JP2017110941A - 評価方法、評価装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】化粧料の濡れ広がり方を定量化する技術を提供する。【解決手段】滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得工程Ｓ１０と、２つのフレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析工程Ｓ２０と、解析工程Ｓ２０における算出結果に基づき、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力工程Ｓ３０と、を有する化粧料の濡れ広がり方の評価方法を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、化粧料の濡れ広がり方の評価方法、評価装置及びプログラムに関する。

化粧料の分野では化粧料や肌の状態を客観的に評価する方法が提案されている。

特許文献１には、化粧料の揮発成分を揮発させて、該評価サンプルの質量の経時変化を測定し、不揮発成分の質量に対する前記揮発成分の比率が所定の値であるときの該評価サンプルの乾燥速度を求め、その大小に基づき、化粧料の保湿性を判断する工程を含む化粧料の保湿性の評価方法が開示されている。

特許文献２には、人の肌状態を定量的に評価する肌状態評価方法が開示されている。当該肌状態評価方法では、表面張力が異なる複数の液体を被験者の肌に滴下する。そして、滴下した液体の肌上での形状から、肌表面を濡らして広がる限界の液体の種類を特定し、特定した液体の種類から被験者の肌状態を判断する。

特開２０１４−２１９３０９号公報 特開２００５−３２９００８号公報

一方、近年の消費者の化粧料の要求も多様となり、保湿性といった化粧料の効能に加え、より優れた使用感を有する化粧料が求められるようになってきた。その使用感の一つが化粧料の濡れ広がりである。しかし、この化粧料の濡れ広がりを定量的に評価する技術は確立されていない。特許文献１の発明の技術は保湿性の評価方法に関する発明であり、また、特許文献２の発明は肌状態の評価方法に関する発明であり、当該技術を提供するものでない。本発明は、化粧料の濡れ広がり方を定量化する技術に関する。

本発明によれば、
滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得工程と、
２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析工程と、
前記解析工程における算出結果に基づき、時間的に連続する２つの前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力工程と、
を有する化粧料の濡れ広がり方の評価方法が提供される。

また、本発明によれば、
滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得部と、
２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析部と、
前記解析部における算出結果に基づき、時間的に連続する前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力部と、
を有する化粧料の濡れ広がり方を評価するための評価装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得手段、
２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析手段、
前記解析手段における算出結果に基づき、時間的に連続する前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力手段、
として機能させる化粧料の濡れ広がり方を評価するためのプログラムが提供される。

本発明によれば、化粧料の濡れ広がり方を定量化する技術が実現される。

本実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の評価装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の評価装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施形態の画像データの一例を模式的に示す図である。 本実施形態の解析部の処理を説明するための図である。 本実施形態の出力部による出力例である。 本実施形態の出力部による出力例である。 本実施形態の出力部による出力例である。 本実施形態の出力部による出力例である。 本実施形態の画像データの一例を模式的に示す図である。 本実施形態の解析工程の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の解析工程の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例の出力例である。 実施例の出力例である。

＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の概要を説明する。本実施形態では、滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり所定条件で撮影した複数フレームの画像データを解析し、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する。当該出力データに基づき、化粧料の濡れ広がり方を評価することができる。以下、本実施形態の構成を詳細に説明する。

図１は、本実施形態の評価方法の流れを示すフローチャートである。図示するように、画像データ取得工程Ｓ１０と、解析工程Ｓ２０と、出力工程Ｓ３０とを有する。これらの工程の少なくとも一部は、図２に示す評価装置１０により実行される。図２に示すように、評価装置１０は、画像データ取得部１１と、解析部１２と、出力部１３とを有する。

図３を用いて、評価装置１０のハードウエア構成の一例について説明する。図３に示すように、評価装置１０は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路には、様々なモジュールが含まれる。

バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、他の装置と情報の送受信を行うためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行う。

以下、図１のフローチャートに示された各工程を詳細に説明する。

画像データ取得工程Ｓ１０では、滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する。

画像データ取得工程Ｓ１０は、このような画像データを撮影する撮影工程、及び、撮影された画像データを評価装置１０の画像データ取得部１１に入力する入力工程の少なくとも一方を含む。

撮影工程では、滴下対象物に化粧料を滴下する。そして、当該化粧料を所定時間にわたり撮影し、複数フレームの画像データを取得する。化粧料の滴下は、所定の装置を用いて行われてもよい。その他、作業者がスポイトやマイクロピペッタなどの道具を用いて当該滴下を行ってもよい。

滴下対象物の種類は特段制限されない。例えば、生体や基板等を滴下対象物とすることができる。基板としては、ガラス、アクリル、シリコーン、ウレタン等で形成された基板が挙げられるが、これらに限定されない。基板の形状も特段制限されないが、例えば、平板であってもよい。

化粧料は、滴下対象物上での濡れ広がり方を評価する対象であり、溶液等の液体化粧料、ジェル化粧料、クリーム化粧料、ワックス化粧料及びエアゾール化粧料等である。その種類は特段制限されない。なお、化粧料に染料等の色素（滴下対象物と異なる色）を適度に加え、着色してもよい。この場合、より精度の高い評価結果を得る観点から、肌の色とは色相環で反対側に位置する色の色素を添加することが好ましく、例えば、化粧料に添加する色素の色と、肌の色とが補色の関係になっているものも好ましい態様の一方法である。

滴下対象物上への化粧料の滴下量は設計的事項であるが、例えば、１〜１０μＬである。スポイトやマイクロピペッタ等を用いることで、適量の化粧料を滴下対象物上に滴下することができる。

撮影は、動画像を撮影可能なカメラを用いて行うことができる。フレームレートは、化粧料及び滴下対象物に応じて定めることができる。濡れ広がり方が速い場合はフレームレートを大きくし、濡れ広がり方が遅い場合はフレームレートを小さくすることができる。なお、動画像の撮影に代えて、所定の時間間隔で静止画像の連写撮影を行ってもよい。

また、撮影時間は、化粧料及び滴下対象物に応じて定めることができる。濡れ広がり方が速い場合は、滴下タイミングから比較的短い時間で、ある状態（例：濡れ広がりが停止した状態、またはほぼ停止した状態）に収束する。濡れ広がり方が遅い場合は、滴下タイミングから比較的長い時間で、濡れ広がり方がある状態（例：濡れ広がりが停止した状態、またはほぼ停止した状態）に収束する。例えば、収束するまでの時間を含むように撮影時間を設定することができる。

カメラ及び滴下対象物は、撮影の間、互いの相対的な位置関係（距離、向き等）を固定される。例えば、カメラ及び滴下対象物各々を所定位置に固定し、固定状態を維持したまま撮影することで実現できる。このようにすると、カメラで撮影されたフレーム内に写る滴下対象物の位置等を、複数フレームに跨って固定することができる。

なお、カメラのレンズ倍率や、カメラと滴下対象物間の距離などを調整し、フレーム内に化粧料及び滴下対象物以外のものが写らないようにしてもよい。

以下で説明する解析工程Ｓ２０における一処理例では、２つのフレームＦ間の画像の相関係数を算出し、これを、画像の変化量を示すデータとする。そして、この画像の変化量を示すデータにより、化粧料の濡れ広がり方を評価する。

フレーム内に化粧料及び滴下対象物以外のもの（以下、「他のもの」という場合がある）が写っており、それの状態（位置、形状、色等）が２つのフレーム間で変化すると、算出される相関係数に当該他のものが変化した変化成分が含まれる。このような画像の変化量を示すデータに基づき、化粧料の濡れ広がり方を評価するのは適切でない。フレーム内に化粧料及び滴下対象物以外のものが写らないように調整されていると、当該不都合を回避できる。

また、以下で説明する解析工程Ｓ２０における一処理例では、フレームから化粧料が写るエリアを抽出する。フレーム内に化粧料及び滴下対象物以外のものが写らないように調整されていると、フレームから化粧料が写るエリアを抽出する処理が容易になる。

なお、フレーム内に化粧料及び滴下対象物以外のものが写らないようにカメラ等を調整する技術に代えて、フレーム内の一部のみを解析工程Ｓ２０の処理対象とする技術を採用してもよい。処理対象とするエリア内に化粧料及び滴下対象物以外のものが写らないように、処理対象とするエリアを選択することで、同様の効果が得られる。

撮影時の照明光としては、フリッカーが生じないものを用いるのが好ましい。例えば、ハロゲンランプ、キセノンランプ、ＬＥＤ等が挙げられる。また、照明光側と、カメラ側の両方に偏光板を設置し、これらの偏光方向を交差させることで、鏡面反射光をカットすることができる。

ここで、図４に、画像データの一例を模式的に示す。複数のフレームＦ各々の画像が示されている。各フレームに対応付けて、撮影タイミングｔ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ；ｉはｉ番目の撮影フレームを示す正の整数であり、ｍは撮影最後の撮影フレームを示す正の整数）が示されている。時間の経過に従いｉの値が大きくなる。

各フレームＦには、滴下対象物Ｄ及び化粧料Ｃのみが写っている。化粧料Ｃは、濡れ広がる前及び後いずれにおいても、簡易的に円で示している。そして、円の大きさにより、濡れ広がっている様子を示している。

入力工程では、撮影工程で得られた画像データを、評価装置１０の画像データ取得部１１に入力する。結果、図１に示す評価装置１０の画像データ取得部１１は、当該画像データを取得することができる。

図１に戻り、解析工程Ｓ２０では、評価装置１０の解析部１２が、２つのフレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する。

例えば、解析部１２は、時間的に連続する２つのフレームで複数のペアを作成し、ペア毎に、２つのフレーム間の画像の変化量を示すデータを算出してもよい。

図４に示すｍ個のフレームＦを処理対象とする場合、解析部１２は、撮影タイミングｔ_ａのフレームＦと、撮影タイミングｔ_ａ＋１のフレームＦとで複数のペアを作成し（１≦ａ≦ｍ−１；ａはａ番目の撮影フレームを示す正の整数）、ペア毎に、２つのフレームＦ間の画像の変化量を示すデータを算出することになる。

この例の場合、解析部１２は、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の時系列データを生成することができる。当該時系列データは、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示すデータとなる。

なお、解析部１２は、上述のようにして得られた「時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の時系列データ」を時系列順に積算していくことで、時間的に最初のフレーム（図４の場合、撮影タイミングｔ_１のフレームＦ）の画像を基準にした変化量の累積値の時系列データを生成することができる。当該時系列データは、画像の変化量の累積値の推移を示すデータとなる。

他の例として、解析部１２は、時間的に最初のフレームと、その他のフレーム各々とで複数のペアを作成し、ペア毎に、２つのフレーム間の画像の変化量を示すデータを算出してもよい。

図４に示すｍ個のフレームＦを処理対象とする場合、解析部１２は、撮影タイミングｔ_１のフレームＦ（時間的に最初のフレーム）と、撮影タイミングｔ_ｂのフレームＦとで複数のペアを作成し（２≦ｂ≦ｍ；ｂはｂ番目の撮影フレームを示す正の整数）、ペア毎に、２つのフレームＦ間の画像の変化量を示すデータを算出することになる。

この例の場合、解析部１２は、時間的に最初のフレーム（図４の場合、撮影タイミングｔ_１のフレームＦ）の画像を基準にした変化量の累積値の時系列データを生成することができる。当該時系列データは、画像の変化量の累積値の推移を示すデータとなる。

次に、画像の変化量を示すデータを算出する処理について説明する。解析部１２は、あらゆる従来技術を用いて、２つのフレーム間の画像の変化量を算出することができる。ここでは、画像の変化量を示すデータとして、「２つのフレーム間の相関係数を算出する第１の算出方法」と、「２つのフレーム各々において化粧料が写るエリアの面積の変化量を算出する第２の算出方法」とを説明する。

「２つのフレーム間の相関係数を算出する第１の算出方法」
上述の通り、滴下対象物とカメラの相対的な位置関係を固定し、かつ、処理画像内に滴下対象物と化粧料のみが写っている場合、撮影時間内で外観の状態が変動する成分は化粧料のみとなる。このため、２つのフレーム間の画像の変化量を算出することで、２つのフレーム間での化粧料の変化量を算出することができる。

例えば、２つのフレームの画像間の相関係数を、画像の変化量を示すデータ（指標）とすることができる。２つのフレームの画像間で変化がない場合、相関係数は１となり、変化が大きくなるほど相関係数が小さくなる。当該相関係数の算出方法としては、あらゆる技術を採用できるが、以下、一例を説明する。

まず、解析部１２は、フレーム毎に、複数の画素各々の画素値を所定の順番に並べることで、１次元のベクトルを得る。並べる順番は、すべてのフレーム間で共通であればよく、詳細は設計的事項である。結果、図５に示すようなデータが得られる。Ｆ_ｔ１は、撮影タイミングｔ_１のフレームＦの複数の画素の画素値を所定の順番に並べたものである。

なお、各フレームのすべての画素の画素値でベクトルを生成してもよいし、一部の画素の画素値でベクトルを生成してもよい。例えば、１行おき、又は、１列おきの画素の画素値を並べて、ベクトルを生成してもよい。精度の面を考えると、全ての画素の画素値を用いるのが好ましい。しかし、用いる画素の数を減らすことで、コンピュータによる処理負担を軽減し、処理時間の短縮などの効果が得られる。要求精度や所望の処理時間等に応じて適切に設計することができる。

また、図４に示す画像データの場合、濡れ広がった化粧料ＣはフレームＦの外周沿いまで到達していない。このような傾向がある場合、各フレームＦの外周沿いの画素の画素値を除いて、ベクトルを生成してもよい。

その後、解析部１２は、２つのフレームでペアを作成する。ペアの作成方法は、上述の通りである。

その後、解析部１２は、ペア毎に、相関係数を算出する。相関係数は、例えば、２つのベクトルの内積を、２つのベクトル各々の大きさの積で除することで算出できる。

「２つのフレーム各々において化粧料が写るエリアの面積の変化量を算出する第２の算出方法」
各フレームの画像から、化粧料が写るエリアを抽出し、抽出したエリアの面積を算出する。２つのフレーム間の当該面積の差を、画像の変化量を示すデータ（指標）とすることができる。当該画像の変化量を示すデータは、化粧料の濡れ広がり方を直接的に表す。面積は、例えば画素数で表現してもよい。

化粧料が写るエリアの抽出方法としては、あらゆる技術を採用できる。例えば、各フレームの画像がカラー画像である場合、化粧料と滴下対象物の色の違いを利用して、滴下対象物上の化粧料を抽出してもよい。一例として、化粧料の色範囲を設定しておき、当該色範囲に含まれる画素を含むエリアを、化粧料が写るエリアとして抽出することができる。

その他、各フレームの画像がグレースケール画像である場合、化粧料と滴下対象物の明暗の違いを利用して、滴下対象物上の化粧料を抽出してもよい。一例として、化粧料の明度範囲を設定しておき、当該明度範囲に含まれる画素を含むエリアを、化粧料が写るエリアとして抽出することができる。

図１に戻り、出力工程Ｓ３０では、評価装置１０の出力部１３が、解析工程Ｓ２０における解析・算出結果に基づき、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する。

図６に、出力部１３により出力されるデータの一例を示す。図６に示すデータは、解析部１２により算出された「時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量（相関係数）の時系列データ」をグラフ上にプロットしたものであり、時間的に連続するｔ_ｉ、ｔ_ｉ+１の２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示す。横軸に時間的に連続するｔ_ｉ、ｔ_ｉ+１のうち、時間的に最初のフレームに対応する時間ｔ_１を取り、縦軸にｔ_１とｔ_２のタイミングの相関係数を取ったグラフで、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の相関係数の推移を示している。ｔ_１とｔ_２のタイミング（ｔ_１−２のタイミング）の相関係数とは、撮影タイミングｔ_１のフレームと、撮影タイミングｔ_２のフレームとの間の相関係数である。上記条件で撮影及び算出された相関係数は、化粧料の濡れ広がるスピードを表す。１に近い程スピードが遅く、１から離れるほどスピードが速いことを意味する。

図６に示すデータより、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料の触れ広がり方の違いが分かる。

サンプルＳ１は、すべての時間帯にわたって相関係数の値がほとんど変動せず、１付近で推移している。このようなサンプル１の場合、滴下された化粧料は、滴下後、ほとんど濡れ広がっていないことがわかる。

一方、サンプルＳ２は、滴下当初（ｔ_１−２、ｔ_２−３等）の相関係数の値は相対的に小さいが、時間経過とともに徐々に１に近づいていき、その後、あるタイミングで１付近に収束することが分かる。このようなサンプル２の場合、滴下された化粧料は、当初、相対的に速いスピードで濡れ広がるが、濡れ広がるスピードは時間経過とともに徐々に遅くなっていき、濡れ広がりが収束しつつあることが分かる。

図７に、出力部１３により出力されるデータの他の一例を示す。図７に示すデータは、解析部１２により算出された「時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量（相関係数）の時系列データ」を補正した時系列データをグラフ上にプロットしたものであり、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示す。補正は、各タイミングの値を、１から各タイミングの相関係数を引いた値に変更するものである。これにより、画像の変化量が小さい場合は０に近い値を取り、画像の変化量が大きくなるほど大きい値を取るようになる。

図７に示すデータは、横軸に時間を取り、縦軸に上記補正値（変化量）を取ったグラフで、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の変化量の推移を示している。縦軸の変化量は、１から相関係数を引いた値となっている。当該変化量は、濡れ広がるスピードを表す。０に近い程スピードが遅く、０から離れるほどスピードが速いことを意味する。

図７に示すデータより、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料の触れ広がり方の違いが分かる。図７に示すデータからは、図６に示すデータと同様な傾向が読み取れる。

図８に、出力部１３により出力されるデータの他の一例を示す。図８に示すデータは、解析部１２により算出された「時間的に最初のフレーム（図４の場合、撮影タイミングｔ_１のフレームＦ）の画像を基準にした変化量の累積値の時系列データ」をグラフ上にプロットしたものであり、画像の変化量の累積値の推移を示す。具体的には、図７に示す変化量の時系列データを時系列順に積算していった時系列データをプロットしたものである。横軸に時間を取り、縦軸に変化量の累積値を取ったグラフで、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の変化量の累積値の推移を示している。当該グラフの線の傾きは、濡れ広がるスピードを表す。

図８に示すデータより、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料の触れ広がり方の違いが分かる。サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の線の傾きの推移を読み取ることで、図６及び図７に示すデータと同様な傾向が読み取れる。

また、図８に示すデータより、化粧料が濡れ広がった量（累積値）の推移を容易に把握することができる。また、各タイミングにおいて、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料が濡れ広がった量の違いを容易に把握することができる。

図９に、出力部１３により出力されるデータの他の一例を示す。図９に示すデータは、解析部１２により算出された「時間的に最初のフレーム（図４の場合、撮影タイミングｔ_１のフレームＦ）の画像を基準にした変化量（化粧料が写るエリアの面積の変化量）の累積値の時系列データ」をグラフ上にプロットしたものであり、画像の変化量の累積値の推移を示す。横軸に時間を取り、縦軸に化粧料が写るエリアの面積の変化量の累積値を取ったグラフで、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の変化量の累積値の推移を示している。当該グラフの線の傾きは、濡れ広がるスピードを表す。

図９に示すデータより、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料の触れ広がり方の違いが分かる。サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の線の傾きの推移を読み取ることで、図６乃至図８に示すデータと同様な傾向が読み取れる。

また、図９に示すデータより、化粧料が濡れ広がったエリアの大きさの推移を容易に把握することができる。また、各タイミングにおいて、サンプルＳ１及びサンプルＳ２各々の化粧料が濡れ広がったエリアの大きさの違いを容易に把握することができる。

以上説明した本実施形態では、滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを解析し、時間的に連続する２つのフレーム間の画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する。図６乃至図９を用いて説明したように、当該データに基づき、化粧料の触れ広がり方を解析することができる。

このように、本実施形態によれば、比較的簡易な手法で、化粧料の濡れ広がり方を定量化することができる。

＜第２の実施形態＞
まず、本実施形態の概要について説明する。本発明者らは、例えば人の皮膚などのように、細かい多数の溝（例：皮溝）と、溝で囲まれた部分とを有する滴下対象物（以下、「溝有滴下対象物」という）上に、多数の溝及び溝で囲まれた部分に跨って化粧料を滴下し、濡れ広がる様子を観察した。結果、このような場合、液滴の外周付近の一部において、溝を介して先に濡れ広がる部分が存在することを見出した。

図１０を用いて詳細に説明する。図１０は、溝有滴下対象物Ｅ上に化粧料Ｃを滴下した場合の時間変化を示す。なお、溝有滴下対象物Ｅ上の溝及び溝で囲まれた部分の記載は省略してある。図１０の撮影タイミングｔ_２及びｔ_ｍのフレームＦを参照すると、濡れ広がった化粧料Ｃは、本体部分Ｃ１と、本体部分Ｃ１の外周付近から溝を介して先に濡れ広がる先行部分Ｃ２とに分かれる。本体部分Ｃ１と先行部分Ｃ２は異なるスピードで濡れ広がっていく。

本実施形態は、本体部分Ｃ１と、先行部分Ｃ２とを切り分けて、濡れ広がり方を評価することができる。以下、詳細に説明する。

第１の実施形態同様、図１のフローチャートが、本実施形態の評価方法の流れを示す。図示するように、画像データ取得工程Ｓ１０と、解析工程Ｓ２０と、出力工程Ｓ３０とを有する。これらの工程の少なくとも一部は、図２に示す評価装置１０により実行される。図２に示すように、評価装置１０は、画像データ取得部１１と、解析部１２と、出力部１３とを有する。以下、各工程について説明する。

画像データ取得工程Ｓ１０の詳細は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、溝を介して濡れ広がる化粧料が写るように、カメラのレンズ倍率や、カメラと滴下対象物間の距離などを調整する。滴下対象物は、人等の生体の皮膚であってもよいし、人の皮膚のきめ（皮溝）を模した溝等を有する基板等であってもよい。

解析工程Ｓ２０は、図１１に示すように、平滑化工程Ｓ２１と、第１の算出工程Ｓ２２とを有する。

平滑化工程Ｓ２１では、解析部１２が画像データに平滑化処理を行う。解析部１２は、あらゆる平滑化技術を採用することができる。例えば、平滑化フィルタ（平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ等）を利用した平滑化処理や、フーリエ変換を利用した平滑化処理等が挙げられるが、これらに限定されない。

人等の生体の皮膚上や、人の皮膚のきめ（皮溝）を模した溝等を有する基板上等に、１〜１０μＬまたはそれ以上の化粧料を滴下した場合、図１０に示すように、本体部分Ｃ１のエリアは、先行部分Ｃ２のエリアに比べて十分に大きくなる。また、本体部分Ｃ１はまとまった１つの塊となる一方で、先行部分Ｃ２は複数の細い線状物の集合体となる。

本体部分Ｃ１及び先行部分Ｃ２の間にこのような違いが存在するので、画像データに適度な平滑化処理を行うと、先行部分Ｃ２と溝有滴下対象物Ｅとの間の画素値の差異が小さくなる一方で、本体部分Ｃ１と溝有滴下対象物Ｅとの間の画素値の差異は十分に残る。すなわち、先行部分Ｃ２のみが選択的に、溝有滴下対象物Ｅと同化する傾向となる。

図１１に戻り、第１の算出工程Ｓ２２では、解析部１２が平滑化処理後の画像データに基づき、画像の変化量を示すデータを算出する。画像の変化量を示すデータを算出する処理は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので、ここでの説明は省略する。

平滑化処理をなされていない画像データに基づき画像の変化量を示すデータを算出した場合、算出される変化量には、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量成分」及び「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量成分」が含まれる。これに対し、上述のような平滑化処理を行い、先行部分Ｃ２のみを選択的に溝有滴下対象物Ｅと同化させた画像データに基づき画像の変化量を示すデータを算出した場合には、算出される変化量における「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量成分」を小さくし、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」をよく表す変化量を算出することができる。

図１に戻り、出力工程Ｓ３０では、出力部１３が、第１の算出工程Ｓ２２における算出結果に基づき、画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する。これらのデータの詳細は、第１の実施形態と同様である。

第１の算出工程Ｓ２２における算出結果に基づいた上述のような出力データは、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）」の推移や、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）の累積値」の推移を表すデータとなる。

以上、本実施形態によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、溝有滴下対象物上に化粧料を滴下し、濡れ広がる状態を撮影した場合、本体部分Ｃ１と、先行部分Ｃ２を切り分けて、濡れ広がり方を評価することができる。

具体的には、本実施形態によれば、本体部分Ｃ１の濡れ広がり方を評価することができる。なお、第１の実施形態と同様の処理を採用することで、本体部分Ｃ１及び先行部分Ｃ２をひとまとまりにして、化粧料の濡れ広がり方を評価することができる。このように、本実施形態によれば、様々な視点から、化粧料の濡れ広がり方を評価することができる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態は、第２の実施形態同様、本体部分Ｃ１と先行部分Ｃ２とを切り分けて、濡れ広がり方を評価する技術に関する。以下、詳細に説明する。

第１及び第２の実施形態同様、図１のフローチャートが、本実施形態の評価方法の流れを示す。図示するように、画像データ取得工程Ｓ１０と、解析工程Ｓ２０と、出力工程Ｓ３０とを有する。これらの工程の少なくとも一部は、図２に示す評価装置１０により実行される。図２に示すように、評価装置１０は、画像データ取得部１１と、解析部１２と、出力部１３とを有する。以下、各工程について説明する。

画像データ取得工程Ｓ１０は、第１及び第２の実施形態と同様である。本実施形態では、溝を介して濡れ広がる化粧料が写るように、カメラのレンズ倍率や、カメラと滴下対象物間の距離などを調整する。滴下対象物は、人等の生体の皮膚であってもよいし、人の皮膚のきめ（皮溝）を模した溝等を有する基板等であってもよい。

解析工程Ｓ２０は、図１２に示すように、平滑化工程Ｓ２１と、第１の算出工程Ｓ２２と、第２の算出工程Ｓ２３と、差分算出工程Ｓ２４とを有する。

平滑化工程Ｓ２１及び第１の算出工程Ｓ２２は、第２の実施形態と同様である。

第２の算出工程Ｓ２３では、解析部１２が、平滑化処理をなされていない画像データに基づき、画像の変化量を示すデータを算出する。画像の変化量を示すデータを算出する処理は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので、ここでの説明は省略する。

第２の算出工程Ｓ２３は、平滑化工程Ｓ２１及び第１の算出工程Ｓ２２の後に行われてもよいし、これらよりも前に行われてもよいし、これらと並行して行われてもよい。

第２の実施形態で説明した通り、平滑化処理をなされていない画像データに基づき画像の変化量を示すデータを算出した場合、算出される変化量には、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量成分」及び「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量成分」が含まれる。すなわち、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」及び「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」を足し合わせた変化量を算出することができる。

差分算出工程Ｓ２４では、解析部１２が、第２の算出工程Ｓ２３で算出した画像の変化量を示すデータ（時系列データ）から、第１の算出工程Ｓ２２で算出した画像の変化量を示すデータ（時系列データ）を引くことで差分を算出する。解析部１２は、第２の算出工程Ｓ２３得られた上記時系列データと、第１の算出工程Ｓ２２で得られた上記時系列データとの測定タイミングを合わせて、差分処理を行う。

上述の通り、第２の算出工程Ｓ２３で算出される画像の変化量を示すデータは、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」及び「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」を足し合わせた変化量を表す。

一方、第２の実施形態で説明した通り、第１の算出工程Ｓ２２で算出される画像の変化量を示すデータ（平滑化処理後の画像データに基づき算出される画像の変化量を示すデータ）は、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」をよく表す。

このため、第２の算出工程Ｓ２３で算出される画像の変化量を示すデータから第１の算出工程Ｓ２２で算出される画像の変化量を示すデータを引くことで得られる差分データは、「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）に起因した変化量」をよく表す。

図１に戻り、出力工程Ｓ３０では、出力部１３が、画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は画像の変化量の累積値の推移を示すデータに代えて、差分算出工程Ｓ２４で算出された差分の推移を示すデータ及び／又は差分の累積値の推移を示すデータを出力する。出力部１３は、画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は画像の変化量の累積値の推移を示すデータと同様な表示手法（図６乃至図９参照）で、これら差分のデータを出力することができる。

なお、出力部１３は、画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は画像の変化量の累積値の推移を示すデータをさらに出力してもよい。例えば、出力部１３は、ユーザ選択に応じて、所定のデータを出力してもよい。

以上、本実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、溝有滴下対象物上に化粧料を滴下し、濡れ広がる状態を撮影した場合、本体部分Ｃ１と、先行部分Ｃ２を切り分けて、濡れ広がり方を評価することができる。

具体的には、本実施形態では、先行部分Ｃ２の濡れ広がり方を評価することができる。なお、第１の実施形態と同様の処理を採用することで、本体部分Ｃ１及び先行部分Ｃ２をひとまとまりにして、化粧料の濡れ広がり方を評価することができる。また、第２の実施形態と同様の処理を採用することで、本体部分Ｃ１の濡れ広がり方を評価することができる。このように、本実施形態によれば、様々な視点から、化粧料の濡れ広がり方を評価することができる。

＜＜実施例＞＞
化粧料として、以下の表１に示す成分の化粧料を準備した。当該化粧料に対して着色料（青色１号）０．１０質量％を添加した溶液２．０μＬを、人の肌の上に滴下した。

そして、フレームレート：３０ｆｐｓ、人の肌とカメラとの距離：１０ｃｍ、画像サイズ１２８０×９６０ｐｘｌ、カメラのレンズ倍率：４０倍の撮影条件で、化粧料が濡れ広がる様子を撮影した。フレーム内には、化粧料及び人の肌のみが写っていた。

その後、得られた画像データに対して解析工程Ｓ２０を行った。具体的には、解析部１２は、フレーム毎にすべての画素の画素値を所定の順番に並べることで、１次元のベクトルを得た。その後、解析部１２は、撮影タイミングｔ_ａのフレームＦと、撮影タイミングｔ_ａ＋１のフレームＦとで複数のペアを作成し（１≦ａ≦ｍ−１）、ペア毎に、２つのフレームＦ間の相関係数を算出することで、相関係数の時系列データを得た。

また、解析部１２は、複数のフレーム各々に対して、平滑化フィルタを利用した平滑化処理を行った。その後、解析部１２は、フレーム毎にすべての画素の画素値を所定の順番に並べることで、１次元のベクトルを得た。次いで、解析部１２は、撮影タイミングｔ_ａのフレームＦと、撮影タイミングｔ_ａ＋１のフレームＦとで複数のペアを作成し（１≦ａ≦ｍ−１）、ペア毎に、２つのフレームＦ間の相関係数を算出することで、相関係数の時系列データを得た。

図１３に、上記算出結果に基づき、出力部１３が出力したデータを示す。図１３は、図６と同様のグラフで同様の情報を表示している。

「original」は、平滑化処理を行わずに算出された相関係数の時系列データである。「blurred」は、平滑化処理を行った後に算出された相関係数の時系列データである。

図１３より、第１の実施形態で説明した通り、化粧料の濡れ広がり方を評価できることが分かる。

また、図１３より、平滑化処理の有無により、相関係数の推移が変化することが分かる。「original」は、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）に起因した変化」及び「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）」を足し合わせた変化の推移を表す。「blurred」は、「本体部分Ｃ１の変化（濡れ広がり）」の推移を表す。

次に、図１４に、図１３の「original」と「blurred」の差分データを示す。当該差分データは、「先行部分Ｃ２の変化（濡れ広がり）」の推移を表す。

以上、本実施例により、第１乃至第３の実施形態で説明したように、化粧料の濡れ広がり方を評価できることが示された。

１Ａ プロセッサ
２Ａ メモリ
３Ａ 入出力Ｉ／Ｆ
４Ａ 周辺回路
５Ａ バス
１０ 評価装置
１１ 画像データ取得部
１２ 解析部
１３ 出力部
Ｃ 化粧料
Ｃ１ 本体部分
Ｃ２ 先行部分
Ｄ 滴下対象物
Ｅ 溝有滴下対象物
Ｆ フレーム

Claims (7)

1. 滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得工程と、
   ２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析工程と、
   前記解析工程における算出結果に基づき、時間的に連続する２つの前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力工程と、
   を有する化粧料の濡れ広がり方の評価方法。
2. 請求項１に記載の評価方法において、
   前記解析工程では、前記画像の変化量を示すデータとして、２つの前記フレーム間の相関係数を算出する評価方法。
3. 請求項１に記載の評価方法において、
   前記解析工程では、前記画像の変化量を示すデータとして、２つの前記フレーム各々において前記化粧料が写るエリアの面積の変化量を算出する評価方法。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の評価方法において、
   前記解析工程は、
   前記画像データに平滑化処理を行う平滑化工程と、
   平滑化処理後の前記画像データに基づき、前記画像の変化量を示すデータを算出する第１の算出工程と、
   を有し、
   前記出力工程では、前記第１の算出工程における算出結果に基づき、前記画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する評価方法。
5. 請求項４に記載の評価方法において、
   前記解析工程は、
   平滑化処理をなされていない前記画像データに基づき、前記画像の変化量を示すデータを算出する第２の算出工程と、
   前記第２の算出工程で算出した前記画像の変化量を示すデータから、前記第１の算出工程で算出した前記画像の変化量を示すデータを引くことで差分を算出する差分算出工程と、
   を有し、
   前記出力工程では、前記画像の変化量の推移を示すデータ及び／又は前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータに代えて、前記差分算出工程で算出された前記差分の推移を示すデータ及び／又は前記差分の累積値の推移を示すデータを出力する評価方法。
6. 滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得部と、
   ２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析部と、
   前記解析部における算出結果に基づき、時間的に連続する前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力部と、
   を有する化粧料の濡れ広がり方を評価するための評価装置。
7. コンピュータを、
   滴下対象物に滴下された化粧料を所定時間にわたり撮影した複数フレームの画像データを取得する画像データ取得手段、
   ２つの前記フレーム間の画像の変化量を示すデータを算出する解析手段、
   前記解析手段における算出結果に基づき、時間的に連続する前記フレーム間の前記画像の変化量の推移を示すデータ、及び／又は、前記画像の変化量の累積値の推移を示すデータを出力する出力手段、
   として機能させる化粧料の濡れ広がり方を評価するためのプログラム。

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