JP2003242506A - 肌状態の評価方法 - Google Patents
肌状態の評価方法Info
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Abstract
定量的に行うことのできる肌状態の評価方法を提供する
こと。 【解決手段】 被検対象の肌画像をデジタル画像として
撮像し、この画像の単位領域と隣接する領域との色情報
から色差を算出し、更にその色差の頻度分布を求めるこ
とを特徴とする肌状態の評価方法。
Description
に関し、更に詳細には、目視と近い評価結果を得ること
のできる肌状態の評価方法に関する。
この化粧は、その仕上がりが違和感がなく自然の状態に
近いものが好まれる。したがって、肌に適用する化粧料
を開発するにあたっては、このような自然な仕上がりを
与えるようなものを目標とすることになる。
あるかどうかを評価することは、簡単なことではなかっ
た。すなわち、自然な状態の仕上がりかどうかは、評価
者の主観に依存するファジーなものであり、従来知られ
ている機械的評価方法で判断できるものでない。例え
ば、マクロな測定方法としては、色差計を用いる方法が
知られているが、この方法は、肌の色の平均値を評価す
るだけのものであり、化粧後の肌が素肌に近いかどうか
を評価するものではない。また、ミクロな測定方法とし
ては、マイクロスコープや顕微鏡を使用する方法がある
が、これらは微視的な肌の状態を示すものであり、目視
による結果とは直接関連するものとはいえない。
方法として、パネラーによる評価方法も考えられるが、
同一人の肌を用いて評価する場合は、時間をおいた評価
になるという問題があり、また、別人の肌を用いて評価
する場合は、その肌の違いも考慮して判断しなければな
らないという問題があった。
に近い肌の評価を、客観的かつ定量的に行うことのでき
る肌状態の評価方法の提供が求められていた。
を解決すべく鋭意研究を行っていた結果、パネラーによ
る評価方法で、異なる仕上りと評価された複数の化粧料
を塗布した肌は、単位領域と隣接する単位領域との色差
の頻度分布が異なることが分かった。そして、この仕上
りの差を客観的かつ定量的に示すためには、デジタル画
像として撮影した肌画像を使用し、この画像の単位領域
と隣接する単位領域との色差を逐次比較対照すればよい
ことを見出し、本発明を完成した。
ジタル画像として撮像し、この画像の単位領域と隣接す
る領域との色情報から色差を算出し、更にその色差の頻
度分布を求めることを特徴とする肌状態の評価方法であ
る。
ず、被検対象の肌画像をデジタル画像として撮像するこ
とが必要である。
いて行うことができ、その画素数については特に制約は
ない。この撮影において、化粧後の仕上がりの自然さを
評価する場合には、素肌の状態と、化粧後の状態を同じ
撮影条件で撮影することが好ましい。
ら、必要に応じて非評価部分を除去し、評価部分(以
下、この部分のデジタル画像を「抽出画像」という)を
単位領域ごとの色情報に変換する。
要な部分であり、例えば毛髪や背景画像を意味する。ま
た、抽出画像の単位領域は、目的によりある程度の面積
の部分を意識的に設定しても良いが、一般的には、デジ
タル画像の画素(ピクセル)をそのまま単位領域として
使用すれば良い。
値データであり、例えば明度および彩度が採用される。
色情報として明度および彩度を使用する場合は、例え
ば、このデータを次のようにしてデジタル画像である抽
出画像から得ることができる。
ーション(例えばAdobe(r)社製PhotoSho
p(r)6.0)を用いてビットマップ形式に変換し、各画
素ごとのRGBデータを取得する。
データを、L*、a*およびb*データに変換する。この
変換は、パソコン等を使用し、以下の式により行われ
る。
5)を、L*、a*、b*は:各画素のL*、a*、b*値を
それぞれ示し、X0は0.950、Y0は1.00、Z0は
1.09の数を示す。
L*、a*およびb*データから、例えば下式に従い、色
差(D)が算出される。下式での色差は、着目している
画素(単位領域)が隣接する上下の画素(y+1および
Y−1)と左右の画素(x+1およびx−1)との明度
および彩度で比較するものであり、周囲の画素に比べ明
るく、色がない状態、すなわち、高明度、低彩度の場合
に高い値を取る数値である。なお、色差の算出は、下記
式によるものに限られず、斜め方向の画素等とを勘案し
た式を用いても良い。
y)は、座標(x,y)の画素のL*、a*およびb*値を
意味し、D(x,y)は、座標(x,y)の画素の色差を
意味する。
の色差が算出され、データ(以下、「色差データ」とい
う)とされるが、この色差データから更に色差の頻度分
布が求められる。この頻度分布は、最小の色差から最大
の色差までの範囲を、適当な幅で区切り、区切られた各
色差の区間に入るデータの数を相対的に示すものであ
り、全体を100として%表示することが一般的である
が、これに限られない。また、色差の区間は、あまり狭
すぎたり広すぎたりすると肌の特徴が読みとれない場合
があるので、何回か繰り返し、適当な色差区間を定める
べきである。例えば、上記式で色差を算出した場合は、
色差0.1から10程度の幅で色差区間を定めることが
好ましい。
ことが好ましいが、これのみに限らす、数値データとし
て扱っても良い。
えば、全体のグラフの形状から判定することも可能であ
るが、色差の数値により複数の領域をきめ、その領域内
における頻度分布を対比することによることが好まし
い。例えば、色差の頻度分布を一定の数値でいくつかの
領域に区切り、各領域での色差の分布の相違を調べ、こ
の結果から肌を評価することができる。
うことができるが、好ましい方法としては、例えば次の
ような方法が挙げられる。すなわち、画面に映し出され
たデジタル画像を見ながら、肌全体に見られる表面の凹
凸によってできる色変化をn箇所(nは100以上であ
ることが好ましい。)無作為に抽出し、「凸部分の中心
点(点T1(n))」、凹部分の中心点(点T
3(n))」および「T1(n)とT3(n)の中点
(点T2(n))」をそれぞれ選び出す(図1)。
おけるD値(それぞれD(T1(n))、D(T
2(n))とする。)を算出する。また、全てのT
1(n)に対して、その点に隣接して、無作為に選択さ
れた複数のT3(n)が存在すると仮定した時のD値
(D(T3(n))とする。)を求める。D(T
3(n))の具体的な算出方法を例示するならば、D値
を前記した式(8)で計算する場合においては、全ての
T1(n)に対して、その点が座標(x、y)にあり、
かつその上下左右の座標にT3(n)から無作為に選ば
れた4点が存在すると仮定してD値を算出する方法が挙
げられる。複数のT3(n)を無作為に選択する方法は
コンピューター等を用いて乱数を発生させ、対応したT
3(n)を選択する方法が好ましいが、それ以外の方法
で選択しても構わない。次に、得られたD値の上下5%
を除いたD値の上限および下限を求める。更に、この上
限および下限から、色差の小さい領域(S1 )、色差
が中程度である領域(S2 )、色差が大きい領域(S
3 )を定めれば良い。
について計測した結果では、凸部分の中心点であるT1
の色差D(T1(n))は約0.3〜9.5の値であり、
凸部分の中心点と凹部分の中心点との中間点であるT2
の色差D(T2(n))は約11.2〜20.4の値であ
り、凸部分の中心点T1 に隣接して複数のT3 が存在
していると仮定したときの色差D(T3(n))は約2
2.7〜28.5の値であった。このため、本発明者は各
領域の色差の値を0以上〜10未満、10以上〜20未
満、20以上〜30未満の三つの領域に分けて、肌の評
価を実施した。
(S1 )は、着目した画素(単位領域)と隣接する画素
の間で、明度や彩度のような色情報がほとんど同じであ
ることを意味する。これは、肌の状態でいえば、色の変
化の少ない平坦な部分を示すものである。一方、色差が
大きい領域(S3 )は、着目した画素と隣接する画素の
間で、色情報が大きく変化した部分を意味し、肌の状態
でいえば、肉眼で観察できる、深いしわや大きな毛穴、
目立つシミ等の目に見える肌の欠点部分を示すものであ
る。そして、色差が中程度である領域 (S2 )は、こ
の中間であり、肌の状態でいえば、しわ等の細かな肌表
面の凹凸や、細かいシミ、そばかすあるいはあまり目立
たない毛穴等の肌の質感を示すものである。
の目には色が均一に見える領域である。そのため、S1
の頻度分布の値が大きいほど、肌の色の均一性が高くな
ると判定する。また、S2は、色差が中程度であるの
で、人の目にはわずかな変化として見える領域である。
そのため、細かな凹凸等の肌表面の形態や、細かいシミ
やそばかす、あまり目立たない毛穴などによって作られ
る肌表面の滑らかさ(または粗さ)の指標となる。した
がって、S2での頻度分布の値が小さいほど、肌表面の
滑らかさの度合いが高いと判定する。S3は、色差が大
きく、明らかに違いがあると見える領域であるため、S
3での頻度分布の値が小さいほど、目立つ毛穴や大きな
シミ・そばかす、小じわやくまなどの肌トラブルを隠す
効果が高いと判定する。さらに、これら3つのパラメー
タ(S1〜S3)の比較結果から、S 1が比較して高いこ
と、S2およびS3が比較して低いことを全て満たす場合
に「きれいな肌」であると総合判定する。
態での色差の頻度分布を素肌の状態での色差の頻度分布
と比較し、これが近似していれば化粧が目立たない、す
なわち自然な化粧であったと評価することが可能とな
る。
未満、10以上〜20未満、20以上〜30未満の三つ
の領域に分けたが、それ以外の値で分けても良いことは
いうまでもなく、また、領域も、2つあるいは4以上に
分けても良いことはいうまでもない。
するが、本発明はこれら実施例に何ら制約されるもので
はない。
して、400万画素デジタルカメラ(オリンパス社製C
AMEDIA E−10)にて被験者の顔を撮影した。
撮影倍率は、1ドットが130μm×130μmの範囲
に相当する倍率とした。
象領域と非対象領域を判別し、非対象領域を取り除いて
抽出画像を得た。得られた抽出画像を、市販の画像処理
アプリケーション(例えばAdobe(r)社製Phot
oShop(r)6.0)を用いてビットマップ形式に変換
し、抽出画像の1ドット毎のRGBデータを取得した。
ら、前記した式(1)〜(6)を用い、各ドットの
L*、a*およびb*値を算出した。更に、前記した式
(7)および(8)により、各ドットの色差の算出を行
なった。なお、色差の算出においては、画像の左上を座
標(0,0)とし、X軸は右方向を正、Y軸は下方向を
正の方向と定めた。
て、適当な色差幅(W)の区間を決め、各色差区間に属
する色差を有する画素を求めた。すなわち、区間番号m
に入る画素の個数N(m)は、色差Dを色差幅Wで割っ
た値、D/Wがm−1以上m以下(mは1以上の整数)
を満たす画素の合計個数とした。対象とするドットの総
数をN0として、X軸にD/W、Y軸にN(m)/N0を
取り頻度分布を求めた。ただし、D/Wの値が40以上
のドットに関してはN(40)として一括して算出し
た。
して求めた頻度分布の例を図2に示す。
の境界点より、無作為に30点抽出し、D値を算出した
結果95%以上がD値40以上であった。そのため、D
値が40以上の領域については、肌表面の色変化ではな
く、顔のつくりや形をあらわしていると考え、一括して
処理した。
に示した方法により、同じ被験者について、素肌の状態
での色差の頻度分布と、パウダーファンデーション1お
よび2で化粧した後の色差の頻度分布を求めた。なお、
ファンデーション塗布時には共通の下地乳液を用いて、
ファンデーションごとに塗布量を揃えて塗布した。この
結果を図2に示す。
用いて化粧した場合は、素肌の状態に比べ、領域S1
が高く、S2とS3が低いため、素肌より「きれいな
肌」とする化粧料であると評価した。一方、パウダーフ
ァンデーション2は素肌に比べ、領域S1 が低く、S
2とS3 が高いため、素肌の欠点を隠すことができな
い化粧料であると評価した。
ル20名に、被験者の肌表面を「色の均一性」、「表面
の滑らかさ」、「肌トラブルを隠す効果」の3項目にて
以下の基準で判定してもらった。 ( 評価基準 ) 5点 … 非常に高い 4点 … 高い 3点 … 普通 2点 … 低い 1点 … 非常に低い
が4.5点以上を◎、3.5点〜4.5点を〇、2.5点〜
3.5点を△、2.5点以下を×とし、の4段階で総合評
価したこの結果を表1に示す。
いた画像をカラー印刷したパネルを見てもらい、「肌が
もっともきれいにみえる写真」を1点選んでもらった。
この結果も表1に示す。
による判定は専門パネルによる判定と相関が高く、本手
法の妥当性を示す結果となった。また、本手法により判
定されたきれいな肌と、一般パネルによって判定された
きれいな肌とが一致していることから、本手法による項
目の設定によって総合的にきれいな肌を判定することの
妥当性が示された。
値評価に馴染まないと考えられていた化粧料の仕上がり
感などについての肌の評価を、客観的かつ定量的に行う
ことが可能となった。
に仕上がり状態を把握することができ、より自然で性能
の優れた化粧料を開発することが可能となる。
を示した図面。
て化粧した場合の、色差の頻度分布を示す図面。 以 上
Claims (4)
- 【請求項1】 被検対象の肌画像をデジタル画像として
撮像し、この画像の単位領域と隣接する領域との色情報
から色差を算出し、更にその色差の頻度分布を求めるこ
とを特徴とする肌状態の評価方法。 - 【請求項2】 単位領域とこの領域に隣接する領域の色
差を、これらの領域の明度および彩度から算出する請求
項第1項記載の肌状態の評価方法。 - 【請求項3】 単位領域に隣接する領域が、単位領域の
上下左右の単位領域と同じ面積の領域である請求項第1
項または第2項記載の肌状態の評価方法。 - 【請求項4】 色差の数値により複数の領域をきめ、そ
の領域における頻度分布を対比する請求項第1項ないし
第3項の何れかの項記載の肌状態の評価方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002038307A JP4088081B2 (ja) | 2002-02-15 | 2002-02-15 | 肌状態の評価方法 |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003242506A true JP2003242506A (ja) | 2003-08-29 |
JP4088081B2 JP4088081B2 (ja) | 2008-05-21 |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008136518A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Pola Chem Ind Inc | 色素細胞の重層と浸潤とを鑑別するための皮膚画像の作成方法 |
JP2011240086A (ja) * | 2010-05-21 | 2011-12-01 | Shiseido Co Ltd | 肌の色ムラ解析装置、肌の色ムラ解析方法、及び肌の色ムラ解析プログラム |
-
2002
- 2002-02-15 JP JP2002038307A patent/JP4088081B2/ja not_active Expired - Lifetime
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2008136518A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Pola Chem Ind Inc | 色素細胞の重層と浸潤とを鑑別するための皮膚画像の作成方法 |
JP2011240086A (ja) * | 2010-05-21 | 2011-12-01 | Shiseido Co Ltd | 肌の色ムラ解析装置、肌の色ムラ解析方法、及び肌の色ムラ解析プログラム |
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