本研究は、人間の肌および化粧品の質感を高精度に再現する物理ベースレンダリング型質感エンジンの開発を目的とする。
本エンジンは適切な物理パラメータにより質感を3DCGで再現できるが、その推定には従来、専門知識と多くの試行が必要であった。
本稿では、撮影画像から物理パラメータを自動推定する機械学習手法を提案する。大量の実写画像が必要となる課題に対し、物理エンジンでパラメータ空間を系統的にサンプリングし生成した3DCG画像を学習に用い、学習データ収集コスト削減と学習効率向上を図る。
推定パラメータを用いて市販化粧品の質感を画像計測により３DCG再現することで、再現精度を検証し、本手法の有効性を確認した。