JP7074422B2 - 加齢分析方法 - Google Patents
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Description
「目尻の傾き」としては「つり目度」および「見掛けつり目度」を用いることができる。「つり目度」は、内眼角(目頭)と外眼角(目尻)とを結ぶ直線と、内眼角から地面に対して水平に延ばした直線とのなす角度である。「見掛けつり目度」は、見掛け目尻点と内眼角(目頭)とを結ぶ直線と、内眼角から地面に対して水平に延ばした直線とのなす角度である。見掛け目尻点とは、見た目上の目尻点を意味し、例えば、外眼角よりも下垂した上瞼の外眼角側の端が該当する。
「眉の傾き」としては、「(眉尻-眉山)y」および「(眉尻-眉頭)y」を用いることができる。「(眉尻-眉山)y」は、眉尻から眉山への上下方向の落差(垂直距離)を示し、頬幅で除したうえで、例えば特定倍にするなどして無次元化した値とすることができる。図5では特定倍の一例として1000倍を採用している。「(眉尻-眉頭)y」は、眉尻から眉頭への上下方向の落差(垂直距離)を示し、頬幅で除したうえで上記と同様に無次元化した値とすることができる。ここで、頬幅は、頬弓幅とは異なり、正面視状態の人の左右の外眼角を通る地面と垂直な平面と、その被験者の顔の表面との交線上における、外眼角より下方の頬骨位置の幅である。
「目の大きさ」としては、「目の面積」、「目の縦幅y」および「魚目度」を用いることができる。「目の面積」は、目の粘膜部の露出面積である。「目の縦幅y」は、目の上下方向の最長部の長さを示し、頬幅で除したうえで上記と同様に無次元化した値とすることができる。「魚目度」は、内眼角と外眼角とを結ぶ直線の前後方向の傾きを示す。魚目度は、目尻の後退度合いとも言える。
「下顎の膨れ」としては、「下顎角点幅」および「耳珠点-下顎角点/下顎角点-顎先点」を用いることができる。「下顎角点幅」は、左右の下顎角点付近の再突出部間の幅である。「耳珠点-下顎角点/下顎角点-顎先点」は、耳珠点から下顎角点までの距離を、下顎角点から顎先点までの距離で除した値である。
「鼻下の長さ」としては、「(鼻下点-唇上端[右左]/鼻下点-顎下)y」を用いることができる。「(鼻下点-唇上端[左右]/鼻下点-顎下)y」は、鼻の下の長さを示し、具体的には、鼻下点から唇の上端への上下方向の落差長を鼻下点から顎下への上下方向の落差長で除した値を示す。
「唇の薄さ」としては、「(唇上端[左右]-下端)y/口裂幅」を用いることができる。「(唇上端[左右]-下端)y/口裂幅」は、唇の縦横比を示し、具体的には、唇の上端から唇の下端への上下方向の落差(垂直距離)を口裂幅で除した値を示す。
タイプ0は、目元因子も頬・下顎因子も発現していない被験者の群であり、後述する実施例においては実年齢が20代から60代の日本人女性497人の母集団のうち11%が該当した。
タイプ1は、下顎因子および/または口元因子のみ発現し目元因子が発現していない被験者の群であり、上記母集団のうち14%が該当した。タイプ1は、更にタイプ1a、タイプ1b、タイプ1abの3つに細別される。タイプ1aは下顎因子が発現し口元因子が発現していないタイプであり、上記母集団のうち5%が該当した。タイプ1bは口元因子が発現し下顎因子が発現していないタイプであり、上記母集団のうち3%が該当した。タイプ1abは下顎因子と口元因子の両方が発現しているタイプであり、上記母集団のうち6%が該当した。
タイプ2は、目元因子のみが発現し、頬・下顎因子が発現していない被験者の群であり、上記母集団のうち17%が該当した。
タイプ3は、目元因子および下顎因子の両方が発現し、口元因子が発現していない被験者の群であり、上記母集団のうち16%が該当した。
タイプ4は、目元因子および口元因子の両方が発現し、下顎因子が発現していない被験者の群であり、上記母集団のうち22%が該当した。
タイプ5は、目元因子、下顎因子および口元因子の総てが発現している被験者の群であり、上記母集団のうち20%が該当した。
第一変化ルートR1は、頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現(タイプ1)してから、目元因子群に含まれる加齢共通因子および頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の両方が発現(タイプ3、4、5)するルートである。より詳細には、ルートR1Aは、頬・下顎因子群の加齢共通因子の発現数が1個(タイプ1aまたは1b)から複数個に増大(タイプ1ab)してから目元因子群の加齢共通因子が発現し、結果として全因子が発現(タイプ5)する加齢変化ルートである。ルートR1Bは、頬・下顎因子群の加齢共通因子が1個発現(タイプ1aまたは1b)した後に目元因子群の加齢共通因子が発現(タイプ3または4)し、そのうえで頬・下顎因子群の加齢共通因子の発現数が増大して、結果として全因子が発現(タイプ5)する加齢変化ルートである。
第二変化ルートR2は、目元因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現(タイプ2)してから、目元因子群に含まれる加齢共通因子および頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の1つが発現(タイプ3または4)するルートである。第二変化ルートR2は、最終的には頬・下顎因子群に含まれる複数の加齢共通因子が発現し、結果として全因子が発現(タイプ5)する加齢変化ルートである。
このように、同一被験者に関する過去時点の特徴量と現在の特徴量とを用いて加齢変化の進行度を算出することで、当該被験者の加齢変化ルートをより詳細に決定することができる。例えば過去時点において当該被験者がタイプ1aに属しており、そして現在はタイプ1abに属していると判定された場合には、当該被験者の加齢変化ルートはルートR1Aであると特定される。また、過去時点において当該被験者が同じくタイプ1aに属しており、そして現在はタイプ3に属していると判定された場合には、当該被験者の加齢変化ルートはルートR1Bであると特定される。
生成された加齢顔画像は、そのまま被験者に提示してもよいが、以下に説明する美容情報を適用した場合の顔画像(後述する予測顔画像)として被験者に提示してもよい。
<下顎因子>
(1)対症的手法
美容製品情報:たるみ引き締め剤
美容施術情報:温熱刺激
(2)予防的手法
美容製品情報:温熱シート
美容施術情報:頬のマッサージ
<口元因子>
(1)対症的手法
美容製品情報:リップライナー、グロス
美容施術情報:唇マッサージ
(2)予防的手法
美容製品情報:パック用リップクリーム
美容施術情報:舌回し運動
<目元因子>
(1)対症的手法
美容製品情報:目元を明るく見せるアイメイク、コンシーラー
美容施術情報:目尻のリフトアップマッサージ
(2)予防的手法
美容製品情報:アイマスク型の温熱シート
美容施術情報:表情筋の運動
取得部21は、年齢と相関のある複数の形状的特徴種に関する特徴量を被験者の顔から取得する情報処理手段である。記憶部50は、被験者の顔の加齢変化の傾向を示す加齢変化ルートと特徴量との関係を示すルート情報を記憶する記憶手段である。そしてルート決定部22は、記憶部50を参照して加齢変化ルートを特徴量に基づいて複数通り(本方法ではタイプ0から5の6通り)から選択して決定する情報処理手段である。これら各処理部は、例えば、図3に示すCPU11により、メモリ12に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから送受信IF13を介してインストールされてメモリ12に格納されてもよい。記憶部50は単一の装置であることに限られず、複数の記憶装置の集合でもよい。また、図4では記憶部50が加齢分析装置10の内部に配置されている態様を例示したが、これに限られず、記憶部50は加齢分析装置10の外部に配置されてネットワーク経由で加齢分析装置10と接続されていてもよい。
規格化部52は、被験者から取得した特徴量に対し、相同モデルに基づく規格化を行う。
顔成分解析部54は、規格化された三次元顔形状データ群を多変量解析(重回帰分析)し、重相関係数を閾値判定して形状的特徴種を選別する。
より詳細には、図5(a)は、実年齢が20代から60代の日本人女性497人の母集団における11個の形状的特徴種の特徴量に対する因子分析により5つの共通因子が抽出された例である。図5(b)は、図5(a)にかかる特徴量の取得から8年後に、上記母集団のうち111名に対して再び、上記と同じ11個の形状的特徴種の特徴量に対して因子分析を行った結果である。図5(a)および図5(b)では、5つの共通因子が因子1から因子5で表記されている。
同じ15人の被験者から2015年に加齢共通因子の特徴量群を取得して目元因子と頬・下顎因子の因子得点を算出し、同様に二次元プロットした(図中、黒塗りの□で示す)。2015年時点における当該15人のプロット位置を包含する領域を同図に破線の楕円で囲んで示す。
図6に示すように、タイプ0に属していた被験者15人は、目元因子および頬・下顎因子の両方の発現量が増大する方向に加齢変化したことが分かった。具体的には、タイプ0の15人の被験者のうち、2007年から2015年までの8年の経過によってもタイプ0を維持していた者が9名で、次に多かったのはタイプ1に移行した3名であった。したがって、タイプ0の人が加齢変化する場合、目元因子および頬・下顎因子の両方の発現量が増大し、特に頬・下顎因子が発現してまずタイプ1に移行する場合が多いことが分かった。
タイプ1に属していた被験者14人のうち、8年間の経過によってもタイプ1を維持していた者が9人で、次に多かったのはタイプ4に移行した3名であった。これが加齢変化ルートのルートR1B(図2参照)にあたる。
また、タイプ1からタイプ2に移行した者は居なかった。また、図7には詳細を図示していないが、タイプ1aとタイプ1bとの間で一方から他方に移行した者も居なかった。このことから、ひとたび発現した下顎因子および口元因子が消失することはないことが分かった。また、タイプ1の被験者の集合は全体的な傾向として図7の右方にシフトすること、すなわち下顎因子または口元因子の発現の次に目元因子が発現しやすいことが分かった。
タイプ1を詳細に分析すると、2007年にタイプ1aであった者(7人)のうち、2015年にタイプ1abに移行した者が4人と最多であった。これが加齢変化ルートのルートR1Aにあたる。
タイプ2に属していた被験者31人のうち、8年間の経過によってもタイプ2を維持していた者が18人で最多で、次に多かったのはタイプ4に移行した7名であった。また、タイプ2からタイプ1に移行した者は居なかった。このことから、ひとたび発現した目元因子が消失して他の因子が発現することはないことが分かった。また、タイプ2の被験者の集合は全体的な傾向として図8の上方にシフトすること、すなわち目元因子に続けて下顎因子または口元因子が発現することが分かった。これが加齢変化ルートの第二変化ルートR2にあたる。
タイプ3に属していた被験者22人のうち、8年間の経過によってもタイプ3を維持していた者が14人で最多で、次に多かったのはタイプ5に移行した6名であった。また、タイプ3からタイプ4に移行した者は居なかった。このことからも、ひとたび発現した下顎因子が消失することはないことが分かった。また、タイプ3の被験者の集合は全体的な傾向として図9の上方にシフトすること、すなわち目元因子と下顎因子が発現していた被験者は次に口元因子が発現することが分かった。これが加齢変化ルートのルートR1Bおよび第二変化ルートR2にあたる。
タイプ4に属していた被験者13人のうち、8年間の経過によってもタイプ4を維持していた者が12人で最多であった。残る1人は目元因子が消失してタイプ1bに移行したが、これは特徴量群の計測時の体調や表情の影響を受けたものと考えられる。また、タイプ4からタイプ3に移行した者は居なかった。このことからも、ひとたび発現した口元因子が消失することはないことが分かった。また、タイプ4の被験者の集合は全体的な傾向として図10の右方にシフトすること、すなわちタイプ4の被験者は元のタイプ4を維持しつつ目元因子の発現量が増大する傾向にあることが分かった。したがって、タイプ4の被験者に対しては目元因子の対症的手法を提示することが有効であるといえる。
タイプ5に属していた被験者16人は8年間の加齢変化によって発現因子が消失することは原則としてなく、タイプ5を維持していた。また、タイプ5の被験者の集合は全体的な傾向として、図11の右上方に更にシフトすること、すなわちタイプ5の被験者は目元因子および頬・下顎因子の発現量が更に増大する傾向にあることが分かった。したがって、タイプ5の被験者に対しては、下顎因子、口元因子、目元因子の対症的手法を提示することが特に有効であるといえる。
<2>決定された前記加齢変化ルートと予め対応付けられた美容情報を提示する上記<1>に記載の加齢分析方法。
<3>前記美容情報は、加齢変化に対する対症的手法および予防的手法の情報を含み、複数通りの前記加齢変化ルートに前記対症的手法または前記予防的手法の少なくとも一方が対応付けられている上記<2>に記載の加齢分析方法。
<4>前記被験者の顔画像を、前記加齢変化ルートに対応付けられた加齢共通因子の発現量を増大させることによって加齢変化させた加齢顔画像を生成して提示する上記<1>から<3>のいずれか一つに記載の加齢分析方法。
<5>前記被験者の前記顔画像または前記加齢顔画像に、加齢変化に対する対症的手法または予防的手法を施した場合の予測顔画像を生成し、前記顔画像と対比して提示する上記<4>に記載の加齢分析方法。
<6>前記被験者の過去時点における前記特徴量と現在の前記特徴量とに基づいて前記被験者の加齢変化の進行度を算出する上記<1>から<5>のいずれか一つに記載の加齢分析方法。
<7>前記被験者の過去の顔画像から過去時点における前記特徴量を取得する上記<6>に記載の加齢分析方法。
<8>年齢と相関のある複数の形状的特徴種に関する特徴量を被験者の顔から取得する取得手段と、前記被験者の顔の加齢変化の傾向を示す加齢変化ルートと前記特徴量との関係を示すルート情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段を参照して前記加齢変化ルートを前記特徴量に基づいて複数通りから選択して決定するルート決定手段と、を備える加齢分析装置。
<9>前記形状的特徴種が、複数人の被験者から取得した三次元顔形状データ群における多数の形状的特徴種の中から、該多数の形状的特徴種に関する前記特徴量の群を説明変数群とし前記被験者の実年齢を目的変数とする重回帰分析により得られた形状的特徴種ごとの重相関係数に基づいて選別されたものであり、かつ前記三次元顔形状データ群が、同一の被験者から異なる時点でそれぞれ取得した三次元顔形状データを含むことを特徴とする上記<1>から<8>のいずれか一つに記載の加齢分析方法。
<10>前記形状的特徴種が、目尻の傾き、眉の傾き、および目の大きさ、からなる目元因子群;または、下顎の膨れ、鼻下の長さ、および唇の薄さ、からなる頬・下顎因子群よりそれぞれ選ばれる少なくとも各一つの因子である上記<1>から<9>のいずれか1つに記載の加齢分析方法。
<11>前記加齢変化ルートが、前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現してから、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子および前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の両方が発現する第一変化ルートと、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現してから、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子および前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の両方が発現する第二変化ルートと、の少なくとも二つで構成されていることを特徴とする上記<10>に記載の加齢分析方法。
<12>前記記憶手段が、美容情報を前記加齢変化ルートと対応付けて記憶しており、前記記憶手段を参照し、決定された前記加齢変化ルートに基づいて前記美容情報を取得する美容情報選択手段を更に備える上記<8>に記載の加齢分析装置。
<13>前記記憶手段に記憶される前記美容情報は、加齢変化に対する対症的手法および予防的手法の情報を含み、前記美容情報選択手段は、前記加齢変化ルートに対応付けられた前記対症的手法または前記予防的手法の少なくとも一方を取得して提示する上記<12>に記載の加齢分析装置。
<14>前記取得手段が前記被験者から取得した顔画像における加齢共通因子の発現量を増大させる加齢顔画像を生成する加齢顔画像生成手段を更に備え、前記加齢顔画像生成手段は、決定された前記加齢変化ルートに対応付けられた加齢共通因子の発現量を増大させて前記加齢顔画像を生成する上記<11>から<13>のいずれか一つに記載の加齢分析装置。
<15>前記被験者の前記顔画像または前記加齢顔画像に、加齢変化に対する対症的手法または予防的手法を施した場合の予測顔画像を生成する予測顔画像生成手段を更に備える上記<14>に記載の加齢分析装置。
<16>前記被験者の過去時点における前記特徴量と現在の前記特徴量とに基づいて前記被験者の加齢変化の進行度を算出する加齢進行度算出手段を更に備える上記<11>から<15>のいずれか一つに記載の加齢分析装置。
<17>前記加齢進行度算出手段が、前記被験者の過去の顔画像から過去時点における前記特徴量を取得する上記<16>に記載の加齢分析装置。
<18>前記加齢変化ルートには、被験者の前記顔に既に発現している加齢共通因子および将来フェーズで発現する可能性の高い他の加齢共通因子が対応付けられており、前記対症的手法または前記予防的手法は前記加齢共通因子または前記他の加齢共通因子と対応付けられており、決定された前記加齢変化ルートにかかる前記加齢共通因子または前記他の加齢共通因子に対応する前記対症的手法または前記予防的手法の情報を提示する上記<13>に記載の加齢分析方法。
11 CPU
12 メモリ
13 送受信IF
14 入出力IF
15 入力装置
16 表示装置
21 取得部
22 ルート決定部
23 美容情報選択部
25 加齢顔画像生成部
30 予測顔画像生成部
40 加齢進行度算出部
50 記憶部
52 規格化部
54 顔成分解析部
56 算出部
58 出力処理部
Claims (8)
- 年齢と相関のある複数の形状的特徴種に関する特徴量を被験者の顔から取得する取得部と、前記被験者の顔の加齢変化の傾向を示す加齢変化ルートと前記特徴量との関係を示すルート情報を記憶する記憶部と、前記記憶部を参照して前記加齢変化ルートを前記特徴量に基づいて複数通りから選択して決定するルート決定部と、を備えるコンピュータにより実行される加齢分析方法であって、
前記形状的特徴種が、
目尻の傾き、眉の傾き、および目の大きさ、からなる目元因子群;ならびに、
下顎の膨れ、鼻下の長さ、および唇の薄さ、からなる頬・下顎因子群
よりそれぞれ選ばれる少なくとも各一つの因子であり、
前記加齢変化ルートが、
前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子も前記目元因子群に含まれる加齢共通因子も発現していない状態から、前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現する第一変化ルート、および
前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子も前記目元因子群に含まれる加齢共通因子も発現していない状態から、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現する第二変化ルート、の少なくとも二つで構成されていることを特徴とする加齢分析方法。 - 前記第一変化ルートが、前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現してから、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子および前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の両方が発現するルートであり、
前記第二変化ルートが、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現してから、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子および前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子の両方が発現するルートであることを特徴とする請求項1に記載の加齢分析方法。 - 前記コンピュータは美容情報選択部を備え、
前記記憶部は、加齢変化に対する対症的手法および予防的手法の情報を含む美容情報を、複数通りの前記加齢変化ルートと前記対症的手法または前記予防的手法の少なくとも一方とを対応付けて記憶しており、
前記美容情報選択部は、前記記憶部を参照し、前記ルート決定部が決定した前記加齢変化ルートと予め対応付けられた前記美容情報を提示する請求項1または2に記載の加齢分析方法。 - 前記コンピュータは加齢顔画像生成部および出力処理部を備え、
前記加齢顔画像生成部は、前記被験者の顔画像を、前記加齢変化ルートに対応付けられた加齢共通因子の発現量を増大させることによって加齢変化させた加齢顔画像を生成し、
前記出力処理部は、生成された前記加齢顔画像を提示する請求項1から3のいずれか一項に記載の加齢分析方法。 - 前記コンピュータは予測顔画像生成部を備え、
前記予測顔画像生成部は、前記被験者の前記顔画像または前記加齢顔画像に、加齢変化に対する対症的手法または予防的手法を施した場合の予測顔画像を生成し、
前記出力処理部は、生成された前記予測顔画像を前記顔画像と対比して提示する請求項4に記載の加齢分析方法。 - 前記コンピュータは加齢進行度算出部を備え、
前記加齢進行度算出部は、前記被験者の過去時点における前記特徴量と現在の前記特徴量とに基づいて前記被験者の加齢変化の進行度を算出する請求項1から5のいずれか一項に記載の加齢分析方法。 - 前記加齢進行度算出部は、前記被験者の過去の顔画像から過去時点における前記特徴量を取得する請求項6に記載の加齢分析方法。
- 年齢と相関のある複数の形状的特徴種に関する特徴量を被験者の顔から取得する取得手段と、前記被験者の顔の加齢変化の傾向を示す加齢変化ルートと前記特徴量との関係を示すルート情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段を参照して前記加齢変化ルートを前記特徴量に基づいて複数通りから選択して決定するルート決定手段と、を備え、
前記形状的特徴種が、
目尻の傾き、眉の傾き、および目の大きさ、からなる目元因子群;ならびに、
下顎の膨れ、鼻下の長さ、および唇の薄さ、からなる頬・下顎因子群
よりそれぞれ選ばれる少なくとも各一つの因子であり、
前記加齢変化ルートが、
前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子も前記目元因子群に含まれる加齢共通因子も発現していない状態から、前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現する第一変化ルート、および
前記頬・下顎因子群に含まれる加齢共通因子も前記目元因子群に含まれる加齢共通因子も発現していない状態から、前記目元因子群に含まれる加齢共通因子のみが発現する第二変化ルート、の少なくとも二つで構成されていることを特徴とする加齢分析装置。
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