眼鏡を除去した顔画像を生成する

顔認識や表情解析では眼鏡がノイズとなりやすく、眼鏡なし画像が必要なケースが多くあります。CGで眼鏡付き顔画像を大量生成して学習データとし、眼鏡除去AIモデルを開発することで、実際の眼鏡装着者からでも眼鏡なし状態を自然に再現できるかを検証しました。データの不足を人工生成で補う、実践的なアプローチです。

眼鏡を着用した顔画像から眼鏡部分を除去し、自然な眼鏡無し顔画像を生成するAIモデル基盤を構築した事例です。ディープラーニングの生成モデルを用い、眼鏡による外観変化を補正する画像生成技術をオルチェが開発しました。

顔認識や表情解析において、眼鏡は重要な外的要因となります。フレーム形状や反射による特徴抽出への影響、視線・目元解析の妨げ、顔画像データのばらつき増加といった課題があり、眼鏡の影響を補正できる前処理技術が求められていました。

生成モデルを用いて眼鏡を除去した顔画像を出力する処理系を設計しました。大量のCG生成データで学習することで、多様な眼鏡スタイルに対応できるモデルを構築しています。

本プロジェクトにより、CG生成による大規模学習データ構築手法・眼鏡除去生成モデル・外的付加物を補正する画像前処理基盤を構築しました。眼鏡による外観変動を補正可能な処理系を整備しています。

本基盤は、顔画像解析を行うさまざまな研究・実務プロジェクトで再利用可能な汎用技術です。オルチェが提供する眼鏡除去モデルは、顔認識精度の向上や目元解析の精緻化を支える前処理基盤として機能します。

顔は感情を映す鏡であると同時に、個人を識別する印でもあります。表情と個人性は一見分離不可能に見えますが、それらを別の軸として切り分けることができれば、表情研究にも個人特性研究にも新しい可能性が開けます。本研究で構築した個人性モーフィングのアルゴリズムは、その切り分けを安全かつ再現可能な形で扱うための道具です。
人の顔には、表情とは別に、その人らしさがあります。オルチェは、その個性のかたちをそっと理解する研究を続けています。