実は好みのお化粧パターンも，対話型進化計算システムで作れてしまいます． 原理はレディース/メンズウォッチと同じで，お化粧におけるファンデーションやチーク，アイシャドウといったパーツを組み合わせることで，対話型進化計算システムによって様々なお化粧パターンを生み出すことができます． 下図にお化粧用のパーツとお化粧例を示します．

このシステムでは，パソコンディスプレイ上で仮想的にユーザ自身の顔にお化粧を施こしたパターンを2つずつ提示し，ユーザはどちらが好みか，または引き分け評価かを入力していきます． ここまでの流れですとレディースウォッチデザインとなんら変わりはないですが，このシステムでは，一連の評価中に好みのデザインパーツを指定できるようにしたり，実験のシチュエーションを工夫したりしました． 好みのデザインパーツ指定（ダイレクトマニピュレーション）は，「お化粧はユーザ自らするものなので，単に好き/嫌いの評価を繰り返しているだけだとお化粧している感が薄れてしまう」というコンセプトから導入しました．


また，ときにはお出かけ用に張り切ってメイクしたり，ビジネスの場ではフォーマルにまとめたりなど，時と場合によってお化粧の傾向が変わります． これらを踏まえて，実験の際には，就活/お出かけ/カジュアルメイクの3つのシチュエーションを用意して，それぞれお化粧を作ってもらいました．

このようにメイクアップシステムを構築して，一連の実験を行い，本システムのよいところ，悪いところを分析し，次のステップに進んでいます．

代表的な研究業績
【国際会議】Hiroshi Takenouchi, Shion Isayama, Masataka Tokumaru, "Automatic Virtual Makeup System Using User–Preference Information", HCI International 2023 Posters, Communications in Computer and Information Science, Vol 1836, Springer, pp.523-529, 2023-07 (Copenhagen, Denmark).
【学会発表】諌山 紫苑，竹之内 宏， "お気に⼊り化粧の選択における視線情報の計測"， 日本感性工学会 生命ソフトウェア・感性工房・而立の会 合同シンポジウム 2022，A2-3，2022-12 (広島)．
優秀発表賞！
*Bold: 本研究室の学生