As the fast spread of digital cameras, a growing interest has been seen in image processing for beautification.Pseudo make-up face can be generated by a variety of example as the image processing method for beautification. But unnatural image be generated by this method because of different lighting conditions or skin colors between two images. Our proposed method can generate more natural images by transforming skin color which based on color subspace learning. And we developed a skin color transformation system, which can transform the effect of make-up rapidly.%近年デジタル画像やインターネットの普及により顔画像を美しく見せたいというニーズが高まっており,美顔補正の研究がさかんに行われている.美顔補正手法として，補正したい対象顔画像とは別に手本となる化粧顔画像を用意することで擬似的に手本の化粧を施した対象顔画像を生成する手法がある.様々な手本から擬似化駐顔が生成できるため，個人のニーズに合わせて多様な美顔補正が可能である.しかし，対象顔画像と化駐顔画像の照明条件や肌色に差が大きい場合非常に不自然な画像が生成されるという問題が生じていた.そこで，本論文では色の固有空間学習を用いた色合い補正を行うことにより違和感のない自然な化粧顔画像を生成する手法を提案する.また,GUIにより直観的な操作で自然な化粧顔画像を生成できる肌色変換システムを開発した.
展开▼
