JP2023087699A - 幸福実感の表れた顔の度合い推定方法、幸福実感の表れた顔の度合い推定装置、及び幸福実感の表れた顔の度合い推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高精度かつ再現性良く、「幸福実感の表れた顔」の度合いを推定する新規な推定方法、推定装置及び推定プログラムを提供する。【解決手段】推定方法は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することを含む。【効果】これにより、高精度かつ再現性良く、「幸福実感の表れた顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することができる。【選択図】なし

Description

本発明は、幸福実感の表れた顔の度合い推定方法、幸福実感の表れた顔の度合い推定装置、及び幸福実感の表れた顔の度合い推定プログラムに関するものである。

「幸せそうに見える顔／幸福実感の表れた顔」であることは、万人にとって重要な評価の一つである。特に、「幸せそうに見える顔／幸福実感の表れた顔」の度合いの評価は、エステティックや化粧料等の各種分野で極めて重要である。

従来、顔画像をコンピュータに取り込み、年齢層、性別、顔特性を認識し、人物を推定する監視・認識システムが知られている。特許文献１～３には、エッジ化や二値化等の画像処理値を用いた年齢の推定システム（例えば、特許文献１、２）、目鼻や口等の特徴点の特徴量（位置、濃淡、皺の数）を利用した人物属性推定技術（例えば、特許文献３）が開示されている。

また、空間的な周期性（空間周波数）によって画像のテクスチャ特性が変化することに着目した技術が知られている。空間周波数に着目した技術として、特許文献４には、空間周波数を変えることによる各種のテクスチャを持つ肌のシミュレーション画像作成方法が開示されている。

また、本出願人は、メークアップ時の空間周波数のパターン分析を行い、メークアップの持つ「顔の立体感」に関する効果を評価する技術を開示している（例えば、特許文献５）。

特開２００９－０８６９０１号公報 特開２００９－２７１８８５号公報 特開２００８－２８２０８９号公報 特開２００４－２８３３５７号公報 特開２００４－２７２８４９号公報

上記先行技術のあるところ、本発明者が鋭意研究努力を重ねた結果、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との間に、高い相関関係があることを見出した。
すなわち、本発明は、高精度かつ再現性良く、「幸福実感の表れた顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することを課題とする。

上記課題を解決する本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することを含む、推定方法である。
後述する実施例に示すとおり、空間周波数の強度は幸福実感の表れた顔と高い相関関係を有する。
そのため、本発明の推定方法によれば、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

本発明の好ましい形態は、カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価工程と、
を含む、推定方法である。

本発明の好ましい形態では、前記式が、重回帰分析により得られた重回帰式又はＰＬＳにより得られた予測式であることを特徴とする。
重回帰式又は予測式を用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

本発明の好ましい実施の形態では、前記の幸福実感の表れた顔の度合いは、頬のリフトアップの程度、口周りの立体感、肌色の均一性、肌の滑らかさ、目周りの明るさの少なくとも何れかの度合いを含む。

本発明の好ましい実施の形態では、前記顔画像データは、顔の部位又は全顔の顔画像データである。

本発明の好ましい形態では、前記顔画像データはカラー顔画像データであり、前記空間周波数は、前記カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数である。

本発明の好ましい形態では、前記空間周波数は、顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数である。
顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を組み合わせて用いることにより、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定（評価）することができる。

本発明の好ましい形態では、前記の空間周波数域（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）は、画像長が１０２４ピクセルの画像のとき、０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈである。

また、本発明は、対象者に任意の刺激（だたし、医療行為は除く）を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇がみられる場合に、前記対象者に適した刺激であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、対象者に適した刺激の選択方法でもある。

また、本発明は、対象者に肌状態改善剤及び／又は美容手段を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善剤及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法である。

また、本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法でもある。

本発明の肌状態改善剤のスクリーニング方法の好ましい形態では、肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする。

また、上記課題を解決する本発明は、カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段と、
を備える、推定装置に関する。
本発明の推定装置によれば、対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

また、上記課題を解決する本発明は、コンピュータを、
カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段と、
として機能させるための、推定プログラムに関する。
本発明の推定プログラムによれば、コンピュータに対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

本発明によれば、高精度かつ再現性良く、「幸福実感の表れた顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することができる。

「幸せそうにみえる顔」と「幸せそうに見えない顔」の代表例を示す図である。 「幸福実感のあるようにみえる顔」の平均評価値（以下、スコア値とも表記）と年齢の関係を示す図である。 スコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数を示す図である。 重回帰分析結果の推定値と幸福実感のあるようにみえる顔のスコア値の関係を示す図である。 Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗ、のパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗ、のパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。 ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像である。 本発明の推定方法の具体的な態様を示すフロー図である。 本発明の推定装置のハードウェアブロック図である。

＜幸福実感の表れた顔の度合いの推定方法＞
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することを含む。

本発明にいう「幸福実感の表れた顔」は、その第三者が客観的に見た印象により、幸福実感の表れた顔と評価される顔をいう。
具体的には、本発明にいう「幸福実感の表れた顔」は、真顔なのに「幸福実感のあるようにみえる人」であり、笑顔などの表情をしていなくても、その第三者が客観的に見た印象により、幸福実感の表れた顔と評価される顔をいう。

本発明にいう「幸福実感の表れた顔の度合いの推定」には、後述する実施例で示すとおり、頬のリフトアップの程度、口周りの立体感、肌色の均一性、肌の滑らかさ、目周りの明るさ、から選ばれる、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは４以上、特に好ましくは全ての度合いを含む。

「顔画像データ」の取得は、定法に従い行うことができる。「顔画像データ」の取得方法としては、例えば、デジタルカメラ等を利用し正面顔を撮像し、撮像した情報をデジタル情報としてパソコンに取り込む方法を挙げることができる。

本発明に用いる対象者の顔画像データには、全顔又は顔の部位の顔画像データを用いることができる。

全顔の顔画像データを用いる場合には、頭髪部分を除いた全顔データを用いることがより好ましい。これにより、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。
この場合の該顔画像の大きさは、幸福実感の表れた顔の度合いを推定するために必要な解像度及び空間周波数の強度を算出するためのサンプリング定理を考慮すると、３０ｃｍ×３０ｃｍ程度の範囲で撮影すればよく、該画像は５１２×５１２画素以上の画像であることが好ましい。

顔の部位の顔画像データとしては、頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）、目の下、唇、目、鼻、額、頬、首等の顔画像データが挙げられる。
中でも、頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）及び／又は目の下の顔画像データを好ましく用いることができる。

後述する実施例に示すとおり、頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）及び／又は目の下の顔画像データから得られる空間周波数の強度は、幸福実感の表れた顔との相関関係が高い。
そのため、頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）及び／又は目の下の顔画像データを用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）及び／又は目の下の画像を用いる場合には、少なくともこれらの部位の２ｃｍ×２ｃｍ程度の領域の画像を用いることが好ましい。頬全体、額全体、顎全体、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）及び／又は目の下の顔画像データから得られる空間周波数に関する情報を取得することで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定できる。また、これらの場合において、顔画像データの画素数は、好ましくは２５６画素以上、より好ましくは５１２画素以上である。

本発明は、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータを用い、推定する形態であることが好ましい。

本明細書において「顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータ」は、カラーの顔画像を、ＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネル分割した顔画像データのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータをいう。

顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータを取得する方法としては、カラーの顔画像を画像処理システムに供し、カラーチャネル分割する方法を挙げることができる。

顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータを用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

本発明において、前記空間周波数は、顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータのうち、好ましくは２種以上、より好ましくは３種のカラーチャネルデータから得られる空間周波数を組み合わせて利用する形態とすることが好ましい。
顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を用いることで、高精度かつ再現性良く、対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することができる。

「空間周波数」は、空間的周期を持つ構造の性質であり、単位長に含まれる構造の繰り返しの多さを指す。ここで、「空間周波数」は、国際単位系においてはメートル当たりの周期を指すものの、画像処理分野においてはミリメートル当たりの線数が用いられる。
また、空間周波数の単位として、画像長あたりの周期数（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）を用いることもできる。
ある画像に含まれる最大周期数は、該画像の長さに含まれる画素数（ピクセル、ドット）の１／２である。すなわち、画像長が５１２ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～２５６ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ、画像長が１０２４ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈとなる。

本明細書において、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータの空間周波数域を指すときには、「色相 空間周波数域」で表現する。
例えば、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得された空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。

「空間周波数の強度」とは、各空間周波数における振幅値又はパワー（パワー対数）である。空間周波数の強度は、一般的な方法に従って算出することができる。

具体的には、前述の方法により取得した顔画像データについて、ＲＧＢ、ＢＷ何れかのカラーチャネルへのカラーチャネル分割をしたあと、市販の画像解析ソフトウェア（例えば、イメージセンス社製のフーリエ位相解析プログラムやデジタル・ビーイング・キッズ社製のＰｏｐｌｍａＧｉｎＧ）等を利用して、ＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕＲｉｅＲＴＲａｎｓｆｏＲｍ：高速フーリエ変換）をおこなえば、振幅値又はパワー（空間周波数の強度）を算出できる。

図２に空間周波数解析の例として、１０２４×１０２４画素のグレー画像（カラー顔画像データの場合には、カラーチャネル分割された画像）をＦＦＴ処理した結果であるスペクトルパターンを示す。

ＦＦＴ処理により０～１０２４／２の各空間周波数（単位：ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）ごとの強度（振幅値又はパワー値）を算出することができる。
算出した各空間周波数の強度（振幅値又はパワー値）により、顔画像が有する空間周波数特性が明らかとなる。

本発明の大きな利点は、対象者の顔画像データから幸福実感の表れた顔の度合いの推定に必要な数値データ（空間周波数の強度（パワースペクトル））を容易に得ることができる点にある。本発明においては、市販のソフトウェアを用いて、容易に定量的に算出することができる。

本発明における「幸福実感の表れた顔の度合いの推定」は、定量的な推定値でもよく、予め設定した「幸福実感の表れた顔の指標」を基準とした相対的かつ定性的な推定でもよい。

定量的な推定手法として、具体的には、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルを予め作成しておき、対象者より取得したＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を当該式又はモデルと照合することにより、対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定する実施の形態を好ましく挙げることができる。このような実施の形態とすることにより推定精度を向上させることができる。

ここで、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係は、回帰分析等の多変量解析により予め求めておくことができる。該多変量解析としては、目的変数と説明変数との関係を利用できるものが好ましく、判別分析、回帰分析（ＭＬＲ、ＰＬＳ、ＰＣＲ、ロジスティック）を好ましく例示することができる。

これらの内、特に好ましいのは重回帰分析（ＭＬＲ）、非線形回帰分析（ＰＬＳ：ＰａＲｔｉａｌＬｅａｓｔＳｑｕａＲｅｓ）である。例えば、空間周波数の強度を説明変数、幸福実感の表れた顔を目的変数として重回帰分析をおこなうことで、重回帰式を得ることができる。また、同様にＰＬＳをおこなえば予測式（予測モデル）を得ることができる。

以下、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルの用意の方法について説明する。

精度良い式又はモデルを得る手法として、主成分分析、因子分析、数量化理論一類、数量化理論二類、数量化理論三類、多次元尺度法、教師ありクラスタリング、ニューラルネットワーク、アンサンブル学習法、等の多変量解析を適宜用いることができる。中でも好ましいのは、ニューラルネットワーク、判別分析及び数量化理論一類である。これらの多変量解析は、フリーソフトや市販されているものを用いておこなうことができる。

ここで、精度良い式又はモデルを得るために、顔画像データから得られる空間周波数の強度と、予め目視で評価した幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を、入力情報として記憶する記憶部と、
前記相関関係を教師データとして、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定するための変数が機械学習された学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える、学習装置を用いることもできる。

顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルを作成するため、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を関連付けたデータベース（ＤＢ）を作成することが好ましい。ここで、ＤＢの人数は、好ましくは１０人以上、より好ましくは２０人以上、より好ましくは５０人以上、より好ましくは１００人以上、さらに好ましくは２００人以上である。
ＤＢの構造としては、例えば行列形式（マトリックス）であれば、行に顔画像データから得られる空間周波数の強度を、列に幸福実感の表れた顔の度合いを入力することができる。

このＤＢは、新規に取得した対象者の顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を推定したあと、該推定値を追加することで、更新してもよい。必要に応じて、更新したＤＢに対し上述した多変量解析を行って、式又はモデルを更新することもできる。

以下、式又はモデルの作成、又は上記ＤＢの作成にあたって必要となる情報の取得方法を説明する。

（１）幸福実感の表れた顔の評価
まず、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルを得るために、評価者が、複数の人物について幸福実感の表れた顔を目視評価する。評価される人物の数は、少なくとも５０以上、好ましくは１００以上、より好ましくは５００以上である。また、各年代別に同程度の人数分布であることが好ましい。幸福実感の表れた顔に関して、本人による評価と第三者による評価とではギャップが存することが多いため、評価者は第三者であることが望ましい。評価者の選定は、第三者を代指するのに適当な評価者を選ぶという観点でよく、評価者の個人差、男女差、幸福実感の表れた顔差、嗜好性、さらには再現性等、種々の問題を考慮することが重要である。
例えば、美容分野での評価等の経験や専門性を有する評価者が好ましく挙げられる。評価者の数としては複数、具体的には、５～１０名程度が好ましい。複数の評価者による評価結果を統計的に処理することが好ましい。

また、外れ値を除いた平均値や中央値等を算出し、各人物の客観的な幸福実感の表れた顔の度合いとすることができる。
幸福実感の表れた顔の度合いの評価は、後述する実施例に示すように、顔画像を用いて評価することが望ましい。これは、表情、髪型や背景、あるいは肌色や肌トラブル等による評価精度を低下させる影響を除外できるためである。

（２）空間周波数の強度の算出
次に、前記複数の人物が写された顔画像データから空間周波数の強度を算出する。空間周波数の強度の算出については、上述したとおりである。ここで用いる顔画像は、上記の幸福実感の表れた顔の評価に用いた顔画像と同じものであることが好ましい。これにより、空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係をより正確に求めることができる。

以下、本発明の推定方法に利用する空間周波数の好ましい実施の形態を、詳細に説明する。

本発明の推定方法には、画像長（ピクセル）の好ましくは１／５以下、より好ましくは１／１０、さらに好ましくは１／１５の値の空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

以下の説明において、特段指定のない限りは、画像長１０２４ピクセルの顔画像データを用いた場合の好ましい形態を指す。

また、本発明の推定方法には、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、さらに好ましくは１５以上、特に好ましくは全ての空間周波数の空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の推定方法には、
Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、さらに好ましくは１５以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、頬のリフトアップの程度に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定する。

また、本発明の推定方法には、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗ、から選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、口周りの立体感に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定する。

また、本発明の推定方法には、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗ、から選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、肌色の均一性に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定する。

また、本発明の推定方法には、Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗ、Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗ、から選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗ、Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗ、から選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、肌の滑らかさに優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定する。

また、本発明の推定方法には、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３ ｃ／ｉｗ、
Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗ、から選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。

本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、目周りの明るさに優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定する。

以下、本発明の推定方法の具体的なフローを説明する。

また、本発明の推定方法の具体的な態様として、
対象者から顔画像データを取得する顔画像取得工程Ｓ１と、
前記顔画像取得工程で取得した顔画像データから、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）のカラーチャネルデータを取得するチャネル分割工程Ｓ２と、
ＲＧＢ、ＢＷの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程Ｓ３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４と、
評価工程Ｓ４での評価結果を表示する表示工程Ｓ５と、
を有する態様を挙げることができる（図２７ 参照）。

ここで、本発明においては、上記のＳ１～Ｓ５の全ての工程を必ずしもおこなう必要はなく、例えば、顔画像のＲＧＢ、ＢＷの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程Ｓ３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４とを含む形態であってもよい。

また本発明において、評価工程Ｓ４で評価した結果を基にＤＢ（データベース）の更新及び／又は評価工程Ｓ４で評価した結果のＤＢ（データベース）への蓄積を含む形態であることが好ましい。
特に上述の更新・蓄積をフィードバックし、評価工程Ｓ４での評価をおこなう形態であることが好ましい。

本発明の好ましい実施の形態では、本発明により推定された幸福実感の表れた顔の度合いは、対象者に適した刺激の指標として利用することができる。

具体的には、本発明は、対象者に任意の刺激を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇がみられる場合に、前記対象者に適した刺激であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、対象者に適した刺激の選択方法でもある。

ここで、判定工程は、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高いほど、対象者に適した刺激であると判定する工程であることが好ましい。

また、任意の刺激としては、旅行体験、会話体験（カウンセリング、コミュニケーション）、芸術鑑賞（音楽、演劇、パフォーマンス、絵画、読書、美術品）、食事体験、スポーツ体験（運動体験、スポーツ鑑賞）、入浴体験（温泉、サウナ）、睡眠、アニマルセラピー（動物とのふれあい）、創作活動、趣味を挙げることができる。

特に、本発明の好ましい実施の形態では、本発明により推定された幸福実感の表れた顔の度合いは、化粧品を選択する際の指標として利用することができる。

具体的には、本発明は、対象者に肌状態改善剤及び／又は美容手段を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇がみられる場合に、前記対象者に適した肌状態改善作用を奏する物質及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法でもある。

ここで、判定工程は、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高いほど、対象者に適した刺激であると判定する工程であることが好ましい。

肌状態改善剤としては、市販の化合物（ペプチドを含む）、公知化合物（ペプチドを含む）、コンビナトリアル・ケミストリー技術によって得られた化合物群、植物や海洋生物由来の天然成分、動物組織抽出物などの物質を挙げることができる。

動植物由来の抽出物は、動物又は植物由来の抽出物自体のみならず、抽出物の画分、精製した画分、抽出物乃至は画分、精製物の溶媒除去物の総称を意味する。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。

美容手段としては、顔パック、マッサージ手法、アロマ等を挙げることができる。

また、本発明により判定された幸福実感の表れた顔の度合いの結果は、肌の手入れ（スキンケア）や化粧方法に関するカウンセリングにおいても有用な指標となり得る。

ここで、本発明の肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。

＜肌状態改善剤のスクリーニング方法＞
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法でもある。

本発明は、
肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高いほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。

また、本発明は、２種以上の物質を、２以上の対象者に対し各々適用する適用工程と、
前記適用工程後に、前記適用工程前に予め取得した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の測定結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。

本発明のスクリーニング方法において、スクリーニングの対象となる肌状態改善剤は特に限定されず、たとえば、市販の化合物（ペプチドを含む）、公知化合物（ペプチドを含む）、コンビナトリアル・ケミストリー技術によって得られた化合物群、植物や海洋生物由来の天然成分、動物組織抽出物などの物質を挙げることができる。

動植物由来の抽出物は、動物又は植物由来の抽出物自体のみならず、抽出物の画分、精製した画分、抽出物乃至は画分、精製物の溶媒除去物の総称を意味する。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。

本発明においては、特に、植物由来の抽出物を含む剤をスクリーニングの対象とすることが好ましい。

また、本発明において、適用する候補物質の種類は、２以上、好ましくは３以上であってもよい。
本発明によれば、複数種の候補物質を適用した場合における、相乗的な肌状態改善作用を発揮する肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。

また、本発明のスクリーニング方法は、スクリーニングの対象としては、化粧品の形態であってもスクリーニングの対象とすることができる。
ここで、化粧品は、皮膚に適用するものであることが好ましい。また、化粧品としては、例えば、ウォッシュ、化粧水、乳液を好ましく挙げることができる。

また、本発明において、適用工程の期間は、好ましくは２週間以上、より好ましくは３週間以上、さらに好ましくは６週間以上、特に好ましくは１０週以上である。
上記期間以上の適用工程を行うことで、より的確に、肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。

ここで、本発明のスクリーニング方法の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。

＜幸福実感の表れた顔の度合いの推定装置＞
以下、本発明の推定装置のハードウェアブロック図（図２８）を参照しつつ、本発明の推定装置の説明をする。

本発明の推定装置１は、対象者の顔画像データを取得する顔画像取得手段１１と、取得した顔画像データを特定のカラーチャネルに分割するチャネル分割手段１２と、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す相関データを記憶する記憶部１４と、評価手段１５と、評価手段１５の評価結果を表示する表示手段１６と、を備える。

顔画像取得手段１１は、デジタルカメラ、デジタル式マイクロスコープ、デジタルビデオあるいはスキャナー等の顔画像データを入力するための装置により得られた顔画像を取得する手段である。

チャネル分割手段１２は、顔画像取得手段１１が取得したカラーの顔画像データを、後述する空間周波数算出手段１３に供するために、ＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルに顔画像データを分割し、ＲＧＢ、ＢＷの何れかの色相を保持したグレースケール画像データ（顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータ）を生成する手段である。

空間周波数算出手段１３は、ＦＦＴ処理による空間周波数の強度の算出、幸福実感の表れた顔（幸福実感の表れた顔又は幸福実感の表れた顔）と空間周波数の強度との関係を示す式又はモデル（相関データ）の算出等の処理を実行する。

記憶部１４は、本発明の幸福実感の表れた顔の度合いの推定装置が機能する上で必要なプログラム、及び、幸福実感の表れた顔の度合いの推定に必要な各種の式又はモデル（相関データ）を記憶する。記憶部１４には、式又はモデルを作成するのに必要なデータベースがさらに記憶されていてもよい。

評価手段１５は、前記空間周波数算出手段１３により算出された空間周波数の強度と前記記憶部１４に記憶された相関データとを基に前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する手段である。

表示手段１６は、任意の表示装置に対し、評価手段１５による評価結果の表示指示をおこなう手段である。
ここで、表示装置としては、幸福実感の表れた顔の度合いの推定結果等を表示できるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕＢｕ）や液晶ディスプレイ等による表示装置、スピーカー等の音声出力装置あるいはプリンタ等が挙げられる。

なお、本発明においては、上記の構成を必ずしも備える必要はなく、例えば、顔画像のＲＧＢ、ＢＷ少なくとも何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段１５と、
を備える、推定装置の形態であってもよい。

また、本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することを含む、推定装置の形態であってもよい。

ここで、本発明の推定装置の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。

＜幸福実感の表れた顔の度合いの推定プログラム＞
本発明の推定プログラムは、コンピュータ、その他の装置、機械等を、対象者の顔画像データを取得する顔画像取得手段１１と、取得した顔画像データを特定のカラーチャネルに分割するチャネル分割手段１２と、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す相関データを記憶する記憶部１４と、評価手段１５と、評価手段１５の評価結果を表示する表示手段１６として機能させる（図２８ 参照）。

なお、本発明においては、上記の構成全てを機能させるプログラムである必要はなく、例えば、コンピュータをカラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段１５と、
として機能させる、推定プログラムの形態であってもよい。

また、本発明は、コンピュータを、
顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定するよう機能させるための、推定プログラムの形態であってもよい。

また、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。

ここで、本発明の推定プログラムの好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。

以下、本願発明の基となった試験結果を示す。

＜１＞ 幸福実感の表れた顔の評定
（１）評価対象画像の用意
まず、１８～８２歳の女性２７２名（平均４９．１歳、ＳＤ＝１６．９１）の顔画像を撮影した。撮影した顔画像を基に、試験に供するための１０２４×１０２４画素の画像データを作成した。ここで、試験に供する画像の作成にあたり、元の画像から髪と耳の除去処理、左右の瞳孔を画像の一定位置にする固定処理、顔の大きさと位置の基準化処理を施した。

（２）印象評価
健常な女性２０名（２０代５名、３０代5名、４０代５名、５０代5名、平均３９．７歳、ＳＤ＝１２．１）を「幸福実感の表れた顔」の評価者とした。
上記評価者は、（１）で用意した顔画像の人物が「幸せそうにみえるか否か」を下記の７段階で評価した（図１ 参照）。
なお、評価者の反応の偏りを避けるため、顔画像の提示順序は評価者ごとに変更し、試験に供した。顔画像ごとの「幸福実感の表れた顔」の平均評価値（以下、スコア値とする）を算出した。

評点1： 非常に幸せそうにみえない
評点2： かなり幸せそうにみえない
評点3： やや幸せそうにみえない
評点4： どちらとも言えない
評点5： やや幸せそうにみえる
評点6： かなり幸せそうにみえる
評点7： 非常に幸せそうにみえる

（３）スコア値と年齢の関係
スコア値を縦軸、年齢を横軸に設定し、スコア値と年齢の関係を図示した（図２）。
図２に示すように、スコア値は加齢により低くなることはなかった。
すなわち、スコア値と年齢との間には、相関関係がないことがわかった。

（４）スコア値と各空間周波数の強度の関係
（４－１）顔画像の空間周波数解析
まず、（２）の試験に供したカラーの顔画像を画像処理システムによりＲＧＢ、ＢＷカラーチャネル分割し、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）のカラーチャネルデータ（本明細書における、顔画像データに相当）を得た。Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）のうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータをＴｈｅＭａｔｈＷｏＲｋ社製のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）による自社製の空間周波数解析ソフトウェアに供し、空間周波数解析をおこなった。

ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）を用いた空間周波数解析により、（２）の試験に供した顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータについて、１～５１２ ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ（以下、ｃ／ｉｗ）のパワー値（空間周波数の強度）を得た。

（４－２）スコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数の導出
Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータごとにスコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数を導出した。結果を図３に示す。
図３に示すとおり、スコア値と相関のある有意なパワー値を確認することができた。

（４－３）重回帰分析
スコア値と各空間周波数のパワー値について重回帰分析を行い、特徴的なパワー値の確認をおこなった。
ここで、重回帰分析は、スコア値を目的変数、各空間周波数のパワー値を説明変数とし、ステップワイズ法によりおこなった。
結果を表１に示す。なお表１では、重回帰分析結果の推定値（以下、単に推定値という）の符号（正負）と図３に示す相関係数の符号（正負）が一致する項目を選定している。

以下、本実施例において、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）の何れかのカラーチャネルデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから取得されたデータの空間周波数域を指すときには、「分割したカラーチャネルの色相 空間周波数域」で表現する。
例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、ＢＷ（グレー）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得されたデータの空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。

Ｒ２乗：０．４４４６５８
自由度調整Ｒ２乗：０．４０２７８７
分散分析：Ｆ値 ｐ＜０．０００１

推定式：
=-4.433832+(1.0291806*R4)+(2.1284523*R6)+(-1.14673*R10)+(1.3188023*R11)+(3.1612062*R12)+(-2.509092*R13)+(0.7406471*R24)+(-1.540866*R29)+(-2.062135*R68)+(-3.977294*R79)+(1.8109804*R80)+(1.5980875*R88)+(-3.278925*R109)+(2.0183678*R112)+(-2.000037*R127)+(4.1881341*R133)+(-0.418772*G5)+(1.1394821*G8)+(-2.334774*G12)+(1.634245*G13)+(-2.010401*G22)+(0.8383603*G26)+(1.3526653*G33)+(-1.684988*G43)+(-2.425363*G105)+(-2.259147*G110)+(4.125416*G115)+(2.454947*G125)+(-2.971531*G128)+(1.9774756*G132)+(-0.791885*B9)+(-1.018734*B15)+(-2.012453*B28)+(1.8795505*B36)+(1.7686815*B41)+(-1.311655*B47)+(1.355811*B48)+(2.8066131*B57)+(3.6181894*B68)+(1.8173531*B93)+(-2.622764*B102)+(4.0632072*B108)+(-2.448105*B122)+(-0.649974*BW2)+(-1.1173*BW46)+(-2.503334*BW63)+(2.1046171*BW74)+(-2.912047*BW75)+(2.382319*BW83)+(-2.74303*BW85)

（１）で取得した各顔画像データについて、スコア値を縦軸、重回帰式による推定値（以下、単に推定値という）を横軸に設定し、スコア値と推定値の関係を図示した（図４）。
図４に示すように、スコア値が高いほど、推定値も高くなることがわかった。
すなわち、本実施例で導出された重回帰式は、スコア値（幸福実感の表れた顔の度合い）と推定値の相関関係を示すものであることがわかった。

＜２＞ 幸福実感の表れた顔の度合いの推定値の検証
＜１＞で導出した結果の検証をおこなった。

表１に示す空間周波数における各々のパワー値が、顔の印象においてどのような特徴を反映したものであるかの検証をおこなった。
上記の検証のために、特定の空間周波数におけるパワー値を除去あるいは強調した画像を作製し、該画像を肌状態に関する技術を専門とする有識者による評価に供した。

（１）空間周波数域 Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．００２７１である。そして、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図５に示す。
図５に示すとおり、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図５に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では、頬全体、額全体、顎全体が暗く、鼻筋、目尻の上部位（目鼻のT型）が明るく、立体感があるようにみえることがわかった。

図５に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では、頬全体、額全体、顎全体に赤みが強く、頬の立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

また、図５に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では鼻筋、目尻の上部位（目鼻のＴ型）が暗く、立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（２）空間周波数域 Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．１８８２である。そして、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図６に示す。
図６に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図６に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬の盛り上がった部分、口横の部分、鼻根部、目尻の上部分、額中央が暗くなり、リフトアップ感がなくなるため、幸せそうにみえなくなることがわかった。

また、図６に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬の盛り上がった部分、口横の部分、鼻根部、目尻の上部分、額中央に赤みが強く、頬がリフトアップしてみえることで幸せそうにみえることがわかった。
また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では鼻筋が高くみえることにより幸せそうにみえることがわかった。
また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では眉間、目頭の下部位、口角の上部位が暗く、コントラストで立体感があるようにみえることにより幸せそうにみえることがわかった。

（３）空間周波数域 Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０２１である。そして、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図７に示す。
図７に示すとおり、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図７に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬の盛り上がった部分が明るく、立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図７に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目の下、鼻根の上、額中央が暗く、目の下にクマがあるようにみえることより幸せそうにみえないことがわかった。
図７に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬全体に赤みが強く、頬の立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（４）空間周波数域 Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０９８８である。そして、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図８に示す。
図８に示すとおり、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図８に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストがなくなることにより立体感がなくなり、幸せそうにみえなくなることがわかった。

また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目尻、下唇の下、鼻の下に赤みが強く、口まわりの印象が明るくみえることにより幸せそうにみえることがわかった。また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では眉間、目頭の上と下部位、鼻頭、目尻の下、下唇と顎の中央が暗く、コントラストで立体感がでることにより幸せそうにみえることがわかった。

（５）空間周波数域 Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０１４６である。そして、Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図９に示す。
図９に示すとおり、Ｒ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図９に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストがなくなることにより立体感がなくなるため、幸せそうにみえなくなることがわかった。

図９に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目の下、鼻根と眉間の間、下唇の下、上唇の上に赤みが強く、目の下が明るくみえることにより幸せそうにみえることがわかった。
また、図９に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では、口まわりが明るくみえることで立体感がでることにより幸せそうにみえることが分かった。

（６）空間周波数域 Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０５７４である。そして、Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１０に示す。
図１０に示すとおり、Ｒ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１０に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目頭の下（ゴルゴライン）、眉間、目尻下、口角横が暗いため、目まわり、口まわりの印象が暗いことにより幸せそうにみえないことがわかった。また、図１０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬全体に赤みが強く、頬の立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（７）空間周波数域 Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｒ２４ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０４２６である。
Ｒ２９ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１１７１である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１１に示す。
図１１に示すとおり、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１１に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では口まわりが暗く、口角が下がってみえることにより幸せそうにみえないことがわかった。
また、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬全体に赤みが強く、頬の立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（８）空間周波数域 Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、
Ｒ６８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０９３６である。
Ｒ７９ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０９２３である。
Ｒ８０ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０７２３である。
Ｒ８８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０２３９である。
Ｒ１０９ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０９９２である。
Ｒ１１２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０３５３である。
Ｒ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０５４１である。
Ｒ１３３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は－０．０６３９である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図１２に示す。
図１２に示すとおり、Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１２に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストによりなめらかさがあるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１２に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体になめらかさが無くなることにより幸せそうに見えないことがわかった。

（９）空間周波数域 Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１１４３である。そして、Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１３に示す。
図１３に示すとおり、Ｇ５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１３に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。
図１３に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬の小鼻より、眉と目の間、下唇の下に緑が強く、顔が暗い印象になることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（１０） 空間周波数域 Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０５７６である。そして、Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１４に示す。
図１４に示すとおり、Ｇ８ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１４に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では眉間、目の下、鼻根部、鼻頭、口角の上が暗く、目の下のクマ、鼻筋が低くみえることにより幸せそうにみえなくなることがわかった。

図１４に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目尻上下、目頭下、眉と鼻根の間、鼻下、下唇の下、頬の外側に緑が強く、コントラストでリフトアップしてみえることにより幸せそうにみえることがわかった。

（１１） 空間周波数域 Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．００２８である。そして、Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１５に示す。
図１５に示すとおり、Ｇ１２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１５に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１５に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目の下、目頭の上、鼻根と眉間の間、上唇上、下唇の下、目尻の上に緑が強く、目の下のクマ、口まわりの印象が悪くみえるため幸せそうにみえないことがわかった。

（１２） 空間周波数域 Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０６９２である。そして、Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１６に示す。
図１６に示すとおり、Ｇ１３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１６に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１６に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目の下、目頭の上、目尻横、鼻頭、上唇の上、下唇の下、口角、顎に緑が強く、口まわりの印象が悪くみえることより幸せそうにみえない、また、頬、目まわり、下唇と顎の間が暗く、立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

（１３） 空間周波数域 Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ２２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１６８６である。
表１に示すとおり、Ｇ２６ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０２６５である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１７に示す。
図１７に示すとおり、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１７に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１７に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では顔全体（幅が大きい）に緑が強く、また顔全体（幅が小さい）が暗く、立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

（１４） 空間周波数域 Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ３３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０６２２である。
表１に示すとおり、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．００１８である。
表１に示すとおり、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０４６４である。
表１に示すとおり、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０７１６である。
表１に示すとおり、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．００１１である。
そして、上記のパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図１８に示す。
図１８に示すとおり、Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１８に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストによりなめらかさが無くなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

図１８に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が小さい）に緑が強く、また顔全体（幅が小さい）が暗く、コントラストの影響でなめらかさがあるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

（１５） 空間周波数域 Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｇ４３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０３１５である。
表１に示すとおり、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０００４である。
表１に示すとおり、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０５６８である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図１９に示す。
図１９に示すとおり、Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図１９に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストによりなめらかさがあるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図１９に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が小さい）に緑が強く、また顔全体（幅が小さい）が暗く、コントラストの影響でなめらかさが無くなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（１６） 空間周波数域 Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．１０５５である。そして、Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図２０に示す。
図２０に示すとおり、Ｂ９ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２０に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストの影響で立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

図２０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬の盛り上がった部分、目尻の上下、鼻頭、口角の横に青みが強いと頬がリフトアップしてみえることより幸せそうにみえることがわかった。
図２０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目まわりの印象が良くみえることより幸せそうにみえることがわかった。
図２０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では口角が上がってみえることより幸せそうにみえることがわかった。
図２０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬の盛り上がった部分の周り、目の上、鼻筋、鼻下、下唇の下が暗いとコントラストで頬がリフトアップしてみえることより幸せそうにみえることがわかった。
図２０に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目まわり、口まわりの印象が良くみえることより幸せそうにみえることがわかった。

（１７） 空間周波数域 Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１７４６である。そして、Ｂ１５ ｃ／ｉｗパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図２１に示す。
図２１に示すとおり、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２１に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図２１に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では目の下、目頭の上、目尻横、鼻頭、上唇と上唇の上、下唇の下、口角、顎に緑が強く、口まわりの印象が悪くみえることより幸せそうにみえないことがわかった。
図２１に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では頬、目まわり、下唇と顎の間が暗く、立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

（１８） 空間周波数域 Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｂ２８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１０５４である。
表１に示すとおり、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０４９３である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図２２に示す。
図２２に示すとおり、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２２に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図２２に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が大きい）に青みが強く、または顔全体（幅が大きい）が暗く、立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

（１９） 空間周波数域 Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｂ３６ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０６７７である。
表１に示すとおり、Ｂ４１ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．１２２である。
表１に示すとおり、Ｂ４８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．１０５６である。
表１に示すとおり、Ｂ５７ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．１０９３である。
表１に示すとおり、Ｂ６８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０４６３である。
表１に示すとおり、Ｂ９３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０４６９である。
表１に示すとおり、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０５６７である。
表１に示すとおり、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０７７５である。
表１に示すとおり、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０５９１である。
そして、上記のパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図２３に示す。
図２３に示すとおり、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２３に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストによりなめらかさが無くなることより幸せそうにみえないことがわかった。

図２３に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が小さい）に青みが強く、また顔全体（幅が小さい）が暗く、コントラストの影響でなめらかさがあるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

（２０） 空間周波数域 ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、Ｂ２８ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．１０２８である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図２４に示す。
図２４に示すとおり、ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２４に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図２４に示すとおり、パワー値を強調（５倍処理）した画像では顔の中心部が明るく、コントラストで立体感がなくなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

（２１） 空間周波数域 ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗ、のパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０７８９である。
表１に示すとおり、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０６７３である。
表１に示すとおり、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０７６９である。
表１に示すとおり、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、－０．０３６６である。
そして、上記のパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図２５に示す。
図２５に示すとおり、ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２５に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストにより立体感があるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

図２５に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が大きい）に明るさが強く、また顔全体（幅が大きい）が暗く、立体感がなくなることより幸せそうにみえないことがわかった。

（２２） 空間周波数域 ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証

表１に示すとおり、ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、のパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０４０３である。
表１に示すとおり、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗのパワー値と幸福実感の表れた顔の相関係数は、０．０２５８である。
そして、上記のパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔と評価される。

上記評価の確認のため、ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（１０倍処理）した画像を用意した。結果を図２６に示す。
図２６に示すとおり、ＢＷ２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、幸福実感の表れた顔となることがわかった。

図２６に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像ではコントラストの影響でなめらかさが無くなることにより幸せそうにみえないことがわかった。

図２６に示すとおり、パワー値を強調（１０倍処理）した画像では顔全体（幅が小さい）の明るさと暗さのコントラストの影響でなめらかさがあるようにみえることより幸せそうにみえることがわかった。

（２３）結果及び考察
上記（１）～（２２）の検証の結果を、表２に示す。

本実施例の結果より、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定できることがわかった。

特に、本実施例の結果より、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、頬のリフトアップの程度に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定できることがわかった。

また、本実施例の結果より、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３ ｃ／ｉｗ、Ｒ２４ ｃ／ｉｗ、Ｒ２９ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ４６ ｃ／ｉｗ、ＢＷ６３ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７５ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８５ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、口周りの立体感に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定できることがわかった。

また、本実施例の結果より、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ５ ｃ／ｉｗ、Ｇ８ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２６ ｃ／ｉｗ、Ｂ９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｂ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ４７ ｃ／ｉｗから選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、肌色の均一性に優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定できることがわかった。

また、本実施例の結果より、Ｒ６８ ｃ／ｉｗ、Ｒ７９ ｃ／ｉｗ、Ｒ８０ ｃ／ｉｗ、Ｒ８８ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０９ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１２ ｃ／ｉｗ、Ｒ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ１３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ３３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１０５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１３２ ｃ／ｉｗ、Ｇ４３ ｃ／ｉｗ、Ｇ１１０ ｃ／ｉｗ、Ｇ１２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３６ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４８ ｃ／ｉｗ、Ｂ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ６８ ｃ／ｉｗ、Ｂ９３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０２ ｃ／ｉｗ、Ｂ１０８ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２２ ｃ／ｉｗ、ＢＷ７４ ｃ／ｉｗ、ＢＷ８３ ｃ／ｉｗ、から選ばれる空間周波数の強度が顕著である（表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が正の場合は強度が高いほど、表１、図３に示す相関係数の符号（正負）が負の場合は強度が低い）ほど、肌の滑らかさに優れていると判定し、該判定に基づき幸福実感の表れた顔であると推定できることがわかった。

本発明の幸福実感の表れた顔の度合いの推定技術は、エステティック、スキンケア、メークアップ、健康食品、美容整形等の効果の評価、又はその評価結果を用いたアドバイスやカウンセリングにおいて利用できる。

Claims (14)

1. 顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定することを含む、推定方法。
2. 顔画像のカラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程と、
   予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価工程と、
   を含む、請求項１に記載の推定方法。
3. 前記式が、重回帰分析により得られた重回帰式又はＰＬＳにより得られた予測式であることを特徴とする、請求項２に記載の推定方法。
4. 本発明の好ましい実施の形態では、前記の幸福実感の表れた顔の度合いは、頬のリフトアップの程度、口周りの立体感、肌色の均一性、肌の滑らかさ、目周りの明るさの少なくとも何れかの度合いを含む、請求項１～３の何れか一項に記載の推定方法。
5. 前記顔画像データは、顔の部位又は全顔の顔画像データである、請求項１～４の何れか一項に記載の推定方法。
6. 前記顔画像データはカラー顔画像データであり、前記空間周波数は、前記カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数である、請求項１～５の何れか一項に記載の推定方法。
7. 前記空間周波数は、顔画像のＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数である、請求項６に記載の推定方法。
8. 前記空間周波数の空間周波数域（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）は、画像長が１０２４ピクセルの画像のとき、０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈである、請求項１～７の何れかに記載の推定方法。
9. 対象者に任意の刺激（だたし、医療行為は除く）を適用する適用工程と、
   前記適用工程前に取得した、請求項１～８の何れか一項に記載の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
   前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇がみられる場合に、前記対象者に適した刺激であると判定する判定工程と、
   を有することを特徴とする、対象者に適した刺激の選択方法。
10. 顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法。
11. 肌に物質を適用する適用工程と、
    前記適用工程前に取得した、請求項１～８の何れか一項に記載の推定方法により推定した幸福実感の表れた顔の度合いと、前記適用工程後の幸福実感の表れた顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
    前記測定工程の結果に基づき、幸福実感の表れた顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
    を有することを特徴とする、請求項１０に記載のスクリーニング方法。
12. カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
    予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段と、
    を備える、推定装置。
13. コンピュータを、
    カラー顔画像データのＲＧＢ、ＢＷのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
    予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを評価する評価手段と、
    として機能させるための、推定プログラム。
14. 顔画像データから得られる空間周波数の強度と幸福実感の表れた顔の評価値との相関関係を、入力情報として記憶する記憶部と、
    前記相関関係を教師データとして、対象者の顔画像データから該対象者の幸福実感の表れた顔の度合いを推定するための変数が機械学習された学習済みモデルを生成する学習部と、
    を備える、学習装置。
    
    

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