PRECISION FITTING

画面の中の帽子は、
実物と同じ大きさで表示されます。

HaFiTは、目の周りの4種類の身体寸法を物差しとして、お客様の顔の実寸を逆算します。さらに端末ごとのカメラ画角を自動較正し、メーカー様からご提供いただいた帽子の物理寸法をそのまま3D描画に反映します。
このページでは、その実現方法を順を追って説明します。

01

なぜ実寸が必要なのか

帽子は、つば幅・かぶり口の深さが数ミリ違うだけで、顔に対する見え方が変わります。

だから、実物と同じサイズで画面に出すことに意味があります。形だけ似ていても、サイズが違えば「似合うかどうか」の判断材料になりません。

02

何が技術的に難しいのか

カメラ越しの顔は、見え方が人それぞれバラバラです。

距離による違い

顔をカメラに近づければ大きく、離せば小さく映ります。同じ顔でも撮影距離で見え方が変わります。

個人差

同じスマートフォンでも、人によって顔の大きさ・カメラとの距離は異なります。「平均的な顔」では片付きません。

情報の不足

画面に映ったピクセル数だけでは、その顔が実際に何センチなのかを決めるための情報が足りません。

画面の中の帽子を実寸で描画するには、まず「いまカメラの前にある顔は、実寸で何センチか」を逆算する必要があります。これが最初の壁でした。

03

どう解いたか — 4つの工夫

i.

瞳孔間距離と虹彩の直径を「物差し」に使う

人類の瞳孔間距離(左右の黒目の中心の間隔)は、平均で 63 ミリメートル虹彩(目の中の色のついた部分)の直径は 11.7 ミリメートルで、こちらは個人差がほぼありません(人類共通の値)。

これらが画面で何ピクセルに映っているかを測れば、「画面1ピクセルあたり実寸で何ミリか」がわかります。そこから、顔全体のサイズを逆算します。

ii.

複数の指標を組み合わせ、外れ値を排除する

瞳孔間距離だけに頼ると、メガネの反射や瞬きで一瞬誤検出することがあります。虹彩だけに頼ると、細目の方では計測値が安定しません。

HaFiTでは、毎フレーム以下の 4種類の指標を同時に計測しています。

  • ・瞳孔間距離(左右の黒目の中心の間隔)— 平均 63 mm
  • ・虹彩の直径 — 11.7 mm(人類共通値)
  • ・内眼角間距離(両目の内側の角の間隔)— 33 mm
  • ・外眼角間距離(両目の外側の角の間隔)— 91 mm

4つの推定値に対し、統計学で使われる MAD(中央絶対偏差: 中央値からのばらつきを測る指標)で外れ値を判定し、ばらついた値を捨てたうえで残りの中央値を採用します。一つの指標が一瞬おかしくなっても、全体の精度に影響しない構造です。

※ 寸法の出典: 産業技術総合研究所(AIST)人体寸法データベース(日本人成人の平均値)。虹彩直径は人類共通の値を使用。瞬き判定の基準は学術論文(Soukupová & Čech 2016)の値を採用。

iii.

帽子の物理寸法をミリ単位でデータ化する

顔の実寸が逆算できても、帽子側の寸法が曖昧では意味がありません。HaFiTでは、メーカー様から以下の値をミリ単位でご提供いただきます。

  • ・つば外幅(横) / つば外奥行き(前後)
  • ・かぶり口内寸(横・前後の2軸)
  • ・前ツバ突出量(おでこからつば先端までの距離)
  • ・素材の厚み

これらの数値が3Dデータの表示サイズに直接反映されます。「だいたいこれくらい」ではなく、数値そのものが画面上のサイズを決める仕組みです。

iv.

カメラの画角を端末ごとに自動較正する

スマートフォンやパソコンのカメラは、機種ごとに 画角(どれだけ広い範囲が写るか)が微妙に違います。同じ顔でも、機種が変われば画面内の見え方が変わるため、画角を「決め打ち」で扱うとズレが累積します。

HaFiTは起動から最初の 30フレームの間、画面に映る目の位置と顔の向きから、その端末のカメラの実際の画角を逆算します。30回分の推定値のうち極端な値(上下20%)を除いた残りの平均を採用し、3D描画側のカメラ設定に反映します。

この自動較正により、機種が変わっても、その端末に合わせた状態で立体表示が行われます。「画角を一律で仮定する」設計に比べ、機種依存のずれが原理的に出ない構造です。

04

自然な見え方のための、他の工夫

実寸で描画できても、「シールを貼ったような違和感」が残ると、似合うかの判断はできません。HaFiTでは以下の処理を組み合わせています。

visibility

頭の後ろに自然に隠れる

見えない頭の形(スカルキャップと呼ばれる遮蔽用の形状)を画面の中に置き、横を向いたとき帽子が頭を突き抜けないようにしています。Snapchatなどでも使われている手法を、外部ライブラリに頼らず自前で実装しました。

light_mode

照明の自動調整

カメラ映像の色味と明るさをリアルタイムで読み取り、帽子に当たる光に反映します。画面の中で最も明るい方向を検出し、光が来る向きを実際の照明と揃えます。

texture

素材に合わせた質感

麦わらのような自然素材は、光を反射しないマットな仕上がりに。プラスチックのような不自然な光沢が出ないよう調整しています。

lock

プライバシーを守る設計

カメラ映像や顔の特徴がサーバーに送られることは一切ありません。すべての処理がお客様の端末内で完結します。

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他のサービスとの違い

写真合成方式

商品写真を切り抜いて顔写真に重ねる方法。国内の帽子ECで導入されている方式の主流。

奥行きなし

海外の3D AR SDK

Perfect Corp、Banubaなど。3D描画の品質は高いものの、SDK組み込み・サーバー連携・月額課金が前提で、導入の技術ハードルが高い傾向にあります。

SDK統合が前提

HaFiT

国内の帽子向け試着サービスとして、物理寸法を起点に3D描画を行う構成。アプリ・専用SDK・サーバー一切不要。御社サイトにリンクを貼るだけで動きます。

国内初

※「国内初」は、国内の帽子EC向けバーチャル試着のうち、物理寸法を起点とした3D描画方式を採用しているサービスとして、当社が把握している限りでの位置付けです。

06

メーカー様にご準備いただくもの

寸法(5項目・ミリ単位)

  • つば外幅(横)例: 285 mm
  • つば外奥行き(前後)例: 305 mm
  • かぶり口内寸 横例: 175 mm
  • かぶり口内寸 前後例: 200 mm
  • 前ツバ突出量例: 45 mm

このうち つば外幅は3D描画のスケールを決める基礎値で、必須です。残り4項目は前後位置の精度を高めるためにご提供いただきます(一部が欠けても、他の項目から補完計算します)。

商品写真

白背景の写真が1枚あれば作成可能です。正面・右・左・背面の4枚あると、立体データの精度がさらに上がります。

1商品あたりの計測作業はおよそ 10 分です。専用の計測ガイド(手順書)をお渡しします。すでに商品ページのサイズ表に近い情報が掲載されている場合は、そのデータをそのままご共有いただく形でも構いません。

07

画面の試着でできないこと

正直にお伝えします。実寸の3D描画でも、再現しきれない領域があります。

HaFiTは、画面の試着で「形・大きさ・似合い」を、商品ページで「素材の風合い・着用感」を担う、という役割分担で設計されています。両方を合わせてご覧いただくことで、お客様の購入判断がよりスムーズになります。

実際の動作をお試しください。

スマートフォンのブラウザで、すぐに試着体験を確認いただけます。
ご導入のご相談は、トップページのお問い合わせフォームからどうぞ。