情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，美容やヘルスケアの分野において顔の肥痩をシミュレーションすることへの需要が
高まっている。従来手法では，顔の表面の情報のみをもとにした一般的な肥痩ルールを
定義していたため，肥痩変形の個人性が無視され，全ての人物に対して一様な変形が
行われていた。そこで本研究では，MRI画像から抽出した頭蓋骨の情報を利用することで，
より正確な肥痩変形を行う。具体的には，データベースとして数十名の正面顔画像と
MRI画像を用い，入力人物の顔画像一枚からの骨格推定および入力人物固有の肥痩ルールの定義を
行うことで，入力人物の推定骨格を考慮した肥痩変形を行う。
これにより，従来手法では達成できなかった，入力人物に適した精度の高い肥痩シミュレーションを実現した。