著者
韓 惠軫 内川 惠二
出版者
一般社団法人 画像電子学会
雑誌
画像電子学会誌 (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.45, no.3, pp.329-339, 2016 (Released:2018-01-25)
参考文献数
24

2000年に入ってからアニメーション制作現場にデジタル彩色システムが導入され,アニメーションの色再現が重要になってきた.写真の色再現では記憶色を基に再現される肌色が好まれることが知られ,テレビ画像では肌色の許容範囲が狭いことが明らかになるなど、肌色の研究が進んできている.しかし,アニメーション制作においては肌色の表現が難しいにも係わらず,それに関する研究は極めて少ないのが現状である.そこで本研究では,セル画調の人物顔の肌色を対象に,好ましい肌色および肌色判断と顔形状との関係を明らかにすることを目的とした.その結果,セル画調の人物顔における好ましい肌色として,明るい肌色を選ぶ傾向が示された.顔形状に対する好ましい肌色の被験者間の分布範囲が円形刺激の場合よりも狭かった.従って,顔形状間にも違いあることが明らかになった.また,色マッチングの実験で、肌色の判断には顔形状はほとんど関係していないことが示された.ただし,好ましい肌色付近の色における肌色判断が安定であること,また,スクランブル顔,上下逆転顔,パーツ不足顔では肌色の判断が不正確である傾向にあり,顔知覚と肌色判断が関係していることが示唆された.
著者
福田 一帆 内川 惠二 Donald I. A. MACLEOD
出版者
一般社団法人 映像情報メディア学会
雑誌
映像情報メディア学会技術報告 36.13 (ISSN:13426893)
巻号頁・発行日
pp.21-24, 2012-02-28 (Released:2017-09-21)
参考文献数
12

照明環境によらない安定した物体表面の色の見えを実現する色恒常性メカニズムは,高輝度な周辺色の影響を強く受けることが知られている.一方,実環境の高輝度な色光には,発光物体,蛍光面,金属光沢など照明環境の情報とならないものも多く存在する.本研究では,色恒常性への効果に対する周辺刺激の色の見えのモードの影響を明らかにするため,より高輝度な周辺色による色恒常性への効果を調べた.その結果,ある輝度を超えた周辺色の色恒常性への効果は減衰した.また,このときの輝度は表面色モードから開口色モードへの移行輝度と類似した.これらの結果は,色恒常性において表面色のみを選択的に処理するアルゴリズムの存在を示唆する.
著者
内川 惠二
出版者
社団法人 日本印刷学会
雑誌
日本印刷学会誌 (ISSN:09143319)
巻号頁・発行日
vol.28, no.3, pp.184-191, 1991-05-31 (Released:2010-09-27)
参考文献数
15

Principles of the present color systems are briefly described and their limitations are discussed. Since one of the most significant limitation is that color appearance cannot be represented by these color systems, factors influencing color appearance are mentioned and variations of color apearance by these factors are described in order to show how and in what degree colors change. Modes of color appearance has been recently considered as an important factor caused by a higher level of the visual system. Therefore, its effects on color appearance is shown using the results obtained in an categorical color-naming experiment.
著者
鎌田 悠太郎 矢田 紀子 眞鍋 佳嗣 内川 惠二
出版者
一般社団法人日本色彩学会
雑誌
日本色彩学会誌 (ISSN:03899357)
巻号頁・発行日
vol.37, no.5, pp.467-478, 2013-09-01

本研究の目的は,人間の視覚特性であるカテゴリカル色知覚と色恒常性を考慮した色認識モデルを獲得し,これを用いて画像中の物体色の色認識を行うことである.画像中の色認識はコンピュータビジョンに非常に重要であるが,従来のカテゴリカル色知覚と色恒常性を備えたカテゴリカル色知覚モデルは画像に対する認識精度が低かった.その原因として,従来モデルにおけるカテゴリ毎の学習量の偏りとカテゴリ境界付近の色に対する認識精度の低さがあげられる.そこで本論文では,カテゴリカルカラーネーミング実験の結果から作成する教師データのカテゴリ毎の学習量の偏りの均一化と,カテゴリ境界付近の色の認識にふさわしいデータ構造への変更を行い,新たなモデルを獲得する.そして,提案モデルに対してカテゴリ毎の認識精度の検証と,カテゴリ境界付近の色の認識精度の検証を行い,その色認識精度が従来のモデルより高いことを示す.また,提案モデルを画像に適用し,画像に対する色認識精度が高いことを示す.