1 0 0 0 OA 顔印象が良い髪形の定量化に向けた心理ポテンシャル場の複雑性評価
- 著者
- 粟野 直之 秋山 美菜子 村木 祐太 小堀 研一
- 出版者
- 日本感性工学会
- 雑誌
- 日本感性工学会論文誌 (ISSN:18845258)
- 巻号頁・発行日
- pp.TJSKE-D-19-00050, (Released:2020-08-21)
- 参考文献数
- 25
- 被引用文献数
- 1
Hairstyles are important for many women in visual attractiveness. However, it is difficult to objectively judge by themselves which hairstyle suits for them. Previous study has reported that circular-based complexity of psychological potential field (PPF), which can be calculated on digital images, indicates goodness of impressions for facial shapes. In this paper, we apply some complexities of PPF, including the previous complexity, to facial images to investigate whether good hairstyles for facial impressions can be quantified. Here, with constraining several facial components, subjective evaluation and objective evaluation have been compared by correlation analysis. Subjective evaluation adopts a paired comparison method, and objective evaluation adopts several shape analyses of PPF produced from each facial image. The results show a necessity to evaluate PPF with the gender separated. Moreover, some three-dimensional complexities of PPF indicated a certain effectiveness to assess good impression for hairstyles.
1 0 0 0 OA 歪みのない曲面生成のための正N角形に基づいた3角形面と5角形面の滑らかな曲面内挿法
- 著者
- 村木 祐太 今野 晃市 徳山 喜政
- 出版者
- 芸術科学会
- 雑誌
- 芸術科学会論文誌 (ISSN:13472267)
- 巻号頁・発行日
- vol.9, no.2, pp.49-57, 2010 (Released:2010-07-13)
- 参考文献数
- 12
N辺形形状の曲面当てはめは,古くから多くの人により研究されている.しかし,フィレット操作で生成されるような稜線の長さが極端に異なる形状への曲面当てはめにおいては,歪んだ形状が生成されたり,隣接面と不連続であったり,ユーザーによる手動入力が必要であったりと,どの手法も一長一短である.これら3つの問題を同時に解決するのは,いまだ困難である.本論文では,稜線の長さが極端に異なる形状に対して正N 辺形を生成するように分割曲線を生成することで,隣接面とG1連続かつ滑らかな曲面生成を可能にする手法を提案する.はじめに,分割する稜線のパラメータを決定し,領域を分割する稜線を生成する.その後で,分割した各領域に曲面を当てはめる.
1 0 0 0 OA ディスプレイスメントマッピングを目的とした点群データからの表面形状の抽出
- 著者
- 大坪 真之 村木 祐太 西尾 孝治 小堀 研一
- 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年次大会講演予稿集 一般社団法人映像情報メディア学会 (ISSN:13431846)
- 巻号頁・発行日
- pp.22C-2, 2017 (Released:2020-01-23)
- 参考文献数
- 3
Recently, practical application of 3D scanners promotes use of point cloud. It is necessary to manually create a surface shape in order to represent concave - convex surface profile of the 3D model. Our method can automatically extract the concave - convex surface shape from the point cloud data.