JP2012008617A - 顔画像評価方法、顔評価方法および画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】規格化された顔画像(被験者画像)と対比画像のテクスチャを主成分分析して複数次の基底ベクトルの重み係数を算出し、低次側の一部の重み係数の近接度に基づいてテクスチャの大域的な見た目の印象の一致度を評価し、高次側の一部の重み係数の近接度に基づいてテクスチャの局所的な見た目の印象の一致度を評価する。被験者画像と対比画像との重み係数の近接度はユークリッド距離に基づいて算出することができる。
【選択図】図1
Description
特許文献1には、被験者の顔画像を主成分分析して得られた重み係数のうち、顔の立体感に関する官能的な評価スコアへの寄与度の高いものの値を変化させて画像を再構成することが記載されている。これにより、ベースメイクを変えた場合の顔の見た目の印象を評価することができる。
また、局所パラメータとは、被験者画像のテクスチャの局所的な見た目の印象に関するパラメータである。具体的には、肌のしみなどの色むらや、しわまたは肌荒れなどの微小な凹凸など、肌を接近視した場合の局所的な視覚的傾向を示す指標である。
はじめに、本発明の第一実施形態にかかる顔画像評価方法の概要を説明する。
この顔画像評価方法は、顔画像のテクスチャの見た目の印象を評価する方法に関する。
そして、低次側の一部の重み係数に基づくテクスチャの大域的な見た目の印象、または高次側の一部の重み係数に基づくテクスチャの局所的な見た目の印象、の少なくとも一方を評価する。
規格化画像(被験者画像)=平均顔画像+y1*第1基底ベクトル+y2*第2基底ベクトル+y3*第3基底ベクトル+・・・+yk*第k基底ベクトル・・・+yn-1*第(n−1)基底ベクトル+yn*第n基底ベクトル (1)
したがって、低次側の重み係数が一致する度合いである近接度を求めることにより、対比画像と被験者画像の大域的なテクスチャの一致度を知ることができる。そして、高次側の重み係数の近接度を求めることにより、対比画像と被験者画像の局所的なテクスチャの一致度を知ることができる。
図9は、低次ユークリッド距離と化粧のナチュラル度との関係を示す散布図である。具体的には、8人の被験者に関して、ファンデーションを塗布した化粧顔と、塗布していない素顔を、それぞれ被験者画像(化粧顔)と対比画像(素顔)とした。そして、被験者ごとに、対比画像(素顔)に対して被験者画像(化粧顔)の化粧仕上がりが自然と感じられるか否か(ナチュラル度の高さ)を20人の評定者による官能評価値により多段階で判定した。一方、被験者画像と対比画像の低次側の重み係数のユークリッド距離を算出した。同図は、このユークリッド距離(横軸)と、化粧仕上がりの自然さ(縦軸)との関係を示す。縦軸の値が大きいほど、化粧仕上がりが自然でナチュラル度が高いことを意味している。
図10は、高次ユークリッド距離と化粧のカバー度との関係を示す散布図である。同図は、上記の被験者画像(化粧顔)と対比画像(素顔)との高次側の重み係数のユークリッド距離(横軸)と、化粧仕上がりの粗さ(カバー度の低さ)に関する官能評価値(縦軸)との関係を示している。縦軸の値が大きいほど、化粧仕上がりが粗くカバー度が低いことを意味している。
この結果、図9の相関係数rは−0.929と、きわめて高い相関が認められた。また、図10の相関係数rは−0.810と、こちらもきわめて高い相関が認められた。
図12は、同様に、高次ユークリッド距離(横軸)と化粧仕上がりの自然さ(縦軸)との関係を示す散布図である。
同図は、一人の被験者について、その素顔画像を共通の対比画像とし、ファンデーションをメイク化粧料1から4に変えた場合の化粧画像をそれぞれ被験者画像として、低次ユークリッド距離(横軸)と高次ユークリッド距離(縦軸)との関係をプロットした散布図である。言い換えると、横軸は各化粧料を用いた場合のナチュラル度を表す大域パラメータ、縦軸は同じくカバー度を表す局所パラメータである。
たとえば、低次側と高次側の重み係数とは、一部が重複してもよい。また、サンプル画像から求められた全次数の基底ベクトルを必ずしも使用しなくてもよい。すなわち、例えば、第2基底から第10基底までの重み係数に基づく第一の評価と、第8基底から第20基底までの重み係数に基づく第二の評価と、をおこなってもよい。
本発明の第二実施形態にかかる顔評価方法の概要を説明する。
この顔評価方法は、被験者の顔画像のテクスチャの見た目の印象に関するパラメータに基づいて、被験者の顔の視覚的な質感を評価する方法に関する。
また、本実施形態の局所パラメータは、被験者画像のテクスチャの局所的な見た目の印象に関するパラメータであり、肌を接近視した場合の局所的な視覚的傾向が対比画像と近接または乖離している程度を示す指標である。
一方、臨界次数を超える高次側の基底ベクトルの重み係数に基づいて、被験者画像と対比画像との高次ユークリッド距離にかかる局所パラメータを算出する(高次ユークリッド距離算出工程S50)。
被験者画像の高次側の重み係数は、種々の観点で補正することができる。
一方、素顔画像と化粧画像との局所パラメータの近接度に基づいて化粧のカバー度を評価するとよい。具体的には、素顔画像と化粧画像との間の局所パラメータが小さいほど、化粧画像はカバー度が低いと判断することができる。
図15は、第一、第二実施形態の顔画像評価方法および顔評価方法(以下、あわせて本方法という)を実現する画像処理装置100の機能ブロック図である。
画像処理装置100は、同図に示すように、主成分分析部20と固有空間距離算出部(距離算出部30)とを備えている。主成分分析部20は、規格化された顔画像のテクスチャを主成分分析して複数次の基底ベクトルの重み係数を算出する。距離算出部30は、低次側または高次側の一部の重み係数と、他の顔画像の当該低次側または高次側の一部の重み係数との近接度を算出する。
画像処理装置100は、コンピュータプログラムが実装されたコンピュータ装置に、必要に応じて各種デバイスが接続されて構築されている。画像処理装置100の各種の構成要素は、その機能を実現するように形成されていればよく、例えば、所定の機能を発揮する専用のハードウェア、所定の機能がコンピュータプログラムにより付与されたデータ処理装置、コンピュータプログラムによりデータ処理装置に実現された所定の機能、これらの任意の組み合わせ、等として実現することができる。
より具体的には、主成分分析部20は、画像記憶部22に予め蓄積された多数の規格化されたサンプル画像を対象として、そのテクスチャの主成分分析をおこない、サンプル画像の枚数(n枚)と同数の次元の基底ベクトルを抽出する。抽出された基底ベクトルは基底記憶部24に記憶される。また、主成分分析部20は、サンプル画像の平均顔画像を算出する。
なお、基底記憶部24は、主成分分析部20により算出された被験者画像と対比画像の重み係数を記憶しておく。
また、本実施形態の画像処理装置100は、累積寄与率の設定を受け付ける設定部40と、受け付けた累積設定値に基づいて臨界次数(k)を算出する累積演算部42を備えている。より具体的には、累積演算部42は、上式(4)で算出される累積寄与率が設定部40で受け付けた1未満(例えば0.8)の累積設定値を超える最低次数(k)を、臨界次数として算出する。
言い換えると、この場合、被験者と当該他人の肌の全体的な傾向と局所的な傾向のそれぞれの一致度が評価部50で算出される。このため、被験者は、当該他人(例えば著名人)に近い化粧顔を実現するにあたり、肌のツヤなどの全体的な傾向を変える必要があるのか、または色むらなどの局所的な傾向を変える必要があるのかを把握することができる。
理想的な化粧状態は種々が存在するが、一例として、被験者と異なる美肌モデルの顔画像(美肌画像)のテクスチャより算出した高次側の重み係数により被験者画像を補正するとよい。具体的には、画像記憶部22に記憶された美肌画像を主成分分析部20で主成分分析して求められた重み係数のうち、累積演算部42で算出された臨界次数(k)を超える高次側の値を補正値として、被験者画像の当該重み係数の値を変更する。これにより、被験者画像のナチュラル度を維持したまま、局所的なテクスチャを美肌モデルに近似させてカバー度を向上した画像を得ることができる。
12 規格化部
20 主成分分析部
22 画像記憶部
24 基底記憶部
30 距離算出部
40 設定部
42 累積演算部
50 評価部
52 画像生成部
60 出力部
90 バス
100 画像処理装置
Claims (18)
- 規格化された顔画像のテクスチャを主成分分析して複数次の基底ベクトルの重み係数を算出し、
低次側の一部の前記重み係数に基づく前記テクスチャの大域的な見た目の印象、または高次側の一部の前記重み係数に基づく前記テクスチャの局所的な見た目の印象、の少なくとも一方を評価する顔画像評価方法。 - 前記顔画像と異なる対比画像より、低次側の前記一部の前記重み係数または高次側の前記一部の前記重み係数を算出し、
前記顔画像と前記対比画像との、前記低次側の前記一部の前記重み係数の近接度または前記高次側の前記一部の前記重み係数の近接度を算出し、
算出された前記近接度に基づいて前記顔画像と前記対比画像との大域的または局所的な見た目の類似度を判定する請求項1に記載の顔画像評価方法。 - 前記顔画像と前記対比画像との、前記低次側の前記一部の前記重み係数の近接度と、前記高次側の前記一部の前記重み係数の近接度と、をそれぞれ算出し、
算出されたそれぞれの前記近接度に基づいて前記顔画像と前記対比画像との大域的および局所的な見た目の類似度を判定する請求項2に記載の顔画像評価方法。 - 前記顔画像と前記対比画像との前記重み係数のユークリッド距離に基づいて前記近接度を算出する請求項2または3に記載の顔画像評価方法。
- 低次側の前記一部の前記重み係数が、第1基底から第k(kは1以上の整数)基底までのk個の前記重み係数であり、
高次側の前記一部の前記重み係数が、第k+1基底を最低次とする連続する複数個の前記重み係数である請求項2から4のいずれか一項に記載の顔画像評価方法。 - 第1基底から第k基底までの前記基底ベクトルの累積寄与率が70〜90%である請求項5に記載の顔画像評価方法。
- 前記主成分分析に供された複数のサンプル画像より算出された平均顔画像と、前記顔画像の低次側の前記一部の前記重み係数と、前記顔画像の高次側の前記一部の前記重み係数に関する補正値と、前記基底ベクトルと、に基づいて、局所的な見た目の印象を変化させた他の顔画像を再構成することを特徴とする請求項2から6のいずれか一項に記載の顔画像評価方法。
- 再構成された前記他の顔画像を前記対比画像に用いることを特徴とする請求項7に記載の顔画像評価方法。
- 前記補正値が、前記顔画像と異なる美肌画像より算出した高次側の前記一部の前記重み係数である請求項8に記載の顔画像評価方法。
- 被験者の規格化された顔画像を取得し、
規格化された前記顔画像のテクスチャを主成分分析して複数次の基底ベクトルの重み係数を算出し、
低次側の一部の前記重み係数に基づく前記テクスチャの大域的な見た目の印象に関する大域パラメータ、または高次側の一部の前記重み係数に基づく前記テクスチャの局所的な見た目の印象に関する局所パラメータの少なくとも一方を算出し、
算出された前記大域パラメータまたは前記局所パラメータに基づいて前記顔の視覚的な質感を定量的に評価する顔評価方法。 - 前記顔画像が、前記被験者の素顔画像および化粧を施した前記被験者の化粧画像を含む請求項10に記載の顔評価方法。
- 前記素顔画像と前記化粧画像との前記大域パラメータの近接度に基づいて前記化粧のナチュラル度を評価し、
前記素顔画像と前記化粧画像との前記局所パラメータの近接度に基づいて前記化粧のカバー度を評価する請求項11に記載の顔評価方法。 - 前記化粧画像が、異なる化粧をそれぞれ施した前記被験者の複数枚の画像を含む請求項12に記載の顔評価方法。
- 前記化粧のナチュラル度とカバー度を前記化粧画像ごとにそれぞれ評価する請求項13に記載の顔評価方法。
- 評価された前記化粧のナチュラル度とカバー度とに基づいて、前記化粧に関するアドバイスを前記被験者に提供する請求項11から14のいずれか一項に記載の顔評価方法。
- 規格化された顔画像のテクスチャを主成分分析して複数次の基底ベクトルの重み係数を算出する主成分分析手段と、
低次側または高次側の一部の前記重み係数と、他の顔画像の当該低次側または高次側の一部の重み係数との近接度を算出する固有空間距離算出手段と、
を含む画像処理装置。 - 前記固有空間距離算出手段が、前記顔画像と前記他の顔画像との、第1基底から第k(kは1以上の整数)基底までのk個の前記重み係数の近接度と、第k+1基底を最低次とする連続する複数個の前記重み係数の近接度とをともに算出する請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記固有空間距離算出手段は、第1基底からの前記基底ベクトルの累積寄与率が予め設定された累積設定値を超えることとなる最低次数を算出し、かつ算出された前記最低次数を前記低次側と前記高次側との臨界次数とする請求項16または17に記載の画像処理装置。
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