Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78507
| Title: | การสร้างคำอธิบายการแต่งหน้าจากคุณลักษณะที่มองเห็นของส่วนประกอบของใบหน้า |
| Other Titles: | Creating facial makeup descriptions from perceptual features of facial components |
| Authors: | ชญานิศ เรืองฤทธิ์ชาญกุล ศิริพร พุ่มพวง |
| Advisors: | ศุภกานต์ พิมลธเรศ ศศิภา พันธุวดีธร |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์ |
| Subjects: | การแต่งหน้า การรู้จำใบหน้ามนุษย์ (วิทยาการคอมพิวเตอร์) นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์) Cosmetics Human face recognition (Computer science) Neural networks (Computer science) |
| Issue Date: | 2562 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อสร้างคำอธิบายการแต่งหน้าจากคุณลักษณะที่มองเห็นของส่วนประกอบ ของใบหน้า ได้แก่ ตา แก้มและปาก ในการศึกษานี้คำอธิบายการแต่งหน้าจากการวิเคราะห์ภาพใบหน้าแบ่ง ออกเป็นสองส่วน คือ หมายเลขสีของเครื่องสำอางจริงสองยี่ห้อและลักษณะของการทาสีทาแก้ม การใช้การ ตรวจจับจุดสังเกตบนใบหน้ากับภาพใบหน้าที่มีการแต่งหน้าต้นฉบับสามารถกำหนดตำแหน่งของใบหน้าและ ลักษณะบนใบหน้าในรูปแบบของชุดข้อมูล ในขณะที่ข้อมูลสีซึ่งแยกจากความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของข้อมูล ดังกล่าวสามารถใช้เพื่อระบุหมายเลขสีเครื่องสำอางและลักษณะการทาแก้ม จากนั้นจึงนำข้อมูลสีที่ได้มา เปรียบเทียบกับชุดข้อมูลของภาพใบหน้าที่มีการแต่งหน้าซึ่งรวบรวมจากสองยี่ห้อโดยใช้การวัดความคล้าย ในขั้นตอนสุดท้ายคำอธิบายการแต่งหน้าของหมายเลขสีเครื่องสำอางและลักษณะการทาสีทาแก้มจะสร้างขึ้น จากการรวมส่วนประกอบของใบหน้าทั้ง 3 ส่วน สำหรับการทดลองนี้ใช้ปริภูมิสีทั้งหมด 3 รูปแบบ ได้แก่ ปริภูมิสีแบบอาร์จีบี ปริภูมิสีแบบเอชเอสวี และปริภูมิสีแบบ L*a*b* รวมทั้งใช้การหาค่าความคล้ายด้วยวิธี ระยะทางยุคลิด Delta E 2000 และความคล้ายโคไซน์เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด |
| Other Abstract: | The purpose of this paper is to create facial makeup descriptions from perceptual features of three facial components, which are eyes, cheeks, and mouth. In this study, the description based facial image analysis can be separated into two parts, which are color number of cosmetics collected from two brands and the characteristics of brusher. Applying facial landmark detection to the original makeup face image can locate a face and its facial features in terms of data points, whereas color information extracted from those data points and their spatial relationships can be used to identify cosmetic color numbers and characteristics of brusher. Subsequently, the extracted color information is compared with those of the collective makeup facial images of two brands using similarity measurement. Finally, the makeup description of cosmetic color number and characteristic of brusher are generated as a mixture of each facial component from the collection. In the experiments, RGB, HSV, and L*a*b* color spaces were taken into account in this research together with Euclidean distance, Delta E 2000, and Cosine similarity measurement for the highest efficiency. |
| Description: | โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2562 |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78507 |
| Type: | Senior Project |
| Appears in Collections: | Sci - Senior Projects |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 62-SP-COMSCI-055 - Chayanit Rueng.pdf | 1.95 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.