JP2022032546A - 出力方法、出力システム及び出力プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得し、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得し、
前記運動性及び評価を出力する。
前記追従性に基づいて決定される周波数又は振動数で、音又は振動を出力する。
このような構成とすることで、肌の動きの追従性に基づいて評価を行うとともに、評価のもととなった追従性に関する量を被験者に対してわかりやすく出力することができる。
前記周波数又は振動数は、前記差分の絶対値の増加に伴い所定の範囲内で一様に増加または減少する、前記差分の関数によって決定される。
このような構成とすることで、遅れ量に応じた周波数又は振動数の音、又は振動が出力されることになり、被験者が肌の質感と結び付けてイメージしやすい方法で運動性の出力を行うことができる。
前記追従性に基づいて複数の選択肢の中から選択されるアニメーションにより、前記運動性を出力する。
このような構成とすることで、肌の動きの追従性に基づいて評価を行うとともに、評価のもととなった追従性に関する量を被験者に対してわかりやすく出力することができる。
前記アニメーションは、前記差分の大きさに応じて選択される。
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得する手段と、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得する手段と、
前記運動性及び評価を出力する手段と、を備える。
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得する手段と、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得する手段と、
前記運動性及び評価を出力する手段と、としてコンピュータを機能させる。
以下、本発明の解析処理の一形態について詳述する。
表情変化における顔の肌の運動性(以下、単に運動性ともいう)と、脂肪細胞を包む線維構造の線維化レベル(以下、単に線維化レベルともいう)との間には、負の相関関係が成立する。つまり、線維化レベルが小さいほど、顔の肌の運動性に優れる関係にある。
本実施形態では、かかる相関関係を利用して運動性から脂肪細胞を包む線維構造の線維化レベルを推定する。なお運動性はこの他に皮膚の粘弾性等の物性との間にも相関関係を有すると考えられており、このような相関関係を利用して運動性から肌の物性やその他の皮膚組織の組成等、肌に関する任意の指標について評価することができる。
より具体的には、追従性は、表情変化における、顔の任意の位置に設定された少なくとも2つのマーカーの運動速度が最大となる時間の差分として定量的に測定できる。
この場合、第1のマーカー1は顎の任意の位置に設定することが好ましい。より好ましくは顎の先端付近に第1のマーカー1を設定する(図2)。
(i)顔の任意の点を参照点とし、参照点と第1のマーカーとの間の距離の単位時間当たりの変化量の時間変化を測定し、該変化量が最大となる時間を特定する工程
(ii)前記参照点と第2のマーカーとの間の距離の単位時間当たりの変化量の時間変化を測定し、該変化量が最大となる時間を特定する工程
(iii)前記(i)工程で特定した時間と、前記(ii)工程で特定した時間との差分を求める工程
以下、それぞれの工程について詳述する。
このように顔の任意の点を参照点3に設定し、この参照点3からの距離で第1のマーカー1と第2のマーカー2の動きをとらえることで、表情変化における頭の動きに左右されることなく、第1のマーカー1と第2のマーカー2のそれぞれの運動の相対評価が可能となる。
開口表情変化において額の肌は動きにくいため、額の任意の位置、より好ましくは額の上部、さらに好ましくは髪の生え際付近を参照点3に設定することが好ましい(図2)。
当然であるが工程(i)と工程(ii)における参照点3は同一とする。
(i)顔の任意の点を参照点とし、該参照点と第1のマーカーとの間の距離の単位時間当たりの変化量の時間変化を測定し、該変化量が最大となる時間を特定する工程
(ii´)第2のマーカーを顔の高さ方向に並列して複数設定し、前記参照点とそれぞれの第2のマーカーとの間の距離の単位時間当たりの変化量の時間変化を測定し、該変化量が最大となる時間を特定する工程
(iii´)工程(i)で特定した時間と、工程(ii)で特定したそれぞれの第2のマーカーに係る時間との差分を求める工程
(iv)工程(iii´)で求めた、それぞれの第2のマーカーに係る前記差分を、それぞれの第2のマーカーを設定した顔における相対的な位置ごとにプロットし、回帰分析を行い、回帰直線の傾きを算出する工程
以下、それぞれの工程について詳述する。
具体的には、変化量V1が最大となる時間と、変化量V21~23が最大となる時間の差分を縦軸、それぞれの第2のマーカーの座標を横軸にプロットする(図3)。第2のマーカーは顔における高さ方向に並列して設定されているため、ここでいう「座標」は高さ方向における座標である。
なお、当然のことであるが、縦軸と横軸を入れ替えてプロットしても構わない。
また、第2のマーカーを高さ方向において等間隔に設定する場合には、それぞれの第2のマーカーの座標を特定数値として決定してグラフにプロットする必要はない。この場合には、それぞれの第2のマーカーの座標については、横軸方向に等間隔にプロットすればよい(図3)。
回帰分析により得られた回帰直線を傾き(図3中の「a」の数値)を追従性の測定値とする。
また、線41の上方及び下方の何れにも第2のマーカーを設定することが好ましい(図2)。
これにより、工程(iv)における回帰分析の精度を向上させることができる。
この場合、一般的なカメラ装置で評価対象の顔の動画像を撮影した映像を用いてよいが、画像解析に耐えうる程度の解像度を有していることが好ましい。
具体的には、まず顔に設定した全ての点に関して、表情変化によって増加した、互いに隣接する点と点の距離の総和を計算する。同時に、顔の特定領域に存在する一部の点に関して、表情変化によって増加した、互いに隣接する点と点の距離の総和を計算する。そして、後者の数値を前者の数値により除することにより、伸縮性を定量的に測定することができる。
本実施形態においては、顔の頬上に7つの点を略直線状に設定している(図4)。頬上に設定する点は特に7つに限定されない。
本実施形態においては、無表情時(図4左)から開口表情変化をした後(図4右)におけるX1~X6それぞれの距離の増加分(ΔX1~ΔX6)を算出する。
そして、頬全体の距離の増加分の総和(ΔX1+ΔX2+・・・ΔX6)に対する、頬の下部の距離の増加分の総和(ΔX4+ΔX5+ΔX6)の割合を計算する。この計算により算出された値を「伸縮性」の定量値として評価することができる(下式参照)。
伸縮性=(ΔX4+ΔX5+ΔX6)/(ΔX1+ΔX2+ΔX3+ΔX4+ΔX5+ΔX6)
ここで、上述した追従性と伸縮性は顔に設定した点(零次元)又は点間の距離(二次元)に着目したパラメータであり、これらのパラメータにより顔の肌の運動性を測定することができる。
したがって、点と線を要素として含む顔の肌上の面を測定対象とした場合であっても、顔の肌の運動性を測定すること可能であると言える。
より詳しくは、統計学的に有意な数の被験者について、上述の方法で運動性の測定を行い、同被験者について後述する方法で皮下脂肪細胞の線維化レベルの測定を行う。これら測定値に基づき運動性を説明変数、線維化レベルを目的変数とする回帰式又は回帰モデルを作成する。
本実施形態では、肌の指標として脂肪細胞を包む線維構造の線維化レベルを用いる。上述したとおり、顔の肌の運動性と脂肪細胞を包む線維構造の線維化レベルとの間には、負の相関関係が成立する。
上記相関関係は好ましくは式またはモデルで示される。式またはモデルとしては、単回帰式又は単回帰モデルが好ましく挙げられる。
侵襲的な方法としてはフォトスケールを用いて相対的な評価値を算出する方法が挙げられる。より詳しくは、予め線維化レベルの異なる皮下脂肪細胞の画像を複数用意する。これを基準写真として、被験者より採取した皮下脂肪細胞の画像に評点をつける。
非侵襲的な方法としては、超音波診断装置を用いる方法が挙げられる。より詳しくは、超音波診断装置により得られた皮膚の断層面の画像から、皮下脂肪層部分を切り出し、解析用画像とする。取得した解析用画像について、画像処理ソフトウェアを用いて得られる特徴量から線維化レベルを評価することができる。
このような特徴量としては、画像をグレースケール化、ヒストグラム化、二値化などして算出されるパラメータが例示できる。
歪度の小さいヒストグラム(略正規分布を示す)はひずみが小さいことを表すため、皮下脂肪細胞の線維化レベルが高い状態であると判る。反対に、歪度の大きいヒストグラム(非正規分布を示す)からは皮下脂肪細胞の線維化レベルが低い状態であると判別可能となる。
以下、皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定装置について図5を参照しながら説明を加える。なお、本発明の皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定装置は、上記<1>の項目で説明した皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定方法を実施するための装置である。したがって、上記<1>の項目の説明は、以下の皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定装置に関しても妥当する。
本発明は上述の皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定方法をコンピュータに実行させる皮下脂肪細胞の線維化レベルの推定プログラムにも関する。本発明のプログラムは、上述した本発明の線維化レベルの推定装置に含まれるCPUにおける各手段に対応するため、図5の符号を付しながら説明する。
20才以上の9名のドナーより提供された皮下組織における皮下脂肪細胞を走査型電子顕微鏡により撮影した。この電子顕微鏡写真を熟練の評価者に評価させ、皮下脂肪細胞の線維化の程度について1~5のスコアをつけさせた。評価は、線維化の進行度が異なる5段階の基準写真(図6)を基準として行わせた。結果を図7に示す。
20~60代の日本人女性各世代20名ずつ、合計100名を被験者とした。被験者の顔に図8に示すように、額の上方(生え際付近)に一点(参照点)、顎に1点(ポイント0)、頬の高さ方向に並列するように7点(ポイント1~ポイント7)のモーションキャプチャ用の反射マーカーを貼り付けた。
図8に示すように、被験者に無表情状態(図8左)から開口状態(図8右)への縦方向に伸びる表情変化(開口表情変化)をしてもらい、これを3台のカメラで動画撮影(30fps)し、各マーカーの運動情報を取得した。
まず、参照点からポイント0乃至7の距離の単位時間当たりの変化量を経時的に測定し、表情表出開始時点から、それぞれの変化量が最大となる時点の時間を測定した。その後、参照点からポイント0の距離の単位時間当たりの変化量が最大となる時間と、参照点からポイント1~7の距離の単位時間当たりの変化量が最大となる時間との差分(追従性)を計算した。なお、本試験においては時間の差分を動画像のフレームの差(Δフレーム)として評価した。
上の追従性の測定試験により得られたモーションキャプチャのデータを利用して、表情変化における顔の肌の伸縮性についても測定した。
具体的には、ポイント1~7に関して、互いに隣接するポイントとポイントの間の距離を、無表情状態(図8左)と開口状態(図8右)において測定し、開口表情変化により増加した距離を算出した。
そして、頬下部(ポイント4~7)に関するポイント間距離の増加分の総和を全体(ポイント1~7)に関するポイント間距離の増加分の総和で除することにより、伸縮性を算出した。
図10に示すように、表情変化における顔の肌の伸縮性は、年齢とともに低下することが明らかとなった。
試験例2のモーションキャプチャ解析を実施した合計18名の被験者に対し、エラストグラフィ(日立製作所)を用いて皮膚内部の粘弾性(ひずみ)を測定した(図11)。なお、粘弾性の測定については、測定エリアを皮膚の表層部分(表皮及び真皮)と、皮下組織上層、皮下組織中層及び皮下組織下層の合計4層に分け、層別の相対的な粘弾性を算出した。皮下組織上層、皮下組織中層及び皮下組織下層については、皮下組織を深さ方向において1:2:1の比率で分割することで設定した。
また、フックの法則(下記式2)に基づき、粘弾性を「ひずみ」により評価することができる。そのため、本試験例においては、皮膚内部の粘弾性に関して「ひずみ」を測定した。
試験例2で得られた追従性の測定値(回帰直線の傾き)と、試験例3で得られた皮下組織上層の粘弾性の測定値について回帰分析を行った。結果を図12に示す。
図12に示すように、表情変化における顔の肌の追従性と、皮下組織の粘弾性との間には正の相関関係が成立することが明らかとなった。
試験例2~4の結果得られた「表情変化における顔の肌の追従性と、皮下組織の粘弾性との間の正の相関関係」について、皮膚を一部切り出した部分を模擬した直方形状の多層構造体からなる皮膚モデル(10cm×5cm×1.4cm)を対象としたFEM解析により検証した。
本試験においては、若齢層の皮膚の特性を模した皮膚モデルと、老齢層の皮膚の特性を模した皮膚モデルを作成し、それぞれについて解析した。
皮膚モデルの各層の物理特性は表1の通りである。表1に示すようにポアソン比と密度は若齢及び老齢の皮膚モデルにおいて共通である。
リガメントを模した柱による運動は、0.5cm/sの速度で3秒間X方向に変位させた後に、1秒間停止するように行った。この運動の間、真皮を模した層(最上層)のZ方向の変位を経時的にプロットした。
なお、Z方向の変位を観察した点は、リガメントを模した柱が接続された部分の真上に相当する部分よりも、リガメントの変位方向に対して後方に位置する部分とした(図15)。結果を図16及び17に示す。
試験例4の結果は、皮下組織のひずみ(つまり粘弾性)と、表情変化における顔の肌の追従性との間に正の相関関係があるとする試験例2~4の結果を支持するものである。
140名の被験者に対し、エラストグラフィ(日立製作所)を用いて皮膚内部のエラストグラフィ画像を取得し、粘弾性(ひずみ)を測定した。なお、粘弾性の測定については、測定エリアを皮膚の表層部分(表皮及び真皮)と、皮下組織上層、皮下組織中層及び皮下組織下層の合計4層に分け、層別の相対的な粘弾性を算出した。皮下組織上層、皮下組織中層及び皮下組織下層については、皮下組織を深さ方向において1:2:1の比率で分割することで設定した。
試験例6で得られた皮下組織上層の粘弾性の測定値と、同試験で得られた皮下脂肪細胞の線維化レベルを示す歪度について回帰分析を行った。結果を図19に示す。
図19に示すように、皮下組織の粘弾性と、皮下脂肪層の超音波画像のヒストグラムの歪度の間には正の相関関係が成立する。
線維化レベルが高ければ前記歪度は小さくなるため、図19に示す結果は、皮下組織の粘弾性と、皮下脂肪細胞の線維化レベルとの間には負の相関関係が成立することが明らかとなった。
試験例1の結果は、皮下組織に存在する皮下脂肪細胞を包むコラーゲン線維が、加齢とともに線維化することを示している。
また、試験例2の結果は、表情変化における顔の肌の運動性(追従性、伸縮性)は加齢とともに低下することを示している。
つまり、試験例1及び2により、顔の肌の運動性と線維化レベルは、ともに年齢と相関することが明らかとなった。
一方、試験例7の結果は、皮下組織の粘弾性と、皮下脂肪細胞の線維化レベルとの間には負の相関関係が成立することを示している。
つまり、試験例4及び7により、表情変化における顔の肌の追従性と、皮下脂肪細胞の線維化レベルは、ともに皮下組織の粘弾性との間に相関関係が成立することが明らかとなった。
11 CPU
111 数値化手段
112 線維化レベル算出手段
12 ROM
121 記憶手段
13 運動性測定部
14 線維化レベル送信手段
2 出力装置
21 送信手段
22 運動性取得手段
23 評価取得手段
24 出力手段
Claims (8)
- 顔の動きに基づく解析結果を出力する出力方法であって、コンピュータが、
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得し、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得し、
前記運動性及び評価を出力する、出力方法。 - 前記運動性は、肌の動きの追従性に関する量であり、
前記追従性に基づいて決定される周波数又は振動数で、音又は振動を出力する、請求項1に記載の出力方法。 - 前記追従性の測定値は、顔の任意の位置に設定された少なくとも2つのマーカーの運動速度が最大となる時間の差分であり、
前記周波数又は振動数は、前記差分の絶対値の増加に伴い所定の範囲内で一様に増加または減少する、前記差分の関数によって決定される、請求項2に記載の出力方法。 - 前記運動性は、肌の動きの追従性に関する量であり、
前記追従性に基づいて複数の選択肢の中から選択されるアニメーションにより、前記運動性を出力する、請求項1から請求項3の何れかに記載の出力方法。 - 前記追従性の測定値は、顔の任意の位置に設定された少なくとも2つのマーカーの運動速度が最大となる時間の差分であり、
前記アニメーションは、前記差分の大きさに応じて選択される、請求項4に記載の出力方法。 - 前記評価が、肌の物性又は皮膚組織の組成のうち少なくとも何れかに関する評価を含む、請求項1から請求項5の何れかに記載の出力方法。
- 顔の動きに基づく解析結果を出力する出力システムであって、
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得する手段と、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得する手段と、
前記運動性及び評価を出力する手段と、を備える出力システム。 - 顔の動きに基づく解析結果を出力する出力プログラムであって、
顔の肌に関する評価と相関関係を有し、被験者の顔の動きを撮影した動画像の分析によって得られる顔の肌の運動性を取得する手段と、
前記運動性に基づいて推定された、前記被験者の顔の肌に関する評価を取得する手段と、
前記運動性及び評価を出力する手段と、としてコンピュータを機能させる出力プログラム。
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Cited By (1)
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WO2024090230A1 (ja) * | 2022-10-27 | 2024-05-02 | 株式会社資生堂 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
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2020
- 2020-08-12 JP JP2020136418A patent/JP2022032546A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2024090230A1 (ja) * | 2022-10-27 | 2024-05-02 | 株式会社資生堂 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
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