JP2006180971A - 肌評価方法及び肌評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 採取された画像がある程度不明瞭な場合・画像の採取装置の個体差が大きい場合でも、肌の状態の評価が可能な肌評価方法及び肌評価装置を提供する。
【解決手段】 指紋センサから入力された（Ｓ１）画像の一部を切り出し（Ｓ３）、二次の線形予測分析を用いて基本周波数を算出する（Ｓ５）。そして、ｘ方向の基本周波数とｙ方向についての基本周波数の合計値Ｓを算出して、キメの細かさの判定尺度とする（Ｓ７）。予め用意した閾値とＳ７で求めた尺度Ｓを比較して、肌の状態のキメの細かさを３段階に評価する（Ｓ９〜Ｓ１７）。さらに、対象画像のｘ方向とｙ方向の基本周波数の比を算出してキメの流れに関する評価尺度とし（Ｓ１９）、画像を回転して同様の評価尺度を求め、これらに基づいてキメの流れを２段階に判定する（Ｓ３１〜Ｓ３５）。以上のキメの細かさと流れについての判定結果を表示画面に表示する（Ｓ３７）。
【選択図】 図３

Description

本発明は、肌評価方法及び肌評価装置に関するものである。

一般に、健康で美しい肌を得ることは多くの人の願いである。美しくなりたいという願いを叶えるため、これまで多くの企業が多種多様な化粧品・美容器具を開発・販売してきている。化粧品・美容器具は人によって相性があり、これらが十分な効果を発揮するためには、人によって異なる肌質や、そのときの肌の状態に適した美容法を選択する必要がある。従って肌状態の診断は非常に重要である。

ここで、肌（以下、「皮膚」ということもある）の状態は、一般に「キメ」により評価される。キメは、肌の表面に広がる網目状の凹凸のことで、高い部分である「皮丘」と皮丘の間の溝「皮溝」と「毛孔」とで形づくられる。「肌のキメ」は、「キメの細かさ」と「キメ形状」により評価するのが一般的である。均一に整った美しい起伏が続いている状態が「キメの細かい肌」である。また、肌に筋が入っている状態が、「キメが流れている」状態である。キメの形が整っていて筋が見えないのがキメ形状が良好な状態である。

一昔前までは、肌状態の診断は化粧品会社の専門家などによってのみ行われていた。しかし専門家による肌診断は、観察者の直感的な判断が重要な要素となるため、評価には長期の習熟が必要で誰でも手軽に行えるものではない。近年この問題を解決するために、自動的に肌診断を行う肌診断装置が考案されてきている。

例えば、特許文献１では、（１）肌のＲＧＢ画像（カラー画像）を得る。（２）ＲＧＢ→Ｌａｂ画像に変換する。（３）低輝度領域の画像全体に対する面積又は位置の変動係数（ばらつき）を算出する。（４）この変動係数を用いて皮膚の不均一性を評価する。という手順により、皮膚の不均一性を評価基準とした肌診断方法を提案している。

また、特許文献２では、皮膚表面上で皮溝が３本以上会合する点を１交点とし、単位面積あたりの交点数や交点一個当たりの平均面積を計測することにより、皮膚のキメの荒さを測定する方法が開示されている。
特許第３３５１９５８号公報 特開２００１−１７００２８号公報

しかしながら、上記特許文献１では、分析対象の肌画像が比較的画質のよいものであることを前提とするため、カラー画像が得られる比較的高価なカメラを用いる必要がある。また、低輝度領域を判定する閾値が必要となる。個体差の少ない、比較的高価なカメラを用いないと、閾値の設定は難しいという問題がある。

また、上記特許文献２では、２値化、細線化を必要とする。２値化閾値を設定できるような個体差の少ないカメラの使用、または、一定条件下での肌画像採取を想定しており、安価なカメラなどで得られる画質の低い画像では分析が難しいという問題がある。

本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、採取された画像がある程度不明瞭な場合や画像の採取装置の個体差が大きい場合でも、肌の状態の評価が可能な肌評価方法及び肌評価装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の請求項１に記載の肌評価方法は、入力された肌の画像を周波数分析し、その周波数分析の結果得られた前記肌画像の周波数特徴に基づいて前記肌の状態を判定する。

また、本発明の請求項２に記載の肌評価方法は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記周波数分析により、前記肌画像の基本周波数を前記周波数特徴として抽出し、当該基本周波数が予め定めた所定の閾値を超えている場合に前記肌の状態が良好であると判定する。ここで、本発明にいう基本周波数は、周知の周波数分析により求められる基本周波数のほか、簡易的な基本周波数算出法であるゼロクロス法等により求められるものを含むものとする。

また、本発明の請求項３に記載の肌評価方法は、請求項１又は２に記載の発明の構成に加え、前記周波数分析を前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて行なうことにより、前記基本周波数を、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて抽出し、Ｘ方向の基本周波数とＹ方向の基本周波数の比を算出して、当該比が所定の閾値の範囲内であれば前記肌の状態が良好であると判定する。

また、本発明の請求項４に記載の肌評価方法は、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記周波数分析として、二次の線形予測分析を用いる。

また、本発明の請求項５に記載の肌評価方法は、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記肌画像が、指紋センサにより入力される。

さらに、本発明の請求項６に記載の肌評価装置は、肌の画像を入力する画像入力手段と、当該画像入力手段により入力された肌画像を周波数分析する周波数分析手段と、当該周波数分析手段により周波数分析された結果得られた前記肌画像の周波数特徴を抽出する特徴抽出手段と、当該特徴抽出手段により抽出された周波数特徴に基づき、前記肌の状態を判定する判定手段とを備えている。

また、本発明の請求項７に記載の肌評価装置は、請求項６に記載の発明の構成に加え、前記特徴抽出手段が、前記肌画像の基本周波数を前記周波数特徴として抽出し、前記判定手段は、当該基本周波数が予め定めた所定の閾値を超えている場合に前記肌の状態が良好であると判定する。

また、本発明の請求項８に記載の肌評価装置は、請求項６又は７に記載の発明の構成に加え、前記周波数分析手段が、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて周波数分析を行い、前記特徴抽出手段は、前記基本周波数を、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて抽出し、前記特徴抽出手段により抽出されたＸ方向の基本周波数とＹ方向の基本周波数の比を算出する周波数比算出手段を備え、前記判定手段は、当該周波数比算出手段により算出された比が所定の閾値の範囲内であれば前記肌の状態が良好であると判定する。

また、本発明の請求項９に記載の肌評価装置は、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記周波数分析手段が、二次の線形予測分析を用いる。

また、本発明の請求項１０に記載の肌評価装置は、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記画像入力手段が指紋センサにより構成される。

本発明の請求項１に記載の肌評価方法は、入力された肌の画像を周波数分析し、その周波数分析の結果得られた肌画像の周波数特徴に基づいて肌の状態を判定する。このような周波数特徴は、入力された肌画像が鮮明でなくても求めることができるので、入力肌画像の画質に左右されずに肌の状態の評価を行なうことができる。

また、本発明の請求項２に記載の肌評価方法は、請求項１に記載の発明の効果に加え、基本周波数を周波数特徴として抽出する。基本周波数が高ければ肌の状態が良好である、いわゆるキメの細かい状態であるという相関が確認されており、肌の状態を基本周波数により定量化して判定することができる。

また、本発明の請求項３に記載の肌評価方法は、請求項１又は２に記載の発明の効果に加え、Ｘ方向とＹ方向について基本周波数の比を求めると、肌のキメの流れを算出することができ、この流れの度合いによってキメ形状から肌の状態を評価できる。特に、請求項２で得られるキメの細かさとあわせて評価することにより、より質の高い肌評価が可能となる。

また、本発明の請求項４に記載の肌評価方法は、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の効果に加え、周波数分析として二次の線形予測分析を用いるので、音声や指紋認証分野で周知の技術により肌の評価を行なうことができる。

また、本発明の請求項５に記載の肌評価方法は、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加え、肌画像を指紋センサを用いて入力するので、カメラを用いて撮像する場合に比べ、肌とカメラレンズの撮像距離を一定にする機構や焦点を合わせる手間等が不要であり、容易に評価対象とする肌画像を得ることができる。

さらに、本発明の請求項６に記載の肌評価装置は、入力された肌の画像を周波数分析し、その周波数分析の結果得られた肌画像の周波数特徴に基づいて肌の状態を判定する。このような周波数特徴は、入力された肌画像が鮮明でなくても求めることができるので、入力肌画像の画質に左右されずに肌の状態の評価を行なうことができる。

また、本発明の請求項７に記載の肌評価装置は、請求項６に記載の発明の効果に加え、基本周波数を周波数特徴として抽出する。基本周波数が高ければ肌の状態が良好である、いわゆるキメの細かい状態であるという相関が確認されており、肌の状態を基本周波数により定量化して判定することができる。

また、本発明の請求項８に記載の肌評価装置は、請求項６又は７に記載の発明の効果に加え、Ｘ方向とＹ方向について基本周波数の比を求めると、肌のキメの流れを算出することができ、この流れの度合いによってキメ形状から肌の状態を評価できる。特に、請求項７で得られるキメの細かさとあわせて評価することにより、より質の高い肌評価が可能となる。

また、本発明の請求項９に記載の肌評価装置は、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の効果に加え、周波数分析として二次の線形予測分析を用いるので、音声や指紋認証分野で周知の技術により肌の評価を行なうことができる。

また、本発明の請求項１０に記載の肌評価装置は、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の効果に加え、肌画像を指紋センサを用いて入力するので、カメラを用いて撮像する場合に比べ、肌とカメラレンズの撮像距離を一定にする機構や焦点を合わせる手間等が不要であり、容易に評価対象とする肌画像を得ることができる。

次に本発明を適用した実施の形態について図面を参照して以下に説明する。以下の実施形態は、本発明の肌評価方法をコンピュータに実行させるプログラムを指紋センサ付携帯電話機に搭載し、この携帯電話機を本発明の肌評価装置として機能させたものである。本実施形態の概略を説明すると、携帯電話機に組み込まれた肌評価プログラムを起動し、携帯電話機に搭載された指紋センサにより操作者が肌画像を読み込ませると、肌評価プログラムによって入力肌画像の肌の状態が評価され、表示画面上に結果が表示される。

まず、図１及び図２を参照して、携帯電話機の構成について説明する。図１は、携帯電話機１の外観図である。図２は、携帯電話機１の電気的構成を示すブロック図である。

図１に示すように、携帯電話機１には、表示画面２と、テン・キー入力部３と、ジョグポインタ４と、通話開始ボタン５と、通話終了ボタン６と、マイク７と、スピーカー８と、機能選択ボタン９，１０と、画像入力手段としての指紋センサ１１と、アンテナ１２（図２参照）とが設けられている。尚、テン・キー入力部３、ジョグポインタ４、通話開始ボタン５、通話終了ボタン６、機能選択ボタン９，１０によりキー入力部３８（図２参照）が構成される。

ここで、指紋センサ１１は、静電容量型のセンサや光学的センサ、感熱型、電界型、平面型、ライン型いずれのタイプの指紋センサを用いてもよく、指の指紋画像の一部又は全部を指紋情報として取得できればよい。本実施形態では、ライン型の指紋センサを用いるものとし、操作者が携帯電話機１を把持して、指紋センサ１１を肌に沿って滑らせることにより、指紋センサ１１から肌画像が読み込まれる。

また、図２に示すように、携帯電話機１には、マイク７からの音声信号の増幅及びスピーカ８から出力する音声の増幅等を行うアナログフロントエンド３６と、アナログフロントエンド３６で増幅された音声信号のデジタル信号化及びモデム３４から受け取ったデジタル信号をアナログフロントエンド３６で増幅できるようにアナログ信号化する音声コーディック部３５と、変復調を行うモデム部３４と、アンテナ１２から受信した電波の増幅及び検波を行い、また、キャリア信号をモデム３４から受け取った信号により変調し、増幅する送受信部３３が設けられている。

さらに、携帯電話機１には、携帯電話機１全体の制御を行う制御部２０が設けられ、制御部２０には、ＣＰＵ２１と、データを一時的に記憶するＲＡＭ２２と、時計機能部２３とが内蔵されている。ＲＡＭ２２は、後述する処理においてワークエリアとして使用されるものであり、指紋センサ１１から取得する皮膚の凹凸を濃度値に変換した値を記憶するエリア、後述の各処理で算出される演算結果を記憶するエリア等の記憶エリアが用意されている。また、制御部２０には、文字等を入力するキー入力部３８と、表示画面２と、指紋センサ１１と、不揮発メモリ３０と、着信音を発生するメロディ発生器３２が接続されている。メロディ発生器３２には、メロディ発生器３２で発生した着信音を発声するスピーカ３７が接続されている。不揮発メモリ３０には、制御部２０のＣＰＵ２１で実行される各種プログラムを記憶するエリア、各種の初期設定値を記憶するエリア、予め定められた各種の閾値を記憶するエリア等が設けられている。

次に、以上の構成の携帯電話機１において実行される肌評価処理について、図３〜図８を参照して説明する。図３は、肌評価処理の流れを示すフローチャートである。図４は、指紋センサにより入力された肌画像とその肌画像から切り出した小領域の見本を示す説明図である。図５は、肌画像から抽出された基本周波数を示すグラフである。図６は、肌画像と基本周波数の見本を示す説明図である。図７は、キメの流れの評価尺度を求める際の肌画像と基本周波数の見本を示す説明図である。図８は、肌評価の判定結果を表す表示画面の見本を示す説明図である。

図３に示すように、肌評価処理が開始されると、まず、指紋センサ１１から入力された図４に示すような肌画像１００を取得する（Ｓ１）。図４に示すように、本実施形態で取得する肌画像のサイズは、幅２２４ピクセル、高さは任意（Ｈピクセル）としている。次に、取得した肌画像の中から、評価対象とするために、階調値が最も濃い小領域１０１を切り出す（Ｓ３）。ここで切り出される小領域のサイズは、１２８ピクセル×１２８ピクセルとする。ただし、これに限られるものではない。次に、切り出した小領域の基本周波数（肌ピッチ）を求める（Ｓ５）。ここでは、二次の線形予測分析を用いて、以下の方法で基本周波数を求める。

まず、Ｓ３で切り出した小領域画像のＸ方向の波形１ラインＦi,j（i＝０，１，．．．Ｍ−１、j＝０，１，．．．Ｎ−１：但し、Ｍはｙ方向の画素数（本実施形態では１２８）、Ｎはｘ方向の画素数（本実施形態では１２８））に以下の式（１）のようにハミング窓をかけてＨi,jを求める。

次に、求められたＨi,jから、以下の式（２）のように、自己相関係数ｒi,1及びｒi,2を求める。

そして、自己相関係数ｒi,1及びｒi,2から、以下の式（３）により線形予測計数αi,0及びαi,1を求める。

最後に、線形予測計数αi,0及びαi,1から、以下の式（４）により、０からπまでに正規化した正規化共振周波数ｆｉを算出し、ｘ方向の基本周波数とする。

以上の式（２）〜（４）により、ｘ方向の基本周波数ｆｉが算出されたので、同様にして、自己相関係数ｒj,1及びｒj,2から線形予測計数αj,0及びαj,1を求め、さらに正規化共振周波数ｆjを算出してｙ方向の基本周波数を得る。このようにして得られた基本周波数は、図５のようになる。

尚、ここでは、二次の線形予測分析により基本周波数を求めることとしているが、上記の式（２）で求めた自己相関係数をそのまま用いて基本周波数を算出してもよい。また、簡易的な周波数分析として広く用いられているゼロクロス法を用いて基本周波数を算出してもよい。ゼロクロス法を用いる場合には、分析対象の肌画像のある１ラインの画素数が予め実験で求めた閾値、あるいは固定値を交差する回数であるゼロクロス数を求め、これを基本周波数とするとよい。ゼロクロス数が多ければ、基本周波数が高いということになる。

以上のようにして得た基本周波数は、肌画像のキメが細かければ高くなり、キメが粗ければ、低くなるという相関関係が存在する。従って、本実施形態において算出した１２８ラインの基本周波数の合計を求めれば、合計値が高ければキメが細かく、合計値が低ければキメが粗いことになるため、この合計値をキメの細かさの判定尺度として用いることができる。そこで、次に、ｘ方向の基本周波数ｆx(i)とｙ方向についての基本周波数ｆy(i)の合計値Ｓを、以下の式（５）により算出する（Ｓ７）。

尚、上記の式（５）では、判定尺度をｘ方向の基本周波数とｙ方向の基本周波数の合計としたが、ｘ方向基本周波数のみ・ｙ方向基本周波数のみで判定尺度を算出しても良い。

次に、Ｓ７で求めたキメの判定尺度を用いてキメの細かさの評価を行なう。本実施形態では、肌のキメの細かさの評価を３段階ですることとし、閾値を２個用意している。例えば、閾値１を６０、閾値２を４０に設定する。キメの判定尺度が、より高い閾値１以上であればキメが細かく肌の状態が良好であり、閾値１と閾値２との間であれば中程度、閾値２を下回っていれば、あまりキメは細かくなく、肌の手入れが必要な状態と評価できる。

そこで、まず、閾値１以上であるか否かを判断する（Ｓ９）。キメ判定尺度が閾値１以上であれば（Ｓ９：ＹＥＳ）、キメの細かさに関する評価を「良好」として、ＲＡＭ２２に一時的に記憶する（Ｓ１１）。「良好」と評価された肌画像とキメの判定尺度Ｓとの関係を示すと、例えば図６のｄａｔａ０１，０２，０３，０４のようになる。いずれも、キメの判定尺度Ｓが６０を超えており、肌画像の状態の目視からもキメが整っていることがわかる。

キメ判定尺度が閾値１以上でなければ（Ｓ９：ＮＯ）、次に、キメ判定尺度が閾値２以上であるか否かを判断する（Ｓ１３）。キメ判定尺度が閾値２以上であれば（Ｓ１３：ＹＥＳ）、キメの細かさに関する評価を「中程度」として、ＲＡＭ２２に一時的に記憶する（Ｓ１５）。「中程度」と評価された肌画像とキメの判定尺度Ｓとの関係を示すと、例えば図６のｄａｔａ０５，０６，０７のようになる。いずれも、キメの判定尺度Ｓは４０〜６０の間にある。肌画像の状態を目視すると、キメが整っているとは言えないが、荒れているとまでは言えない状態であることがわかる。

キメ判定尺度が閾値２以上でなければ（Ｓ１３：ＮＯ）、キメの細かさに関する評価を「不良」として、ＲＡＭ２２に一時的に記憶する（Ｓ１７）。「不良」と評価された肌画像とキメの判定尺度Ｓとの関係を示すと、例えば図６のｄａｔａ０８，０９，１０，１１，１２のようになる。いずれも、キメの判定尺度Ｓが４０を下回っており、肌画像の状態の目視からもキメが荒れていることがわかる。以上のように、肌の状態と判定尺度Ｓには相関関係が認められる。

次に、キメの形状についての評価を行なう。キメの形状評価は、Ｓ３で得られた対象画像のｘ方向とｙ方向の基本周波数の比を算出して行なう。ｘ方向の基本周波数に比べてｙ方向の基本周波数が大きい場合、キメは横に流れる。例えば、図７の肌画像１１０や肌画像１１１では、ｙ方向の基本周波数Ｓｙの値の方がｘ方向の基本周波数Ｓｘの値よりも大きく、画像からもキメが横に流れているのが観察できる。一方、ｘ方向の基本周波数Ｓｘに比べてｙ方向の基本周波数Ｓｙが小さい場合、キメは縦に流れる傾向にある。この性質を利用し、次の（６）式によりキメの流れ判定用の評価尺度を求める（Ｓ１９）。
Na = MAX( Sx, Sy )／MIN(Sx, Sy )・・・（６）
上記（６）式で算出される評価尺度Ｎａはｘ方向とｙ方向の基本周波数の比である。Ｎａ≒１のとき、キメは整っている。Ｎａ＞＞１のときキメが流れていると判断できる。

但し、この方法では流れの方向が４５°に近い傾きを持つ場合はＳｘとＳｙは似た値となるため、流れが検出されにくくなる。この問題を回避するため、切り出し画像を回転させた画像から再度ピッチの比を求めなおすとよい。回転画像は、４５度の回転画像のみでもよいし、精度を上げるために、例えば、２２．５°，４５°，６７．５°回転させた画像を用いてもよい。

従って、Ｓ１９で元の画像の流れ評価尺度を算出した後に、流れ判定のための画像の回転処理が終了したか否かを判断する（Ｓ２１）。そして、回転させる画像の数に応じて、Ｓ２３，Ｓ２５，Ｓ１９を繰り返す。流れ判定のための画像の回転処理がまだ終了していなければ（Ｓ２１：ＮＯ）、対象肌画像を予め定められた角度だけ、図７のように回転させ、回転画像１１２を得る（Ｓ２３）。そして、回転画像１１２について、ｘ方向とｙ方向についての基本周波数を算出する（Ｓ２５）。回転させた画像について基本周波数を求めた状態が図７に示す画像１１３である。

次に、Ｓ１９にもどり、上記（６）式により、その角度の回転画像についての評価尺度Ｎａを求める。そして、再び予定されている全ての回転画像についての処理が終了したか否かを判断する（Ｓ２１）。すべての回転画像について評価尺度Ｎａが求められたら（Ｓ２１：ＹＥＳ）、元の画像についての評価尺度Ｎ０、各回点画像についての評価尺度、例えば２２．５°，４５°，６７．５°であれば、Ｎ２２．５，Ｎ４５，Ｎ６７．５に基づいて以下の式（７）により評価尺度を再度計算する（Ｓ２９）。
N= MAX( N0, N22.5, N45, N67.5 )・・・（７）

尚、上記式（７）では、各画像について求めた評価尺度Ｎａの最大値をキメの流れについての評価尺度Ｎとして採用したが、これは各評価尺度Ｎａの平均値や合計値を求めて算出してもよい。また、N0, N22.5, N45, N67.5から最大を求めるとき、この４ポイントの間をガウス窓などで補完することにより、Ｎの算出精度を向上させることも考えられる。処理速度の速いコンピュータに搭載する場合は、例えば１°おきに画像を回転させて、Ｎの算出精度を向上させることもできる。

次に、Ｓ２９で求められたキメの流れの評価尺度を用いてキメの形状を評価する。本実施形態では、肌のキメの形状の評価は、キメが整っているか流れているかの２段階評価としている。Ｓ２９で求めた評価尺度は、ｘ方向とｙ方向の基本周波数の比であったから、この評価尺度が１の近似値であるか否かを判断する（Ｓ３１）。評価尺度が１の近似値である場合には（Ｓ３１：ＹＥＳ）、キメ形状の評価を「整っている」として、ＲＡＭ２２に一時的に記憶する（Ｓ３３）。評価尺度が１の近似値でない場合には（Ｓ３１：ＮＯ）、キメ形状の評価を「流れている」として、ＲＡＭ２２に一時的に記憶する（Ｓ３５）。

以上の処理により、キメの細かさの評価とキメの形状の評価が実行され、ＲＡＭ２２に記憶されたので、両方の評価結果を呼び出して、携帯電話機１の表示画面２に図８に示すような結果表示画面を表示する（Ｓ３７）。図８では、キメの細かさが中程度であり、キメの形状は整っていると評価された例が示されている。この表示画面のように、キメの細かさとキメの形状の評価を総合した総合評価を実行する処理を加えてもよい。この実施形態では、総合評価をＡ（良好）、Ｂ（中程度）、Ｃ（不良＝手入れが必要）の３段階で表示するように構成している。

以上説明したように、本実施形態の肌評価装置として機能する携帯電話機１によれば、指紋センサ１１により読み込んだ画像の基本周波数を算出してキメの細かさを判定し、さらに、その肌画像のｘ方向とｙ方向の基本周波数の比を算出してキメの形状を判定する。基本周波数は、肌画像が明瞭でない場合も算出することができるため、高価なカメラ等の機器を必要としなくても簡易に肌の状態を評価することが可能である。また、処理にかかる負荷が比較的軽いので、携帯電話と同様のＣＰＵ能力がそれほど高くない機器へ組み込んだ場合にも高速に処理が可能であり、好適である。

上記実施の形態において、図３のフローチャートのＳ５で基本周波数の算出処理を実行するＣＰＵ２１が本発明の周波数分析手段として機能する。また、図３のフローチャートのＳ７でキメ判定尺度の算出処理を実行するＣＰＵ２１が本発明の特徴抽出手段として機能する。また、図３のフローチャートのＳ９及びＳ１３でキメの細かさの判定処理を実行し、Ｓ３１でキメ形状の判定処理を実行するＣＰＵ２１が本発明の判定手段として機能する。また、図３のフローチャートのＳ１９で流れ評価尺度の算出処理を実行するＣＰＵ２１が本発明の周波数比算出手段として機能する。

なお、上記実施の形態は、本発明の肌評価方法をコンピュータに実行させるプログラムを携帯電話機に組み込んで肌評価装置として機能させているが、本発明の実施形態は上記構成に限られるものではなく、パーソナルコンピュータのアプリケーションプログラムとして読み込んで実行するようにしてもよい。また、肌画像の入力は、指紋センサに限らず、カメラで撮像してもよい。

携帯電話機１の外観図である。 携帯電話機１の電気的構成を示すブロック図である。 肌評価処理の流れを示すフローチャートである。 指紋センサにより入力された肌画像とその肌画像から切り出した小領域の見本を示す説明図である。 肌画像から抽出された基本周波数を示すグラフである。 肌画像と基本周波数の見本を示す説明図である。 キメの流れの評価尺度を求める際の肌画像と基本周波数の見本を示す説明図である。 肌評価の判定結果を表す表示画面の見本を示す説明図である。

符号の説明

１ 携帯電話機
２ 表示画面
１１ 指紋センサ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２０ 制御部
３０ 不揮発メモリ
１００ 肌画像
１０１ 小領域

Claims (10)

1. 入力された肌の画像を周波数分析し、その周波数分析の結果得られた前記肌画像の周波数特徴に基づいて前記肌の状態を判定する肌評価方法。
2. 前記周波数分析により、前記肌画像の基本周波数を前記周波数特徴として抽出し、当該基本周波数が予め定めた所定の閾値を超えている場合に前記肌の状態が良好であると判定することを特徴とする請求項１に記載の肌評価方法。
3. 前記周波数分析を前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて行なうことにより、前記基本周波数を、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて抽出し、Ｘ方向の基本周波数とＹ方向の基本周波数の比を算出して、当該比が所定の閾値の範囲内であれば前記肌の状態が良好であると判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の肌評価方法。
4. 前記周波数分析として、二次の線形予測分析を用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の肌評価方法。
5. 前記肌画像は、指紋センサにより入力されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の肌評価方法。
6. 肌の画像を入力する画像入力手段と、
   当該画像入力手段により入力された肌画像を周波数分析する周波数分析手段と、
   当該周波数分析手段により周波数分析された結果得られた前記肌画像の周波数特徴を抽出する特徴抽出手段と、
   当該特徴抽出手段により抽出された周波数特徴に基づき、前記肌の状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする肌評価装置。
7. 前記特徴抽出手段は、前記肌画像の基本周波数を前記周波数特徴として抽出し、
   前記判定手段は、当該基本周波数が予め定めた所定の閾値を超えている場合に前記肌の状態が良好であると判定することを特徴とする請求項６に記載の肌評価装置。
8. 前記周波数分析手段は、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて周波数分析を行い、
   前記特徴抽出手段は、前記基本周波数を、前記肌画像のＸ方向とＹ方向のそれぞれについて抽出し、
   前記特徴抽出手段により抽出されたＸ方向の基本周波数とＹ方向の基本周波数の比を算出する周波数比算出手段を備え、
   前記判定手段は、当該周波数比算出手段により算出された比が所定の閾値の範囲内であれば前記肌の状態が良好であると判定することを特徴とする請求項６又は７に記載の肌評価装置。
9. 前記周波数分析手段は、二次の線形予測分析を用いることを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の肌評価装置。
10. 前記画像入力手段は、指紋センサであることを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の肌評価装置。