横顔型PICASSOシステム

似顔絵師システムPICASSOは、人の感性に依存するところの多い似顔絵生 成メカニズムについての仮説をコンピュータシミュレーションによって実現 させることによって、最終的には人間の視覚機能を解明することを目的として いる。現在のPICASSOシステムの重要な課題として、個人性特徴の抽出やシ ステム全体の自動化がある。本研究は、個人性特徴が比較的容易に表れ、また 同時に「目」「鼻」といった顔の構成要素としての「顔部品」が少なく自動化 に適するとの考えから、横顔に的を絞り、その似顔絵生成法について検討した。

従来のシステムでは横顔輪郭点から特徴点を抽出する方法として、 DRAやSFIRA といった再標本化アルゴリズム を用いてきた。しかし、これらのアルゴリズムの性質は似通っており、また横顔に最適であるとは言い切れなかった。 そこで、これらとは違った顔形状特徴を積極的に抽出する再標本化アルゴリズ ムを新たに開発した。これは、ある点が削減された時に周りの点に与える影響 量を考慮して特徴を抽出する方法で、その性質からSRA（Side-effect Resampling Algorithm）と名づけることにする。

これにより、再標本化における選択肢を拡大し、新たな形状特徴抽出の可能性 をもつ再標本化法の一つを考案したといえる。 また、これまでは輪郭線のみの似顔絵であったが、原画像にエッジ抽出を 行って得た内部部品を、アフィン変換を用いてデフォルメされた輪郭線内には め込む手法を考案した。これにより、横顔似顔絵としての出来を大幅に向上さ せることができた。

以上の処理により、実際にカメラから画像を入力して似顔絵を生成するま で、顔サイズの正規化の際にマウスで2点を指定する以外は、システムを全て 自動化することが可能となった。

1995年度　中京大学卒業論文

-　PICASSOにおける横顔似顔絵生成過程の自動化についての考察　-　より