JP2018190422A - 画像表示装置、画像表示システム、画像表示プログラム及び画像表示方法 - Google Patents
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Abstract
Description
情報を出力する出力部と、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実施した行動の時系列の履歴とを認識するデータ認識部と、
前記時系列データに基づいて前記ユーザの状態の変化態様が所定の条件を充足する期間を認識する期間認識部と、
当該期間において実施された行動を認識する行動認識部と、
前記時系列データ及び当該期間において実施された行動に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示される前記ユーザの状態の遷移グラフと、当該期間において実施された行動を示す表示とを前記出力部に出力する情報出力制御部とを備えるように構成されていることを特徴とする。
情報を出力する出力部と、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実行した行動履歴又は行動の実行の度合いの履歴とを認識するデータ認識部と、
前記時系列データ及び前記ユーザが実行した行動履歴又は行動の実行の度合いの履歴に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフと、行動の実行の有無又は行動の実行の度合いを示す表示とを同時に表示するように前記出力部に出力する情報出力制御部とを備えるように構成されていることを特徴とする。
前記情報出力制御部は、ユーザの状態と行動の実行の度合いとの連動の度合いを評価し、前記連動の度合いが所定以上又は所定以下である行動を抽出し、当該行動の実行の度合いを示す表示と前記ユーザの状態の遷移グラフとを同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。
前記情報出力制御部は、実行後にユーザの状態の所定の変化が起こる割合が所定の割合以上の行動を認識し、当該行動の実施の有無を示す表示と前記ユーザの状態の遷移グラフとを同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。
情報を出力する出力部と、
ユーザの肌状態、心状態又は体状態であるユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザの状態の基準状態を示す基準レベルとを認識するデータ認識部と、
前記時系列データと前記基準レベルとに基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記基準状態に対応する位置に表示される基準レベル表示と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフとを前記出力部に出力する情報出力制御部とを備えることを特徴とする。
前記情報出力制御部は、ユーザの状態のスコアの時系列の遷移を評価し、当該評価を前記ユーザの状態の遷移グラフと同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。
図1を参照して、肌状態認識システム10の構成および本発明を構成する系に対する位置付けを説明する。肌状態認識システム10は、CPU、メモリ、各種インターフェース回路等を備えたコンピュータシステムにより構成される。肌状態認識システム10は、メモリに保持された画像表示用のプログラムをCPUで実行することによって、複数のユーザU(図1ではUa,Ub,Ucを例示)の肌状態を改善又は維持するための処理
(画像表示処理)を実行する機能を実現する。
図2を参照して、肌状態認識システム10およびユーザ端末30の構成について説明する。肌状態認識システム10は、メモリに保持された画像表示用のプログラムをCPUで実行することにより、肌状態認識部11、施策グループ選択部12、施策情報送信部13、及び2次データ生成部19として機能する。これらの構成による処理については後述する。また、肌状態認識システム10は、ユーザUの画像表示処理に使用する各種データを保持するサポートDB(データベース)20を備えている。このサポートDB20はたとえばRAM上に展開され、後述する主観および客観データの更新によって書き換え可能である。
成であれば、外付けでの構成であったり、専門的な撮像装置を用いてもよい。CPU35は、メモリ36に保持された画像表示用のアプリケーション35a(以下、肌サポートアプリ35aという)のプログラムを実行することにより、ユーザUが肌サポートアプリ35aを介して肌状態認識システム10によるサポートを享受可能な状態とする。肌サポートアプリ35aを実行したCPU35が、本発明の「情報出力制御部」に相当する。
次に、図3を参照して、肌状態認識システムによる一連の処理について説明する。肌状態認識システム10は、「1.ゴール設定」、「2.スケジュール決定」、「3.モニタリング」、「4.スケジュール修正」、[5.ゴール判定]及び「6.2次データ生成」の各工程の処理を、図4,5に示したフローチャートに従って実行する。また、ユーザ端末30は、各工程における肌状態認識システム10による処理に応じて、図6,7に示したフローチャートによる処理を実行する。以下では、各工程における肌状態認識システム10及びユーザ端末30のCPU35の処理について、図4〜7に示したフローチャートを参照しつつ説明する。
図3に示した「1.ゴール設定」の工程は、肌状態認識部11及び施策グループ選択部12により実行される。施策グループ選択部12は、図4のSTEP11でユーザ端末30にユーザUaの現状の肌、体、心の各状態、及びユーザUaが要望する肌状態を把握するための情報入力を促す初期情報要求データを送信する。
図6のSTEP51で、ユーザUaに対して、現状の肌、体、心の各状態、及びユーザUaが要望する肌状態の入力を促す画面を表示器31に表示する。それに対してユーザ端末30は、ユーザUaが入力した情報を含む初期ユーザ情報データを、肌状態認識システム10に送信する。
ここで、肌状態とは、ユーザーの肌に関連する状態である。たとえば、肌状態は、肌の保水力、皮脂適格性、肌細胞の状態(細胞面積、メラニン量、細胞のはがれ方など)、肌の特性(ニキビの数を示すニキビ指数、肌の敏感さを示す敏感度など)などにより表現される。また、肌とは顔の肌だけでなく腕などの四肢、胸や体の肌でもよい。
体状態とは、ユーザの肉体的な状態の変化である。肉体的な状態とは、たとえば怪我や火傷のような肉体の傷、筋肉量又は内臓機能の状態などがある。また、肉体的な状態には、ストレス耐性、肉体疲労度、又は「疲れやすい」といったいわゆる体力の傾向も含まれる。体状態(ユーザの肉体的な状態)は、例えば、身長や体重、体脂肪量、腹囲などの身体測定の結果で表されてもよいし、「気虚」、「気滞」、「血虚」などの東洋医学による体質の判定結果で表されてもよい。これらの結果を基に体状態のスコアが決定されてもよい。
また、心状態とは、体状態が肉体的な状態を表すのと対比して、精神的な状態、例えば感情の状態を表す。例えば、何か失敗した時の「気分の落ち込み」や、長時間の緊張を強いられるなどによる「気疲れ」や「精神疲労度」などが心状態に該当する。心状態は、不眠、罪悪感、絶望感、食欲の異常、自殺念慮などの、いわゆるうつ病の症状も含んでもよい。
ユーザの状態には、上記した肌状態、体状態及び心状態以外に、他の人に与える「印象」などをの状態が含まれていてもよい。例えば、別なユーザから受信した対象のユーザの印象に関するアンケートの回答などに基づいて対象のユーザの印象等のスコアが決定されてもよい。
詳細な定義は後述するが、主観データはユーザの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。肌状態の主観データは、現状の肌状態に対するユーザUaの満足度を、例えば10段階で示したデータである。肌状態の客観データは、ユーザUaの肌画像データである。
なお、肌状態の客観データには、初期ユーザ情報データに含まれる肌状態の客観データに加え、角質採取テープ37により採取されたユーザUaの角層細胞の解析データが含まれてもよい。角質採取テープ37により採取するユーザUaの角層細胞は、ユーザUaの顔の所定の部分(例えば頬)の角層細胞であってもよい。これに代えてまたは加えて、ユーザUaの腕等のユーザUaの顔以外の位置の角層細胞が角質採取テープ37によって採取されてもよい。
また、肌画像データとしては、例えば、顔の所定の部分(例えば頬)の画像データが用いられうる。また、これに代えてまたは加えて、顔以外の所定の部分(例えば腕)の画像データが用いられてもよい。さらに、これらに加えて、肌以外の画像データ(例えば、目又は舌)が用いられてもよい。
角層細胞の解析データは、具体的には例えば保水能力、皮脂適格性、細胞の状態(細胞の面積、メラニン量及び細胞のはがれ方等)、並びに皮膚の状態(例えば、ニキビの数および皮膚の敏感さ)に関するデータである。この場合、角層細胞の解析を、例えばユーザ端末30に接続された測定機器45により行うことで、或は、角質採取テープ37の画像データをユーザ端末30から肌状態認識システム10に送信し、肌状態認識システム10側で角質採取テープ37の画像を分析して保水能力、皮脂適格性、細胞の状態、及び皮膚の状態などを測定してもよい。
以下の例では、肌状態認識部11は、解析データに基づいて、保水能力のスコア及び皮脂適格性のスコアを決定した場合について説明するが、これらに代えてまたは加えて、細胞の状態、及び皮膚の状態のそれぞれについて指定の基準に従ってスコアを決定してもよい。
肌状態認識部11は、例えば、各細胞の大きさ又は形状に応じて保水能力のスコア及び皮脂適格性のスコアを決定しうる。
また、肌状態認識部11は、単位面積当たりの角質細胞の面積、角質細胞の剥離状態又は有核細胞率を認識し、これらに基づいて、細胞の状態を示すスコアを決定してもよい。肌状態認識部11は、角質細胞の面積が大きいほど、また角質細胞の剥離状態が小さいほど、細胞の状態(例えば、肌の再生状態及び角質の状態)は「良い」状態であると言えるので、細胞の状態を示すスコアを大きくなるように評価してもよい。
補足すると、肌細胞には以下の特性がある。すなわち、肌細胞は、肌表面から見て最下層に存在する表皮基底細胞が肌表面側に押し上げられながら常に分裂を繰り返し、核を失った細胞が肌表面に角質として現れ、垢として剥がれ落ちる。正常な肌ではこの細胞の再生に約28日かかる。ただ、肌が紫外線等によってダメージを受けると、核が残っている細胞(有核細胞)や細胞面積の小さい未成熟な細胞が形成され、肌の保水機能や紫外線等からの保護機能が不完全になったり、角質細胞の剥離がスムーズに行われない。肌の状態がどのようなものかを把握するためには、角質細胞の面積または角質細胞の剥離状態に基づいて、細胞の状態を示すスコアを決定することは有用である。
また、肌状態認識部11は、角層細胞をフォンタナ・マッソン染色してメラニンを見やすくしてメラニンの量や分布を解析することや、肌に波長の短い光線を当てて肌のメラニン状態を算出する方法、さらにレプリカを肌に密着させてその状態から肌の表面形態を分析する方法、肌に可視光を当てて表面形態の凹凸を数値化し肌状態のスコアを決定することも可能である。さらには、肌状態認識部11は、角層細胞の画像そのものを数値化したもの、肌画像を数値化したものを用いた評価も可能である。
肌状態認識部11は、肌状態のスコアとして、これら一又は複数の解析結果に応じた一又は複数のスコアを用いてもよいが、複数の解析結果に基づいて総合的な肌状態のスコアを決定してもよい。上述したように、以下の例では、肌状態認識部11は、肌状態のスコアとして、保水能力のスコア及び皮脂適格性のスコアを決定した場合について説明する。
は変更可能である。
期ユーザ情報データに含めてもよい。
さらに補足すると、心状態の主観データとは、アンケートの回答などのユーザUaがどのような心状態であるか自身で判断したものである。例えば、ユーザUaがアンケートにおいて心の落ち込みの度合いを10 段階中8くらいと判定した場合、「8」は心状態の主観データである。一方で、WHO-5などの、心療内科または精神科で用いられる診断テストを用いた判定は、一つ一つの選択肢がユーザーの主観によって回答した結果であっても、総合的な結果を客観データとして扱ってもよい。これはこの心理テストが客観的な診断の補助に用いられる用途で作成されたものであるからである。このように、心状態の複数の主観データの評価結果を心状態の客観データとして扱ってもよい。
ベル」「施策のカテゴリー、希望、頻度」及び「現在行っている施策」を取得する。「なりたい肌レベル」「施策のカテゴリー,希望,頻度」及び「現在行っている施策」は、肌サポートアプリ35aにより、ユーザUaが入力したものである。
図3に示した「2.スケジュール決定」の工程は、施策グループ選択部12及び施策情報送信部13により実行される。施策グループ選択部12は、図4のSTEP12で、ゴール(主観的な目標レベル及び客観的な目標レベル)を達成するための施策グループを選択する。この選択は、上述した各改善対象に関連付けられた、肌状態の主観状態の改善傾向と肌状態の客観状態の改善傾向と適した周辺環境とを考慮して行われる。施策グループ選択部12は、あらかじめ登録された地域またはGPSセンサ等によって検出された位置情報と、端末の時計機能から取得した日時とに基づいて、スケジュール期間におけるユーザUaの周辺環境の温度、湿度等を予測する。
って定められたものであってもよいし、サポートDB20に記憶された他のユーザUb、Ucが実施した施策と他のユーザUb、Ucの肌状態の時系列的変化に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよいし、実施した施策とユーザUaの肌状態の時系列的変化がサポートDB20に保存されている場合には、当該情報に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよい。
図3に示した「3.モニタリング」の工程は、ユーザUaが肌サポートアプリ35a上で設定した期間ごとに(図11Bでは毎日)、肌状態認識部11及び施策情報送信部13により実行される。肌サポートアプリ35aの利用を開始したユーザUaは、ユーザ端末30により、日々の肌、体、心の各状態と、スケジュールにより指示された施策の実施状況と、スケジュールにより指示された施策以外のユーザUaの自主的な行動(施策外行動)の実施状況とを入力する。施策の実施状況には、「湯船につかる」、「野菜摂取」、「1万歩以上歩く」をそれぞれ実施したかどうかを示す情報のほか、「30分」「湯船につかる」、「300g」「野菜を摂取」、「1万5千歩」「歩く」など、時間、量などで表される施策の実行の度合いが含まれる。
。
図3に示した「4.スケジュール修正」の工程は、ユーザUaが肌サポートアプリ35a上で設定した期間ごとに(図11Bでは1週間ごとに)、施策情報送信部13により実行される。図5のSTEP17〜STEP20、及びSTEP30〜STEP33が、施策情報送信部13による処理である。
報データ、及び施策外行動実施データ等に基づいて、ユーザUaが行った各施策外行動(スケジュールに組み込まれている施策以外に、ユーザが行った行動)を評価する。
図3に示した「5.ゴール判定」の工程は、ユーザUaが肌サポートアプリ35a上で設定した期間ごとに(図11BにおいてはSTARTから3か月後)、肌状態認識部11
、施策グループ選択部12及び施策情報送信部13により実行される。
図3に示した「6.2次データ生成」の工程は、2次データ生成部19により実行される。2次データ生成部19は、複数のユーザUから送信される初期ユーザ情報データ、角層細胞解析データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、施策外行動実施データ等の各種データ(以下、ユーザ個別データという)を、ユーザごとにサポートDB20に順次蓄積する。
用することができる。例えば、上述した図3の「2.スケジュール決定」の工程において、施策グループ選択部12は、2次データを参照して、ユーザUaの特性に適合した施策を選択することができる。
図19〜図21を参照して、施策とスコアとの関係の表示処理の内容を説明する。
aの実行した施策の名称の表示である。
ザUaの肌状態のスコアの変化と、ユーザUaが実行した施策との関係を知らせることができる。また、ユーザUaに、ユーザUaの肌状態に合う施策又は実行の度合い、ユーザUaの肌状態に合わない施策又は実行の度合いを知らせることができる。
図22〜図23を参照して、変化期間施策グラフ出力処理の詳細を説明する。
ザUaの肌状態のスコアの初期値からの増分、ユーザUaの肌状態のスコアの最大値からの減少分、目標レベルとのかい離、実施した期間、他のユーザの変化の態様等を評価し、評価に関連付けられたコメントを認識し、メモリ36に記憶する。
図24を参照して、連動施策グラフ出力処理の詳細を説明する。
が挙げられる。
(その他の実施形態)
本実施形態では、肌サポートアプリ35aが肌状態を「ユーザの状態」として処理を行う例を説明したが、これに限られず、肌サポートアプリ35aが心状態、体状態又は印象その他の状態を「ユーザの状態」として処理を行ってもよい。心状態のスコア及び体状態のスコアの算出は、上述した方法により算出されうる。印象のスコアは、例えば、他のユーザのユーザ端末30からの受信したユーザUaに対する各印象の評価に基づいて決定されうる。例えば、肌状態認識システム10は、ユーザUaのユーザIDに関連付けられたユーザのユーザ端末30に、ユーザUaの信頼できる印象などを複数段階で回答させるアンケートを送信し、当該ユーザ端末30から受信した回答に基づいて、ユーザUaの各印象のスコア又は印象全体のスコアを決定しうる。その他のユーザの状態のスコアも印象と同様の手法により決定されてもよいし、所定の基準に従って決定されてもよい。
また、本実施形態では、肌サポートアプリ35aが施策を本発明の「行動」として処理を行う例を説明したが、これに限られず、肌サポートアプリ35aが施策外行動を本発明の「行動」として処理を行ってもよい。
Claims (8)
- 情報を出力する出力部と、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実施した行動の時系列の履歴とを認識するデータ認識部と、
前記時系列データに基づいて前記ユーザの状態の変化態様が所定の条件を充足する期間を認識する期間認識部と、
当該期間において実施された行動を認識する行動認識部と、
前記時系列データ及び当該期間において実施された行動に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示される前記ユーザの状態の遷移グラフと、当該期間において実施された行動を示す表示とを前記出力部に出力する情報出力制御部とを備えるように構成されている画像表示装置。 - 情報を出力する出力部と、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実行した行動履歴又は行動の実行の度合いの履歴とを認識するデータ認識部と、
前記時系列データ及び前記ユーザが実行した行動履歴又は行動の実行の度合いの履歴に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフと、行動の実行の有無又は行動の実行の度合いを示す表示とを同時に表示するように前記出力部に出力する情報出力制御部とを備えるように構成されている画像表示装置。 - 請求項2記載の画像表示装置において、
前記情報出力制御部は、ユーザの状態と行動の実行の度合いとの連動の度合いを評価し、前記連動の度合いが所定以上又は所定以下である行動を抽出し、当該行動の実行の度合いを示す表示と前記ユーザの状態の遷移グラフとを同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されている画像表示装置。 - 請求項2又は3記載の画像表示装置において、
前記情報出力制御部は、実行後にユーザの状態の所定の変化が起こる割合が所定の割合以上の行動を認識し、当該行動の実施の有無を示す表示と前記ユーザの状態の遷移グラフとを同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されている画像表示装置。 - 情報を出力する出力部と、
ユーザの肌状態、心状態又は体状態であるユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザの状態の基準状態を示す基準レベルとを認識するデータ認識部と、
前記時系列データと前記基準レベルとに基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記基準状態に対応する位置に表示される基準レベル表示と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフとを前記出力部に出力する情報出力制御部とを備える画像表示装置。 - 請求項1〜5のうちいずれか1項記載の画像表示装置において、
前記情報出力制御部は、ユーザの状態のスコアの時系列の遷移を評価し、当該評価を前記ユーザの状態の遷移グラフと同時に表示するように前記出力部に出力するように構成されている画像表示装置。 - 情報を出力する出力部を備えるシステムに、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実施した行動の時系列の履歴とを認識するステップと、
前記時系列データに基づいてユーザの状態の変化態様が所定の条件を充足する期間を認識するステップと、
当該期間において実施された行動を認識するステップと、
前記時系列データ及び当該期間において実施された行動に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフと、当該期間において実施された行動を示す表示とを前記出力部に出力するステップとを実行させることを特徴とする画像表示プログラム。 - 情報を出力する出力部を備えるシステムが実行する方法であって、
ユーザの状態の時系列の遷移を示す時系列データと前記ユーザが実施した行動の時系列の履歴とを認識するステップと、
前記時系列データに基づいてユーザの状態の変化態様が所定の条件を充足する期間を認識するステップと、
当該期間において実施された行動を認識するステップと、
前記時系列データ及び当該期間において実施された行動に基づいて、ユーザの状態を示す軸と時間軸との2軸で表される2次元座標系と、前記2次元座標系上の前記ユーザの状態の時系列の遷移に対応する位置に表示されるユーザの状態の遷移グラフと、当該期間において実施された行動を示す表示とを前記出力部に出力するステップとを含むことを特徴とする画像表示方法。
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