芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204

例に基づくヘアスタイルアドバイザ
楊 薇（非会員）

豊浦 正広（非会員）茅 暁陽（正会員）

山梨大学

Example-Based Hairstyle Advisor
Wei Yang(Non-member) Masahiro Toyoura(Non-member) Xiaoyang Mao(Member)
University of Yamanashi
xaviera860110＠gmail.com, {mtoyoura, mao}＠yamanashi.ac.jp
アブストラクト
ヘアスタイルは人の外見を決める上でもっとも重要な要素の一つであり，ヘアスタイルを変えるだけで人に与える印象は大きく変わる．本研究では，ノンパラメトリックサンプリングに基づく似合うヘア
スタイルの自動探索法を提案する．「似合う」とは感性的な概念であり，その数理モデルを作成することは困難である．提案手法では，ヘアスタイルが似合うかどうかを決めるもっとも重要な要因が顔の形状特徴であることに着目した．ヘアスタイルの成功例から顔の形状特徴とヘアスタイルとの関係を学習することにより，利用者の顔にもっとも似合うヘアスタイルを得ることができる．さらに，利用者の顔
写真から顔の形状特徴を自動抽出，マッティングを利用した写実的なヘアスタイル画像の合成，利用者に応じたデータベース構築について，提案・実装する．実験では，他者評価と自己評価の二つの評価を通して，提案手法の有効性を確かめることができた．

Abstract
Hairstyle is one of the most important features people use to characterize one’s appearance. Since whether ahairstyle is suitable or not is relied on the aesthetic sense of human, mathematical model could not represent thesuitability. We focused on the fact that the suitable hairstyle is related to one’s shape. This paper proposes a newtechnique for automatically retrieving a suitable hairstyle from a collection of hairstyle examples throughlearning the relationship between facial shapes and suitable hairstyles. A method of hair-face image composition
utilizing matting technique was also developed to synthesize realistic hairstyle images. A database depending on
users’ preference was constructed to retrieve more suitable hairstyles. The effectiveness of the proposed
technique was validated through evaluation experiments by themselves and the others.

195芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204
トルによる顔の印象分類法について示されたものの，4 種類の

1. はじめにヘアスタイルのうちいずれが似合うかしか調べることができな

ヘアスタイルは外見を決める重要な特徴の一つである．ヘア

かった．もっとも似合うヘアスタイルを探索するまでは至らなスタイルの違いにより，人に与える印象は変化する．多くの人かった．

にとって，自分に似合うヘアスタイルを見つけることは大きな似合うヘアスタイルを探索するためには，人間の感性の数理

関心事である．一方で，新しいヘアスタイルを試すために髪を的なモデル化が必要となる．ヘアスタイルの特徴やその特徴に切ってしまうと，すぐには元に戻らない．画像処理によるシミ合った顔特徴の直接的なモデル化に成功した研究は，著者らのュレーションは，髪を切ることなく新しいヘアスタイルを試す

知る限り存在しない．
顔特徴を間接的にモデル化した研究には，ことができるので，自分に似合うヘアスタイルを見つけるのにChen ら[8]の顔写真からのスケッチ自動生成がある．Chen ら

有用である．

は，アーティストが描いたスケッチとスケッチの元となる顔写

しかしながら，無数にあるヘアスタイルの中から利用者にも真をあらかじめ学習データとして用意した．顔写真とスケッチ

っとも似合うヘアスタイルを見つけることは困難である．何らは目や鼻などの各パーツに分割しておく．入力として顔写真がかの数理モデルによって判定したり合成したりすることで，似与えられると，パーツごとに学習データから特徴が似ているも合うヘアスタイルを探索するアプローチが考えられるが，「似合のと対応するスケッチのパーツを貼り合わせ，スケッチを合成う」とは人間の感性に関わるものであり，これをモデル化する

する．
合成の際には顔全体の構造を表す特徴ベクトルを計算し，ことは難しい．さらには，利用者や場面によって似合うヘアス

各パーツの大きさや位置の調整を行った．この研究では，目やタイルが異なることも考えられる．加えて，あるヘアスタイル

鼻の特徴を直接モデル化するのではなく，与えられる目や鼻にが似合うかどうかを利用者が最終的に判断するためには，直感対応するスケッチを貼り合わせることで，間接的に人間の感性的に判断できる形で提示する必要がある．これらの問題に対しモデルに従った合成結果を得た．このような方法は例に基づいて，本研究では以下の 3 点の提案を行い，被験者実験によってた(Example-based)手法と呼ばれ，ノンパラメトリックサンプ

その有用性を検証する．

リングに基づくベイズ推論の枠組みで扱うことができ，近年注

1. 成功例に基づいた似合うヘアスタイル探索の実現目されてきている．テクスチャ合成[9]や写真からの絵画画像生

2. 利用者の顔画像に対する自然なヘアスタイルの合成

成[10-11]にも応用例がある．

3. 利用者に応じた成功例のデータベースの作成

本研究でも，ヘアスタイルを直接的にモデル化するのではな

以下，2.では関連研究を挙げ，本研究への応用について述べ

く，顔特徴と合わせて間接的にモデル化することを試みる．具る．3.では提案手法について述べ，4.で手法の有効性を検証す

体的には，ヘアカタログから成功例を集めておき，入力画像にる実験について示す．5.で本論文をまとめる．

対して最も顔特徴の近いものを探索する．その顔特徴によく似合うヘアスタイルは，成功例から得ることができる．

2. 関連研究3. 提案手法

あらかじめ用意されたヘアスタイル画像を利用者の顔写真に合成させるシステム[1-2]が複数開発され，一部は無償でサービ

本研究では，
入力された顔写真に最も似合うヘアスタイルを自スが提供されている．これらのシステムでは，ユーザが自分に動的に探索できるようにすることを目指す．これは，プロのヘ似合うヘアスタイルをたくさんのヘアスタイルから一枚ずつ合

アスタイリストが作ったヘアスタイルの成功事例から，似合う成しなければならない．また，合成のために顔の輪郭上の点を

ヘアスタイルと顔特徴との関係を学習することで実現する．ま手動で調整する必要があり，利用者にとって大きな負担となる．

た，探索結果は入力された顔写真に合成することで利用者に直3DCG キャラクタに対する三次元ヘアスタイルモデリング

感的な形で提示できるようにする．

に関する研究[3-6]も多くなされている．しかし，これらの研究

自動的に似合うヘアスタイルを探索できるようにすることで，を現実の利用者に対して適用することは難しい．

携帯端末を用いたサービスも可能になる．例えば，美容室に行

利用者に似合うヘアスタイルの自動探索の試みとして，今井

く前に自分に似合うヘアスタイルを見つけるような利用が考え

ら[7]の顔の印象分類に基づくヘアスタイルの探索がある．今井られる．試行錯誤や手動調整が必要であった従来のヘアスタイ

らは，顔の物理的特徴に基づいて個人の顔の印象を定量的に評

ルシミュレーションシステムよりも，一般の利用者が利用でき

価し，似合うヘアスタイルの傾向を調べた．顔とヘアスタイル

る形でサービスを提供することができるようになる．

の印象を warm, cool, soft, hard に分類し，顔とヘアスタイルが提案するシステムの概要を図 1 に示す．
システムは大きく分け同じ分類がされるときに，被験者は似合うと判断することを確てデータベース構築と出力画像合成の 2 つに分かれる．データ

かめた．
たとえば，
顔の印象がwarmであると判定された場合，ベース構築では，ヘアスタイルカタログに掲載されているヘア

warm のヘアスタイルが最もよく似合うことがわかった．顔のスタイルを成功例とみなし，顔特徴とその顔に合ったヘアスタ

印象についての判別は目の丸みや口唇の厚みなど 15 個の特徴

イルとをデータベース化する．顔特徴抽出は 3.1 で述べ，ヘアで行い，ヘアスタイルについては 4 つの印象分類を代表するよスタイルの抽出は 3.2 で述べる．他方，出力画像合成では，入うなヘアスタイルを手動で選択した．この研究では，特徴ベク

力される利用者の顔画像に対し，データベース構築のときと同196

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204

図 1 提案システムの概要
様の方法で顔特徴抽出を行う．顔特徴空間で距離の近い画像をデータベース上のサンプルから探索し，それと対になるヘアス
タイルを似合うヘアスタイルとして出力する．出力は入力顔画(a) 卵型

像にヘアスタイルを合成する形で提示する．画像の合成方法に(b) 丸型(c) 逆三角

ついては，3.2 で述べる．

(d) ホーム
ベース型

図 2 人間の顔型の分類

さらに，利用者や利用場面の違いにより似合うヘアスタイルが異なる問題について，データベースを構築するためのデータを選択することで解決することを試みる．この一例について，
3.3 で説明する．

3.1 顔特徴抽出
個人の顔を特徴づけるものは多くあるが，その中でも似合う
ヘアスタイルの決定に関わるものを特定する必要がある．そこ
で，予備調査としてヘアスタイリストへの聞き取りを実施した．

図 3 丸型に似合うヘアスタイルと似合わないヘアスタイル
この知見に基づいて，
顔特徴を表す特徴ベクトルを設計する．

この結果，顔型がもっとも大きく関わるとの知見を得た．

図 2 に示した顔型を表現するために，顔画像から図 4(a)に示す

人間の顔は，図 2 に示すような 4 種類(卵型，丸型，逆三角，

以下の 6 つの量を求める．

およびホームベース型)に大きく分類することができるといわれている．ヘアスタイルと顔を合わせて卵型にみえるようなものが，似合うヘアスタイルとなるとされている[12]．図 3 に示
す丸型の顔の例では，トップにボリュームを持たせたり，前髪を横に流したりすることによって，顔型が縦長く見える効果が得られる．
逆にヘアスタイル自体も丸みを帯びたものにすると，丸型の顔が強調されてしまい，似合わないと感じる．

h
w1
w2
w3
ht
hb

:
:
:
:
:
:

顔の長さ
眉の高さでの顔の幅
顔の中心での顔の幅
口の高さでの顔の幅
額の長さ
顎の長さ

これらの量を用いて，図 4(b)に示す 6 次元の顔特徴ベクトル
197

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204

V(v1,v2,v3,v4,v5,v6)を定義する．顔特徴ベクトルの各要素は，上v1 は h と w2 の比であり，述の 6 つの量の比で構成されている．
v1 の値が 1 に近ければ，顔型は卵型ではないことが分かる．v2，
v3，v4，v６は額の幅やの角度，顎の長さを表すベクトルであり，顔型がホームベースか逆三角形なのかを知ることができる．v5は前髪に関連する特徴ベクトルとなる．

図 5 ASM(Active Shape Model)の作成例[13]Iin から顔特徴ベクトル Vin を求めることができる．
入力顔画像の顔特徴ベクトル Vin とデータベース中の顔特徴
ベクトル VTi の距離 d(Vin,VTi)は，各次元の大きさの重み付き二乗和を求めることで計算する．

(a) 顔画像から得られる 6 つの量𝑇�𝑑�𝑉 𝑖𝑛 , 𝑉𝑖𝑇 � = ∑6𝑗=1 𝑘𝑗 �𝑣𝑗𝑖𝑛 − 𝑣𝑖,𝑗2(1)

重み付けの係数 kj (j=1,…,6)により，それぞれの特徴ベクトルの重要度を調整することができる．どの係数に大きな重みをもたせるかは機械学習などによって獲得可能であると考えられるが，本研究では単に kj=1(j=1,..,6)とした．

顔特徴ベクトルの距離が定義できれば，入力顔画像に対して

v1= h/w2

v2= w1/w2

もっとも近いデータベース上の画像 S を探索することができる．

v3= w2/w3

𝑆 = �𝐼𝑖𝑇 � argmin𝑖 𝑑�𝑉 𝑖𝑛 , 𝑉𝑖𝑇 �}(2)

また，距離の近い k 個のサンプルを探索することもできる．

3.2 ヘアスタイル抽出と出力画像合成
v4= h/w3

v5= ht/h

探索されたヘアスタイルが利用者に似合うものになっている

v6= hb/hかどうかを利用者自身が判断できるように，入力顔画像に対す(b) 各特徴ベクトルの定義
図 4 顔特徴ベクトルの設計
図 4(a)に示す 6 つの量を顔画像から求めるために，る自然なヘアスタイルの合成を行う．そのためにはまず，デー
タベース上の画像からヘアスタイル領域を抽出しておく必要がある．

ASM(Active Shape Model)[13]を利用する．ASM はテクスチ

2 枚の画像の合成には，2 値マスク画像が広く一般に利用さャを持つメッシュの変形によって，顔のような変形を伴う物体

れる．図 6(a)に例を示す．マスク画像の各画素は 0 と 1 の 2 値の追跡を実現する手法である．ASM を利用するためには，図 5を取る．ヘアスタイル領域には 1，それ以外の部分には 0 を割に示すように学習用の顔画像に対して，顔に三角形メッシュをり当てる．入力顔画像と合成するときには，1 の領域はデータ

手動で割り当て，それぞれの三角形がどのような形状およびテ

ベース中の画像の画素値を，0 の領域には入力画像の画素値を

クスチャを持つかを調べておく．これを複数枚の顔画像に対し用いる．しかし，2 値であるマスク画像を用いた合成結果では，て行い，平均メッシュを求めておく．

0 と 1 の境界付近で不自然な結果となる．図 6(a)の例では，赤新たな入力顔画像が与えられたときには，平均メッシュをフ丸で囲んだ生え際で画像を貼り合わせたことがわかるような境ィッティングすることで，それぞれのメッシュに相当する部分界を生じてしまっている．

が入力顔画像のどこにあたるかを求めることができる．メッシ

本研究では，2 値マスク画像の代わりに図 6(c)に示すようなαュを構成するそれぞれの頂点は制御点と呼ばれるが，図 4(a)にマットを利用する． αマットでは，前景を 1，背景を 0 とし，示す 6 つの量を求めるためには，ある制御点の入力顔画像上でこれらが混ざりあった画素にはその割合に応じて 0 から 1 までの座標値を求めればよいことになる．本研究で用いる ASM 平の値を定義する．αマットを利用した合成では，図 6(d)に示す

均メッシュはあらかじめ手動で作成し，どの制御点が顔特徴ベように境界付近でも良好な結果を得ることができる．

クトルを求めるのに必要なのかもあらかじめ与えておいた．
以上により，図 1 に示すようにヘアカタログの顔画像

ITi(i=1,…,n)から顔特徴ベクトル VTi(i=1,…,n)を，入力顔画像

198

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204(a) 入力顔画像(a) 2 値マスク画像による合成(b) データベース画像
図 7 スケール変換(c) 合成結果果となる．これを解決するため，図 8(c)に示すように Iin および

S の w1，w2，w3 を顔の長さ h を求める直線で分断して，それぞれ長さ wL1，wR1，wL2，wR2，wL3，wR3 とする．これらの長さから，図 8(c)に示す h を求める直線の移動量 D を計算する．
1

1

𝐷 = × × �(𝑤1𝐿 − 𝑤1𝑅 ) + �𝑤2𝐿 − 𝑤2R � + (𝑤3𝐿 − 𝑤3𝑅 )� (5)2(b) ユーザに(c) αマット(d) αマットによるよる前景と背合成
景の教示
図 6 マッティングによる合成結果の比較

3h を求める直線を D だけ移動することによって，図 8(d)に示す
ように位置ずれのない合成結果を得ることができる．

1枚の画像からαマットを推定する技術はマッティングとよばれ，近年，多くの手法が提案されてきている．本研究ではその中でも，良好な結果を得ることができるロバストマッティング[14]を採用する．ロバストマッティングでは，図 6(b)に示すよ
うに画像の一部に前景領域(赤で表示)と背景領域(青で表示)の
一部を教示することで，残りの画素のαの値を推定し，画像全(a) 中央位置のずれ

体のαマットを生成することができる．
データベース上の画像に対してαマットを求めるために，デー(b) 位置ずれのあるまま合成した結果タベース登録時に上述のαマット生成の手順を加えるものとする．つまり，ヘアスタイルの顔画像 ITi(i=1,…,n)に対して，前景領域および背景領域の教示を与え，αマットαTi(i=1,…,n)を求めておく．もっとも入力顔画像に近いデータベース画像のαマットαS は，以下の式で求めることができる．
𝛼 𝑆 = �𝛼𝑖𝑇 � argmin𝑖 𝑑�𝑉 𝑖𝑛 , 𝑉𝑖𝑇 �}(3)(c) 移動量 D の算出(d) 位置ずれのない
合成結果
図 8 位置ずれを調整した画像合成

入力顔画像 Iin，αマットαS，および，入力顔画像にもっとも近いデータベース中の画像 S の座標位置 p での画素値をそれぞれ

なお，画像を合成するとき，入力顔画像に利用者の髪が写っ

Ipin，αS，Ipout，とすると，出力画像 Iout の座標位置 p での画素値を Sp は以下の式で求められる．
𝐼𝑝𝑜𝑢𝑡 = �1 − 𝛼𝑝𝑆 � 𝑆𝑝 + 𝛼 𝐼𝑝𝑖𝑛ていると，データベース上のヘアスタイルと共に利用者の髪が写ってしまい，違和感のある画像が出力される．このことは，利用者に対して髪の毛を後ろに束ねるなどして入力顔画像を撮(4)

影することを制約として課す必要がある．

入力顔画像 Iin にデータベース画像 S を合成するために，位置合わせとスケール変換を行う必要がある．図 7 に示すように，
Iin の h と w2，および，S の h と w2 の長さを合わせることでスケール変換を行う．
スケール変換を行っただけでは，図 8(a)に示すように中央位置がずれている場合に対応ができない．中央位置がずれたままで合成を行うと，図 8(b)のような顔とヘアスタイルがずれた結199

このとき，データベースに登録する画像は手動で水平になる
ように回転し，利用者の入力顔画像については水平を保って撮影されているとみなして，回転は行わないものとした．利用者の入力顔画像についても，ASM のメッシュフィッティングによって水平からのずれを計算することが原理的には可能である
が，メッシュのフィッティングがうまくいかないことがあり，

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204
かえって不自然な合成結果を生じさせることがあるため，この我々はさらに，性差による好みの違いがあることを想定して，ような処理を行っている．自動での回転補正については，今後男性に好まれやすいヘアスタイルのみを集めたデータベースをさらに検討する必要がある．

構築した．これを以降，男性向けデータベースと記述し，このデータベース画像に登録するときには，メッシュフィッティ

選別を行わなかったものを一般向けデータベースと記述する

ングの結果を修正することで，合成結果に違和感が生じることものとする．

を避けた．入力顔画像では，利用者に対して髪の毛を後ろに束このように利用者や利用場面によってサンプルを変更するこねるなどして，ASM のメッシュフィッティングが成功しやすとで，利用者や利用場面の数理モデルを直接的に記述すること

いようにすることができる一方で，データベース画像では，髪なく対応することができる．これは例に基づいた手法の大きなが顔を覆うものを避けられず，メッシュフィッティングに失敗利点である．

することがあるためである．

一般向けデータベースはプロのヘアスタイリストが作った84 枚のヘアスタイル画像によって構築した．男性向けデータベ

3.3 データベース構築

ースでは，まずインターネット上のヘアスタイル画像 283 枚を

本研究では，ヘアスタイリストが作ったヘアスタイル画像を集めた．属性値は手動で与えた．男性に好まれやすいヘアスタ

データベースに登録することでシステムを構築する．登録する

イルを選ぶために，15 名の男性被験者にそれぞれのヘアスタイ

ヘアスタイルは利用者や利用場面に応じて変更することができルについて好みであるかどうかを答えてもらった．このとき，る．

顔によってヘアスタイルの好みが左右されないように，顔にぼ我々はまず，髪の量と髪質，髪の長さを属性値として与え，かしを加えた画像を提示した．顔型はヘアスタイルが似合うかそれぞれに対するデータベースを構築した．これは似合うと判どうかの判断に必要であると考え，顔の輪郭にはぼかしを加え断されたヘアスタイルでも，利用者の持つ髪の量，髪質およびなかった．図 10 は実験に用いた回答画面の例である．15 名の髪の長さによって実現できないヘアスタイルが提示されないよ

被験者のうち，半数以上に好まれた画像は 160 枚であった．

うにするものである．髪の量，髪質および髪の長さをそれぞれ
以下の 3 段階に分けてデータベースを構築した．
・ 髪の量： 多い，普通，少ない・ 髪質 ： かたい，普通，やわらかい・ 髪の長さ： ロング，ミディアム，ショート
これらの属性値は一般的なヘアカタログで利用者への情報として記載されるものであり，これの情報の記載があれば，これをそのまま属性値を与えることができる．画像から自動で判別することができればより多くの画像をデータベースに登録する
図 10 男性に好まれやすいヘアスタイルの選出実験で用いた回答画面例

ことができるが，撮影環境の違いや解像度の違いなどによって困難であった．本研究では，ヘアカタログに情報があるものについてはそのまま属性値として利用し，情報がないものについてはデータベース作成時に手動で属性値を与えた．

4. 実験

図 9 は髪の量が普通，髪質が普通，髪の長さはミディアムの4.1 似合うヘアスタイル探索と画像合成

ときに得られるデータベースの例である．

図 11 は提案手法による結果の例である．データベースには

一般向けデータベースを利用した．それぞれ左の入力顔画像に対して，ロング，ミディアム，ショートの中でもっとも似合うとされるヘアスタイルを合成した結果が右の画像である．それぞれの画像で顔と髪型の関係を確認できる程度には，違和感なくヘアスタイルを合成できていることがわかる．4.2.6 で被験者実験による合成結果に関する評価実験について述べる．

図 9 属性値を基に構築したデータベース例

200

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204ている．被験者は各画像集から自分に似合うと思う画像を上位3 枚選択する．図 12 に示すように，被験者は自分に 1 番目，2
番目，3 番目に似合うと思うヘアスタイルの画像の上に順に番号を選択する．10 名の被験者が 3 セットの画像集に対して回答を行ったので，総試行回数は 30 回となる．

図 12 評価用画像セット
以下の 3 つのケースについて，回答に有意な偏りがあるかを調べた．

図 11 似合うヘアスタイルの合成結果例

ケース 1:

被験者が 1 番に選んだヘアスタイルは，提案手法が似合うと判断するヘアスタイルである．

ケース 2:

被験者が 1 番と 2 番に選んだヘアスタイルのうち，少なくとも 1 枚は提案手法が似合うと判断するヘアスタイルである．

ケース 3:

被験者が 1 番，2 番と 3 番に選んだヘアスタイ
ルのうち，少なくとも 1 枚は提案手法が似合うと判断したヘアスタイルである．

4.2 被験者実験
提案手法が似合うヘアスタイルの探索を実現できているかを確かめる被験者実験を行った．利用者本人が判断する似合うヘアスタイルと，利用者以外が判断する似合うヘアスタイルには違いがあることが予想されたため，自己評価と他者評価の 2 つ

画像集に含まれる 10 枚のすべての画像が選ばれる確率は同の評価実験を行った．自己評価の実験では利用者自身を被験者

じであることを帰無仮説として，2 項検定を行った．結果を表として，提示されたヘアスタイルについて評価を行った．他者

1 に示す．

評価の実験では利用者以外の被験者によって，提示されるヘアスタイルの評価を行った．

表 1 一般向けデータベースの自己評価実験の結果(**: 1%有意， *: 5%有意)選択された回数選択された割合(10 名×3 セット)
4
0.134
ケース 1
16
0.533*
ケース 2
26
0.867**
ケース 3

なお今回の実験では，髪の色による影響を無視するために，
カラー画像をグレースケール画像に変換して実験を行った．髪の色も似合うかどうかの判断に重要な影響を与えると考えられるが，個人の好みによるものが大きいこと，提案手法ではもっとも似合う髪の色に関する考慮がないことから，髪の色については無視して実験を行った．この点については，今後の課題としたい．また，画像合成の段階で生じた違和感が評価に影響す

30 回の試行に対して，ケース 1 は 4 回，ケース 2 は 16 回，ることを避けるため，手動でメッシュフィッティングの結果をケース 3 は 26 回満たされた．ケース 2 は 5％有意で，ケース 3

修正したものを作成し実験に使用した．

は 1％有意で帰無仮説を棄却することができた．つまり，被験者は 2 枚か 3 枚を選ぶときに，少なくとも 1 枚は提案するシス

4.2.1 一般向けデータベースでの自己評価実験

テムが似合うと判断するヘアスタイルを選ぶことがわかった．

この実験では「利用者自身に似合うと思うヘアスタイル」とこの結果から，提案するシステムがもっとも似合うとまではい「提案システムから提示されるヘアスタイル」が一致している

えないまでも，よく似合うヘアスタイルを探索することができかどうかを調べることを目的とする．被験者は女子大学生 10名とした．10 枚を 1 セットとする画像集を 3 セット用意する．
それぞれの画像集には本研究で似合うと判断したヘアスタイルているといえる．

4.2.2 一般向けデータベースでの他者評価実験の画像が 2 枚と無作為に選んだヘアスタイル画像 8 枚が含まれこの実験では「被験者以外の利用者が似合うと思うヘアスタ
201

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204
イル」と「提案システムから提示されるヘアスタイル」が一致しているかどうかを調べた．
被験者を 13 名の大学生(男性 6 名，

表 5 男性向けデータベースでの他者評価実験の結果(**: 1%有意)

女性 7 名)とし，10 枚の画像を 1 セットとする画像集 12 セッ

選択された回数(12 名×3 セット)選択された割合

ケース 1

500.347**

ケース 2
ケース 3

74
101

0.514**
0.701**

トを用意した．総試行回数は 156 回である．男女を区別しない
実験結果を表 2 に示す．
表 2 一般向けデータベースでの他者評価実験の結果(**: 1%有意)選択された回数選択された割合(13 名×12 セット)
ケース 1
34
0.218
ケース 2
80
0.513**
ケース 3
102
0.654**

男性向けデータベースの評価では，ケース 1 から 3 まですべてで 1％有意で帰無仮説を棄却することができた．このことにより，利用者応じたデータベースを構築することにより，より似合うヘアスタイルを探索できることが確かめられた．

4.2.4 順位づけの妥当性の検証
156 回の試行で，ケース 1 は 34 回，ケース 2 は 80 回，ケー提案手法では顔特徴ベクトル間の距離によって，似合うヘア

ス 3 は 102 回満たされた．ケース 2 とケース 3 は 1％有意で帰スタイルを選択している．この距離が似合うヘアスタイルをよ

無仮説を棄却することができた．

く表現できているかを検証するために，順位相関を調べた．
実験では，利用者以外の被験者 6 名(いずれも大学生，男性 3

しかし，13 名の被験者の中で男性と女性の評価結果(表 3，

名，女性 3 名)に，一般向けデータベースから得られる上位 20および表 4)を分けてみると，男性の評価結果は全てで有意差が枚の似合うヘアスタイル画像を提示した．被験者には 20 枚のなく，女性の評価結果では全て有意であることがわかった．このことから，女性のヘアスタイルを判断するとき，男性と女性

画像を似合うと思う順に選択してもらった．図 13 に評価に用で似合うかどうかの判断が異なることがわかった．

いた画像を示す．

表 3 一般向けデータベースでの他者評価実験の結果(男性被験者のみ)選択された回数(6 名×12 セット)選択された割合

ケース 1
ケース 2

12
30

0.167
0.417

ケース 3

40

0.556

表 4 一般向けデータベースでの他者評価実験の結果(女性被験者のみ，**: 1%有意)

ケース 1
ケース 2
ケース 3

選択された回数(7 名×12 セット)選択された割合

32
50
620.381**
0.595**
0.738**

4.2.3 男性向けデータベースでの他者評価実験
男性に好まれるヘアスタイルのみでデータベースを構築した
場合に，一般向けデータベースと比べてよい結果が得られるかを調べた．被験者は男子大学生 19 名と 20 代男性会社員 6 名，
計 25 名とした．4.2.2 の実験と同様に，10 枚の画像を含む画像集 12 セットを用意した．各画像集には提案システムが似合うと判断したヘアスタイル画像が 2 枚含まれている．被験者は各画像集から似合うと思う画像を上位 3 枚まで選択する．総試行
回数は 300 回である．実験結果を表 5 に示す．

図 13 順位づけの妥当性検証のための提示画像

202

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204
実験結果を表 8 に示す．表中の値は，各種類の 5 枚の画像に対実験により求められたスピアマンの順位相関係数ρを求め，
自由度 18 の t 検定によって評価を行った．
結果を表 6 に示す．

被験者

ρ

表 6 順位づけに対する順位相関係数(**: 1%有意，*: 5%有意，+: 10%有意)
男性
女性
1
2
3
4
5
0.40+
0.46*
0.26+ 0.61** 0.46*

する 10 名の評価値の平均値である．
表 8：画像合成についての評価実験結果

平均値

6
0.37*

非合成画像

αマスクによる合成画像

2 値マスクによる合成画像

4.70

2.96

1.38

t 検定によって，各項目間の平均値に差があるかを調べたところ，非合成画像とαマスクによる合成画像，αマスクによる被験者 6 人の結果からは，1 名で 1％，3 名で 5％，2 名で合成画像と 2 値マスクによる合成画像，非合成画像と 2 値マス

10％の有意水準で有意に相関が高いことが確かめられた．男女クによる合成画像のそれぞれの間に 1%有意で差があることがで比べると，女性でやや順位相関が高かった．この結果から，わかった．この結果により，提案したαマスクによる画像合成

もっとも似合うヘアスタイルだけでなく，提案手法が与える距

結果は，撮影したままの非合成画像よりも違和感があるものの，離が似合うヘアスタイルをよく表現できているといえる．

2 値マスクによる合成画像よりも違和感がないといえる．

4.2.5 ヘアスタイリストによる他者評価実験

5. まとめさらに，ヘアスタイリストによる評価実験を行った．被験者は美容師 4 名（男性 2 名，女性 2 名）とした．4.2.2 の実験

本研究では，ユーザに最も似合うヘアスタイルを自動的に探と同じ画像集 12 セットを提示し，各画像集から似合うと思う

索し合成する手法を提案した．ヘアカタログから得られる成功

画像を上位 3 枚まで選択してもらった．総試行回数は 48 回で例に基づいて似合うヘアスタイルのデータベースを構築し，顔ある．実験結果を表 7 に示す．

型を基に似合うヘアスタイルを探索した．この結果が被験者に似合うか似合わないかの判断とよく一致することを確かめた．

表 7 ヘアスタイリストによる他者評価実験の結果(*: 5%有意)ケース 1選択された回数(4 名×3 セット)選択された割合

130.271

また，探索した結果は入力顔画像に対してαマットを用いた合成を行った．さらに，評価実験を通して男性が好むヘアスタイ
ルのみでデータベースを構築することで，男性に対して良好な結果が得られることを確かめた．また，ヘアスタイリストの評
価実験から，顔と髪型の各部位ごとのバランスも専門家が似合

22
0.458
ケース 2
0.646*
ケース 3
31
実験結果では，ケース 3 についてのみ 5％有意で帰無仮説をうかどうかを判断するための要因となっていることがわかった．
部位ごとのバランスに基づいた特徴ベクトルの設計することで，システムの性能をさらに高められると考えられる．

棄却することができた．この結果は一般人による結果よりも悪

今後の課題として，顔型以外の要因による似合うヘアスタイ

くなったものの，本提案手法で選んだヘアスタイルが被験者にルの探索を挙げる．本研究では顔型の一部の特徴のみに焦点を選ばれやすい結果は得られた．

当てて似合うヘアスタイルの探索を行ったが，顔の各部品の形

被験者のうち 1 名からは「髪型を細分化してパーツごとに似状や髪の色も似合うかどうかの判断に影響を与えているものと合うものを選びたい」というコメントを得た．このコメントか考えられる．主成分分析や，機械学習の手法を用いて，もっとら，ヘアスタイリストは，3.1 節で述べた顔と髪型の全体のバも適切な顔特徴ベクトルを設計することが必要である．

ランスのほかに，顔と髪型の各部位ごとのバランスを見ていることがわかる．本提案手法では，全体のバランスのみによってさらに，外見を決める上で服装も重要な要因の一つである．

似合うかどうかを判断しており，このことが，ヘアスタイリス

本研究で提案したノンパラメトリックサンプリングによる人間トの結果を一般人の結果よりも悪くしているのではないかと考感性の間接的なモデル化は，服装の決定にも応用できるものと

察する．

考える．

4.2.6 画像合成についての評価実験
提案手法がより違和感なく画像を合成できたかどうかを調べるため，画像合成結果についての評価実験を行った．被験者は
大学生 10 名とした．2 値マスクによる合成した画像を 5 枚，α
マスクによって合成した画像を 5 枚，合成していない撮影した

謝辞

ままの写真を 5 枚，計 15 枚を用意した．これらの画像に写っ

本研究の一部は，科学研究費補助金(基盤研究(B) No.

た髪型および顔はそれぞれ異なる．15 枚の画像をランダムで並

21300033)によった．

び替え，被験者が「1. とても違和感を感じる」，「2. 違和感を感じる」，「3. どちらでもない」，「4. 違和感を感じない」，「5. まったく違和感が感じない」の 5 段階で評価を行ってもらった．
203

芸術科学会論文誌 Vol. 11, No. 4, pp. 195-204

参考文献

楊 薇

[1] Vritual Hairstudio: http://en.virtual-hairstudio.com/.
[2] Beauty Wizard: http://www.vi-soft.com/beauty/.
[3] Z. Xu, X.D.Yang, V-hairstudio: Anteractive tool for hair design,IEEE Computer Graphics and Applications, vol.21, no. 3, pp.36-43,
2001.
2010 年山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学卒業． 2012年山梨大学大学院医学工学総合教育学部コンピュータ・メディア工学専攻修士課程修了．

[4] Y. Yu, Modeling realistic virtual hairstyles, Pacific Conference onComp, Graphics and Applications, pp.295-304, 2001.
[5] S. Paris, W. Chang, W. Jarosz, O. Kozhushnyan, W. Matusik, W.
Zwicker, and F. Durand, Hair Photobooth: Geometric and photometric豊浦 正広

acquisition of real hairstyles, ACM Transactions on Graphics(SIGGRAPH), vol.27, no. 3, Article 30, 2008.
[6] L. Wang, Y. Yu, K. Zhou, and B. Guo, Example based hairgeometry synthesis, ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH),
vol.28, no3, Article 56, 2009.
[7] 今井 康博,小沢 慎治, 似合うヘアスタイル探しのための
顔の印象分類, 情報処理研究会, pp.1-5, 2005．

2003 年京都大学工学部情報学科卒業．2007 年日本学術振興会特別研究員 DC2．2008 年京都大学大学院情報学研究科博士後期課
程修了．2008 年日本学術振興会特別研究員 PD．カリフォルニア
大学サンタバーバラ校訪問研究員．2009 年山梨大学大学院医学工学総合研究部 助教．拡張現実感，コンピュータビジョンの研究に従事．電子情報通信学会，情報処理学会，IEEE 各会員．博士(情報学)．

[8] H. Chen, Z.Q. Liu, C. Rose, Y.Q. Xu, H.Y. Shum, D. Salesin,
Example-Based composite sketching of human portraits, International
symposium on Non-photorealistic animation and rendering, pp.7-9,
2004.
[9] A. Efros and T. K. Leung, Texture synthesis by nonparametricsampling, International Conference on Computer Version, pp. 20–27,

茅 暁陽

1999.
[10] A. Hertzmann, C. E. Hacobs, N. Oliver, B. Curless, and D. H.
Salesin, Image analogies, ACM SIGGRAPH, pp.327-340, 2001.
[11] C.Chang, Y.Peng, Y.Chen, and S.Wang, Artistic painting styletransformation using example-based sampling method, Journal of
information science and engineering, vol.26, no.4, pp.1443-1458,

1990 年東京大学大学院理学系研究科修了．
理学博士．
米国ニューヨーク州立大学 Stony Brook校客員研究員，山梨大学工学部コンピュータメディア工学科准教授，米国カリフ
ォルニア州立大学 Berkeley 校客員研究員を経て,現在山梨大学大学院医学工学総合研究部教授．
CG，画像処理，および情報可視化に関する研究に従事．
ACM, IEEE CS, 芸術科学会，情報処理学会，画像電子学会，電子情報通信学会 各会員

2010.
[12] SHUFUNOTOMO Co., Ltd, Best Hairsyle by Face Shape, 2007.
[13] T.F. Cootes, C.J. Taylor, D.H. Cooper and J. Graham, Active
shape models - their training and application, Computer Vision andImage Understanding, vol.61, no.1, pp.38–59, 1995.
[14] J. Wang, M.F. Cohen, Optimized Color Sampling for Robust
Matting, CVPR, pp. 1-8, 2007.

204