JP2022191105A - 睫毛のばらつき度合いの評価方法、睫毛のカール度合いの評価方法、印象評価方法、カウンセリング方法、市場調査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することを目的とする。【解決手段】被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）を算出し、前記不偏分散Ｖ（θ）に基づいて前記被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する、睫毛のばらつき度合いの評価方法；被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅを算出し、前記カール値Ｓ／Ｌｅに基づいて睫毛のカール度合いを評価する、睫毛のカール度合いの評価方法；印象評価方法；カウンセリング方法；市場調査方法。【選択図】図１

Description

本発明は、側面目元画像に基づく、睫毛のばらつき度合いの評価方法、睫毛のカール度合いの評価方法、印象評価方法、カウンセリング方法、市場調査方法に関する。

目は対人印象に大きな影響を与えるパーツである。コロナ禍の現在においては、マスクを常用することが求められており、目元印象の重要性が高まっている。さらに、昨今、対面でのコミュニケーションを避けることが推奨され、横顔の目元印象の重要性が特に増している。

化粧品業界では、このようなニューノーマルな時代に適した新たな睫毛用製剤の開発とメイク方法の提案とが求められており、上記開発や提案には目元の印象評価方法が重要なツールとなる。

これまでの目元の印象評価方法に関する研究の中で、例えば、特許文献１には、被験者から採取した睫毛のサンプルについて、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨを用いる方法が記載されている（特許文献１参照）。また、例えば、特許文献２には、顧客の睫毛にマスカラを塗布し、顧客の姿勢を眼が水平方向を向いた状態とし、かかる状態における水平線とカール状態の睫毛の生え際における接線とがなす角度である、カール角度を測定する方法が記載されている（特許文献２参照）。

特開２０１９－１３７６４７号公報 国際公開第２００２／０５１２８５号

しかしながら、上記従来の目元の印象評価方法には、精度や簡便性に改善の余地を残していた。

そこで、本発明は、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することを目的とする。

本発明の要旨は以下の通りである。
［１］
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）を算出し、前記不偏分散Ｖ（θ）に基づいて前記被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する、睫毛のばらつき度合いの評価方法。
［２］
前記複数の睫毛は、その前記付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛とする、［１］に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
［３］
前記複数の睫毛は、全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であるものとする、［１］又は［２］に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
［４］
前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、［１］～［３］のいずれかに記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
［５］
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅを算出し、前記カール値Ｓ／Ｌｅに基づいて睫毛のカール度合いを評価する、睫毛のカール度合いの評価方法。
［６］
複数の睫毛について算出した前記カール値Ｓ／Ｌｅの平均値に基づいて睫毛のカール度合いを評価する、［５］に記載の睫毛のカール度合いの測定方法。
［７］
前記複数の睫毛は、その前記付け根Ｂが前記側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛とする、［５］又は［６］に記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
［８］
前記複数の睫毛は、前記目元頂上部分に位置する睫毛のうち前記線分ＢＨの長さが１番目～３番目に長いものであり、かつ、全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であるものとする、［５］～［７］のいずれかに記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
［９］
前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、［８］に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
［１０］
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ、
に基づいて、前記被験者に対して印象評価を行う、印象評価方法。
［１１］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
［１０］に記載の印象評価方法。
［１２］
前記印象評価では、一つ又は複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、［１１］に記載の印象評価方法。
［１３］
前記絶対的評価に基づいて前記被験者の印象をタイプに分類する、［１２］に記載の印象評価方法。
［１４］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
［１０］に記載の印象評価方法。
［１５］
前記印象評価では、複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、［１４］に記載の印象評価方法。
［１６］
定期又は不定期に前記基準データを更新する、［１０］～［１５］のいずれかに記載の印象評価方法。
［１７］
前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、［１０］～［１６］のいずれかに記載の印象評価方法。
［１８］
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
に基づいて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
［１９］
対象者の側面目元画像について、画像修正により睫毛のばらつき度合い及び／又はカール度合いに変更を加えて、変更前とは異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する側面目元シミュレーション画像を得ることを含む、［１８］に記載のカウンセリング方法。
［２０］
前記側面目元シミュレーション画像に対して印象評価を行うことを含む、［１９］に記載のカウンセリング方法。
［２１］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元シミュレーション画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
［２０］に記載のカウンセリング方法。
［２２］
前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、［２１］に記載のカウンセリング方法。
［２３］
前記絶対的評価に基づいてシミュレーション後の前記被験者の印象をタイプに分類する、［２２］に記載のカウンセリング方法。
［２４］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
前記複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元シミュレーション画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
［２０］に記載のカウンセリング方法。
［２５］
前記印象評価では、複数の側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、［２４］に記載のカウンセリング方法。
［２６］
前記印象評価の結果に応じて、睫毛化粧品及び／又は睫毛メイク方法に関する提案の内容を決定する、［２０］～［２５］のいずれかに記載のカウンセリング方法。
［２７］
前記対象者の側面目元画像において、対象者に睫毛化粧品を適用し且つ／又は睫毛メイク方法を施して、側面目元メイクアップ画像を得ることを含む、［１８］に記載のカウンセリング方法。
［２８］
前記側面目元メイクアップ画像に対して前記印象評価を行うことを含む、［２７］に記載のカウンセリング方法。
［２９］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元メイクアップ画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者に対して印象評価を行う、
［２８］に記載のカウンセリング方法。
［３０］
前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元メイクアップ画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行う、［２９］に記載のカウンセリング方法。
［３１］
前記絶対的評価に基づいてメイクアップ後の前記被験者の印象をタイプに分類する、［３０］に記載のカウンセリング方法。
［３２］
異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
前記複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元メイクアップ画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
［２７］に記載のカウンセリング方法。
［３３］
［１］～［４］のいずれかに記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法、［５］～［９］のいずれかに記載の睫毛のカール度合いの測定方法、又は［１０］～［１７］のいずれかに記載の印象評価方法を用いて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
［３４］
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって、前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関を調査する、
市場調査方法。
［３５］
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関を調査する、
市場調査方法。
［３６］
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像と、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
を準備し、
前記パネリストに各前記側面目元画像と前記平均側面目元画像とを比較させることによって、前記パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させる、
市場調査方法。
［３７］
前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、［３２］～［３４］のいずれかに記載の市場調査方法。

本発明によれば、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することができる。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することができる。

図１は、被験者（対象者）の側面目元画像を模式的に示す図である。図１中、被験者の睫毛については、評価に供する一本の睫毛のみ示す。 図２（Ａ）は、被験者（対象者）の側面目元画像において定められる目元頂上部分を模式的に示す図である。図２（Ａ）中、上瞼の端縁の水平方向最外端を「×」印で示し、目元頂上部分を破線円で示す。図２（Ｂ）は、被験者（対象者）の正面目元画像において定められる上瞼中央部分を模式的に示す図である。図２（Ｂ）中、上瞼の始端（目頭）から終端（目尻）までをなぞる線の中点を「×」印で示し、上瞼中央部分を破線円で示す。 図３（Ａ）は、被験者（対象者）の側面目元画像を取得するときの様子を模式的に示す図である。図３（Ｂ）は、被験者（対象者）の正面目元画像を取得するときの様子を模式的に示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の睫毛のばらつき度合いの評価方法、本発明の睫毛のカール度合いの評価方法、本発明の印象評価方法、本発明のカウンセリング方法、本発明の市場調査方法の実施形態について詳細に例示説明する。
以下、本願明細書では、本発明の実施形態を「本実施形態」ともいう。

（睫毛のばらつき度合いの評価方法）
本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法は、被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）を算出し、不偏分散Ｖ（θ）に基づいて被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する方法である。

なお、被験者の側面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の側面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。

図１は、被験者（対象者）の側面目元画像を模式的に示す図である。図１中、被験者（対象者）の睫毛については、評価に供する一本の睫毛のみ示す。

不偏分散Ｖ（θ）は、下記式（１）により算出される。

・・・（１）

式（１）中、θｉはｉ本目の睫毛についての角度θを表し、ＡＶＥ（θ）はｎ本の睫毛についての角度θの平均を表す。

本実施形態では、不偏分散Ｖ（θ）の算出に用いる上記複数の睫毛は、特に限定されることなく、側面目元画像に含まれる全ての睫毛の中から選ばれたものとしてよい。上記複数の睫毛は、その付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛、その付け根Ｂが目元頂上部分と目尻との間に位置する睫毛としてよく、特にその付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、目元頂上部分とは、側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端（図２（Ａ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲をいう（図２（Ａ）中の破線円参照）。

以下、その付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛を評価対象とする睫毛のばらつき度合いの評価方法の好適な実施形態について記載するが、同様のことは他の箇所に位置する睫毛を評価対象とする他の実施形態についてもあてはまる。

好適な実施形態では、目元頂上部分の全ての睫毛について評価してもよく、代表的な一部の睫毛について評価してもよい。代表的な一部の睫毛としては、その一部の睫毛についての不偏分散Ｖ（θ）が、全ての睫毛についての不偏分散Ｖ（θ）を基準として－２０％～＋２０％の範囲の誤差で収まるものを選択することが好ましい。

目元頂上部分の全ての睫毛についての角度θは、一般的に－５０°～＋５０°（水平線を０°とする）の範囲で、ほぼ一様に、大きな偏りなく、分布する傾向がある。
かかる傾向を鑑みて、評価対象として選択する複数の睫毛は、その全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲、好適には－３０°～＋３０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、その全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であり、好適には７．５°以下であり、さらに好適には７．５°以下であるものとすることが、評価の精度を高める観点から、好ましい。

評価対象とする複数の睫毛は、目元頂上部分に位置する睫毛のうち線分ＢＨの長さが１番目～３番目に長いものの中から選択することが、評価の精度を高める観点から、好ましい。

本実施形態では、複数の睫毛は、被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、上瞼中央部分とは、正面目元画像において上瞼の始端（目頭）から終端（目尻）までをなぞる線の中点（図２（Ｂ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲をいう（図２（Ｂ）中の破線円参照）。

なお、被験者の正面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の正面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。

正面目元画像は、側面目元画像において評価対象とするのに適した睫毛を選択する際に、補助的に使用してよい。
例えば、側面目元画像においてその付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛を選択する際に、付け根Ｂ付近に他の睫毛の付け根が存在するために睫毛の選択が困難になる場合が考えられる。その場合、正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛の中から評価対象候補の睫毛を選択し、選択した評価対象候補の睫毛がその付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛であるかどうかを側面目元画像で確認するという手順で、評価対象とする複数の睫毛を選択することができる。

なお、本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。

（睫毛のカール度合いの評価方法）
本実施形態の睫毛のカール度合いの評価方法は、被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅを算出し、カール値Ｓ／Ｌｅに基づいて睫毛のカール度合いを評価する。
なお、被験者の側面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の側面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。

図１は、被験者（対象者）の側面目元画像を模式的に示す図である。図１中、被験者（対象者）の睫毛については、評価に供する一本の睫毛のみ示す。

カール値Ｓ／Ｌｅは、画像解析により睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを算出し、画像解析により睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅを算出し、算出した面積Ｓを算出したＬｅで除して算出する。

本実施形態では、複数の睫毛について算出したカール値Ｓ／Ｌｅの平均値に基づいて睫毛のカール度合いを評価することが好ましい。平均値を用いることにより、選択した複数の睫毛全体の評価を行うことができる。

本実施形態では、複数の睫毛は、その付け根Ｂが側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、目元頂上部分とは、側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端（図２（Ａ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲をいう（図２（Ａ）中の破線円参照）。

以下、その付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛を評価対象とする睫毛のカール度合いの評価方法の好適な実施形態について記載するが、同様のことは他の箇所に位置する睫毛を評価対象とする他の実施形態についてもあてはまる。

好適な実施形態では、目元頂上部分の全ての睫毛について評価してもよく、代表的な一部の睫毛について評価してもよい。代表的な一部の睫毛としては、その一部の睫毛についての不偏分散Ｖ（θ）が、全ての睫毛についての不偏分散Ｖ（θ）を基準として－２０％～＋２０％の範囲の誤差で収まるものを選択することが好ましい。

目元頂上部分の全ての睫毛についての角度θは、一般的に－５０°～＋５０°（水平線を０°とする）の範囲で、ほぼ一様に、大きな偏りなく、分布する傾向がある。
かかる傾向を鑑みて、評価対象として選択する複数の睫毛は、その全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲、好適には－３０°～＋３０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、その全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であり、好適には７．５°以下であり、さらに好適には７．５°以下であるものとすることが、評価の精度を高める観点から、好ましい。

評価対象とする複数の睫毛は、目元頂上部分に位置する睫毛のうち線分ＢＨの長さが１番目～３番目に長いものの中から選択することが、評価の精度を高める観点から、好ましい。

本実施形態では、複数の睫毛は、被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする。
なお、被験者の正面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の正面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。

正面目元画像は、側面目元画像において評価対象とするのに適した睫毛を選択する際に、補助的に使用してよい。
例えば、側面目元画像においてその付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛を選択する際に、付け根Ｂ付近に他の睫毛の付け根が存在するために睫毛の選択が困難になる場合が考えられる。その場合、正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛の中から評価対象候補の睫毛を選択し、選択した評価対象候補の睫毛がその付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛であるかどうかを側面目元画像で確認するという手順で、評価対象とする複数の睫毛を選択することができる。

なお、上瞼中央部分とは、正面目元画像において上瞼の始端（目頭）から終端（目尻）までをなぞる線の中点（図２（Ｂ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲をいう（図２（Ｂ）中の破線円参照）。

なお、本実施形態の睫毛のカール度合いの評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。

（印象評価方法）
本実施形態の印象評価方法は、
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ、
に基づいて、被験者に対して印象評価を行う方法である。

具体的には、本実施形態では、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ（以下、「第一基準データ」ともいう。）を作成し、
前記基準データ（第一基準データ）を用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
ことが好ましい。
ここで、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備する際には、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数名の被験者の側面目元画像を準備してもよく、ある特定の不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する一名の被験者の側面目元画像について画像修正を行うことによって、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備してもよい。
なお、画像修正は、市販又はフリーの画像解析ソフト（例えば、ＩｍａｇｅＪ等）を用いて行ってよい。

印象評価ワード群に含まれる印象評価項目は、特に限定されることなく、目的や用途に応じて適宜選択されてよいが、例えば、知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである等が挙げられる。
これら印象評価項目は、１種単独で又は２種以上を組み合わせて、印象評価ワード群に用いてよい。
各印象評価項目についての評価は、定性的に又は定量的に行ってよい。定量的に行う場合、評点（例えば、－３～＋３）を付けることによって行ってよい。

ここでの基準データ（第一基準データ）は、不偏分散Ｖ（θ）と印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてよく、カール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてよく、また、不偏分散Ｖ（θ）及びカール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてもよい。
また、基準データ（第一基準データ）は、好適には２枚以上の側面目元画像、より好適には４枚以上の側面目元画像、さらに好適には６枚以上の側面目元画像に基づいたものである。
ここで、相関関係は、特に限定されることなく、正の相関であってもよく、負の相関であってもよく、また、合理的な予測性が得られる関係であってもよい。相関の強弱も特には限定されない。

本実施形態における印象評価では、一つ又は複数の側面目元画像について、基準データ（第一基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元画像について、不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、基準データ（第一基準データ）において上記算出した不偏分散Ｖ（θ）に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元画像についてＶ（θ）＝１００と算出され、基準データ（第一基準データ）において、Ｖ（θ）＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元画像についての「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいて被験者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点＋１～＋３で、「決断力がある」の項目が評点＋１～＋３で、「洗練されている」の項目が評点＋１～＋３で、「清潔である」の項目が評点＋１～＋３で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。

本実施形態の印象評価方法では、印象評価項目の種類及び評点の範囲で構成される上記タイプを、定期又は不定期に更新してよい。定期又は不定期の更新により、時勢、世相、流行等に合わせてタイプを調整することが可能となる。

また、具体的には、本実施形態では、異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ（以下、「第二基準データ」ともいう。）を作成し、
前記基準データ（第二基準データ）を用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
ことが好ましい。

本実施形態における印象評価では、複数の側面目元画像について、基準データ（第二基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元画像のうちの任意の一対の側面目元画像について、両者の不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、両者の不偏分散Ｖ（θ）の差分を算出し、基準データ（第二基準データ）において示される不偏分散Ｖ（θ）の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係（正の相関や負の相関等）を基に、上記一対の側面目元画像について、一方の前記側面目元画像の他方の前記側面目元画像との対比での各印象評価項目の評点（一方の前記側面目元画像を他方の前記側面目元画像と対比評価したときに、一方の前記側面目元画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点）を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元画像と第二の側面目元画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元画像についてＶ（θ）＝１０と、第二の側面目元画像についてＶ（θ）＝１１０と算出され、基準データ（第二基準データ）において、Ｖ（θ）の差＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元画像の第二の側面目元画像との対比での「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

本実施形態の印象評価方法では、定期又は不定期に基準データ（第二基準データ）を更新することが好ましい。定期又は不定期の更新により、時勢、世相、流行等に合わせて基準データ（第二基準データ）を調整することが可能となる。

本実施形態の印象評価方法では、パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとすることが好ましい。

なお、本実施形態の印象評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。

（カウンセリング方法）
本実施形態のカウンセリング方法は、
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
に基づいて、対象者に対してカウンセリングを行う方法である。

具体的には、本実施形態のカウンセリング方法は、対象者の側面目元画像について、画像修正により睫毛のばらつき度合い及び／又はカール度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する側面目元シミュレーション画像を得ることを含む。
ここで、画像修正による変更前とは異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する側面目元シミュレーション画像を得る際には、対象者の特定の一本又は複数本の睫毛を削除、変更してよく、また、対象者に一本又は複数本の睫毛を仮想的に追加してよい。
側面目元シミュレーション画像は、睫毛化粧品を適用した場合及び／又は睫毛メイク方法を施した場合を想定して作成されてよい。

本実施形態のカウンセリング方法は、側面目元シミュレーション画像に対して印象評価を行うことを含む。

ここでの側面目元シミュレーション画像に対する印象評価は、本実施形態のカウンセリング方法に特有の実施形態以外の実施形態については、本実施形態の印象評価方法における印象評価の実施形態（前述参照）と同様としてよい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元シミュレーション画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ（第一基準データ）を作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、一つ又は複数の側面目元シミュレーション画像について、基準データ（第一基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元シミュレーション画像について、不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、基準データ（第一基準データ）において上記算出した不偏分散Ｖ（θ）に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元シミュレーション画像についてＶ（θ）＝１００と算出され、基準データ（第一基準データ）において、Ｖ（θ）＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元シミュレーション画像についての「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいて画像修正による変更後の対象者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点＋１～＋３で、「決断力がある」の項目が評点＋１～＋３で、「洗練されている」の項目が評点＋１～＋３で、「清潔である」の項目が評点＋１～＋３で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
前記複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元シミュレーション画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ（第二基準データ）を作成し、
前記基準データ（第二基準データ）を用いて、シミュレーション後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、複数の側面目元シミュレーション画像について、基準データ（第二基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の側面目元シミュレーション画像について、両者の不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、両者の不偏分散Ｖ（θ）の差分を算出し、基準データ（第二基準データ）において示される不偏分散Ｖ（θ）の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係（正の相関や負の相関等）を基に、上記一対の側面目元シミュレーション画像について、一方の前記側面目元シミュレーション画像の他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比での各印象評価項目の評点（一方の前記側面目元シミュレーション画像を他方の前記側面目元シミュレーション画像と対比評価したときに、一方の前記側面目元シミュレーション画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点）を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元シミュレーション画像と第二の側面目元シミュレーション画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元シミュレーション画像についてＶ（θ）＝１０と、第二の側面目元シミュレーション画像についてＶ（θ）＝１１０と算出され、基準データ（第二基準データ）において、Ｖ（θ）の差＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元シミュレーション画像の第二の側面目元シミュレーション画像との対比での「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

本実施形態のカウンセリング方法では、印象評価の結果に応じて、睫毛化粧品及び／又は睫毛メイク方法に関する提案の内容を決定することが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法は、対象者に睫毛化粧品を適用し且つ／又は睫毛メイク方法を施して、側面目元メイクアップ画像を得ることを含む。
側面目元メイクアップ画像は、メイクアップした対象者を改めて写真撮影することによって、得てよく、また、場合によっては、改めて写真撮影して得た画像に画像修正を加えて得てもよい。
ここで、対象者に適用する睫毛化粧品及び／又は施す睫毛メイク方法は、上記提案の内容に従うものであっても、従わないものであってもよい。

本実施形態のカウンセリング方法は、側面目元メイクアップ画像に対して印象評価を行うことを含む。

ここでの側面目元メイクアップ画像に対する印象評価は、本実施形態のカウンセリング方法に特有の実施形態以外の実施形態については、本実施形態の印象評価方法における印象評価の実施形態（前述参照）と同様としてよい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元メイクアップ画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ（第一基準データ）を作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、一つ又は複数の側面目元メイクアップ画像について、基準データ（第一基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元メイクアップ画像について、不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、基準データ（第一基準データ）において上記算出した不偏分散Ｖ（θ）に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元メイクアップ画像についてＶ（θ）＝１００と算出され、基準データ（第一基準データ）において、Ｖ（θ）＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元メイクアップ画像についての「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいてメイクアップした対象者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点＋１～＋３で、「決断力がある」の項目が評点＋１～＋３で、「洗練されている」の項目が評点＋１～＋３で、「清潔である」の項目が評点＋１～＋３で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
前記複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元メイクアップ画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ（第二基準データ）を作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者に対して印象評価を行うことが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、複数の側面目元メイクアップ画像について、基準データ（第二基準データ）に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の側面目元画像について、両者の不偏分散Ｖ（θ）を算出し、次いで、両者の不偏分散Ｖ（θ）の差分を算出し、基準データ（第二基準データ）において示される不偏分散Ｖ（θ）の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係（正の相関や負の相関等）を基に、上記一対の側面目元メイクアップ画像について、一方の前記側面目元画像の他方の側面目元メイクアップ画像との対比での各印象評価項目の評点（一方の側面目元メイクアップ画像を他方の側面目元メイクアップ画像と対比評価したときに、一方の側面目元メイクアップ画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点）を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元メイクアップ画像と第二の側面目元メイクアップ画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元メイクアップ画像についてＶ（θ）＝１０と、第二の側面目元メイクアップ画像についてＶ（θ）＝１１０と算出され、基準データ（第二基準データ）において、Ｖ（θ）の差＝２０、６０、１４０、２００である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ－２、－１、＋１、＋２が付されている場合、第一の側面目元メイクアップ画像の第二の側面目元メイクアップ画像との対比での「知的である」の項目の評点を０と割り出してよい。

本実施形態のカウンセリング方法では、不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを考慮して行うものであることに関連して、方法中において、不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを元に印象を判定し、適切な製剤を提案するという内容のカウンセリングを行うことが好ましい。

本実施形態のカウンセリング方法では、前述の本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法、前述の本実施形態の睫毛のカール度合いの測定方法、前述の本実施形態の印象評価方法を用いてよい。

（市場調査方法）
本実施形態の市場調査方法は、
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって、不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査する方法である。

具体的には、本実施形態では、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、パネリストに複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって得られた、不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することが好ましい。
ここで、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備する際には、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数名の対象者の側面目元画像を準備してもよく、ある特定の不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する一名の対象者の側面目元画像について画像修正を行うことによって、異なる不偏分散Ｖ（θ）及び／又はカール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備してもよい。
なお、画像修正は、市販又はフリーの画像解析ソフトを用いて行ってよい。

印象評価ワード群に含まれる印象評価項目は、特に限定されることなく、目的や用途に応じて適宜選択されてよいが、例えば、知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである等が挙げられる。
これら印象評価項目は、１種単独で又は２種以上を組み合わせて、印象評価ワード群に用いてよい。
各印象評価項目についての評価は、定性的に又は定量的に行ってよい。定量的に行う場合、評点（例えば、－３～＋３）を付けることによって行ってよい。

本実施形態の調査方法では、不偏分散Ｖ（θ）と印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてよく、カール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてよく、また、不偏分散Ｖ（θ）及びカール値Ｓ／Ｌｅと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてもよい。
また、本実施形態の調査方法は、好適には２枚以上の側面目元画像、より好適には４枚以上の側面目元画像、さらに好適には６枚以上の側面目元画像を用いて行う。
ここで、本実施形態の調査方法における相関は、特に限定されることなく、正の相関であってもよく、負の相関であってもよく、また、合理的な予測性が得られる関係であってもよい。相関の強弱も特には限定されない。

また、本実施形態の市場調査方法では、対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関を調査することが好ましい。

本実施形態の市場調査方法では、対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
及び／又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
が異なる複数の側面目元画像と、
前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
を準備し、
前記パネリストに各前記側面目元画像と前記平均側面目元画像とを比較させることによって、前記パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることが好ましい。

本実施形態の市場調査方法では、パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとすることが好ましい。

以上、図面を参照して、本発明の睫毛のばらつき度合いの評価方法、本発明の睫毛のカール度合いの評価方法、本発明の印象評価方法、本発明のカウンセリング方法、本発明の市場調査方法の実施形態について例示説明したが、上記実施形態には適宜変更を加えることができ、本発明は上記例示の実施形態に限定されることはない。

以下、実施例により本発明を更に詳細に説明するが、本発明は下記の実施例に何ら限定されるものではない。

（目元画像の取得）
２０１９年度に所内肌質調査にて被験者６５名（女性、２０歳代から５０歳代）の目元画像を取得した。
被験者にメイクオフしてもらい、その顔を顎・額を固定できる顔台に固定した。長さ補正用シールを貼り付けた治具を固定した顔に関して既定の位置に設置した。
開眼状態で、下記のとおり側面及び正面から、ｉＰｏｄ（登録商標）のカメラ機能を用いて写真撮影を行った。

（（側面目元の撮影））
図３（Ａ）に示すように、側面撮影用の上記治具を、長さ補正用シールが顔側面側の瞳の中心の高さと同じ高さに位置するように、長さ補正用シールが顔正面から見て瞳の中心と重なるように、かつ、長さ補正用シールの表面が顔側面を向くように設置した。
カメラは、レンズが被験者の目元と長さ補正用シールとが写るように配置した。
瞳のトップ（瞳の顔前方最外端）と長さ補正用シールとの距離は５ｃｍとした。
瞳のトップ（瞳の顔前方最外端）とカメラレンズとの距離は１０ｃｍとした。
上記条件下において、被験者の左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、被験者の側面目元の写真撮影を行った。

（（正面目元の撮影））
図３（Ｂ）に示すように、正面撮影用の上記治具を、長さ補正用シールが顔側面側の瞳の中心の高さと同じ高さに位置するように、長さ補正用シールが顔側面から見て瞳の中心と重なるように、かつ、長さ補正用シールの表面が顔正面を向くように設置した。
カメラは、レンズが被験者の目元と長さ補正用シールとが写るように配置した。
瞳のトップ（瞳の顔前方最外端）と長さ補正用シールとの距離は５ｃｍとした。
瞳のトップ（瞳の顔前方最外端）とカメラレンズとの距離は１０ｃｍとした。
上記条件下において、左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、被験者の正面目元の写真撮影を行った。

写真撮影により得た側面目元画像及び正面目元画像について、Ｉｍａｇｅ Ｊを用いて下記のとおり、画像解析を行った。
はじめに、全ての側面目元画像及び正面目元画像について長さ補正用シールに寸法に基づいて長さ補正を行った。
側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端（図２（Ａ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲（図２（Ａ）中の破線円参照）を、目元頂上部分として特定した。
付け根Ｂが側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛１０本を線分ＢＨの長さが１番目～１０番目に長い睫毛を選択し、後述の不偏分散Ｖ（θ）の測定において用いた。また、これら１０本の睫毛のうち線分ＢＨの長さが１番目～３番目に長い睫毛を選択し、後述のカール値Ｓ／Ｌｅの測定の測定において用いた。
また、正面目元画像において上瞼の始端（目頭）から終端（目尻）までをなぞる線の中点（図２（Ｂ）中の「×」印参照）から２ｍｍ以内の距離の範囲（図２（Ｂ）中の破線円参照）を、上瞼中央部分として特定した。
上記のとおり側面目元画像において選択した１０本の睫毛は、正面目元画像における上瞼中央部分にも位置していた。

（不偏分散Ｖ（θ）の測定）
上記の目元頂上部分に位置し、かつ上瞼中央部分に位置する１０本の睫毛について、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）を、下記式（１）により算出した。

・・・（１）

式（１）中、θｉはｉ本目の睫毛についての角度θを表し、ＡＶＥ（θ）はｎ本の睫毛についての角度θの平均を表す。ここでは、ｎ＝１０である。

不偏分散Ｖ（θ）が大きいほど、被験者の睫毛のばらつき度合いが大きいと評価した。
結果を表１に示す。

一方、同時に、専門家パネリストによる目視評価も行い、「〇」：被験者の睫毛のばらつき有り、「×」：被験者の睫毛のばらつき無しという評価基準で評価した。
結果を表１に示す。

専門家パネリストによる目視評価では、睫毛のばらつき度合いの大小の境目が判断しづらいところ、本発明の評価方法では、睫毛のばらつき度合いを連続的に判断することができることが示された。

（カール値Ｓ／Ｌｅの測定）
上記の目元頂上部分に位置し、かつ上瞼中央部分に位置する３本の睫毛について、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、ＩｍａｇｅＪを用いた画像解析で長さや面積を割り出すことにより算出した。
また、上記３本の睫毛について、睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅを、ＩｍａｇｅＪを用いた画像解析により算出した。
算出した面積Ｓを算出したＬｅで除してカール値Ｓ／Ｌｅを算出した。

カール値Ｓ／Ｌｅが大きいほど、睫毛のカール度合いが大きいと評価した。
結果を表２に示す。

一方、同時に、専門家パネリストによる目視評価も行い、「スコア３」：被験者の睫毛が大きくカールしている、「スコア２」：被験者の睫毛が少しカールしている、「スコア１」：被験者の睫毛がカールしていない、という評価基準で評価した。
結果を表１に示す。

専門家パネリストによる目視評価では、睫毛のカール度合いについてのスコア１つ分の差が判断しづらいところ、本発明の評価方法では、睫毛のカール度合いを連続的に判断することができることが示された。

（印象評価方法における基準データの作成、市場調査）
被験者（女性、２０歳代）の側面目元画像を用いて、画像修正により睫毛のばらつき度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散Ｖ（θ）を有する側面目元シミュレーション画像（被験者Ｃ－Ｎｏ．１、被験者Ｃ－Ｎｏ．２、被験者Ｃ－Ｎｏ．３）を作成し、各側面目元シミュレーション画像について、不偏分散Ｖ（θ）を算出した。
被験者（女性、２０歳代）の側面目元画像を用いて、画像修正により睫毛のばらつき度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散Ｖ（θ）を有する側面目元シミュレーション画像（被験者Ｃ－Ｎｏ．４、被験者Ｃ－Ｎｏ．５、被験者Ｃ－Ｎｏ．６）を作成し、各側面目元シミュレーション画像について、不偏分散Ｖ（θ）を算出した。
そして、全ての側面目元シミュレーション画像について、予め準備した印象評価ワード群（知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである）に含まれる各印象評価項目に関して、３１名の専門家パネリストによる目視評価を行った。
目視評価では、各印象評価ワードについて－３～＋３の評点を付けることによって評価を行った。
結果を表３に示す。

本発明によれば、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することができる。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することができる。

Ｂ 睫毛の付け根
Ｈ 睫毛の先端
ＢＨ 線分
ＨＬ 水平線
θ 角度
Ｌｅ 睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さ
Ｓ 線分ＢＨと睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積

Claims (37)

1. 被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）を算出し、前記不偏分散Ｖ（θ）に基づいて前記被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する、睫毛のばらつき度合いの評価方法。
2. 前記複数の睫毛は、その前記付け根Ｂが目元頂上部分に位置する睫毛とする、請求項１に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
3. 前記複数の睫毛は、全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であるものとする、請求項１又は２に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
4. 前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、請求項１～３のいずれか一項に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
5. 被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅを算出し、前記カール値Ｓ／Ｌｅに基づいて睫毛のカール度合いを評価する、睫毛のカール度合いの評価方法。
6. 複数の睫毛について算出した前記カール値Ｓ／Ｌｅの平均値に基づいて睫毛のカール度合いを評価する、請求項５に記載の睫毛のカール度合いの測定方法。
7. 前記複数の睫毛は、その前記付け根Ｂが前記側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛とする、請求項５又は６に記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
8. 前記複数の睫毛は、前記目元頂上部分に位置する睫毛のうち前記線分ＢＨの長さが１番目～３番目に長いものであり、かつ、全ての睫毛についての角度θが－４０°～＋４０°（水平線を０°とする）の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が１０°以下であるものとする、請求項５～７のいずれか一項に記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
9. 前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、請求項８に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
10. 被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
    及び／又は、
    被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ、
    に基づいて、前記被験者に対して印象評価を行う、印象評価方法。
11. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
    パネリストに、前記複数の側面目元画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
    前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項１０に記載の印象評価方法。
12. 前記印象評価では、一つ又は複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、請求項１１に記載の印象評価方法。
13. 前記絶対的評価に基づいて前記被験者の印象をタイプに分類する、請求項１２に記載の印象評価方法。
14. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の側面目元画像を準備し、
    前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
    パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
    前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項１０に記載の印象評価方法。
15. 前記印象評価では、複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、請求項１４に記載の印象評価方法。
16. 定期又は不定期に前記基準データを更新する、請求項１０～１５のいずれか一項に記載の印象評価方法。
17. 前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、請求項１０～１６のいずれか一項に記載の印象評価方法。
18. 対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
    及び／又は、
    対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
    に基づいて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
19. 対象者の側面目元画像について、画像修正により睫毛のばらつき度合い及び／又はカール度合いに変更を加えて、変更前とは異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する側面目元シミュレーション画像を得ることを含む、請求項１８に記載のカウンセリング方法。
20. 前記側面目元シミュレーション画像に対して印象評価を行うことを含む、請求項１９に記載のカウンセリング方法。
21. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
    パネリストに、前記複数の側面目元シミュレーション画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
    前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項２０に記載のカウンセリング方法。
22. 前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、請求項２１に記載のカウンセリング方法。
23. 前記絶対的評価に基づいてシミュレーション後の前記被験者の印象をタイプに分類する、請求項２２に記載のカウンセリング方法。
24. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
    前記複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
    パネリストに、一方の前記側面目元シミュレーション画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比で、対比評価させ、
    前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項２０に記載のカウンセリング方法。
25. 前記印象評価では、複数の側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、請求項２４に記載のカウンセリング方法。
26. 前記印象評価の結果に応じて、睫毛化粧品及び／又は睫毛メイク方法に関する提案の内容を決定する、請求項２０～２５のいずれか一項に記載のカウンセリング方法。
27. 前記対象者の側面目元画像において、対象者に睫毛化粧品を適用し且つ／又は睫毛メイク方法を施して、側面目元メイクアップ画像を得ることを含む、請求項１８に記載のカウンセリング方法。
28. 前記側面目元メイクアップ画像に対して前記印象評価を行うことを含む、請求項２７に記載のカウンセリング方法。
29. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
    パネリストに、前記複数の側面目元メイクアップ画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
    前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項２８に記載のカウンセリング方法。
30. 前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元メイクアップ画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行う、請求項２９に記載のカウンセリング方法。
31. 前記絶対的評価に基づいてメイクアップ後の前記被験者の印象をタイプに分類する、請求項３０に記載のカウンセリング方法。
32. 異なる前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
    前記複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
    パネリストに、一方の前記側面目元メイクアップ画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比で、対比評価させ、
    前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
    前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
    請求項２７に記載のカウンセリング方法。
33. 請求項１～４のいずれか一項に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法、請求項５～９のいずれか一項に記載の睫毛のカール度合いの測定方法、又は請求項１０～１７のいずれか一項に記載の印象評価方法を用いて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
34. 対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
    及び／又は、
    対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
    が異なる複数の側面目元画像を準備し、
    パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって、前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関を調査する、
    市場調査方法。
35. 対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
    及び／又は、
    対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
    が異なる複数の側面目元画像を準備し、
    前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
    パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
    前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関を調査する、
    市場調査方法。
36. 対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨが水平線ＨＬとなす角度θの不偏分散Ｖ（θ）、
    及び／又は、
    対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Ｂと先端Ｈとを結ぶ線分ＢＨと前記睫毛の付け根Ｂから先端Ｈまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Ｓを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さＬｅで除したカール値Ｓ／Ｌｅ
    が異なる複数の側面目元画像と、
    前記不偏分散Ｖ（θ）及び／又は前記カール値Ｓ／Ｌｅが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
    を準備し、
    前記パネリストに各前記側面目元画像と前記平均側面目元画像とを比較させることによって、前記パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させる、
    市場調査方法。
37. 前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、請求項３２～３４のいずれか一項に記載の市場調査方法。

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