当研究室D2の佐野君が第１著者の論文がでました。深層学習を用いた顔画像情報による魅力推定と顔形態解析を用いた魅力指標とを融合的に扱ってみたというものです。色々なところに応用できそうです。以下のリンクから入手できます。https://www.nature.com/articles/s41598-023-47084-x

Sano, T., Kawabata, H. A computational approach to investigating facial attractiveness factors using geometric morphometric analysis and deep learning. Sci Rep 13, 19797 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41598-023-47084-x

日本語訳==
顔の魅力を構成する特徴については、数多くの研究がある。近年、先行研究の仮説に頼らずに顔の特徴を調べることができる計算論的研究が注目されている。このアプローチでは、多くの顔刺激を用い、幾何学的形態計測やディープラーニングなどの手法を用いて、顔の身体的特徴と魅力との関係をモデル化する。しかし、それぞれの手法を用いた研究は独自に行われており、技術的・データ的な制約がある。また、実際の魅力知覚の要因を計算手法のみで特定することは困難である。本研究では、幾何学的形態計測と印象評価により、魅力知覚に重要な形態特徴を検討した。 さらに、ディープラーニングを用いて重要な顔特徴を網羅的に解析した。その結果 その結果、目に関連する領域が魅力の判断に不可欠であること、また、異なる人種グループ 人種によって、形状や肌情報が魅力に与える影響が異なることが示された。本研究のアプローチは 本研究で用いたアプローチは、普遍的で多様な顔の魅力の特徴を理解することに貢献する。心理学的知見と工学的応用を拡大するものである。