Guinguette Marais Poitevin

この技術は、赤ちゃんから大人まで、様々な照明、表情、ポーズを完全に自動化してエイジングする初めての手法です。

幼い子供の写真を1枚の写真からエイジングすることは、あらゆるシナリオの中で最も難しいとされています。そのため、私たちはこの非常に困難なケースに特に焦点を当てたいと考えました」と、ワシントン大学のコンピュータサイエンス・エンジニアリング助教授であるIra Kemelmacher-Shlizerman氏は述べています。

完全に拘束されていない状態の子供の写真を撮影し、私たちの手法が驚くほどうまく機能することを発見しました」

研究チームはこの新技術に関する論文を投稿し、6月にオハイオ州コロンバスで開催されるIEEE Computer Vision and Pattern Recognition conferenceで研究成果を発表する予定です。

ソフトウェアの仕組み

このソフトウェアは、インターネット上にある何千枚ものランダムな年齢や性別の異なる顔写真から、平均的なピクセル配列を決定します。 次に、アルゴリズムが各ブラケットの平均値の間の対応関係を見つけ、年齢間の顔の形状と外観の平均的な変化を計算します。 そして、これらの変化を新しい子供の写真に適用し、その後の年齢から80歳までの間にどのように見えるのかを予測します。 レンダリングされた画像は、82人の実在の人物の写真と比較されました。

赤ちゃんの顔の形や外見、さまざまな表情は、大人になるまでに大きく変化することが多く、その変化をモデル化して予測することは困難です。

この技術は、同じ年齢と性別の何千人もの顔の平均値を活用し、グループ間の年齢による視覚的変化を計算して、その変化を新しい人の顔に適用するものです。

ランダムなユーザーに、それぞれの例に対して正しい年齢の写真を識別するように求める実験では、ユーザーは現実の写真と同じくらいの頻度で、自動的にレンダリングされた写真を選んだことがわかりました。

共同執筆者のSteven Seitz教授（コンピュータサイエンス・エンジニアリング専攻）は、「我々が行った大規模なユーザー調査では、人々が現実と見分けがつかないほど説得力のある年齢進行の結果が示されました。

「年齢を重ねた子供の写真と、同じ人物の大人になってからの写真を見せられても、どちらが本物の写真なのかを確実に見分けることはできません」

実際の子供の写真は、照明の変化や影、おかしな表情、さらにはミルクのような口ひげなどが原因で、エイジング処理が難しいとされています。

これらの影響を補正するために、アルゴリズムはまず、顔が傾いていたり、頭が傾いていたり、照明が安定していなかったりするのを自動的に補正し、その後、計算された形状や外観の変化を新しい子供の顔に適用します。

年齢を重ねる作業の最も一般的な用途は、行方不明の子供の古いバージョンをレンダリングすることでしょう。

これらのレンダリングは通常、アーティストが手作業で行います。アーティストは、子供や家族の写真を使い、編集ソフトウェアを使って、縦に伸びる、しわができる、鼻が長くなるなど、年齢とともに子供の顔に起こる一般的な変化を考慮します。

しかし、このプロセスには時間がかかり、顔の特徴が赤ちゃんに似ている5歳以下の子供の場合、正確な画像を作るのはかなり難しいのです。

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この自動年齢推定ソフトは、一般的なコンピューターで動作し、1つの顔の結果を出すのに約30秒かかります。 ただし、まだ一般には公開されていません。

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今回の手法では、性別と年齢を考慮していますが、研究チームは、民族などの他の識別子や、髪の毛の白さやシワなどの美容的要素も取り入れて、すべての人間の顔を表現できるような強固な手法を構築したいと考えています。

「大量に撮影された顔写真を活用して、世界中のすべての人の顔を表現することにとても興味があります」とKemelmacher-Shlizermanは語ります。

加齢のプロセスは、考慮すべき多くの次元のうちの1つです」

同社によると、自分の写真をアップロードしてこの技術を試すことができるモバイルアプリとウェブサイトのツールを近日中に提供する予定です。