![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2022-05-26T16:14:27+09:00","","") #author("2022-10-20T19:28:56+09:00","","") * 研究の概要 [#w6de4ca1] 顔の自動補正加工を行ってくれるツール（プリクラなど）は基本若い女性に向けて作られていることが多いためそのターゲット層に受ける加工を行う。その為そのターゲットから外れた層の加工を行った場合不自然で不気味な感じに仕上がることが多い。その外れたターゲット層にも受ける加工の度合いを研究する。 ** 研究タイトル [#j4132eea] 万人に受ける顔面補正 **研究キーワード [#pfe3873a] -黄金比率 -加工の数値化 -年代 -性別 -視覚情報 **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] 人の年代と性別によって最適な加工の範囲を設定し、さらにその中で自分がより納得のいくものに設定する。 **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] 年齢によって顔の特徴が変わる研究はたくさんあるがそこに対して加工を変更して施す点 **この研究の有用性 [#v4581b34] プリクラや自撮りアプリのターゲット層である若年層の女性以外にも楽しんで使ってもらい、過度な加工による不快感をなくす **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] 年齢、性別を入力して、そこから最適な加工度合いの幅を選定し、実験者自身にその幅の中で自分の満足のいくものを決めてもらう **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] **システムの活用シーン [#iddfed73] * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] （概要よりももう少し詳しく、いくつかのトピックを箇条書きして、たまに書き直す部分。このテキストはコピーした先では書かなくてOK） * 研究ノート [#l209c850] 予測値と自分の加工要素学習 過去の変数を保存して平均 顔色 眉毛角度 感情軸（座標で表す）アクティブ） ポジティブ（笑顔より口角）、ネガティブ 黄金比→平均顔に近づける？ 何をもって魅力と感じるか→立場、属性によって変わる？ 基礎的な研究に近い？→調査することが大事 使用者の性格とかも考慮して考えると新規性があるかもしれない？ 自分受け→好み 年齢、性別→最終的には画像認識 * 技術動向 [#t460030c] ・openCV(Pythonのライブラリ) 画像処理と画像認識がどちらもできるもの。 肌の色などを変えたり、パーツの大きさを変えたりすることが出来る →openFace(似た感じのもの？) ・DeepFake 機械学習を使用して映像の中の顔をまったく別人のものに置き換えるソフトウェア * 課題について [#t460030c] **2022春 [#iddfed73] -P5.jsを使った顔認識、感情認識 --左下に感情がどう動いているのかをリアルタイムで表示できるようになっている -P5.jsを使ったフィルター作成 --編集したフィルターを保存することができ、保存したフィルターを呼び出して使用することも可能 -sculptGLとSparkARを使ったフィルター作成 --無加工 #ref(スクリーンショット 2022-04-12 23.53.00.png,left,nowrap,スクリーンショット 2022-04-12 23.53.00.png,15%) --フィルターあり #ref(スクリーンショット 2022-04-12 23.52.28.png,left,nowrap,スクリーンショット 2022-04-12 23.52.28.png,15%) * 卒論資料 [#aa058ebd] -レポート --[[3回生期末レポート:https://drive.google.com/file/d/1QYjXFcUYTOtCkSkyljJaNk9MZW1hUdMg/view]] -スケルトン --[[スケルトン①:https://docs.google.com/document/d/1lG1CbFbOPj9EzS4iQIIno-P2PPblXAtXcqx6sPPlkFE/edit?usp=sharing]] -実験計画書 --[[実験計画書①:https://docs.google.com/document/d/1kbZ4uSUJlBob0fBIk7wL5VKywZS6JZDJ9K7KP2oUhLA/edit?usp=sharing]] --[[実験計画書②:https://docs.google.com/document/d/1l7wgy4sdj8YKkRVThTVGlrarQJLJF-JsN4zulzb-u6E/edit?usp=sharing]] * 文献ノート [#k60eb404] （自分が日々読む、論文や書籍の記録を取る。[[GoogleDocsのSheets機能:http://sheets.google.com]]を活用し、閲覧可能にしておいてリンクをここに貼るのもOK。このテキストはコピーした先では書かなくてOK） |著者 |タイトル |発表場所や出版社 |掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） |発行年| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| |岩井 儀雄,勞世竑,山口 修,平山 高嗣|画像処理による顔検出と顔認識|情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）|343 - 368|2005|画像処理による顔情報処理に関連した研究について，1)顔検出法 2)イメージベースの顔認識法 3)モデルベースの顔認識法 という観点に基づき最近の動向を紹介する．||顔認識を行うこと| | Mika Westerlund |The Emergence of Deepfake Technology: A Review||2019|deepfake技術について(アーティストの顔写真等)||顔のこと以外についても取り上げられているが、実際とは違うふうに見せるにはどうするかなどが書かれている| | BiDA Lab, Universidad Autonoma de Madrid | DeepFakes and Beyond: A Survey of Face Manipulation and Fake Detection | 2020 |deepfake系技術のサーベイ論文||deepfake技術の種類が4つとりあげられており、中でもAttribute Manipulationという顔のパーツを自由に付け替えできるものが使える| |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 19|1-11|2013| 顔の形において感じる印象について| 女性の顔の場合正方形に近ければ可愛いと感じ縦長（黄金比）に近ければ美しいと感じる|可愛いと思われることが嬉しい年代とそうでない年代があると思うのでその年代を見極めて黄金比に近づけるか正方形を意識するか考えたい| | 増田 知之,小関 美咲,邵 宇晨,加藤 隼平,山中 敏正 | 自撮り写真の目にどれだけ盛れば魅力が下がるのか :「盛る」感性の性差・地域差の検討 |情報処理学会研究報告. EC, エンタテインメントコンピューティング | 1-5|2018| 目の盛る量とその関係について調べたもの|魅力的であると感じなくなる目の大きさに男女に差異はあるのかという研究であり、結果として大きな差異は見られなかったが女性の方が大きな目を好む傾向にある|男性がプリクラを撮影した際、魅力的でなくなることが多いことは目が極端に大きくなる所ではないかと考えた| |サフキン パーベル ,加藤 卓哉 ,福里 司 ,森島 繁生 |老化時の皺の個人性を考慮した経年変化顔画像合成|情報処理学会論文誌57巻7号|1627 - 1637|2016|経年変化顔画像合成手法の提案|シワの検出方法は向田らの手法の応用を行ったが、個人性などの考慮不足から従来の手法よりも不自然さを感じる結果が多くなった|シワの検出方法について,適応型二値化処理を行い近傍のラベリング処理を行ってからバウンディングボックスを作成する点| |光廣可奈子, 尾田政臣 |顔の美しさ・好ましさ・魅力の評価の比較|日本心理学会第77回大会| |2013|顔の美しさ,好ましさ,魅力の評価の違いについて|美しさは好ましさや魅力とは異なる性質を持つ可能性があり、その要因の一つとして顔全体の情報(バランスetc)を利用する|美しさを追求することにおいてバランスがかなり大事なことがわかる。顔を加工することによりバランスが崩れてしまうことも多い為違和感を感じることが多いのかもしれない| |長谷川修,森島繁生,金子正秀 |「顔」の情報処理|電子情報通信学会論文誌 A vol.J80-A No.8|pp.1231-1249 |1997|技術について|顔の変容性/短期的要因例)髪型、日焼け、メガネ、化粧長期的要因例)顔の輪郭形状の変化、肌の変化、シワの発生、頭髪の色や量の変化|| https://www.notion.so/3b3efb8c1b504326875a2f06d47ad36d ~ ~ ~ ~ ~ ~ #hr [[21_OkadaN]]に戻る
