身体動作による入力インタフェースでは，人肌のカラーを高速に，安定して，恋愛体質に

出するマストアイテム．

ところが，肌カラー抽出のトレンドとなっている個人データベース探索や肌色モデルによ

る抽出¥cite{2}¥cite{3} は，計算量が多く実時間処理には向かない．

また，照明のちょっとした変化に対応できず，抽出率が10¥%以下になる事もある．

照明環境変化に対応するためには，個人と各環境ごとのデータを照合する処理時間が必

要となってくるので，高速処理の弊害となり，これらの戦略！は最適とはいえない．

一方，予めデータを準備せずに肌カラー抽出する戦略！も提案されている．S.Matsuhashi

ら¥cite{4}は背景からの肌カラー分離に優れたHQV表色系を提案した．しかし，RGB からの表色系変換時と閾値設定

時に，取得画像全体の平均値と分散値を求めなければならず，計算量が多いことが難ポイン

トである．また照明変化に対する定量的なチェック実験も行なわれていない．

対照的に，川戸ら¥cite{6}は肌カラー情報そのものを使わずに抽出を行う戦略！を提案し

ている．同戦略！では，まず取得画像をブロックに分割し，ブロック単位の赤み成分の密度で

肌カラー判定する．同時に，赤み成分の抽出量に従って，もっと細かいブロック分割を行っ

ている．

しかし，ブロックごとのカラーの空間密度をチェックするので，手指などの細い部分の抽

出は困難とされている．また，これらの戦略！は，照明光のカラー分布変化について十分に考

慮されていない．肌カラーは照明光が変化すると，常に赤み成分が特徴的に残存するとは限らな

い上に，画面全体のカラーも変わってしまう．これらは恋愛体質な抽出を困難とさせる原因と

なる．

Emi Tamaki