JP3480872B2 - 顔の形状の鑑別方法 - Google Patents
顔の形状の鑑別方法Info
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- JP3480872B2 JP3480872B2 JP16815295A JP16815295A JP3480872B2 JP 3480872 B2 JP3480872 B2 JP 3480872B2 JP 16815295 A JP16815295 A JP 16815295A JP 16815295 A JP16815295 A JP 16815295A JP 3480872 B2 JP3480872 B2 JP 3480872B2
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- discrimination
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- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は顔の形状の鑑別方法に関
し、更に詳しくは、顔の部位の測定値を弁別閾値の特性
を用いて比較することを特徴とする顔の形状の鑑別方法
に関する。
し、更に詳しくは、顔の部位の測定値を弁別閾値の特性
を用いて比較することを特徴とする顔の形状の鑑別方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】人体の形状を比較をする事は非常に難し
さが伴う。これは、人体をどの様に比較すれば妥当であ
るかがはっきりしていないからである。例えば、ある二
人の人間が似ているといっても、ある人をやや太らせる
ともう一人の人になるのか、全体的に一回り大きくさせ
ればもう一人の人になるのかは一概にうかがい知ること
のできないものである。又、体の形状とファッションの
あり方は非常に関係が深い。例えば、着る服の色次第で
は同じ人でも太って見えたり、痩せて見えたりするし、
ミニスカートが似合うか似合わないか、スラックスが似
合うか似合わないかも体の形状によるところが多い。こ
の様に体の形状を的確に把握し、鑑別することはファッ
ションマニュアルを作る上でも意義深いのみならず、人
間の類似性を文化人類学的に評価する道具として、或い
は、服のデザインなどの作成、体型の類似性の鑑定の精
度を上げる手段として、非常に意義深い。
さが伴う。これは、人体をどの様に比較すれば妥当であ
るかがはっきりしていないからである。例えば、ある二
人の人間が似ているといっても、ある人をやや太らせる
ともう一人の人になるのか、全体的に一回り大きくさせ
ればもう一人の人になるのかは一概にうかがい知ること
のできないものである。又、体の形状とファッションの
あり方は非常に関係が深い。例えば、着る服の色次第で
は同じ人でも太って見えたり、痩せて見えたりするし、
ミニスカートが似合うか似合わないか、スラックスが似
合うか似合わないかも体の形状によるところが多い。こ
の様に体の形状を的確に把握し、鑑別することはファッ
ションマニュアルを作る上でも意義深いのみならず、人
間の類似性を文化人類学的に評価する道具として、或い
は、服のデザインなどの作成、体型の類似性の鑑定の精
度を上げる手段として、非常に意義深い。
【０００３】しかしながら、人間の体の印象形成に作用
している要素は非常に多く、総体的な印象によってのみ
鑑別することしか現在のところ行われていないのが現状
である。即ち、客観的な数値比較による体の形状の比較
は行われていなかった。即ち、体の形状の客観的な比較
をする事は行われていなかった。
している要素は非常に多く、総体的な印象によってのみ
鑑別することしか現在のところ行われていないのが現状
である。即ち、客観的な数値比較による体の形状の比較
は行われていなかった。即ち、体の形状の客観的な比較
をする事は行われていなかった。
【０００４】又、体の中でも最も印象形成に寄与してい
ると思われる顔の形状についても、体の形状と同様に客
観的に比較することは、化粧マニュアルの作成やモンタ
ージュ写真の作成などの見地で求められているにも係わ
らず、行われてはいなかった。
ると思われる顔の形状についても、体の形状と同様に客
観的に比較することは、化粧マニュアルの作成やモンタ
ージュ写真の作成などの見地で求められているにも係わ
らず、行われてはいなかった。
【発明が解決しようとする課題】本発明はかかる状況に
鑑みて為されたものであり、顔の形状を客観的に比較鑑
定する手段を提供することを課題とする。
鑑みて為されたものであり、顔の形状を客観的に比較鑑
定する手段を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この様な実状を踏まえて
本発明者らは、顔の形状の客観的な比較鑑定方法を求め
て鋭意研究を重ねた結果、弁別閾値を指標とすることに
より客観的な比較鑑定が行えることを見いだし、発明を
完成させた。これら、弁別閾値は、コンピューター・モ
ーフィングの技術を応用し、顔の各種の部位の大きさを
変え、パネラーが識別できるかどうかを統計学的に調べ
ることにより求めることが出来、これは客観的な数値と
言うことが出来る。以下、本発明について詳細に説明す
る。
本発明者らは、顔の形状の客観的な比較鑑定方法を求め
て鋭意研究を重ねた結果、弁別閾値を指標とすることに
より客観的な比較鑑定が行えることを見いだし、発明を
完成させた。これら、弁別閾値は、コンピューター・モ
ーフィングの技術を応用し、顔の各種の部位の大きさを
変え、パネラーが識別できるかどうかを統計学的に調べ
ることにより求めることが出来、これは客観的な数値と
言うことが出来る。以下、本発明について詳細に説明す
る。
【０００６】（１）弁別閾値とその測定法
弁別閾値の測定は、顔の写真を用意し、それをコンピュ
ーターに取り込ませ、モーフィングにより、弁別閾値を
求めようとする部位について、少しずつ大きさを変えて
作成した複数の写真を用意し、観察者（パネラー）に順
次もとの写真とモーフィングで処理した２枚の写真を観
察させ、二つの写真の相違が見いだせるかどうかを質問
する。この時、写真を出す順番はランダムに行うのが好
ましい。この作業を繰り返し、もとの写真とモーフィン
グで作成した写真との大きさの差に対し、「異なる」と
正しく判断された反応比率（ｐ）の全観察者数の平均値
を求める。このデータをもとに直線補間法を用いて反応
比率５０％に相当する大きさである弁別閾値を求め、そ
れをもとの大きさで除して１００を乗じた値を弁別閾値
割合と定義した。
ーターに取り込ませ、モーフィングにより、弁別閾値を
求めようとする部位について、少しずつ大きさを変えて
作成した複数の写真を用意し、観察者（パネラー）に順
次もとの写真とモーフィングで処理した２枚の写真を観
察させ、二つの写真の相違が見いだせるかどうかを質問
する。この時、写真を出す順番はランダムに行うのが好
ましい。この作業を繰り返し、もとの写真とモーフィン
グで作成した写真との大きさの差に対し、「異なる」と
正しく判断された反応比率（ｐ）の全観察者数の平均値
を求める。このデータをもとに直線補間法を用いて反応
比率５０％に相当する大きさである弁別閾値を求め、そ
れをもとの大きさで除して１００を乗じた値を弁別閾値
割合と定義した。
【０００７】
【０００８】
【表１】
【０００９】（２）部位による弁別閾値の違い
本発明者らは上記の如く、顔の各部について、弁別閾値
を求めそれらを比較検討した結果、この弁別閾値の値
は、顔の部位により異なることが判明した。目の幅、眉
と目の距離、鼻の横幅、口の横幅について、弁別閾値を
測定し、これより算出した弁別閾値割合を表１に示す。
これより、目の幅、口の横幅、鼻の横幅の順に少量の変
化でも認知され、最も認知されにくいのが眉と目の距離
であることが判る。この様に、顔の部位によって、変化
が認知される割合、即ち、弁別閾値割合は異なり、顔の
比較や鑑別を行う場合に於いて、この弁別閾値或いは弁
別閾値割合を考慮しないと、認識と一致した比較や鑑別
は行えないことが判る。
を求めそれらを比較検討した結果、この弁別閾値の値
は、顔の部位により異なることが判明した。目の幅、眉
と目の距離、鼻の横幅、口の横幅について、弁別閾値を
測定し、これより算出した弁別閾値割合を表１に示す。
これより、目の幅、口の横幅、鼻の横幅の順に少量の変
化でも認知され、最も認知されにくいのが眉と目の距離
であることが判る。この様に、顔の部位によって、変化
が認知される割合、即ち、弁別閾値割合は異なり、顔の
比較や鑑別を行う場合に於いて、この弁別閾値或いは弁
別閾値割合を考慮しないと、認識と一致した比較や鑑別
は行えないことが判る。
【００１０】（３）弁別閾値を指標に用いた比較、鑑別
本発明の比較、鑑別は上記弁別閾値を指標に、比較する
部位の大きさの差を評価する事を特徴とする。例えば、
目の幅の比較を例に取れば、比較する二人の目の幅の差
を算出し、その絶対値を弁別閾値で除し、この値が１以
上であればその差異が充分認識できる大きさであり、１
未満であれば差異は認識されにくいと判断できる。測定
位置を複数にし、この様な操作を重ねることにより、こ
れら二者の相似性或いは相違性が定量的に測定、比較で
きる。
部位の大きさの差を評価する事を特徴とする。例えば、
目の幅の比較を例に取れば、比較する二人の目の幅の差
を算出し、その絶対値を弁別閾値で除し、この値が１以
上であればその差異が充分認識できる大きさであり、１
未満であれば差異は認識されにくいと判断できる。測定
位置を複数にし、この様な操作を重ねることにより、こ
れら二者の相似性或いは相違性が定量的に測定、比較で
きる。
【００１１】（４）弁別閾値を指標とする比較、鑑別の
応用 かくして得られた弁別閾値を指標として行う比較、鑑別
は例えば次に挙げるようなものが挙げられる。これら
は、今まで数値による定量的且つ客観的な比較は行われ
ていなかったものである。
応用 かくして得られた弁別閾値を指標として行う比較、鑑別
は例えば次に挙げるようなものが挙げられる。これら
は、今まで数値による定量的且つ客観的な比較は行われ
ていなかったものである。
【００１２】化粧効果の定量的な比較
化粧効果の定量的な比較は、観察者により求められる化
粧毎の弁別閾値或いは弁別閾値割合の変化を指標にすれ
ば行うことが出来る。即ち、観察者による弁別閾値或い
は弁別閾値割合が大きければその化粧した顔における部
位の大きさ変化の認知割合は小さく、小さければその化
粧した顔における部位の大きさ変化の認知割合は大きい
ことが判る。又、同様にして、各化粧が顔の一部又は全
部へ与える印象を定量化することが出来る。
粧毎の弁別閾値或いは弁別閾値割合の変化を指標にすれ
ば行うことが出来る。即ち、観察者による弁別閾値或い
は弁別閾値割合が大きければその化粧した顔における部
位の大きさ変化の認知割合は小さく、小さければその化
粧した顔における部位の大きさ変化の認知割合は大きい
ことが判る。又、同様にして、各化粧が顔の一部又は全
部へ与える印象を定量化することが出来る。
【００１３】モンタージュ写真の作成
上記に示すように、弁別閾値割合は部位により異なるも
のであるため、モンタージュ写真の様に人の印象から写
真を作る場合に於いては、部位毎に適切な変化率をこの
弁別閾値割合をもとに設定することが出来、効果的にモ
ンタージュ写真などを作ることが出来る。又、モンター
ジュ写真と実際の人の顔と比較する場合には、部位毎に
大きさの差を取り、これを弁別閾値で除した値の絶対値
の総和平均値を求めれば、実際の顔とモンタージュ写真
との相似性又は相違性を知ることが出来る。
のであるため、モンタージュ写真の様に人の印象から写
真を作る場合に於いては、部位毎に適切な変化率をこの
弁別閾値割合をもとに設定することが出来、効果的にモ
ンタージュ写真などを作ることが出来る。又、モンター
ジュ写真と実際の人の顔と比較する場合には、部位毎に
大きさの差を取り、これを弁別閾値で除した値の絶対値
の総和平均値を求めれば、実際の顔とモンタージュ写真
との相似性又は相違性を知ることが出来る。
【００１４】洋服のデザインへの応用
洋服のデザインの重要な役目に、体型の欠点をカバー
し、体型の長所を引き立たせることがあるが、デザイン
によりこの効果は異なる。弁別閾値或いは弁別閾値割合
をデザイン毎に求めればこの効果を明らかにすることが
出来る。これにより、弁別閾値或いは弁別閾値割合が大
きければそのデザインは体型に対して許容度の高い、体
型の欠点をカバーする良いデザインであることが鑑別で
きる。
し、体型の長所を引き立たせることがあるが、デザイン
によりこの効果は異なる。弁別閾値或いは弁別閾値割合
をデザイン毎に求めればこの効果を明らかにすることが
出来る。これにより、弁別閾値或いは弁別閾値割合が大
きければそのデザインは体型に対して許容度の高い、体
型の欠点をカバーする良いデザインであることが鑑別で
きる。
【００１５】本発明の鑑別方法は上記の例に限らず、顔
を鑑別する場合に於いて、有効に定量的且つ客観的に比
較、鑑別することを可能にする。
を鑑別する場合に於いて、有効に定量的且つ客観的に比
較、鑑別することを可能にする。
【００１６】
【実施例】以下に実施例を挙げて、更に詳しく本発明に
ついて説明するが、本発明がこれら実施例に何等限定を
受けないことは言うまでもない。
ついて説明するが、本発明がこれら実施例に何等限定を
受けないことは言うまでもない。
【００１７】実施例１
顔の鑑別
コンピューターを用いたモーフィングで横幅の広い顔と
狭い顔を作り、唇の横幅と顔の横幅の関係を調べた。幅
の広い顔では唇の幅の弁別閾値割合は７．２であり、狭
い顔では６．８であり、幅の広い顔の方が口の大きさの
変化を許容できることが明らかになった。尚、弁別閾値
割合を算出するために用いたパネラー数は男子５名女子
４名の計９名であった。これより本発明の方法により顔
を鑑定することが出来ることが判る。
狭い顔を作り、唇の横幅と顔の横幅の関係を調べた。幅
の広い顔では唇の幅の弁別閾値割合は７．２であり、狭
い顔では６．８であり、幅の広い顔の方が口の大きさの
変化を許容できることが明らかになった。尚、弁別閾値
割合を算出するために用いたパネラー数は男子５名女子
４名の計９名であった。これより本発明の方法により顔
を鑑定することが出来ることが判る。
【００１８】実施例２
顔の比較
一卵性双生児の顔について、目の縦幅、眉と目の距離、
鼻の横幅、口の横幅についてその大きさの差、弁別閾
値、及び弁別閾値割合を算出した。弁別閾値割合は姉の
顔をもとに算出した。弁別閾値割合を算出するために用
いたパネラーは、男子５名女子５名の計１０名であっ
た。弁別閾値割合は、目の縦幅が５．８、眉と目の距離
１４．４、鼻の横幅６．５、口の横幅７．２であった。
これらは前述の実験と良く一致している。又、各部位の
大きさの差の絶対値を弁別閾値で除し更に測定部位数で
除した値の総和は０．１０１でこの二人の顔が極めて近
似していることが判った。これより、本発明の方法によ
り、顔の比較、鑑別が的確に客観的且つ定量的に行える
ことが明らかである。
鼻の横幅、口の横幅についてその大きさの差、弁別閾
値、及び弁別閾値割合を算出した。弁別閾値割合は姉の
顔をもとに算出した。弁別閾値割合を算出するために用
いたパネラーは、男子５名女子５名の計１０名であっ
た。弁別閾値割合は、目の縦幅が５．８、眉と目の距離
１４．４、鼻の横幅６．５、口の横幅７．２であった。
これらは前述の実験と良く一致している。又、各部位の
大きさの差の絶対値を弁別閾値で除し更に測定部位数で
除した値の総和は０．１０１でこの二人の顔が極めて近
似していることが判った。これより、本発明の方法によ
り、顔の比較、鑑別が的確に客観的且つ定量的に行える
ことが明らかである。
【００２０】
【発明の効果】本発明の方法によれば、人体の一部又は
全部の比較、鑑別が客観的且つ定量的に行える。
全部の比較、鑑別が客観的且つ定量的に行える。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 井上 さくら
神奈川県横浜市神奈川区高島台27番地１
ポーラ化成工業株式会社 横浜研究所
内
(56)参考文献 特開 平５−181971（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−114986（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−46743（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−168317（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−85979（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−333019（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−105372（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 7/00 - 7/60
G06T 1/00
A61B 5/10
Claims (3)
- 【請求項１】 対象とされる顔の部位の大きさが変化し
た時に５０％の観察者が判別できる大きさである弁別閾
値と、比較対象とされる顔の部位の大きさが変化した時
に５０％の観察者が判別できる大きさである弁別閾値と
をそれぞれ求め、各弁別閾値をそれぞれの部位の大きさ
で除して１００を乗じることにより弁別閾値割合をそれ
ぞれ算出し、得られた両者の弁別閾値割合を比較して、
両者の顔に対する部位の大きさの変化許容度はどちらが
大きいかを判別することを特徴とする顔の形状の鑑別方
法。 - 【請求項２】 対象とされる化粧した顔の部位の大きさ
が変化した時に５０％の観察者が判別できる大きさであ
る弁別閾値と、比較対象とされる化粧した顔の部位の大
きさが変化した時に５０％の観察者が判別できる大きさ
である弁別閾値とをそれぞれ求め、各弁別閾値をそれぞ
れの部位の大きさで除して１００を乗じることにより弁
別閾値割合をそれぞれ算出し、得られた両者の弁別閾値
割合を比較して、両者の化粧した顔における部位の大き
さ変化の認知割合はどちらが大きいかを判別することを
特徴とする顔の形状の鑑別方法。 - 【請求項３】 対象とされる顔の各部位の大きさと、比
較対象となる顔の各部位の大きさを測定し、 得られた測定値から各部位について、対象とされる顔の
部位の大きさと比較対象とされる顔の対応する部位の大
きさとの絶対値差を算出し、 対象とされる顔の各部位の大きさが変化した時に５０％
の観察者が判別できる大きさである弁別閾値を求め、 各部位毎に絶対値差を弁別閾値で除して得られた値の総
和平均値を求め、 この総和平均値の大きさから対象とされる顔と比較対象
とされる顔の相似度合いを判別することを特徴とする顔
の形状の鑑別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16815295A JP3480872B2 (ja) | 1995-06-09 | 1995-06-09 | 顔の形状の鑑別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16815295A JP3480872B2 (ja) | 1995-06-09 | 1995-06-09 | 顔の形状の鑑別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08339444A JPH08339444A (ja) | 1996-12-24 |
| JP3480872B2 true JP3480872B2 (ja) | 2003-12-22 |
Family
ID=15862790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16815295A Expired - Lifetime JP3480872B2 (ja) | 1995-06-09 | 1995-06-09 | 顔の形状の鑑別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3480872B2 (ja) |
-
1995
- 1995-06-09 JP JP16815295A patent/JP3480872B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08339444A (ja) | 1996-12-24 |
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