ファンデーションの塗りムラの検出と不快感のない可視化手法の実現

ファンデーションは，ムラなく塗ることで毛穴など肌の欠点を隠すカバー効果等が期待される．しかしその色は素肌と同化しやすく，塗りすぎや一部だけ塗り忘れてしまう問題などが起こりやすい．我々は，化粧時にリアルタイムでファンデーションの塗布状態を可視化することで，自分がどこにどの程度塗ったのかを確認しやすくし，塗りムラをなくすための化粧支援システムの実現を目指している．我々はこれまで，スマートフォンで撮影した素肌とファンデーションを塗布した肌の画像についての機械学習を用いた二値分類と，塗りムラを自身の顔の上に可視化する手法の評価・検討をそれぞれ行ったが，実際のファンデーションを塗布した顔画像から塗りムラを検出・可視化する方法の調査は行っていなかった．そこで本稿では，スマートフォンで撮影した顔画像について，機械学習によるファンデーションの塗りムラの検出および可視化を行う手法を実現するとともに，そのシステムをユーザに利用してもらうことにより有用性を評価した．機械学習の結果，適合率が平均 0.59 と精度は低かった．また，そのなかでも適合率が最も高かった 3 名について，その結果を 4 手法により可視化し，「可視化結果を見ながら化粧直しをすることを想定」し，評価してもらった．その結果，ユーザは塗りムラの可視化システムにおいては，わかりやすさ・塗りムラの修正しやすさを重視していること，また，嫌悪感ファンデーションの塗りムラの可視化においては，「ムラの位置を大まかに囲んで示す」方法が最もユーザが塗りムラを自身で解消するために役立つということがわかった．