JP5528692B2 - シワ評価方法、シワ評価装置、シワ評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、シワ評価方法、シワ評価装置、シワ評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に係り、特に肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うためのシワ評価方法、シワ評価装置、シワ評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に関する。

従来、肌のシワを評価、解析する手法としては、目視評価法と、機器計測法が存在する。目視評価法としては、例えばシワの拡大写真あるいは顔面のシワそのものをカウンセラー等が肉眼で判定し、その判定結果をスコア化している。したがって、目視評価法によれば、手軽に評価、解析ができる反面、評価者等の個人毎の主観による評価となるため、定量性にかけ、またシワの形状に関するデータが得られないといった欠点がある。

また、機器計測法としては、例えばシワ部位のレプリカによる斜光照明を用いた二次元画像解析法やレプリカによる三次元解析法、ｉｎ ｖｉｖｏ（直接法）による三次元解析法等が存在する。レプリカによる解析法としては、例えばシワ部位のレプリカを採取した後、斜光照明を当て、それにより生じたシワの鋳型に起因する影を画像解析する手法（例えば、非特許文献１参照）や、光切断法により三次元形状を得る手法（例えば、非特許文献２、特許文献１参照）がある。また、ｉｎ ｖｉｖｏ（直接法）による三次元解析法としては、例えばＰＲＩＭＯＳ（Ｐｈａｓｅｓｈｉｆｔ−Ｒａｐｉｄ Ｉｎ−ｖｉｖｏ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｏｆ Ｓｋｉｎ：ドイツＧＦＭ社製の生体直接（ｉｎ ｖｉｖｏ）測定用三次元測定装置）を用いて目尻にスリットパターンを直接投影することにより非接触で三次元形状を得る手法がある（例えば、非特許文献３参照）。
芋川玄爾，武馬吉則，「表皮，特に角質層が関与する小ジワの発生要因とその予防」，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊｐｎ．，２９（４），３９４−４０５（１９９２）． 高須恵美子，梅屋潤一郎，堀井和泉，「シワ・小ジワ三次元形状計測・解析システムの開発と日本人女性顔面のシワ・小ジワの加齢変化」，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊｐｎ．，２９（４），３９４−４０５（１９９６）． 特開平７−１１６１４６号公報 Ｓ．Ｊａｓｐｅｒｓ，Ｈ．Ｈｏｐｅｒｍａｎｎ，Ｇ．Ｓａｕｅｒｍａｎｎ，Ｕ．Ｈｏｐｐｅ，Ｒ．Ｌｕｄｅｒｓｔａｄｔ，Ｊ．Ｅｎｎｅｎ，Ｓｋｉｎ Ｒｅｓ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．，５，１９５−２０７（１９９９）．

ところで、機器計測による目尻等のシワ評価の場合には、定量性のあるデータが得られる反面、手軽にはできず、解析ソフトの開発等に高い技術が必要となる。また、シワの一本一本が化粧前後やスキンケア等によりどのように改善されたかを瞬時又は経時的に定量的な評価を行う手法は存在していなかった。

更に、機器計測による目尻シワ評価法では、例えば目尻シワには、大ジワ・小ジワといった明らかに性質の異なるシワが存在するが、現状の機器計測による評価法ではどれも一本一本のシワを個別に抽出しておらず、上述したレプリカによる二次元画像解析法では、大ジワ・小ジワの分離も試みられているが科学的な根拠は乏しい。また、上述したｉｎ ｖｉｖｏ（直接法）による三次元解析法では、全体のシワの量や直線の粗さ値を算出することによる評価が一般的に行われており、シワを個々に抽出することは行われていない。したがって、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができなかった、
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うためのシワ評価方法、シワ評価装置、シワ評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。

請求項１に記載された発明は、被験者の全顔又は局部顔が撮影された画像を用いて、設定された対象領域における肌状態を解析してシワを評価するシワ評価装置により実行されるシワ評価方法において、前記シワ評価装置のシワ抽出手段が、前記対象領域におけるシワ毎の位置情報及び大きさ情報を含むシワ情報を抽出するシワ抽出手順と、前記シワ評価装置のシワ評価手段が、前記シワ抽出手順により得られるシワ情報について、前記被験者により過去に抽出された同一部分に存在する複数のシワ情報のうち、少なくとも１つを用いてシワを評価するシワ評価手順と、前記シワ評価装置の表示画面生成手段が、前記シワ評価手順により得られた評価結果を表示させる画面を生成する表示画面生成手順と、前記シワ評価装置の出力手段が、前記表示画面生成手順により生成された情報を出力する出力手順とを有し、前記シワ評価手順は、前記シワ抽出手順により得られるシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報と、過去のシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報とを比較し、少なくとも一部分が重なる場合に、同一のシワであると判断し、シワ毎の経時的な変化を解析することでシワ評価を行うことを特徴とする。

請求項１記載の発明によれば、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。また、同じシワであっても異なるシワとして判断されることなく、視感と同様に、１つのシワとして経時的変化による状態評価等を行うことができる。

請求項２に記載された発明は、前記シワ評価手順は、前記シワ毎に予め設定された分類に対応させて分類分けを行い、得られた分類結果に基づいて前記対象領域における肌状態を評価することを特徴とする。

請求項２記載の発明によれば、同一の観点から分類分けを行うことで、肌状態を均一に評価することができる。

請求項３に記載された発明は、前記シワ評価手順は、前記シワ毎に予め設定されているシワのグレードに基づいて設定された複数のシワレベルの何れかに対応させて分類分けを行うことを特徴とする。

請求項３記載の発明によれば、シワレベルの分類を目視評価法等により標準化されている標準グレード等に基づいて定量化させることができる。これにより、例えば小ジワ、中ジワ、大ジワ等の分類を行うための基準となる指標による評価を行うことができる。

請求項４に記載された発明は、前記表示画面生成手順は、前記被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることを特徴とする。

請求項４記載の発明によれば、経時的な状態の変化を正確に把握することができる。これにより、被験者に即した多角的な評価を行うことができる。

請求項５に記載された発明は、被験者の全顔又は局部顔が撮影された画像を用いて、設定された対象領域における肌状態を解析してシワを評価するシワ評価装置において、前記対象領域におけるシワ毎の位置情報及び大きさ情報を含むシワ情報を抽出するシワ抽出手段と、前記シワ抽出手段により得られるシワ情報について、前記被験者により過去に抽出された同一部分に存在する複数のシワ情報のうち、少なくとも１つを用いてシワを評価するシワ評価手段と、前記シワ評価手段により得られた評価結果を表示させる画面を生成する表示画面生成手段と、前記表示画面生成手段により生成された情報を出力する出力手段とを有し、前記シワ評価手段は、前記シワ抽出手段により得られるシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報と、過去のシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報とを比較し、少なくとも一部分が重なる場合に、同一のシワであると判断し、シワ毎の経時的な変化を解析することでシワ評価を行うことを特徴とする。

請求項５記載の発明によれば、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。

請求項６に記載された発明は、前記シワ評価手段は、前記シワ毎に予め設定された分類に対応させて分類分けを行い、得られた分類結果に基づいて前記対象領域における肌状態を評価することを特徴とする。

請求項６記載の発明によれば、同一の観点から分類分けを行うことで、肌状態を均一に評価することができる。

請求項７に記載された発明は、前記シワ評価手段は、前記シワ毎に予め設定されているシワのグレードに基づいて設定された複数のシワレベルの何れかに対応させて分類分けを行うことを特徴とする。

請求項７記載の発明によれば、シワレベルの分類を目視評価法等により標準化されている標準グレード等に基づいて定量化させることができる。これにより、例えば小ジワ、中ジワ、大ジワ等の分類を行うための基準となる指標による評価を行うことができる。

請求項８に記載された発明は、前記表示画面生成手段は、前記被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることを特徴とする。

請求項８記載の発明によれば、経時的な状態の変化を正確に把握することができる。これにより、被験者に即した多角的な評価を行うことができる。

請求項９に記載された発明は、コンピュータに前記請求項１乃至４の何れか１項に記載のシワ評価方法を実行させるためのシワ評価プログラムである。

請求項９記載の発明によれば、肌状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明におけるシワの解析、評価を容易に実現することができる。

請求項１０に記載された発明は、請求項９に記載のシワ評価プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

請求項１０記載の発明によれば、記録媒体により他の複数のコンピュータに容易にシワ評価プログラムをインストールすることができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明におけるシワの解析、評価を容易に実現することができる。

本発明によれば、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。

以下に、本発明におけるシワ評価方法、シワ評価装置、シワ評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。

＜システム構成＞
図１は、本発明におけるシワ分類システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示すシワ分類システム１０は、肌画像取得装置１１と、シワ評価装置１２とを有するよう構成されており、肌画像取得装置１１及びシワ評価装置１２は、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワーク１３によりデータの送受信が可能な状態で接続されている。

肌画像取得装置１１は、少なくともシワを評価、解析するために被験者の全顔又は局部顔を撮影して画像を取得する。なお、肌画像取得装置１１は、シワの他にも、例えばしみ、肌色（例えば、メラニン量等）のうち、少なくとも１つの解析を行うために画像を撮影する。具体的には、シワや毛穴を解析する場合には、フラッシュ撮影により顔画像を取得し、またしみ及び肌色を解析する場合には、拡散光を用いた撮影により顔画像を取得する。更に、角栓のポルフィリンを解析する場合には、紫外線照射下で可視光を受光して撮影することにより画像を取得する。

ここで、肌画像取得装置１１は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ等を用いて、所定の照明条件に基づいて被験者の肌画像をカメラ位置に対して少なくとも１つの角度から撮影し、撮影したデジタル画像を取得する。

なお、顔や肌を撮影するための手法は、本発明においては特に限定されるものではなく、例えば上述した非特許文献３に示すようなドイツＧＦＭ社製ＰＲＩＭＯＳ等の生体直接（ｉｎ ｖｉｖｏ）測定用三次元測定装置を使用することができる。また、シワ部位を転写したレプリカを二次元又は三次元的に取得する装置も使用可能である。更に、肌画像取得装置１１は、目尻等の被験者の顔の局部（測定対象）の画像を取得してもよく、また被験者の全顔を撮影する装置であってもよい。

また、肌画像取得装置１１は、撮影した画像や測定日時、撮影条件等の測定結果の各情報を、有線又は無線からなる通信ネットワーク１３を介してシワ評価装置１２に送信する。

シワ評価装置１２は、肌画像取得装置１１から送信された画像データ等に基づいて、肌のシワを瞬時又は経時的に判断、解析し、その被験者の肌の評価を行う。なお、シワ評価装置１２は、シワの評価、解析だけでなく、例えば毛穴、ポルフィリン、しみ、肌色等の評価を行ってもよい。また、シワ評価装置１２は、解析結果や撮影画像の観察だけでなく、年代分布や経時変化等を分析して表示画面等の出力することもできる。

なお、図１に示すシステム構成は、概略的に肌画像取得装置１１及びシワ評価装置１２をそれぞれ１台有する構成となっているが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば肌画像取得装置１１及び／又はシワ評価装置１２が複数台有するよう構成されていてもよい。また、肌画像取得装置１１における被験者の肌を撮像するための各構成をシワ評価装置１２内に設けてもよく、肌状態を解析する元画像が既に存在する場合には、肌画像取得装置１１を設けなくてよい。

＜シワ評価装置１２：機能構成例＞
次に、シワ評価装置１２の機能構成例について図を用いて説明する。図２は、シワ評価装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示すシワ評価装置１２は、入力手段２１と、出力手段２２と、蓄積手段２３と、ユーザ管理手段２４と、シワ抽出手段２５と、シワ解析手段２６と、シワ評価・分類手段２７と、表示画面生成手段２８と、送受信手段２９と、制御手段３０とを有するよう構成されている。

入力手段２１は、医師やカウンセラー等の使用者がユーザ情報の呼び出しや肌画像取得装置１１に対するユーザ情報や画像データ等の各種データの取得要求、肌画像取得装置１１から得られた各種データを用いた解析や分類、評価、及びそれらの結果から表示内容を生成して画面に表示させる等の指示等を行う際の各種データの入力を受け付ける。なお、入力手段２１は、例えばキーボードやテンキー、マウス等のポインティングデバイス、マイク等の音声入力デバイス等からなる。

出力手段２２は、入力手段２１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容を表示する。なお、出力手段２２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。更に、出力手段２２は、プリンタ等の機能を有していてもよく、その場合には、簡単な測定結果を紙等の印刷媒体に印刷して、被験者等に提供することもできる。

なお、入力手段２１と出力手段２２とは、例えばタッチパネル等のように一体型の入出力手段であってもよく、この場合にはユーザの指やペン型の入力装置等を用いて所定の位置をタッチして入力を行うことができる。

蓄積手段２３は、肌画像取得装置１１から取得されるユーザ情報や各種画像データ、シワ抽出手段２５によるシワの抽出結果、シワ解析手段２６によるシワの解析結果、シワ評価・分類手段２７による分類結果、表示画面生成手段２８により生成された表示内容等を蓄積する。なお、蓄積手段２３は、画像データや解析結果等を測定日時及びユーザ情報に関連付けて蓄積する。これにより、上述した被験者毎の履歴情報を蓄積することができ、必要に応じて各種データを取得することができる。

なお、シワ評価装置１２は、蓄積手段２３におけるデータ容量を削減させるため、例えば解析結果等を蓄積手段２３に蓄積せず、解析指示があった場合に、その都度肌画像取得装置１１により得られる原画像、又は画像データ等を読み出し、シワ解析手段２６等により解析を行って解析結果を表示させる等の各処理を行うことができる。

ユーザ管理手段２４は、蓄積手段２３に蓄積されているユーザ（被験者）を識別する個人情報、測定日時、及び測定回数等を管理する。具体的には、ユーザ管理手段２４は、ユーザである被験者の登録を行ったり、既に登録され蓄積手段２３に蓄積されているユーザを呼び出し、参照、更新、修正、削除等を行うことができる。

なお、上述の蓄積手段２３に蓄積されるユーザ情報としては、各個人を識別する識別情報の他に、例えばシワ毎で経時的に撮影されたユーザの肌画像からシワ抽出手段２５により抽出されたシワ情報や、シワ解析手段２６により解析及び評価されたシワの解析結果を蓄積するようにしてもよい。具体的には、例えばシワ抽出手段２５におけるシワ一本一本の抽出結果やシワ解析手段２６におけるシワ一本一本の解析結果等を蓄積する。

シワ抽出手段２５は、肌画像取得装置１１から得られた各種画像データに基づいて、シワの解析を行う。具体的には、シワ抽出手段２５は、画像中のうち、全領域又は予め設定された指定領域中に含まれるシワの位置、長さ、深さ、面積、数等のうち少なくとも１つを含むシワ情報を抽出する。つまり、シワ抽出手段２５は、所定の領域中に含まれるシワ一本一本を個別に抽出する。

シワ解析手段２６は、シワ抽出手段２５により得られるシワの抽出結果から得られた各種画像データに基づいてシワの解析を行う。なお、シワ解析手段２６は、解析内容として画像から取得したシワ一本一本を個別に抽出し、例えばシワ毎の面積、深さ、体積等のデータを解析する。なお、シワ解析手段２６は、シワ解析パラメータとして、例えばシワ面積率（％）や、総シワ平均深さ（μｍ）、最大シワ平均深さ（μｍ）、最大シワ最大深さ（μｍ）、シワ総体積（ｍｍ^３）、ＩＳＯ標準表面粗さパラメータ等を解析してもよい。

更に、シワ解析手段２６は、同じ箇所を施術前後、化粧前後、カウンセリング前後、又は時間的な差がある時点で撮影し、解析された部分のシワの変化を１対１で対応させて解析する。このとき、シワ解析手段２６は、抽出された個々のシワに対して、同一のユーザの同一の撮影した画像の中から対応する領域の画像を蓄積手段２３等により抽出する。

なお、シワ解析手段２６は、キメや毛穴を解析してもよく、その場合にはキメ解析パラメータとしてキメの不均一性や深さを算出したり、また毛穴パラメータとして毛穴の面積、体積、深さ、及び形状等を算出し、それらの各種パラメータを利用して解析してもよい。

シワ評価・分類手段２７は、シワ解析手段２６により得られる解析結果に基づいて、シワが経時的にどのように変化したかを評価する。これにより、例えばシワ改善薬剤等の適用前後で撮影したシワの変化を比較したときに、「中ジワがなくなった」といった表現ではなく、どの程度の大きさ（長さ）の中ジワがどの程度（長さ）の小ジワになったのかをより具体的に解析することができる。したがって、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。

具体的には、シワ評価・分類手段２７は、シワ解析手段２６により得られる解析結果に基づいて、シワ一本一本について面積や深さ等の情報を用いて、シワを予め設定された評価条件に基づいて評価や分類を行ったり、撮影された画像に含まれる評価の対象領域に対して肌状態の評価や分類を行う。

ここで、上述した評価条件としては、例えばシワ一本一本を予め複数のシワレベルを設定し、設定されたシワレベルのうちの何れかに分類して評価を行う。例えば、本実施形態では、シワ一本一本を小、中、大の３つのシワレベル（小ジワ、中ジワ、大ジワ）に分類して評価を行う。また、シワ評価・分類手段２７は、香粧品学会等で目視評価法として用いられるシワ標準グレード（例えば、Ｔａｓｋ Ｆｏｒｃｅ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｆｏｒ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｎｔｉ−ａｇｉｎｇ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，"Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ ｆｏｒ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｎｔｉ−ｗｒｉｎｋｌｅ Ｐｒｏｄｕｃｔｓ"，Ｊ．Ｊｐｎ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｓｃｉ．Ｓｏｃ．，３０（４），３１６−３３２（２００６）等）を用いてグレード（例えば、グレード０〜グレード８等）に基づいてシワを大、中、小の３つのグループの何れかに分類分けを行う。

なお、シワ評価・分類手段２７における評価・分類手法については、本発明においては特に限定されるものではない。また、シワ評価・分類手段２７における具体的な分類と評価手法については後述する。

表示画面生成手段２８は、シワ評価・分類手段２７によるシワの評価結果を出力手段２２に出力するための画面を生成する。また、表示画面生成手段２８は、被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることができる。これにより、経時的な状態の変化を正確に把握することができ、被験者に即した多角的な評価を行うことができる。なお、表示画面生成手段２８により生成される画面例については後述する。

また、表示画面生成手段２８は、シワ解析手段２６において解析を実行する全画像から評価対象領域を限定するために、所定の領域を選択させるための画面や、シワ解析手段２６において解析された結果を所定の表示内容で表示させる画面を生成する。また、表示画面生成手段２８は、生成された内容を出力手段２２としてのディスプレイ等に表示する。

ここで、表示画面生成手段２８において生成される画面を用いた処理内容について説明する。表示画面生成手段２８は、例えばユーザ情報、シワ画像、シワ抽出結果、シワ解析結果、シワ評価結果等を出力手段２２により表示するための画面を生成する。また、表示画面生成手段２８は、シワ解析及び評価結果等の他に、例えばしみ解析結果、肌色解析結果の中から少なくとも１つを表示することもできる。

具体的には、表示画面生成手段２８は、例えば直前に測定したデータ等も含めて、過去に測定した１又は複数の画像を一覧で表示することができる。更に、表示画面生成手段２８は、マウス等の入力手段２１を用いて表示された複数の画像の中から一枚の画像を選択させ、更にその画像の中から解析する対象範囲を設定することができる。

また、表示画面生成手段２８は、入力手段２１により設定された解析対象範囲をＸＹ座標として取得し、そのＸＹ座標に基づいて他の画像上にも同一の解析対象範囲を対応付けて表示させることができる。これにより、解析対象の全ての画面に対して解析範囲を設定することができ、効率的且つ迅速に解析範囲を設定することができる。また、他の画像との解析範囲の誤差を無くして高精度な解析を実現することができる。なお、表示画面生成手段２８は、解析領域を画像毎に個別に設定することもできる。

また、表示画面生成手段２８は、解析領域を選択した画像に対して各解析を行って得られた画像（例えば、シワの抽出箇所又は濃度分布をシワレベルやグレード毎に区別できるように異なる色で着色したり模様を変えた画像等）を元画像に貼り付ける。更には、数値解析等を行った結果をグラフ等により表示させる。

上述したように、表示画面生成手段２８により生成される画面に基づいて、カウンセラーや医師等の使用者は、被験者の肌状態の多角的な解析を高精度に行うことができ、また表示された解析結果から肌状態に対して適切な診断を行うことができる。

送受信手段２９は、シワ評価装置１２と肌画像取得装置１１との間で通信ネットワーク１３を介してデータの送受信を行うための通信インターフェースである。したがって、シワ評価装置１２は、肌画像取得装置１１にて得られたユーザ情報や各種画像データ等の各種データを、通信ネットワーク１３等を介して取得する。また、肌画像取得装置１１に各種情報の取得要求を行い、まだ送信されていない情報があれば、送受信手段２９を介してその情報を取得する。

制御手段３０は、シワ評価装置１２の各構成部全体の制御を行う。具体的には、肌画像取得装置１２からの測定結果を送受信手段２９で受信させたり、蓄積手段２３への測定データや解析結果、評価結果、表示出力内容等の蓄積、測定データの解析、評価、表示出力等の各処理の制御を行う。

ここで、上述したシワ評価装置１２は、上述した機能を有する専用の装置構成により制御を行うこともできるが、各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム（シワ評価プログラム）を生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にその実行プログラムをインストールすることにより、本発明におけるシワ分類処理を実現することができる。

＜シワ評価装置１２：ハードウェア構成例＞
ここで、本発明におけるシワ評価が実現可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図３は、本発明におけるシワ評価が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。

図３におけるコンピュータ本体には、入力装置３１と、出力装置３２と、ドライブ装置３３と、補助記憶装置３４と、メモリ装置３５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３６と、ネットワーク接続装置３７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置３１は、使用者等が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、使用者等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。

出力装置３２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するモニタを有し、ＣＰＵ３６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。

なお、入力装置３１と出力装置３２とは、例えばタッチパネル等のように一体型の入出力手段であってもよく、この場合には使用者等の指やペン型の入力装置等を用いて所定の位置をタッチして入力を行うことができる。

ここで、本発明においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体３８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体３８は、ドライブ装置３３にセット可能であり、記録媒体３８に含まれる実行プログラムが、記録媒体３８からドライブ装置３３を介して補助記憶装置３４にインストールされる。

補助記憶装置３４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。

メモリ装置３５は、ＣＰＵ３６により補助記憶装置３４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置３５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等からなる。

ＣＰＵ３６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置３５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、シワ評価等における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な肌測定結果等の各種情報等は、補助記憶装置３４から取得することができ、また実行結果等を格納することもできる。

ネットワーク接続装置３７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワーク１３に接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。上述したようなハードウェア構成により、本発明におけるシワ評価処理を実行することができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本発明における肌画像の解析、評価を容易に実現することができる。次に、シワ評価処理の具体的な内容について説明する。

＜シワ評価処理手順＞
次に、本発明におけるシワ評価処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図４は、本発明におけるシワ評価処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図４に示すフローチャートは、本発明の一実施形態として上述した肌画像取得装置１１とシワ評価装置１２とにおけるシワ評価システムについての処理手順である。

図４に示すフローチャートでは、まずシワ評価を行うにあたり、被験者がユーザ登録されているか否かを判断する（Ｓ０１）。ここで、ユーザ登録されていない場合（Ｓ０１において、ＮＯ）、そのユーザの登録を行う（Ｓ０２）。なお、Ｓ０２の処理で登録されるユーザ情報としては、例えば各測定内容を識別するための「カルテＮｏ．」や、「氏名」、「生年月日」、「性別」、「測定部位」、「メモ（備考）」等がある。また、登録されるユーザ情報は、本発明においては特に制限されることはなく、例えば「生年月日」の変わりに「年代」等を登録するような設定にしてもよい。

なお、Ｓ０１の処理において、ユーザが登録されているか否かを判断する場合は、蓄積手段２３に蓄積されている情報から「カルテＮｏ．」や「氏名」等を用いて検索することで、ユーザの登録の有無を容易に確認することができる。

Ｓ０１の処理においてユーザ登録済みの場合（Ｓ０１において、ＹＥＳ）、又はＳ０２の処理によるユーザの登録後、そのユーザ（被験者）の全顔又は局部顔等を撮影した肌画像を取得する（Ｓ０３）。

具体的には、Ｓ０３の処理において、取得した肌画像の解析を行うため、所定条件で全顔又は目尻付近等の所定位置を含む局部画像の撮影を行い、また測定日時を取得して、ユーザ情報等と共に測定画像を蓄積する（Ｓ０４）。なお、日時情報と共に蓄積することで、解析、評価等の処理において、被験者毎の測定結果を履歴情報等に基づいて経時的な表示を評価、分類等を行うことができる。

次に、撮影された画像や既に蓄積されている画像を用いて、画像中から予め設定される領域（全画像又は一部）に含まれるシワの抽出を行う（Ｓ０５）。更に、抽出したシワについて解析を行い（Ｓ０６）、その解析結果と同一の領域について、既に蓄積された過去の画像に対して行った解析結果を抽出し（Ｓ０７）、その２つの解析結果に基づいて、シワ評価や分類等を行う（Ｓ０８）。なお、上述のＳ０６〜Ｓ０８の処理におけるシワ解析及び評価については、Ｓ０４の処理における予め設定された測定日時情報から過去の所定の日時等を選択して得られる少なくとも１つの画像を用いて解析及び評価を行うことができ、更に測定された最新の画像も含めて複数選択して解析及び評価を行うこともできる。また、どの時点のデータを用いるかについても、直前や数週間前、数ヶ月前等、予め設定させておいてもよく、また任意に選択させてもよい。

次に、その解析結果や評価結果等を画面に表示するための表示画面を生成し（Ｓ０９）、生成した画面をディスプレイ等の出力手段を介して医師や美容カウンセラー、被験者等に提示する（Ｓ１０）。なお、Ｓ０９及びＳ１０の処理では、被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることができる。これにより、経時的な状態の変化を正確に把握することができ、被験者に即した多角的な評価を行うことができる。

また、上述の処理にて得られる解析結果を今後のシワ評価等で用いるために蓄積し（Ｓ１１）、処理を終了する。なお、Ｓ１１の処理では、上述したＳ０８やＳ０９の処理により得られる各種データを蓄積することもできる。

なお、上述したＳ０１〜Ｓ１１の処理において、Ｓ０１〜Ｓ０４を肌画像取得処理とし、Ｓ０５〜Ｓ１１をシワ評価処理として、それぞれが別の実行プログラムとして個々の装置にインストールさせてもよく、また同一の装置に上述の実行プログラムをインストールさせてもよい。したがって、本実施形態において、例えば肌画像の取得のみを行う場合にはＳ０１〜Ｓ０４までの処理を実行すればよく、シワの解析を行う場合にはＳ０５，Ｓ０６の処理を実行すればよく、評価を行う場合にはＳ０７，Ｓ０８の処理を実行すればよい。

上述したように、本発明におけるシワ評価処理により、各解析内容に適した画像を用いることで最適な結果値の算出や解析結果の表示を行うことができる。更に、年代分布や経時分布の結果等の肌状態の多角的な解析を高精度に行うことができる。

＜シワ抽出手段２５及びシワ解析手段２６におけるシワの抽出及び解析手法の例＞
次に、上述したシワ抽出手段２５及びシワ解析手段２６におけるシワの抽出及び解析手法の例について説明する。シワ抽出では、例えば撮影された左右の側面顔画像又はレプリカによる顔表面の三次元形状等から解析したい領域を多角形や円形、楕円形等の形状で選択し、その選択した領域内においてシワ抽出を行う。また、シワ解析手段２６は、シワ一本一本の個別の数と総面積等を数値化し、更に抽出されたシワ領域を着色する。

なお、シワの抽出及び解析手法としては、例えば"「新規効能取得のための抗シワ製品評価ガイドライン」、日本香粧品学会誌 Ｖｏｌ．３０，Ｎｏ．４，ｐｐ．３１６−３３２（２００６）"に示されている手法等を用いることができるが、本発明においてはこの手法に限定されるものではない。

具体的に説明すると、例えばレプリカによる顔表面の三次元形状が得られた場合、レプリカの三次元形状にはレプリカ全体の傾き及びレプリカの歪みが含まれるために、まずはレプリカ形状補正を行う。なお、形状補正としては、例えばフーリエ／逆フーリエ変換を用いて大きなうねり成分である低い周波数領域を除去して再構成したり、１〜５次の回帰平面（大きなうねり成分）を求めてレプリカ形状から除去したり、ガウシアンフィルタにより大きな傾き・うねり成分を求めて、レプリカ形状から除去する等の手法がある。

更に、上述したように形状補正における処理が終了後、シワ領域の抽出を行う。具体的には、補正された形状から、一定高さを閾値として設定し、この高さ以上の部分を抽出することでシワ領域を抽出する。ここでの閾値の設定方法としては、例えば評価対象となるシワの深さの最小値を基準とすることができる。

次に、シワ領域に対してシワ解析パラメータを算出する。シワ解析において解析されるパラメータとしては、例えば「シワ面積率」、「総シワ平均深さ」、「最大シワ平均深さ」、「最大シワ最大深さ」、「シワ総体積」、「ＩＳＯ標準表面粗さパラメータ（Ｒａ，Ｒｚ，Ｒｙ）」等がある。

「シワ面積率」では、例えば形状補正された三次元形状からシワを抽出し、測定範囲に占める抽出されたシワの面積比率をシワ面積率とする。また、「総シワ平均深さ」では、例えば形状補正された三次元形状からシワを抽出し、測定範囲内のシワの平均の深さを求め、総シワ平均深さとする。また、「最大シワ平均深さ」では、例えば形状補正された三次元形状からシワを抽出し、解析範囲に存在する最大の体積（若しくは面積）のシワに対してシワの平均の深さを求め、最大シワ平均深さとする。また、「最大シワ最大深さ」では、例えば形状補正された三次元形状からシワを抽出し、解析範囲に存在する最大の体積（若しくは面積）のシワに対してシワの最大の深さを求め、最大シワ最大深さとする。また、「シワ総体積」では、例えば形状補正された三次元形状からシワを抽出し、測定範囲内のシワ個々の体積を算出し、全てのシワの体積の総和をシワ総体積とする。

更に、「ＩＳＯ標準表面粗さパラメータ（Ｒａ，Ｒｚ，Ｒｙ）」では、粗さ曲線の算術平均粗さ（Ｒａ）を例えば平均線から測定曲線までの距離の絶対値を足し合わせて平均したものとし、粗さ曲線の十点平均粗さ（Ｒｚ）を例えば最も高い５つの山の平均と最も低い５つの谷の平均の深さの間の和（距離）とし、粗さ曲線の最大高さ（Ｒｙ）を例えば長さ中の最大山と最小谷の距離とする。なお、シワ解析手段２６により算出されるシワ解析パラメータについては、本発明においては上述した内容に限定されるものではない。

また、シワ解析手段２６は、上述した内容により得られる解析結果を用いて、撮影された三次元画像におけるシワの対象となる部分を赤や緑等、肌の色とは異なる色で抽出領域を着色する。

＜解析手法：具体例＞
次に、解析手法の具体例について説明する。図５は、測定からシワ解析するまでの一連の流れを説明するための図である。また、図６は、解析結果の一例を示す図である。

まず、図５（ａ）に示すように肌画像取得装置１１にて被験者４１の予め設定した測定対象（例えば、図５（ｂ）に示すような範囲の目尻等）の三次元画像を撮影し、図５（ｃ）に示すようにシワの深さ毎で色を変えて表示し、図５（ｄ）に示すように測定部位の三次元形状データを表示し、図５（ｅ）に示すようにシワと評価された部位を解析領域として表示する。なお、図５の例では、図５（ｅ）における解析領域の一例として１４×１０ｍｍとしているが、本発明においては特に限定されるものではない。

これにより、図６（ａ）に示すようなシワと評価された部位から、図６（ｂ）に示すように縦軸を個数とし横軸を深さ（μｍ）とした個々のシワの深さ別分布を解析して表示したり、図６（ｃ）に示すように、小ジワ、中ジワ、大ジワを色分けした後、それらに分類されたシワの総面積を算出し、それぞれ表示することができる。なお、図６（ｃ）の例では、大ジワが６．２６ｍｍ^２、中ジワが１２．８２ｍｍ^２、小ジワ４．５１ｍｍ^２となっている。

なお、シワ解析手段２６により解析可能なパラメータとしては、例えばシワ面積率（％）や、総シワ平均深さ（μｍ）、最大シワ平均深さ（μｍ）、最大シワ最大深さ（μｍ）、シワ総体積（ｍｍ^３）、ＩＳＯ標準表面粗さ等のうち、少なくとも１つの項目について解析を行うことができる。

＜評価・分類手段２７におけるシワの評価・分類方法：第１の実施例＞
次に、上述した評価・分類手段２７によるシワの評価・分類方法（第１の実施例）について具体的に説明する。図７は、従来におけるシワ変動解析手法の一例を示す図である。従来では、図７（ａ）に示すように、例えば化粧料や美容液を数週間使用する等のある特定の施術等を行う前（連用前（図７（ａ））と、ある特定の施術等を行った後（連用後（図７（ｂ））とを、図７（ｃ）に示すように同位置でのシワ画像を重ね合わせた場合（連用前後画像（図７（ｃ））、例えばある特定のシワ部分（図７（ｄ））に示すように、目視では明らかに同じシワでも、長さ等が異なる。

そのため、一本のシワとして認識できない場合が多く、連用前にあったシワの色（赤色）と、連用後にあったシワの色（緑色）とが一致する部分の色を他の色（青色）で表示させて、例えば表示画面生成手段２９等により画像を生成して出力手段２２から出力させたとしても図７（ｄ）に示すように、異なるシワとして判断されてしまい、シワの経時的変化による状態評価を行うことができない。

そこで、本発明における評価・分類手段２７では、個々のシワの状態が経時的にどのように変化したか（シワ変動）を連用前後のシワの抽出部位で重なっている箇所がある場合には、同一のシワとして判断して認識させるようにする。

ここで、上述の内容について図を用いて説明する。図８は、本実施形態におけるシワの認識手法の一例を示す図である。

ここで、図８（ａ）は、図７（ｃ）と同様の状態を示している。ここで、図８（ａ）に示すような解析状態において、図８（ｂ）に示すように連用前後のシワ抽出部位で重なっている箇所、つまり、図８（ｂ）において赤色（連用前）と緑色（連用後）とが重なっている部分（青色部分）がある場合には、同じシワとしてシワ認識部位の一元化を行い、その領域全てを１つのシワとして、同一の色（例えば、青色）に着色する。これにより、シワ１本１本の連用前後における対応を、視感と略一致させることができる。また、このように対応させたシワに対して経時的にどのように変化しているかを解析することで、そのシワの変動を確実に評価することができる。

ここで、図９は、本実施形態におけるシワ変動解析手法の一例を示す図である。なお、図９（ａ），（ｂ）は、上述した図７（ａ），（ｂ）と同様であるため、ここでの具体的な説明は省略する。つまり、図９（ｃ）に示すように、連用前後の画像の重ね合わせにおける解析手法において、上述した図８に示す手法を用いることで、シワの変動をより正確に取得することができる。したがって、同じシワであっても異なるシワとして判断されることなく、視感と同様に１つのシワとして判断させることができ、経時的変化による状態評価等を行うことができる。

＜評価結果例＞
ここで、本実施形態におけるシワ評価結果の例について、具体的に図を用いて説明する。図１０は、本実施形態における評価結果の一例を示す図である。図１０では、被験者の経時的なシワレベル評価を行い、その評価結果の画面を表示画面生成手段２８等により生成し、更に生成した結果を出力手段２２等を用いて表示している。

具体的には、図１０（ａ）に示すように、最初の測定では、中ジワの総面積が７．０８ｍｍ^２であり、小ジワの総面積が１６．００ｍｍ^２であったが、カウンセリング等を受けた後に測定した結果、図１０（ｂ）に示すように中ジワがなくなり（総面積が０ｍｍ^２）、小ジワの面積が４．４５ｍｍ^２となったことがわかる。また、この場合には、画面に表示された結果により、そのシワの位置や肌の状態を容易に視認することができる。

更に、図１０（ｃ）に示すように、通常解析として、全体のシワを２つの測定結果から評価して例えばシワが少なくなった（具体的には、２３．０８ｍｍ^２→４．４５ｍｍ^２）と評価したり、シワ毎の個別解析により中ジワがなくなった（具体的には、７．０８ｍｍ^２→０ｍｍ^２）と評価したり、一本毎のシワを解析（１：１対応解析）して、例えば中ジワが小さくなり、小ジワになった（具体的には、７．０８ｍｍ^２→２．９０ｍｍ^２）と評価することができる。

このように、目尻のシワを小・中・大のように大きく複数（この例では、３つ）に分類して定量的に解析し、その解析結果を評価することにより、様々なシワ改善手法がどの大きさのシワに一番効果を発揮するのかがわかるようになり、より効率的な薬剤開発や評価情報等として活用することができる。

＜評価・分類手段２７におけるシワの評価・分類方法：第２の実施例＞
次に、上述した評価・分類手段２７によるシワの評価・分類方法（第２の実施例）について具体的に説明する。本実施例では、予め設定されるシワ評価グレードに基づいて、小、中、大の３つのシワレベルに分類する。ここで、図１１は、シワ評価グレードに対応させたシワレベルの分類例を示す図である。

図１１に示すように、シワ評価グレードには、０〜７の計８つのグレードが存在する。このとき、グレード標準の文言として、グレード０の場合はシワがなく、グレード１の場合は不明瞭な浅いシワが僅かに認められ、グレード２の場合は明瞭な浅いシワが僅かに認められ、グレード３の場合は明瞭な浅いシワが認められ、グレード４の場合は明瞭な浅いシワの中に、やや深いシワが僅かに認められ、グレード５の場合はやや深いシワが認められ、グレード６の場合は明瞭な深いシワが認められ、グレード７の場合は著しく深いシワが認められると設定することができる。

したがって、本実施形態では、図１１に示すように、小、中、大の分類を、例えば浅いシワ、深いシワ、著しく深いシワとして文言があるグレードに対応させることとする。つまり、グレード０はシワがないので省略することとし、グレード１，２，３，４を小ジワとし、グレード４，５，６を中ジワとし、グレード７を大ジワとして分類する。これにより、目視評価におけるシワ標準グレードをシワ一本一本の分布として捉えた機器計測法として位置付けることができ、より高精度に評価することができる。なお、例えば図１１に示すグレード４のように、あるシワのグレードを複数のシワレベル（例えば、小ジワ、中ジワ）に対応付けてもよい。なお、この場合には、シワの経時的な評価における変化量の違いや他のシワとの相対評価、被験者の年代等のユーザ情報によりどちらかのシワレベルに分類分けさせることができる。これにより、より的確な評価を行うことができる。

＜小ジワ、中ジワ、大ジワの分類分けの例＞
ここで、図１２は、本実施形態における分類分けの一例を示す図である。図１２（ａ）では、個々のシワの深さ分布を示しており、横軸にシワの深さ（μｍ）を示し、縦軸に１人あたりの積算シワ面積（ｍｍ^２／人）を示している。また、図１２（ｂ）では、個々のシワの面積分布を示しており、横軸にシワの面積（ｍｍ^２）を示し、縦軸に１人あたりの積算シワ面積（ｍｍ^２／人）を示している。なお、この評価では、目視判定としてグレード１に対応する５名、グレード２に該当する３３名、グレード３に該当する２６名、グレード４に該当する９名、グレード５に該当する１１名、グレード６に該当する１２名、グレード７に該当する８名の計１０４名を対象にしている。

このように、図１２（ａ），（ｂ）に示す結果から、積算シワ面積（ｍｍ^２／人）を用いることにより、図１２（ｃ）に示すように、小ジワ、中ジワ、大ジワの分類に分けることができる。具体的には、小ジワが面積３ｍｍ^２未満で深さ１８０μｍ未満、大ジワが面積６ｍｍ^２以上で深さ３６０μｍ以上、中ジワがそれ以外の領域の面積及び深さのものと定義することができる。このように設定することで、目視評価の標準指標を用いて定量化した評価を行うことができる。

＜表示画面例＞
次に、本実施形態において、上述した表示画面生成手段２８により生成される表示画面例について、図を用いて説明する。なお、以下に示す画面例は、例えばメインメニュー等を設けてその情報から選択することができる。また、各画面における表示領域の位置関係やレイアウトにおいては、本発明においては特に限定されるものではない。

＜第１の評価画面例＞
図１３は、本実施形態における第１の評価結果画面例を示す図である。図１３は、グレード１〜グレード７までの７つの肌の対象位置画像と、各画像に対応する小ジワ、中ジワ、大ジワを異なる色で示している。なお、表示手法としては、各シワを識別可能であれば異なる色を用いること限定されるものではなく、例えば模様を異ならせるようにしてもよい。

更に、撮影した画像領域内において、そのシワ毎の占めている領域（％）が表示される。これにより、シワ毎の位置、占める割合等を高精度に把握することができ、適切な美容アドバイスや施術を行うことができる。

＜第２の評価画面例＞
図１４は、本実施形態における第２の評価結果画面例を示す図である。図１４は、グレード毎のシワレベル評価例を示しており、横軸にはグレードを示し、縦軸には積算シワ面積（ｍｍ^２／人）を示している。図１４に示すように、本実施形態におけるシワ評価結果によれば、シワグレード標準の文言と評価結果とが良好に合致しているか否かの評価を行うことができる。

＜第３の評価画面例＞
図１５は、本実施形態における第３の評価結果画面例を示す図である。図１５は、被験者の経時的なシワレベル評価結果を示している。具体的には、図１５（ａ）に示すように、例えば３０代〜７０代等の各年代別に評価することができ、例えば図１５（ａ）に示すように統計表として表示する画面を生成してもよく、また図１５（ｂ）に示すようにグラフとして表示する画面を生成してもよく、更に図１５（ｃ）に示すように、年代別のシワの典型例として表示する画面を生成することができる。

なお、図１５（ｃ）の例では、各年代の上段に実際の撮影画像を示しており、下段に本実施形態により小ジワ、中ジワ、大ジワ毎に異なる色で着色された解析画像が表示されている。上述したような評価画面を表示することにより、より正確にシワレベルを把握することができ、適切な評価による美容アドバイスや施術を行うことができる。

なお、上述したグラフに示す評価パラメータについては、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば横軸にグレード又は年代を示し、縦軸に一人あたりのシワの面積（ｍｍ^２／人）や体積（ｍｍ^３／人）、本数（本／人）等を設定することができる。

＜他の評価・分類手法＞
なお、本発明においては、上述した評価・分類手法に限定されず他の評価・分類を行うことができる。ここで、図１６は、他の評価・分類例を示す図である。

図１６に示すように、上述にて小ジワと分類された領域を、比較的小さな小ジワ（小ジワ（小））と比較的大きな小ジワ（小ジワ（大））の２種類の小ジワに分類し、分類した２つの小ジワを肌画面に異なる色で表示させることにより、より高精度な評価を行うことができる。なお、図１６の例では、比較的小さな小ジワ（小ジワ（小））をシワの面積が１．５ｍｍ^２未満とし、深さを１１０μｍ未満として評価し、比較的大きなお小ジワ（小ジワ（大））をシワの面積が１．５ｍｍ^２以上、３．０ｍｍ^２未満とし、深さを１１０μｍ以上、１８０μｍ未満として評価しているが、本発明における範囲はこれに限定されるものではない。

また、上述したように、評価対象のシワの種類や場所等に応じて小ジワ、中ジワ、及び大ジワのうち、少なくとも１つについて複数に細分化して評価することにより、全体として３種類以上にシワレベルを分けることで、その目的に対応した適切な指標を基準として高精度な肌評価を行うことができる。

更に、本実施形態では、シワの面積や深さのみではなく、それらを両方用いることにより、より正確なシワ判断を行うことができる。

上述したように、本発明によれば、肌のシワ状態の多角的な解析、評価を高精度に行うことができる。また、本発明を適用することにより、例えば医療や化粧品の販売等において、専門家に限らず、本発明における数値等で表現された解析結果や経時的に表示された内容を用いて均一的に高精度な肌診断又は美容カウンセリング等を実現することができる。更に、本発明におけるシワ分類の手法を被験者自らがセルフチェックを行う装置等に適用することもできる。

以上本発明の好ましい実施例について上述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

本発明におけるシワ分類システムの概略構成の一例を示す図である。 シワ評価装置の機能構成の一例を示す図である。 本発明におけるシワ評価が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明におけるシワ評価処理手順の一例を示すフローチャートである。 測定からシワ解析するまでの一連の流れを説明するための図である。 解析結果の一例を示す図である。 従来におけるシワ変動解析手法の一例を示す図である。 本実施形態におけるシワの認識手法の一例を示す図である。 本実施形態におけるシワ変動解析手法の一例を示す図である。 本実施形態における評価結果の一例を示す図である。 シワ評価グレードに対応させたシワレベルの分類例を示す図である。 本実施形態における分類分けの一例を示す図である。 本実施形態における第１の評価結果画面例を示す図である。 本実施形態における第２の評価結果画面例を示す図である。 本実施形態における第３の評価結果画面例を示す図である。 他の評価・分類例を示す図である。

符号の説明

１０ シワ分類システム
１１ 肌画像取得装置
１２ シワ評価装置
１３ 通信ネットワーク
２１ 入力手段
２２ 出力手段
２３ 蓄積手段
２４ ユーザ管理手段
２５ 解析手段
２６ 評価・分類手段
２７ 表示画面生成手段
２８ 送受信手段
２９ 制御手段
３１ 入力装置
３２ 出力装置
３３ ドライブ装置
３４ 補助記憶装置
３５ メモリ装置
３６ ＣＰＵ
３７ ネットワーク接続装置
３８ 記録媒体
４１ 被験者

Claims (10)

1. 被験者の全顔又は局部顔が撮影された画像を用いて、設定された対象領域における肌状態を解析してシワを評価するシワ評価装置により実行されるシワ評価方法において、
   前記シワ評価装置のシワ抽出手段が、前記対象領域におけるシワ毎の位置情報及び大きさ情報を含むシワ情報を抽出するシワ抽出手順と、
   前記シワ評価装置のシワ評価手段が、前記シワ抽出手順により得られるシワ情報について、前記被験者により過去に抽出された同一部分に存在する複数のシワ情報のうち、少なくとも１つを用いてシワを評価するシワ評価手順と、
   前記シワ評価装置の表示画面生成手段が、前記シワ評価手順により得られた評価結果を表示させる画面を生成する表示画面生成手順と、
   前記シワ評価装置の出力手段が、前記表示画面生成手順により生成された情報を出力する出力手順とを有し、
   前記シワ評価手順は、前記シワ抽出手順により得られるシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報と、過去のシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報とを比較し、少なくとも一部分が重なる場合に、同一のシワであると判断し、シワ毎の経時的な変化を解析することでシワ評価を行うことを特徴とするシワ評価方法。
2. 前記シワ評価手順は、
   前記シワ毎に予め設定された分類に対応させて分類分けを行い、得られた分類結果に基づいて前記対象領域における肌状態を評価することを特徴とする請求項１に記載のシワ評価方法。
3. 前記シワ評価手順は、
   前記シワ毎に予め設定されているシワのグレードに基づいて設定された複数のシワレベルの何れかに対応させて分類分けを行うことを特徴とする請求項２に記載のシワ評価方法。
4. 前記表示画面生成手順は、
   前記被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のシワ評価方法。
5. 被験者の全顔又は局部顔が撮影された画像を用いて、設定された対象領域における肌状態を解析してシワを評価するシワ評価装置において、
   前記対象領域におけるシワ毎の位置情報及び大きさ情報を含むシワ情報を抽出するシワ抽出手段と、
   前記シワ抽出手段により得られるシワ情報について、前記被験者により過去に抽出された同一部分に存在する複数のシワ情報のうち、少なくとも１つを用いてシワを評価するシワ評価手段と、
   前記シワ評価手段により得られた評価結果を表示させる画面を生成する表示画面生成手段と、
   前記表示画面生成手段により生成された情報を出力する出力手段とを有し、
   前記シワ評価手段は、前記シワ抽出手段により得られるシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報と、過去のシワ情報に含まれるシワ毎の位置情報とを比較し、少なくとも一部分が重なる場合に、同一のシワであると判断し、シワ毎の経時的な変化を解析することでシワ評価を行うことを特徴とするシワ評価装置。
6. 前記シワ評価手段は、
   前記シワ毎に予め設定された分類に対応させて分類分けを行い、得られた分類結果に基づいて前記対象領域における肌状態を評価することを特徴とする請求項５に記載のシワ評価装置。
7. 前記シワ評価手段は、
   前記シワ毎に予め設定されているシワのグレードに基づいて設定された複数のシワレベルの何れかに対応させて分類分けを行うことを特徴とする請求項６に記載のシワ評価装置。
8. 前記表示画面生成手段は、
   前記被験者の最新の評価結果及び予め蓄積された過去の評価結果の中から選択された複数の評価結果を対比して表示させることを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載のシワ評価装置。
9. コンピュータに前記請求項１乃至４の何れか１項に記載のシワ評価方法を実行させるためのシワ評価プログラム。
10. 請求項９に記載のシワ評価プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。