論文の概要: Interpretable Face Contrast Modeling for Smartphone Portrait Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26517v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 14:50:09 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-21 06:57:00.77754
- Title: Interpretable Face Contrast Modeling for Smartphone Portrait Rendering
- Title（参考訳）: スマートフォンのポートレートレンダリングのための解釈可能な顔コントラストモデリング
- Abstract要約: 顔のコントラストを体系的に評価するための,現実的なマネキンベースデータセットを提案する。
3つの成分単位の指標を組み合わせることで、バランスの取れた顔のコントラストの嗜好をモデル化できることを示す。
我々の研究は、肖像画における顔のコントラストを定義し評価するための制御された第一歩を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.86811608898898
- License:
- Abstract: The quality of smartphone portrait photography has become increasingly important to both manufacturers and users. Recent devices use complex computational pipelines to improve facial rendering under varied lighting. These pipelines vary widely across manufacturers, so the same portrait can look noticeably different across smartphones. These differences affect multiple aspects of facial appearance, making perceptual preference difficult to characterize with a single measure. To address this, we propose an interpretable framework that decomposes face contrast into three components: overall facial tonal separation, eye-region contrast, and micro-contrast of fine skin details. We formulate dedicated metrics for each component and validate them via pairwise human judgments, demonstrating that our approach correlates more closely with human contrast perception than traditional contrast measures. To support this analysis, we introduce a realistic mannequin-based dataset designed for systematic facial contrast evaluation, comprising 508 full-resolution captures from 29 smartphones under diverse lighting, with region-specific masks and extensive pairwise perceptual annotations. As a downstream analysis, we show that combining the three component-wise metrics provides a meaningful basis for modeling balanced facial contrast preference in a controlled setting, and we present a preliminary evaluation on a smaller real-portrait dataset indicating that insights derived from the mannequin study can extend to real images. Our work provides a controlled first step toward defining and evaluating face contrast in portrait imaging.
- Abstract（参考訳）: スマートフォンのポートレート写真の品質は、メーカーとユーザーの両方にとってますます重要になっている。
最近のデバイスでは、複雑な計算パイプラインを使用して、様々な照明下での顔のレンダリングを改善している。
これらのパイプラインはメーカーによって大きく異なるため、同じポートレートはスマートフォンによって明らかに異なる。
これらの違いは、顔の外観の複数の側面に影響を及ぼし、知覚的嗜好を単一の尺度で特徴づけることが困難になる。
これを解決するために,顔のコントラストを,顔のトーナル分離,目領域のコントラスト,細かな皮膚の微細コントラストの3つの構成要素に分解する解釈可能なフレームワークを提案する。
従来のコントラスト尺度よりも,人間のコントラスト知覚と密接に関連していることが実証された。
この分析を支援するために,29個のスマートフォンから508個のフルレゾリューション・キャプチャーを多彩な照明下で取得し,領域固有のマスクと広範に対角的アノテーションを付加した,システマティック・コントラスト評価のための現実的なマネキンベースデータセットを導入した。
下流分析では,3つの成分単位の指標を組み合わせることで,バランスのとれた顔のコントラストの嗜好を制御した環境でモデル化する上で有意義な基礎が得られ,マネキン研究から得られた洞察が実画像に拡張可能であることを示す。
我々の研究は、肖像画における顔のコントラストを定義し評価するための制御された第一歩を提供する。
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