者に対応して複数生成し、複数の当該データ間の距離が相互に近いもの同士を二つのクラスに分類し、この二つのクラスのデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とし、この重心間を結ぶ直線への各データ位置からの垂線と直線との交点の０点または１００点からの距離に応じて点数を付与する。
【選択図】 図５

Description

本発明は、撮影された画像を解析する装置に利用する。特に、被写体の三次元形状を客観的に評価する技術に関する。

人の顔の形状は、丸顔や細長い顔（ここではシャープ顔という）など、いくつかの形状に分類することができる。このような形状の差異は、骨格の差異および顔の脂肪の量の差異による。

美容的な観点からみると、丸顔よりもシャープ顔を望む女性が多い傾向にあり、顔の脂肪の量を減らすことによって、丸顔からシャープ顔に変化させる美容法については、女性の関心の高いところである。

このような要望に応える化粧品としては、顔の脂肪を落としてシャープ顔にする化粧品（フェイススリミング剤）がある。

特開２００２−３３６２０４号公報

顔の脂肪を落としてシャープな顔にするための化粧品を開発する上で、被験者の顔の形状の変化を詳細に調べることは重要であるが、従来は被験者の顔の形状を評価者の主観によって評価分類していた。

このような評価者の主観による評価分類では、評価者が異なると評価も異なってしまうため、常に、同一の評価者による評価分類を必要とする。したがって、化粧品の開発を複数の箇所に分散して行うことは困難である。さらに、人の主観的な評価は、その時々で変化することがあり、精確な評価分類を行うことは困難である。

そこで、人の主観的な評価によらず、客観的な画像解析により顔の形状を評価分類する方法および装置の開発が望まれる。例えば、特許文献１に開示された方法では、人体の一部における変化を測定することはできるが、人の顔の形状を客観的に評価分類することはできない。

本発明は、このような背景に行われたものであって、人の顔の形状を客観的に評価分類することができる顔形状分類方法および顔形状評価方法および顔形状評価装置を提供することを目的とする。

本発明の第一の観点は、顔形状分類方法であって、本発明は、複数の被験者を対象として、被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置により被験者の３次元顔画像を撮影した画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成するステップと、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を複数のクラスに分類するステップとを実行する顔形状分類方法である。

すなわち、複数の被験者を対象として、被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置により被験者の３次元顔画像を撮影した画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させることにより顔姿勢の調整を行う。

続いて、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整することにより顔サイズの規格化を行う。

これにより、複数の被験者の３次元顔画像を撮影する上での撮影条件を整合させることができる。

次に、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定することにより被験者の顔の前記一部の領域の画像の三次元形状を測定することができる。本発明の目的は、被験者の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」に分類することであるから前記一部の領域は、例えば、いずれか片方の頬の一部の領域である。

続いて、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行う。このような周波数解析は、例えば、ＤＣＴ(Discrete Cosine Transform:離散コサイン変換)を用いて行うことができる。

この周波数解析結果の中から小刻みな距離の変化に相当する高周波成分を除去して大まかな距離の変化に相当する低周波成分を抽出することにより顔の皺などの肌の微妙な凹凸部分を表す余分な情報を除去することができる。

続いて、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成する。

続いて、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を複数のクラスに分類する。

本発明の目的は、被験者の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」に分類することであるから、二つのクラスに分類すればよい。このようにして得られた二つのそれぞれのクラスに属する被験者の顔の形状と、前記複数の被験者の顔の形状が「丸顔」であるか「シャープ顔」であるかという質問に対して複数の回答者から得られた回答との相関関係を検証した結果、本発明の顔形状分類方法により被験者の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」にクラスタリングできることが実証された。

本発明の第二の観点は、顔形状評価方法であって、本発明は、本発明の顔形状分類方法を用いて二つのクラスを生成し、この二つのクラスのデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とし、この重心間を結ぶ直線へのデータ空間における各データ位置からの垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じて点数を付与する顔形状評価方法である。

これにより、大まかに被験者の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」に分類するだけではなく、シャープ度の度合いを詳細かつ客観的に評価することができる。

本発明の第三の観点は、顔形状評価装置であって、本発明は、被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置と、あらかじめこのカメラ装置により複数の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された複数の被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成するステップと、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を二つのクラスに分類するステップと、この二つのクラスのデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とするステップと、この重心間を結ぶ直線を生成するステップとを実行する手段と、この直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を評価基準データとして格納する手段とを備えた顔形状評価装置である。

さらに、本発明の顔形状評価装置は、前記カメラ装置により形状評価対象となる一人の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された当該被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを生成するステップと、前記格納する手段に格納された前記直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を参照し、データ空間における当該一人の被験者のデータ位置から前記直線への垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じて当該被験者に点数を付与して出力するステップとを実行する手段とを備えることができる。

これにより、被験者の顔の形状の「シャープ度」の詳細な評価を客観的に行うことができるので、顔の脂肪を落としてシャープな顔にするための化粧品の研究開発に寄与することができる。本発明の顔形状評価装置を複数用意し、これを複数箇所に配置すれば、複数箇所で同一の化粧品の開発を進めることができる。

また、被験者毎の過去の点数を記憶する手段と、被験者毎にこの記憶する手段に記憶された過去の点数と現在の点数とを併せて出力する手段とを備えることができる。

これにより、例えば、デパートの化粧品売り場に本発明の顔形状評価装置を用意しておき、顧客の顔の形状の「シャープ度」の点数を、顔の脂肪を落としてシャープな顔にする化粧品の使用前と使用後とで比較するといったことを容易に行うことができる。

本発明によれば、人の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」に客観的に評価分類することができる。

本発明実施例の顔形状分類方法および顔形状評価方法および顔形状評価装置を図面を参照して説明する。図１は本実施例の顔形状分類方法における第一のステップを説明するための図である。図２は本実施例の顔形状分類方法における第二のステップを説明するための図である。図３および図４は本実施例の顔形状分類方法における第三のステップを説明するための図である。図５は本実施例の顔形状分類方法における第六および第七のステップを説明するための図である。

本実施例の顔形状分類方法は、複数の被験者を対象として、第一のステップとして、図１に示すように、被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置により被験者の３次元顔画像を撮影した画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させる。

ここで使用するカメラ装置は、被験者の三次元画像情報を得ることができるものであり、既に、一般に市販されているものを使用する。被験者の三次元画像情報は画面上で顔の角度を回転させて観ることができ、顔の正面、側面および下面の任意の角度から観た３次元顔画像を画面上に映し出すことができる。

このような被験者の三次元画像情報を用いて、図１に示すように、複数の被験者のそれぞれの顔の正面からみた正中線を合わせ、さらに、顔の側面からみた水平面を合わせる。具体的には、縦横方向の線の交点が鼻の最高部を通るように合わせることにより顔の正面からみた正中線を合わせる。さらに、顔の側面からみた画像における耳珠と眼との位置関係に基づき水平面を合わせる。これにより、複数の被験者の顔姿勢を調整することができる。

次に、第二のステップとして、図２に示すように、被験者の顔の表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整する。図２の例では、顎の下から眼までの距離を一定（１１３ｍｍ）に調整する。１１３ｍｍという数値は、被験者の大多数が２０〜２４歳の女性であり、１１３ｍｍが最も適当と判断されるからである。１１３ｍｍに適合しない被験者の場合には、拡大率（＝１１３／α）を乗じることにより調整する。これにより、複数の被験者の顔サイズを規格化することができる。

次に、第三のステップとして、図３に示すように、いずれか片方の頬の画像についてその一部の領域を指定し、図４に示すように、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定する。

すなわち、本実施例の顔形状分類方法は、被験者の顔を「丸顔」または「シャープ顔」にクラスタリングすることが目的であるから、被験者の頬の片方の画像を解析対象とすることにより目的を達成することができる。言い換えれば、それ以外の画像は不必要であるため、図３に示すように、３次元顔画像を回転させ、被験者の頬の片方の画像の一部の領域を指定して画像解析を実施する。

画像解析は、図４に示すように、あらかじめ定められた画面上の基準点から画像解析対象となる画素までの距離をそれぞれ測定する。これにより、画像解析対象領域の三次元形状を測定することができる。

次に、第四のステップとして、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行う。これにより、三次元形状の変化具合いを周波数の数値的に捉えて処理することが可能な状態とする。このような周波数解析は、例えば、ＤＣＴを用いて行うことができる。ＤＣＴは既に当業者において広く用いられている周波数解析手法であり、ここでの詳細な説明は省略する。

次に、第五のステップとして、この周波数解析結果の中から小刻みな距離の変化に相当する高周波成分を除去して大まかな距離の変化に相当する低周波成分を抽出する。これにより、顔の皺などの肌の微妙な凹凸部分を表す余分な情報を除去することができる。

次に、第六のステップとして、主成分分析などを用いてこの低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ分離してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成する。これにより、図５に示すように、得られたデータを二次元平面（図５（ａ））または三次元空間（図５（ｂ））上の散布図上にプロットすることができる。以下では、説明をわかりやすくするために、図５（ａ）に示す二次元平面の散布図により説明する。これらの二次元平面または三次元空間はデータ空間に含まれる平面または空間であると定義する。

次に、第七のステップとして、図５（ａ）に示すように、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を複数のクラスに分類する。これはクラスタリングといわれる手法であり、これにより、図５（ａ）に示す破線で囲まれたクラスと、一点鎖線で囲まれたクラスとにクラスタリングすることができる。

以上、第一〜第七のステップにより図５（ａ）に示すような散布図が作成される。ここで、複数の被験者の顔の形状が「丸顔」であるか「シャープ顔」であるかという質問に対して複数の回答者から得られた回答と、図５（ａ）の散布図上のデータ群との間の相関関係を検証した結果、複数の被験者のデータ群を「丸顔」（一点鎖線で囲まれ部分）または「シャープ顔」（破線で囲まれた部分）にクラスタリングできることが実証された。

次に、本実施例の顔形状評価方法について図５ないし図８を参照して説明する。図６はデータ空間におけるデータ群の重心間を結ぶ直線への各データ点からの垂線と前記直線との交点を示す図である。図７は点数の付与を説明するための図である。図８は点数集計結果を説明するための図である。

本実施例の顔形状評価方法は、図５に示すように、本実施例の顔形状分類方法によりクラスタリングされた「丸顔」および「シャープ顔」のデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて「丸顔」のデータ群の重心を０点とし、「シャープ顔」のデータ群の重心を１００点とし、図６に示すように、この重心間を結ぶ直線へのデータ空間における各データ点からの垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じてシャープ度の点数を付与する。図６におけるデータ点に付与された数字１〜２５は被験者の識別番号を示す。

点数およびクラスの付与の状況を図７に示す。図７では、図６に示した垂線と直線との交点を被験者の識別番号を付与して示す。それぞれの点数は、図７に示すように、シャープ顔１００点の位置からさらに右方向に向かうほど、点数は大きくなる。これはシャープ度が高いことを表す。また、シャープ顔１００点の位置から左方向に向かうほど、点数は小さくなり、丸顔０点の位置でシャープ顔の点数は０点となる。丸顔０点の位置からさらに左方向に向かうと点数にはマイナスが付与される。丸顔０点の位置からさらに左方向に向かうほど点数は小さくなり、丸顔度が高いことを表す。

各被験者１〜２５の点数は、被験者１（１０４点：シャープ）、被験者２（８７点：シャープ）、被験者３（４１点：丸）、被験者４（９３点：シャープ）、被験者５（２３点：丸）、被験者６（−２６点：丸）、被験者７（３点：丸）、被験者８（−４点：丸）、被験者９（１６点：丸）、被験者１０（１１７点：シャープ）、被験者１１（１０６点：シャープ）、被験者１２（６９点：シャープ）、被験者１３（−９点：丸）、被験者１４（−３４点：丸）、被験者１５（−５５点：丸）、被験者１６（３５点：丸）、被験者１７（−３５点：丸）、被験者１８（１６１点：シャープ）、被験者１９（３８点：丸）、被験者２０（１７点：丸）、被験者２１（２９点：丸）、被験者２２（８２点：シャープ）、被験者２３（７１点：シャープ）、被験者２４（４点：丸）、被験者２５（−４６点：丸）となっている。

次に、図９ないし図１２を参照して本実施例の顔形状評価装置を説明する。図９は本実施例の顔形状評価装置のブロック構成図である。図１０は被験者のデータからその被験者のシャープ度を評価する手順を説明するための図である。図１１は被験者のシャープ度の評価結果の出力例を示す図である。図１２は本実施例の顔形状評価装置の動作を示すフローチャートである。

本実施例の顔形状評価装置は、図９に示すように、被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置３０と、あらかじめこのカメラ装置３０により複数の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された複数の被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、いずれか片方の頬の画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成するステップと、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を二つのクラスに分類するステップと、この二つのクラスのデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とするステップと、この重心間を結ぶ直線を生成するステップとを実行するデータ作成部３１と、この直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を評価基準データとして格納する評価基準データ格納部３３とを備える。

さらに、本実施例の顔形状評価装置は、カメラ装置３０により形状評価対象となる一人の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された当該被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、いずれか片方の頬の画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを生成するステップと、評価基準データ格納部３３に格納された前記直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を参照し、データ空間における当該一人の被験者のデータ位置から前記直線への垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じて当該被験者に点数を付与する点数付与部３２と、点数付与部３２により付与された点数を出力するステップを実行する点数出力部３５とを備える。

さらに、被験者毎の過去の点数を記憶する点数記憶部３４を備え、点数付与部３２は、被験者毎にこの点数記憶部３４に記憶された過去の点数と現在の点数とを併せて点数出力部３５に供給する手段を備える。点数出力部３５は、点数付与部３２から供給された過去の点数と現在の点数とを併せ、図１１に示すような様式により点数の出力を行う。

なお、実際には、データ作成部３１、点数付与部３２、評価基準データ格納部３３、点数記憶部３４は、パーソナル・コンピュータなどのコンピュータ装置のプログラム上で実現される機能ブロックである。また、点数出力部３５は、プリンタなどの出力装置によって実現される機能ブロックである。

図１０に示すように、図９の被験者の点数は６５点でありシャープ顔である。この評価結果は図１１に示すように、点数出力部３５から出力される。これにより化粧品開発の現場で、被験者の顔形状を精確に評価分類することができる。

また、図１１の例のように、前回の評価結果と比較対照することによって、化粧品販売の現場で、顔の脂肪を落としてシャープな顔にする化粧品の効果を実証することができる。

本実施例の顔形状評価装置の動作を図１２を参照して説明する。カメラ装置３０の評価基準データ格納部３３には、あらかじめ複数の被験者を対象にして得た評価基準データが格納されているものとする。カメラ装置３０により被験者を撮影し（Ｓ１）、データ作成部３１によりこの被験者のデータを作成する（Ｓ２）。点数付与部３２は、評価基準データ格納部３３に格納されている評価基準データと当該被験者のデータとに基づき当該被験者のデータに対する点数を付与する（Ｓ３）。続いて、点数付与部３２は、点数記憶部３４に当該被験者の前回のデータがあるか否かを検索し（Ｓ４）、有れば図１１に示すように、前回データと現在データとの比較結果を点数出力部３５に供給する。点数出力部３５は、この比較結果を出力する（Ｓ５）。また、当該被験者の前回データが無ければ（Ｓ４）、点数付与部３２は、現在の「シャープ度」の点数を点数出力部３５に供給し、点数出力部３５は、現在の「シャープ度」の点数を出力する（Ｓ６）。

本発明によれば、人の顔の形状を「丸顔」または「シャープ顔」に客観的に評価分類することができるので、顔の脂肪を落としてシャープ顔にする化粧品の商品開発および商品販売に寄与することができる。

本実施例の顔形状分類方法における第一のステップを説明するための図。 本実施例の顔形状分類方法における第二のステップを説明するための図。 本実施例の顔形状分類方法における第三のステップを説明するための図。 本実施例の顔形状分類方法における第三のステップを説明するための図。 本実施例の顔形状分類方法における第六および第七のステップを説明するための図。 データ群の重心間を結ぶ直線への各データ点からの垂線と前記直線との交点を示す図。 点数の付与を説明するための図。 点数集計結果を説明するための図。 本実施例の顔形状評価装置のブロック構成図。 被験者のデータからその被験者のシャープ度を評価する手順を説明するための図。 被験者のシャープ度の評価結果の出力例を示す図。 本実施例の顔形状評価装置の動作を示すフローチャート。

符号の説明

３０ カメラ装置
３１ データ作成部
３２ 点数付与部
３３ 評価基準データ格納部
３４ 点数記憶部
３５ 点数出力部

Claims (4)

1. 複数の被験者を対象として、
   被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置により被験者の３次元顔画像を撮影した画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、
   その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、
   前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、
   この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、
   この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、
   この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成するステップと、
   前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を複数のクラスに分類するステップと
   を実行する顔形状分類方法。
2. 請求項１記載の顔形状分類方法を用いて二つのクラスを生成し、
   この二つのクラスのデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とし、
   この重心間を結ぶ直線へのデータ空間における各データ位置からの垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じて点数を付与する
   顔形状評価方法。
3. 被験者の３次元顔画像を撮影するカメラ装置と、
   あらかじめこのカメラ装置により複数の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された複数の被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを前記複数の被験者に対応して複数生成するステップと、前記複数の被験者に対応する複数の当該データ間のデータ空間における距離が相互に近いもの同士を二つのクラスに分類するステップと、この二つのクラスのデータ空間におけるデータ群のそれぞれについて一方のデータ群の重心を０点とし、他方のデータ群の重心を１００点とするステップと、この重心間を結ぶ直線を生成するステップとを実行する手段と、
   この直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を評価基準データとして格納する手段と
   を備えた顔形状評価装置。
4. 前記カメラ装置により形状評価対象となる一人の被験者の３次元顔画像を撮影し、撮影された当該被験者の３次元顔画像を画面上の所定の位置に所定の角度で表示させるステップと、その表示サイズを顔の異なる所定部位間の間隔が所定の寸法となるように調整するステップと、前記３次元顔画像についてその一部の領域を指定し、その領域に含まれる複数の画素について所定の基準点からの距離をそれぞれ測定するステップと、この基準点からの距離の測定によって得られた前記領域における形状の変化具合いの情報を周波数の数値に置き換えて表現する周波数解析を行うステップと、この周波数解析結果の中から高周波成分を除去して低周波成分を抽出するステップと、この低周波成分を構成する主な複数の成分をそれぞれ抽出してこの主な複数の成分により構成される一つのデータを生成するステップと、前記格納する手段に格納された前記直線のデータ空間における位置情報およびこの直線上の前記０点および１００点の位置情報を参照し、データ空間における当該一人の被験者のデータ位置から前記直線への垂線と前記直線との交点の前記０点または１００点からの距離に応じて当該被験者に点数を付与するステップと、この点数を出力するステップとを実行する手段と
   を備えた請求項３記載の顔形状評価装置。

Images