JP6008698B2 - 顔画像分析装置及び顔画像分析方法 - Google Patents
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Description
参考文献1:寺田卓馬他、"顔画像の自動モーフィングシステムAFIMによる顔テクスチャの統計解析"、日本顔学会誌、2009年10月5日
[第1実施形態]
図5は、第1実施形態における顔画像分析装置(以降、分析装置とも表記する)10のハードウェア構成例を概念的に示す図である。第1実施形態における分析装置10は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バス5で相互に接続される、CPU(Central Processing Unit)2、メモリ3、入出力インタフェース(I/F)4等を有する。メモリ3は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。
以下、第1実施形態における顔画像分析方法について図9を用いて説明する。図9は、第1実施形態における分析装置10の動作例を示すフローチャートである。図9の例では、基準顔画像及び分析対象顔画像に関するデータが重畳されてなる明成分グラフ及び暗成分グラフ(図8A及び図8Bの例参照)を形成するためのデータが生成される例が挙げられている。また、このとき既に、分析装置10が、分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、当該隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の群を保持しているものと仮定する。
続いて、分析装置10は、その分析対象顔画像に正規化等の規格化処理を施す(S92)。これにより、形状が規格化された分析対象顔画像が生成される。以降の各処理では、この形状が規格化された分析対象顔画像が扱われ、以降、形状が規格化された分析対象顔画像を分析対象顔画像と簡略化して表記する。
このように、第1実施形態では、所定下限値から所定上限値までの累積寄与率の範囲における、隣接する累積寄与率の各ペアについて、明成分累積値及び暗成分累積値がそれぞれ算出される。隣接する累積寄与率の或るペアに関する明成分累積値は、上述したように、そのペアより低い累積寄与率の中の隣接する累積寄与率の各ペアに対応する2つの再現顔画像間の明成分情報の各差分が当該累積寄与率の昇順に累積された値である。同様に、隣接する累積寄与率の或るペアに関する暗成分累積値は、上述したように、そのペアより低い累積寄与率の中の隣接する累積寄与率の各ペアに対応する2つの再現顔画像間の暗成分情報の各差分が当該累積寄与率の昇順に累積された値である。更に、明成分累積値及び暗成分累積値が算出される累積寄与率の範囲は、顔全体の質感に与える影響が特に大きいテクスチャ情報を表す範囲に設定されている。
第2実施形態では、顔画像を分析するための指標として、基準顔画像と分析対象顔画像との間における、明成分累積値の差分及び暗成分累積値の差分が用いられる。以下、第2実施形態における分析装置10について、第1実施形態と異なる内容を中心に説明する。以下の説明では、第1実施形態と同様の内容については適宜省略する。
第2実施形態では、当該隣接する累積寄与率の各ペアについて、基準顔画像に関する明成分累積値と、分析対象顔画像に関する明成分累積値との差分、及び、基準顔画像に関する暗成分累積値と、分析対象顔画像に関する暗成分累積値との差分がそれぞれ算出される。このように、第2実施形態によれば、基準顔と分析対象顔との間におけるテカリ成分の強さの差、及び、色ムラ成分及び凹凸ムラ成分の強さの差を、大域的傾向から局所的傾向までのテクスチャの各詳細レベルについてそれぞれ定量化することができる。
上述の各実施形態では、分析対象顔画像に写る顔を特に制限せず、その顔自体の全体的な質感の定量化が行われたが、分析対象顔画像及び基準顔画像の選定の仕方により、その定量化情報を用いて化粧効果等を評価することもできる。
上述の各実施形態では、再構成部15における再現顔画像の生成対象が、上記所定下限値から上記所定上限値までの累積寄与率の範囲に制限されたが、再構成部15は、50%以上100%以下の累積寄与率の全範囲に関し、各再現顔画像をそれぞれ生成するようにしてもよい。この場合、差分算出部16、代表値算出部17、又は、累積値算出部18が、最終的に、上記所定下限値から上記所定上限値までの累積寄与率の範囲に対応する明成分累積値及び暗成分累積値が生成されるように、計算対象とする再現顔画像を制限するようにすればよい。
1:透明感がある、2:やや透明感がある、3:どちらとも言えない、4:やや透明感がない、5:透明感がない
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出する主成分分析手段と、
前記主成分分析手段により算出される各基底係数及び前記サンプル取得手段により取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成する再構成手段と、
隣接する累積寄与率のペアに関し前記再構成手段により生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成する差分算出手段と、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出する代表値算出手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する累積値算出手段と、
を備える顔画像分析装置。
<1>に記載の顔画像分析装置。
<3>前記所定下限値は68%以上であり、前記所定上限値は98%以下であり、累積寄与率の前記所定精度は3%である、
<2>に記載の顔画像分析装置。
<4>累積寄与率を示す第1軸と前記明成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記累積値算出手段により算出された、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値がプロットされた明成分グラフ、及び、累積寄与率を示す第1軸と前記暗成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記累積値算出手段により算出された、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値がプロットされた暗成分グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する第1情報生成手段、
を更に備える<1>から<3>のいずれか1つに記載の顔画像分析装置。
<5>前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方の群を取得する基準取得手段、
を更に備え、
前記第1情報生成手段は、前記基準取得手段により取得される前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値が重畳的にプロットされた前記明成分グラフ、及び、前記基準取得手段により取得される前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値が重畳的にプロットされた前記暗成分グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する、
<4>に記載の顔画像分析装置。
<6>前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方の群を取得する基準取得手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアについて、前記基準取得手段により取得される明成分累積値と前記累積値算出手段により算出される明成分累積値との差分、及び、前記基準取得手段により取得される暗成分累積値と前記累積値算出手段により算出される暗成分累積値との差分の少なくとも一方をそれぞれ算出する比較手段と、
を更に備える<1>から<5>のいずれか1つに記載の顔画像分析装置。
<7>累積寄与率を示す第1軸と、前記比較手段により算出される差分を示す第2軸とを含む座標に、前記比較手段により算出される、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値の差分がプロットされた明成分差分グラフ、及び、前記比較手段により算出される、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値の差分がプロットされた暗成分差分グラフ、並びに、前記明成分累積値に関する差分を示す第1軸と前記暗成分累積値に関する差分を示す第2軸とを含む座標に、前記比較手段により算出された、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値に関する差分がプロットされた比較グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する第2情報生成手段、
を更に備える<6>に記載の顔画像分析装置。
<8>前記隣接する累積寄与率のいずれか1つのペアについて前記比較手段により算出される明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方に関する差分が示す位置の原点からの距離を算出し、該算出された距離に基づいて、前記基準顔画像に写る顔を基準とした、前記分析対象顔画像に写る顔の質感分析情報を生成する分析情報生成手段、
を更に備える<6>又は<7>に記載の顔画像分析装置。
<9>形状が規格化された化粧前顔画像及び形状が規格化された化粧後顔画像を前記分析対象顔画像として取得する画像取得手段、
を更に備え、
前記分析情報生成手段は、前記化粧前顔画像及び前記化粧後顔画像に関する化粧効果情報を前記質感分析情報として生成する、
<8>に記載の顔画像分析装置。
<10>化粧顔の経時変化を示す、形状が規格化された複数の化粧顔画像を前記分析対象顔画像として取得する画像取得手段、
を更に備え、
前記分析情報生成手段は、前記化粧顔の化粧崩れ度合い情報を前記質感分析情報として生成する、
<8>又は<9>に記載の顔画像分析装置。
<11>少なくとも1つのコンピュータが、
形状が規格化された複数のサンプル顔画像の平均顔画像情報、及び、該複数のサンプル顔画像に対する主成分分析により得られる複数の基底関数を取得し、
分析対象顔画像の形状を規格化し、
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出し、
前記算出される各基底係数及び前記取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成し、
隣接する累積寄与率のペアに関し生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成し、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出し、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する、
ことを含む顔画像分析方法。
<12>明成分累積値及び暗成分累積値の前記算出は、50%より大きい所定下限値から100%未満の所定上限値までの前記累積寄与率の範囲で、前記明成分累積値及び前記暗成分累積値を得る、
<11>に記載の顔画像分析方法。
<13>前記所定下限値は68%以上であり、前記所定上限値は98%以下であり、累積寄与率の前記所定精度は3%である、
<12>に記載の顔画像分析方法。
<14>前記少なくとも1つのコンピュータが、
累積寄与率を示す第1軸と前記明成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて算出された明成分累積値がプロットされた明成分グラフ、及び、累積寄与率を示す第1軸と前記暗成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて算出された暗成分累積値がプロットされた暗成分グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する、
ことを更に含む<11>から<13>のいずれか1つに記載の顔画像分析方法。
<15>前記少なくとも1つのコンピュータが、
前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方の群を取得し、
前記取得される前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値が重畳的にプロットされた前記明成分グラフ、及び、前記取得される前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値が重畳的にプロットされた前記暗成分グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する、
ことを更に含む<14>に記載の顔画像分析方法。
<16>前記少なくとも1つのコンピュータが、
前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方の群を取得し、
前記隣接する累積寄与率の各ペアについて、前記基準顔画像に関し取得される明成分累積値と前記分析対象顔画像に関し算出される明成分累積値との差分、及び、前記基準顔画像に関し取得される暗成分累積値と前記分析対象顔画像に関し算出される暗成分累積値との差分の少なくとも一方をそれぞれ算出する、
ことを更に含む<11>から<15>のいずれか1つに記載の顔画像分析方法。
<17>前記少なくとも1つのコンピュータが、
累積寄与率を示す第1軸と、前記算出される差分を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値の差分がプロットされた明成分差分グラフ、及び、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値の差分がプロットされた暗成分差分グラフ、並びに、前記明成分累積値に関する差分を示す第1軸と前記暗成分累積値に関する差分を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値に関する差分がプロットされた比較グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する、
ことを更に含む<16>に記載の顔画像分析方法。
<18>前記少なくとも1つのコンピュータが、
前記隣接する累積寄与率のいずれか1つのペアについて算出される明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方に関する差分が示す位置の原点からの距離を算出し、
前記算出された距離に基づいて、前記基準顔画像に写る顔を基準とした、前記分析対象顔画像に写る顔の質感分析情報を生成する、
ことを更に含む<16>又は<17>に記載の顔画像分析方法。
<19>前記少なくとも1つのコンピュータが、
形状が規格化された化粧前顔画像及び形状が規格化された化粧後顔画像を前記分析対象顔画像として取得し、
前記化粧前顔画像及び前記化粧後顔画像に関する化粧効果情報を前記質感分析情報として生成する、
ことを更に含む<18>に記載の顔画像分析方法。
<20>前記少なくとも1つのコンピュータが、
化粧顔の経時変化を示す、形状が規格化された複数の化粧顔画像を前記分析対象顔画像として取得し、
前記化粧顔の化粧崩れ度合い情報を前記質感分析情報として生成する、
ことを更に含む<18>又は<19>に記載の顔画像分析方法。
<21>少なくとも1つのコンピュータに、
形状が規格化された複数のサンプル顔画像の平均顔画像情報、及び、該複数のサンプル顔画像に対する主成分分析により得られる複数の基底関数を取得するサンプル取得手段と、
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出する主成分分析手段と、
前記主成分分析手段により算出される各基底係数及び前記サンプル取得手段により取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成する再構成手段と、
隣接する累積寄与率のペアに関し前記再構成手段により生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成する差分算出手段と、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出する代表値算出手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する累積値算出手段と、
を実現させるプログラム。
3 メモリ
4 入出力I/F
9 出力部
10 顔画像分析装置(分析装置)
11 画像取得部
12 規格化処理部
13 主成分分析部
14 サンプルデータ格納部
15 再構成部
16 差分算出部
17 代表値算出部
18 累積値算出部
19 情報生成部
20 基準データ格納部
21 比較部
22 分析情報生成部
Claims (9)
- 形状が規格化された複数のサンプル顔画像の平均顔画像情報、及び、該複数のサンプル顔画像に対する主成分分析により得られる複数の基底関数を取得するサンプル取得手段と、
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出する主成分分析手段と、
前記主成分分析手段により算出される各基底係数及び前記サンプル取得手段により取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成する再構成手段と、
隣接する累積寄与率のペアに関し前記再構成手段により生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成する差分算出手段と、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出する代表値算出手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する累積値算出手段と、
を備える顔画像分析装置。 - 前記累積値算出手段は、50%より大きい所定下限値から100%未満の所定上限値までの前記累積寄与率の範囲で、前記明成分累積値及び前記暗成分累積値を得る、
請求項1に記載の顔画像分析装置。 - 前記所定下限値は68%以上であり、前記所定上限値は98%以下であり、累積寄与率の前記所定精度は3%である、
請求項2に記載の顔画像分析装置。 - 前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の群を取得する基準取得手段と、
累積寄与率を示す第1軸と前記明成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての前記累積値算出手段により算出された明成分累積値及び前記基準取得手段により取得される明成分累積値が重畳的にプロットされた明成分グラフ、及び、累積寄与率を示す第1軸と前記暗成分累積値を示す第2軸とを含む座標に、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての前記累積値算出手段により算出された暗成分累積値及び前記基準取得手段により取得される暗成分累積値が重畳的にプロットされた暗成分グラフの少なくとも一つを形成するためのデータを生成する第1情報生成手段と、
を更に備える請求項3に記載の顔画像分析装置。 - 前記分析対象顔画像と比較するための基準顔画像に対応する、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方の群を取得する基準取得手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアについて、前記基準取得手段により取得される明成分累積値と前記累積値算出手段により算出される明成分累積値との差分、及び、前記基準取得手段により取得される暗成分累積値と前記累積値算出手段により算出される暗成分累積値との差分の少なくとも一方をそれぞれ算出する比較手段と、
を更に備える請求項1から4のいずれか1項に記載の顔画像分析装置。 - 累積寄与率を示す第1軸と、前記比較手段により算出される差分を示す第2軸とを含む座標に、前記比較手段により算出される、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値の差分がプロットされた明成分差分グラフ、及び、前記比較手段により算出される、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての暗成分累積値の差分がプロットされた暗成分差分グラフ、並びに、前記明成分累積値に関する差分を示す第1軸と前記暗成分累積値に関する差分を示す第2軸とを含む座標に、前記比較手段により算出された、前記隣接する累積寄与率の各ペアについての明成分累積値及び暗成分累積値に関する差分がプロットされた比較グラフの少なくとも1つを形成するためのデータを生成する第2情報生成手段、
を更に備える請求項5に記載の顔画像分析装置。 - 前記隣接する累積寄与率のいずれか1つのペアについて前記比較手段により算出される明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方に関する差分が示す位置の原点からの距離を算出し、該算出された距離に基づいて、前記基準顔画像に写る顔を基準とした、前記分析対象顔画像に写る顔の質感分析情報を生成する分析情報生成手段、
を更に備える請求項5又は6に記載の顔画像分析装置。 - 少なくとも1つのコンピュータが、
形状が規格化された複数のサンプル顔画像の平均顔画像情報、及び、該複数のサンプル顔画像に対する主成分分析により得られる複数の基底関数を取得し、
分析対象顔画像の形状を規格化し、
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出し、
前記算出される各基底係数及び前記取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成し、
隣接する累積寄与率のペアに関し生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成し、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出し、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する、
ことを含む顔画像分析方法。 - 少なくとも1つのコンピュータに、
形状が規格化された複数のサンプル顔画像の平均顔画像情報、及び、該複数のサンプル顔画像に対する主成分分析により得られる複数の基底関数を取得するサンプル取得手段と、
形状が規格化された分析対象顔画像を主成分分析することにより、該分析対象顔画像のための前記各基底関数の基底係数をそれぞれ算出する主成分分析手段と、
前記主成分分析手段により算出される各基底係数及び前記サンプル取得手段により取得される複数の基底関数及び平均顔画像情報に基づいて、所定精度の複数次の各累積寄与率に対応する各再現顔画像をそれぞれ生成する再構成手段と、
隣接する累積寄与率のペアに関し前記再構成手段により生成された低次側再現顔画像と高次側再現顔画像との間の明暗情報の差分を算出することにより、低次側再現顔画像よりも暗い成分が除去された明差分画像、及び、低次側再現顔画像よりも明るい成分が除去された暗差分画像の少なくとも一方を、隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ生成する差分算出手段と、
前記明差分画像及び前記暗差分画像における各色情報から明成分の強さを示す明成分代表値及び暗成分の強さを示す暗成分代表値の少なくとも一方を、前記隣接する累積寄与率の各ペアについてそれぞれ算出する代表値算出手段と、
前記隣接する累積寄与率の各ペアに関する明成分代表値及び暗成分代表値の少なくとも一方を累積寄与率の昇順にそれぞれ累積することにより、前記隣接する累積寄与率の各ペアについて明成分累積値及び暗成分累積値の少なくとも一方をそれぞれ算出する累積値算出手段と、
を実現させるプログラム。
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