CN105263399B - 透明感评价装置、透明感评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及透明感评价装置、透明感评价方法及透明感评价程序。本发明的透明感评价装置具有：皮肤指标计算部，计算对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、以及在摄影图像中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布中的至少一种，并根据所求出的强度分布来计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度中的至少1种作为第2皮肤评价指标；及透明感评价部，根据将第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标彼此进行组合的综合指标来评价被试验者的皮肤的透明感。

Description

透明感评价装置、透明感评价方法

技术领域

本发明涉及一种透明感评价装置、透明感评价方法及透明感评价程序，尤其涉及根据对皮肤或化妆皮肤进行摄影而获得的摄影图像来评价皮肤或化妆皮肤的透明感的透明感评价装置、透明感评价方法及透明感评价程序。

背景技术

近年来，在美容领域中，响应于对皮肤透明感的兴趣日益增加，提出有对皮肤的透明感进行评价的各种方法。然而，透明感的评价方法大部分依赖于感官评价，要求根据对皮肤进行物理测定的物理量来客观地评价透明感。

作为有关透明感的皮肤的物理测定方法，提出有例如对水分量、油分量及肌理形状等皮肤的状态进行测定的方法，或者对镜面反射及内部散射等皮肤的光学特性进行测定的方法，根据这些物理量来评价皮肤的透明感。

然而，这些测定方法是测定皮肤的局部物理量的方法。因此，通过测定而得出的物理量并不直接表示在观察整体皮肤时的感觉即透明感，根据该物理量难以高精度地评价透明感。

于是，作为按照观察整体皮肤时的感觉而评价皮肤的透明感的方法，例如如在专利文献1中所公开，提出有利用包含湿润感、肌理感、紧致感、光泽感、白皙度、肤色及色度不均匀等评价项目的推断方式来评价皮肤的透明感。由于这些评价项目包括在感官评价中使用的项目，因此能够按照所观察到的视觉感觉来评价皮肤的透明感。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利公开2010-22547号公报

发明内容

发明要解决的技术课题

然而，即使根据专利文献1的评价项目来评价皮肤的透明感，也不与根据实际的感官评价进行的评价完全一致，以这些评价项目无法获得与实际观察皮肤时的感觉相应的评价结果。并且专利文献1并非根据以物理的测定方法得出的测定值来评价透明感，很难称其为客观的评价方法。

并且，专利文献1等的上述评价方法为评价素颜的透明感的方法，针对上妆后的皮肤(化妆皮肤)同样地评价透明感的情况下，与感官评价之间在评价结果上产生偏差。例如，若将粉底涂布于被试验者的面部，则肤色整体被粉底修整，另一方面，在面部的脸颊部分等局部气色降低等，有时对素颜产生不自然的变化。该由化妆产生的不自然的变化会带来化妆的厚涂感等的印象，成为使化妆皮肤的透明感降低的主要因素。这种专门产生于化妆皮肤的不自然的变化在专利文献1等的专用于素颜的透明感的评价方法中未反映出，因此难以高精度地评价化妆皮肤的透明感。

本发明是为了解决这种以往的问题而完成的，其目的在于提供能够按照整体观察皮肤时的感觉客观地评价皮肤的透明感的透明感评价装置、透明感评价方法及透明感评价程序。

并且，本发明的目的在于提供能够高精度地评价化妆皮肤的透明感的透明感评价装置、透明感评价方法及透明感评价程序。

用于解决技术课题的手段

本发明所涉及的透明感评价装置具有：图像输入部，输入对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像；皮肤指标计算部，计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、以及在摄影图像中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布之中的至少一种，并根据所求出的强度分布来计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种作为第2皮肤评价指标；综合指标计算部，将包括由皮肤指标计算部算出的第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对皮肤的透明感的综合指标；及透明感评价部，根据由综合指标计算部算出的综合指标来评价被试验者的皮肤的透明感。

在此，皮肤指标计算部优选通过以一定的强度间隔阶段性地设定的多个等高线，按照明度成分的值或色度成分的值来划分摄影图像，以求出摄影图像中的明度成分的强度分布及色度成分的强度分布。

并且，皮肤指标计算部能够分别求出彼此相邻的多个等高线的间隔，并根据所求出的多个等高线的间隔的均匀度来计算第2皮肤评价指标。

并且，皮肤指标计算部也可以根据划分摄影图像的多个等高线的数量来计算第2皮肤评价指标。

并且，皮肤指标计算部优选将用于计算第2皮肤评价指标的评价区域设定为从被试验者面部的脸颊部分线性连接面部的轮廓部分。

并且，皮肤指标计算部能够计算摄影图像中的明度成分的平均值作为明度成分的代表值，并且计算摄影图像中的色度成分的平均值作为色度成分的代表值。

并且，皮肤指标计算部能够计算从摄影图像检测到的负因子的个数、总面积、或者面积率作为负因子的产生量。

并且，皮肤指标计算部检测摄影图像中的明度成分的值或色度成分的值局部发生变化且大于负因子的部分作为色度不均匀，并计算所检测到的色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标，综合指标计算部能够将还包括第3皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，皮肤指标计算部能够计算从摄影图像检测到的色度不均匀的总面积、面积率或个数作为色度不均匀的产生量。

本发明所涉及的透明感评价方法如下，输入对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像，并计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、以及在摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布之中的至少一种，并根据所求出的强度分布来计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种作为第2皮肤评价指标，将包括所算出的第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对皮肤的透明感的综合指标，根据算出的综合指标来评价被试验者的皮肤的透明感。

本发明所涉及的透明感评价程序供计算机执行如下步骤：获取对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像的步骤；计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、以及在摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布之中的至少一种，并根据所求出的强度分布计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种作为第2皮肤评价指标的步骤；将包括所算出的第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对皮肤的透明感的综合指标的步骤；及根据所算出的综合指标来评价被试验者的皮肤的透明感的步骤。

本发明所涉及的透明感评价装置具有：图像输入部，输入对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像；皮肤指标计算部，计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、及摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标；化妆指标计算部，计算在摄影图像中因气色而引起的红色成分的量作为第1化妆评价指标；综合指标计算部，将包括由皮肤指标计算部和化妆指标计算部分别算出的第1皮肤评价指标和第1化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对透明感的综合指标；及透明感评价部，根据由综合指标计算部算出的综合指标来评价上妆后的被试验者的面部的透明感。

并且，化妆指标计算部优选计算摄影图像中的红色成分的平均值、在摄影图像中对红色成分进行检测的部分的面积、或者在摄影图像中对红色成分进行检测的部分的面积率作为红色成分的量。

并且，化妆指标计算部优选在被试验者的面部的眉间部分、脸颊部分及下巴部分之中的至少1个部分设定规定的评价区域，并计算规定评价区域的红色成分的量。

并且，化妆指标计算部检测在摄影图像中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的雀斑部分，并计算雀斑部分与其周围的色相差作为第2化妆评价指标，综合指标计算部能够将还包括第2化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，化妆指标计算部根据摄影图像中的明度成分的值来检测表示在被试验者的面部产生的阴影的低亮度部分作为凹凸部分，并计算凹凸部分的量作为第3化妆评价指标，综合指标计算部能够将还包括第3化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，化妆指标计算部优选计算摄影图像中的凹凸部分的面积或面积率作为凹凸部分的量。

并且，化妆指标计算部优选在被试验者的面部的眼睛部分以及从鼻子向嘴角延伸的部分之中的至少1个部分设定规定的区域，并计算规定区域中的凹凸部分的量。

并且，化妆指标计算部根据皮肤来源和化妆来源的互不相同的明度成分的值或色度成分的值，从摄影图像取出化妆来源的明度成分或化妆来源的色度成分，并提取化妆来源的明度成分的值或化妆来源的色度成分的值不均匀地变化的部分，从而计算化妆的不均匀度作为第4化妆评价指标，综合指标计算部能够将还包括第4化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，化妆指标计算部优选在被试验者的脸颊部分设定规定区域，从而计算规定区域中的化妆的不均匀度。

并且，化妆指标计算部在摄影图像中根据明度成分的强度来检测表示被试验者的面部油光的中等光泽部分，从而计算中等光泽部分的量作为第5化妆评价指标，综合指标计算部能够将还包括第5化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，化妆指标计算部优选在被试验者的面部的颧骨部分及鼻梁部分之中的至少1个部分设定规定的区域，从而计算规定区域中的光泽部分的量。

并且，皮肤指标计算部求出摄影图像中的明度成分的强度分布及色度成分的强度分布中的至少一种，并根据所求出的强度分布来计算明度成分的变化的平滑度及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种平滑度作为第2皮肤评价指标，综合指标计算部能够将还包括第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

并且，皮肤指标计算部检测摄影图像中的明度成分的值或色度成分的值局部发生变化且大于负因子的部分作为色度不均匀，并计算所检测到的色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标，综合指标计算部能够将还包括第3皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算综合指标。

本发明所涉及的透明感评价方法如下，即输入对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像，计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、及摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并计算在摄影图像中由气色引起的红色成分的量作为第1化妆评价指标，将包括所算出的第1皮肤评价指标和第1化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对透明感的综合指标，根据所算出的综合指标来评价上妆后的被试验者的面部的透明感。

本发明所涉及的透明感评价程序供计算机执行以下步骤：获取对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像的步骤；计算摄影图像中的明度成分的代表值、摄影图像中的色度成分的代表值、以及摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标的步骤；计算在摄影图像中由气色引起的红色成分的量作为第1化妆评价指标的步骤；将包括所算出的第1皮肤评价指标和第1化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对透明感的综合指标的步骤：根据算出的综合指标来评价上妆后的被试验者的面部的透明感的步骤。

发明效果

根据本发明，由于根据将第1评价指标和第2评价指标彼此进行组合的综合指标来评价透明感，因此能够按照整体上观察皮肤时的感觉而客观地评价皮肤的透明感，所述第1评价指标求出整体的明度成分的值、整体的色度成分的值及负因子的产生量中的至少1种，所述第2评价指标求出明度成分的变化的平滑度及色度成分的变化的平滑度中的至少1种。

并且，根据本发明，计算第1皮肤评价指标，并且计算摄影图像中的红色成分的量作为第1化妆评价指标，从而评价上妆后的被试验者的面部的透明感，因此能够高精度地评价化妆皮肤的透明感。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的透明感评价装置的结构的框图。

图2是表示在被试验者的面部设定的评价区域的图。

图3表示L^*成分等高线分布图像，图3(a)是表示透明感较高的被试验者的图像的图，图3(b)是表示透明感较低的被试验者的图像的图。

图4表示在L^*成分等高线分布图像中设定的评价区域中的L^*成分的变化，图4(a)是表示透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像中的变化的图，图4(b)是表示透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像中的变化的图。

图5是求出L^*成分的平均值与感官评价值的相关性的图。

图6是求出C^*成分的平均值与感官评价值的相关性的图。

图7是求出等高线间隔的均匀度与感官评价值的相关性的图。

图8是求出在实施方式1中使用的综合指标与感官评价值的相关性的图。

图9是表示实施方式2所涉及的透明感评价装置的指标计算部的结构的框图。

图10是表示实施方式2的变形例所涉及的透明感评价装置的指标计算部的结构的框图。

图11是表示实施方式3所涉及的透明感评价装置的指标计算部的结构的框图。

图12是求出雀斑的总面积与感官评价值的相关性的图。

图13是求出毛孔的总面积与感官评价值的相关性的图。

图14是求出色度不均匀的总面积与感官评价值的相关性的图。

图15是求出在实施方式3中使用的综合指标与感官评价值的相关性的图。

图16是表示实施方式4所涉及的透明感评价装置的指标计算部的结构的框图。

图17是求出在实施方式4中使用的综合指标与感官评价值的相关性的图。

图18是在实施方式4的比较例中使用的综合指标与感官评价值的相关性的图。

图19是表示实施方式5所涉及的透明感评价装置的结构的框图。

图20是表示实施方式5所涉及的透明感评价装置的皮肤指标计算部的结构的框图。

图21是表示实施方式5所涉及的透明感评价装置的化妆指标计算部的结构的框图。

图22表示实施方式5中的L^*成分等高线分布图像，图22(a)是表示透明感较高的被试验者的图像的图，图22(b)是表示透明感较低的被试验者的图像的图。

图23表示在实施方式5的L^*成分等高线分布图像中设定的评价区域的L^*成分的变化，图23(a)是表示透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像中的变化的图，图23(b)是表示透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像中的变化的图。

图24是表示在实施方式5中设定于被试验者面部的评价区域的图。

图25表示实施方式5中的化妆皮肤的a^*成分图像，图25(a)是表示透明感较高的被试验者的图像的图，图25(b)是表示透明感较低的被试验者的图像的图。

图26表示在实施方式5中从L^*成分图像提取低亮度部分的图像，图26(a)是表示透明感较高的被试验者的图像的图，图26(b)是表示透明感较低的被试验者的图像的图。

图27是表示实施方式6所涉及的透明感评价装置的化妆指标计算部的结构的框图。

图28是表示在实施方式6的化妆不均匀度计算部设定于被试验者面部的评价区域的图。

图29表示在实施方式6中检测到化妆的不均匀部分的二值化图像的图，图29(a)是表示化妆的不均匀部分较少的被试验者的图像的图，图29(b)是表示化妆的不均匀部分较多的被试验者的图像的图。

图30是表示实施方式6的变形例所涉及的化妆指标计算部的结构的框图。

图31是针对涂布了液态粉底的化妆皮肤的透明感求出综合指标与感官评价值的相关性的图。

图32是针对涂布了粉末粉底的化妆皮肤的透明感求出综合指标与感官评价值的相关性的图。

图33是针对眼睛的皱纹部分明显的被试验者的化妆皮肤的透明感求出综合指标与感官评价值的相关性的图。

图34是针对眼睛的皱纹部分不明显的被试验者的化妆皮肤的透明感求出综合指标与感官评价值的相关性的图。

具体实施方式

以下，根据附图对本发明的实施方式进行说明。

实施方式1

图1表示本发明的实施方式1所涉及的进行透明感的评价方法的透明感评价装置的结构。透明感评价装置利用通过相机C对被试验者的面部F进行摄影的摄影图像来评价被试验者的面部F的透明感，其具备连接于相机C上的未图示的图像输入部，在该图像输入部上依次连接有预处理部1、色度空间转换部2、指标计算部3、综合指标计算部4、透明感评价部5及显示部6。并且，在色度空间转换部2、指标计算部3、综合指标计算部4及透明感评价部5上连接有控制部7，在该控制部7上连接有操作部8。

预处理部1对经由图像输入部从相机C输入的摄影图像实施光量校正及去除噪声等预处理。在此，从相机C输入的摄影图像设为具有RGB色度空间的图。相机C只要能够对被试验者的面部F进行摄影即可，能够使用数码相机和CCD相机等，例如能够使用通过智能手机等移动电话进行摄影的摄影图像。

色度空间转换部2将从预处理部1输入的摄影图像的色度空间进行转换而生成色度空间转换图像。作为色度空间转换图像，例如能够使用转换为L^*a^*b^*色度空间、LCH色度空间、或YCC色度空间等的图像。当转换为L^*a^*b^*色度空间时能够使用D65光源作为计算光源。并且，色度空间转换部2将所生成的色度空间转换图像分为明度成分(亮度成分)和色度成分，从而分别生成明度成分图像和色度成分图像。具体而言，若为具有L^*a^*b^*色度空间的色度空间转换图像，则明度成分表示L^*成分，色度成分表示a^*成分(对应于红色和绿色的补色成分)、b^*成分(对应于黄色和蓝色的补色成分)、C^*成分(彩度成分)及Hue成分(色相成分)等。

指标计算部3具有分别连接于色度空间转换部2上的明度及色度计算部9和灰度特性计算部10。

明度及色度计算部9针对在色度空间转换部2生成的明度成分图像及色度成分图像，在被试验者的面部F设定评价区域R1。评价区域R1例如能够设定于整个面部F或脸颊部分。明度及色度计算部9在设定于明度成分图像上的评价区域R1计算整体的明度成分的值，即评价区域R1中的明度成分的代表值。并且明度及色度计算部9在设定于色度成分图像上的评价区域R1计算整体色度成分的值，即评价区域R1中的色度成分的代表值。评价区域R1中的整体的明度成分的值及色度成分的值例如能够分别由评价区域R1中的明度成分的平均值及色度成分的平均值来计算。

灰度特性计算部10针对在色度空间转换部2生成的明度生成图像，在被试验者的面部F设定评价区域R2。评价区域R2例如能够设定于从被试验者的面部F的脸颊部分到面部F的轮廓部分的范围内。灰度特性计算部10在设定于明度成分图像上的评价区域R2中求出明度成分的强度分布，并根据所求出的强度分布来计算遍及评价区域R2的表示明度成分的变化(灰度)的平滑度的灰度特性。

明度及色度计算部9将评价区域R1中的整体的明度成分的值和整体的色度成分的值分别输出到综合指标计算部4作为第1皮肤评价指标，灰度特性计算部10将遍及评价区域R2的明度成分的变化的平滑度输出到综合指标计算部4作为第2皮肤评价指标。

综合指标计算部4将从明度及色度计算部9输入的第1皮肤评价指标和从灰度特性计算部10输入的第2皮肤评价指标彼此进行组合，从而计算对被试验者的面部F的透明感的综合指标。

透明感评价部5根据由综合指标计算部4算出的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感。

显示部6例如包括LCD等显示器装置，显示由透明感评价部5进行评价的透明感的评价结果。

操作部8用于操作者进行信息的输入操作，其能够由键盘、鼠标、追踪球、触摸面板等形成。

控制部7根据由操作者从操作部8输入的各种指令信号等对透明感评价装置内的各部进行控制。

另外，色度空间转换部2、指标计算部3、综合指标计算部4、透明感评价部5及控制部7由CPU和用于供CPU进行各种处理的动作程序构成，但是也可以由数字电路构成。并且，能够将存储器经由总线等信号线连接于CPU上，例如将在色度空间转换部2生成的色度空间转换图像、在指标计算部3生成的图像、及由透明感评价部5算出的透明感的评价结果等分别存储于存储器中，在控制部7的控制下，能够将存储于该存储器中的图像及透明感的评价结果显示于显示部6。

并且，能够将存储有预先实施素颜的透明感的感官评价而算出的感官评价值与综合指标之间的关系的数据库连接到透明感评价部5。透明感评价部5能够通过对从数据库读出的感官评价值与综合指标之间的关系和从综合指标计算部4输入的综合指标进行比较，从而评价素颜的透明感。

接着，对本实施方式1的动作进行说明。

首先，如图1所示，用相机C对被试验者的面部F进行摄影而获得的摄影图像，从相机C经由未图示的图像输入部而输入到透明感评价装置的预处理部1。摄影图像在实施光源校正及去除噪声等预处理之后，从预处理部1输出到色度空间转换部2，该摄影图像的色度空间通过色度空间转换部2而转换为例如L^*a^*b^*色度空间，从而生成色度空间转换图像。并且，色度空间转换部2从色度空间转换图像提取明度成分和色度成分，并分别生成明度成分图像和色度成分图像。例如生成L^*成分图像作为明度成分图像，并且生成C^*成分图像作为色度成分图像。所生成的L^*成分图像和C^*成分图像从色度空间转换部2输出到明度及色度计算部9，并且L^*成分图像从色度空间转换部2输出到灰度特性计算部10。

明度及色度计算部9针对从色度空间转换部2输入的L^*成分图像和C^*成分图像，例如如图2所示那样在被试验者的面部F的脸颊部分设定评价区域R1。另外，通过操作者对操作部8进行操作，评价区域R1经由控制部7能够分别设定于L^*成分图像和C^*成分图像。

接着，明度及色度计算部9针对设定于L^*成分图像的评价区域R1求出L^*成分的强度的平均值，并且针对设定于C^*成分图像的评价区域R1求出C^*成分的强度的平均值。由此，针对设定于被试验者的面部F的评价区域R1，能够分别求出整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值。

通常，已知年轻人的肤色白、明亮且彩度低，与此相对，随着年龄的增加，皮肤整体带黄色且发暗，皮肤的透明感整体降低。因此，可以认为通过明度及色度计算部9求出的评价区域R1的整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值是表示伴随年龄的增加而透明感发生变化的指标。具体而言，整体的L^*成分的值越高(亮)，感觉被试验者的面部F的透明感越高，整体的C^*成分的值越低，感觉被试验者的面部F的透明感越高。于是，将评价区域R1中的L^*成分的平均值和C^*成分的平均值分别作为用于评价透明感的第1皮肤评价指标，从明度及色度计算部9输出到综合指标计算部4。

该用作第1皮肤评价指标的评价区域R1中的L^*成分的平均值和C^*成分的平均值为，接近于观察被试验者的整体面部F时的感觉的物理量，第1皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

另一方面，灰度特性计算部10针对从色度空间转换部2输入的L^*成分图像的规定的评价区域R2求出明度成分的强度分布，并根据所求出的強度分布计算表示遍及评价区域R2的明度成分变化的平滑度的灰度特性。

具体而言，如图3(a)及(b)所示，灰度特性计算部10针对L^*成分图像的被试验者的面部F，以一定的强度间隔阶段性地设定多个等高线M，并通过该多个等高线M而生成按照L^*成分的值划分被试验者的面部F的L^*成分等高线分布图像G。在此，图3(a)是透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像G，图3(b)是透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像G。另外，在L^*成分等高线分布图像G中，由彼此相邻的两条等高线包围的区域表示相同的强度。由此，通过用多个等高线来划分被试验者的面部F，能够以多个等高线的位置来表示被试验者的面部F上的L^*成分的分布。

另外，划分被试验者的面部F的多个等高线M优选设定为相对于L^*成分图像的强度范围成为1/10程度的强度间隔，或者成为3～5digit刻纹。

接着，灰度特性计算部10针对L^*成分等高线分布图像G，将评价区域R2设定为从被试验者的面部F的脸颊部分线性连接面部F的轮廓部分。此时，评价区域R2优选设定为通过在被试验者的面部F的脸颊部分中L^*成分的值最高的部分。例如评价区域R2能够设定于从脸颊部分中L^*成分的值最高的位置向水平方向线性连接至面部F的轮廓部分的区域。并且，评价区域R2也能够设定于以与多个等高线大致正交地相交的方式线性连接从脸颊部分中L^*成分的值最高的位置到面部F的轮廓部分的区域。

另外，通过操作者对操作部8进行操作，评价区域R2经由控制部7能够设定于L^*成分等高线分布图像G的规定区域。

由此，在图4(a)中示出在透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像G(图3(a))上设定的评价区域R2中的L^*成分的变化，并且，在图4(b)中示出在透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像G(图3(b))上设定的评价区域R2中的L^*成分的变化。如图4(a)及(b)所示，可知透明感较高的被试验者的评价区域R2中的L^*成分的变化相对于透明感较低的被试验者的L^*成分的变化，以按照面部F的弯曲描绘一定的曲线的方式平滑地降低。从而能够将表示L^*成分的变化的平滑度的灰度特性作为用于评价透明感的第2皮肤评价指标。

L^*成分的灰度特性是通过分别求出例如在评价区域R2彼此相邻的多个等高线M的间隔，并根据所求出的多个等高线M的间隔的均匀度而能够计算的。即，如图4(a)及(b)所示，透明感较高的被试验者的评价区域R2中的多个等高线M的间隔S1与透明感较低的被试验者的评价区域R2中的多个等高线M的间隔S2相比偏差较小，这成为提高L^*成分的变化的平滑度的1个主要因素。因此，针对间隔S1及S2，通过分别计算标准偏差等而求出偏差，从而能够将L^*成分的灰度特性数值化。另外，多个等高线M的间隔S1及S2例如能够由L^*成分等高线分布图像G的像素数求出，并通过针对所求出的像素数求出偏差，从而能够计算多个等高线M的间隔的均匀度。

并且，L^*成分的灰度特性能够根据划分评价区域R2的多个等高线M的数量来计算。如图3(a)及(b)所示，相对于透明感较低的被试验者，透明感较高的被试验者的划分评价区域R2的等高线M的数量多，这成为提高L^*成分的变化的平滑度的主要因素。于是，通过求出划分评价区域R2的多个等高线M的数量而能够将L^*成分的灰度特性进行数值化。

将如此求出的L^*成分的灰度特性作为第2皮肤评价指标，并从灰度特性计算部10输出到综合指标计算部4。

第1皮肤评价指标根据被试验者的面部F的整体的明度来评价透明感，与此相对，该第2皮肤评价指标根据被试验者的面部F的明度变化来评价透明感，并能够从不同于第1皮肤评价指标的观点来评价透明感。并且，用作第2皮肤评价指标的L^*成分的灰度特性与第1皮肤评价指标同样是接近于观察被试验者的整体面部F时的感觉的物理量，第2皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

由此，在明度及色度计算部9求出的评价区域R1中的整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值作为第1皮肤评价指标而分别输入到综合指标计算部4，并且在灰度特性计算部10求出的评价区域R2中的L^*成分的灰度特性作为第2皮肤评价指标而输入到综合指标计算部4。

综合指标计算部4例如使用预先实施感官评价而获得的多元回归方程式等，对所输入的第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标，即评价区域R1的整体的L^*成分的值、评价区域R1的整体的C^*成分的值、评价区域R2的L^*成分的灰度特性进行线性加权和而彼此组合，由此计算用于决定对被试验者的面部F的透明感的评价的综合指标。所算出的综合指标的值从综合指标计算部4输出到透明感评价部5。

透明感评价部5根据在综合指标计算部4计算的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。

根据本实施方式，通过将第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标彼此进行组合的综合指标，按照整体观察被试验者的面部F时的感觉来客观地评价透明感，因此能够获得与根据感官评价进行的透明感的评价完全一致的评价结果。并且，根据明度成分的变化来评价透明感的第2皮肤评价指标为以往不存在的新的评价指标，通过根据追加该第2皮肤评价指标的综合指标来评价透明感，能够使评价结果更接近于根据感官评价进行的透明感的评价。

实际上，表示利用上述透明感的评价方法来评价透明感的实施例的一例。

该实施例通过实施方式1的透明感的评价方法对40多岁的8名被试验者评价透明感，并且进行了透明感的感官评价。在此，在实施方式1的透明感的评价方法中，针对各被试验者分别计算评价区域R1中的L^*成分的平均值、评价区域R1中的C^*成分的平均值、及划分评价区域R2的多个等高线的间隔的均匀度，并将这些值彼此进行组合而求出对透明感的综合指标。另外，多个等高线M的间隔的均匀度是通过根据图像的像素数求出多个等高线M的间隔，并计算分别表示该多个等高线M的间隔的像素数的偏差而计算的，等高线的间隔越均匀，数值变得越小。

图5中示出将评价区域R1中的L^*成分的平均值相对于感官评价值进行标绘的曲线图，并且图6中示出将评价区域R1中的C^*成分的平均值相对于感官评价值进行标绘的曲线图，图7中示出将划分评价区域R2的多个等高线的间隔的均匀度相对于感官评价值进行标绘的曲线图。在此，感官评价值为根据感官评价以30个阶段评价了透明感的值，评价为值越接近30越无透明感。

根据图5求出L^*成分的平均值与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.42。并且，根据图6求出C^*成分的平均值与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.0032。另外，根据图7求出等高线间隔的均匀度与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.32。接着，关于图5～图7，对L^*成分的平均值L、C^*成分的平均值C、等高线间隔的均匀度K进行多元回归分析的结果，获得了感官评价值S(综合指标值)＝177.1-410.9×L+83.5×C-33.7×K的多元回归方程式。

于是，在实施方式1的评价方法中，在该多元回归方程式中分别代入L^*成分的平均值L、C^*成分的平均值C、等高线间隔的均匀度K，从而将这些值彼此进行组合而求出对透明感的综合指标。在图8中示出将该综合指标相对于感官评价值进行标绘的曲线图。根据图8求出综合指标值与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.62。

由此，综合指标表示相对于感官评价值足够高的相关性，作为评价透明感的指标，可知不仅追加L^*成分的平均值和C^*成分的平均值，还重新追加等高线间隔的均匀度，从而能够高精度地评价透明感。

另外，在实施方式1中，明度及色度计算部9针对设定于被试验者的面部F上的评价区域R1，分别求出整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值作为第1皮肤评价指标，只要求出整体的明度成分的值和整体的色度成分的值中的至少1个值作为第1皮肤评价指标即可，且并不限定于此。例如，能够仅将整体的L^*成分的值或者仅将整体的C^*成分的值作为第1皮肤评价指标。并且也可以在评价区域R1中求出a^*成分的平均值、b^*成分的平均值、及Hue成分的平均值，并将这些平均值中的至少1个平均值作为整体的色度成分的值，即第1皮肤评价指标。

并且，在实施方式1中，灰度特性计算部10求出遍及评价区域R2的L^*成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标，只要在评价区域R2中求出明度成分的强度分布及色度成分的强度分布，并根据所求出的强度分布来计算遍及评价区域R2的明度成分的变化的平滑度及色度成分的变化的平滑度中的至少一种作为第2皮肤评价指标即可，且并不限定于此。例如能够仅计算遍及评价区域R2的C^*成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标，或者分别计算遍及评价区域R2的L^*成分的变化的平滑度和C^*成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标。并且能够计算遍及评价区域R2的a^*成分的变化的平滑度、b^*成分的变化的平滑度、及Hue成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标。

并且，无需使用由明度及色度计算部9求出的第1皮肤评价指标和由灰度特性计算部10求出的第2皮肤评价指标等全部的指标来计算综合指标，例如控制部7根据被试验者的年龄等能够选择由明度及色度计算部9和灰度特性计算部10计算的指标，以确保所希望的评价精度。

并且，在实施方式1中，将对被试验者的面部F进行摄影的相机C连接于透明感评价装置，从而将摄影图像输入到预处理部1，但是透明感评价装置也能够设为内置相机的结构。由此，例如在搭载有数码相机、移动电话(智能手机等)及触摸面板等相机的设备内部能够具备透明感评价装置。

并且透明感评价装置也能够经由网络将摄影图像输入到预处理部1。例如，透明感评价装置经由网络而与保存有摄影图像的计算机连接，并根据从计算机输入的摄影图像来评价皮肤的透明感，将其评价结果存储到服务器等中。由此，能够通过使用户访问服务器而浏览透明感的评价结果，或者能够经由网络从用户获得透明感的评价结果。

实施方式2

图9中示出实施方式2所涉及的进行透明感的评价方法的透明感评价装置的结构。该透明感评价装置在图1所示的实施方式1的透明感评价装置中，代替明度及色度计算部9，将负因子计算部21配置于指标计算部3中，并分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4。

负因子计算部21针对在色度空间转换部2生成的明度成分图像或色度成分图像的被试验者的面部F设定评价区域R3，并检测在所设定的评价区域R3中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的雀斑及毛孔等负因子。在此，评价区域R3能够设定于被试验者的整个面部F或脸颊部分等。接着，负因子计算部21根据检测结果求出评价区域R3中的负因子的产生量。

负因子能够通过生成Dog图像而提取雀斑及毛孔而指定。例如，若从色度空间转换部2对负因子计算部21输入L^*成分图像，则从L^*成分图像生成高斯大小不同的Dog图像(Difference of Gaussian图像)。通常，雀斑为2mm～10mm的大小且具有0.05cycle/mm～0.25cycle/mm的频率，毛孔为0.5mm～2mm的大小且具有0.25cycle/mm～1.0cycle/mm的频率。于是，负因子计算部21以提取具有雀斑及毛孔的频带的成分的方式进行Dog图像处理。另外，在进行该Dog图像处理时，由进行阈值处理的2值化图像计算各成分的形状，并检测圆形形状且其圆度(4π×面积)/周长²为0.4～1.0，优选为0.6～1.0、周长为0.5mm～10mm的成分作为负因子。即，通过根据频带和大小进行Dog图像处理而检测负因子。

另外，不仅使用L^*成分图像，而且还使用a^*成分图像及b^*成分图像等色度成分图像来生成Dog图像，并能够以与上述相同的方式检测负因子。并且，也能够使用RGB色度空间的B信道而生成Dog图像而检测负因子。

并且，不生成Dog图像，而是例如从L^*成分图像提取具有规定的阈值以下的强度的成分，并针对所提取的成分实施主成分分析及独立成分分析等，从而也能够检测负因子。

负因子计算部21根据评价区域R3中的负因子的检测结果来计算负因子的产生量，例如负因子的个数、总面积及面积率等。在此，在图像中，负因子的总面积能够由在图像中构成负因子的像素数等来计算。该负因子伴随年龄的增加而产生，其产生量越小，感到被试验者的面部F的透明感越高。另外，关于负因子中的雀斑，由于色度的浓度对透明感带来很大的影响，因此能够计算相对于周围皮肤的雀斑的浓度作为负因子的产生量。例如求出整个评价区域R3的色度成分的平均值，并且求出在评价区域R3检测到的雀斑部分的色度成分的平均值，计算雀斑部分的色度成分的平均值相对于整个评价区域R3的色度成分的平均值的差量(色差)，从而能够求出雀斑的浓度。

由此，所算出的评价区域R3中的负因子的产生量作为第1皮肤评价指标而从负因子计算部21输出到综合指标计算部4。

该用作第1皮肤评价指标的评价区域R3中的负因子的产生量为接近于观察被试验者的整体面部F时的感觉的物理量，第1皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

在综合指标计算部4中，从负因子计算部21输入负因子的个数、总面积及面积率作为第1皮肤评价指标，并且从灰度特性计算部10输入L^*成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标。综合指标计算部4通过用多元回归方程式等将所输入的负因子的个数、负因子的总面积、负因子的面积率、L^*成分的变化的平滑度彼此进行组合，从而计算用于决定对被试验者的面部F的透明感的评价的综合指标。

并且，透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。

根据本实施方式，通过将第1皮肤评价指标和第2皮肤评价指标彼此进行组合的综合指标，并按照整体上观察被试验者的面部F时的感觉客观地评价透明感，因此能够获得与根据感官评价进行的透明感的评价完全一致的评价结果。

另外，如图10所示，在图1所示的实施方式1中的透明感评价装置中，在指标计算部3新设负因子计算部22，将该负因子计算部22分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4，从而也能够构成透明感评价装置。

如同上述，在负因子计算部22中计算负因子的个数、总面积及面积率作为第1皮肤评价指标，并且该第1皮肤评价指标被输出到综合指标计算部4。

在综合指标计算部4中，从明度及色度计算部9分别输入评价区域R1中的整体的L^*成分的值、整体的C^*成分的值，并且从灰度特性计算部10输入评价区域R2中的L^*成分的变化的平滑度，另外，从负因子计算部22分别输入负因子的个数、总面积及面积率。综合指标计算部4通过用多元回归方程式等将所输入的评价区域R1的整体的L^*成分的值、评价区域R1的整体的C^*成分的值、评价区域R2的L^*成分的变化的平滑度、负因子的个数、负因子的总面积、负因子的面积率彼此进行组合，从而计算决定对被试验者的面部F的透明感的评价的综合指标。

并且，透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。由此，通过根据具有互不相同的性质的更多的指标来评价透明感而能够高精度地评价透明感。

实施方式3

在实施方式1及2所涉及的透明感评价装置中，在指标计算部3新设检测被试验者的面部F的色度不均匀而计算其产生量的色度不均匀计算部，从而能够构成透明感评价装置。

例如，如图11所示，在图9所示的实施方式2所涉及的透明感评价装置中，在指标计算部3新设色度不均匀计算部31，并能够将该色度不均匀性计算部31分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4。

色度不均匀计算部31针对在色度空间转换部2生成明度成分图像或色度成分图像的被试验者的面部F设定评价区域R4，并检测在所设定的评价区域R4明度成分的值或色度成分的值局部发生变化且大于负因子的部分作为色度不均匀。在此，评价区域R4能够设定于被试验者的整个面部F或脸颊部分等。接着，色度不均匀计算部31根据检测结果来求出评价区域R4中的色度不均匀性的产生量。

与负因子同样地，色度不均匀能够通过生成Dog图像而提取。通常，色度不均匀为约10mm以上的大小且具有0.05cycle/mm以上的频率。于是，由从色度空间转换部2输入的L^*成分图像，以提取具有0.05cycle/mm以上的频率的部分的方式生成Dog图像。另外，在进行该Dog图像处理时，从进行了阈值处理的2值化图像计算各成分的形状，并检测圆形形状且其圆度(4π×面积)/周长²为0.4～1.0，优选为0.6～1.0，周长为约10mm以上的部分作为色度不均匀。即，通过根据频带和大小进行Dog图像处理而检测色度不均匀。

另外，不仅使用L^*成分图像，而且还使用a^*成分图像及b^*成分图像等的色成分图像而生成Dog图像，与上述同样地能够检测色度不均匀。并且，也能够使用RGB色度空间的B信道来生成Dog图像而检测色度不均匀。

色度不均匀计算部31根据评价区域R4中的色度不均匀的检测结果来计算色度不均匀的产生量，例如色度不均匀的总面积、面积率及个数等。在此，色度不均匀的总面积能够由在图像中构成色度不均匀的像素数等计算。该色度不均匀伴随年龄的增长而产生，其产生量越小，感觉被试验者的面部F的透明感越高。于是，色度不均匀计算部31将评价区域R4中的色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标而输出到综合指标计算部4。

该用作第3皮肤评价指标的评价区域R4中的色度不均匀的产生量为，接近于观察被试验者的整个面部F时的感觉的物理量，第3皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近感官评价的客观的指标。

在综合指标计算部4中，从负因子计算部21输入负因子的个数、总面积及面积率作为第1皮肤评价指标，并且从灰度特性计算部10输入L^*成分的变化的平滑度作为第2皮肤评价指标，另外，从色度不均匀计算部31输入色度不均匀的总面积及面积率作为第3皮肤评价指标。综合指标计算部4用多元回归方程式等将所输入的负因子的个数、负因子的总面积、负因子的面积率、L^*成分的变化的平滑度、色度不均匀的总面积、色度不均匀的面积率彼此进行组合，从而计算用于决定对被试验者的面部F的透明感的评价的综合指标。

并且，透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。

根据本实施方式，通过将第1皮肤评价指标、第2皮肤评价指标、第3皮肤评价指标彼此进行组合的综合指标，并按照整体上观察被试验者的面部F时的感觉而客观地评价透明感，因此能够获得与根据感官评价进行的透明感的评价完全一致的评价结果。

实际上，表示利用上述实施方式3的透明感的评价方法评价了透明感的实施例的一例。

该实施例针对40多岁的8名被试验者，通过实施方式3的透明感的评价方法而评价透明感，并且进行了透明感的感官评价。在此，在实施方式3的透明感的评价方法中，针对各被试验者分别计算评价区域R3中的雀斑的总面积、评价区域R3中的毛孔的总面积、划分评价区域R2的多个等高线的间隔的均匀度、及评价区域R4中的色度不均匀的总面积，并将这些值彼此进行组合而求出对透明感的综合指标。另外，由分别构成雀斑、毛孔及色度不均匀的像素数计算雀斑的总面积、毛孔的总面积及色度不均匀的总面积。

在图12中示出将评价区域R3中的雀斑的总面积相对于感官评价值进行标绘的曲线图，并且在图13中示出将评价区域R3中的毛孔的总面积相对于感官评价值进行标绘的曲线图，在图14中示出将评价区域R4中的色度不均匀的总面积相对于感官评价值进行标绘的曲线图。

根据图12求出雀斑的总面积与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.57。并且根据图13求出毛孔的总面积与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.58。另外，根据图14求出色度不均匀的总面积与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.49。并且，如上所述，根据图7求出的等高线间隔的均匀度与感官评价值之间的相关系数R²为0.32。

接着，关于图12～图14及图7，对雀斑的总面积F、毛孔的总面积P、色度不均匀的总面积I、等高线间隔的均匀度K进行多元回归分析的结果，获得了感官评价值S(综合指标值)＝-79.67-112.26×F+153.72×P+134.45×I+41.98×K的多元回归方程式。

于是，在实施方式3的评价方法中，在该多元回归方程式中分别代入雀斑的总面积F、毛孔总面积P、色度不均匀总面积I、等高线间隔均匀度K，从而将这些值彼此组合而求出对透明感的综合指标。在图15中示出将该综合指标相对于感官评价值进行标绘的曲线图。根据图15求出综合指标与感官评价之间的相关性的结果，相关系数R²为0.79。

由此，可知综合指标显示出比感官评价值足够高的相关性，通过将雀斑的总面积F、毛孔的总面积P、色度不均匀的总面积I及等高线间隔的均匀度K彼此进行组合而能够高精度地评价透明感。

实施方式4

如图16所示，在图10所示的实施方式3所涉及的透明感评价装置中，在指标计算部3新设色度不均匀计算部41，并将该色度不均匀计算部41分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4，从而也能够构成透明感评价装置。即，指标计算部3具有实施方式1～3中示出的明度及色度计算部、灰度特性计算部、负因子计算部及色度不均匀计算部的所有的计算部。

如上所述，在色度不均匀计算部41中，计算评价区域R4中的色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标，并且该第3皮肤评价指标被输出到综合指标计算部4。

在综合指标计算部4中，从明度及色度计算部9分别输入评价区域R1中的整体的L^*成分的值、整体的C^*成分的值，并且从灰度特性计算部10输入评价区域R2中的L^*成分的变化的平滑度，从负因子计算部22分别输入负因子的个数、总面积及面积率，另外，从色度不均匀计算部41分别输入色度不均匀的总面积及面积率。综合指标计算部4通过用多元回归方程式等将所输入的评价区域R1的整体的L^*成分的值、评价区域R1的整体的C^*成分的值、评价区域R2的L^*成分的变化的平滑度、评价区域R3中的负因子的个数、评价区域R3中的负因子的总面积、评价区域R3中的负因子的面积率、评价区域R4中的色度不均匀的总面积、评价区域R4中的色度不均匀的面积率彼此进行组合，从而计算用于决定对被试验者的面部F的透明感的评价的综合指标。

并且，透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。由此，根据具有互不相同的性质的更多的指标来评价透明感，从而能够高精度地评价透明感。

实际上，表示使用上述实施方式4所涉及的透明感评价装置评价了透明感的实施例的一例。

该实施例针对40多岁的8名被试验者，通过实施方式4的透明感的评价方法而评价透明感，并且进行了透明感的感官评价。在此，在实施方式4的透明感的评价方法中，针对各被试验者分别计算评价区域R1中的L^*成分的平均值、评价区域R1中的C^*成分的平均值、划分评价区域R2的多个等高线的间隔的均匀度、评价区域R3中的雀斑的总面积、评价区域R3中的毛孔的总面积、及评价区域R4中的色度不均匀的总面积，并将这些值彼此进行组合而求出对透明感的综合指标。

并且，作为比较例，针对各被试验者分别计算评价区域R1中的L^*成分的平均值、评价区域R1中的C^*成分的平均值、评价区域R3中的雀斑的总面积、评价区域R3中的毛孔的总面积、及评价区域R4中的色度不均匀的总面积，并将这些值彼此进行组合而求出对透明感的综合指标。即，针对实施方式4的综合指标，通过去除划分评价区域R2的多个等高线的间隔的均匀度的指标来求出综合指标。

在此，在计算实施方式4的综合指标时使用的多元回归方程式为综合指标＝188.9-536.0×L-17.3×C-19.6×F+64.3×P+186.5×I+62.0×K。并且，在计算比较例的综合指标时使用的多元回归方程式为综合指标＝189.7-532.1×L+72.0×C+185.4×F-109.7×P+99.6×I。另外，L表示L^*成分的平均值，C表示C^*成分的平均值，F表示雀斑的总面积，P表示毛孔的总面积，I表示色度不均匀的总面积，K表示等高线间隔的均匀度。

在图17中示出将实施方式4的综合指标相对于感官评价值进行标绘的曲线图，并且在图18中示出将比较例的综合指标相对于感官评价值进行标绘的曲线图。根据图17求出综合指标与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.98。另一方面，根据图18求出综合指标与感官评价值之间的相关性的结果，相关系数R²为0.89。

由此可知，与比较例的综合指标相比，实施方式4的综合指标与感官评价值的相关性充分提高，作为评价透明感的指标，通过追加等高线间隔的均匀度而能够高精度地评价透明感。

另外，在上述实施方式1～4中，对被试验者的面部评价了透明感，若为被试验者的皮肤则能够评价透明感，例如能够对腕部等进行评价。

并且，通过使由输入机构、CPU及存储器等构成的计算机通过记录于记录介质中的透明感评价程序而发挥作用，从而能够执行如上述实施方式1～4那样的素颜的透明感的评价。即，通过记录于记录介质中的透明感评价程序使计算机发挥作用，图像输入部获取对被试验者的素颜进行摄影的摄影图像，并根据所获取的摄影图像，CPU执行预处理部1、色度空间转换部2、指标计算部3、综合指标计算部4及透明感评价部5，从而对被试验者的素颜进行透明感的评价。

实施方式5

在实施方式1～4中，对被试验者的素颜的透明感进行了评价，但是也能够对上妆后的被试验者的面部F(化妆皮肤)的透明感进行评价。

在图19中示出实施方式5所涉及的透明感评价装置的结构。该透明感评价装置在图1所示的实施方式1的透明感评价装置中配置指标计算部51来代替指标计算部3。具体而言，透明感评价装置使用通过相机C对上妆后的被试验者的面部F进行摄影的摄影图像来评价透明感，其具备连接于相机C的图像输入部1a，在该图像输入部1a上依次连接有预处理部1、色度空间转换部2、指标计算部51、综合指标计算部4、透明感评价部5及显示部6。并且，在色度空间转换部2、指标计算部51、综合指标计算部4及透明感评价部5上连接有控制部7，在该控制部7上连接有操作部8。

图像输入部1a从对上妆后的被试验者的面部F(化妆皮肤)进行摄影的相机C输入摄影图像。

预处理部1对从图像输入部1a输入的摄影图像实施光量校正及去除噪声等预处理。

色度空间转换部2将从预处理部1输入的摄影图像的色度空间进行转换而生成色度空间转换图像。

指标计算部51具有分别连接于色度空间转换部2的皮肤指标计算部52和化妆指标计算部53。皮肤指标计算部52及化妆指标计算部53从色度空间转换部2输入色度空间转换图像，并根据色度空间转换图像分别计算用于评价化妆皮肤的透明感的皮肤评价指标及化妆评价指标。

在此，皮肤评价指标为与对素颜的透明感进行评价的实施方式1～4的指标通用的评价指标，其为按照整体上观察化妆皮肤时的感觉而评价透明感的指标。另一方面，化妆评价指标为在化妆皮肤的透明感的评价中特有的评价指标，是表示因化妆而引起的透明感的变化的新的指标。例如，在化浓妆时感觉到的化妆的厚涂感导致透明感的降低，根据该厚涂感能够确定化妆评价指标。

皮肤指标计算部52及化妆指标计算部53将分别计算的皮肤评价指标及化妆评价指标输出到综合指标计算部4。

综合指标计算部4将分别由皮肤指标计算部52及化妆指标计算部53计算的皮肤评价指标及化妆评价指标彼此进行组合而计算对透明感的综合指标。

透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价上妆后的被试验者的面部F的透明感。

显示部6包括例如LCD等显示器装置，显示由透明感评价部5进行评价的透明感的评价结果。

操作部8用于使操作者进行信息的输入操作，能够由键盘、鼠标、追踪球、触摸面板等形成。

控制部7根据由操作者从操作部8输入的各种指令信号等进行透明感评价装置内的各部分的控制。

接着，对指标计算部51的皮肤指标计算部52进行详细的说明。

如图20所示，皮肤指标计算部52具有分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4上的明度及色度计算部9、负因子计算部21、色度不均匀计算部31及灰度特性计算部10。

与实施方式1的明度及色度计算部9同样地，明度及色度计算部9在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R1，从而计算评价区域R1中的明度成分的代表值或色度成分的代表值。评价区域R1例如能够设定于整个面部F或脸颊部分。并且例如能够分别由评价区域R1中的明度成分的平均值及色度成分的平均值计算明度成分的代表值及色度成分的代表值。

与实施方式2的负因子计算部21同样地，负因子计算部21在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R3，并在评价区域R3检测明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的雀斑及毛穴等负因子，从而求出负因子的产生量。评价区域R3能够设定于被试验者整个面部F或脸颊部分等。并且，作为负因子的产生量，例如可以举出负因子的个数、总面积及面积率等。

与实施方式3的色度不均匀计算部31同样地，色度不均匀计算部31在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R4，在评价区域R4明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的部分中，检测大于负因子的部分作为色度不均匀，从而求出色度不均匀的产生量。评价区域R4能够设定于被试验者的整个面部F或者脸颊部分等。并且，作为色度不均匀的产生量，例如能够举出色度不均匀的总面积、面积率及数量等。

与实施方式1的灰度特性计算部10同样地，灰度特性计算部10在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R2，并计算在评价区域R2表示明度成分的变化(灰度)的平滑度的灰度特性。评价区域R2能够设定于例如从被试验者的面部F的脸颊部分遍及面部F的轮廓部分的范围内。

接着，对指标计算部51的化妆指标计算部53进行详细的说明。

如图21所示，化妆指标计算部53具有分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4上的红色成分量计算部54、雀斑色相差计算部55、凹凸量计算部56及中等光泽量计算部57。

红色成分量计算部54针对在色度空间转换部2生成的色度成分图像，在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R5。评价区域R5优选设定于眉间部分、脸颊部分及下巴部分中的至少1个部分。红色成分量计算部54计算设定于色度成分图像的评价区域R5中的红色成分的量。

在此，作为红色成分为，表示由在眉间部分、脸颊部分及下巴部分等被试验者的面部F的局部明显地显示的气色引起的红润的成分，例如通过提取色度成分图像的a^*成分而能够获得。另外，红色成分更优选为色度成分图像的a^*成分中具有正值的成分，以便更可靠地提取由气色引起的红润。并且，红色成分进一步优选为a^*成分中具有13以上且30以下的值的成分，以便抑制具有红润的嘴唇等的错误检测。

并且，作为红色成分的量，能够由评价区域R5中的红色成分(例如a^*成分)的平均值、在评价区域R5红色成分的值显示规定的范围的部分(例如a^*成分的值显示13以上且30以下的部分)的面积、或者在评价区域R5红色成分的值显示规定的范围的部分(例如a^*成分的值显示13以上且30以下的部分)的面积率等算出。

红色成分量计算部54将评价区域R5中的红色成分的量作为化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

雀斑色相差计算部55针对在色度空间转换部2生成的明度成分图像或色度成分图像，在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R6，并在所设定的评价区域R6检测明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的雀斑部分。在此，评价区域R6优选设定于被试验者的整个面部F或脸颊部分等。接着，雀斑色相差计算部55在色度成分图像中计算雀斑部分与其周围的色相差。

雀斑色相差计算部55将评价区域R6中的雀斑部分与其周围的色相差作为化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

凹凸量计算部56针对在色度空间转换部2生成的明度成分图像，在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R7，并根据所设定的评价区域R7中的明度成分的值，检测表示在被试验者的面部产生的阴影的低亮度部分作为凹凸部分。例如，凹凸量计算部56计算被试验者的面部F中的标准的L^*的值，例如计算遍及整个面部F的L^*的平均值，并按每一个像素，从在色度空间转换部2生成的明度成分图像的L^*的值减去该L^*的平均值像素而生成差量图像来求出ΔL^*，在差量图像中，能够检测成为ΔL^*＜3的低亮度部分作为凹凸部分。另外，在差量图像等中包含多种噪声成分的情况下，优选通过对图像进行膨胀处理而去除噪声成分。

并且，在所检测到的低亮度部分中，优选根据大小及形状进一步提取表示皱纹或毛孔的部分而检测凹凸部分。另外，评价区域R7优选设定于例如从眼睛部分及鼻子向嘴角延伸的部分中的至少一个部分。接着，凹凸量计算部56计算在评价区域R7检测到的凹凸部分的量。在此，作为凹凸部分的量，能够由评价区域R7中的凹凸部分的面积(像素数)或面积率来算出。

凹凸量计算部56将评价区域R7中的凹凸部分的量作为化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

中等光泽量计算部57针对在色度空间转换部2生成的明度成分图像，在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R8，并根据所设定的评价区域R8中的明度成分的强度，检测具有中等程度的光的反射率的中等光泽部分。在此，中等光泽部分是在化妆皮肤中将光的反射率较高的部分设为油光部分、将光的反射率较低的部分设为无光泽感部分时，表示具有油光部分与无光泽感部分之间的光的反射率的润泽部分。作为中等光泽部分，优选设为明度成分的强度显示60以上且70以下的值的部分。并且评价区域R8优选设定于例如颧骨部分及鼻梁部分中的至少1个部分。

接着，中等光泽量计算部57计算在评价区域R8中检测到的中等光泽部分的量。在此，作为中等光泽部分的量，能够由评价区域R8中的中等光泽部分的面积(像素数)或面积率进行计算。

中等光泽量计算部57将评价区域R8中的中等光泽部分的量作为化妆评价指标输出到综合指标计算部4。

接着，对该实施方式5的动作进行说明。

首先，使用相机C对上妆后的被试验者的面部F进行摄影而获得的摄影图像，与实施方式1～4同样地，如图19所示，从相机C经由透明感评价装置的图像输入部1a输入到预处理部1。摄影图像在预处理部1实施预处理之后，在色度空间转换部2生成色度空间转换图像。色度空间转换部2从色度空间转换图像提取明度成分和色度成分，分别生成明度成分图像和色度成分图像。例如生成L^*成分图像作为生成明度成分图像，并且能够生成C^*成分图像、a^*成分图像及Hue成分图像作为色度成分图像。

色度空间转换部2将所生成的L^*成分图像和C^*成分图像分别输出到皮肤指标计算部52的明度及色度计算部9、负因子计算部21、色度不均匀计算部31及灰度特性计算部10。

明度及色度计算部9针对L^*成分图像和C^*成分图像，例如与图2所示的评价区域R1的设定同样地，在上妆后的被试验者的面部F的脸颊部分设定评价区域R1。接着，明度及色度计算部9针对设定于L^*成分图像中的评价区域R1求出L^*成分的强度的平均值，并且针对设定于C^*成分图像中的评价区域R1求出C^*成分的强度的平均值。由此，针对设定于被试验者的面部F的评价区域R1，能够分别求出整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值。

如上所述，已知年轻人的肤色白、明亮且彩度低，与此相对，随着年龄增加，皮肤整体带黄色且发暗，皮肤的透明感整体降低。该明度和彩度的变化对化妆皮肤也赋予同样的印象。因此，认为通过明度及色度计算部9求出的评价区域R1的整体的L^*成分的值和整体的C^*成分的值是表示化妆皮肤的透明感的变化的指标。具体而言，整体的L^*成分的值越高(亮)，感觉上妆后的被试验者的面部F的透明感越高，整体的C^*成分的值越低，感觉上妆后的被试验者的面部F的透明感越高。于是，将评价区域R1中的L^*成分的平均值和C^*成分的平均值作为分别用于评价化妆皮肤的透明感的皮肤评价指标而从明度及色度计算部9输出到综合指标计算部4。

该用作皮肤评价指标的评价区域R1中的L^*成分的平均值和C^*成分的平均值为接近于观察被试验者的整体面部F时的感觉的物理量，对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

负因子计算部21针对L^*成分图像在上妆后的被试验者的面部F的脸颊部分设定评价区域R3，在所设定的评价区域R3，检测L^*成分的值局部发生变化的雀斑及毛孔等负因子。在此，与实施方式2的负因子计算部21同样地，通过生成Dog图像而提取雀斑及毛孔，从而能够确定负因子。

接着，负因子计算部21根据评价区域R3中的负因子的检测结果计算负因子的产生量，例如负因子的个数、总面积及面积率等。该负因子伴随年龄的增长而产生，其产生量越小，感觉上妆后的被试验者的面部F的透明感越高。另外，关于负因子中的雀斑，由于色度浓度对透明感带来很大的影响，因此也能够计算对周围的化妆皮肤的雀斑的浓度作为负因子的产生量。例如，通过求出整个评价区域R3的色度成分的平均值，并且求出由评价区域R3检测到的雀斑部分的色度成分的平均值，并计算雀斑部分的色度成分的平均值相对于评价区域R3整体的色度成分的平均值的差量(色差)，从而能够求出雀斑的浓度。

由此，所算出的评价区域R3中的负因子的产生量作为皮肤评价指标从负因子计算部21输出到综合指标计算部4。

该用作皮肤评价指标的评价区域R3中的负因子的产生量为接近于观察被试验者整体的面部F时的感觉的物理量，皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

色度不均匀计算部31针对L^*成分图像在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R4，并在所设定的评价区域R4检测L^*成分的值局部发生变化且大于负因子的部分作为色度不均匀。在此，与实施方式3的色度不均匀计算部31同样地，通过生成Dog图像而能够提取色度不均匀。并且，评价区域R4能够设定于被试验者的整个面部F或脸颊部分等。

接着，色度不均匀计算部31根据评价区域R4中的色度不均匀的检测结果来计算色度不均匀的产生量，例如色度不均匀的总面积及面积率等。该色度不均匀随着年龄的增加而产生，其产生量越小，感觉上妆后的被试验者的面部F的透明感越高。于是，色度不均匀计算部31将评价区域R4中的色度不均匀的产生量作为皮肤评价指标输出到综合指标计算部4。

该用作皮肤评价指标的评价区域R4中的色度不均匀的产生量为接近于观察被试验者整个面部F时的感觉的物理量，皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

与实施方式1的灰度特性计算部10同样地，灰度特性计算部10针对L^*成分图像的规定的评价区域R2求出明度成分的强度分布，并根据所求出的强度分布来计算表示遍及评价区域R2的明度成分的变化的平滑度的灰度特性。

具体而言，如图22(a)及(b)所示，灰度特性计算部10针对L^*成分图像的被试验者的面部F，以一定的强度间隔阶段性地设定多个等高线M，生成通过该多个等高线M按照L^*成分的值将被试验者的面部F进行划分的L^*成分等高线分布图像G。在此，图22(a)是化妆皮肤的透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像G，图22(b)是化妆皮肤的透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像G。由此，通过以多个等高线来划分上妆后的被试验者的面部F，能够以多个等高线的位置来表示上妆后的被试验者的面部F中的L^*成分的分布。

另外，将被试验者的面部F进行划分的多个等高线M优选设定为相对于L^*成分图像的强度范围成为1/10程度的强度间隔或者成为3～5digit刻纹。

接着，灰度特性计算部10针对L^*成分等高线分布图像G，将评价区域R2设定为从被试验者的面部F的脸颊部分线性连接面部F的轮廓部分。此时，评价区域R2优选设定为通过在被试验者的面部F的脸颊部分中L^*成分的值最高的部分。例如评价区域R2能够设定于从脸颊部分L^*成分的值最高的位置向水平方向线性连接至面部F的轮廓部分的区域。并且，评价区域R2能够设定于以正交于多个等高线而相交的方式线性连接从脸颊部分中L^*成分的值最高的位置到面部F的轮廓部分的区域。

由此，在图23(a)中示出在化妆皮肤的透明感较高的被试验者的L^*成分等高线分布图像G(图22(a))上设定的评价区域R2中的L^*成分的变化，并且在图23(b)中示出在化妆皮肤的透明感较低的被试验者的L^*成分等高线分布图像G(图22(b))上设定的评价区域R2中的L^*成分的变化。如图23(a)及(b)所示可知，化妆皮肤的透明感较高的被试验者的评价区域R2中的L^*成分的变化相对于化妆皮肤的透明感较低的被试验者的L^*成分的变化，以按照面部F的弯曲描绘的一定的曲线的方式平滑地降低。从而，能够将表示L^*成分的变化的平滑度的灰度特性作为用于评价透明感的皮肤评价指标。

与实施方式1的灰度特性计算部10同样地，通过分别求出在评价区域R2中彼此相邻的多个等高线M的间隔，并根据所求出的多个等高线M的间隔的均匀度而能够计算L^*成分的灰度特性。

并且，根据划分评价区域R2的多个等高线M的数量能够计算L^*成分的灰度特性。

将如此求出的L^*成分的灰度特性作为皮肤评价指标，从灰度特性计算部10输出到综合指标计算部4。

上述评价指标根据上妆后的被试验者的面部F的整体的明度等来评价透明感，与此相对，该皮肤评价指标根据上妆后的被试验者的面部F的明度的变化来评价透明感，并能够从不同于上述皮肤评价指标的观点来评价透明感。并且，与上述皮肤评价指标同样地，用作皮肤评价指标的L^*成分的灰度特性为接近于观察被试验者的整个面部F时的感觉的物理量，皮肤评价指标对透明感的评价赋予接近于感官评价的客观的指标。

另一方面，色度空间转换部2将所生成的L^*成分图像、C^*成分图像、a^*成分图像及Hue成分图像分别输出到化妆指标计算部53的红色成分量计算部54、雀斑色相差计算部55、凹凸量计算部56及中等光泽量计算部57。

红色成分量计算部54针对从色度空间转换部2输入的a^*成分图像，例如如图24所示，在上妆后的被试验者的面部F的眉间部分、脸颊部分及下巴部分设定评价区域R5。

在此，关于在被试验者的面部F涂布粉底的化妆皮肤，在图25(a)中示出以感官评价来评价为透明感较高的化妆皮肤的a^*成分图像，在图25(b)中示出以感官评价来评价为透明感较低的化妆皮肤的a^*成分图像。可知在图25(a)中，在设定有评价区域R5的眉间部分、脸颊部分及下巴部分分布有较多的红色成分D(显示为黑色的部分)，与此相对，在图25(b)中，在设定有评价区域R5的眉间部分、脸颊部分及下巴部分中，几乎未分布有红色成分D。

通常，在素颜的状态下，已知在眉间部分、脸颊部分及下巴部分明显地产生由气色引起的红润(红色成分)。如图25(a)所示，即使在涂布粉底之后，由气色引起的红润也被识别的情况下，不易感觉由化妆引起的不自然的变化，认为因肤色通过粉底被修整的效果而可获得较高的透明感。另一方面，如图25(b)所示，在涂布粉底之后未识别出因气色而引起的红润的情况下，由化妆引起的不自然的变化增大。并且该不自然的变化会引起厚涂粉底后的厚涂感等，感觉透明感降低。

于是，红色成分量计算部54计算在a^*成分图像中设定的评价区域R5中的红色成分的量。该红色成分的量成为表示由化妆引起的透明感降低的指标，该值越降低，使得感觉化妆皮肤的透明感越低。能够由a^*成分的值的平均值、a^*成分的值显示13以上且30以下的部分的面积、或者a^*成分的值显示13以上且30以下的部分的面积率等计算红色成分的量。在此，在图25(a)及(b)中，嘴唇部分M表示红色成分，由于a^*成分的值设为13以上且30以下，因此能够提取去除嘴唇部分M的红色成分。

接着，红色成分量计算部54将评价区域R5中的红色成分的量作为用于评价化妆皮肤的透明感的化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

被用于化妆评价指标的红色成分的量，并非如上述皮肤评价指标那样在评价素颜的透明感时通用，而是表示由化妆引起的透明感降低的化妆皮肤特有的评价指标，能够从不同于皮肤评价指标的观点来评价透明感。

雀斑色相差计算部55针对从色度空间转换部2输入的L^*成分图像，在上妆后的被试验者的面部F的脸颊部分设定评价区域R6，在所设定的评价区域R6检测L^*成分的值局部发生变化的雀斑部分。与负因子计算部21同样地，能够由Dog图像等检测雀斑部分。

在此，通过对被试验者的面部F进行化妆，有时雀斑部分与其周围的色相差增大。例如，若将粉底涂布于被试验者的面部F，则肤色通过粉底而均匀地被修整，另一方面，由于粉底的颜色与雀斑部分的颜色重叠，因此有时局部产生灰色等不自然的颜色。该雀斑部分的不自然的颜色与被粉底均匀地修整的周围的颜色的差异较大，该色相差会引起化浓妆的厚涂感等，从而觉得透明感低。

于是，雀斑色相差计算部55例如使用Hue成分图像来计算所检测到的雀斑部分与周围的色相差。该色相差为表示由化妆引起的透明感降低的指标，因此该色相差越大，会觉得化妆皮肤的透明感越低。雀斑色相差计算部55将评价区域R6中的雀斑部分与其周围的色相差作为用于评价化妆皮肤的透明感的化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

该用于化妆评价指标的雀斑部分与其周围的色相差，并非如上述皮肤评价指标那样在评价素颜的透明感时通用，而是表示由化妆引起的透明感降低的化妆皮肤特有的评价指标，能够从不同于肤评价指标的观点来评价透明感。

凹凸量计算部56针对从色度空间转换部2输入的L^*成分图像，例如如图24所示，从上妆后的被试验者的面部F的眼睛部分及鼻向嘴角延伸的部分设定评价区域R7。并且在所设定的评价区域R7检测L^*成分的值为规定的阈值以下的凹凸部分。

在此，在图26(a)及(b)中示出，关于在被试验者的面部F涂布粉底的化妆皮肤的眼睛部分，提取表示L^*成分的值为规定的阈值以下的低亮度部分L的结果。图26(a)是通过感官评价而评价为透明感较高的化妆皮肤，图26(b)是通过感官评价评价为透明感较低的化妆皮肤。其结果可知，在图26(a)中，在设定有评价区域R7的眼睛部分，亮度部分L较少，与此相对，在图26(b)中，在设定有评价区域R7的眼睛部分，低亮度部分L较多。

通常，可知在粉底的塗布量较多时等，因在皱纹部分等凹凸部分堆积粉底而产生阴影等，由此低亮度部分L增加，凹凸部分明显。如图26(a)所示，在化妆皮肤上低亮度部分L较少且凹凸部分不明显的情况下，很难感觉到由化妆引起的不自然的变化，认为因肤色被粉底修整的效果而获得了较高的透明感。另一方面，如图26(b)所示，在化妆皮肤上，低亮度部分L较多且凹凸部分明显的情况下，由化妆引起的不自然的变化增大。并且，由于自然的变化引起厚涂粉底后的厚涂感等，因此会觉得透明感低。

于是，凹凸量计算部56计算在评价区域R7检测到的凹凸部分的量。该凹凸部分的量为表示由化妆引起的透明感降低的新的评价指标，因此该值越增大，感觉化妆皮肤的透明感越低。由评价区域R7中的凹凸部分的面积或面积率等能够计算凹凸部分的量。

接着，凹凸量计算部56将评价区域R7中的凹凸部分的量作为用于评价化妆皮肤的透明感的化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

另外，在妆之后凹凸部分明显的现象是因为使用粉末化妆品而显著出现，由凹凸量计算部56计算的化妆评价指标优选使用于使用粉体化妆品的情况。

该用于化妆评价指标的凹凸部分的量并非如上述皮肤评价指标那样在评价素颜的透明感时通用，而是表示由化妆引起的透明感降低的化妆皮肤特有的评价指标，能够从不同于皮肤评价指标的观点评价透明感。

中等光泽量计算部57针对从色度空间转换部2输入的L^*成分图像，如例如图24所示，在上妆后的被试验者的面部F的颧骨部分及鼻梁部分设定评价区域R8，在所设定的评价区域R8，根据L^*成分的强度来检测具有中等程度的光的反射率的中等光泽部分。例如通过检测表示L^*成分的强度为60以上且70以下的值的部分而能够获得中等光泽部分。

通常，在素颜的状态下，可知在颧骨及鼻梁部分产生中等光泽部分，所谓的润泽，但是通过对被试验者的面部F进行化妆，有时该中等光泽部分减少。例如若将粉底涂布于被试验者的面部F，则肤色通过粉底而整体被均匀地修整，另一方面，光泽减少或增加。具体而言，在涂布了光泽度低的粉底的情况下光泽减少，在涂布了在液体粉底的情况下光泽增加。因该光泽的减少或增加而中等光泽部分不自然地减少，引起化妆的厚涂感等，从而觉得透明感较低。

于是，中等光泽量计算部57计算在评价区域R8检测到的中等光泽部分的量。该中等光泽部分的量成为表示由化妆引起的透明感降低的指标，该值越降低，使得感觉化妆皮肤的透明感越低。由评价区域R8中的中等光泽部分的面积或面积率等能够计算中等光泽部分的量。

接着，中等光泽量计算部57将评价区域R8中的中等光泽部分的量作为用于评价化妆皮肤的透明感的化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。

另外，在化妆之后中等光泽部分降低的现象是通过使用液体化妆品而显著出现，通过中等光泽量计算部57而计算的化妆评价指标优选使用于使用了液体化妆品的情况。

该用作化妆评价指标的中等光泽部分的量并非如上述皮肤评价指标那样在评价素颜的透明感时通用，而是表示由化妆引起的透明感降低的化妆皮肤特有的评价指标，能够从不同于皮肤评价指标的观点来评价透明感。

由此，分别由明度及色度计算部9、负因子计算部21、色度不均匀计算部31及灰度特性计算部10计算的5个皮肤评价指标被输入到综合指标计算部4，分别由红色成分量计算部54、雀斑色相差计算部55、凹凸量计算部56及中等光泽量计算部57计算的4个化妆评价指标被输入到综合指标计算部4。

综合指标计算部4将所输入的5个皮肤评价指标和4个化妆评价指标，即由评价区域R1的整体的L^*成分的值、评价区域R1的整体的C^*成分的值、评价区域R3中的负因子的产生量、评价区域R4中的色度不均匀的产生量、评价区域R2的L^*成分的灰度特性构成的5个皮肤评价指标、以及由评价区域R5的红色成分的量、评价区域R6中的雀斑部分与其周围的色相差、评价区域R7的凹凸部分的量、评价区域R8的中等光泽部分的量构成的4个化妆评价指标，使用例如预先实施感官评价而获得的多元回归方程式等进行线性加权和而彼此进行组合，从而计算用于对上妆后的被试验者的面部F的透明感进行综合评价的综合指标。在此，皮肤评价指标表示在整体上观察上妆后的被试验者的面部F时的透明感，与此相对，化妆评价指标表示由化妆引起的透明感降低，综合指标则能够从5个皮肤评价指标减去4个化妆评价指标来表示。所算出的综合指标的值从综合指标计算部4输出到透明感评价部5。

透明感评价部5根据由综合指标计算部4计算的综合指标来评价上妆后的被试验者的面部F的透明感，其评价结果显示于显示部6。

根据本实施方式，通过将皮肤评价指标和化妆评价指标彼此组合的综合指标，并按照整体观察上妆后的被试验者的整个面部F时的感觉来客观地评价透明感，因此能够获得与根据感官评价进行的透明感的评价完全一致的评价结果。并且，在灰度特性计算部10中，根据明度成分的变化而计算的皮肤评价指标为以往不存在的新指标，通过根据附加该皮肤评价指标的综合指标来评价化妆皮肤的透明感，能够更接近于根据感官评价进行的透明感的评价。

另外，由化妆指标计算部53计算的化妆评价指标为，表示由化妆引起的透明感的变化的化妆皮肤特有的评价指标，通过与皮肤评价指标进行组合而能够高精度地评价化妆皮肤的透明感。

实施方式6

在图27中示出实施方式6所涉及的透明感评价装置的化妆指标计算部61的结构。该化妆指标计算部61在实施方式5所涉及的透明感评价装置的化妆指标计算部53中，代替凹凸量计算部56而将化妆不均匀度计算部62分别连接于色度空间转换部2和综合指标计算部4。

化妆不均匀度计算部62针对摄影图像在上妆后的被试验者的面部F设定评价区域R9。如图28所示，评价区域R9优选设定于遍及从眼睛的下侧到鼻唇线(从鼻孔向嘴角延伸的皱纹)的上侧的脸颊部分。

接着，化妆不均匀度计算部62根据互不相同的皮肤来源的明度成分的值和化妆来源的明度成分的值，或者互不相同的皮肤来源的色度成分的值和化妆来源的色度成分的值，从摄影图像的评价区域R9取出化妆来源的明度成分或化妆来源的色度成分。

在此，作为摄影图像，只要能够取出化妆来源的明度成分或色度成分即可，例如能够使用从相机C输入的摄影图像、在色度空间转换部2生成的L^*成分图像等。尤其，在从相机C输入的摄影图像的RGB信道中，优选使用G信道来取出化妆来源的色度成分。在G信道的波长区域例如480nm至600nm的波长区域，显示出较大的皮肤来源的色度成分的强度与化妆来源的色度成分的强度差，因此通过使用该G信道图像而能够容易地取出化妆来源的色度成分。另外，G信道的波长区域优选设定于550nm附近，由此皮肤来源的色度成分的强度与化妆来源的色度成分的强度差变得更大，能够高精度地取出化妆来源的色度成分。

接着，化妆不均匀度计算部62在从摄影图像取出的化妆来源的明度成分或化妆来源的色度成分中，提取化妆来源的明度成分的值或化妆来源的色度成分的值不均匀地变化的不均匀部分，从而计算评价区域R9中的化妆的不均匀度。

在此，化妆的不均匀部分是例如因通过将粉底涂布于被试验者的面部F而产生的小块所产生的。具体而言，在进行涂布时粉底在皮肤的表面呈粒子状固定而生成的块、进入到毛孔中的粉底的块以及附着于皮沟边缘的粉底的块等相对于用粉底修整的周围的颜色带来泛白的印象。并且该化妆的不均匀部分引起因化妆而不自然的施粉感及厚涂感等。

于是，化妆不均匀度计算部62通过对G信道图像进行平滑化处理而生成去除化妆的不均匀部分的平滑化图像，并制作按每一个像素减去G信道图像和平滑化图像的差量图像，从而能够容易地提取化妆的不均匀部分。平滑化处理优选以去除更多的化妆的不均匀部分的方式，且以具有0.1cycle/mm以下的空间频率的部分被去除的方式进行平滑化，例如能够利用高斯过滤器进行平滑化处理。并且差量图像优选例如通过实施二值化处理而生成二值化图像，从而使化妆的不均匀部分明显化。二值化处理针能够对例如差量图像的强度将-30设为阈值。

在此，在图29(a)及(b)中示出针对将不同材料的粉底涂布于同一被试验者的面部F的化妆皮肤的脸颊部分，生成差量图像而提取化妆的不均匀部分P，并且通过对该差量图像实施二值化处理而强调化妆的不均匀部分P的二值化图像。图29(a)是涂布了不易生成块的粉底的图，图29(b)是涂布了容易生成块的粉底的图。在此，化妆的不均匀部分P用黑点形状来表示。其结果，可知在图29(a)的二值化图像中，化妆的不均匀部分P只是多存在于眼睛的附近，与此相对，在图29(b)的二值化图像中，遍及整个评价区域R9存在化妆的不均匀部分P。由此，启示由上述处理高精度地提取化妆的不均匀部分P。

实际上，在通过实施感官评价而分别评价图29(a)及(b)的化妆皮肤的透明感的结果，评价为图29(a)的化妆皮肤的透明度比图29(b)的化妆皮肤高。由此，认为化妆的不均匀部分P赋予化妆皮肤的粉感等的印象，从而被评价为透明感较低。

于是，化妆不均匀度计算部62由化妆的不均匀部分P被提取的二值化图像计算化妆的不均匀度。作为化妆的不均匀度，例如能够由评价区域R9中的不均匀部分的总面积、面积率及数量等进行计算。

并且，化妆不均匀度计算部62将评价区域R9中的化妆的不均匀度作为化妆评价指标而输出到综合指标计算部4。该用作化妆评价指标的化妆的不均匀度为表示由化妆引起的透明感降低的化妆皮肤特有的评价指标，能够从不同于皮肤评价指标的观点来评价透明感。

根据本实施方式，由于通过将皮肤评价指标和化妆评价指标彼此进行组合的综合指标，并按照整体上观察上妆后的被试验者的面部F时的感觉来客观地评价透明感，因此能够获得与根据感官评价进行的透明感的评价完全一致的评价结果。

并且，在实施方式5的凹凸量计算部56检测到的凹凸部分是由眼睛的皱纹部分等生成的，但是并非在所有人明显地存在该皱纹部分，因此即使实施同样的化妆，也会出现凹凸部分被检测到的人和检测不到的人，在透明感的评价结果上有可能产生偏差。与此相对，化妆的不均匀部分P是由在宽度较宽的被试验者的皮肤上存在的毛孔及皮沟的状态、及化妆材质等生成的。因此，关于宽度较宽的被试验者，根据化妆的不均匀度能够更准确地评价化妆皮肤的透明感。

另外，在上述实施方式6中，代替实施方式5的凹凸量计算部56而配置了化妆不均匀度计算部62，如图30所示，在实施方式1的化妆指标计算部53中也能够追加新的化妆不均匀度计算部62，从而构成化妆指标计算部61。

另外，使由输入机构、CPU及存储器等构成的计算机通过记录于记录介质中的透明感评价程序而发挥作用，从而能够执行如上述实施方式5及6那样的化妆皮肤的透明感的评价。即通过记录于记录介质中的透明感评价程序使计算机发挥作用，从而图像输入部获取对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像，并根据所获取的摄影图像，CPU执行前処理部1、色度空间转换部2、指标计算部51、综合指标计算部4及透明感评价部5，从而对上妆后的被试验者的面部进行透明感的评价。

另外，在上述实施方式5中，皮肤指标计算部52计算由明度成分的代表值、色度成分的代表值、负因子的产生量、色度不均匀的产生量及灰度特性构成的5个皮肤评价指标，并且化妆指标计算部53计算由红色成分的量、雀斑部分与其周围的色相差、凹凸部分的量及中等光泽部分的量构成的4个化妆评价指标，但是并不限定于此。并且，在上述实施方式6中，皮肤指标计算部52计算由明度成分的代表值、色度成分的代表值、负因子的产生量、色度不均匀的产生量及灰度特性构成的5个皮肤评价指标，并且化妆指标计算部61计算由红色成分的量、雀斑部分与其周围的色相差、化妆的不均匀度及中等光泽部分的量构成的4个化妆评价指标，但是并不限定于此。

具体而言，皮肤指标计算部52将明度成分的代表值、色度成分的代表值及负因子的产生量中的至少1种作为皮肤评价指标而计算，化妆评价计算部将红色成分的量作为化妆评价指标而计算，并将所获得的皮肤评价指标和化妆评价指标彼此组合而计算综合指标，从而能够高精度地评价化妆皮肤的透明感。

实际上，表示使用实施方式5的透明感评价装置来评论化妆皮肤的透明感的实施例。

图31(a)针对涂布液体粉底的13名被试验者的面部F，将5个皮肤评价指标和3个评价指标彼此进行组合而计算综合指标，并进行透明感的感官评价，将综合指标相对于由感官评价而获得的感官评价值而进行标绘。

在此，综合评价值是将5个皮肤评价指标(明度成分的代表值L、色成分的代表值C、负因子的产生量F、色度不均匀的产生量I及灰度特性K)和去除凹凸部分的量的3个评价指标(红色成分的量D、雀斑部分与器周围的色相差H及中等光泽部分的量B)彼此进行组合而计算的。具体而言，以综合指标＝A+10.5×L-2.6×C-28.1×F-0.9×I-1.0×K-(19.8×D-4.3×H+1.5×B)表示。另外，A为常数。

图31(b)针对涂布液体粉底的9名被试验者的面部F，将5个皮肤评价指标彼此进行组合而计算综合指标，并且进行透明感的感官评价，相对于由感官评价获得的感官评价值标绘出综合指标。在此，综合评价值是将由明度成分的代表值、色度成分的代表值、负因子的产生量、色度不均匀的产生量及灰度特性构成的5个皮肤评价指标彼此进行组合而计算的。

另外，在图31(a)及(b)中，感官评价值是通过感官评价以30个阶段评价透明感的值，评价为值越接近30越无透明感。

图31(a)在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，相关系数R²为0.90。另一方面，图31(b)在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，相关系数R²为0.46。

由此可知，即使仅由皮肤评价指标来评价化妆皮肤的透明感，也无法准确地评价化妆皮肤的透明感，通过将表示由化妆引起的透明感的变化的化妆评价指标与皮肤评价指标进行组合而评价化妆皮肤的透明感，可获得与感官评价完全一致的评价结果，并能够准确地评价化妆皮肤的透明感。

并且，图32(a)针对涂布粉体粉底的15名被试验者的面部F，将5个皮肤评价指标和3个化妆评价指标彼此进行组合而计算综合指标，并且进行透明感的感官评价，并相对于由感官评价获得的感官评价值标绘出综合指标。

在此，综合评价值是将5个皮肤评价指标(明度成分的代表值L、色成分的代表值C、负因子的产生量F、色度不均匀的产生量I及灰度特性K)和去除中等光泽部分的量的3个化妆评价指标(红色成分的量D、雀斑部分与其周围的色相差H及凹凸部分的量W)彼此组合而计算的。具体而言，以综合指标＝A+3.79×L-1.67×C+0.25×F-0.18×I-1.9×K-(4.9×D-4.1×H-0.8×W)表示。另外，A为常数。

图32(b)针对涂布粉体粉底的11名被试验者的面部F，将5个皮肤评价指标彼此组合而计算综合指标，并且进行透明感的感官评价，并相对于由感官评价获得的感官评价值标绘出综合指标。在此，综合评价值是由明度成分的代表值、色度成分的代表值、负因子的产生量、色度不均匀的产生量及灰度特性构成的5个皮肤评价指标彼此组合而计算的。

另外，在图32(a)及(b)中，感官评价值是通过感官评价以30个阶段评价透明感的值，评价为值越接近30越无透明感。

关于图32(a)，在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，相关系数R²为0.70。另一方面，关于图32(b)，在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，相关系数R²为0.33。

由此可知，即使仅由皮肤评价指标评价了化妆皮肤的透明感，也无法准确地评价化妆皮肤的透明感，通过将表示由化妆引起的透明感的变化的化妆评价指标与皮肤评价指标进行组合而评价化妆皮肤的透明感，可获得与感官评价完全一致的评价结果，能够准确地评价化妆皮肤的透明感。

并且，表示使用图27所示的实施方式6所涉及的透明感评价装置来评价化妆皮肤的透明感，并将其结果与使用实施方式5所涉及的透明感评价装置来评价化妆皮肤的透明感的结果进行比较的实施例。

图33(a)及(b)中，在眼睛的皱纹部分明显的被试验者的面部F涂布粉底，并使用实施方式5及6的透明感评价装置，将皮肤评价指标和化妆评价指标彼此进行组合而计算综合指标，并且进行透明感的感官评价，相对于由感官评价获得的感官评价值标绘出综合指标。

并且，图34(a)及(b)中，在眼睛的皱纹部分不明显的被试验者的面部F涂布与图33(a)及(b)相同的粉底，并使用实施方式5及6的透明感评价装置将皮肤评价指标和化妆评价指标彼此进行组合而计算综合指标，并且进行透明感的感官评价，相对于由感官评价获得的感官评价值标绘出综合指标。

在此，图33(a)及图34(a)中，使用实施方式5的透明感评价装置，将5个皮肤评价指标(明度成分的代表值L、色度成分的代表值C、负因子的产生量F、色度不均匀的产生量I及灰度特性K)和3个化妆评价指标(红色成分的量D、雀斑部分与其周围的色相差H及凹凸部分的量W)彼此进行组合而计算综合指标。另一方面，图33(b)及图34(b)中，使用实施方式6的透明感评价装置，将5个皮肤评价指标(明度成分的代表值L、色度成分的代表值C、负因子的产生量F、色度不均匀的产生量I及灰度特性K)和3个化妆评价指标(红色成分的量D、雀斑部分与其周围的色相差H及化妆的不均匀度P)彼此组合而计算综合指标。

另外，在图33(a)及(b)和图34(a)及(b)中，感官评价值是通过感官评价以5个阶段评价透明感的值，评价为值越接近5，透明感越高。

关于图33(a)及(b)，在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，图33(a)的相关系数R²为0.83，图33(b)的相关系数R²为0.85。另一方面，关于图34(a)及(b)，在综合指标与感官评价值之间求出相关性的结果，图34(a)的相关系数R²为0.12，图34(b)的相关系数R²为0.80。

由此，若根据凹凸部分的量评价化妆皮肤的透明感，则可知关于凹凸部分明显的被试验者，如图33(a)所示，可获得与感官评价的相关性较高的评价结果，但是关于凹凸部分不明显的被试验者，如图34(a)所示，与感官评价的相关性较低，其评价结果中产生根据被试验者的偏差。与此相对，若根据化妆的不均匀度而评价化妆皮肤的透明感，则如图33(b)及图34(b)所示，显示任何被试验者均产生与感官评价的相关性较高的评价结果，获得根据被试验者的偏差少且准确的评价结果。

另外，在上述实施方式中，对涂布有粉底的化妆皮肤进行了透明感的评价，但是只要是上妆后的化妆皮肤即可，而没有限制。例如掩蔽剂(TiO₂等)及颜料等皮肤的校正剂，具体而言，针对涂布BB面霜、CC面霜、化妆粉底、防晒霜等的化妆皮肤，同样也能够进行透明感的评价。

符号说明

1-预处理部，1a-图像输入部，2-色度空间转换部，3、51-指标计算部，4-综合指标计算部，5-透明感评价部，6-显示部，7-控制部，8-操作部，9-明度及色度计算部，10-灰度特性计算部，21、22-负因子计算部，31、41-色度不均匀计算部，52-皮肤指标计算部，53、61-化妆指标计算部，54-红色成分量计算部，55-雀斑色相差计算部，56-凹凸量计算部，57-中等光泽量计算部，62-化妆不均匀度计算部，F-面部，C-相机，R1、R2、R5～R9-评价区域，M-等高线，G-L^*成分等高线分布图像，S1、S2-等高线的间隔，D-红色成分，L-低亮度部分，P-不均匀部分。

Claims (24)

1.一种透明感评价装置，其特征在于，具有：

图像输入部，输入对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像；

皮肤指标计算部，计算所述摄影图像中的明度成分的代表值、所述摄影图像中的色度成分的代表值、以及在所述摄影图像中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在所述摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布之中的至少一种，并根据所求出的所述强度分布来计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种作为第2皮肤评价指标；

综合指标计算部，将包括由所述皮肤指标计算部算出的所述第1皮肤评价指标和所述第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对皮肤的透明感的综合指标；及

透明感评价部，根据由所述综合指标计算部算出的所述综合指标来评价所述被试验者的皮肤的透明感，

所述明度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的明度成分的值，

所述色度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的色度成分的值。

2.根据权利要求1所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部通过以一定的强度间隔阶段性地设定的多个等高线，按照明度成分的值或色度成分的值来划分所述摄影图像，以求出所述摄影图像中的明度成分的强度分布及色度成分的强度分布。

3.根据权利要求2所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部分别求出彼此相邻的所述多个等高线的间隔，并根据所求出的所述多个等高线的间隔的均匀度来计算所述第2皮肤评价指标。

4.根据权利要求2所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部根据划分所述摄影图像的所述多个等高线的数量来计算所述第2皮肤评价指标。

5.根据权利要求1～4中任一项所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部将用于计算所述第2皮肤评价指标的评价区域设定为从被试验者面部的脸颊部分线性连接面部的轮廓部分。

6.根据权利要求1～4中任一项所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部计算所述摄影图像中的明度成分的平均值作为所述明度成分的代表值，并且计算所述摄影图像中的色度成分的平均值作为所述色度成分的代表值。

7.根据权利要求1～4中任一项所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部计算从所述摄影图像检测到的所述负因子的个数、总面积、或者面积率作为所述负因子的产生量。

8.根据权利要求1～4中任一项所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部检测所述摄影图像中的明度成分的值或色度成分的值局部发生变化且该变化的变化量大于所述负因子的部分作为色度不均匀，并计算所检测到的所述色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第3皮肤评价指标的所述多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

9.根据权利要求8所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部计算从所述摄影图像检测到的所述色度不均匀的总面积、面积率或个数作为所述色度不均匀的产生量。

10.一种透明感评价方法，其特征在于，

输入对被试验者的皮肤进行摄影的摄影图像，

计算所述摄影图像中的明度成分的代表值、所述摄影图像中的色度成分的代表值、以及在所述摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，并且求出在所述摄影图像中明度成分的强度分布及色度成分的强度分布之中的至少一种，并根据所求出的所述强度分布来计算明度成分的变化的平滑度、及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种作为第2皮肤评价指标，

将包括算出的所述第1皮肤评价指标和所述第2皮肤评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对皮肤的透明感的综合指标，

根据算出的所述综合指标来评价所述被试验者的皮肤的透明感，

所述明度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的明度成分的值，

所述色度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体的色度成分的值。

11.一种透明感评价装置，其特征在于，具有：

图像输入部，输入对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像；

皮肤指标计算部，计算所述摄影图像中的明度成分的代表值、所述摄影图像中的色度成分的代表值、及所述摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标；

化妆指标计算部，计算在所述摄影图像中因气色而引起的红色成分的量作为第1化妆评价指标；

综合指标计算部，将包括由所述皮肤指标计算部和所述化妆指标计算部分别算出的所述第1皮肤评价指标和所述第1化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对透明感的综合指标；及

透明感评价部，根据由所述综合指标计算部算出的所述综合指标来评价上妆后的所述被试验者的面部的透明感，

所述明度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的明度成分的值，

所述色度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的色度成分的值。

12.根据权利要求11所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部计算所述摄影图像中的红色成分的平均值、在所述摄影图像中对红色成分进行检测的部分的面积、或者在所述摄影图像中对红色成分进行检测的部分的面积率作为所述红色成分的量。

13.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部在所述被试验者的面部的眉间部分、脸颊部分及下巴部分之中的至少1个部分设定规定的评价区域，并计算所述规定评价区域中的所述红色成分的量。

14.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部检测在所述摄影图像中明度成分的值或色度成分的值局部发生变化的雀斑部分，并计算所述雀斑部分与其周围的色相差作为第2化妆评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第2化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

15.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部根据所述摄影图像中的明度成分的值来检测表示在所述被试验者的面部产生的阴影的低亮度部分作为凹凸部分，并计算所述凹凸部分的量作为第3化妆评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第3化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合而计算所述综合指标。

16.根据权利要求15所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部计算所述摄影图像中的所述凹凸部分的面积或面积率作为所述凹凸部分的量。

17.根据权利要求15所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部在所述被试验者的面部的眼睛部分以及从鼻子向嘴角延伸的部分之中的至少1个部分设定规定的区域，并计算所述规定区域中的所述凹凸部分的量。

18.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部根据皮肤来源和化妆来源的互不相同的明度成分的值或色度成分的值，从所述摄影图像取出化妆来源的明度成分或化妆来源的色度成分，并提取所述化妆来源的明度成分的值或所述化妆来源的色度成分的值不均匀地变化的部分，从而计算化妆的不均匀度作为第4化妆评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第4化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

19.根据权利要求18所述的透明感评价装置，其特征在于，

所述化妆指标计算部在所述被试验者的脸颊部分设定规定区域，从而计算所述规定区域中的所述化妆的不均匀度。

20.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部在所述摄影图像中根据明度成分的强度来检测表示所述被试验者的面部油光的中等光泽部分，从而计算所述中等光泽部分的量作为第5化妆评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第5化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

21.根据权利要求20所述的透明感评价装置，其中，

所述化妆指标计算部在所述被试验者的面部的颧骨部分及鼻梁部分之中的至少1个部分设定规定的区域，从而计算所述规定区域中的所述中等光泽部分的量。

22.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部求出所述摄影图像中的明度成分的强度分布及色度成分的强度分布中的至少一种，并根据所求出的所述强度分布来计算明度成分的变化的平滑度及色度成分的变化的平滑度之中的至少1种平滑度作为第2皮肤评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第2皮肤评价指标的所述多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

23.根据权利要求11或12所述的透明感评价装置，其中，

所述皮肤指标计算部检测所述摄影图像中的明度成分的值或色度成分的值局部发生变化且该变化的变化量大于负因子的部分作为色度不均匀，并计算所检测到的所述色度不均匀的产生量作为第3皮肤评价指标，

所述综合指标计算部将还包括所述第3皮肤评价指标的所述多个评价指标彼此进行组合，从而计算所述综合指标。

24.一种透明感评价方法，其中，

输入对上妆后的被试验者的面部进行摄影的摄影图像，

计算所述摄影图像中的明度成分的代表值、所述摄影图像中的色度成分的代表值、及所述摄影图像中明度成分的值或者色度成分的值局部发生变化的负因子的产生量之中的至少1种作为第1皮肤评价指标，

计算在所述摄影图像中由气色引起的红色成分的量作为第1化妆评价指标，

将包括所算出的所述第1皮肤评价指标和所述第1化妆评价指标的多个评价指标彼此进行组合，从而计算对透明感的综合指标，

根据所算出的所述综合指标来评价上妆后的所述被试验者的面部的透明感，

所述明度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的明度成分的值，

所述色度成分的代表值是指所述摄影图像中的整体上的色度成分的值。