JP6209417B2 - 目元印象評価装置および目元印象評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、被評価者の三次元顔形状データに基づき目元の印象を評価する目元印象評価技術に関する。

加齢に伴う目元の変化の一つに目袋と呼ばれる目の下の膨らみが挙げられる。目袋は、瞼頬溝と呼ばれる目の下瞼と頬の境目の溝を作り、そこに陰影が生じることで目の下にタルミがあるように見えてしまい老けた印象を与えることから、美容的に好ましくない。目袋は、眼球を支えるロックウッド靭帯の緩みと、目の周りを覆っているドーナツ状の眼輪筋の衰えと、真皮成分であるコラーゲンやエラスチン等の減少や構造変化による皮膚の弾力性の低下と、が加齢により複合的に起き、眼球を取り囲む眼窩脂肪が前に押し出されることにより生じるとされている。

目元の印象が人の印象に大きく影響することは広く知られており、加齢に伴う目元の変化を予防または抑制する目元専用美容液や目元専用クリーム等の目元専用化粧品が多く販売されている。特に女性においては、加齢に伴う目元の変化に対する関心が高く、化粧品開発においては効果を検証するために目元の印象を客観的且つ高精度に評価することが重要である。

目元の印象を客観的に評価するために、照明位置や撮影アングルの影響を受けない三次元形状データに基づく評価方法が提案されている。

非特許文献１には、下眼瞼溝上及び瞼頬溝上の複数の特徴点で定義される目袋形状上の閉領域において、三次元の表面積と、特徴点を通る平面にその目袋形状を平行投影した際の二次元の投影面積と、の面積差を指標として評価する手法が記載されている。

特許文献１には、三次元顔形状データの各計測点の曲面から三次元曲率を算出し、三次元曲率を大きさの階級に分け、評価領域内において各階級に属する計測点の数を指標とした度数分布を用いて評価する手法が記載されている。

特開２００９−５４０６０号公報

Ｆｕｋｕｄａ Ｙ， Ｆｕｊｉｍｕｒａ Ｔ， Ｍｏｒｉｗａｋｉ Ｓ， Ｋｉｔａｈａｒａ Ｔ Ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｌｏｗｅｒ ｅｙｅｌｉｄ ｓａｇ ｕｓｉｎｇ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｉｎｔ Ｊ Ｃｏｓｍｅｔ Ｓｃｉ． ２００５； ２７（５）： ２８３−２９０．

しかしながら、一般に顔形状は滑らかな連続した曲面であり明確な特徴点を定義することが難しく、非特許文献１に示されている方法のように、特徴点を用いて三次元顔形状データの位置や観察方向を定義する評価法においては、三次元顔形状データの位置や向きにより指標の値が変化するため頑強性に乏しいという課題がある。

また、特許文献１に記載の三次元曲率の度数分布を指標とした評価方法は、例えば、三次元曲率の度数分布への影響の度合いが、骨格形状に起因した凹形状に比べ加齢に伴い生じる凹形状のほうが大きい頬部や鼻唇溝部の印象評価には有効と考えられるが、骨格形状及び眼球形状に起因した凹形状の影響が大きく、三次元曲率の度数分布に個人の骨格形状及び眼球形状に起因した度数を多く含む目元の印象評価には不向きであるという課題がある。

したがって、三次元顔形状データに基づく目元の印象評価を客観的且つ高精度に行う技術が望まれていた。

上記課題の少なくとも一部を解決するために、本発明は以下の種々の態様を採る。

第１の態様は、目元の印象を評価する目元印象評価装置を提供する。第１の態様に係る目元印象評価装置は、被評価者の三次元の顔形状を表す三次元顔形状を取得する三次元顔形状取得部と、取得された前記三次元顔形状を用いて瞼頬溝の形状を特定する瞼頬溝特定部と、特定した前記瞼頬溝の形状に基づいて目元の印象に基づく目元印象評価値を決定する決定部と、を備える。

第１の態様に係る目元印象評価装置によれば、瞼頬溝の形状に基づいて目元の印象に基づく目元印象評価値を決定するので、三次元顔形状データに基づく目元の印象評価を客観的且つ高精度に行うことができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記決定部は、前記特定した瞼頬溝の形状と、予め用意されている基準形状とを対比することによって、前記目元印象評価値を決定しても良い。この態様によれば、基準形状と対比することによって瞼頬溝の形状から目元印象評価値を決定することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記決定部は、前記特定した瞼頬溝の形状の特性を示す三次元曲率を求め、求めた前記三次元曲率と予め用意されている基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定しても良い。この態様によれば、瞼頬溝の形状の特性を示す三次元曲率と基準値とを用いて三次元的に目元印象評価値を決定することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記特定した瞼頬溝の形状は、目頭から目尻にわたる有限曲線として表され、前記決定部は、前記有限曲線を複数の等分点に分割し、前記複数の等分点に関する前記三次元曲率を算出し、算出した前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と、予め前記複数の等分点に対して割り当てられている基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定しても良い。この態様によれば、被評価者の瞼頬溝の形状や長さの影響を受けることなく、目元印象評価値を決定することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記決定部は、算出した前記複数の等分点に関する三次元曲率のうち、目頭から１／２の距離内にある一または複数の三次元曲率と、対応する等分点における前記基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定しても良い。この態様によれば、目元印象評価値をより精度良く決定することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記決定部は、複数人の前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と前記複数人の目元印象の官能評価値とから求められた推定モデルを用いて、前記複数の等分点に関する前記三次元曲率から前記被評価者の前記目元印象評価値を決定しても良い。この態様によれば、推定モデルを用いて目元印象評価値を容易かつ精度良く決定することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記三次元曲率は、曲面の法曲率の最大値および最小値の少なくともいずれか一方に基づき算出されても良く、前記三次元曲率は、平均曲率であっても良い。この態様によれば、目元印象評価値を求める際に瞼頬溝の形状をより良く反映させることができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置はさらに、複数人の三次元顔形状に基づいて、複数の前記目元印象評価値について前記基準形状をそれぞれ決定する基準形状決定部と、決定した前記基準形状と前記目元印象評価値とを対応付けて記憶する記憶部とを備えても良い。この態様によれば、基準形状を決定し、予め用意しておくことができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置において、前記目元印象評価値は、見た目年齢であっても良い。この態様によれば、被評価者の目元の印象に基づく評価をわかりやすい結果として提供することができる。

第１の態様に係る目元印象評価装置はさらに、前記三次元顔形状取得部により取得された前記三次元顔形状の各計測点における三次元曲率を予め算出する事前三次元曲率算出部を備えても良い。この態様によれば、目元印象評価値を決定する際に、三次元曲率を算出することなく、迅速に目元印象評価値を決定することができる。

第２の態様は、目元の印象を評価する目元印象評価方法を提供する。第２の態様に係る目元印象評価方法は、被評価者の三次元の顔形状を表す三次元顔形状を取得し、取得した前記三次元顔形状を用いて瞼頬溝の形状を特定し、特定した前記瞼頬溝の形状に基づいて目元の印象を表す目元印象評価値を決定することを備える。

第２の態様に係る目元印象評価方法によれば、第１の態様に係る目元印象評価装置と同様の作用効果を得られる。また、第２の態様に係る目元印象評価方法は、第１の態様に係る目元印象評価装置と同様にして、種々の態様にて実現され得る。

また、本発明は、上記構成の少なくとも一部を有する目元印象評価装置として捉えてもよいし、上記処理の少なくとも一部を含む目元印象評価装置として捉えてもよい。なお、上記構成及び処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

第２の態様に係る目元印象評価方法は、目元印象評価プログラムとして実現され得ると共に、目元印象評価プログラムが記録されたコンピューター読み取り可能な媒体、たとえば、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、半導体メモリとして実現され得る。

本発明の実施形態に係る目元印象評価装置の機能構成を示すブロック図。 本実施形態の目元印象評価値によって実行される目元印象評価処理の各処理ステップを示すフローチャート。 本実施形態の目元印象評価値によって実行される瞼頬溝特定処理の各処理ステップを示すフローチャート。 本実施形態の目元印象評価値によって実行される目頭・目尻位置検出処理の各処理ステップを示すフローチャート。 三次元顔形状データから左目の位置を検出する処理手順を示す説明図。 目頭・目尻位置を検出する際に用いられる輪郭モデルを示す説明図。 本実施形態に係る目元印象評価装置によって実行される目元印象評価値決定処理の各処理ステップを示すフローチャート。 本実施形態において用いられるモデル決定処理の各処理ステップを示すフローチャート。 見た目年齢の評価を行った対象女性パネルの目元の画像および評価者５名の見た目年齢の平均値の一例を示す説明図。 各対象女性パネル、見た目年齢および平均曲率と対応付けたテーブルの一例を示す説明図。 各等分点における平均曲率と見た目年齢との相関係数を示す説明図。 等分点１における平均曲率Ｈと見た目年齢との相関関係を示す相関図。 等分点２０における平均曲率Ｈと見た目年齢との相関関係を示す相関図。 等分点３７における平均曲率Ｈと見た目年齢との相関関係を示す相関図。 モデル式から得られた見た目年齢と、官能目元印象評価値との関係図。 他の例に係る瞼頬溝形状特定処理の各処理ステップを示すフローチャート。 他の例に係る目元印象評価値決定処理の各処理ステップを示すフローチャート。

本発明者は、下瞼の形状が目元の印象に密接に関連していることに注目して鋭意検討した。その結果、瞼頬溝の三次元曲率を指標に用いることで、目元の印象を客観的且つ高精度に評価できることを見出した。以下、本発明に係る目元印象評価装置および目元印象評価方法について、図面を参照しつつ、実施形態に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る目元印象評価装置の機能構成を示すブロック図である。目元印象評価装置１０は、被評価者の顔の形状を三次元計測によって取得した三次元顔形状データを用いて、人の目元の印象を客観的且つ高精度に評価する目元印象評価処理を行う。なお、目元印象評価処理は、リアルタイムにて三次元計測により取得した三次元顔形状データのみならず、予め顔形状の三次元計測を行い、ハードディスクやＤＶＤといった記憶媒体に記録されている三次元顔形状データを用いて行われても良い。

目元印象評価装置１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１、記憶部１２、三次元顔形状取得部１３、表示部１４および入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１５を備えている。ＣＰＵ１１、記憶部１２、三次元顔形状取得部１３、表示部１４および入出力Ｉ／Ｆ１５は、双方向に通信可能なバス１６によって接続されている。

ＣＰＵ１１は、記憶部１２に格納されている各種プログラムを実行することによって、目元印象評価値決定部Ｍ１、瞼頬溝特定部Ｍ２、基準形状決定部Ｍ３および事前三次元曲率算出部Ｍ４として機能し得る。なお、目元評価値決定部Ｍ１、瞼頬溝特定部Ｍ２、基準形状決定部Ｍ３および事前三次元曲率算出部Ｍ４は、論理回路としてハードウェア的に実現されても良い。また、基準形状決定部Ｍ３および事前三次元曲率算出部Ｍ４は、備えられていなくても良く、この場合には、他の装置によって、基準値およびモデル等が決定され、決定された基準値およびモデル等を用いて目元印象評価値が決定されれば良い。

目元印象評価値決定部Ｍ１は、瞼頬溝特定部Ｍ２によって特定された瞼頬溝から抽出された特性を用いて、被評価者の目元印象評価値、本願明細書においては、目元の印象に基づく見た目年齢を決定する。瞼頬溝から抽出される特性（瞼頬溝の特性を表す指標）としては、瞼頬溝の形状または位置、並びに瞼頬溝の形状および位置から求められる統計値が含まれる。瞼頬溝の形状および位置は、瞼頬溝の座標値によって特定可能であり、瞼頬溝から求められる統計値は、三次元曲率として抽出可能である。なお、目元印象評価値としては、評価者により被評価者の目元から受ける印象を数値化又はカテゴリ分類された値であればどのような値であってもよい。たとえば、評価者が直接観察、写真、画像等の手段により被評価者の年齢を目元の印象から目視評価（官能評価）した見た目の年齢、評価者が直接観察、写真、画像等の手段により被評価者の年代を目元の印象から目視評価した見た目年代、評価者が直接観察、写真、画像等の手段により被評価者の目の大きさ、形状等の印象を目視評価した目の印象度合といった値を用いることができる。見た目年齢は、直観的に理解しやすく、また、評価者間で値が大きく分散しないことから、より望ましい。

目元印象評価値決定部Ｍ１は、既存の顔認識技術並びに目元印象評価手法を用いて目元印象評価値を決定する。たとえば、回帰分析、ニューラルネットワーク、判別分析、サポートベクターマシン、二分木といった手法が用いられる。より具体的には、抽出された形状および位置と、予め用意されている基準形状とを対比することにより、瞼頬溝の特性値と予め用意されている基準値とを対比することにより、あるいは、予め用意されている目元印象評価値を算出するための推定モデルを用いることによって、目元印象評価値を決定することができる。基準形状を対比する手法においては、予め見た目年齢と対応付けられている複数の基準形状を用意しておき、三次元顔形状取得部１３により得られた被評価者の瞼頬溝の形状と最も類似する基準形状に対応付けられている見た目年齢を目元印象評価値として決定すれば良い。なお、被評価者の瞼頬溝の形状と基準形状との類似度は、たとえば、多次元ベクトルを用いて類似度を求める既知の手法によって求めることが可能であり、この手法と回帰計算の手法とを組み合わせることで、所定の判定値（しきい値）以下となる最適な基準形状を特定することができる。

基準値を対比する手法においては、予め見た目年齢と対応付けられている複数の基準値（三次元曲率）を用意しておき、三次元顔形状取得部１３により得られた被評価者の瞼頬溝の三次元曲率と最も近似する基準値に対応付けられている見た目年齢を目元印象評価値として決定すれば良い。なお、瞼頬溝上の計測点の内、最も見た目年齢と相関が高い、すなわち、複数の見た目年齢を明確に区別できる計測点における三次元曲率を基準値として採用し、対応する計測点における被評価者の瞼頬溝の三次元曲率と対比することが望ましい。ここで、複数の基準値の中からの最適な基準値の決定は、たとえば、最小二乗法を初めとする統計的手法によって実行され得る。

推定モデルを用いる手法においては、三次元顔形状取得部１３により得られた三次元顔形状データから瞼頬溝上の１または複数の点（座標）を取得し、取得された１または複数の点を用いて得られた三次元曲率をパラメータとして推定モデルに代入することによって、目元印象評価値を決定することができる。

瞼頬溝特定部Ｍ２は、瞼頬溝の形状並びに位置を、三次元顔形状データから演算処理により目頭及び目尻を端点とする有限長曲線として検出する、瞼頬溝検出処理を実行する。瞼頬溝特定部Ｍ２による瞼頬溝検出処理は、以下に示すような既存の瞼頬溝検出手法によって実行され得る。たとえば、瞼頬溝形状に対応する基準テンプレートを用いて瞼頬溝の形状および位置を検出するテンプレートマッチング法に、動的輪郭モデルを用いて瞼頬溝の形状および位置を検出する手法、非線形計画法を用いて輪郭モデルを当てはめて瞼頬溝の形状および位置を検出する手法、目頭と目尻の特徴点を通る二次関数の当てはめにより瞼頬溝の形状および位置を検出する手法、エッジ検出を伴う画像処理によって瞼頬溝の形状および位置を検出する手法が用いられ得る。

基準形状決定部Ｍ３は、目元印象評価値決定部Ｍ１において用いられる推定モデルを決定する。たとえば、瞼頬溝上における複数の等分点における平均曲率を説明変数とし、サンプル対象モデルの見た目年齢を目的変数として、ステップワイズ法による変数選択手段を用いて重回帰分析を行うことで推定モデルを得ることができる。この手法は、計算コストが小さく、目元印象評価値に間隔尺度を用いることができ、且つ推定モデルに適する瞼頬溝の三次元曲率を容易に選択することができるという利点を有する。

基準形状決定部Ｍ３は、また、目元印象評価値決定部Ｍ１において用いられる基準形状または基準値を決定する。具体的には、たとえば、複数の年齢レンジにわたって、各年齢において１または複数のサンプル対象モデルから瞼頬溝形状を取得し、取得した瞼頬溝形状の平均形状を当該年齢の見た目年齢に対応する基準形状として決定すれば良い。なお、取得される瞼頬溝形状は、瞼頬溝上の複数の三次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）によって表され得るので、算術的手法によって平均値を採り、基準形状を表す三次元座標値を得ることは容易である。また、見た目年齢と強い相関を示す瞼頬溝上の特定位置の三次元座標値に対して重み付けを行うことによって、より精度の高い目元印象評価値を得ることができる。なお、瞼頬溝特定部Ｍ２において用いられる基準テンプレートは、基準形状決定部Ｍ３によって決定された複数の基準形状の平均値から得られても良い。

事前三次元曲率算出部Ｍ４は、三次元顔形状取得部１３により得られた三次元顔形状データを用いて、各計測点の全部または一部について三次元曲率を予め算出する。予め、各計測点における三次元曲率を算出しておくことで、以降の処理に要する時間を短縮することができる。以下の実施形態において、三次元曲率が用いられる（取得される）場合には、事前三次元曲率算出部Ｍ４により予め算出された三次元曲率が用いられても良く、あるいは、必要とされる都度、動的に算出されても良い。なお、各計測点の一部について三次元曲率を求める場合には、目元周りの領域に存在する計測点を対象とすることが望ましい。これら計測点の三次元曲率は、目元印象評価値の算出に際して利用される三次元曲率に該当するからである。事前三次元曲率算出部Ｍ４によって算出された三次元曲率は、記憶部１２に記憶される。事前三次元曲率算出部Ｍ４は、三次元曲率を算出するための既存の手法を用いて三次元曲率を算出する。たとえば、三次元顔形状取得部１３と対象者の顔形状との距離をピクセル値で表す距離画像において偏導関数から三次元曲率を算出する手法、三次元曲率を算出する計測点を原点として局所的に二次曲面を最小二乗法により当てはめ、二次曲面の偏導関数から三次元曲率を算出する手法が用いられ得る。

三次元曲率は、曲面の法曲率の最小値と最大値を用いて算出される、どのような三次元曲率であってもよい。たとえば、最小値と最大値の平均値である平均曲率、最小値と最大値の積であるガウス曲率、最小値と最大値の和と、最小値と最大値の差と、の商の逆正接で表わされるＳｈａｐｅ Ｉｎｄｅｘといった、三次元曲率が用いられ得る。これらの三次元曲率の中で、平均曲率は、曲面の総合的な凹凸度合を示し、計算コストが小さいという利点を有するので、本願明細書においては、瞼頬溝の特性を表す三次元曲率として、平均曲率を用いる。

記憶部１２は、基準形状１２１、基準値１２２、推定モデル１２３および対応テーブル１２４を記憶している。記憶部１２は、例えば、半導体記憶素子である、不揮発性のリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、揮発性のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、あるいは、磁気記録媒体であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）として実装され得る。ＣＰＵ１１によって実行される各種プログラムは、ＲＯＭまたはＨＤＤに不揮発的に格納されており、ＣＰＵ１１は、これら各種プログラムをＲＡＭまたはＨＤＤ上に展開して、実行する。図面上においては、記憶部１２として包括的に記載されているが、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびＨＤＤとして別々に実装され得ることは言うまでもない。なお、半導体記憶素子、磁気記録媒体の他に、ＤＶＤ、ブルーレイ等の光学式記録媒体が用いられ得る。

基準形状１２１は、目元印象評価値決定部Ｍ１において用いられる基準形状であり、既述のように、予め見た目年齢と対応付けて用意されている。基準形状１２１は、瞼頬溝の形状を代表的に表す複数の三次元座標値として記憶されていても良く、あるいは、形状を表すドットマトリクス形式の画像データとして記憶されていても良い。さらには、基準形状に対しては、形状に関する特徴量を表す１または複数の特徴ベクトルが予め対応付けられていることが望ましい。

基準値１２２は、目元印象評価値決定部Ｍ１において用いられる基準値であり、既述のように、予め見た目年齢と対応付けて用意されている三次元曲率である。基準値１２１は、三次元曲率の他に、瞼頬溝の形状を特徴付ける統計的な値として記憶されていても良い。三次元曲率が用いられている場合には、瞼頬溝上の最適な１点または複数の点について基準値としての三次元曲率が用意される。

推定モデル１２３は、既述の通り、予め、複数人の瞼頬溝の三次元曲率と評価者による目元印象評価とから求められた推定モデル式の他、目元印象評価値を推定するアルゴリズム並びに推定モデル式およびアルゴリズムに用いられる各種パラメータを含む。

対応テーブル１２４は、基準値または基準形状と、見た目年齢とを対応付けて記録する。したがって、被評価者から得られた瞼頬溝の形状または瞼頬溝の三次元曲率に最も近い基準値または基準形状が決定されると、決定された基準値または基準形状をアドレスすることによって対応する見た目年齢を得ることができる。

記憶部１２には、この他にも、三次元顔形状取得部１３により取得された三次元顔形状データが一時的に記憶され、また、事前三次元曲率算出部Ｍ４によって予め算出された各計測点の全部または一部についての三次元曲率が記憶され得る。

三次元顔形状取得部１３は、被評価者の顔の形状を三次元空間上の点群データとして三次元的に取得するための構成である。取得された三次元顔形状データは、記憶部１２に一時的に記憶される。三次元顔形状取得部１３としては、たとえば、接触式三次元デジタイザ、非接触式三次元デジタイザ、２つ以上の視野の異なる二次元画像間の対応点に基づいて三次元位置情報を算出する手段といった具体的装置および技術が適用され得る。特に被評価者への負担が少ない点を考慮すると、非接触式三次元デジタイザが好ましい。三次元顔形状取得部１３は、目元印象評価装置１０の一部として構成されても良く、あるいは、目元印象評価装置とは別体の三次元顔形状取得装置として構成されても良い。別体の三次元顔形状取得装置として実現される場合には、入出力Ｉ／Ｆ１５を介して目元印象評価装置１０に接続され得る。

表示部１４は、三次元顔形状取得部１３によって取得された三次元顔形状データの表示、目元印象評価値の表示、あるいは、目元印象評価装置１０を操作するためのユーザインタフェース（操作画面）を表示し得る。表示部１４は、例えば、目元印象評価装置１０に埋め込まれている液晶表示ディスプレイとして実現されても良く、あるいは、入出力Ｉ／Ｆ１５を介して目元印象評価装置１０に接続され得る別体の外部表示ディスプレイとして実現されても良い。

入出力Ｉ／Ｆ１５は、目元印象評価装置１０と、他の各種装置とを接続するために用いられる物理的および論理的なインタフェースであり、たとえば、ＵＳＢ端子、ＬＡＮ端子、シリアルバス端子といった公知の端子として実現され得る。他の各種装置は、たとえば、目元印象評価値、評価結果およびアドバイス等を紙媒体に出力するためのプリンタ、目元印象評価値、評価結果およびアドバイス等を投写表示するためのプロジェクタが含まれ得る。

以下、目元印象評価装置１０によって実行される目元印象評価値取得処理について説明する。図２は本実施形態の目元印象評価値１０によって実行される目元印象評価処理の各処理ステップを示すフローチャートである。

ＣＰＵ１１は、三次元顔形状取得部１３を介して、被評価者の三次元の顔形状を表す三次元顔形状データを取得する（ステップＳ１０）。三次元顔形状取得部１３による顔形状の計測は、被評価者の顔面の複数の計測点において三次元座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を取得することによって実行される。なお、三次元顔形状のデータの取得は、被評価者の顔面全体に対して実行されても良く、目元周りの領域に対してのみ実行されても良い。目元周りの領域は、多くの被評価者に対して汎用的に利用可能な領域として予め規定された領域であっても良く、あるいは、都度、オペレータにより設定された領域であっても良い。いずれの場合にも、三次元顔形状取得部１３は、設定された領域から三次元顔形状データを取得する。ＣＰＵ１１は、取得した三次元顔形状データ、すなわち、三次元座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を記憶部１２に格納する。取得された三次元顔形状データにおいては、顔を正面視した状態において、顔の横（幅）方向がｘ軸、顔の縦（高さ）方向がｙ軸、顔の奥行き方向（顔表面から後頭部に向かう方向）がｚ軸として規定されている。各座標軸の正負は、ｘ軸においては正面視左側が正方向、ｙ軸においては頭頂部が正方向、ｚ軸においては顔表面側が正方向として規定されている。

本実施例においては、三次元顔形状取得部１３として、非接触式三次元デジタイザ（ＫＯＮＩＣＡ ＭＩＮＯＬＴＡ社製、ＶＩＶＩＤ９１０）を用いる。計測条件として、ＭＩＤＤＬＥレンズ（測定距離６００ｍｍ時の測定範囲：幅１９８ｍｍ×高さ１４８ｍｍ×奥行７０ｍｍ）を受光レンズとして使用し、測定モードはＦＩＮＥモード（３０７２００計測点／２．５秒）とした。計測は、イスに座った状態で頭部固定冶具により頭部が固定され、閉眼している被評価者に対して、正面から行われる。ただし、厳密に正面でなくとも概ね正面と判断される状態で計測されれば良く、場合によっては、厳密な正面方向からの計測方向のずれを補正によって三次元顔形状データからキャンセルしても良い。

ＣＰＵ１１は、取得した三次元顔形状データを用いて瞼頬溝の形状を特定するための瞼頬溝特定処理を実行する（ステップＳ１２）。なお、この処理は、ＣＰＵ１１が瞼頬溝特定部Ｍ２として機能することにより実行される。瞼頬溝特定処理の詳細については、図３を参照して後に詳述する。ＣＰＵ１１は、特定された瞼頬溝形状を用いて、目元印象評価値決定処理を実行する（ステップＳ１４）。なお、この処理は、ＣＰＵ１１が目元印象評価値決定部Ｍ１として機能することにより実行される。瞼頬溝特定処理の詳細については、図６を参照して後に詳述する。

目元印象評価値決定処理によって決定された目元印象評価値は、たとえば、表示部１４上に表示され、あるいは、入出力Ｉ／Ｆ１５を介してプリンタによって紙媒体上に印刷される。

図３〜図６を参照して、瞼頬溝特定部Ｍ２によって実行される瞼頬溝特定処理について説明する。図３は本実施形態の目元印象評価値１０によって実行される瞼頬溝特定処理の各処理ステップを示すフローチャートである。図４は本実施形態の目元印象評価値１０によって実行される目頭・目尻位置検出処理の各処理ステップを示すフローチャートである。図５は三次元顔形状データから左目の位置を検出する処理手順を示す説明図である。図６は目頭・目尻位置を検出する際に用いられる輪郭モデルを示す説明図である。

ＣＰＵ１１は、被評価者の目頭および目尻の位置を検出する目頭・目尻位置検出処理を実行する（ステップＳ１２０）。図４を参照して目頭・目尻位置検出処理について詳述する。ＣＰＵ１１は、取得された三次元顔形状データから左目の位置を検出する（ステップＳ２００）。本実施形態においては、被評価者の三次元顔形状データは正面方向から計測されるため、三次元顔形状取得部１３から最も近い被評価者の顔の部位は鼻となる。この結果、図５に示すように、鼻の頂点を示す鼻頂点Ａはｚ座標が最大値となる計測点として容易に検出できる。ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データを内包するバウンダリボックスＢを規定し、鼻頂点Ａの計測点のｘ座標と、バウンダリボックスＢを規定する最大のｘ座標とを１：１に内分する座標Ｆｘを求め、鼻頂点Ａの計測点のｙ座標と、バウンダリボックスＢを規定する最大のｙ座標とを１：２に内分する座標Ｆｙを求め、(Ｆｘ−ｘ)²＋(Ｆｙ−ｙ)²が最小となる計測点を点Ｃとする。すなわち、統計的に目の近傍に存在する点を特定し、当該点から正面視において眼球の頂点に該当する位置を特定することで左目の位置が特定される。なお、目の位置の特定に際しては、左目でなく、右目が用いられても良く、あるいは、両目の位置が求められても良い。すなわち、本実施形態においては、目元印象評価値は、左目の瞼頬溝形状に基づいて決定されるが、右目、あるいは、両目の瞼頬溝形状に基づいて決定されても良い。両目に基づく場合には、左右の瞼頬溝形状のばらつきを吸収してより客観的、あるいは、実際の見た目印象を反映した目元印象評価値を得ることができる。

ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データとして得られた各計測点（ｘ，ｙ，ｚ）の三次元曲率を算出する。本実施形態において用いられる三次元曲率は、既述の通り、曲面の法曲率の最小値と最大値の平均値である平均曲率Ｈである。目頭・目尻位置検出処理においては平均曲率Ｈ₁₀が用いられる。平均曲率Ｈ₁₀は、平均曲率Ｈを算出する計測点を原点としてその周辺半径１０ｍｍ内の計測点に対して二次曲面（式１参照）を最小二乗法により当てはめ、算出した二次曲面の係数ａ_ijおよび式２を用いて算出される。なお、三次元曲率は、事前三次元曲率算出部Ｍ４によって予め算出されている三次元曲率が用いられても良い。なお、iは項の次数であり、jはその項における変数ｙの指数である。

ＣＰＵ１１は、平均曲率Ｈ₁₀において、点Ｃを開始点として、点Ｃに隣接する計測点において点Ｃの平均曲率Ｈ₁₀よりも小さい平均曲率Ｈ₁₀を有する、すなわち、より凸である計測点を探索し、発見すると、点Ｃをその計測点に変更して探索を繰り返し実行する。点Ｃに隣接する計測点において、点Ｃの平均曲率Ｈ₁₀よりも小さい平均曲率Ｈ₁₀である計測点がなければ最後の点Ｃ’を左目の位置として検出する。

以下の処理においては、図６に示す輪郭モデルが用いられる。輪郭モデルは、丸、三角、四角の記号で示される、ｘｙ平面上の原点を中心とする円周上の２０点と、この円の直径を７等分するｘ軸上の６点と、の計２６点で構成されている。これら２６点のうち、目頭に対応する点は三角の目頭点Ｄとして、目尻に対応する点は四角の目尻点Ｅとして表されている。

左目の位置を検出（特定）すると、ＣＰＵ１１は、左目の基準位置（最終的に特定された点Ｃ’）と輪郭モデルの原点位置とが重なるように三次元顔形状データまたは輪郭モデルの原点座標位置を調整する（ステップＳ２０２）。

ＣＰＵ１１は、ｘ軸の回転角Ｒｘおよびｙ軸の回転角Ｒｙを−１０度から＋１０度まで０．１度刻みでループさせる回転角Ｒｘ、Ｒｙのループ処理を開始する（ステップＳ２０４）。このループ処理では、三次元顔形状データを回転させて輪郭モデルの当てはめ処理を行うことで、三次元顔形状データ（左目領域）に対する輪郭モデルの当てはめに最適な角度が探索される。

ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データをｘ軸回りにＲｘ度、ｙ軸回りにＲｙ度の順に回転させる（ステップＳ２０６）。開始時の回転角Ｒｘ度およびＲｙ度は、たとえば、−１０度であり、以降＋１０度まで、０．１度ずつ回転角Ｒｘ度およびＲｙ度はインクリメントされる。回転後の三次元顔形状データの計測点座標は（ｘ’，ｙ’，ｚ’）とする。

ＣＰＵ１１は、輪郭モデルの初期位置を決定する（ステップＳ２０８）。具体的には、輪郭モデルの中心は原点とされ、輪郭モデルの半径は２０ｍｍに設定される。

ＣＰＵ１１は、非線形計画法の一つである滑降シンプレックス法を用いて、輪郭モデルの変化パラメータの最適解を決定する（ステップＳ２１０）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ｘ軸回りにＲｘ度回転させ、ｙ軸回りにＲｙ度回転させた三次元顔形状データに対する輪郭モデル当てはめの最適解を探索する。ここで、輪郭モデルの変化パラメータは、ｘ軸方向並進値Ｇｘと、ｙ軸方向並進値Ｇｙと、ｚ軸回転値Ｇｚと、スケール倍率Ｇｓとする。滑降シンプレックス法にて最大化する評価値Ｉは、輪郭モデルの点の座標を（Ｊｘ，Ｊｙ）とし、輪郭モデルの各点において、（Ｊｘ−ｘ’）²＋（Ｊｙ−ｙ’）²が最小となる回転後の三次元顔形状データの計測点（ｘ’，ｙ’，ｚ’）を探索し、その計測点の周辺半径４ｍｍの計測点を用いて算出した平均曲率Ｈの合計値とする。なお、周辺半径４ｍｍの平均曲率Ｈは、既述の周辺半径１０ｍｍの平均曲率Ｈ₁₀と同様にして求められる。

ＣＰＵ１１は、滑降シンプレックス法実行時の三次元顔形状データのｘ軸の回転角Ｒｘおよびｙ軸の回転角Ｒｙと、最適解における滑降シンプレックス法の評価値Ｉと、輪郭モデルの目頭点Ｄ及び目尻点Ｅの座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）と、を記憶部１２に記憶する（ステップＳ２１２）。

ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データをｙ軸回りに−Ｒｙ度、ｘ軸回りに−Ｒｘ度の順に回転させて、三次元顔形状データのｘ軸およびｙ軸まわりの回転を解除し、初期位置に戻す（ステップＳ２１４）。

ＣＰＵ１１は、回転角Ｒｘおよび回転角Ｒｙが＋１０度または−１０度に至るまで回転角Ｒｘおよび回転角Ｒｙを０．１度インクリメントし、ステップＳ２０６〜ステップ２１６を繰り返して実行する（ステップＳ２１６：Ｎｏ）。

ＣＰＵ１１は、ループ処理が完了、すなわち、回転角Ｒｘおよび回転角Ｒｙが＋１０度または−１０度に至ると（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、評価値Ｉが最大の特の回転角Ｒｘ’および回転角Ｒｙ’、目頭座標、目尻座標を取得する（ステップＳ２１８）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ループ処理により算出した全ての滑降シンプレックス法の評価値Ｉのうち、最大値である評価値Ｉ’を検出し、最大評価値Ｉ’の際の回転角Ｒｘ’と、回転角Ｒｙ’と、目頭点Ｄ及び目尻点Ｅの座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）を取得する。この結果、目頭および目尻の座標位置が検出される。

ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データを、ｘ軸回りにＲｘ’度、ｙ軸回りにＲｙ’度の順に回転させて（ステップＳ２２０）、本処理ルーチンを終了して、図３の処理ルーチンにリターンする。

図３に戻り説明を続ける。瞼頬溝形状特定処理では、ｘｙ平面上の二次多項式ｙ＝ａｘ²＋ｂｘ＋ｃで表わされる放物線を瞼頬溝に当てはめる処理が行われる。ＣＰＵ１１は、ｘ軸回りにＲｘ’度、ｙ軸回りにＲｙ’度の順に回転させた三次元顔形状データの各計測点Ｋ、目頭点Ｄおよび目尻点Ｅをｘｙ平面に平行投影する（ステップＳ１２２）。平行投影の結果、ｘｙ平面上の座標値で表される、各計測点Ｋ’、目頭点Ｄ’および目尻点Ｅ’が得られる。

ＣＰＵ１１は、放物線制御点Ｌの初期位置を設定する（ステップＳ１２４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、目頭点Ｄ’と目尻点Ｅ’を結ぶ線分の垂直二等分線上において、当該線分との距離が｜Ｅ’−Ｄ’｜であるｙ軸負側の点を放物線制御点Ｌの初期位置に設定する。すなわち、垂直二等分線上の点の内、瞼頬溝が存在する側の点が放物線制御点Ｌの初期位置に設定される。

ＣＰＵ１１は、滑降シンプレックス法により、瞼頬溝形状を特定し（ステップＳ１２６）、本処理ルーチンを終了し、図２の処理ルーチンにリターンする。具体的には、ＣＰＵ１１は、放物線制御点Ｌの変化パラメータとしてｘ軸方向並進値Ｍｘとｙ軸方向並進値Ｍｙを用いた滑降シンプレックス法により、放物線制御点Ｌの最適解を探索する。滑降シンプレックス法において最大値とする評価値は、放物線制御点Ｌと、目頭点Ｄ’と、目尻点Ｅ’とを通る放物線において、目頭点Ｄ’と、目尻点Ｅ’とを端点とする部分放物線を１００等分する等分点９９点において、各等分点に最も近い計測点Ｋ’に対応する投影前の計測点Ｋの平均曲率Ｈの合計値とする。

ＣＰＵ１１は、滑降シンプレックス法の最適解により算出した放物線において、目頭点Ｄ’と、目尻点Ｅ’とを端点とする有限曲線を瞼頬溝、すなわち瞼頬溝形状として検出する。

図２における目元印象評価値決定処理（ステップＳ１４）について図７を参照して詳述する。図７は本実施形態に係る目元印象評価装置１０によって実行される目元印象評価値決定処理の各処理ステップを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、瞼頬溝検出処理により検出した瞼頬溝に複数の等分点を割り当てる（ステップＳ１４０）。具体的には、ＣＰＵ１１は、検出された瞼頬溝を示す有限曲線を等線長に１００等分する等分点９９点を算出する。ＣＰＵ１１は、算出された各等分点に関する平均曲率Ｈ’を求める（ステップＳ１４２）。等分点に関する平均曲率（三次元曲率）の算出は、検出された瞼頬溝を示す有限曲線を等線長に内分する少なくとも１つ以上の等分点を算出し、予め算出されている三次元曲率を基に、この等分点における三次元曲率を瞼頬溝の三次元曲率として等分点数だけ算出することによって実行される。この、等分点における三次元曲率を算出する処理は、既存の等分点三次元曲率算出処理のどのような技術が適用されてもよい。たとえば、等分点との距離が最短である三次元顔形状データの計測点の三次元曲率を算出する手法、等分点との距離が最短である三次元顔形状データの計測点を中心として、近傍の複数の計測点の三次元曲率の平均値を算出する手法、等分点との距離が最短である三次元顔形状データの計測点を中心として、近傍の複数の計測点の三次元曲率のうち最小値又は最大値を算出する手法が用いられ得る。

本実施形態においては、ＣＰＵ１１は、算出された各等分点において、瞼頬溝の法線方向に±１ｍｍの範囲で探索しながら、各等分点における平均曲率Ｈ’を求める。具体的には、注目等分点の座標を（Ｎｘ，Ｎｙ）とするとき、（Ｎｘ−ｘ’）²＋（Ｎｙ−ｙ’）²が最小となる回転後の三次元顔形状データの計測点（ｘ’，ｙ’，ｚ’）の平均曲率Ｈを求め、平均曲率Ｈが最も大きい、すなわち最も凹である計測点の平均曲率Ｈを、注目等分点の平均曲率Ｈ’として算出する。この処理は、必ずしも瞼頬溝上に位置しない計測点（計測点の平均曲率）を瞼頬溝上にマッピング（あてはめ）するための処理であり、これにより、瞼頬溝検出処理により取得した瞼頬溝の位置を補正したのと同義になり、高精度に瞼頬溝の平均曲率を算出することができる。

ＣＰＵ１１は、取得した平均曲率をモデルに当てはめて目元印象評価値を算出し（ステップＳ１４４）、図２の処理ルーチンに戻る。具体的には、ＣＰＵ１１は、以下のモデル式を用いて、目元印象評価値としての見た目年齢を決定する。
見た目年齢＝２２５．７６×Ｈ３７＋２３．１７ （式３）
ここで、Ｈ３７は、瞼頬溝を１００等分した際の、目頭側から３７番目の等分点の平均曲率である。ＣＰＵ１１は、被評価者の顔から取得した三次元顔形状データを用いて既述の処理を行い、目頭側から３７番目の等分点の平均曲率を得た後、上記（式３）を用いて見た目年齢を決定する。

次に、見た目年齢を決定するために用いられるモデル（モデル式）の求め方について図８を用いて説明する。図８は本実施形態において用いられるモデル決定処理の各処理ステップを示すフローチャートである。

モデルの決定は、ＣＰＵ１１が基準形状決定部Ｍ３として機能することにより実行される。モデル決定処理では、複数の女性パネルから取得した瞼頬溝上の複数の等分点の平均曲率、評価者による官能目元評価値とが用いられる。ＣＰＵ１１は、三次元顔形状取得部１３を介して、一人の女性パネルから三次元顔形状データを取得する（ステップＳ３００）。ＣＰＵ１１は、取得した三次元顔形状データを用いて瞼頬溝を特定し、瞼頬溝上の複数の等分点に関する平均曲率Ｈを取得する（ステップＳ３０２）。平均曲率Ｈの取得手順は既述の通りであり、瞼頬溝の１００等分点９９点の平均曲率Ｈを目頭側から順にＨ０１、Ｈ０２、Ｈ０３・・・Ｈ９８、Ｈ９９として取得する。なお、瞼頬溝上の複数の等分点に関する平均曲率Ｈとするのは、既述の通り、計測点は必ずしも等分点と一致せず、等分点に近接する平均曲率Ｈが等分点の平均曲率Ｈ’として用いられるからである。

評価者による対象女性パネルの官能目元印象評価値を設定する（ステップＳ３０４）。たとえば、複数の評価者によって対象女性パネルの目元の画像を用いて見た目年齢の評価を行い、全評価者の平均値を対象女性パネルの官能目元印象評価値（見た目年齢）として、ＣＰＵ１１は受け付ける。なお、対象女性パネルを直接観察しても良いが、目元以外の印象による影響を排除するため、対象女性パネルの目元のみを観察することが望ましい。

ＣＰＵ１１は、全ての対象女性パネルに対する処理が完了するまでステップＳ３００〜Ｓ３０４を繰り返し実行し（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、全ての対象女性パネルから平均曲率Ｈおよび官能目元印象評価値を取得すると（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、取得した平均曲率と官能目元印象評価値とを用いてモデルを決定し（ステップＳ３０８）、本処理ルーチンを終了する。

モデルの決定に関して、具体的な検証例を用いて説明する。２０代から５０代の４０名の女性パネルから三次元顔形状データを取得し、既述の処理によって瞼頬溝を１００等分する等分点９９点について、目頭側から等分点１〜９９における平均曲率Ｈ’をＨ０１〜Ｈ９９として取得する。評価者は、５名の化粧品技術者が担当し、各対象女性パネルの目元の画像から見た目年齢の評価を行い、評価者５名の平均値を女性パネルの見た目年齢、すなわち、官能目元印象評価値とした。評価の結果の一例を図９に示す。図９は、見た目年齢の評価を行った対象女性パネルの目元の画像および評価者５名の見た目年齢の平均値の一例を示す説明図である。このようにして得られた評価結果は、図１０に示すように、各対象女性パネルについて、見た目年齢と各等分点における平均曲率とを対応付けて記憶部１２に記憶される。図１０は各対象女性パネル、見た目年齢および平均曲率と対応付けたテーブルの一例を示す。

目元印象評価値を決定する際に、瞼頬溝上の全ての等分点における平均曲率を用いるとすれば、演算負荷が高くなり、時間を要することになる。そこで、瞼頬溝上の各等分点の平均曲率と見た目年齢との相関関係を求め、目元印象評価値を決定する際に最も有意となる等分点を検証した。図１１は、各等分点における平均曲率と見た目年齢との相関係数を示す説明図である。図１２〜１４は、それぞれ、等分点１、２０および３７における平均曲率Ｈと見た目年齢との相関関係を示す相関図である。なお、各等分点における平均曲率Ｈi（i：等分点）の相関係数は、図１０における見た目年齢ａjと平均曲率ｒj（j：パネルＮｏ．）とを用いて、公知の演算式によって求められる。なお、算出手順についての説明は省略する。

図１１に示すように、等分点７〜５０に対応する平均曲率Ｈ０７〜Ｈ５０の相関係数は０．５以上であり、等分点７〜５０の範囲において、瞼頬溝の平均曲率と女性パネルの見た目年齢とは良好な相関関係を有していることが分かる。すなわち、目頭から１／２の距離内にある特徴点を用いることが有意であるということができる。また、等分点２７〜４４に対応する平均曲率Ｈ２７〜Ｈ４４の相関係数は０．７以上であることから、等分点２７〜４４の範囲において、瞼頬溝の平均曲率と女性パネルの見た目年齢とはより良好な相関関係を有していることがわかる。すなわち、目頭から１／５〜１／２の距離内にある特徴点を用いることがより有意であるということができる。特に、等分点３６〜３９に対応する平均曲率Ｈ３６〜Ｈ３９の相関係数は０．８以上であることから、等分点３６〜３９の範囲において、瞼頬溝の平均曲率と女性パネルの見た目年齢とは極めて良好な相関関係を有していることがわかる。すなわち、目頭から約１／３の距離内にある特徴点を用いることがより有意であるということができる。

したがって、等分点３６〜３９に対応する平均曲率Ｈと、見た目年齢とを用いてモデルを決定することが有意であることが理解される。たとえば、相関係数が最も高い平均曲率３７を説明変数とし対象女性パネルの官能目元印象評価値（見た目年齢）を目的変数として単回帰分析を行うと、以下のモデル式が得られた。
見た目年齢＝２２５．７６×Ｈ３７＋２３．１７ （式３）

このモデル式から得られた見た目年齢と、評価者から得られた官能目元印象評価値（見た目年齢）との相関関係は図１５に示す通りであり、得られた相関係数は０．８１４であった。図１５はモデル式から得られた見た目年齢と、官能目元印象評価値との関係図を示す。得られた相関係数および図１５の相関図から理解されるように、モデル式に基づき決定された見た目年齢と官能目元印象評価値とは非常に良好な相関関係を有している。すなわち、瞼頬溝上の等分点９９点のうち、目頭側から数えて３７番目の等分点の平均曲率Ｈ３７を用いることで、被評価者の目元の印象を高精度に評価することが可能となる。

上記モデル式は、本実施形態においてサンプリング対象となった４０名の対象女性パネルの瞼頬溝形状および官能目元印象評価値に基づき求められたモデル式であり、サンプリング対象の人数の増減によっては、具体的な係数（傾き、切片）は異なってくる。一方で、上述の様に、被評価者の目元印象評価値を決定する際には十分に有意な値を得ることができる。

モデル式としては、瞼頬溝上の等分点９９点の平均曲率Ｈ０１からＨ９９までを説明変数とし、対象女性パネルから得られた官能目元印象評価値を目的変数として、有意水準が０．０５であるステップワイズ法による変数選択手段を用いて重回帰分析を行い、平均曲率から見た目年齢を推定するモデル式を求めても良い。

この場合には、たとえば、相関係数の高い平均曲率から順に回帰分析が実行され、回帰係数の有意性検定により算出されるｐ値が有意水準を上回ったところで終了する。この場合、モデル式の係数（傾き、切片）は重回帰分析の対象となった平均曲率Ｈの影響を受けており、モデル式の変数としては、重回帰分析の対象となった平均曲率を用いることができる。

以上述べたように、本実施形態に係る目元印象評価装置１０によれば、瞼頬溝の形状を用いて目元印象評価値、すなわち、見た目年齢を決定することができるので、被評価者の見た目年齢を正確に決定（推定）することができる。

また、瞼頬溝上の等分点のうち、中央から目頭側の等分点の相関関数は０．５以上であり、被評価者の見た目年齢を正確に決定（推定）することができる。特に、目頭から約１／３の領域の等分点の相関関数は０．８以上であり、また、たとえば３７番目の等分点における平均曲率Ｈ３７を用いたモデル式により算出された目元印象評価値と、評価者によって得られた官能目元印象評価値との相関係数は０．８１４であり、瞼頬溝の形状と目元印象評価値とは極めて高い相関関係を有している。

本実施形態においては、輪郭モデルを、閉眼時の目元における２種類の凹形状（窪み）に一致するように配置するので、個人の顔形状に影響されることなく安定した目頭・目尻位置の検出を行うことができる。すなわち、（１）円形状の上瞼および下瞼の窪み（円周上の２０点）で目頭と目尻の中点の幅を、（２）直線状の眼裂（直径の６点）で、目頭と目尻の傾きを、それぞれ安定して、正確に検出することができる。

本実施形態においては、輪郭モデルの当てはめに際して、三次元顔形状データをｘ軸およびｙ軸共に、０．１度刻みにて回転させて最適な回転角度を探索しているので、三次元顔形状データ取得時における被評価者の姿勢、すなわち、顔と三次元顔形状取得部１３との向き・位置関係、に左右されることなく、客観的で精度の高い評価を実行することができる。

本実施形態においては、瞼頬溝上の等分点に関する平均曲率を目元印象評価値の指標に用いているので、すなわち、正規化しているので、個人毎に瞼頬溝の形状や長さが異なっていても、同一の推定モデルを用いて目元印象を評価することができる。なお、等分点の数は９９に限られず、１３９、１０９、８９、７９、４９といったように様々な等分点を取り得る。一般的に等分点の数が多くなれば、評価精度が向上する一方で、処理時間が増大する。したがって、要求される評価精度または処理時間に応じて等分点を決定すれば良い。

上記実施形態においては、瞼頬溝のおおまかな位置を二次曲線として検出し、当該二次曲線の法線方向に探索し、最も凹である位置を求めているので、瞼頬溝の形状が二次曲線状でない場合にも、瞼頬溝の位置補正を実行することができる。

なお、モデル式に代えて、基準形状から求められた平均曲率である複数の基準値と、被評価者の瞼頬溝上の等分点あるいは特定点に関する平均曲率とを対比して、目元印象評価値が求められても良い。この場合にも、等分点３６〜３９の範囲のいずれかの、または、全ての等分点に関する平均曲率が用いられることが望ましい。１点のみが用いられる場合には、たとえば最小二乗法によって最も近似する基準値が特定され、対応テーブル１２４を用いて、特定された基準値に対応付けられている見た目年齢が目元印象評価値とされる。複数点が用いられる場合には、各等分点に関して最小二乗法によって特定された最も近似する基準値に対応付けられている見た目年齢の平均が、あるいは、各基準値に対応付けられる見た目年齢に所望の重み付けをした値の平均が目元印象評価値とされる。この場合には、処理負荷を軽減することができる。

変形例：
（１）上記実施形態においては、三次元曲率（平均曲率Ｈ）を用いて瞼頬溝形状が特定されていたが、いわゆる画像処理技術によって瞼頬溝形状を特定しても良い。図１６は他の例に係る瞼頬溝形状特定処理の各処理ステップを示すフローチャートである。

この処理は、ＣＰＵ１１が瞼頬溝特定部Ｍ２として機能することによって実現される。ＣＰＵ１１は、目頭・目尻位置検出処理を行う（ステップＳ４００）。目頭・目尻位置の検出は、上記実施形態において図４を用いて説明した処理手順によって実行される。あるいは、目の周りの領域を指定した上で、三次元顔形状データに対してエッジ抽出処理を施し、目頭および目尻の位置を検出しても良い。エッジ抽出処理は、三次元顔形状データを構成する画素の輝度値、あるいは、ＲＧＢ成分を用いて実行され得る処理である。たとえば、隣接画素の輝度値の差が所定値以上の場合にはエッジ、すなわち、目頭・目尻に相当するエッジが存在すると判断可能であり、あるいは、ＲＧＢ成分に基づいて無彩色であると判断される部位を目頭・目尻に相当する部位であると判断することができる。これらの処理は、当業者に良く知られた処理であるから詳細な説明は省略する。また、操作者が表示部１４上において、マウスによって、あるいは、表示部１４がタッチパネル式の表示部である場合には、スタイラスによって表示部１４の表示画面を直接タッチすることによって、目頭および目尻の位置を特定しても良い。

ＣＰＵ１１は、目頭および目尻を含む領域において、エッジ抽出処理を実行して瞼頬溝の形状を特定する（ステップＳ４０２）。目頭および目尻の領域は、ＣＰＵ１１が、ステップＳ４００にて検出された目頭・目尻の位置から三次元顔形状上において所定半径の領域を特定しても良く、予め、統計的に顔領域における目を含む領域を決定しておき、ＣＰＵ１１が、当該決定されている領域を目頭および目尻の領域に設定しても良い。あるいは、操作者が表示部１４上において、目頭および目尻を含む領域を特定しても良い。

ＣＰＵ１１は、特定された領域においてエッジ抽出処理を実行して、瞼頬溝の形状を特定する。瞼頬溝は、周りの部位に対して凹形状を有しているので、エッジ抽出処理によって有端線として特定可能である。なお、エッジ抽出処理において、輝度値の差が所定値以上となる連続する画素をエッジ、すなわち、瞼頬溝として特定すれば、不特定な窪み等による影響は排除または抑制することができる。

この瞼頬溝形状特定処理によれば、瞼頬溝の形状の特定を直感的に行うことができると共に、目の周辺領域のみを対象として処理を実行することができる。この結果、効率の良く瞼頬溝の形状を特定することができる。また、三次元画像に代えて、被評価者の撮像画像といった二次元画像から瞼頬溝の形状を決定することも可能となり、被評価者から容易に顔形状を得ることができる。

（２）上記実施形態においては、三次元曲率（平均曲率Ｈ）を用いて目元印象評価値が決定されていたが、いわゆる画像処理技術によって特定された瞼頬溝形状と基準形状とを用いて決定しても良い。図１７は他の例に係る目元印象評価値決定処理の各処理ステップを示すフローチャートである。

この処理は、ＣＰＵ１１が目元印象評価値決定部Ｍ１として機能することによって実現される。ＣＰＵ１１は、記憶部１２から基準形状１２１を取得する（ステップＳ５００）。なお、基準形状１２１には予め、基準形状の特徴を表す特徴ベクトルに関する情報が関連付けられていることが望ましい。ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データから取得した瞼頬溝形状と基準形状との類似度を算出する（ステップＳ５０２）。具体的には、ＣＰＵ１１は、三次元顔形状データから瞼頬溝の形状に関する特徴を表す特徴ベクトルを抽出し、基準形状の特徴ベクトルと、瞼頬溝の特徴ベクトルとを用いて類似度を算出する。図形から特徴ベクトルを抽出する手法としては、対象形状を含む領域を複数の領域に分割し、各領域の画素値を数段階に量子化することによって得ることができる。類似度を算出する手法としては、コサイン類似度、マハラノビス距離、ユークリッド距離等を用いて特徴ベクトルから類似度を得ることができる。これらの手法は当業者にとって良く知られた手法であるから詳細な説明は省略する。

ＣＰＵ１１は、得られた類似度が所定値以下になるまでステップＳ５００およびＳ５０２を繰り返して実行する（ステップＳ５０４：Ｎｏ）。すなわち、ＣＰＵ１１は、記憶部１２から異なる基準形状を取得し、瞼頬溝形状との類似度を算出する。ＣＰＵ１１は、得られた類似度が所定値以下になると（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、対応テーブル１２４を用いて基準形状に対応付けられている目元印象評価値を取得し、被評価者の目元印象の評価する目元印象評価値に決定する（ステップＳ５０６）。なお、より精度を高めるために、回帰計算によって最適な基準形状が特定されても良い。

この目元印象評価値決定処理によれば、特徴ベクトルの抽出精度を調整することによって、目元印象評価値の精度と処理時間とを要求に応じて優先させることができる。また、三次元画像に代えて、被評価者の撮像画像といった二次元画像から目元印象評価値を得ることも可能となり、被評価者から容易に顔形状を得ることができる。

（３）上記実施形態においては、目元印象評価装置１０によって、目元印象評価値の決定に用いられる推定モデルが求められているが、目元印象評価装置１０とは別の装置によって、予め推定モデルが求められ、記憶部１２に格納されていても良い。この場合には、目元印象評価装置１０をより簡易な構成とすることができる。

（４）上記実施形態においては、三次元顔形状データが用いられているが、変形例においても述べたように、二次元顔形状データによっても、瞼頬溝形状および目元印象評価値を決定できる処理手順が用いられる場合には、二次元顔形状データが用いられても良い。この場合には、被評価者によって提供された撮像画像から顔形状データを取得し、目元印象評価を行うことができる。

（５）上記実施形態においては、三次元曲率（平均曲率）を用いて、目元印象評価値が決定されているが、この他にも、瞼頬溝の形状から得られた統計的な特徴量と、基準形状から得られた統計的な特徴量とを用いて、類似度に基づいて目元印象評価値が決定されても良い。この場合にも、被評価者の撮像画像といった二次元画像から目元印象評価値を得ることも可能となり、被評価者から容易に顔形状を得ることができる。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

１０…目元印象評価装置、
１１…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、
１２…記憶部、
１２１…基準形状、
１２２…基準値、
１２３…推定モデル、
１２４…対応テーブル、
１３…三次元顔形状取得部、
１４…表示部、
１５…入出力Ｉ／Ｆ、
１６…双方向バス、
Ｍ１…目元印象評価値決定部、
Ｍ２…瞼頬溝特定部、
Ｍ３…基準形状決定部、
Ｍ４…事前三次元曲率算出部

Claims (11)

1. 目元の印象を評価する目元印象評価装置であって、
   被評価者の三次元の顔形状を表す三次元顔形状を取得する三次元顔形状取得部と、
   取得された前記三次元顔形状を用いて、目頭から目尻にわたる有限曲線として表される瞼頬溝の形状を特定する瞼頬溝特定部と、
   特定した前記瞼頬溝の形状の特性を示す三次元曲率を求め、求めた前記三次元曲率と予め用意されている基準値とを用いて目元の印象に基づく目元印象評価値を決定する決定部であって、前記有限曲線を複数の等分点に分割し、前記複数の等分点に関する前記三次元曲率を算出し、算出した前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と、予め前記複数の等分点に対して割り当てられている基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定する決定部と、を備える目元印象評価装置。
2. 請求項１に記載の目元印象評価装置において、
   前記決定部は、算出した前記複数の等分点に関する三次元曲率のうち、目頭から１／２の距離内にある一または複数の三次元曲率と、対応する等分点における前記基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定する、目元印象評価装置。
3. 請求項２に記載の目元印象評価装置において、
   前記決定部は、複数人の前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と前記複数人の目元印象の官能評価値とから求められた推定モデルを用いて、前記複数の等分点に関する前記三次元曲率から前記被評価者の前記目元印象評価値を決定する、目元印象評価装置。
4. 請求項１から３のいずれか一項に記載の目元印象評価装置において、
   前記三次元曲率は、曲面の法曲率の最大値および最小値の少なくともいずれか一方に基づき算出される、目元印象評価装置。
5. 請求項４に記載の目元印象評価装置において、
   前記三次元曲率は、平均曲率である、目元印象評価装置。
6. 請求項１から５のいずれか一項に記載の目元印象評価装置はさらに、
   複数人の三次元顔形状に基づいて、複数の前記目元印象評価値について前記基準値をそれぞれ決定する基準形状決定部と、
   決定した前記基準値と前記目元印象評価値とを対応付けて記憶する記憶部とを備える、目元印象評価装置。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載の目元印象評価装置において、
   前記目元印象評価値は、見た目年齢である、目元印象評価装置。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の目元印象評価装置はさらに、
   前記三次元顔形状取得部により取得された前記三次元顔形状の各計測点における三次元曲率を予め算出する事前三次元曲率算出部を備える、目元印象評価装置。
9. 目元の印象を評価する目元印象評価方法であって、
   被評価者の三次元の顔形状を表す三次元顔形状を取得し、
   取得した前記三次元顔形状を用いて、目頭から目尻にわたる有限曲線として表される瞼頬溝の形状を特定し、
   特定した前記瞼頬溝の形状の特性を示す三次元曲率を求め、求めた前記三次元曲率と予め用意されている基準値とを用いて目元の印象に基づく目元印象評価値を決定することであって、前記有限曲線を複数の等分点に分割し、前記複数の等分点に関する前記三次元曲率を算出し、算出した前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と、予め前記複数の等分点に対して割り当てられている基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定すること、を備える目元印象評価方法。
10. 請求項９に記載の目元印象評価方法において、
    前記算出した前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と、予め前記複数の等分点に対して割り当てられている基準値とを用いて前記目元印象評価値を決定することは、前記算出した前記複数の等分点に関する三次元曲率のうち、目頭から１／２の距離内にある一または複数の三次元曲率と、対応する等分点における前記基準値とを用いて実行される、目元印象評価方法。
11. 請求項１０に記載の目元印象評価方法において、
    前記複数の等分点に関する前記三次元曲率から前記被評価者の前記目元印象評価値を決定することは、複数人の前記複数の等分点に関する前記三次元曲率と前記複数人の目元印象の官能評価値とから求められた推定モデルを用いて実行される、目元印象評価方法。

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