JP2017063904A - 肌評価装置、肌評価方法および肌評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 肌における化粧料の塗布状態を、容易に、精度良く、評価する。
【解決手段】 主成分分析部４が、分光画像から計測された分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出し、肌評価部５が、算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態を評価する。
【選択図】図１

Description

この発明は、肌評価装置、肌評価方法および肌評価プログラムに係り、特に、化粧を施した被験者の顔を撮影した撮影画像に基づいて化粧料の塗布状態を評価する肌評価装置、肌評価方法および肌評価プログラムに関する。

ファンデーションは、適切な量を肌に塗布することにより、肌の色むら、シミ、毛穴、吹き出物等を隠し、肌の質感を美しく整えることができる。しかし、肌への付着量によっては、シミや毛穴をカバーできなかったり、肌の質感を悪くみせたりすることがある。
そのため、化粧品の開発において、化粧料の肌への付着量や化粧料の付着位置を把握することは大変重要である。そこで、美容業界においては、ファンデーションの付着箇所や付着量を把握する方法が提案されている。

例えば、非特許文献１では、素肌とファンデーションを塗布した状態の肌とのわずかな色調の違いを強調する光学フィルタを用いて撮影した画像から、肌に付着するファンデーションの塗布量や、ファンデーションの分布状況を計測する方法が提案されている。

株式会社カネボウ化粧品ホームページ ２０１０年６月２８日付ニュースリリース 技術発表レポート「ファンデーションの仕上がり状態を識別し画像化する新技術「ファンデーションの定量・分布計測システム」の開発に成功」 （http://www.kanebo-cosmetics.co.jp/company/pdf/20100628-01.pdf）

しかしながら、特許文献１の方法は、素肌とファンデーションを塗布した状態の肌の色調の違いを出すために、その差異を強調する特定の波長域の光を選択的に透過する光学フィルタの設計開発が必要であり、また、この光学フィルタを用いて撮像しなければ計測できないため、容易に計測できない。

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、顔肌等への化粧料の塗布状態を精度良く、評価することができる肌評価装置、肌評価方法および肌評価プログラムを提供することを目的とする。

この発明に係る肌評価装置は、被験者の肌が撮影された分光画像を入力する画像入力部と、分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測する分光反射率算出部と、分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出する主成分分析部と、算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態を評価する肌評価部と、を備えるものである。

ここで、第１主成分の固有ベクトルは、肌の明るさを表し、第２主成分の固有ベクトルは、短波長帯域と長波長帯域との間に反射率差を有し、第３主成分は、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長５００ｎｍ付近の反射率との間、及び、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長６００ｎｍ付近の反射率との間に反射率差を有することが好ましい。

肌評価部は、主成分分析部により算出された第３主成分の主成分得点と、予め設定された第３主成分の閾値または判別関数を用いて、肌が素肌であるのか、または、化粧料を塗布した状態であるのかを評価することが好ましい。
肌評価部は、主成分分析部により算出された第３主成分の主成分得点と、予め設定された第３主成分の閾値または判別関数を用いて、化粧料の塗布量を評価することが好ましい。
肌評価部は、第２主成分及び第３主成分の主成分得点と、予め設定された第２主成分及び第３主成分の閾値または判別関数を用いて、化粧料が素肌に塗布されてからの経過時間を評価することが好ましい。

主成分分析部により算出された第１〜３主成分の固有ベクトルを格納するデータベースをさらに備え、主成分分析部は、データベースに格納された第１〜３主成分の固有ベクトルを参照することにより、第１〜３主成分の主成分得点を算出することもできる。
データベースは、予め設定された第１〜３主成分の閾値または判別関数を格納し、肌評価部は、主成分分析部により算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、データベースに格納された予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態を評価することもできる。

この発明に係る肌評価方法は、被験者の肌が撮影された分光画像を入力し、分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測し、分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出し、算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態を評価する方法である。

この発明に係る肌評価プログラムは、被験者の肌が撮影された分光画像を入力するステップと、分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測するステップと、分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出するステップと、算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態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ものである。

この発明によれば、被験者の肌における化粧料の塗布状態を、容易に、精度良く、評価することが可能となる。

この発明の実施の形態１に係る化粧料の塗布状態を評価する肌評価装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る肌評価装置により実行される肌評価方法のフローチャートを示す図である。 （Ａ）は、実施例１に係る第１主成分の固有ベクトルを示し、（Ｂ）は、実施例１に係る第２主成分の固有ベクトルを示し、（Ｃ）は、実施例１に係る第３主成分の固有ベクトルを示す。 主成分分析により算出された各主成分の固有値の寄与率と累積寄与率を示すグラフである。 （Ａ）〜（Ｃ）は、第２主成分及び第３主成分の主成分得点をプロットした図であり、（Ａ）は、素肌と化粧肌との分離評価を説明するための図、（Ｂ）は、化粧料の塗布量の評価を説明するための図、（Ｃ）は、化粧肌の経時予測の評価を説明するための図である。 被験者の素肌の顔及びファンデーションの塗布量が異なる顔を撮影した分光画像から、第１〜３主成分及び７２０ｎｍの波長部分を抽出した画像である。 図６の第１〜３主成分の画像の取得方法を説明するための図である。 被験者の素肌の腕及びファンデーション塗布量が異なる腕を撮影した分光画像から、第１〜３主成分及び７２０ｎｍの波長部分を抽出した画像ある。 図７の第３主成分を抽出した画像と、各画像に対応する輝度プロファイルを示す図である。 輝度差と塗布量との相関を示すグラフである。

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肌評価装置の構成を示す。肌評価装置は、素肌または化粧を施した被験者の顔ＦをカメラＣで撮影した撮影画像を用いて被験者の顔Ｆの肌の状態、すなわち、化粧料の塗布状態を評価するもので、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、分光反射率測定部３、主成分分析部４、肌評価部５および表示部６が順次接続されている。また、肌評価部５には、基準データベース７が接続されている。さらに、分光反射率測定部３、主成分分析部４および肌評価部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、カメラＣから入力される撮影画像は、少なくともＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に該当する波長を含む、複数種類の特定の波長域を選択的に透過するカラーフィルタを取り付けたモノクロカメラ（すなわち、カメラＣ）により撮影した分光画像である。また、分光光源を用いて３８０〜７８０ｎｍ（可視域）において、少なくとも３波長以上の任意の波長範囲の光を被写体の顔Ｆに照射し、モノクロカメラにより撮影した画像を用いることもできる。なお、任意の波長範囲の光は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に該当する波長を含む。

被験者の顔Ｆの肌は、化粧を施した肌（化粧肌）であっても、素肌であってもよい。また、被写体は、被験者の顔Ｆに限定されず、腕や、肌レプリカであってもよい。
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。

分光反射率測定部３は、前処理部２から入力された分光画像（３８０ｎｍ〜７８０ｎｍの可視光領域内で１０ｎｍおきに撮影した反射スペクトル）に基づいて、分光反射率を計測する。分光反射率を計測する方法は、公知の方法を用いることができる。
なお、この実施の形態においては、分光画像から分光反射率を計測するが、これに限定されず、例えば、分光放射輝度計（コニカミノルタ製 ＣＳ-２０００）を用いて、直接的に、被験者の顔肌の分光反射率を計測してもよい。
分光反射率測定部３により計測された分光反射率は、主成分分析部４へ出力される。

主成分分析部４は、分光反射率測定部３により計測された分光反射率に対して主成分分析を行い、第１主成分〜第３主成分に係る第１固有ベクトル〜第３固有ベクトルと各主成分得点を算出する。
算出された第１主成分〜第３主成分の各主成分得点は、肌評価部５へ出力される。

なお、ここで、取得される第１主成分の第１固有ベクトルは、肌の明るさを表すものであり、第２主成分の第２固有ベクトルは、短波長帯域と長波長帯域との間に反射率差を有するものであり、たとえば、反射率差０．２〜０．５％程度のものが挙げられる。第３主成分の第３固有ベクトルは、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長５００ｎｍ付近の反射率との間、及び、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長６００ｎｍ付近の反射率との間に反射率差を有するもので、たとえば、反射率差０．３〜０．８％程度のものが挙げられる。

データベース７は、主成分分析部４で算出された第１主成分〜第３主成分に係る第１固有ベクトル〜第３固有ベクトルや、算出された第１主成分〜第３主成分に係る主成分得点に基づいて肌評価を行う際に用いられる閾値や判別関数を格納する。閾値や判別関数としては、例えば、第３主成分の主成分得点に基づく素肌と化粧肌とを判別する閾値や、第３主成分の主成分得点に基づく化粧料の塗布量を評価する閾値や、第２主成分及び第３主成分の主成分得点に基づく化粧料塗布後の経過時間を評価する判別関数が挙げられる。

なお、ここで、データベース７に予め格納される第１主成分〜第３主成分に係る第１固有ベクトル〜第３固有ベクトルや、閾値及び判別関数を獲得するために使用される画像として、化粧料（ファンデーション）の塗布量が異なる複数種（Ｎ水準）の被写体（肌）画像をサンプルとして用いる。化粧料の塗布量は、０．０mg／cm^２以上１．０mg／cm^２以下から２〜３以上選択することが好ましい。例えば、化粧料の塗布量が、９種類（９水準）、すなわち、０mg／cm^２（素肌）、０．０５mg／cm^２、０．１０mg／cm^２、０．１５mg／cm^２、０．２mg／cm^２、０．４mg／cm^２、０．６mg／cm^２、０．８mg／cm^２及び１．０mg／cm^２とした場合の肌の分光画像から、それぞれ分光反射率や、第１主成分〜第３主成分に係る固有ベクトルや、主成分得点を計測し、化粧肌を評価する閾値を任意に設定したり、フィッシャーの線形判別分析等により判別関数を獲得しておくことができる。

判別関数は、例えば、線形判別分析で２群のデータを決定面により分ける手法で決定できる。

で表すことができる。ｗは決定面の傾きを表す量である。具体的には次の手順で決定面のｗを求める。２群のデータのクラス間共分散行列（Sb）とクラス内共分散行列（Sw）を求める。SbとSwから新たな行列Sｎを下式のように求める。
Snの固有値問題を解き、最大の固有値を有する固有ベクトルを求める。この固有ベクトルが線形判別分析の決定面における傾きｗとなり、この決定面を表す式が判別関数となる。
また、このような事前処理に用いられる被写体は、人の顔や腕の肌だけでなく、肌レプリカを用いることもできるが、化粧料塗布後の経過時間を評価するために用いられる閾値や判別関数を求める場合、人肌を用いることが好ましい。

肌評価部５は、主成分分析部４で算出された第１主成分〜第３主成分に係る主成分得点と、データベース７に格納された閾値と比較したり、判別関数を用いたりして被写体の肌を評価する。特に、素肌と化粧肌との判別は、第３主成分で評価し、化粧肌の塗布量は、第３主成分で評価し、化粧肌の継時予測は、第２主成分と第３主成分で評価することが好ましい。
肌評価部５で取得された結果は、表示部６へ出力される。

表示部６は、例えば、ＬＣＤ（liquid crystal display）等のディスプレイ装置を含んでおり、肌評価部５で評価された化粧料の塗布状態に係る評価の結果を表示する。
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、肌評価装置内の各部の制御を行うものである。

なお、前処理部２、分光反射率測定部３、主成分分析部４、肌評価部５および制御部８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）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、前処理部２で生成された分光画像、分光反射率測定部３で算出された分光反射率、主成分分析部４で算出された第１主成分〜第３主成分にかかる固有ベクトル及び主成分得点、および肌評価部５で算出された化粧料の塗布状態に係る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化粧料の塗布状態に係る評価結果を制御部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、図２を参照して、この実施の形態１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分光画像が、図１に示すように、カメラＣから肌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、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から分光反射率計測部３へ入力される（ステップＳ１）。そして、分光反射率計測部３は、入力された分光画像に基づいて分光反射率を計測し、主成分分析部４へ出力する（ステップＳ２）。次いで、主成分分析部４では、分光反射率から第１主成分〜第３主成分にかかる固有ベクトルと、各固有ベクトルに基づいて主成分得点を算出し、肌評価部５へ入力する（ステップＳ３）。肌評価部５は、データベース７に格納された閾値や判別関数を用いて、算出された第１主成分〜第３主成分に係る主成分得点から、化粧料の塗布状態、すなわち、素肌と化粧肌との判別や、化粧料の塗布量の評価や、化粧料塗布後の経過時間の予測を行う（ステップＳ４）。

なお、上記の実施の形態のような肌評価は、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肌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、肌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、分光反射率測定部３、主成分分析部４および肌評価部５を実行させて被験者の肌評価を行う。

本実施の形態においては、分光画像を用いて肌評価を行ったが、デジタルカメラ（ＤＳＣ）で撮影したＲＧＢ画像（Ｒｅｄ，Ｇｒｅｅｎ，Ｂｌｕｅ画像）を用いて肌評価を行うこともできる。
例えば、予め、化粧料の塗布状態を分光画像により固有ベクトル、主成分得点を解析し、データベース等の記録媒体に保存しておき、この保存された固有ベクトル等を用いて、例えば、Ｗｉｎｎｅｒ推定等により、ＲＧＢ画像から分光反射率を求め、肌評価を行うこともできる。

実施例１
実際に、肌評価装置を用いて被験者の顔の化粧料の塗布状態を評価した実施例を示す。
この実施例は、まず、ある被験者の顔肌を、ファンデーションの塗布量や、ファンデーション塗布後の経過時間を変えて撮影し、Ｒ、Ｇ、Ｂに該当する波長を含む分光画像を取得し、分光反射率を求めた。具体的には、４つのサンプル、すなわち、（１）ファンデーションの塗布量が、０mg／cm^２（素肌）であり、塗布直後の肌、（２）ファンデーションの塗布量が、０．０５mg／cm^２（薄い）であり、塗布直後の肌、（３）ファンデーションの塗布量が、０．８mg／cm^２（濃い）であり、塗布直後の肌、（４）ファンデーションの塗布量が、０．８mg／cm^２（濃い）であり、塗布後６時間経過後の肌を撮影した画像を肌評価のために使用した。また、分光画像は、１０４０×１３９２画素の原画像を縦横双方向に８分割した１３０×１７４画素のものを使用した。

上記（１）〜（４）の分光反射率に対して、主成分分析を行った。図３は、第１〜３主成分に係る固有ベクトルを示す。図３（Ａ）は、第１主成分に係る第１固有ベクトルを示し、（Ｂ）は、第２主成分に係る第２固有ベクトルを示し、（Ｃ）は、第３主成分に係る第３固有ベクトルを示す。図３（Ａ）〜（Ｃ）の縦軸は、反射率、横軸は、波長（３８０〜７８０ｎｍ）を示す。
ここで、算出された第２主成分の第２固有ベクトルは、短波長帯域と長波長帯域との間に反射率差を有するものであり、本実施例では、０．４％程度の反射率差を有する。第３主成分の第３固有ベクトルは、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長５００ｎｍ付近の反射率との間、及び、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長６００ｎｍ付近の反射率との間に反射率差を有するものであり、本実施例では０．５％程度の反射率差を有する。
また、図４に、第１〜３主成分を含む各主成分の各固有値の寄与率及び固有値の累積寄与率を示す。図４の縦軸は、寄与率（％）、横軸は、主成分数（第Ｎ主成分）を示す。
図４が示すように、第１〜３主成分までで累積寄与率は９９．５％であるため、肌の分光反射スペクトルが３つの主成分で十分に再現できることが分かる。

図５（Ａ）〜（Ｃ）は、図３（Ｂ）及び（Ｃ）に示される第２主成分及び第３主成分の固有ベクトルに基づいて求められる各主成分得点をそれぞれプロットしたものである。
図５（Ａ）から、サンプル（１）のファンデーションの塗布量が、０mg／cm^２（素肌）を示す◇マークが、破線で示す、第３主成分の主成分得点の９割以上が０．４５よりも高い領域にプロットされていることが分かる。
これにより、第３主成分の主成分得点の分布に基づいて、素肌と化粧肌の分離を評価できることを確認することができる。

図５（Ｂ）から、破線で示す、第３主成分得点が−０．０８よりも高い領域には、サンプル（２）のファンデーションの塗布量が、０．０５mg／cm^２（薄い）を示す□マークが主にプロットされ、小さい領域には、サンプル（３）のファンデーションの塗布量が、１．０mg／cm^２（濃い）を示す△マークが主にプロットされていることがわかる。
これにより、第３主成分の主成分得点の分布に基づいて、化粧料の塗布量を予測できることがわかる。

図５（Ｃ）から、破線で示す、第２主成分と第３主成分との相関関数のグラフ右側領域にサンプル（３）のファンデーションの塗布量が、０．８mg／cm^２（濃い）であり、塗布直後の肌を示す△マークが主にプロットされているのに対し、グラフ左側領域には、サンプル（４）のファンデーションの塗布量が、０．８mg／cm^２（濃い）であり、塗布後６時間経過後の肌を示す×マークが主にプロットされていることが分かる。
これにより、第２主成分と第３主成分の主成分得点の分布に基づいて、ファンデーション塗布後、どれくらい時間が経過しているかを予測できることがわかる。

図６の（Ａ）〜（Ｄ）の画像群は、上記サンプル（１）〜（３）の顔肌（ファンデーション（ＦＤ）塗布量が３水準の顔肌）を撮像した分光画像から７２０ｎｍ、第１主成分〜第３主成分の画像を並べたものである。
なお、以下に、図７を参照して、第１主成分〜第３主成分の画像の取得方法について説明する。

まず、各主成分の固有ベクトルは、以下の方法で算出する。ここで、ファンデーション（ＦＤ）塗布量が、ある水準の分光画像（３８０ｎｍ〜７８０ｎｍの可視光領域内で１０ｎｍおきに撮影した反射スペクトル）Ｉ、すなわち、本実施例においては、サンプル（１）〜（４）のいずれかの分光画像Ｉは、その各波長の画像上の同じ画素位置における分光反射率を並べたＭ次元（Ｍ＝波長数）のベクトルｘｉで表すものとし、ｘｉは、ファンデーション（ＦＤ）の塗布量が、ある水準の分光画像における、ある波長の画像上の画素位置における分光反射率を示す。図中の「Ｍ」は、ｉの最大値を示す。

まず、数式１に示す全ての水準の分光画像（ｘ１〜ｘｉ〜ｘＭ）、すなわち、本実施例においては、サンプル（１）〜（４）の分光画像 Ｘallから、数式２に示す平均値 μallと、数式３に示す共分散行列 Ｃallを求め、この共分散行列の固有値問題、すなわち、数式４を解くことで固有値λｊと、固有ベクトルνｊを算出する。なお、固有値問題を解いた際、固有ベクトルを固有値の大きい順に並べ替えて、「ｊ」は、１、２、３・・と付番するものとする。また、最大固有値に対応する固有ベクトルから順に第１主成分、第２主成分、第３主成分・・・とする。各固有ベクトルは、Ｍ次元のベクトルであるため、分光画像ＩをＭ次元のベクトルに表した方法と逆の処理で画素配列を復元し、各主成分の画像を生成する。
また、各主成分の固有ベクトルに基づいて、各主成分の主成分得点を算出する。

新たに撮影した分光画像Ｉも上述した方法と同様に規格化して算出された固有ベクトルを用いて作成し、数式５に示す射影ベクトルＷを乗算することで各主成分の主成分得点を算出する。
このように算出された主成分得点の最大値を赤色、最小値を青色に可視化したものが図６となる。

ここで、Ｌは任意の正数値を示し、本実施例においては、Ｌ=４である。

図６の７２０ｎｍ、第１主成分及び第２主成分に係る画像群（Ａ）〜（Ｃ）からは、化粧料の塗布量に応じた変化を確認することはできないが、第３主成分に係る画像群（Ｄ）は、ファンデーションを示す青色部分が、ファンデーション塗布量に多くなるにつれて、徐々に増加し濃く変化していることが分かる。このように、画像からも第３主成分の主成分得点から化粧料の塗布量を評価することができることが分かる。

実施例３
この実施例においては、まず、ある被験者の腕を、ファンデーションの塗布量を様々に変えて撮影した分光画像を取得し、分光反射率を求めた。具体的には、４つのサンプル、すなわち、（５）ファンデーションの塗布量が、０mg／cm^２（素肌）の肌、（６）ファンデーションの塗布量が、０．０５mg／cm^２（薄い）の肌、（７）ファンデーションの塗布量が、０．４mg／cm^２（普通）の肌、（８）ファンデーションの塗布量が、０．８mg／cm^２（濃い）の肌を撮影した画像を使用した。

図８の（Ａ）〜（Ｄ）の画像群は、上記サンプル（５）〜（８）の腕肌を撮像した分光画像から７２０ｎｍ、第１主成分〜第３主成分に関連する波長だけ抽出した画像を並べたものである。図８の（Ａ）〜（Ｄ）の画像群は、実施例２と同様の方法で取得した。

図８の７２０ｎｍ、第１主成分及び第２主成分に係る画像群（Ａ）〜（Ｃ）からは、化粧料の塗布量に応じた変化を確認することはできないが、第３主成分に係る画像群（Ｄ）は、ファンデーションを示す青色部分が、ファンデーション塗布量に多くなるにつれて、徐々に増加し濃く変化していることが分かる。このように、画像からも第３主成分の主成分得点から化粧料の塗布量を推定することができることが分かる。

図９は、図８（Ｄ）に示す第３主成分で抽出された画像群と、それら画像群の輝度プロファイルを示す図である。
ここに示される輝度プロファイルは、まず、図８（Ｄ）の画像の主成分得点３〜−３にかかる分光画像を２５６階調に変換した画像を作成し、次いで、図９に示される図８（Ｄ）の黒線部分について、２５６階調に変換した画像の輝度プロファイルを２本算出し、その２本の輝度値の画素位置毎の平均値を算出したものである。

図９から、サンプル（５）の素肌においては、輝度に変化はないものの、サンプル（６〜（８）のファンデーションが塗布された肌では、図中の矢印が示すように、素肌部分とファンデーション塗布部分との輝度に明らかな差が確認された。

また、図１０は、各サンプルのファンデーション塗布量と、図９に基づいて算出したファンデーション塗布部分と未塗布部分の輝度差との相関を示すグラフ（ｙ＝２５．８８７Ｌｎ（ｘ）+１８８．４７、相関係数Ｒ^２＝０．９９９９）である。図１０のグラフによれば、輝度差が大きいほどファンデーションの塗布量が大きいことが分かる。
これにより、第３主成分の主成分得点に基づいて、化粧料の塗布量を推定することができることが確認された。

本発明においては、被験者一人に対する化粧料の塗布量の違いを主成分分析して取得された結果、すなわち、固有ベクトル、閾値及び判別関数をデータとしてデータベースに格納してもよい。また、複数の被験者のデータをデータベースに格納し、指定された特定の被験者における固有ベクトル、閾値及び判別関数を呼び出し、解析を行ってもよい。また、複数の被験者における化粧料の塗布状態を同時に主成分分析して得られた固有ベクトル、閾値及び判別関数をデータベースに格納してもよい。さらに、このようにデータベースに格納されたデータを、典型的な標準データとして利用し、他の被験者の肌の状態を評価してもよい。

また、肌評価装置で、被験者の肌が撮影された分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測して分光反射率を算出しなくてもよく、被験者の肌が撮影された分光画像の少なくとも一部から算出済みの分光反射率データ、分光反射率を取得できる計測器により被験者の肌を計測して取得された分光反射率データの少なくとも一方を記憶したデータベースやメモリ等から直接、分光反射率を取得してもよい。この取得した分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出し、算出された第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて肌における化粧料の塗布状態を評価してもよい。

１ 画像入力部、２ 前処理部、３ 分光反射率測定部、４ 主成分分析部、５ 肌評価部、６ 表示部、７ データベース、８ 制御部、９ 操作部、Ｆ 顔、Ｃ カメラ。

Claims (11)

1. 被験者の肌が撮影された分光画像を入力する画像入力部と、
   前記分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測する分光反射率算出部と、
   前記分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、前記第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出する主成分分析部と、
   算出された前記第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて前記肌における化粧料の塗布状態を評価する肌評価部と、
   を備える肌評価装置。
2. 前記第１主成分の固有ベクトルは、肌の明るさを表す請求項１に記載の肌評価装置。
3. 前記第２主成分の固有ベクトルは、短波長帯域と長波長帯域との間に反射率差を有する請求項１または２に記載の肌評価装置。
4. 前記第３主成分の固有ベクトルは、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長５００ｎｍ付近の反射率との間、及び、中心波長５５０ｎｍ付近の反射率と中心波長６００ｎｍ付近の反射率との間に反射率差を有する請求項１または２に記載の肌評価装置。
5. 前記肌評価部は、前記主成分分析部により算出された前記第３主成分の主成分得点と、前記予め設定された前記第３主成分の閾値または判別関数を用いて、前記肌が素肌であるのか、または、化粧料を塗布した状態であるのかを評価する請求項１〜４のいずれかに記載の肌評価装置。
6. 前記肌評価部は、前記主成分分析部により算出された前記第３主成分の主成分得点と、前記予め設定された前記第３主成分の閾値または判別関数を用いて、化粧料の塗布量を評価する請求項１〜４のいずれかに記載の肌評価装置。
7. 前記肌評価部は、前記第２主成分及び前記第３主成分の主成分得点と、前記予め設定された前記第２主成分及び前記第３主成分の閾値または判別関数を用いて、化粧料が素肌に塗布されてからの経過時間を評価する請求項１〜４のいずれかに記載の肌評価装置。
8. 前記主成分分析部により算出された前記第１〜３主成分の固有ベクトルを格納するデータベースをさらに備え、
   前記主成分分析部は、前記データベースに格納された前記第１〜３主成分の固有ベクトルを参照することにより、前記第１〜３主成分の主成分得点を算出する請求項１〜７のいずれかに記載の肌評価装置。
9. 前記データベースは、前記予め設定された前記第１〜３主成分の閾値または判別関数を格納し、
   前記肌評価部は、前記主成分分析部により算出された前記第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、前記データベースに格納された前記予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて前記肌における化粧料の塗布状態を評価する請求項８に記載の肌評価装置。
10. 被験者の肌が撮影された分光画像を入力し、
    前記分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測し、
    前記分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、前記第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出し、
    算出された前記第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて前記肌における化粧料の塗布状態を評価する肌評価方法。
11. 被験者の肌が撮影された分光画像を入力するステップと、
    前記分光画像の少なくとも一部から分光反射率を計測するステップと、
    前記分光反射率に対して主成分分析を行い、第１〜３主成分の固有ベクトルと、前記第１〜３主成分の固有ベクトルに基づく第１〜３主成分の主成分得点とを算出するステップと、
    算出された前記第１〜３主成分の主成分得点の少なくとも１つと、予め設定された各主成分の閾値または判別関数を用いて前記肌における化粧料の塗布状態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肌評評価プログラム。