リップメイク自動分類を実現する最先端のAI技術とは

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によって、リップメイクの形状や色に基づいて画像を自動で分類する「教師なし距離学習モデル」を開発しました。このモデルは、主観の影響を受けずにリップメイクを分類することができ、SNSでのトレンド分析などに非常に有用です。

モデルの必要性と背景

近年、メイクは美の追求だけでなく、自分自身を表現する手段としても重要な役割を担っています。SNSの普及に伴い、日々さまざまなメイクスタイルが共有され、トレンドの変化も急速です。このような変化を正確に捉え分析するためには、大量のデータを処理できる自動分類モデルが求められます。

従来のモデルでは、人間が画像に対して意図的にラベルを付ける必要があり、このプロセスは手間がかかり、主観や文化的バイアスが入り込むリスクがありました。そこで、コーセーの研究陣は、人手によるラベル付けなしに、画像の類似性を純粋に学習できる「教師なし距離学習モデル」の開発に着手しました。

教師なし距離学習モデルの仕組み

この新モデルは、画像生成技術の一つである“Makeup transfer”を利用しています。具体的には、異なる2つの画像から生成されたものを擬似的な類似ペアと非類似ペアに分け、リップメイクの形状や色を明確に分離して学習させます。これにより、人手の介入を省きながらも、リップメイクの微細な違いを定量的に捉えることが可能となりました。

検証に使用された大規模な公開画像データセットでも、新モデルは従来の教師なし学習モデルを超える精度を示し、特にデータ全体から見れば少数派にあたるスタイルについても高い分類精度を達成しました。たとえば、全体の1%しか存在しないスタイルでも正確に分類できることが確認されています。