GANでのメイク顔画像生成によるユニバーサルメイクアップの研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-09
• タイトル: GANでのメイク顔画像生成によるユニバーサルメイクアップの研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Makeup Support System for People with Low Vision by Generating Makeup Faces Using GAN
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像・動画解析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 秋田県立大学システム科学技術研究科経営システム工学専攻
• 著者所属: 秋田県立大学システム科学技術研究科経営システム工学専攻／情報処理学会
• 著者名: 伊藤, 海玖; 山口, 高康
• 著者名(英): Miku, Ito; Takayasu, Yamaguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: メイクアップは個人で技術を習得しなければならず，明確な評価基準もないことから苦手意識を持っている人が多い．メイクの仕上がりに関して客観的な評価を得る手段としては，身近な人に聞くというのが一般的であるが，メイクの仕上がりはその人の外見に直結するものであるため，率直に批評することはアドバイスをする側ももらう側も相当な心理的負担を強いる．特に視覚障害者においては，自身のメイクの仕上がりを確認することが難しく，大きな不安を抱えている．そこで，本研究ではユーザーのメイクアップを AI に客観的に評価させることで，メイクアップに苦手意識のある人達の不安を軽減するシステムを提案する．提案システムは個人に合ったメイクアップ画像，化粧品，メイクアップ方法を提示する．提案システムの評価実験を行なった結果，AI を用いたアドバイスの適切さについて，健常者と視覚障害者の両方から肯定的な評価を得ることができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many people lack confidence in their makeup. It is difficult to assign a score to makeup, and makeup that suits each individual is socially expected to be practiced and mastered by the individual. Asking others about the quality of their makeup is a form of critiquing their appearance, and it places a considerable psychological burden on both the person giving the advice and the person receiving it. People who have difficulty seeing, in particular, have great anxiety because it is difficult to check the results of their own makeup. We propose a system to alleviate the anxiety of people uncomfortable with makeup by using artificial intelligence to automate makeup evaluation. The proposed system suggests preferable makeup-style-images, cosmetics, and makeup methods suited to each individual. When an evaluation experiment was conducted with both healthy and low vision subjects, they rated the makeup advice proposed by the system as preferable.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2022-ITS-91, 号 17, p. 1-7, 発行日 2022-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会