In this project, we aim to achieve high-accuracy predictions in facial attribute estimation tasks such as emotion estimation, age estimation, and disease sign detection, even under limited data conditions caused by privacy concerns and data collection constraints. In particular, we focus on pretraining using large-scale public datasets to acquire generalized face features that are broadly useful across various facial attribute estimation tasks, and on building models that utilize these features.
本研究では、顔画像を用いた感情・年齢などの属性推定や疾病の兆候検出といったタスクにおいて、 プライバシーやデータ収集の制約により十分な学習データを確保することが難しい状況でも、高精度な推定を実現することを目指しています。 特に、大規模な公開データセットを活用して、さまざまな属性推定タスクに共通して有用な汎用顔特徴（Generalized Face Feature）を事前学習により獲得し、それを活用した高性能な推定モデルの構築に注目しています。
We are currently seeking facial image data contributions to support and advance our research on facial attribute modeling. If you are interested in contributing or would like more information, please contact us here.
本研究では、顔画像を用いたモデルの構築に取り組んでいます。研究をさらに発展させるために、顔画像データのご提供にご協力いただける方を募集しています。 ご提供いただける場合やご興味のある方は、こちらの連絡先までご一報いただけますと幸いです。