技術概要 Technology Overview
顔画像から目・鼻・口・輪郭・顎周辺などの特徴点を検出し、顔の幾何学的な変化を定量化する解析技術です。
しわ・シミなどの表面特徴だけでなく、目元の下がり、鼻下から顎までの距離、フェイスラインの拡がり、口角位置、左右差など、加齢に伴う顔構造の変化を数値として評価できます。
化粧品、ヘルスケア、美容機器、サプリメント、美容医療、エイジング研究などにおいて、介入前後比較、年齢層比較、製品効果検証、主観評価との相関解析に活用できます。
-
加齢に伴う顔構造の幾何バランス分析
本技術では、顔画像に対して顔ランドマーク検出を行い、得られた特徴点座標から距離、角度、比率、左右差などの幾何特徴量を算出します。
解析対象となる代表的な部位は、目元、眉、鼻、口元、顎、フェイスラインです。例えば、目尻の角度、眼裂幅、開瞼度、鼻下距離、鼻から顎までの距離、口角の高さ、下顎幅、フェイスライン角度などを評価します。
得られた特徴量は、顔サイズや撮影距離の影響を受けにくいように、瞳孔間距離、顔幅、顔高などで正規化します。その上で、若年群と高齢群、製品使用前後、施術前後、同一人物の経時変化などを比較します。
解析フロー Flow
-
01
顔ランドマーク検出
入力画像から顔領域を検出し、目、鼻、口、輪郭、顎周辺などの特徴点を自動抽出します。
500点ランドマーク、メッシュ、または目的に応じた高密度ランドマークを利用し、顔の構造を座標データとして取得します。顔の向きや傾きが解析結果に影響するため、Yaw、Pitch、Rollなどの顔姿勢推定を行い、必要に応じてアライメント処理を適用します。
また、ブレ、ピンボケ、目閉じ、強い表情変化、顔向きの逸脱などを品質判定し、解析に適さない画像を除外します。 -
02
幾何特徴量の算出
検出したランドマーク座標から、顔構造を表す特徴量を計算します。
目元では、目尻の角度、開瞼度、眼裂幅、左右差を算出します。中顔面では、鼻下距離、鼻から顎までの距離、頬位置、法令線周辺の形状を評価します。下顔面では、口角位置、顎幅、フェイスライン角度、輪郭の拡がりを評価します。
これらの特徴量を組み合わせることで、加齢に伴う下垂、輪郭変化、顔全体の縦横比変化、左右非対称性の増大などを定量化できます。 -
03
正規化と補正
顔画像解析では、撮影距離、顔サイズ、レンズ歪み、顔の向き、表情の違いが結果に影響します。
そのため、瞳孔間距離や顔幅を基準としたスケール正規化を行います。さらに、顔姿勢推定に基づくアライメント、無表情画像への統一、同一人物内でのベースライン比較などを組み合わせることで、比較可能性を高めます。
研究用途では、年齢、性別、顔型、骨格差、民族差なども考慮し、基準群を適切に設計することが重要です。 -
04
群間比較・介入前後比較
算出した幾何特徴量を用いて、若年群と高齢群、製品使用前後、施術前後、生活習慣介入前後などを比較します。
統計解析では、t検定、分散分析、回帰分析、混合効果モデル、多変量解析などを用います。単に平均値を比較するだけでなく、効果量、信頼区間、個人差、被験者内変化も評価することで、研究開発や製品訴求に使いやすいエビデンスを構築できます。
例えば、「目元の下垂指標が年齢とともに増加する」「フェイスライン拡がり指標が高齢群で有意に高い」「製品使用後に下顔面の構造指標が改善傾向を示す」といった形で、顔構造の変化を数値として説明できます。
出力できる解析結果 Outputs
本解析では、顔ランドマーク座標、距離・角度・比率・左右差などの幾何特徴量、構造的エイジング指標、群間比較結果、介入前後の変化量、可視化画像、統計レポートを出力できます。
可視化では、顔画像上にランドマークを重畳した図、特徴量ごとの変化量プロット、年齢層別の分布、介入前後の差分表示などを作成できます。
研究開発用途では、CSVやJSON形式での特徴量出力、統計解析用データセット、論文・学会発表向けの図表、社内説明用レポート、販促資料向けの要約レポートにも対応可能です。