◎方　国勇・榎本　誠・大谷　淳（早大）

ASMにより顔画像から抽出した顔特徴量を入力、イラストレータが描いた似顔絵を教師として、階層型ニューラルネットワークに誤差逆伝搬法を用いて学習させることによって、人間の感覚を反映し、かつ、トレース画の変形によらない似顔絵を自動的に生成するシステムを検討する。顔画像から抽出される特徴点の場所や数は、生成される似顔絵の品質に影響を与えると考えられる。本報告では、特徴点と品質の関係を実験的に検討した結果を示し、考察を加える。