JP2007175484A - 顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】顔の立体感を高精度に分類する。
【解決手段】被験者の顔の立体感を分類する顔分類装置において、前記被験者の顔画像を撮影する撮影手段と、撮影した顔画像から少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、予め分類された少なくとも4種類のタイプの何れかに位置付けるための制御を行う制御手段と、前記制御手段により分類された分類結果を、前記4種類のタイプが平面座標空間の各象限に位置付けられたマップ上に対応させて表示する表示手段とを有することにより上記課題を解決する。
【選択図】図10

Description

本発明は、顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に係り、特に顔の立体感を高精度に分類するための顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に関する。
従来、顔の立体感や骨格肉付き感を演出するメーキャップ技術としては、例えばハイライトやシャドウを用いて、立体感を強調するものが主であった。具体的には、例えば鼻を高く見せるために鼻筋にハイライトをのせ、鼻の付け根に影をつける手法や、フェースラインをすっきりと見せるためにほおに影をつける手法、彫りの深い顔に見せるために腫れぼったい瞼に影をつけ、瞼を窪んでみせる手法等があった。
また、被験者の顔立ちを顔の形態の特徴別に分類し、分類したタイプに基づいてメーキャップのガイドラインを示す手法があった(例えば、特許文献1、特許文献2を参照。)。
特開2001−224430号公報 特開平10−289303号公報
しかしながら、上述した顔の立体感や陰影感を演出するメーキャップ技術によれば、立体感を過度に強調することがあり、全体のバランスとしては悪い仕上がりになることがある。また、上述したメーキャップ技術は、鼻や目元等の顔のある一部分に対して施す技術であり、顔全体の立体感を捉えた技術ではなかった。
したがって、個々の顔全体の立体感の特徴を的確に捉えるための指標と、顔全体の立体感の調整方法とを確立することが必要になる。そこで、上述したように分類マップを1つの指標として用いる手法があるが、顔全体の立体感に対応する分類マップは提案されていなかった。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、顔の立体感を高精度に分類するための顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
請求項1に記載された発明は、被験者の顔の立体感を分類する顔分類方法において、少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、前記被験者の顔を評価する評価段階と、前記評価段階により評価された結果を予め分類された少なくとも4種類のタイプの何れかに位置付ける分類段階とを有することを特徴とする。
請求項1記載の発明によれば、少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、顔の立体感を高精度に分類することができる。
請求項2に記載された発明は、前記評価段階は、前記被験者の顔を評価するため、予め設定される平均顔と前記4種類のタイプの各代表顔を用いることを特徴とする。
請求項2記載の発明によれば、平均顔画像と4種類のタイプの各代表顔画像を用いることにより、評価の精度を高めると共に、評価を簡便に効率よく行うことができる。
請求項3に記載された発明は、前記評価段階は、前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを前記平均顔に基づいて評価し、また前記奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合い又はふっくらソフトである度合いにより評価することを特徴とする。
請求項3記載の発明によれば、立体感を適切な尺度により評価することができる。
請求項4に記載された発明は、前記分類段階により分類された顔のタイプを、前記平均顔と前記4種類のタイプとが平面座標空間の各象限に位置付けられたマップ上に対応させて表示し、更に前記4種類の各タイプの立体感を前記平均顔が有する立体感に近づけるため、前記4種類の各タイプ毎に立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示する表示段階を有することを特徴とする。
請求項4記載の発明によれば、立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示することにより、メーキャップ方法を容易に把握することができる。
請求項5に記載された発明は、前記調整方法は、前記平均顔の輪郭形状と相似し、所定比率で縮小させた横幅対縦幅比が1:1.35〜1.45となる形状に基づく調整を行うことを特徴とする。
請求項5記載の発明によれば、平均顔の輪郭形状を顔の内側に浮かび上がらせるように顔のスペースと奥行き・骨格肉付き感の見え方をメーキャップにより調整することで、適切な立体感を得ることができる。
請求項6に記載された発明は、被験者の顔の立体感を分類する顔分類装置において、前記被験者の顔画像を撮影する撮影手段と、撮影した顔画像から少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、予め分類された少なくとも4種類のタイプの何れかに位置付けるための制御を行う制御手段と、前記制御手段により分類された分類結果を、前記4種類のタイプが平面座標空間の各象限に位置付けられたマップ上に対応させて表示する表示手段とを有することを特徴とする。
請求項6記載の発明によれば、少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、顔の立体感を高精度に分類することができる。
請求項7に記載された発明は、前記制御手段は、前記被験者の顔を評価するため、予め設定される平均顔と前記4種類のタイプの各代表顔を用いることを特徴とする。
請求項7記載の発明によれば、平均顔画像と4種類のタイプの各代表顔画像を用いることにより、評価の精度を高めると共に、評価を簡便に効率よく行うことができる。
請求項8に記載された発明は、前記制御手段は、前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを前記平均顔に基づいて評価し、また前記奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合い又はふっくらソフトである度合いにより評価することを特徴とする。
請求項8記載の発明によれば、立体感を適切な尺度により評価することができる。
請求項9に記載された発明は、前記表示手段は、分類された顔の形態に基づいて前記平均顔が有する立体感に近づけるため、前記4種類の各タイプ毎に立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示することを特徴とする。
請求項9記載の発明によれば、立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示することにより、メーキャップ方法を容易に把握することができる。
請求項10に記載された発明は、前記調整方法は、前記平均顔の輪郭と相似し、所定比率で縮小させた横幅対縦幅比が1:1.35〜1.45となる形状に基づく調整を行うことを特徴とする。
請求項10記載の発明によれば、平均顔の輪郭を浮かび上がらせるように顔のスペースと奥行き・骨格肉付き感の見え方をメーキャップにより調整することで、適切な立体感を得ることができる。
請求項11に記載された発明は、顔のスペースを含む顔のタイプを示す第1の軸、及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感からなる顔のタイプを示す第2の軸の2軸と、前記2軸によって分類される象限及び2軸の交差する中央に予め設定される標準的且つ理想的な立体感を有する顔画像を配置した座標空間とからなることを特徴とする。
請求項11記載の発明によれば、顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、顔の立体感を高精度に分類することができる。
請求項12に記載された発明は、前記第1の軸は、予め設定される平均顔に対する前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを示すものであり、前記第2の軸は、一方が、奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合いを示し、他方がふっくらソフトである度合いを示すものであることを特徴とする。
請求項12記載の発明によれば、立体感を適切な尺度により評価することができる。
請求項13に記載された発明は、前記2軸によって分類される象限に、前記平均顔が有する立体感に近づけるため、立体感をメーキャップで調整するための調整方法が表示されていることを特徴とする。
請求項13記載の発明によれば、顔のスペース及び奥行き・骨格肉付き感の見え方をマップに基づいて調整することで、立体感の好適なメーキャップが可能となる。
請求項14に記載された発明は、請求項1乃至5の何れか1項に記載の顔分類方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする顔分類プログラムである。
請求項14記載の発明によれば、顔の立体感を高精度に分類することができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明における顔分類を容易に実現することができる。
請求項15に記載された発明は、請求項14に記載の顔分類プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
請求項15記載の発明によれば、記録媒体により他の複数のコンピュータに容易に顔分類プログラムをインストールすることができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明における顔分類を容易に実現することができる。
本発明によれば、顔の立体感を高精度に分類することができる。
<本発明の概要>
本発明は、顔の立体感の調整がメーキャップによる美の演出に効果を有するという点に着目し、個々の顔の立体感を評価し、その結果を予め設定された分類マップにより分類し、分類したタイプにより立体感の調整を簡単に、且つ効率よく行い得るようにするものである。
ここで、本発明における顔の評価、分類の指標は、顔のスペース及び奥行き・骨格肉付き感で表され、具体的には「顔のスペースのバランスは長いか短いか」、「奥行き・骨格肉付き感はすっきりシャープか、ふっくらソフトか」により判断される。ここで、奥行き・骨格肉付き感とは、「奥行き」と、「骨格肉付き」の2つの複合指標であり、この2つの指標には相関がある。つまり、骨格感がある(肉付き感がない)と奥行きがあり、骨格感がない(肉付き感がある)と奥行きがないという関係があるため、この相関関係から複合させて表現したものである。
また、マップの2軸によって分類される象限及び2軸の交差する中央に、予め設定される標準的且つ理想的な立体感を有する平均顔の顔画像の例を配置することで、評価の精度を高めると共に、評価を簡便に効率よく行うことができる。
また、立体感の分類マップに、実際に異なる顔の特徴(タイプ)毎に予め設定されている立体感をメーキャップで調整するための調整方法(要領)を表記する。これにより、分類毎にどのようなメーキャップを施せばよいかを簡単に把握することができる。
更に、立体感の調整には、「ベストオーバル調整法」を用いる。ここで、ベストオーバルとは、標準の顔バランスを有する顔の輪郭形状をいう。その輪郭形状は、顔の上半分と下半分とで曲率の異なる2つのスーパー楕円を複合した図形と相似し、所定比率で縮小させた形状をいい、横幅体縦幅比が1:1.4のスーパー楕円である。このようなベストオーバルを実現するように、顔のスペースと奥行き・骨格肉付き感の見え方を画面又は紙等により提示される分類マップに基づいて調整することで、立体感の好適なメーキャップが可能となる。
<実施の形態例>
次に、本発明における顔分類方法、顔分類装置、分類マップ、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
<装置構成>
まず、被験者の顔に関する評価情報を入力し、予め作成された分類マップに基づいて、マップ上のどの分類に属しているかを分析、評価し、更にメーキャップによる立体感の調整方法を表示するための顔分類装置の装置構成例について説明する。なお、後述する顔分類装置は、後述する分類マップの作成に係る解析処理等を行う際にも利用することができる。
ここで、顔分類装置は、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等を用い、本発明に係る各処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラム(顔分類プログラム)をインストールすることにより、本発明における顔分類処理を実現することができる。
図1は、本発明における顔分類装置の装置構成の一例を示す図である。図1に示す顔分類装置10は、入力装置11と、出力装置12と、ドライブ装置13と、補助記憶装置14と、メモリ15と、各種制御を行うCPU(Central Processing Unit)16と、ネットワーク接続装置17と、撮像装置18とを有するよう構成されており、これらはシステムバスBで相互に接続されている。
入力装置11は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置12は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、CPU16が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。また、出力装置12は、プリンタ等の機能を有していてもよく、その場合には、後述する評価シートや、顔分類マップ、顔分類結果、メーキャップによる立体感の調整方法等、取得可能な各種情報を紙等の印刷媒体に印刷して被験者等に提供することもできる。
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、CD−ROM等の記録媒体19等により提供される。プログラムを記録した記録媒体19は、ドライブ装置13にセット可能であり、記録媒体19に含まれる実行プログラムが、記録媒体19からドライブ装置13を介して補助記憶装置14にインストールされる。なお、記録媒体19としては、CD−ROM以外でも、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
また、補助記憶装置14は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、平均顔画像等の各種画像データ、被験者の顔の評価結果等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
CPU16は、OS(Operating System)等の制御プログラム、及びメモリ15により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、顔分類処理等における後述する各処理を実現することができる。また、CPU16は、プログラムの実行中に必要な被験者の顔の評価結果等の各種情報や本発明における分類マップを出力手段12に表示するために必要な情報等を、補助記憶装置14から取得することができ、またプログラムにより実行された結果等を補助記憶装置14に格納することができる。
ネットワーク接続装置17は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムをインターネット等やLAN(Local Area Network)等に代表される通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
また、撮像装置18は、CCD(Charge Coupled Devices)カメラ等からなり、被験者の正面顔画像や所定の角度からの斜め顔画像等を撮影する。撮影された画像は、補助記憶装置14等に蓄積され、必要に応じて読み出され顔分類等の処理を行う。
上述したような装置構成により、本発明における顔分類処理を実行することができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明における顔分類処理を容易に実現することができる。
<本発明における顔の分類法>
次に、本発明における顔の分類法、及びメーキャップによる立体感の調整方法のガイドラインとして利用される分類マップについて、本発明に至るまでの各検討内容も含めて具体的に説明する。
<1.顔の立体感の分析及び分類法の検討>
<1−1.評価用語抽出のためのサンプル収集>
まず、顔を分類するための指標を構築する。顔全体の立体感を捉えるのにどのような表現が用いられているかを検討するため、顔の特徴が異なる人物の顔写真を収集した。具体的には、化粧品会社に勤務する20代から40代の女性21名の顔を、正面と斜め45度の向きから撮影をしたサンプルを収集した。
<1−2.分析指標の予備検討>
<1−2−1.立体感の認識の共通理解の検討>
本発明では、顔の立体感の特徴にしたがって、個々の顔を評価、分類することを特徴としている。そのために、立体感の認識に共通理解があることが前提となる。そこで、研究担当者4人の各自の基準で、「顔の立体感が似ている」と感じる顔写真同士をグループとしてまとめ、更に似ているグループを近くに配置し、その結果に共通性が認められるかを検討した。なお、検討には収集した上述の21名のサンプルの正面顔写真を用いた。
4人の結果から、担当者間で共通し同じグループにまとめられる顔があること、またグループは異なっていても近い位置にあることがわかった。以上のことから、顔の立体感の判断には共通の認識があることがわかった。
<1−2−2.評価指標の推測>
次に、グループ分けの際に着目した顔の類似特徴について、各自の写真分類を撮影しプリントした用紙に書き込みを行った。その結果、「顔全体の肉付き感と骨格感」、「顔の横幅と長さ」、「フェースラインの形状」、「ほおやひたいのスペースの広さ」等が着目されていることがわかった。また、標準的と判断される顔があることもわかった。この検討は、後の分析結果との整合性を考察する参考情報とした。
<1−3.表現用語の検討>
<1−3−1.表現用語の想起>
次に、顔の立体感の評価に適する表現用語について検討した。上述した21名分の顔写真を研究担当者4人で1枚ずつ観察し、顔の立体感、陰影感の特徴を主とし、顔を見て想起する事項を口頭で述べ、それを記録した。例えば「鼻が高い」、「ほおがぽっちゃり」、「顔が長い」等である。このとき、立体感に該当しないものでも、想起を抑制しないように自由に発言をさせた。ここで、図2は、顔写真から想起された特徴表現用語の一例を示す図である。実際には、想起された語数は282語であった。
次に、記録した表現用語を、意味内容から要素毎に整理した。要素は「輪郭」、「フェースライン」、「ひたい」、「目元」、「鼻」、「ほお」、「口元」、「あご」、「全体」、「スペース」、「目鼻口のパーツの配置」、「目鼻立ち」、「首等その他」の13の要素を用いた。各語の内容を検討し、意味的類似性が高いものは一つに集約し、一般的な表現に適さないもの、顔の立体感、陰影感を含む形態特徴の表現に該当しないものを除外し、顔の輪郭、ほおの肉付き等、計49の形容詞対を暫定的な評価用語として選定した。
なお、この時点では、顔の立体感の適切な表現は不明なため、顔のタイプ(形態特徴)を評価する語、及び顔の輪郭形状の9表現も含めた。ここで、図3は、顔の立体感の評価に用いる評価シートの一例を示す図である。
なお、図3に示す評価シートによる評価は、例えば上述した顔分類装置10のディスプレイに図3に示す評価シートを表示させて、評価者等が入力装置11等により、被験者の顔に対する所定の評価情報を入力することで、評価を行ってもよい。なお、評価情報の入力手法は、例えばマウス等のポインティングデバイスにより、カーソルを所定の評価項目の所定位置に位置づけて選択することにより設定することができる。なお、データの入力手法はこの限りではなく、例えば、キーボード等を用いて評価情報を入力してもよい。
<1−3−2.評価用語の選定>
次に、評価用語の適切性を検討するため、49の形容詞対と顔の輪郭形状の9表現を用いて、実際に顔の評価を行った。なお、評価は、上述した21名の顔画像のサンプルから、上述した<1−2−2.評価指標の推測>で仮定された指標の差が顕著な9名を対象とした。まず、図3に示す評価シートを用い、研究担当者4人で対象の評価を行った。なお、評価の段階は、中央(3)を「どちらともいえない」とする5段階とした。
次に、評価結果を集計し、対象者別に平均評価を算出した。図4は、対象者別の平均評価結果の一例を示す図である。図4では、対象者中5名(Kr,Ct,Km,Ng,Nt)についての評価結果を示している。図4に示すような検討を全対象について行い、対象によって評価に差が出る項目を、評価項目として重要であると判断した。
なお、得点の差が大きい項目は、輪郭及びフェースラインでは「角張っている/丸い」、「シャープ/もったり」であり、目もとでは「まぶたの肉付き、眉から鼻筋にかけての立体感(直線/曲線)」であり、鼻では「長い/短い」、「丸い/直線的」、「鼻のつけ根が出ている/出ていない」であり、ほおでは「肉付き感/骨格感」、「平ら/出ている」、「重心が上/下」、「ほおの隆起がなだらか」であり、あごでは「丸い/角張っている」であり、顔全体では「肉付き感/骨格感」、「なめらか/ごつごつ」であり、顔のスペースで評価した場合では「ひたいが広い/狭い」、「あごが長い/短い」であった。
一方、差が小さい項目(数値があまり変動しない項目)は、フェースラインでは「なめらかさ」であり、ひたいでは「横幅」であり、目もとでは「眉弓骨」であり、あごでは「出ている、幅が広い」であり、全体では「立体的/平面的」等であった。
そこで、これらの結果を踏まえて項目を選定し、顔の形態特徴と立体感の評価に有効な31の形容詞対と顔の輪郭形状の9表現を決定し、後の検討に使用した。
<1−4.実物と写真との評価の対応>
ここで、実物と写真との評価の対応についても検討を行った。実物評価を行った対象9名について、同じ評価者4名が、同一人の写真を用いて評価した。ここで、図5は、実物と写真との評価結果の一例を示す図である。なお、図5は、対象者Ngに関する評価を示している。ここで、実物と写真との評価の結果、写真撮影時に顔の下に置いた反射板の反射率によっては、凹凸感がない方向に評価される傾向があった。また、反射率を弱めた撮影の場合、実物との乖離は小さくなることがわかった。
また、鼻の高さやフェースラインの形状等は、あごの引き方等によって見え方が異なるため、正面顔だけでは判断が難しい項目があることがわかった。なお、これらの項目については、斜め方向や横方向から撮影した写真を合わせて用いることで、実物評価と差がなくなることがわかった。
<1−5.顔の立体感分析指標の抽出>
<1−5−1.顔評価実験>
ここで、顔の立体感を分析する指標を抽出するために、更に検討を行った。具体的には、選定した語による評価シートを用い、20代を中心とする40代までの一般モニターの34名の顔を実際に評価した。ここで、図6は、選定語に基づいた立体感の評価シートの一例を示す図である。なお、評価は、上述した研究担当者に加え美容技術者、商品開発担当者を含む4〜6名で行った。評価者の人数を増やしたのは、個人による評価のばらつきを回避するためである。ただし、評価項目については定義を共有し、評価のばらつきが小さくなるよう予め確認を行った。
また、上述の評価は、顔分類装置10を用いても行うことができる。つまり、図6に示す評価シートを顔分類装置10のディスプレイに表示させて、評価者等が入力装置11を用いて上述した手法等により所定の評価情報を入力することで評価を行うことができる。
<1−5−2.因子分析による指標の抽出>
次に、各評価者の評価結果の数値を入力し、表計算ソフト等で各対象者の平均評価得点を項目毎に算出した。また、この値を用いて因子分析を行った。ここで、因子分析とは、互いに相関のある変量の持つ情報を、少数個の潜在的な因子に縮約する統計的手法である。なお、ここでいう変量としては各項目の平均評価得点が該当する。したがって、因子分析を行うことで、相関のある項目をまとめ、少数個の評価因子を抽出することができる。
また、因子分析には市販の統計解析ソフトウエア(例えば、SPSS(Statistical Package for Social Science) ver.10.0J等)を用い、そのソフトを例えば顔分類装置10等のコンピュータ機器にインストールすることで、因子分析を行うことができる。また、因子の分析方法には主因子法を指定し、回転法にはプロマックス法を指定した。その結果、4つの因子(立体感評価因子)が抽出された。ここで、図7は、この結果から得られる因子負荷量を示す図である。
図7に示すように、因子負荷量の第1因子(factor1)は、鼻の付け根の高低、立体的・平面的等の項目で構成されていることから、立体感(Depth)の因子とした。また、第2因子(factor2)は、ほおがぽっちゃり・すっきり、肉付き感がある・骨格感がある等の項目で構成されていることから、骨格肉付き感の因子とした。また、第3因子(factor3)は、えらがはっている・はっていない、ほおが広い・狭い等の項目で構成されていることから、幅(Wide)の因子とした。更に、第4因子(factor4)は、あごが長い・短い、ほおが長い・短い、あごが大きい・小さいで構成されていることから、長さ(Height)の因子とした。なお、説明の程度の指標となる累積寄与率は63%であった。
図8は、抽出された第1と第2の因子の得点で各対象をプロットした一例を示す図である。図8に示す布置を分析すると、立体、肉付き感の特徴によって各対象が位置付けられ、分離されて評価されていることがわかる。
また、同様に図9は、抽出された第3と第4の因子の得点で各対象をプロットした一例を示す図である。図9では、長さと幅の特徴によって各対象が位置付けられ、分離されて評価されていることがわかる。この分析で抽出された因子は、上述した<1−2−2.評価指標の推測>で推測された指標とも共通しており、評価の際の着目点を反映することがわかる。
なお、図8及び図9に示すS1〜S34は、上述した20代を中心とする40代までの一般モニターの34名のうち、ほお、フェースラインのたるみ評価が他と離れすぎている2名(S5、S8)を除いて分析したため、32人の被験者のそれぞれのプロット位置を示している。
<1−6.分類マップの作成>
以上の結果を総合し、顔の立体感を評価するための分類マップを作成する。なお、作成に際しては、美容カウンセリング等の利便性、汎用性を考慮し、得られた指標を更に整理した。第1因子の立体感と第2因子の肉付き骨格感の因子は奥行き・骨格肉付き感とし、複合要素として一つにまとめた。また、第3因子の幅と第4因子の長さは、幅と長さの掛け合わせでスペースを表すと考え、スペースの要素として一つにまとめた。
これら2つの要素を組み合わせて、顔を分類する際の評価指標とした。ここで、図10は、顔の奥行き・骨格肉付き感とスペースに基づいて分類した分類マップの第1の実施例を示す図である。図10には、顔のスペースのバランスを含む顔のタイプを示す第1の軸、及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感からなる顔のタイプを示す第2の軸の2軸と、その2軸によって分類される象限及び2軸の交差する中央に、予め設定される標準的且つ理想的な立体感を有する顔画像(例えば、平均顔画像)を配置した座標空間とからなる。
また、第1の軸(図10における縦軸)は、顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅が予め設定される平均顔に基づいて長いか短いかの度合いを示すものである。また、第2の軸(図10における横軸)は、一方が、奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合いを示し、他方がふっくらソフトである度合いを示すものである。なお、本発明における縦横軸の配置は特に限定されるものではない。
また、図10には、顔の評価(分析)を容易にするため、各軸の特徴を示す表現(文字)を付与し、更に各象限の特徴を顕著に表す顔画像(写真)を顔分類装置10でコンピュータグラフィクスにより作成して、対応する位置に配置している。このとき、正面顔画像だけでなく斜め方向からの顔画像も作成して配置する。これにより、上述したように正面顔だけでは評価精度が悪くなる点を解決することができる。
ここで、図11は、本発明における各指標の評価の際の着目点の一例を示す図である。なお、図11(a)は、顔のスペースのバランスを説明するための例を示し、図11(b)は、奥行き・骨格肉付き感を説明するための例を示している。
図11に示すように、顔のスペースの分析は、顔の輪郭の横幅と縦幅との比(横幅対縦幅比)、すなわち後述するアウターフェースラインを基準にして行う。具体的には横幅対縦幅比を、平均顔のアウターフェースラインの比である1:1.4を基準として比較することで行う。例えば、縦幅が1.35よりも小さければ短め(横幅が広い)、縦幅が1.45よりも大きければ長め(縦が長い)と判断する。なお、この範囲は、上述した20代を中心とする40代までの一般モニターの34名の顔、及びその他のアウターフェースラインの縦横比を計測し、その計測結果に基づいて適切な範囲を設定した。
また、図11(b)に示すように、顔の奥行き・骨格肉付き感は、(1)鼻の脇のほおの肉付き、(2)ほお骨、(3)耳からあごにかけてのフェースラインで判断する。つまり、「ほお骨が角張っている」、「鼻の脇のほおがくぼんでいる」、「耳からあごにかけてのフェースラインが直線的」等である場合は、「すっきりシャープ」であると判断する。また、「ほお骨、鼻の脇のほおが丸みを帯びている」、「耳からあごにかけてのフェースラインが曲線的」等である場合は、「ふっくらソフト」であると判断する。
なお、上述した評価に用いられる被験者の顔画像は、予め顔分類装置10の撮像装置18等により撮影して補助記憶装置14に蓄積しておき、その蓄積しておいた画像から画像解析を行うことで評価することができる。
<2.立体感の調整方法の検討>
<2−1.目指す立体感の抽出>
次に、立体感を調整し、美しさを演出する方法を抽出するため、どのような立体感が美しいと評価されるのかについて検討を行った。検討に際しては、(a)素顔、(b)肌の色むらを自然に整えた素顔風ベースメーク、(c)顔全体が平均顔のバランスに見えるよう立体感を調整した卵型ベースメークの各顔を用いる。
ここで、上述した(a)〜(c)の3タイプのベースメークを、顔の特徴の異なる6名のモデルに施し、それらを撮影した顔写真を用い、20代女性20名を対象としてアンケートを実施した。ここで、図12は、顔の見え方と全体印象についての評価項目の一例を示す図である。
図12に示すように、顔の見え方に関する8項目(ひたいの見え方、ひたいの立体感、鼻筋のとおり具合、ほおの肉付き、ほおの長さ、フェースライン、あごの出具合、目鼻立ちのバランス)と、顔全体の立体感、美しさ、好ましさの全体的な印象に関する3項目(顔全体の立体感、美しさ、好ましさ)で評価を行った。また、顔の見え方については、適度かどうかも合わせて回答してもらった。
その結果、ベースメークを施すことで、目鼻立ちのバランスが整って見え、立体的に見えることがわかった。美しさ、好ましさの評価も高まった。その評価は、卵型ベースメークで最も高かった。
また、図13は、顔の見え方についての評価結果の一例を示す図である。なお、図13では、20代女性のモデル6名に対する評価を平均した値を示している。図13に示すように、卵型ベースに立体感を調整すると、素顔や素顔風ベースよりも顔の評価を高めることが明らかとなった。
更に、卵型ベースメークについて詳細な分析を行ったところ、平均顔の輪郭形状と相似の楕円が眉尻を通る顔の内側に浮かび上がるようにベースメークが施されたことがわかった。
<2−2.標準バランスの顔による検討>
ここで、一般的な美人顔の条件として、卵型のフェースラインと黄金バランスがある。その黄金バランスでは、例えば目の位置は全頭高の約1/2、髪の生え際からあご先までのうち、生え際から1/3の位置に眉頭が、生え際から2/3の位置に小鼻が位置する。
ここで、従来の画像合成技術等により複数名の顔写真の寸法情報と色彩情報を平均化することで作成される「平均顔」のバランスは、この黄金バランスの値に近づくことが知られている。また、平均顔の作成には、10人分を用いれば、異なる10人分の顔写真から作成したものとほぼ印象が変わらないことが示されている(例えば、西谷美和他、「平均顔の特徴を探る」、日本心理学会第63回大会発表論文集、1999年8月発行等)。
ここで、図14は、女性40名分の顔写真を用いて作成した「平均顔」の一例を示す図である。図14に示す顔は、上述した黄金バランスを満たす。なお、後述では、この黄金バランスを標準バランスとする。
また、図15は、「平均顔」から(肌色の情報を除去し)奥行きと骨格肉付き感の情報を除去したものである。図15により奥行きと骨格肉付き感が顔の印象に大きく影響を与えることがわかる。また、この平均顔について上述した画像解析(モノクロ化ポスタリゼーション処理)を施したところ、フェースラインの内側にも、フェースラインと相似形の卵型が抽出できることがわかった。
ここで、図16は、平均顔の画像(又は立体感)解析結果の一例を示す図である。図16に示すように、顔のフェースラインに対応する外側のフェースライン(アウターフェースライン)20の内側にもアウターフェースライン20を相似縮小させたフェースライン(インナーフェースライン)21が存在することがわかった。このことからも、顔の内側の立体感を卵型に見せることは、新たな美しさの演出法の一つであることが示された。
<3.立体感の調整−ベストオーバル調整法−>
次に、フェースラインの内側の立体感、すなわちインナーフェースラインを卵型に整える美容法を作成するため、調整仮説を立てた。ここで、平均顔で得られるアウターフェースラインとインナーフェースラインの形状を「ベストオーバル」と定義する。アウターフェースラインは、横幅対縦幅比がほぼ1:1.4の卵型形状(標準アウターフェースライン)である。「平均顔」のインナーフェースラインは、この標準アウターフェースラインと相似し、所定比率で縮小させた形状であり、横幅対縦幅比もほぼ1:1.4である。ここで、図17は、ベストオーバルの一例を示す図である。
アウターフェースライン20は、上述したように「顔の横幅:縦幅比=1:1.4」の関係で示される形状である。なお、アウターフェースラインバランスは、顔全体スペース調整の方向性を見極めるポイントとなる。また、インナーフェースライン21を個々の顔に当て嵌める場合には、図17に示すように、まず個々の顔の左右のほお骨の横幅を1とする。次に、その横幅を基準に縦幅がほぼ1.4の標準インナーフェースライン21、すなわちベストオーバルを描き、各顔の眉尻(小鼻の横から目尻を通る延長線上を目安)に接するように位置付ける。なお、インナーフェースラインバランスは、骨格・肉付きによる立体感とスペースの調整ゾーンとなる。
また、アウターフェースライン20とインナーフェースライン21の間は、自然な奥行き感をつけるゾーン(図17の斜線部分)12とした。また、このゾーン22は、奥行きを出すと同時にアウターフェースライン20とインナーフェースライン21の形を整えて見せる奥行きの調整ゾーンである。
また、図18は、ベストオーバルの形状を説明するための一例の図である。一般にスーパー楕円は、図18に示すXY平面上で、楕円の長半径をa、短半径をb、曲率度合をnとすると、“(X/a)+(Y/b)=1”と表すことができる。このとき、ベストオーバルの形状は、Y>0(図18における顔上半分)とY<0(図18における顔下半分)の各変数が、それぞれ、「扁平率b/a=1.4±0.05」、及び「曲率度合である次数nが、Y>0エリアにおいて2.29≦n≦2.63、Y<0において1.75≦n≦2.00」となるような範囲となるスーパー楕円をY=0にて連結したものとする。
また、上述のようにインナーフェースライン21の形を調整する際には、上述した図10に示す分類マップ上の位置によって、調整の方向性が異なるという仮説も立てた。その一つは、対象の顔をスペースのバランスが短いと判断した場合はスペースのバランスを長めに見せるように調整し、逆にスペースのバランスが長めと判断した場合はスペースのバランスを短めに見せるよう調整することである。
更にもう一つは、奥行き・骨格肉付き感をふっくらでソフトと判断した場合は骨格感を強調するように調整し、逆に奥行き・骨格肉付き感をすっきりでシャープと判断した場合は骨格感を和らげるように調整することである。これらをベストオーバル調整法とし、この仮説の検証を行った。
<4.立体感調整の仮説検証>
上述した<1−5−1.顔評価実験>の顔評価を行った対象者について、調整仮説を適用して、フェースパウダーを用いて立体感を調整するメーキャップを施した。ここで用いたフェースパウダーは、光を注入し、骨格、肉付きを調整するフォーカスカラー2色、及び影で骨格、肉付きを矯正し、すっきりとした立体顔を作るモデリングカラー2色である。なお、フォーカスカラーについては、肌の色の明るさに応じて3種を用いた。また、メーキャップは、美容技術者が行った。
メーキャップの仕上がりについて、評価者4〜6名で顔の評価を実物で行った。その結果、ほおの長さや肉付き感の見え方が調整され、顔全体の立体感の見え方が標準に近づくことがわかった。
図19は、フェースパウダーの塗布要領の記録の一例を示す図である。ここで、図19は、顔のスペースのバランスが短めで、奥行き・骨格肉付き感がふっくらでソフトとした対象者Aに施したフェースパウダーの塗布要領の記録の一例を示している。
また、図19において、斜線部はフォーカスカラーを施した部分を示し、網線部がモデリングカラーを施した部分を示している。このような調整により、顔の縦側のスペースを長く見せ、ほおの肉付きをすっきりと見せること、また、奥行き・メリハリをつけ立体的に見せることでインナーフェースラインを卵型に見せる。これにより、アウターフェースラインも副次的に卵型に見える。
具体的には、インナーフェースライン内のスペース、骨格肉付きを平均顔に見えるように、フェースパウダー等の化粧料を用いて調整する。例えば、スペースが長ければ短く、骨格が目立ちごつごつしていればなだらかにふっくら見えるようにする。また、アウターフェースラインは、自然な奥行き感をモデリングカラーによって付ける。このとき、インナーフェースラインがベストオーバルに見えるようにする。
ここで、図20は、対象者Aの素顔とフェースパウダー塗布後の顔の評価の一例を示す図である。なお、図20は、評価者4名における評価の平均値を示している。図20に示すように、すっきりしていなかったフェースラインがすっきりと見え、ぽっちゃりとしたほおがすっきりと見えるようになり、奥行き・骨格肉付き感が標準に近づいた。また、小さかったあごが標準に、鼻筋は通った方向に評価され、顔のスペースが調整されたことがわかる。
<5.タイプ別の調整方法>
ここで、上述した検証を通じ、マップ上で判断される顔の位置によって、調整の方向性が異なることがわかった。つまり、メーキャップによる調整については、上述した図10に示したマップの軸に対応して示すことができ、これにより各顔の位置と調整方向を示すことができることがわかった。図21は、顔の奥行き・骨格肉付き感とスペースに基づいて分類した分類マップの第2の実施例を示す図である。
図21に示すように、マップ上には、2軸によって分類される象限に予め設定されている立体感をメーキャップで調整するための調整方法が表示されている。このように、マップ上の位置に対応した立体感の調整方向を示すことにより、より高精度に顔評価とメーキャップによる立体感の調整方法を被験者等に提示することができる。
ここで、図22は、顔分類の各タイプ別におけるメーキャップ調整方法の一例を示す図である。まず、図22(a)に示すように、顔のスペースのバランスが短めで骨格が目立つ「短め・すっきりタイプ」の場合には、顔のスペースのバランスを長めに見せ、骨格感を和らげるようなメーキャップを施す。具体的には、フォーカスカラーをモデリングカラーよりも先にぼかして骨格感を和らげ、ほおにふっくらした丸みを与え、更に顔を長く見せるようにする。フォーカスカラーは、ほお骨の高い所は避け、ほおの内側から下にかけてC状にぼかしふっくら感を演出する。また、こめかみにもぼかしふっくら感を演出する。更にTゾーンは長めにぼかす。モデリングカラーは、ベストオーバルを意識しひたいの角、あごのサイドにぼかす。また、ほお骨が張って見えるところを少しぼかす。
また、図22(b)に示すように、顔のスペースのバランスが短めでふっくらしている「短め・ふっくらタイプ」の場合には、顔のスペースのバランスを長めに見せ、骨格感を強調するようなメーキャップを施す。具体的には、モデリングカラーをフォーカスカラーよりも先にぼかして骨格を強調し、顔の横幅をシェープして長く見せるようにする。モデリングカラーは、ベストオーバルを意識し輪郭のサイド部分に縦長にぼかす。また、ほお骨の下からほお骨に沿って顔の中心に向かってチークをぼかす。更に、眉頭の下をぼかす。フォーカスカラーは、ほお骨の高い所は実際の角度より縦気味にぼかす。また、Tゾーンは長めにぼかす。
また、図22(c)に示すように、顔のスペースのバランスが長めでふっくらしている「長め・ふっくらタイプ」の場合には、顔のスペースのバランスを短めに見せ、骨格感を強調するようなメーキャップを施す。具体的には、モデリングカラーをフォーカスカラーよりも先にぼかして骨格を強調し、顔の長さをシェープし横のラインを強調する。モデリングカラーは、ベストオーバルを意識し輪郭のひたいとあご先に幅広くメークする。また、ほお骨の下から水平に顔の中心に向かってチークをぼかす。更に、眉頭の下をぼかす。フォーカスカラーは、基本より縦気味にメークする。また、ほお骨の高い所は実際の角度より水平気味にメークする。また、Tゾーンは短めにぼかす。
また、図22(d)に示すように、顔のスペースのバランスが長めで骨格が目立つ「長め・すっきりタイプ」の場合は、顔のスペースのバランスを短めに見せ、骨格感を和らげるようなメーキャップを施す。具体的には、フォーカスカラーをモデリングカラーよりも先にぼかして骨格感を和らげ、ほおにふっくらした丸みを与え、更に顔の長さを目立たなくさせる。フォーカスカラーは、ほお骨の高い所は避け、ほおの内側から下にかけてC状にぼかしふっくら感を演出する。また、Tゾーンは短めにぼかす。モデリングカラーは、ベストオーバルを意識し髪の生え際とあご先に幅広くぼかす。また、ほお骨が張って見えるところを少しぼかす。
なお、上述した分類マップによる被験者の顔の分類が、標準的且つ理想的な立体感を有する顔(例えば、平均顔)であった場合には、それに対応して予め設定されたメーキャップを施す。具体的には、図22(e)に示す「標準的・理想的タイプ」である場合、フォーカスカラーは、ほお骨の高い所から眉山の下、及びひたいから鼻筋にかけてあご先にぼかす。また、先に使用したフォーカスカラーと異なるもう一方の色のフォーカスカラーで、先にぼかしたフォーカスカラーに重ねて肌に馴染ませるようにぼかす。モデリングカラーは、フェースライン、あご先、髪の生え際等の輪郭部分やほお骨の下をぼかす。また、先に使用したモデリングカラーと異なるもう一方の色のモデリングカラーで、先にぼかしたモデリングカラーの周りや輪郭部分の内側(顔側)の肌に馴染ませるようにぼかす。
このように、分類マップ上の位置に対応した各タイプにおける立体感の調整方向を示すことで、顔分類に基づいたメーキャップによるベストオーバルの調整を行うことができる。なお、図5に示すような画像及び/又は上述したコメントを有する顔分類の各タイプ別におけるメーキャップ調整方法を、顔分類装置10において画面表示や紙等に印刷することで被験者等に提供することもできる。
<6.調整法の受容性>
最後に、対象者にメーキャップによるベストオーバル調整法の仕上がりの評価をしてもらった。図23は、メーク仕上がりについての対象者の評価の一例を示す図である。図23に示すように、ベストオーバル調整法の仕上がりの評価をしてもらったところ、高い嗜好があることがわかった。仕上がりの好みは25名中23名が好ましい方向に評価し(好き:11名、やや好き:12名)と回答し、どちらともいえないが2名、嫌いとの回答者は0であった。
また、普段自分自身で行うベースメークと比較して回答してもらうと、今回のほうが好きが15名、今回がやや好きが7名で好ましく評価した対象者は25名中22名であった。このことから、この調整法は好感度が高く、一般に受け入れやすいことが示された。
<分類マップを利用したメーキャップ手順>
次に、本発明における分類マップを利用して、顔分類装置10により実行される被験者の顔の分類と、分類結果に基づくメーキャップの調整方法の表示までの一連のメーキャップ手順の一例についてフローチャートを用いて説明する。
図24は、本発明における分類マップを利用したメーキャップ手順を説明するためのフローチャートである。まず、メーキャップを行う対象の被験者の顔画像を取得する(S01)。なお、S01では、例えば撮像装置18により被験者の正面顔画像及び斜め45度から撮影した顔画像等を取得する。
次に、取得した画像データから被験者の顔の立体感の評価を行う(S02)。具体的には、上述した図11に示すように標準フェースラインと比較して、顔が長いか短いか、又は、骨格感がありすっきりしているか、ふっくらしてなだらかであるか等の判断評価を行う。
また、S02の評価結果に基づいて、図10又は図21に示すような本発明における分類マップにおいて、どの被験者がどの分類に属するかの評価を行い、被験者の分類を行う(S03)。なお、分類は、上述したように被験者の顔の評価情報を各項目毎に集計し、その結果と予め設定される値とに基づいて対応する分類に位置付けが行われる。
また、分類結果は、ディスプレイ等に表示される(S04)。なお、ディスプレイには、図10又は図21に示す分類マップと、その分類マップの所定の位置に評価結果がプロットされて表示される。また、ディスプレイには、上述したように各分類毎における立体感をメーキャップで調整するための調整方法も表示される。なお、上述の分類結果は、紙等に印刷して被験者等に提示することもできる。
被験者等は、表示された調整方法等に基づいて対応するメーキャップを施す(S05)。具体的には上述したように、インナーフェースラインがベストオーバルに見えるように調整する。なお、上述の調整を行うための手法は、例えば図19に示すような手法が各分類毎に予め蓄積されており、被験者の分類結果に対応する調整手法を表示することもできる。
上述したように、標準の顔の輪郭(アウターフェースライン)と相似のインナーフェースラインを用いてメーキャップを行うことで、被験者の立体感を美しく見せるメークをガイドラインとして提示することができる。
上述したように本発明によれば、顔の立体感を高精度に分類することができる。また、被験者に分類したタイプに基づいた適切なメーキャップの調整を行わせることができる。具体的には、顔の立体感を顔の長さ、顔全体(特にほお)の骨格・肉付きによって分類する方法と、そのための分類マップを利用して、分類したタイプにより、立体感を美しく整える方法を提示することができる。
また、調整の際には、標準の顔の輪郭(アウターフェースライン)と相似のインナーフェースラインを用いる。これにより、顔のタイプ毎で顔の立体感を高精度に分類することができる。また、顔全体の調和がとれ、美しさ、好ましさの高評価につながる。
また、分類マップにより、メーキャップに用いる化粧用のツールとして使用することができ、これをガイドラインとすることで目的とするイメージを演出するためにはどのような方向でメーキャップを施せばよいか、格別の熟練を要することなく知ることができ、適切なメーキャップの調整法を提示することができる。
これにより、ベースメーキャップにおいて、輪郭の見え方を「卵型」に調整し、顔全体の調和を取ることができる。つまり、輪郭の卵型「アウターフェースライン」だけでなく、顔の内側の卵型「インナーフェースライン」も整った所謂「ベストオーバル」な顔立ちにすることができる。
つまり、本発明を適用することにより、立体感の分析を行わずともインナーフェースライン(スーパー楕円)によって目標とするメーキャップを示すことができる。このインナーフェースラインをガイドラインとするメーキャップの目標は、個々の顔の立体感の特徴に依存せず、一義に決まるため、万人に適用可能な普遍的な方法である。
また、本発明を適用したメーキャップの調整においては、予め顔の立体感を分類することにより、影と立体との双方向の調整も顔の特徴に応じて適用することができるため、立体感を適切に調整することができる。
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
本発明における顔分類装置の装置構成の一例を示す図である。 顔写真から想起された特徴表現用語の一例を示す図である。 顔の立体感の評価に用いる評価シートの一例を示している。 対象者別の平均評価結果の一例を示す図である。 実物と写真との評価結果の一例を示す図である。 選定語に基づいた立体感の評価シートの一例を示す図である。 因子負荷量を示す図である。 抽出された第1と第2の因子の得点で各対象をプロットした一例を示す図である。 抽出された第3と第4の因子の得点で各対象をプロットした一例を示す図である。 顔の奥行き・骨格肉付き感とスペースに基づいて分類した分類マップの第1の実施例を示す図である。 本発明における各指標の評価の際の着目点の一例を示す図である。 顔の見え方と全体印象についての評価項目の一例を示す図である。 顔の見え方についての評価結果の一例を示す図である。 女性40名分の顔写真を用いて作成した「平均顔」の一例を示す図である。 「平均顔」から奥行き・骨格肉付き感の情報を除去したものである。 平均顔の陰影解析結果の一例を示す図である。 ベストオーバルの一例を示す図である。 ベストオーバルの形状を説明するための一例の図である。 フェースパウダーの塗布要領の記録の一例を示す図である。 対象者Aの素顔とフェースパウダー塗布後の顔の評価の一例を示す図である。 顔の奥行き・骨格肉付き感とスペースに基づいて分類した分類マップの第2の実施例を示す図である。 顔分類の各タイプ別におけるメーキャップ調整方法の一例を示す図である。 メーク仕上がりについての対象者の評価の一例を示す図である。 本発明における分類マップを利用したメーキャップ手順を説明するためのフローチャートである。
符号の説明
10 顔分類装置
11 入力装置
12 出力装置
13 ドライブ装置
14 補助記憶装置
15 メモリ
16 CPU
17 ネットワーク接続装置
18 撮像装置
19 記録媒体
20 アウターフェースライン
21 インナーフェースライン
22 ゾーン

Claims (15)

  1. 被験者の顔の立体感を分類する顔分類方法において、
    少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、前記被験者の顔を評価する評価段階と、
    前記評価段階により評価された結果を予め分類された少なくとも4種類のタイプの何れかに位置付ける分類段階とを有することを特徴とする顔分類方法。
  2. 前記評価段階は、
    前記被験者の顔を評価するため、予め設定される平均顔と前記4種類のタイプの各代表顔を用いることを特徴とする請求項1に記載の顔分類方法。
  3. 前記評価段階は、
    前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを前記平均顔に基づいて評価し、また前記奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合い又はふっくらソフトである度合いにより評価することを特徴とする請求項2に記載の顔分類方法。
  4. 前記分類段階により分類された顔のタイプを、前記平均顔と前記4種類のタイプとが平面座標空間の各象限に位置付けられたマップ上に対応させて表示し、更に前記4種類の各タイプの立体感を前記平均顔が有する立体感に近づけるため、前記4種類の各タイプ毎に立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示する表示段階を有することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の顔分類方法。
  5. 前記調整方法は、
    前記平均顔の輪郭形状と相似し、所定比率で縮小させた横幅対縦幅比が1:1.35〜1.45となる形状に基づく調整を行うことを特徴とする請求項4に記載の顔分類方法。
  6. 被験者の顔の立体感を分類する顔分類装置において、
    前記被験者の顔画像を撮影する撮影手段と、
    撮影した顔画像から少なくとも顔のスペース及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感の2つの指標に基づいて、予め分類された少なくとも4種類のタイプの何れかに位置付けるための制御を行う制御手段と、
    前記制御手段により分類された分類結果を、前記4種類のタイプが平面座標空間の各象限に位置付けられたマップ上に対応させて表示する表示手段とを有することを特徴とする顔分類装置。
  7. 前記制御手段は、
    前記被験者の顔を評価するため、予め設定される平均顔と前記4種類のタイプの各代表顔を用いることを特徴とする請求項6に記載の顔分類装置。
  8. 前記制御手段は、
    前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを前記平均顔に基づいて評価し、また前記奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合い又はふっくらソフトである度合いにより評価することを特徴とする請求項7に記載の顔分類装置。
  9. 前記表示手段は、
    分類された顔の形態に基づいて前記平均顔が有する立体感の見え方に近づけるため、前記4種類の各タイプ毎に立体感をメーキャップで調整するための調整方法を表示することを特徴とする請求項6乃至8の何れか1項に記載の顔分類装置。
  10. 前記調整方法は、
    前記平均顔の輪郭と相似し、所定比率で縮小させた横幅対縦幅比が1:1.35〜1.45となる形状に基づく調整を行うことを特徴とする請求項9に記載の顔分類装置。
  11. 顔のスペースを含む顔のタイプを示す第1の軸、及び顔全体の奥行き・骨格肉付き感からなる顔のタイプを示す第2の軸の2軸と、前記2軸によって分類される象限及び2軸の交差する中央に予め設定される標準的且つ理想的な立体感を有する顔画像を配置した座標空間とからなることを特徴とする顔分類マップ。
  12. 前記第1の軸は、予め設定される平均顔に対する前記顔のスペースとしてのひたい、ほお、又はあごの縦幅と横幅のバランスを反映する顔の縦幅と横幅の比率の度合いを示すものであり、前記第2の軸は、一方が、奥行き・骨格肉付き感がすっきりシャープである度合いを示し、他方がふっくらソフトである度合いを示すものであることを特徴とする請求項11に記載の顔分類マップ。
  13. 前記2軸によって分類される象限に、前記平均顔が有する立体感に近づけるため、立体感をメーキャップで調整するための調整方法が表示されていることを特徴とする請求項11又は12に記載の顔分類マップ。
  14. 請求項1乃至5の何れか1項に記載の顔分類方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする顔分類プログラム。
  15. 請求項14に記載の顔分類プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2008276405A (ja) * 2007-04-26 2008-11-13 Kao Corp 顔画像の合成方法及び合成装置
JP2012178045A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Kao Corp 顔画像処理方法、美容カウンセリング方法および顔画像処理装置
JP2019028968A (ja) * 2017-07-25 2019-02-21 麗寶大數據股▲フン▼有限公司 頬紅領域を標示可能な生体情報解析装置
JP2019025288A (ja) * 2017-07-25 2019-02-21 麗寶大數據股▲フン▼有限公司 リペア領域を標示可能な生体情報解析装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI699731B (zh) * 2018-09-11 2020-07-21 財團法人資訊工業策進會 影像處理方法與影像處理裝置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1075823A (ja) * 1996-09-05 1998-03-24 Shiseido Co Ltd 顔だち分類法及び顔だちマップ
JPH119338A (ja) * 1997-06-26 1999-01-19 Pola Chem Ind Inc 顔比較キット
JP2001346627A (ja) * 2000-06-07 2001-12-18 Kao Corp 化粧アドバイスシステム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW569148B (en) * 2002-04-09 2004-01-01 Ind Tech Res Inst Method for locating facial features in an image
JP2005165983A (ja) * 2003-12-05 2005-06-23 Seiko Epson Corp 人物顔のあご検出方法及びあご検出システム並びにあご検出プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1075823A (ja) * 1996-09-05 1998-03-24 Shiseido Co Ltd 顔だち分類法及び顔だちマップ
JPH119338A (ja) * 1997-06-26 1999-01-19 Pola Chem Ind Inc 顔比較キット
JP2001346627A (ja) * 2000-06-07 2001-12-18 Kao Corp 化粧アドバイスシステム

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008276405A (ja) * 2007-04-26 2008-11-13 Kao Corp 顔画像の合成方法及び合成装置
JP2012178045A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Kao Corp 顔画像処理方法、美容カウンセリング方法および顔画像処理装置
JP2019028968A (ja) * 2017-07-25 2019-02-21 麗寶大數據股▲フン▼有限公司 頬紅領域を標示可能な生体情報解析装置
JP2019025288A (ja) * 2017-07-25 2019-02-21 麗寶大數據股▲フン▼有限公司 リペア領域を標示可能な生体情報解析装置
US10824850B2 (en) 2017-07-25 2020-11-03 Cal-Comp Big Data, Inc. Body information analysis apparatus capable of indicating shading-areas

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