JP2005237409A

JP2005237409A - ファンデーションの評価方法

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Publication number: JP2005237409A
Application number: JP2004047293A
Authority: JP
Inventors: Naomi Kunisawa; 直美國澤; Yuji Masuda; 勇二舛田; Ruriko Takano; ルリ子高野; Katsumoto Ogawa; 克基小川
Original assignee: Shiseido Co Ltd
Current assignee: Shiseido Co Ltd
Priority date: 2004-02-24
Filing date: 2004-02-24
Publication date: 2005-09-08
Anticipated expiration: 2024-02-24
Also published as: JP4312627B2

Abstract

【課題】ファンデーションのたるみ補正効果を定量的に評価できるファンデーションの評価方法を提供することである。
【解決手段】評価対象のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数の階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち、頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線Ｌ１とし、この基準等高線の顎方向最下端位置Ｐ１から、副鼻腔の外側の最膨張部Ｐ２へ向かう直線と水平線Ｌ０とのなす測定角度θ’から、たるみ補正効果を評価する。
【選択図】図１（ａ）

Description

この発明は、化粧用のファンデーションの評価方法に関するものである。

化粧用のファンデーションには、ファンデーションの上に用いる他の化粧品の乗りを良くするだけでなく、顔のたるみを補正する効果を持ったものがある。
ファンデーションのたるみ補正効果とは、実際に、肌の張りが回復するというのではなく、見た目において、たるみを目立たなくさせるという効果である。
このようなたるみ補正効果をうたったファンデーションを評価するためには、それ用いたときに、そのファンデーションを用いない場合と比べて、見た目においてたるみが目立たなくなっているかどうかを判断しなければならない。

特開２００１−１９０５２５号公報

しかし、特定のファンデーションを用いた場合に、たるみが補正されたかどうかを見た目で正確に判断するのは難しい。例えば、ファンデーションを用いた顔を素顔と対比した場合、素顔より、きれいに見えたり、若々しく見えたとしても、それが、たるみを補正できた結果であるかを人が判断することは難しい。
判定者の感覚的なばらつきによって、評価がばらつくこともあるし、被検者の個人的な特徴によって、効果の現れ方に差が出ることもある。

例えば、もともと、たるみのほとんどない顔の人では、たるみ補正効果を備えたファンデーションを用いても、効果は分かりにくい。反対に、たるみがひどい場合にも、補正効果が見えにくいということもある。
そのため、ファンデーションそのもののたるみ補正効果を評価することは難しかった。
この発明の目的は、ファンデーションのたるみ補正効果を定量的に評価できるファンデーションの評価方法を提供することである。

第１の発明は、評価対象のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数の階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち、頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とのなす測定角度から、たるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第２の発明は、第１の発明を前提とし、複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された年代毎の仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とのなす角度を、年代毎に分類して基準角度を特定し、この年代毎の基準角度と前記測定角度とを対比して、上記測定角度がどの年代に対応するかを特定し、たるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第３の発明は、第１の発明を前提とし、素顔または特定のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とがなす角度を基準角度として特定し、この基準角度と前記測定角度とを対比してたるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第４の発明は、評価対象のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数の階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち、頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む測定面積に応じて、たるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第５の発明は、第４の発明を前提とし、複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された年代毎の仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む面積を年代毎の基準面積とし、この年代毎の基準面積と前記測定面積とを対比して、たるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第６の発明は、第４の発明を前提とし、素顔または特定のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む面積を基準面積とし、この基準面積と前記測定面積とを対比して、たるみ補正効果を評価する点に特徴を有する。

第１〜第６の発明は、複数人の顔画像を平均化した仮想顔に対してファンデーションを用いた場合を評価するようにしたので、被検者の個人的な顔の特徴が顕れにくくなり、ファンデーションそのものの効果が分かりやすくなる。
また、肌のたるみの見た目を明度によって表すようにしたので、たるみ補正効果を定量化できるようになった。

また、第１〜第３の発明によれば、顔の特定部位の傾斜によってたるみの程度を定量化できるようになったので、これによりファンデーションの定量的な評価ができる。
そして、第４〜第６の発明によれば、一定値以上の明度部分の面積によってたるみの程度を定量化できるようになったので、これによりファンデーションの定量的な評価ができる。
特に、第２、第５の発明では、ファンデーションを用いたときに、どの年代の顔に見えるかということによって、ファンデーションを評価することができる。

図１〜図３を用いて、この発明の第１実施形態を説明する。
この第１実施形態では、顔画像における特定部位の肉の傾斜方向に基づく数値を算出して、それによってファンデーションのたるみ補正効果を評価するようにしている。
なお、上記特定部位の傾斜方向は、実際に、三次元的に計測するのではなく、画像データの明度に基づいて算出するものである。従って、ファンデーションによるたるみ補正効果の評価も、正面から撮影した顔画像データの明度の変化が、実際にたるみがない顔の画像の明度に近づいた場合に、補正効果が高いと判断できる。
そして、この第１実施形態では、年代別のたるみ状態の基準値を設けて、この基準値と比較することによって、ファンデーションを用いたときのたるみ補正効果を評価するようにしている。

そのために、ファンデーションを用いる基準の顔として、年代別の平均的な仮想顔画像を生成している。この平均的な仮想顔画像は、次のようにして作成する。
まず、年代別に、複数人の素顔の顔を正面から撮影し、それを画像データとしてコンピュータに取り込む。
上記撮影の際は、カメラからの距離や照明条件などを一定にし、顔の正面を撮影するようにしている。

年代別に取り込んだ複数の画像を、モーフィング技術を用いて平均化する。平均化の手順には、いろいろな方法が考えられるが、例えば、同一年代の複数の顔画像を、２つ一組にして、各組みの画像データ間でモーフィングを行い、中間の顔画像を作り出す。さらに、これら中間の顔画像同士でモーフィングを行い、新たな中間の顔画像を作り出す。これを繰り返して、１つの平均化された仮想顔画像を作り、この仮想顔画像を、年代別の平均的な被検者の顔（以下、平均顔という）の顔画像とする。
なお、モーフィング技術とは、異なる２つの画像のうち、一方の画像を他方の画像に滑らかに変化する動画を作成する技術である。ここでは、上記画像の変化の過程における中間の状態を両者の平均と見なすことによって、上記平均顔画像を作成している。

次に、年代別の平均顔画像を用いて、年代別のたるみ状態の基準値を特定する。
まず、コンピュータで、上記のようにして作成した年代別の平均顔画像をデータ処理して、複数階調の明度で表す。図１（ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ、２０代，４０代、６０代の平均顔を１８階調の明度で表した画像の模式図である。この１８階調のうち頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線Ｌ１とする。ここでは、１８階調のうち最も明るい明度から２番目の明るさの階調の等高線を基準等高線Ｌ１としているが、どの階調の等高線を基準等高線Ｌ１としてもかまわないし、階調数も１８階調に限らない。
ただし、頬骨部分は高くなって、前方へ突出しているので、その周囲は明度が高いのが通常である。従って、比較的明度の高い等高線が基準等高線Ｌ１となる。
なお、図１（ａ），（ｂ），（ｃ）では、１８階調の明度等高線のうち、数本を模式的に表している。

基準等高線Ｌ１が決まったら、この基準等高線Ｌ１の最下端Ｐ１と、副鼻腔の外側の最膨張部Ｐ２とを結ぶ直線Ｌを特定する。この直線Ｌは、コンピュータの画面を介して、人が特定する。そして、この直線Ｌと水平線Ｌ０とのなす角度θをコンピュータで計測し、その結果を図２のグラフに示している。このグラフは、横軸に年齢、縦軸に上記角度θを取ったもので、基準角度曲線である。この基準角度曲線のグラフを作成するために、図示していない３０代、５０代についても、上記と同様に平均顔画像を作成して、各年代の平均顔画像における上記角度θを計測している。上記基準角度曲線における各年代に対応する角度θを、年代毎の基準角度とする。

なお、どのような状態を、基準値としてもかまわないが、この第１実施形態では、素顔のときの角度θを基準角度とする。
また、上記図２の基準角度曲線から、上記角度θは、若いほど大きく、年代が上がるに連れて小さくなることが分かる。このことは、実際の三次元データにおいて、顔の肉の最大傾斜線が、若い人ほど、鉛直方向に近く、年代が上がるほど後方に向かうという事実に対応している。さらに、若い人ほどたるみが少ないという事実と合わせると、上記角度θが、どの年代に対応するのかということで、たるみの程度を判定することができる。

このようなたるみの程度を判定可能な基準角度を用いて、特定のファンデーションのたるみ補正効果を評価する手順を説明する。
まず、その評価対象ファンデーションを用いた年代別の平均顔画像を作成する。この画像から、基準明度等高線を特定し、測定角度θ’を計測する。この測定角度θ’は、上記角度θと同様の手順によって特定する角度である。つまり、図１に示す画像は、素顔の年代別の平均顔を１８階調の明度で表した図であるが、評価対象ファンデーションを用いた平均顔画像を同様に表すことができる。

例えば、評価対象ファンデーションを用いた５０代の複数の顔画像から、平均顔画像を作成し、それを、図３に示す１８階調の明度で表現した画像にする。そして、角度θと同様にして測定角度θ’を計測する。その結果を、図２の基準角度曲線に載せて対応する年齢を特定する。このとき、特定された年齢が５０代より若ければ、上記評価対象ファンデーションによるたるみ補正効果があったことを意味し、５０代より上ならば、たるみ補正効果がなかったと判断することができる。

以上のように、評価対象ファンデーションを用いた平均顔画像の測定角度θ’によってたるみの程度を定量化することが可能になり、その結果、ファンデーションのたるみ補正効果を定量的に評価できるようになる。
特に、被検者の顔として、モーフィング技術を使用して作成した平均顔を用いるので、例えば、ほくろや、シミなどの個人的な特徴が消され、ファンデーションの効果を見極めやすくなる。

なお、上記実施形態では、年代別に基準角度を決めて、測定角度θ’と基準角度θとを対比するようにしているが、基準角度は、年代別に設定しなくてもかまわない。
例えば、年代別に平均顔画像を作成しなくても、同じ被験者を基にした平均顔画像に対して、異なるファンデーションを用いたときの測定角度θ’を比較すれば、ファンデーション毎のたるみ補正効果の程度を判定することもできる。
ただし、年代別の基準角度を設定しておけば、それとの対比によって、例えば、１０歳くらい若返って見えるというように、たるみ補正効果を実感し易くなる。

また、以下に説明する第２実施形態は、上記測定角度θ’の代わりに、頬骨付近における所定明度の測定面積Ｓ’を用いて、ファンデーションを評価する例である。この第２実施形態について、図４〜図６を用いて説明する
この第２実施形態では、評価する数値が、上記第１実施形態とは異なるが、平均顔画像を複数階調の明度で表した画像を用いる点は上記第１実施形態と同じである。

この第２実施形態においても、評価対象ファンデーションを用いる顔として、モーフィング技術を使用して作成する平均顔画像を用いる。この平均顔画像の作成方法は、上記第１実施形態と同じである。
図４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、年代毎の平均顔画像を複数階調、例えば１８階調の明度等高線で表した画像を表示させる。なお、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）では、１８階調の明度等高線のうち、数本を模式的に表している。

次に、図４に示す画像において、頬骨周囲の基準等高線Ｌ１を特定し、この基準等高線Ｌ１で囲まれる面積Ｓを演算する。面積Ｓは、コンピュータによって算出することができる。
そして、図４の年代毎の素顔の平均顔画像から求めた面積Ｓを、年代毎の基準面積とする。その結果を、図５のグラフに示す。このグラフは、横軸に年齢、縦軸に上記面積Ｓを取った、基準面積曲線である。このように、年齢が高くなるに従って、面積Ｓが小さくなることが分かる。この結果は、たるみのない顔は、正面から見たときに、明るい面積が大きいことを意味する。

次に、図６に示す評価対象ファンデーションを用いた、特定の年代層、ここでは５０代の平均顔画像を作成し、この平均顔画像においても、上記基準等高線Ｌ１を特定し、この基準等高線Ｌ１で囲まれた面積を測定面積Ｓ’とする。
この評価対象ファンデーションを用いた平均顔画像における測定面積Ｓ’を、基準面積Ｓと対比することによって、上記評価対象ファンデーションのたるみ補正効果を評価することができる。
つまり、上記測定面積Ｓ’が、図５の基準面積曲線上のどこに位置し、どの年齢に対応するかを特定できる。ここで特定された年齢は、見かけ年齢であるが、この見かけ年齢が実際の年齢よりも若ければ、そのファンデーションのたるみ補正効果が発揮されたと評価することができる。

また、異なるファンデーションを用いた場合の、上記測定面積Ｓ’を対比して、どのファンデーションが、たるみ補正効果が大きいかということを評価することもできる。
以上のように、上記測定面積Ｓ’の値によって、顔のたるみの程度を定量的に評価することができ、その結果として、ファンデーションのたるみ補正効果を定量的に評価することができる。

第１実施形態における２０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第１実施形態における４０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第１実施形態における６０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第１実施形態における基準角度曲線を示したグラフである。第１実施形態における、評価対象ファンデーションを用いた５０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第２実施形態における２０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第２実施形態における４０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第２実施形態における６０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。第２実施形態における基準面積曲線を示したグラフである。第２実施形態における、評価対象ファンデーションを用いた５０代の平均顔画像を複数階調の明度で表した画像の模式図である。

符号の説明

Ｌ１基準等高線
Ｌ０水平線
Ｐ１基準等高線の最下端
Ｐ２副鼻腔の外側の最膨張部
θ 角度
θ’ 測定角度
Ｓ面積
Ｓ’ 測定面積

Claims

評価対象のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数の階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち、頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とのなす測定角度から、たるみ補正効果を評価するファンデーションの評価方法。
複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された年代毎の仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とのなす角度を、年代毎に分類して基準角度を特定し、この年代毎の基準角度と前記測定角度とを対比して、上記測定角度がどの年代に対応するかを特定し、たるみ補正効果を評価する請求項１に記載のファンデーションの評価方法。
素顔または特定のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線の顎方向最下端位置から、副鼻腔の外側の最膨張部へ向かう直線と水平線とがなす角度を基準角度として特定し、この基準角度と前記測定角度とを対比してたるみ補正効果を評価する請求項１に記載のファンデーションの評価方法。
評価対象のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数の階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち、頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む測定面積に応じて、たるみ補正効果を評価するファンデーションの評価方法。
複数人の顔画像を、年代毎に、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された年代毎の仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨の周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む面積を年代毎の基準面積とし、この年代毎の基準面積と前記測定面積とを対比して、たるみ補正効果を評価する請求項４に記載のファンデーションの評価方法。
素顔または特定のファンデーションを用いた複数人の顔画像を、モーフィング技術を使用して平均化するとともに、その平均化された仮想顔画像の明度分布を複数階調の明度等高線で表し、これら明度等高線のうち頬骨周囲に形成される特定の明度の明度等高線を基準等高線とし、この基準等高線が囲む面積を基準面積とし、この基準面積と前記測定面積とを対比して、たるみ補正効果を評価する請求項４に記載のファンデーションの評価方法。