CN101911118A - 肤色评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质 - Google Patents

Abstract

一种肤色评价方法，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，所述肤色评价方法具有：分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点，将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

Description

肤色评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质

技术领域

本发明涉及一种肤色(即：皮肤颜色)评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质，特别地，涉及一种用于对肤色进行高精度评价的肤色评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质。

背景技术

从前，作为对脸部肤色进行诊断和评价的方法，例如有这样一种方法，即：使用色彩计对脸部的1至数个点的颜色进行测定，然后将测定的结果作为肤色数据来进行评价(例如，参照非专利文献1、2)。这种方法的优点在于，通过在一定的部位取得多数的数据，例如可以计算出该部位的日本女性的肤色分布范围或平均值，通过将个人的肤色数据与这些指标进行比较，可以进行评价。

这里，图1是表示现有方法中的肤色评价的一个例子的图。另外，需要说明的是，在图1中，纵轴表示明度(即：明亮度或亮度)，横轴表示色调。另外，在图1所示的例子中，根据多数的测定结果，例如显示出了日本女性的面颊下部的肤色的平均值11、以及日本女性的面颊下部的肤色的95％置信椭圆12，通过测定某被试验者(即：个人)的面颊下部的肤色，然后将该测定结果与平均值11进行比较、或对位于区域的何位置(例如，是位于95％置信椭圆12的外侧还是内侧等)进行判断，来进行个人的肤色评价。另外，也可以进行基于同一个人的使用化妆料前后的肤色比较的评价、或者基于与其他人的二者之间的肤色比较的评价。

但是，现有技术中还存在着“脸部中的有限的数个点的数据并不能代表整个脸部的肤色”这样的问题、以及想要同时取得整个脸部的不同部位的数据来进行评价这样的需求。因此，最近开发出了这样一种评价方法，即：根据由数码相机所拍摄的图像数据来进行评价(例如，参照非专利文献3、4)。该方法的优点在于，可以将脸部整体分割成数百万个部位，然后对这些部位的肤色进行把握和评价。

非专利文献1：柴谷等，“关于皮肤颜色和化妆效果的研究(第1报)-皮肤颜色测定法的开发和基础化妆效果的研究-”，日本化妆品技术者会报(妆技报)，Vol.17，No.2，1983

非专利文献2：J.Shibutani et al.，“Measurements of AgingEffect of Facial Color Distribution and Application”，J.Soc.Cosmet.Chem.Japan，V19，N1，1985

非专利文献3：涉江等，“女性脸部肤色以及色斑评价的新尝试-偏光图像分析系统的开发和色斑评价的适用-”，日本化妆品技术者会报(妆技报)，Vol.26，No.2，1992

非专利文献4：L.Caise等，“属于不同人种群体的女性的皮肤颜色和化妆战略”，FRAFRANCE JOURNAL，2007-4

发明内容

本发明想要解决的课题：

但是，如现有方法所示，在使用由数码相机所拍摄的图像时，可能存在这样的问题，即：即使是相同的(x，y)坐标，每个人的脸部内的相对位置也不相同；另外，即使是相同的人，每次拍摄时的位置也不相同。因此，使用座标点来单纯地进行数据的比较或差分，并不能进行高精度的评价。

另外，也不能计算出作为有益的指标的肤色分布或平均值，所以，现有的方法仍停留在计算整个脸部的平均值或仅使用脸部的一部分数据这样的水平。再有，如上所述，因为不能容易地获得肤色的差分，所以，在进行同一个人的使用化妆料前后的比较、与过去的同一部位的比较、或者与他人之间的二者之间的肤色的比较时，2个图像之间会产生误差，因此，不能进行高精度的评价。

本发明是鉴于上述课题而提出的，其目的在于，提供一种用于高精度地对肤色进行评价的肤色评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质。

用于解决课题的技术手段：

为了解决上述课题，本发明采用具有如下特征的用于解决上述课题的技术手段。

本发明提供一种肤色评价方法，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，该肤色评价方法的特征在于，具有：分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

据此，因为是在按预定的分割条件进行了分割的各个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，并使用基于平均值的肤色分布来进行肤色评价，因此，可以进行高精度的肤色评价。

另外，所述方法的特征在于，在所述分割步骤中，将所述至少25个部位在整个脸部图像的额部、左右眼附近、鼻部、嘴部、以及眼部以下的脸线(face line)的每一个部分内分别设定为多个。

据此，因为根据脸部的部位可知道肤色的不同，因此，在这样的基础上设定特征点，可以对肤色不同的区域进行高精度的评价。

另外，所述方法的特征在于，在所述分割步骤中，将整个脸部区域分割成由从所述第1特征点和所述第2特征点中选择的3个部位以上的特征点所围成的93个区域。

据此，通过选择特征点来设定最优区域，可以进行高精度的肤色评价。

另外，所述方法的特征在于，在所述肤色分布评价步骤中，将使用所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值并根据所分割的各区域的平均值而做成的肤色分布与预先准备的多个脸部图像通过变形处理进行合成，然后通过与对使脸部形状平均化了的平均脸进行分割后的各区域的肤色分布建立对应关系来进行评价。

据此，通过变形处理将多个脸部形状进行合成，并根据使脸部形状平均化了的平均脸，可以进行高精度的评价。

另外，所述方法的特征在于，在所述肤色分布评价步骤中，计算出所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值的平均值，并根据所计算出的平均值，将相似的每个区域进行汇集，然后，根据汇集后的区域的肤色分布进行评价。

据此，通过根据预先设定的特征将相似的每个区域进行汇集，可以容易地进行肤色分布的评价。

另外，所述方法的特征在于，在所述肤色分布评价步骤中，生成作为比较用肤色分布的预先设定的理想肤色分布、过去的肤色分布、其他人的肤色部分、多个肤色分布的平均值、以及所述汇集后的区域的肤色分布中的至少一个，然后通过与作为对象的个人数据进行比较，来进行肤色分布的评价。

据此，因为可以获得属于某一类别(例如，按年龄、行业、性别所进行的分类)的人的平均值数据、演员等理想的人的数据、个人的过去的数据、其他人的数据等的二者之间的差分值，因此，可以有助于化妆品销售时的辅导等。

另外，本发明还提供一种肤色评价装置，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，该肤色评价装置的特征在于，具有：分割单元，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；肤色分布评价单元，在由所述分割单元所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；画面生成单元，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

据此，因为是在按预定的分割条件进行了分割的各个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，并使用基于平均值的肤色分布来进行肤色评价，因此，可以进行高精度的肤色评价。

另外，所述装置的特征在于，在所述分割单元中，将所述至少25个部位在整个脸部图像的额部、左右眼附近、鼻部、嘴部、以及眼部以下的脸线(face line)的每一个部分内分别设定为多个。

据此，可以根据脸部的部位掌握肤色的不同，因此，在这样的基础上设定特征点，可以进行高精度的肤色评价。

另外，所述装置的特征在于，在所述分割单元中，将整个脸部区域分割成由从所述第1特征点和所述第2特征点中选择的3个部位以上的特征点所围成的93个区域。

据此，通过选择特征点来设定最优区域，可以进行高精度的肤色评价。

另外，所述装置的特征在于，在所述肤色分布评价单元中，将使用所述L^*a^*b^*表色系的L^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值并根据所分割的各区域的平均值而做成的肤色分布与预先准备的多个脸部图像通过变形处理进行合成，然后通过与对使脸部形状平均化了的平均脸进行分割后的各区域的肤色分布建立对应关系来进行评价。

据此，通过变形处理将多个脸部形状进行合成，并根据使脸部形状平均化了的平均脸，可以进行高精度的评价。

另外，所述装置的特征在于，在所述肤色分布评价单元中，计算出所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值的平均值，并根据所计算出的平均值，将相似的每个区域进行汇集，然后，根据汇集后的区域的肤色分布进行评价。

据此，通过根据预先设定的特征将相似的每个区域进行汇集，可以容易地进行肤色分布的评价。

另外，所述装置的特征在于，在所述肤色分布评价单元中，生成作为比较用肤色分布的预先设定的理想肤色分布、过去的肤色分布、其他人的肤色分布、多个肤色分布的平均值、以及所述汇集后的区域的肤色分布中的至少一个，然后通过与作为对象的个人数据进行比较，来进行肤色分布的评价。

据此，因为可以获得属于某一类别(例如，按年龄、行业、性别所进行的分类)的人的平均值数据、演员等理想的人的数据、个人的过去的数据、其他人的数据等的二者之间的差分值，因此，可以有助于化妆品销售时的辅导等。

另外，本发明还提供一种肤色评价程序，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，该肤色评价程序的特征在于，使计算机执行如下步骤：分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

据此，因为是在按预定的分割条件进行了分割的各个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，并使用基于平均值的肤色分布来进行肤色评价，因此，可以进行高精度的肤色评价。另外，通过安装程序，在通用的个人计算机等上可以容易地实现本发明的肤色分布评价。

另外，本发明还提供一种计算机可读取存储介质，其存储根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价的肤色评价程序，所述计算机可读取存储介质的特征在于，所述肤色评价程序使计算机执行如下步骤：分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

据此，通过存储介质，可以容易地将肤色评价程序安装至其他的多台计算机内。另外，通过安装程序，在通用的个人计算机等上可以容易地实现本发明的肤色分布评价。

本发明的效果：

根据本发明，可以高精度地进行肤色的评价。

附图概述

图1是表示现有方法的肤色评价的一个例子的图。

图2是表示本实施方式的肤色评价装置的功能构成的一个例子的图。

图3是表示可实现本实施方式的肤色评价处理的硬件构成的一个例子的图。

图4是表示本实施方式的肤色评价处理的顺序的一个例子的流程图。

图5是表示本实施方式的特征点和分割后的区域的一个例子的图。

图6A是表示与上述图5相对应的109个特征点的脸部内部的位置关系的一个例子的图(其一)。

图6B是表示与上述图5相对应的109个特征点的脸部内部的位置关系的一个例子的图(其二)。

图6C是表示与上述图5相对应的109个特征点的脸部内部的位置关系的一个例子的图(其三)。

图6D是表示与上述图5相对应的109个特征点的脸部内部的位置关系的一个例子的图(其四)。

图7A是表示用于构成与上述图5相对应的各区域的特征点的组合的一个例子的图(其一)。

图7B是表示用于构成与上述图5相对应的各区域的特征点的组合的一个例子的图(其二)。

图7C是表示用于构成与上述图5相对应的各区域的特征点的组合的一个例子的图(其三)。

图8是表示其他的第1特征点设定的一个例子的图。

图9A是用于说明对由摄影所得到图像的脸部进行分割的顺序的一个例子的图(其一)。

图9B是用于说明对由摄影所得到图像的脸部进行分割的顺序的一个例子的图(其二)。

图9C是用于说明对由摄影所得到图像的脸部进行分割的顺序的一个例子的图(其三)。

图10A是表示比较用肤色分布的一个例子的图(其一)。

图10B是表示比较用肤色分布的一个例子的图(其二)。

图10C是表示比较用肤色分布的一个例子的图(其三)。

图10D是表示比较用肤色分布的一个例子的图(其四)。

图10E是表示比较用肤色分布的一个例子的图(其五)。

图11是用于说明基于获得差分的肤色分布的比较例的图。

图12是表示分组后的区域的一个例子的图。

图13是表示与图12相对应的各组的每个主成分的颜色特征和构成各组的区域编号的一个例子的图。

图14是表示肤色分布的评价结果的一个例子的图。

图15是用于说明基于组差的色调H和明度V的一个例子的图。

图16A是表示与图15相对应的色调H的分布图的一个例子的图。

图16B是表示与图15相对应的明度V的分布图的一个例子的图。

符号说明：

11：平均值；

12：95％置信椭圆；

20：肤色评价装置；

21：输入单元；

22：输出单元；

23：蓄积单元(存储单元)；

24：脸部分割单元；

25：肤色分布评价单元；

26：画面生成单元；

27：控制单元；

31：输入装置；

32：输出装置；

33：驱动装置；

34：辅助存储装置；

35：内存装置；

36：CPU；

37：网络接续装置；

38：存储介质；

41：轮廓；

51、52：线。

本发明的最佳实施方式

<本发明的概要>

本发明通过使用预定的方法对所输入的脸部图像进行分割，可以掌握脸部肤色的分布，另外，通过在平均脸等标准脸部上置换其颜色，可以简单地仅对除了脸部形状以外的颜色信息进行表现。另外，还可以获得属于某一类别的人的平均值或二者之间的差分值。

以下，参照附图对本发明的肤色评价方法、肤色评价装置、肤色评价程序、以及存储了该程序的存储介质的最佳实施方式进行说明。

<评价装置：功能构成例>

参考附图对本实施方式的肤色评价装置的功能构成的一个例子进行说明。图2是表示本实施方式的肤色评价装置的功能构成的一个例子的图。图2所示的肤色评价装置20被构成为具有：输入单元21、输出单元22、蓄积单元23、脸部分割单元24、肤色分布评价单元25、画面生成单元26、以及控制单元27。

输入单元21用于接收针对由用户等所输入的包含了脸部区域的图像(或者映像等)的分割指示、肤色分布评价指示、画面生成指示的各种指示的开始和结束等的输入。这里，需要说明的是，输入单元21例如由键盘、鼠标等指示装置(pointing device)等组成。另外，输入单元21也具有用于输入包含了由数码相机等摄像单元等所拍摄的用户(例如，被试验者)的摄像部分的图像的功能。

另外，输出单元22对由输入单元21所输入的内容、或者根据输入内容所实行后的内容等进行显示·输出。这里，需要说明的是，输出单元22由显示器、扬声器等组成。另外，作为输出单元22，还可以具有打印机等的功能，此时，例如可以将输入图像或脸部区域的分割结果、肤色分布评价结果等、以及由画面生成单元26所生成的各种画面等打印至纸张等印刷介质上，并提供给用户。

另外，蓄积单元23用来保存脸部分割单元24的脸部分割结果、肤色分布评价单元25的肤色分布评价结果、以及画面生成单元26的各种画面生成结果等的各种数据。这里，需要说明的是，蓄积单元23在对各种图像或各种处理结果等的数据进行保存时，也可以附加保存文件名、时间、摄影人(被试验者)的姓名或年龄(或年龄段)、性别、人种等的个人识别信息。另外，蓄积单元23根据实际需要还可以读出已经保存了的各种数据。

另外，脸部分割单元24按照预先设定的方法将所输入的图像分割成预定的区域。具体而言，脸部分割单元24例如可以通过预先设定特征点，并从所设定的特征点中选择至少3个点，然后使用基于由所选择的特征点所围成的区域进行分割的分割方法，来将整个脸部分割成用于进行肤色分布评价的适当的区域。这里，需要说明的是，关于本实施方式的具体的脸部分割方法，将在后面进行叙述。

肤色分布评价单元25根据由脸部分割单元24所得到的分割结果，在每个分割区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，进行基于平均值的肤色分布的测定。另外，肤色分布评价单元25还进行基于测定结果的肤色分布的评价。

这里，需要说明的是，关于上述的黑色素量和血红蛋白量，可以使用如非专利文献“新斑点计测方法的开发”(舛田等，妆技报，Vol.35，No.4，2001)所示的、使用预先设定的黑色素量、血红蛋白量和三刺激值X、Y、Z之间的关系式来进行计算的计测方法等求得，但是，本发明并不限定于该方法。

另外，肤色分布评价单元25将基于测定结果的肤色分布与预先准备的多个脸部图像通过例如作为计算机图像技术中的一个技术的变形处理来进行合成，然后通过与对使脸部形状平均化了的平均脸进行分割后的各区域的肤色分布建立对应关系来进行评价。

另外，肤色分布评价单元25使用作为比较用肤色分布的预先保存了的多个图像数据、肤色分布数据等，生成例如预先设定的理想肤色分布、过去的肤色分布、其他人的肤色分布、多个肤色分布的平均值、以及按预定的区域进行了汇集的区域的肤色分布中的至少一个，然后使用所生成的肤色分布，通过取得与评价对象的数据之间的差分，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，将平均值类似的各区域进行汇集(群组化)，进行基于汇集后的区域的肤色分布(肤色分布图(profile))的评价等。

这里，需要说明的是，作为比较用肤色分布，具体而言，例如使用保存的各种数据中所附加的个人识别信息等，生成各年龄段的平均脸部肤色分布或各人种的肤色分布等。

另外，肤色分布评价单元25还可以通过对上述的肤色分布图和预先准备的比较用肤色分布图进行比较，来进行评价。

画面生成单元26根据来自用户等的基于输入单元21的输入指示，并根据由分割单元24所得到的图像数据、由肤色分布评价单元25所得到的评价结果等，生成用于向用户(被试验者)进行显示的画面，然后在输出单元22上进行显示并输出。这里，需要说明的是，画面生成单元26还可以根据所得到的图像或数值等的数据，例如在预定的区域内进行着色或者生成图、表等处理。

另外，控制单元27进行评价装置20的各构成部的全体的控制。具体而言，控制单元27例如根据基于用户等的来自输入单元21的指示等，进行脸部分割处理、肤色分布评价处理、以及画面生成处理等的各种控制。

<肤色评价装置20：硬件构成>

这里，针对上述的肤色评价装置20的各构成，生成可使计算机实行其各功能的执行程序(肤色评价程序)，然后，通过将该执行程序安装至例如通用的个人计算机、服务器等，可以实现本发明的肤色评价处理等。

这里，参照附图对可实现本实施方式的肤色评价处理的计算机的硬件构成例进行说明。图3是表示可实现本实施方式的肤色评价处理的硬件构成的一个例子的图。

在图3所示的计算机主机中，具有输入装置31、输出装置32、驱动装置33、辅助存储装置34、内存装置35、进行各种控制的CPU36、以及网络接续装置37的构成，这些装置通过系统总线B相互连接。

输入装置31具有供用户等操作的键盘和鼠标等指示装置，用于输入来自用户等的程序的执行等各种操作信号。另外，输入装置31还具有输入单元，该输入单元用于输入包含由相机等摄像单元所拍摄的被试验者的脸部的一部分或全部的图像。

输出装置32具有对实行本发明的处理的计算机主机进行操作所必要的各种窗口或显示数据等的显示器，可以根据CPU36所具有的控制程序，显示程序的实行过程或结果等。

另外，输入装置31和输出装置32可为例如触屏等那样的一体型的输入输出单元，此时，可以通过使用用户的手指或笔型输入装置对预定位置进行触摸来进行输入。

这里，在本发明中，被安装至计算机主机内的执行程序例如可由USB内存或CD-ROM等可携带式存储介质38等来提供。存储了程序的存储介质38可被置入驱动装置33内，存储介质38内所包含的程序经由驱动装置被从存储介质38中安装至辅助存储装置34内。

辅助存储装置34是硬盘等存储单元，用于对本发明的执行程序、以及设置于计算机内的控制程序等进行存储，根据需要，可进行输入和输出。

内存装置35用于保存由CPU36从辅助存储装置34中所读取出的执行程序。这里，需要说明的是，内存装置35由ROM或RAM等组成。

CPU36根据OS(即：操作系统)等的控制程序、以及内存装置35内所保存的执行程序，通过对各种运算、与各硬件构成部之间的数据输入输出等计算机整体的处理进行控制，可以实现肤色分布评价中的各处理。这里，需要说明的是，执行程序时所必需的各种信息等可以从辅助存储装置34中获得，另外，也可以对执行结果进行保存。

网络接续装置37通过与通信网络等进行连接，可以从与通信网络连接的其他端末机等中获得执行程序，还可以将执行该程序后所得到的执行结果、或者本发明的执行程序本身提供至其他端末机中。

通过上述的硬件构成，可以进行本发明的肤色评价处理。另外，通过安装上述的程序，可以在通用的个人计算机上容易地实现本发明的肤色评价处理。

<肤色评价处理顺序>

接下来，对本实施方式的肤色评价处理的顺序进行说明。图4是表示本实施方式的肤色评价处理的顺序的一个例子的流程图。

在图4所示的肤色评价处理中，首先，输入包含由相机等摄影单元所拍摄的脸部的评价对象图像(S01)，然后，使用预先设定的分割方法将所输入的脸部图像分割成预定的数量(S02)。这里，需要说明的是，对于S01所得到的图像，例如可以使用在整体上进行均匀照明的条件下由数码相机等摄影装置所拍摄的脸部图像，例如可以使用由非专利文献“舛田等，‘应用图像分析的斑痕·雀斑定量化系统的开发’，妆技报，Vol.28，No.2，1994”等记载的摄影装置所拍摄的图像。

具体而言，使用用于在同一照明条件下获得脸部图像的照明箱。为了在照明箱内对脸部进行均匀的照明，在照明箱的前面配置了多个卤化灯泡，然后，使用TV相机对脸面进行摄影，获得拍摄到的脸部图像。这里，需要说明的是，对于本发明内所使用的图像并无特别的限定，例如，也可以使用在萤光灯等一般的照明环境下所拍摄到的图像。

接下来，根据分割至每个预定区域内的图像，生成肤色分布(S03)，另外，使用预先保存的各种数据，例如生成比较用肤色分布(S04)。另外，使用由S03的处理所得到的个人的肤色分布以及由S04的处理所得到的比较用肤色分布，进行肤色等的比较(S05)，然后，进行基于肤色分布图(profile)的评价(S06)。

另外，根据由S06的处理所得到的评价结果，生成用来向用户等进行显示的画面(S07)，并输出所生成的画面(评价结果的内容等)(S08)。

这里，对是否继续进行肤色评价进行判断(S09)，如果继续进行肤色判断(S09中的YES)，则返回S02，例如，使用与前次不同的分割方法进行分割，然后实行后述的处理。在S09的处理中，如果不继续进行肤色评价(S09中的NO)，则结束处理。

据此，可以在不考虑脸部形状的情况下对肤色进行高精度的评价。具体而言，通过采用本发明的分割方法将输入的图像分割成预定的数量，可以掌握肤色分布。另外，在生成画面时，例如通过在平均脸等标准脸上进行所测定的肤色的置换，可以简单地仅对去掉了脸部形状的颜色信息进行表现。

另外，因为可以获得属于某一类别(例如，按年龄、行业、性别所进行的分类)的人的平均值数据、演员等理想的人的数据、个人的过去的数据、其他人的数据等的二者之间的差分值，因此，可以有助于化妆品销售时的辅导等。

下面，对上述本实施方式中的肤色评价处理的各主要部分进行详细说明。

<脸部分割单元24：S02>

接下来，对上述脸部分割单元24的脸部分割方法进行具体的说明。脸部分割单元24对所输入的包含了脸部的数码图像进行预定的分割。

图5是表示本实施方式的特征点和分割后的区域的一个例子的图。在本实施方式中，作为一个例子，如图5所示，将整个脸部分割成93个区域，求出分割后的各区域的平均肤色，并根据93个肤色数据来对脸部肤色的分布进行表现，然后，根据该分布等进行肤色评价。

据此，对于作为现有方法的优点的一定部位而言，通过获得多数的数据，例如可以计算出该部位的日本女性(这里，需要说明的是，也可以是外国人(其他人种)，还可以是男性)的分布范围或平均值，这样，通过将个人的肤色数据与这些指标进行比较，就可以进行评价。不仅如此，本发明还可以进行例如同一人物的使用化妆料前后的肤色、或者与其他人的二者之间的肤色的比较等。

这里，作为一个例子，图5所示的分割方法具有109个特征点。另外，作为一个例子，图5所示的分割区域是具有由3个或4个特征点所构成的三角形或四边形形状的93个区域(例如，在图5中，由编号1～93所表示的区域)。

另外，图6A～图6D是表示与上述图5相对应的109个特征点的脸部内部的位置关系的一个例子的图。另外，图7A～图7C是表示用于构成与上述图5相对应的各区域的特征点的组合的一个例子的图。这里，需要说明的是，图6A～图6D中所示的各特征点的“No.”、“名称”以及图7A～图7C中所示的各区域的“区域No.”、“构成点”与上述图5中所示的内容相对应。

这里，设定分割内容时，脸部分割单元24例如将图6A～图6D所示特征点中的最初的No.1～37的特征点(例如，在图5中用“●”来表示的点)设定为第一特征点。这里，需要说明的是，对这37个特征点而言，最好是在整个脸部区域中的额部处设定5个点、左右眼部附近处设定10个点、鼻部处设定7个点、嘴部处设定9个点、眼部以下的脸线处设定6个点。

接下来，脸部分割单元24以上述37个特征点(第1特征点)为基准，例如，将图6B～图6D所示的No.38～109的特征点(例如，在图5中用“Δ”来表示的点)设定为第2特征点。

例如，如图6A、图6B所示，根据No.1～37的预先定义的特征点1～37、由通过该特征点中的至少2个特征点间的多条直线的交点所求得的点38～49、按预定的比率将2点间的线段进行内分而得到的点50～57、67～109、以及位于通过2个特征点间的直线上的、与某特定的点具有相同纵坐标或横坐标的点58～66等，得到合计109个点。

另外，如图7A～图7C所示，将第1特征点和第2特征点(109个点)中的至少3个作为构成点，并将整个脸部分割成由构成点所围成的区域。这里，需要说明的是，构成区域的点的数量如图7A～图7C所示，可为3个点或4个点，还可为5个点。

这里，图5所示的各区域(区域No.1～93)的设定是在考察了很多肤色后总结出的经验的基础上的具有生理学意义的分割。换言之，通过进行图5所示的设定，容易发生色斑的部位被分割成较窄的区域，而其他部位则被分割成较宽的区域。

具体而言，在图5～图7C所示的分割例子中，例如，将额部的分割区域设定为较宽，将眼部周围、嘴角以及脸颊等的分割区域设定为较窄。这样，对于所设定的分割区域来说，通过将进行肤色评价时重要的部分(区域)设定为较窄，就可以进行精度更高的评价。

另外，需要说明的是，对于分割领域，通过预先使用过去的数据等对各领域分别容易出现什么样的肤色进行判断，可以根据其颜色的相似程度进行汇集(分组)。据此，就可以容易地按每个组来进行评价。

这里，在上述图5～图7C的例子中，尽管将预先定义的特征点设定为37个(No.1～37)，但是，在本发明中并不限定于此，例如，通过设定至少25个特征点(第1特征点)，也可以进行同样的分割。

图8是表示其他的第1特征点设定的一个例子的图。例如，如图8所示，作为第1特征点，在额部设定4～5个点(例如，在图8中，用“●”来表示的点)，在左右眼部附近设定8～10个点(例如，在图8中，用“■”来表示的点)，在鼻部设定5～7个点(例如，在图8中，用“◆”来表示的点)，在嘴部设定4～9个点(例如，在图8中，用

来表示的点)，在眼部以下的脸线设定4～6个点(例如，在图8中，用“+”来表示的点)，这样，就设定了至少25个第1特征点，然后，通过根据第1特征点设定第2特征点，就可以实现与使用上述图5～图7所示特征点时同样的区域分割。

<脸部分割和脸部肤色分布图的生成>

接下来，对分割后的脸部肤色分布的生成进行具体的说明。这里，需要留意的是，作为本实施方式，尽管是以使用了由对整个脸部进行均匀照明的照明装置和数码相机的摄影装置(例如，“舛田等，‘应用图像分析的斑痕·雀斑定量化系统的开发’，妆技报，Vol.28，No.2，1994”)所获得的脸部图像来生成肤色分布图为例进行了说明，但是，关于本发明中所使用的数字图像的摄影方法，并不特别地限定于此。

这里，图9A～图9C是用于说明对由摄影所得到的图像的脸部进行分割的顺序的一个例子的图。另外，需要说明的是，在图9A～图9C的例子中，使用了由上述现有的摄影装置所拍摄的30岁年龄段的女性模特A的图像。

首先，如图9A所示，对被安排在预定位置上的被试验者进行摄影，然后，如上所述，通过使用脸部分割单元24来指定例如37个第1特征点，就可以计算出合计109个特征点。

另外，脸部分割单元24根据109个特征点通过如上述图7A～图7C所示的设定将整个脸部分割成93个区域。此时，在各区域内使用各区域的平均颜色进行涂色后所得到的结果即为图9B所示的图像。这里，需要说明的是，这个肤色分布是在各区域内通过使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，根据平均值来生成的。这里，需要说明的是，此时，例如采用L^*a^*b^*表色系、XYZ表色系、以及色调H、明度V、彩度C这三要素来生成图像。

在图9B中，因为整个区域的外部以及区域内的并非肤色的部分不是评价的对象，所以，对这些部位例如使用与肤色差别很大的青色等特定的颜色来进行着色。另外，在图9B、图9C中，因为皮肤的细小的信息消失了，所以可以容易地掌握脸部肤色的分布，例如，在图9A所示的模特A的情况下，可以知晓“眼部周围的肤色较浓”的特征。

这里，需要说明的是，在本实施方式的肤色评价装置20中，因为所拍摄的脸部周边部的照明的均匀性较低，所以肤色分布评价单元25可以将周边部的数据去掉。具体而言，如图9B、图9C所示，肤色分布评价单元25在所分割的合计93个区域中设定轮廓41，然后将这个轮廓41内的预定数量的区域(在图9B、图9C中为61个)作为有效数据，并使用这个有效数据进行评价。

另外，采用同样的方法对“平均脸”进行分割并根据所得到的模特A的93个肤色对各区域进行着色后，例如，如图9C所示，可以掌握除了模特的脸部形状信息之外的纯粹的颜色信息。

通过实行上述处理，可以进行以分割后的区域为基准的评价，所以，可以去掉人物的脸部形状信息，可以容易地对脸部形状不同的人的肤色分布进行比较。因此，灵活地使用这个特征，例如，也可以将模特A的脸部颜色分布与同年龄段的人的平均值的进行比较和评价。

这里，需要说明的是，上述图9B、图9C是由图像生成单元26所生成的。另外，所生成的图像可以经由输出单元22显示给用户等，还可以将其保存至蓄积单元23中。

<比较用脸部肤色分布的生成例：S04>

接下来，对肤色分布评价单元25的比较用脸部肤色分布的生成例进行说明。图10A～图10E是表示比较用肤色分布的一个例子的图。这里，需要说明的是，在图10A～图10E所示的例子中，示出了各年龄段的肤色分布的一个例子。另外，图10A～图10E分别表示20岁～60岁年龄段的肤色分布结果。

如图10A～10E所示，作为每个年龄段的平均肤色，首先，从蓄积单元23中取出所对应的年龄段的人物的脸部图像，并对其进行区域分割，之后，例如，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，求出基于平均值的肤色分布，然后，通过计算出每个年龄段的平均值，求出平均肤色分布。

这里，需要说明的是，如图10A～图10E所示，使用所求得的20岁年龄段至60岁年龄段的日本女性的平均肤色分布数据，对平均脸的各区域进行着色。另外，被着色了的图像由画面生成单元26所生成，并由输出单元22所输出，或被保存至蓄积单元23。这样，通过着色并进行显示，可以生成如图10A～图10E所示的各年龄段的平均肤色分布，然后，通过与该数据进行比较，可以对评价对象的图像进行高精度的肤色评价。

<肤色分布的比较>

接下来，对肤色分布的比较例进行具体的说明。在本实施方式中，由肤色分布评价单元25进行基于获得差分的肤色分布的比较。例如，如果将上述图9A所示的模特A(30岁年龄段)与图10B中的30年龄段的平均肤色分布进行比较，就可以知道模特A的脸部上部的颜色较浓。

这里，图11是用于说明基于获得差分的肤色分布的比较例的图。在图11所示的例子中，对于根据各区域的色彩值所求得的黑色素量，取得平均脸和模特A的脸部之间的差分，并在轮廓41内用斜线表示出模特A的黑色素量多的部分。

如图11所示可知，模特A的脸部的上半部分的黑色素量多于相同年龄段的平均量。这里，需要说明的是，比较的对象不仅是肤色分布的平均值，还可以是作为理想的脸部肤色分布。

根据上述本实施方式，通过将脸部图像分割至预定的区域，可以掌握脸部的肤色分布，另外，通过在平均脸等标准的脸部进行其颜色的置换，可以简单地仅对处理脸部形状之外的颜色信息进行表现。据此，因为可以获得属于某一类别(例如，按年龄、行业、性别所进行的分类)的人的平均值数据、演员等理想的人的数据、个人的过去的数据、其他人的数据等的二者之间的差分值，因此，可以有助于化妆品销售时的辅导等。

<肤色分布的汇集(组化)和肤色分布图(profile)生成例>

这里，在本实施方式中，肤色分布评价单元25可以在肤色区域内通过对过去的数据等进行主成分分析以求出主成分，据此，对颜色倾向类似的区域进行汇集(分组)。这样，就可以容易地按组来进行评价。

图12是表示分组后的区域的一个例子的图。另外，图13是表示与图12相对应的各组的每个主成分的颜色特征和构成各组的区域编号的一个例子的图。构成图12、图13所示的区域的特征点与上述图5～图7相对应。

在图12、图13所示的例子中，分组后的作为各主成分的部位群组为：(1)脸颊下部、(2)脸颊正面、(3)眼脸·深邃部位、(4)额部、(5)鼻部、(6)嘴部周围。另外，作为颜色特征，分别为：“(1)脸颊下部”高亮度、“(2)脸颊正面”从红色开始稍微高亮度、“(3)眼脸·深邃部位”从黄色开始稍微低亮度、“(4)额部”从黄色开始稍微高亮度、“5)鼻部”从红色开始稍微低亮度、“(6)嘴部周围”从红色开始低亮度。

这里，作为一个例子，对20～67岁的59名试验者的、除了唇部4个区域之外的57个有效区域进行了色调H的主成分分析，从其结果可知，可以使用6个主成分对57个数据的90.1％进行说明。

因此，在本实施方式中，根据上述主成分可以将57个区域分类成上述的(1)脸颊下部、(2)脸颊正面、(3)眼脸·深邃部位、(4)额部、(5)鼻部、(6)嘴部周围。另外，还可以根据其主成分得分的分布(肤色profile)对肤色分布进行评价。

图14是表示肤色分布的评价结果的一个例子的图。在图14所示的例子中，给出了关于上述(1)～(6)的主成分的主成分得分，并制成雷达图(radar chart)。这里，需要说明的是，作为一个例子，线51表示30岁年龄段女性的主成分得分的平均值，线52表示上述模特A的主成分得分。

另外，在图14的例子中，作为一个例子，首先，根据除了模特A的唇部4个区域之外的57个区域的黑色素量求出关于6种主成分的主成分得分(在图14中，用○来表示的点)，并生成脸部肤色图(profile)。另外，同样地，求出由30岁年龄段的平均值所组成的6种主成分的得分(在图14中，用Δ来表示的点)，并生成30岁年龄段的平均图。这些结果被表示在图14中，根据这些结果，可以一目了然地看出个人的肤色分布的特征，即：“模特A的额部和眼部周围的黑色素量多于同年龄段的平均值”，因此，可以对肤色进行高精度的评价。这里，需要说明的是，在上述图14中，可以不全部地显示上述6种成分，可以使用其中的至少1种来显示评价结果。

据此，仅通过6个信息就可以进行评价，另外，还可以将一目了然地就能看出肤色分布的简单的指标提供给用户等。这里，需要说明的是，在上述图14中，可以不全部地显示上述6种成分，可以使用其中的至少1种来显示评价结果。

换言之，在上述图4所述的肤色评价处理顺序中，在S05的处理中，尽管是使用了由S03的处理所得到的个人肤色分布和由S04的处理所得到的比较用肤色分布进行了肤色等的比较，但是，在本发明中，并不限定于此，例如，如图12～图14所示，也可以进行首先根据测定结果生成肤色分布图，然后将所生成的肤色分布图与预先保存的比较用肤色分布图建立对应关系的方式来进行评价。

这里，需要说明的是，如图12～图14那样所生成的图像和值等，可以经由输出单元22显示给用户等，也可以被保存至存储单元23。

<现有方法和本方法的比较>

接下来，对现有方法和本方法的比较进行说明。图15是用于说明基于组差的色调H和明度V的一个例子的图。图16A是表示与图15相对应的色调H的分布图的一个例子的图。图16B是表示与图15相对应的明度V的分布图的一个例子的图。另外，在图16A中，横轴表示色调H的范围，纵轴表示频度(％)。另外，在图16B中，横轴表示明度V的范围，纵轴表示频度(％)。

在本发明中，进行了基于数码相机的肤色评价，通过与使用了获得某一点的数据的色彩计的现有方法(非专利文献1和非专利文献2)进行比较可知，本方法可以对被试验者的脸部进行详细的分割，然后进行评价，另外，根据需要还可以容易地进行进一步的细化。

另外，例如，对于将脸部中的色彩具有相同倾向的类似区域进行群组化的情况，因为也是使用了主成分分析这样的统计方法，所以其精度也很高，因此，例如，尽管在非专利文献1中是将除了颈部以外的脸部区域分成了4个组，但是，在本发明中，显然可知，是通过统计分析来分成6个组的，这种分割方法也与现有的方法不同。

另外，关于肤色图的表示方法，非专利文献2中尽管是在色调和明度的平面上显示了其实测值，但是，在本发明中，例如，如图14所示，是采用了与一个色彩值相对应的雷达图，对个人的值和作为比较对象的平均值等进行表示。

另外，同样地，尽管也有使用数码相机对脸部肤色的不均匀性进行评价的现有技术(非专利文献3和非专利文献4)，但是，其方法是求出某个范围的全部像素的明度L^*或黄色的强度b^*的标准偏差的方法，或者是一种取得脸颊和颚部的L^*的差分的方法，这样的方法不能对整个脸部的肤色分布进行分析。

具体而言，在非专利文献1中，额部的中央部(○1)、(○2)被分类为区域A(dark and reddish：暗红)。而同一额部的左额部(○3)则被分类为区域C(dark and yellowish：暗黄)，另外，左眼上部(○4)以及左眼下部(○5)也为相同的分类。

然而，使用本发明对额部的中央部(在本发明中，与区域No.13、18对应)、左额部(区域No.14、19)、左眼上部以及左眼下部(区域No.26、28、37)的色彩特性进行分析后，其结果如图15所示。

换言之，如图15所示，关于色调H，3个区域(额中央部、左额部、左眼上部以及下部)的平均值基本上没有差异，另外，即使观察图16A所示的分布图，也可以看出具有相同的倾向，也就是说，得不到被分成为2个类别的根据。

另外，关于明度V，因为额中央部与左额部的明度相近，而左眼上部以及下部的明度较低，所以可知，额中央部和左额部为相同类别的分类，而左眼上部以及下部应该被分类为其他的类别。关于此点，从图16B所示的分布图中也能得到同样的结论。

因此，在本发明中，根据上述的结果，相当于额中央部(○1)、(○2)区域No.13、18与相当于左额部(○3)的区域No.14、19被分类为相同类别的“(4)额部”，相当于左眼上部(○4)以及左眼下部(○5)的区域No.26、28、37则被分类为与上述类别不同的“(2)眼脸·深邃部位”。

这样，通过使用基于本发明的脸部分割方法的群组化，可以进行高精度的肤色评价。

如上所述，根据本发明，可以进行与脸部形状无关的高精度的肤色评价。具体而言，通过将所输入的图像分割至预定的区域，可以掌握肤色分布，另外，通过在平均脸等标准脸上置换其颜色，可以仅对除了脸部形状之外的颜色信息进行简单的表现。另外，还可以获得属于某一类别的人的平均值或二者间的差分值。

这里，需要说明的是，在上述实施方式中，尽管是将脸部作为肤色评价的对象来进行了说明，但是，本发明并不限定于此，还可以将腕部或手部等其他部位作为评价对象。

以上对本发明的具体实施例进行了说明，但是，本发明并不局限于上述具体实施例，只要不脱离权利要求书的范围，亦可采用其他变化形式代替，但那些变化形式仍属于本发明所涉及的范围。

本国际申请主张2008年1月17日申请的日本专利发明申请2008-008370号的优先权，并在本国际申请内引用了该申请的全部内容。

Claims (14)

1.一种肤色评价方法，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，所述肤色评价方法的特征在于，具有：

分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点，将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；

肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；

画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

2.根据权利要求1所述的肤色评价方法，其特征在于：

在所述分割步骤中，

将所述至少25个部位在整个脸部图像的额部、左右眼附近、鼻部、嘴部、以及眼部以下的脸线的每一个部分内分别设定为多个。

3.根据权利要求1所述的肤色评价方法，其特征在于：

在所述分割步骤中，

将整个脸部区域分割成由从所述第1特征点和所述第2特征点中选择的3个部位以上的特征点所围成的93个区域。

4.根据权利要求1所述的肤色评价方法，其特征在于：

在所述肤色分布评价步骤中，

对于使用所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值并根据所分割的各区域的平均值而做成的肤色分布，将该肤色分布与预先准备的多个脸部图像通过变形处理进行合成，并通过与对使脸部形状平均化了的平均脸进行分割后的各区域的肤色分布建立对应关系来进行评价。

5.根据权利要求1所述的肤色评价方法，其特征在于：

在所述肤色分布评价步骤中，

计算出所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值的平均值，并根据所计算出的平均值，将相似的每个区域进行汇集，然后根据汇集后的区域的肤色分布进行评价。

6.根据权利要求5所述的肤色评价方法，其特征在于：

在所述肤色分布评价步骤中，

生成作为比较用肤色分布的预先设定的理想肤色分布、过去的肤色分布、其他人的肤色部分、多个肤色分布的平均值、以及所述汇集后的区域的肤色分布中的至少一个，然后通过与作为对象的个人数据进行比较，来进行肤色分布的评价。

7.一种肤色评价装置，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，所述肤色评价装置的特征在于，具有：

分割单元，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点，将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；

肤色分布评价单元，在由所述分割单元所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；

画面生成单元，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

8.根据权利要求7所述的肤色评价装置，其特征在于：

在所述分割单元中，

将所述至少25个部位在整个脸部图像的额部、左右眼附近、鼻部、嘴部、以及眼部以下的脸线的每一个部分内分别设定为多个。

9.根据权利要求7所述的肤色评价装置，其特征在于：

在所述分割单元中，

将整个脸部区域分割成由从所述第1特征点和所述第2特征点中选择的3个部位以上的特征点所围成的93个区域。

10.根据权利要求7所述的肤色评价装置，其特征在于：

在所述肤色分布评价单元中，

对于使用所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值并根据所分割的各区域的平均值而做成的肤色分布，将该肤色分布与预先准备的多个脸部图像通过变形处理进行合成，并通过与对使脸部形状平均化了的平均脸进行分割后的各区域的肤色分布建立对应关系来进行评价。

11.根据权利要求7所述的肤色评价装置，其特征在于：

在所述肤色分布评价单元中，

计算出所述L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值的平均值，并根据所计算出的平均值，将相似的每个区域进行汇集，然后根据汇集后的区域的肤色分布进行评价。

12.根据权利要求11所述的肤色评价装置，其特征在于：

在所述肤色分布评价单元中，

生成作为比较用肤色分布的预先设定的理想肤色分布、过去的肤色分布、其他人的肤色分布、多个肤色分布的平均值、以及所述汇集后的区域的肤色分布中的至少一个，然后通过与作为对象的个人数据进行比较，来进行肤色分布的评价。

13.一种肤色评价程序，其根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价，所述肤色评价程序的特征在于，使计算机执行如下步骤：

分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点，将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；

肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；

画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

14.一种计算机可读取存储介质，其存储根据所输入的包含了脸部区域的图像对肤色进行评价的肤色评价程序，所述计算机可读取存储介质的特征在于，所述肤色评价程序使计算机执行如下步骤：

分割步骤，根据由预先设定的至少25个部位所组成的第1特征点和使用所述第1特征点所设定的第2特征点，将所述图像的整个脸部区域分割成预定的区域；

肤色分布评价步骤，在由所述分割步骤所分割的每个区域内，使用L^*a^*b^*表色系的L^*、a^*、b^*、C_ab ^*、h_ab、XYZ表色系的三刺激值X、Y、Z、RGB的各值、色调H、明度V、彩度C、黑色素量、以及血红蛋白量中的至少一个值，生成基于平均值的肤色分布，并进行基于测定结果的评价；

画面生成步骤，生成用于显示所述测定结果或评价结果的画面。

Images