JP2003144393A

JP2003144393A - しみ・そばかす評価方法

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Publication number: JP2003144393A
Application number: JP2001346585A
Authority: JP
Inventors: Mitsue Otsubo; 充恵大坪; Yukiko Himuro; 由起子氷室; Megumi Mizugaki; めぐみ水垣; Hironobu Yoshikawa; 拓伸吉川
Original assignee: Shiseido Co Ltd
Current assignee: Shiseido Co Ltd
Priority date: 2001-11-12
Filing date: 2001-11-12
Publication date: 2003-05-20
Anticipated expiration: 2021-11-12
Also published as: JP3734741B2

Abstract

(57)【要約】【課題】機器を用いてしみ・そばかすの定量評価を行
うときに、効果的でかつ簡易なしみ・そばかすの評価方
法を提供する。【解決手段】皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そば
かすを視感等により特定し、特定したしみ・そばかすを
分光測色計等の機器を用いて色情報を定量化して色情報
データを得、この色情報データに基づいて、皮膚領域全
体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する。定量化さ
れる色情報データは、複数波長の分光反射率データを用
いて主成分分析を行って得られるメラニンに関する主成
分得点の測定領域における平均値に基づくものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、しみ・そばかすの
評価方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば化粧品を販売する店頭において、
化粧技術者が、訪れた消費者の顔のしみ・そばかすにつ
いて、その程度を評価、判断して、消費者に化粧法をア
ドバイスし、あるいはしみ・そばかすの程度に応じた適
当な化粧品を消費者に勧めることが日常的に行われてい
る。このような活動は、化粧品の製造販売業者にとって
は販売促進上欠かすことができず、一方、消費者にとっ
ても有用である。

【０００３】ここで、しみとは、皮膚に現われる茶褐色
ないし濃褐色の平面状斑紋をいい、そばかすとは、人の
顔面などにできる茶褐色の小斑点をいう（広辞苑）。

【０００４】このようなしみおよびそばかすは、例えば
加齢状態における生成程度の差異等はあるものの、メラ
ニンを主とする色素の沈着によって生成し、上記のよう
に斑紋や斑点状に出現する点において同様のものであ
り、少なくとも、美容上の観点から評価するときは両者
を区別することなくまとめて取り扱うことができる。

【０００５】このようなしみ・そばかすの評価は、通
常、美容技術者による視感(視覚)による官能評価によっ
て行われる。

【０００６】しかしながら、このような官能評価は、同
一対象についての評価者各人の評価の再現精度や、複数
の評価者による場合の評価の人間精度（人差精度）を高
めるためには、評価者が一定期間経験を積重ねることが
必要である。また、このような経験を積んだ専門の評価
者以外の一般の人が精度良く評価することは容易ではな
い。

【０００７】このため、しみ・そばかすをはじめとする
皮膚状態を撮像装置や、測色計等の機器を用いて定量的
に評価することも広く試みられている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の機器を用いてしみ・そばかすを定量的に評価す
る方法は、総じて、しみ・そばかす生成部位のみを部分
的に観察して詳細な解析を行い、観察対象となったしみ
・そばかすを定量するときの定量精度を向上させること
に主眼が置かれているということができる。

【０００９】上記のような観察、評価方法は、しみ・そ
ばかすの生成機構や、化粧を施したときのしみ・そばか
すに対する効果等を研究等するときにおいては、特に有
用であるが、一方、美容上の観点からの観察、評価方法
としては、必ずしも適確ではない側面があると思われ、
また、このような後者の観点からの観察、評価方法とし
ては、煩雑過ぎることもある。

【００１０】本発明は、上記の課題に鑑みてなされたも
のであり、機器を用いてしみ・そばかすの定量評価を行
うときに、美容上の観点からの観察、評価方法として、
効果的でかつ簡易なしみ・そばかすの評価方法を提供す
ることを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明に係るしみ・そば
かす評価方法は、対象となる皮膚領域のしみ・そばかす
を評価する方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立
つしみ・そばかすを特定し、該特定したしみ・そばかす
を機器を用いて定量化した色情報データに基づいて、該
皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する
ことを特徴とする。

【００１２】ここで、対象となる皮膚領域は、通常は顔
全体であるが、これに限るものではない。また、しみ・
そばかすという言葉は、色素沈着に置き換えることもで
きる。また、最も目立つしみ・そばかすを特定する方法
は、適宜の方法を用いることができ、例えば、視感によ
る方法であってもよく、あるいは、機器を用いて例えば
２値化処理した画像データから判断する等の簡略な機器
測定に依ってもよい。また、機器を用いて得る色情報デ
ータに関し、機器としては画像処理機能を含む撮像装置
や測色計等の市販の機器を適宜選定して用いることがで
き、また、色情報データとしては色の三要素等から適宜
選択することができ、この場合明度情報が特に有用であ
る。

【００１３】本発明の上記の構成により、色情報データ
を用いて、美容上の観点から必要とされる皮膚領域全体
のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく評価すること
ができ、また、この場合、顔全体についてはしみ・そば
かすを詳細に機器測定するものではないため、簡易に評
価することができる。

【００１４】このような皮膚領域全体のしみ・そばかす
の目立ち程度を適確に評価する方法としては、従来から
行われている視感による官能評価が最も即していること
は疑いがないと思われる。そして、この官能評価に代え
て機器を用いて客観的に評価する場合においてその評価
精度を確保するためには、観念的には、あるいは常識的
には、皮膚領域全体の多数の箇所について、機器測定デ
ータを得た上でそれらの多数のデータに基づいて総合的
に判断することが必要であるように思われた。しかしな
がら、本出願人が検討した結果、皮膚領域のなかで最も
目立つしみ・そばかすを特定し、その特定部位について
得た機器測定データ（色情報データ）のみを用いても官
能評価に比べて遜色のない結果を得ることができること
を見出し、本発明に至ったものである。

【００１５】また、本発明に係るしみ・そばかす評価方
法は、対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを評価する
方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そ
ばかす部位と、しみ・そばかすの無い部位とを特定し、
該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そばかす
の無い部位のそれぞれについて機器を用いて定量化して
色情報データを得、該特定したしみ・そばかす部位およ
び該しみ・そばかすの無い部位の色情報データの差分値
に基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち
程度を判定することを特徴とする。

【００１６】ここで、しみ・そばかすの無い部位とし
て、皮膚領域が顔全体の場合は一般的にしみ・そばかす
が殆ど生成しない頬、例えば、目尻から垂直に下ろした
線と口角から水平に延ばした線との交点が対象となる
が、これに限定するものではない。また、本発明の効果
を奏するものである限り、しみ・そばかすの無い部位と
して、しみ・そばかすが皆無ではない部位を機器測定の
対象としてもよい。

【００１７】本発明の上記の構成により、好適に皮膚領
域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく、ま
た、簡易に評価することができる。

【００１８】この場合、前記色情報データは、複数波長
の分光反射率データまたは表色系データを用いて主成分
分析を行って得られるメラニンに関する主成分得点の測
定領域における平均値に基づくものであると、好適であ
る。

【００１９】例えば、日本化粧品技術者会誌Ｖｏｌ．３
１、Ｎｏ．１、１９９７年３月号、４４〜５１頁に、可
視光の分光反射率を主成分分析して得られる、メラニン
に関する主要な構成因子Ｖ_１に関わる重み係数（主成
分）Ｍ_１が説明されている。この点について、詳細は後
述する。

【００２０】また、この場合、前記色情報データは、画
像データにおける各画素の色情報の平均値に基づくもの
であると、好適である。

【００２１】本出願人が検討した結果、このような各画
素の色情報データを用いることにより、より精度よく皮
膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を評価できる
ことがわかった。

【００２２】このとき、色情報データとしては、上記重
み係数Ｍ_１を用い、あるいはＣＩＥ１９７６（Ｌ^＊ａ^＊
ｂ^＊）における明度Ｌ^＊を用いると好適である。

【００２３】また、この場合、前記色情報データは、画
像データを２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出
部位における各画素の色情報の平均値に基づくものであ
り、該色情報データとともにさらに該しみ・そばかす抽
出部位における画素数に基づいて該皮膚領域全体のしみ
・そばかすの目立ち程度を判定すると、さらに好適であ
る。

【００２４】

【発明の実施の形態】本発明に係るしみ・そばかす評価
方法の好適な実施の形態（以下、本実施の形態例とい
う。）について、図を参照して、以下に説明する。

【００２５】まず、本実施の形態の第１の例に係るしみ
・そばかす評価方法について、以下説明する。

【００２６】本実施の形態の第１の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そ
ばかすを特定し、その特定したしみ・そばかすを機器を
用いて定量化した色情報データに基づいて、皮膚領域全
体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定するものであ
る。

【００２７】最も目立つしみ・そばかすを特定する方法
は、適宜の方法を用いることができ、例えば、皮膚領域
全体の画像データから判断する等の簡略な機器測定に依
ってもよいが、ここでは、総合的でかつ適確に最も目立
つしみ・そばかすを特定することができる方法と考えら
れる、視感によって特定する方法を用いた。

【００２８】視感により特定したしみ・そばかすを機器
を用いて定量化して色情報データを得る方法は、以下に
依った。

【００２９】機器として、分光測色計（ミノルタ（株）
製ＣＭ−１０００ＲＨ）を用いた。分光測色計によ
り、色情報データの原始データとして可視光領域の４０
０〜７００ｎｍの範囲の全波長のうち１０ｎｍ間隔の３
１波長の分光反射率を測定する。測定部位の範囲は９φ
である。

【００３０】可視光領域の４００〜７００ｎｍの任意の
波長の分光反射率は、上記測定した各波長の分光反射率
のデータに基づいて、統計手法のひとつの主成分分析法
を適用することによって得ることができる。

【００３１】その詳細については、本出願人が日本化粧
品技術者会研究討論会第４６回（講演要旨集ｐ６３〜ｐ
６６，２０００）で述べたとおりであるため、ここでは
簡単に説明する。

【００３２】皮膚に光を照射したときに得られる分光反
射率は、３つの構成因子Ｖ_１〜Ｖ_３を有する。したがっ
て、任意の波長λの分光反射率Ｒ_λは式（１）の形で表
すことができる。

【００３３】Ｒ_λ＝Ｍ_１Ｖ_１，λ＋Ｍ_２Ｖ_２，λ＋Ｍ_３Ｖ_３，λ （１）ここで、Ｍ_ｉは構成因子Ｖ_ｉにかかわる重み係数であ
り、Ｍ_ｉＶ_ｉ，λは波長λにおける構成因子Ｖ_ｉの大き
さである。本方法では、後述するようにＭ_ｉ、特にＭ_１
を求めることが目的であるため、３１波長中の任意の３
波長、例えば、４００ｎｍ、５５０ｎｍおよび７００ｎ
ｍを選定する。

【００３４】上記式（１）を用いると、選定した各波長
の分光反射率をそれぞれＲ_４００、Ｒ_５５０、Ｒ_７００
とすると、以下の式（２）のように書くことができる。

【００３５】Ｒ_４００＝Ｍ_１Ｖ_{１，４００}＋Ｍ_２Ｖ_{２，４００}＋Ｍ_３Ｖ_{３，４００} Ｒ_５５０＝Ｍ_１Ｖ_{１，５５０}＋Ｍ_２Ｖ_{２，５５０}＋Ｍ_３Ｖ_{３，５５０} Ｒ_７００＝Ｍ_１Ｖ_{１，７００}＋Ｍ_２Ｖ_{２，７００}＋Ｍ_３Ｖ_{３，７００} （２）上記式（２）の連立方程式を解き、Ｍ_１、Ｍ_２、Ｍ_３を
算出する。これらＭ_１、Ｍ_２、Ｍ_３は、主成分分析で得
られる主成分であり、またその値は成分得点である。こ
のうち第１主成分Ｍ_１の成分得点がしみ・そばかすに対
応するものであることがわかっている。したがって、Ｍ
_１をしみ・そばかすの判定のための主成分得点とするこ
とができる。ここでは、上記した９φの範囲の測定部位
の主成分得点Ｍ_１を用いる。

【００３６】本実施の形態の第１の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、上記の方法により評価対象者について
得られる色情報データとしての主成分得点Ｍ_１に基づい
て、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定
する。

【００３７】ここで、本実施の形態の第１の例に係るし
み・そばかす評価方法の妥当性を検証した結果について
以下説明する。

【００３８】検証方法として、従来から行われている官
能評価との相関を評価した。

【００３９】官能評価方法として、１９５名の被験者を
対象として、６名の経験豊富な官能評価者（パネラー）
が視感(視覚)により顔のしみ・そばかすの目立ち程度を
視感により判定した。判定は、「０：目立たない」、
「１：わずかに目立つ」、「２：やや目立つ」、「３：
目立つ」、「４：かなり目立つ」および「５：非常に目
立つ」の６段階評価により行った。そして、各被験者の
視感評価値は、官能評価者６人の平均値を用いた。

【００４０】一方、同じ１９５名の被験者を対象とし
て、上記した本発明の方法により、機器測定データとし
ての成分得点Ｍ_１を各被験者について得た。以下、この
成分得点Ｍ_１をしみ・そばかすの目立ち指数とよぶ。

【００４１】しみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値
との関係を図１に示す。なお、図１ではしみ・そばかす
の目立ち指数を成分得点Ｍ_１を用いてしみ・そばかす部
位のＭ_１と表示している。相関係数は０．５０であり、
かなり相関がある。

【００４２】本実施の形態の第１の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、美容上の観点から必要とされる皮膚領
域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく評価す
ることができ、また、この場合、顔全体についてしみ・
そばかすを詳細に機器測定するものではないため、簡易
に評価することができる。

【００４３】上記した本実施の形態の第１の例に係るし
み・そばかす評価方法は、成分得点Ｍ_１を得るために、
分光測色計を使って得られる分光反射率データを用いた
が、これに代えて、例えば、３刺激値直読型装置を使っ
て得られるＸＹＺデータを用いて、これから成分得点Ｍ
_１を得てもよい。

【００４４】また、本実施の形態の第１の例に係るしみ
・そばかす評価方法では、機器測定データとして、色情
報データに含まれる、あるいは色情報データから得られ
る成分得点Ｍ_１を用いたが、これに限らず、明度のみの
データを用いることも可能である。また、さらには、こ
れらの色情報データに限らず、例えば測定範囲の画像に
ついて２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位
の画素数等の情報を用いて、皮膚領域全体のしみ・そば
かすの目立ち程度を判断してもよい。

【００４５】つぎに、本実施の形態の第２の例に係るし
み・そばかす評価方法について、以下説明する。

【００４６】本実施の形態の第２の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、基本的な手法は本実施の形態の第１の
例に係るしみ・そばかす評価方法と同じである。

【００４７】本実施の形態の第２の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、最も目立つしみ・そばかす部位ととも
にしみ・そばかすの無い部位についても特定し、対象箇
所とする点が本実施の形態の第１の例に係るしみ・そば
かす評価方法と相違する。

【００４８】すなわち、本実施の形態の第２の例に係る
しみ・そばかす評価方法は、皮膚領域のなかで最も目立
つしみ・そばかす部位とともに、しみ・そばかすの無い
部位を特定し、特定したしみ・そばかす部位およびしみ
・そばかすの無い部位のそれぞれについて機器を用いて
定量化して色情報データを得、特定したしみ・そばかす
部位およびしみ・そばかすの無い部位の色情報データの
差分値に基づいて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目
立ち程度を判定する。

【００４９】ここで、しみ・そばかすの無い部位は、皮
膚領域が顔全体の場合は一般的にしみ・そばかすが殆ど
生成しない頬、例えば、目尻から垂直に下ろした線と口
角から水平に延ばした線との交点が対象となるが、これ
に限定するものではない。すなわち、しみ・そばかすの
無い部位は、上記した本発明の方法による判定を有効に
行える限り、頬以外の部位であってもよく、また、最も
目立つしみ・そばかす部位に比べて目立たない程度にし
み・そばかすがある部位であってもよい。

【００５０】また、本実施の形態の第２の例に係るしみ
・そばかす評価方法は、機器を用いて得る色情報データ
として、撮像装置を用いて撮像した画像データにおける
各画素の色情報データを用いる。この色情報データは、
ここでは、画像データを２値化処理して抽出したしみ・
そばかす抽出部位についてのものである。また、この色
情報データとともに、さらに、しみ・そばかす抽出部位
の画素数を用いる。そして、これらの色情報データおよ
び画素数に基づいて皮膚領域全体のしみ・そばかすの目
立ち程度を判定する点において、本実施の形態の第１の
例に係るしみ・そばかす評価方法と相違する。また、色
情報データは、本実施の形態の第1の例の場合と同様に
成分得点Ｍ_１を用いるとともに、さらに、最も目立つし
み・そばかす部位と、しみ・そばかすの無い部位とにつ
いて得られる成分得点Ｍ_１の差分値ΔＭ_１を用いる。ま
た、別法として、Ｍ_１、ΔＭ_１に代えて、詳細を後述す
るＬ^＊、ΔＬ^＊を用いる。

【００５１】以下、本実施の形態の第２の例に係るしみ
・そばかす評価方法について具体的に説明する。

【００５２】撮像装置は、本出願人が開発した皮膚表面
状態観察装置を用いる。皮膚表面状態観察装置は、光源
として白色ＬＥＤ（日亜化学工業社製型番ＮＳＰＷ３
１０ＡＳ−ＡＱ）を用いて照射して得られる反射光をカ
ラーＣＣＤ（ソニー社製型番ＩＣＸ４０８ＡＫ）で受
光し、カラーＣＣＤからの画像信号（ビデオデータＮＴ
ＳＣ信号）に基づいて処理したＲＧＢデジタル画像を表
示することができる。また、これとは別にカラーＣＣＤ
からの画像信号（ビデオデータＮＴＳＣ信号）を測色信
号に変換し、この測色信号に基づいて測色情報を表示す
る。

【００５３】ここで、測色信号は、一次的には、ＲＧＢ
信号であるが、本実施の形態例では、このＲＧＢ信号を
必要に応じてさらに刺激値ＸＹＺ信号（ＣＩＥ―１９３
１）に変換する。

【００５４】平均ＲＧＢ信号をＸＹＺ信号に変換する方
法について説明する。

【００５５】カメラのセンサの分光感度は、通常、等色
関数の線形変換で関係付けることができない。本実施の
形態例では、以下の手順により、予め重回帰分析して得
た変換行列を用いて画像信号（平均ＲＧＢ信号）と測色
信号（ＸＹＺ信号）とを線形変換で関係付ける。

【００５６】通常、カメラは撮影―表示のシステム全体
でγ＝１．０となるようにＣＲＴのγ特性をキャンセル
するための特性を持たせている。このため、下記式
（３）のように、予め、ＲＧＢを入力値ＸＹＺに対して
線形となるように変換しておく。なお、このとき、ＲＧ
Ｂデータは、シェーディング補正された平均ＲＧＢデー
タを用いる。

【００５７】

【数１】そして、ＸＹＺそれぞれとＲ_{ｌｉｎｅａｒ}、Ｇ
_{ｌｉｎｅａｒ}、Ｂ_{ｌｉｎｅａｒ}で重回帰分析を行い、下
記式（４）の変換行列Ｎを求める。

【００５８】

【数２】変換行列Ｎを求めるために必要なＸＹＺおよびＲＧＢ
（式（３）で変換後はＲ _{ｌｉｎｅａｒ}、
Ｇ_{ｌｉｎｅａｒ}、Ｂ_{ｌｉｎｅａｒ}）の対データは、肌を
皮膚表面状態観察装置と分光測色計の両方で測定するこ
とによって得る。

【００５９】上記の変換行列Ｎを用いて平均ＲＧＢデー
タ（ＲＧＢ信号）をＸＹＺデータ（ＸＹＺ信号）に変換
する。

【００６０】上記の構成により、本皮膚表面状態観察装
置は、１つの受光素子を介して撮像機能と測色機能を併
せ持つ。これにより、従来の測色装置と異なり、撮像部
位と同一の部位について測色するため、狙った部位を確
実に測色することができ、しみ・そばかす部位の測定に
適する。

【００６１】皮膚表面状態観察装置を用いて、しみ・そ
ばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のそれぞれ
について以下の手順で画素数および各画素の色情報デー
タを得る。

【００６２】まず、測色機能を使い、しみ・そばかす部
位およびしみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて
例えば図２に示す画像を得る。このときの撮像範囲は、
７ｍｍ×５ｍｍである。

【００６３】ついで、図２の画像をシェーディング補正
して例えば図３に示す画像を得た後、これをＲ、Ｇ、Ｂ
の各チャネルに分解する。

【００６４】そして、これらのうち、図４に示すＢチャ
ネルを使い、判別分析法を用いて画像を２値化処理す
る。Ｂチャネルを用いるのは、しみ・そばかすのコント
ラストが高く画像認識が容易であるためである。

【００６５】２値化処理して得た、図５に示す画像のし
みと認識される部分（中央から周囲に広がっている部
分）について、総画素数を求めるとともに、色情報デー
タの原始データとしてのＸＹＺデータから成分得点Ｍ_１
を求める。このとき、ＸＹＺデータは、しみと認識され
る部分の全画素の各ＸＹＺデータの平均値を用いる。こ
の手順について、以下に説明する。

【００６６】その詳細については、本出願人が日本化粧
品技術者会誌（J．Soc．Cosmet．Chem．Japan． Vol．
３１，No．１，ｐ４８１９９７）で述べたとおりであ
るため、ここでは簡単に説明する。

【００６７】まず、任意の波長λの分光反射率Ｒ_λは式
（５）の形で表すことができる。

【００６８】Ｒ_λ＝Ｍ_１Ｖ_１，λ＋Ｍ_２Ｖ_２，λ＋Ｍ_３Ｖ_３，λ （５）この式（５）は、前記した式（１）と同じものである。

【００６９】一方、３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚは、式（６）で
表される。

【００７０】

【数３】式（６）に式（５）を代入して整理すると、下記式
（７）のようになる。

【００７１】

【数４】したがって、３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ（しみと認識される部
分の全画素の各ＸＹＺデータの平均値）を式（７）に代
入することで、Ｍ_１（しみと認識される部分の全画素の
Ｍ_１の平均値）を求めることができる。

【００７２】また、これと平行して、ＸＹＺデータを用
い、ＣＩＥ１９７６（Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊）における明度Ｌ^＊
を求め、これらの平均値を求める。

【００７３】なお、これらの平均値についても便宜的に
成分得点Ｍ_１、明度Ｌ^＊と表示する。

【００７４】さらに、上記の色情報データを用いて、し
み・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のデ
ータの差分値である、ΔＭ_１およびΔＬ^＊を求める。

【００７５】第１のしみ・そばかすの目立ち指数は、画
素数、成分得点Ｍ_１および成分得点の差分値ΔＭ_１の３
つを説明変数とした関数値として、これと官能評価デー
タ（視感判定値）との重回帰分析により各説明変数の係
数を求め、関数を決定したものである。また、第２のし
み・そばかすの目立ち指数は、画素数、明度Ｌ^＊および
明度の差分値ΔＬ^＊の３つを説明変数とした関数値とし
て、これと官能評価データとの重回帰分析により各説明
変数の係数を求め、関数を決定したものである。

【００７６】このようにして得られたしみ・そばかすの
目立ち指数について、本実施の形態の第１の例と同様の
条件で１９５人の被験者について判定した視感判定値と
の相関を評価した。しみ・そばかすの目立ち指数と視感
判定値との相関係数は、第１のしみ・そばかすの目立ち
指数について０．６５であり、また、第２のしみ・そば
かすの目立ち指数について０．６３であり、いずれもか
なり相関がある。なお、第１のしみ・そばかすの目立ち
指数の方が第２のしみ・そばかすの目立ち指数よりも視
感判定値との相関が僅かに強い理由として、成分得点Ｍ
_１がしみ・そばかすの原因であるメラニンによる明度変
化を主に表すのに対して、明度Ｌ^＊がメラニン以外の明
度変化の影響を受けてしまうためと考えられる。

【００７７】上記のように、皮膚表面状態観察装置は、
しみ・そばかすの色情報だけでなく、さらに、しみ・そ
ばかすの大きさまで把握することができるため、従来の
測色装置よりも精度良くしみ・そばかすを評価すること
ができる。

【００７８】本実施の形態の第２の例に係るしみ・そば
かす評価方法は、本実施の形態の第１の例に係るしみ・
そばかす評価方法に比べ、さらに精度良く、顔全体につ
いての目立ち程度を評価することができる。

【００７９】以上説明した本実施の形態の第１および第
２の例に係るしみ・そばかす評価方法によって得られた
しみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を含
め、種々の条件で評価した本発明のしみ・そばかす評価
方法によって得られたしみ・そばかすの目立ち指数と視
感判定値との関係を相関係数の一覧表として図６に示
す。

【００８０】図６中、「（ａ）皮膚表面状態観察装置
（２値化）」は、２値化処理して測定画像中のしみ・そ
ばかす部位をさらに限定した本実施の形態の第２の例に
係る方法を基本としたものであり、この場合、具体的な
しみ・そばかすの目立ち指数は、図６中、縦欄に示す各
項目による。また、「（ｂ）皮膚表面状態観察装置」
は、２値化処理を行わず、測定画像の全画素を対象とし
て得たデータに基づいてしみ・そばかすの目立ち指数を
求めたものであり、具体的なしみ・そばかすの目立ち指
数は、図６中、縦欄に示す各項目による。また、
「（ｃ）分光測色計」は測定範囲の平均的な分光反射率
データを原始データとした本実施の形態の第１の例に係
る方法を基本としたものであり、具体的なしみ・そばか
すの目立ち指数は、図６中、縦欄に示す各項目による。

【００８１】図６中、縦欄は、しみ・そばかすの目立ち
指数として、「（１）しみ・そばかすＬ^＊」はＬ^＊のデ
ータを、「（２）ΔＬ^＊」は明度Ｌ^＊の差分値のデータ
を、「（３）しみ・そばかすＭ_１」は成分得点Ｍ_１のデ
ータを、「（４）ΔＭ_１」は成分得点Ｍ_１の差分値のデ
ータを、「（５）しみ・そばかすＬ^＊、ΔＬ^＊、画素
数」はＬ^＊、ΔＬ^＊および画素数から求めた回帰式のデ
ータを、「（６）しみ・そばかすＭ_１、ΔＭ_１、画素
数」はＭ_１、ΔＭ_１および画素数から求めた回帰式のデ
ータを用いたことを示す。

【００８２】図６中、Ｘ１が本実施の形態の第１の例の
結果であり、Ｘ２が本実施の形態の第２の例の第１のし
み・そばかすの目立ち指数を用いた結果であり、Ｘ３が
本実施の形態の第２の例の第２のしみ・そばかすの目立
ち指数を用いた結果である。図６より、本実施の形態の
第１および第２の例の方法のみでなく、測定装置および
しみ・そばかすの目立ち指数の色情報データの組み合わ
せ条件を変えた他の方法によっても、良好な評価結果が
得られていることがわかる。

【００８３】

【発明の効果】本発明に係るしみ・そばかす評価方法に
よれば、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを
特定し、特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化
した色情報データに基づいて、皮膚領域全体のしみ・そ
ばかすの目立ち程度を判定するため、美容上の観点から
必要とされる皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程
度を精度よく、また、簡易に評価することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす
評価方法におけるしみ・そばかすの目立ち指数と視感判
定値との関係を示すグラフ図である。

【図２】本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす
評価方法において、測色機能を使って得た画像を示す図
である。

【図３】図２の画像をシェーディング補正して得た画像
を示す図である。

【図４】図３の画像をＲ、Ｇ、Ｂの各チャネルに分解し
て得たうちのＢチャネルの画像を示す図である。

【図５】図４のＢチャネルを使い、２値化処理して得た
画像を示す図である。

【図６】本実施の形態の第１および第２の例に係るしみ
・そばかす評価方法によって得られたしみ・そばかすの
目立ち指数と視感判定値との関係を含め、種々の条件で
評価した本発明のしみ・そばかす評価方法によって得ら
れたしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係
を相関係数の一覧表として示した表図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者氷室由起子東京都品川区西五反田３丁目９番１号株式会社資生堂ビューティーサイエンス研究所内 (72)発明者水垣めぐみ東京都品川区西五反田３丁目９番１号株式会社資生堂ビューティーサイエンス研究所内 (72)発明者吉川拓伸東京都品川区西五反田３丁目９番１号株式会社資生堂ビューティーサイエンス研究所内Ｆターム(参考） 2G020 AA08 DA04 DA05 DA12 DA22 DA31 DA34 DA66 4C038 VB22

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを
評価する方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定
し、該特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化し
た色情報データに基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そ
ばかすの目立ち程度を判定することを特徴とするしみ・
そばかす評価方法。
【請求項２】対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを
評価する方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかす部位と、
しみ・そばかすの無い部位とを特定し、該特定したしみ
・そばかす部位および該しみ・そばかすの無い部位のそ
れぞれについて機器を用いて定量化して色情報データを
得、該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そば
かすの無い部位の色情報データの差分値に基づいて、該
皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する
ことを特徴とするしみ・そばかす評価方法。
【請求項３】前記色情報データは、複数波長の分光反
射率データまたは表色系データを用いて主成分分析を行
って得られるメラニンに関する主成分得点の測定領域に
おける平均値に基づくものであることを特徴とする請求
項１または２に記載のしみ・そばかす評価方法。
【請求項４】前記色情報データは、画像データにおけ
る各画素の色情報の平均値に基づくものであることを特
徴とする請求項１または２に記載のしみ・そばかす評価
方法。
【請求項５】前記色情報データは、画像データを２値
化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位における各
画素の色情報の平均値に基づくものであり、該色情報デ
ータとともにさらに該しみ・そばかす抽出部位における
画素数に基づいて該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目
立ち程度を判定することを特徴とする請求項１または２
に記載のしみ・そばかす評価方法。