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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-10-18 10:50 幾何学的形態測定法と深層学習手法を用いた顔魅力特徴の検討 ○佐野貴紀・川畑秀明（慶大）  HIP2022-52 |
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| 抄録 | （和） | 心理学の分野で，顔の魅力を構成する特徴については様々な研究が行われてきた．近年では，顔特徴と魅力知覚の関係を幾何学的形態測定法や深層学習手法を用いて計算論的にモデル化する研究が注目を集めている．しかし，各手法は独立して研究されており，双方のモデルを考慮した統合的な研究は行われていなかった．そこで，本研究では各手法を組み合わせることにより，顔魅力特徴の詳細について検討を行った．その結果，どちらの手法を用いた場合でも，男性画像では眉の領域が魅力と関与する傾向があり，心理学における知見と整合的であることが示された．本研究のアプローチは，顔魅力において普遍性の高い特徴の理解への一助となり，心理学的知見の拡張や工学的応用に貢献することが期待される． |
| （英） | In psychology, various studies have been conducted on the features that constitute facial attractiveness. In recent years, studies that computationally model the relationship between facial features and perceived attractiveness have attracted much attention. The methods have used geometric morphometrics and deep learning methods. However, each method has been studied independently, and there has yet to be integrated research that considers both models. In this study, Therefore, we combined each method to examine the details of facial attractiveness features. The results showed that the eyebrow region tends to be related to attractiveness in male images regardless of which method is used, which is consistent with findings in psychology. This approach is expected to contribute to understanding highly universal facial attractiveness features and extend psychological results and engineering applications. | |
| キーワード | （和） | 顔魅力 / 幾何学的形態測定法 / 深層学習 / CNN / Grad-CAM / / / |
| （英） | Facial attractiveness / Geometric morphometrics / Deep learning / CNN / Grad-CAM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 213, HIP2022-52, pp. 26-31, 2022年10月. | |
| 資料番号 | HIP2022-52 | |
| 発行日 | 2022-10-10 (HIP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HIP2022-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
| 開催期間 | 2022-10-17 - 2022-10-18 |
| 開催地（和） | 京都テルサ |
| 開催地（英） | Kyoto Terrsa |
| テーマ（和） | 眼球運動（調節，瞳孔を含む），空間知覚（奥行き知覚・運動知覚等），およびヒューマン情報処理一般 |
| テーマ（英） | Eye Movement (including Accommodation and Pupil), Spatial Perception (Depth Perception, Motion Perception, etc.), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2022-10-HIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 幾何学的形態測定法と深層学習手法を用いた顔魅力特徴の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Examination of facial attractiveness features using geometric morphological analysis of and deep learning methods. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顔魅力 / Facial attractiveness |
| キーワード(2)（和/英） | 幾何学的形態測定法 / Geometric morphometrics |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | Grad-CAM / Grad-CAM |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐野 貴紀 / Takanori Sano / サノ タカノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川畑 秀明 / Hideaki Kawabata / カワバタ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-10-18 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HIP2022-52 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.213 |
| ページ範囲 | pp.26-31 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-10-10 (HIP) |
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