JP5765067B2 - 化粧のりの改善方法 - Google Patents
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Description
一方、化粧料が塗布されている被験者の肌の画像を解析し、化粧料の肌への付着量、不均一度及び粗さ度を数値評価する方法や、この方法で得られる、化粧料の付着量、不均一度、粗さの解析結果を、化粧料の製品評価や開発に活用することが提案されている(特許文献1)。
7:非常に目立つ
6:目立つ
5:やや目立つ
4:どちらともいえない
3:あまり目立たない
2:目立たない
1:全く目立たない
Aタイプ(ざらざらタイプ):ざらざらタイプの肌状態のスコアの平均値>ムラタイプの肌状態のスコアの平均値
Bタイプ(ムラタイプ):ムラタイプの肌状態のスコアの平均値>ざらざらタイプの肌状態のスコアの平均値
両スコアが同じ場合には、Aタイプでもあり、Bタイプでもあるものと判断することができるが、この場合のデータは、後述する分類関数の算出には使用しない。
ざらざらタイプの肌状態のスコアの標準偏差>ムラタイプの肌状態のスコアの標準偏差
但し、以下のcタイプを除く。
bタイプ(ムラタイプ):ざらざらタイプの肌状態のスコアの平均値<ムラタイプの肌状態のスコアの平均値、かつ
ざらざらタイプの肌状態のスコアの標準偏差<ムラタイプの肌状態のスコアの標準偏差
cタイプ(ムラが殆どないタイプ):ざらざらタイプの肌状態のスコアの平均値>(ムラタイプの肌状態のスコアの平均値+3)
dタイプ(その他のタイプ):aタイプ、bタイプ、cタイプのいずれにも該当しない場合
水分量の評価値は、市販の皮表角層水分量測定装置(例えば、SKICONシリーズ(アイ・ビイ・エス社製)等により得ることができる。
皮脂量の評価値は、市販の油分計(例えば、Sebumeter、Courage+Khazaka electronic GmbH社製)等により得ることができる。
粘弾性の評価値は、市販の皮膚粘弾性測定装置(例えば、CUTOMETER(Courage+Khazaka electronic GmbH社製)等により得ることができる。
また、素肌因子として用いた水分量としては、皮表角層水分量測定装置としてSKICON-200(アイ・ビイ・エス社製)にて計測した値を用いた。
皮脂量としては、Sebumeter SM815PC(Courage+Khazaka electronic GmbH社製)により計測した値を用いた。
粘弾性としては、皮膚粘弾性測定装置(CUTOMETER SEM575(Courage+Khazaka electronic GmbH社製)により計測した値を用いた。
落屑スコア、くまスコア、毛穴スコアは、それぞれ前述の7段階の基準で評価した。
表1から、或る被験者の或る評価日の素肌因子の評価値から分類関数を用いて予測された化粧のりの悪さのタイプがAで、その被験者の第1工程による化粧のりの悪さの分類もAであったデータ数が179、第1工程による化粧のりの悪さのタイプがAであったデータ数の合計が229であったので、分類関数を用いて予測された化粧のりの悪さのタイプAの正答率は、タイプAでは78.1%となり、予測精度の高いことがわかる。同様に、分類関数を用いて予測された化粧のりの悪さのタイプがBで、第1工程による化粧のりの悪さの分類もBであったデータ数が71、第1工程による化粧のりの悪さのタイプがBであったデータ数の合計が80であったので、タイプBの正答率は88.7%となる。そして、タイプAとタイプBを合わせた合計では正答率が80.9%となる。
1:よい、2:ややよい、3:どちらともない、4:ややわるい、5:わるい
(*2)ざらざら感がつよい
また、図3Aに被験者Yの2日目の化粧料塗布肌(塗布直後)の写真とその拡大画像)を示し、図3Bに被験者Yの7日目の化粧料塗布肌(塗布直後)の写真とその拡大画像を示す。
Claims (6)
- 複数の被験者について、化粧料を塗布した肌を目視観察したときのざらざら感のスコアとムラのスコアとに基づき、該化粧料を塗布した肌の化粧のりの悪さを複数のタイプに分類すると共に、素肌の性状の因子として複数の素肌因子の評価値を取得し、複数の素肌因子の評価値と化粧のりの悪さのタイプを関係付ける分類関数を求め、その後任意の被験者について、複数の素肌因子の評価値を取得し、取得した素肌因子の評価値から前記関数に基づいて化粧のりの悪さのタイプを予測する、化粧のりの悪さの予測方法。
- 複数の被験者の化粧料塗布肌を、所定期間、毎日目視観察したときの化粧塗布肌の性状のデータを集積し、その集積したデータに基づいて任意の被験者の化粧のりの悪さのタイプを分類する請求項1記載の予測方法。
- 素肌因子の評価値に、落屑、水分量、皮脂量、くま、粘弾性、毛穴、キメの粗さ、くすみ、ニキビ、しわ及びしみから選ばれる複数の評価値が含まれる請求項1又は2記載の予測方法。
- 被験者の特定の年代層ごとに、分類関数を求める請求項1〜3のいずれかに記載の予測方法。
- 請求項1〜4のいずれかに記載の方法により化粧のりの悪さのタイプが予測された被験者に対し、該タイプに適した化粧料を選択する化粧のりの改善方法。
- 請求項1〜4のいずれかに記載の方法により化粧のりの悪さのタイプが予測された被験者に対し、該タイプに適した化粧料を選択し、推奨する化粧料の提案方法。
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