JP2015154886A - うるおい感評価装置、うるおい感評価方法およびうるおい感評価プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】顔の視覚的うるおい感を高精度に評価することができるうるおい感評価装置、うるおい感評価方法およびうるおい感評価プログラムを提供する。
【解決手段】画像入力部1が被験者の顔Fを正面から撮影した撮影画像を入力し、画像入力部1に入力された撮影画像から明るさ・色指標算出部10が肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出し、画像入力部1に入力された撮影画像から形状指標算出部11が肌の凹凸部分を検出して、凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出し、うるおい感評価部5が明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔Fの視覚的うるおい感を評価する。
【選択図】図1
【解決手段】画像入力部1が被験者の顔Fを正面から撮影した撮影画像を入力し、画像入力部1に入力された撮影画像から明るさ・色指標算出部10が肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出し、画像入力部1に入力された撮影画像から形状指標算出部11が肌の凹凸部分を検出して、凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出し、うるおい感評価部5が明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔Fの視覚的うるおい感を評価する。
【選択図】図1
Description
この発明は、うるおい感評価装置、うるおい感評価方法およびうるおい感評価プログラムに係り、特に、被験者の顔を撮影した撮影画像に基づいてうるおい感を評価するうるおい感評価装置、うるおい感評価方法およびうるおい感評価プログラムに関する。
近年、美容分野において、肌のうるおい感を評価する様々な方法が提案されている。一般的に、うるおい感のある肌とは、水分を含んでいるように見えるみずみずしい肌を示すが、単に肌の水分量などを測定して肌のうるおい感を評価しても、実際に観察者が肌を見て評価した官能評価との間に高い相関を得ることができなかった。そこで、官能評価との相関が高い評価方法が求められている。
このような、うるおい感の評価方法としては、例えば、特許文献1に開示されているように、ヒトの皮膚の表面における、平均摩擦係数及び/又は平均摩擦係数の変動係数と、皮膚の状態を表す官能指標とを関連付けて皮膚のうるおい感を評価する、皮膚の状態の評価方法が提案されている。
しかしながら、特許文献1の評価方法は、肌の部分的な物理特性に基づいてうるおい感を評価するものであり、肌を部分的に観察する官能評価に対しては高い相関が得られるものの肌全体を見たときのうるおい感(視覚的うるおい感)を評価する官能評価に対しては高い相関が得られなかった。実際に肌を見てうるおい感を評価するときには、肌全体を見て視覚的うるおい感を評価しており、実際に肌を見たときのうるおい感の感覚と大きく異なる評価結果となっていた。特に、顔は、位置によって肌の状態が複雑に変化しており、一部分だけの評価または1種類だけの物理特性から、実際に肌を見たときのうるおい感の感覚と相関が高い評価結果を得ることは困難である。
この発明は、このような従来の問題点を解消するためになされたもので、顔の視覚的うるおい感を高精度に評価することができるうるおい感評価装置、うるおい感評価方法およびうるおい感評価プログラムを提供することを目的とする。
この発明に係るうるおい感評価装置は、被験者の顔を正面から撮影した撮影画像を入力する画像入力部と、画像入力部に入力された撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出する明るさ・色指標算出部と、画像入力部に入力された撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出する形状指標算出部と、明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するうるおい感評価部とを有するものである。
ここで、明るさ・色指標算出部は、肌の明るさを算出する明るさ算出部と、肌におけるくすみ部分の存在量を算出するくすみ算出部と、肌におけるシミ部分の存在量を算出するシミ算出部と、肌における色むら部分の存在量を算出する色むら算出部とを有し、形状指標算出部は、肌におけるシワ部分の存在量を算出するシワ算出部と、肌における毛穴部分の存在量を算出する毛穴算出部と、耳から口にわたる頬輪郭形状に生じた窪み量を算出する輪郭窪み量算出部とを有することが好ましい。
また、明るさ算出部は、撮影画像に第1の評価領域を設定して、第1の評価領域における明るさの平均値を肌の明るさとして算出し、くすみ算出部は、撮影画像に第2の評価領域を設定して、明るさの値、赤みの値および黄みの値に基づいて第2の評価領域からくすみ部分を検出し、くすみ部分の総面積、第2の評価領域に対するくすみ部分の面積率またはくすみ部分の濃淡をくすみ部分の存在量として算出し、シミ算出部は、撮影画像に第3の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化するシミ部分を大きさに基づいて第3の評価領域から検出し、シミ部分の総面積、第3の評価領域に対するシミ部分の面積率、シミ部分の濃淡または第3の評価領域におけるシミ部分の個数をシミ部分の存在量として算出し、色むら算出部は、撮影画像に第4の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つシミ部分より大きい色むら部分を第4の評価領域から検出し、色むら部分の総面積、第4の評価領域に対する色むら部分の面積率、色むら部分の濃淡または第4の評価領域における色むら部分の個数を色むら部分の存在量として算出することが好ましい。
また、シワ算出部は、撮影画像において小鼻から口角に延びる第5の評価領域を設定して、第5の評価領域において明るさが低下するシワ部分を検出し、シワ部分の総面積、第5の評価領域に対するシワ部分の面積率、シワ部分の濃淡またはシワ部分の長さをシワ部分の存在量として算出し、毛穴算出部は、撮影画像に第6の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つシミ部分より小さい毛穴部分を第6の評価領域から検出し、毛穴部分の総面積、第6の評価領域に対する毛穴部分の面積率、毛穴部分の濃淡または第6の評価領域における毛穴部分の個数を毛穴部分の存在量として算出し、輪郭窪み量算出部は、撮影画像において頬輪郭形状を検出し、頬輪郭形状において最も外側位置する部分から下方に向かって直線を引き、直線から頬輪郭形状までの距離を窪み量として算出することが好ましい。
また、うるおい感評価部は、明るさ・色成分の値と凹凸部分の存在量がそれぞれ異なる被験者の顔を目視評価することにより予め求められた視覚的うるおい感の基準値(目視評価値)に相当する、明るさ・色指標と形状指標の線形和に基づいた視覚的うるおい感を評価することができる。
また、基準値に対する明るさ・色指標と形状指標の線形和を算出するための各係数を格納するデータベースをさらに備え、うるおい感評価部は、明るさ・色指標算出部で算出された明るさ・色指標の値と形状指標算出部で算出された形状指標の値とに基づいてデータベースを参照することにより視覚的うるおい感の評価値を求めることが好ましい。
また、基準値に対する明るさ・色指標と形状指標の線形和を算出するための各係数を格納するデータベースをさらに備え、うるおい感評価部は、明るさ・色指標算出部で算出された明るさ・色指標の値と形状指標算出部で算出された形状指標の値とに基づいてデータベースを参照することにより視覚的うるおい感の評価値を求めることが好ましい。
この発明に係るうるおい感評価方法は、被験者の顔を撮影した撮影画像を入力し、撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出し、撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出し、明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するものである。
この発明に係るうるおい感評価プログラムは、被験者の顔を撮影した撮影画像を入力するステップと、撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出するステップと、撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出するステップと、明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するステップとをコンピュータに実行させるものである。
この発明によれば、明るさ・色成分の値に基づいて算出された明るさ・色指標と凹凸部分の存在量に基づいて算出された形状指標とに基づいて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するので、顔の視覚的うるおい感を高精度に評価することが可能となる。
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
図1に、この発明の実施の形態に係るうるおい感評価装置の構成を示す。うるおい感評価装置は、被験者の顔Fを正面からカメラCで撮影した撮影画像を用いて被験者の顔Fの視覚的うるおい感を評価するもので、カメラCに接続される画像入力部1を備え、この画像入力部1に前処理部2、色空間変換部3、指標算出部4、うるおい感評価部5および表示部6が順次接続されている。また、うるおい感評価部5には、基準値データベース7が接続されている。さらに、色空間変換部3、指標算出部4およびうるおい感評価部5には制御部8が接続され、この制御部8に操作部9が接続されている。
図1に、この発明の実施の形態に係るうるおい感評価装置の構成を示す。うるおい感評価装置は、被験者の顔Fを正面からカメラCで撮影した撮影画像を用いて被験者の顔Fの視覚的うるおい感を評価するもので、カメラCに接続される画像入力部1を備え、この画像入力部1に前処理部2、色空間変換部3、指標算出部4、うるおい感評価部5および表示部6が順次接続されている。また、うるおい感評価部5には、基準値データベース7が接続されている。さらに、色空間変換部3、指標算出部4およびうるおい感評価部5には制御部8が接続され、この制御部8に操作部9が接続されている。
画像入力部1は、被験者の顔Fを撮影したカメラCから撮影画像を入力する。
ここで、撮影画像は、被験者の顔Fの両方の耳が写るように被験者の顔Fを正面から撮影したものが好ましい。また、カメラCから入力される撮影画像は、RGB色空間を有するものとする。カメラCは、被験者の顔Fを撮影できるものであればよく、例えば、デジタルカメラおよびCCDカメラなどを用いることができ、スマートフォンなどの携帯電話で撮影した撮影画像を用いることもできる。
前処理部2は、画像入力部1から入力される撮影画像に対して、光量補正およびノイズ除去などの前処理を施す。
ここで、撮影画像は、被験者の顔Fの両方の耳が写るように被験者の顔Fを正面から撮影したものが好ましい。また、カメラCから入力される撮影画像は、RGB色空間を有するものとする。カメラCは、被験者の顔Fを撮影できるものであればよく、例えば、デジタルカメラおよびCCDカメラなどを用いることができ、スマートフォンなどの携帯電話で撮影した撮影画像を用いることもできる。
前処理部2は、画像入力部1から入力される撮影画像に対して、光量補正およびノイズ除去などの前処理を施す。
色空間変換部3は、前処理部2から入力される撮影画像の色空間を変換して色空間変換画像を生成する。色空間変換画像としては、例えば、L*a*b*色空間、LCH色空間、またはYCC色空間などに変換した画像を用いることができる。L*a*b*色空間に変換する場合には、計算光源としてD65光源を用いることができる。そして、色空間変換部3は、生成した色空間変換画像を明るさ成分(輝度成分)と色成分に分けて明るさ成分画像と色成分画像をそれぞれ生成する。具体的には、L*a*b*色空間を有する色空間変換画像であれば、明るさ成分はL*成分を示し、色成分はa*成分(赤と緑に対応した補色成分)、b*成分(黄色と青に対応した補色成分)、C*成分(彩度成分)およびHue成分(色相成分)などを示すものである。
指標算出部4は、色空間変換部3にそれぞれ接続される明るさ・色指標算出部10と形状指標算出部11とを有する。
明るさ・色指標算出部10は、色空間変換部3から明るさ成分画像と色成分画像がそれぞれ入力され、明るさ成分画像および色成分画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、この明るさ・色成分の値に基づいて視覚的うるおい感を評価するための明るさ・色指標を算出する。
形状指標算出部11は、色空間変換部3から明るさ成分画像、色成分画像および画像入力部1に入力された撮影画像がそれぞれ入力され、明るさ成分画像、色成分画像および撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、この凹凸部分の存在量に基づいて視覚的うるおい感を評価するための形状指標を算出する。
明るさ・色指標算出部10および形状指標算出部11は、それぞれ算出した明るさ・色指標および形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
明るさ・色指標算出部10は、色空間変換部3から明るさ成分画像と色成分画像がそれぞれ入力され、明るさ成分画像および色成分画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、この明るさ・色成分の値に基づいて視覚的うるおい感を評価するための明るさ・色指標を算出する。
形状指標算出部11は、色空間変換部3から明るさ成分画像、色成分画像および画像入力部1に入力された撮影画像がそれぞれ入力され、明るさ成分画像、色成分画像および撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、この凹凸部分の存在量に基づいて視覚的うるおい感を評価するための形状指標を算出する。
明るさ・色指標算出部10および形状指標算出部11は、それぞれ算出した明るさ・色指標および形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
基準値データベース7は、明るさ・色成分の値と凹凸部分の存在量がそれぞれ異なる複数の被験者の顔を目視評価することにより予め求められた、明るさ・色指標の値と、形状指標の値と、視覚的うるおい感の基準値との関係を格納する。例えば、明るさ・色指標の値と形状指標の値の線形和を求めて、この線形和に対する視覚的うるおい感の基準値を示す関数を格納することができる。
うるおい感評価部5は、明るさ・色指標と形状指標に基づいて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価する。
具体的には、明るさ・色指標算出部10で算出された明るさ・色指標の値と、形状指標算出部11で算出された形状指標の値とに基づいて、基準値データベース7を参照することにより視覚的うるおい感の評価値を求める。例えば、うるおい感評価部5は、基準値データベース7に格納された明るさ・色指標の値と形状指標の値の線形和に対する視覚的うるおい感の基準値を示す関数に基づいて、視覚的うるおい感の評価を求めることができる。
ここで、うるおい感とは、張りおよび透明感があり且つ水分を含んでいるように見える、いわゆるみずみずしい肌を示し、うるおい感評価部5は、被験者の顔F全体を見たときに感じるうるおい感を示す視覚的うるおい感について評価するものである。
具体的には、明るさ・色指標算出部10で算出された明るさ・色指標の値と、形状指標算出部11で算出された形状指標の値とに基づいて、基準値データベース7を参照することにより視覚的うるおい感の評価値を求める。例えば、うるおい感評価部5は、基準値データベース7に格納された明るさ・色指標の値と形状指標の値の線形和に対する視覚的うるおい感の基準値を示す関数に基づいて、視覚的うるおい感の評価を求めることができる。
ここで、うるおい感とは、張りおよび透明感があり且つ水分を含んでいるように見える、いわゆるみずみずしい肌を示し、うるおい感評価部5は、被験者の顔F全体を見たときに感じるうるおい感を示す視覚的うるおい感について評価するものである。
表示部6は、例えば、LCD等のディスプレイ装置を含んでおり、うるおい感評価部5で評価された視覚的うるおい感の評価結果を表示する。
操作部9は、操作者が情報の入力操作を行うためのもので、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパネル等から形成することができる。
制御部8は、操作者により操作部9から入力された各種の指令信号等に基づいて、うるおい感評価装置内の各部の制御を行うものである。
操作部9は、操作者が情報の入力操作を行うためのもので、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパネル等から形成することができる。
制御部8は、操作者により操作部9から入力された各種の指令信号等に基づいて、うるおい感評価装置内の各部の制御を行うものである。
なお、色空間変換部3、指標算出部4、うるおい感評価部5および制御部8は、CPUと、CPUに各種の処理を行わせるための動作プログラムから構成されるが、それらをデジタル回路で構成してもよい。また、CPUにバスなどの信号線を介してメモリを接続することができ、例えば、画像入力部1に入力された撮影画像、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像と色成分画像、指標算出部4で生成された画像、およびうるおい感評価部5で算出された視覚的うるおい感の評価結果などをメモリにそれぞれ格納し、このメモリに格納された画像および視覚的うるおい感の評価結果を制御部8の制御の下で表示部6に表示させることができる。
次に、指標算出部4の明るさ・色指標算出部10について詳細に説明する。
図2に示すように、明るさ・色指標算出部10は、色空間変換部3とうるおい感評価部5にそれぞれ接続された明るさ算出部12、くすみ算出部13、シミ算出部14および色むら算出部15を有する。
図2に示すように、明るさ・色指標算出部10は、色空間変換部3とうるおい感評価部5にそれぞれ接続された明るさ算出部12、くすみ算出部13、シミ算出部14および色むら算出部15を有する。
明るさ算出部12は、明るさ・色指標として肌の明るさを算出するものである。具体的には、明るさ算出部12は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像に対して評価領域R1を設定する。評価領域R1は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、明るさ算出部12は、明るさ・色指標として、例えば、評価領域R1における明るさ成分の平均値を算出する。
くすみ算出部13は、明るさ・色指標として肌におけるくすみ部分の存在量を算出するものである。ここで、くすみ部分とは、顔全体、目の周りまたは頬などに生じ、具体的には、肌の赤みが減少して黄みが増すと共に肌のつやまたは透明感の減少および皮膚表面の凹凸による影などにより明度が低下して暗く見える状態で、その境界が不明瞭であるものを示す。
具体的には、くすみ算出部13は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R2を設定する。評価領域R2は、茶くすみおよび黄くすみが共に生じ易い目の周り、黄くすみが生じやすい口の周りに設定するのが好ましい。続いて、くすみ算出部13は、明るさの値、赤みの値および黄みの値に基づいて評価領域R2からくすみ部分を検出し、例えば、評価領域R2におけるくすみ部分の総面積、評価領域R2に対するくすみ部分の面積率または明るさの強度に基づくくすみ部分の濃淡を明るさ・色指標として算出する。
具体的には、くすみ算出部13は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R2を設定する。評価領域R2は、茶くすみおよび黄くすみが共に生じ易い目の周り、黄くすみが生じやすい口の周りに設定するのが好ましい。続いて、くすみ算出部13は、明るさの値、赤みの値および黄みの値に基づいて評価領域R2からくすみ部分を検出し、例えば、評価領域R2におけるくすみ部分の総面積、評価領域R2に対するくすみ部分の面積率または明るさの強度に基づくくすみ部分の濃淡を明るさ・色指標として算出する。
シミ算出部14は、明るさ・色指標として肌におけるシミ部分の存在量を算出するものである。ここで、シミ部分とは、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化するものであり、例えば、大きさ(最大幅または直径)が2mmより大きく50mmより小さいものを示す。
具体的には、シミ算出部14は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R3を設定する。評価領域R3は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、シミ算出部14は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化するシミ部分を大きさに基づいて評価領域R3から検出し、例えば、評価領域R3におけるシミ部分の総面積、評価領域R3に対するシミ部分の面積率、明るさの強度に基づくシミ部分の濃淡、または評価領域R3におけるシミ部分の個数を明るさ・色指標として算出する。
具体的には、シミ算出部14は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R3を設定する。評価領域R3は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、シミ算出部14は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化するシミ部分を大きさに基づいて評価領域R3から検出し、例えば、評価領域R3におけるシミ部分の総面積、評価領域R3に対するシミ部分の面積率、明るさの強度に基づくシミ部分の濃淡、または評価領域R3におけるシミ部分の個数を明るさ・色指標として算出する。
色むら算出部15は、明るさ・色指標として肌における色むら部分の存在量を算出するものである。ここで、色むら部分とは、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より大きく、さらに境界が不明瞭に分布している状態のものを示す。
具体的には、色むら算出部15は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R4を設定する。評価領域R4は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、色むら算出部15は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より大きい色むら部分を評価領域R4から検出し、例えば、評価領域R4における色むら部分の総面積、評価領域R4に対する色むら部分の面積率、明るさの強度に基づく色むら部分の濃淡、または評価領域R4における色むら部分の個数を明るさ・色指標として算出する。
具体的には、色むら算出部15は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R4を設定する。評価領域R4は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、色むら算出部15は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より大きい色むら部分を評価領域R4から検出し、例えば、評価領域R4における色むら部分の総面積、評価領域R4に対する色むら部分の面積率、明るさの強度に基づく色むら部分の濃淡、または評価領域R4における色むら部分の個数を明るさ・色指標として算出する。
次に、指標算出部4の形状指標算出部11について詳細に説明する。
図3に示すように、形状指標算出部11は、色空間変換部3とうるおい感評価部5にそれぞれ接続されたシワ算出部16、毛穴算出部17および輪郭窪み量算出部18を有する。
図3に示すように、形状指標算出部11は、色空間変換部3とうるおい感評価部5にそれぞれ接続されたシワ算出部16、毛穴算出部17および輪郭窪み量算出部18を有する。
シワ算出部16は、形状指標として肌におけるシワ部分の存在量を算出するものである。ここで、シワ部分とは、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つ所定の方向に細長く延びる形状を有するものを示す。
具体的には、シワ算出部16は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像に対して、小鼻から口角に延びる評価領域R5を設定する。続いて、シワ算出部16は、評価領域R5において明るさが低下するシワ部分を検出し、例えば、評価領域R5におけるシワ部分の総面積、評価領域R5に対するシワ部分の面積率、明るさの強度に基づくシワ部分の濃淡、または評価領域R5におけるシワ部分の長さを形状指標として算出する。
具体的には、シワ算出部16は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像に対して、小鼻から口角に延びる評価領域R5を設定する。続いて、シワ算出部16は、評価領域R5において明るさが低下するシワ部分を検出し、例えば、評価領域R5におけるシワ部分の総面積、評価領域R5に対するシワ部分の面積率、明るさの強度に基づくシワ部分の濃淡、または評価領域R5におけるシワ部分の長さを形状指標として算出する。
毛穴算出部17は、形状指標として肌における毛穴部分の存在量を算出するものである。ここで、毛穴部分とは、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より小さいものを示す。
具体的には、毛穴算出部17は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R6を設定する。評価領域R6は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、毛穴算出部17は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より小さい毛穴部分を評価領域R6から検出し、例えば、評価領域R6における毛穴部分の総面積、評価領域R6に対する毛穴部分の面積率、明るさの強度に基づく毛穴部分の濃淡、または評価領域R6における毛穴部分の個数を形状指標として算出する。
具体的には、毛穴算出部17は、色空間変換部3で生成された明るさ成分画像および色成分画像に対して、評価領域R6を設定する。評価領域R6は、例えば被験者の顔F全体または頬部分に設定することができる。続いて、毛穴算出部17は、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つその大きさがシミ部分より小さい毛穴部分を評価領域R6から検出し、例えば、評価領域R6における毛穴部分の総面積、評価領域R6に対する毛穴部分の面積率、明るさの強度に基づく毛穴部分の濃淡、または評価領域R6における毛穴部分の個数を形状指標として算出する。
輪郭窪み量算出部18は、画像入力部1に入力された撮影画像において、被験者の顔の耳から口にわたる頬輪郭形状を検出し、頬輪郭形状に生じた窪み量を形状指標として算出する。
次に、この実施の形態の動作について説明する。
まず、被験者の顔FをカメラCで撮影して得られた撮影画像が、図1に示すように、カメラCからうるおい感評価装置の画像入力部1を介して前処理部2に入力される。撮影画像は、光源補正およびノイズ除去などの前処理が施された後、前処理部2から色空間変換部3に出力され、その撮影画像の色空間が色空間変換部3により、例えばL*a*b*色空間に変換されて色空間変換画像が生成される。そして、色空間変換部3は、色空間変換画像から明るさ成分と色成分を抽出し、明るさ成分画像と色成分画像をそれぞれ生成する。例えば、明るさ成分画像としてL*成分画像を生成することができ、色成分画像としてC*成分画像、a*成分画像およびb*成分画像を生成することができる。
まず、被験者の顔FをカメラCで撮影して得られた撮影画像が、図1に示すように、カメラCからうるおい感評価装置の画像入力部1を介して前処理部2に入力される。撮影画像は、光源補正およびノイズ除去などの前処理が施された後、前処理部2から色空間変換部3に出力され、その撮影画像の色空間が色空間変換部3により、例えばL*a*b*色空間に変換されて色空間変換画像が生成される。そして、色空間変換部3は、色空間変換画像から明るさ成分と色成分を抽出し、明るさ成分画像と色成分画像をそれぞれ生成する。例えば、明るさ成分画像としてL*成分画像を生成することができ、色成分画像としてC*成分画像、a*成分画像およびb*成分画像を生成することができる。
色空間変換部3は、生成した明るさ成分画像と色成分画像を明るさ・色指標算出部10の明るさ算出部12、くすみ算出部13、シミ算出部14および色むら算出部15にそれぞれ出力する。
明るさ算出部12は、色空間変換部3から入力されたL*成分画像に対して、図4に示すように、被験者の顔Fの頬部分に評価領域R1を設定する。続いて、明るさ算出部12は、L*成分画像に設定された評価領域R1についてL*成分の強度の平均値を求める。
一般的に、若い人の肌は色が白くて明るいのに対し、加齢に伴って肌が全体的に黄色みを帯びて暗くなり、肌の視覚的うるおい感が全体的に減少していくことが知られている。このため、明るさ算出部12で求められる評価領域R1のL*成分の値は、加齢に伴う視覚的うるおい感の変化を表す指標となるものと考えられる。具体的には、L*成分の値が高い(明るい)ほど、被験者の顔Fの視覚的うるおい感は高く感じられるものである。そこで、評価領域R1におけるL*成分の平均値を明るさ・色指標として明るさ算出部12からうるおい感評価部5に出力する。
くすみ算出部13は、色空間変換部3から入力されたL*成分画像、a*成分画像およびb*成分画像に対して、被験者の顔Fに評価領域R2を設定し、設定された評価領域R2からくすみ部分を検出する。
具体的には、くすみ算出部13は、被験者の顔Fにおいてくすみ部分が発生し易い領域に評価領域R2を設定すると共にくすみ部分が発生しにくい額領域に基準領域R2aを設定する。評価領域R2は、例えば、図5に示すように、茶くすみおよび黄くすみが共に生じやすい目の周り、茶くすみが生じやすい小鼻の横、および黄くすみが生じやすい口の周りに設定することができる。また、基準領域R2aは、眉間の上側に約1cm2程度の範囲で設定することができる。
具体的には、くすみ算出部13は、被験者の顔Fにおいてくすみ部分が発生し易い領域に評価領域R2を設定すると共にくすみ部分が発生しにくい額領域に基準領域R2aを設定する。評価領域R2は、例えば、図5に示すように、茶くすみおよび黄くすみが共に生じやすい目の周り、茶くすみが生じやすい小鼻の横、および黄くすみが生じやすい口の周りに設定することができる。また、基準領域R2aは、眉間の上側に約1cm2程度の範囲で設定することができる。
くすみ算出部13は、基準領域R2aについて、L*成分の平均値、a*成分の平均値およびb*成分の平均値を求める。そして、評価領域R2におけるL*成分の値から基準領域R2aにおけるL*成分の平均値を減算したΔL*成分画像を作成すると共に、評価領域R2におけるa*成分の値から基準領域R2aにおけるa*成分の平均値を減算したΔa*成分画像を作成し、さらに評価領域R2におけるb*成分の値から基準領域R2aにおけるb*成分の平均値を減算したΔb*成分画像を作成する。
続いて、くすみ算出部13は、予め設定された所定の閾値に基づいて、ΔL*成分画像、Δa*成分画像およびΔb*成分画像の評価領域R2からくすみ部分を検出する。例えば、茶くすみを検出する場合には、ΔL*成分の値が−5未満で且つΔa*成分の値が2.5を超えるものをくすみ部分として検出し、黄くすみを検出する場合には、ΔL*成分の値が−5未満で且つΔb*成分の値が2.5を超えるものをくすみ部分として検出することができる。
そして、くすみ算出部13は、例えば、評価領域R2において検出されたくすみ部分の総面積を明るさ・色指標として算出する。ここで、くすみ部分は、被験者の顔Fを全体的に見たときに暗い印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
くすみ算出部13は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
そして、くすみ算出部13は、例えば、評価領域R2において検出されたくすみ部分の総面積を明るさ・色指標として算出する。ここで、くすみ部分は、被験者の顔Fを全体的に見たときに暗い印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
くすみ算出部13は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
シミ算出部14は、色空間変換部3から入力された明るさ成分画像または色成分画像に対して評価領域R3を設定し、評価領域R3からシミ部分を検出する。例えば、L*成分画像に対して被験者の顔Fの頬部分に評価領域R3を設定することができる。
ここで、シミ部分は、例えば、Dog画像(Difference of Gaussian画像)を生成することにより検出することができる。具体的には、L*成分画像からガウシアンの大きさが異なるDog画像を生成する。一般的に、シミは2mm〜10mmの大きさで且つ0.05cycle/mm〜0.25cycle/mmの周波数を有する。そこで、シミ算出部14は、シミの周波数帯域を有する成分が抽出されるようにDog画像処理を行う。さらに、このDog画像処理の際に、閾値処理した2値化画像から各成分の形状を算出し、丸い形状で且つその円形度(4π×面積)/周囲長2が2mm〜10mmの成分をシミ部分として検出することができる。
また、シミ部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
また、シミ部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
なお、L*成分画像だけでなく、a*成分画像およびb*成分画像などの色成分画像を用いてDog画像を生成し、上記と同様にして、シミ部分を検出することもできる。また、RGB色空間のBチャネルを用いてDog画像を生成して、シミ部分を検出することもできる。
また、シミ算出部14は、Dog画像を生成することなく、例えば、L*成分画像から所定の閾値以下の強度を有する成分を抽出し、抽出された成分について主成分分析および独立成分分析などを実施することによりシミ部分を検出することもできる。
また、シミ算出部14は、Dog画像を生成することなく、例えば、L*成分画像から所定の閾値以下の強度を有する成分を抽出し、抽出された成分について主成分分析および独立成分分析などを実施することによりシミ部分を検出することもできる。
そして、シミ算出部14は、例えば、評価領域R3において検出されたシミ部分の総面積を明るさ・色指標として算出する。ここで、シミ部分は、被験者の顔Fを全体的に見たときに暗い印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
シミ算出部14は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
シミ算出部14は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
色むら算出部15は、色空間変換部3から入力された明るさ成分画像または色成分画像に対して評価領域R4を設定し、評価領域R4から色むら部分を検出する。例えば、L*成分画像に対して被験者の顔Fの頬部分に評価領域R4を設定することができる。
ここで、色むら部分は、シミ部分の検出と同様にして、Dog画像を生成することにより検出することができる。すなわち、L*成分画像からガウシアンの大きさが異なるDog画像を生成する。一般的に、色むらは、約10mm以上の大きさで且つ0.05cycle/mm以上の周波数を有する。そこで、色むら算出部15は、色むらの周波数帯域を有する成分が抽出されるようにDog画像処理を行う。さらに、このDog画像処理の際に、閾値処理した2値化画像から各成分の形状を算出し、丸い形状で且つその円形度(4π×面積)/周囲長2が約10mm以上の成分を色むら部分として検出することができる。
また、色むら部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
また、色むら部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
なお、L*成分画像だけでなく、a*成分画像およびb*成分画像などの色成分画像を用いてDog画像を生成し、上記と同様にして、色むら部分を検出することもできる。また、RGB色空間のBチャネルを用いてDog画像を生成して、色むら部分を検出することもできる。
そして、色むら算出部15は、例えば、評価領域R4において検出された色むら部分の総面積を明るさ・色指標として算出する。ここで、色むら部分は、被験者の顔Fを全体的に見たときに暗い印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
色むら算出部15は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
色むら算出部15は、算出した明るさ・色指標をうるおい感評価部5に出力する。
また、色空間変換部3は、生成した明るさ成分画像または色成分画像を形状指標算出部11のシワ算出部16および毛穴算出部17に出力すると共に、画像入力部1に入力された撮影画像を輪郭窪み量算出部18に出力する。
シワ算出部16は、色空間変換部3から入力された明るさ成分画像または色成分画像に対して、図6に示すように、小鼻から口角に延びる評価領域R5を設定し、評価領域R5からシワ部分を検出する。また、シワ算出部16は、評価領域R5の周辺に基準領域R5aを設定し、基準領域R5aにおけるL*成分の平均値を求める。
続いて、シワ算出部16は、評価領域R5におけるL*成分の値から基準領域R5aのL*成分の平均値を減算したΔL*成分画像を作成し、予め設定された所定の閾値に基づいてΔL*成分画像の評価領域R5からシワ部分を検出する。例えば、評価領域R5においてΔL*成分の値が10未満となるものをシワ部分として検出することができる。
続いて、シワ算出部16は、評価領域R5におけるL*成分の値から基準領域R5aのL*成分の平均値を減算したΔL*成分画像を作成し、予め設定された所定の閾値に基づいてΔL*成分画像の評価領域R5からシワ部分を検出する。例えば、評価領域R5においてΔL*成分の値が10未満となるものをシワ部分として検出することができる。
そして、シワ算出部16は、例えば、評価領域R5において検出されたシワ部分の総面積を形状指標として算出する。ここで、評価領域R5において検出されるシワ部分は、いわゆるほうれい線であり、被験者の顔Fを全体的に見たときに、暗い影を生じる凹凸部分としての印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
シワ算出部16は、算出した形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
シワ算出部16は、算出した形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
毛穴算出部17は、色空間変換部3から入力された明るさ成分画像または色成分画像に対して評価領域R6を設定し、評価領域R6から毛穴部分を検出する。例えば、L*成分画像に対して被験者の顔Fの頬部分に評価領域R6を設定することができる。
ここで、毛穴部分は、シミ部分を検出する場合と同様に、Dog画像を生成することにより検出することができる。すなわち、L*成分画像からガウシアンの大きさが異なるDog画像を生成する。一般的に、毛穴は0.5mm〜2mmの大きさで且つ0.25cycle/mm〜1.0cycle/mmの周波数を有する。そこで、毛穴算出部17は、毛穴の周波数帯域を有する成分が抽出されるようにDog画像処理を行う。さらに、このDog画像処理の際に、閾値処理した2値化画像から各成分の形状を算出し、丸い形状で且つその円形度(4π×面積)/周囲長2が0.5mm〜2mmの成分を毛穴部分として検出することができる。
また、毛穴部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
ここで、毛穴部分は、シミ部分を検出する場合と同様に、Dog画像を生成することにより検出することができる。すなわち、L*成分画像からガウシアンの大きさが異なるDog画像を生成する。一般的に、毛穴は0.5mm〜2mmの大きさで且つ0.25cycle/mm〜1.0cycle/mmの周波数を有する。そこで、毛穴算出部17は、毛穴の周波数帯域を有する成分が抽出されるようにDog画像処理を行う。さらに、このDog画像処理の際に、閾値処理した2値化画像から各成分の形状を算出し、丸い形状で且つその円形度(4π×面積)/周囲長2が0.5mm〜2mmの成分を毛穴部分として検出することができる。
また、毛穴部分は、上述したDog画像処理を行った後に、さらに赤みの値および黄みの値がくすみ部分で設定された所定の閾値より小さい成分を抽出することで検出してもよい。
なお、L*成分画像だけでなく、a*成分画像およびb*成分画像などの色成分画像を用いてDog画像を生成し、上記と同様にして、毛穴部分を検出することもできる。また、RGB色空間のBチャネルを用いてDog画像を生成して、毛穴部分を検出することもできる。
そして、毛穴算出部17は、例えば、評価領域R6において検出された毛穴部分の総面積を形状指標として算出する。ここで、毛穴部分は、被験者の顔Fを全体的に見たときに、暗い影を生じる凹凸部分としての印象を与えるものであり、その総面積が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられる。
毛穴算出部17は、算出した形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
毛穴算出部17は、算出した形状指標をうるおい感評価部5に出力する。
輪郭窪み量算出部18は、色空間変換部3から入力された撮影画像において耳から口にわたる頬の輪郭形状を検出し、頬輪郭形状において最も外側位置する部分から下方に向かって直線を引いて、その直線から頬輪郭形状までの距離を輪郭形状の窪み量として算出する。
具体的には、輪郭窪み量算出部18は、撮影画像において被験者の顔Fの輪郭を検出した後、図7(a)および(b)に示すように、両耳の中心を通る水平線L1から口元を通る水平線L2まで一定間隔で複数の水平線を引いて、それぞれの水平線が輪郭と交差する交差点を検出する。これにより、水平線L1との交差点P1から水平線L2との交差点P2にわたる輪郭形状、すなわち耳から口にわたる頬の輪郭形状Cを検出することができる。
具体的には、輪郭窪み量算出部18は、撮影画像において被験者の顔Fの輪郭を検出した後、図7(a)および(b)に示すように、両耳の中心を通る水平線L1から口元を通る水平線L2まで一定間隔で複数の水平線を引いて、それぞれの水平線が輪郭と交差する交差点を検出する。これにより、水平線L1との交差点P1から水平線L2との交差点P2にわたる輪郭形状、すなわち耳から口にわたる頬の輪郭形状Cを検出することができる。
ここで、図7(a)は、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cであり、図7(b)は、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cである。視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cに対して、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cは、内側に窪んでいる。
実際に、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cと視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cとを検出して比較したものを図8に示す。ここで、図8は、横軸を水平位置、縦軸を高さ位置として、各水平線が輪郭と交差する交差点をそれぞれプロットして頬の輪郭形状Cを示したものであり、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cを「▲」で示し、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cを「●」で示している。これから、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cに対して、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cが内側に窪んでいることがわかる。
実際に、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cと視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cとを検出して比較したものを図8に示す。ここで、図8は、横軸を水平位置、縦軸を高さ位置として、各水平線が輪郭と交差する交差点をそれぞれプロットして頬の輪郭形状Cを示したものであり、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cを「▲」で示し、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cを「●」で示している。これから、視覚的うるおい感が高い被験者の頬の輪郭形状Cに対して、視覚的うるおい感が低い被験者の頬の輪郭形状Cが内側に窪んでいることがわかる。
一般的に、頬の輪郭形状Cは、加齢に伴って内側に窪む、いわゆる頬がこけることが知られている。この頬の輪郭形状Cの窪みが、被験者の顔Fを全体的に見たときに、暗い影を生じる凹凸部分としての印象を与え、視覚的うるおい感を低下させる要因となっていると考えられる。
そこで、輪郭窪み量算出部18は、検出した頬の輪郭形状Cの窪み量を算出する。例えば、図7(a)および(b)に示すように、水平線L1に対して直行する方向に、交差点P1から下方に向かって垂線Sを引き、この垂線Sから各交差点までの距離Dをそれぞれ算出する。そして、垂線Sから各交差点までの距離Dの総和を頬の輪郭形状Cの窪み量とすることができる。なお、口元から下側に位置する顎の輪郭形状は骨格などの影響が大きいため、加齢に伴う頬の窪みが確実に反映されるように、耳から口にわたる頬の輪郭形状Cに限定して窪み量を算出することが好ましい。
このように、頬の輪郭形状Cの窪みは、その窪み量が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられるものである。
輪郭窪み量算出部18は、算出した頬の輪郭形状Cの窪み量をうるおい感評価部5に出力する。
このように、頬の輪郭形状Cの窪みは、その窪み量が小さいほど被験者の顔Fの視覚的うるおい感が高く感じられるものである。
輪郭窪み量算出部18は、算出した頬の輪郭形状Cの窪み量をうるおい感評価部5に出力する。
このようにして、明るさ・色指標算出部10の明るさ算出部12、くすみ算出部13、シミ算出部14および色むら算出部15でそれぞれ算出された明るさ・色指標がうるおい感評価部5に入力されると共に、形状指標算出部11のシワ算出部16、毛穴算出部17および輪郭窪み量算出部18でそれぞれ算出された形状指標がうるおい感評価部5に入力される。
うるおい感評価部5は、入力された明るさ・色指標の値と形状指標の値とに基づいて、基準値データベース7を参照する。基準値データベース7には、予め官能評価を実施して得られた視覚的うるおい感の基準値が、明るさ・色指標の値と形状指標の値とを重回帰式などを用いて線形和した総合指標に対して格納されている。そこで、うるおい感評価部5は、基準値データベース7を参照して、指標算出部4から入力された明るさ・色指標の値と形状指標の値に応じた視覚的うるおい感の基準値を求め、この基準値に基づいて被験者の顔Fの視覚的うるおい感の評価を行う。
うるおい感評価部5で求められた視覚的うるおい感の評価結果は、表示部6に出力されて表示される。
うるおい感評価部5で求められた視覚的うるおい感の評価結果は、表示部6に出力されて表示される。
本実施の形態によれば、被験者の顔F全体にわたる視覚的うるおい感の各物理特性を複合的に評価するため、被験者の顔Fを全体的に見たときの感覚に近い評価を行うことができ、視覚的うるおい感を高精度に評価することができる。
なお、上記のような視覚的うるおい感の評価は、入力手段、CPUおよびメモリなどから構成されるコンピュータをうるおい感評価プログラムにより機能させることで実行することができる。すなわち、うるおい感評価プログラムがコンピュータを機能させることにより、画像入力部1が、被験者の顔を撮影した撮影画像を取得し、取得された撮影画像に基づいて、CPUが、前処理部2、色空間変換部3、指標算出部4およびうるおい感評価部5を実行させて被験者の顔について視覚的うるおい感の評価を行う。
また、上記の実施の形態では、くすみ算出部13は、それぞれΔL*成分、Δa*成分およびΔb*成分に対して予め設定された所定の閾値に基づいてくすみ部分を検出したが、くすみ部分を検出することができればよく、これに限られるものではない。
例えば、線形判別分析等の統計解析手法を用いてくすみ部分を検出することができる。図9に、基準領域R2aにおける非くすみ部分、評価領域R2における茶くすみ部分、および評価領域R2における黄くすみ部分について、Δa*成分の値に対するΔL*成分の値をプロットした結果を示す。ここで、非くすみ部分を「○」で、茶くすみ部分を「□」で、黄くすみ部分を「△」でそれぞれ示している。その結果、判別関数Nにより95%程度の精度で、非くすみ部分と、茶くすみ部分並びに黄くすみ部分とを分離可能であることが分かった。このことから、線形判別分析を用いてくすみ部分を高精度に検出できることがわかる。
なお、図10に、基準領域R2aにおける非くすみ部分、評価領域R2における茶くすみ部分、および評価領域R2における黄くすみ部分について、Δb*成分の値に対するΔL*成分の値をプロットした結果を示す。ここで、非くすみ部分を「○」で、茶くすみ部分を「□」で、黄くすみ部分を「△」でそれぞれ示している。同様にして、線形判別分析を用いてくすみ部分を高精度に検出できることがわかる。
また、上記の実施の形態では、画像入力部1に接続されたカメラCから撮影画像が入力されたが、撮影画像を入力することができればよく、これに限られるものではない。
例えば、撮影画像を保存したコンピュータからネットワークを介して画像入力部1に撮影画像を入力することもできる。うるおい感評価装置は、コンピュータから入力された撮影画像に基づいて視覚的うるおい感を評価して、その評価結果をサーバなどに格納する。これにより、ユーザは、サーバにアクセスすることで視覚的うるおい感の評価結果を閲覧、または、サーバからネットワークを介して視覚的うるおい感の評価結果を入手することができる。
例えば、撮影画像を保存したコンピュータからネットワークを介して画像入力部1に撮影画像を入力することもできる。うるおい感評価装置は、コンピュータから入力された撮影画像に基づいて視覚的うるおい感を評価して、その評価結果をサーバなどに格納する。これにより、ユーザは、サーバにアクセスすることで視覚的うるおい感の評価結果を閲覧、または、サーバからネットワークを介して視覚的うるおい感の評価結果を入手することができる。
実際に、うるおい感評価装置を用いて被験者の顔の視覚的うるおい感を評価した実施例を示す。
この実施例は、20歳代から40歳代の被験者に対して、上記のうるおい感評価装置を用いて視覚的うるおい感の評価を行うと共に、3名の観察者により被験者の顔Fを全体的に見たときの視覚的うるおい感の官能評価を行ったものである。
この実施例は、20歳代から40歳代の被験者に対して、上記のうるおい感評価装置を用いて視覚的うるおい感の評価を行うと共に、3名の観察者により被験者の顔Fを全体的に見たときの視覚的うるおい感の官能評価を行ったものである。
図11に、うるおい感評価装置を用いて得られた明るさ・色指標と形状指標とを線形和して算出した総合指標の値を、官能評価値に対してプロットしたグラフを示す。ここで、官能評価値は、3名の観察者の官能評価により視覚的うるおい感をそれぞれ5段階で評価した平均値であり、値が5に近づくほど視覚的うるおい感があると評価されたものである。図11に基づいて、総合指標の値と官能評価値との間の相関を求めた結果、相関係数R2は0.79であった。
このことから、被験者の顔F全体にわたる視覚的うるおい感の各物理特性を複合的に評価することにより、被験者の顔Fを全体的に観察した官能評価との相関が非常に高くなり、視覚的うるおい感を高精度に評価することができることがわかる。
このことから、被験者の顔F全体にわたる視覚的うるおい感の各物理特性を複合的に評価することにより、被験者の顔Fを全体的に観察した官能評価との相関が非常に高くなり、視覚的うるおい感を高精度に評価することができることがわかる。
1 画像入力部、2 前処理部、3 色空間変換部、4 指標算出部、5 うるおい感評価部、6 表示部、7 基準値データベース、8 制御部、9 操作部、10 明るさ・色指標算出部、11 形状指標算出部、12 明るさ算出部、13 くすみ算出部、14 シミ算出部、15 色むら算出部、16 シワ算出部、17 毛穴算出部、18 輪郭窪み量算出部、R1〜R6 評価領域、R2a 基準領域、F 顔、C カメラ、L1,L2 水平線、P1,P2 交差点、C 頬の輪郭形状、S 垂線、D 垂線から交差点までの距離、N 判別関数。
Claims (8)
- 被験者の顔を撮影した撮影画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部に入力された前記撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、前記明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出する明るさ・色指標算出部と、
前記画像入力部に入力された前記撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、前記凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出する形状指標算出部と、
前記明るさ・色指標と前記形状指標に基づいて前記被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するうるおい感評価部と
を有するうるおい感評価装置。 - 前記明るさ・色指標算出部は、肌の明るさを算出する明るさ算出部と、肌におけるくすみ部分の存在量を算出するくすみ算出部と、肌におけるシミ部分の存在量を算出するシミ算出部と、肌における色むら部分の存在量を算出する色むら算出部とを有し、
前記形状指標算出部は、肌におけるシワ部分の存在量を算出するシワ算出部と、肌における毛穴部分の存在量を算出する毛穴算出部と、耳から口にわたる頬輪郭形状に生じた窪み量を算出する輪郭窪み量算出部とを有する請求項1に記載のうるおい感評価装置。 - 前記明るさ算出部は、前記撮影画像に第1の評価領域を設定して、前記第1の評価領域における明るさの平均値を前記肌の明るさとして算出し、
前記くすみ算出部は、前記撮影画像に第2の評価領域を設定して、明るさの値、赤みの値および黄みの値に基づいて前記第2の評価領域から前記くすみ部分を検出し、前記くすみ部分の総面積、前記第2の評価領域に対する前記くすみ部分の面積率または前記くすみ部分の濃淡を前記くすみ部分の存在量として算出し、
前記シミ算出部は、前記撮影画像に第3の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化する前記シミ部分を大きさに基づいて前記第3の評価領域から検出し、前記シミ部分の総面積、前記第3の評価領域に対する前記シミ部分の面積率、前記シミ部分の濃淡または前記第3の評価領域における前記シミ部分の個数を前記シミ部分の存在量として算出し、
前記色むら算出部は、前記撮影画像に第4の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つ前記シミ部分より大きい前記色むら部分を前記第4の評価領域から検出し、前記色むら部分の総面積、前記第4の評価領域に対する前記色むら部分の面積率、前記色むら部分の濃淡または前記第4の評価領域における前記色むら部分の個数を前記色むら部分の存在量として算出する請求項2に記載のうるおい感評価装置。 - 前記シワ算出部は、前記撮影画像において小鼻から口角に延びる第5の評価領域を設定して、前記第5の評価領域において明るさが低下する前記シワ部分を検出し、前記シワ部分の総面積、前記第5の評価領域に対する前記シワ部分の面積率、前記シワ部分の濃淡または前記シワ部分の長さを前記シワ部分の存在量として算出し、
前記毛穴算出部は、前記撮影画像に第6の評価領域を設定して、明るさ成分の値または色成分の値が局所的に変化し且つ前記シミ部分より小さい前記毛穴部分を前記第6の評価領域から検出し、前記毛穴部分の総面積、前記第6の評価領域に対する前記毛穴部分の面積率、前記毛穴部分の濃淡または前記第6の評価領域における前記毛穴部分の個数を前記毛穴部分の存在量として算出し、
前記輪郭窪み量算出部は、前記撮影画像において前記頬輪郭形状を検出し、前記頬輪郭形状において最も外側位置する部分から下方に向かって直線を引き、前記直線から前記頬輪郭形状までの距離を前記窪み量として算出する請求項2または3に記載のうるおい感評価装置。 - 前記うるおい感評価部は、前記明るさ・色成分の値と前記凹凸部分の存在量がそれぞれ異なる被験者の顔を目視評価することにより予め求められた視覚的うるおい感の基準値に対する前記明るさ・色指標と前記形状指標の線形和に基づいて前記視覚的うるおい感を評価する請求項1〜4のいずれか一項に記載のうるおい感評価装置。
- 前記基準値に対する前記明るさ・色指標と前記形状指標の線形和を格納するデータベースをさらに備え、
前記うるおい感評価部は、前記明るさ・色指標算出部で算出された前記明るさ・色指標の値と前記形状指標算出部で算出された前記形状指標の値とに基づいて前記データベースを参照することにより前記視覚的うるおい感の評価値を求める請求項5に記載のうるおい感評価装置。 - 被験者の顔を撮影した撮影画像を入力し、
前記撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、前記明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出し、
前記撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、前記凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出し、
前記明るさ・色指標と前記形状指標に基づいて前記被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するうるおい感評価方法。 - 被験者の顔を撮影した撮影画像を入力するステップと、
前記撮影画像から肌の明るさ、赤みおよび黄みを含む明るさ・色成分の値を求め、前記明るさ・色成分の値に基づいて明るさ・色指標を算出するステップと、
前記撮影画像から肌の凹凸部分を検出し、前記凹凸部分の存在量に基づいて形状指標を算出するステップと、
前記明るさ・色指標と前記形状指標に基づいて前記被験者の顔の視覚的うるおい感を評価するステップとをコンピュータに実行させるためのうるおい感評価プログラム。
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Cited By (2)
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---|---|---|---|---|
JP2018057513A (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 株式会社桃谷順天館 | 肌評価方法、肌評価装置、及び肌改善推奨方法 |
JP2020146486A (ja) * | 2020-05-28 | 2020-09-17 | シチズン時計株式会社 | 皮膚状態検知装置 |
Families Citing this family (2)
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---|---|---|---|---|
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JP6473401B2 (ja) * | 2015-09-10 | 2019-02-20 | 富士フイルム株式会社 | 肌の光沢評価装置、光沢評価方法および光沢評価プログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006346020A (ja) * | 2005-06-14 | 2006-12-28 | Kao Corp | 皮膚性状の評価方法 |
JP2007252891A (ja) * | 2006-02-23 | 2007-10-04 | Masahiro Nakagawa | 肌の美しさの目視評価値の推定方法 |
JP2008093048A (ja) * | 2006-10-06 | 2008-04-24 | Kao Corp | ハリ感評価方法 |
Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006346020A (ja) * | 2005-06-14 | 2006-12-28 | Kao Corp | 皮膚性状の評価方法 |
JP2007252891A (ja) * | 2006-02-23 | 2007-10-04 | Masahiro Nakagawa | 肌の美しさの目視評価値の推定方法 |
JP2008093048A (ja) * | 2006-10-06 | 2008-04-24 | Kao Corp | ハリ感評価方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018057513A (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 株式会社桃谷順天館 | 肌評価方法、肌評価装置、及び肌改善推奨方法 |
JP2020146486A (ja) * | 2020-05-28 | 2020-09-17 | シチズン時計株式会社 | 皮膚状態検知装置 |
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