骨格タイプ判別システムの開発 12H035 北川由貴 1 はじめにファッション誌や街の服屋にあるマネキンの格好、テレビに移る女優の服装などファッションコーディネートの参考にできるものが増えてきている。しかし、ファッション誌に載っている服の組み合わせや街の服屋にあるマネキンの格好を真似してみても、垢抜けなる。2 値化した画像データから各パーツごとに大きさや高さなどを計測する。この計測結果からストレートタイプの適正比率を計測する。 4 結果と考察ストレートタイプの身体の特徴が現れやすい身体のい、自分に似合わないと感じる人は少なくないだろう。各パーツを測定し数値で表現することができた。このこの問題を解決するためには、自分に似合うファッ数値を基にストレートタイプにあたる割合を導き出すションスタイル把握する必要がある。 2 本研究の目的本研究ではユーザーの似合うファッションスタイルを判別するシステムの開発をした。自分の似合うシステムを構築した。このシステムの利点は、身体の特徴を人間の目で見るよりも正確に測定できることである。 5 まとめファッションスタイルが分からないという人は、自分本稿では、ユーザーの似合うファッションスタイルの体格をよく分かっていない、または客観的に把握でを客観的に判別するシステムの開発を行った。そのたきていないためであると考えられる。め、ユーザーが本来持っている体型のラインの特徴を本研究の目的は、骨格診断 [1] を用いたファッションスタイルを判別するシステムの開発である。骨格診断を用いることで、ユーザーの似合うスタイルを客観的に判別するシステムを開発することを目指す。 3 システム基にファッションアイテムを導き出す骨格診断を基にしたシステムを検討した。その結果、骨格診断の中の 1 つのタイプであるストレートタイプにあたる割合を導き出すシステムを開発することができた。しかし、残り 2 つのタイプであるウェーブタイプとナチュラルタイプにあたる割合を導本研究では、骨格タイプの 1 つであるストレートタき出すことができていないため、今後この 2 つのタイイプにどれほど当てはまるかを測定する。そのため、プにあたる割合を導き出す機能の開発を行う必要があユーザーを撮影した画像データから骨格タイプの特徴ると考えられる。また、測定結果のデータを多数収集を抽出し、いくつ当てはまるかでストレートタイプのし現在のシステムの精度を上げることが望ましい。適正比率を出力する。まず、ブルー一色の背景の場所本システムを用いることで似合うファッションスタでユーザーは黒一色の服装を着用し、正面と横向きのイルを提案できるため、今後のアパレル業界などに貢写真を撮る。この画像のデータからユーザーの身長、献することが期待できる。バストの高さ、後頭部の突出、身長に対して手足の比率、首の長さを数値データとして取り出し、骨格診断をする。画像の解析は OpenCV [2] を用いて行う。これらの画像データを BGR を用い、ユーザーの体にあたる部分の BGR 値をすべて 255 に設定する。それ以外の背景部分の BGR 値をすべて 0 に設定し 2 値化す参考文献 [1] 山崎真理子. 骨格診断初めての公式本. 株式会社すばる舎リンケージ, 2014. [2] Opencv 公式ポータルサイト. http://opencv. org/.