肌微細構造の印象評価
番場文枝 (指導教員：伊藤貴之)

1. 概要

3.1 パラメータの取得

情報技術の発展により，コンピュータグラフィックス

パラメータの取得は，猪股らの手法[2]を採用する．ま(CG)が多様な分野で活用されるようになっている．化粧ず，特殊なカメラで肌画像を撮影する．撮影した肌画像

品業界においても，化粧品の仕上がりイメージや肌診断を二値化処理したものに様々な大きさの円を走査させ，など，CG の需要は多い．中でも肌の与える印象の数値化

その内側における黒い部分の面積比が閾値より大きい円は以前から関心を集めるところであり，様々な手法によを毛穴として判定する．皮溝も同様に直線を走査させ，り感性を定量化する試みがなされてきた．

その直径の黒い部分のうち線分と重なる部分の面積が閾

肌の与える印象の要因は肌の色や顔自体の凹凸など，値を超えるものを皮溝とした(図 1(左))．

数多く存在する．その中で我々は，肌を構成する，毛穴，皮丘，皮溝から成るキメに着目し，肌微細構造を主軸に3.2 CG 肌画像の生成した CG 肌画像の生成と，その印象評価を行ってきた．

肌微細構造の生成には，黒川らの手法[1]を採用する．

黒川らは，毛穴，皮丘，皮溝といった肌微細構造を，まず取得されたパラメータをもとに毛穴を円として，x，CG を用いて生成する手法を提案した[1]．また猪股らは，y 軸の格子状に沿ってランダムに生成し，Delauney 三角メ

実写肌画像から，毛穴の大きさや皮溝の深さのパラメーッシュアルゴリズムを用いて一つ一つの毛穴を接続するタを取得する方法を示した[2]．これらを組み合わせるこことで，皮溝，皮丘を再現した肌微細構造のパターンをとにより，実写肌画像から肌微細構造に基づいたパラメ生成する(図 1(中央))．

ータを取得し，そのパラメータを基に，肌微細構造に基次に，毛穴，皮溝，皮丘の深さや半径をもとにそれぞづいた CG 肌画像を生成することができる．本研究では，れをいくつかの層に分割し，一定間隔で生成した頂点同被験者に実写肌画像と，実写肌画像をもとに生成した CG士を結ぶことで，肌微細構造のポリゴンが完成する(図肌画像の 2 種類について印象評価を依頼し，それを比較1(右))．

する．本研究の前半では，実写肌画像からのパラメータ以上の処理を，肌質や化粧法を基に分割した顔形状の検出手法を，本研究の後半では，実写肌画像と CG 肌画像各パーツに対して適用し，顔全体にわたって肌微細形状の印象評価結果を示す．

を生成する．
このようにして生成した肌微細構造を，別途用意した2. 関連研究
CG 肌画像の鏡面反射光に関する研究として，スキンシェーダにおける微細構造を考慮した鏡面反射光の高速描

顔ポリゴンにマッピングし，テクスチャを貼り付けることにより，顔の形状に沿った，よりリアルな CG 肌画像が完成する．

画に関する安達らの手法[3]がある．肌微細構造に着目し，また，環境光，拡散反射光，鏡面反射光，光源方向をボロノイ領域分割を用いることで皮丘および皮溝によっそれぞれ調整可能に実装することにより，より詳細な考て構成される肌画像を生成した．しかしこの研究は，肌察が可能になる．

微細構造に毛穴が含まれていない点や，肌微細構造の分割方法において本研究とは異なる．
肌の印象評価を行った研究として，佐々木らのフラク
タルとエントロピーを用いた肌表面形状の定量的評価[4]がある．この手法では，肌画像のフラクタル次元での定量的評価および肌画像に対するエントロピーによる評価を行い，それぞれが肌の特徴を定量的に表現しているこ

図 1. (左)パラメータの取得とを示した．しかしこれらは実写肌画像に対して行われ(中央)パターン生成結果たものであり，本研究のように可変なパラメータを持っ(右)ポリゴン生成結果た肌微細構造に関して行われたものではない．

3. パラメータの取得と CG 肌画像の生成

4. 実験概要と印象評価結果
4.1 実験概要

本研究では肌微細構造を毛穴と，毛穴同士を結ぶ溝でまず 20 代女性 26 人の肌を撮影する．次に，実写肌画ある皮溝，皮溝に囲まれた膨らみ部分である皮丘により像をもとに CG 肌画像を生成する．最後に，被験者 26 人構成されるものとし，毛穴を円で，毛穴同士を結ぶ皮溝に，実写肌画像と CG 肌画像に対し，肌の印象を表す感性を直線で近似し，その内側を皮丘として表すものとする．

ワード 17 語に，それぞれどの程度あてはまるかを 5 段階

評価してもらう．
ここで実写肌画像から CG 肌画像を生成する段階において，撮影した肌画像から取得するパラメータと CG 肌画像に入力するパラメータは異なるため，変換が必要になる．パラメータの変換方法は以下の通りである．はじめに 26 人の肌画像の中から特徴的な肌画像，すなわち既定のパラメータの数値が大きいもの，小さいものを各々選出し，専門家に検討してもらいながら CG 肌画像を生成する．続いて実写肌画像のパラメータと生成した CG 肌画像のパラメータの相関を調べ，最小二乗法による線形近似を行うことで，前者から後者を導出するための数式を算出する(図 2)．実写肌画像の毛穴半径 x1 から CG 肌画像の毛穴半径 y1 を算出する式，実写肌画像の皮溝幅 x2 から CG肌画像の皮溝幅 y2 を算出する式は，我々の実験では以下のように求められた．
y1=0.0134x1-0.0874
y2=0.0757x2-0.0058

図 3. (上)実写肌画像による印象評価結果

26 枚の実写肌画像のパラメータに，それぞれ以上で算(下)CG 肌画像による印象評価結果出した数式を用いることで，26 枚の CG 肌画像のパラメータを求める．

5. まとめと今後の課題
本研究では実写肌画像から取得した肌微細構造のパラメータに基づいて CG 肌画像を生成し，その印象評価実験を行った．その結果，CG 肌画像が実写肌画像の特徴を捉え，その特徴を増幅させていることが示された．
今後の課題として，今回の印象評価実験を反映した CG
縦軸：毛穴サイズ平均(CG の値)

縦軸：皮溝幅(CG の値)

横軸：毛穴サイズ平均(実測値)

横軸：皮溝幅(実測値)

図 2. (左)実写肌画像と CG 肌画像の毛穴サイズ平均の相関(右)実写肌画像と CG 肌画像の皮溝幅の相関の改善や，世代層を広げた印象評価実験の実施したい．

謝辞
本研究を進めるにあたり多数のご助言をくださいました，資生堂リサーチセンター豊田成人氏，大高瞳氏，笹本裕美氏に感謝の意を表します．

参 考

4.2 印象評価結果

文 献

印象評価に先立ち，専門家によって 26 人の肌画像をよ[1] M. Kurokawa, M. Inomata, T. Itoh, N. Toyoda, H.

い肌，ややよい肌，ややごわつき肌，ごわつき肌，毛穴Sasamoto, Micro-geometric Modeling of Human Face Skinsの目立つ肌の 5 グループに分類した．続いて，被験者のfor Cosmetic Analysis, SIGGRAPH Asia Poster Session, 2011.

回答から得られる評価値の平均をグループごとに折れ線[2] 猪股, 伊藤, 豊田, 大髙, 笹本, 実写画像からの肌微細で示した(図 3)．

構造パラメータの推定, 電子情報通信学会技術研究報告,

実写肌画像と CG 肌画像双方において，よい肌と分類

IEICE-112, no. 385(PRMU), no. 386(MVE), pp. 193-198

されたグループがよい印象の感性ワードにおいて高い評(2013).

価値を示し，ごわつき肌と分類されたものが悪い感性ワ[3] 安達, 森島, スキンシェーダにおける微細構造を考慮ードについて高い評価値となるなど，総じて専門家の見した鏡面反射光の高速描画手法の提案, 画像電子学会ビ識に沿った結果が得られている．

ジュアルコンピューティングワークショップ (2014).

また実写肌画像と CG 肌画像の結果を比較すると，各[4] 佐々木, 中川, フラクタルとエントロピーを用いた肌感性ワードのグループ間の評価値の差が，CG 肌画像の方表面形状の定量的評価, 電子情報通信学会技術研究報告.

がより大きいことが示されている．以上の二点から，CGMBE, MEと バ イ オ サ イ バ ネ テ ィ ッ ク ス 108(219), pp.

肌画像は実写肌画像の肌の特徴を捉えつつ，その特徴を59-64 (2008).

より強く表していると言える．