女性の美しさを引き出す！新しいリップメイク分類技術が登場

最新リップメイク技術の登場

株式会社コーセーは、慶應義塾大学の青木義満教授との共同研究で新たに開発した「教師なし距離学習モデル」によって、リップメイクの自動分類が可能になりました。この技術は、リップメイクの形状と色の類似性に基づいており、画像を主観的なバイアスなしで分類します。そのため、SNSなどでのトレンド分析にも非常に役立つと期待されています。

研究の背景

近年、メイクアップは単なる美の追求ではなく、トレンドを反映し、個性を表現する重要な手段となっています。SNSでは多様なメイクアップスタイルが日々シェアされており、トレンドの流れも急速です。このような状況下で、多くのデータを処理し、微細な違いを解析できる自動分類モデルの開発が求められています。しかし、従来のモデルは、人間が画像に加えるラベル付けが必要で、時間やコストがかかる上に主観や文化的偏りが入り込みやすく、少数派のメイクスタイルが過小評価される恐れがありました。この課題に対応するため、今回の研究はラベルなしで画像間の類似性を学習できる「教師なし距離学習モデル」の開発に至りました。

技術の詳細

「教師なし距離学習モデル」は、“Makeup transfer”と呼ばれる画像生成技術を応用して、画像を深層学習に基づいて整理します。この仕組みにより、擬似的な類似ペアと非類似ペアを用いて、リップメイクの形状と色を明確に学習することが可能です。特に注目すべきは、一般的な指標では捉えきれない“雰囲気レベルの距離”を認識し、形状と色によってリップメイクの異なるスタイルを自動分類できる点です。

実際に公開された大規模な画像データセットを用いてその精度を検証したところ、従来の教師なし学習モデルを上回る結果が得られました。また、少数派のスタイルについても高い精度を示し、より多様なリップメイクスタイルを的確に分類できることが確認されました。

今後の展望

この新しい「教師なし距離学習モデル」は、ラベルに依存しないため、多様なメイクスタイルの把握や、SNSでのトレンド分析にも適しています。これにより、一人一人の個性を尊重した美容の実現が可能となるのです。

今後は、この技術を活かした他のメイクジャンルへの応用が期待されており、さらに多くの人々が自分に合った美容スタイルを楽しむことができる研究開発を進めていく予定です。美しさを追求する上で、新たなソリューションを提供できるこのモデルにぜひご注目ください。