JP7040889B2 - 肌状態の鑑別のための画像解析方法 - Google Patents
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肌状態の鑑別方法であって、
所定の表情をとった被験者の顔(表情顔)を撮影した顔画像を取得する顔画像取得工程と、
前記顔画像より光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量に基づいて前記被験者の肌状態を鑑別する肌状態鑑別工程と、を備えることを特徴とする。
前記特徴量抽出工程において、複数の前記顔画像のそれぞれについての前記特徴量を抽出し、
前記肌状態鑑別工程において、複数の前記特徴量を用いることを特徴とする。
これにより、日常的に表情の変化が起きた際に現出する肌状態の鑑別を行うことができる。
このように、時系列に沿った複数の顔画像を用いることで、実際に日常的に現出するものにより近い肌状態を鑑別することができる。
前記特徴量抽出工程において、前記顔画像中で所定範囲の輝度を有する領域を、前記スジ形状領域として抽出することを特徴とする。
化粧料の評価方法であって、
化粧後の表情顔を撮影した化粧後画像を取得する化粧後画像取得工程と、
前記化粧後画像より光学的に検出可能な化粧後の特徴量を抽出する化粧後特徴量抽出工程と、
前記化粧後の特徴量と、同様にして予め取得された同一人の化粧前の特徴量とを比較し、化粧効果を評価する評価工程と、を備えることを特徴とする。
前記化粧後特徴量抽出工程において、複数の前記化粧後画像のそれぞれについての前記化粧後の特徴量を抽出し、
前記評価工程において、複数の前記化粧後の特徴量と、複数の前記化粧前の特徴量と、を用いることを特徴とする。
前記化粧後特徴量抽出工程において、前記化粧後画像中で所定範囲の輝度を有する領域を、前記スジ形状領域として抽出することを特徴とする。
化粧料の設計方法であって、
化粧後の表情顔を撮影した化粧後画像を取得する化粧後画像取得工程と、
前記化粧後画像より光学的に検出可能な化粧後の特徴量を抽出する化粧後特徴量抽出工程と、
前記化粧後の特徴量と、同様にして予め取得された同一人の化粧前の特徴量とを比較し、化粧効果を評価する評価工程と、
前記化粧効果に基づいて、前記化粧料の成分の処方を選択する選択工程と、を備えることを特徴とする。
前記化粧後特徴量抽出工程において、複数の前記化粧後画像のそれぞれについての前記特徴量を抽出し、
前記評価工程において、複数の前記特徴量の間のばらつきから前記化粧効果を評価し、
前記選択工程において、前記ばらつきが小さくなるように前記処方を選択することを特徴とする。
前記選択工程において、前記スジ形状領域の面積が小さくなるように前記処方を選択することを特徴とする。
前記選択工程において、前記高輝度領域の面積が小さくなるように前記処方を選択することを特徴とする。
皮膚の代替物を試料として用いる化粧料の評価方法であって、
前記化粧料を塗布した前記試料を撮影した塗布後画像を取得する塗布後画像取得工程と、
前記塗布後画像より光学的に検出可能な化粧料塗布後の特徴量を抽出する塗布後特徴量抽出工程と、
前記化粧料塗布後の特徴量と、同様にして予め取得された同一試料の化粧料塗布前の特徴量とを比較し、化粧効果を評価する評価工程と、を備えることを特徴とする。
前記塗布後画像取得工程において、前記試料をそれぞれ異なる形状に変形させた状態の複数の前記塗布後画像を取得し、
前記塗布後特徴量抽出工程において、複数の前記塗布後画像のそれぞれについての前記化粧料塗布後の特徴量を抽出し、
前記評価工程において、複数の前記化粧料塗布後の特徴量と、複数の前記化粧料塗布前の特徴量と、を用いることを特徴とする。
複数の前記化粧料塗布後画像として、前記試料の変形の過程を含む動画像中の複数のフレーム画像を用いることを特徴とする。
前記試料の表面形状が人の皮膚の毛穴を模したものであって、
前記化粧料塗布後の特徴量及び前記化粧料塗布前の特徴量が、皮膚の毛穴周辺のスジ形状領域に関する量を含むことを特徴とする。
前記試料の表面形状が人の皮膚の毛穴を模したものであって、
前記化粧料塗布後の特徴量及び前記化粧料塗布前の特徴量が、皮膚の毛穴周辺のスジ形状領域に関する量を含み、
前記塗布後特徴量抽出工程において、前記塗布後画像中で所定範囲の輝度を有する領域を、前記スジ形状領域として抽出することを特徴とする。
皮膚の代替物を試料として用いる化粧料の設計方法であって、
前記化粧料を塗布した前記試料を撮影した塗布後画像を取得する塗布後画像取得工程と、
前記塗布後画像より光学的に検出可能な化粧料塗布後の特徴量を抽出する塗布後特徴量抽出工程と、
前記化粧料塗布後の特徴量と、同様にして予め取得された同一試料の化粧料塗布前の特徴量とを比較し、化粧効果を評価する評価工程と、
前記化粧効果に基づいて、前記化粧料の成分の処方を選択する選択工程と、を備えることを特徴とする。
前記塗布後画像取得工程において、前記試料をそれぞれ異なる形状に変形させた状態の複数の前記塗布後画像を取得し、
前記塗布後特徴量抽出工程において、複数の前記塗布後画像のそれぞれについての前記特徴量を抽出し、
前記評価工程において、複数の前記特徴量の間のばらつきから前記化粧効果を評価し、
前記選択工程において、前記ばらつきが小さくなるように前記処方を選択する。
前記試料の表面形状が人の皮膚の毛穴を模したものであって、
前記特徴量が皮膚の毛穴周辺のスジ形状領域に関する量を含み、
前記選択工程において、前記スジ形状領域の面積が小さくなるように前記処方を選択することを特徴とする。
前記特徴量が前記塗布後画像中で所定の輝度よりも高い輝度を有する高輝度領域の面積を含み、
前記選択工程において、前記高輝度領域の面積が小さくなるように前記処方を選択することを特徴とする。
本発明は、被験者の顔画像より、光学的に検出可能な特徴量として、所定の輝度よりも高い輝度を有する高輝度領域の面積(高輝度面積)を抽出し、その解析を行うことによって、被験者の肌状態を鑑別する、肌状態の鑑別方法である。
本発明は、被験者の顔画像より、光学的に検出可能な特徴量として毛穴周辺のスジ形状領域の面積(スジ形状面積)を抽出し、その解析を行うことによって、被験者の肌状態を鑑別する、肌状態の鑑別方法である。
本発明は、高輝度面積及び/又はスジ形状面積による肌状態の鑑別結果に基づいた化粧料の評価方法、及び化粧料の設計方法である。
<各年代におけるテカリ面積の抽出>
ここでは、20代、30代、40代、50代、60代について、それぞれ14名ずつ、計70名の女性を被験者として、図1のフローチャートに示すように、高輝度面積の抽出と解析を行った。なお、本実施例では、高輝度領域として、肌にテカリが感じられるテカリ領域を用いた解析を行った。また、肌状態として、特に被験者の年齢に伴って変化する、老化状態に着目した解析を行った。
まず、各被験者のデータについて、図8(a)~(g)に示したような全ての表情のテカリ面積の割合の平均値の算出を、それぞれ行った。そして、各被験者についての各表情間におけるテカリ面積の割合の平均値を用いて、更に、年代毎の平均値の算出を行った。また、各被験者についての各表情間におけるテカリ面積の割合の平均値から、年代毎の標準偏差の算出を行った。
続いて、テカリ面積の割合の各表情間におけるばらつきについての解析を行った。まず、図8(a)~(g)に示したような各表情についてのテカリ面積の割合の標準偏差の算出を、各被験者のデータについてそれぞれ行った。これはすなわち、各被験者についての各表情間におけるテカリ面積の割合のばらつきを示す値である。
<各年代におけるスジ形状面積の抽出>
テカリ面積の解析と同様の、20代、30代、40代、50代、60代について、それぞれ14名ずつ、計70名の女性を被験者として、図2のフローチャートに示すように、スジ形状面積の抽出と解析を行った。
まず、各被験者のデータについて、全ての表情のスジ形状面積の割合の平均値の算出を、それぞれ行った。そして、各被験者についての各表情間におけるスジ形状面積の割合の平均値を用いて、更に、年代毎の平均値の算出を行った。また、各被験者についての各表情間におけるスジ形状面積の割合の平均値から、年代毎の標準偏差の算出を行った。
続いて、スジ形状面積の割合の各表情間におけるばらつきについての解析を行った。まず、各表情についてのスジ形状面積の割合の標準偏差の算出を、各被験者のデータについてそれぞれ行った。これはすなわち、各被験者についての各表情間におけるスジ形状面積の割合のばらつきを示す値である。
化粧料の評価のために、化粧料の塗布前後におけるテカリ面積及びスジ形状面積の変化の測定を行った。これは、40代の女性5名を被験者とし、各被験者について、図1のフローチャートに示した方法によるテカリ面積の解析と、図2のフローチャートに示したスジ形状面積の解析を素肌の状態で行い、その後、評価対象とする化粧料の一例として、ファンデーションを塗布した状態で再度同様の解析を行ったものである。
人工皮膚に外力を加え、変形させた際のテカリ面積及びスジ形状面積の変化の測定を行った。人工皮膚としては、人の頬部の毛穴等の表面形状を模した、ビューラックス社製の頬部肌模型(2種類、2つずつの計4つ)を用いた。そして、それぞれの人工皮膚について、フォースゲージを取り付けた電動計測スタンドに万力によって固定し、電動計測スタンドを作動させることによる、表情変化時の顔の皮膚の動きを想定した変形を行った。
10名の被験者について、それぞれ、素肌の状態、化粧料Aを使用した状態、及び化粧料Aと処方の異なる化粧料Bを使用した状態で、図1のフローチャートに示した方法によるテカリ面積の解析と、図2のフローチャートに示したスジ形状面積の解析を行った。
Claims (2)
- 肌状態の鑑別のための画像解析方法であって、
被験者の表情顔を撮影した顔画像を取得する顔画像取得工程と、
前記顔画像より光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量に基づいて前記被験者の肌状態を解析する肌状態解析工程と、を備え、
前記顔画像取得工程において、それぞれ表情の異なる複数の前記顔画像を取得し、
前記特徴量抽出工程において、複数の前記顔画像のそれぞれについての前記特徴量を抽出し、
前記光学的に検出可能な特徴量が、前記顔画像中でテカリが生じているテカリ領域、白飛びが起きている領域、若しくは肌にツヤが生じている領域から選ばれる領域の面積及び/又は皮膚の毛穴周辺のスジ形状領域の面積であり、
前記肌状態解析工程は、複数の前記特徴量の平均値及び/又は標準偏差を算出する工程と、算出した複数の前記特徴量の平均値及び/又は標準偏差を、事前に算出した、世代ごとの各表情間における前記特徴量の平均値及び/又は標準偏差と比較する工程と、を含み、
前記世代ごとの各表情間における前記特徴量の平均値及び/又は標準偏差は、前記特徴量抽出工程において抽出した前記複数の特徴量と同じ種類の特徴量に基づいて算出した平均値及び/又は標準偏差であり、
前記肌状態は、肌の老化状態であり、
前記スジ形状領域が、顔の表情の変化に伴う皮膚の伸縮等により、毛穴を含む周辺領域の形状が変化し、溝状もしくは線状の構造が生じる、スジ状の領域であることを特徴とする、肌状態の鑑別のための画像解析方法。 - 複数の前記顔画像として、前記被験者の表情の変化を含む動画像中の複数のフレーム画像を用いることを特徴とする、請求項1に記載の肌状態の鑑別のための画像解析方法。
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