［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●日本顔学会 JFACE 誕生 20 周年を迎えて輿水 大和（日本顔学会会長 / 中京大学）【特別寄稿】 ………………………………………………………………………3p.
● 20 周年へ向けてのメッセージ●日本顔学会 20 年史●日本顔学会ができるまで●シンポジウム「顔」開催の歴史●公開シンポジウム「顔と文化」シリーズ●フォーラム顔学を中心とした顔学会スタート時の想い出
馬場 悠男（国立科学博物館名誉研究員）●「大顔展」開催の想い出

馬場 悠男（国立科学博物館名誉研究員）●大顔展 2000 名古屋、その裏話

輿水 大和（当時の現地実行委員会委員長 / 中京大学）●イブニングセミナーの歴史●支部活動

顔学会鹿児島支部会について

渋井 進（前顔学会鹿児島支部会長）● JFACE 中部支部活動報告―日本顔学会中部支部もじわじわと盛り上がっています !―福村 晃夫（中部支部長）、輿水 大和（中部支部代表幹事）、
同幹事、林 純一郎、富永 将史、藤原 孝幸、舟橋 琢磨、徳田 尚也、長坂 洋輔●若手交流会 3 年間の歩みと 20 周年記念イベント報告

高橋 翠（東京大学大学院教育学研究科）、牛山 園子（フェイスストレッチング協会）、若手交流会事務局●ニューズレターヒストリー●随想 : 顔学への情報科学・工学的メッセージ福村

晃夫（名古屋大学・中京大学誉教授、フォーラム顔学 2015 大会長）

【学術論文・研究ノート】……………………………………………………… 61p.
●顔の示差性と表情の関係性についての検討

高橋 望（日本大学 文理学部）、渋井 進、Chang Hong LIU、山田 寛●平均顔の代表性と顔画像数の関係 : 年齢印象を例に
向田 茂（北海道情報大学 情報メディア学部）、加藤 隆●部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美
顔補正の高精度化
瀬尾 昌孝（立命館大学 情報理工学部）、西川 郁子、陳 延偉●顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと顔全体の類似印象との関係
パン ジュンフイ（電気通信大学、現在、株式会社 日立製作所）、中村 友昭、金子 正秀●アンケートに基づく顔の印象の研究
牟田 淳（東京工芸大学 芸術学部 基礎教育課程）●小説から見つけた笑顔 ― 文字から画像に・画像から言葉に ―松永 伸子（神田商事株式会社 / 美人画研究会）●動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討
山﨑 達也（新潟大学大学院 自然科学研究科）、前原 謙一、榎本 洸一郎【追悼記事】 ………………………………………………………………… 139p.
●大山紀美栄先生を偲ぶ

辻 美千子（東京医科歯科大学 顎顔面矯正学分野）●山田寛先生を偲ぶ
原島 博

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［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●日本顔学会 JFACE 誕生 20 周年を迎えて輿水 大和（日本顔学会会長 / 中京大学）【特別寄稿】 ………………………………………………………………………3p.
● 20 周年へ向けてのメッセージ●日本顔学会 20 年史●日本顔学会ができるまで●シンポジウム「顔」開催の歴史●公開シンポジウム「顔と文化」シリーズ●フォーラム顔学を中心とした顔学会スタート時の想い出
馬場 悠男（国立科学博物館名誉研究員）●「大顔展」開催の想い出

馬場 悠男（国立科学博物館名誉研究員）●大顔展 2000 名古屋、その裏話

輿水 大和（当時の現地実行委員会委員長 / 中京大学）●イブニングセミナーの歴史●支部活動

顔学会鹿児島支部会について

渋井 進（前顔学会鹿児島支部会長）● JFACE 中部支部活動報告―日本顔学会中部支部もじわじわと盛り上がっています !―福村 晃夫（中部支部長）、輿水 大和（中部支部代表幹事）、
同幹事、林 純一郎、富永 将史、藤原 孝幸、舟橋 琢磨、徳田 尚也、長坂 洋輔●若手交流会 3 年間の歩みと 20 周年記念イベント報告

高橋 翠（東京大学大学院教育学研究科）、牛山 園子（フェイスストレッチング協会）、若手交流会事務局●ニューズレターヒストリー●随想 : 顔学への情報科学・工学的メッセージ福村

晃夫（名古屋大学・中京大学誉教授、フォーラム顔学 2015 大会長）

【学術論文・研究ノート】……………………………………………………… 61p.
●顔の示差性と表情の関係性についての検討

高橋 望（日本大学 文理学部）、渋井 進、Chang Hong LIU、山田 寛●平均顔の代表性と顔画像数の関係 : 年齢印象を例に
向田 茂（北海道情報大学 情報メディア学部）、加藤 隆●部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美
顔補正の高精度化
瀬尾 昌孝（立命館大学 情報理工学部）、西川 郁子、陳 延偉●顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと顔全体の類似印象との関係
パン ジュンフイ（電気通信大学、現在、株式会社 日立製作所）、中村 友昭、金子 正秀●アンケートに基づく顔の印象の研究
牟田 淳（東京工芸大学 芸術学部 基礎教育課程）●小説から見つけた笑顔 ― 文字から画像に・画像から言葉に ―松永 伸子（神田商事株式会社 / 美人画研究会）●動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討
山﨑 達也（新潟大学大学院 自然科学研究科）、前原 謙一、榎本 洸一郎【追悼記事】 ………………………………………………………………… 139p.
●大山紀美栄先生を偲ぶ

辻 美千子（東京医科歯科大学 顎顔面矯正学分野）●山田寛先生を偲ぶ
原島 博

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日本顔学会 JFACE 誕生 20 周年を迎えて
日本顔学会会長
1.

輿水

大和（中京大学）

はじめに
日本顔学会 JFACE が誕生したのは 1995 年 3 月 7 日です。ですから、2015 年度がちょうど二十歳、成人を迎えたことになりました。これを記念して、日本顔学会創立 20 周年記念事業実行委員会を発足させ、a. フォーラム顔学 2015（名古屋開催）を 20 周年記念大会とすること、
b.「顔の百科事典」（丸善出版）の出版を JFACE が責任編集すること、
c. 学会誌発刊を、これを機に二号化することを推し進めて参りました。まさに本稿掲載の本号（Vo.15、No.2）が初めての記念すべき分冊学会誌となりましたし、「顔の百科事典」は、その構想着手が 2013 年 3 月であったので、何と 2 年余りの短期間に発刊にこぎつけて、2015 年 9 月に世に出すことができました。そしてフォーラム顔学 2015 は、同じくこの 9月に様々な形での参加者総勢 250 名が会場に溢れ、また思い出深く記念式典も織り込んで、密度高く開催されました。
このように記念すべき成人を迎えた JFACE は、これまでの足跡のその先に踏み出すに際して、挑むべき
大きくて楽しみな課題が待っていると思います。この機会に一言だけその辺りの話題に触れてご挨拶としたく存じます。
2.

歴史と課題―世代交代にまつわること―

学術催事（フォーラム顔学、シンポジュウム、イブニングセミナー、大顔展の共催）、出版（日本顔学会誌、
ニューズレター、電子広報、「顔の百科事典」責任編集、など）やさまざまな学協会や多方面の機関との交流、またメディアや社会からの熱い注目を獲得するなどなど、多くの学術活動のそこここにて実に多くの幸運と慶事を重ねてきた顔学会の歴史でありました。
しかし一方では、相次いで大きな悲しい出来事も続きました。それらは、2009 年には学会発足の礎を築かれた村澤博人副会長が急逝され、時を隔てて文字通り創設者である香原志勢初代会長が 2014 年に逝去されましたことです。また長年に亘って学会を率いた山田寛理事と大山紀美栄理事も相次いで逝去されましたことです。何にも替えがたいまことに大きな存在を失ったのですが、偉大な諸先輩によって紡がれてきた歴史の先に、さてこれからの 10 年に向けてどう踏み出していったらいいのでしょうか ?
一つは、顔学と顔学会は、現世の社会制度としての就学・卒業の縛りを超えて輝けそうな学術的ポテンシ
ャルを持つとはいいながら、顔学会役員（http://www.jface.jp/pdf/member2014.pdf）は、確実に世代交代されていかなければなりません。
またそのためにも、顔学会に相応しい評議員制度の立て直しが必要かと思われます。その効き目は、新しい役員が育つインキュベータ機能であろうし、顔学会とコラボできそうな新しい個人や団体の代表との連携の輪を広げる接着材機能であってもほしく、これらの観点をも視野に入れながら、新年度 2016 年に向けて具体的なよき議論を理事会が率先して盛り上げていくつもりであります。
また顔学会には、鹿児島と中部という二つの支部が運営されて、さらに現在、「顔研究若手交流会」と「美人画研究会」という公認サークルが二つ生まれて、顔学会の営みに幅と深みの意味で大きな現場力を生んでいます。すなわち、このような支部や公認サークルを創生する勢いは、顔学会の本物の力量を測る大事な指標なのではないかと思われ、新しい活力をそこから汲み上げることができたらと期待されます。
3.

顔学的学術の場と「顔学」カリキュラムの課題
1996 年からスタートした JFACE 大会、フォーラム顔学では、図 1 から読み取れるような研究が発表されてきました。このトレンドグラフから読み解ける事実の一つは、心理カテゴリと情報・工学カテゴリの研究活性化が、自身の学術のあり方を模索中の「顔学（Facial Studies）」という学術のカリキュラムにとって―1―

総論「顔学」論、挨拶など
2
情報工学
7
心理学
4
医学歯学
11
化粧美学
日本顔学会 JFACE
誕生 20 周年を迎えて　日本顔学会JFACE誕生20周年を迎えて﻿ 4
人類学・考古学
3
芸術デザイン学
4
社会文化学
3
合計
38

2
8
3
12
5
2
2
4
38

0
7
9
6
6
2
5
1
36

2
9
5
6
5
3
0
4
34

4
8
4
8
3
0
3
2
32

際立って有意味だろうことであります。

2
8
9
9
5
2
1
6
42

2
11
9
11
5
0
3
3
44

1
21
9
6
5
1
3
1
47

2
22
6
4
4
0
10
1
49

2
19
20
3
6
0
2
3
55

2
29
20
3
8
0
10
1
73

3
25
28
8
10
0
7
2
83

5
27
22
1
7
0
6
4
72

3
13
28
10
17
0
2
3
76

4
21
30
7
3
0
4
5
74

3
23
16
7
7
0
5
5
66

4
36
17
4
4
1
7
1
74

3
16
17
3
7
0
1
2
49

4
16
5
8
6
0
6
3
48

40

2014

2013

2012

2011

2010

社会文化学

2009

0

2008

芸術デザイン学

2007

人類学・考古学

5

2006

10

2005

化粧美学

2004

15

2003

医学歯学

2002

20

2001

心理学

2000

25

1999

情報工学

1998

30

1997

総論「顔学」論、挨拶など

1996

35

図 2 : 補遺・顔学の方法序説―顔学のカリキュラム―（Vol.15、No.1）より転載）
FORUM 顔学における発表論文件数と推移グラフ（推移の動向）（輿水図 1 日本顔学会の研究動向［1］
そこに見えた教訓も逃がしてはいけないので、参考文献［1］からその一例を要約して引用しておくことに② 分野別学会員構成の在りよう、特に情報理工系
カリキュラムの視点からは、二つの事案を意識するする。
の奮起はもっと大事だ！
ことが重要かと思われる。一つは、医学歯学は人を① 心理系カテゴリはことのほか重要だ!
上記の(1)を受けて、心理系の研究者の一層の奮起対象とする物質科学の本丸であることからして、非が是非とも必要である。更に、言うまでもなく、研物質科学をもその本性とする顔学会にとっては、会
発表論文件数が顕著に多いカテゴリは、情報・理工系カテゴリ（赤、318
件）と心理学カテゴリ（緑、究分野の人口と学会カリキュラムの厚みを考慮する
員構成比率が高いこと自体がきわめて意義深いこと232件）である。学会員数約 750 名（2010 年前後、http://www.jface.jp/an.html）の分野別内訳（工学系と、情報・理工系の会員はもう一桁の多人数の参画である。二つは、医学、歯学において一般に対比的
17%、心理系
8%）を勘案すると、心理系は 464 件ほどの心理系論文件数に相当することになる。顔学が理があってもよい。一つリマインドすべき大事なことに論じられる
EBM(物質的証拠に依拠する医学)／系文系、物質系人間系という分野横断的な本性からして、実に明快な証左を与えている。
NBM(臨床的総合性に依拠する医学)の視点が取り上②がある。それは、日本顔学会の学会誌の投稿規程に
分野別学会員構成の在りよう、特に情報理工系の奮起はもっと大事だ!
ある指針(principle/
http://www.jface.jp/edit/journal/
げられる機会や歯科審美学という分野が形成され始心理系の研究者の一層の奮起が是非とも必要である。更に、言うまでもなく、研究分野の人口と学会カリ
SubmissionRules.pdf)である。(脚注 1※) 情報理工系は、めていることを考えると、このカテゴリは顔学としキュラムの厚みを考慮すると、情報・理工系の会員はもう一桁の多人数の参画があってもよい。一つリマイ
ここにある「少なくとも一つの関連分野に向けて，ての発表論文が爆発的に増加するポテンシャルを湛ンドすべき大事なことがある。それは、日本顔学会の学会誌の投稿規程にある指針（http://www.jface.jp/
その波及効果，相乗的効果などを積極的に謳っていえているように見られる。
edit/journal/SubmissionRules.pdf）である。情報理工系は、ここにある「少なくとも一つの関連分野に向ける」に応接する潜在的期待はその学術の分野横断的④ 化粧、美容カテゴリのポテンシャルを大いに発て , その波及効果 , 相乗的効果などを積極的に謳っている」に応接する潜在的期待はその学術の分野横断的な本性から極めて大きいといわざるを得ない。
な本性から極めて大きいといわざるを得ない。
③ 顔学における医学、歯学カテゴリの存在感の意義

揮！

このカテゴリは、分野別会員数は上位 3 位(17%)

を再認識せよ！
であることからすると、年次に亘って安定した研究
4. あとがき医学歯学カテゴリの学会員構成比率は発表が集まっているものの、発表件数は(水、117 件)
日本顔学会 JFACE が創立 20 周年を迎えました。創立に係わった諸先輩にとっても、またこの間学会を支20%(http://www.jface.jp/an.html)であるが、発表論文件は決して満足していられない。つまりもっと大きなえ盛り上げてこられた同時代の方々にとっても、あっという間の過ぎし 20 余年ではなかったでしょうか。
数は意外にも寡少(紫、127 件)なものであった。顔学
潜在力を秘めていると推察される。
多くの知恵と幸運に支えられてきたこの節目の 20 周年目をニコニコしながら迎えることができたことの喜びをしばし分かち合いたいと思います。加えて、もうすでに踏み出し始めた日本顔学会の次代を切り拓く(脚注 1) 本学会誌は幅広い記事を期待しているが，本学会の分野横断的性格を尊重するために，特に学術論文については次のような性格を期待している．
ために一層の知恵と幸運を、とりわけ顔学という新種の学術の方法論を待望したいと祈念しつつ、20
周年

学術論文，研究ノートは，著者（筆頭）の専門分野に向けての知見，成果を問うものであると同時に，当該専門分野に隣接する，
少なくとも一つの関連分野に向けて，その波及効果，相乗的効果などを積極的に謳っているものとする．
例： 「顔画像特徴抽出手法による歯科矯正治療術前評価法の研究」の節目を迎えての私からの挨拶と致します。
参考文献［1］20 周年記念フォーラム顔学 2015 特集号、日本顔学会誌、Vol.15、No.1（2015 年 9 月）

―2―

日本顔学会誌十五巻二号

日本顔学会
日本顔学会創立 20 周年を記念して、これまで顔学会にご支援をいただいているみなさまから、これからの顔学会へのメッセージを頂戴いたしました。顔写真・似顔絵もいただいておりますので、顔を見ながら声や雰囲気を思い出しつつ、お楽しみいただければと思
います。



（敬称略）

井原 雅行（電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループ運営委員長）

日本顔学会創立 20 周年おめでとうございます。電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループも人を研究対象とする学会組織として顔学会とは関連が深く、今後も今まで以上の交流があることを期待しております。人と人とのコミュニケーションは通信技術の発達とともに電子メール、電話会議等、多種多様になりました。しかし、コミュニケーションの基本は顔が見える対面ではないでしょうか。ある農家の方が「体験収穫に来てもらって、生産者と消費者がお互いに顔が見える関係を築きたい」とおっしゃっていました。適切な相手に適切なサービスを提供するためには「顔が見えること」が大事ということでしょう。顔は研究対象でありつつ、サービス受容度を示す手段として重要な警鐘を鳴らしてくれます。
我々研究者も人間中心設計という意味で「顔色をうかがって」研究したいものです。末筆ながら顔学会および関係者の皆様の益々のご発展をお祈り致します。

北山 晴一（化粧文化研究者ネットワーク代表・立教大学名誉教授）
顔って何だ。スフィンクスに知られたら厄介な謎のひとつだ。私たちは顔なしでは生きて行けない、なのに誰一人として自分の顔を見た者がいない。この宿命的なパラドックス、これこそが人間の条件であり、スフィンクスの謎を構成する。したがって顔の研究とはスフィンクスの謎の解明、すなわち「人間とは、我々とは何か」という人間の条件の探求そのものだと言ってよい。だからこそ、そんな顔の謎の魅力に惹かれ、いまや 700 名もの研究者が日本顔学会に集っているのだろう。2015 年は、日本顔学会設立 20 年目に当たり、ますますの発展が期待されているが、私たちの化粧文化研究者ネットワークはかつて日本顔学会の副会長であり、日本における化粧学の先駆者のひとり故村澤博人が 2005 年に設立、顔学会のちょうど半分の 10 周年を迎えたやんちゃな集団です。化粧行為とは、身体（頭髪から足の指までも含む）を介してヒトが人間となる行為（身体ケア、身体加工、
身体装飾、等）のすべてを含む。私たちネットワークのメンバーの大半が（私自身も含め）日本顔学会の設立時からの会員であり、両者には共通の感受性と学問観が存在するが、同時に、化粧研究と顔研究との間には微妙な重なりとずれがあり、それが両者の固有の強みとなっている。これまで同様に顔学から化粧学を検証し、化粧学から顔学の広がりに貢献できればと願っている。日本顔学会設立 20 周年、心からお祝い申し上げます。

―3―

20 周年に向けてのメッセージ　20周年に向けてのメッセージ﻿

アントン・ウィッキー（国際比較学者・外国人タレント )昨年、特別講演を依頼されたときに初めて日本顔学会を知りました。最初
は似顔絵を描く人達の集まりだと思っていたのですが、これほど幅広い分野から参加されていたことに驚きました。
皆様、講演の聞き方も素晴らしく、私も楽しんで講演することができました。
顔学会の今後のご発展を楽しみにしております。


石黒 浩 （大阪大学基礎工学研究科教授（特別教授）


ATR 石黒浩特別研究室客員室長（ATR フェロー））私の研究は顔学会の活動に大きな影響を受けてきました . 人間そっくりのロボットであるアンドロイドを開発する上では , 顔は非常に重要な要素です . 特に平均顔の研究からは , アンドロイドの顔のデザインや続く誰にでも見える顔を持つテレノイドのデザインにおいて多くヒントを得ました . 研究者としてこれまでの学会の活動に深く感謝しています . そして今後さらに学会が発展することを願っております .

行場 次朗（東北大学文学研究科心理学専攻分野）
心理学では､ 私の院生時代から顔の研究が盛んで､ 1980 年には、線分の傾きの知覚が顔パターンの中に組み込まれると促進されることを見出し､ 論文を書きました。それから 15 年後に顔学会ができて､ 顔研究が現在のように非常に裾野の広い学際的取り組みが活発になされるとは､ 当時は夢にも思っていませんでした。このようなユニークな学会は日本にしかないと思うので､ 輸出展開に期待しています。

久保田 富弘（前総理大臣官邸写真室長）
創立 20 周年お祝い申しあげます。2012 年の秋、講演の依頼を受けてフォーラム顔学に伺いましたが、会場では多くの会員とお会いする機会に恵まれました。その皆さんの多種多彩な顔ぶれには驚きましたが、職業や立場が異なっていても、” 顔 ” に対して心魂を傾けている意気込みが深く印象に残っています。当時会員の方々から質問をうけた歴代総理の素顔を改めて見直すと、喧騒な政局の流れの中で、困難な仕事を成し遂げた顔には、特有のオーラが放っているように見えました。

佐伯 順子
女とは ? 男とは ? と自問自答しながら女性やセクシュアリティの研究をしておりました私に、「顔の性別」ということを考えさせて下さったのは
貴学会でした。日本の「美しい顔」の理想形は男女差が少なく、女形や宝塚
歌劇にみるような日本文化の重要な基層です。ただ、「美人」にみえる顔は全面的に造作にはよらず、「すてきな顔」はやはり人格の賜物。顔への問い
は人間存在への問い。これからも豊かな問いの営みをお祈りいたします。

―4―日本顔学会誌十五巻二号

さかもと 未明（漫画家、シンガー、版画家 )今回は顔学会 20 周年おめでとうございます !! 私が顔学会を知ったのは、佐賀のエンジン 01 の講座で、原島博先生とご一緒させていただいてからです。その時の講座の面白かったこと !! 人は見かけでないというけど、人は顔です ( 笑 )。好きじゃない顔の人は好きになれないです。でも、それは単にハンサムとか美人とかそういう薄っぺらいことじやないんですよね。いかにもモンコロイドな扁平で厚ぼったい瞼に生まれた私は、物心つくと両面テープで二重瞼を作り、外人顔に憧れ、鏡を見るたびにがっくりする毎日でした。
「なぜモデル顔に産んでくれなかったのだ」とうそぶく私に、親は「40歳過ぎたら生き様が顔に出る。その時の貌はお前の責任だ」といいました。いい言葉だったと思います。もう私は 50 歳で、腫れぼったい目よりも落ちくぼみや、あごのラインのたるみに悩む年頃になりました。女盛りにはとうに過ぎ、あとは潔く衰える一方でず !! デモ、やはり顔は重要と考えるので、よい生き様が顔に出る
おばあちゃんを目指して日々魂の研鑽に励もうと思います。外面を磨くとは、実は内面和磨くことなのですね !!
いい結論だなあ♡顔学会様よ、永遠なれ !!

関 龍彦（講談社 WOMAN’S LABO 担当部長）
FRaU 編集者時代には原島先生に取材で、VOCE 編集者時代には菅沼先生に「実験 VOCE」監修でお世話になりました。同誌編集長になってから、
2007 年の顔学会大会にて「目が合う表紙── “ 雑誌の顔 ” のつくり方」というタイトルで講演をさせていただいたこともあります。女性誌コンテンツを活かした新メディアや新ビジネスを手掛ける部署にいる今も、ビューティ
界との関わりは深く、必然、「顔」に対する探求心は強いままです。「成人式」を迎えられた学会の今後の活動に期待しています !

nosigner（ノザイナー）代表・
太刀川 英輔 （デザインファーム

デザインストラテジスト）

日本顔学会 20 周年、おめでとうございます ! 友達の友達の友達…と 6
人並べば世界中の人に繋がるという、6 次の法則をご存じの方もいるでしょう。ネットワーク理論によると世界を狭くするには領域の間をつなぐ橋となる場や人が要だそうです。専門分化した学問にイノベーションを起こすのは「顔 !」のように水平横断する軸を差し込むことに他なりません。これからの10 年も、ますます素敵な水平横断の知恵と場を 作って下さい。

永田 慶典（読売新聞東京本社文化事業部次長）
学会創立 20 周年、おめでとうございます。99 年の「大顔展」で「山本家の人々」というパネル展示が有りました。同僚の山本君本人と彼の父親、当時 1 才の息子の写真を CG で経年変化させました。あんなに可愛かった息子さんも高校 2 年生、大学受験で猛勉強中です。そんな事を思い、久し振りに当時の図録をめくりました。東京五輪が開かれる 2020 年は学会の 25 周年、四半世紀です。ますます面白い研究を世界に発信して下さい。

―5―

20 周年に向けてのメッセージ　20周年に向けてのメッセージ﻿

中村 桂子（JT 生命誌研究館）
20 周年おめでとうございます。私事ですが、一昨年生命誌研究館が 20 周年となり、それまでの研究・活動をまとめた年表・アーカイブを作成しました。それで私たちは何をやりたかったか、何をしてきたのかが明確になり、これからが見えてきました。20 年は一つのまとまりを生む時間であり、新展開の時です。御発展を祈ります。実は、20 年前から香原志勢先生の隣人になり、垣根越しに顔のお話を伺う仲でした。もうあの柔和なお顔が見られないのが残念です。

中村 雅典（昭和大学歯学部口腔解剖学講座 教授）
祝 : 日本顔学会設立 20 周年
日本顔学会設立 20 周年、誠におめでとうございます。学問や職種の領域を超え一同に会する顔を中心とした新しい領域の開拓する本学会は、これからの学会の方向性を示す極めて創造性高い会であると存じます。昨年、私どもがフォーラム課顔学 2014 を開催させていただいたことは、私個人だけでなく、大学、講座としても非常に光栄なことと存じます。輿水会長はじめ学会発足時からご尽力された諸先生ならびに学会会員にあらためて敬意を表するとともに、本学会の一層のご発展を祈念いたします。

蜷川 有紀（画家・女優）
創立二十周年おめでとうございます。十周年のときには国立科学博物館での記念式典で原島博先生とご一緒に司会をさせていただきました。大きな恐竜の前での楽しい式典になりました。俳優にとって顔は呪縛です。顔かたちを超えてもっと自由に表現したいと思い、いまはたくさん絵を描いて暮らしています。顔は内面の輝きを表すもの。呪縛を解いてよりいっそう輝かせたい。顔学会の益々のご発展をお祈りしつつ。

沼澤 修平（丸善出版㈱ 編集者）
創立 20 周年を迎えられたとの由、心よりお祝い申し上げます。
『顔の百科事典』の制作に携われたことを光栄に存じます。振り返れば、思い出すのは編集委員会の席での先生方のさまざまな「顔」です。原島先生と輿水先生の漫才のような掛け合いによる皆様の楽しそうな「顔」。私が至らないためにお叱りを受けたときの怖い「顔」。1 日がかりの会議の疲れた「顔」。そのどれもが私にとって一生の宝物です。顔学会さまのますますのご発展を祈念
申し上げます。
（似顔絵は、事典の制作中に小河原智子さまに描いていただ
いたものです。素敵な似顔絵をありがとうございました。）―6―日本顔学会誌十五巻二号

蛭田 有一
日本顔学会、20 周年記念おめでとうございます。顔学会のこれまでの多彩な活動が、
大きな成果を上げてこられたことと心よりお祝い申し上げます。
2004 年の顔学会の講演で、私は日本の経済がバブルを迎えたころから、街中で見る日本人の顔が明らかに変わったと述べました。活力と求心力のある顔から弛緩した無気力な顔へと。人格者という言葉も社会から消えていきました。そして貧富の差が拡大しつつある近年、再び日本人の顔に変化の兆しを感じています。人物写真家として時代を映す新たな顔を見届けたいと思っています。日本顔学会のみなさまの更なるご活躍とご発展を心よりお祈りしています。

南 伸坊（イラストレーター）「脳研究」の成果が続々あらわれるにしたがって、「顔」にこだわる「研究」
が、昔ほど奇妙な、「変人の研究者」のテーマではなくなってきました。「顔」に私が興味をもったのは、世間で当時、「顔」を「研究」したり、「顔」に「学問」をこじつけたりするのが「ヘン」で面白かったからです。
「冗談」としてうけとめてもらえたからです。今は「顔学会」のみなさんの、まじめな研究成果に驚ろいたり、楽しんだりする側にまわって「顔学会」におおいに期待しております。

三橋 順子@MJunko0523

20 周年、おめでとうございます。私は 1998 年秋田で開催された「日本文化デザイン会議」の楽屋でお弁当を食べる時、たまたま原島先生と同じテーブルになり、「私のような怪しい者でも入会できるでしょうか ?」とお尋ねしたところ、「もちろんです」とおっしゃっていただき、入会させていただきました。たいしたお手伝いもできませんでしたが、そうした懐の広さが顔学会の良い所だと思います。顔学のさらなる発展を願っております。

宮内 淑子（株式会社ワイ・ネット 代表取締役社長）
えー、こんな面白いことを考えているんだ !! 当時、東京大学の原島博先生から顔学会立ち上げ前の軽井沢ワークショップにお誘い頂き、印象形成の話をさせて頂きました。原島先生は、いつもユニークなことを考え、無理かなと思う事も常に実現されるのに驚きです。顔学会も原島先生なら立ちあがるかも、本当に立ち上がったらすごく面白いな、とわくわくしたのを今も覚えています。それが今年 20 周年とのこと、すごいです。顔学会と聞くと、今も、なぜかわくわくします。是非これからもわくわくするような学会であってほしい、そう思います。

―7―

20 周年に向けてのメッセージ　20周年に向けてのメッセージ﻿

村上 伸一（顔学会顧問・東京電機大学名誉教授）
日本顔学会創立 20 周年、誠におめでとうございます。本年で本学会もようやく成人に達した訳ですが、1991 年 8 月に本学会誕生の基となった（胎動が始まった）軽井沢での顔研究者の集会「ワークショップ顔」から参加させて戴いている私としては、会員数の増加、会員の所属分野の多様化、学会活動の本格化など、隔世の感があります。今後とも、本学会の特色である家
族的な雰囲気を残しつつ、益々発展されることを願っております。

森山 啓二（東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科科長

歯学部長 顎顔面矯正学分野教授 日本顔学会フォーラム 2010 大会長）

日本顔学会創立 20 周年、誠におめでとうございます。本学会を今日の発展へと導いてこられた会員ならびに関係者の皆様におかれましては、記念すべき節目の年を迎えられ、感慨もひとしおのことと存じます。これからも多様性と独創性に富む活動で、是非世の人々をあっと驚かせるような新たな知を生み出す学会であり続けてください。今後ますますのご発展を祈念いたしております。

籔内 佐斗司（彫刻家 東京藝術大学大学院教授（文化財保存学））
日本顔学会 20 周年、おめでとうございます。大学では、文化財保護と仏像の研究をしていますが、仏像の顔が時代や地域によってどのように変遷す
るかに興味があります。インドや中央アジア、中国朝鮮半島で明らかに仏像の顔は変化してきました。またわが国でも、飛鳥時代から奈良時代、平安時代、そして鎌倉時代とまったく顔の表情が違います。さて、仏像ブームといわれる現代に造られる仏様はどんなお顔の特徴をしているのでしょう？顔学
会でも、ぜひ研究テーマとして取り上げて頂きたいと思っています。

（センター長））吉川 左紀子 （京都大学こころの未来研究センター教授

顔学会創設の頃、原島博先生作の「にっこり笑うモナリザ」や「怒るモナリザ」を見たときの衝撃は、今も鮮明に覚えています。高精度の合成顔を駆使した顔研究で、心理学の顔認知分野は一気に花が開きました。当時開発された顔画像処理の技法は、今や顔研究に欠かせないツールです。20 歳を迎えた顔学会。人間の社会性やコミュニケーションの本質に迫る、学際的でチャレンジングな研究が生まれることを期待しています。

鷲田 清一 （京都市立芸術大学理事長・学長、せんだいメディアテーク館長）

顔というもっとも大事なもの。そして向きあうもの、見つめるものとしては、あまりにありふれたもの。日常生活でも、メディアでも、絵画や写真でも、粧いでも、精神医療でも、捜査でも、そしてなにより〈私〉の存在そのものとして。なのに、ずっと長いあいだ、科学の周縁のほんの特殊な研究対象としかなってこなかったし、その意味を哲学的に深く問われるということもありませんでした。それがこの 20 年、超領域的に研究されつづけてきたのは、ほんとうにすばらしいことだと思います。

―8―日本顔学会誌十五巻二号―9―日本顔学会 20 年史　日本顔学会20年史﻿

― 10 ―

日本顔学会誌十五巻二号― 11 ―

日本顔学会 20 年史　日本顔学会20年史﻿

― 12 ―

日本顔学会誌十五巻二号

日本顔学会ができるまで― インタビュー ―原島博（日本顔学会理事）
聞き手：ある雑誌の女性記者

キーワード：日本顔学会、顔学、コミュニケーション
Key words: JFace. Face Studies. Communication
編集委員会註：学会の歴史を振り返る意味で、創刊号（2001 年 9 月発行）に掲載した学会設立時の原島先生へのインタビュー記事を、20 年経ったいま再び、ここに掲載させていただきます。登場する方々のご所
属や会費等のデータは当時のものです。
最初はテレビ電話の研究から
記者：先生の所属は大学の工学部ですよね。どうして顔に関心を持たれたかかよくわからないんですか…。
原島：もともと僕も顔には興味ありますよ。かなりお粗末だけれど、一生付き合わなければいけない顔を一つ持っていますからね。でもこれを研究の対象にしようとは、正直言って思っていませんでした。
記者：では、どういう経緯で顔学に取り組まれたんですか。
原島：もともと僕の専門は電気通信工学なんです。通信というと、電話機という端末があって、その間をどうやって忠実に情報を伝えるかを問題にするんだけれど、あるとき、通信つまりコミュニケーションの端末は、人問そのものではないかと考えるようになりました。1985 年頃のことです。人間と人間のコミュ
ニケーションには、単なる情報の伝達ではなく、なかには感性的なものもある。そのようなものまで含めてコミュニケーションを支援する技術を開発すべきだと考えたわけです。
記者：なるほど…
原島：たまたまそのとき、研究室ではテレビ電話の情報圧縮の研究をしていました。テレビ電話というのは、情報を忠実に、つまりありのままの顔を送って皆が喜ぶかというと、そうではないんですね。例えば、朝早くテレビ電話がかかってきたときに、ありのままを送るテレビ電話には出たくない…。
記者：私のような女性は、特にそうですね , あまり普及して欲しくない。
原島：でしょ。そこで、次のようなテレビ電話ができないか考えたのです。まず「申し訳ありません。朝早いテレビ電話なので、予め化粧した顔で話させて頂きます」と、一番自分が気に入った顔写真を相手に送る。その写真を CG（コンピュータグラフィックス）技術で動かしながらコミュニケーションする。そういうテレビ電話です。
記者：素晴らしい。私だったら少し若いときの顔を相手に送ります。
原島：そうしたら、顔写真に表情をつけるにはどうしたらよいか、顔の印象を良くするにはどうしたらいいか。そういうことが気になって次第に顔そのものに関心を持つようになりました。
記者：で、そのテレビ電話は実用化されたんですか。
原島：残念ながらまだです。送り手のほうで、顔や表情の情報を実時間で安定に抽出することがまだ難しい。
技術がゲームセンターの子ども顔作りに応用されたことはありますが。
記者：カップルの子どもの顔がどうなるか予測するというゲームですね。私もやったことがあります。その相手とは別れてしまいましたが…、あれは先生の技術だったんですね。
学際的な共同研究、そしてワークショップ、シンポジウム
原島：でも研究は、おもいがけない方向へ発展しました。それまでは、ほとんど交流のなかった色々な分野― 13 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

の方が、僕の研究室を訪ねてこられるようになったのです。
記者：例えば ?
原島：最初に来られたのが、心理学の山田寛先生（現在、日本大学助教授）です。当時はまだ大学院を出られたばかりでした。山田先生がおっしゃるには、僕のところのコンピュータを用いた顔画像処理の研究は、心埋学における顔研究の方法論としても画期的だと。もしかしたら、コンピュータが顔の心理学的な研究を大きく変えるかもしれない…。
記者：工学と心理学の結びつきですね。
原島：そう。山田先生か中心になってコンピュータに関心を持つ若手心理学者を組織してくれて、文部省科学研究費補助金（試験研究）の共同研究が始まりました。題して「画像処理・CG 手法を用いた表情の動的分析合成システムの開発と行動研究への応用」。1989 年から 3 年間続きました。またこれが一つのきっかけになって、もっとずっと大きいプロジェクトとして、1992 年から 3 年間、文部省科学研究費補助金重点領域研究として「感性情報処理の情報学・心理学的研究」もおこなわれました。全国の数十の大学の先生が協力して「感性情報処埋」を研究しようと言うプロジェクトですが、そこでも顔は重要なキーワードになりました。
記者：どんどん広がりましたね。
原島：心理学者だけでなく、人類学の先生、メークの先生…、いろいろな方と知り合いになりました。する
と面白いことに、分野は違っても興味はほとんど同じなんですね。
記者：同じ顔だから…。
原島：そうです。でもいままで分野が違っていたからほとんど交流がなかった。もったいないですね。そこでこの人たちを一カ所に集めて合宿したら、それこそ面白いことになるのではないか考えました。
記者：いつ頃のことですか ?
原島：先ほど述べた重点領城研究の準備をしていた 1991 年の春です。夏に軽井沢で顔をテーマにした一泊ワークショップをしようということになって、山田先生と一緒に当時の著名な顔研究者に直接お会いして、ワークショップへの参加を呼びかけました。
まず、
「顔の本」
（講談社 1985）の著者の香原志勢先生。立教大学の近くの喫茶店でお会いしました。ついで、「美人進化論」（東京書籍 1987）の著者のポーラ文化研究所の村澤博人先生…。
記者：いずれも顔学会で中心的な役割を担われている先生方ですね。
原島：結果として軽井沢の「ワークショップ顔」は大成功でした。合宿形式であったのにもかかわらず、参加者は 70 人以上。もしこれを東京でやったらすごいことになるのでないかと悪のりして、翌年の 1992
年の 3 月に新宿の工学院大学で「シンポジウム顔」をやりました。300 人近くの参加者がありました。
記者：これは今でも続いていますね .、原島：はい。今年（2001 年）の 3 月に開かれたシンポジウムで、ちょうど 10 回目になりました。早稲田大学の橋本周司先生の骨折りで、毎年 3 月上旬に早稲田大学の国際会議場で開かれています。
日本顔学会の設立へ
記者：これが日本顔学会へとつながって行くんですか ?
原島：僕自身は、一年に一回の逢瀬を楽しむだけでいいのではないかと思っていたんですが、人間だんだん欲が出るものなんですね。シンポジウムの参加者名簿を管理する組織が欲しいということになってきた。
でも学会ということになると運営が大変なことは身に滲みてわかっていましたから、最初はその気は全くありませんでした。
記者：そうなんですか。
原島：その代わりとして考えたのが、顔研究者の名簿作りです。1994 年の夏のことです。94 年 8 月 20日の東京新聞に「顔研究者ネットワーク、近く東京で発足へ」という大きい記事が載っています。
記者：それが、どうして学会に化けたのですか？
原島：きっかけは、科学朝日という科学雑誌の特集「顔学宣言」（1994 年 9 月号）でした。これはシンポ― 14 ―

日本顔学会誌十五巻二号

ジウムに毎回出席されていた五十嵐道子さんという科学朝日の記者の方が企画した特集で、その座談会でその後の運命を決める発言がなされたのです。
記者：その辺をもう少し詳しく教えてドさい。
原島：座談会は、村澤博人先生と僕、それにもう一人国立科学博物館の馬場悠男先生の 3 人でやりました。
馬場先生とは、その少し前、1994 年 1 月号の科学雑誌ニュートンの「未来の日本人の顔はこうなる！」という企画が縁で知り合いになりました。
記者：顎（あご）か極端に細くなる、あの有名な未来顔が載った号ですね。
原島：そうです。馬場先生の予測図（骨格）に僕の研究室でコンピュータで肉付けして作成しました。その
馬場先生と僕は同い年で、なぜかお互い面食いのところまで妙に気があって、ずっとお付き合いが続いています。
記者：顔学会の集まりでもときどきお会いします。そういえば今年の大会は馬場先生がおられる科学博物館の新宿分館が会場でしたよね。
原島：その馬場先生が、座談会の最後で余計な発言をされたんですね。「顔学会をつくるしかない」と。それが印刷されて科学朝日に載ってしまった。いわば公約になってしまった。
記者：で、どうされたんですか。
原島：しょうがないでしょ。政治家でないから公約を破るわけにはいかない、学会を作るしかないということで、急遽、馬場先生、村澤先生と僕の 3 人が呼びかけ人になって、まず会則作りから始めました。そして、翌年の 1995 年 3 月の第 4 回シンポジウム顔の席で、「日本顔学会」を設立させたのです。わずか半年の準備で、学会を作ってしまいました。
記者：結構、いい加減だったんですね。
原島：自分でもそう思います。でも設立当初で会員は約 360 名いましたからね。立派な学会です。設立記
念シンポシウムで南伸坊さんに特別講演をお願いしたら、大張り切りでした。伸坊さんは、本人のご希望
で会員ではないんですが、色々と本当に良く協力してもらっています。名誉会員にしてあげたいくらい。
本人は不名誉だと言うでしょうが。
学会設立の苦労話と会員の資格
記者：さて、こうして 1995 年 3 月に日本顔学会が発足したわけですが、苦労話は何かありますか ?
原島：まずは、初代会長をどなたにお願いするか。色々な分野にまたがって、しかも個性豊かな人たちばかりだから、「あの人ならば」という先生でないと、とても務まらない。そこで関係者の満場一致で香原志勢先生にお願いしたら、「こんな顔でよければ」と快く引き受けていただきました。これは大成功でした。
いま顔学会の結束が固いのは、香原会長のおかげだと思っています。
記者：本当にいい先生ですね。いつもニコニコしておられるし、お話も面白いし。
原島：それともう一人、学会設立当初の大変な事務を支えてくれたのが、当時僕の研究室の助教授だった金子正秀先生（現在、電気通信大学）です。今でも、山田先生とともに、いい加減な役員を相手の総務担当
理事として活躍されています。
記者：顔学会は、誰でも会員になれるんですか ?
原島：これも問題になりました。普通だと、学会は大学や産業界の研究所の研究員が中心になる。会員資格も研究者であることが条件になります。でも「顔」の場合は、関心を持つ人の層は広いですからね。それが「顔学」の特徴で、研究者だけの閉じた集団にしたら、面白みがなくなってしまう。
記者：でも、際限なく会員資格を広げたら、趣味の会になってしまいませんか。そう言えば、年会費も3000 円（入会金 1000 円）で、他の学会に比べると数分の 1 ですよね。
原島：僕は、このように言っています。顔学会は、趣味の会ではないのだから、「会費 3000 円払うとどういうサービスを受けられますか」というような気持ちで入って欲しくない。逆に、これから顔学を構築するために私も協力したい、（サービスを受けるのではなく）サービスしたいという方であれば誰でも会員になれます。もしかしたら、会員有料、非会員無料というイベントをやるかもしれません。

― 15 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

記者：普通の学会とは逆ですね。
原島：実際は、区別するのは事務的に大変だから、すべてのイベントの参加費は同額になっています。でも考え方としては、会員はサービスする側だから、その経費を分担するために当然有料、非会員は将来の会員候補だから無料。そうであっても会員になりたいという人に加わって欲しいと思っています。
記者：なるほど。で、いま（2001 年 8 月）会員はどの位ですか。
原島：約 850 名ですが、会員をいたずらに増やそうという運動はやっていません。実は、会費 3000 円では、会員が増えれば増えるほど赤字が増えるのです。ボランティアに頼らざるを得ないのが現状です。理事会も文字通り手弁当（コンビニ弁当 ?）です。でも、手弁当のボランティアが 850 人もいたら、それは強力ですよ。
研究発表会としての大顔展
記者：マスコミでも、顔学会は有名ですね。
原島：考えてみれば、人間だったらみな顔に関心を持っていますからね。いわば、会員予備軍なのです。いや、学会費は払っていないけれども、すでに会員なのかもしれない。そういう会員に対しておこなった顔学会の研究発表会が、1999 年夏から秋にかけて上野の科学博物館で開催された「大顔展」です。有料でしたが、30 万人近くの参加者がありました。その後、名占屋、札幌、福岡でも開かれて、総計 50 万人近くになっています。50 万人近くを対象として学会の研究発表会ができるなんて、考えてみたらすごいことですよ。
記者：その「大顔展」についても、開催の経緯や苦労話をお聞きしたいのですが。
原島：それは、また別の機会にしましょう。僕よりも、例えば馬場先生にインタビューしたほうがいいかもしれません。
記者：それでは、日本顔学会の今後について…。
原島：それも今後にとっておきましょう。聞くところによれば、学会誌は毎年発行されるようなので、小出しにしないと話題がなくなってしまう。それに少し疲れました。実はいま、腹話術みたいに、あなたの記者役も含めて、一人で二役をやっているんですよ。
記者：実はそうなんですよね。いわば自問自答、もうこれくらいにしておきましょう。今日は、インタビュ
ーに応じていただいて本当にありがとうございました。あれ、これは誰に向かって言っているんだろう…。

― 16 ―

日本顔学会誌十五巻二号「集団的ダ・ヴィンチ科学」としての顔学は、会員構成からも構間見える
日本顔学会は、「顔に関心がある人なら、誰でも会員に！」というスローガンで集まった人たちです。そのため、会員それぞれの専門分野は幅広く、その分野の多様性が、顔学の特色を際立たせていると言えるでしょう。
2015 年 4 月現在の会員数は 632 人、おおよその会員構成は下のグラフ（注：分野は延べです。２つの分野を登録されている方はそれぞれの分野で数えています）のようになります。既存の学会では考えられな
かった異なる分野の方々で構成されていることがわかります。
歯や歯並びを扱う歯学、コンピュータや機械を扱う工学、美容や化粧文化学，眼鏡などを扱う分野、顔の魅力や表情の研究を扱う心理学、以上の４分野で約 67% を占めます。さらに、形成外科、美容外科、解剖学、神経学などの医学、美術解剖学ほかの芸術学、そして人類学となります。
ここに、いかにさまざまな研究分野・職業の方が集まっているかが証明されているようです。従来の枠組
みでは不可能だった出会いが「日本顔学会」を通して可能となっています。

芸術系, 6.8%

その他, 1.8%

人類学系,
3.0%

人文社会系,
2.0%

工学系,
16.4%

医学系, 9.1%

歯学系,
22.0%

美容・化粧・
眼鏡, 23.0%
心理学系,
15.9%

― 17 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

日本顔学会役員推移（1995 年度設立準備）
委員

佐藤誠・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・松 尾
村 澤 博 人・村 上 伸 一・金 子 正 秀・山 田
森島繁生

通
寛

（1996 年度）
会 長
副会長
理 事
監
幹

事
事

会 長
副会長
理 事
監
幹

事
事

香原志勢
池田
進・清 水
悌
原島
博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
松尾通・村 澤 博 人・村 上 伸 一
奥 田 祥 子・南敏
金 子 正 秀・山 田
寛・海 部 陽 介

（1997 年度）

香原志勢
池田
進・清 水
悌
原島
博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
松尾通・村 澤 博 人・村 上 伸 一
奥 田 祥 子・南敏
金 子 正 秀・山 田
寛・海 部 陽 介

（1998 年度）
会 長
副会長
理 事
監

事

香原志勢
池田
進・清 水
悌
原島
博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
松尾通・村 澤 博 人・村 上 伸 一・金 子 正 秀
山田
寛 ・ 大山紀美栄 ・ 服 部 道 廣 ・ 原文雄
奥 田 祥 子・塚 田 啓 一（1999 年度）
会 長
副会長
理 事
監

事

香原志勢
池田
進・清 水
悌
原島
博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
松尾通・村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田寛
大山紀美栄 ・ 服 部 道 廣 ・ 原文雄
奥 田 祥 子・塚 田 啓 一― 18 ―

日本顔学会誌十五巻二号（2000 年度）
会 長
副会長
理 事
監

事

香原志勢
池田
進・清 水
悌
原島
博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
松尾通・村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田寛
大山紀美栄 ・ 服 部 道 廣 ・ 原文雄
奥 田 祥 子・塚 田 啓 一（2001 年度）
会 長
副会長
理 事

監
顧

事
問

香原志勢
池田
進・奥 田 祥 子
原島博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田
寛 ・ 大山紀美栄
服 部 道 廣・輿 水 大 和・小 出 裕 一・島 田 和 幸菅沼薫
松尾通・塚 田 啓 一
清水
悌

（2002 年度）
会 長
副会長
理 事

監
顧

事
問

香原志勢
池田
進・奥 田 祥 子
原島博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田
寛 ・ 大山紀美栄
服 部 道 廣・花 田 晃 治・輿 水 大 和・小 出 裕 一
島 田 和 幸・菅 沼薫
塚 田 啓 一・松 尾通清水悌（2003 年度）
会 長
副会長
理 事

理事補佐
監
顧

事
問

香原志勢
池田
進・奥 田 祥 子
原島博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田
寛 ・ 大山紀美栄
服 部 道 廣・花 田 晃 治・輿 水 大 和・島 田 和 幸
菅沼薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二・池 田 陽 子
高野ルリ子 ・ 寺 田 員 人 ・ 長 谷 川 修 ・ 堀
公彦
余語真夫
松尾
通・塚 田 啓 一
清水
悌

（2004 年度）
会 長
副会長
理 事

理事補佐
監
顧

事
問

香原志勢
池田
進・奥 田 祥 子
原島博・馬 場 悠 男・橋 本 周 司・大 坊 郁 夫
村 澤 博 人・金 子 正 秀・山 田
寛 ・ 大山紀美栄
服 部 道 廣・花 田 晃 治・輿 水 大 和・島 田 和 幸
菅沼薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二・池 田 陽 子
高野ルリ子 ・ 寺 田 員 人 ・ 長谷川 修 ・ 堀
公彦
余語真夫
松尾
通・塚 田 啓 一
清水悌― 19 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

（2005 年度）
会 長
副会長
理 事
理事補佐
監
顧

事
問

原島
博
馬 場 悠 男・橋 本 周 司・村 澤 博 人
金 子 正 秀・山 田寛・輿 水 大 和・島 田 和 幸
菅沼薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二・池 田 陽 子
寺 田 員 人 ・ 長谷川 修 ・ 余 語 真 夫 ・ 赤 松
茂
高野ルリ子 ・ 堀公 彦・青 木 義 満・中 島功
宮永美知代 ・ 鈴 木 健 嗣
大 坊 郁 夫 ・ 大山紀美栄香 原 志 勢・池 田進・清 水悌・奥 田 祥 子
塚田啓一

（2006 年度）
会 長
副会長
理 事
理事補佐
監
顧

事
問

原島
博
馬 場 悠 男・橋 本 周 司・村 澤 博 人
金 子 正 秀・山 田寛・輿 水 大 和・島 田 和 幸
菅沼薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二・池 田 陽 子
寺 田 員 人・長 谷 川 修・余 語 真 夫・赤 松
茂
高野ルリ子 ・ 堀公 彦・青 木 義 満・中 島功
宮永美知代 ・ 鈴 木 健 嗣
大 坊 郁 夫 ・ 大山紀美栄香 原 志 勢・池 田 進・清 水悌・奥 田 祥 子
塚田啓一

（2007 年度）
会 長
副会長
理 事

理事補佐
監
顧

事
問

原島
博
馬 場 悠 男・橋 本 周 司・村 澤 博 人
大 坊 郁 夫・金 子 正 秀・山 田寛・輿 水 大 和
島 田 和 幸・菅 沼 薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二
池 田 陽 子 ・ 寺 田 員 人 ・ 長谷川 修 ・ 赤 松
茂
高野ルリ子 ・ 堀公 彦・中 島功 ・ 宮永美知代
青 木 義 満・鈴 木 健 嗣・岡 田 富 雄・竹 原 卓 真
富 永 将 史・林 純 一 郎
大山紀美栄 ・ 村 上 伸 一
香 原 志 勢・池 田進・清 水悌・奥 田 祥 子
塚田啓一

（2008 年度）
会 長
副会長
理 事

理事補佐
監
顧

事
問

原島
博
馬 場 悠 男・橋 本 周 司・村 澤 博 人
大 坊 郁 夫・金 子 正 秀・山 田寛・輿 水 大 和
島 田 和 幸・菅 沼 薫・森 島 繁 生・竹 内 修 二
池 田 陽 子・寺 田 員 人・赤 松
茂 ・ 高野ルリ子
堀公 彦・中 島功 ・ 宮永美知代
青 木 義 満・鈴 木 健 嗣・岡 田 富 雄・竹 原 卓 真
富 永 将 史・林 純 一 郎
大山紀美栄 ・ 村 上 伸 一
香 原 志 勢・池 田進・清 水悌・奥 田 祥 子
塚田啓一

― 20 ―

日本顔学会誌十五巻二号（2009 年度）
会 長
副会長
理事／理事補佐総務

原島博
橋 本 周 司（事務局長兼任）
馬 場 悠 男・村 澤 博 人

金 子 正 秀・山 田
寛・森 島 繁 生／青 木 義 満
武川直樹
大会（長期計画） 赤 松
茂・島 田 和 幸／苗 村健
編
集
竹 内 修 二・中 島
功／辻 美千子
広報（ニューズレター）
菅沼
薫・高野ルリ子／竹 原 卓 真
プロジェクト（企画）堀公 彦・宮永美知代・山 口 真 美
プロジェクト（会員名簿、Web）
輿 水 大 和／鈴 木 健 嗣・冨 永 将 史・林 純一郎
支部・国際
大 坊 郁 夫・寺 田 員 人／岡 田 富 雄
監事
大山紀美栄・村 上 伸 一
顧問
池田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌
塚田啓一（2010 年度）
会 長
副会長
理事／理事補佐
総
務
会員管理
会
計
学 会 誌
ニューズレター
電子広報
大
会
企
画
支部・国際
監 事
顧 問

原島
博
橋 本 周 司・馬 場 悠 男
山田寛・武 川 直 樹／青 木 義 満
原島博（会長兼任）金子正秀
中島功・辻 美千子／藤 原 孝 幸菅沼
薫・高野ルリ子／竹 原 卓 真
輿 水 大 和／鈴 木 健 嗣・林 純一郎・冨 永 将 史
赤松茂・竹 内 修 二／苗 村健
堀公 彦・宮永美知代・森 島 繁 生・山 口 真 美
島 田 和 幸・寺 田 員 人
村 上 伸 一・大 坊 郁 夫
池田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水
悌・塚 田 啓 一

（2011 年度）
会 長
原島
博
副会長
橋 本 周 司 ・ 輿 水 大 和 ・ 小舘香椎子
理事／理事補佐総務
山田寛・武 川 直 樹・青 木 義 満
会員管理
原島博（会長兼任）
会
計
金子正秀
学 会 誌
中島
功 ・ 辻 美千子 ／ 舟 橋 琢 磨
ニューズレター
高野ルリ子 ・ 菅 沼
薫／竹 原 卓 真
電 子 広 報	輿 水 大 和（副会長兼任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純 一 郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
赤松茂・竹 内 修 二・寺 田 員 人企画堀
公 彦 ・ 宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ／ 今 井 健 雄 ・ 渋 井進・村 上 泉 子
支部・国際
島 田 和 幸・森 島 繁 生／中 村 典 史
監 事
大 坊 郁 夫・馬 場 悠 男
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌 ・ 塚 田 啓 一 ・大山紀美栄 ・ 村 上 伸 一― 21 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

（2012 年度）
会 長
輿水大和
副会長
橋 本 周 司 ・ 小舘香椎子 ・ 菅 沼
薫理事／理事補佐総務
山田寛・武 川 直 樹・青 木 義 満
会員管理
原島
博
会
計
金子正秀
学 会 誌
中島
功 ・ 辻 美千子 ／ 舟 橋 琢 磨
ニューズレター菅沼薫（副会長兼任）・ 高野ルリ子 ／ 竹 原 卓 真
電 子 広 報	輿 水 大 和（会 長 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純 一 郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
赤松茂・寺 田 員 人企
画
宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ・ 今 井 健 雄 ／ 渋 井進・村 上 泉 子
支部・国際
島 田 和 幸・森 島 繁 生／中 村 典 史
監 事
馬 場 悠 男・竹 内 修 二
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌 ・ 塚 田 啓 一 ・大山紀美栄 ・村 上 伸 一・大 坊 郁 夫（2013 年度）
会 長
輿水大和
副会長
橋 本 周 司 ・ 小舘香椎子 ・ 菅 沼
薫理事／理事補佐総務
山田寛・武 川 直 樹・青 木 義 満
会員管理
原島
博
会
計
金子正秀
学 会 誌
中島
功 ・ 辻 美千子 ／ 舟 橋 琢 磨
ニューズレター
高野ルリ子 ・ 菅 沼薫（副会長兼任）／ 竹 原 卓 真
電 子 広 報	輿 水 大 和（会 長 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純一郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
赤松茂・寺 田 員 人企
画
宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ・ 今 井 健 雄 ／ 渋 井進・村 上 泉 子
支部・国際
島 田 和 幸・森 島 繁 生／中 村 典 史
監 事
馬 場 悠 男・竹 内 修 二
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌 ・ 塚 田 啓 一 ・大山紀美栄 ・村 上 伸 一・大 坊 郁 夫（2014 年度）

会 長
輿水大和
副会長
橋 本 周 司・菅 沼
薫・島 田 和 幸
理事／理事補佐総務
山田寛・武 川 直 樹・青 木 義 満
会員管理
原島
博
会
計
金子正秀
学 会 誌
中島
功 ・ 辻 美千子 ／ 舟 橋 琢 磨 ・ 前 島 謙 宣
ニューズレター菅沼薫（副会長兼任）・ 高野ルリ子 ／ 竹 原 卓 真 ・ 中 洲 俊 信
電 子 広 報	輿 水 大 和（会 長 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純一郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
阿 部 恒 之・中 島功／湯 浅 将 英企
画
宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ・ 今 井 健 雄 ／ 渋 井進・村 上 泉 子
渉外赤松茂・寺 田 員 人・森 島 繁 生／中 村 典 史
監 事
馬 場 悠 男・竹 内 修 二
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌 ・ 塚 田 啓 一 ・大山紀美栄 ・村 上 伸 一 ・ 大 坊 郁 夫 ・ 小舘香椎子― 22 ―

日本顔学会誌十五巻二号― 23 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

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日本顔学会誌十五巻二号― 25 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

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日本顔学会誌十五巻二号― 27 ―

日本顔学会ができるまで　日本顔学会ができるまで﻿

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日本顔学会誌十五巻二号

公開シンポジウム「顔と文化」シリーズ
芸術文化と科学技術を融合する総合的研究のセミナーとして、「顔と文化」をテーマに、3 回シリーズでシンポジウムが開催されました（主催：財団法人 花王芸術・科学財団、共催：日本顔学会）。
3 回の合計参加者数は 1,000 名を超え、アンケー
トでは「大変参考になった」との回答が 52%、「まあまあ参考になった」を合わせると実に 90%の参加者に参考になったとお答えいただきました。

原島先生の基調講演は、顔のこれまでの変遷と未来についてのお話でした。顔は変わる、変えられるということで、遺伝や進化だけではなく、環境や気の持ちようによって顔も変わるので、誰もがこれからいい顔になれる！というお話をしていただきました。
馬場先生のお話は、動物の進化の過程で「見る顔」
から「見られる顔」になった過程に加え、コミュニ
ケーションの進化に伴い「見られたくない顔」と「見せたい顔」が出来たという興味深い内容でした。また、日本人の由来についても縄文人 vs. 弥生人の視点からお話をしていただきました。
長谷川先生には、サルから人に進化する過程における種のユニークな進化の過程や、人も含めた雌雄の形態の差やその意味合いについて、さらにはヒトの顔の魅力研究について様々な視点から講演をしていただきました。また、男女における顔の見方の差や、人間の性格などを読み取ろうとする研究が始まっていることもご紹介いただきました。
石黒先生には、なぜ、ご自分そっくりのロボットを作ったのかというお話をしていただきました。ア
ンドロイドの開発は、人間らしい見かけ、動きなど
人間らしさの研究でしたが、先生の化身ともいえる
ジェミノイド開発の段階になって、単なる人間らしさだけでなく、人間の存在自体の問題と変わってきたということでした。
全体パネルトークでは、「金持ちになれる顔とはどんな顔？」などのユニークな質問もありましたが、とても全ての質問にお答えするだけの時間が持てないほど、活発な議論が交わされました。

大変参考になった

5 42

38

参加者
総数
1,030名まあまあ参考になった
普通

52あまり参考にならなかった
参考にならなかった
未回答

第１回 『進化し続ける顔』
日時：2006 年 11 月 11 日（土）13:00～17:00
会場：大手町 サンケイプラザ 4F ホール（東京都千代田区大手町 1-7-2）
プログラム：○基調講演 13:10～13:40 『進化し続ける顔』
原島 博 先生（東京大学工学部電子情報工学科 教授、
日本顔学会 会長）
○講演 1 13:40～14:20 『顔からさぐる私たちの由来』～好きでこういう顔をしているわけではない～
馬場 悠男 先生（国立科学博物館人類研究部 部長、東京大学大学院理学系研究科 教授）○講演 2 14:40～15:20 『サルの顔からヒトの顔へ』～男と女が顔から読みとるもの～
長谷川 眞理子 先生（総合研究大学院大学 教授）○講演 3 15:20～16:00 『ロボットの顔』
石黒 浩 先生（大阪大学大学院 工学研究科 知能・機能創成工学専攻 教授）○全体パネルトーク：16:20～17:00
司会：頼近 美津子 氏― 29 ―

原島博 先生 馬場 悠男 先生 長谷川 眞理子 先生 石黒浩 先生

第 2 回 『表現される顔』
日時：2007 年 6 月 23 日（土）13:00～17:10
会場：大手町 サンケイプラザ 4F ホール
プログラム：○基調講演 13:10～13:40 『表現される顔』
原島 博 先生（東京大学大学院情報学環・学際情報学府教授・同工学部電子情報工学科兼担、日本顔学会 会長）

公開シンポジウム「顔と文化」シリーズ　公開シンポジウム「顔と文化」シリーズ﻿

○講演 1 13:40～14:20 顔には魅力がいっぱい『顔に映る社会』
田沼 武能 先生（写真家・東京工芸大学芸術学部写真学
科 名誉教授）○講演 2 14:35～15:15 『ほとけの顔もなんとやら』～仏像のお顔のはなし～籔内 佐斗司 先生（彫刻家・東京藝術大学大学院美術研
究科 文化財保存学 教授）○講演 3 15:15～15:55 『ゼロ“0”の顔』
三林 京子 先生（女優・落語家・大阪芸術大学短期大学
部広報科 専任教授）○全体パネルトーク 16:10～17:10
司会：頼近 美津子 氏

原島先生の基調講演は、今回の講演に関連した、奈良の仏像鑑賞体験をもとにした「ほとけの顔」、
渡欧時に先生の幼いお子様の魅力が町の雰囲気を明るくしたという「魅力的な顔」、そして、先生の様々なポートレートを題材に「ゼロの顔」という 3つの話題についてのお話でした。
田沼先生からは、インカ帝国の少年のミイラや、
ユニセフ親善大使の黒柳徹子さんとアフガニスタンなどを訪問した際の写真をはじめ、世界各地で撮影された子どもの写真の紹介と、その背最となる社会の解説をしていただきました。また、ご講演の中で戦争のない日々の重要性について繰り返し強調
していらっしゃいました。
籔内先生には、仏像の歴史や分類の初歩についてのお話や仏像を構成するパーツがどのような意味を持っているかについて、製作中の仏像を解体しながらわかりやすく説明していただきました。
三林先生のお話は、演技をしていない無防備な時に現れる、その人の本質とも言える顔（ゼロの顔）に関するものでした。最後には、そんな無意識にしているときの顔が「いい顔しているなあ」と言われるようになるのが夢だとおっしゃっていました。
全体パネルトークでは、先生方は会場からの数々の質問に対し、顔に対するお考えを熱っぽく語っていらっしゃいました。

プログラム：○基調講演 13:10～13:40 『心を映す顔』
原島 博 先生（東京大学大学院情報学環・学際情報学府教授・同工学部電子情報工学科兼担、日本顔学会 会長）○講演 1 13:40～14:35 『顔を見る心 その発達』
山口 真美 先生（中央大学文学部心理学研究室 教授）○講演 2 14:50～15:45 『顔は心の鏡である』
茂木 健一郎 先生（ソニーコンピュータサイエンス研究所シニアリサーチャー）○全体パネルトーク 16:00～17:00
司会：頼近 美津子 氏

原島先生の基調講演は、服を着た人間は、裸の部
分、つまり顔からどうやって人の心を読むかということに、ずっと関心を持ってきたが、実はそこには相手の心だけではなく、自分の心も映している、というお話でした。会場では「いい顔、いい心、いいコミュニケーション、これらは三位一体である」という結論に共感を持った方々が多かったようです。
山口先生には、赤ちゃんがこの世界をどう見ていて、それが脳の発達とどう関わっているかについてお話をしていただきました。赤ちゃんは顔を見ることが大好きで、3 ヶ月齢の頃は正面顔でしか顔を認識できないが、その後 8 ヶ月までの短い期間で、視線がわかるようになったり、横顔を覚えられるよ
うになったりするなど、大人と同じような複雑な認識が可能になるという、とても興味深い内容でした。
茂木先生からは、顔と心の関係を「鏡」をキーワードとしてお話をしていただきました。鏡の中の自分を自分と認識できる動物はごく限られているというお話に始まり、ミラーニューロンまで様々なお話を面白く、またわかりやすくご講演いただきました。
全体パネルトークは、「ひと目惚れとはどういうことか？」等、ユニークな質問に盛り上がり、あっという間に終了の時間を迎えてしまいました。

原島

原島

博 先生

博 先生

山口 真美 先生

茂木 健一郎 先生

最後になりましたが、本シンポジウムを開催するにあたり、ご協力をいただきました顔学会理事の先生方をはじめ関係者の皆様に、厚く御礼申し上げます。
（堀 公彦、今井 健雄）

田沼 武能 先生 籔内 佐斗司 先生 三林 京子 先生

第 3 回 『心を映す顔』
日時：2008 年 5 月 24 日（土）13:00～17:00
会場：大手町 サンケイプラザ 4Ｆホール― 30 ―

日本顔学会誌十五巻二号

フォーラム顔学を中心とした顔学会スタート時の想い出
国立科学博物館名誉研究員

馬場悠男

20 周年を記念して、フォーラム顔学の歴史を振り返る特集を用意させていただきました。初期のころのデータが少なく、また、開催のデータを羅列するだけでは味気ないので、スタート時の想い出をどなたかにご寄稿いただければ、と思いました。初期のころですと、私は、当時学部の 4 年生で、指導を受け始めたばかりの山田寛先生に連れられて、大久保の国立科学博物館で開催された顔学会に行き、こんなに幅広い研
究の可能性があるのかと感じたことが思い出されます。それに関連して、当時多大なるご尽力をいただいた
馬場先生に、原稿をお願いさせていただきました。（学会誌編集委員会委員長渋井進）

日本顔学会の設立、フォーラム顔学の開催、そして「大顔展」の開催に、私が多少とも貢献することができたのは、香原志勢初代会長の後輩であったこと、国立科学博物館という組織に属していたこと、そして原
島博・村澤博人・橋本周司・山田寛先生など多くの方々のご理解とご援助のおかげと認識している。
特にフォーラム顔学の開催にあたっては、大久保の駅に近い国立科学博物館分館の施設を無償で提供できたので、第 1，2，4，6，8 回のお世話をさせてもらうことになった。また、第 1 回フォーラム顔学を開催
した 1996 年は、私が人類研究部の部長になり、同時に東京大学大学院生物科学専攻の教授を兼任したときでもあり、研究部の研究者や大学院生に協力を頼むこともスムーズにできたという都合があった。さらに、
国立科学博物館の研究・普及活動も、5 年後の独立行政法人化を視野に入れ、外部あるいは他分野との交流が盛んになりつつあったので、学会の開催は業績として認められるようになり、休日における事務方の協力も好意的になった。もちろん、フォーラム顔学の全体的な企画やプログラム編成などは、理事会や多くの組織の方々が進めてくださった。厚くお礼を申し上げたい。
第 1 回のフォーラムでは、私は「人間はなぜ顔に色気を感じるのか」という発表をさせていただいた。
生物学的には繁殖行動を誘発させるためだが、個人の経験においては永遠の謎でもある。
何回目のフォーラムだったかわからないが、国立科学博物館分館での開催中に外国のメディアが取材に訪れたことがあった。原島先生ほかの方と一緒に、日本顔学会が顔を総合的に研究する開かれた学会であることを説明した憶えがある。取材スタッフも、日本以外ではこのような学会は知らないとのことだった。
2003 年の第 8 回の開催を最後に､ 国立科学博物館では顔学フォーラムは開かれていない。それは、国立科学博物館の常設展の完全リニューアルが 2004 年と 2007 年に行われ、私が研究者の企画をまとめる総合監修者的な立場にさせられ、また、私の本業である日本人類学会の会長を務めることになり、頭も身体も回らなくなったからである。また、顔学会の活動が発展し、それを支える組織が各地で充実してきたからだ
ろう。
なお、私は、2005 年に日本顔学会設立 10 周年記念シンポジウムを国立科学博物館上野本館で開かせてもらって以降、顔学会の運営と学術活動から少し離れていたが、日本顔学会創設 20 周年記念の「顔の百科事典」では、思いがけず、半引退状態の私に、編集者の一翼を担いつつ相当量の項目を執筆する機会が与えられた。関係者に感謝したい。

― 31 ―

フォーラム顔学を中心とした顔学会スタート時の想い出　フォーラム顔学を中心とした顔学会スタート時の想い出﻿

フォーラム顔学
開催回

シンポジウム・特別講演等一覧
日時

開催地

コンテンツ
基調講演「ダビンチ科学としての顔学」

ご登壇者
原島

博

香原志勢
第１回

1996 年 8 月 31 日
国立科学博物館新宿分館〜9月1日
パネル討論「顔学への期待」

池田

進

西原克哉
輿水大和
南

基調講演「顔学の魅力」
第２回

1997 年 8 月 30 日
国立科学博物館新宿分館 パネル鼎談「どう見る日本人の顔ー内から外か〜 31 日
らー」

美希子

鷲田清一
趙

鏞珍

村澤博人
馬場悠男
清水

彰

正高信男

第３回

1998 年 10 月 3 日〜4日

国立民族学博物館

シンポジウム「笑いと人間」

角辻

豊

中村

真

小山謙二
森下伸也
昇

幹夫

岩瀬真生
招待講演「東京カオ袋―原宿での若者顔定点観
測などから」
第4回

1999 年 8 月 28 日
国立科学博物館新宿分館〜 29 日
座談会『大「顔」展
示のポイント』

企画実施作業の実態と展

小出 裕一
原島

博

橋本

周二

馬場悠男
村澤博人
永田慶典
香原志勢

第5回

2000 年 8 月 19 日
〜 20 日原口
鹿児島県歯科医師会館

公開フォーラム 『西郷さんの顔の謎』

泉

山田尚二
埴原恒彦
原島

第6回

特別講演Ⅰ『顔の考古学－縄文・弥生・古墳』
2001 年 10 月 6 日
国立科学博物館新宿分館 特別講演Ⅱ『ブリューゲルの " 顔 " さがし－画〜7日
面での役割について－』特別講演「越後のひと」を取材して

博

設楽博己
森

洋子

佐久間かつえ花田晃治

第7回

2002 年 9 月 28 日
〜 29 日

新潟市民プラザ

寺田員人
シンポジウム 「顔と医療のかかわり」

山本光宏
かづきれいこ
七里佳代

第8回

第9回

特別講演Ⅰ『アニメーションキャラクタに命を吹き込む奥義』
2003 年 9 月 27 日
国立科学博物館新宿分館〜 28 日特別講演Ⅱ『デジタルアニメーションの作り方と使い方、そして将来』

百瀬義行
安生健一

2004 年 9 月 25 日
〜 26 日名古屋市科学館

特別講演『カーデザインと顔』

2004 年 9 月 30 日

名古屋市科学館

特別講演『描かれた顔 ―日本の伝統と現代―』 高畑― 32 ―

布垣直昭
勲

日本顔学会誌十五巻二号

開催回
第 10 回

第 11 回

第 12 回

日時

開催地

コンテンツ

特別講演Ⅰ「男も化粧する時代―現代日本人の2005 年 9 月 30 日 国際電気通信基礎技術研
顔の美を考える」〜 10 月 1 日
究所 (ATR)特別講演Ⅱ「アンドロイドサイエンス」
2006 年 9 月 30 日
〜 10 月 1 日

2007 年 9 月 29 日
〜 30 日芝浦工業大学

ご登壇者
村澤博人
石黒

浩

特別講演Ⅰ「女の顔は時代の鏡 ―化粧の変遷に見る世相と女心―」加藤みどり子

特別講演Ⅱ「役者と顔」

杉田成道

特別講演（1）「目が合う表紙――” 雑誌の顔 ”のつくり方」

関特別講演（2）「ニッポンにいい男を !」

下村朱美

龍彦

柿木隆介

日本大学

特別講演（3）「顔認知のイメージング : 主として 渡辺昌子
脳波と脳磁図を用いた研究」
三木研作
本多結城子
特別講演「動的表情を処理する心理・神経メカ
ニズム」

佐藤

弥

しりあがり寿
特別公開プログラム第１部：「マンガと顔」
第 13 回2008 年 10 月 11
日〜 13 日東京大学

さかもと未明特別公開プログラム第２部：特別講演「たかが顔 , されど顔 ,・・・」
特別公開プログラム第３部：「スピーチまんだ
ら 顔って大切」

第 14 回2009 年 10 月 31
日〜 11 月 1 日

第 15 回

2010 年 10 月 23
日〜 24 日第 16 回

鹿児島大学

東京医科歯科大学

わたせせいぞう

原島

博

茂木健一郎
蜷川有紀
小笠原敬承斎特別講演「和宮と篤姫の顔 - 嫁と姑 -」原口公開講座「化粧を科学する」

かづきれいこ泉

特別講演１『人の ” 個性 ” を計測・表現する画
青木義満
像センシング〜歯工学連携の話題を中心に〜 』
特別講演 2『美しい顔は元気な脳によって創ら
れる 』

姫野友美

特別講演『新潟のお酒』

渡邊健一

2011 年 9 月 23 日 日本歯科大学新潟生命歯〜 24 日学部
シンポジウム『○○上のかお』

前島謙宣
小池利春
三浦達也

第 17 回

第 18 回

第 19 回

第 20 回

2012 年 10 月 13
日〜 14 日2013 年 11 月 9 日〜 10 日2014 年 10 月 25
日〜 26 日2015 年 9 月 12 日
〜 13 日東京電機大学

東北大学

昭和大学

特別講演１ 『顔の錯視』

北岡明佳

特別講演２ 『素顔の総理を撮る』

久保田富弘

特別講演 『仏像の顔と仏教信仰』

長岡龍作

シンポジウム 『機縁としての顔―復興の狼煙と哲学・文学・心理学』

佐倉由泰
阿部恒之

特別講演 1「国際人になるための顔」

アントン・ウィッキー

特別講演 2「シェークスピアと顔」

入江和生

20 周年記念特別講演 1 「顔学への期待」
中京大学

戸島貴代志

いとうせいこう輿水大和

20 周年記念特別講演 2 「たかが顔、されど顔、
原島
やはり顔」

― 33 ―

博

「大顔展」開催の想い出　「大顔展」開催の想い出﻿

「大顔展」開催の想い出
国立科学博物館名誉研究員

馬場悠男「大顔展」は、日本顔学会、国立科学博物館、読売新聞社の共催により、1999 年 7 月 31 日から 10 月
17 日まで国立科学博物館、10 月 30 日から 2000 年 1 月 30 日まで名古屋市科学館、そして札幌メディア
ドームと福岡市博物館でも開催され、全体で 50 万人近い入場者があった。結果的には大成功だったが、後で述べるように、計画段階でも、開催されてからも、苦労と冷や汗の連続だった。
展示内容は多岐にわたり、顔の誕生、古代から現代までの日本人の顔の変遷、未来顔、有名人の頭骨模型、哲学者デカルトの頭骨と復元、歴史上の有名人マスク、顔の解剖ワックスモデル、スターたちの時代の顔、“ いかにも ” な平均顔、ザ・化粧、コンピュータの診断による「自分の顔の印象」、顔のミニギャラリー／名画の中の顔、歯はこんなに大事、顔工房、などのコーナーがあった。
難産だった展示計画
そもそも、「大顔展」が 1999 年に開催されることになったのは、1996 年に国立科学博物館・日本解剖学会・読売新聞によって開催された「人体の世界」展の学術展示で、原島博ほかがモナリザの顔を題材として「容貌は表情筋が決める？ 老化による形態の変化」を発表したことがきっかけだった。そして、すぐに、「大顔展」は、1995 年に創設されたばかりだった日本顔学会の活動における行動目標あるいはシンボル的存在になった。
一般に、国立科学博物館の特別展は、マスコミのスポンサーに 1 億円以上の出資をお願いするので、お客を呼べる目玉展示がないと､ なかなかスポンサーを引き受けてもらえない。しかし、「人体の世界」展で予想を超える 45 万人の入場者があったので、同じ読売新聞社がスポンサーを引き受けてくれた。文化事業部の担当者も「人体の世界」展でなじみがあった。国立科学博物館の館長や展示課も開催に積極的だった。
なにより、顔学会の研究者たちが大張り切りだった。
展示企画は、主に実行委員会幹事会メンバーだった、原島博、村澤博人、馬場悠男、橋本周司、山田寛、
中村真、宮永美知代、島田和幸、寺田員人、中島功、服部道廣、溝口優司、北山晴一、森島繁生らが担当した。そして、読売新聞文化事業部や国立科学博物館展示課のスタッフも協力した。
しかし、企画を検討し始めると、モナリザほどでなくとも有名な、あるいはロマンを誘うような目玉展示が思い浮かばなかった。さらに、顔学を構成するさまざまな分野の研究者にとって興味深くても、一般の人々がわざわざ観に行きたいと思う題材が少なかった。また、心理、情報、美容などは、パネル展示にすると目を引かないので、立体的な展示物や動く映像とするか、参加型の展示にできるかどうかが問題だった。
デカルトの頭骨
そんなとき、私は、1998 年にネンデルタール人やクロマニョン人の頭骨を研究しにいったパリの人類博
物館で、「デカルトの頭骨」が密かに保存されていることに気が付いた。なんと、近代的知性の象徴である「我思う故に我あり」を悟った大脳がこの頭骨に納まっていたのだ。そこで、デカルトの頭骨と、それから復元した顔を展示すれば、かなり魅力のある目玉になると思った。
帰国して「大顔展」実行委員会幹事会に提案すると、みんなが賛同してくれた。問題は､ パリの人類博物館が借用を承諾してくれるかどうかだったが、交渉してみると､ 学術目的ならよいと、あっさり承諾してくれた。そして、デカルトの顔は、私の学術指導のもとで、彫刻家によって完成した。もう一つの問題は、この頭骨が実際にデカルトの頭骨であるかどうかだった。そもそも、人類博物館に残されている来歴にどの程度の信憑性があるかは詮索できなかったが、形態特徴は 54 歳で亡くなった小柄なデカルトの頭骨として矛
盾はなかった。

― 34 ―

日本顔学会誌十五巻二号

顔学会の総力を結集
さらに、顔学会研究者のネットワークを活かし、入場者を集められそうな展示物を探し、あるいは製作することになった。たとえば、イタリアの精緻な解剖ワックスモデルや歴史的著名人のデスマスクとライフマ
スクを借用することにした。また、表情筋を剖出したご遺体の頭部標本を展示することにした。これらは「人体の世界」展で好評だったからだ。
アルフィーの坂崎幸之助さん、篠原ともえさん、南伸坊さん、プロレスラーで国会議員だった大仁田厚さんに協力していただいて、MRI データによる頭骨の光造形モデルも作った。コンピュータを駆使した参加型展示も工夫した。それぞれの専門分野における学術的な色彩の濃い展示に関しては、普段の研究の結果を展示として再構成すれば良かった。もちろん、国立科学博物館に所蔵されている人骨標本や動物標本も大いに活用した。
豊富な内容の図録
図録の企画編集は、村澤博人を中心に、馬場悠男、橋本周司、原島博、大坊郁夫が担当した。内容は、展示とほぼ同じだが、展示にはそぐわなくても学術的に興味深い内容をたくさん追加した。表紙デザインはラジカル鈴木によるもので、独特の可愛い「小顔」の大アップが好評で、ポスターにも活かされた。
この図録は、内容が豊富で、美しい写真やイラストが多く、会期中も、その後も、さまざまなメディアの顔に関する企画に大いに役立ったとのことだった。また、日本顔学会設立 20 周年記念の「顔の百科事典」の基礎にもなった。
入場者は「初めちょろちょろ中ぱっぱ」
さて、「大顔展」が始まってみると、当初は入場者が少なく、閑古鳥が鳴いていた。様子を見に来た顔学会の関係者は、みんな表情が暗かった。私も、国立科学博物館の担当責任者としては、顔が引きつった。特に、スポンサーである読売新聞の関係者は顔が真っ青になっていた。そこで、読売新聞に改めて記事を載せたり、いくつかのメディアに紹介記事を書いてもらったりしたところ、徐々に入場者が増えてきた。トンネ
ルの遠くに出口の光が見えてきた感じで、胸をなで下ろした。
顔という万人受けするテーマをさまざまな切り口で展示した内容は、雑誌やテレビなどのテーマとして扱いやすく、それを見たほかのメディアの編集者がさらに企画を立てるという拡大再生産があったのだろう。
実際に「大顔展」関連の記事が 100 件以上もあった。夏休みだったこともあり、生徒・学生など若い層の入場者も多かった。厚底サンダルを履いた茶髪の女性が何人も入場したのは、国立科学博物館が始まって以来の出来事だった。つい最近、中学生のときに「大顔展」を観に行って面白かったので図録も買ったという女性に会ったことがある。子供としては大出費だったに違いない。お客様に感謝。
展覧会の（セミ）プロとしての私にとって、「大顔展」の開催は、多額のギャランティーを払って目玉となる展示物を借りる方法でなくとも、アイディア次第で、特に企画者集団の熱意と協力によって多くの入場者を集められたという希有な実体験であり、良い勉強になった。その意味で、顔学会の皆様にお礼を申し上げたい。
こぼれ話と後日談
表情筋剖出標本は、解剖学教室ではフォルマリン液に保存されていたが、来館者の健康への影響を心配して、フォルマリン液をアルコールに代えて展示することにした。そして、展示の直前に展示用のアクリル板
特製容器に納めておいたところ、アクリル板にヒビが入り、アルコールが漏れだしてしまった。予備の容器に移すと､ 再び、目の前で音を立ててアクリル板にヒビが入った。さすがに、担当の中島功先生も私も仰天した。そこで、さらに厚いアクリル板で容器を作り、アルコールをファルマリン液に代えたら、ヒビは入らなくなった。しかし、ご遺体の怨念か祟りではないかと心配する人々もあり、急遽、故人の成仏を願う法要を催すことになったと記憶している。その話をマスコミに流して、宣伝に使おうかという不遜な意見も出たほどだった。

― 35 ―

「大顔展」開催の想い出　「大顔展」開催の想い出﻿

秋篠宮殿下ご家族がお越しになり、私がご案内申し上げた。その際、表情筋標本をお子様にお見せするのはいかがかと殿下に尋ねたところ、差し支えないとのご判断で、むしろ、ご自分でお子様に説明なさった。
さすがに、ニワトリの系統を研究する生物学者であると感心した。
また、デジタルカメラで撮った顔を画面上で自由に美容整形するコーナーでは、殿下ご自身が被験者になって操作された。すると、横から眞子様と佳子様が「唇を小さく」、「目を大きく」などと指示し、すっかり楽しんでいらっしゃった。紀子妃殿下は、コンピュータによる顔の印象分析（子供か大人か、シャープかソ
フトか）を試されたら、大人でソフトに分類され、ご満足のご様子だった。
イタリアのカリアリ博物館から借用したワックスモデルは、一部が運送中に破損してしまった。付き添ってきたリバ教授は、特殊な技術なので簡単には直せないと､ 半ばうろたえて両手を挙げた。しかし、展示の実務を担当した「乃村工藝社」の技術者が協力して見事に修復することができ、ことなきをえた。
後で聞いた話だが、予算が少なくて目玉展示のギャランティーを払えない博物館の多くで、「大顔展」の成功を知った上層部が、学芸員に対して「なぜ、同じようなことができないのか」と責めたそうだ。お許し願いたい。
デカルトの頭骨については、10 年以上たって原島博先生から指摘された後日談がある。なんと、2010
年に日本で翻訳出版されたラッセル・ショート著「デカルトの骨 ― 死後の伝記」に、大顔展におけるデカ
ルト頭骨の展示経緯が述べられ、私の形態学的判断や復顔が引用されているとのことだった。確かに、その本を見るとその通りだった。そして、頭骨の来歴に関して細かく調べられていた。やはり、本物らしい。一安心。
なお、復顔は､ 学術的には正当でも、やや日本人っぽいとの感想もあった。それは、顔を造る芸術家の潜在意識に日頃から親しんでいる顔があり、そのイメージがにじみ出してくるからだろう。逆の例が、本来はアジア系であるアメリカ先住民の顔をヨーロッパ系アメリカ人の芸術家が復元すると、ヨーロッパ人に似てくることでもわかる。

会場の展示の風景（国立科学博物館提供、展示のごく一部を抜粋）

法要の風景― 36 ―

日本顔学会誌十五巻二号

大顔展 2000 名古屋、その裏話
当時の現地実行委員会委員長

輿水大和（中京大学）〈その概要〉
大顔展 2000 名古屋は、1999 年末から 2000 年にかけて、名古屋市科学館を会場に開催された。国立科
学博物館での初回開催、福岡開催、北海道開催の中の名古屋巡業とてでもいう位置づけであったと思う。日
本顔学会、読売新聞社、名古屋市科学館共催の大顔展名古屋も、日本顔学会がこれを全面支援して、そして「大顔展 2000 名古屋」実行委員会を発足させて実質的にこの巡業の地元推進役を担うことになった。果たして、この一大催事は、予想をはるかに超えて約 10 万人の来場者が会場の名古屋市科学館に溢れた記録とあの強烈な記憶が、ここ名古屋の市民に残こることとなった。
〈名古屋実行委員会〉
大岡立氏らの似顔絵作家グループの皆さん、中京大学輿水研究室、名古屋大学茂登山研究室、当時淑徳大学の川澄研究室、当地の化粧品会社メナード殿、地元の情報科学・人工知能研究のコミュニティ、名古屋市科学館の学芸員の皆さんと科学館企画委員からの有志などなどからの側面支援力が結集された。今にして振り返ると、実行委員会の現場の多彩な顔ぶれはあたかも日本顔学会のミニチュア版を連想させるものであった。
〈エピソード〉来場者数報告のことでで忘れられないことがある。上記したように約 10 万人であったが、惜しくも 9 万
数千数百人（実数堀起し中）であった。最終日の実行委員会で、私はもう少し何とかならない ? と情けないことを思わず漏らしたところ、施主の読売新聞も科学館も、胸を張って「いい手ごたえだったですから」と涼しい顔をされていた。小賢しい見栄を張った己に深く恥じ入ったことでした。それくらい、ここ名古屋開催の反響は素晴らしいものであったのでした。
こんな小さな裏話もあった。私の研究室からの展示（似顔絵システム PICASSO）の激務で、出勤途中の地下鉄伏見駅にて疲労性めまいで「行き倒れ事件」に見舞われた、T 某先生（名古屋文化短期大学）は、その努力の甲斐あってか、表情動きの中に似顔絵を見出した論文を顔学会で研鑽させてもらい、学位を取得した。似た話はもっとあるが省略する。彼らは、現在も顔学会理事補佐として学術活動の場を頂戴している。
このように田舎の一研究室にとっても、“ 顔学会と大顔展さまさま ” であったと、今更ながら感謝を忘れることはできない。
〈あとがき〉
この大顔展開催は、その後に大きな力を残してくれたことも忘れてはいけない。
第 9 回日本顔学会大会フォーラム顔学 2004（2004 年 9 月 25 日 ~26 日 , 名古屋市科学館）の名古屋開催を誘引し、さらに後の 2011 年 3 月 24 日の日本顔学会中部支部の発足、そして先般の 20 周年記念大会、フォーラム顔学 2015（中京大学）開催へ下地を生むに繋がったのであった。
（2015 年 9 月）

― 37 ―

イブニングセミナーの歴史　イブニングセミナーの歴史﻿

イブニングセミナーの歴史
イブニングセミナーは、学会設立当初より続いている、研究成果をわかりやすく一般向けに公開するための、仕事終わりでも参加できるよう平日夕方から開催されるセミナーで、今年で 50 回目の開催を迎えたところです。ここ数年になり、政策的に、アウトリーチ活動として研究者と国民・市民の双方向的なコミュニ
ケーション活動の推進が奨励されてきたところですが、20 年前から行われている顔学会イブニングセミナ
ーは、先駆的な取組と言えるでしょう。
回数
第1回

第2回

第3回

第4回

第5回

第6回

第7回

第8回

第9回

第 10 回

第 11 回

第 12 回

第 13 回

第 14 回

第 15 回

タイトル
顔の進化の進む道

講師
日付
場所
香原志勢
1995 年 7 月 27 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔立教大学名誉教授，
日本顔学会会長〕
コンピュータで顔を探る
原島博
1995 年 9 月 19 日（火） 東京大学工学部 14 号館〔東京大学工学部教授，
日本顔学会理事〕
顔の魅力 : その心を探る
大坊郁夫
1995 年 11 月 27 日（月）東京大学工学部 11 号館〔北星学園大学文学部教授，日本顔学会理事〕
化粧から見た顔の文化村澤博人
1996 年 1 月 18 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔ポーラ文化研究所『化粧文化』編集長，
日本顔学会理事〕
摂食障害にみられる顔とからだの美牧野真理子
1996 年 6 月 19 日（水） 東京大学工学部 14 号館〔東邦大学精神医学研究1 階 141 講義室
室研究生，JICA 顧問医，
牧野クリニック診察部
長〕
加齢とナチュラルメーク ～美しく年を はらだ玄1996 年 11 月 7 日（木） 東京大学工学部 14 号館とろう～〔はらだ玄メークアップ
1 階 141 講義室
アカデミー代表〕
似顔絵とコンピュータ ～似顔絵をコン 輿水大和1997 年 1 月 30 日（木） 東京大学工学部 14 号館
ピュータは本当に描けるか～〔中京大学情報科学部教1 階 141 講義室
授，日本顔学会評議員〕
化粧の心理学入門
余語真夫1997 年 7 月 17 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔同志社大学文学部
1 階 141 講義室
心理学研究室〕
顔の解剖学入門 ～表情筋を探る～島田和幸
1997 年 11 月 5 日（水） 東京大学工学部 14 号館〔昭和大学医学部1 階 141 講義室
第二解剖学教室〕
笑顔と口もとの美松尾通1998 年 1 月 22 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔日本歯科大学，
1 階 141 講義室
松尾歯科医院院長，
日本顔学会監事〕
似顔絵捜査（捜査絵画）の特殊性と分 坂本啓一
1998 年 6 月 29 日（月） 東京大学工学部 14 号館
析に関する一考察〔元滋賀県警察本部似顔1 階 141 講義室
絵捜査担当，坂本捜査絵画研究室〕
仏像の顔清水眞澄
1998 年 11 月 5 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔成城大学短期大学部教1 階 141 講義室
授（日本美術史）〕
ウマの顔は、なぜ馬面か ? ネコの顔は、馬場悠男
1999 年 1 月 21 日（木） 東京大学工学部 14 号館
なぜ丸顔か ?     ～顔のデザインは、身〔国立科学博物館人類研
1 階 141 講義室
体のデザインの影響を受ける～
究部部長，
日本顔学会理事〕
コンピュータの顔、ロボットの顔
橋本周司
1999 年 7 月 6 日（火） 早稲田大学理工学部 56〔早稲田大学理工学部教号館 1 階 103 教室
授，日本顔学会理事〕
顔面トラウマ ～顔にきずのある人の気 石井政之
2000 年 1 月 11 日（火） 東京大学工学部 14 号館
持ち～〔ライター，
1 階 141 講義室『顔面漂流記』著者〕― 38 ―

日本顔学会誌十五巻二号

回数
第 16 回

タイトル
講師
日付
場所
顔は肌が大事 ! ～皮膚科学から見た顔 服部道廣
2000 年 6 月 30 日（金） 東京大学工学部 14 号館～〔花王㈱スキンケア研究1 階 141 講義室所〕
第 17 回 顔と心 ～リハビリメイクの立場から～ かづきれいこ
2000 年 11 月 9 日（木） 東京大学工学部 14 号館〔フェイシャルセラピスト，
1 階 141 講義室
スタジオ KAZKI 主宰〕
第 18 回 口元変われば・・・ ～顔と歯科～
寺田員人
2001 年 6 月 4 日（月） 東京大学工学部 14 号館〔新潟大学歯学部附属病1 階 141 講義室
院特殊歯科総合治療部助教授〕
第 19 回 顔表情のロボットによる表出と自動認 小林宏
2001 年 9 月 11 日（火） 東京大学工学部 14 号館
識の追及と応用（顔ロボットの実演付）〔東京理科大学工学部機1 階 141 講義室
械工学科助教授〕
第 20 回 健康的にやせるには・・・ ～よく噛む 高戸ベラ
2001 年 12 月 17 日（月）東京大学工学部 14 号館
こと、そして笑顔が大切～〔日本リラクササイズ協
1 階 141 講義室会代表，
日本顔学会評議員〕
第 21 回 顔の魅力作り ～笑顔づくりからシワ ･ 井上さくら
2002 年 7 月 11 日（木） 東京大学工学部 14 号館
タルミの予測まで～〔ポーラ研究所副主任研
1 階 141 講義室
究員〕
第 22 回 コンピュータは似顔絵描きになれるか 金子正秀
2002 年 12 月 12 日（木）東京大学工学部 14 号館～コンピュータによる顔特徴の解析と〔電気通信大学電子工学
1 階 141 講義室
似顔絵生成～
専攻助教授，日本顔学会理事〕
第 23 回 〔トークセッション〕顔と性格 好きな ラジカル鈴木
2003 年 6 月 23 日（月） 東京大学工学部 14 号館
顔 嫌いな顔 ～ ｢大顔展｣ ポスターイラ〔イラストレーター〕
1 階 141 講義室
ストレーターに聞く～
第 24 回 人間が顔を認知するメカニズム
柿木隆介
2003 年 12 月 17 日（水）東京大学工学部 14 号館〔国立生理学研究所生体1 階 141 講義室
調節系教授〕
第 25 回 美男子が競い、明治が廻る ! ～ ｢美男 土田健一
2004 年 5 月 24 日（月） 東京大学工学部 14 号館子｣ をめぐる身体イメージと近代日本〔東京大学大学院学際情1 階 141 講義室の文化 ･ 社会～報学府博士課程〕
第 26 回 < アジアン・ビューティー > というパ 眞嶋亜有
2004 年 12 月 1 日（水） 東京大学工学部 14 号館
ラドックス ～美のグローバル化の歴史〔日本学術振興会特別研
1 階 141 講義室と近未来～究員，国際日本文化研究センター外来研究員，
学術博士〕
第 27 回 笑顔のチカラ ～笑顔が変れば人生が 門川義彦
2005 年 3 月 1 日（火） 東京大学工学部 14 号館
変る～〔㈱笑顔アメニティ研究
1 階 141 講義室
所〕
第 28 回 顔の美術解剖学
宮永美知代
2005 年 9 月 14 日（水） 東京大学工学部 14 号館〔東京芸術大学美術学部
1 階 141 講義室
造形学科 美術解剖学
研究室〕
第 29 回 「 顔 を 見 つ け る・ 見 分 け る 」 ～ コ ン 川出雅人
2005 年 12 月 5 日（月） 東京大学工学部 14 号館
ピュータの目で顔を見る～〔オムロン㈱センシング
1 階 141 講義室& コントロール研究所〕
第 30 回 『小河原ともこの「ポジション式」似 小河原智子
2006 年 5 月 9 日（火） 東京大学工学部 2 号館 4
顔絵教室』
〔読売新聞契約似顔絵作
階 245 号講義室家，㈲星の子プロダク
ション取締役〕
第 31 回 『赤ちゃんの顔認識と脳の発達』山口真美
2007 年 3 月 12 日（月） 東京大学工学部 2 号館
〔中央大学文学部教授，
科学技術振興機構さきがけ研究者〕
第 32 回 『顔画像の情報処理とその応用』
崔昌石 Choi Changseok 2007 年 11 月 21 日（水）東京大学工学部〔韓国明和大学情報工学科教授〕
第 33 回 『片眼つぶりは何を意味するか』― 顔 香原志勢2008 年 7 月 16 日（水） 東京大学工学部 2 号館 4の表情と全身の身ぶりの動作学 ―〔立教大学名誉教授，
階 246 号講義室
日本顔学会初代会長・顧問〕― 39 ―

イブニングセミナーの歴史　イブニングセミナーの歴史﻿

回数
タイトル
第 34 回 『阿修羅の顔の謎を解く』

講師
日付
場所
原島博
2009 年 5 月 27 日（水） 東京大学工学部 2 号館 4
〔日本顔学会会長
階 246 号講義室
東京大学名誉教授〕
第 35 回 『文楽人形・舞台に生きる美』
池田陽子
2010 年 9 月 14 日（火） 日本女子大学新泉山館〔東京工芸大学名誉教授
1F 大会議室
・写真家〕
第 36 回 『デジタルエステ - コンピュータで顔を 荒川 薫
2011 年 6 月 17 日（金） 日本女子大学新泉山館
美しくする -』
〔明治大学理工学部
情報科学科教授〕
第 37 回 『恋される顔にルールはあるか ? ― 顔 上田 彩子
2011 年 11 月 14 日（月）日本女子大学新泉山館
や化粧の不思議 ―』〔日本女子大学人間社会学部非常勤講師・心理学博士・漫画家〕
第 38 回 原島博の顔学講座 （3 回シリーズ第 1 原島博
2012 年 1 月 18 日（水） 日本女子大学新泉山館回）『顔とは何か ? それはどのようにし〔日本顔学会会長て出来上がったのか ?』東京大学名誉教授〕
第 39 回 原島博の顔学講座 （3 回シリーズ第 2 原島博
2012 年 2 月 15 日（水） 日本女子大学新泉山館回）『コンピュータで探る顔の秘密』 〔日本顔学会会長
東京大学名誉教授〕
第 40 回 原島博の顔学講座 （3 回シリーズ第 3 原島博
2012 年 9 月 10 日（月） 日本女子大学新泉山館回）『顔学 : それはいかにして生まれた〔日本顔学会会長
か ? これから何を目指すのか ?』東京大学名誉教授〕
第 41 回 『化粧学の可能性を考える』
北山 晴一
2012 年 7 月 17 日（火） 日本女子大学新泉山館〔大阪樟蔭女子大学教授〕
第 42 回 『口もとは顔の最後の決め手 !』木村 澄子〔国語学〕
2012 年 11 月 20 日（火）日本女子大学新泉山館
茂木 悦子〔東京歯科大学〕
第 43 回 原島博の顔学講座 2 （3 回シリーズ第 原島博
2013 年 1 月 21 日（月） 日本女子大学新泉山館
1 回）『日本人の顔の過去、現在、未来』〔日本顔学会会長
東京大学名誉教授〕
第 44 回 原島博の顔学講座 2 （3 回シリーズ第 原島博
2013 年 2 月 20 日（水） 日本女子大学新泉山館
2 回）『阿修羅の顔とキティの顔』〔日本顔学会会長
東京大学名誉教授〕
第 45 回 原島博の顔学講座 2 （3 回シリーズ第 原島博
2013 年 3 月 19 日（火） 日本女子大学新泉山館
3 回）『いい顔とは何か ? - そのつくり〔日本顔学会会長
方 -』東京大学名誉教授〕
第 46 回 『将軍親族遺骨の研究 貴族顔の普及 ?』 馬場 悠男
2013 年 7 月 25 日（木） 日本女子大学新泉山館〔国立科学博物館
名誉研究員〕
第 47 回 『がん治療に伴う容貌の変化―「社会」野澤 桂子
2013 年 11 月 6 日（水） 日本女子大学新泉山館とのつながりを求めて―』〔国立がん研究センター
中央病院 アピアランス
支援室長〕
第 48 回 顔学講座第 7 回 『笑顔の秘密とその 原島博
2014 年 1 月 14 日（火） ルノアール マイ・スペー
力 ― 笑う顔には福来る ― 』〔日本顔学会会長
ス & ビジネスブース池
東京大学名誉教授〕
袋西武横店
第 49 回 『神経イメージング手法を用いたヒト 柿木 隆介
2014 年 8 月 1 日（金） 中 央 大 学・ 駿 河 台 記 念
顔認知機構の解明』〔自然科学研究機構生理館 560 号室学研究所教授〕
第 50 回 顔学講座第 8 回『顔が似るということ 原島博
2015 年 1 月 14 日（水） ルノアール マイ・スペー― 似顔絵から顔の秘密を探る ―』〔日本顔学会会長
ス & ビジネスブース池
東京大学名誉教授〕
袋西武横店― 40 ―

日本顔学会誌十五巻二号

支部活動
顔学会鹿児島支部会について
前顔学会鹿児島支部会長

渋井進

顔学会鹿児島支部会は、平成 17 年から毎年行われ、昨年で記念すべき第 10 回を迎えました。支部会としての歴史として 10 年、学会の支部会公認ではなかった前身の「鹿児島顔談話会」の時期を含めると、昨年で第 15 回を迎えました。鹿児島顔談話会の設立は、顔学会設立と 4 年しか違わず、進取の気風を謳っている、維新の地である鹿児島にふさわしく誇るべきことと言えるでしょう。
鹿児島顔談話会の立ち上げおよび発展は、現在顔学会の副会長でいらっしゃる、島田和幸先生の多大なるご尽力に依るところです。記念すべき鹿児島支部会としての第１回は、講演者は原島博先生（不在につき、島田先生代読）、菅沼薫先生、鹿児島大学からは中村典史先生、桶田洋明先生と、豪華な内容でした。その後も毎年学外からもゲストをお呼びして、学内の学部にとらわれない研究者間や、地域の歯科、化粧関係等の顔のプロフェッショナルおよび、一般の人々も参加する交流の場としての役割を果たして来ました。
私が、鹿児島支部会に始めて参加させていただいたのは、平成 19 年の 11 月に行われた、第 3 回の鹿児島支部会でした。ですので、私の知っている範囲ではあまり十分な内容を語れるとは思えません。しかし、そのような私の目から見た鹿児島支部会、というのも面白いかもしれませんので、ここでは事実を述べるのではなく、エピソードとして記憶を辿りながら、これまでの展開と今後について、紹介を致したいと思います。
私に取っての第１回である第 3 回鹿児島支部会では、特別講演として山口真美先生をお迎えして「赤ちゃんの知覚と脳の発達 : 顔を見ている時の脳の動き」というタイトルでご講演をいただきました。その時の思い出として、私も発表予定だったのですが、パソコンがうまくつながらずタイムオーバーで来年に持ち越しになったことがあります。その次の年の第 4 回では、「顔で評価する」というタイトルで、ちゃんと発表しました。私はその次の年から東京に帰ってしまったのですが、第 5 回の鹿児島支部会は、フォーラム顔学 2009、すなわち全国大会となっているのです。東京から楽しく参加させてもらいましたが、忙しく働いてくださっている鹿児島支部のメンバーの皆さんを見ながら、不謹慎ながら、「鹿児島にいなかったので、大会の準備をしなくて助かった」と思った記憶があります。
その後、私は平成 24 年度から再び鹿児島大学に戻り、鹿児島支部会の役員を務めさせていただいておりまして、企画に携わっておりました。そして、島田先生および、同じく鹿児島支部にご尽力頂いておりました杉原一正先生が平成 26 年 3 月で退職されたので、それ以降は私が支部会長を務めさせていただいておりました。最新の第 10 回では、これまでの講演のスタイルだけではなく、鹿児島大学医学部・歯学部附属病院の歯科医師の３名の先生のご協力を得まして「無料相談会『お口の悩み聞きます』～歯のよろず相談所～」という企画も取り入れ、より参加者との交流を重視した親しみ深い会を目指しています。
残念ながら私は鹿児島をこの秋で去ってしまったのですが、その後の支部会長代行として横山春彦先生にお引き受けいただけることになりました。今後の鹿児島支部のさらなる発展を祈りつつ、筆を置かせていただこうと思います。

― 41 ―

JFACE 中部支部活動報告―日本顔学会中部支部もじわじわと盛り上がっています !―JFACE 中部支部活動報告―日本顔学会中部支部もじわじわと盛り上がっています !―
同
1.

幹事

中部支部支部長
福村晃夫
中部支部代表幹事
輿水大和
林純一郎、冨永将史、藤原孝幸、舟橋琢磨、徳田尚也、長坂洋輔

誕生の背景、歴史
2000 年開催の大顔展名古屋に係わった名古屋実行委員会メンバー、例えば、大岡立さん、佐藤正明さん

やその後に中村剛さんとその似顔絵作家の仲間の声が、さらに地元、名古屋市科学館や中日文化センターからのご理解ご支援が膨らんで、日本顔学会中部支部をうみ出しました。その直後には、顔学会第 9 回大会
フォーラム顔学 2004（名古屋）が開催されましたのは、大顔展名古屋の現地実行委員会に係わった名古屋
コミュニティが母体になったことは言うまでもありません。第 9 回フォーラム顔学 2004 のメンバーを備忘しますと、下記（敬称略）のようでありました。
〈大会顧問〉樋口敬二（名古屋市科学館長）、小川英次（中京大学長）、熊坂賢次（ソフトピアジャパン理事長）、
平沼謙二（愛知学院大学歯学部、日本歯科審美学会顧問）〈実行委員会〉輿水大和（中京大学）実行委員長、実行委員 :茂登山清文、安田孝美（名古屋大学）、山本和彦（岐阜大学）、佐藤幸男（名古屋工業大学）、小林身哉（金城学院大学）、小板橋広行、佐伯平二、尾坂知江子（名古屋市科学館）、丹羽義典（ソフトピアジャパン）、中村和男、川井康弘（読売新聞）、小川
雅久（メナード）、大岡立（似顔絵作家）
2.

中部支部の活動
添付の写真は、第 2 回研究会のものです。

（1）設立記念キックオフ会議と第一回中部支部研究発表会
忘れもしない、2011 年 3 月 24 日（栄中日文化センター）、東日本大震災 3/11 直後に開催した。30 名参加であった。
アジェンダは、日本顔学会副会長輿水大和の挨拶、日本顔学会の会長原島博先生による基調講演「なぜJFACE 中部か」、名古屋大学名誉教授福村晃夫先生による記念講演「顔学の可能性」、中部支部設立会議（中部支部長福村晃夫、代表幹事輿水大和、幹事岡田富雄、大岡立、吉村いづみ、太田寿江）であった。
（2）第 2 回日本顔学会中部支部研究会
平成 23 年 12 月 22 日 ( 木 )、栄中日文化センター 2 階、参加者 23 名にて開催した。
アジェンダは、福村中部支部長挨拶、原島日本顔学会会長挨拶、名古屋大学名誉教授・中京大学元教授の
辻敬一郎先生の特別講演「心理学と顔研究−学際領域における寄与の可能性−」と多数の研究事例発表であ― 42 ―

日本顔学会誌十五巻二号

った。
（3）第 3 回日本顔学会中部支部研究会
平成 24 年 7 月 26 日 ( 木 )、栄中日文化センター 2 階で開催された。参加者 29 名であった。
アジェンダは、福村中部支部長挨拶、日本顔学会前会長原島博先生の特別講演「知のデザイン−デカルトの知からダ・ヴィンチの知へ−」と多彩な研究事例発表であった。
3.

中部支部のこれからこれまでの 5 年間、上記の 3 回研究会開催をノロノロと続けてきましたが、いざとなると常に 30 名から40 名の参加者が笑顔で参集します。そのほか、この間には中日文化センターへの講座開設協力、似顔絵グ
ループ（似顔絵楽座）への協力なども行ってきました。そして、ここにきまして、日本顔学会 20 周年記念フォーラム顔学 2015 の実行委員会をこの中部支部のメンバーが渾身の力を振り絞って担いました。
これからは、このような牛歩のような歩調ながら仲睦まじい中部支部から、これにつながる顔学会公認サークルをこの地の大学や中学高校に生み出せたら素晴らしいだろうなと、思案しています。
（以上）― 43 ―

若手交流会 3 年間のあゆみと日本顔学会 20 周年記念イベント報告

若手交流会 3 年間のあゆみと日本顔学会 20 周年記念イベント報告
高橋翠（東京大学大学院教育学研究科）・牛山園子（フェイスストレッチング協会）
若手交流会事務局：jface.wakate@gmail.com
日本顔学会が 20 周年を迎えた 2015 年、日本

が、この期間で最低限の運営基盤を構築できた。

顔学の公認サークルである若手交流会は、11 月

フォーラム顔学 2013 では本交流会有志がシンポ24 日で 3 歳の誕生日を迎えた。3 歳というと、ジウムを企画し [3]、顔学会での存在感を高めた。

「三つ子の魂百まで」という諺が思い浮かぶ。あくまで人の成長発達に関する洞察を表す言葉であ

2 年目の活動

るが、やや強引に若手交流会にあてはめて考えて2 年目からは、運営委員会を設けることで運営

みると、それは 3 年目までの活動のあり方や会の組織化（交流会の定期開催、イベント運営業務を特徴づける個性が今後も残っていくということ

等の分担）や広報活動（HP の整備など）を積極であるから、この機会に「来し方」から「行く的に実施した。定期交流会の参加者も一般募集と末」を探るべく、若手交流会の活動を振り返ってし、本交流会の多様化や活性化につながった（登みることにした（表 1 は、若手交流会の「あゆみ」

録メンバーは 2015 年 11 月時点で 55 名）。

を活動年表としてまとめたものである）。なお今
回は紙幅の関係上、会の趣旨や活動目標等には触3 年目の活動れることができないため、詳細はぜひ若手交流会

メインの活動である定期交流会開催のみならのウェブサイト [1] や日本顔学会誌 vol. 14 に掲ず、メンバー有志による発展的な活動（アドバン

載された若手交流会の寄稿論文 [2] をご覧いただ

スト活動 ; 他学会への出張発表や対外的なイベン

きたい。

ト）も展開した。第一弾として企業展示施設で若手メンバーが出張似顔絵教室を開催した。この企画による成果はフォーラム顔学 2015 にて発表さ

若手交流会のあゆみ
本交流会発足のきっかけは、フォーラム顔学

れ、20 周年大会副会長賞を受賞した [4]。また、2011 まで遡る。そこで行われた本交流会の発起

若手交流会応援団制度を設け、既に 2 名の方か

人 4 名と元顔学会会長の原島先生との何気ないら会の趣旨にご賛同・ご支援いただいている。

雑談をきっかけに、翌年 3 月より 4 回の会議を経て発足準備が進められた。一方で、フォーラム

20 周年記念イベント（若手企画）

顔学 2012 ではフォーラムの実行委員を中心に若日本顔学会創設 20 周年を記念し、名古屋市科

手企画イベント「今後の顔学の発展に向けて」が学館と共催して日本顔学会若手交流会が記念イベ開催され、発起人 4 名を含む様々な分野（工学、ントの企画と運営を行うこととなった。それは美容、心理学）の新進気鋭の研究者が各分野の融第 19 回日本顔学会大会フォーラム 2014 の際に、合と協働を通じた新しい「顔学」の形を模索する、

輿水大和先生より 20 周年に向けて若手交流会で非常に刺激的な会となった。その折に会の結成が企画することの提案を頂いたことに始まり、瀬尾

告知され、約 1 カ月後に記念すべき第 1 回交流

昌孝さん（立命館大学）が企画担当となって、約会が開催された。

1 年をかけて若手交流会運営委員を中心に多くの方のご協力のもと実現したものである。当初は「顔学」を紹介するパネル展示のみの予定だったが、1 年目の活動
結成後 1 年間は、発起人が中心となって計 3

体験型のワークショップとデモも開催されること

回の定期交流会を開催した。運営負荷の少ない継となった。メンバーが幾つかの科学館や子供向け

続的な開催を第一に考えて参加者は限定していたイベントに足を運び、科学館利用者の興味や関心― 44 ―

日本顔学会誌十五巻二号をさぐりアイデアを捻出しながら、日々メールでとって大変貴重な機会となった。

の意見交換をして定期交流会や運営委員会で協議を重ねていった。
2015 年 8 月 9 日に「顔学へようこそ」と題して共催パネル展示が始まった。「顔学の概要紹介」「工学（情報）」「医学」「美容」「芸術」の各学術分野における顔研究の事例紹介で、それぞれ「顔学への招待」、「コンピュータによる顔認識・似顔
絵自動作成」、「コンピュータを使った顔面神経麻痺の診断」、「化粧による印象変化」、「小説からみつけた笑顔・文字から画像に」のパネルを、名古屋市科学館が誇る世界最大のプラネタリウム（理図 2 共催ワークショップ「記念写真が楽しくなる『フォトプロップス』を作ろう」

工館 6 階）の入り口横に設置していただき、10
月 4 日まで来場者に閲覧していただく機会となった（図 1）。

そして、デモは前島謙宣さん（株式会社オー・エル・エム・デジタル）が、老け顔シミュレーショ
ン「あなたの 10 年後、20 年後の顔をのぞいてみよう」と題して、撮影した来場者の顔画像から本人の数十年後の顔をシミュレートして合成した顔をその場で印刷してプレゼントした。3（図 3）。

図1

共催パネル展示「顔学へようこそ」

8 月 23 日には、生命館地下 2 階サイエンスホー
ルホワイエにて「記念写真が楽しくなる『フォトプロップス』を作ろう」- 表情豊かに変身 !!- と題してワークショップを開催した。武藤祐子さん（大図 3 共催体験ブース「あなたの 10 年後、20 年後の顔をのぞいてみよう」

阪樟蔭女子大学）による「顔のパーツによる印象変化」のレクチャーを踏まえて、顔の印象を変え
1
る小道具「フォトプロップス」
作りをおこなった。

もう一つのデモは瀬尾昌孝さんが、顔認識・自また、牛山園子（フェイスストレッチング協会）

動美顔補正「写真シール機で使われている顔画像

により魅力的な笑顔をつくるために「フェイスの補正を体験してみよう」と題し、コンピュータ

2

ストレッチング」 を体験していただいた（図 2）。

による自動顔認識と美顔補正の Before から After

顔の外側の印象へのアプローチと、内側からの顔への変換を来場者本人の顔画像を使用して体験しの印象変化を目指すという若手交流会らしい異分ていただき、作成した顔画像をその場で印刷しプ

野コラボレーションの実現ともなった。また輿水

レゼントするという内容であった（図 4）。4

大和先生と原島博先生が駆けつけてくださり、現どちらのデモも、家族や友人同士が楽しそうに場でアドバイスをいただけたことはメンバーに
1
2

結果を見せあう笑顔が溢れる展示となった。
3

 真撮影時に小型のお面の様に使う小道具で、眉やヒゲ、写唇などの顔のパーツの形をしている
表情筋を柔軟にするストレッチの手法

4― 45 ―

 術提供：早稲田大学
技
島繁生研究室技術提供：立命館大学
陳延偉研究室先進理工学部

応用物理学科森

情報理工学部

メディア情報学科

若手交流会 3 年間のあゆみと日本顔学会 20 周年記念イベント報告

当日は魅力ある若手交流会フライヤー（図 6）

今後に向けてのお披露目の機会ともなり、学芸員さん、学生

若手交流会において「若手」とは、“ 好奇心・さんとおこなった前日の科学館閉館後約 5 時間

探求心旺盛・挑戦的な心を持ち続けている者 ” のにわたる入念な準備のもと、3 つの企画で約 300ことを指す。発足から 3 年を経て活動基盤が強名の来場者に「顔学」に親しんでいただけたこと

固になりつつある今、本会が顔という 1 つのキー

は、今後の活動の大きな励みとなった。

ワードに導かれ各方面から寄り集まった多様な人々が、互いの垣根を超え自由に語らい合うことによって新たな学問の可能性を照らし出す『知と好奇心、そして探求心のアゴラ』となるよう、今後より一層活発に活動していきたいと考えてい
る。
参考文献
[1]

日本顔学会若手交流会ウェブサイト URL
http://www.jface.jp/wakate/index.htm[2]

高橋翠．（2014）．若手が作るこれからの「顔学」～日本顔学会若手交流会の活動を

図 4 共催体験ブース「写真シール機で使われている顔画像の補正を体験してみよう」

通して～，日本顔学会誌．Vol. 14，pp.3743．
[3]

牛山園子・中州俊信・武藤祐子（2013）．
『“ 美 ” 顔学』～多分野から観た顔の美，日本顔学会大会（フォーラム顔学 2013）．

[4]

福富大介・中洲俊信（2015）．ワークシ
ョップ手法を用いた似顔絵コミュニケーシ
ョン，日本顔学会大会（フォーラム顔学2015）．

図 5 体験企画に携わったメンバー

図 6 若手交流会公式フライヤー
作成者 : 中村衣里（福島大学大学院）― 46 ―

― 47 ―

２０１５年度

２０１４年度

２０１３年度

２０１２年度

２０１１年度

７月

８月

９月

１１月

１２月

１月

２月
□ 顔学会 『若手の会』運営会議（３月２１日）

３月→若手交流会応援団制度開始、第１号誕生■４ 名古屋市科学館との２０周年イベントに向けて始動

若手企画発表資料を公開（PV1000以上達成）◎ SlideShareにフォーラム顔学2013■１ 運営委員会発足→顔学会論文誌Vol.14

名古屋市科学館共催企画② 「顔学」に関する体験☆ 顔学会20周年記念イベント→若手交流会応援団 第２号誕生★９ ヘアカラーと第一印象→若手交流会メンバーの口頭発表のうち２件が受賞（20周年記念フォーラム顔学2015大会長賞＆副大会長賞）○ 若手交流会ポスターブース設置、若手交流会フライヤー配布、運営委員会名刺運用開始

C 顔認識・自動美顔補正「写真シール機で使われている顔画像の補正を体験してみよう」

B 老け顔シミュレーション 「あなたの10年後、20年後の顔をのぞいてみよう」→A 「記念写真が楽しくなる『フォトプロップス』を作ろう」-表情豊かに変身!!

名古屋市科学館共催企画① 共催パネル展示「顔学へようこそ」（１０月初旬迄）☆ 顔学会20周年記念イベント『若手が作るこれからの「顔学」～日本顔学会若手交流会の活動を通して～』掲載○ 若手企画シンポジウム2014「～新顔学への挑戦～」、若手ポスター、懇親会企画◎若手交流会ホームページ立ち上げ■７ 20周年イベント打ち合わせ、名刺作成会議■６ 若手交流会フライヤー作成会議★８ 写真を通して顔とコミュニケーションの関係を考える★（数字は回数）：定期交流会■（数字は回数）：運営委員会□：交流会立ち上げ会議○：フォーラム顔学◎：対外的な広報活動☆：その他イベント☆ Cannonギャラリー見学会■５ 定期交流会運営マニュアル作成開始☆ ドットDNPワークショップ「似顔絵のコツをお教えします」■３ ホームページ作成開始、『若手の野望』をテーマにブレインストーミング実施（フォーラム顔学２０１４にて発表）★６ “イケメン”の謎に迫る－男性顔の魅力をめぐる進化・文化－◎ 若手企画シンポジウム２０１３をYoutubeにアップロード☆ 日本学術会議公開シンポジウム 学際交流ポスター発表会■２ 若手交流会アジェンダ策定（メイン活動・アドバンスト活動・広報活動を意識） ★７ “化粧による印象変化”を体感する - Before化粧 vs. After化粧 -◎ 日本学術会議 若手アカデミー委員会による若手研究者ネットワークに登録→認定（第１号）□ 公認サークル申請→顔学会ニューズレターに定期交流会報告を掲載開始（vol. 51, 54～57）★３ 美容医療，顔の美に関する議論 ★４ 心理学における顔の測り方 ～SD法を中心に～○ 若手企画シンポジウム「“美”顔学～多分野から観た顔の美」 ※輿水賞受賞（ニューズレターvol. 53）◎日本似顔絵師協会HPにて第１回定期交流会の紹介掲載★１ 似顔絵作成ワークショップ（若手交流会発足日：１１月２４日）○ 若手企画イベント「今後の顔学の発展に向けて」（シンポジウム）□ 若手交流会立ち上げ準備（最終会議）

１０月★２ フェイスストレッチングで毎日笑顔ワークショップ発足に向けた本格的な活動

６月★５ 最先端顔合成手法のご紹介と平均顔作成ワークショップ

４月 ５月

表１ 日本顔学会若手交流会の年表

日本顔学会誌十五巻二号

ニューズレターヒストリー

ニューズレターヒストリー□ 創刊準備学会発足から 3 か月後、ニューズレターはその産声をあげようとしていた。1995 年 6 月に「創刊準備号」が発行された。A4 サイズ 4 ページ、巻頭には香原初代会長のごあいさつ。三人寄れば文殊の知恵という、にはじまり、各分野の研究者が顔という共通目標に向かって集い、独善に偏らず、人の顔の顔たる所以を探っていこう、という学会発足の主旨と人材の参集、知識の集積が述べられた。「どうだろう。これからはともに知見をかわして顔という共通目標に向けて歩み続けようではないか」、「学の響宴が実りあるものとなれば、
古今東西、ヒポクラテスもアフロディテも、また楊貴妃も韓非子も、さらに紫式部も西鶴も、顔の学会のおもしろさを一目見ようと訪ねてくるに相違ないだろう」。以上は原文からの引用だ。
ニューズレター編集部からは、年 2 回の発行予定と内容案が伝えられた。事務局からのお知らせ、出版物や各種研究集会の案内および報告、テレビ、ラジオ番組、研究成果の紹介と解説、研究室紹介、エッセイ等があがっていた。
□ 創刊号発行
ニューズレター No.1 の発行は 1996 年 3 月 1 日。8 ページの構成でイブニングセミナーの報告（95 年 7 月、9 月、11 月、96 年 1 月の 4 回分）、研究室紹介に早稲田大学理工学部の橋本研究室、「顔の認識と計量」シンポ
ジウムの報告、書評、書籍案内、事務局からのお知らせ、会員のページであった。会員のページは、会員からの意見、顔に関する意見、問題提起、学会への提案を寄せていただく企画だった。初回は、エジプト画の眼 ?（葭田秀夫さん）、日本顔学会に思うこと（菅沼薫さん）、顔学会に望むこと（熊崎誠さん）が掲載された。
創刊準備号で募集した学会のロゴマーク決定の報告も掲載された（図 1）。
原島博先生案をベースに、香原初代会長の発案で口と耳を加え、宮下秀一さん（リクルート）に仕上げていただいた経緯が紹介された。創刊号の表紙には、はっきりとこのロゴマークが記されている。
□『Now the Face』はじまる
No.4 から Now the Face がはじまった。記念すべき初ページを飾ったのは俳優の金城武さんだ。大人気の彼にどのように登場を依頼し実現したかは不明である。時代の寵児の登場に筆者はあっと驚いたことを覚えている。以降、表紙ページにはその時代を感じさせる「顔」の人物がとりあげられていく。
実在の人物だけに限らない。新札発行時にはお札の顔、SMAP メンバー 5 人の平均顔も掲載された。まさに Now the FACE は時代を映す顔となっていた。
フォーラム顔学の開催前後の号では特別講演者の紹介としても組まれ、告知の目的も兼ねるようになった。これまでの登場者を表 1 にまとめた。顔ぶれの豊かさを感じていただけると思う。
□『顔人』はじまる
同じく No.4 から顔人もはじまった。顔に関する活動を行っている人々を紹介する企画だ。第 1 回の登場者は能面師の大塚亮二さん。以降、写真家、アー
ティスト、
人形師、ジャーナリストなど、こちらも多彩な顔ぶれである（表 2）。
ここのところ、イベント報告が多く、顔人は休止状態になっている。そろそ― 48 ―

図1

ロゴマークの決定過程（創刊号より）

日本顔学会誌十五巻二号

ろ復活させたい企画である。
□編集部・委員の変遷
編集部第 1 期（創刊準備号～ No.3）は国立科学博物館分館・人類研究部内に、第 2 期（No.4 ～ No.19）はポーラ文化研究室内、第 3 期からは日本顔学会事務局内に置かれた。No.30（2006 年 3 月）からは、レイアウ
ト、デザインに（株）毎日ビジネスサポートさまの協力を得て進行している。当時から今日まで長谷川さんとデザイナーの中村さんがこれまで 9 年間、縁の下の力持ちとして支えてくださっている。フォーラム顔学 2015 ではささやかながらお礼の気持ちとし感謝状を送らせていただいた。この原稿を機にお願いし、コメントを寄せていただいた。素敵なイラストからお二人の人物像を想像してください。
以下にこれまでに編集に関わった方々のお名前を列記させていただく。
【ニューズレター作成協力㈱マイナビサポートのお二人からのコメント】
長谷川順一さん「レイアウトができあがるとまず校正をするのが担当です。
誰よりも最初に NL を読めるのが嬉しいです !」中村幸恵さん「毎回 Now the face が誰になるのか楽しみです。AKB48 の顔合成が出たときはこれぞ顔 ! とテンション上がりながら作成しました !」【ニューズレター編集部で活動された方々】（敬称略） * は現役
馬場悠男・海部陽介・小出裕一・板倉克子・板倉明宏・高谷誠一・村澤博人・小椋優子・城戸崎雅崇 *・小池亨・米澤泉 *・玉置育子・土田健一・大坊郁夫・余語真夫・竹原卓真 *・上田彩子 *・中洲俊信 *・菅沼薫 *・
高野ルリ子 *
□ 顔の見える会員誌を目指して「顔学会」だからこその会誌として、ニューズレターは会員の顔が見えるようにとの方針ですすめている。
報告記事はできるだけ多くの会員の方に書いていただきたいと思っている。ご協力くださった方のお名前はすべて挙げることができないが、この場をお借りし、感謝をお伝えさせていただく。
この原稿のために、全ニューズレターに改めて目を通し、過去の会員へのアンケート（たとえば人生を最も良くあらわす顔の部位は ? など）など双方向性の企画、研究室訪問によるリアルな現場の紹介が新鮮に映った。今後、いっそう顔の見えるホットな紙面をいっそう心がけていきたいと気を引き締めた。会員のみなさ
ま、これからもニューズレターへのご協力を、そしてご意見もどうぞよろしくお願いいたします。
（高野ルリ子）― 49 ―

ニューズレターヒストリー

表1

Now the Face 登場者一覧

号 登場者
肩書／所属 ※掲載時
4_1 金城 武
俳優
4_2 福田 和子
6 SMAP（平均顔）
歌手
7 白石さおりミスコン53冠王
8 辻本 茂雄
吉本新喜劇
9 湯川元専務（株）セガ・エンタープライゼス
10 南 伸坊
イラストレーター・エッセイスト・漫画家
11 多田 俊明
読売新聞社事業局部長
シーマン「禁断のペット」制作者
12 斉藤由多加
明和電気副社長
13 サバオと土佐信道さん
鹿児島顔談話会会長・鹿児島大学歯学部教授
14 伊藤 学而
映画「2001・宇宙の旅」のコンピューター
15 顔のない人格「HAL-9000」
ホリ・ヒロシ人形師
16
ネットアイドル17 前田ひばり
18 フォーラム顔学2001大会参加者のみなさん
アットコスメ主宰
19 山田メユミ
20 お札の顔 樋口一葉の顔は真似しやすいか
女装家
21 三橋 順子
中央大学助教授
23 山口 真美
元NHK美粧師・山野美容芸術短期大学客員教授
30 岡野 宏フジテレビ編成制作局エグゼクティブ・ディレクター
31 杉田 成道プロ野球選手32 新庄 剛志
彫刻家・東京芸術大学大学院美術研究科教授
33 薮内 佐斗司
日本エステティック業協会上席教育委員
34 下村 朱美
株式会社丸善メイクアップアーティスト
35 石川 陽子
ソニーコンピュータサイエンス研究所
36 茂木 健一郎
漫画家
37 しりあがり寿
小笠原流礼法宗家
38 小笠原 敬承斎
漫画家・作家39 さかもと 未明
鹿児島大学法文学部教授
40 原口 泉
フリーアナウンサー
41 小倉 淳似顔切り絵師42 土田 祥子
心療内科医『ひめのともみクリニック』院長43 姫野 友美
ＣＧアーティスト・東京大学大学院教授
44 河口 洋一郎
山崎
尚子
ＪＡＸＡ宇宙飛行士
45
新潟県醸造試験場長
46 渡邊 健一
AKB48メンバーの合成顔
47 江口 愛実
株式会社前田創舎広告 クリエイティブプロデューサー
48 佐々木 昌彦
総理大臣官邸写真室技術顧問
49 久保田 富弘
似顔絵作家・イラストレーター
50 田端 伴和
熊本県ユルキャラ
53 くまモン
アートディレクター・グラフィックデザイナー
54 水谷 孝次
島根県立大学客員教授
55 アントン・ウィッキー
共立女子大学文芸学部教授
56 入江 和生日本顔学会初代会長・人類学者
57 香原 志勢いとうせいこう
俳優・小説家・タレント
58― 50 ―

日本顔学会誌十五巻二号

表2

顔人登場者一覧号
肩書・所属 ※掲載時
4_1 大塚 亮治
能面師
4_2 与 勇輝
人形師
6 星川 博子
写真家
7 置田 直幹
メガネデザイナー
8 久門 易
写真家
9 岡崎 太威アーティスト
10 安村敏信
板橋区立美術館学芸主査
11 石井政之
ジャーナリスト
作家
12 蔦森樹大正大学教授13 鍋田 恭孝
写真家
14 北島 敬三
メークアップ・アーティスト
15 小林照子
日本画家・イラストレーター
16 斉藤 信夫
美術家
17 鈴鹿芳康
18 日本顔学会誌編集委員
彫刻家
19 谷内 康生
美術作家
20 やなぎみわ
文部科学省数理統計研究所教授
21 村上 征勝
医・美・心研究会・慶応義塾大学教授
中島
英雄
22
著述業
23 小林 光恵
弥生美術館学芸員
24 中村 圭子
西本ゆか
朝日新聞記者
25
アヘッド・ラボラトリーズCo. Ltd. 代表取締役
26 常國 剛史
歯科医・医療法人泉美会会長
27 堀 逸朗
大岡 立
似顔絵作家
30 輿水 大和中京大学教授ヘアメーキャップアーティスト
31 加藤 みどり子
総合大学大学院教授
32 長谷川 眞理子
田中 宏志
富士フィルム（株）
33 張 貽彤
講談社 VOCE編集部
34 関 龍彦
似顔絵作家
35 南 芳高
ソニー株式会社
36 日台 健一
京都大学霊長類研究所
37 佐藤 弥小河原智子
似顔絵作家・イラストレーター
38
自然科学研究機構 生理学研究所教授
39 柿木 隆介
美術家
40 徳永 隆友恵
しづね
振付師・演出家・舞踏家・音楽家
41
日本女子大学教授
42 小舘 香椎子
株式会社前田創舎広告 クリエイティブプロデューサー
43 青木 吉満
日本アニメ・マンガ専門学校マンガ学科長
小池利春
46
日本女子大学非常勤講師
47 上田 彩子
中京大学教授（顔学会会長）
48 輿水 大和― 51 ―

ニューズレターヒストリー

History of J-FACE News Letters
1995 創刊準備号 - 2015 No.58

coming soon....
― 52 ―

日本顔学会誌十五巻二号

特別寄稿

随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ
福村晃夫

Teruo FUKUMURA
名古屋大学・中京大学誉教授
フォーラム顔学 2015 大会長Emeritus Professor of Nagoya University and Chukyo University
General Chair of FORUM KAO-GAKU 2015

本寄稿論文掲載の序言
本寄稿論文の著者ご自身（のお身内）より、『健康上の理由により、最終稿に至らずできれば辞退したい
が、本草稿の取り扱いについてはお任せいたします。』とのご意向を受けて、著者の身近なところにおられる、
中京大学の輿水大和氏に校閲も含めてその後のご対応をお願いしたので、ここに掲載します本特別寄稿論文に関する若干の経緯として編集委員会からのご報告といたします。福村晃夫先生におかれましては、ご多用な中にもかかわらず玉稿を賜り深く感謝申し上げます。有難うございました。
（学会誌編集委員会委員長

渋井進）〈編集委員会からのお断り〉
お願いしておりました筆者最終校正原稿を反映できないまま前号（Vol.15，No.1）にて印刷となりましたことをお詫びし、編集委員会の責任で、本号（Vol.15，No.2）にて善処させて頂きました。

構成・目次
1.

まえがき

― 顔の体験 ―2.

顔のセマンティクス

3.

顔の形成と表情の発生

4.

顔のパターン認識と表情の理解

5.

顔学とヒューリスティクス

6.

むすび

1.

まえがき

― 顔学は社会の人のため ―― 顔の体験 ―それは、そこ（腸）を患った人しか分からぬ激烈な痛みであった。術後の患部から発して全身を引き裂くように走る痛み、意識は痛みよ去れというのだが、身体はこれを執拗に離さない。このことを “（心の）身体性 ” というのだとしみじみ分かった。と同時に、いったん身体を離れた言葉が、身体への “ 接地 “ が無くなり、いかに宙に浮いたものかということも分かった。
情報科学・工学は、記号言語を扱う学問・技術である。そこでは対象となった言語を実世界、あるいは身体に接地することが、しばしば重要な問題となる。人間が持つ自身の表現媒体の中で顔ほど身体と心を豊富に表すものはあるまいという観点から、痛みのひきつり顔をつくった身体と、身体の執拗さを味わった事実と体験を想起しつつ、顔に関する学問、つまり顔学というものを情報科学・工学の視点から眺めてみた。
2.

顔のセマンティックス
情報のことを「情報は環境とのインタラクションの変化によって現れ、その受け手の行為を介して意味を― 53 ―

随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ　随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ﻿

伝える」と定義することがある。情報は物事の知らせだけでなくて、物にまつわる行為を誘起する効果を与え、そのことで情報の意味が伝わるという考え方である。モデル化して式で書けば、
顔情報→ 〈意味〉（行為）

式（1）のように表される。
これは、情報の受け手の内部に関する形式である。この式における < 意味 > を、以後、顔の “ セマンティ
クス ” 呼ぶことにする。情報の伝送は元来双方向だから、例えば情報の送り手の「意図」を表すような情報の意味は送り手受け手の双方に受容されるという見方もあるが、ここでは、顔情報のセマンティクスは、情報の受け手のみにおいて生じるという仮説が設けてあることに留意しておこう。このセマンティクスをとり
あえず理解するのは受け手なのだが、社会的な生き物であれば、これは当然社会化するだろう。
顔が顔前に現れることは情報の発生だから、ある受け手の眼前に “ ひきつり顔 ” が現れたとき、この情報の応答として “ しかめ面 ” をしてしまったとすると、上式（1）に従えば式（2）、
引きつり顔

→

〈とても痛そう〉（しかめ面）（送り手）（受け手）

式（2）のようになる。実際、引きつり顔の情報が想起した受け手の “ しかめ面 ” に情報に対する応答行為として、ことさらに気付くことにより、受け手が引きつり顔を見ることに気付いて < とても痛そう > というセマン
ティクスを得ることになる。“ 引きつり顔 ” に対して “ しかめ面 ” を対応させたのは、ミラーニューロンを参照すればあながち思いつきのことではない。しかめ面から < とても痛そう > のセマンティクスを引き出したのは、筆者の意味解釈の借用である。（注 1）
ここで “ 痛い ” と叫びながらひきつり顔をしているのは、情報のもともとの送り手 A であり、しかめ面（ツラ）をしているのは受け手 B である。この「しかめ面をする」という行為の結果の面は受け手 B には見えない。しかし受け手 B は、送り手 A の顔をひきつらせる「行為」を見て、「送り手 A はさぞかし痛いのであろう」との印象を受けたとする。このことを < とても痛そう > とセマンティクス化したと考えられる。受け手 B は実際にしかめ面をしているとしても、この面を見るのは受け手の受け手 C である。（以下同様）。
このことは日常生活が知る必要はないと思う。だが意味理解の出来る知的エージェントを作るときは必要だと思う。次のことに着目しよう。この場合、もともとの情報は送り手 A で動詞として生じ、その印象は形容詞として受け手 B が主体的に感じるものである。従って現象の生じる場所が異なる。動詞に対する形
容詞の与え方は、1 言語の範囲内で共通であるとして、動詞対形容詞の関係は 1 語内で経験的に獲得されるものとなる。知的エージェントをつくるのであれば、エージェントはこの経験を積まなくてはならない。
日常会話ではセマンティクスは直感的で分かり易いが、内容は様々である。交差点という環境で信号が赤から青に変わるとクルマが一斉に動き出す。これはそのような信号（情報）と行為との関係に交通規制という社会的なルールがあるからである。このような行為を発生させるものは社会的なものに止まらず、物理的
因果関係、儀式的な慣行など種々のものがあるから、全体を「メタな関係」というより広い視点から眺めるべきものであろう。言語もサインと見なせば、文法に沿った慣行の集合だからこの中に入るだろう。ただし、あるルールが有ることと、ルールを体験することは別問題である。
信号が青に変わってクルマの発進行為をとる人達はそれぞれ生活の文脈を持つから、信号が変化したこと（行為が行われたこと）のセマンティクスは各人各様だろう。セマンティクスの源は、情報源になる行為に対する受け手の印象だとすれば、長く待たされた人は、あの信号は踏み切りではなく閉め切りをセマンティ
クスとするかも知れない。
ある事件の訴訟の最終法廷で裁判長が発言し始めたとき、傍聴人の顔が一斉に緊張した顔付きになったのは、最終法廷では判決の言い渡しがあることが半ばルールのように定まっているからである。このときの情報の送り手は裁判長で、受け手は傍聴人であり、朗読が単調なので、裁判長には感情の浮き沈みが無いとの― 54 ―

日本顔学会誌十五巻二号

印象を持ち、傍聴人の中には朗読のセマンティクスを < 無表情 > とするものがいるかも知れない。重要なことは、情報の送り手の行為に対する受け手が持つ印象が、セマンティクスの種になることである。裁判長が判決を宣言したとき、多くの傍聴人が被告人に目を向けた理由は、被告人の、裁判長の宣告情報に対する応答行為を観察することであろう。
ある傍聴人が被告人のふてぶてしい態度にあきれ果てたとする。この、あきれ果てた顔をすることが新たな情報源となり、この傍聴人は情報の送り手となり他の中立的立場の誰かが（例えば新聞記者）がその受け手になる。中立者は傍聴人のあきれ顔を見て、“ さぞかしあきれているのだろう ” との印象を持ち、（自分自身は感情を抑制しているだろう）< さぞかしあきれているだろう > のセマンティクスを発生するという筋書
きも考えられる。
情報の受け手の役をこなすソフトロボットが開発できたとしよう。これが行うことは大要以下のようなものになるであろう。
表1
情報
顔に出会う

情報、パターン認識、行為、セマンティクス

パターン認識顔のカテゴリ“ ひきつり顔の分類 ”（注 2）

行為
しかめ面をする

セマンティクス
ひきつり顔のセマンティクス
を言語化する

この表 1 の内容（式（1）の発現）をある人 C が観察したとき（この人は情報の受け手になっていることに注意）、つまり C が送り手 A のひきつり顔と受け手 B の顔を観察したとき、受け手 B のセマンティクスがC に対しての情報（ひきつり顔）に関する自身のセマンティクスに近いことを確認したら、「受け手は送り
手の顔（情報のセマンティクス）を「理解した」と判断することにする。この理由でセマンティクスはコミュニティ共通であるとする。
眼前に現れた顔を（エージェントが例えばパターンマッチングで）「引きつり顔」と分類しても、それはここまでの話で、情報のセマンティクスの理解にはならない。理解するには、エージェントは顔の出現行為-「動詞」- に与える「形容詞」について十分な経験を積んでいなくてはならない。
情報科学・工学の立場からすると、すべての事柄は言語化されていることが前提となる。行為の現象の空間的、時間的拡がりの中に言語化が難しい部分があれば、そこには暗黙知として保留しておき、別にその言語化のセンサの組み合わせの開発に努めるのも一方法であろう。
3.

顔の形成と表情の発生
上記 1 章、顔の体験の話にもどると、もともと身体外部に原因があったにせよ、身体内部に発した感覚は脳に入って、神経回路の認知につながるある状態をつくる。この状態は執拗に当事者を解放しない情動を作り出し、それが顔の引きつり状態を形成すると考える。つまり、顔の造作をつくり上げるものは、情動であるとする。そして、感情という心の状態が誘発され「痛い」の表情になり、それに言語という意識が執拗に伴うという一連のプロセスのモデルを考える。このプロセスは、神経と生理のメカニズムによって「形成」された神経回路状態が誘発した情動状態が、受け手の中で表情状態になるまでの諸段階を、階層の異なるい
くつかの状態図の推移として記述することができる（注 3）。これを図式で示すと、（図 1）のようである。通常、異階層間の推移は「創発」と呼ぶと思うが、ここではこれを前項で述べた、セマンティクスの伝達とみなす。

図1

顔の形成と表情の発生― 55 ―

随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ　随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ﻿

〈図のキャプション〉 図 1 は、オートマトンモデルである。オートマトンにはアルゴリズムがある。アルゴリズムは計算手順であり、それはプログラムできる。パターンの分類は脳の中で行われているのであろうが、それは物理的に並列動作であろうとも、これを逐次的モデルに直すことができる。逐次的モデルには多くのツールが開発されている。これを顔学に組み入れることも効果的である。

図 1 で「A 状態→ B 状態」とかかれているのは、式（1）の形式では、
A→ 〈S〉 b（B）

式（3）となる。つまり行為 A、B は送り手・受け手のペアである。例えば図で情動状態→顔状態と書いてあるのは、「情動状態の階層では A・B が送り手・受け手のペアになった。次は顔状態の階層でのペアが組まれる」程度の意味である。
表情は自分には見えないが、見る人（受け手）がいる。言語化されたセマンティクスは（音声言語、記述言語とも）は自己内外で受容可能である。ひきつり顔の情報の送り手は同じ情報の受け手となり、そのセマ
ンティクスを理解するだろうか ? 生理学では、身体が感情（心理）に時間的に先行するという定説がある。
しかし、表情と身体、心理との係わりは、複合的であるとして、そのように、上図 1 に示してある。
4.

顔のパターン認識と表情の理解
2. の項で述べたように、顔のパターン分類は顔の意味理解の前提条件であって、その内容は過去の理解を含めないパターン認識と変わらない。パターンは本質的に “ 質的 ” であって、それは人間には弁別可能であるが、数値表現の外にある。それを数値化するのは計算に基づく科学の常道であり、従って何をどう数値化するか、すなわち、特徴パラメータの選択が数学モデルの良さを左右することは周知のとおりである。
本来 “ 質 ” である顔パターンの認識（理解を含む）は人の暗黙知によると言われている。暗黙知は言語による表現が困難な知能であるから、認識プロセスを数値（言語）化するには、パターンの分節化（セグメン
ト化）が欠かせない。よって分節化は各分野で色々工夫されてきた。分節化は言語における文のフレーズ化と同類である。顔学の場合も同じで、表情の認識には例えば髪形、輪郭、顔部品、部品配置、色彩、グラデーション、コントラスト、濃淡、艶などは分節の対象になるのではなかろうか。
画像の分析というと空間スペクトル分析などが考えられるが、これは分節化されたものの数学であり、一方、分節は demarcation のことであり、分析の前提である。顔の分析とは、顔の部分顔への分解ととらえるべきであろう。顔の分析の裏を返せば、顔の合成がある。「ひきつり顔」を合成するには、あらかじめ類別された顔を作為的に集めてその平均顔に基づくのではなく、見る人が顔をしかめて “ とても痛そう ” セマン
ティクスを述べるほどの顔をつくること、つまりセマンティクスに基づく合成が当然だろう。部分顔を並べるセマンティクスに基づく合成は、自然言語においてフレーズを並べて文を構成することと同じ意義を持つ。
文を構成するには文意を理解しなくてはならない。このことは、顔のセマンティクスの理解のもとで顔を合成することと同義である。文をつくるにも、顔をつくるにも、それには、ことがらの意味を知る人、つまり目的や意図を持つ自律的存在であることが前提となる。分節化には、クリエータによる創作を自律的エージ
ェントに委ねる課題がある。
顔学の最大の関心事は表情であろう。表情は「顔を読む」という言葉に置き換えられることがあるが、これは顔を見る者が見た印象を言葉で表すことであり、3. の項でこれをセマンティクスの言語化であると述べた。そのことを自律エージェントに行わせるには、前述したように情報に対する応答行為とそのセマンテ
ィクスとの関係について経験を蓄積しておかなければならない。
自律エージェントが恐い顔に接したとき、その応答行為は「青ざめる」であり、そのセマンティクスは「怖い」である。このとき、セマンティクスの < 怖い > というコトバには、青ざめるという身体性が付着している。
つまりこのコトバは「接地」している。

― 56 ―

日本顔学会誌十五巻二号

5.

顔学とヒューリスティクス
人工知能の分野でヒューリスティクス（発見的方法）と呼ばれる計算法が現れたのは随分過去の話である。

これは、ゴールを目指すシステムがある段階にいて次のステップを選ぶとき、ゴールに到る最善の方策であることは保証されないが、周囲の状況を見るかぎりで最良と計算される方策を決定する、という実効的な計算法（例えば、山登り法）である。
「現実世界のいまにいて未来を完全に見通せるわけがない。生きとし生けるものは、全てヒューリスティクスに環境に適合してきた。間違えばやり直せばよい。それが環境への対応を学習する最適な方法なのだ。」という考えがヒューリスティクスの底流にある。
この考えは価値を有する学問すべてにつきまとう。物理学は数学の言葉で理論を講ずるから価値を持たない。だから真なるものの証明が出来る。だが、他のほとんどの学問は価値を持つから、そこで採れる方法は
可能な限りで最良を追う実効的なものにならざるを得ない。そして、工学は最良高品質化を追い、人と物事に役立つものをつくるから価値を持つ。
顔学も、生きる人間を対象とするからそのままで価値を持つ。もともと顔自体のありようが、自然環境への実効的な適応の結果であろう。顔を認知する神経回路の構成も、神経生理学的な環境に合わせてヒューリ
スティクスに行われたのかも知れない。ヒューリスティクスの計算は、ゴールに対する現段階の状況の良さを定量化する評価関数を用いることで計算される。将棋ソフトは、プロ棋士たちの棋譜をコーパスとして評
価関数を磨き上げたことで滅法強くなったといわれている。顔学でも、似顔絵作成には、“ 特徴的な似ている顔をコンピューに描かせること ” がゴールであり、そのゴールに向けてパラメータ（部分顔）の選択が逐次的に行われる。このゴールを物理的に表す方法が見つからないとして、心理尺度を持ち出して評価関数を設定するのはヒューリスティクス的なやり方である。計算の物理量の制限から、パラメータの数を打ち切るのもヒューリスティクスの考えである。
ところで、このヒューリスティクスは、誰が与えたのか。物理学には「自然法則」なるものが厳然と存在する、これは物理学が与えた普遍的なものである。ヒューリスティクスは、自然法則と同じように普遍的でありこれを与えたのは、価値を追う学である。その存在は、自然法則と同等に重い。
6.

むすび― 顔学は社会の人のため ―手、足、からだ、目、耳など、人間の表現に関する諸器官のうち、身体性や精神性や感性が最も融合しているのは目、口などを包含する顔であろう。それ故に、顔学が存在する。とはいえ、この顔学は何のためにあるのか。
顔学は、顔の分析と合成のゴールを追うが、学問的成果の効用を顔学は大事にしながらも、顔学が純粋に学問であることを追えば、このゴールは、“ 質 ” に関するものだと思う。一方、学問は学問から外に出て人間社会に溶け込むべきで、ここに学問から外に出た「何人のために」という価値の問いがある。顔学は何のためにあるのか、色々と説はあると思うが、ここでは生活のための QoL を取り上げる。
対面相手の顔分析を基に、相手の身体の手入れをする（医療）、相手から見ての自分の顔の分析を基に自分の身体に手入れをする（化粧）、これらはいずれも QoL の例である。これに対して対面相手として、知性、感性、身体を包括的に備えた QoL に貢献するものを創作する分野がある。その一例がサービスロボットである。これを一般化して、自律エージェントと呼ぼう。この開発例（自律性は部分的）はすでに色々あり、
感性サービスをするものもある。しかし将来、それらが暮らしの相手としてより親和力のある対面者なるには、顔つき、瞳、諸仕草とともに、付き合いのよさを読めるかどうかが重要なポイントになるだろう。付き合いの良さとは、“ よい顔 ” をして付き合うことである。これは、本文ではふれなかった課題である。本文
は顔のセマンティクスを主題にしたが、その顔のつくり方にはふれなかった。これには情動行為の評価が不可欠で、その主体は環境（自然一進化論に行きつく）か人間であり、そこで期待されるのは「創造性」の登場である（注 1）。
音声合成がつくる声は “ 誰か ” の声であればよいが、自律エージェントは、actual に身体性を備えたものとしてそこに対峙する。その顔を追うのは創作ではないだろうか。だから、そこにはアーティストが美を追うような限りない夢がある。それがどんなものかは、結局はテクノロジーとアートの原点に戻る問いかけで― 57 ―

随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ　随想：顔学への情報科学・工学的メッセージ﻿

ある。
注釈（注 1）言語獲得のメカニズムについては知能発達の構成論的アプローチに魅力がある。（浅田）。
（注 2）パターン認識という学術用語が現れたのは 1950 年代初頭である当初は “ 認識 ” という心のはたらきの内容について工学者はあまり深く考えてはいなかったようだが、情報科学の境界分野が発展するにつれて認識には理解が伴うようになったと考えている。それで本文では本来の認識を分類と理解に分けて使用している。
（注 3）この項で見て来たように、セマンティクスはある階層の状態で生じる行為に関する情報の意味の伝達を行う役をなすと考える。ある状態には行為はいくつもあるから、ある状態はセマンティクスの束を発して、次の階層の状態につなぐと考える。この考えを図にしたのが図（1）である。
文献[1] 浅田稔 :「共創知能を超えて」，人工知能学会誌，vol.27，No.1，2012．

[2] 浅田稔，国吉康夫 :「ロボットインテリジェンス」，岩波書店，2006．

[3] 福村晃夫，稲垣康善 :「オートマトン，形式言語理論と計算論」，岩波書店，1982．
[4] 柿木隆介，山口真美（編）:「顔を科学する」，東京大学出版，2013．
[5] 石黒浩 :「人に関るロボットの研究」，人工知能学会誌，vol.30，No.3，2015．

《 あとがき / 清書お手伝いの記 》
編集委員会から直筆原稿を託され、玉稿の清書という重い任務をお引き受けしました。もちろん、この原稿のその後の取り扱いについては福村先生から、『お任せします。』とのことであったことから、このようなこととなった次第であります。
玉稿の読み解きのそこここにて、力足らずで、筆記文字の判読にも難があったかもしれないし、時には文脈から推し量っての読解に拠ったので、お寄せ頂いたメッセージのニュアンスを適切に再現できていないところがあるかも知れないと恐れてもおります。しかし、これは先生ご自身からいただいた教え子への宿題でもありますから、そのことに免じて、その出来栄えが満点を下回ったとしてもそれはよくあることと、何卒ご寛恕いただきたくお願いいたします。
なお、この間、中京大学人工知能高等研究所の田島景加さんに協力いただいた。また、最終校正のタイミングで開催された理事会で同席した原島博氏にお目通し頂くことができた。記して深く感謝いたします。
（2015 年 8 月 輿水大和）《 筆者あとがき 》
本文の作製は 2015 年 3 月初旬に始まる。筆者が急病で入院、退院した直後であった。かねて大会実行委員の輿水大和先生から依頼があった論文（のようなもの）のネタを手術で痛い目をしたことにしようと思いついた。しかし病後のことでもあったのか、文案がまとまらず、エンピツによるメモ書きの埋積のようなものを至急まとめて実行委員会に “ ボツ ” を承知で渡した。ところが委員会は、読み難い文字を拾ってプリントして下さったのである。
プリントは鮮明だから内容だけを読める。筆者はその後も病魔に襲われたが、車椅子に定着してから読んだせいか、“ 文の病 ” が歴然としている。そこで書き直させて頂いたのである。これの判読にもご迷惑をかけてしまったことをお詫びしなくてはならない。
（2015 年 9 月 福村晃夫）― 58 ―

日本顔学会誌十五巻二号

福 村 晃 夫
昭和 20 年

旧制広島高等学校甲類卒業

昭和 24 年

名古屋大学工学部電気学科卒業

昭和 41 年

工学博士

昭和 24 年 8 月～昭和 60 年 3 月

名古屋大学工学部教授

昭和 56 年 4 月～昭和 60 年 3 月

名古屋大学大型計算機センター

昭和 60 年 4 月～平成 2 年 3 月

中京大学社会科学部教授

平成 2 年 4 月～平成 6 年 3 月

中京大学情報科学部

学部長

平成 6 年 4 月～平成 12 年 3 月

中京大学大学院情報科学研究科

昭和 46 年 4 月～ 47 年 3 月

インホメーション理論研究会委員長

昭和 47 年 4 月～ 48 年 3 月

オートマトン研究会委員長

昭和 48 年 4 月～ 49 年 3 月

オートマトンと言語研究会委員長

センター長（併任）

研究科長

昭和 56 年 4 月～平成 5 年 3 月

日本 ME 学会評議員

昭和 56 年 4 月～昭和 59 年 3 月

文部省学術情報センターシステム開発調査協力者会議委員

昭和 59 年 4 月～昭和 61 年 4 月

情報処理学会理事

情報処理学会コンピュータビジョン研究会委員長
昭和 59 年 4 月～昭和 62 年 3 月

文部省特定研究「多元知識情報の知的処理と統合化に関する研究」研究

代表者
昭和 59 年 5 月～ 60 年 4 月

電子通信学会評議員

昭和 59 年 5 月～ 60 年 4 月

電子通信学会東海支部長・電子情報通信学会における所属委員会等

昭和 60 年 12 月～平成 12 年 3 月

東海エーアイ研究会会長

昭和 60 年 12 月～平成 14 年 3 月

東海ニューメディア懇談会会長

昭和 61 年 7 月～ 63 年 6 月

人工知能学会会長

昭和 61 年 7 月～平成 2 年 6 月

大学設置・学校法人審議会委員（大学設置分科会）

昭和 63 年 7 月～平成 17 年 3 月

学術情報センター参与

昭和 63 年 10 月～平成元年 9 月

科学技術専門委員（研究評価ワーキンググループ）

平成 2 年 10 月

環太平洋人工知能国際会議 GeneralChairPersonなど― 59 ―

日本顔学会誌十五巻二号

学術論文

顔の示差性と表情の関係性についての検討
How does facial distinctiveness relate to facial expression?
高橋望 1)、渋井進 2)、Chang Hong LIU 3)、山田寛 1)
Nozomi TAKAHASHI 1), Susumu SHIBUI 2 ), Chang Hong LIU 3), Hiroshi YAMADA 1)
E-mail : nonname34@gmail.com
和文要旨
本研究では、人物同定情報と表情情報に関する処理過程の研究を進めるうえで、人物同定情報である顔の示差性に着目し、表情との関係を検討することを目的とし、二つの評定実験を行った。同一人物の中性表情と基本 6 表
情に対し示差性評定を行った実験 1 の結果から、中性表情の示差性が悲しみ表情では維持されない一方で、喜びなどのその他の表情では維持されることが明らかとなり、示差性が表情によって変化することが示された。実験 1
で用いた顔画像の表情強度評定を行い示差性との関係を検討した実験 2 では、驚き、恐れ、怒り表情に含まれる視覚的成分が示差性を決定する視覚的要因と関係する可能性が示唆された。本研究の結果は、顔の示差性が顔の認識メカニズムを解明するのに有用な情報となり得ることを提案するものである。

キーワード：人物同定過程、表情認知過程、顔の示差性、表情
Keywords : facial identity recognition, facial expression recognition, facial distinctiveness, facial
expression
1.

個別に提示し、その表情を判断させる課題を行っ緒言
顔に表れる主たる情報として、人物に関する情

た。その結果、人物の既知性による表情判断時間

報と表情に関する情報がある。人物に関する情報の差は認められなかった。Young et al.[4] もまた、からはその顔を持つ人物の同定を行い、表情に関

顔認識ユニット内の表象と照合することで決定さする情報からはその人物の感情状態の認知を行

れる顔の既知性を要因として、提示される二枚のう。いずれの情報に対する認知過程も社会生活を顔画像の表情の同異判断を行った結果、表情判断円滑に営む上で、重要な顔の認知過程であるとい時間の差が認められないことを報告している。こえる [1]。

れらの研究結果は、顔の既知性という人物情報は、

これら二つの情報の処理について言及した代表

表情判断に影響を及ぼさないことを示唆するもの

的なモデルとして、Bruce and Young[2] によっであると考えられる。彼らはこの結果から、人物て提案された顔の認識モデルがあげられる。この

同定と表情認知はそれぞれ独立したシステムで処モデルは、脳損傷患者の相貌失認と相貌感情失認

理されているという可能性があることを主張しの症例や、神経心理学データからの報告に基づいた。

て、ある顔を同定するのに用いられる情報と表情

しかし、ここで注意しなければならないのは、情報が独立の経路で処理されるものとして仮定しBruce や Young et al. の結果は、人物情報が表情ている。

認知過程に影響を及ぼさないことを示しているの

さらに、その後の検討においても、両過程の独であって、表情情報が人物同定に影響を及ぼさな立性を支持する結果が示されている [3],[4]。例えいことを示しているのではない点である。両過程

ば Bruce[3] は、既知人物と未知人物の顔画像をの独立を厳密に主張するならば、表情情報が人物

1）日本大学文理学部、College of Humanities and Sciences, Nihon University2）（独）大学評価・学位授与機構、National Institution for Academic Degrees and University Evaluation
3）ボーンマス大学心理学科、Department of Psychology, Bournemouth University― 61 ―

顔の示差性と表情の関係性についての検討　顔の示差性と表情の関係性についての検討﻿

このように両過程間の関係性を検討した研究結同定に影響を及ぼすかどうかについても検討する

果は一貫していない。この理由としては、実験条必要がある。
この問題について検討したものとして、以下の件や課題が異なり、単純に比較可能な結果でない二つの研究がある。Endo et al.[5] は、同一人物こと等が挙げられるが、本論文では、人物同定にの喜び、怒り、中性表情の三つの表情顔画像を用関する情報の一つである、本来考慮すべき顔の示

いて既知性判断を行っている。その結果、表情の差性（distinctiveness）について、刺激統制や検違いによって既知性判断の時間に差が認められ討がなされていなかった点に着目する。顔の示差た。同様に、篠崎ら [6] は、同一人物の中性、喜び、性とは、「人ごみの中での見つけやすさ」として怒り、嫌悪表情顔画像を用いて、提示される顔画定義されるような、顔の持つ視覚的特徴のことを像が先行提示される顔画像と同一人物かどうか判意味する。本研究では、人物同定情報と表情情報断させる課題を行った。その結果、表情の違いにに関する処理過程の研究を進めるうえで、人物同よって人物同定の時間に差が認められた。これら

定に影響を及ぼしているであろう顔の示差性に焦の研究から、人物同定への表情情報の影響が示さ点を当て、表情との関係を検討する。
これまで顔の示差性について言及している先行

れ、両過程が完全に独立したものではない可能性

研究として、Valentine[14] によって提唱されたが示唆されている。
以上に示した人物情報と表情情報に関する処理

顔空間モデルがある。このモデルにおいては、示の独立性を扱った研究をまとめると、人物同定過差性の高い顔は空間の中心から遠く、他の顔と遠程は表情情報に依存しているが、表情認知過程は隔に点在しているため、顔の密度が低い所に位置

人物情報に依存しないということになり、両過程する。その逆に、示差性の低い顔は空間の中心には非対称的な相互作用関係にあると仮定される。

近く、他の顔と近接に密集したところに位置する

しかし、いくつかの研究結果からは、以上と逆方とされる。その関係性から、顔の再認しやすさに向の非対称性が示唆されている。

関わる要因の一つとして、符号化する顔刺激と最Schweinberger et al.[7],[8] は選択的注意課題をも近接する既知顔刺激との距離の近さを挙げてい用いて、人物同定と表情認知の関係性について検る。すなわち、示差性の高い顔は、低い顔よりも討を行った。その結果、表情情報が人物判断課題

正確に再認されやすいと説明した。この効果は、に及ぼす影響は見られなかったが、人物情報が表

示差性効果と呼ばれ、多くの研究から報告されて情判断課題に及ぼす干渉効果が示された。また、

いる [14]-[20]。これらの研究は示差性の主観的顔の順応とそれに伴って生じる残効を用いた Foxな測定法として評定を用いている。従来の評定方

et al.[9],[10] らの研究において、人物同定は表情

法は、単独提示される顔画像に対して「どのくら情報に依存しないが、表情認知が人物情報に依存い人ごみの中で見つけやすい顔か」についての相することが報告されている。これらの研究から、対的な容易度を評定させるものである。この評定

表情認知過程は人物情報に依存するが、人物同定

法によって示差性が高いとされた顔は、低いとさ過程は表情情報に依存しないという、先に示したれた顔よりも再認成績がよいことから、示差性評

想定とは逆の非対称性を示す可能性が示唆されて定が集団からの逸脱度を正確に測定する方法であいる。

ると考えられてきた。

認知神経科学的に Bruce & Young の顔の認識

以上のように、個人の顔に不変的な特徴を捉えモデルを検証した Haxby et al.[11],[12] らは、人るとされる顔の示差性であるが、これは表情を表物同定のための顔の静的な情報の処理には紡錘状出する際の物理的な動きで変化する可能性があ

回が、表情のような顔の動的な情報の処理には上る。つまり、ある表情（例えば、喜び表情）では、

側頭溝、扁桃体、島、辺縁系が関係するとし、両人物同定に関わる情報は維持され、示差性は変わ

過程間の独立性を示した。しかし、その後の研究らないが、別の表情では、中性表情とは異なり人より、紡錘状回は顔にポジティブやネガティブと物同定に関わる情報は維持されず、示差性は変化

いった感情価が付加されると強く活性化することするということである。もし、このような現象がが報告されており、紡錘状回と扁桃体の相互作用生じるのであれば、人物同定過程と表情認知過程の可能性が示唆されている [13]。

の間の関係性を検討する場合に、結果に影響を与― 62 ―

日本顔学会誌十五巻二号

える要因となるため、示差性を考慮する必要があ

対して、10 名程度の参加者を男女の人数がほぼるといえる。しかし、これらの点について直接的同数となるように振り分けた。すべての実験参加に検討を行ったものはない。

者は健常な視力、あるいは矯正視力をもっていた。
インフォームドコンセントは、実験参加に先立っそこで本研究は、人物同定に関係する不変的情て得られた。

報である顔の示差性と表情認知に関係する可変的情報である表情の関係性を明らかにすることを目的とし、二つの評定実験を行った。実験 1 では、

2.2.3.

実験環境・装置

顔の示差性が表情によって変化するのかどうかを暗室における個別実験を行った。27 インチ液検証するために、同一人物の中性表情と様々な表

晶モニタ付デスクトップ型パーソナルコンピュー

情顔画像に対して示差性評定を行い、中性表情のタ（HP 8100 Elite SF SPL）上で E-prime2.0

評定値と各表情の評定値の相関係数に着目するこ

professional（Psychology Software Tools）を用い、とで顔の示差性が表情の違いによって変化するか

刺激提示制御および記録を行った。反応装置としどうかを検討した。もし、顔の示差性が各表情にてキーボード（HP KU-0316）を用いた。

よって変化しないのであれば、中性表情と各表情の示差性評定値の相関係数は高い値となると予測

2.2.4.

実験刺激される。反対に、顔の示差性が表情の違いによっ

日本大学文理学部顔情報データベース（Facialて変化するのであれば、中性表情と各表情の示差

Information Norm Database; FIND）[23] に収録

性評定値の相関係数は低い値となると予測されされている 24 名のモデル（男性 12 名、レンジる。実験 2 では、表情の強度に着目し、実験 1

18 ～ 24 歳、平均年齢 21.10 歳）の中性表情顔で用いた画像の表情強度評定を行うことで、示差画像および基本 6 表情画像（喜び、驚き、恐れ、性と表情の関係を明らかにすることを試みた。表悲しみ、怒り、嫌悪）の計 168 枚を用いた。モ

情強度の増加が、人物同定に関する情報である魅デルの選定に際し、示差性の偏りを防ぐため、高力度や印象の程度を促進することが報告されてい橋ら [24] が行った中性表情顔画像に対する示差ることから [21],[22]、同じく人物同定に関する

性評定の値を参照し、示差性評定値の高い 8 名（平情報である示差性も表情の強度によって影響を受

均評定値 6.36、SD = 0.81）、中程度の 8 名（平ける可能性を示している。各表情の示差性評定値

均評定値 4.31、SD = 0.11）、低い 8 名（平均評と表情強度評定値の相関分析を行うことで、顔の定値 3.03、SD = 0.19）を男女同数となるように示差性に表情が与える影響を検討した。

選定した。基本 6 表情画像は、各表情で Facial
Action Coding System（FACS）[25] に基づく同

2.

実験 1

一の顔面筋動作（Action Unit）を表すもので、

2.1.

目的

FIND のグループが実施したカテゴリ判断実験

同一人物の中性表情と基本 6 表情（喜び、驚き、[23] において当該表情のカテゴリ判断率がある

恐れ、悲しみ、怒り、嫌悪）に対して示差性評定

程度高く、当該表情画像として用いることが妥当を行い、中性表情と各表情の評定値および相関係と思われるものを選定した。表 1 に本研究で用数を比較することで、顔の示差性が表情によっていた 6 表情の顔面動作および動作単位（AU）を、変化するのかどうかを検証した。

図 1 に刺激セットの例を示す。すべての顔画像
は頭から肩にかけて正面から撮影されたものであ

2.2.
2.2.1.

り、眼鏡を着用したもの、髭の目立つもの、前髪方法

が眉にかかるものは含まれていなかった。これら

実験計画

表情（中性、喜び、驚き、恐れ、悲しみ、怒り、を髪、耳、首などの情報を含まないように顔の輪

嫌悪）の 1 要因 7 水準実験参加者間計画であった。

郭に沿って切り取り、グレースケールに変換した。
さらに、輪郭情報の個人差をある程度統制するた

2.2.2.

め、顔画像の高さを 9.5deg とした。顔画像の背実験参加者

日本人大学生 73 名（男性 34 名、平均年齢 19

景はグレーとし、モニタへの提示サイズは水平方

歳、SD = 0.78）であった。表情要因の 1 水準に向に 6.5deg、垂直方向に 9.5deg とした。輝度値― 63 ―

顔の示差性と表情の関係性についての検討　顔の示差性と表情の関係性についての検討﻿

は基準値である 140.0cd/m-2 に近似するようにものであった [18],[19]。
“ これから何人かの人の顔写真を一枚ずつ見せ統一した。

ます。あなたが駅に行ってその人に会わなければ
2.2.5.

ならないと想像し、その人がどれくらい人ごみの手続き

実験参加者は、同一表情カテゴリに属する表情

中で見つけやすいかを考えてください。もしその画像 24 枚に対して示差性評定を行った。これに人が非常に目立つ顔で、人ごみの中で非常に見つ

よって表情間の比較が不可能となり、中性表情のけやすいと思うなら 7 のキーを、もしその人が顔を基準として評定が行われることや表情の特異

まったく目立たない顔で、人ごみの中でまったく性による示差性への影響（例えば、驚きは喜びに見つけにくいと思うなら 0 のキーを押してくだ

比べて特異な表情であるため示差性が高いと判断さい。”

されること）を最小限にすることができると考え

実験参加者は、キーボード上の該当するキーをられる。評定は、顔がどれくらい人ごみの中で見押すことで評定を行った。評定の流れは、まず画つけやすいかについて、0（まったく目立たない）

像番号が提示され、任意のキーを押すと注視マーから 7（非常に目立つ）の 8 段階から選択させる

ク（500ms）に続き、顔画像が提示された。顔ものであった。教示は先行研究と類似する以下の画像の提示時間は実験参加者がキーを押すまでで

表 1. 6 表情の顔面動作および動作単位(AU)
表 1.

6 表情の顔面動作および動作単位（AU）

表情

顔面筋動作（Action Unit）

喜び

頬を上げる(6)、口角をつり上げる(12)驚き

両眉を上げる(1+2）
、目を見開く(5）、唇を開く(25）、口を開ける(26）恐れ

両眉を上げる(1+2)、両眉を中央に寄せる(4)、目を見開く(5)、口角を横に引く(20)、唇を開く（25）

悲しみ頬を上げる（6）、口角を押し下げる（15）怒り

両眉を中央に寄せる（4）、目を見開く（5）、瞼に力を入れる（7）、頤を上げる（17）、唇を硬くする（23）嫌悪

鼻に皺を寄せる（9）、頤を上げる（17）図 1. 刺激セットの例

悲しみ表情により中性表情の示差性が中程度に変化したモデル a と、大きく変化したモデル b を示す。

モデルa

モデルb

中性

喜び

驚き

恐れ

怒り

軽蔑

悲しみ

図 1. 刺激セットの例
悲しみ表情により中性表情の示差性が中程度に変化したモデル a と、大きく変化したモデル b を示す。

― 64 ―

日本顔学会誌十五巻二号あった。実験参加者が評定を行うと確認画面が提た。このことは、悲しみ表情では中性表情の示差示された。ここで、評定に訂正がなければスペー性が維持されなかった一方で、その他の表情、例

スを押して次の顔画像の評定に進むように、訂正

えば喜び表情では中性表情の示差性が維持されたがある場合は事前に配布していた用紙に訂正後のことを示しており、示差性が表情によって変化しキーの番号を記し、スペースを押すように教示さている可能性が示唆された。
喜び表情と悲しみ表情で中性表情との示差性がれた。

大きく異なる結果が示されたことは、これらの表
2.3.

情の表出に伴う顔面筋動作の違いによって説明で結果

各表情の平均評定値、SD、中性表情と各表情

きるかもしれない。喜び表情が頬を上げ（AU6）、間の平均評定値の相関係数を算出した（表 2）。

口角をつり上げる（AU12）という、両部位が同各表情の示差性評定値の差を比較するために示方向に動作するのに対し、悲しみ表情は、頬を上差性評定値を従属変数とした表情要因（中性、喜げ（AU6）、口角を押し下げる（AU15）という両び、驚き、恐れ、悲しみ、怒り、嫌悪）の 1 要

部位が反対方向に動作するものであった（表 1）。

因 7 水準分散分析を行った。その結果、表情の

このことから、悲しみ表情の方が喜び表情よりも、主効果は示されなかった（F（6,161）= 1.11, p =中性表情の頬から口角の間の距離を変化させやす

0.361）。このことから、各表情間の示差性評定

かったといえる。顔を構成する特徴間の配置は、値に差があるとは言えないとみなされる。

示差性を決定する要因の一つである [16]。顔面筋動作による配置の変化が、示差性の維持または中性表情と基本 6 表情のそれぞれの相関係数

変化につながったと推察される。

の有意性の検定を行った。その結果、中性表情と喜び表情の間に最も高い有意な相関係数が示され表情の知覚頻度の違いという点からも実験 1（r = 0.71, p < 0.001）、中性表情と悲しみ表情のの結果を部分的に説明できるかもしれない。例え間に最も低い相関係数（r = 0.29, p = 0.17）が示ば、示差性との相関係数が最も高かった喜び表情された。

はその他の表情に比べ、日常生活においてありふれた表情であり、たとえ表出強度が低くても敏感

2.4.

に知覚される [26]。従って、我々が中性表情か考察

実験 1 では、顔の示差性と表情の関係性につら喜び表情への視覚的な特徴変化のパターンを比いて検討するために、同一人物の様々な表情顔画

較的多く知覚していると考えるのは妥当であろ像に対して示差性評定を行い、各表情の示差性評う。また、その逆も考えられる。喜び表情に示さ定値の差の比較および、中性表情と各表情に対すれた高い相関係数は、中性表情の顔の示差性を推る示差性評定値の相関係数の有意性の検定を行っ測することが他の表情に比べて容易であったためた。各表情間で示差性評定値の差は示されなかっと解釈できるかもしれない。

たことから、表情が中性表情の示差性を高めたり低めたりする効果はないと考えられる。中性表情

3.

実験 2

と各表情の相関分析の結果から、中性表情と悲し

3.1.

目的

実験 2 では、実験 1 で用いた顔画像に対してみ表情の相関係数にのみ有意差が示されなかっ表 2. 7 表情の基本統計量および中性表情と各表情間の相関係数
表 2.

7 表情の基本統計量および中性表情と各表情間の相関係数

表情

中性
中性

喜び

驚き

恐れ

怒り

嫌悪

悲しみ

平均

4.2

3.7

3.9

4.3

4.2

4.0

4.1

標準偏差
SD

0.86

0.97

0.92

1.05

0.83

0.91

0.77

.71**

.65**

.65**

.56**

.45*

.29

相関係数
* p ＜.05** p ＜.01― 65 ―

顔の示差性と表情の関係性についての検討　顔の示差性と表情の関係性についての検討﻿

表情強度評定を行い、示差性評定値との相関をみた。評定の注意事項として、顔画像に対する自分ることで、顔の示差性と表情強度の関係を検討しの気持ちを判断するのではなく、あくまで顔画像た。

がどの表情をどれくらい表しているかを判断する
ように教示された。

3.2.

実験参加者は、キーボード上の該当するキーを方法

3.2.1.

押すことで評定を行った。評定の流れは、実験 1

実験参加者と同じであった。

日 本 人 大 学 生 11 名（ 男 性 4 名、 平 均 年 齢19.18 歳、SD = 1.32）であった。すべての実験
参加者は健常な視力、あるいは矯正視力をもって

3.3.

結果

6 表情顔画像の平均示差性評定値と 6 表情の平いた。インフォームドコンセントは、実験参加に

均表情強度評定値の相関係数を算出した（表 3）。

先立って得られた。

その結果、驚き、恐れ、怒り表情画像に対する示
実験環境・装置

差性評定値と驚き強度評定値の間に、順に 0.47（p

実験 1 と同じであった。

< .05）、0.56（p < .01）、0.46（p < .05）の相関が、3.2.2.

驚き、悲しみ表情画像に対する示差性評定値と恐3.2.3.

れ強度評定値の間に、順に 0.44（p < .05）、0.49

実験刺激（p < .05）の相関が、さらに、嫌悪表情画像に対実験 1 と同じであった。

する示差性評定値と怒り強度評定値の間に 0.45
3.2.4.

（p < .05）の相関が示された。

手続き

実験参加者は、24 名のモデルの中性表情顔画
像および基本 6 表情画像（喜び、驚き、恐れ、

3.4.

考察

悲しみ、怒り、嫌悪）の計 168 枚に対して表情

実験 2 では、表情の強度の連続的な変化に着強度評定を行った。評定は、提示される顔画像に目することで、顔の示差性と表情の関係を明らか

ついて、中性表情と基本 6 表情がどの程度あらにすることを試みた。結果より、驚き、恐れ、怒われているかについて、0（まったく表れていなり表情画像に対する驚き強度、驚きと悲しみ表情い）から 5（非常に強く表れている）の 6 段階か

画像に対する恐れ強度、嫌悪表情画像に対する怒ら選択させるものであった。顔画像が提示される

り強度評定値と示差性評定値の間に中程度の正の位置から 3.5cm 下方に、中性表情と基本 6 表情

相関が示された。このことは、各表情画像に含まの尺度を 1 つずつ提示した。選択肢は黒字で、1れる驚き、恐れ、怒り表情の視覚的な成分と示差

文字の大きさは 18pt であった。尺度の提示順序性を決定する視覚的な成分に関係があることを示唆していると考えられる。
は画像間および実験参加者間でランダムであっ
表 3. 6 表情顔画像の平均示差性評定値とそれに対する 6 表情の平均表情強度評定値の相関

係数

表 3.

6 表情顔画像の平均示差性評定値とそれに対する 6 表情の平均表情強度評定値の相関係数

表情強度カテゴリ
表情

喜び

驚き

恐れ

怒り

嫌悪

悲しみ

喜び

-.35

.14

.26

.21

.06

-.08

驚き

.12

.47*

.44*

-.26

-.11

-.07

恐れ

.13

.56**

.04

.27

-.23

-.30

怒り

-.16

.46*

.09

.26

.26

-.25

嫌悪

-.30

.06

-.11

.45*

.11

-.26

悲しみ

-.17

.07

.49*
.49*

.19

.34

.19

* p ＜.05** p ＜.01― 66 ―

日本顔学会誌十五巻二号

具体的に、各表情のどういった視覚的成分が示

本研究は、従来の研究に倣い顔の示差性の測定

差性と関係したのかについて、顔面筋動作に焦点法として単独提示による主観的評定を採用した。

をあてて考察する。驚き、恐れ、怒り表情画像に

しかし、近年では、視線追跡装置を用いて、対提含まれる驚き表情の強度と示差性に相関が示され示された顔画像への注視点の停留時間分布を求めたことについて、これら全ての表情は目を見開くるような物理的手段による方法も検討されている（AU5）という顔面筋動作が共通していることか[29]。これらの心理・行動指標をあわせて取得すら（表 1）、この動作が強くなることと顔の示差ることで、より正確な示差性の計測が可能となる性が高いと評定されることに関係がある可能性がだろう。

示唆された。嫌悪表情に含まれる怒り表情の強度

本研究の結果から、顔の示差性という人物同定と示差性に相関が示されたことについて、頤を上に関係する不変的情報が、表情という表情認知にげる（AU17）動作が両表情に共通であることか関係する可変的情報によって変化することが明ら

ら、この動作の強化は示差性が高く評定されるこかとなった。このことは、顔の示差性が顔の認識とと関係すると考えられる。悲しみ表情に含まれメカニズムを解明するのに有用な情報となり得るる恐れ表情の強度と示差性に相関が示された結果ことを示すものである。今後は、顔の示差性の影について、二つの表情に共通する顔面筋動作は見響を考慮した実験を行うことにより、より心理学られなかった。主な筋動作に付随して変化するそ的妥当性の高い顔の認識モデルを提案することをの他の筋動作が、結果的に恐れの成分を含んだも目標とする。

のと類似したのかもしれない。
謝辞
4.

本論文を査読していただきました 2 名の先生

総合考察

方のご指導に深く感謝申し上げます。

本研究では、人物同定情報と表情認知情報に関する処理過程の研究を進めるうえで、人物同定情報である顔の示差性に着目し、表情との関係を検参考文献討することを目的とした。同一人物の中性表情と[1]

小松佐穂子，箱田裕司 : 顔の情報処理過程

基本 6 表情に対し示差性評定を行った実験 1 の―表情認知と人物認知の関係―，九州大学

結果から、中性表情の示差性が悲しみ表情では維

心理学研究，8，pp.53-58（2007）．
[2]

持されない一方で、喜びといったその他の表情で

Bruce, V., & Young, A.: Understanding faceは維持されることが明らかとなり、示差性が表情

recognition. British Journal of Psychology,

によって変化することが示された。実験 1 で用

77, pp. 305-327 (1986).
[3]

いた顔画像の表情強度評定を行い示差性との関係

Bruce, V.: Influences of familiarity on theを検討した実験 2 では、驚き、恐れ、怒り表情

processing of faces. Perception, 15 (4), pp.

に含まれる視覚的成分が示差性を決定する視覚的387-397 (1986).
[4]

要因と関係する可能性が示唆された。

Young, A. W., McWeeny, K. H., Hay, D. C., &Ellis, A. W.: Matching familiar and unfamiliar

Leder and Bruce[27] は、示差性が少なくとも顔の部分的特徴（例えば眉毛の太さや濃さ）と部

faces

on

分的特徴の関係性（例えば両目の間の距離）といPsychological

identity

andResearch,48,

expression.
pp.63-68(1986).

う二種類の情報によって決定づけられることを報[5]告した。また、表情を判断する際に重要となる部

Endo, N., Endo, M., Kirita, T., & Maruyama,

位は表情ごとに異なることが指摘されている

K.: The effects of expression on face[28]。これらのことから、部分的特徴によって示

recognition. Tohoku Psychologica Folia,

差性が高いとされた顔と、部分的特徴の関係性に

51, pp.37-44 (1992).
[6]

よって示差性が高いとされた顔では、表情ごとに

篠崎健育，米村恵一，杉浦彰彦：表情認知

異なる影響を受ける可能性が十分に考えられる。

との相互作用を考慮した顔認識モデル，電今後は、示差性を決定付ける特徴の種類を要因と

子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌，J92-A（5），した検討を行う必要があるといえる。

pp.397-402（2009）．

― 67 ―

顔の示差性と表情の関係性についての検討　顔の示差性と表情の関係性についての検討﻿[7]

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日本顔学会誌十五巻二号

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Psychology,

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英文要旨
We aim to understand the relationship between facial distinctiveness and facial expression. Two rating
experiments were conducted to investigate this issue. First, we attempted to rate facial distinctiveness of thesame identities with neutral and six facial expressions (happiness, surprise, fear, sadness, anger and disgust).
Our data indicated that the correlation coefficient between mean distinctiveness ratings of neutral and thoseof sadness was non-significant, suggesting that facial expression has an effect on facial distinctiveness. We
secondly attempted to rate intensity of facial expression. The modest correlation coefficients were shown

between intensity of surprise and distinctiveness in surprise, fear and anger images, between intensity offear and distinctiveness in surprise and sadness images, and between intensity of anger and distinctivenessin disgust images. Our results suggested the relationship between physical components of surprise, fear
and anger in each facial image and facial distinctiveness. The study demonstrates the possibility that facial
distinctiveness contributes to reveal face processing mechanism.

― 69 ―

顔の示差性と表情の関係性についての検討　顔の示差性と表情の関係性についての検討﻿

著者紹介

高 橋

望

渋 井

進

Chang Hong Liu

著者 1

山 田

寛

著者 3

氏

名：高橋

望．

学

歴：2 011 年日本大学大学院文学研究科博士前氏

名：Chang Hong Liu．

学

歴：PhD in Cognitive Psychology (University of期課程修了．

Toronto, 1995)．

2015 年現在日本大学文理学部所属．

職

歴：Reader in the Department of Psychology,

所属学会：日本顔学会．

Hull University between 2006-2013．

専

Professor in the Department of Psychology,

門：認知心理学、特に顔認知の研究に従事．

Bournemouth University from 2013．
著者 2

所属学会：Experimental Psychology Society．

氏

名：渋井

進．

学

歴：2 004 年東京大学大学院総合文化研究科博専

門：C o g n i t i v e

p s y c h o l o g y,

Cognitive

neuroscience．

士課程修了、博士（学術）
．
職

歴：
（独）
大学評価・学位授与機構評価研究部助

著者 4手、 鹿 児島大学評価室准教授等を経 て、

氏

名：山田

2015 年現在、（独）大学評価・学位授与機

学

歴：日 本大学大学院文学研究科心理学専攻修構研究開発部准教授．

寛．

了、博士（心理学）．

所属学会：日本心理学会、日本顔学会、電子情報通信

職

歴：日本大学文理学部教授（2015 年 5 月まで）．

学会、美術解剖学会、他会員．

専

門：認知心理学、特に顔面表情認知の研究に従専門：認知心理学、教育心理学、教育工学．

事．

― 70 ―

日本顔学会誌十五巻二号

学術論文

平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例にRelationship between the representativeness of a morphed averageface and the number of faces used in morphing: A case of perceived age
向田茂 1)、加藤隆 2)
Shigeru MUKAIDA 1), Takashi KATO 2)
E-mail : mukaida@do-johodai.ac.jp
和文要旨
平均顔は特定の集合の顔に共通の特徴をわかりやすく表すものとして広く顔研究に利用されている。しかし、平
均顔の作成に用いられる顔の数が増えるほど、画質がぼやけていき、シミやシワなどの年齢情報が消失してしまう。
本研究の目的は、特定の年齢層などに対して妥当な平均顔を作成するには何枚ぐらいの顔を用いればよいかについて心理学的実験により検討することである。
まず、日本人の女性と男性の 30 代と 40 代の顔に対して、12 枚、18 枚、24 枚、30 枚、36 枚、42 枚、48 枚、
54 枚、そして 60 枚の顔画像を用いた平均顔を作成した。次に、同じ枚数の顔画像で作成した異なる年齢層の平均顔をペアにして実験の提示刺激とした。実験参加者はペアの顔について、同じ人物と思うかどうかか、どれぐら
いの年齢差があると思うかのいずれかの評定課題を行った。実験の結果、平均顔に用いる顔の数が増えるほど、ペアの顔が同じ人物に見える傾向が強くなるが、見た目の年齢差は減少していくという傾向が見られた。異なる年齢層の平均顔が、同じ人物が時間を隔てて撮影された写真に見えるという基準から、24 枚程度がバランスの取れた
妥当な数であると思われる。

キーワード：平均顔、顔画像の数、代表性、年齢印象、モーフィング
Keywords : Average face, Number of faces, Representativeness, Perceived age, Morphing1.

心理実験の結果について、印象効果の分類ごとに

はじめに
平均顔は、
個々の顔が持つ個別の特徴を相殺し、平均顔を作成して、データの可視化効果をもたらしているケースもある [6]。

共通の特徴のみを表出した顔であるといえる。平
均顔をある集合の顔の共通特徴を表す代表例とし

さらに、平均顔は顔の魅力や顔の学習などの研て捉える考え方は、古くは 19 世紀後半に見られ究において重要な役割をはたしている。顔の魅力る。当時の写真技術を用いて、1 枚の写真乾板にについては、平均顔の作成に用いられる個別の顔

複数の顔を重ね撮りする方法を用い、典型的な医よりも平均顔のほうが魅力的であると評定され、者や典型的な軍人の顔を視覚的に表そうとしたも平均顔に用いられる顔の数が多いほど平均顔がよのであった [1]。近年はコンピュータ技術を用いり魅力的であると評定されることが示されているてより精巧な平均顔を作成し、様々な分類の典型[7]。このことから、顔の魅力と平均顔の特徴と的な顔として訴求力のある提示がなされているの関係がさかんに検討されるようになり、顔画像[2-4]。たとえば、年代ごとの平均顔は、年齢にの枚数や形状とテクスチャの関係などについて平よる顔の印象の変化を明快に示すことができ、美均顔の操作が試みられている [8-9]。また、有名

容分野などでは、一般向けの解説資料として利用人などの既知顔の認識が、その人物の個別の顔写されることも多い [5]。また、顔の印象に関する

真に対してよりも、それらの顔写真を用いた平均

1）北海道情報大学 情報メディア学部、Faculty of Information Media, Hokkaido Information University
2）関西大学 総合情報学部、Faculty of Informatics, Kansai University― 71 ―

平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に　平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に﻿

顔に対して、より速く正確に行われるという結果

テクスチャとして扱われる情報に違いが見られるが示され、顔の学習過程で形成される（と仮定さからである。

れる）表象について平均顔の観点から検討が行われている [10]。

2.

平均顔の代表性の判断基準

このように平均顔はそれ自身がわかりやすい可日本人の 30 代の男性の平均顔を作成すること視化効果を持つものとして取り扱われるだけではを考えたとき、日本人であることと、30 代であなく、顔の処理過程の探求における重要な素材とること、男性であることの 3 つの属性の条件をしても利用されている。しかし、平均顔そのもの

満たす顔画像を準備することになる。年齢についの妥当性について検討を加えた研究はあまり見らては、実年齢の情報をもとに 30 代の各年齢の顔れない。つまり、作成された平均顔が対象の集合

画像を適切な割合で収集することはそれほど困難の顔に共通する特徴を的確に表しているかといではないだろう。しかし、日本人という属性につう、代表性の問題の検討が必要である。

いては、そもそも日本人の顔とは何かを定義する

平均顔は複数の顔画像を重ね合わせることで作ことの困難さと、そのバリエーションや分布につ成できる。しかし、個々の顔は部位の形状や布置いて確かな情報がないという困難さがあり、どのに違いがあり、複数の顔画像をそのまま単純に重ような顔画像をどのような割合で収集すればサンね合わせただけでは様々なずれが生じる。そこプルとして妥当かという確かな基準がない。まで、眉・目・鼻・口の輪郭や顔の輪郭などに特徴た、男性の顔といっても、眉・目・鼻・口・輪郭点を配置し、顔画像間で対応する特徴点が重なるを含む様々な部位について多様な形態があり、どように顔画像の形状を幾何学変換することで、特のような顔をどのような割合で収集するべきかに

徴点は平均座標へと変換される。しかし、シワやついて根拠のある指針を確立することは不可能に

シミ、肌の肌理などのテクスチャについては画像思える。だからといって、個人情報や肖像権、地間の同一座標上の RGB 値を単純に平均化するだ

理的・時間的制約などの現実の制約のもとでは、けであり、少なからずぼやけた画像となる。この完全な無作為抽出による多数の顔画像の収集は不

影響は平均顔に用いる顔画像の数が多いほど大き可能と言える。したがって、協力者の背景や地理

くなり、シワやシミ、肌の肌理の情報は消失して的制約などに系統的な偏りが出来るだけ生まれな

いく [11]。たとえば、人が顔から人物の年齢をいような収集方法を実施することを前提に、出来推定する能力は、実年齢から 5 歳程度の範囲内

る限り多くの顔画像を収集するということに帰着の精度であることが示されている [12] が、平均する。もしも系統的な偏りが疑われる場合には、顔に対する年齢推定では、平均顔の生成に用いた対象の集合をその偏りの点で限定することにな

人物の見かけの平均年齢よりも低く推定され、高る。たとえば、日本人の 30 代の男性の顔画像を齢になるほどその差は広がることが示されている収集する地域が狭い範囲に限定されているとすれ[2]。

ば、その地域に住む日本人の 30 代の男性という本研究の目的は、平均顔の作成におけるテクス

ように、集合を限定的に定義する必要がある。集チャ処理の影響を強く受けると思われる年齢情報

合の定義との整合性が疑われるようなサンプリンに焦点を当てて、平均顔を作成するために用いる

グの偏りがないとの前提であるが、収集する顔画

顔画像の枚数が平均顔の代表性にどのように影響像が多くなればなるほど、サンプルの代表性が高を及ぼすかについて心理実験に基づき検討するこ

くなると期待できる。それでは、対象の集合からとである。実験では、具体的な検討の対象として何枚ぐらいの顔画像を収集して平均顔を作成すれ30 代と 40 代の顔を採用した。後述するように、

ば、その集合の顔の共通特徴を的確に表す代表例

本研究では平均顔の年齢差の知覚を代表性の基準と判断できるのだろうか。

の一つとして採用した。そこで、年齢差が明らか

平均顔の作成に必要な顔画像の枚数について検にわかるような年代間ではなく、隣接する年代間討を加えた研究は、西谷ら [8] や野中ら [13] がの顔を対象とすることにした。30 代と 40 代では、散見される程度であったが、向田・加藤 [14] に顔パーツの形状や布置に微妙な差異が見られる

よって工学的観点および認知心理学的観点の両面が、それに加えて、シミやシワ、肌の肌理などの、から詳細な検討が行われた。

― 72 ―

日本顔学会誌十五巻二号

工学的検討における向田・加藤 [14] の主張は、ときの平均顔が年齢情報を失っているものであっ

平均顔を作成するための顔画像の枚数を増やしてたとしたら、はたしてそれは対象の年齢層を代表も、追加した顔画像の影響がほとんど見られなくする妥当な平均顔と言えるのだろうか。

なれば、平均顔は十分に平均化されていると考え

本研究では、向田・加藤 [14] にならい、顔画

られ、平均顔を作成するための妥当な枚数となっ像の枚数を増やしていき、枚数を増やした平均顔ているというものであった。そこで、一枚の顔画と増やす前の平均顔の類似度が飽和することを代像の影響の程度を示す変位量が定義され、平均顔表性のひとつの条件とした。その一方で、他の年として妥当な画像となっているかを評価する方法

齢層に対して同数の顔画像で作成した平均顔とのについて検討が行われた。評価では、20 代男性

年齢差が十分に認められることも代表性の条件との顔写真からなる顔写真のセットと、20 代、30した。たとえば、30 代と 40 代の顔の平均顔が、代の女性の顔写真からなるセット、そして男女混それぞれの顔画像の枚数を増やしていったとき、合の顔写真からなるセットを用い、属性（性別）ほとんど同じ人物に見えるだけではなく、同じ年の異なる 3 セットで比較が行われた。事前の予齢に見えるとしたら、異なる年齢層の平均顔とい測では、異なる 3 つのセットで、変位量の変化

う意味では代表性をはなはだ欠くものと言わざる傾向が異なると考えられていたが、3 セットともを得ないだろう。

ほぼ同様の変化傾向を示した。この結果より、顔

それでは、このように類似度の知覚と年齢差の形状の観点からは、平均顔の作成には、30 枚程

知覚にトレードオフが想定される場合には、具体度の顔画像の収集を目安とし、少なくとも 20 枚

的にどのような基準が妥当と考えられるのだろう

程度は集めることが望ましいと結論づけられた。

か。本研究では、異なる年齢層の平均顔が、年齢

また、認知心理学的観点から平均顔を考えたと差相応の時間間隔をあけて撮影された同一人物のき、同じ属性（ここでは 20 代男性）を持つ集合

顔写真と判断される傾向を基準とした。そして、

であれば、異なる部分集合から作成した平均顔でそうした傾向がもっとも認められるときの顔画像

あっても、同じ印象を持っていなければならないの枚数が、求める答えであるとした。同一人物ととされた。そこで、工学的観点の実験で用いられ知覚されやすいということは、それらの平均顔がた 20 代男性の顔写真 126 枚が、42 枚ずつの 3

類似しているということであり、同時に、時間をセットに分けられ、異なる 7 種類の顔画像数（6隔てて撮影された写真であるということは、そこ枚、12 枚、18 枚、24 枚、30 枚、36 枚、42 枚）に年齢差を認めているということを意味する。

でそれぞれ平均顔が作成された。そして、顔画像数は同じであるが異なるセットから作成された平3.

実験

均顔が、同一人物と容易に判断されるかについて

日本人男性および日本人女性の顔について、顔心理実験が行われた。その結果、30 枚以上の顔画像数の異なる 30 代、40 代の平均顔を作成し、画像で平均顔を作成すれば、同一人物と見られる

年代の異なる平均顔をペアにして提示した。そし度合いのほぼ上限に到達することが見出された。

て、実験参加者に 2 つの顔を見比べたときの顔

そこで、工学的分析と認知心理学的分析の両面かの年齢差と、2 枚の顔画像が同一人物のものであら、30 枚程度の顔画像を集めて平均顔を作成す

るかについて評定させた。

ることが効率的かつ効果的であると結論づけられ
た。

3.1.

実験参加者

しかし、前述のように、モーフィングにより作実験参加者は情報系学部の学生 72 名で、36成される平均顔には重大な課題がある。顔画像の名ずつの 2 グループに無作為に配分された。提枚数を増やせば増やすほど、作成される平均顔の示される顔のペアについて、一方のグループは 2

画質はなめらかになり、ぼやけた印象になる。つつの顔の見た目の年齢差について評定し、もう一まり、見た目には肌の肌理がなめらかになり、年方のグループは同一人物であると思うかについて

齢情報が失われていく [11]。顔画像の枚数を増評定した。

やしていけば、一枚の顔画像を増やす効果がみられなくなるというポイントが特定できるが、その― 73 ―

平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に　平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に﻿

3.2.

合から作成された平均顔といえる。ただし、60

実験材料

枚の顔画像の平均顔は 3 セットとも同じ画像で実験刺激の平均顔の作成には、無表情の 30 代、あった。

40 代の日本人男女の顔画像計 240 枚（30 代男
性 60 枚、40 代 男 性 60 枚、30 代 女 性 60 枚、実験では、平均顔作成に用いた顔画像の枚数と40 代女性 60 枚）を用いた。すべての平均顔は性別が同じである 30 代と 40 代の平均顔をペア

顔画像合成ソフトウェア FUTON[15] を用いて作で提示した（図 2）。実験参加者には、男性の 30成した。

代と 40 代の平均顔のペア 9 組と、女性の 30 代

顔画像は年代と性別によって 60 枚ずつの 4 グと 40 代の平均顔のペア 9 組の計 18 組の平均顔

ループに分けた。そして、各グループ内で、60ペアを提示した。18 組の平均顔ペアから成る提枚の顔画像から、12 枚、18 枚、24 枚、30 枚、示リストを、上述の 3 つのセットそれぞれにつ

36 枚、42 枚、48 枚、54 枚、60 枚の顔画像をいて作成した。提示される男女の順序はランダム

選び、9 種類の平均顔を作成した（付録参照）。

としたが、30 代、40 代のペアの左右の表示位置

平均顔の作成は、まず、グループ内の 60 枚のはリスト内では全て同じとした。しかし、これら顔画像から 12 枚の顔画像を無作為に抽出し、そ3 種類の提示リストについて、ペアの左右の表示の 12 枚の顔画像の平均顔を作成した。次に、グ

位置の影響を相殺するために左右を逆にした提示

ループ内の残り 48 枚の顔画像から 6 枚を無作為リストを作成し、計 6 種類の提示リストとした。

に抽出し、前の 12 枚と合わせて 18 枚の顔画像

なお、平均顔のペア画像は 17 インチ液晶モニタの平均顔を作成した。このように、グループ内のーに 1,024 × 768 画素の解像度で、2 枚の平均

残りの顔画像から無作為に 6 枚を抽出して、前顔が画面全体に収まるように提示した。

の平均顔に用いた顔画像に追加する方法で、54枚の顔画像の平均顔まで作成した。なお、60 枚の顔画像の平均顔は、グループ内の 60 枚をすべて用いて作成したものである（図 1）。
図，式

図 2．実験刺激のペア：24
枚の顔画像から作成した女性
図２．実験刺激のペア：24 枚の顔画像から作成した女性の平均顔（左：30 代、右：40 代）の平均顔（左：30 代、右：40 代）

3.3.

実験手続

実験参加者は、提示される顔のペアについて、
図１．平均顔（実験刺激）の作成手順
図 1．平均顔（実験刺激）の作成手順

見た目の年齢差を評定する課題（年齢差課題）と、同一人物の顔に見えるかどうかを評定する課題

顔画像が 54 枚以下の平均顔の場合は 60 枚か（同一人物課題）のいずれかを行った。年齢差課

ら一部を無作為に選んで平均顔を作成したが、選題の実験参加者は、ペアの顔の年齢差について、択の際に生じ得る偏りの影響を減少させるため（1）同年齢、（2）1 ～ 5 歳、（3）6 ～ 10 歳 、（4）に、上記の手順を用いて男女と 30 代・40 代の11 ～ 15 歳、（5）16 ～ 20 歳、（6）21 ～ 25 歳、組み合わせからなる 4 グループそれぞれについ（7）26 歳以上の 7 段階で評定した。同一人物課て、9 種類の平均顔をさらに 2 セットずつ作成し、題の実験参加者は、2 枚の顔画像が撮影時期の異計 3 セットを均等に用いた。この 3 セットは、なる同一人物の写真であると思うかについて、左同じ 60 枚の顔画像が用いられているが、60 枚

端が「1. 別人」、右端が「5. 同一人物」となってから選ばれる 12 枚、18 枚、・・・54 枚の顔画

いる 5 段階の尺度で評定した。

2

像は異なるものとした。つまり、同じ枚数から作

いずれの課題でも、すべての実験刺激は心理学成された平均顔は、同じ属性を持つ異なる部分集

実験ソフトウェア SuperLab を用いて 17 インチ

1― 74 ―

日本顔学会誌十五巻二号

液晶ディスプレイ上に表示した。各試行では、初比較において有意差の判定が変化する直前の枚数

めに「+」記号が画面中央に 1 秒間表示され、続を特定することを目的とした。その枚数とは、顔いて画面下の評定尺度とともに画面の左右に顔の画像数をそれ以上増やすと年齢差の知覚が有意にペアが表示された。実験参加者が該当する数字キ

減少してしまうポイントを示すものであり、それーを押して回答すると顔画像が消え、その後「+」

以上に顔画像数を増やしても同一人物性の知覚がに続いて次のペアが表示されるというように、実有意に増加しないポイントを示すものである。
なお、多重比較の結果については、向田・加藤験参加者のペースで課題が進められた。
各課題において、6 種類の提示リストは実験参[14] と同じく、多重比較全体の危険率を制御し加者間で均等に用いた。また、各提示リストとも、た調整済み有意確率ではなく、個々の対比較の有

18 組の顔画像の提示順序は実験参加者ごとにラ意確率（0.05）を判断基準とした。通常の多重ンダム化された。

比較では、第 1 種の過誤（実際は差がないのに差があると誤判断すること）の危険率を多重比較

3.4.

全体で制御するために個々の比較に対して厳しい

結果

平均顔の作成に用いる顔画像数の効果につい有意水準が適用される（対比較が 36 通りある本て、男性の平均顔と女性の平均顔に分けて、年齢

実験では 0.05 ではなく 0.001 が適用されること差課題の評定結果に対して Friedman の検定（IBMになる）。しかし、本研究の目的からはむしろ第22 種の過誤（実際は差があるのに差がないと誤判

2N=36）=36.88, p<.001）、女性の平均顔（x （8,断すること）の抑制を重視すべきあるとの考えでN=36）=23.26, p=.003）ともに、平均顔に用いある。

SPSS 22）を適用した。男性の平均顔（x （8,る顔画像数の違いが統計的に有意であった。同一男性の平均顔の場合は、年齢差課題の評定結果

人物課題の評定結果についても Friedman の検定については、枚数が 12 の場合を基準としてみた2を適用したところ、男性の平均顔（x （8, N=36）

ところ、30 枚の場合に 12 枚との間に有意差が2=31.11, p<.001）、女性の平均顔（x （8, N=36）=30.52, p<.001）のいずれも、平均顔に用いる顔

男性の平均顔

画像数の違いが統計的に有意であった。

9

図 3 は、年齢差の知覚と同一人物性の知覚の8関係を示すために、Friedman の検定における 97
平均順位

つの顔画像数条件の平均順位を男性の平均顔と女性の平均顔に分けて図示したものである。ここで用いた Friedman の検定では、分析の対象は各実

年齢差

同一人物性

6
5
4
3

験参加者が回答した評定値そのものではなく、評2定値の大きさによって 9 つの顔画像数条件が順

1
12枚 18枚 24枚 30枚 36枚 42枚 48枚 54枚 60枚

位付けられ、それらの順位データが分析の対象と顔画像数なっている。図 3 では、年齢差の知覚および同女性の平均顔

一人物性の知覚のいずれについても、平均順位の数値が大きい顔画像数条件が元々の評定値も平均9して大きいことを示している。

8

年齢差

同一人物性

7
平均順位

次に、Friedman の検定による多重比較の結果
を用いて、年齢差を保持しつつ同一人物性を高めるという本稿 2 節の基準に則して、平均顔の作654成に用いる顔画像の妥当な枚数についてさらに検3討を加えた。具体的には、年齢差の場合も同一人2物性の場合も、平均順位の数値が最も大きい顔画

112枚

像数条件を基準として、顔画像数を最小の 12 枚から順次増加していったときに、基準の条件との

18枚

24枚

30枚 36枚 42枚
顔画像数

48枚

54枚

60枚

図 3 男女別の年齢差と同一人物性の評定結果
図 3．男女別の年齢差と同一人物性の評定結果

1― 75 ―

平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に　平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に﻿現れた。これは、最も年齢差が保持されているうものではない。同一人物性の獲得という観点か

12 枚の場合に比べて、24 枚では有意な減少は見

らは、向田・加藤 [14] の結果および本研究の結られないが、30 枚になると有意な減少が見られ果からも、もう少し多い枚数のほうが望ましいとることを示している。同一人物課題の評定結果にいえる。しかし、年齢差の知覚を維持しようとす

ついては、42 枚の場合を基準として 12 枚かられば、少なくとも男性の平均顔の場合には、24順に比較したところ、24 枚で有意差が見られな枚程度に抑えざるを得ないということである。こくなった。つまり、同一人物性が最も高い水準とれは、平均顔の作成におけるテクスチャ情報の操比べて 18 枚ではまだ不十分であるが、24 枚に作が不十分であることからくる制約であると言え増やすと有意差が見られないレベルまで同一人物る。
このようなトレードオフの関係をにらみつつ最性が高まるということである。
女性の平均顔の場合は、年齢差課題の評定結果

適なバランスポイントを探るという方法ではなについては、18 枚の場合を基準としてみたとこ

く、より望ましい方法は顔画像の枚数を増やすころ、42 枚までは年齢差の知覚に有意な減少は見との効果がほとんど認められなくなるまで平均顔られないが、48 枚に増やすと有意に減少するこの類似度を十分に高め、その上で、適切な年齢情とが示された。また、同一人物課題の評定結果に報を平均顔に付加することではないだろうか。そついては、54 枚の場合を基準として 12 枚かられについては、向田ら [11] の研究がひとつの可順次比較したところ、36 枚まで増やしても同一能性を示唆している。

人物性にまだ有意差が見られるが、42 枚まで増向田らは、平均顔では失われてしまうシミやシやすと有意差が見られなくなることが示された。

ワなどのいわゆるテクスチャ情報を、無秩序に重つまり、年齢差の知覚と同一人物性の知覚のいず

ね合わせてぼかすのではなく、テクスチャの対応れの観点からも 42 枚が適切であるとの結果であを考慮しつつ適切に重ね合わせることで、失われる。

る情報を効果的に再現する方法について検討した。人間の顔にとって年齢情報はきわめて重要で3.5.

あり、平均化の過程で失われる年齢情報はできる

考察

本研究では年齢層の異なる平均顔の妥当性につ限り回復させる必要がある。向田らの手法が効果

いて、年齢情報の維持と同一人物性の獲得の双方的であるかどうかについては、本研究の実験方法を基準として採用することを提案した。年齢差ののような形で実証的検証が望まれる。その他、顔知覚と同一人物性の知覚に関する実験では、男性

画像の枚数を増やしていくと、男性と女性の平均の平均顔については、平均顔の作成に用いる顔画

顔が似かよってくることも示されている [7]。す像が 24 枚程度の場合に、年齢差の知覚を損なう

なわち、平均化の過程で性別の情報も失われていことなく同一人物性の知覚を高めることができる

くのである。これはテクスチャ情報の問題だけでという結果であった。女性の平均顔の場合は、顔はなく、形状の問題でもあると考えられるが、性画像を 42 枚程度用いるのが望ましいという結果差を示す情報についてもいかに維持・回復を図るであった。しかし、図 3 からも見て取れるように、かが検討されるべきである。

顔画像数を 36 枚から 42 枚に増やすと年齢差の知覚が比較的大きく減少する一方で、24 枚と 36

4.

おわりに

枚の間には大きな差は見られない。平均顔の作成

本研究では、年齢層の異なる平均顔の妥当性にに用いる顔画像を収集することは、個人情報や肖ついて、年齢情報の維持と同一人物性の獲得の双像権の問題もあり、現実にはかなり困難な作業で方を基準とした検討の重要性について確認した。

ある。その点を考慮すると、女性の平均顔の場合

平均顔は、構造的に比較的単純でわかりやすく、も 24 枚程度の顔画像を目安とするということで視覚的訴求力に優れた可視化手法であるといえよいのではないかと思われる。

る。しかし、ひとつの平均顔が、あらゆる分類（性しかしながら、この 24 枚という目安は、年齢別・年代など）の確かな代表性を持つ妥当な平均情報の維持と同一人物性の獲得というトレードオ

顔となりえないことは明らかである。平均顔の利フを考慮したものであり、必ずしも最適な解とい便性と有用性を根拠のあるものにするためには、― 76 ―

日本顔学会誌十五巻二号

当該の分類にとって重要な属性情報を、人にいかfaces. In Y. Anzai, K. Ogawa & H. Moriに知覚させるかという検討が求められる。その検(Eds.), Symbiosis of human and artifact,

討には、人には実際にはどのように見えるかとい

Elsevier Science B.V., pp.559-564 (1995).
[7]

う実証的検証が含まれなければならない。それにJ.H. Langlois and L.A. Roggman: Attractive

は、本研究で示した実験方法がひとつの参考にな

faces are only average, Psychological

るものと期待できる。すなわち、異なる顔画像数

Science, Vol.1, No.2, pp.115-121 (1990).
[8]の平均顔の類似度を基本として、当該の分類にと

西谷美和，吉川左紀子，赤松茂：平均顔のって重要な属性に関する評価軸を加えた検証実験

特徴を探る：特異性・魅力・記憶の観点かである。

ら， 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告，
HCS98-42，pp.23-30（1999）．

今後は、この観点から、平均顔における年齢情[9]

報と性別情報の保持について、技術的検討を続けていきたい。
謝辞

A.C. Little and P.J.B. Hancock: The role ofmasculinity

andjudgments

of

human

distinctivenessmale

attractiveness,

BritishJournalinfacialof

Psychology, Vol.93, pp.451-464 (2002).

本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金[10]（基盤研究（C）23500263）および文部科学省

A.M. Burton, R. Jenkins, P.J.B. Hancock and

科学研究費補助金（基盤研究（C）25510018）

D. White: Robust representations for faceの助成を受けて行われた。

recognition:
Cognitive[11]

G. Hole and V. Bourne: Face processing:

[6]

No.3,

向田茂，宇和伸明，岡本将典，森俊裕：年の 提 案， 日 本 顔 学 会 誌，Vol.9，No.1，
pp.71-78（2009）．

[12]

D.M. Burt and D.I. Perrett: Perception of

野中悠介，山名信弘，井辺昭人，三浦文裕，

age in adult Caucasian male faces: Computer

前島謙宣，森島繁生：日本人の平均顔に関graphic manipulation of shape and colour

する一考察，日本顔学会誌，Vol.6，No.1，

information, Proceedings of Royal Society

p.196（2006）．
[13]

伊師華江，蒲池みゆき，瀧川えりな，細井永田明徳，金子正秀，原島博：平均顔を用

聖：顔の年齢推定に関する心理学的検討－

いた顔印象分析，電子情報通信学会論文誌

評定者年齢による推定特性の違いを中心に（A），Vol.J8 0-A，No.8，pp.1 2 6 6-1 2 7 2－，電子情報通信学会誌（A），Vol.J89-A，（1997）．

No.11，pp.1004-1011（2006）．
[14]

稲葉利江子，中山朋子，小舘香稚子：平均

向田茂，加藤隆：平均顔の生成に必要な顔

顔による印象形成の分析－明治・大正時代

写真の枚数の検討―特徴点座標に着目してにおける二女子大学の比較－，日本顔学会―，日本顔学会誌，Vol.12，No.1，pp.4552（2012）．

誌，Vol.14，No.1，p.187（2014）．
[5]

Vol.51,applied perspectives, Oxford University

London, B259, pp.137-143 (1995).

[4]

averages,

齢印象に関わるシワモデルの生成と標準顔

neuropsychological,

Press, Oxford, UK, pp.95-96 (2010).

[3]

Psychology,

of

and

Psychological,

[2]

power

pp.256-284 (2005).

参考文献
[1]

The

[15]

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向田茂，蒲池みゆき，尾田政臣，加藤隆，

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吉川左紀子，赤松茂，千原國宏：操作性を

gc/61467/>，（参照 2015.06.22）

考慮した顔画像合成システム：FUTON―

T. Kato, M. Oda, M. Yamaguchi and S.

顔認知研究のツールとしての評価―，電子Akamatsu:

情 報 通 信 学 会 論 文 誌（A），Vol.J85-A，

FacialfeaturesandNo.10，pp.1126-1137（2002）．

configurations affecting impressions of― 77 ―

平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に　平均顔の代表性と顔画像数の関係：年齢印象を例に﻿

付録
付録

顔画像の枚数の異なる平均顔の例：男女ともペア画像の左は代、右は代の平均顔、数字
顔画像の枚数の異なる平均顔の例：男女ともペア画像の左は 3030
代、右は
4040
代の平均顔、数字は平均顔
は平均顔の生成に用いた顔画像の枚数の生成に用いた顔画像の枚数
30代と
代と40
40代の平均顔を比較すると、12代の平均顔を比較すると、12枚の平均顔は、顔パーツの布置の違いに加え、シミ、シワ、肌枚の平均顔は、顔パーツの布置の違いに加え、しみ、30
しわ、肌の肌理の違いが確認できる。枚数が増えるにつれ、しみ、しわ、肌の肌理などのテクの肌理の違いが確認できる。枚数が増えるにつれ、シミ、シワ、肌の肌理などのテクスチャ情報の違いは薄スチャ情報の違いは薄れていくことがわかる。
れていくことがわかる。

4― 78 ―

日本顔学会誌十五巻二号

英文要旨
Morphed average faces are visually straightforward representations of the facial characteristics of given
populations of faces and are widely used in face processing research. However, one problem with them isthat as the number of individual faces used in morphing increases, the texture of the average face becomesincreasingly smoother and blurrier, losing critical information on a particular facial attribute such as age.
This study addresses the question of how many faces should be used in morphing so the morphed average face
may be seen as a reasonable representation of its particular population, such as a certain age group. For eachof four groups of Japanese faces defined by gender (female and male) and age (30’s and 40’s), we constructedaverage faces of 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, and 60 faces. We then paired the average faces of different age
groups constructed using the same number of faces. One group of 36 participants rated whether the paired
faces looked the same individual, while another group of 36 participants rated their apparent age difference.
The results showed that as the number of individual faces in morphing increased, the perceived similarity of
the average faces increased while their perceived age difference decreased. For both female and male faces,
a balanced point seems to be around 24 faces where average faces of different age groups are likely to be seen
as if they were photographs of the same individuals taken years apart.

著者紹介

向 田

茂

加 藤

隆

著者 1

著者 2

氏

名：向田茂

氏

名：加藤隆

学

歴：2 003 年奈良先端科学技術大学院大学情報学

歴：1 983 年カリフォルニア大学ロサンゼルス

職

科学研究科博士後期課程修了。博士（工校（UCLA）大学院心理学科（認知心理学

学）。

専攻）博士課程修了。Ph.D.

歴：1 989 年㈱SCC 入社。2000 年国際電気職

通信基礎技術研究所研究技術員（出向）、

任研究員、シドニー大学理学部計算機科学

2001 年 ATR 人間情報科学研究所研究員

科助教授等を経て、1994 年より関西大学（出向）、2006 年北海道情報大学情報メデ

総 合 情 報 学 部 教 授。1993 年 ～ 2001 年

ィア学部助教授（2007 年より、職名変更

ATR 人 間 情 報 通 信 研 究 所 客 員 研 究 員。

により准教授）、2014 年より同教授。

2008 年～ 2009 年カリフォルニア大学ア

所属学会：日本顔学会、電子情報通信学会、映像情報ーバイン校客員研究員。

メディア学会、日本図学会各会員。
専歴：日本アイ・ビー・エム㈱東京基礎研究所主

所属学会：米国心理学会、日本心理学会、情報処理学

門：顔画像処理、顔画像生成に関する研究に従会、ACM、他会員。

事。

専

門：認知科学、ヒューマンコンピュータインタ
ラクションの研究に従事。

― 79 ―

日本顔学会誌十五巻二号

学術論文

部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化
Improvement of Individual-Adapted Facial Beautification Based on
Subspace Learning and B-Spline Interpolation
瀬尾昌孝 1）、西川郁子 1）、陳延偉 1）
Masataka SEO1), Ikuko NISHIKAWA1)，Yen-Wei CHEN1）
E-mail : seomasa@fc.ritsumei.ac.jp
和文要旨
加工の容易なデジタル画像が普及して以降、広告・出版業界を中心にデジタル画像の補正が広く使用されており、顔画像を対象とした補正はあらゆる場面で使用されてきた。近年では顔画像の自動補正技術が多くの製品に搭載されており、身近な技術となっている。しかし、現在一般に普及している手法の多くは事前に用意したパラメータを使用してすべての顔画像を画一的に補正する手法であり、不自然な顔形状が作成される例も少なくない。また、個人の顔の特徴が十分に考慮されておらず、補正前後で印象が大きく変化してしまう問題もある。顔画像のテクスチ
ャ補正では大きな違和感はないものの、形状補正においてこれらの問題は顕著である。そこで本論文では顔画像の形状補正に着目し、個人の特徴に応じた高精度な美顔補正法を提案する。様々な顔画像とそれらに対して手動で補正した美顔画像をペアとして学習する。なお、本論文では顔の特徴点（96 点）の座標を用いてそれぞれの顔を表現している。独立成分分析で局所顔形状特徴を表せる基底関数を求め、各顔の補正前後の係数を取得するとともに、
B-spline 関数を用いて補正前後の係数のマッピング関数（補正関数）を求める。新しい入力画像に補正関数を適用することで、入力画像に応じた美顔の自動生成を実現する。

キーワード：顔画像の美顔補正、特徴抽出、B-spline 補間、独立成分分析、部分空間学習
Keywords : facial image beautification, feature extraction, B-spline interpolation, independent
component analysis, subspace learning

1.

正を施すことが一般的で、補正結果はユーザー毎

緒言
自身の顔をより良く見せたいという願望は女性に異なっていた。また補正可能な処理内容も限定を中心に古くから存在し、顔画像の美顔補正に対的でニキビやシミの除去、肌のテカリの低減、色するニーズも同様に以前から多く存在した。加工

調の補正などのテクスチャを対象とした補正が主の容易なデジタル画像が普及して以降、広告・出であった。形状変化などの複雑な処理は画像処理版業界を中心にデジタル画像の補正が広く使用さソフトウェアを用いても熟練が必要で、使用されれており、顔画像を対象とした補正もあらゆる場る場合でも使用箇所が限定的であった。顔画像補面で使用されてきた。一般の写真店などでも撮影

正の普及中期には処理の自動化を実現した製品がした画像に簡単な補正を施す店舗が少なくない。

発売され、顔画像を対象とした補正が一般のユー

このようなデジタル画像を対象とした初期の美顔

ザーにも身近なものとなった。この段階では自動補正では Adobe 社の Photoshop に代表される画補正を実現する製品は高価で、家庭用の製品では像処理ソフトウェアを用いてユーザーが手動で補なく企業向け製品としての提供が一般的であっ

1）立命館大学情報理工学部― 81 ―

部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化　部分空間学習とB-Spline補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化﻿

た。代表例としてゲームセンターのプリクラ機なンは非常に多様で、この手法では顔輪郭や目など、

どが挙げられる。プリクラ機ではテクスチャ補正

部分的な補正しか実現しておらず、顔全体を補正の他に簡単な形状補正も実装している。補正結果する際には他の部位との関係性は考慮されていなに対してある程度の不自然さはあるものの、顔画かった。

像補正に対するニーズの増加に大いに貢献した。

本論文ではこれらの問題の解決策として、先行

近年、顔画像補正の普及後期には携帯電話やデジ研究で提案した統計的な顔画像の形状補正フレー

タルカメラなど、さらに幅広い製品において顔画

ムワークを改良し、個人の顔特徴に応じた自動的

像の補正機能を実装した製品が発売されている。

な全顔の形状補正手法を提案する。主な改善点と価格も比較的安価で、一般のユーザーを対象としして、個人の顔形状からの特徴抽出精度の向上と、た製品が多く発売されている。またスマートフォ

特徴量に応じた最適な補正関数の生成が挙げられン用のアプリケーションでも同様の機能を有するる。

製品が数多く発売されており、ニーズの増加が窺

本論文の構成を以下に示す。第 2 章では実験える。さらに近年ではインターネット上で顔画像に使用する顔画像データベースと、美顔補正の基の補正を提供するサービスも開始されている。顔準として使用する特徴点の定義について述べる。

画像補正に対するニーズの増加、多様化に伴い、第 3 章では統計解析手法を利用した本論文の提補正内容も小顔補正や疑似メイクなど様々な製品

案手法の流れと具体的な手順について述べる。第

が提供されている。さらに製品提供のプラットフ

4 章では本提案手法を用いた実験結果をまとめ

ォーム多様化に伴い、企業やユーザーの注目度もる。第 5 章では実験結果に対する考察を記載し、さらに高まる風潮にある。こういった近年のニー本論文を総括する。

ズの動向に鑑み、本論文では顔画像の形状補正に着目し、既存手法の問題点を指摘するとともに解2.

決法を提案する。顔画像のテクスチャ補正は従来

2.1.

法でも不自然さの少ない補正が実現されており、顔画像データベース概要
顔画像概要

本節では、本論文でテスト及び学習データとして使用する顔画像の概要について述べる。

本論文では言及しない。
自動的な形状補正の初期では平均顔などの、一撮影機材にはキヤノン株式会社の EOS 60D を般的に美しいとされる顔形状を目標とした補正が使用し、1 メートル程離れた地点から被験者の顔一般的であった [1-3]。現在一般的に使用されて及 び 上 半 身 を 正 面 か ら 撮 影 し た。 画 素 数 はいる顔画像の形状補正手法でも、目、鼻、口など

3456*5184[pixel] であり、画像内には顔が頭頂をそれぞれ別個に処理することで個人の顔形状に部まですべて収まっている。被験者は 20 代～

応じた補正を施すが、局所的には事前に用意され30 代の女性で、表情は真顔、画像数は 42 枚でた目標を使用して画一的な処理を行う為、不自然ある。各画像は異なる被験者を撮影したものであな形状変化が発生する可能性がある。現時点ではる。本論文で使用する画像の例を図 1 に示す。

個々の補正対象顔画像に特有の細かな特徴量の反映には及んでいない。この代表例として、プリク

2.2. 特徴点の定義

ラ機などで大きな目をさらに拡大してしまうこと

本論文では前節で述べた顔画像上に特徴点を配により不自然な形状変化が発生する事例が挙げら

置し、この特徴点座標を顔形状ベクトルとして sれる。これら既定の目標を使用する手法に対し、＝ [s1,x, s1,x, s2,x, s2,y,…, sn,x, sn,y, ]T と表す。n は特徴

個人の顔特徴を考慮した手法として Leyvand ら

点数を示し、本論文では n ＝ 96 である。

による研究がある [4, 5]。しかしこれらの手法は本論文の提案手法では、前節で述べた顔画像に顔形状をタイプ別に分類し、分類結果に応じて補対し補正前後の顔形状ベクトルを用意し、この対正目標を変更する形式で、個人の細かな形状特徴を学習データとして使用する。補正前の顔画像のを考慮した補正には至っていない。これらの先行特徴点は、オムロン株式会社の OKAO Vision V2

研究に対し、我々の研究では統計解析手法を応用で取得した特徴点にそれらの重み付き和で生成しし、個人の特徴に応じた形状補正フレームワーク

た点を前額部などに追加した計 96 点で、全自動を提案した [6, 7]。しかし顔の形状バリエーショ

で取得している。補正後の顔画像の特徴点は補正― 82 ―

日本顔学会誌十五巻二号

前の特徴点を専門家（プリクラ機などの開発従事を使用して、第 2 章で述べた 42 対の補正前後の者）が手動で移動させ、ワーピングを用いて美顔形状ベクトルのうち 1 対をテストデータ、残り

画像を作成した際の特徴点を使用する。補正前の41 対を学習データとして使用する。本提案手法

特徴点及び手動で作成した補正後の特徴点座標のの流れを以下に示す。

図例を図 2 に示す。同図中、黒い丸印が補正前の
特徴点、白い丸印が補正後の特徴点を示す。補正

Step 1: 41 対の学習データにテストデータの補の基準としては、目の拡大と、顔輪郭の縮小（主正前顔形状ベクトルを加えた 83 データの顔形状に頬から下）、左右対称化に重点を置きつつ、全ベクトルに対して独立成分分析を用い、顔形状の体のバランスを整えた。また、左右非対称性のよ部分空間を取得する。

うな負の特徴を除いて、個人の特徴をなるべく残Step 2: 学習データの補正前後の顔形状ベクト

すよう補正を行った。一般的なプリクラ機などでルを顔形状の部分空間に射影し、それぞれから独は複数人の顔に対して不自然さの少ない補正パラ

立成分分析で得られた各成分 vi に対する係数 wi,j

メータを採用するが、本論文における補正では各（補正前）と wi,j'（補正後）を取得する。i は成分

個人のみを対象に最適なパラメータを決定する。

番号、j は顔画像を識別するための番号を示す。
Step 3: 補正前後の係数 wi,j、wi,j' を用いて各成3.

分の補正量 f ＝ wi,j' － wi,j を取得する。この fi,j か

統計解析手法を用いた顔画像の美顔補正

3.1.

ら 3.3 節で述べる手法を用いて連続関数 Fi(wi) を

顔画像補正概要

本節では、本論文で提案する統計解析手法を用作成し、形状補正を実現する補正関数として使用いた顔画像の形状補正手法の概要と処理の流れにする。

ついて述べる。本提案手法では補正前の顔形状ベ

Step 4: テストデータの顔形状ベクトルを顔形

クトルからその特徴量に応じた補正量を推定する状の部分空間に射影し、各成分の係数 wi,test を取ためのマッピング関数（補正関数）を生成し、補得する。

正を実施する [6]。本論文では Leave-one-out 法

Step 5: Step 3 で作成した補正関数 Fi(wi) を用

図

図 1 実験画像例

図 1 実験画像例
図1

実験画像例

補正前後特徴点例
図図22 補正前後特徴点例― 83 ―

1

部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化　部分空間学習とB-Spline補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化﻿

いてテストデータを美顔補正した際の係数 wi,test'

抽出し、それらの線形結合で対象を表現する特徴＝ wi,test +Fi(wi,test) を推定する。

抽出法である。PCA を使用して取得した基底はStep 6: Step 5 で推定した係数 wi,test' を用いてテ

顔全体にわたる特徴を持ち、顔の複数の器官形状

ストデータの補正後顔形状ベクトル stest' を式（1）をそれぞれに最適化することが難しかった。それのように取得する。

に対し ICA を使用して取得した独立な基底は、式

顔の各器官などにおける独立した形状バリエーシ
ョンを表現する [14]。特定の顔部位を表現する

2ns test ' = s + ∑ wi ,test 'v i(1)

基底が他の部位に及ぼす影響を低減し、各部位にi =1おいて最適な形状補正を実現するため、本論文で－

3

ここで、s は平均形状を示し、2n は成分数を示す。
(2)
Step 7: ワーピングを用いてテストデータの補a =0は特徴抽出法に ICA を使用する。ICA の前処理に

f i = Fi ( wi ) = ∑ Ba ( s )φ ( k +a )は PCA を用い、入力データの無相関化を行った。

正前特徴点座標 stest から補正後特徴点座標 stest' へ

これに際して次元圧縮は行っておらず、成分数はB0 (顔画像を変形させ、美顔画像を作成する。本論文s ) = (1 − s ) 3 / 6

2n である。平均形状を基準に、ICA で取得したB1 (ではs ) = Free-form(3s − 6s Deformation+ 4) / 6 法 [8-11] を使用して2 つの基底の係数値を変化させた際の顔形状の例

32B2 (ワーピングを行う。
s ) = (−3s 3 + 3s 2 + 3s + 1) / 6

を図 4 に示す。同図（a）は顔の輪郭、（b）は目(3)に主に関連した基底である。σi は第 i 基底におB3 ( s ) = s 3 / 6

本提案手法は事前に学習を行うのではなく、テける係数値の標準偏差を示す。これらを見ると、

ストデータ取得時にStep 1 ～ 7 のすべての処理
3

輪郭や目以外の部位がほとんど動いていないことjj2
E (φ kj+0 , φ kj+1 , φ kjを行う。この部分空間法を利用した美顔補正の流(4)+ 2 , φ k +3 ) = ( ∑ Ba ( s j )φ k + a − ( wi , j '− wi , j ))がわかる。同種の基底を取得できる手法としてスれを図 3 に示す。図中の Step 4 ～ Step 6 は上述

パースコーディングがあるが、スパースコーディの Step 4 ～ Step 6 に対応する。

ングで得られる基底は対象毎に異なる少数の基底

a =0

φ

j
k +b

Bb ( s j ) ⋅ ( wi , j '− wi , j )セットを用いて表現することを目的に設計されて

=
3

(5)

( Ba ( s j ))3.2. 部分空間法を利用した顔の形状変化
2

おり、本論文の提案手法では次節で述べる補正関∑

本論文では部分空間法を用いて顔形状を表現す

数生成の関係上、適切でない。

a =0る。我々の先行研究 [6, 7]
では顔形状 s からの特E (φ k ) = j (v jφ k − v jφ kj ) 2(6)
徴量抽出手法に主成分分析（principal
component

る補正前顔形状を正確に表現する必要があると考

analysis, 以下 PCA）を使用していたが、本論文2 jえられる。補正前顔形状が表現できないことは、

また、補正後の顔形状の推定にはその起点とな

∑

∑vφ
では独
φ 立=成 分 分 析（independent component(7)v
analysis, 以下∑
ICA）[12,
13] を使用する。ICA は
j k

個人の顔の特徴を取得できていないことを表して

2jおり、その結果、補正後の顔形状に個人の特徴を

統計データから互いに独立な特徴成分（基底）を反映させることができない。本提案手法では前節

j

k

j

Subspace
Step 5

Projection

v1

Step 4

w1,test , w2,test ,L, w2 n , testv2
s testF1 ( w1,test ), F2 ( w2,test ), L, F2 n ( w2 n ,test )ReconstructionM
w1, test ' , w2 ,test ' ,L, w2 n , test 'Step 6v 2ns test '3 美顔補正の流れ
図 3 図美顔補正の流れ― 84 ―

6

v 2ns test '日本顔学会誌十五巻二号

図 3 美顔補正の流れ

s − 3σ face v faces + 3σ face v faces(a) 顔の輪郭に関する基底の操作

s − 3σ eye v eye

s + 3σ eye v eyes(b) 目に関する基底の操作
図 4 ICA
図 4 における係数変化による顔形状変化
ICA における係数変化による顔形状変化の Step 1 で ICA に使用するデータにテストデー示す。

タの補正前顔形状を加えることで、取得される基本提案手法では B-spline 関数を用いた離散点の底の補正前顔形状に対する表現能力を向上させ 2

補間法を応用し、図 5 中の離散点から各成分のる。

補正関数 Fi(wi) を算出する。我々の先行研究では
顔輪郭や目などのように対象を絞ることで比較的3.3.

少ないバリエーションでの形状補正を行っておB-spline 曲線に基づく補正関数生成と特徴

量変換

り、上述の手順でプロットした離散点は比較的滑

本節では、3.1 節で述べた提案手法の流れのうらかに推移していた。それに対し顔全体を対象と

ち主に Step 3 の補正関数生成に関して詳しく説した場合、形状のバリエーションが多様で、図 5明する。

中にプロットされた点は全体的に見ると右肩上がICA を用いて学習データの補正前後における係りの値をとるものの、局所的に見た場合、wi,j の

数 wi,j、wi,j' を取得することで、その差分を補正量

値が近い点でも fi,j の値が大きく異なる。本提案

fi,j ＝ wi,j' － wi,j として算出できる。学習データ数

手法では特徴の類似した顔形状の補正量は類似しが有限なため、fi,j は離散的な情報となる。第 i 成ていると仮定し、この局所的なばらつきを除去し分についての学習データの補正前係数及び補正量た補正関数を抽出する。具体的には各基底においを（wi,j，fi,j）として、二次元グラフ中にプロットて、学習データの補正前顔形状ベクトルの係数した例を図 5 に示す。同図中、グラフの横軸は

wi,j の最小値 - 最大値間を m 分割する節を配置し、第 i 成分における補正前の係数 wi,j、縦軸は fi,j を各節においてその周辺にプロットされた離散点か― 85 ―

s test ' = s + ∑ wi ,test 'v i

(1)

i =1

部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化　部分空間学習とB-Spline補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化﻿

3

f i = Fi ( wi ) = ∑ Ba ( s )φ ( k +a )

(2)

a =0

ら代表値となる補正量を算出する。そしてこの代

B0 ( s ) = (1 − s ) 3 / 6

表補正量の間を B-spline 基底関数を用いて補間B1 ( s ) = (3s 3 − 6s 2 + 4) / 6

し、補正関数 Fi(wi) を作成する。節と補正関数の(3)

B2 ( s ) = (−3s 3 + 3s 2 + 3s + 1) / 6

作成例を図 6 に示す。本論文では
m ＝ 10 とし式

B3 ( s ) = s 3 / 6て実験を行った。

B-spline 補間に際し、φk を k 番目の節におけ

式

3

j
j
j
j
j
2
wi次
(4)
1 , φ k + 2 , φ k +3 ) = ( ∑ Ba ( s j )φ k + a − ( wi , j '−3, j ))B-spline
る代表補正量とした時、任意の横軸座標におけるE (φ k +0 , φ k +式（2）の区分多項式は式（3）の2ns test ' = s + ∑ wi ,test 'v i(1)

補正量は式（2）で表現できる。
i =1

a =0

関数を利用することで、図6 の 1 つの離散点の2n∑ i,test itest
影響範囲は近傍の個
B ( s ) ⋅ ( w4 つの節に囲まれた領域（3'−i =1w )s

φ3

f i = Fi ( wi ) = ∑ Ba ( s )φ ( k +a )'= s +

'v

w

(1)

b
j
i, j
i, j
j
k +b
3
の区分領域）にとどまり、1
つの節に影響を与え
(5)
32
a
j
る離散点を近傍のみに限定できる。図6 におい
f i a==0Fi ( wi ) = Ba ( s )φ ( k +a )
(2)

(2)

=

))
∑ (B (s ∑a =0て、プロットされた j 番目の離散点から各節へ付
a =0

3

B0 (ここで節の間隔をs ) = (1 − s ) / 6 l とした時、k ＝⎣wi/l⎦－ 1、

B =( s )正=量((1v−φs )j −/ 6vはjφ式（4）
(φる
与 さEれ
の コ ス ト 関 (6)数k ) 0補jφ kk+ak )j

B1 (ss＝) =w(i3/ls 3－− ⎣w
6s 2i/l⎦+ 4)と/ 6す る。Ba は 式（3） のB1 ( s ) = (3s − 6s + 4) / 6
E( φjk+a) を最小化して解くことで式（5）のよう
(3)

3

j 2

∑

3

2

j
B2 ( s ) = (−3j s j +k3s 2 + 3s + 1) / 6に取得する。
32

A を超えないB2 (B-splines ) = (−3基底関数を示す。⎣A⎦はs 3 + 3s 2 + 3s + 1) / 6

(3)

∑vφ
B ( s ) = s / 6v∑
φk =最大の整数を示す。
3

3

3

j

B3 ( s ) = s / 6

(7)

2
j

3

E (φ kj+0 , φ kj+1 , φ kj+2 , φ kj+3 ) = ( ∑ Ba ( s j )φ kj+a − ( wi , j '− wi , j )) 2
3

(4)

a =0

E (φ kj+0 , φ kj+1 , φ kj+2 , φ kj+3 ) = ( ∑ Ba ( s j )φ kj+a − ( wi , j '− wi , j )) 2

(4)

a =0

φ kj+b =Bb ( s j ) ⋅ ( wi , j '− wi , j )
3
2

(5)

∑ ( B ( s ))a

φ kj+b =Bb ( s j ) ⋅ ( wi , j '− wi , j )

j

a =0

3
2

(5)

E (φ k ) = ∑ j (v jφ k − v jφ kj ) 2∑ ( B ( s ))
a

(6)

j

a =0

2 j
j k

∑vφ
∑v
j

φk =

E (φ k ) = ∑ j (v jφ k − v jφ kj ) 2

j

(6)

2 j
j k

∑vφ
φ =
∑v
j

k

j

(7)

2
j

図
図 55図 5補正前後での係数変化補正前後での係数変化補正前後での係数変化

6

6

図
補正関数
図図666 補正関数
補正関数
― 86 ―

6

2
j

(7)

B3 ( s )s= s'3=/ s6 +
test

2n

∑w

i ,test

'v i

(1)

i =1

日本顔学会誌十五巻二号

3

E (φ kj+0 , φ kj+1 , φ kj+2 , φ kj+3 ) = ( ∑ Ba ( s j )φ kj+a − ( wi , j '− wi , j )) 2

(4)

3

a =0

f i = Fi ( wi ) = ∑ Ba ( s )φ ( k +a )

(2)

4.

a =0

Bb ( s j ) ⋅ ( wi , j '− wi , j )=φ
B0 ( s ) = (1 − s3 ) 3 / 6∑ ( Ba ( s j )) 2
B1 ( s ) = (3s 3a=−0 6s 2 + 4) / 6(5)

顔画像の形状補正手法と、現在のプリクラ機で使用されている一般的な美顔補正手法、我々の先行(3)32
Bまた、近傍に多数の離散点がプロットされ、それ2 ( s ) = ( −3s + 3s + 3s +j 12) / 6
E (φ k ) =3 ∑ j (v jφ k − v jφ k )(6)
Bぞれの影響範囲がオーバーラップする場合にはそ
3 (s) = s / 6

E (φ

j
k +0

研究での提案法を用いて比較実験を行った。実験
結果を表 1 に示す。同表は人物 A 及び B の元画像、

2 jの重複を考慮する必要がある。そこで本手法では従来の画一的な補正手法による結果、我々の先行

3
j j k
j
2
φj k を kj 番目の節における複数の点による影響を
(7)
(4)
k +2
k +3 k
a 2 j
k +a
i, j
i, j
a =0 j j j

研究手法による結果、本論文の提案手法による結に付与される補正量としたとき、式（6）のコスによる結果を見ると、形状変化の程度に差はある

i, j
i, j
j
ト関数
E(b φkj ) を最小化して解くことで式（7）の
k +b
3
(5)
2
ように、φk を算出する。
a
j
a =0

ものの同様の補正が施されていることがわかる。

∑vφ, φ , φ , φ φ) ==( ∑ B ( s )φ − ( w '− w ))∑ v を j 番目の離散点から個別考慮した補正量、φ
j
k +1

実験結果
本論文の提案手法である統計解析手法を用いた

jk +b果を示す。人物 A に対する従来法及び提案手法k

B ( s ) ⋅ ( w '− w )φ=

これに対し人物 B に対する結果では、元画像の∑ ( B ( s ))左右非対称な顎形状が従来法結果ではそのまま維持されて小顔化されていることがわかる。これにE (φ k ) = ∑ j (v jφ k − v jφ kj ) 2

対し提案手法による結果では左右の非対称度が大(6)きく低減されており、全体として顔のバランスが

2 j
j k

∑vφ
φ =
∑v
j

k

j

とられている。人物 B に対して従来法及び提案

(7)

2
j

手法で補正を行った際の特徴点の移動量の比較を
図 7 及び表 2 に示す。表 2 は図 7 中の右頬から

ここで、vj ＝ Ba(sj)、a ＝ (k+1) －⎣wi,j⎦を示す。

顎（0 ～ 5）の点と左頬から顎（7 ～ 12）の点の、任意のテストデータが入力された際には、新た顔の中心への横方向における移動量の平均値を示

な wi,test に対して Fi(wi) を用いて wi,test' を一意に取している。これらを見ると、従来法結果では頬か得できる。

ら顎にかけての特徴点の移動量が左右でほぼ同様であるのに対し、提案手法による結果では右頬か
ら顎にかけての移動量が左頬の 2 倍程度となっ

表
6

表1

補正結果比較

表 1 補正結果比較
Original image

Conventional method

Our previous method

Person A

6

Person B

表 2 特徴点移動量比較― 87 ―

Conventional method
Right side

Left side

Proposed method
Right side

Left side

Proposed method

表 1 補正結果比較
Conventional method Our previous method
Original image
部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化　部分空間学習とB-Spline補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化﻿

Proposed methodている。また、表 1 において我々の先行研究手

コアの平均及び分散を図 8 に示す。本調査では、法による結果を見ると、全体的には小顔化及び目Person A
形状の拡大処理が実行されているものの、不自然

元画像と 1 枚の補正結果画像を並べて表示した。

な顔形状が作成されており、補正前の形状も提案の結果から、本論文の提案手法により従来法に比の男女 10 名を対象に、表 1 の 2 例を含む 20 枚できた。

補正結果画像の表示順序はランダムとした。図 8

図 5 補正前後での係数変化
手法結果に比べ反映されていない。また、20代
べ自然さ及び印象の向上度合の両方で改善が確認の顔画像の自然さと、元画像からの印象変化度合

これらの結果から、個人の特徴に応じた補正をについて 5 段階のスコアで印象調査を行った。

実現する本論文の提案手法により、すべての顔画

自然さは「1: 大いに不自然」～「5: 大いに自然」、
Person B
印象変化度合は「1:
印象が大いに低下」～「5:像に対して画一的な補正を行う従来法に比べ、顔印象が大いに向上」でスコアをつけており、ともかる。プリクラ機などにおける一般的な美顔補正にスコアが高い方が良い結果を示す。10 名のス

では、目の拡大や小顔補正など各パーツの魅力度

表2

画像の形状補正の精度向上を実現できたことがわ

特徴点移動量比較

表 2 特徴点移動量比較
Conventional method
Right side
Distance

8.0

Left side

Proposed method
Right side

図 6 7.4
補正関数 12.7

Left side6.5

図 7 顎領域の特徴点の移動量
図 7 顎領域の特徴点の移動量

5
4.5
4
3.5

Score

3
2.5

Naturalness2

3

Beautification

1.5

5

1
0.5
0
Conventional
methodOur previous
methodProposedmethod

図 8図 8補正結果印象調査
補正結果印象調査― 88 ―

日本顔学会誌十五巻二号の協力のもと行われた。

向上に主眼が置かれているが、本論文の提案手法
では顔の特徴に応じて左右非対称性などの印象を悪化させる特徴が低減されることで顔全体のバラ

参考文献

ンスがとられており、これが補正の精度向上に貢[1]Judith H. Langlois, Lori A Roggman,“Attractive

献していると考えられる。

faces

Psychological5.

areScience,only
1,average”,

pp.115-122,

1990.

まとめと今後の展望[2]

本論文では統計解析手法を用いた顔画像の形状

Thomas R. Alley, Michael R.Cunningham,

補正手法を提案した。本論文の提案手法では我々“Averaged Faces Are Attractive, but Veryの先行研究で提案した顔形状補正フレームワーク

Attractiveに沿って補正を行うにあたり、特徴抽出手法の検Psychological Science, pp.123-125, 1991.

討により個人の特徴を正確に取得するとともに、

[3]

Faces

Are

Not

Average”,

大村瑞穂，瀬尾昌孝，陳延偉，青木博松，

バリエーションの多様な特徴に対応可能な変換関“Adaptive Table 法を用いた高速な B-spline数を作成した。これにより、顔輪郭の小顔補正の変換による小顔の自動生成 ”，電子情報通様に補正対象を絞っていた先行研究に対し、本論

信学会技術研究報告． PRMU，パターン

文では顔全体の形状特徴を反映した補正が実現可

認識・メディア理解． MI，医用画像 110

能となった。一方、現在普及している全自動的な（28），pp．7-12，2010 年 5 月．
[4]

顔画像の形状補正手法では既定のパラメータを用

Tommer Leyvand, Daniel Cohen-Or, Gideon

いてすべての顔画像に対して画一的に補正を行っ

Dror,ており、左右の非対称性などがそのまま補正後のEnhancement of Facial Attractiveness”,

顔形状にも残されていた。これに対し本論文の提Proc. of ACM SIGGRAPH, 2008.
[5]

案手法では、左右の非対称性を考慮した補正を学

Dani

Lischinski,

Subhabrata“Data-Driven

Bhattacharya,

Rahul

習させることにより、非対称性の度合いを改善し

Sukthankar, Mubarak Shah, “A framework

た補正を実現した。本提案手法の学習データでは

for

左右の非対称性などの印象を低下させる特徴以外

enhancement based on visual aesthetics”,

は大きく変化させることなく、小顔化及び目形状

In Proc. of ACM International Conferenceの拡大に重点を置いた形状補正を行っており、そon Multimedia (MM), Florence, IT, pp.271-の他の個人の特徴が失われることはない。

280, 2010.
[6]

今後の展望として、本論文では正面を向いた真photo-quality

assessment

and瀬尾昌孝，陳延偉，“ 顔形状の部分空間を顔画像に対象を絞り行ったが、今後は顔の姿勢や用いた小顔の自動生成 ”，日本顔学会誌第，表情を変化させたデータベースを作成するとともVol．11，pp．41-50，2011．

に、それらを考慮した補正を実現する予定である。

[7]

Masataka Seo, Guifang Duan, Tomoko

具体的にはテストデータの特徴点座標に対して顔Tateyama,

向き推定及び表情推定を行い、推定結果に応じてAdapted

姿勢や表情の類似した学習データを選定する手法

based on Subspace Learning”, Internationalが考えられる。これにより、補正手法の有用性をJournal向上させる予定である。また、本論文で使用した

Processing, Vol.3, No.2, pp.47-55, June,

データ数では、一般的な PC を使用した学習時間

2012.
[8]

は 1 秒未満となるが、今後学習データ数を追加

Yen-Wei
Facial
of

Chen,

Shape
Intelligent“Individual-

Transformation
Information

S. Lee, K.-Y. Chwa, S. Y. Shin, and G.

した際には処理時間の増加が予想される。今後はWolberg, “Image metamorphosis using

Incremental PCA のようなオンライン機械学習手snakes法の応用も検討する。

Computer Graphics (Proc. SIGGRAPH),

andfree-form

deformations”,

pp.439–448, August 1995.
[9]

謝辞

S.Lee, K.-Y.Chwa, J.Hahn, S.Y.Shin, “Image
metamorphosis using deformable surfaces”,

本研究の一部は、株式会社メイクソフトウェア― 89 ―

部分空間学習と B-Spline 補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化　部分空間学習とB-Spline補間を用いた個人の顔特徴に応じた顔画像の美顔補正の高精度化﻿

Proc.
[10]

Computer

Animation

’94,

[12]

IEEE

Hyvärinen,

E.

“Independent

Component

S. Lee, G. Wolberg, S.Y. Shin, “Scattered

Applications,” Neural Networks, 13(4-5),

Data Interpolation with Multilevel B-spline”,

pp.411-430, May-June 2000.
[13]

Analysis:

Oja,

Computer Society Press, pp.31-39, 1994.

IEEE Transaction on Visualization and

[11]

A.

Algorithms

and陳延偉，“ 独立成分分析（ICA）のパター

Computer Graphics, Vol. 3, pp.228-244,

ン認識・画像処理への応用と MATLAB シ

1997.

ミュレーション ”，トリケップス，2007

Masataka Seo, Yen-Wei Chen, “Face Image

年 10 月．

Metamorphosis

with

an

[14]

Improved

五十嵐崇訓，福井貴之，中尾啓輔，陳延偉，

Multilevel B-spline Approximation”, Proc.

“ 独立成分分析をベースにした化粧効果評

of 2009 Fifth International Conference on

価 法 の 開 発 ”， 日 本 顔 学 会 誌，Vol．13，

Intelligent

pp．29-42，2013．

Information

HidingandMultimedia Signal Processing, pp.12741277, September 2009.

英文要旨
With the continuously increasing of high-resolution digital images, there is a growing interest in facial
image warping or facial image transformation, which is the process of making visual changes to facial images.

Several warping-based beatification techniques have been proposed and used in many applications. However,most of these techniques warp or transform a facial image to a pre-defined target image. As a result, thetransformed image may not maintain the individual features, and sometimes an unnatural facial image is
produced. In this paper, we propose a novel subspace learning based method for automatic individual-adaptedfacial shape transformations. In our proposed method, we first prepared a database containing several tens ofpairs of facial images and their manually generated target images (attractive images), and then constructed afacial shape subspace using Independent Component Analysis, which represents local features of facial shape.
We then projected both original facial shapes and their target image shapes onto the subspace and used theB-spline interpolation method to estimate the mapping functions from the original shapes to their target
shapes. If a new input image is given, we can automatically generate its target image (attractive image),which is adapted to the input image (not pre-defined), by using the mapping function.

― 90 ―

日本顔学会誌十五巻二号

著者紹介

瀬 尾 昌 孝西 川 郁 子

陳

延 偉

著者 3

著者 1
氏

名：瀬尾昌孝

氏

名：陳延偉

学

歴：2 012 年 3 月立命館大学大学院理工学研究

学

歴：1 990 年 3 月大阪大学工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）科博士課程後期課程修了。博士（工学）職

職

歴：日本学術振興会特別研究員，関西学院大学
助手を経て，2015 年立命館大学情報理工

工学部講師，助教授，教授を経て，2004

学部講師，現在に至る

年立命館大学情報理工学部教授，現在に至る

所属学会：日本顔学会，電気学会，電子情報通信学会，

所属学会：電気学会，電子情報通信学会，IEEE 等

日本知能情報ファジィ学会等
専

専

門：主に顔を対象とした画像処理，統計解析な著者 2氏

名：西川郁子学

歴：1 990 年 3 月京都大学大学院理学研究科物理学第一専攻博士課程後期課程単位取得退学。博士（理学）歴：神戸大学大学院自然科学研究科助手，立命館大学理工学部助手，助教授，教授を経て，2004 年立命館大学情報理工学部教授，現在に至る

所属学会：計測自動制御学会，日本神経回路学会，システム制御情報学会等
専

門：パターン認識，画像処理，機械学習などに関する研究に従事

どに関する研究に従事

職

歴：㈶ レーザー技術研究所研究員，琉球大学

門：主として知能システムに関する研究に従事― 91 ―

日本顔学会誌十五巻二号

学術論文

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと顔全体の類似印象との関係
Differences in Shape Features of Facial Parts and in Presentation
Methods of Facial Images and Their Relationship to Similarity
Impression on Whole Faces
パン ジュンフイ 1) †、中村 友昭 1)、金子 正秀 1)
JunHui Pang1)†, Tomoaki NAKAMURA1), Masahide KANEKO1)
E-mail: kaneko@ee.uec.ac.jp
要旨
人間が顔を見る際に、顔のどの様な形状特徴に注意が向きやすいのか、記憶に残りやすいのかは、顔の認知の仕組みを探る中での興味深い課題の一つである。本論文では、顔部品の形状特徴の違いや顔画像の提示方法の違いと顔全体の類似印象との関係について、2 つの顔が似ているかどうかに関する主観評価実験を通じて検討する。まず、眉、目、口、顔輪郭の各々について、次に、複数の顔部品の組合せ（顔輪郭と眉、眉と口、目と口）について、どの顔部品のどのような形状の違いに人間の注意が向きやすいかを調べる。また、2 枚の顔画像を並べて提示する場
合と、時間的にずらせて提示する場合とでの類似判断の違いについても比較する。実験結果より、1) 眉、口については大きさと長さ、目については大きさの違いに比較的気付きやすい、2) いずれの顔部品についても他特徴の違いに比べ太さの違いは印象に残りにくい、3) 眉と口、目と口の組合せでは、各々眉、目の形状変化に気付きやすい、等の傾向があることが分かった。また、並列表示の場合よりも順次表示の場合の方が類似判断の感度が低下すること、時間間隔が長くなるほど感度の低下が大きいこと、目の形状変化が記憶に残りやすいことなどが分かった。

キーワード：顔の類似印象、形状特徴、記憶、並列表示、順次表示
Keywords: Face Similarity Impression, Shape Features, Memory, Simultaneous Presentation,
Sequential Presentation1.

個人認識の手法をそのまま使うことができ、検索

まえがき
近年、セキュリティ分野における個人認識やデ結果の中から、本人を除いて一致度の高い人物をィジタルカメラにおける顔検出を始めとして、顔選択すると共に、その一致度を評価すれば良い。

画像に関する研究が盛んに行われている。個人認

ただし、類似顔検索の場合には、正解顔画像は複識の場合は、入力画像中の人物が誰であるかとい数あり得ると共に、人間の主観によってもその評

うただ 1 つの正解顔画像を検索する。これに対価は変化する。つまり、個人認識と類似検索とでして、ある顔が別の誰かの顔と似ているかどうか

は、ある 2 つの顔に対する類似性の判断というを調べる類似顔検索やどの程度似ているかに関す点では共通であっても、前者では同一性の判断がる類似度判断がある。芸能人やスポーツ選手の誰求められるのに対し、後者では「似ている」・「似に似ているか、兄弟姉妹で顔が似ているかなどがていない」の評価となる。この際、類似印象に対卑近な例である。検索手法としては、基本的に、する人間の主観と一致した顔画像を検索できるこ

1) 電気通信大学、The University of Electro-Communications†現在、株式会社 日立製作所、Currently, Hitachi, Ltd.

― 93 ―

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

ているかどうかというケースとがある。心理学分とが望ましい。
我々人間の顔では、目や鼻、口がほぼ同じよう野における人の顔認識に関わる研究、或いはコンに空間的に配置されており、どの顔も基本的な構

ピュータを用いた顔による個人認識のいずれにお造は同じである。それにも関わらず、我々は数多いても、主たる対象は前者（同じ人物の中での対くの顔を識別することができる。このことは、顔比）である。一方、後者も含めて、人間が 2 つが非常に優れたパターン認識がなされる対象であの顔を見た時に、顔部品の形状のどの様な特徴のると同時に、人間のパターン認識能力の高さが窺

類似・相違によって顔全体の類似印象を判断してえる点でもある。つまり、顔の認識（認知 ; 再認

いるのかについては、ほとんど検討がなされていも含む）に対しては他の物体認識とは異なった特ない。

殊なパターン認識がなされていると考えられていそこで、本論文では、顔部品の形状特徴の違い

る [1]-[3]。顔の認識では、眉や目や鼻などの顔部と顔全体の類似印象との関係を主観評価実験によ品の部分的処理（featural processing ; 直列型処って明らかにすることを目的とする。すなわち、理とも言われる。目、鼻、口など顔の部分特徴を

対話形式の評価ツールを作成し、顔の一部の形状個別に認識し、それらを繋ぎ合せるようにして処を違えた 2 枚の顔画像の組を多数用意して被験理を行って顔を認識するという説）ではなく、顔者に提示し、「同じ」か「異なる」かを評価しての全体的な処理（configuration processing ; 全体

もらうことによって、顔部品毎に、どの様な形状的情報、配置に関わる情報に基づいて顔を認識し特徴の変化に注意が向きやすいかを調べる。更ているという説）が基本であり、より重要であるに、複数の顔部品の組合せ、例えば目と顔輪郭、ことが知られている [1]–[3]。すなわち、顔の形

目と眉などにおける形状変化も考慮し、どの顔部状や配置の微妙な違いを区別して個々の顔を識別

品のどのような形状変化に人間の注意が向きやすしているとされている。しかし、未知の顔の記憶

いかを明らかにする。

の際に、部分的処理と全体的処理のいずれがより

2 枚の顔画像の提示方法としては、2 枚の顔画強く使われているか、等を始め解決されていない像を並べて提示する場合（並列表示）と、時間的問題も数多い [4][5]。日常場面において未知の顔にずらして提示する場合（順次表示）の双方を行を記憶する際、相手の第一印象として得ている情う。前者（並列表示）は、2 枚の顔画像を対比さ

報に、「目が大きい」、「口が小さい」、「眉の間隔せる基本的な手法であり、 2 枚の顔画像を見比べが広い」などといったものがある。これは、人間ることができるため、双方の違いを確認しやすい。

が顔部品の形状特徴や配置パターンに注目していただし、日常生活において 2 枚の顔画像を同時ることを示している。この特徴の重要性は、人のに見て似ているか否かを議論することは、必ずし顔を描画する似顔絵の作成技術においても言及さも多くはない。一方、後者（順次表示）では、1れている [6]。かなり強調された似顔絵を見た場

枚目の顔画像を提示してから時間間隔をおいて 2

合でも、顔の部品形状や位置関係の特徴が的確に

枚目の顔画像を提示する。1 枚目の顔画像に対す描写されていれば、人間はかなりの確率で似ている記憶内容を 2 枚目の顔画像と対比させることると判断する。顔の類似判断、似顔絵生成など顔になる。すなわち、目の前の顔画像と記憶された画像に係るコンピュータ応用を拡大していくこと

顔画像との間で似ているか否かを判断する。日常を考えた場合、人間の主観に即した結果を得るた生活において、ある顔を見た時に、誰それに似てめにはどうすれば良いかという観点からも、人間いるということを話題にすることは頻繁に経験すが顔をどう見ているのか、どういった特徴の変化

るところである。顔の記憶という要因が入り、まに注意が向きやすいのか、また、記憶に残りやす

た、一般的に時間の経過に伴う記憶の曖昧さの増いのかを調べておくことは意義がある。

加（印象に強く残っているかどうかで、時間経過に伴う影響の度合に差異がある）も関わってき、顔の認識に関わるトピックの一つとして、「あ問題としてはより複雑である。

る顔と別の顔が似ている」ということが話題にされることも多い。異なる条件で観測された同じ人

顔の一部を変化させた顔画像を提示して同じか物の顔画像に対して、同じ人物と判定できるかど異なるかを被験者に判断させることを通じて、人うかというケースと、ある顔が他の人物の顔と似の顔認識の仕組みを探る研究は、心理学分野にお― 94 ―

日本顔学会誌十五巻二号

図1

顔部品の形状特徴を操作するツールの対話画面ᅗ 1 㢦㒊ရࡢᙧ≧≉ᚩࢆ᧯సࡍࡿࢶ࣮ࣝࡢᑐヰ⏬㠃
いて顔認識の直列型処理、全体的処理に関わる実ࡢ㢦⏬ീ࡜ᑐẚࡉࡏࡿࡇ࡜࡟࡞ࡿࠋࡍ࡞ࢃࡕࠊ
験に例が見られる。文献 [7] では、直列型処理に┠ࡢ๓ࡢ㢦⏬ീ࡜グ᠈ࡉࢀࡓ㢦⏬ീ࡜ࡢ㛫࡛
関する研究の中で、顔の部分特徴（眉、目、鼻、口、ఝ࡚࠸ࡿ࠿ྰ࠿ࢆุ᩿ࡍࡿࠋ᪥ᖖ⏕ά࡟࠾࠸࡚ࠊ
耳の大きさ）を大、中、小のいずれかとした 2࠶ࡿ㢦ࢆぢࡓ᫬࡟ࠊㄡࡑࢀ࡟ఝ࡚࠸ࡿ࡜࠸࠺ࡇ
つの顔を提示し、2 つの顔が同じか / 異なるかを࡜ࢆヰ㢟࡟ࡍࡿࡇ࡜ࡣ㢖⦾࡟⤒㦂ࡍࡿ࡜ࡇࢁ
判断させるという実験を行っている。この実験で࡛࠶ࡿࠋ㢦ࡢグ᠈࡜࠸࠺せᅉࡀධࡾࠊࡲࡓࠊ୍
は、提示した 2 つの顔が異なる場合、異なる部⯡ⓗ࡟᫬㛫ࡢ⤒㐣࡟క࠺グ᠈ࡢ᭕᫕ࡉࡢቑຍ
分特徴が多いほど判断までの反応時間が速くなる㸦༳㇟࡟ᙉࡃṧࡗ࡚࠸ࡿ࠿࡝࠺࠿࡛ࠊ᫬㛫⤒㐣
傾向が確認されている。顔の部分特徴を変化させ࡟క࠺ᙳ㡪ࡢᗘྜ࡟ᕪ␗ࡀ࠶ࡿ㸧ࡶ㛵ࢃࡗ࡚ࡁࠊ
た 2 つの顔を提示し、2 つの顔が同じか / 異なるၥ㢟࡜ࡋ࡚ࡣࡼࡾ」㞧࡛࠶ࡿࠋかを判断させるという点では、本論文と同じであるが、異なる部分特徴の数と判断までの時間の関㢦ࡢ୍㒊ࢆኚ໬ࡉࡏࡓ㢦⏬ീࢆᥦ♧ࡋ࡚ྠࡌ࠿␗࡞ࡿ࠿ࢆ⿕㦂⪅࡟ุ᩿ࡉࡏࡿࡇ࡜ࢆ㏻
係を調べることを目的としており、本論文とは異なる。文献 [8] では全体的処理に関する研究の中ࡌ࡚ࠊேࡢ㢦ㄆ㆑ࡢ௙⤌ࡳࢆ᥈ࡿ◊✲ࡣࠊᚰ⌮で、配置情報に対する処理の存在を確認するため、Ꮫศ㔝࡟࠾࠸࡚㢦ㄆ㆑ࡢ┤ิᆺฎ⌮ࠊ඲యⓗฎ
目、顎の輪郭、眉、部分特徴の配置を各々 2 通⌮࡟㛵ࢃࡿᐇ㦂࡟౛ࡀぢࡽࢀࡿࠋᩥ⊩>@࡛ࡣࠊ
りずつ変化させた 8 通りの顔を刺激として与え、┤ิᆺฎ⌮࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡢ୰࡛ࠊ㢦ࡢ㒊ศ≉ᚩ
反応時間と非類似度による多次元尺度構成法㸦┱ࠊ┠ࠊ㰯ࠊཱྀࠊ⪥ࡢ኱ࡁࡉ㸧ࢆ኱ࠊ୰ࠊᑠ
（MDS）の 2 つの実験を行っている。本論文とは、ࡢ࠸ࡎࢀ࠿࡜ࡋࡓ 2 ࡘࡢ㢦ࢆᥦ♧ࡋࠊ2 ࡘࡢ㢦
実験の設定や目的が異なっている。いずれも古いࡀྠࡌ࠿㸭␗࡞ࡿ࠿ࢆุ᩿ࡉࡏࡿ࡜࠸࠺ᐇ㦂
文献ではあるが、[1][3] において紹介されているࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢᐇ㦂࡛ࡣࠊᥦ♧ࡋࡓ 2 ࡘࡢ
論文の中で本論文に関連したものとしては、これ㢦ࡀ␗࡞ࡿሙྜࠊ␗࡞ࡿ㒊ศ≉ᚩࡀከ࠸࡯࡝ุ
らが代表的である。なお、並列表示と順次表示と᩿ࡲ࡛ࡢ཯ᛂ᫬㛫ࡀ㏿ࡃ࡞ࡿഴྥࡀ☜ㄆࡉࢀ
での違いに関する従来の検討例は見られない。
࡚࠸ࡿࠋ㢦ࡢ㒊ศ≉ᚩࢆኚ໬ࡉࡏࡓ 2 ࡘࡢ㢦ࢆᥦ♧ࡋࠊ2ࡘࡢ㢦ࡀྠࡌ࠿㸭␗࡞ࡿ࠿ࢆุ᩿ࡉ
2. 類似顔画像ペアの作成
ࡏࡿ࡜࠸࠺Ⅼ࡛ࡣࠊᮏㄽᩥ࡜ྠࡌ࡛࠶ࡿࡀࠊ␗
まず、類似印象評価の対象として、類似顔画像࡞ࡿ㒊ศ≉ᚩࡢᩘ࡜ุ᩿ࡲ࡛ࡢ᫬㛫ࡢ㛵ಀࢆ
のペアを作成する。このためには、既存の似顔絵
ㄪ࡭ࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚࠾ࡾࠊᮏㄽᩥ࡜ࡣ␗࡞
描画ツール［9］を用いる。本ツールは、個々の顔部品に対して、大きさ、太さ、長さ、角度といࡿࠋᩥ⊩>@࡛ࡣ඲యⓗฎ⌮࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡢ୰
った特徴の各々について、他の特徴とは独立した
࡛ࠊ㓄⨨᝟ሗ࡟ᑐࡍࡿฎ⌮ࡢᏑᅾࢆ☜ㄆࡍࡿࡓ― 95 ―

形でその特徴だけを操作することが可能である。
ࡵࠊ┠ࠊ㢡ࡢ㍯㒌ࠊ┱ࠊ㒊ศ≉ᚩࡢ㓄⨨ࢆྛࠎ
2例えば太さや角度に影響を与えることなく、長さ㏻ࡾࡎࡘኚ໬ࡉࡏࡓ 8 ㏻ࡾࡢ㢦ࢆ่⃭࡜ࡋ࡚
のみを操作可能である。図 1 は、顔部品の形状
୚࠼ࠊ཯ᛂ᫬㛫࡜㠀㢮ఝᗘ࡟ࡼࡿከḟඖᑻᗘᵓ
特徴を操作する本ツールの対話画面を示す。画面ᡂἲ㸦MDS㸧ࡢ 2 ࡘࡢᐇ㦂ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋᮏㄽ
向かって右側には、各顔部品の大きさ、長さ等のᩥ࡜ࡣࠊᐇ㦂ࡢタᐃࡸ┠ⓗࡀ␗࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ࠸
特徴一つ一つについて平均形状からの比率を変化ࡎࢀࡶྂ࠸ᩥ⊩࡛ࡣ࠶ࡿࡀࠊ>@>@࡟࠾࠸࡚⤂させるスライダ群が用意されている。画面左側に௓ࡉࢀ࡚࠸ࡿㄽᩥࡢ୰࡛ᮏㄽᩥ࡟㛵㐃ࡋࡓࡶは、これらのスライダの値に応じて変化した顔画
ࡢ࡜ࡋ࡚ࡣࠊࡇࢀࡽࡀ௦⾲ⓗ࡛࠶ࡿࠋ࡞࠾ࠊ୪
像（ベースは平均顔）が表示される。
ิ⾲♧࡜㡰ḟ⾲♧࡜࡛ࡢ㐪࠸࡟㛵ࡍࡿᚑ᮶ࡢ
本論文で取り上げる顔部品は、眉、目、口、顔᳨ウ౛ࡣぢࡽࢀ࡞࠸ࠋ
輪郭とする。各々の顔部品に対して、日本人の成人男女 300 人の平均形状から形状特徴を様々な㢮ఝ㢦⏬ീ࣌࢔ࡢసᡂ

倍率に変化させた顔画像を多数作成する。表 1目、に各顔部品で変化させる形状特徴を示す。眉、ࡲࡎࠊ㢮ఝ༳㇟ホ౯ࡢᑐ㇟࡜ࡋ࡚ࠊ㢮ఝ㢦⏬
口に関しては、それぞれの形状特徴について、平ീࡢ࣌࢔ࢆసᡂࡍࡿࠋࡇࡢࡓࡵ࡟ࡣࠊ᪤Ꮡࡢఝ
均顔に対して 0.5 倍から 1.5 倍まで 0.05 倍ずつ㢦⤮ᥥ⏬ࢶ࣮ࣝ㹙㹛ࢆ⏝࠸ࡿࠋᮏࢶ࣮ࣝࡣࠊ
変化させたものとする。なお、角度は平均形状かಶࠎࡢ㢦㒊ရ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ኱ࡁࡉࠊኴࡉࠊ㛗ࡉࠊ
ら± 15°の範囲で 1.5°ずつ変化させたものとすゅᗘ࡜࠸ࡗࡓ≉ᚩࡢྛࠎ࡟ࡘ࠸࡚ࠊ௚ࡢ≉ᚩ࡜る。また、顔輪郭に関しては、それぞれの形状特ࡣ⊂❧ࡋࡓᙧ࡛ࡑࡢ≉ᚩࡔࡅࢆ᧯సࡍࡿࡇ࡜
徴について、平均顔に対して 0.75 倍から 1.25
ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿࠋ౛࠼ࡤኴࡉࡸゅᗘ࡟ᙳ㡪ࢆ୚࠼
倍まで 0.025 倍ずつ変化させたものとする。従ࡿࡇ࡜࡞ࡃࠊ㛗ࡉࡢࡳࢆ᧯సྍ⬟࡛࠶ࡿࠋᅗ 1って、各顔部品の各形状特徴の変化の種類は、平ࡣࠊ㢦㒊ရࡢᙧ≧≉ᚩࢆ᧯సࡍࡿᮏࢶ࣮ࣝࡢᑐ
均形状を含め 21 パターンとなる。図 2 は、眉のヰ⏬㠃ࢆ♧ࡍࠋ⏬㠃ྥ࠿ࡗ࡚ྑഃ࡟ࡣࠊྛ㢦㒊
平均形状から形状特徴を 0.5 倍、0.8 倍、1.0 倍、ရࡢ኱ࡁࡉࠊ㛗ࡉ➼ࡢ≉ᚩ୍ࡘ୍ࡘ࡟ࡘ࠸࡚ᖹ
1.2 倍、1.5 倍に変化させたサンプルの例を示す。
ᆒᙧ≧࠿ࡽࡢẚ⋡ࢆኚ໬ࡉࡏࡿࢫࣛ࢖ࢲ⩌ࡀ
本論文では、特定の顔部品の形状を変化させた⏝ពࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ⏬㠃ᕥഃ࡟ࡣࠊࡇࢀࡽࡢࢫࣛ
場合の他、複数の顔部品の形状を変化させた場合
࢖ࢲࡢ್࡟ᛂࡌ࡚ኚ໬ࡋࡓ㢦⏬ീ㸦࣮࣋ࢫࡣᖹ
の類似印象評価実験も行う。特定の顔部品の形状ᆒ㢦㸧ࡀ⾲♧ࡉࢀࡿࠋを変化させた場合の実験では、扱う顔部品の形状特徴として表1 に示すものを利用した。一方、ᮏㄽᩥ࡛ྲྀࡾୖࡆࡿ㢦㒊ရࡣࠊ┱ࠊ┠ࠊཱྀࠊ
複数の顔部品の形状を変化させた場合の実験で
㢦㍯㒌࡜ࡍࡿࠋྛࠎࡢ㢦㒊ရ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ᪥ᮏே

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

表⾲㸯
1 扱う各顔部品の形状特徴ᢅ࠺ྛ㢦㒊ရࡢᙧ≧≉ᚩ
顔部品

㢦㒊ရ

形状特徴

┱

㛗ࡉࠊኴࡉࠊ኱ࡁࡉࠊゅᗘ

眉
目
口

㛗ࡉ

ᙧ≧≉ᚩ

長さ、太さ、大きさ、角度
長さ、太さ、大きさ、角度┠ 長さ、上唇太さ、下唇太さ、大きさ
㛗ࡉࠊኴࡉࠊ኱ࡁࡉࠊゅᗘኴࡉཱྀ 長さ、上輪郭太さ、下輪郭太さ、大きさ
㛗ࡉࠊୖ၁ኴࡉࠊୗ၁ኴࡉࠊ኱ࡁࡉ
顔輪郭
㢦㍯㒌

表2

㛗ࡉࠊୖ㍯㒌ኴࡉࠊୗ㍯㒌ኴࡉࠊ኱ࡁ

複数の顔部品を変化させた場合の組合せ
ࡉ

顔部品の組合せ኱ࡁࡉ

扱う形状特徴顔輪郭 長さ、大きさ、下輪郭太さ⾲  」ᩘࡢ㢦㒊ရࢆኚ໬ࡉࡏࡓሙྜࡢ⤌ྜࡏ
顔輪郭と眉
眉
長さ、太さ、大きさ、角度㢦㒊ရࡢ⤌ྜࡏ
ᢅ࠺ᙧ≧≉ᚩ
眉
長さ、太さ、大きさ、角度

眉と口

㢦㍯㒌࡜

口
長さ、大きさ㢦㍯㒌㛗ࡉࠊ኱ࡁࡉࠊୗ㍯㒌ኴࡉ┱
目と口目 ┱ 長さ、太さ、大きさ、角度㛗ࡉࠊኴࡉࠊ኱ࡁࡉࠊゅᗘ
口
長さ、大きさ

┱࡜ཱྀ
表3

┱

㛗ࡉࠊኴࡉࠊ኱ࡁࡉࠊゅᗘ

ゅᗘ

0.5 ಸ
図2

0.8 ಸ

1.0 ಸ

1.2 ಸ

1.5 ಸ

眉の形状特徴を変化させた例

ᅗ 2 ┱ࡢᙧ≧≉ᚩࢆኚ໬ࡉࡏࡓ౛

ཱྀ㛗ࡉࠊ኱ࡁࡉ
眉・口・目に関する類似顔画像ペア

合せで差異のある類似顔画像ペアを用意した。
ࡍࠋ┱ࠊ┠ࠊཱྀ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊࡑࢀࡒࢀࡢᙧ≧≉ゅᗘࡣᖹᆒᙧ≧࠿ࡽs15rࡢ⠊ᅖ࡛ 1.5rࡎࡘ
3.1. 対話形式での類似印象評価ツールኚ໬ࡉࡏࡓࡶࡢ࡜ࡍࡿࠋࡲࡓࠊ㢦㍯㒌࡟㛵ࡋ࡚
各顔部品の形状特徴の変化に対して人間がどのࡣࠊࡑࢀࡒࢀࡢᙧ≧≉ᚩ࡟ࡘ࠸࡚ࠊᖹᆒ㢦࡟ᑐ程度見分けられるかを調べるために、対話的な評ࡋ࡚ 0.75 ಸ࠿ࡽ 1.25 ಸࡲ࡛ 0.025 ಸࡎࡘኚ໬ࡉ
価ツールを作成した。本ツールは JAVA で作成さࡏࡓࡶࡢ࡜ࡍࡿࠋᚑࡗ࡚ࠊྛ㢦㒊ရࡢྛᙧ≧≉れ、アプリケーションウィンドウサイズを全画面ᚩࡢኚ໬ࡢ✀㢮ࡣࠊᖹᆒᙧ≧ࢆྵࡵ 21 ࣃࢱ࣮
表示にし、大きさが 1,000 × 500 画素の刺激（類ࣥ࡜࡞ࡿࠋᅗ 2 ࡣࠊ┱ࡢᖹᆒᙧ≧࠿ࡽᙧ≧≉ᚩ
似顔画像ペア）が画面の中央に表示されるように
ࢆ 0.5 ಸࠊ0.8 ಸࠊ1.0 ಸࠊ1.2 ಸࠊ1.5 ಸ࡟ኚ໬した。
ࡉࡏࡓࢧࣥࣉࣝࡢ౛ࢆ♧ࡍࠋᮏㄽᩥ࡛ࡣࠊ≉ᐃࡢ㢦㒊ရࡢᙧ≧ࢆኚ໬ࡉࡏ
3.2. 実験手続き
ࡓሙྜࡢ௚ࠊ」ᩘࡢ㢦㒊ရࡢᙧ≧ࢆኚ໬ࡉࡏࡓ
顔部品毎の形状特徴による類似印象の違いに関ሙྜࡢ㢮ఝ༳㇟ホ౯ᐇ㦂ࡶ⾜࠺ࠋ≉ᐃࡢ㢦㒊ရ
する実験については、類似顔画像ペアの提示の仕ࡢᙧ≧ࢆኚ໬ࡉࡏࡓሙྜࡢᐇ㦂࡛ࡣࠊᢅ࠺㢦㒊方として、並列表示、順次表示（間隔 1.5 秒）及ရࡢᙧ≧≉ᚩ࡜ࡋ࡚⾲ 1 ࡟♧ࡍࡶࡢࢆ฼⏝ࡋࡓࠋ
び順次表示（間隔 4.5 秒）の 3 通りを実施した。
୍᪉ࠊ」ᩘࡢ㢦㒊ရࡢᙧ≧ࢆኚ໬ࡉࡏࡓሙྜࡢ
時間間隔を 2 通りに変えて実験をした理由としᐇ㦂࡛ࡣࠊ඲࡚ࡢ㢦㒊ရࡢ඲࡚ࡢᙧ≧≉ᚩࢆ౑て、我々人間が顔を記憶する時に、時間の経過が⏝ࡍࡿ࡜ࠊ⤌ྜࡏࡢ✀㢮ࡀ⭾኱࡜࡞ࡾ㐣ࡂࠊᐇ
顔の記憶に影響を与えるかどうかを調べるためで㦂ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀᅔ㞴࡟࡞ࡿࠋࡇࡢࡓࡵࠊ⾲ 2 ࡟ある。顔画像が順次表示される場合には、我々の♧ࡋࡓ୍㒊ࡢᙧ≧≉ᚩࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡋࡓࠋ
脳は短期記憶に加えて作業記憶を利用して判断すୖグ࡛ㄝ᫂ࡋࡓࢶ࣮ࣝࢆ⏝࠸࡚సᡂࡋࡓከ
ることになる。すなわち、目の前の今見ている顔ᩘࡢ㢦⏬ീࢧࣥࣉࣝ࡟ᇶ࡙࠸࡚᭦࡟㢮ఝ㢦⏬
と記憶されている顔との間での類似判断になる。
ീ࣌࢔ࢆ⏝ពࡍࡿࠋࡓࡔࡋࠊ඲࡚ࡢ㢦⏬ീࢆ౑
この場合、時間間隔が空くほど記憶が薄れていく⏝ࡍࡿ࡜⤌ྜࡏࡀ⭾኱࡞ᩘ࡟࡞ࡾゎᯒࡀᅔ㞴
ことになる。その際、顔全体について一様に薄れ࡟࡞ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋᚑࡗ࡚ࠊ⾲ 3 ࡜⾲ 4 ࡟♧ていくのではなく、顔部品によって、また、どうࡋࡓࡼ࠺࡞⤌ྜࡏ࡛ᕪ␗ࡢ࠶ࡿ㢮ఝ㢦⏬ീ࣌
いう形状特徴であるかによって、記憶に残りやす࢔ࢆ⏝ពࡋࡓࠋ

ᚩ࡟ࡘ࠸࡚ࠊᖹᆒ㢦࡟ᑐࡋ࡚ 0.5 ಸ࠿ࡽ 1.5 ಸ
3. ࡲ࡛
類似印象評価実験
0.05 ಸࡎࡘኚ໬ࡉࡏࡓࡶࡢ࡜ࡍࡿࠋ࡞࠾ࠊ

㢮ఝ༳㇟ホ౯ᐇ㦂験を通じて、この様な点に関しても知見が得られ本論文における類似印象評価実験には、20 名ればと考えている。一方、並列表示の場合には、の理工系大学生・大学院生（平均年齢：21 歳）

2 つの顔画像を見比べることが可能なため、短期に協力してもらった。

記憶をベースとした類似判断が可能であると考え

差異

眉┠

㛗ࡉࠊኴࡉࠊ኱ࡁࡉࠊゅᗘ
口
目
16
14
㛗ࡉࠊ኱ࡁࡉ

┠࡜ཱྀ

0倍

16ཱྀ

0.05 倍16

16

16

0.10 倍16

16

16

0.15 倍1612⾲  ┱ཱྀ࣭࣭┠࡟㛵ࡍࡿ㢮ఝ㢦⏬ീ࣌࢔ᕪ␗
0.20 倍0.25 倍 ಸ

8

┱ 12

ཱྀ

16
8

 8
 0
 ಸ 80
 80 70
合計（枚数）
 ಸ

表 4 顔輪郭に関する類似顔画像ペア ಸ


差異
顔輪郭
 ಸ


0倍
12
 ಸ

80.025 倍ྜィ㸦ᯛᩘ㸧
0.05 倍



16
16



┠








0.075 倍

 1660
⾲ 合計（枚数）4 㢦㍯㒌࡟㛵ࡍࡿ㢮ఝ㢦⏬ീ࣌࢔
ᕪ␗

㢦㍯㒌

は、
全ての顔部品の全ての形状特徴を使用すると、
 ಸ

組合せの種類が膨大となり過ぎ、実験を行うこと ಸが困難になる。このため、表2 に示した一部の ಸ

形状特徴を利用することにした。
 ಸ

上記で説明したツールを用いて作成した多数のྜィ㸦ᯛᩘ㸧
顔画像サンプルに基づいて、更に類似顔画像ペアを用意する。ただし、全ての顔画像を使用するとࡢᡂே⏨ዪ 300 ேࡢᖹᆒᙧ≧࠿ࡽᙧ≧≉ᚩࢆ
組合せが膨大な数になり解析が困難になると考え
ᵝࠎ࡞ಸ⋡࡟ኚ໬ࡉࡏࡓ㢦⏬ീࢆከᩘసᡂࡍ

られる。従って、表
3 と表 4 に示したような組ࡿࠋ⾲ 1 ࡟ྛ㢦㒊ရ࡛ኚ໬ࡉࡏࡿᙧ≧≉ᚩࢆ♧― 96 ―

いもの / 薄れやすいものがあると考えられる。実日本顔学会誌十五巻二号(i) 顔画像の表示画面(ii) 選択画面(a) 並列表示(i) 顔画像の表示画面(ii) 選択画面(b) 順次表示

図3

類似印象評価ツールの表示画面例

図 3 類似印象評価ツールの表示画面例
られる。図 3 に並列表示、順次表示の各々におは、一組の顔画像ペアが表示された後に、並列表

ける表示画面の例を示す。

示の場合と同様に画面上に設置された「同じ」・

複数の顔部品の形状を変化させた場合の類似印「異なる」ボタンのいずれかをマウスで選択する。

象の違いに関する実験については、並列表示及び次に複数の顔部品の形状を変化させた場合につ順次表示（間隔 1.5 秒）の 2 通りを実施した。特いて述べる。並列表示の場合、顔画像ペアは 4定の顔部品の形状特徴を変化させた場合には、順秒間表示され、その後ブランク画面を 5 秒間表

次表示について、間隔 1.5 秒と 4.5 秒の 2 通りを示し、その後次の顔画像ペアが表示されるように実施した。これに対し、複数の顔部品の形状を変設定した。被験者は、画面に表示された顔画像ペ化させた場合には、順次表示について間隔 1.5 秒

アを比較し、ブランク画面上に設置された回答ボの 1 通りのみ実施した。この理由は、特定の顔

タンをマウスで選択する。こちらの場合には、選部品の形状変化を対象とした実験において、間隔択画面は特定の顔部品の形状を変化させた時と異4.5 秒では間隔 1.5 秒に比べて被験者の判断が曖なって、異なると思われる顔部品がどれであるか昧になる（回帰曲線の傾きが緩やかになる）ことも選択してもらった（複数選択可能）。また、残が分かったためである。

りの回答時間をステータスバーに表示するように

実験方法について、まず、特定の顔部品の形状した。順次表示の場合には、表示間隔を 1.5 秒に特徴を変化させた場合について述べる。並列表示

し、顔画像の表示時間を 2 秒に設定した。回答の場合には、顔画像のペアは 1.5 秒間表示され、時間及び選択画面は並列表示の場合と同様の条件

その後ブランク画面を 2 秒間表示し、その後次にした。

の顔画像ペアが表示されるように設定した。被験並列表示の場合、特定の顔部品の形状変化に対者は、画面に表示された顔画像を比較し、ブラン

しては表示 1.5 秒、ブランク 2 秒、複数の顔部

ク画面上に設置された「同じ」・「異なる」ボタン品の形状変化に対しては、表示 4 秒、ブランク 5のいずれかをマウスで選択する。順次表示の場合秒とした。両者で表示時間及びブランク時間を同には、時間間隔（ブランク画面）を 1.5 秒と 4.5

じに設定することが考えられるが、次の理由によ秒にしたものを用意した。顔画像は設定された時り、両者で時間を変えている。まず、複数の顔部間間隔を置いて各々 2 秒間表示される。被験者

品の形状変化に対して、特定の顔部品の形状変化― 97 ―

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

Q1-1.5×IQR

ᡭἲ࡛࠶ࡿ
ᡭἲ࡛
࠸ࢹ࣮ࢱ࠿
࠸ࢹ࣮
⥺ࢆồࡵࡿ
⥺ࢆồ
౯⤖ᯝ 7 ࠿
౯⤖ᯝ
ࡍࡿᅇᖐ
ࡍࡿ
ᘧ࡛ᐃ⩏ࡉ

Q3+1.5×IQR: 㢮ఝ༳㇟ホ౯: 㢮ఝ༳㇟ホ౯⤖ᯝ⤖ᯝ: ᅇᖐ᭤⥺: ᅇᖐ᭤⥺

ᘧ࡛ᐃ
f x_w

f

図4

IQR の概要の場合と同じにするということで、表示 1.5 秒で(a) ⿕㦂⪅ࡢホ౯ࡀ୍⮴ࡋ࡚࠸ࡿሙྜ

図 4 の予備実験を行ったが、表示時間が短か過ぎてど
IQR の概要

こに違いがあるか分からないという結果になった。このため、1.5 秒より長めに 4 秒に設定した。

(a) ⿕㦂⪅ࡢホ౯ࡀ୍⮴ࡋ࡚࠸ࡿሙྜ



ブランク時間については、「同じ / 異なる」の選: 㢮ఝ༳㇟ホ౯⤖ᯝ

択だけではなく、どの顔部品が異なっていると思: ᅇᖐ᭤⥺: 㢮ఝ༳㇟ホ౯⤖ᯝ

うかも選択しなければならないことにより時間が: ᅇᖐ᭤⥺

かかるため、2 秒より長めに 5 秒に設定した。なお、本論文の場合、顔を見た時に（じっくりとした観察ではなく、一目見て）、顔のどの部分のど
ういう形状変化に気付きやすいか、印象に残りやすいかを調べることが目的である。表示時間やブ
ランク時間の違いによって結果に何がしか影響があることは考えられるが、この影響を調べること
は本論文の目的ではない（影響を調べること自体に意義があるかどうかを含めて、将来的な検討に委ねられる）。
4.

ᅗ 図 BLR
࡟ࡼࡿ୺ほホ౯⤖ᯝࡢゎᯒ౛
5 BLR
による主観評価結果の解析例



実験結果の解析方法

4.1.

(b) ⿕㦂⪅ࡢホ౯࡟ࡤࡽࡘࡁࡀ࠶ࡿሙྜ(b) ⿕㦂⪅ࡢホ౯࡟ࡤࡽࡘࡁࡀ࠶ࡿሙྜ

ࡓࡔࡋࠊw
ࡓࡔࡋ
࡛࠶ࡾࠊࡑ
࡛࠶ࡾ
࠸ࡿࠋࡇࡢ
࠸ࡿࠋ
 ࢀࡽࡢ㢦ࡀ
ࡋ࡚࠸ࡿ࡜
 ࢀࡽࡢ
ᅗࡋ࡚࠸
ࡀB
ᅗ࡟࠾࠸࡚
ᅗ
ࡓ୺ほホ౯
ᅗ࡟࠾
ࡀྠࡌ࡜ุ
ࡓ୺ほ
ࡿ࡜ุ᩿ࡉ
ࡀྠࡌ
Ⅼ࡟ᑐࡋ࡚
ࡿ࡜ุ
⥺࡛ᥥ⏬ࡋ
Ⅼ࡟ᑐ
ᩘࡢ⿕㦂⪅
⥺࡛ᥥ
ᕪ␗㸦f
x_w
ᩘࡢ⿕
ࡁࠊᮏㄽᩥ
ᕪ␗㸦
ࡪࠋࡉࡽ࡟
ࡁࠊᮏ
୍⮴ࡋ࡚࠸
 E ࡪࠋࡉ
ࡢࡼ࠺
࠶ࡿ࡜ᅇᖐ
୍⮴ࡋ
࡟ᅇᖐ᭤⥺
 E ࡢ
࠿ࡽࠊ୺ほ
࠶ࡿ࡜
ࢆㄞࡳྲྀࡿ

୺ほホ౯ᐇ㦂࠿ࡽࡣᙧ≧≉ᚩࡢᕪ␗ xi ࡜ࡑᅗ  BLR ࡟ࡼࡿ୺ほホ౯⤖ᯝࡢゎᯒ౛
4.2.
Bayesian
Regression
ei  ^0,Logistic1` ࡢ⤌xi , ei ࢆ」ᩘᚓࡿࡇ
ࡢホ౯
主観評価実験からは形状特徴の差異
xi とその࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ

外れ値

得られた実験結果に対して統計的な分析を行う
際には、外れ値を含まないデータが望ましい。本
論文では、Interquartile Range（IQR）を用いて外れ値検出を行った。図 4 は IQR の概要を示したものである。IQR は四分位数とも言われ、デー
タを小さい方から並び替えた時に、データ全体を、含まれているデータの個数が等しい 4 つのグループに分けるような 3 つの点（値）である。外れ値は Q1-1.5 × IQR より小さいか、Q3+1.5 ×
IQR より大きいものとする。ここで、Q1 は第 1
四分位数で、Q3 は第 3 四分位数である。本実験

ᅗ 㹼ᅗ
ᐇ
x ࡜ࡑ ࠾ࡅࡿᥦ♧୺ほホ౯ᐇ㦂࠿ࡽࡣᙧ≧≉ᚩࡢᕪ␗1｝の組（x, `ei）を複数得ることが
x｛0,1, , iN7 e^i ∈(1)i評価
i , ei : i^0, 1` ࡢ⤌ xi , ei ࢆ」ᩘᚓࡿࡇ 㐪࠸ࢆ♧ࡍࡢホ౯できる。eei 
ᅗ
ࡓࡔࡋࠊ
≉ᚩࡢᕪ␗
i ࡣࠊ࠶ࡿ㢦㒊ရࡢᙧ≧≉ᚩ㸦㛗ࡉࠊ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ
ኴࡉ➼㸧࡟ᑐࡋ࡚ࠕྠࡌࠖ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓሙྜ࡟
࠾ࡅࡿ
࠶ࡿ࡜ุ᩿
^ xi , ei : i 1, , N `(1) ࡌࠖ࡜ุ᩿
ࡣ7 ࢆྲྀࡾࠊࠕ␗࡞ࡿࠖ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓሙྜ࡟ࡣ㐪࠸ࢆ ࢆྲྀࡿ ei ್ኚᩘ࡛࠶ࡿࠋࡇࡢ୺ほホ౯⤖ᯝࡢࡓࡔࡋࠊࡣࠊ࠶ࡿ㢦㒊ရࡢᙧ≧≉ᚩ㸦㛗ࡉࠊࡓࠊࠕྠࡌ
≉ᚩࡢ
ただし、eBayesianศᯒ࡟ࡣ
Logistic Regression (BLR)>@i は、ある顔部品の形状特徴（長さ、太ኴࡉ➼㸧࡟ᑐࡋ࡚ࠕྠࡌࠖ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓሙྜ࡟
┦㐪ุูⅬ
࠶ࡿ࡜
ࢆ⏝࠸ࡓࠋ
BLR ࡣ⥺ᙧᅇᖐࡢ㔜ࡳ࡟஦๓☜⋡ࢆ 1 Ⅼ࡛ࡢᕪ␗さ等）に対して「同じ」と判断された場合にはࡣ ࢆྲྀࡾࠊࠕ␗࡞ࡿࠖ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓሙྜ࡟ࡣ
ࡌࠖ࡜
を取り、0 を取 ᑠࡼࡾࠊ࡝
ᑟධࡋࠊ࣋࢖ࢬ᥎ᐃ࡟ࡼࡗ࡚ᅇᖐ᭤⥺ࢆồࡵࡿࢆྲྀࡿ「異なる」と判断された場合には ್ኚᩘ࡛࠶ࡿࠋࡇࡢ୺ほホ౯⤖ᯝࡢࡓࠊࠕ
る 2 値変数である。この主観評価結果の分析に
ศᯒ࡟ࡣBayesian Logistic Regression (BLR)>@は BayesianBLR
Logistic
Regression (BLR)[10] を用いࢆ⏝࠸ࡓࠋࡣ⥺ᙧᅇᖐࡢ㔜ࡳ࡟஦๓☜⋡ࢆ
た。BLR は線形回帰の重みに事前確率を導入し、ᑟධࡋࠊ࣋࢖ࢬ᥎ᐃ࡟ࡼࡗ࡚ᅇᖐ᭤⥺ࢆồࡵࡿ

では、結果的には各顔部品に対して外れ値として処理されたデータはなかった。

ベイズ推定によって回帰曲線を求める手法であ― 98 ―

࡟ᅇᖐ࠿ࡽࠊᐇ㦂⤖
ࢆㄞࡳ

┦㐪ุ
Ⅼ࡛ࡢ
ᑠࡼࡾ

日本顔学会誌十五巻二号

౯る。ベイズ推定を用いているため少ないデータかᡭἲ࡛࠶ࡿࠋ࣋࢖ࢬ᥎ᐃࢆ⏝࠸࡚࠸ࡿࡓࡵᑡ࡞
らでも過学習することなく回帰曲線を求めること࠸ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ࡛ࡶ㐣Ꮫ⩦ࡍࡿࡇ࡜࡞ࡃᅇᖐ᭤
ができる。本実験では、主観評価結果 T から、⥺ࢆồࡵࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋᮏᐇ㦂࡛ࡣࠊ୺ほホ
差異が x の時の評価 e の値を予測する回帰曲線を౯⤖ᯝ 7 ࠿ࡽࠊᕪ␗ࡀ x ࡢ᫬ࡢホ౯ e ࡢ್ࢆண学習する。回帰曲線として次式で定義されるシグࡍࡿᅇᖐ᭤⥺ࢆᏛ⩦ࡍࡿࠋᅇᖐ᭤⥺࡜ࡋ࡚ḟ
モイド関数を用いる。
ᘧ࡛ᐃ⩏ࡉࢀࡿࢩࢢࣔ࢖ࢻ㛵ᩘࢆ⏝࠸ࡿࠋf x_w  

ྜ

ᯝ

ྜ

ᯒ౛

1
1  exp - w1 x  w0

㻌 㻔㼍㻕㻌 ୪ิ⾲♧㻌(2)㻌

ࡓࡔࡋࠊw = (w0ࠊ w1) ࡀᅇᖐ᭤⥺ࡢࣃ࣓࣮ࣛࢱ
ただし、w = (w0, w1) が回帰曲線のパラメータで࡛࠶ࡾࠊࡑࡢ஦๓ศᕸ࡟ࡣ࢞࢘ࢫศᕸࢆ⏝࠸࡚
あり、その事前分布にはガウス分布を用いている。
࠸ࡿࠋࡇࡢ᭤⥺fx_w ࡣᕪ␗ࡀ xࡢ᫬࡟ࠊࡑ
この曲線 f(x|w) は差異が x の時に、それらの顔 ࢀࡽࡢ㢦ࡀྠࡌ࡛࠶ࡿ࡜ุ᩿ࡉࢀࡿ☜⋡ࢆ⾲
が同じであると判断される確率を表していると考ࡋ࡚࠸ࡿ࡜⪃࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ
えることができる。
ᅗ図
ࡀ
BLR
5が
BLR࡟ࡼࡿ୺ほホ౯ゎᯒࡢ౛࡛࠶ࡿࠋ
による主観評価解析の例である。
ᅗ࡟࠾࠸࡚୸༳ࡢⅬࡀྛᕪ␗࡟࠾࠸࡚ᚓࡽࢀ
図において丸印の点が各差異において得られた主ࡓ୺ほホ౯⤖ᯝ࡛࠶ࡾࠊ⦪㍈ࡢ್ࡀ ࡜࡞ࡿⅬ
観評価結果であり、縦軸の値が 1 となる点が同ࡀྠࡌ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓࡇ࡜ࢆࠊ
࡜࡞ࡿⅬࡀ␗࡞
じと判断されたことを、0 となる点が異なると判ࡿ࡜ุ᩿ࡉࢀࡓࡇ࡜ࢆព࿡ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀࡽࡢ
断されたことを意味している。これらの点に対しⅬ࡟ᑐࡋ࡚
BLR ࡟ࡼࡗ࡚ồࡵࡓᅇᖐ᭤⥺ࢆᐇて BLR によって求めた回帰曲線を実線で描画し⥺࡛ᥥ⏬ࡋ࡚࠶ࡿࠋࡇࡢᅇᖐ᭤⥺࡟ࡼࡗ࡚ࠊ༙
てある。この回帰曲線によって、半数の被験者がᩘࡢ⿕㦂⪅ࡀ␗࡞ࡿ࡜ุ᩿ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡞
異なると判断することが可能な差異（f(x|w)=0.5ᕪ␗㸦f ࡜࡞ࡿ x㸧ࢆồࡵࡿࡇ࡜ࡀ࡛
となるx_wx）を求めることができ、本論文ではこの時の差異を相違判別点と呼ぶ。さらに、図 5(a)ࡁࠊᮏㄽᩥ࡛ࡣࡇࡢ᫬ࡢᕪ␗ࢆ┦㐪ุูⅬ࡜࿧
のように被験者間で評価が一致していると回帰曲ࡪࠋࡉࡽ࡟ࠊᅗ
 D ࡢࡼ࠺࡟⿕㦂⪅㛫࡛ホ౯ࡀ
線は急な変化をし、図5(b) のように被験者間で୍⮴ࡋ࡚࠸ࡿ࡜ᅇᖐ᭤⥺ࡣᛴ࡞ኚ໬ࢆࡋࠊᅗ
 Eの評価にばらつきがあると回帰曲線は緩やかに変ࡢࡼ࠺࡟⿕㦂⪅㛫࡛ࡢホ౯࡟ࡤࡽࡘࡁࡀ
化する。このように回帰曲線
f(x|w) の変化の急࠶ࡿ࡜ᅇᖐ᭤⥺ࡣ⦆ࡸ࠿࡟ኚ໬ࡍࡿࠋࡇࡢࡼ࠺
峻さ（緩やかさ）から、
主観評価結果の曖昧さ（従࡟ᅇᖐ᭤⥺
f x_w ࡢኚ໬ࡢᛴᓧࡉ㸦⦆ࡸ࠿ࡉ㸧って、信頼性）を読み取ることができる。
࠿ࡽࠊ୺ほホ౯⤖ᯝࡢ᭕᫕ࡉ㸦ᚑࡗ࡚ࠊಙ㢗ᛶ㸧ࢆㄞࡳྲྀࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ
5.

実験結果・考察i ࡜ࡑᐇ㦂⤖ᯝ࣭⪃ᐹ
図 6 ～図 9 はそれぞれ眉、目、口、顔輪郭にᚓࡿࡇおける提示方法毎による類似印象評価結果の違いᅗ㹼ᅗ  ࡣࡑࢀࡒࢀ┱ࠊ┠ࠊཱྀࠊ㢦㍯㒌࡟を示すグラフである。グラフの横軸は形状特徴の࠾ࡅࡿᥦ♧᪉ἲẖ࡟ࡼࡿ㢮ఝ༳㇟ホ౯⤖ᯝࡢ差異（倍率）、縦軸は 2 つの顔が同じであると判㐪࠸ࢆ♧ࡍࢢࣛࣇ࡛࠶ࡿࠋࢢࣛࣇࡢᶓ㍈ࡣᙧ≧断する確率を表す。1 に近いほど「同じ」と判断≉ᚩࡢᕪ␗㸦ಸ⋡㸧ࠊ⦪㍈ࡣ  ࡘࡢ㢦ࡀྠࡌ࡛
する確率が高いことを意味する。また、「同じ」࠶ࡿ࡜ุ᩿ࡍࡿ☜⋡ࢆ⾲ࡍࠋ㸯࡟㏆࠸࡯࡝ࠕྠ
と「異なる」が半々となる閾値を相違判別点とすࡌࠖ࡜ุ᩿ࡍࡿ☜⋡ࡀ㧗࠸ࡇ࡜ࢆព࿡ࡍࡿࠋࡲ
る。グラフ内の数字は相違判別点での差異の倍率
ࡓࠊࠕྠࡌࠖ࡜ࠕ␗࡞ࡿࠖࡀ༙ࠎ࡜࡞ࡿ㜈್ࢆ
の値を表す。相違判別点の大小より、どの形状特┦㐪ุูⅬ࡜ࡍࡿࠋࢢࣛࣇෆࡢᩘᏐࡣ┦㐪ุู
徴の変化に気付きやすいかを調べることができⅬ࡛ࡢᕪ␗ࡢಸ⋡ࡢ್ࢆ⾲ࡍࠋ┦㐪ุูⅬࡢ኱
る。つまり、横軸の原点から離れるほど気付きにᑠࡼࡾࠊ࡝ࡢᙧ≧≉ᚩࡢኚ໬࡟Ẽ௜ࡁࡸࡍ࠸࠿

(1)

㛗ࡉࠊ
ሙྜ࡟
ྜ࡟ࡣ
⤖ᯝࡢ
R)>@
☜⋡ࢆ
ồࡵࡿ

㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌

くく、原点に近いほど気付きやすいことを意味し― 99 ―

㻔㼎㻕㻌 㡰ḟ⾲♧ 㻝㻚㻡 ⛊㻌㻌㻌㻔㼏㻕㻌 㡰ḟ⾲♧ 㻠㻚㻡 ⛊㻌㻌
図 6 眉に関する評価実験結果
ᅗ 㻢㻌 ┱䛻㛵䛩䜛ホ౯ᐇ㦂⤖ᯝ㻌㻌ࢆㄪ࡭ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋࡘࡲࡾࠊᶓ㍈ࡢཎⅬ࠿ている。なお、図 6 ～図 9 において回帰曲線のࡽ㞳ࢀࡿ࡯࡝Ẽ௜ࡁ࡟ࡃࡃࠊཎⅬ࡟㏆࠸࡯࡝Ẽ
傾きは 4.2 節で説明した様に被験者間での評価の௜ࡁࡸࡍ࠸ࡇ࡜ࢆព࿡ࡋ࡚࠸ࡿࠋ࡞࠾ࠊᅗ
㹼
ばらつき（曖昧さ）を反映している。すなわち、ᅗ  ࡟࠾࠸࡚ᅇᖐ᭤⥺ࡢഴࡁࡣ  ⠇࡛ㄝ᫂ࡋ
評価にばらつきがある（信頼性が低いことになる）
ࡓᵝ࡟⿕㦂⪅㛫࡛ࡢホ౯ࡢࡤࡽࡘࡁ㸦᭕᫕ࡉ㸧
場合には傾きが緩やかであり、逆にばらつきが少ࢆ཯ᫎࡋ࡚࠸ࡿࠋࡍ࡞ࢃࡕࠊホ౯࡟ࡤࡽࡘࡁࡀ
ない（信頼性が高いことになる）場合には傾きが࠶ࡿ㸦ಙ㢗ᛶࡀప࠸ࡇ࡜࡟࡞ࡿ㸧ሙྜ࡟ࡣഴࡁ
急になる。
ࡀ⦆ࡸ࠿࡛࠶ࡾࠊ㏫࡟ࡤࡽࡘࡁࡀᑡ࡞࠸㸦ಙ㢗
まず、提示方法の違いに関しては、並列表示の ᛶࡀ㧗࠸ࡇ࡜࡟࡞ࡿ㸧ሙྜ࡟ࡣഴࡁࡀᛴ࡟࡞ࡿࠋ
場合よりも順次表示の場合の方が、類似判断の感 ࡲࡎࠊᥦ♧᪉ἲࡢ㐪࠸࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ୪ิ⾲♧度が低下する。すなわち、並列表示、順次表示 (1.5ࡢሙྜࡼࡾࡶ㡰ḟ⾲♧ࡢሙྜࡢ᪉ࡀࠊ㢮ఝุ᩿秒 )、順次表示 (4.5 秒 ) の順に、2 つの顔の差がࡢឤᗘࡀపୗࡍࡿࠋࡍ࡞ࢃࡕࠊ୪ิ⾲♧ࠊ㡰ḟ
大きくないと、異なるという判断をしない。並列⾲♧(1.5⛊)ࠊ㡰ḟ⾲♧(4.5 ⛊)ࡢ㡰࡟ࠊ2 ࡘࡢ㢦表示の場合には、2 つの顔を見比べることが可能ࡢᕪࡀ኱ࡁࡃ࡞࠸࡜ࠊ␗࡞ࡿ࡜࠸࠺ุ᩿ࢆࡋ࡞
であり、互いの違いを確認しやすい。これに対し、࠸ࠋ୪ิ⾲♧ࡢሙྜ࡟ࡣࠊ2 ࡘࡢ㢦ࢆぢẚ࡭ࡿ
順次表示の場合には、提示されている 2 枚目の顔と記憶に残っている 1 枚目の顔との比較にな


ࡇ࡜ࡀྍ
ࡇࢀ࡟ᑐ
࠸ࡿ 2 ᯛ
࡜ࡢẚ㍑
ᯛࡢ㢦ࡢ
⢭ᗘࡀప
࡟࠾ࡅࡿ
ᐃࡢ㢦㒊
ྜ࡟ࡘ࠸
ఝุ᩿ࡀ
4.5 ⛊ࡢ
ഴࡁࡀ඲
ࡁࡀ኱ࡁ
࠸ࡿ㸧ࡇ

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

㻔㼍㻕㻌 ୪ิ⾲♧㻌㻌㻌㻔㼎㻕㻌 㡰ḟ⾲♧ 㻝㻚㻡 ⛊㻌
㻌

㻌

ࡢཎⅬ࠿
࠸࡯࡝Ẽ
ࠊᅗ 㹼
࡛ㄝ᫂ࡋ
᭕᫕ࡉ㸧
ࡽࡘࡁࡀ
࡟ࡣഴࡁ
࠸㸦ಙ㢗
ᛴ࡟࡞ࡿࠋ

୪ิ⾲♧
㢮ఝุ᩿
♧ࠊ㡰ḟ
2 ࡘࡢ㢦
᩿ࢆࡋ࡞
ぢẚ࡭ࡿ

㻔㼏㻕㻌 㡰ḟ⾲♧ 㻠㻚㻡 ⛊㻌㻌
図 7 目に関する評価実験結果
ᅗ 㻣㻌 ┠䛻㛵䛩䜛ホ౯ᐇ㦂⤖ᯝ㻌㻌㻔㼍㻕 ୪ิ⾲♧㻌㻌㻌㻔㼎㻕 㡰ḟ⾲♧ 㻝㻚㻡 ⛊㻌㻌㻌㻌 㻔㼏㻕㻌 㡰ḟ⾲♧ 㻠㻚㻡 ⛊㻌㻌
図 8 口に関する評価実験結果
ᅗ 㻤㻌 ཱྀ䛻㛵䛩䜛ホ౯ᐇ㦂⤖ᯝ㻌
り、並列表示の場合の様に直接 2 枚の顔の違いࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛࠶ࡾࠊ஫࠸ࡢ㐪࠸ࢆ☜ㄆࡋࡸࡍ࠸ࠋ
を確認できないため、類似判断の精度が低下するࡇࢀ࡟ᑐࡋࠊ㡰ḟ⾲♧ࡢሙྜ࡟ࡣࠊᥦ♧ࡉࢀ࡚
と考えられる。また、順次表示における提示間隔
࠸ࡿ 2 ᯛ┠ࡢ㢦࡜グ᠈࡟ṧࡗ࡚࠸ࡿ 1 ᯛ┠ࡢ㢦の長さの違いに関しては、特定の顔部品について
࡜ࡢẚ㍑࡟࡞ࡾࠊ୪ิ⾲♧ࡢሙྜࡢᵝ࡟┤᥋ 2
形状特徴を変化させた場合について調べたが、時ᯛࡢ㢦ࡢ㐪࠸ࢆ☜ㄆ࡛ࡁ࡞࠸ࡓࡵࠊ㢮ఝุ᩿ࡢ間間隔が長いほど、類似判断がしにくくなってい⢭ᗘࡀపୗࡍࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋࡲࡓࠊ㡰ḟ⾲♧る。なお、時間間隔 4.5 秒の方が、時間間隔 1.5࡟࠾ࡅࡿᥦ♧㛫㝸ࡢ㛗ࡉࡢ㐪࠸࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ≉秒に比べ回帰曲線の傾きが全般に緩やかであり、ᐃࡢ㢦㒊ရ࡟ࡘ࠸࡚ᙧ≧≉ᚩࢆኚ໬ࡉࡏࡓሙ
類似判断のばらつきが大きくなっている（判断のྜ࡟ࡘ࠸࡚ㄪ࡭ࡓࡀࠊ᫬㛫㛫㝸ࡀ㛗࠸࡯࡝ࠊ㢮
曖昧さが増している）ことが分かる。次に、いずఝุ᩿ࡀࡋ࡟ࡃࡃ࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ࡞࠾ࠊ᫬㛫㛫㝸
れの顔部品についても、太さについてはあまり印
4.5 ⛊ࡢ᪉ࡀࠊ᫬㛫㛫㝸 1.5 ⛊࡟ẚ࡭ᅇᖐ᭤⥺ࡢ
象に残らないという傾向がある。つまり、2 つのഴࡁࡀ඲⯡࡟⦆ࡸ࠿࡛࠶ࡾࠊ㢮ఝุ᩿ࡢࡤࡽࡘ
顔を見た時に縦幅の違いにはあまり注意が向かなࡁࡀ኱ࡁࡃ࡞ࡗ࡚࠸ࡿ㸦ุ᩿ࡢ᭕᫕ࡉࡀቑࡋ࡚
いことが言える。
࠸ࡿ㸧ࡇ࡜ࡀศ࠿ࡿࠋḟ࡟ࠊ࠸ࡎࢀࡢ㢦㒊ရ࡟
やすいことが分かった。これは、他の顔部品とのࡘ࠸࡚ࡶࠊኴࡉ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ࠶ࡲࡾ༳㇟࡟ṧࡽ࡞
相対比較ができるためと考えられる。眉の場合࠸࡜࠸࠺ഴྥࡀ࠶ࡿࠋࡘࡲࡾࠊ2 ࡘࡢ㢦ࢆぢࡓ
は、顔輪郭との距離で、口の場合は鼻や顔輪郭と᫬࡟⦪ᖜࡢ㐪࠸࡟ࡣ࠶ࡲࡾὀពࡀྥ࠿࡞࠸ࡇ
の距離で判断をしていると考えられる。顔輪郭に࡜ࡀゝ࠼ࡿࠋ
関しては、形状特徴の種類毎による違いは小さい。
㢦㒊ရẖࡢᙧ≧≉ᚩ࡟ࡼࡿ㐪࠸࡟╔┠ࡍࡿ
これは、2 つの顔を見る際、形状特徴を部分的に࡜ࠊ┱࡜ཱྀ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ≉࡟኱ࡁࡉ࡜㛗ࡉࡢ㐪
見るよりも全体的に見て似ているかどうかを判断࠸࡟ࠊ┠࡟㛵ࡋ࡚ࡣ≉࡟኱ࡁࡉࡢ㐪࠸࡟ࠊẚ㍑
していると考えられる。また、全体的に見てみるⓗẼ௜ࡁࡸࡍ࠸ࡇ࡜ࡀศ࠿ࡗࡓࠋࡇࢀࡣࠊ௚ࡢ
と、各顔部品における相違判別点の違いから、人㢦㒊ရ࡜ࡢ┦ᑐẚ㍑ࡀ࡛ࡁࡿࡓࡵ࡜⪃࠼ࡽࢀ
は、顔輪郭、眉、口、目の順に顔部品の形状変化ࡿࠋ┱ࡢሙྜࡣࠊ㢦㍯㒌࡜ࡢ㊥㞳࡛ࠊཱྀࡢሙྜ
に注意が行きやすい傾向があることが分かる。
ࡣ㰯ࡸ㢦㍯㒌࡜ࡢ㊥㞳ุ࡛᩿ࢆࡋ࡚࠸ࡿ࡜⪃図 10 は複数の顔部品を変化させた場合、(a)࠼ࡽࢀࡿࠋ㢦㍯㒌࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊᙧ≧≉ᚩࡢ✀㢮
顔輪郭と眉、(b) 眉と口、(c) 目と口の組合せにつẖ࡟ࡼࡿ㐪࠸ࡣᑠࡉ࠸ࠋࡇࢀࡣࠊ ࡘࡢ㢦ࢆぢいて、並列表示と順次表示とで対象となる顔部品ࡿ㝿ࠊᙧ≧≉ᚩࢆ㒊ศⓗ࡟ぢࡿࡼࡾࡶ඲యⓗ࡟

眉と口に関しては、特に大きさと長さの違いに、ては、顔輪郭と眉の差異はそれぞれ 0.075 倍、0.10目に関しては特に大きさの違いに、比較的気付き倍であり、(b) と (c) については、それぞれ 0.10

顔部品毎の形状特徴による違いに着目すると、― 100 ―の違いに気付く割合を示す。ただし、(a) につい

ᅗ

ぢ࡚ఝ࡚
ࡽࢀࡿࠋ
࡟࠾ࡅࡿ
┱ࠊཱྀࠊ
ࡁࡸࡍ࠸
ᅗ  ࡣ
㢦㍯㒌࡜
ࡘ࠸࡚ࠊ
㒊ရࡢ㐪
࡟ ࡘ ࠸࡚
 ಸࠊ
ࡑࢀࡒࢀ
㦂⪅඲ဨ
๭ྜࠊࡘ

࡟ṧࡽ࡞
㢦ࢆぢࡓ
࠿࡞࠸ࡇ

╔┠ࡍࡿ
㛗ࡉࡢ㐪
࡟ࠊẚ㍑
ࡣࠊ௚ࡢ
⪃࠼ࡽࢀ
ཱྀࡢሙྜ
࠸ࡿ࡜⪃
ᚩࡢ✀㢮
ࡢ㢦ࢆぢ
඲యⓗ࡟

日本顔学会誌十五巻二号

D  ୪ิ⾲♧D 㢦㍯㒌࡜┱E  㡰ḟ⾲♧  ⛊E ┱࡜ཱྀ


ᙧ≧ኚ໬࡟
ࡇࢀ࡟ࡘ࠸
ྜࡢ⤖ᯝ㏻
ࢆኚ໬ࡉࡏ
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᭦࡟ࠊ┠࡜ཱྀ
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♧ࡢሙྜ࡜
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ࡢ࠺ࡕࠊ┠ࡢ
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㢦㒊ရ༳㇟࡜ F  㡰ḟ⾲♧  ⛊
図 9 顔輪郭に関する評価実験結果ᅗ  㢦㍯㒌䛻㛵䛩䜛ホ౯ᐇ㦂⤖ᯝ
倍である。縦軸の Ratio は、被験者全員に対してぢ࡚ఝ࡚࠸ࡿ࠿࡝࠺࠿ࢆุ᩿ࡋ࡚࠸ࡿ࡜⪃࠼
異なると判断した被験者の割合、つまり形状の変ࡽࢀࡿࠋࡲࡓࠊ඲యⓗ࡟ぢ࡚ࡳࡿ࡜ࠊྛ㢦㒊ရ
化に気付いた被験者の割合を示す。
࡟࠾ࡅࡿ┦㐪ุูⅬࡢ㐪࠸࠿ࡽࠊேࡣࠊ㢦㍯㒌ࠊ
図 10 を見てみると、両方の顔部品の形状変化┱ࠊཱྀࠊ┠ࡢ㡰࡟㢦㒊ရࡢᙧ≧ኚ໬࡟ὀពࡀ⾜に気付いた割合について、並列表示の方が高い。
ࡁࡸࡍ࠸ഴྥࡀ࠶ࡿࡇ࡜ࡀศ࠿ࡿࠋ
つまり、順次表示よりも並列表示の方が形状の変ᅗ  ࡣ」ᩘࡢ㢦㒊ရࢆኚ໬ࡉࡏࡓሙྜࠊ D
化に気付きやすく印象が強いことが分かる。顔輪㢦㍯㒌࡜┱ࠊ E ┱࡜ཱྀࠊ F ┠࡜ཱྀࡢ⤌ྜࡏ࡟
郭と眉の形状を同時に変化させた場合、眉の差異ࡘ࠸࡚ࠊ୪ิ⾲♧࡜㡰ḟ⾲♧࡜࡛ᑐ㇟࡜࡞ࡿ㢦が大きいにも関わらず、眉の形状変化よりも顔輪㒊ရࡢ㐪࠸࡟Ẽ௜ࡃ๭ྜࢆ♧ࡍࠋࡓࡔࡋࠊ D
郭の変化による印象が大きい。そのうち、顔輪郭࡟ ࡘ ࠸࡚ ࡣ ࠊ 㢦 ㍯㒌 ࡜┱ ࡢ ᕪ␗ ࡣࡑ ࢀ ࡒࢀと眉の両方の変化に気付く人は少なく、顔輪郭の ಸࠊ ಸ࡛࠶ࡾࠊE ࡜ F ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ
みに気付く人が多かった。逆に、眉の変化に気付ࡑࢀࡒࢀ  ಸ࡛࠶ࡿࠋ⦪㍈ࡢ 5DWLR ࡣࠊ⿕
き、顔輪郭の変化に気付かない人はほとんどいな㦂⪅඲ဨ࡟ᑐࡋ࡚␗࡞ࡿ࡜ุ᩿ࡋࡓ⿕㦂⪅ࡢ
かった。また、眉と口の形状を同時に変化させた๭ྜࠊࡘࡲࡾᙧ≧ࡢኚ໬࡟Ẽ௜࠸ࡓ⿕㦂⪅ࡢ๭
場合は、眉と口の両方が同様な差異であっても、人は口よりも眉の形状変化に気付きやすく、注意
が行きやすい。これについては、顔部品を単独に― 101 ―

 ᮏㄽᩥ࡛
యࡢ㢮ఝ༳
࡚ㄪ࡭ࡓࠋ
≉ᚩ࡟㐪࠸
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図 10 複数の顔部品を変化させた場合の評価結果
⤖ᯝ
ࡣࠊ୍┠ぢ

࠺࡟ࡋࡓࠋ
ྜࢆ♧ࡍࠋ⾲♧ࢆ⾜࠺ᅗ  ࢆぢ࡚ࡳࡿ࡜ࠊ୧᪉ࡢ㢦㒊ရࡢᙧ≧ኚ
変化させた場合の結果通りとなった。つまり、複ࢆ⾜࠺ሙྜ໬࡟Ẽ௜࠸ࡓ๭ྜ࡟ࡘ࠸࡚ࠊ୪ิ⾲♧ࡢ᪉ࡀ㧗
数の顔部品を変化させても単独に変化させた場合
ࡘࡢ㢦ࢆぢ࠸ࠋࡘࡲࡾࠊ㡰ḟ⾲♧ࡼࡾࡶ୪ิ⾲♧ࡢ᪉ࡀᙧと変わらない結果が得られたため、今後、類似の ≧≉ᚩ࡟Ẽ≧ࡢኚ໬࡟Ẽ௜ࡁࡸࡍࡃ༳㇟ࡀᙉ࠸ࡇ࡜ࡀศ
実験を行う際、その組合せについて省略可能であ ♧࡜ࡶ㸧ࠊグ࠿ࡿࠋ㢦㍯㒌࡜┱ࡢᙧ≧ࢆྠ᫬࡟ኚ໬ࡉࡏࡓሙ
る。更に、目と口の形状を同時に変化させた場合 ⾲♧㸧ࢆㄪྜࠊ┱ࡢᕪ␗ࡀ኱ࡁ࠸࡟ࡶ㛵ࢃࡽࡎࠊ┱ࡢᙧ≧は、目と口の両方が同様な差異であっても、口よ  ேࡀ㢦ࢆኚ໬ࡼࡾࡶ㢦㍯㒌ࡢኚ໬࡟ࡼࡿ༳㇟ࡀ኱ࡁ࠸ࠋ
りも目の変化に注意が向きやすいことが分かる。 ࡋ࡚࠸ࡿ࠿
ࡑࡢ࠺ࡕࠊ㢦㍯㒌࡜┱ࡢ୧᪉ࡢኚ໬࡟Ẽ௜ࡃே
特に順次表示の場合、目の形状変化は、並列表示 ࡛࠶ࡾࠊ㢦ࡣᑡ࡞ࡃࠊ㢦㍯㒌ࡢࡳ࡟Ẽ௜ࡃேࡀከ࠿ࡗࡓࠋ
の場合と比べ気付く割合が増えた。その変化させ ᩘከࡃࡢ◊㏫࡟ࠊ┱ࡢኚ໬࡟Ẽ௜ࡁࠊ㢦㍯㒌ࡢኚ໬࡟Ẽ௜
た形状特徴（長さ・角度・大きさ・太さ）のうち、 ࠼ࡀࡁࡢ୰
࠿࡞࠸ேࡣ࡯࡜ࢇ࡝࠸࡞࠿ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ┱࡜ཱྀ
目の大きさに気付いた割合が最も高い (32%）こ 㸦┤ิᆺฎࡢᙧ≧ࢆྠ᫬࡟ኚ໬ࡉࡏࡓሙྜࡣࠊ┱࡜ཱྀࡢ୧とが分かる。つまり、目の大きさは記憶に残りや ࡀ♧ࡉࢀࠊ
᪉ࡀྠᵝ࡞ᕪ␗࡛࠶ࡗ࡚ࡶࠊேࡣཱྀࡼࡾࡶ┱ࡢ
すいと考えられる。これは、目の大きさは人が顔 ὶ࡟࡞ࡗ࡚
の形態を認識する際の重要な指標である [11] という示唆と一致している。

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

6.

7.

顔部品の形状特徴の違いと顔全体の類似印象

むすび
本論文では、顔部品の形状特徴の違いと顔全体との関係に対する解釈の枠組み
本論文では、顔部品の形状特徴の違いと顔全体の類似印象との関係を主観評価実験によって調べの類似印象との関係を主観評価実験によって調べた。2 つの顔を見た時の類似印象と各顔部品の形た。実験手法としては、顔の一部の形状特徴に違状の違いとの間には、次の様な傾向があることがいを持たせた 2 枚の顔画像を被験者に提示し、「同分かった。1）眉、口については大きさと長さ、じか異なるか」（及び、複数顔部品に関わる場合目については大きさの違いに比較的気付きやすには、どの顔部品か）を短時間で（じっくり観察い、2）いずれの顔部品についても他特徴の違い

してということではなく、今回は、一目見てどうに比べ太さの違いは印象に残りにくい、3）眉とかを回答）判断してもらうようにした。2 枚の顔

口、目と口の組合せでは、各々眉、目の形状変化

画像の提示としては、並列表示を行う場合と、時に気付きやすい、等。また、顔画像の表示方法（並間間隔を設けて順次表示を行う場合とを実施し列表示と順次表示）によって類似判断に違いがあた。これにより、人が 2 つの顔を見た時に、顔ることが確認できた。すなわち、並列表示の場合のどの部分のどの様な形状特徴に気付きやすいのよりも順次表示の場合の方が類似判断の感度が低か（並列表示、順次表示とも）、記憶・印象に残下すること、時間間隔が長くなるほど感度の低下

りやすいのか（順次表示）を調べた。

が大きいこと、目の形状変化が記憶に残りやすい

人が顔をどの様に認識（認知 ; 再認も含む）しこと等が分かった。人間が顔を見た時に、どの顔ているかは、心理学分野での研究課題の一つであ

部品のどの様な形状特徴に注意が向きやすいのり、顔の認識、顔の記憶と言った立場から数多く

か、記憶に残りやすいのか、更には 2 つの顔をの研究がなされてきている [1]-[3]。まえがきの中見た時に、顔全体としての類似印象と各顔部品のでも述べた様に、顔部品の部分処理（直列型処理）、

形状特徴の違いとの間にどういう関係があるかに

全体的な処理の 2 つの枠組みが示され、現時点

ついては、従来、ほとんど報告がない。本論文は、では、後者の全体的処理が主流になっている。しこの様な問題を初めて具体的に取扱ったものであかし、個々の顔部品の認識の結果として顔を認識る。

しているのではなく、顔の全体的な情報及び配置

本論文における知見については、例えばコンピ

情報によって顔を認識している、という議論であュータによる似顔絵生成において、顔特徴を効果り、顔の認知に関する多くの問題の中の一つを扱的に強調する方法を検討する際に参考となる。すっているのに留まっている。顔の認識（認知）に

なわち、本人に対する類似印象を強くさせる様な関しては、まだ様々な未解決の問題が残されてい顔特徴に重みを付けて強調するなどである。まる。本論文では、人が 2 つの顔を見た時に、顔た、記憶に基づいて口頭で説明された顔特徴に従のどの部分のどの様な形状特徴に気付きやすいのって似顔絵を描くようなケースにおいて、人間がか、記憶・印象に残りやすいのか、また、並列表

どの様な顔特徴に気付きやすいか、記憶に残りや示と順次表示での違いを問題として取上げていすいかを把握しておくことは、重要と考えられる。

る。これらについて単に実験的な結果を示すだけ

すなわち、口頭での顔特徴の説明内容が実際の顔でなく、何らかの理論付け、更には顔の認識とい特徴をどの程度反映しているか（信頼できるか）う大きな枠組みの中でどう位置付けるか、モデルについての重み付けの可能性につながる。

化するかも今後必要になってくる。現在では、こ

本論文では、似顔絵を用いて評価実験を行ってれらについて、従来まだ知見がなく、検討報告がいるが、将来的には、実写顔画像についても、類ない状況であり、本論文で初めて具体的に取り上似の実験を行うことが今後の課題として挙げられげられ、実験結果が提示された段階であると言える。また、顔から受ける印象としては、各顔部品る。理論付け、モデル化のためには、顔認識全般の形状だけではなく、配置（各顔部品の相対的なに関わる理解の一層の進展が不可欠であり、また、

位置関係）によるものも重要であり、今後、配置

本論文をベースに、より多様な観点から関連の実についても調べる必要がある。人間が「顔」をど験を行い、知見を増やしていくことが望まれる。

う見ているのか、どう認知しているのかについて、更に検討を進めたいと考えている。

― 102 ―

日本顔学会誌十五巻二号

京，2002．

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小河原智子：“似顔絵 18 のテクニック -pp.249-254，2000．

ワンポイントで楽しむ -，”日貿出版社，東英文要旨
A number of research topics have been proposed on the mechanism of face cognition. One interesting topic
involves the identification of types of facial features that attract more attention and stay longer in memory whenhumans observe faces. This paper examines this topic based on subjective evaluation experiments that facilitate
the judgment of resemblance between two face images. This approach not only focuses on particular facial parts
such as eyebrows, eyes, mouth and facial contour, but also it examines combinations of multiple facial parts suchas facial contour and eyebrows, eyebrows and mouth, and eyes and mouth. We also compare simultaneous andsequential presentations of two faces to identify the peculiar shape features of facial parts that stay longer inour memory. Experimental results indicate that there are certain tendencies between facial features and their
cognition by humans; 1) easily notice the differences in size and length for eyebrows and mouth, in size for eyes,
2) less attention to differences in thickness for any facial parts, 3) more noticeable to eyebrows for combination ofeyebrows and mouth, and to eyes for combination of eyes and mouth, 4) less sensitivity in similarity judgment for
sequential presentation than simultaneous presentation, and 5) shape changes of eyes stay longer in our memory.

― 103 ―

顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係　顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違いと 顔全体の類似印象との関係﻿

著者紹介

パン ジュンフイ

中 村 友 昭金 子 正 秀

著者 1
氏

著者３
名：パン ジュンフイ

氏

名：金子正秀2013 年電気通信大学電気通信学部電子工学科卒業。

1976 年東京大学工学部電子工学科卒業。

2015 年同大大学院情報理工学研究科知能機械工学専1981 年同大大学院工学系研究科電子工学専門課程博攻修了。

士課程修了。工学博士。

2015 年㈱日立製作所入社、現在に至る。

1981 年国際電信電話㈱入社、研究所に勤務。

在学中、顔部品の形状特徴及び顔画像の提示方法の違1994 年東京大学工学部助教授。

いと顔全体の類似印象との関係に関する研究に従事。

1997 年国際電信電話㈱に戻り研究所に勤務。
1998 年電気通信大学大学院電気通信学研究科助教授。

著者２

2004 年同教授。

氏

2010 年同大大学院情報理工学研究科教授、現在に至名：中村友昭2007 年電気通信大学電気通信学部電子工学科卒業。

る。

2011 年同大大学院電気通信学研究科電子工学専攻博電子情報通信学会、映像情報メディア学会各フェロー。

士後期課程修了。博士（工学）。

情報処理学会、日本ロボット学会、日本顔学会、IEEE

2011 年日本学術振興会特別研究員（PD）。

各会員。

2013 年㈱ホンダ・リサーチ・インスティチュート・

画像符号化、ヒューマンロボットコミュニケーション、

ジャパン、リサーチャ。

顔画像情報処理、マルチモーダル情報の統合に基づく2014 年電気通信大学大学院情報理工学研究科助教、アクティブインタラクションなどの研究に従事。

現在に至る。
日本ロボット学会、人工知能学会各会員。
知能ロボット、特にロボットによるマルチモーダル言語獲得に関する研究に従事。

― 104 ―

日本顔学会誌十五巻二号

研究ノート

アンケートに基づく顔の印象の研究
Study of Facial Impressions through a Questionnaire
牟田淳

Atsushi MUTA
E-mail : muta@bas.t-kougei.ac.jp
和文要旨
日本及び欧米（米国・英国）に於いて、子供っぽい・大人っぽい・可愛い・美しい・かっこいい顔の特徴を日本
及び欧米（米国・英国）それぞれ 1000 人規模のアンケート調査により調査した。その結果、日本人と欧米人は顔を見た時の感じ方が様々なケースで異なる事が分かった。例えば日本では子供っぽい顔は細長くなく、大人っぽい顔は細長い傾向がある事が分かった。一方で欧米では子供っぽい顔、大人っぽい顔ともに細長い事が分かった。
顔の縦横比並びに印象間の関係も調べた。その結果例えば日本では可愛い顔の要素の例として、子供っぽい顔、細長くない顔、美しい顔がある事が分かった。美しい顔の特徴を重回帰分析により調べた。日本では美しい顔の要素の例として、細長い顔、大人っぽい顔、可愛い顔がある事が分かった。日本及び欧米に於いて、可愛い顔は美しい顔の印象にプラスに働き、子供っぽい顔は美しい顔の印象にはマイナスに働く事が分かった。
さらに、かっこいい顔の特徴も調べた。日本及び欧米では、かっこいい顔は一般に男性の顔が選ばれている事が分かった。

キーワード：顔、顔の印象、縦横比、アンケート調査、国際比較
Keywords : Face, Facial impressions, Aspect ratio, Questionnaire survey, International comparison

1.

には 1：(1+ √5)/2）の関係が指摘されてきた。

緒言
私たちは形から様々な印象を受ける。例えば私

黄金比と美の関係に関する研究は様々な分野で研たちはあるキャラクターを可愛いと感じたりある

究が行われてきたが、歴史的には特に四角形等の顔を美しいと感じたりする。それでは私たちはど

単純な図形と黄金比との関係が詳しく調べられのような形を可愛いもしくは美しい等感じるのでた。例えば様々な縦横比の長方形の中で、縦横比あろうか。

が黄金比付近の比較的細長い四角形が好まれたという研究結果が幾つも得られた [9],[10] 一方で、

もちろんある形を可愛いもしくは美しい等感じ

黄金比に批判的な見方もある [10],[11]。

る原因は一つではない。例えば顔から受ける印象の場合、目や眉毛等のパーツの形状や位置、表情

それでは、黄金比は普遍的な美の基準なのだろ

やしわの有無等の肌の様子、頬等の顔の形等、様々

うか。Berlyne は 17-18 歳日本人女性 44 人に好な要素が関わるであろう [1]-[3]。例えば魅力的な

みの四角形を 2 通りの方法で選ばせ、日本人は顔の要素の一つに平均顔 [4] が広く知られている。

正方形付近の四角形を好む傾向にある事を示した

平均顔が魅力的な理由には対称性 [5] や見かけの[12]。つまり、[12] によれば黄金比は普遍的な美肌の様子の変化 [6] 等が指摘されている。別例との基準ではない。しかしながら Berlyne は正方形

して女性の顔は若い特徴を持つほど魅力的になる付近の四角形が好まれる事を示したのであって、という研究もある [7],[8]。

正方形が好まれる事を示したのではない。最も人形に関わる様々な要素の一つとして、例えば西気のある四角形が正方形ではなく、縦横比 1：1.2

洋ではしばしば美しい形と黄金比 1：1.6（正確の四角形や 1：1.4 の四角形であっても構わない。

東京工芸大学芸術学部基礎教育課程、Division of liberal arts and science, Faculty of Arts, Tokyo Polytechnic University― 105 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

さらに一方、[12] を含め、黄金比研究 [9]-[11]における A、B、C、D、E、F の四角形は縦横比の多くは「美しい四角形」を選ばせたのではなく、がそれぞれ 1、1.2、1.41、1.62、1.8、2.0 の四

主に「好きな四角形」等を選ばせたものであった。

角形である。特に、D は縦横比が黄金比に極めて世の中には一般に美しい形が好きな人もいれば、近い 1.62 の四角形である。図 1 の四角形は鉛直

可愛い形が好きな人もいる。つまり、好きという向きであるが、水平向きの場合についても同様に印象は様々な印象を含む可能性のある印象であ調査した。アンケートの詳細は [15] にあるが、る。そこで好きという印象と関連すると考えられ

概要をまとめたものが表 1 である。

る、かっこいい・美しい・可愛い等の印象に着目

表 1 では日本と米英で結果が大きく異なる行

して、四角形から受ける印象を系統的に調べる必のセルの色を灰色にした。米英人は黄金比付近の要がある。

四角形（黄金比矩形）を美しいと答えた人が最もそこで私は先行研究に於いて、四角形を見た時多かったのに対し、日本人の場合は正方形を美しに感じる印象をまず日本で四角形が鉛直向きの場

いと答えた人が最も多かった。つまり米英と日本合について調査し [13]、その後四角形が鉛直・では同じ形でも感じ方が異なる事が分かった。ま水平向きの場合について日本並びに米国英国（以た、[14],[15] の研究に関連した山田ら [16] によ下、米英）で調査した [14],[15]。参加者は日本

る 62 人の学生に対する好みの四角形の検証でも、

人及び米英人それぞれ 1000 人程度として、イ

41 人が正方形を選ぶという結果が得られている。

ンターネットを用いたアンケート調査をした（協表 1 より日本及び米英の双方に於いて、子供力っぽい四角形はどちらも正方形が選ばれ、また図マクロミル社及び goo リサーチ〔現 NTT コ

1 の F の細長い四角形を大人っぽいと感じる結果

ムリサーチ〕）。
この 1000 人程度の調査により、例えば日本が得られた。以上の結果は、人間が大人になるに

人は正方形、縦横比 1：1.2 もしくは 1：1.4 の

つれて大きくなり身長が伸び、体全体が成長して四角形のうちどの四角形を最も選ぶのかと言った

細長くなっていく事実に関連するものと考えられ視点での、[12] の研究をさらに発展させた細かる。
可愛い印象の四角形及び子供っぽい印象の四角いレベルでの調査が可能になった。
具体的には図 1 の四角形をランダム順に配置

形両方ともに、日本及び米英双方で正方形が選ばし、（美しい、子供っぽい、大人っぽい、可愛い、れた [14],[15]。これらの結果は子供は可愛い印

かっこいい）等の四角形を選ばせた。ここで図 1

象を持つ傾向にある事実に対応し、子供っぽい印
象と可愛い印象が関係している事 [17] を示唆している [14]。
また、表 1 に見られるようにかっこいい四角
形として米英では細長い四角形が比較的選ばれるが、日本では際立った特徴がない事も指摘した[13],[15]。
以上四角形の調査から、四角形は縦横比によっ

図図1.1. 縦横比を変化させた四角形[13]縦横比を変化させた四角形 [13]て印象が変化する事、その印象は日本－米英で異なる場合がある事、さらに可愛い印象と子供っぽい印象のように印象間の関係がある事が分かっ印象

日本(縦横比)米英(縦横比)美しい

正方形(1)

黄金比矩形(1.62)

子供っぽい

正方形(1)

正方形(1)

他の場合に成り立つのだろうか。例えば対象を四大人っぽい

細長い四角形(2)細長い四角形(2)角形から顔やキャラクター等にした場合はどうな

可愛い

正方形(1)

正方形(1)

るのだろうか。

かっこいい

際立った傾向なし

細長い四角形(2)た。それでは以上の単純な四角形の場合の結果はキャラクターの場合については私の先行研究がある [17],[18]。キャラクターの縦横比を全身の表 1. 四角形の縦横比と印象間の関係に関する日本 - 米形の縦横比と印象間の関係に関する日本－米英比較[13]-[15]。灰色：日本－米英で大きく結果縦横比とすると、細長いキャラクターは大人っぽ
英比較 [13]-[15]。灰色：日本 - 米英で大きく結果が異。
い・リアルな印象がある傾向があり、細長くないなる部分。

― 106 ―

日本顔学会誌十五巻二号

キャラクターは子供っぽい・可愛い・デフォルメ

印象に関しては四角形とキャラクターで異なる傾的な傾向がある事、そして日本人は縦横比が 1：

向がある事が分かった。これは、美しいキャラク

1.4 あたりのキャラクターを好む傾向にある事をターは女性キャラクターが多く、またかっこいい

指摘した [17]。また、好きなキャラクター等にキャラクターは男性キャラクターが多いため、動関して日本－米英でそれぞれ 1000 人程度のア物キャラクター等と異なり細長くなっている事等

ンケート調査を行い、日本人は可愛いもしくは子が原因である事を示した。

供っぽい動物キャラクターを好み、その結果あまそれでは顔の場合、表 1 や表 2 のような傾向

り細長くないキャラクターが多いが、米英では比は成り立つのだろうか。大人っぽい顔は細長いの

較的大人の特徴が見られる細長い人間のキャラクだろうか、可愛い顔や子供っぽい顔は正方形のよターが好まれる事等を示した [18]。キャラクタ

うに細長くないのだろうか。また、顔の場合に可ーと四角形における細長さと印象との関係（日本

愛い印象は子供っぽい印象と関係あるのだろうのみ）の結果をまとめたものが表 2 である。こか。つまり、顔の印象間の関係はあるのだろうか。

こでキャラクターの細長い（縦横比 1.57 以上）・

Konrad Lorenz は [19] に於いて、人間並びに細長くない（1.56 以下）に関する詳細な定義はいくつかの動物の絵を示しながら、膨らんだ頬、[17] を参照してほしいが、結果的にはミッキー

下方にある目そしてしなやかで弾力性のある肌等

マウス等の多くの動物キャラクターは細長くなの特徴は子供や動物などを可愛らしく見せる主なく、ルパン三世等の多くの人間キャラクターは細特徴であるとした。また [19] で示された可愛ら長い。

しい特徴を持った図は細長くないという特徴を持

表 2 に於いて四角形とキャラクター（全身）っている顔が多い。この事例等から子供っぽい印

で傾向が異なる部分のセルの色を灰色にした。四象の顔は可愛い印象の顔と関係があり、かつ細長角形と比較すると、四角形とキャラクターはいず

くない事が期待される。

れも子供っぽい印象や可愛い印象の場合は細長く

私は先行研究に於いて子供っぽい顔は前髪を垂なく、大人っぽい印象の場合は細長い事等が分からした細長くない顔が選ばれやすいが、大人っぽった。この結果は、人間が大人になるにつれて大い顔は額を出した細長い顔が選ばれやすい事をい

きくなり身長が伸び、体全体が成長して細長くな

くつかの事例で議論し [17]、この議論を検証すっていくという前掲の四角形に関する議論に対応るため私が選んだ 15 人の日本女性有名人の中かするものと考えられる。

ら美しい顔、可愛い顔、子供っぽい顔、大人っぽい顔、かっこいい顔等を約 1000 人の参加者にその一方で表 2 のように美しい・かっこいい

選んでもらうアンケート調査を行った [13],[14]。
15 人は以下の表 3 の 15 人である。
印象
美しい
子供っぽい
大人っぽい
可愛い
かっこいい
表 2.

四角形

キャラクター

その結果、確かに子供っぽい顔は前髪を垂らし(縦横比)（全身縦横比）た細長くない顔が選ばれやすいが、大人っぽい顔

正方形

細長い

は額を出した細長い顔が選ばれやすい事が分かっ(1)(1.57 以上)た。また可愛い顔の特徴例として、前髪を垂らし

正方形

細長くない

た細長くない髪型、子供っぽい顔及び美しい顔が(1)(1.56 以下)ある事を指摘した。美しい顔の特徴例として、面

細長い四角形

細長い

長な顔、可愛い顔及び子供っぽくない顔がある事(2)(1.57 以上)

正方形

細長くない

(1)

(1.56 以下)

際立った傾向な細長いし(1.57 以上)

四角形とキャラクター（全身）の縦横比と印象

宮崎あおい

前田敦子

きゃりーぱみゅぱみゅ

篠田麻里子

西山茉希

益若つばさ

押切もえ

蛯原友里

山田優

北川景子

板野友美

大塚寧々

蒼井優

仲間由紀恵

黒木メイサ

とキャラクター（全身）の縦横比と印象間の関係（日本）[13],[15],[17],[18]。灰色：四角形間の関係（日本）[13],[15],[17],[18]。灰色：四角形 で結果が大きく異なる部分
表 3. [13],[14] における 15 人の有名人の氏名
キャラクターで結果が大きく異なる部分
表 3. [13],[14]における 15 人の有名人の氏名― 107 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

を指摘した。しかしこれらの結果は私が選んだ日

3.

四角形、キャラクターとの類似点・相違点

本女性有名人に対する調査であるので、選んだ人

4.

日本 - 米英間の類似点・相違点

数・人選にかかわらず適切に一般に美しい顔や可愛い顔等の特徴が含まれているかは不明である。

の 4 点を中心に調査し統計的な議論を活用して即ち、偏った人選になる危険性があり、偏らない

明らかにする。以上が本論文の主要目的である。

人選を行うためには、直接参加者に「顔が美しい

ただし、顔から受ける印象には目等のパーツのと思う有名人」等の名前を書いてもらう事が必要

形状・位置、表情、肌の様子や顔の形状・年齢等であろう。

様々な側面が関係し、かつ大変重要である事も知られているが、本論文の目的とは異なるため、こまた、先行研究 [13],[14] における美しい顔等

れらの視点からの議論は別の機会とする。

の議論は統計的に議論されたものではなく、可能なケースについては平均値、相関係数による分析
や重回帰分析等、統計的な議論が望ましい。

3.

方法

さらに、表 1 や Berlyne[12] の議論等に見られ参加者を日本人 1030 人、米英人 1068 人とる通り、四角形を見た時に感じる印象は日本と欧してインターネットを利用したアンケート調査を

米では同じ場合もあれば大きく異なる事例もあ行った〔協力る。本研究の目的の一つは四角形の場合との比較

参加者の年齢・性別分布は以下の表 4、表 5 の通であるから、同様に顔を見た時に感じる印象につりである。本論文では以下の表 6 の質問票に対いても四角形と同様の調査を行い、日本と米英のする結果を解析した。米英調査に於いて、「子供特徴を明らかにし類似点・相違点等を比較する事っぽい」、「大人っぽい」、「可愛い」、「美しい」、「かも必要であろう。例えば「子供っぽい思う顔」や

っ こ い い 」 に 関 す る 英 訳 は そ れ ぞ れ childish,「美しいと思う顔」の特徴を日本と米英で調べ比mature, cute, beautiful, cool とした。

マクロミル社、2012-2013 年〕。

較する事によって、日本人と米英人がどんな顔を子供っぽいと思うか等が明らかになるであろう。

4.

顔の縦横比に関する解析方法

ここで、人は自分が普段見る同じ文化圏内の顔な

本論文では四角形の縦横比に相当する顔の縦横らば、「美しい顔」などの名前を挙げやすいと考比を以下の手続きで決める [13],[14]。私たちはえられる事から、共通の顔ではなく、それぞれの同じ顔であっても、化粧や髪型によって顔の印象

文化における顔をアンケート調査し、比較するこが大きく変わる事を知っている。例えば前髪を垂とにする。

らした髪型と額を出した髪型では、顔の印象が大きく変わる。つまり、顔の印象を考える場合は本

2.

来の生物学的な顔だけでなく化粧や髪型等による目的

見かけの顔も重要である。そこで、本論文では見

本論文では特に四角形の研究 [13],[15] で行わ

かけの顔の印象を議論する事にする。

れた研究に基づき、主に日本 - 米英における顔の縦横比や美しい・可愛い等の印象に着目する。そここで見かけの顔の印象は、化粧や髪型等によの前提の上で、顔の縦横比と印象の関係並びに印って実際に見えている部分の顔が重要であるの象間の関係を明らかにし、その結果を四角形や関で、見かけの顔を「耳を除いた頭部のうち、髪に連 し た キ ャ ラ ク タ ー の 研 究 結 果 [13]-

隠されていない部分」と定義する。この定義によ[15],[17],[18] と比較し検討を行う。

り見かけの顔の縦横比を決める [13],[14]。この

具体的には顔に関する先行研究 [13],[14] を一

定義によれば、額を出した顔は大まかには細長い

般化して「顔が美しいと思う有名人」等の名前を顔になり、前髪を垂らした顔は大まかには細長く1000 人規模の参加者に直接書いてもらう。そのない顔になる。
そこで本論文では見かけの顔の縦横比の大まか結果をもとに主に、
1.

美しい顔等、様々な印象の顔に見られるな影響を見る事が目的であるため、単純化して額特徴を出している顔を細長い顔（面長な顔）、前髪を垂らした顔を細長くない顔（面長でない顔）、前

2. 「可愛い顔と子供っぽい顔の関係」等の顔

髪を分けている顔を中間の顔と分類する。つまの印象間の関係― 108 ―

日本顔学会誌十五巻二号

り、実際の顔の細長さではなく、髪型による見か

於ける上位 20 位までの可愛い顔の場合、前髪をけの顔の縦横比の度合いを判定した。ここで有名垂らした顔の縦横比の平均値は日本・米英ともに人の顔としてまず [20] の写真を用い、[20] にな

M = 0.95 になり、単純なモデルの 1 より 5% 程

いものはインターネット上のサイト、Yahoo! 人

度小さい。ただし見かけの顔の縦横比を前掲の物検索 [21] に出てくる写真を用いた。それでも「耳を除いた頭部のうち、髪に隠されていない部

見つからない場合は Yahoo! 検索（画像）[22] で分」として計算し、後述の式 (1) を用いて顔の縦上位に表示され、かつ比較的正面を向いた写真を

横比を実測した。また、同様に美しい顔上位 20用いた。

位までの中で額を出した顔の縦横比は米英で M =そして見かけの顔の縦横比をおおまかに数値で1.57、日本で M = 1.48 程度と文化により異なり、評価するため、細長い顔、細長くない顔の縦横比

日本 - 米英の平均値 M = 1.53 は単純なモデルのをそれぞれ 1.6、1.0 とした。また、前髪を分け

1.6 よりも 5% 程度小さい。しかしながら単純さている顔（中間の顔）の縦横比を 1.3 とした。つ並びに四角形との比較を行うため、前髪を垂らしまり、この単純なモデルでは縦横比の値が 1.6 にた細長くない顔を 1、額を出した細長い顔を 1.6近いほど額を出した細長い顔、1 に近いほど前髪とした。
このようにして表 6 の質問票の各質問項目にを垂らした細長くない顔となる。

対する見かけの顔の縦横比の平均値を

ただし、このモデルはあくまでも単純化のためのモデルである。本論文のアンケート調査結果に∑ f ( x ) N( x )∑ N( x )
i

i

i

年齢

男性

女性

合計

15～19 歳
20～39 歳
40 歳以上
合計

103
206
206
515

103
206
206
515

206
412
412
1030

表 4.

(1)

i

i

として計算した。ただし xi を回答された名前と(1)

し f（xi）はその名前の有名人の見かけの顔の縦横比、N（xi）は xi を回答した人数である。
式 (1) で見かけの顔の縦横比の平均値が求まる

参加者の年齢及び性別ごとの人数（日本）が、その平均値の値をもとに顔の細長さの度合い

表 4. 参加者の年齢及び性別ごとの人数（日本）を議論し、かつ前掲の細長い顔、細長くない顔、

年齢

男性

女性

合計

中間の顔の 3 タイプ（縦横比それぞれ 1.6、1、1.3）

15～19 歳
20～39 歳
40 歳以上
合計

178
178
178
534

178
178
178
534

356
356
356
1068

をさらに単純に見積もるため、単純に式 (1) で求

表 5.

まった値に対して、参加者の年齢及び性別ごとの人数（米英）表 5. 参加者の年齢及び性別ごとの人数（米英）●

1.3 未満細長くない顔●1.3 以上細長い顔と以下では呼ぶ事にする。

項目

質問内容

1

あなたが子供っぽいと思う顔の有名人の名前を一つ書いてください。

2

あなたが大人っぽいと思う顔の有名人の名前を一つ書いてください。

人の見かけの顔の縦横比を計測する事は困難であ3

あなたが可愛いと思う顔の有名人の名前を一つ書いてください。

ぽい印象が比較的強い有名人に見られると考えら4

あなたが美しいと思う顔の有名人の名前を一つ書いてください。

5

あなたがかっこいいと思う顔の有名人の名前を一つ書いてください。
表 6.

ただしデータ数は約 1000 人×表 6 の 5 項目
=5000 であり、重複を除いてもこの人数の有名る。しかし、例えば子供っぽい顔の特徴は子供っれる。また、表 6 の各項目に対して名前があまり挙げられていない有名人には「回答が思いつかないので名前を知っている人を適当に書いた」等のノイズの回答が含まれると考えられる。そこで
本論文では以下、表 6 の質問票の各項目に対して、参加者 5 人以上に名前が挙げられた有名人の顔

質問票の質問内容

表 6. 質問票の質問内容― 109 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

のデータを用いて議論を進める事にする。各項目

供っぽい印象が強い 40 代の女性（2015 年時点）

に対して参加者 5 人以上に名前が挙げられた有も含まれ、より正確な調査が可能になっている。

名人の人数並びに対応する参加者の人数は以下のここからも、先行研究 [13],[14] で私が挙げた 15

表 7 の通りである。参考のため、表 7 にはアン

人よりも参加者に直接名前を書いてもらう今回のケートにより名前が挙がった全有名人の数並びに調査の方がより偏りがより少ない調査となってい全参加者の人数を括弧（る事が分かる。

）内に書いた。

以下本論文中に出てくる平均値、相関係数、重表 8 には 8 位に 2 人の名前があるが、これは回帰分析等の統計処理計算は全てこれら表 7 の2 人が同順位なので 8 位に 2 人書いた。以下でデータを用いて計算した。また、論文中に出てくは表における同順位の扱いは表 8 と同様とする。

る比率のうち、重要な比率は信頼区間 95% の標

表 8 より大まかには子供っぽい顔には 4 章で定義した細長くない顔（セルの色が灰色）が多く、本誤差も書いた。
5.

結果と考察

5.1.

子供っぽい顔・大人っぽい顔

日本における子供っぽい顔並びに大人っぽい顔の結果の大まかな様子を見るため、それぞれ上位
10 位までの氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数を表 8 及び表 9 に示す。表 8 及び表 9 では見かけの顔の縦横比が 1、1.3、1.6 のセルの色をそれぞれ灰色、薄い灰色及び白にしている。つまり、色が濃いほど前髪を垂らした細長くない顔であり、薄いほど額を出した細長い顔である。
まず、先行研究 [13],[14] で私が挙げた表 3 の15 人の有名人のうち、表 8 に含まれる人は宮崎
あおいさん、きゃりーぱみゅぱみゅさんのわずか

順位

氏名

人数

1

きゃりーぱみゅぱみゅ

45

2

安達祐実

43

3

鈴木福

40

4

えなりかずき

26

5

千秋

24

6

芦田愛菜

23

7

嗣永桃子

22

8

宮崎あおい

19

8

鈴木奈々

19

10

大島優子

16

：

：

：

表 8. 顔が子供っぽいと思う有名人上位
10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（
表 8. 顔が子供っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名並の色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの色

2 名である。本調査により [13],[14] には含まれていない、芦田愛菜さんや鈴木福さんのような本は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

当の子供（2015 年時点）や千秋さんのように子

印象

日本

米英

有名人

参加者

有名人

参加者

子供っ
ぽい

39
(252)

494
(1030)

33
(474)

414
(1068)

大人っ
ぽい

37
(336)

434
(1030)

41
(451)

521
(1068)

順位

氏名

人数

1

小雪

42

2

黒木メイサ

35

3

武井咲

32

4

壇蜜

24

4

天海祐希

24

黒木瞳

19

可愛い

43
(287)

570
(1030)

34
(565)

339
(1068)

6
7

阿部寛

18

41
(313)

529
(1030)

37
(473)

474
(1068)

8

北川景子

17

美しい

9

松嶋菜々子

14

かっこ
いい

43
(332)

483
(1030)

33
(510)

362
(1068)

10

吉瀬美智子

13

：

：

：

問項目（表 6）に於いて参加者 5 人以上に名前を挙げられた有名人の人数および対応する参加
表 9. 顔が大人っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（
表 7. 各質問項目（表 6）に於いて参加者 5 人以上に表 9. 顔が大人っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名並弧（ ）内は参加者に名前を挙げられた全有名人の数並びに全参加者の人数。
の色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1 とした。
名前を挙げられた有名人の人数および対応する参加者の人数。括弧（ ）内は参加者に名前を挙げられた全有名人の数並びに全参加者の人数。

びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

― 110 ―

日本顔学会誌十五巻二号

表 9 より大人っぽい顔には細長い顔（セルの色要素例として目の位置や顔の形状等様々な要素がが白）が多い。

あるにもかかわらず、日本では見かけの顔の縦横比が子供っぽい・大人っぽい印象に関して大変重

実際、子供っぽいと思う顔のアンケートに関す要な要素である事を示している。

る表 7 の参加者 494 名の中で、前髪を垂らした顔を選んだ参加者は 305 名の 62 ± 4% であった。

次に米英人の場合を議論する。大人っぽい顔は

ただし、95% の信頼区間の標本誤差を用いた（以細長く、子供っぽい顔は細長くないという日本で下同じ）。式 (1) を用いた見かけの顔の縦横比の見られる傾向は米英でも成り立つのだろうか。米

平均値は M = 1.20（SD = 0.26）である。

英における子供っぽい顔並びに大人っぽい顔の結

大人っぽい顔についても同様に計算すると、表果の大まかな様子を見るため、米英における上位

7 の参加者 434 名の中で額を出した細長い顔を10 位までの名前とその名前を挙げた参加者の人

選んだ人は 323 人の 74 ± 4% であり、見かけの数を表 10 及び表 11 に示す。

顔の縦横比の平均値は M = 1.49（SD = 0.20）と表 10 及び表 11 を見ると、米英では前髪を垂なる。さらに大人っぽい顔及び子供っぽい顔それらした細長くない顔はほとんどおらず、大人っぽぞれの見かけの縦横比の平均値に有意な差がある

い顔も子供っぽい顔も大部分は額を出した細長いか比較するため t 検定を行なった所、有意差（p顔である事が分かる。実際、米英では子供っぽい＜ .05）が認められた。

と思う顔のアンケートに関する表 7 の参加者

つまり、子供っぽい顔は見かけの顔が細長くな

414 名の中で、額を出した細長い顔を選んだ参い、即ち前髪を垂らした顔が多く、大人っぽい顔

加者は 361 名の 87 ± 3% であり、式 (1) を用いは見かけの顔が細長い、即ち額を出した顔が多い。

て計算された見かけの顔の縦横比の平均値は M =よって表 1 における四角形の場合の「大人っぽ1.54（SD = 0.16）であった。

い四角形は細長く、子供っぽい四角形は細長くな

大人っぽい顔について同様に計算すると表 7い（正方形）」結果と同じ傾向が顔の場合も成りの参加者 521 名の中で額を出した細長い顔を選立っている事が分かった。

んだ人は 481 人の 92 ± 2% であり、見かけの顔

ここで一つ留意点を述べる。以上で議論した顔の縦横比の平均値は M = 1.58（SD = 0.07）となの縦横比は見かけの縦横比であり、実際の成長にった。大人っぽい顔と子供っぽい顔の縦横比（そ伴う生物学的な意味での人間の顔の縦横比とは異

れぞれ M = 1.58,1.54）を比較するため t 検定をなる。その事を示すために、実際の顔の縦横比が行うと有意差（p ＜ .05）が認められるものの、子供から大人になるにつれてどの程度変化するか

どちらも多くが額を出して細長い。

を 日 本 人 33808 人（ 男 性 19034 人、 女 性

つまり、米英では日本と異なり子供っぽい顔も14774 人）の人体の各部分のサイズを測定した

大人っぽい顔も両方とも額を出した細長い顔であデータ [23] を用いて調べた。簡単のために「頭る。日本と異なり、見かけの顔の縦横比は日本ほ部の縦幅の長さの平均 / 頭部の横幅の長さの平

ど子供っぽい印象や大人っぽいと結びついていな

均」の値並びに「眉間から顎下までの長さの平均い。米英で子供っぽい印象や大人っぽい印象と結/ 頭部の横幅の長さの平均」で顔の縦横比を見積

びつくのは見かけの顔の縦横比以外の要素、例えもると、10 歳児とそれ以上の年齢（99 歳まで）ば表情やパーツの形状・配置や肌の様子・顔の形との顔の縦横比の変化はすべての場合について 1状等の要素によって大人っぽさ、子供っぽさが決割以内であった。ここで頭部の横幅は [23] におまってくると考えられる。これらの要素に関してける左右の耳珠点の間の直線距離とした。髪型には本論文で明らかにしたい四角形との比較と異なよる見かけの顔の縦横比の実測値は前掲 4 章のるので、今後の課題としたい。

顔の縦横比に関する議論によれば 0.95 ～ 1.53

日本と米英の子供っぽい顔における見かけの顔程度、つまり 0.95 を基準として 6 割程度の変化の縦横比の平均値（それぞれ M = 1.20 と M =であるから、見かけの顔の縦横比の変化の大部分

1.54）の違い並びに大人っぽい顔における見かは髪型の変化によるものであり、子供から大人へ

けの顔の縦横比の平均値（それぞれ M = 1.49 との生物学的な成長に伴う変化ではない。

M = 1.58）の違いはどちらも統計的に有意差（p＜ .05）が認められた。つまり、子供っぽい顔とつまり、子供っぽい・大人っぽい印象に関する― 111 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

順位

氏名

人数

1

Justin Bieber

124

2

Jim Carrey

20

3

Lindsay Lohan

18

3

Miley Cyrus

18

5

Leonardo DiCaprio

17

6

Selena Gomez

16

7

Dakota Fanning

148Adam Sandler

12

8

Elijah Wood

12

10

Ashton Kutcher

11

10Jack Black

11

10

Michael Fox

11

：

：

：

± 3% であり、どちらも女性顔が多い。一方日本
同様に米英に於いても参加者に対する比を計算す
ると、米英では逆に大人っぽい顔は 72 ± 4%、
子供っぽい顔は 77 ± 4% が共に男性顔が選ばれ、どちらも男性顔が多かった。
5.2.

可愛い顔

日本に於いて可愛い顔はどんな顔かを調査した
結果の大まかな様子を見るため、上位 10 位までの氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数を表12 に示す。セルの色の意味は表 8 と同様である。
表 12 を見ると、ほとんどが額を出している顔
ではない顔（灰色もしくは薄い灰色）であることが分かる。実際、可愛いと思う顔のアンケートに関する表 7 の参加者 570 名の中では、前髪を垂供っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セ
表 10. 顔が子供っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名
らした顔を選んだ参加者は 328 名の 58 ± 4% での顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セルのあった。式 (1) を用いて見かけの顔の縦横比の平色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

均値を計算すると M = 1.19（SD = 0.24）であり、子供っぽい顔の場合（M = 1.20, SD = 0.26）と大変似ている。両平均値に有意な差があるかを調べ

順位

氏名

人数

1

George Clooney69

2

Sean Connery

47以上の結果は可愛い顔には前髪を垂らした細長

3

Helen Mirren

32

くない顔が多い事を意味するが、この結果は表 1

4Judi Dench

29の細長くない四角形（正方形）を可愛いとする四

5

Harrison Ford22角形の傾向と同じ傾向である。

6

Clint Eastwood

19

次に可愛い印象と他印象間の関係を調べた。大7

Daniel Craig

18

まかな様子を見るため、まず日本における可愛い8

Meryl Streep178Morgan Freeman

17

8

The Queen

17

：

：

：

るため t 検定を行うと（p ＞ .05）となり、両者の値の差に有意な差はない。

順位

氏名

人数

1

綾瀬はるか

42

2

きゃりーぱみゅぱみゅ

38

人っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セル
表 11. 顔が大人っぽいと思う有名人上位 10 位の氏名
ローラ
3
顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）
。セルの

34

4

上戸彩

30

5

堀北真希

27

6

佐々木希

25

7

22

大人っぽい顔の見かけの顔の縦横比はどちらも統

新垣結衣

7

22

計的に日本の方が米英より細長くない事が分かっ

石原さとみ

9

宮崎あおい

19

た。

9

鈴木福

19

：

：

：

色は見かけの顔の縦横比を表し、薄い灰：1.3、白：1.6とした。

また、日本では大人っぽいと思う顔のアンケー

トに関する表 7 の参加者 434
表 名の中で女性顔を
12. 顔が可愛いと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（日表 12. 顔が可愛いと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

選んだ人は 381 人の 88 ± 3%であり、子供っぽ色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
いと思う顔のアンケートに関する表 7 の参加者

12494 名の中で女性顔を選んだ人は 406 人の 82― 112 ―

日本顔学会誌十五巻二号

顔上位 5 位までに見られる子供っぽい顔・美し

次に可愛い顔と美しい顔の相関係数を調べたと

い顔の人数と可愛い顔の人数を表 13 に載せた。

ころ、相関係数 r = .50（p ＜ .05）であった。つ

比較のため、大人っぽい顔・かっこいい顔の人数

まり、可愛い顔と美しい顔には統計的に有意の正も載せてある。表 13 では 10 名以上の名前が挙の相関がある。
以上から可愛い顔に平均・相関の意味で関係すがったセルの色を灰色にしている。
この表 13 にある可愛いと思う顔上位 5 位の名る因子の例として、前髪を垂らして顔が細長くな

前のうち、子供っぽい印象もしくは美しい印象のい事（平均）、または子供っぽい顔である事（正顔として 10 名以上の参加者から選ばれている顔相関）、または美しい顔である事（正相関）の 3がそれぞれ 3 名（子供っぽい印象：きゃりーぱ

因子を統計的に確かめた。

みゅぱみゅ、ローラ、上戸彩、 美しい印象：綾次に、米英の場合の上位 10 位までの氏名並び

瀬はるか、ローラ、堀北真希）いるが、大人っぽにその名前を挙げた参加者の人数を表 14 に示す。

いもしくはかっこいい顔として選ばれている顔は

表 14 を見ると、米英では可愛い顔の場合も前ほとんどない事が分かる。ここから可愛い印象

掲の子供っぽい・大人っぽい顔の場合と同様に基は、子供っぽい印象または美しい印象に相関関係

本的に額を出した髪型が多い事が分かる。実際、がある可能性が類推される。

可愛いと思う顔のアンケートに関する表 7 の参以上は類推に過ぎないので、可愛い印象と子供

加者 339 名の中では、額を出した顔を選んだ参っぽい印象・美しい印象の関係を統計的に調べた。

加者は 276 名の 81 ± 4% であった。見かけの顔

可愛い顔と子供っぽい顔に関して、ピアソンの積の縦横比の平均値は M = 1.51（SD = 0.19）となり、率相関係数を調べた。以下、相関係数は全てピア

大人っぽい顔並びに子供っぽい顔の場合（それぞソンの積率相関係数 r とする。ここで相関係数のれ M=1.58，M=1.54）と同様に細長い顔である。

計算に於いて、参加者が名前挙げた人数を度数とそのため、顔の縦横比は可愛い印象とは目立ったして用いた。例えば表 13 では綾瀬はるかさんの関係はない。一方、可愛い顔と子供っぽい顔の相データから、（可愛い , 子供っぽい）=（42,4）と関係数は r = .62（p ＜ .05）であり、可愛い顔にして計算した。相関係数の計算に用いた（可愛い、は子供っぽい印象の顔と有意に正の相関がある事子供っぽい）データの組の数は、表 7 の可愛いが判明した。

印象の有名人 43 名より 43 組である。この 43

その一方で可愛い顔と美しい顔の相関係数は r組のデータを用いて相関係数の計算を行った。以

= .32（p = .068）であった。 .05 ＜ p ＜ .1 であ下、相関係数の計算は同様とする。
結果は相関係数 r = .49（p ＜ .05）であった。
これは可愛い顔と子供っぽい顔に統計的に有意の

順位

氏名

人数

正の相関がある事を意味している。

1

Justin Bieber

34

2

Selena Gomez

25

3

Cheryl Cole

22

3

Mila Kunis

22

5

Zooey Deschanel

19

6

Emma Watson

126

Megan Fox

12

Reese Witherspoon

12

氏名
綾瀬はるか

可愛

子供っ

美し

大人っ

かっこ

い

ぽい

い

ぽい

いい

42

4

35

3

0

きゃりーぱ

38

45

1

0

0

6
6

Taylor Swift

12

ローラ

34

13

14

4

0

10

Jennifer Aniston

11

上戸彩

30

10

8

7

0

10

Shirley Temple

11

堀北真希

27

6

21

3

0

：

：

：

みゅぱみゅ

表 14. 顔が可愛いと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英と思う顔上位 5 位における子供っぽさ、美しさ、大人っぽさ、かっこよさとの関係。数字は
表 13. 可愛いと思う顔上位 5 位における子供っぽさ、
表 14. 顔が可愛いと思う有名人上位 10 位の氏名並び
色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
を挙げた人数であり、10人以上の名前が挙がった部分の色を灰とした。
美しさ、大人っぽさ、かっこよさとの関係。数字は参加にその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セルの色は者が名前を挙げた人数であり、10 人以上の名前が挙がった部分の色を灰とした。

見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

― 113 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

るので、可愛い顔と美しい顔の間には正の相関が影響され、その結果顔の場合も見かけの顔の縦横あるという事が統計的には有意とまでは言えない

比の影響を強く受けるためと考えられる。

が、有意傾向にある事が判明した。日本の場合と

ただし、以上の傾向は米英では全く異なる。米異なり、米英で可愛い顔と美しい顔が有意傾向で英の場合の 5.1、5.2 節の結果と 1 章で議論したはあるが有意に正の相関があるとまでは言えない

四角形の結果をまとめたものが表 16 である。た理 由 と し て、Justin Bieber（1 位 ）、Taylor

だし、見かけの顔と四角形で傾向が異なる場合のLautner（12 位 ）、Brad Pitt（13 位 ）、Johnny

行のセルの色を灰色にした。

Depp（17 位）等、美しい顔とはあまり関係のな

表 16 を見ると、大人っぽい印象は見かけの顔

い男性顔が可愛い顔として選ばれている事等が考と四角形双方ともに細長いが、子供っぽい・可愛えられる。

い印象は見かけの顔と四角形では傾向が全く異な

また、日本と米英の可愛い顔における見かけのっている。また、見かけの顔の縦横比は全て細長

顔の縦横比の平均値（それぞれ M = 1.19 と M =くなっている。ここから、表 15 の日本の場合と1.51）の違いは統計的に有意差（p ＜ .05）が認は異なり、米英では見かけの顔の縦横比はそもそめられた。つまり、子供っぽい顔・大人っぽい顔も細長く、見かけの顔の印象は見かけの顔の縦横の場合と同様に、可愛い顔の縦横比は統計的に日比ではなく他の要素、例えばしわ等の肌の様子、本の方が米英より細長くない事が分かった。

目や眉毛等顔のパーツの形状・位置、顔の形状等の影響が大きいと考えられる。

5.3.

子供っぽい・大人っぽい・可愛い印象の顔
5.4.

の細長さに関する四角形並びにキャラクターの

美しい顔

日本に於いて美しい顔はどんな顔かを調査した

場合との比較
これまで議論した顔に於ける子供っぽい・大人

結果の大まかな様子を見るため、上位 10 位まで

っぽい・可愛い印象の顔の細長さの特徴は四角形の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数を表

における場合と比較的似た傾向があるので、ここ

17 に示す。セルの色の意味は表 8 と同様である。

でまとめて比較し議論しよう。日本の場合につい表 17 を見ると半分程度が額を出した顔であるては、キャラクターとの比較も行う。日本の場合、事が分かる。実際、美しいと思う顔のアンケート

5.1、5.2 節の結果と 1 章で議論した四角形、キに関する表 7 の参加者 529 名の中で額を出したャラクターの結果をまとめた表が表 15 である。

顔を選んだ参加者は 261 名の 49 ± 4% であった。

表 15 より、子供っぽい・大人っぽい・可愛い

この数字は、子供っぽい顔・可愛い顔における額印象は見かけの顔と四角形・キャラクターで同様を出した顔（それぞれ 27 ± 4%・20 ± 3%）にの傾向がある。つまり、可愛い・子供っぽい印象

比べると、美しい顔には額を出した顔が多い事がは細長くない形に多く、大人っぽい印象は細長い分かる。つまり、見かけが細長くない顔が多い子形に多い。この理由として、日本では子供っぽい・

供っぽい（表 8）・可愛い（表 12）印象の顔とは可愛い・大人っぽい印象は見かけの縦横比に強く大きく異なり、美しい顔には細長い顔がしばしば

印象

見かけの顔

四角形

キャラクター

(縦横比)

(縦横比)

（全身縦横比）

子供っ

細長くない

正方形

細長くない

ぽい

(1.20)(1)(1.56 以下)

大人っ細細長い四角形

細長い

ぽい(1.49)(2)(1.57 以上)

細長くない

正方形

細長くない

(1.19)

(1)

可愛い

長

い

表 16.

見かけの顔

四角形

(縦横比)

(縦横比)

子供っぽい

細長い(1.54)

正方形(1)

大人っぽい

細長い(1.58)

印象

細長い四角形(2)

可愛い

細長い(1.51)

正方形(1)(1.56 以下)
見かけの顔と四角形[13],[15]における子供っぽい・大人っぽい・可愛い印象の形の細表 16. 見かけの顔と四角形 [13],[15] における子供っ

けの顔と四角形[13],[15]・キャラクター[17],[18]における子供っぽい・大人っぽい・可愛い印
表 15. 見かけの顔と四角形英)。灰色は見かけの顔－四角形で大きく結果が異なる部分。
[13],[15]・キャラクター
ぽい・大人っぽい・可愛い印象の形の細長さの比較 ( 米
さの比較(日本) [17],[18] における子供っぽい・大人っぽい・可愛い印英 )。灰色は見かけの顔 - 四角形で大きく結果が異なる
象の形の細長さの比較（日本）部分。

― 114 ―

日本顔学会誌十五巻二号

っぽい顔（表 8）にランキングしている顔は全く

順位

氏名

人数

1

吉永小百合

40

仲間由紀恵

しい顔に関連した要素として可愛い事、大人っぽ

2

38

綾瀬はるか

い事そして髪型で決まる見かけの顔が細長い事が

3

35

北川景子

予想される。さらに、子供っぽい印象は美しい印

4

34

5

佐々木希

33

象にとって好ましくないと予想される。

6

松嶋菜々子

27

堀北真希

い（美しさ）と見かけの顔の細長さ（縦横比）、

7

21

黒木瞳

可愛い顔の度合い（可愛さ）、大人っぽい顔の度

7

21

小雪

合い（大人っぽさ）、子供っぽい顔の度合い（子

9

19

天海祐希

供っぽさ）に関して

10

17

：

：

：

見られない事が分かる。すると、日本の場合は美これらの予想を確かめる為に、美しい顔の度合

美しさ = 定数 + a × 縦横比＋ b × 可愛さ

しいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの表 17. 顔が美しいと思う有名人上位 10 位の氏名並び+ c × 子供っぽさ + d × 大人っぽさの縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
にその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの色は

見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

(2)(2)とした重回帰分析を行った。重回帰分析に用いたデータは 4 章で説明した通り、表 6 の質問票の見られる。
式 (1) を用いて見かけの顔の縦横比の平均値を

各項目のいずれかに対して 5 人以上の名前が挙計算すると M = 1.38（SD = 0.24）であった。こげられたデータを用いた。式 (2) に於いて独立変の結果と子供っぽい顔、可愛い顔、大人っぽい顔数は縦横比、可愛さ、子供っぽさ、大人っぽさでの縦横比の平均値がそれぞれ M = 1.20、1.19、あり、a、b、c、d は各独立変数に対する係数で1.49 であった事と比べると、美しい顔の縦横比あり、従属変数は美しさである。ここで縦横比はの平均値 M = 1.38 は子供っぽい顔 M = 1.20 や可4 章で説明した通り 1.0、1.3、1.6 の 3 種類の値

愛い顔 M = 1.19 に比べると細長いが、大人っぽであり、可愛さ・子供っぽさ・大人っぽさ・美しい顔 M = 1.49 ほどには細長くはない。実際に tさの値は各有名人に対して参加者が回答した人数検定を行うと、美しい顔の縦横比の平均値は子供である。例えば綾瀬はるかさんは美しい顔・可愛っぽい・大人っぽい・可愛い顔それぞれの縦横比

い顔・子供っぽい顔・大人っぽい顔として表 13の平均値と有意に差（p ＜ .05）があった。

よりそれぞれ 35 人・42 人・4 人・3 人の回答が以上から日本の場合、肌の色や顔のパーツ・形あり、見かけの顔の縦横比は表 12 より 1 である

状等様々ある美しい顔の要素の一つとして見かけので、可愛さ・子供っぽさ・大人っぽさ・美しさ・の顔の縦横比が細長い事が挙げられる。ここで、縦横比をそれぞれ 42・4・3・35・1 として計算

顔が細長い定義は 4 章の定義（縦横比 1.3 以上）した。係数及び定数に関する結果を表 18 に示す。

としている。この結果は、美しい四角形は細長く

決定係数は 0.33（p ＜ .05）であり、美しい印

ない四角形（正方形）であるとする表 1 の結果

象の顔の 33% がこのモデルで説明できた。表 18とは異なる。つまり、日本の場合、子供っぽい・に於いて p 値が十分小さい（.05 以下）有意な結

大人っぽい・可愛い印象の場合は四角形でも顔で果は可愛さ、子供っぽさ及び大人っぽさに関するも見かけの細長さの傾向は同じであったが、そのものであった。表 18 より、可愛い印象及び大人

一方で美しいとされる比率は四角形と顔で変化すっぽい印象は美しい顔の印象に有意にプラスに働る事が分かった。

き、子供っぽい印象は有意にマイナスに働く事がさらに美しい顔の要素を考察するために表 17分かった。縦横比に関しては p 値が大きく（p ＞

を詳しく見ると、日本の美しい顔（表 17）には.05）有意な結果が得られていない。この理由と可愛い顔（表 12）または大人っぽい顔（表 9）

して、美しい顔の縦横比の平均値は前出のように

19にランキングしている顔（それぞれ綾瀬はるか、

M = 1.38 である事から細長い顔である事が分か

北川景子、小雪、黒木瞳等）が見られるが、子供

るが、本調査では見かけの顔の縦横比を 1、1.3、― 115 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

縦横比の平均値を計算すると M = 1.51（SD =

独立変数

係数

p値

縦横比

1.19

.61 > .05

可愛さでの議論同様、基本的に大人っぽい・子供っぽい・

0.42

< .05

子供っぽさ

－0.21

可愛い印象の場合と同様に額を出した見かけの顔

< .05

大人っぽさ

が細長い顔が多いため、見かけの顔の細長さと美

0.45

< .05

しい印象との間に特別な特徴は見られない。

0.10）で細長い顔である。米英の場合はこれましいと思う顔に関する式(2)の重回帰分析（日本）。ただし定数 = 0.07 ( p = .98 > .05)。
表 18. 美しいと思う顔に関する式 (2) の重回帰分析（日本）。ただし定数 = 0.07 ( p = .98 > .05)。

日本と同様の重回帰分析を米英の場合も行った（表 20）。
決定係数は 0.41（p ＜ .05）であり、美しい印

1.6 のわずか 3 種類のみで扱ったため、美しさと象の顔の 41% がこのモデルで説明できる。表 20

顔の縦横比の関係が (2) 式が仮定している単純なより統計的に有意であるのは可愛さ、子供っぽさ

比例関係になっているとまでは言えないためと考のみである。美しさにとって可愛さがプラス、子えられる。

供っぽさがマイナスである事は日本と同じだが、以上から日本では美しい顔は平均すると細長い

大人っぽさの p 値は大きくなり、有意でなくな

顔であり、かつ可愛い・大人っぽい印象は美しいった。これは米英では美しさと大人っぽさの間に印象に統計的に有意にプラス、子供っぽい印象はは特別な関係は見られなかった事を意味する。こ統計的に有意にマイナスに働く事が分かった。

の理由として、米英では大人っぽい顔として挙げ

次に米英の場合について美しい顔はどんな顔かられた顔には美とあまり関係ないと考えられる男を調査した結果の大まかな様子を見るため、上位性の顔が多い事に加え、美しい印象は弱いものの10 位までの氏名並びにその名前を挙げた参加者

大人っぽい印象が強い人の存在が影響しているとの人数を表 19 に示す。セルの色の意味は表 8 と考えられる。
また、日本と米英の美しい顔における見かけの同様である。
表 19 を見ると、ほとんどが額を出した見かけ

顔の縦横比の平均値（それぞれ M = 1.38 と M =の顔が細長い顔である事が分かる。美しいと思う

1.51）の違いは統計的に有意差（p ＜ .05）が認

顔のアンケートに関する表 7 の参加者 474 名のめられた。即ち、子供っぽい顔・大人っぽい顔・

中で、額を出した顔を選んだ参加者は 385 名の

可愛い顔の場合と同様に、美しい顔の縦横比は統81 ± 4% であり、式 (1) を用いて見かけの顔の計的に日本の方が米英より細長くない事が分かっ
た。

順位

氏名

人数

1

Angelina Jolie44

本節ではここまでの結果と顔における幼型成熟

2Cheryl Cole40

（neoteny）に関する研究との比較を行なう。幼形

3Megan fox26

成熟化した特徴に魅力を見出す研究に於いて、女4

Halle Berry22

性の顔は若い特徴を持つほど魅力的になるという

5

Jennifer Aniston

20

研究がある [7],[8]。魅力と本論文で議論した美し5

Beyonce20

い印象や可愛い印象は必ずしも同じではない。し5

Scarlett Johansson

20

8

Mila Kunis

17

9

Jessica Alba

16

独立変数

係数

p値

9

Kate Middleton

16

縦横比

－0.09

.98>.05

：

：

：

0.99

<.05

－0.29

<.05

5.5.

幼型成熟に関する議論

可愛さ
子供っぽさ

しいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セルの表 19. 顔が美しいと思う有名人上位
10 位の氏名並び
21
大人っぽさ
－0.03
の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
にその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セルの色は.62>.05

表 20. 美しいと思う顔に関する式（2）の重回帰分析（米英）。 ただし定数 = 2.23 ( p = .6

見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

表 20. 美しいと思う顔に関する式（2）の重回帰分析（米英）。 ただし定数 = 2.23 ( p = .65 > .05)。

― 116 ―

日本顔学会誌十五巻二号

かしながら美しさや可愛さは魅力の重要な要素と5.6.

かっこいい顔考えられるため、ここでは女性の顔は若い特徴をかっこいい顔はどんな顔かを調査した結果の大持つほど魅力があるという研究結果と本論文の美

まかな様子を見るため、上位 10 位までの氏名並しい印象や可愛い印象の議論を比較した。する

びにその名前を挙げた参加者の人数を表 21（日と、美しい印象に関する重回帰分析の結果の表

本）及び表 22（米英）に示す。セルの色の意味

18 及び表 20 より、日本・米英双方に於いて子は表 8 と同様である。

供っぽい印象は美しい印象を打ち消す方向に働い

表 21、表 22 に挙げられた名前は天海祐希さており、特に日本では大人っぽさが美しさにプラんを除いて日本も米英も男性である。ここからかスに働く結果になっている事から、女性の顔は若っこいい顔は日本も米英も基本的には男性の顔でい特徴を持つほど魅力があるとする幼形成熟の議あると考えられるが、実際、日本ではかっこいい論とは異なっているようにも見える。

と思う顔のアンケートに関する表 7 の参加者の97 ± 2% が男性顔を選び、欧米では 94 ± 2% がこの不一致の原因の例として、ここでは以下の男性顔を選んだ。

二例を議論した。一番目の例は、ある魅力的な顔に生物学的に若い特徴があったとしても、その顔

表 21 を見ると、日本のかっこいい顔には前髪を私たちが子供っぽいと感じるとは限らず、全体を垂らした顔（縦横比 1）、もしくは前髪を分けとして大人っぽいと感じる可能性もある事であた顔（縦横比 1.3）が結構ある事が分かる。実際、る。

日本ではかっこいいと思う顔のアンケートに関す

二番目の例は、一番目の例と幾分関連するが、る表 7 の参加者の 38 ± 4% が額を出している顔

生物学的に若い特徴は女性の顔がより魅力的に見を選んだ。これは、前掲の美しい顔の場合の 49

える要素の一つではあっても女性の顔の魅力を決± 4% よりも少ない。式 (1) を用いて見かけの顔定づける全ての要素ではないという事である。この縦横比の平均値を計算すると M = 1.35（SD =れは、一般的に私たちが年齢的に子供の子供顔を0.23）であった。これは日本の美しい顔の縦横

魅力的な顔として考えているわけではない事から比の平均値 M = 1.38 より小さく、且つその差はも明らかである。例えば幼形成熟とは幼形な特徴

t 検定を用いると統計的有意差（p = .027 ＜ .05）に加えて成熟した特徴も関係する可能性がある。

が認められた。つまり、日本に於いてかっこいい
顔は美しい顔より少しだけ細長くない。

魅力という印象に関係する生物学的特徴は幼形と成熟の複数あるとする以上の議論と似た議論と米英ではかっこいいと思う顔に関する表 7 のして、要素が複数関係する事例を既に本論文で議参加者の 99 ± 1% が額を出している顔を選び、論している。例えば本論文では可愛い印象には子見かけの顔の縦横比の平均値は M = 1.60（SD =供っぽい印象、美しい印象、見かけの顔が細長く0.04）であった。つまり、米英は額を出していない事の複数の要素が関係している事を示した。

る顔がほとんどであった。

しかも表 13 から美しい印象が弱いきゃりーぱみ

このように日本と米英ではかっこいい顔の縦横

ゅぱみゅさんや子供っぽい印象が弱い綾瀬はるか

比の平均値はそれぞれ 1.35 と 1.60 と大きく異さんの両者とも可愛い印象が強いように、可愛いなり、実際 t 検定を行うと（p ＜ .05）と統計的印象に関連する複数の要素のうち一部の要素がなに差が有意にあった。つまり、日本のかっこいい

くても良い。

顔は米英のかっこいい顔よりも細長くない。

しかし可愛い印象の要素の場合とは異なり、先

さて、これまでの議論により日本の場合、かっに議論したように女性の顔の場合は幼形な特徴のこいい顔の多くは男性顔であったが、一方で大人みもしくは成熟な特徴のみが魅力に結びつくとはっぽい・子供っぽい・可愛い・美しい顔の多くは考えにくく、幼形と成熟のバランスが重要である

女性の顔であったため、かっこいい顔と大人っぽ可能性がある。さらに女性の顔の魅力を決定づけ

い・子供っぽい・可愛い・美しい顔との関係はある生物学的特徴には、幼形と成熟以外にも様々なまりないと考えられる。そこでこれまでの印象間

生物学的特徴があると考えられる。ただし、本論の比較ではなく、新たに表 21 の日本の場合を男

文の目的を外れるのでこれ以上の議論はせず、別女別に表した結果が表 23 である。
表 23 に於いて男女で異なる名前を挙げているの機会とする。

― 117 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿る。表 23 における男性のみ、もしくは女性のみ

順位

氏名

人数

1

福山雅治

64

2

木村拓哉

53

3

向井理

33

男性のみ

4

阿部寛

27

みち、ガクト、渡辺謙、矢沢永吉

5

竹野内豊

22

6

松本潤

19

女性のみ

7

生田斗真

12

真、西島秀俊、伊勢谷友介、松坂桃李、成宮寛貴、

8

三浦春馬

11

長瀬智也

8

速水もこみち

11

8

長瀬智也

11

これを見ると、男性は男臭い男性をかっこいい

8

天海祐希

11

と感じる傾向にあるが、女性はソフトな男性もし

8

渡辺謙

11

くは女性をかっこいいと感じる傾向があるようでがかっこいいと感じる顔は以下の通りである。
阿部寛、イチロー、高倉健、速水もこ

松本潤、天海祐希、三浦春馬、生田斗ある。
かっこいいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セ以上の議論から、男女ともに最もかっこいいと：：：

表 21. 顔がかっこいいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（日本）。セルの色は見かけの顔の縦横比を表し、灰：1、薄い灰：1.3、白：1.6 とした。

けの顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1 とした。

感じる顔は男臭くない顔であるが、順位が下がると男女の違いが現れ、男性は男臭い顔を選ぶケースが増え、女性は比較的ソフトな男性もしくは女性をかっこいいと感じるケースが増える事が分か

順位

氏名

人数

1

Brad Pitt

63

2

Jonny Depp

47

3

George Clooney24

4David Beckham

20

順位

男性

女性

合計

1

福山雅治

福山雅治

福山雅治

2

木村拓哉

木村拓哉

木村拓哉

3

阿部寛

向井理

向井理

4

Will Smith

20
4

向井理

松本潤

阿部寛

6

Daniel Craig

15

5

竹野内豊

竹野内豊

竹野内豊

6

Tom Cruise

15

6

イチロー

天海祐希

松本潤

8

LL Cool J

129Channing Tatum

9

三浦春馬

生田斗真

9

John Travolta

9

：

：

：

高倉健、
7

速水もこみち三浦春馬、っこいいと思う有名人上位 10 位の氏名並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セ8
表 22. 顔がかっこいいと思う有名人上位 10 位の氏名の顔の縦横比を表し、灰：1.6、薄い灰：1.3、白：1とした。
並びにその名前を挙げた参加者の人数（米英）。セルの色は見かけの顔の縦横比を表し、白：1.6（表では全て白：1.6）とした。

西島秀俊

速水もこみち、
長瀬智也、
天海祐希、
渡辺謙

ガクト、
9

名前のセルの色を灰色とした。表 23 を見ると、

渡辺謙、
矢沢永吉

1-5 位では男性と女性がかっこいいと感じる顔は

伊勢谷友介、

比較的同じ傾向があり、阿部寛さんを除いて男臭松坂桃李、くない顔がほとんどである。これは、男らしい顔

10

成宮寛貴、

は超男性的な顔でないとする調査結果 [24] と似ている側面がある。

生田斗真、

長瀬智也
：

24

：

：

：

かっこいいと思う有名人（参加者男女別、日本）。ただし、表中で男性のみもしくは女
しかしながら順位が下がって表623.
位以下になる表 23. かっこいいと思う有名人（参加者男女別、
日本）。
前が挙がっている有名人の部分を灰色にした。
と、男性がかっこいいと感じる顔と女性がかっこ
ただし、表中で男性のみもしくは女性のみに名前が挙がっている有名人の部分を灰色にした。

いいと感じる顔は異なる傾向が見られる事が分か― 118 ―

日本顔学会誌十五巻二号

キャラクターの場合は人間の男性の顔や人間の男った。

性のキャラクターが多く選ばれているため細長く美しい・かっこいい印象の顔の細長さに関なっているが、かっこいい印象の形は人間以外にする四角形並びにキャラクターの場合との比較

も工業デザイン等各方面に広く存在する。このよ

日本の場合について 5.4、5.6 節の結果と四角

うに、かっこいい形は多様性が顕著であり、その形、キャラクターの結果をまとめたものが表 24

結果四角形の場合は単純に顔やキャラクターと同である。

様の傾向にはならなかったと考えられる。

5.7.

表 24 からまず、美しい印象と顔の細長さに関米英の場合はキャラクターとの比較のデータはしては四角形の傾向と美しい顔の傾向並びにキャないが、美しい印象とかっこいい印象に於ける、ラクター全身の傾向は大きく異なる事が分かる。

四角形と本論文における見かけの顔の縦横比の議

つまり、表 15 の子供っぽい・大人っぽい・可愛論をまとめたものが表 25 である。

い印象と異なり、美しい印象の形に見られる縦横表 25 を見ると、四角形と顔の傾向は一見似て比は顔か四角形かキャラクターか等の対象によっいるようにも見える。しかし米英人の髪型の多くて変化する。

はそもそも額を出した細長い顔であるので、米英

表 24 より四角形の場合、顔やキャラクターとでは髪型から決まる見かけの顔の縦横比はあまり異なり細長くない正方形が美しいとされる事が分重要ではない。つまり、米英では見かけの顔の縦かるが、この理由として以下の理由が考えられる。

横比以外の要素が重要になると考えられる。例え

本論文調査及び [18] によれば、美しい顔並びにば切れ長の目等の目の形状やまつ毛の形状、表情

美しいキャラクターの多くが女性であった。人間

等が考えられるが、本論文の目的を外れるので、やキャラクターの場合、美しい印象は女性と関連

これらの側面は今後研究して明らかにする予定でする場合が多いが、四角形の場合は女性を連想すある。

る事は難しく、シンメトリー他別の側面で正方形が選ばれたと考えられる。

6.

まとめ

ここで一つ留意点がある。女性キャラクター全

本論文では 1000 人規模のアンケート調査に

身は細長いが、女性キャラクターの顔は美しさに基づき、日本及び米英に於いてどんな顔が大人っ関係なく、そもそも細長くない顔が多い [18] とぽい・子供っぽい・可愛い・美しい・かっこいいいう事実もある。そのため、キャラクターの場合顔かを調査した。その結果、日本では大人っぽい

は美しい顔は細長くない顔が多い [18]。このよ

顔は細長く、子供っぽい顔は細長くない傾向があうに実際の顔とキャラクター顔は異なる傾向がある事等が分かった。また顔の印象の特徴を調べる場合がある事も指摘しておく。

た。例えば日本では、可愛い顔は子供っぽい顔、

一方で表 24 よりかっこいい印象に関しても四

美しい顔、細長くない顔と関係し、美しい顔は細角形の傾向と顔の傾向並びにキャラクター全身の長い顔、可愛い顔、大人っぽい顔と関係している傾向は大きく異なる事が分かる。この理由として一方で、子供っぽい印象は美しい印象にマイナス

以下の理由が考えられる。かっこいい印象の顔やに働く事が分かった。またかっこいいと思う顔
は、上位は男性女性同じ傾向であるが、順位が下

印象
美しい

かっこいい

見かけの顔

四角形

キャラクター

(縦横比)

(縦横比)

（全身縦横比）

細 長 い

正方形

細長い

(1.38)(1)(1.57 以上)

細 長 い

際立った傾

細長い

(1.35)

向無し(1.57 以上)

がるにつれて男性と女性で異なる事も分かった。
日本と米英では顔の印象の特徴が全く異なる場

印象

見かけの顔

四角形

(縦横比)

(縦横比)

美しい
細長い(1.51)
けの顔と四角形[13],[15]・キャラクター[17],[18] における美しい・かっこいい印象の形の細長表 24. 見かけの顔と四角形 [13],[15]・キャラクター
かっこいい細長い(1.60)
本)。見かけの顔の場合と比較して大きく結果が異なる部分を灰色にした。
[17],[18] における美しい・かっこいい印象の形の細長

黄金比矩形(1.62)
細長い傾向

表 25. 見かけの顔と四角形[13],[15]における美しい・かっこいい印象の形の細長さの比較
表 25. 見かけの顔と四角形 [13],[15] における美しい・
かっこいい印象の形の細長さの比較（米英）さの比較 ( 日本 )。見かけの顔の場合と比較して大きく結果が異なる部分が含まれる行を灰色にした。

― 119 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

[2]合がある事が分かった。例えば日本では子供っぽPallett, Pamela M., Stephen Link, and Kang

い顔は細長くない顔が多いが、米英では基本的にLee. : New “golden” ratios for facial beauty,

細長い顔が多く、その結果子供っぽい顔もほとん

Vision research, Vol.50, No.2 pp.149-154,

どが細長かった。また、美しい顔も日本では大人(2010).
[3]っぽい顔と関係しているのに対し、米英では美しEtcoff, Nancy : Survival of the prettiest :The science of beauty, Anchor, (2011).

い顔と大人っぽい顔は統計的には関係していると[4]は言えなかった。

Symons, Donald. : Beauty is in theadaptations of the beholder :顔と四角形やキャラクターとの比較についてもThe

論じ、日本では子供っぽい・大人っぽい・可愛いevolutionary psychology of human female

印象については細長さに関して四角形・顔・キャsexual attractiveness, Sexual nature, sexual

ラクターと似た傾向があるが、美しい・かっこい

culture , pp.80-118, (1995).
[5]

い印象は異なる傾向がある事等が分かった。

Rhodes, Gillian, et al. : Facial symmetry and

それでは、子供っぽい顔等の顔の印象の特徴が

the perception of beauty, Psychonomic

米英人とは異なる日本人は特別なのだろうか。例

Bulletin & Review 5.4, pp.659-669,(1998).
[6]

えば東アジア、南アジア、中東の人々が考える子

Little, Anthony C., and Peter JB Hancock. :供っぽい顔、美しい顔は日本人と同じなのだろう

The role of masculinity and distinctiveness

か、それとも欧米に近いのだろうか。今後はいくin

つかの代表的な文化圏との比較も行い調査をして

attractiveness, British Journal of Psychology

いきたい。

Vol.93, No4, pp.451-464, (2002).
[7]

以上の研究では印象を除けば細長さ、つまり見judgments

of

human

male

facialJones, Doug, et al. : Sexual selection,

かけの顔の縦横比に着目して調べたが、一方緒言

physical attractiveness, and facial neoteny :で述べられているように顔の印象は様々な要素でcross-cultural evidence and implications決まる。例えば顔の印象は髪型に加えて化粧でも[andcomments

andreply].

Current

anthropology, pp.723-748, (1995).

大きく変わる。化粧で変わる例として、目や眉毛[8]等の様子が挙げられる。ここでマンガやアニメ等

Cunningham, Michael R. : Measuring theでは大人っぽい目は細目に描く等書かれている場

physical in physical attractiveness : quasi-

合もある。つまり、目によって顔の印象は大きく

experiments on the sociobiology of female

変わる。それでは目や眉毛等のマンガ・アニメ本

facial beauty, Journal of personality andのキャラクターの描き方はどの程度実物の人間のsocial psychology, Vol50, No.5, p925,

場合にも当てはまるのだろうか。また可愛い等の(1986).
[9]

印象は目や眉毛等とどのような関係があるのだろ

Gustav Fechner : Vorschule der Aesthetik ,Leipzig, Breitkopf ,(1876).

うか。こういった事も明らかにしていきたい。
[10]

さらにかっこいい印象の研究で明らかになった

Christopher Green : All that glitters :a

性差も重要である可能性がある。他にも年齢等、

review of psychological research on the

様々な要素の影響についても検証していきたい。

aesthetics of the golden section, Perception,
vol.24, pp.937-968, (1995).
[11]

謝辞

Livio, Mario. : The golden ratio The story ofphi, the world's most astonishing number,

この論文は科学研究費基盤研究 C『形の持つ印

Broadway Books, (2008).

象の系統的研究』、JSPS KAKENHI Grant number[12]24603026 の助成を受けたものです。

Berlyne D.E. : The golden section andhedonic judgments of rectangles : A cross-

参考文献

cultural study, Sciences de I Art/Scientific[1]

Aesthetics 7, pp.1-6 ,(1970).

原島博，馬場悠男：人の顔を変えたのは何か，KAWADE

夢 新 書， 河 出 書 房 新 社，

[13]

牟田淳：四角形及び顔の比率のもつ印象の研究、東京工芸大学芸術学部紀要 芸術世（1996）．

― 120 ―

日本顔学会誌十五巻二号[19]

界 第 19 号，pp.1-11，（2013）．
[14]

牟田淳：
「美しい顔」とはどんな顔か： 自直通翻訳：動物行動学 II，新思索社，pp．

然物から人工物まで、美しい形を科学する、

186-187，（2005）．
[20]

化学同人，pp.12-61，（2013）．
[15]

[17]

[21]

http://talent.yahoo.co.jp/ 2015 年現在

術世界第 20 号，pp.21-29，（2014）．

[22]

http://www.yahoo.co.jp/ 2015 年現在

山田弘明、山下陽介、小野裕明：学生アン[23]

社団法人人間生活工学研究センター：日本

芸

ケートによる黄金比に関する感覚，日本歯人の人体計測データ Japanese Body Size

科大学紀要． 一般教育系 第 44 号，pp．

Data 1 9 9 2-1 9 9 4」，pp.6 2，6 3，7 0，

11-19，（2015）．

71，90，91，（1997）．
[24]

牟田淳：日本人の好きな形における比率の研究，東京工芸大学芸術学部紀要

T.Hirukawa and M.Yamaguchi : Effect ofsexual芸術世

dimorphism

on

human

facial第 16 号，pp.45-54，（2010）．

attractiveness, ATR Human Information

牟田淳：キャラクターから感じる印象の研Processing Research Laboratories technical究，東京工芸大学芸術学部紀要

report,Kyoto,Japan, (1996).

界[18]

VIP タイムズ社：日本タレント名鑑 2012，
VIP タイムズ社，（2012）．

牟田淳：長方形のもつ印象の系統的な国際比較研究、東京工芸大学芸術学部紀要[16]コンラート・ローレンツ著，日高敏隆，丘芸術世界

第 21 号，pp.27-40，（2015）．

英文要旨
The perceived characteristics of a childish face, mature face, cute face, beautiful face, and cool face areinvestigated based on a questionnaire that surveyed approximately 2000 participants, about half of whomwere Japanese and half Western (from the United States and United Kingdom).
Results show that in several cases, the perceptions of characteristics of various face styles and impressions
are different between Japanese and Westerners. For example, in Japan, a mature face is characterized aselongated while a childish face is not. However, for Western participants, both a childish face and a mature
face are characterized by elongation.

The relationships between various face styles and face impressions were also investigated. Consequently,
in Japan, a cute face was exemplified by the characteristics of a childish face, a beautiful face, and a nonelongated face. Additionally, perception of the characteristics of a beautiful face was investigated using
regression analysis. In Japan, a beautiful face was exemplified by the characteristics of a mature face, a cuteface, an elongated face, and a non-childish face. Both in Japan and the West, a beautiful face is found to bepositively related to a cute face and negatively related to a childish face.
Furthermore, the characteristics of a cool face were investigated. Both in Japan and the West, cool faces
are generally seen as men’s faces.

― 121 ―

アンケートに基づく顔の印象の研究　アンケートに基づく顔の印象の研究﻿

著者紹介

牟 田

淳

著者 1
氏

名 : 牟田淳学

歴 : 1 999 年 1 月、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻終了、理学博士

職

歴 : 素粒子奨学生（1999 年 4-5 月）、筑波大
学準研（物理学系、1999 年 5 月 -2000 年度）、東京工芸大学女子短期大学部専任講師（2001-2004 年度、2004 年度は兼担）、
東京工芸大学芸術学部基礎課程専任講師（2004-2007 年 度 ）、 同 准 教 授（2008 年
度 - 現在）所属学会 : 日本物理学会、科学教育学会、日本顔学会、
日本物理教育学会、形の科学会
専

門 : 科学教育、物理― 122 ―

日本顔学会誌十五巻二号

研究ノート

小説から見つけた笑顔― 文字から画像に・画像から言葉に ―Examinations on Smiles Found in a Novel-From writings to drawings/from pictures to words松永伸子
Nobuko Matsunaga
E-mail : face_nobu3@yahoo.co.jp
和文要旨
笑顔は人間関係を良好にするものであるが、太宰治の小説「人間失格」にはそうでない笑顔の表現が多くあった。
これらを実際に絵に描くと、微妙な心理状態が表現された「似心理絵」となった。そこで、「文字から画像に・画像から言葉に」という順序で小説から見つけた笑顔の分類を行ない、好感度の調査を行なうことでそれらの笑顔の本質を探ることが本研究の目的である。
まず小説から笑顔の絵を描く際、どのように顔パーツを動かしたかを文字にした。この文字から笑顔の画像を再合成した。元になる顔土台に文字通りパーツを入れ込んで行く笑顔絵画像を各 2 枚（男１女 1）と、絵と共通するイメージの笑顔写真画像を各 3 枚（男１女２）合成した。各 5 枚に共通するタイプをその笑顔の名称「～スマイル」
として 10 種類に分類した。英語表記の画像検索では、今回の分類と類似する笑顔の存在を確認できた。
次に分類した 10 種の笑顔の「笑顔度」と「好感度」を調査した。
「笑顔度」は笑顔絵画像の顔パーツの形状を独自の基準で採点し、「好感度」は笑顔写真画像のアンケート調査により採点した。6 種の笑顔は「笑顔度」が増すにつれて「好感度」も上がる相関関係を示したが、4 種の笑顔には「邪心度」との関係が見られた。又、視線の方向が相手に与える心理作用や、受ける相手によってその評価が異なるということがわかった。

キーワード：笑顔、顔パーツ、笑顔度、好感度、邪心度、視線
Keywords : smile, facial parts, smiling degree, favorability, wicked degree, sight lines
1.

調査を行ない、コミュニケーションにおける各種

はじめにの笑顔の持つ意味を探ってみた。

生活の中で「笑顔」は重要なコミュニケーショ
ンツールとなっていて、摩擦や緊張を緩和する効
果が大きい [1]。しかし相手の笑顔を見たときに2.

笑顔の文字表現を絵にする

違和感を持つことはないだろうか。
「笑顔」には太宰治の「人間失格」のはしがきには、この小

ポジティブな笑顔とネガティブな笑顔があるよう説の主人公のものとみられる三枚の顔写真が登場で、この後者を多く表現している小説に出会った。

する。一枚は子供のころのもので、顔を三十度左それが太宰治の「人間失格」[2] である。この小に傾けて醜く笑っている、嫌な薄気味悪い笑顔、

説内で、笑顔以外の顔表現と合わせると 25 種類

猿の笑顔であると書いてある。二枚目は学生のこの顔の表現を見つけることができた。

ろの写真で、美貌、キザ、軽薄、羽毛のように軽これらの顔表現を女性の顔で描いてみると、小く笑っているとある。三枚目はおそらく三十を過説とは無関係に好感度を軸に分類できそうだと感ぎたころの写真で、表情がない、印象がない、見じた。そこで笑顔の表現に的を絞り分類と好感度るものを嫌な気持ちにさせる顔である [2]（pp.6-

1）神田商事株式会社、Kanda Shoji Co.,Ltd.
2）美人画研究会、Study Group for Bijinga, Pictures of Beauties― 123 ―

小説から見つけた笑顔― 文字から画像に・画像から言葉に ―8）。この三枚の写真を想像して絵に描いてみた。
図・表などのデータ

3.

顔パーツの動きを文字にする絵を描いた時の「顔パーツの動かし方」を実際

図 1 に示すようにどれも目に光や輝きのないネに行なえば、それと似通った顔が作れるのではな. 図，式セクション
ガティブな表情だ。

いかと仮定し、どのように動かしたのかを文字にした。目の開き方はどの程度か、光を入れるのか、眉を上げるのか下げるのか、視線はどちらを向いているのか、口の形や口角の上がり具合はどうか、
涙袋や頬の高さはどの程度か、眼力はあるか、な
図-1.

3 枚の顔写真を想像して描いた絵
図 -1. 3 枚の顔写真を想像して描いた絵

どを表 1 に示すように箇条書きで表現した。これを実際に人間がやってみれば演技表現に繋が本文を読み進むと、次のような笑いに関する表

り、描画に取り入れればアニメーションに使用で現を見つけることができた。
媚 笑（p.30）、 は に か む よ う な 微 笑（p.44）、

きるのではないか。

愁いを含んだ微笑（p.59）、ひそかに苦笑する（p.59）、敗北のお道化の苦しい笑い（p.60）、も4.

顔パーツの動きから笑顔を再合成し、10 種の し ず か な 微 笑（p.77）、 あ い そ 笑 い（p.79）、

類の笑顔に名前を付ける

頚を縮めて笑った顔のいかにもずるそうな影

表 1 で示した箇条書きに従って顔パーツを動（p.85）、大人の生活の奥底をチラと覗かせたよかし（図 3 に示す）、笑顔の再合成を行なった。

う図・表などのデータ
な 笑 い（p.85）、 赤 面 の 態 に な り 苦 笑 す る
図-2.

元になる男女それぞれの輪郭の中に、予め描いて笑顔の文字表現を描いた絵（p.135）、いつまでもだらしなく笑う（p.135）、

おいたパーツ（眉、目、鼻、口）を入れ込んでい優.し図，式セクション
い 微 笑（p.145）、 不 思 議 な 美 し い 微 笑

く作業である。次にその顔パーツの形状が似通っ（p.147）、うふふふと笑ってしまう（p.149）[2]。

た写真画像を作成した。入手可能な芸能人等の顔これらの笑顔を図 2 に示すように女性の顔で写真から雰囲気の近いものを元画像として選び、絵に描いた。主人公は男性であるが、女性にする

肖像権に配慮して顔パーツを動かす、髪型を変えことで小説とは離れて客観視ができるうえ、女性

る、背景を白くするなどの作業である。

の顔の方が表情を付けやすいという理由からであ

こうして作成した 10 種類の笑顔の絵画像 20、る。それぞれの笑顔が表出する心理状態を、自分

写真画像 30 の合計 50 の笑顔画像を図 4 に示すの経験に基づき憶測で描いたが、このような絵をように並べてみると、人格を表現する特徴（タイ「似顔絵」ならぬ「似心理絵」、「似状況絵」と称プ）が見えてきた。媚びるタイプ、恥ずかしがりすることができるのかもしれない。
図-1.
3 枚の顔写真を想像して描いた絵

屋のタイプ、寂しげなタイプ、親しみやすいタイ

表-1.

顔パーツの動かし方を書いた文字

図-2.

笑顔の文字表現を描いた絵

図 -2.

笑顔の文字表現を描いた絵― 124 ―

日本顔学会誌十五巻二号

図-2.

笑顔の文字表現を描いた絵
表 1. 顔パーツの動かし方を書いた文字

表-1.

顔パーツの動かし方を書いた文字

プ、のんびりしたタイプ、ずるそうなタイプなど

5. 笑顔度と好感度の調査と数値化である。そのタイプに従って図 5 に示すように10 種類に分類・ネーミングした笑顔がコミュ「～スマイル」と著者の判断により名称を付けてニケーションにおいてどのような位置づけにある

10 種類に分類した。

のかを探るため、笑顔度と好感度という尺度を用

英語表記にした場合の適正度を調べるためインいて調査した。笑顔度は、顔パーツの形状を図 8

ターネット検索をしたところ、図 4 の写真画像に示す採点法により数値化した。それは描画の際と類似する顔画像が見つかった （図 6 に示す）。

に動かした眉・目・口・頬・視線の方向の 5 項

さらにこの検索作業中に、図 7 に示すような別目を、以下に示すような著者の判断基準により 5の英語名称の笑顔も多数見つかった。

段階評価したものである。

このように笑顔にはこれまでに分類されている

眉は笑顔度が増すほど上がり、弓なりの形状に名称（表 2）のほかに、実に多種多様な表情と名なる。笑顔度が下がると直線的、下がり眉、さら称が存在していることがわかった。

に眉間のしわが表出する。目は笑顔度が高い方か
ら、アーチ状（涙袋が膨らむ）、大きく開き輝く、

図-3. 箇条書き通り顔パーツを動かす
図 -3. 箇条書きどおり顔パーツを動かす― 125 ―

小説から見つけた笑顔― 文字から画像に・画像から言葉に ―図-3. 箇条書き通り顔パーツを動かす

図-4 文字から再合成した画

図 -5.

図 -4. 文字から再合成した画像
図-5. 画像からネーミングした名称

図-6. 英語表記に相当する笑顔画像
図 -6. 英語表記に相当する笑顔画像― 126 ―

画像からネーミングした名称

日本顔学会誌十五巻二号

光がある、光がない、涙目、の 5 段階にし、視その結果、笑顔度最高は「フレンドリースマイ

線は相手を見る、上を見る、横を見る、下を見る、ル」と「たくらみスマイル」で、最低は「物憂げ何も見ない、という順にした。口は口角の上がり

スマイル」となった。

下がりを基準としたが、不満で口を前に突き出す

好感度はその笑顔を受け取る側の評価であるた

形状も加えた。頬は笑顔度が高いほど盛り上がめ、アンケート調査により数値化した。4 で作成

り、低くなるにつれて平らで無表情になると評価した写真画像 30 枚（図 4 右側に示す）を 20 代した。

から 80 代の男女合計 20 名に提示し、好感が持

図-6. 英語表記に相当する笑顔画像

図 -7.

異なる名称とその笑顔画像

図-7. 異なる名称とその笑顔画像

表 -2.

表-2. これまでに分類されている笑いの名称[1]

これまでに分類されている笑いの名称 [1]表-2. これまでに分類されている笑いの名称[1]図 -8.
図-8. 笑顔度の数値化
図-8. 笑顔度の数値化― 127 ―

笑顔度の数値化小説から見つけた笑顔― 文字から画像に・画像から言葉に ―図-9. 好感度の数値化

図 -9.

好感度の数値化てる笑顔（5 点）とそうでない笑顔（0 点）に評

スマイル」は相手を意識しないので笑顔度が低い

価してもらう方法である。各々の得点と笑顔名称が、邪心がないために好感度は高めになる。
「セ

ごとの平均点を算出したところ、図 9 に示すよクシースマイル」は相手を意識するので笑顔度はうに好感度最高は「フレンドリースマイル」の高めだが、多少の邪心が感じられるために好感度

63 点、
最低は「おどけスマイル」の 6 点であった。

が少し低くなる。他方「物憂げスマイル」は邪心（100 点満点中）よりむしろ相手を気遣う心が感じられるため、笑

今回のこれらの調査及び数値化は、ある程度の顔度が最低であっても好感度は上がるようであ結果が導き出せる予備的な調査として実施したも

る。

のである。
7.
6.

コミュニケーションにおけるスマイル
意図的に作る笑顔は相手にどのように受け取ら笑顔度と好感度のマッピング
5 で採点した笑顔度と好感度を縦横の座標軸にれるだろうか。今回のアンケートでは、それが相して 10 種類の笑顔を並べたところ、図 10 に示手とのコミュニケーションを重視する好意の笑顔

すように笑顔度が高くなるにつれて好感度も高くであれば好感度が高くなることが分かった。これなる相関直線上にほとんどの笑顔が並んだ。このは「アピールスマイル」「フレンドリースマイル」

直線からずれる独特な笑顔は「たくらみスマイに代表される「愛想笑い」であり、視線は相手にル」と「のんびりスマイル」である。「セクシー向けられる。そもそも愛想笑いとは一定の意図をスマイル」と「物憂げスマイル」も多少ずれていこめて作られた笑顔であり、対面コミュニケーシ

た。

ョンにおいては対等で親和的な笑いである。習慣

その理由を考えたときに浮上した概念が「邪心化して自然な笑顔になることもある [3]。

度」である。
「たくらみスマイル」は笑顔度が高

他方、わざとらしい作り笑いは嫌われる。今回

図-10. 10 種類の笑顔のマッピング
いが邪心があるために好感度が低い。
「のんびりの分類の「おどけスマイル」がこれにあたる。視― 128 ―

日本顔学会誌十五巻二号

図-9. 好感度の数値化

図-10. 10 種類の笑顔のマッピング

図 -10

10 種類の笑顔のマッピング

線が定まらないため、相手を不安な気持ちにさせ謝辞
この研究は、日本顔学会前会長・原島博東京大る。視線をそらすことは、本心を悟られないよう

学名誉教授の主催する HC 塾において同先生の指にしていると思われるからである。
このように、笑顔において視線は重要な意味を導の下に終了した自由研究を、フォーラム顔学持つ。上記のほか、視線を下方にそらす「はにか2014 大会にて口頭発表したもので、日本顔学会

みスマイル」、横にそらす「困りスマイル」、斜め会長賞である「輿水賞」を授与されました。両先上を見る「セクシースマイル」、上方に向ける「た生に心より感謝申し上げます。

くらみスマイル」などがあり、視線の方向が微妙な表情を作り出す。又、受け取る側の年齢や性別

参考文献

により好感度の評価は異なっている。

[1]

井上宏：笑いの研究―ユーモアセンスを磨くために，株式会社フォー・ユー，p.16，

8.

pp.92-100，（1997. 3）

まとめ
[2]

今回は太宰治の「人間失格」に登場する笑顔を太 宰 治： 人 間 失 格， 株 式 会 社 新 潮 社，

描画して分類・調査を行なったが、一言で「笑顔」

pp.6-8，p.30，p.44，p.59，p.60，p.77，p.79，といっても多種多様な表情と含意があり、特に視p.8 5，p.1 3 5，p.1 4 5，p.1 4 7，p.1 4 9，線の方向が対面コミュニケーションに影響を与え（2014.6）[3]

ることが分かった。

木村洋二：笑いを科学する，新曜社，p.50，（2010.1）― 129 ―

小説から見つけた笑顔― 文字から画像に・画像から言葉に ―

英文要旨

著者紹介

Have you ever seen a smiling face which in fact expressed a negative emotion? I visualized such faces
while reading a novel “No Longer Human” by Dazai Osamu. My study’s focus is on the smiling faces I foundin the novel.
First I drew faces guided by the written descriptions in the novel. I looked at five things - the eyes, theeyebrows, the mouth, the cheeks and the direction the eyes were looking.
A smile is primarily formed by the movement of these facial parts. Following the position and shape of the
facial parts, I drew a woman and a man for each smile making 20 drawings. Then I created a photo image ofeach smile for two women and one man making a total of 30 photo images. This made a portfolio of 50 images
in total. I then sorted and named these pictures into ten characteristic smiles.
To grade the 10 smiles, I marked the 20 drawings in relation to the facial parts. This I have called “thesmiling degree”. I also evaluated the positive impression given by 30 photo images using a questionnaire

survey. The higher the smiling degree, the more positive the perceived impression. There were some smiles
that did not follow the rules. Even though the smiling degree was low, two smiles received a more positive
response. On the other hand though the smiling degree was high two smiles received a negative one from theviewer. These smiles had something to do with “the wicked degree” which implied negative feelings. If thewicked degree was perceived in the smile, the positive image was diminished.
When the eye is focused directly at you, the response is a positive impression. When you are unsureof which direction the eyes are focused, you are more likely to feel anxious. I found examples of both theseambiguous smiles in this study -the smiles of the straying sight lines and the smiles related to the wicked
degree.

著者紹介

松 永 伸 子
著者 1
氏

名：松永伸子学

歴：1978 年中央大学文学部卒業

職

歴：ア パ レル会社勤務、英語教室講師の 後、1997 年より神田商事株式会社に勤務。企
画・デザイン、広報、貿易通信業務を担当
し現在に至る。

所属学会：日本顔学会会員
美人画研究会主催
専

門：商 品デザイン、DTP デザイン、写真撮影、
貿易通信文― 130 ―

日本顔学会誌十五巻二号

研究ノート

動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象
形成に対する客観的評価の検討
Investigation of Objective Evaluation of First Impression Using
Facial Videos in Interpersonal Communication Situations
山﨑達也、前原謙一、榎本洸一郎
Tatsuya YAMAZAKI, Ken’ichi MAEHARA, Koichiro ENOMOTO
E-mail: yamazaki@ie.niigata-u.ac.jp
要旨
他者に与える良い第一印象は、初対面な人と円滑な対人関係を構築する上で重要な役割を果たす。特に顔が第一印象形成に大きな比重を占めることは知られているが、自分自身の顔が相手にどのような印象を与えているかを把握するのは容易ではない。本研究では、他人を意識した状況下での良い第一印象形成の成否に対する自己評価と客観評価の違いを明らかにし、良い第一印象を構成する主たる因子を明らかにすることを目的とする。
まず、被験者に第一印象がよくなるように意識してもらい、特定の文章を読み上げる映像を収録する実験を行った。この際に、実際に実験者や聴衆を目前にすると相手の反応や動作を意識し過ぎ、その反応に合わせて被験者の態度等が変わってしまう一種の同調効果が発生する可能性がある。本実験では、このような同調効果を避けるため、実験者が別室より被験者をモニタリングしながら適切に指示し、被験者が一人の状態で映像収録を行うことで、目的とする第一印象形成の資料作成を行った。
次に、作成した資料を被験者本人が評価することで、被験者自身が内部に持つ自己の第一印象評価と、他者の立場になって行う客観評価の間に大きな差異が生じていることを明らかにする。さらに、第三者による SD（Semantic
Differential）法を用いた資料評価の結果、良い第一印象を構成する要因として「安定性」と「力量性」が支配的であることを示す。

キーワード：第一印象、顔、対人コミュニケーション、印象形成、SD 法
Keywords: First Impression, Face, Interpersonal Communication, Impression Formation, Semantic
Differential Method1.

ある基準で魅力的な被験者グループとそうではな

諸言
対人コミュニケーションにおいて、第一印象はい通常の被験者グループ間で、目、鼻、口等の顔

その後の人間関係を良好にする上で重要であり、の各パーツ間の物理的距離に有意差があるかどう

特に面接において面接者に与える印象が将来を左かを検証し、単なる見た目による印象評価に客観右する場合もある。第一印象を決める因子はいく的解釈を与えている。また、見た目という観点か

つかあげられるが、その中の一つとしてしばしばら、メーキャップによる印象向上のために顔の形

取り上げられるのが顔である。他人の顔を見て受態と印象に関する研究が進められている [5],[6]。

ける印象を、定量的若しくは客観的に把握しよう「第一印象」という言葉には文字通り「一番初とする研究例は既にいくつか存在する [1]-[4]。こめに受ける印象」という意味があり、一見したとれらの先行研究では、主として静止画像を用いてきに判断されるものと考える場合もある。そのよ

外見的特徴からどのような印象を受けるか、というな場合には、Willis et al. [3] が主張するようにう点に主眼がある。特に Milutinovic et al. [4] は、

100ms 以内で判断される側面も出てくるかもし

新潟大学大学院自然科学研究科、Graduate School of Science & Technology, Niigata University― 131 ―

動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討　動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討﻿

れない。このような非常に短時間の瞬間的な判断を与えることにより満足させるようにした。このを扱っている場合は、「初対面時の印象形成」とように、被験者には他者へ良い印象を与えること

本稿中ではとらえることとする。一方で、生来持を意識してもらい、特定の文章を朗読する実験につ外見のみに左右されることなく、相手に与える

参加してもらい、その映像を収録し評価資料とす

第一印象は変えられるという立場から、本研究でる。朗読の際には「自身の第一印象が良くなるよは、初対面の他者とある程度空間を共有した際にうな読み聞かせ」を意識するように教示した。こ最終的に与える印象、として第一印象を考えるものような明示的な教示を与え評価資料作りを行っのとする。具体的には、面接時や初対面のミーテている点が、表情データベースとして撮影されたィング時で他者に与える印象を対象としている。

画像を用いている従来研究 [3] とは異なる。

他者へ与える印象は服装や話法等のような複数作成した評価資料を被験者本人に評価してもらの要素により構成されているが、前述したように

い、被験者自身が内部に持つ自己の第一印象評価

その中でも顔が占める割合が大きいと言われていと、他者の立場で行う客観評価の間の差を求める

る。そこには高橋 [7] が挙げている顔側の要素でことで、被験者内部の第一印象形成の到達度を数ある魅力規定因が大きく関わっていると考えられ値化する。さらに、SD（Semantic Differential）

る。魅力規定因を明らかにし、意図的にこの要因法により評価者による評価資料の評価を行い、第を改善に導ければ他者へよりよい第一印象を与え

一印象を構成する要因を抽出した結果、「安定性」

ることができるものと考えられる。渡部ら [8] はと「力量性」が支配的であることを示す。

顔画像の特徴量より対人魅力を推定しようと試

上記 2 つの実験は、良い第一印象を表出しよ

み、「肌の明るさ」や「唇の色味」等の「見え」うとした被験者動画の、本人による評価と第三者特徴を用いた。しかしながら魅力を決めている決である評価者による評価という位置づけである

定的な特徴量は明らかではないようである。

が、両者から得られる結果は必ずしも連動してい顔の第一印象を良くするには表情が大切であるわけではない。しかしながら、被験者内部の第り、通常は笑顔が最も好まれることは周知の事実

一印象形成の到達度の高い人が示す第一印象構成である。笑顔が対人印象に与える影響に関して既要因の共通性の有無を調べることは意義があるとに検討されてきているが、近年青木ら [9] が「会考え、両実験の結果の関係性についても考察する。

話」という文脈の中に笑顔を位置づけることで、笑顔の表出強度を含めた影響を検討している。そ2.

の結果、笑顔の表出強度が大きければよいという

2.1.

方法
評価資料の作成

わけではなく、場面や笑顔強度により与えられる

図 1 に評価資料の作成に用いた新潟大学内に印象が変わることが明らかになった。また、長沼設置した実験環境を示す。実験環境は廊下を隔て[10] は読むという行為の中でも、朗読を「発声た実験室 A と実験室 B の二部屋からなり、各部や演技などパフォーマンス的側面」と捉えてい屋に被験者と実験者が 1 名ずつ離れて着座する。

る。

これは実験者が被験者と同部屋で指示する際に、本研究でも上記の知見 [9],[10] に基づき、他者

実験者の心理に被験者が無意識のうちに同調してを意識するという文脈要素を導入することで、外しまう一種のミラーリング効果を避けるためであ見にのみ支配されない第一印象形成要因の抽出にる。双方の間は PC を用いたボイスチャットで音ついて検討する。実験構成として第一印象形成に声指示をするようにした。さらに、撮影に用いる関わる被験者と、その第一印象を評価する評価者

ビデオカメラ（Canon iVIS HF R42）はスマートが必要であるが、同時期に多数の被験者と評価者

フォンと接続され、実験室 B から被験者の撮影を集めることは非常に困難であったため、被験者中の様子を観測できるようにした。タスクを実施の動画を評価資料として作成し、別途評価資料を中には気にはならないように、ビデオカメラは被評価者に提示する手順とした。前述した第一印象

験者の正面 2.5m に設置し、被験者の肩から頭頂に対する条件「初対面の他者とある程度空間を共部までが撮影画面内に入るようにズーム機能を調有」の点は、被験者並びに評価者に「あたかも相整しておいた。ビデオカメラの後ろにホワイトボ

手が自分と同空間にいると想定して」という教示

ードを置き、撮影の際のタスク課題掲示に用いた。

― 132 ―

図，式

日本顔学会誌十五巻二号

ボードに貼っておき、それを朗読する課題を被験者へ与えた。自然に朗読すると 45 秒から 50 秒
くらいかかる長さのものである。ただし、物語朗読の前に脈絡のない単語を自然に読むという別のタスクを被験者に行ってもらった。これは一度他者の存在を意識しない状況を作り出し、被験者に主観的かつ意図的に変化を自覚してもらい、その後他者へ読み聞かせるタスクを課することで、より良い第一印象形成効果を上げるためである。タ
スク課題を物語朗読にした理由は、他者に読み聞かせをするという教示に合ったものであり、また著作権消滅が容易に確認できる題材であったためである。
以上の実験を新潟大学在学中の学生 35 名（男性 21 名、女性 14 名、学部 1 年から修士課程 2
年在籍中の 10 代後半から 20 代前半）に対して行い、評価資料となる動画像データを作成した。
2.2.

被験者自身による評価実験

評価資料の作成後に、各被験者から自分自身の第一印象形成に関する評価を行ってもらった。この評価実験を自己評価実験と呼び、ここでは自己評価に関する部分について述べる。
まず、撮影直後に以下の項目 1 に関して被験者自身で評点を付けてもらう。
【項目 1】 物語朗読における自分自身の印象について、「うまく朗読できたか」を 1（最低）から 100（最高）の間で評価
次に、被験者自身の物語を朗読している動画像を見てもらい、以下の項目 2 に関して被験者自身で評点を付けてもらう。
【項目 2】 物語朗読の自分自身の撮影動画像に対して、「良い第一印象を与えるような朗読になっているか」を 1（最低）から 100（最高）の間で評価
また、被験者に動画像を見せる際には映像の評

評価資料作成実験環境
図 1 図 1評価資料作成実験環境

価だけをしてもらうよう、音声の方に注意が向く
ことを極力なくすように無音で行った。

他者への好印象を与えるような映像を撮影するa)

ため、物語の一部 を印刷した模造紙をホワイトa) シャルル ペロー作、楠山正雄訳、「猫吉親方（長ぐつをはいた猫）」の一節：
猫吉は、王様のご前へ出ると、うやうやしくおじぎをして、「王様、わたくしは、主人カラバ侯爵からのいいつけで、きょう狩
場で取りましたえものの兎を一ぴき、王様へけん上にあがりました。」
カラバ侯爵というのは、猫吉がいいかげんに、じぶんの主人につけたなまえですが、王様はそんなことはご存ぞんじないものですから、「それは、それは、ありがとう。ご主人に、どうぞよろしく御礼をいっておくれ。」と、おっしゃいました。
猫吉は、ばんじうまくいったわいと、心の中ではおもいながら、「はいはい、かしこまりました。」と、申しあげて、ぴょこ、ぴょこ、おじぎをして、かえって来ました。

1― 133 ―

動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討　動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討﻿
表

2.3.

表1

第三者による評価実験

全被験者の自己評価実験結果
表1

次に、収録した評価資料に対し、被験者の形成

被験者

した第一印象が他者にはどのように感じられる

No.1

No.2

80

90

表
全被験者の自己評価実験結果

No.3

No.4

No.5

No.6

No.7

No.8

No.9

70
70
45
30
30
60
50
表 1 全被験者の自己評価実験結果
Iobjective
70
60
50
55
20
40
20
30
30
No.1
No.2
No.3
No.4
No.5
No.6
No.7
No.8
No.9
被験者
Idiff
-10
-30
-20
-15
-25
10
-10
-30
-20
Isubjective
80
90
70
70
45
30
30
60
50
Idiff-rate
-0.13
-0.33
-0.29
-0.21
-0.56
0.33
-0.33
-0.50
-0.40
70
60
50
55
20
40
20
30
30
Iobjective
PC1
0.95
2.07
0.46
2.35
1.99
2.13
-1.71
-2.02
-0.27
-10
-30
-20
-15
-25
10
-10
-30
-20
Idiff
PC2
-3.84
-1.94
-279
-3.42
-3.43
-1.87
3.78
3.36
-0.84
-0.13
-0.33
-0.29
-0.21
-0.56
0.33
-0.33
-0.50
-0.40
Idiff-rate

Isubjective

か、あるいはいかなる因子が第一印象形成に関わっているのかを調べるために、SD 法 [11] による評価を実施する。この評価実験を以降では SD 法

PC1
0.95
2.07
0.46
2.35
1.99
2.13
-1.71
-2.02
-0.27
No.10
No.11
No.12
No.13
No.14
No.15
No.16
No.17
No.18
No.19
PC2
-3.84
-1.94
-279
-3.42
-3.43
-1.87
3.78
3.36
-0.84
20
55
80
75
68
60
50
40
70
65

評価実験と称する。SD 法は、二つの対義的な形

15
50
50
40
40
20
20
20
50
30
No.10
No.11
No.12
No.13
No.14
No.15
No.16
No.17
No.18
No.19
-5
-5
-30
-35
-28
-40
-30
-20
-20
-35
20
55
80
75
68
60
50
40
70
65
-0.25
-0.09
-0.38
-0.47
-0.41
-0.67
-0.60
-0.50
-0.29
-0.54
15
50
50
40
40
20
20
20
50
30
-0.81
-0.04
1.36
-2.48
2.23
-0.72
-2.14
1.82
-1.38
-2.28
-5
-5
-30
-35
-28
-40
-30
-20
-20
-35
-1.30
0.20
-0.06
3.23
-2.66
1.90
3.25
-1.72
3.22
2.61
-0.25
-0.09
-0.38
-0.47
-0.41
-0.67
-0.60
-0.50
-0.29
-0.54

容詞の組を多数用意し、それらの各形容詞対に対して多段階尺度で評価した結果を基に、対象の評定を行う手法である。本実験では、井上ら [12]

-0.81
-0.04
1.36
-2.48
2.23
-0.72
-2.14
1.82
-1.38
-2.28
No.21
No.22
No.23
No.24
No.25
No.26
No.27
No.28
No.29
-1.30
0.20
-0.06
3.23
-2.66
1.90
3.25
-1.72
3.22
2.61
60
70
2
70
30
30
50
60
50
40

No.20

による先行研究を参考にし、過去に「印象形成」、「自己イメージ」、「パーソナリティ認知」の概念評定に用いられた形容詞対 27 組 b) を抽出し、7段階尺度を用いる実験設計とする。評価者は被験

40
50
1
60
20
50
50
50
30
20
No.20
No.21
No.22
No.23
No.24
No.25
No.26
No.27
No.28
No.29
-20
-20
-1
-10
-10
-10
0
-10
-20
-20
60
70
2
70
30
30
50
60
50
40
-0.33
-0.29
-0.50
-0.14
-0.33
-0.33
0.00
-0.17
-0.40
-0.50
40
50
1
60
20
50
50
50
30
20
2.28
1.29
-1.82
-0.51
-0.87
-0.18
-2.24
0.14
-0.19
2.34
-20
-20
-1
-10
-10
-10
0
-10
-20
-20
-3.88
-0.69
0.53
2.47
-0.62
0.29
3.52
0.30
-1.33
-2.90
-0.33
-0.29
-0.50
-0.14
-0.33
-0.33
0.00
-0.17
-0.40
-0.50
2.28
1.29
-1.82
-0.51
-0.87
-0.18
No.31
No.32
No.33
No.34
No.35
-3.88
-0.69
0.53
2.47
-0.62
0.29
50
60
14
50
74
60

-2.24

0.14

-0.19

2.34

3.52

0.30

-1.33

-2.90

No.30

者と面識があることを避けるため、新潟大学以外

40
40
4
50
30
70
No.30
No.31
No.32
No.33
No.34
No.35
-10
-20
-10
0
-44
10
50
60
14
50
74
60
-0.20
-0.33
-0.71
0.00
-0.59
0.33
40
40
4
50
30
70
-1.02
2.50
1.51
-0.72
-2.13
0.19
-10
-20
-10
0
-44
10
3.97
-3.35
-4.07
1.61
3.51
-0.80
-0.20
-0.33
-0.71
0.00
-0.59
0.33

の大学生 18 名（男性 14 名、女性 4 名、学部 3
年及び 4 年在籍中の 20 代前半）とする。

-1.02

3.

2.50
1.51
-0.72
-2.13
0.19
表2
SD 法評価実験結果より抽出された主成分
-3.35
-4.07
1.61
3.51
-0.80
第1
第2
第3
第4
第5
第6
第7
表 2 SD
法評価実験結果より抽出された主成分
10.27
4.19
1.63
1.06
0.87
0.73
0.69
固有値
表2
SD 法評価実験結果より抽出された主成分
38.04
15.52
6.04
3.93
3.22
2.71
2.57
寄与率
第1
第2
第3
第4
第5
第6
第7
主成分
38.04
53.56
59.60
63.52
66.74
69.45
72.02
累積寄与率
10.27
4.19
1.63
1.06
0.87
0.73
0.69
固有値

結果

3.1.

3.97
主成分

自己評価実験

他者を意識するという文脈の中で、自己が思い描くような第一印象形成ができていたのかどう

寄与率

38.04

15.52

累積寄与率

38.04

53.56

6.044
59.60

か、
項目 1 と項目 2 の評点の比較により検討する。

3.93

3.22

2.71

2.57

63.52

66.74

69.45

72.02

4

各被験者に対し、項目 1 の評点を Isubjective、項目 2の評点を Iobjective と表し、式 (1) に示すようにそのIdiff 若しくは Idiff-rate が正値か 0 であれば、自分

図 3Idiff とする。また
第 1 主成分（安定性：横軸）と第2 主成分（力量性：縦軸）に対する被験者の布置差をの想定しているような印象を形成することができ
Idiff の Isubjective に対する相対的な割合を式 (2) に示すように Idiff-rate とする。表たことを意味するが、約 88% の被験者で自身の1 に全ての被験者の自己評価結果を示す。

朗読動画像を見た後の評点を下げていることが分かる。

I diff = I objective − I subjective

(1)
3.2.

評価者 18 名がそれぞれ被験者 34 名分の評価

I diff

資料に対し SD 法で評価し、各形容詞対に対し(2)

I diff − rate =SD 法評価実験

612 の評価値が得られた。第一印象形成の全体

I subjective

像を把握するため、全ての評価値を用いて実験データの解析を行う。形容詞対に対する 27 × 273の相関係数行列を算出し、この行列の固有値と固有ベクトルを求めることで主成分を抽出する。表b) 実験に用いた 27 組の形容詞対：理性的なー感情的な、無責任なー責任感のある、外向的なー内向的な、頼もしいー頼りない、親切なー不親切な、まじめなー
ふまじめな、落ち着きのないー落ち着いた、暗いー明るい、面
白いーつまらない、美しいー醜い、派手なー地味な、陰気なー
陽気な、無口なーおしゃべりな、たくましいー弱々しい、慎重なー軽率な、非社交的なー社交的な、感じのよいー感じのわる
い、思いやりのあるーわがままな、暖かいー冷たい、弱いー強い、意欲的なー無気力な、静かなーうるさい、不活発なー活発
な、消極的なー積極的な、素直なー強情な、親しみやすいー親
しみにくい、憎らしいーかわいらしい

2 に抽出された第 7 成分までの固有値と寄与率、及び累積寄与率を示す。
表 2 より、第 1 主成分と第 2 主成分が支配的であり、かつ第 3 主成分までで累積寄与率の約60% が占められるという結果となった。比較的寄与率が大きな第 1 主成分と第 2 主成分に対する各形容詞対の主成分負荷量を指標とし、図示化― 134 ―

日本顔学会誌十五巻二号

したものが図 2 である。図 2 の横軸が第 1 主成

3 に示す。図 3 の横軸は第 1 主成分（安定性）で、分に、縦軸が第 2 主成分に対応している。

縦 軸 は 第 2 主 成 分（ 力 量 性 ） と な っ て お り、
No. で表されているのが各被験者の位置である。

図 2 の各軸に対する形容詞対の配置より、第 1
主成分軸には “ 静かな ”、“ 理性的な ”、“ 慎重な ”、“ 落ち着いた ” 等の単語が高い負荷量を持ってお4.

考察

り、この軸を「安定性」と位置付ける。一方、第3.1. 節で得られた Isubjective 及び Iobjective との平均

2 主成分軸では “ 強い ”、“ 活発な ”、“ おしゃべ値に対し、等分散性を想定していない両側 t 検定

りな ”、“ たくましい ” 等の単語が高い負荷量を示を行った結果、有意水準 1% で t(34)=6.5786 としており、この軸は「力量性」と位置づけることなり、項目 1 と項目 2 の評点の平均値に有意なとした。

差があることがいえた。これは被験者自身が他者

次に、被験者毎に SD 法の評価値を集計し、同の立場で行う客観評価は、内部に持つ自己の第一様に主成分を抽出することで、各被験者を「安定印象評価に達していないことを多くの人が経験し性」と「力量性」の軸に対して布置した結果を図ていることを示している。
3.2. 節の中で述べた通り、SD 法で得られた第三者による第一印象の評価値を主成分分析により解析した結果、「安定性」と「力量性」の支配的な 2 因子を抽出できた。箱田らの研究 [1] で抽出された上位 2 つの解釈が、「社会的望ましさ」と「活動性」であったことと比較すると、必ずしも一致していないが部分的に対応する結果が得られたといえる。先行研究で得られた「社会的望ましさ」は “ 親切な ”、“ 良心的な ” で代表される形容詞から導かれているのに対し、本研究で抽出した「安定性」は “ 静かな ”、“ 理性的な ” 等の形容詞に由来するものである。実験手法で大きく異なる
点は、箱田ら [1] が静止画像を用いたことに対し、
本研究では動画像を用いている点である。“ 親切な ” あるいは “ 良心的な ” 印象は外見からだけで

図2

第 1 主成分と第 2 主成分の主成分負荷量
図2

判断しやすいが、“ 静かな ” や “ 理性的な ” 印象

第 1 主成分と第 2 主成分の主成分負荷量

は時間的な被験者の変化より得られる印象であり、これまでは報告されていなかった「安定性」
を動画による本評価実験で見出すことができた。
今回得られた表 1 と図 3 の比較からは、自己評価の値と第一印象形成因子との間に相関を認めることはできなかった。Idiff あるいは Idiff-rate の値
が 0 以上の人は、自己をある程度客観視できて2いると考えられ、このことといずれかの第一形成
因子との間に関係性が見出せる可能性を期待していたが、本実験では結論付けることはできなかった。そもそも、自己評価実験と SD 法評価実験の手法が全く異なっていることが原因であり、より適切な実験方法を設計する必要がある。
5.

1 主成分（安定性：横軸）と第 2 主成分（力量性：縦軸）に対する被験者の布置
図図33 第 第1 主成分（安定性 : 横軸）と第 2 主成分（力量性 :縦軸）に対する被験者の布置I diff = I objective − I subjective― 135 ―

(2)

I diff − rate =本研究では、瞬時ではなく他者とある程度空間(1)

I diff
I subjective
3

結言動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討　動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討﻿

を共有した際に相手に与える印象、を第一印象とPSYCHOLOGICAL SCIENCE, vol. 17, no. 7,

位置づけ、そのような場合の第一印象形成に関与

pp. 592-598 (2006).

する要因を見出すことを目的とした。そのため、[4]

Jovana Milutinovic, Ksenija Zelic, Nenad

従来研究のように静止画像を評価対象にするのでNedeljkovic: “Evaluation of Facial Beauty

はなく、相手に好印象を与えるように被験者に動Using Anthropometric Proportions,” The

機づけをした上で、評価資料となる動画像データ

Scientific World Journal, vol. 2014, Articleを収集した。

ID 428250, (2014).
[5]

評価資料に対して、2 つの評価実験を行うこと

阿部恒之，大川恵，高野ルリ子：容貌の印により、第一印象形成に関する知見を得た。第一

象形成に及ぼす過般化の影響―顔だちマッの評価実験は被験者自らに行ってもらうものであプの理論的基盤に関する実験的検討―，日り、被験者自身が良い印象を与えようと内部に自本顔学会誌，vol. 8，no. 1，pp. 87-96（2008. 9）．

己イメージを持っても、自身が意図したとおりの[6]

第一印象形成のための様々な筋肉の動作につなげ

山南春奈，髙野ルリ子，上田美江子，髙田

ることには大きなギャップがあることがわかり、定樹：メーキャップによる笑顔特徴演出の第一印象形成の困難さを裏付けた。第二の評価実効果，日本顔学会誌，vol. 13，no. 1，pp．

験は、被験者を全く知らない第三者による SD 法121-129（2013. 10）．
[7]に基づく評価である。得られた結果を主成分分析

高橋翠：顔の魅力的評定における個人差要することにより、第一印象を構成する支配的な要因の検討―男性的な男性顔に対する選好と因として「安定性」と「力量性」を抽出すること

恋 愛 意 識 の 関 連 ―， 日 本 顔 学 会 誌，vol.

ができた。
「安定性」は従来の静止画像評価では

14，no. 1，pp. 71-83（2014. 10）．
[8]

得られなかった要因であり、本研究の対象とする

渡部貴広，河地結花，南浩治，青木義満：

状況には有意義な因子となっていることが明らか

印象解析に向けた顔画像を用いた対人魅力になった。

推定，動的画像処理実利用化ワークショッ
プ 2015，no. IS2-D8（2015. 3）．

今後は顔画像解析による特徴抽出との対応付け[9]を行い、第一印象を改善する方式を検討していく

青木滉一郎，加藤徹也，菅原徹，宮崎正己：
対話における笑顔表出量の変化と印象形成予定である。

と の 関 連 性 の 分 析， 日 本 顔 学 会 誌，pp．
105-113（2014. 10）．

参考文献
[1]

箱田裕司，尾田政臣，原口雅浩，吉嵜志保，

ム女子大学研究紀要，vol. 42，pp. 184-

情報通信学会技術研究報告，vol. 99，no.

173（2012. 3）．
[11]岩下豊彦：SD 法によるイメージの測定そ

高橋直樹：FACS を用いた表情の時系列分の 理 解 と 実 施 の 手 引， 川 島 書 店， 東 京

析とその展望：怒りと嫌悪の表情分析を例(1996）．
[12]

として，対人社会心理学研究，no. 2，pp.

井上正明，小林利宣：日本における SD 法による研究分野とその形容詞対尺度構成の75-82（2002）．
[3]

長沼 光彦：朗読と読解，京都ノートルダ

赤松茂：顔の物理的特徴と性格印象，電子
582，pp. 25-28（2000. 1）．
[2]

[10]

Janine Willis, Alexander Todorov: “First

概観，教育心理学研究，vol. 33，no. 3，

impressions

pp. 253-260（1985）．

making

up

your

mind

after a 100-ms exposure to a face,”― 136 ―

日本顔学会誌十五巻二号

英文要旨First impressions play an important role to construct a good interpersonal relationship with otherpersons at the first meeting. Although faces relatively rule impression formation, it is difficult to grasp which
impression is delivered by our own faces by ourselves. This study reveals difference between subjective andobjective evaluations for impression formation under consciousness of others’ existence. In addition, we extract
major factors that form a good impression.
Experiments are conducted to collect video data in which respondents read a specified story in order toprovide a good impression to others. The respondents are alone in a room and the experimenter gives direction
via a chatting application remotely. It is because the mirror effect, that is the effect to reflect or follow others’
psychological status, should be avoided. With use of the collected video data, the respondents evaluate theirown impression formation with and without watching the video. The difference between evaluation with andwithout video watching is analyzed. Moreover the evaluators in a third party score the video by Semantic
Differential method. As the result, “steadiness” and “forcefulness” are extracted as the factors that mainly
form the first impression.

― 137 ―

動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討　動画を用いた対人コミュニケーションにおける第一印象形成に対する客観的評価の検討﻿

著者紹介

山 﨑 達 也

前 原 謙 一

榎本洸一郎

著者 1

著者 3

氏

名：山﨑達也氏

名：榎本洸一郎

学

歴：1987 年 新 潟 大 学 工 学 部 情 報 工 学 科 卒。

学

歴：2014 年公立はこだて未来大学大学院シス職

1989 年新潟大学大学院工学研究科修士課

テム情報科学研究科博士（後期）課程修了。

程了。博士（工学）。

博士（システム情報科学）。

歴：1989 年郵政省通信総合研究所（現、国立を経て，同年より新潟大学大学院自然科学2013 年より新潟大学大学院教授。

研究科助教。

学会、映像情報メディア学会、農業情報学
会、IEEE

所属学会：電子情報通信学会会員。
専各会員。

門：画像処理。主にパターン認識の研究に従事。

門：ヒューマンインタフェース，情報通信サー
ビスのユーザ体感品質など。

著者 2氏

名：前原謙一学

歴：2015 年新潟大学工学部情報工学科卒業。
現在同大大学院自然科学研究科博士前期課
程在学中。

所属学会：電子情報通信学会会員。
専

歴：2014 年公立はこだて未来大学特任研究員

研究開発法人情報通信研究機構）入所。
所属学会：日本顔学会、電子情報通信学会、情報処理

専

職

門：画像処理。主に顔の印象に関する研究に従事。

― 138 ―

日本顔学会誌十五巻二号

大山紀美栄先生を偲ぶ

In memory of my teacher, Prof. Kimie Ohyama
東京医科歯科大学顎顔面矯正学分野

辻美千子

Michiko Tsuji
Maxillofacial Orthognatics, Graduate School,
Tokyo Medical and Dental University
日本顔学会の理事および顧問を務められた大山紀美栄先生は、長年闘病生活を続けていらっしゃいました
が、2014 年 10 月 18 日享年 73 歳にて永眠されました。長年に亘る先生のご指導とご厚誼に感謝を申し上げますとともに、先生のご冥福を心よりお祈りいたします。
先生は昭和 41 年 3 月に東京医科歯科大学歯学部歯学科を卒業し、同年 4 月に同大学大学院歯学研究科博士課程歯科矯正学に進学、昭和 45 年 3 月に「Experimental study on growth and development ofdentofacial complex after resection of cartilaginous nasal septum」により歯学博士の学位を授与されました。
昭和 46 年 3 月からアメリカのイリノイ大学医学部顎顔面異常センターに研究員として留学され、昭和 48
年 9 月に帰国後、昭和 56 年 2 月には東京医科歯科大学歯学部第二歯科矯正学教室講師、昭和 58 年 4 月に同教室助教授に昇任、平成 11 年 4 月同大学大学院医歯学総合研究科顎顔面機能修復学講座顎顔面矯正学分野助教授、平成 14 年 4 月には同分野教授に昇任となり、平成 18 年 3 月定年退職の後、大学運営や社会貢献において特に功績が顕著であったため、平成 21 年 4 月に東京医科歯科大学名誉教授の称号が授与されました。
ご在職中は特に口唇口蓋裂を含む先天異常の分野において、歯学領域の枠を超えて精力的に臨床・研究・教育活動に従事され、わが国では新しい顎顔面矯正学分野の発展に大きく貢献されました。
顎顔面部すなわち「顔」は先天異常疾患の約 70％において何らかの奇形を示すことが知られており、我々が専門としている歯やかみ合わせの異常もその中に含まれています。それらの奇形を認識し、診断に役立てることができれば、医療者にとって数多くの医学的情報を提供してくれる部位であると考え、先天異常疾患の顔貌の特徴に興味を持ったことがきっかけとなり、本学会にも深く関わることになりました。
本学会では、先生は 2001 年に日本顔学会誌初代編集委員長に就任され、現在の日本顔学会誌の礎を築― 139 ―

大山紀美栄先生を偲ぶ　大山紀美栄先生を偲ぶ﻿

かれました。また、第 15 回日本顔学会大会（フォーラム顔学 2010）を東京医科歯科大学で行った際には、すでにご退職された後であったにもかかわらず、私たちを全面的にご支援くださり、どんなに心強かったか知れません。
先生が不正咬合の遺伝学的研究の一環として行った「ハプスブルク家の顔」に関する調査は、世界中から肖像画を集め、21 世代に亘る家系図を作成し、それをもとに下顎前突の遺伝様式を明らかにした学際的な仕事として、様々な分野から高い評価を受けました。1997 年 3 月第 6 回シンポジウム「顔」－かおさばき－における大山先生の「ハプスブルク家の顔」のご講演を思い出される方もいらっしゃるのではないでしょうか。
丸善出版より 2015 年 9 月に出版された「顔の百科事典」3 章 顔の遺伝・成長・老化「受け継がれた顔― ハプスブルグ家の顔 ―」にもその内容は一部掲載されております。残念なことに、これが先生の最後のご執筆となってしまいました。
私自身は歯学部 5 年生のときにはじめて「ハプスブルク家の顔」の講義を拝聴しました。美しい肖像画
をスライドで見せていただきながら、歴史的背景を交えたとても興味深い内容は、数々の歯学部の講義の中でも特に異彩を放っており、今でも鮮明に私の記憶に残っています。当時はまだ珍しい女性の先生ということもありましたが、凛とした気品溢れる大山先生は、それ以来私にとって憧れの存在となりました。大学卒
業後、私は歯科矯正学第二講座に入局させていただき、先生のもとで先天異常疾患の顔貌の研究・臨床に従事し、顔学会にも入会させていただくご縁に恵まれました。
先生とお付き合いさせていただき、もう 20 年以上になりますが、先生を深く知るにつれ、先生の素晴ら
しいお人柄に魅了されていきました。患者さんにも大変慕われ、訃報を聞いて先生のご葬儀にご家族で参列された患者さんもいらっしゃるほどでした。私たち教室員もとても大切にしてくださいました。ご在職中、蓼科の先生の別荘にご招待くださることもあり、一緒に山に登り、美味しい先生の手料理をごちそうになり、普段の理知的で時に厳しくご指導くださる面とは別の、大学ではあえてお見せにならない、とても家庭的でやさしい素顔を知るにつれ、ますます先生が好きになりました。また、ご退職後の先生は病魔とひそかに闘いながら、伴侶でいらっしゃる大山喬史先生が 2014 年 3 月に本学学長の大役を終えられるまで、常に献身的に喬史先生を支えていらっしゃいました。
先生がご逝去され早１年がたちましたが、先生のお姿が見られない寂しさは日々募るばかりです。私は今でも事あるごとに心の中で先生にご指導を仰いでいるようで、長年の習慣はきっと変わらないのだと思います。
これからもご指導のほどどうぞよろしくお願いいたします。

― 140 ―

日本顔学会誌十五巻二号

山田寛先生を偲ぶ

We remember Prof.Hiroshi Yamada
原島博

Hiroshi Harashima
山田寛先生、ありがとうございました。
いまはっきり申し上げることができます。山田先生がおられなければ日本顔学会はありませんでした。その日本顔学会は創立 20 周年を迎えました。名古屋で 20 周年の記念式典がおこなわれました。でもその席には山田先生はおられませんでした。一番喜んでいただけたはずなのに……。かえすがえすも残念でなりません。
思えば山田先生に初めてお会いしたのは、いまから 30 年近く前、1987 年の春でした。まだ山田先生が20 代の頃だったと思います。たまたまその数年前から私の研究室でコンピュータによる顔画像処理の研究をしており、モナ・リザが笑ったり泣いたりする映像がテレビで紹介されました。それを山田先生がご覧になって、私の研究室を訪ねてこられたのです。
この頃、すでに山田先生は線画による顔図形で、表情解析の先駆的な研究をされていました。線画でなくて生の顔写真で同じことができれば、研究は新たな時代を迎える。ぜひ一緒に研究ができないかという申し出でした。早速、共同研究が始まりました。私の研究室では表情解析については素人でしたから、むしろお教えをいただいたと言った方が正確かもしれません。
そして翌年（1988 年）の秋には、日本心理学会大会（広島大学）においてコンピュータ顔画像処理をテーマとしたシンポジウムが、心理学の若手研究者が中心となって開催されました。これがきっかけとなって、より広い共同研究体制が組まれ、それは文部省科学研究費補助金による試験研究、さらには全国数十の大学が参加した重点領域研究へと発展しました。いずれにおいても、山田先生は中心的な役割を担われました。
一方で、山田先生は心理学や情報学だけでなく、人類学や化粧学なども含めた幅広い著名な顔研究者の方と交流を深めておられました。例えば人類学の香原志勢先生（「顏の本」1985 の著者）、化粧文化の村澤博
人氏（「美人進化論」1987 の著者）です。早速山田先生の紹介で直接お会いしました。そして、1991 年― 141 ―

山田寛先生を偲ぶ　山田寛先生を偲ぶ﻿

の夏に軽井沢で「ワークショップ顔」を開催することができました。
このワークショップの開催が、翌年 1992 年の「シンポジウム顔」の開催、そして 1995 年の日本顔学会の設立につながっていったのです。顔学会設立後は、山田先生は総務幹事、そして総務理事として、運営の中心になられました。1999 年に上野の国立科学博物館ほか全国 4 か所で開かれた「大顔展」では、山田先生は心理学関連を担当されました。また、2007 年に日本大学で開かれた第 12 回日本顔学会大会（フォーラム顔学 2007）では、山田先生は大会長を務められました。
さらに山田先生は、日本顔学会の兄弟学会である電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングルー
プでは、その傘下の研究会の委員長、そしてグループ全体の運営委員長も務められております。工学分野の顔研究者からは、山田先生はまさに心理学との間の懸け橋的な存在でした。
山田先生。本当にありがとうございました。日本顔学会ができたとき、先生とこのような夢を語り合ったことを思い出します。将来は「顔学体系全十巻」を有名書店から出せたらいいね。「顔学ハンドブック」もあるかもしれないね。
その一部がこの 9 月に「顔の百科事典」を刊行することで実現しました。本来ならば、先生にはこの中心的な役割を担っていただくはずでした。しかし、先生はその前に病に倒れられ、本年 9 月の刊行を待たずに先生は帰らぬ人となられてしまいました。でも、そこには確実に先生の想いが込められています。
いま先生が心血を注がれた日本顔学会は、創立 20 周年を迎えて新たな出発をしようとしています。嬉しいことに若手の活躍が目立っています。先生も数多くの優秀なお弟子さんを育てられました。どうぞ、そのような日本顔学会、そして顔学の将来を、これからも天国から見守ってください。そして私たちを力づけてください。これからも山田先生と一緒に夢を追い続けていきたい。私たちはそう願っています。
山田寛先生のご経歴
1986 年日本大学大学院文学研究科博士後期課程単位修得退学、1997 年博士（心理学）（日本大学）。
1986 年日本大学文理学部助手、1988 年川村短期大学専任講師、1992 年同短期大学助教授、1997 年日
本大学文理学部助教授を経て、2003 年日本大学文理学部教授。2015 年 5 月 28 日ご逝去。
認知と情動にかかわる心理学の中でも顔面表情とその認知の研究に従事。電子情報通信学会ヒューマンコ
ミュニケーショングループ委員長、日本顔学会理事、日本心理学会理事など。

― 142 ―

日本顔学会誌十五巻二号

日 本 顔 学 会 会 則

第1章

総1995 年 3 月 7 日
1998 年 10 月 3 日
2003 年 2 月 25 日
2004 年 9 月 25 日
2009 年 10 月 31 日
2010 年 10 月 23 日
2011 年 9 月 23 日

実
施
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認

則

第1条

本会は、日本顔学会（Japanese Academy of Facial Studies

略称は J-face）と称する。

第2条

本会は、顔に関する研究の発展を期し、あわせて顔学の普及を図ることを目的とする。

第 3 条 本会の事務局は、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1

パレスサイドビル）に

置く。

第2章
第4条

会

員

本会の会員は、次の通りとする。

1．本会は個人会員、賛助会員をもって組織する。
2．個人会員：本会の目的に賛同する者で理事会の承認を得たもの。
3．賛助会員：本会の目的および事業に賛同支援する団体および機関などで、理事会の承認を得たもの。
第5条

本会に入会を希望するものは、入会金および年会費を添えて所定の手続きをとる。

第6条

個人会員および賛助会員は、会費を納めなければならない。

第7条

２年以上会費を未納のものは、理事会の承認を経て退会させることができる。

第3章
第8条

総

会

本会は、個人会員からなる総会を行なう。

第 9 条 通常総会は、年１回会長により招集される。ただし必要に応じて会長は臨時総会を招集することができる。
総会の決定は、出席した個人会員の過半数をもって行なう。
第10条

総会は、次の事項を決定する。

1．役員の選出
2．予算及び決算
3．事業計画4．会則、そのほかの諸規定の策定および改廃
5．そのほか、会の運営に関する重要な事項

第4章
第11条
1．会

員

本会には、次の役員を置く。
長

1名

2．副 会 長

3 名以内

3．理

事

若干名

4．監

事

2名

5．評 議 員
第12条

役

若干名

役員の職務は、次の通りとする。

1．会長は、本会を代表し、会務を総括する。
2．副会長は、会長を補佐し、会長に事故ある時は、その職務を代行する。
3．理事は、理事会を組織し、重要事項を審議すると共に、会長を補佐して会務を分掌する。

― 143 ―

会

則

4．監事は、会務ならびに会計を監査する。
5．評議員は、必要に応じて重要な事項を審議する。
第13条

役員は、個人会員のなかから選出し、その選出方法は次の通りとする。

1．会長、副会長、理事および監事は、理事会で推薦し、総会で承認を経るものとする。
2．評議員は、会長が理事会に諮り、これを委嘱する。
第14条

役員の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、任期途中で補充された役員の任期は、残任期
間とする。

第5章
第15条

役 員 会

会長、副会長および理事は理事会を組織し、本会の目的達成のため必要事項を審議・企画し、実務を処理する。

第16条

理事会は、構成員の 3 分の 2 以上の出席をもって成立し、議事は出席者の過半数をもって決定する。

第17条

本会に顧問を置くことができる。顧問は会長が発議し、理事会の議を経て会長が委嘱する。

第18条

監事、顧問は、理事会に出席して、意見を述べることができる。

第19条

理事会は、理事を補佐し実務を分担させるための理事補佐を若干名置くことができる。また、必要を認めたときは、理事補佐に理事会への出席を求めることができる。

第20条

評議員会は、必要に応じて会長が招集し、重要な事項を審議する。

第6章
第21条

事

業

本会の目的を果たすために、次の事業を行なう。

1．年 1 回以上の学術集会の開催
2．年 1 回以上の顔研究に関する情報、会員の活動紹介を中心とした情報誌の発行。
3．そのほか、本会の目的を達成するために必要な事業。

第7章

会

計

第22条

本会の経費は、会員からの入会金および年会費のほか寄付金そのほかをもってあてる。

第23条

本会の入会金および年会費については、別に定める。

第24条

本会の会計年度は、1 月 1 日から 12 月 31 日までとする。

第8章
第25条

会則の変更

本会則を変更するには、理事会の議を経て総会の決議を必要とする。

附則

1．本会則は、1995 年 3 月 7 日より実施する。
2．本会は、学会運営事務を、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1ル）に委託する。
会費に関する規定
会則第 22 条の本会の入会金および年会費は次の通りとする。
1．入会金
2．年会費

個人会員

1,000 円

賛助会員

5,000 円

個人会員

5,000 円

賛助会員

1 口 10,000 円

５口以上

この規定は、2005 年 1 月 1 日より適用する。

― 144 ―

パレスサイドビ日本顔学会誌十五巻二号

日本顔学会誌投稿規定（2002 年 01 月 20 日作成）
（2007 年 11 月 30 日改訂）（2008 年 11 月 30 日改訂）（2008 年 12 月 8 日改訂）

1．論文など、記事のカテゴリと内容
日本顔学会誌（Journal of Japanese Academy of Facial Studies

KAOGAKU）は、日本顔学会の学術的交流を幅広く支える情報交流の場を提供するものであり、学術論文をはじめ下表のようなカテゴリの記事を期待している。投稿者は投稿しようとする内容によって下記のいずれのカテゴリが適当かを判断し、ページ数、体裁などを決める。
表

日本顔学会誌の記事カテゴリと内容
カテゴリ

刷り上りページ数※

内容

学術論文

顔に関連する独創的な研究結果の報告、あるいは会員の参 原則として考となるような新しいデータ、資料の報告等をまとめたも 6 ページ程度
の。

研究ノート

学術論文につながる新しい着想を速報するもの。新しい工 原則として
夫および研究成果を速報するもの。
3 ページ程度

トピックス

顔研究にとって話題性の高い事項を速報するもの。

解説論文

編集委員会から指定されたテーマについて会員に分かりや 原則としてすく述べたサーベイ的な論文や論説。
6 ページ程度

招待論文

編集委員会から指定された研究テーマについて詳しく述べ 原則としてた論文や論説。
6 ページ程度

特別寄稿

上記以外の、顔研究に資する内容の解説的な論文や論説。 原則として
6 ページ程度

作品コーナー

顔研究にまつわるビジュアルな作品も歓迎する。

読者の声

学会活動／サービス等、学会全般に関する会員からの建設 原則として的な意見、提案。
数行～ 1 ページ程度

その他

上記のカテゴリを越えた、新規な記事も歓迎する。

※

原則として
1 ページ程度

数ページ

数ページ

上記の刷り上りページ数は、編集委員会が特に認めた場合は、この限りではない。

2．学術論文の性格についての基本方針
本学会誌は幅広い記事を期待しているが、本学会の分野横断的性格を尊重するために、特に学術論文については次のような性格を期待している。
学術論文、研究ノートは、著者（筆頭）の専門分野に向けての知見、成果を問うものであると同時に、当該専門分野に隣接する、少なくとも一つの関連分野に向けて、その波及効果、相乗的効果などを積極的に謳っているものとする。
例：「顔画像特徴抽出手法による歯科矯正治療術前評価法の研究」
3．投稿者の資格
投稿者は原則として本会会員に限る。連名の場合は、少なくとも 1 名以上が会員であること。
4．投稿原稿の条件
投稿規定第 1、2 項の他、原稿は以下の条件を満足すること。
（1）原稿の主文章は日本語または英語であること。

― 145 ―

投稿規程（2）内容は未発表のものであること。
内容が既発表、公知または執筆要項を守られていない場合、不掲載とする。既発表のものとは、国内、国外の学会誌、機関紙、商業誌、などに、その主要な部分が掲載されたものを意味する。ただし次のものは未発表とみなす。
（a）既発表であるが、その一部を深く解析、更なる改善、または実験し、その部分にオリジナリティあるいは主張すべき点が認められるもの。
（b）研究ノート欄に掲載されたものを一層充実させて学術論文として投稿したもの。
（c）研究会、大会など学術講演、国際会議などにおける口頭発表論文を論文として投稿したもの。
5．投稿手続き原稿ならびに必要書類を一括して日本顔学会誌編集委員会へ送付する。
6．投稿原稿の取扱い（1）投稿原稿が受理されると、E メールまたはファックスで受領した旨が通知される。
（2）投稿原稿は、編集委員会が依頼した査読委員により査読され、次のいずれかに決定される。
（a）掲載 （b）条件付掲載 （c）不掲載（3）掲載が決定した場合は、その旨が投稿者に通知される。
（4）条 件付掲載と決定した場合は、掲載条件が呈示され、再投稿が求められる。再投稿された原稿は、再査読され、条件を満たせば掲載としてその旨が投稿者に通知される。
（5）照会後 6 ヶ月以上経過して再投稿されたものは、新規の投稿原稿とみなされる。
（6）不掲載と決定した場合は、その理由を付して、原稿は投稿者に返送される。
7．校正
著者校正は、初校のみとする。
8．別刷原稿が掲載された場合は、原則として 50 部以上の購入が義務付けられる。別刷は、筆者校正の際、希望部数を申し出ること。別刷料金は別に定める。
ただし、解説論文、招待論文、特別寄稿はこの限りではない。
9．著作権掲載した論文等の著作権は本学会に帰属する。なお、学会帰属が困難な場合は、申し出により、協議する。
10．倫理規定
論文にて使用する画像を始めとする個人情報が、本来の利用目的と異なることが無いこと。場合によっては、承諾書等の使用許可があることを論文中に明示すること。
また、各大学や研究所等の倫理委員会に研究審査を申し出て、審査に通っている論文であるならばその旨を記載し、可能であれば承諾書があることを論文中に明示すること。
以上。

第十六巻第二号の投稿の締め切りは、平成 28 年 2 月 29 日（月）です。
詳細は、日本顔学会ホームページ（http://www.jface.jp/jp/journal）をご覧ください。

― 146 ―

日本顔学会役員（2015 年度）

会 長
輿水大和
副会長
橋 本 周 司 ・菅 沼
薫・島 田 和 幸
理事／理事補佐
総務
武 川 直 樹 ・ 青 木 義 満・今 井 健 雄 ・ 山田 寛
会員管理
原島
博
会
計
金子正秀
学 会 誌
辻 美千子 ・ 中 島
功／前 島 謙 宣・舟 橋 琢 磨
ニューズレター菅沼薫（副会長兼任）・ 高野ルリ子 ／ 竹 原 卓 真 ・ 中 洲 俊 信
電 子 広 報	輿 水 大 和（会 長 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純一郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
阿 部 恒 之・中 島功／湯 浅 将 英企
画
宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ・ 今 井 健 雄（総務兼任）／ 渋 井進・村 上 泉 子
渉外赤松茂・寺 田 員 人・森 島 繁 生／中 村 典 史
監 事
馬 場 悠 男・竹 内 修 二
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・香 原 志 勢・清 水悌 ・ 塚 田 啓 一 ・大山紀美栄 ・村 上 伸 一 ・ 大 坊 郁 夫 ・ 小舘香椎子
編集後記
おかげさまで、日本顔学会誌第 15 巻の編集を終えることが出来ました。巻頭言にて記させていただきましたように、今年から大会誌と論文誌の分冊化を行いました。第２号は、20 周年特集号として、理事会の皆様をメンバーとする特集号編集委員会のお力添えのもと、充実した内容となったものと自負しております。とりわけ、菅沼薫副会長、
高野ルリ子先生には企画・調整に多大なるご貢献をいただきまして、深く感謝しております。また、今年から編集委
員長を引き継がせていただいたばかりで勝手が分からず、前編集委員長の辻美千子先生、幹事の前島謙宣先生、幹事補佐の舟橋琢磨先生の多大なるご指導をいただきました。ありがとうございます。
15 巻では、香原志勢先生、大山紀美栄先生、山田寛先生のご逝去に伴い、追悼寄稿を掲載させていただきました。
追悼寄稿を読んだり、特集号にて 20 周年の学会の歴史を振り返る中で、顔学会の独自性、いわば「顔学会らしさ」
について再認識し、それを新たな時代へ引継ぎ、発展させて行く責務を感じているところです。学会誌が、そのような中で皆様の交流の場として果たして行けますよう、会員の皆様とともに盛り上げていきたいと考えております。
最後に、本誌にご投稿いただいた皆様、査読者の先生方、ご寄稿をいただいた先生方、編集にご協力いただきました皆様、ご協力を頂きました全ての方に深く御礼を申し上げます。
（日本顔学会誌編集委員長

渋井進）

日本顔学会編集委員会
委 員 長
渋井
進
副委員長
金沢
創
委
員
辻 美千子
齋藤
功
竹内 修二
寺田 員人
冨永 将史
中島
功
中村
真
藤原 孝幸
宮永美知代
湯浅 将英
幹
事
前島 謙宣
幹事補佐
舟橋 琢磨
顧
問
奥田 祥子
輿水 大和
幹事顧問
林 純一郎
本郷 仁志
表紙デザイン
宮下 英一

日本顔学会誌

第 15 巻

第 2 号

顔学誌

平成 27 年 12 月 10 日
平成 27 年 12 月 18 日印刷発行

J. Facial Studies

編集・発行

日本顔学会
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