技術概要 Technology Overview
顔特徴点追跡（マーカーレス）とは、顔画像や映像から目・鼻・口・輪郭などの特徴点を自動的に検出し、それらの位置変化を時間軸に沿って追跡する解析技術です。マーカーや装着物を必要とせず、通常のカメラ映像から処理できるため、顔に生じる動きや変化を定量的なデータとして取得するための基盤技術として用いられます。
他技術との関係・位置づけ
顔特徴点追跡は、顔解析において最初に用いられる基盤的な解析技術のひとつです。顔の変化を時間軸で扱う解析や、複数時点の比較を行う解析において中心的な役割を担います。オルチェでは本技術を単独で完結する解析としてではなく、顔形状解析や動的解析などと組み合わせることで、顔に生じる変化を多角的に整理するための基礎要素として位置づけています。
特徴・強み Features & Strengths
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01
顔にマーカーやセンサーを装着する必要がないため、被験者への負担が少なく、自然な状態のまま顔の動きを正確に記録できます。
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02
静止画・動画の両方に対応
1枚の静止画からの特徴点検出にも、動画による連続追跡にも対応しており、用途に応じた柔軟な使い分けが可能です。
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03
瞬間から長期変化まで幅広く対応
瞬間的な表情の動きから数週間・数ヶ月単位の経時変化まで、幅広い時間スケールでの追跡に対応します。
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04
他の解析技術との高い親和性
3D顔再構成・形状解析・動的パターン解析など、他の顔解析技術の入力データとしてシームレスに連携できます。
技術的アプローチ Technical Approach
本技術では、顔領域を検出した後、顔上の複数の基準点（ランドマーク）を推定し、それらをフレーム間で対応付けることで追跡を行います。各特徴点は独立に扱われるのではなく、顔全体の構造制約を考慮しながら推定されるため、姿勢変化や部分的な遮蔽があっても安定した追跡が可能です。
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入力データ Input Data
- 顔画像（静止画）
- 顔映像（動画）
method-input-data.png -
出力データ Output Data
- 各特徴点の2次元座標（フレームごと）
- 時系列での座標変化量
- 特徴点間距離・角度などの派生指標
method-output-data.png
できること・用途 Use Cases
顔特徴点追跡により、人の目では捉えきれない微細な顔の動きや変化を客観的な数値として可視化できます。これらのデータは単体での評価指標としてはもちろん、3D再構成や形状解析など他の顔解析技術と組み合わせることで、より多角的な分析基盤としても機能します。
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01
表情の変化量・動きの定量化
表情の変化量や動きの大きさを数値として記録し、客観的な評価指標として活用できます。
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02
左右差・非対称性の評価
左右の動きの違いを定量化し、顔の非対称性を客観的に把握できます。
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03
時間経過に伴う変化の追跡
経時的なデータを蓄積することで、施策前後や条件間での変化を継続的に追跡できます。
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04
他の顔解析技術との連携
特徴点データを3D顔再構成や動的解析の入力として使用し、より高度な多層的解析へ展開できます。