似顔絵画家の多様な誇張表現手法を反映した似顔絵作成システムに関する基礎検討

摘要

似顔絵作成の経験者はそれぞれ独自の表現スタイルをもっており，同じ対象人物を描く場合でも作者によって誇張表現が異なる．筆者らは，これまでに，13人の似顔絵画家を被験者として似顔絵作成実験を行い，画家同士での誇張表現の多様性について検討してきた．本論文では，ここで得られた誇張表現を教師として機械学習し，同じ対象人物でも複数の誇張ができるような似顔絵作成システムの構築を目指す．プロトタイプとして，対象人物の無表情顔写真をトレースした線画を入力とし，そこから全自動で複数の誇張を施した似顔絵を出力するシステムを設計した．なお，ここではニューラルネットワークを用いた．本システムで生成した似顔絵の誇張表現を分析した結果，各画家が施した誇張表現と共通する点も見られ，似顔絵画家の多様な誇張表現手法を反映した似顔絵作成が実現できた．%An expert at drawing facial caricatures has his own drawing style. So he describes facial features of the target with different exaggeration from that of another artist. We have let 13 experts transform line drawings generated by tracing the targets' face without expression into caricatures reflecting their features. As a result, we found that there are various exaggeration styles among artists. In this paper we propose a system for synthesizing facial caricatures with some styles of exaggeration automatically from an input line drawing generated by tracing a target face without expression. This system learned exaggeration from caricatures which they synthesized in the previous experiment by using neural network. Results demonstrate that exaggeration in an output caricature is similar to that generated by a corresponding artist and this system can automatically synthesize caricatures with some styles of exaggeration.