AIヘアスタイリングシステム

# AIヘアスタイリングシステムについて

現在、**完全に統合されたシステムは市場に存在しません**が、部分的な技術は存在します:

## 既存の類似技術

1. **顔認識・類似判定**: 

   - Microsoft Azure Face API

   - AWS Rekognitionなど

2. **ヘアスタイルシミュレーション**:

   - ModiFace、YouCam Makeupなどのアプリ

   - ただし、カット指示までは行わない

3. **3Dスキャン技術**:

   - iPhone LiDARスキャナー

   - 専門的な3Dスキャナー

## システム開発の提案

このシステムは非常に複雑なため、**段階的な開発**をお勧めします。完全なソースコードは数千行になりますが、基本的なプロトタイプの構造を示します:

## 実装のポイント

### 必要な技術スタック:

1. **顔認識・特徴抽出**

   - DeepFace, FaceNet, ArcFace

   - dlib, OpenCV

2. **3Dスキャン処理**

   - Open3D（点群処理）

   - Meshroom（3D再構成）

3. **AIモデル**

   - PyTorch/TensorFlow（ディープラーニング）

   - StyleGAN（ヘアスタイル生成）

4. **データベース**

   - 有名人の顔データ: 5000人以上

   - ヘアスタイルデータ: 各角度、長さ

### 開発の課題:

1. **データ収集**: 著作権・肖像権の問題

2. **精度**: 髪質、クセの考慮

3. **3D処理**: リアルタイム性能

4. **専門知識**: 美容師の技術をAIに落とし込む

### 推奨アプローチ:

1. **Phase 1**: 顔認識と有名人マッチング

2. **Phase 2**: カット指示の自動生成

3. **Phase 3**: 3Dスキャンとパーマ配置

4. **Phase 4**: AR表示でリアルタイムプレビュー

このシステムは革新的ですが、**美容師の専門知識との協力**が成功の鍵となります。AIは提案ツールとして、最終判断は人間が行う形が現実的です。

```py """ AI美容師システム - プロトタイプ 必要なライブラリ: pip install opencv-python face_recognition numpy pillow scikit-learn """ import cv2 import numpy as np from pathlib import Path import json from typing import Dict, List, Tuple, Optional class HairStyleAI: """AIヘアスタイリングシステムのメインクラス""" def __init__(self): self.celebrity_database = {} self.load_celebrity_data() def load_celebrity_data(self): """有名人のヘアスタイルデータベースを読み込む""" # 実際の実装では、大規模なデータベースから読み込む self.celebrity_database = { "松本潤": { "hair_length": {"top": 8, "side": 4, "back": 5}, "hair_type": "パーマ", "face_shape": "oval", "features": [0.1, 0.2, 0.3] # 顔特徴ベクトル（簡略版） }, "木村拓哉": { "hair_length": {"top": 10, "side": 3, "back": 4}, "hair_type": "ストレート", "face_shape": "square", "features": [0.2, 0.3, 0.1] } } def capture_customer_image(self, image_path: str) -> np.ndarray: """ 客の画像を読み込む 実際の実装では、デジカメや3Dスキャナーから取得 """ image = cv2.imread(image_path) if image is None: raise ValueError(f"画像を読み込めません: {image_path}") return image def extract_face_features(self, image: np.ndarray) -> Dict: """顔の特徴を抽出""" # 簡略版: 実際にはディープラーニングモデルを使用 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier( cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml' ) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) if len(faces) == 0: raise ValueError("顔が検出されませんでした") x, y, w, h = faces[0] return { "face_bbox": (x, y, w, h), "face_shape": self.detect_face_shape(image, (x, y, w, h)), "features_vector": np.random.rand(128) # 実際はResNetなどで抽出 } def detect_face_shape(self, image: np.ndarray, bbox: Tuple) -> str: """顔の形状を判定""" x, y, w, h = bbox aspect_ratio = h / w if aspect_ratio > 1.5: return "long" elif aspect_ratio < 1.2: return "round" elif w > h * 0.9: return "square" else: return "oval" def find_similar_celebrities(self, customer_features: Dict, top_k: int = 5) -> List[Tuple[str, float]]: """似ている有名人を検索""" similarities = [] customer_vector = customer_features["features_vector"] for name, data in self.celebrity_database.items(): # コサイン類似度を計算 celebrity_vector = np.array(data["features"]) # 次元を合わせる（実際の実装では同じ次元で統一） similarity = np.random.random() # 簡略版 similarities.append((name, similarity)) similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return similarities[:top_k] def calculate_cut_instructions( self, current_length: Dict[str, float], target_style: Dict ) -> Dict: """カット指示を計算""" target_length = target_style["hair_length"] instructions = { "top": { "current": current_length.get("top", 10), "target": target_length["top"], "cut_amount": current_length.get("top", 10) - target_length["top"], "technique": "レイヤー" if target_style["hair_type"] == "パーマ" else "ブラント" }, "side": { "current": current_length.get("side", 8), "target": target_length["side"], "cut_amount": current_length.get("side", 8) - target_length["side"], "technique": "グラデーション" }, "back": { "current": current_length.get("back", 9), "target": target_length["back"], "cut_amount": current_length.get("back", 9) - target_length["back"], "technique": "グラデーション" } } return instructions def generate_perm_instructions(self, target_style: Dict) -> Optional[Dict]: """パーマの指示を生成""" if target_style["hair_type"] != "パーマ": return None # 3Dスキャンデータから頭部の形状を取得（簡略版） instructions = { "rod_placement": [ {"position": "トップ", "rod_size": "中", "count": 8, "direction": "前方"}, {"position": "サイド", "rod_size": "小", "count": 6, "direction": "下方"}, {"position": "バック", "rod_size": "中", "count": 10, "direction": "放射状"} ], "wrapping_method": "スパイラル巻き", "paper_usage": "エンドペーパー使用", "processing_time": "15-20分", "solution": "コスメパーマ液" } return instructions def generate_visual_guide( self, customer_image: np.ndarray, cut_instructions: Dict ) -> np.ndarray: """視覚的なガイドを生成""" guide_image = customer_image.copy() # 簡略版: カット位置に線を描画 height, width = guide_image.shape[:2] # トップのカットライン cv2.line(guide_image, (width//4, height//4), (3*width//4, height//4), (0, 255, 0), 3) # サイドのカットライン cv2.line(guide_image, (width//6, height//3), (width//6, 2*height//3), (255, 0, 0), 3) return guide_image def process_customer(self, image_path: str, current_hair_length: Dict) -> Dict: """顧客の処理を実行""" print("=== AI美容師システム ===") # 1. 画像読み込み print("1. 画像を読み込んでいます...") image = self.capture_customer_image(image_path) # 2. 顔特徴抽出 print("2. 顔の特徴を分析しています...") features = self.extract_face_features(image) print(f" 顔の形状: {features['face_shape']}") # 3. 似ている有名人を検索 print("3. 似ている有名人を検索しています...") similar_celebs = self.find_similar_celebrities(features) print(" 類似度の高い有名人:") for name, score in similar_celebs: print(f" - {name}: {score:.2%}") # 4. スタイル選択（デモでは最初の候補を選択） selected_celeb = similar_celebs[0][0] target_style = self.celebrity_database[selected_celeb] print(f"\n4. 選択されたスタイル: {selected_celeb}") # 5. カット指示生成 print("5. カット指示を生成しています...") cut_instructions = self.calculate_cut_instructions( current_hair_length, target_style ) print("\n【カット指示】") for part, details in cut_instructions.items(): print(f" {part}:") print(f" 現在の長さ: {details['current']}cm") print(f" 目標の長さ: {details['target']}cm") print(f" カット量: {details['cut_amount']}cm") print(f" 技法: {details['technique']}") # 6. パーマ指示生成 perm_instructions = self.generate_perm_instructions(target_style) if perm_instructions: print("\n【パーマ指示】") print(f" 巻き方: {perm_instructions['wrapping_method']}") print(f" 処理時間: {perm_instructions['processing_time']}") print(" ロッド配置:") for rod in perm_instructions['rod_placement']: print(f" - {rod['position']}: {rod['rod_size']}ロッド×{rod['count']}本 ({rod['direction']})") return { "customer_features": features, "similar_celebrities": similar_celebs, "selected_style": selected_celeb, "cut_instructions": cut_instructions, "perm_instructions": perm_instructions } # 使用例 if __name__ == "__main__": # システムを初期化 ai_stylist = HairStyleAI() # 顧客の現在の髪の長さ（cm） current_length = { "top": 12, "side": 8, "back": 10 } # 処理実行（実際の画像パスを指定） # result = ai_stylist.process_customer("customer_photo.jpg", current_length) print("\n【システムの主要機能】") print("✓ 顔特徴抽出") print("✓ 有名人類似度判定") print("✓ カット指示生成") print("✓ パーマ配置計算") print("\n実際の運用には、以下が必要です:") print("- 大規模な有名人データベース") print("- 高精度な顔認識モデル（DeepFaceなど）") print("- 3Dスキャンデータ処理") print("- ヘアスタイル画像生成AI（StyleGANなど）") ```