化粧肌質感の印象評価と評価結果の可視化
猪股真美（指導教員：伊藤貴之）

1. 概要
メーキャップ化粧品の効果の一つとして，様々な化粧肌質様々なパラメータ P を与え，感により肌を美しく演出する効果がある．その化粧肌質感は様々な状態の肌表面形状を生成する

光学的な変化を形容する感性ワードで表現されるが，抽象的かつ定性的であるため言葉だけでは仕上がり状態をイメー(P による肌表面の形状と)様々なパラメータ F を与え，ジしにくい．そこで我々はそれらの質感をコンピュータグラ様々な状態の顔を生成するフィックスを用いて再現し，感性ワードとイメージのマッチングを行うとともに，質感の定量的な表現法の構築を目指す．

顔をユーザに提示し，印象 A を回答させる

本論文ではあらかじめ定義された実際の化粧肌質感写真を(P および)F と A の関係を学習・分析する

もとに各質感の CG による再現を行った．さらに各画像を用

本報
告いて質感印象官能評価を行い，各 CG 質感画像の再現精度を検証し，また感性ワードとの関連性を検討した．結果として，任意の印象 A を入力したときに，ツヤの強度の違いに着目することで各質感と感性ワードにそれに対応する顔形状および肌形状を関係性が得られることがわかった．また感性ワードの主成分表示するシステムを確立する

分析によって求めた因子ごとに，質感の分布を可視化するこ
図 1： 本プロジェクト全体の処理の流れとができた．

2. 既存研究

みずみずしさ

化粧や肌の質感に関係する研究は既に多く発表されておうるおい感

り，多種の化粧条件における印象評価の変化に関する分析を×質感行う研究[1]や，肌の反射特性に焦点をあてた研究[2][3]などがある．前者は，化粧が人にもたらす印象をどのように変化

ふんわり感
素肌感
マット感をさせるかを知るのに有益であり，後者は化粧品を塗布するはり感ことによって肌の反射特性がどのように変化するかを明らかにするために有効である．
図 2：画像参考例

しかし，これらは被写体に化粧を施した上での画像作成や，3.3 感性ワード

特殊な機械を用いて肌特性を測定されているため，現実に知本研究では質感を表現する 31 項目の感性ワードを用いた．

覚しうる仕上がり質感を十分に評価できない可能性がある．

各ワードはあらかじめ定めたワード系統分類に基づいて，4

特にファンデーションの粉体など，特性が明らかな対象とのつの言語群に類別した（表 1）．本研究ではこれらの評価用語関連のみを扱っており，被塗布対象である肌や顔の形状といに対し「感じる」から「感じない」までを 5 段階で評価する．

った不定な対象との関連性は明らかになっていない．さらに，人による様々な反射の感じ方や嗜好傾向といった，感性的なアプローチを扱った研究はほとんど見られない．

3．提案手法3.1 構想つや強度大つるつる，うるおい，など 8 ワード

つや強度中涼しげ，透明感，など 6 ワード

つや強度小

きめ細かい，やわらか，など 4 ワード

つやなし

粉っぽい，マット感，など 7 ワード

印象表現

明るさ，くすみ，など 9 ワード
表 1：分類された感性ワード言語群

我々は現在，CG を用いて化粧肌の質感を評価できるようなシステムの開発に取り組んでおり，図 1 のようなデータベ

3.4 印象評価実験ース構成の一部という位置づけで本研究を進めている．なお，
本研究の前段階である「様々な状態の肌表面形状の生成」は本研究での評価は，同一の顔形状・肌状態・環境光下にお黒川ら[4]により研究が進んでいる．それに対して，現段階のいて，異なる反射特性を与えたときに感性ワードの該当度の本研究では，図 1 におけるパラメータ P による肌表面の形状違いの分析を目的としている．
これを，以下のように定式化する．肌の印象を表現する nに関しては扱っておらず，画像生成時に用いている CG パラ

種類の感性ワードを用意し，ある顔画像に対する印象 A をメータ F と印象 A を分析の対象とする．

3.2 化粧肌質感画像

A  (a1 , a 2 ,, a n )本研究ではこれまで，質感評価に用いていた 10 種類の写真をベースに，CG によって再現した画像（図 2）を作成し，と表現する．ただし a i は，その画像の i 番目の感性ワードへ評価実験に用いた．顔形状は各質感とも同じものを用いた．

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の適合度とする．また，画像の CG レンダリングを制御する

5．まとめ

m 種類の CG パラメータを用意し，ある画像を生成するため

本研究では，CG 画像を用いた印象評価に関しての妥当性のパラメータ群 F をを示し，多変量解析によりこれらの感性ワードと質感 CG 画像との間に関連性があることを見出した．

F  ( f 1 , f 2 , , f m )今後は質感特徴と描画パラメータとの関連から感性ワードに影響する特徴を抽出し，感覚的な表現を入力とした質感と定義する．ただし f i は，顔画像を生成するための i 番目のi生成手法の開発につなげたい．

CG パラメータとする．この F により生成される顔画像が，3.2 節で示した 10 種類の画像に相当する．これを被験者に提また本研究では，顔や肌形状は理想的な条件のものとして示して，3.3 節に示した感性ワードへの適合度を回答させる

仮定しているが，今後は，黒川ら[4]の進める肌表面形状シミことにより，印象 A を得る．

ュレーションとの併用により，肌表面形状の変化における印

3.5 主成分分析による特徴量抽出

象評価への影響などを検討していきたい．

主成分分析(Principal Component Analysis) は，多変量の計測値から変量間の相関を無くし，元の計測値の特性を記述するた

6．謝辞

めの多変量データ解析手法であり，画像圧縮等の情報圧縮やパお茶の水女子大学 吉田裕亮教授，そして共同研究者である資ターン認識のための特徴抽出等の多くの応用で利用されてい生堂リサーチセンター豊田成人氏には細部にわたるご指導をる．主成分分析の主な目的は，情報の縮約・新しい尺度の構築・いただきました．ここに感謝致します．

構造の探索である．特に，寄与率が十分なところで新しい尺度（主成分）を枝切りすることによって，高次元のデータを，デ参 考 文 献ータの分散が最大になるように低次元のデータに変換するこ[1] 野村有加, 伊藤貴之, 山口泰, “画像ブラウザ「CAT」を用いた化粧の印象効果分析結果の可視化”，可視化情報
学会可視化情報シンポジウム, 2009.
[2] 馬場葉子, 間下以大, 向川康博, 八木康史, “大規模データベースを用いた肌の反射・散乱光の統計的解析”,
MIRU 2009.
[3] 馬場葉子, 向川康博, 八木康史, “化粧と肌の 2 層構造からなる化粧肌反射特性モデル”, MIRU 2010.
[4] M. Kurokawa, T. Itoh, and N. Toyoda, “A GeometricSimulation for Skin Impression Analysis”, NICOGRAPH
International 2010.とが可能である．感性ワードに対して主成分分析を行うことにより，感性ワードの低次元化が可能であると考えられる．
主成分分析のモデルを式(2)に表す．

ck    kl pl(2)lP  { pl | l  1,2,, t} は観測される変数であり，主成分得点 c  {c k | k  1,2, , n ; n  t} は p l の線形和で表される．  kl は固有ベクトル行列 Ac (n  t ) の要素を表し，tと n はそれぞれパラメータの数と主成分の数を表している．
主成分分析では，固有ベクトル行列 Ac を求めることを目的としている．

4．結果と考察
印象評価実験の回答結果に対し主成分分析を行い，評価回答を第二主成分までで可視化した結果が図 3,4 である．横軸が第一主成分得点・縦軸が第二主成分得点をあらわしており，色は各画像・1 つのドットが 1 人の被験者を表している．
図 3 では，言語群による分類を適用せずに，印象評価実験のすべての感性ワードから得られる 31 次元変数を対象に主成分分析を行っている．このとき，同じ色つまり同じ画像に
図 3 主成分分析結果（全画像・分類前）対する回答が点在していることが分かる．これは第一主成分と第二主成分では寄与率が低く，適正な情報の縮約ができていないと解釈できる．
それに対し，図 4 は特定の画像に対する特定の感性ワード群の回答のみを抽出し，主成分分析を行った可視化結果である．図 3 に比べ，回答が固まって表示されており，情報が縮約されているのがわかる．
また，つや強度大ワードに限らず，全ての分類において，第一主成分と第二主成分の寄与率の向上を確認できた．
以上のことから，感性ワードから CG パラメータを求めるという本研究の最終目的においても，感性ワードの分類が有効に働く可能性が示唆される．

図 4 主成分分析結果（画像 4・つや強度大ワード）86