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理想顔のイメージを数分で画像化することが可能

 まず、その人の顔画像をパソコンに取り込み、その顔画像から、しわ、しみ、毛穴の各成分をそれぞれ抽出します。実は、この各成分の抽出が大変難しかったのですが、空間周波数を活用して形状認識していくことで精度を高めました。次に、この3つの成分それぞれの除去率を16段階に分けます。また、肌の色味(黄色味~赤味)と明るさの変化をそれぞれ32段階に分けます。これらを組合わせると、その人の現在の顔画像に対して、419万4304通りの顔画像が作られます。この中から、最初はランダムに10個の顔画像をサンプルとしてモニターに表示します。その人は、その中から好ましい顔画像を3個選びます。すると、その3個を基に、約400万通りの顔画像の中から、それと似たタイプの顔画像と、それとまったく異なる顔画像を合せて10個のサンプルを再び表示します。その人は、また、その中から好ましい画像を3個選びます。これを数回繰り返すと、その人が理想的と思える顔画像が得られるのです。実験によれば、何回繰り返すかは人によりますが、概ね5~6回で理想顔が得られ、その間の時間は数分でした。わずかな時間のうちに、本人でも説明しようがなかった理想的な顔のイメージを、顔画像として化粧品メーカーのスタッフに提示することができるわけです。

 このシステムは、機械学習のひとつである遺伝的アルゴリズムという、生物が進化する過程を数理モデルで表わした方式に、人が選択するという過程を組合わせ、選ばれたものが次世代に自分と似た子孫を残すという仕組みに基づいています。世代交代ごとにまったく異なるサンプルを入れるのは、突然変異を加えるようなもので、最初のランダムなサンプルに偏りがあった場合、理想顔になかなかたどり着けないことを回避するためです。いままでの流れのタイプ2個と突然変異タイプ1個が選ばれれば、次世代には、この3個を基に似たサンプルと、これとはガラッと異なる突然変異のサンプルが表示されることになります。異なるパラメータで、もっと良いものが生まれる可能性を引き出すことができるのです。

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