KR102031367B1 - 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법 및 장치에 대한 것이다.
상기 장치는 적어도 하나의 소정된 피부 영역(34, 36, 38, 40)의 적어도 하나의 디지털 컬러 이미지(14)를 캡쳐하기 위한 디지털 카메라 또는 디지털 촬영 장비(12)를 포함하고, 상기 이미지는 R, G, B로 지칭되는 세 색상 면; 레드, 그린, 블루로 상기 디지털 이미지를 분할하기 위한 수단을 포함하는 디지털 이미지 처리 장치로 전송되어 진 복수의 화소 수(N)에 의해 한정되고;
c) 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 수단; 그리고 각각의 면 상에서 그레이 레벨 값이 적어도 하나의 그래픽 또는 통계적인 값 및/또는 적어도 하나의 피부의 색상을 특징짓는 값에 상응하는 각 면 R, G, B에 대한 그레이 레벨의 특징적인 값을 얻기 위해; 뿐만 아니라 광휘도 값 L*을 얻기 위해 적절한 계산 수단에 의해 수학적으로 선택적으로 처리되어 지는, 즉 N 값인 각 화소에 대해 로그하기 위한 계산 수단; 및
d) 피부 또는 외피의 톤이 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합에 기초되어 특정되어 지는 수단을 포함한다.
본 발명은 화장품의 미백 효과를 분석하기 위한 방법에서 그 산업적인 적용을 찾을 수 있다.
상기 장치는 적어도 하나의 소정된 피부 영역(34, 36, 38, 40)의 적어도 하나의 디지털 컬러 이미지(14)를 캡쳐하기 위한 디지털 카메라 또는 디지털 촬영 장비(12)를 포함하고, 상기 이미지는 R, G, B로 지칭되는 세 색상 면; 레드, 그린, 블루로 상기 디지털 이미지를 분할하기 위한 수단을 포함하는 디지털 이미지 처리 장치로 전송되어 진 복수의 화소 수(N)에 의해 한정되고;
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d) 피부 또는 외피의 톤이 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합에 기초되어 특정되어 지는 수단을 포함한다.
본 발명은 화장품의 미백 효과를 분석하기 위한 방법에서 그 산업적인 적용을 찾을 수 있다.
Description
본 발명은 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법 및 케어 또는 메이크-업으로서 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법에서의 그 실행에 대한 것이다.
개개인의 피부 색깔은 멜라노사이트에 의해 멜라닌의 분비에 특히 관련되어 진 유전적인 경향으로부터 주로 기인한다. 그러나, 이것은 햇볕에 노츨, 혈액의 미세 순환을 어느 정도 크게 또는 작은 정도로 하는 표피의 미세성, 다이어트, 병의 발생 또는 그렇지 않으면 약물의 섭취와 같은 다수의 인자에 의해 기미가 생기게 되어 진다.
관찰자에 의한 이 색상의 육안의 감지는 또한 피부가 빛을 분산하는 방식에 의해 영향을 받게 되어, 그의 인자의 하나의 영향 하에서 다양하게 변할 수 있는 광택을 유발하는 수화의 상태 또는 오염물질의 존재에 의해 영향을 받을 수 있다.
이것은 "피부 색상"을 구별하기 위한 이 방식에서 가능하여, 피부의 색상 및 그의 광택으로부터 유래하는 육안의 감지를 나타내는 보다 객관적인 인식인, "피부의 톤" 및 일차적인 색상의 조합에 대한 수적인 도구의 보조로 감소되어 질 수 있다.
따라서 피부 또는 외피의 톤을 연구하는 것을 가능하게 하는 특징적인 도구 및 방법을 채용하는 것을 가능하게 하는 것이 중요하다.
컴퓨터화된 도구에 의해 소환된 피부를 연구하기 위한 과정이 공지되어 져 있다.
700 내지 2500나노미터 영역에서의 파장을 사용한 소위 NIR 근적외선 과정에 기초된 사람의 상대적인 나이의 비침습적인 측정을 위한 과정 및 장비가 문헌 US 6,551,982 B1호로부터 공지되어 져 있다.
피부 결함을 비쥬얼화하기 위한 목적으로 디버스 디지털 이미지의 승인 및 창제와 그 후 피부 결함을 함유하는 서브-이미지를 실행하여 피부를 분석하기 위한 이미징 시스템 및 과정이 더욱이 문헌 WO 00/67398 A1공지되어 져 있다.
더욱이, 한편으로는 특히 색소침착의 흠 또는 포어를 평가하기 위해 그리고 다른 한편으로는 주름의 평가를 위해 피부의 색상을 평가하는 것을 수반하느냐에 의존하여 다른 실시형태를 포함하는 컬러 디지털 이미지 분석 방법 및 장비가 2004년 11월 4일 공고된 US 2004/0218810호에 개시되어 져 있다.
피부의 색상을 평가하기 위해, 여기서는 도 3에서 참고번호 320으로 된 전용 모듈이 도시되어 져 있고, 그리고 눈썹 F, 뺨 C와 같은 얼굴의 피부의 영역의 평면 부분에서 이미지 캡쳐를 수행하는 도 6 내지 10에 도시된 다양한 단계가 백색 광에 의해 그리고 디지털 장치 [0007]로 기술되어 지고 그리고 고정된 거리로 배치되어 진다 [0009]. 문단 [0052] 내지 [0060]에서의 상세한 설명은, 각 이미지 캡쳐 영역에서, 정의 [0035]를 참고로 하여 신호 H ("HUE" 또는 톤), S (saturation; 포화), V(value; 값)로 전환되어 지는 신호 R (red), G (green), B (blue) (도 4에서 445)의 추출을 상설한다.
모듈 320은 도 10A에서 도시된 바와 같이, H, S 및 V (도 4의 470)의 각 기울기를 갖는 다수의 화소를 계수함에 의해 각 HSV 신호의 기초로 히스토그램을 만들 수 있다. 도 10A의 스크린 155 상의 각 히스토그램은 과거 및 현재의 시험의 결과를 나타낸다. 따라서 조작자는 피부 상에 미백 화장품의 효과를 확인할 수 있다, [0054] 참고.
마지막으로, 색상 또는 탈색소, 무지방, 질감, 주름이나 선 및 포어와 같은 피부의 어떤 특징을 결정하기 위해, 공공의 도메인 소프트웨어 중으로부터 선택된 선택되어 질 수 있는 이미지 분석 소프트웨어를 실행하는, 사람의 피부 영역의 디지털 색상 이미지를 캡쳐하기 위한 방법 및 장치가 문헌 케렌(KERN)의 US 2007/0040907 (§ 43 내지 48 참고)로부터 공지되어 져 있다. 이들 특징은 이 후에 사용되어 지는 케어 제품에 대하여 사람에게 알려주기 위해 사용되어 졌다. 실제에 있어서는, 이 문헌은 특별하게는 디지털 이미지 캡쳐 장치의 구조에 대한 것이다(페이지 1 내지 14 참고).
이미지의 질을 개선하기 위해 소프트웨어를 처리함에 의해 그 이후에 가공되어 지는 피부 특징을 검출하기 위해 디지털 이미지의 생성 및 이미지에서의 패인 곳 및 피크의 검출을 포함하는 이미지 분석을 위한 방법 및 장비를 실행하는 피부의 질감을 개선하기 위한 방법이 미국 특허번호 7,082,211 B1호로부터 공지되어 져 있다. 이 문헌에 있어서, 도 5C는 색상 분류자(colour classifier)를 개시한다(컬럼 10의 31 내지 45줄 참고).
프라델로렌스 등(PLADELLORENS et al)의 논문 "SKIN RESEARCH AND TECHNOLOGY, Vol 14, N°1 2007년 1월 1일, 65-70 페이지, XP55020236"는 색상 이미지로부터 광휘도 L*의 측정에 촛점을 맞추고 있으며, 그리고 스펙트로포토메터를 사용한다.
결론적으로, 종래의 기술은 최초의 디지털 이미지의 기초에 기하여 색상 및 광휘도 변수에 기재된 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 진정한 절차 및 장비를 제공하고 있지 못하며 이하에서 기술하는 본 발명의 상세한 설명에서 기술된 것과 같은 피부 또는 외피의 케어 또는 메이크-업에 대한 화장품 조성물의 유효성을 객관적으로 평가하기 위하여 이들의 적용에 관계하는 것이 여전히 없었다.
비특허문헌 1: SKIN RESEARCH AND TECHNOLOGY, Vol 14, N°1 2007년 1월 1일, 65-70 페이지.
본 발명의 목적은 객관적인 방식으로 얻어진 결과에 대하여 신뢰할 수 있고 그리고 의존할 수 있는, 실행하기가 상대적으로 용이한 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 새로운 방법 및 새로운 장비의 제공으로 구성되는 기술적인 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 또한 상업적으로도 이용되어 질 수 있는 간단한 소프트웨어를 포함하는 디지털 이미지를 처리하기 위한 시스템의 장점에 의해 얻어진, 디지털 이미지를 처리하는 최소한의 단계와 컬러 디지털 이미지의 기초로 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 새로운 방법 및 새로운 장비의 제공으로 구성되는 기술적인 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 더욱이 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 방법 및 장비를 수행하는 화장품의 화장 효율성을 평가하기 위한 방법의 제공으로 구성되는 기술적인 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명은 이들 두 가지의 기술적인 문제에 대한 만족스러운 해결책을 제공한다.
표현 "피부 또는 외피의 톤"은 피부 또는 외피의 색상 또는 색상화 및 이들의 발광 또는 광택 양자로부터 유래하는, 개인의 피부 또는 외피의 육안으로의 감지를 의미하기 위해 의도된다.
표현 "피부 또는 외피의 색상 또는 색상화"는 상기 피부 또는 외피의 디지털 이미지의 분석에 따른 전반적인 모든 색상 및 그의 색상의 구성성분, 즉 R로 표시되는 색상 레드; G로 표시되는 색상 그린; B로 표시되는 색상 블루의 조합에 의해 얻어진 모든 색상을 의미하기 위해 의도된다.
표현 "발광"은 R, G, B 값을 10도에서 D65 일루미넌트 및 옵저버에 대해 CIE L* a* b* 벤치마크로 전환하기 위한 절차에 의해 얻어진 것과 같은 발광 값 L*를 의미하기 위해 의도된다.
본 발명의 제일의 측면에 따르면, 본 발명은 다음의 단계를 포함하는 것에 의해 특징되어 지는, 사람의 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 방법을 제공한다:
- 피부 또는 외피의 적어도 하나의 영역의 디지털 컬러 이미지의 캡쳐, 상기 이미지는 다수의 화소 수 N을 포함함;
- 이 컬러 디지털 이미지의 세 가지 색상 면 레드 (R), 그린 (G), 및 블루 (B)의 추출;
- 적어도 두면, 특히는 세면 R, G, B에 대한 이미지의 적어도 몇몇의 N 화소로부터 각 화소의 그레이 레벨의 값의 기초로 피부 또는 외피의 색상의 평가;
- 적어도 두면, 특히는 세면 R, G, B에 대한 이미지의 적어도 몇몇의 N 화소로부터 각 화소의 그레이 레벨의 값의 기초로 발광도 L*의 평가; 및
- 피부 또는 외피의 색상의 상기 평가 및 발광도 L*의 상기 평가로부터 따르는 피부 또는 외피의 색상의 특징화.
이 방법의 특정한 실시형태에 따르면, 후자는 이것이 다음의 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다:
a) 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역의 적어도 하나의 디지털 컬러 이미지를 캡쳐하는 단계, 상기 디지털 컬러 이미지는 디지털 카메라 또는 디지털 사진 장비의 도움으로, 이것을 기록한 디지털 이미지를 처리하기 위한 장치에 투과되어 진 복수(N)의 화소에 의해 한정됨;
b) 이렇게 기록된 디지털 컬러 이미지를 상기 이미지 처리 장치의 도움으로 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드 (R), 그린 (G), 블루 (B)로 분할하는 단계;
c) 이들 세 면 R, G, B의 각각이 추출되어 지는 단계; 그리고 각각의 면 상에서 그레이 레벨 값이 적어도 하나의 그래픽 또는 통계적인 값 및/또는 적어도 하나의 피부의 색상을 특징짓는 값에 상응하는 각 면 R, G, B에 대한 그레이 레벨의 특징적인 값을 얻기 위해; 뿐만 아니라 광휘도 값 L*을 얻기 위해 적절한 계산 수단에 의해 수학적으로 선택적으로 처리되어 지는, 즉 N 값인 각 화소에 대해 로그되어 지는 단계;
d) 피부 또는 외피의 톤이 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합에 기초되어 특정되어 지는 단계.
특정한 변형의 실시형태에 따르면, 이 방법은 관찰되어 지는 톤의 대표적인 이미지 영역이 선택되어 지고, 그리고 이 영역의 적어도 일 부분 상에서, 적어도 하나의 변수의 변수화가 수행되어 지고, 이미지의 평균 그레이 레벨, 그레이 레벨의 군집 영역, 및 편차 뿐만 아니라 광휘도 값 L* 중으로부터 선택되어 지는 것에 특징이 있다.
이 방법의 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 각 디지털 이미지의 히스토그램이 평면에서 곡선의 형태로 점찍어 지고, 그리고 예를 들어 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 그레이 레벨의 값의 설정을 나타내고, 또는 그 반대로 되고; 이에 의해 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 부가적인 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 피부 또는 외피의 색상이 히스토그램 R, G, B의 가장 멀리 떨어진 두 개를 나타내는 ΔRGB로 표시되는 팽팽함을 계산함에 의해 결정되어 지는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 색상의 보다 많은 또는 보다 적은 채도가 감소된 특징은 다음의 변수의 적어도 하나의 도움으로 결정되어 진다는 것을 특징으로 한다:
- 적어도 두 가지 히스토그램, 바람직하기로는 세 가지 히스토그램 R, G 및 B의 중첩의 영역이나,
- 또는 단일 그레이 레벨 값이 세 면의 R, G 및 B에 대해 로그되어 진 다수의 화소,
- 또는 세 면의 R, G 및 B에 대해 로그된 그레이 레벨의 산술 평균(Arithmetic mean) 및 평균으로부터의 편차,
- 또는 이들의 조합.
이 방법의 또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 피부의 백색 지수(Iw)는 다음의 방정식에 따라 계산되어 지는 것을 특징으로 한다:
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
이 방법의 또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 상기 방법이 동일한 사람의 피부 또는 외피의 다양한 영역 상, 특히는 얼굴의 다양한 피부 영역 상에서 재생되어 지는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 더욱이 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값이 각각의 영역에 대해 계산되어 지는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 적어도 하나의 피부 영역이 색소의 오점과 같은 색소침착 결함을 나타내고 그리고 적어도 하나의 다른 "조절" 피부 영역은 정상적으로 착색된다는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 특정한 실시형태에 따르면, 이것은 적어도 하나의 피부 또는 외피의 영역이 백색 광으로 조명 하에서 수행되어 진다는 것을 특징으로 한다.
이 방법의 다른 특정한 실시형태에 따르면, 그레이 레벨의 임계화를 수행하는 것이 가능한데, 즉 허위의 요소를 제거하기 위해 어떤 소정의 그레이 레벨 임계치 아래의 그레이 레벨을 제거하는 것이 가능하다.
이 방법의 또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 특징화를 취하는 것을 가능하게 하는 전체에 대해, 분석되어 진 피부 또는 외피의 한정된 영역을 선택하는 것이 가능하다.
특정한 변형의 실시형태에 따르면, 상기 제한된 영역은 약 1㎠ 내지 10㎠의 영역을 나타낼 수 있다.
본 발명에서의 방법의 특정한 특징에 따르면, 조작자가 연구된 영역을 보다 잘 관찰할 수 있도록 하는 것을 가능하게 하고 그리고 임의적으로 그레이 레벨의 임계화를 평가할 수 있도록 하기 위해 카메라 또는 촬영 장비에 의해 얻어진 상기 디지털 이미지의 확대를 수행하는 것이 가능하여, 허위의 요소 또는 인공물을 제거하는 것을 가능하게 한다.
본 발명에 따른 방법의 유익한 실시형태에 따르면, 상기 방법은 ®TRI-CCD 타입의 디지털 컬러 카메라나 또는 컬러 디지털 촬영 장비가 사용되어 지는 것에 특징이 있다. 이와 같은 디지털 컬러 카메라는 특히 소니사로부터 상업적으로 이용할 수 있는 것이고, 그리고 예를 들어 ®D70S 타입의 이와 같은 디지털 촬영 장비는 니콘사로부터 상업적으로 이용할 수 있다. 컬러 디지털 이미지의 승인에 대해서는 주식회사 캔필드(Canfield)로부터 ®VISIA-CR 시스템을 사용하는 것이 또한 가능하다. 이 승인은 표준 백색 광에서 유익하기로는 3/4 페이스 상에서 수행되어 질 수 있다.
본 발명에 대한 이 방법의 특정한 실시형태에 따르면, 상기 방법은 하나 및 동일한 사람의 피부의 적어도 하나의 이미지 또는 복수의 이미지, 특히는 몇몇의 다른 영역 상에서 디지털 데이터를 기록하기 위한 장비 상에 기록되어 지는 것에 특징이 있다.
특정한 실시형태에 따르면, 상기 이미지 캡쳐 영역은 얼굴의, 신체의 또는 외피를 나타내는 어떤 표피성 영역에 상응한다. 유익하기로는, 이것은 이마의 중앙 영역, 및/또는 뺨의 및/또는 손톱의 영역으로 구성되는 군중에서 선택된 영역을 수반할 것이다.
제이의 측면에 따르면, 본 발명은 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특징화 하기 위한 장비를 제공하고, 이것을 다음을 포함하는 것을 특징으로 한다:
a) 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역의 적어도 하나의 디지털 이미지를 캡쳐하는 것을 가능하게 하는 디지털 카메라 또는 디지털 찰영 장비, 상기 디지털 이미지는 디지털 이미지 처리 장치로 전송된 복수의 화소(N)에 의해 한정되어 짐;
b) 이 디지털 이미지를 상기 이미지 처리 장치의 도움으로 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드, 그린, 블루로 분할하기 위한 수단;
c) 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 수단; 그리고 각각의 면 상에서 그레이 레벨 값이 적어도 하나의 그래픽 또는 통계적인 값 및/또는 적어도 하나의 피부의 색상을 특징짓는 값에 상응하는 각 면 R, G, B에 대한 그레이 레벨의 특징적인 값을 얻기 위해; 뿐만 아니라 광휘도 값 L*을 얻기 위해 적절한 계산 수단에 의해 수학적으로 선택적으로 처리되어 지는, 즉 N 값인 각 화소에 대해 로그하기 위한 계산 수단;
d) 피부 또는 외피의 톤이 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합에 기초되어 특정되어 지는 수단.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 관찰되어 지는 톤의 대표적인 이미지 영역 상에서, 그리고 이 영역의 적어도 일 부분 상에서, 계산 수단은 이미지의 평균 그레이 레벨, 그레이 레벨의 군집 영역, 및 편차 또는 이들의 조합중으로부터 선택되어 진 적어도 하나의 변수의 변수화를 수행하는 것에 특징이 있다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 계산 수단이 각 디지털 이미지의 히스토그램을 평면에서 곡선의 형태로 점찍고, 그리고 예를 들어 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 화소의 그레이 레벨의 설정을 나타내고, 이에 의해 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻는 것을 특징으로 한다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 피부 또는 외피의 색상의 탈포화는 히스토그램 R, G, B의 어느 하나나 또는 상기 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 개의 어느 것을 나타내는 (ΔRGB) 팽팽함을 계산함에 의해 결정되어 지는 것을 특징으로 한다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 색상의 보다 많은 또는 보다 적은 포화된/채도가 감소된 특징은 다음의 변수의 적어도 하나를 계산함에 의해 결정되어 진다는 것을 특징으로 한다:
- 적어도 두 가지 히스토그램, 바람직하기로는 세 가지 히스토그램 R, G 및 B의 중첩의 영역이나,
- 또는 단일 그레이 레벨 값이 세 면의 R, G 및 B에 대해 로그되어 진 다수의 화소,
- 또는 세 면에 대해 로그된 그레이 레벨의 산술 평균(Arithmetic mean) 및 평균으로부터의 편차,
- 또는 이들의 조합.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 피부의 백색 지수(Iw)는 다음의 방정식에 따라 계산되어 지는 것을 특징으로 한다:
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 계산 수단은, 특히는 피부 또는 외피의 몇몇의 선택된 영역에 대해 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을 각각의 영역에 대해 계산되어 지는 것을 특징으로 한다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 더욱이 백색 광으로 조명 하에서 피부의 적어도 하나의 영역의 적어도 하나의 이미지의 캡쳐를 가능하게 하는 이러한 백색광으로 조명을 위한 장비를 포함하는 것을 특징으로 한다.
다른 특정한 실시형태에 따르면, 특히 소니사로부터 상업적으로 이용할 수 있는 ®TRI-CCD 타입의 디지털 컬러 카메라나 또는 니콘사로부터 상업적으로 이용할 수 있는 ®D70S 타입의 디지털 촬영 장비가 사용되어 질 수 있다. 또한 이미지의 승인에 대해서는 주식회사 캔필드로부터 ®VISIA-CR 시스템을 사용하는 것이 또한 가능하다. 이들 승인은 표준 백색 광으로 3/4에 위치된 페이스 상의 적어도 뺨의 적어도 일 영역 상에서 수행되어 질 수다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 스크린을 포함하는 모니터, 키보드 및 마우스와 조합되고 그리고 다음을 포함하는 상기 언급된 수단의 전부를 합체한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터를 포함한다:
- 디지털 이미지를 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드, 그린, 블루로 분할하기 위한 수단;
- 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 수단;
- 수학적 계산을 위한 적절한 수단; 및
- 피부 또는 외피의 적어도 하나의 이미지 또는 복수의 이미지를 기록하기 위한 수단.
특정한 실시형태에 따르면, 이 계산 수단은 피부의 톤을 계산하기 위한 곡선을 구성하기 위해 유익하기로는 기록되어 지고 그리고, 변형 실시형태에 따라 각 사람에 대해 사용되어 질 수 있는 각각의 글로벌 평균 변수를 얻기 위해, 고려된 피부 또는 외피의 다양한 영역에 대해 각각 얻어진 다양한 이미지에 대해 얻어진 각 변수의 평균을 고려한다.
특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 하나 및 동일한 사람의 피부 또는 외피의 적어도 하나의 이미지 또는 복수의 이미지, 특히는 몇몇의 다른 영역 상에서, 특히는 적어도 뺨에서 기록하기 위한 수단을 포함한다.
제 삼의 측면에 따라면, 본 발명은 더욱이 필요에 의해 적어도 하나의 사람에 대한 케어 또는 메이크-업을 위한 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법에 대한 것으로, 이것은;
a) 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역 상에 상기 화장품의 적용에 앞서 적어도 하나의 제일 컬러 디지털 이미지를 캡쳐하는 것;
b) 상기 제일 컬러 디지털 이미지는 피부 또는 외피의 색상을 결정하기 위해서 뿐 아니라, 처리 전의 피부 또는 외피의 광휘도 L* 및 색상의 레퍼런스 변수로서 광휘도 L*의 값을 결정하기 위해 세 가지 색상 면 레드 (R), 그린 (G) 및 블루 (B)로 분해하는 것;
c) 소정된 시간 동안에 걸쳐 상기 피부 또는 외피의 적어도 하나의 영역에 상기 화장품 조성물의 하나 또는 그 이상의 적용을 포함하는 케어 또는 메이크-업을 수행하는 것;
d) 상기 소정된 시간의 기간 후, 피부 또는 외피의 상기 적어도 하나의 영역의 적어도 하나의 제이의 디지털 이미지를 캡쳐하는 것, 그리고 처리 후의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수는 상기 제이 이미지 상에서 b) 이하에서 지적된 바와 같이 결정되어 지는 것;
e) 처리 후 얻어진 제이 이미지의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수가 처리 전 제일 이미지의 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와 비교되어 지는 것; 및
f) 상기 화장품 조성물의 유효성 또는 유효성의 부재가 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 유의적으로 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 기능으로서 귀결되어 지는 것을 특징으로 한다.
특정한 실시형태에 따르면, 본 방법은 컬러 변수가 R, G, B 평면으로 지칭되는 색상 레드, R; 색상 그린, G; 및 색상 블루 B의 각각의 세 가지 평면으로 분해된 각 디지털 이미지 상에서 결정되어 지는 것에 특징이 있다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 각 디지털 이미지의 히스토그램을 평면에서 점찍고, 그리고 예를 들어 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻기 위해 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 화소의 그레이 레벨의 설정을 나타내는 것을 특징으로 한다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 평균 색상의 보다 많은 또는 적은 채색되지 않은 특성이 적어도 두 개의 히스토그램, 바람직하기로는 세 가지 히스토그램 R, G, B의 오버랩의 수준을 계산함에 의해 결정되어 지는 것에 특징이 있다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 화장품 조성물의 유효성은 보다 먼 히스토그램 R, G, B의 어느 하나 또는 상기 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 개의 어느 것을 나타내는 (ΔRGB) 팽팽함을 계산함에 의해 결정되어 지는 것을 특징으로 한다.
더욱 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 피부의 백색 지수(Iw)가 다음의 방정식에 따라 계산되어 지는 것을 특징으로 한다:
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 상기 방법이 동일인의 피부 또는 외피의 다양한 영역에서 재생되어 지는 것에 특징이 있다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을 각각의 영역에 대해 계산되어 지는 것을 특징으로 한다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 적어도 하나의 피부 영역이 색소의 오점과 같은 색소침착 결함을 나타내고 그리고 적어도 하나의 다른 "조절" 피부 영역은 정상적으로 착색된다는 것을 특징으로 한다.
다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 미백 케어가 피부 또는 외피의 적어도 상기 영역에서 수행되어 지고, 그리고 화장 미백 조성물이 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 유의적으로 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 기능으로 상기 화장품 조성물의 효율성 또는 효율성 부재에 대해서 포함되어 질 수 있도록 상기 소정의 시간 기간 동안 적용되어 지고; 그리고 특히는 미백 지수가 계산되어 지고 그리고 화장품 조성물의 효율성 또는 효율성 부재가 미백 지수에서의 경향이 유의적으로 양성이거나 또는 그렇지 않은가에 의존하여 결론되어 지도록 하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 방법은 태닝 케어는 피부 또는 외피의 적어도 상기 영역에서 수행되어 지고, 그리고 화장 태닝 조성물이 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 유의적으로 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 작용으로 상기 화장품 조성물의 태닝의 효율성 또는 효율성 부재에 대해서 귀결되어 질 수 있도록 상기 소정의 시간 기간 동안 적용되어 지는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 유익한 실시형태에 따르면, 이 방법은 유의성 있는 감소가 5% 또는 그보다 적은 에러의 가능성으로 얻어진다는 것에 특징이 있다.
본 발명에 따른 방법 및 장비의 장점에 의해, 위에서 기술된 기술적인 문제점이 간단하고, 신뢰할 만하게 그리고 확실한 방식으로 해결되어 진다.
본 발명의 다른 목적, 특징 및 이점은 상세한 설명을 제공하기 위한 현재로서 바람직한 실시형태로 본 발명의 범주를 제한하지 않는 참고로 주어진, 다음의 상세한 설명에 비추어 이 기술 분야의 통상인에게 명백하게 될 것이다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법은 객관적인 방식으로 얻어진 결과에 대하여 신뢰할 수 있고 그리고 의존할 수 있는, 실행하기가 상대적으로 용이한 피부 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 새로운 방법 및 새로운 장비를 제공한다.
도 1은 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특징짓기 위한 장치를 나타내는 것으로, 이것은, 여기서 제일 실시형태에 있어서, 예를 들어 이마, 뺨과 같은 적어도 하나의 소정된 피부 영역의 이미지의 캡쳐 및 톤이 특별하게 분석되어 져야하는, 피부 또는 외피의 톤을 특징짓기 위한 이미 기술된 방법과 이들의 요구를 가지는 적어도 한 사람에서 케어 또는 메이크-업에 대한 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법을 수행하는 것을 가능하게 한다;
도 2는 이마의 영역에서 취해진 피부의 예시적인 히스토그램 R, G, B를 나타내는 것으로, 각 레드, 그린 또는 블루 색상 면에 대해, 여기서 수평 축 또는 가로좌표로 되는 직교 함수계의 레퍼런스 플레임에서 이미지의 화소의 그레이 레벨의 값을 설정하고, 이것은 어둠(좌측 상)으로부터 밝음(우측 상)으로 순서로 되고 그리고 그 스케일은 0(순수한 블랙)에서부터 255(순수한 화이트)로 등급이 매겨지고; 그리고 세로좌표 또는 수직 축으로서는 각 구성성분 R, G 및 B에 대한 이미지에서 이들의 화소의 일 부분이나 그렇지 않으면 다수의 화소를 나타낸다;
도 3은 가로좌표 또는 수평 축으로는 ΔRGB의 값을 그리고 세로좌표 또는 수직 축으로서는 광휘도 L*을 나타내는, 백색도 각 방정식 = Arc tn (L*/ΔRGB)에 의해 주어진, "각"의 방식에 의해 정량된 피부의 자연적 백색도 또는 백색 지수의 수준의 분류를 직교 함수계의 레퍼런스 플레임으로 나타낸다;
도 4는 또한 직교 함수계의 레퍼런스 플레임에 있어서 화장 미백 조성물의 적용에 이은 피부의 미백 수준에서의 경향의 곡선을 나타낸다. 가로좌표 또는 수평 축으로는 ΔRGB(Tn-T0)을 플롯팅하것으로 또한 T0는 미백 화장품의 적용의 시작 즉시에서의 T이고 그리고 Tn운 미백 화장 처리의 nth 일에 상응하는 적용의 마지막 일이다. 수직 축 또는 세로 좌표는 형태 L* (Tn-T0)에서 광휘도 L*를 나타낸다.
따라서, 미백 제품은 만일 두 점 사이에서 미백 각 Arc tn (L*: ΔRGB)에서의 트렌드가 양성적이면 효과적인 것으로 고려되어 질 것으로 관찰되어 진다;
도 5는 가로 좌표 축 또는 수평 축으로 0 내지 26의 범위로 되는 값의 스케일에 따른 b*(크롬 엘로우)의 값이고; 그리고 세로 좌표축 또는 수직 축은 50 내지 80의 범위로 되는 스케일의 광휘도 또는 휘도 L*을 나타내는 방정식 ITA = [Arc tan (L* - 50): b* ] × 180/∩에 따라 계산된 개개의 유형적인 각 ITA에 따라 확립된 피부의 색소침착의 또는 안색의 정도를 나타낸다.
개개의 유형적 각 ITA가 0 내지 10° 사이에 놓일 때 피부는 갈색의 톤이고; 이 각이 10 내지 28° 사이에 놓일 때 피부는 그을린 톤 또는 색소침착 톤이고; 그리고 이 각이 28 내지 41° 사이에 놓일 때 피부는 중간 톤이고; 그리고 이 각이 41 내지 55° 사이에 놓일 때 피부는 밝고; 그리고 이 각이 55° 이상으로 될 때 피부는 아주 밝은 톤이 되는 것이 관찰되어 졌다; 그리고
도 6은 세로좌표로서 편차 ΔRGB로 그리고 가로좌표로 광휘도 L*을, 아주 밝음부터 밝음 안색의 피부를 갖는 군으로 분류된 C로 나타난 군과, 중간에서부터 밝음 안색의 피부를 갖는 군 F로 두 군의 미백 화장품 조성물로 화장품 처리의 과정에 있어서의 트렌드의 곡선을 나타낸 것으로, 여기서 T4 (4 주) 및 T8 (8 주)에서의 처리 시간의 경과에 걸쳐 광휘도 L*에서의 증가와 평행한 RGB 편차에서의 유의성 있는 감소가 관찰되어 진다.
도 2는 이마의 영역에서 취해진 피부의 예시적인 히스토그램 R, G, B를 나타내는 것으로, 각 레드, 그린 또는 블루 색상 면에 대해, 여기서 수평 축 또는 가로좌표로 되는 직교 함수계의 레퍼런스 플레임에서 이미지의 화소의 그레이 레벨의 값을 설정하고, 이것은 어둠(좌측 상)으로부터 밝음(우측 상)으로 순서로 되고 그리고 그 스케일은 0(순수한 블랙)에서부터 255(순수한 화이트)로 등급이 매겨지고; 그리고 세로좌표 또는 수직 축으로서는 각 구성성분 R, G 및 B에 대한 이미지에서 이들의 화소의 일 부분이나 그렇지 않으면 다수의 화소를 나타낸다;
도 3은 가로좌표 또는 수평 축으로는 ΔRGB의 값을 그리고 세로좌표 또는 수직 축으로서는 광휘도 L*을 나타내는, 백색도 각 방정식 = Arc tn (L*/ΔRGB)에 의해 주어진, "각"의 방식에 의해 정량된 피부의 자연적 백색도 또는 백색 지수의 수준의 분류를 직교 함수계의 레퍼런스 플레임으로 나타낸다;
도 4는 또한 직교 함수계의 레퍼런스 플레임에 있어서 화장 미백 조성물의 적용에 이은 피부의 미백 수준에서의 경향의 곡선을 나타낸다. 가로좌표 또는 수평 축으로는 ΔRGB(Tn-T0)을 플롯팅하것으로 또한 T0는 미백 화장품의 적용의 시작 즉시에서의 T이고 그리고 Tn운 미백 화장 처리의 nth 일에 상응하는 적용의 마지막 일이다. 수직 축 또는 세로 좌표는 형태 L* (Tn-T0)에서 광휘도 L*를 나타낸다.
따라서, 미백 제품은 만일 두 점 사이에서 미백 각 Arc tn (L*: ΔRGB)에서의 트렌드가 양성적이면 효과적인 것으로 고려되어 질 것으로 관찰되어 진다;
도 5는 가로 좌표 축 또는 수평 축으로 0 내지 26의 범위로 되는 값의 스케일에 따른 b*(크롬 엘로우)의 값이고; 그리고 세로 좌표축 또는 수직 축은 50 내지 80의 범위로 되는 스케일의 광휘도 또는 휘도 L*을 나타내는 방정식 ITA = [Arc tan (L* - 50): b* ] × 180/∩에 따라 계산된 개개의 유형적인 각 ITA에 따라 확립된 피부의 색소침착의 또는 안색의 정도를 나타낸다.
개개의 유형적 각 ITA가 0 내지 10° 사이에 놓일 때 피부는 갈색의 톤이고; 이 각이 10 내지 28° 사이에 놓일 때 피부는 그을린 톤 또는 색소침착 톤이고; 그리고 이 각이 28 내지 41° 사이에 놓일 때 피부는 중간 톤이고; 그리고 이 각이 41 내지 55° 사이에 놓일 때 피부는 밝고; 그리고 이 각이 55° 이상으로 될 때 피부는 아주 밝은 톤이 되는 것이 관찰되어 졌다; 그리고
도 6은 세로좌표로서 편차 ΔRGB로 그리고 가로좌표로 광휘도 L*을, 아주 밝음부터 밝음 안색의 피부를 갖는 군으로 분류된 C로 나타난 군과, 중간에서부터 밝음 안색의 피부를 갖는 군 F로 두 군의 미백 화장품 조성물로 화장품 처리의 과정에 있어서의 트렌드의 곡선을 나타낸 것으로, 여기서 T4 (4 주) 및 T8 (8 주)에서의 처리 시간의 경과에 걸쳐 광휘도 L*에서의 증가와 평행한 RGB 편차에서의 유의성 있는 감소가 관찰되어 진다.
실시예
1
도 1에 제시된 장비의 상세한 설명
도면을 참고로, 특히는 도 1을 참고로 하면, 여기에 참고 번호 10에 의해 나타난 것으로, 본 발명에 따른 적용의 일반적으로 바람직한 실시형태가 제시되어 져 있다.
이 장비 10은 사람의 피부 또는 외피의 톤의 특징화를 수행하기 위해 디자인되어 지고, 그리고 이것이:
a) 적어도 하나의 소정된 피부 영역 36, 40의 적어도 하나의 디지털 이미지 14를 캡쳐하는 것을 가능하게 하는 디지털 카메라 또는 디지털 찰영 장비 12, 상기 이미지는 디지털 이미지 처리 장치로 전송된 복수의 화소(N)에 의해 한정되어 짐,
을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이 이미지 캡쳐의 요구에 대해, 피부의 소정된 영역은 도시되지 않았지만, 백색광 또는 자외선 광으로 조명 장비에 의해 조명되어 진다.
본 발명에 장비의 따른 특정한 실시형태에 따르면, 특히 소니사로부터 상업적으로 이용할 수 있는 ®TRI-CCD 타입의 디지털 컬러 카메라 12 또는 니콘사로부터 상업적으로 이용할 수 있는 ®D70S 타입의 디지털 촬영 장비가 사용되어 질 수 있다. 본 실시예에서는 이미지의 승인을 위해 주식회사 캔필드로부터 ®®VISIA-CR 시스템을 사용되어 질 것이다. 이들 승인은, 도 1에 도시된 바와 같이 표준 백색 광으로 그리고 3/4에 위치된 얼굴 상의 적어도 하나의 뺨의 적어도 일 영역 상에서 수행되어 질 수다.
특정한 변형의 실시형태에 따르면, 상기 카메라 또는 상기 촬영 장비 12는 약 1㎠ 내지 10㎠의 영역을 갖는 피부의 이미지를 캡쳐하는 것을 가능하게 한다.
또한, 이 기술분야의 통상인에게 잘 알려진 바와 같이, 디지털 이미지를 처리하기 위한 이러한 장비는 예를 들어 적절한 코드 13에 의해 상기 카메라 12에 연결된 컴퓨터 50에 합체되어 질 수 있는 소프트웨어의 형태로 상업적으로 이용될 수 있는 것이다. 상기 컴퓨터 50은 그의 스크린 54와 함께 모니터 52 및 그 키보드 56 및 마우스 58과 자연적으로 조합되어 진다.
b) 디지털 이미지를 처리하기 위한 장치는 디지털 이미지를 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드, 그린, 블루로 분할하기 위한 수단을 포함한다,
c) 디지털 이미지를 처리하기 위한 장치는 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 수단을 또한 포함하고,
d) 각각의 면 상에서 그레이 레벨 값이 적어도 하나의 그래픽 또는 통계적인 값 및/또는 적어도 하나의 피부의 색상 또는 톤을 특징짓는 값에 상응하는 각 면에 대한 그레이 레벨의 특징적인 값을 얻기 위해; 뿐만 아니라 광휘도 값 L*을 결정하기 위해 적절한 계산 수단에 의해 수학적으로 선택적으로 처리되어 지는, 즉 N 값인 각 화소에 대해 그레이 레벨 값을 로그하기 위한 상기 소프트웨어로 나타나는 계산 수단을 포함하고,
e) 피부 또는 외피의 톤을 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합에 기초되어 특정되어 지는 수단을 포함한다.
본 발명의 다른 특정한 실시형태에 따르면, 상기 장비는 상기 계산 수단이 각 디지털 이미지의 히스토그램을 평면에서 곡선의 형태로 그래프는 나타내고, 그리고 예를 들어 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 화소의 그레이 레벨의 값을 나타내고, 이에 의해 도 2에 도시된 바와 같이 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻는 것을 특징으로 한다.
이미지 분석 소프트웨어에서 예견되어 진 수학적인 필터는 반사와 같은 이미지로부터의 허위의 노이즈를 제거하기 위해 이미지로부터 추출된 각 면에 임의적으로 적용되어 질 수 있다.
본 발명 상에서 장비의 가능한 특징에 따르면, 상기 장비는 또한 조작자가 피부의 불완전성을 보다 잘 볼 수 있도록 하고 그리고 그레이 레벨의 임계화를 평가하는 것을 가능하게 하는 카메라에 의해 얻어진 상기 이미지의 상기 소프트웨어에 합체된, 예를 들어 이미 36의 중앙 영역 및/또는 뺨 40의 중앙 영역의 세부사항을 확대하기 위해 확대 수단, 예를 들어 4배의 확대 수단을 포함할 수 있어, 이것은 거짓의 구성요소 또는 인조물을 제거하는 것을 가능하게 한다.
본 발명에 따른 장비의 다른 유익한 특징에 따르면, 상기 장비는 또한 소프트웨어에 합체된, 그레이 레벨의 임계화를 고려하기 위한 수단, 즉 허위의 요소를 제거하기 위해 어떤 소정의 그레이 레벨 임계치 아래의 그레이 레벨을 제거하는 것이 가능하게 하는 수단을 포함할 수 있어, 이에 의해 본 경우에서는 거짓의 요소가 제거된 이미지를 생산한다.
본 발명에 따른 장비의 특정한 실시형태에 따르면, 상기 장비는 하나 및 동일한 사람의 피부 또는 외피의 적어도 하나의 이미지 또는 복수의 이미지, 특히는 몇몇의 다른 영역 상에서, 여기서는 이마의 영역 36 및 각 뺨 40에서, 소프트웨어에 합체된 디지털 데이터를 기록하기 위한 장치 상에 기록을 위한 수단을 포함한다.
본 발명의 또 다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 상기 계산 수단은 피부 또는 외피의 색상 특징을 보다 떨어진 히스토그램 R, G, B 또는 ΔRGB로 나타나는 상기 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 개의 어느 것의 팽팽함을 계산함에 의해 결정한다.
본 발명의 또 다른 특정한 실시형태에 따르면, 이 장비는 이 계산 수단이 다음을 계산함에 의해 이미지의 탈채색도를 결정하는 것에 특징이 있다:
- 적어도 두 가지 히스토그램, 바람직하기로는 세 가지 히스토그램 R, G, B의 중첩의 영역이나;
- 또는 그리드 레벨의 단일 값이 세 면의 R, G 및 B에 대해 로그되어 진 다수의 화소;
- 또는 세 면에 대해 로그된 상기 그리드 레벨의 산술 평균(Arithmetic mean) 및 평균으로부터의 편차;
- 또는 이들의 조합.
본 발명의 또 다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 계산 수단은 피부의 백색 지수(Iw)를 다음의 방정식에 따라 계산한다:
(Iw) = Arc tan(L*/(ΔRGB))
본 발명의 또 다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 이 장비는 상기 계산 수단이 특히 피부 또는 외피의 몇몇 선택된 영역에서 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을 각각의 영역에 대해 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 이 장비는 적어도 하나의 피부 또는 외피의 선택된 영역이 색소의 오점과 같은 색소침착 결함을 나타내고 그리고 적어도 하나의 다른 "조절" 피부 영역은 정상적으로 착색된다는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 이 장비는 이것이 상기 디지털 이미지 14로부터, 분석된 사람의 피부 또는 외피의 제한된 영역을 추출하기 위한 수단을 포함하고, 여기서 계산 수단은 이 제한된 영역의 전체에 걸쳐 색상 및 광휘도 L*의 분석, 및 특히는 변수의 계산을 하고 그리고 그레이 레벨의 임계화를 수행하는 것을 하는 것에 특징이 있다.
특정한 변형의 실시형태에 따르면, 피부의 제한된 영역은 약 1㎠ 내지 10㎠의 영역을 나타낸다.
본 발명의 특정한 변형 실시형태에 따르면, 이 장비는 이것이 스크린 (54)을 포함하는 모니터 (52), 키보드 (56) 및 마우스 (58)와 조합되고 그리고 다음을 포함하는 상기 언급된 수단의 전부를 합체한, 디지털 이미지를 분석하기 위한 오프-더-쉘프(off-the-shelf) 소프트웨어 일 수 있는 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 (50)를 포함하는 것에 특징이 있다:
- 디지털 이미지를 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드, 그린, 블루로 분할하기 위한 수단;
- 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 수단;
- 이 면에 기초하여 적어도 하나의 다음의 변수를 계산하기 위한 수단;
- 이미지의 그레이 레벨 수단;
- 상기 이미지의 피부 또는 외피의 색상의 영역;
- 이들 세 면 R, G, B의 그레이 레벨의 값의 기초로 광휘도 L*의 계산;
- 이들 세 면 R, G, B의 그레이 레벨의 값의 기초로 색조 각 ITA의 계산;
- 도 2에 따라 가장 어두운 것(좌측 상)으로부터 가장 밝은 것(우측 상)으로 순번되어 지고 그리고 0(순수 블랙)으로부터 225(순수 화이트)로의 규모로 등급되어 진, 이미지의 화소의 그레이 레벨의 값의 설정을 수평 축이 나타내는 반면 각 구성성분 R, G 및 B에 대한 이미지에서 이들 화소의 다수 또는 그렇지 않으면 이들 화소의 일 부분을 수직 축이 나타내는 이차원의 곡선의 형태로, 각 면 레드, 그린, 블루에서의 이미지의 히스토그램의 플롯트.
- 이 장비는 또한 유익하기로는 피부 또는 외피의 적어도 하나의 이미지나 목수의 이미지를 기록하기 위한 수단을 포함한다.
다른 특정한 변형 실시형태에 따르면, 이 장비는, 피부의 톤을 조정하기 위한 곡선을 구성하기 위해 유익하기로는 기록되어 진 그리고 다양한 병형형태에 따라 각 사람에 대해 사용되어 질 수 있는 각 글로벌 평균 변수를 얻기 위해, 상기 계산 수단이 다양한 이미지 상에서 얻어진, 그리고 사람의 소정된 판넬의 하나 또는 그 이상의 사람의, 고려된 피부 또는 외피의 다양한 영역에 대해 각각 얻어진 각 변수의 평균을 고려한다는 것에 특징이 있다.
이들 데이터는 피부의 톤을 결정하기 위해 사용되어 질 수 있고 그리고 또한 도 3에 도시된 바와 같이 좌표 함수계의 곡선에 따라 분류를 수행하기 위해 사용되어 질 수 있다.
본 발명의 이점에 의해 평균 그레이의 것에 근접한 광휘도 L*가 도 2에 나타난 히스토그램의 중간에 위치되어 진다는 것이 이해되어 진다.
더욱이, 세 히스토그램 R, G, B의 중첩의 수준 또한 이미지의 보다 많은 또는 보다 적은 상당한 탈채색화의 징후를 구성한다.
따라서, 히스토그램이 보다 유사하면 할수록, 이미지는 보다 적게 포화되어 질 것이다.
예를 들어, 화이트는 세 곡선 R, G, B의 오버랩핑에 의해 생성되어 질 것이다;
옐로우, 마젠다 및 시안은 곡선 R, G, B의 두 중첩이 일어날 때 나타날 것이다;
옐로우는 곡선 R 및 G의 중첩에 의해 생성될 것이다;
마젠다는 곡선 R 및 B의 중첩에 의해 생성될 것이다;
시안은 곡선 G 및 B의 중첩에 의해 생성될 것이다.
히스토그램의 오버랩은 또한 아주 밝은, 또는 아주 어두운, 색조가 강력하게 포화되어 질 수 없다는 것을 함축하는, HSL(Hue, Saturation, Lightness) 시스템과 상호관련되어 지는 것으로 해석되어 질 수 있다.
이 기술분야의 통상인은 상기 사항으로부터 본 발명의 구성 내에서, 히스토그램 R, G, B 및 광휘도 L*의 조합으로부터 출발하여, 피부의 자연적인 미백의 수준 및/또는 미백 화장품으로 화장 처리에 이은 피부의 미백 수준에서의 그 경향을 분류하는 것을 가능하게 하는 미백의 각도를 계산하는 것을 가능하게 한다고 이해할 것이다.
따라서, 다음과 같이 나타나는 방정식인, "각도"의 방법에 의해 피부의 미백 수준을 정량하는 것이 가능할 것이다:
미백 각도 = Arc tan (L*/(ΔRGB));
도 3에 도시된 바와 같이 좌표 함수계 축에서의 분류가 따라서 얻어져, 미백 각도의 값의 기능으로, 어두운 등급 피부, 중간 등급 피부 및 밝은 등급 피부로 등급 짓는 것을 가능하게 한다.
이미 기술되어 진 바와 같은 본 발명에 따른 방법의 장비의 적용의 두 예가 그 필요성이 있는 적어도 하나의 사람에 대하여 메이크-업 케어에 관한 화장품 조성물의 화장 효과의 관점에서의 예시적인 평가의 구조 내에서 이제 기술되어 질 것이다.
실시예
2
그 필요성이 있는 사람에 대한
케어
또는
메이크
-업에 관한 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 테스트
화장 케어 조성물의 화장 효과를 평가하기 위해, 활성 미백 제제를 포함하는 유중수(oil-in-water) 에멀젼이 사용되어 졌다
이 조성물은 다음의 제형을 나타낸다:
a) 미백 제제(중량%)
아스코르빌 글루코시드 2%
DNA 소디움 염의 수성 용액 0.6%
팔마리아 팔마타(Palmaria palmata) 추출물의 수성 용액 0.6%
말바 실베스트리스(Malva sylvestris) 추출물의 수성 용액 3%
구연산 0.02%
에멀젼의 화장품학적으로 허용될 수 있는 부형제 qs 100%
이 화장품 조성물의 효율성을 평가하기 위하여, 다음과 같은 절차를 진행했다:
a) 적어도 하나의 제일 컬러 디지털 이미지가 카메라 12로 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역 상에 화장품 조성물의 적용에 앞서 캡쳐되어 진다;
b) 상기 제일 디지털 컬러 이미지는 피부 또는 외피의 색상을 결정하기 위해서 뿐 아니라, 처리 전의 피부 또는 외피의 광휘도 L* 및 색상의 레퍼런스 변수로서 광휘도 L*의 값을 결정하기 위해 세 가지 색상 면 R (레드), G (그린) 및 B (블루)로 분해되어 진다;
c) 소정된 시간 동안에 걸쳐 상기 피부 또는 외피의 적어도 하나의 영역에 상기 화장품 조성물의 하나 또는 그 이상의 적용을 포함하는, 케어 또는 메이크-업이 수행되어 진다;
d) 상기 소정된 시간의 기간 후, 피부 또는 외피의 상기 적어도 하나의 영역의 적어도 하나의 제이의 디지털 이미지가 캡쳐되어 지고, 그리고 처리 후의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수는 상기 제이 이미지 상에서 b) 이하에서 지적된 바와 같이 결정되어 진다;
e) 처리 후 얻어진 제이 이미지의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수가 처리 전 제일 이미지의 레퍼런스 색상 및 광휘도 변수 L*와 비교되어 진다;
f) 상기 화장품 조성물의 유효성 또는 유효성의 부재가 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 유의적으로 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 기능으로서 귀결되어 진다.
피부의 또는 외피의 톤을 결정하기 위한 장비 및 방법의 이전의 상세한 설명에 또한 관련된, 이 방법의 특정한 변형 실시형태에 따르면, 색상 변수는 R, G, B 면으로 지칭되는, 레드 색상 R; 그린 색상 G; 블루 색상 B 각각의 그 세 면으로 분해된 각 디지털 이미지 상에서 결정되어 진다.
그 후, 각 디지털 색상 면의 히스토그램이 도 2를 참고로 하여 나타난 바와 같이 직교좌표 함수계의 면에서 곡선의 형태로 그려지고, 이에 의해 G로 나타난 그린 색상의 히스토그램, B로 나타난 블루 색상의 히스토그램 및 R로 나타난 레드 색상의 히스토그램이 얻어진다.
더욱이, 도 2에 도시된 것과 같이, 적어도 두 히스토그램, 바람직하기로는 세 히스토그램 R, G, B의 중첩의 수준을 계산함에 의해 평균 색상 값을 결정하는 것이 유익하기로는 가능하다.
이 방법에 따르면, 또한 화장품 조성물의 유효성은 보다 먼 히스토그램 R, G, B의 어느 하나 또는 상기 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 개의 어느 것, ΔRGB로 나타난, 팽팽함을 계산함에 의해 결정하는 것이 가능하다.
또한 피부의 백색 지수(Iw)를 다음의 방정식에 따라 계산하는 것이 가능하다:
(Iw) = Arc tan(L*/(ΔRGB))
이 미백 지수는 도 3에 참고로 나타난 바와 같이 좌표로 그려질 수 있다.
또한 도 4에 도시된 바와 같이, T0로 지시된 적용 시작 일과 Tn으로 지시된 처리의 nth 일 사이에 얻어진 ΔRGB 및 L*의 값을 직교좌표 함수계에 플롯칭하는 것이 가능하다.
일반적으로, 화이트닝 제품은 처리 전 T0에서 그리고 처리 후 Tn에서 측정된 L* 및 ΔRGB의 값이, 도 4에 나타난 바와 같이 0보다 큰 축 L* (Tn - T0)에 의해 나타난 공간 내에 그의 좌표가 놓이고 그리고 ΔRGB (Tn-T0)가 제로보다 적은 점을 기술하는 것을 가능하게 하면 효과적인 것으로 고려되어 질 것이다.
더욱이, 그 화이트닝 효과에 대해 시험되어 지는 화장품은 두 소정의 기간 동안에, 예를 들어 처리 전의 시간 T0 그리고 처리 몇일 후의 시간 Tn 사이의 미백 각도 Arc tan (L*/(ΔRGB ))에서의 기울기가 양성이면 효과적인 것으로 간주되어 질 것이다.
일반적으로, 화장품 조성물의 적용은 8주에 걸쳐 수행되어 진다. 측정은 시간 T0에서, 시간 T= 28일(4 주)에서; 그리고 시간 T = 56일(8 주)에서 시행되어 질 수 있다.
실시예
3
전체 패널 여자 40명에 대해 8주에 걸쳐, 이들의 ITA 기준의 안색(顔色)에 따라 응모한 여자를 두 개의 아주 뚜렷한 군으로 구분한 실시예 2에 기술된 것과 같은 화장품의 효과의 연구
그의 화이트닝 유효성을 연구하기 위해, 실시예 2의 것과 같은 화장품 조성물의 유효성의 보다 큰 스케일의 연구의 틀 내에서, 이들의 ITA-기준의 안색에 따라 응모한 여자의 두 개의 아주 뚜렷한 군으로 그룹화가 중국에서 수행되어 졌다.
따라서, 그룹 F로 지칭된 중간 내지 밝은 안색의 피부를 갖는 20명의 여자 패널 그리고 그룹 C로 지칭된 밝은 내지 아주 밝은 안색을 갖는 20명의 여자 패널이 응모되어 졌다.
이 분류를 수행하기 위해, 피부의 색소침착의 정도를 한정하는 개개의 유형학 각도 ITA가 측정되어 졌다. ITA가 낮으면 낮을수록, 피부에 보다 많은 색소가 침착한다는 것이 인지되어 질 것이다. 이 각도 ITA는 방정식 ITA = Arc tan (L*-50): b*] × 180: ∩을 통하여 얻어지는 것이 회상되어 진다.
따라서, 다양한 측정의 시점에 있어서, 시작일인 0 또는 T0, 4주 또는 T4에서, 그리고 8주 또는 T8에서, 세-분기 얼굴의 디지털 이미지가 표준 백색 광으로, 주식회사 캔필드(Canfield)에 의해 상업적으로 분배된 VISIA-CR 장비를 사용하여 캡쳐되어 졌다.
이미 기술되어 진 방법에 따라 캡쳐된 이들 디지털 이미지 상에서, 이미 기술된 두 개의 변수인 ΔRGB 및 L*가 계산 수단에 의해 계산되어 졌다.
이와 병행하여, CL400 색도계에 따른 색도계의 측정 및 유효화된 기울기에 따른 전체 얼굴의 또는 피부의 색상의 쉐이드의 임상적인 평가가 수행되어 졌다.
이러한 연구로부터 유래할 수 있는 이와 같은 예시적인 제시가 도 5에 도시되어 진다.
ΔRGB 및 L*에 의해 피부의 천연 화이트닝의 측정은 두 그룹의 여성의 분류를 확인하는 것을 가능하게 하는 것이 관찰되어 졌다.
아래의 표 1에서 F로 지칭되는 중간 내지 밝은 안색의 피부를 가지는 여성의 군은 아래의 표에서 C로 지칭되는 밝음 내지 아주 밝은 안색의 피부를 가지는 여성의 군에 비하여 보다 낮은 미백 각도를 가진다.
ΔRGB 및 L*에 의해 수행된 두 군의 여성의 분류는 피부과 의사의 분류와 장력하게 상호 연관되어 지고 그리고 색도계 측정(또는 색조 각도 ITA)과 완전하게 일관되게 나타난다.
| 미백 각도 | |
| 피부 | T0 |
| 아주 밝음(C) | 55.3° |
| 밝음(F) | 47.5° |
시간 T= 4주에서 그리고 시간 T = 8주에서 측정된, 실시예 2의 화장품 조성물로 화장 처리의 경로에서 ΔRGB 및 L*에서의 트렌드는 도 6에 도시된 바와 같이 시험된 제품의 미백 작용이 두 군의 여성에 대해 확인되어 지는 것을 가능하게 하였다.
이들 결과들은 또한 다음 아래의 표 2, 3, 4, 5에 리스트되어 진다.
| ΔRGB 값의 유의성 | ||||
| 피부 | T0 | T4 | T8 | P FPS |
| 아주 밝음(C) | 47.1° | 45.9° | 44.4° | Sx (T=0.01) |
| 밝음(F) | 58.2° | 55.8° | 45.9° | Sx (T=0.01) |
| 광휘도 L*에서 평균 트렌드 | ||||
| 피부 | T0 | T4 | T8 | P FPS |
| 아주 밝음(C) | 67.8° | 68.6° | 68.7° | Sx (T=0.01) |
| 밝음(F) | 63.3° | 63.8° | 65.7° | Sx (T=0.01) |
| 미백 각도에서 평균 트렌드 지수 = Arc Tan(L*:ΔRGB) |
||||
| 피부 | T0 | T4 | T8 | P FPS |
| 아주 밝음(C) | 55.3° | 56.2° | 57.2° | Sx (T=0.01) |
| 밝음(F) | 45.4° | 48.8° | 55.1° | Sx (T=0.01) |
| ITA 색조 각도에서의 평균 트렌드 | ||||
| 피부 | T0 | T4 | T8 | P FPS |
| 아주 밝음(C) | 55.6° | 53.5° | 55.0° | Sx (T=0.01) |
| 밝음(F) | 37.4° | 40.6° | 48.2° | Sx (T=0.01) |
광휘도 L*에서의 증가와 병행하여, 이를 갖는 색상의 탈채색도를 나타내는 편차에서의 유의성 있는 감소는 도 6 및 표 2 내지 5의 기초로 관찰되어 질 수 있다.
따라서 미백 각도에서의 트렌드를 통해 화장품 처리에서의 이 양성적인 트렌드를 회복하는 것이 가능하다.
따라서, 화이트닝 효과는 색조 각도 ITA의 측정 및 임상적인 평가에 의해 확인되어 졌다.
본 발명은 따라서 화장품의 유효성 또는 비-유효성을 안전하게 그리고 높은 재생성으로 측정하는 것을 가능하게 한다. 본 발명이 화장품의 미백 효과의 측정에 한정되어 지지 않는다는 것은 이 분야의 통상인에게 명백하다.
본 발명은 또한 소정의 시간의 기간 동안 화장품 태닝 조성물의 적용에 의해 태닝 케어에 대한 적용을 발견할 수 있어, 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수의 수득 또는 비-수득의 기능으로서 화장품 조성물의 태닝의 효과 또는 효과의 부재에 대해 결론내리는 것을 가능하게 한다.
따라서 본 발명은 이들의 범주에서 벗어남이 없이 다양한 변형 형태에 따라 실행되어 질 수 있다고 이해되어 진다.
또한 본 발명은 기술된 수단의 기술적 등가물을 구성하는 모든 수단뿐만 아니라 이들의 다양한 조합을 포괄한다.
10 --- 본 발명에 따른 장비
12 --- 디지털 촬영 장비
13 --- 코드
14 --- 디지털 이미지
36 --- 이마
40 --- 뺨
50 --- 컴퓨터
52 --- 모니터
12 --- 디지털 촬영 장비
13 --- 코드
14 --- 디지털 이미지
36 --- 이마
40 --- 뺨
50 --- 컴퓨터
52 --- 모니터
Claims (42)
- 삭제
- 다음의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
a) 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역의 적어도 하나의 디지털 이미지가 디지털 카메라 또는 디지털 사진 장치에 의해 캡쳐되며, 상기 이미지는 복수의 화소 수(N)에 의해 정의되고, 각 화소는 그레이 레벨을 가지고, 상기 적어도 하나의 디지털 이미지를 처리하고 기록하기 위해 상기 디지털 이미지는 디지털 이미지 처리장치에 전송되어지는 단계.
b) 상기 디지털 이미지 처리장치가 이렇게 기록된 디지털 이미지를 세 색상 면: 레드 면 (R), 그린 면 (G), 블루 면 (B)으로 분할하는 단계;
c) 상기 디지털 이미지 처리장치가 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하는 단계; 그리고 각각의 면 상에서, 피부의 색상을 특징짓는 그레이 값에 상응하는, 각 면에 대한 그레이 레벨을 특징적인 그래픽 그레이 값, 통계적인 그레이 값 또는 적어도 하나의 평균 그레이 값으로부터 선택된 적어도 하나의 값을 얻기 위해, 상기 디지털 이미지 처리장치에서 계산 수단에 의해 수학적으로 처리되어진, N 그레이 레벨 값을 제공하는 N 화소의 각각에 대한 그레이 레벨을 계산하고 그리고 로그하는 단계;
d) 상기 디지털 이미지 처리장치가 세 색상 면 R, G, B의 적어도 두 색상 면의 각 색상 면에 대한 이미지의 적어도 몇몇의 N 화소로부터 유래하는 그레이 레벨의 값으로부터 광휘도 L*을 평가하는 단계; 및
e) 상기 디지털 이미지 처리장치가 피부 또는 외피의 톤을 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 양자의 조합으로부터 특정하는 단계.
- 제 2항에 있어서, 상기 단계 a)를 수행하기 위하여, 관찰되어 지는 색조의 대표적인 이미지 영역을 선택하며, 이 영역의 적어도 하나의 부분 상에서, 이미지의 평균 그레이 레벨, 그레이 레벨의 군집 표면 영역 및 그레이 레벨 분산으로부터 선택된 적어도 하나의 변수를 계산하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 2항에 있어서, 추가로 상기 단계 c)에서 각 디지털 이미지로부터의 각 면 R, 몇 G, 및 면 B의 히스토그램을 평면에서 곡선의 형태로 플롯팅하며, 여기서 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고, 수평 축은 이미지 화소의 그레이 레벨의 값을 나타내며, 또는 그 반대로 되고; 이에 의해 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 4항에 있어서, 추가로 적어도 두 개의 히스토그램 R, G, B의, ΔRGB로 나타나는 팽팽함(tightness)을 계산함에 의해 상기 단계 c)의 피부 또는 외피의 색상 특징을 결정하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 4항에 있어서, 추가로 히스토그램 R, G, B의 가장 멀리 떨어진 것의, ΔRGB로 나타나는 팽팽함(tightness)을 계산함에 의해 피부 또는 외피의 색상 특징을 결정하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 5항에 있어서, 추가로 평균 색상 값의 포화 또는 평균 색상의 다소 비포화된 특성을 결정하되, 상기 계산수단으로 아래의 것들을 계산함에 의해 결정하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 세 가지 히스토그램 R, G, B,로부터 적어도 두 가지 히스토그램의 중첩 영역,
- 또는 세 개의 면 R, G 및 B에 대해 단일 그레이 레벨 값이 로그되어진(logged) 회소 수,
- 또는 세 개의 면에 대해 로그된(logged) 그레이 레벨의 산술 평균(Arithmetic mean) 및 평균으로부터의 편차(deviation from the mean),
- 또는 이들의 조합
- 제 6항에 있어서, 추가로 다음의 방정식에 따라 피부의 백색 지수(Iw)를 계산하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법:
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
- 제 2항에 있어서, 동일한 개인의 얼굴의 다양한 피부 영역 상에서 상기 단계 a) 내지 e)를 재생성하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 9항에 있어서, 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을 각각의 영역에 대해 계산하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 2항에 있어서, 상기 단계 a)를 수행하기 위해 색소의 오점을 포함하는 색소침착 결함을 나타내고 적어도 하나의 피부 영역 및 정상적으로 착색된 적어도 하나의 다른 조절 피부 영역을 선택하는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 제 2항에 있어서, 백색 광으로 조명 하에서 상기 피부의 적어도 일 영역의 디지털 이미지에 대한 캡쳐가 상기 단계 a)과 같이 수행되는 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 삭제
- 제 2항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 피부 또는 외피의 톤을 계산하기 위한 곡선을 구성하기 위해, 고려된 얼굴 또는 외피의 다양한 영역에 대해 각각 얻어진 다양한 이미지 상에서 얻어진 각 변수의 평균을 고려하고, 이에 의해, 각 사람에 대해 기록되어 지고 그리고 사용되어 진 얼굴의 각각의 글로벌 평균 변수를 얻는 것임을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 방법.
- 아래와 같이 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
a) 적어도 하나의 소정된 피부 영역의 적어도 하나의 디지털 이미지를 캡쳐하기 위한 디지털 카메라 또는 디지털 촬영 장비를 구비하되, 상기 이미지는 복수의 화소 수(N)에 의해 한정되고, 각 화소는 그레이 레벨을 가지고, 그리고 상기 디지털 이미지는 디지털 이미지 처리 장치로 전송되며, 상기 이미지 처리 장치는 상기 적어도 하나의 이미지를 저장하고;
b) 상기 디지털 이미지 처리 장치는, 디지털 이미지를 세 색상 면: 레드 면 (R), 그린 면 (G), 블루 면 (B)으로 분할하기 위한 분할 수단을 포함하고;
c) 상기 디지털 이미지 처리 장치는, 이들 세 가지 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 추출 수단을 포함하며, 각각의 면 상에서, 피부의 색상을 특징짓는 그레이 값에 상응하는, 각 면에 대한 그레이 레벨을 특징적인 그래픽 그레이 값, 통계적인 그레이 값 또는 적어도 하나의 평균 그레이 값으로부터 선택된 적어도 하나의 값을 얻기 위해, 수학적 계산 수단에 의해 수학적으로 처리되어진, N 그레이 레벨 값을 제공하는 N 화소의 각각에 대한 그레이 레벨을 로그하는 계산 수단을 포함하며;
d) 상기 디지털 이미지 처리 장치는, 세 색상 면 R, G, B의 적어도 두 색상 면의 각 색상 면에 대한 이미지의 적어도 몇몇의 N 화소로부터 유래하는 평균 그레이 레벨의 값으로부터 광휘도 L*을 평가하기 위한 광휘도 평가 수단을 포함하며;
e) 상기 디지털 이미지 처리 장치는, 피부 또는 외피의 톤을 피부 또는 외피의 색상 및 광휘도 값 L*의 특정한 값의 조합으로부터 특정하기 위한 톤 특성화 수단을 포함한다.
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 각 디지털 이미지의 히스토그램을 수평 축 및 수직 축을 가지는 평면에서 곡선의 형태로 그래프에 점찍고 그리고 여기서 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 잠정적 광휘도 L*의 값의 설정을 나타내고, 또는 그 반대로 되고; 이에 의해 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 제 15항에 있어서, 히스토그램 R, G, B의 가장 멀리 떨어진 것의, ΔRGB로 나타나는 팽팽함(tightness)을 계산함에 의해 상기 단계 c)의 피부 또는 외피의 색상 특징이 결정되도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 제 15항에 있어서, 적어도 두 개의 히스토그램 R, G, B의, ΔRGB로 나타나는 팽팽함(tightness)을 계산함에 의해 상기 단계 c)의 피부 또는 외피의 색상 특징이 결정되도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 아래의 것들에 대한 계산으로부터 평균 색상 값의 포화 또는 평균 색상의 다소 비포화된 특성을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 세 가지 히스토그램 R, G, B,로부터 적어도 두 가지 히스토그램의 중첩 영역,
- 또는 세 개의 면 R, G 및 B에 대해 단일 그레이 레벨 값이 로그되어진(logged) 화소 수,
- 또는 세 개의 면에 대해 로그된(logged) 그레이 레벨의 산술 평균(Arithmetic mean) 및 평균으로부터의 편차(deviation from the mean),
- 또는 이들의 조합
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 다음의 방정식에 따라 피부의 백색 지수(Iw)를 계산하도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치:
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 피부 또는 외피의 몇몇 선택된 영역에 대한 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을, 피부 또는 외피의 각 선택된 영역에 대해 계산하도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 a)의 피부 또는 외피의 적어도 하나의 선택된 영역은 색소의 오점을 포함하는 색소침착 결함을 나타내고 그리고 적어도 하나의 다른 조절 피부 영역은 정상적으로 착색되도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 제 15항에 있어서, 더욱이 조명 하에서 피부의 적어도 하나의 영역의 적어도 하나의 이미지의 캡쳐를 상기 단계 a)에서 가능하게 하는 백색광 또는 자외선 광으로 상기 조명을 위한 조명 장비를 포함함을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 삭제
- 제 15항에 있어서, 스크린을 포함하는 모니터, 키보드 및 마우스와 조합된 컴퓨터와, 아래의 수단들을 포함한 장치를 통합하기 위한 소프트웨어를 포함함을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 디지털 이미지를 R, G, B로 지칭되어 지는 세 색상 면: 레드, 그린, 블루로 분할하기 위한 수단;
- 이들 세 면 R, G, B의 각각을 추출하기 위한 추출 수단;
- 계산 수단;
- 피부의 적어도 하나의 이미지 또는 복수의 이미지를 기록하기 위한 기록 수단
- 제 15항에 있어서, 상기 단계 c)의 계산 수단은 피부 또는 외피의 톤을 계산하기 위한 곡선을 구성하기 위해, 고려된 얼굴 또는 외피의 다양한 영역에 대해 각각 얻어진 다양한 이미지 상에서 얻어진 각 변수의 평균을 고려하고, 이에 의해, 각 사람에 대해 기록되어지고 그리고 사용되어진 얼굴의 각각의 글로벌 평균 변수를 얻도록 구성된 것을 특징으로 하는 사람의 피부 또는 외피의 톤을 특성화하기 위한 장치.
- 화장품 조성물을 필요로 하는 적어도 하나의 사람에 대한 케어 또는 메이크-업에 관한 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법으로, 아래와 같이 구성된 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
a) 피부 또는 외피의 적어도 하나의 소정된 영역 상에 화장품의 적용에 앞서 적어도 하나의 제일 컬러 디지털 이미지를 디지털 카메라 또는 디지털 사진 장치에 의해 캡쳐하고, 상기 적어도 하나의 디지털 이미지를 프로세싱 및 기록하기 위해 상기 디지털 이미지를 디지털 이미지 처리장치로 전송하며;
b) 상기 제일 컬러 디지털 이미지를 피부 또는 외피의 색상을 결정하기 위해서 뿐 아니라, 처리 전의 피부 또는 외피의 광휘도 L* 및 색상의 레퍼런스 변수로서 광휘도 L*의 값을 결정하기 위해, 상기 디지털 이미지 처리장치에서 세 가지 색상 면 레드 (R), 그린 (G) 및 블루 (B)로 분해하고;
c) 소정된 시간 동안에 걸쳐 상기 피부 또는 외피의 적어도 하나의 영역에 화장품 조성물의 하나 또는 그 이상의 적용을 포함하는 케어 또는 메이크-업을 수행하며;
d) 상기 소정된 시간의 기간 후, 피부 또는 외피의 상기 적어도 하나의 영역의 적어도 하나의 제이의 디지털 이미지를 디지털 카메라 또는 디지털 사진 장치에 의해 캡쳐하고, 상기 제이의 디지털 이미지를 처리 및 기록하고 상기 제이 이미지 상에서 b)에 지적된 바와 같이 처리 후의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 상기 결정하기 위해, 상기 제이의 디지털 이미지를 상기 디지털 이미지 처리장치에 전송하며;
e) 처리 후 얻어진 제이 이미지의 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 처리 전 제일 이미지의 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와 비교하고;
f) 상기 화장품 조성물의 유효성 또는 유효성의 부재는 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 유의적으로 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 기능으로서 결론을 내린다.
- 제 27항에 있어서, 추가로 상기 단계 b)와 단계 d)에서 컬러 변수가 색상 면, R; 그린 면, G; 및 블루 면, B의 각각의 세 가지 평면으로 각 분해된 각 디지털 이미지 상에서 결정되는 것을 포함함을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 27항에 있어서, 추가로 상기 단계 b)와 단계 d)에서 각 디지털 이미지의 히스토그램을 수직 축 및 수평 축을 가지는 평면에서 곡선의 형태로 플롯팅하는 것를 포함하고, 그리고 여기서 수직 축은 각 색상 면 R, G, 및 B에 대한 이미지에서 다수의 화소 또는 화소의 일 부분을 나타내고 그리고 수평 축은 이미지의 광휘도 L*의 값을 나타내고, 또는 그 반대로 되고; 이에 의해 히스토그램 R, 히스토그램 G, 및 히스토그램 B를 얻는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 29항에 있어서, 추가로 세 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 히스토그램의 중첩의 수준을 계산함에 의해 평균 색상 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 29항에 있어서, 추가로 히스토그램 R, G, B의 가장 멀리 떨어진 것의, (ΔRGB)로 나타나는 팽팽함(tightness)을 계산함에 의해 화장 조성물의 유효성이 결정됨을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 29항에 있어서, 추가로 상기 히스토그램 R, G, B의 적어도 두 개의 히스토그램의, (ΔRGB)로 나타나는 팽팽함을 계산함에 의해 화장 조성물의 유효성이 결정됨을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 29항에 있어서, 추가로 다음의 방정식에 따라 피부의 백색 지수(Iw)를 계산하는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
(Iw) = Arc tn(L*/(ΔRGB))
- 제 27항에 있어서, 상기 방법은 동일한 개인의 다양한 피부의 영역 상에서 재생성하는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 34항에 있어서, 광휘도 L*, 지수(ΔRGB) 및 지수(Iw)에 대한 값을 각각의 영역에 대해 계산하는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 27항에 있어서, 추가로 피부 또는 외피의 하나 이상의 영역을 상기 단계 a) 및 단계 d)에서 선택하는 것은 색소의 오점을 포함하는 색소침착 결함을 나타내고, 적어도 하나의 다른 조절 피부 영역은 정상적으로 착색되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 27항에 있어서, 미백 케어가 피부 또는 외피의 상기 하나 이상의 영역에서 수행되어지고, 상기 단계 c)에서 상기 소정의 기간 동안 화장품 조성물을 적용함으로써, 화장품 조성물이 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 현저히 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 작용에 따라, 상기 화장품 조성물의 미백 효능이 있는지 또는 없는지가 결정되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 37항에 있어서, 미백 지수는 청구항 제33항에 따라 계산되어지고, 미백 지수가 현저하게 양성인지 아닌지에 따라, 화장품 조성물의 효능이 있는지 또는 없는지가 결정되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 37항에 있어서, 상기 단계 c)에서 피부 또는 외피의 상기 하나 이상의 영역에 대한 태닝을 수행하되,
상기 태닝은, 화장 태닝 조성물을 색상 및 광휘도 L*의 레퍼런스 변수와는 현저히 다른 색상 및 광휘도 L*의 현행 변수를 얻거나 또는 비-수득하는 작용에 따라, 상기 화장품 조성물의 태닝이 효능이 있는지 또는 없는지가 결정되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 35항에 있어서, 유의성 있는 차이는 에러의 가능성이 5% 또는 그보다 적을 때 얻어지는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 27항에 있어서, 고려된 화장품의 효능의 중요한 특성을 결정하기 위해, ITA-기준의 안색(顔色)에 따라 모집된 사람들의 패널에 대한 화장품 효능의 평가가 상기 단계 f)에서 수행되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
- 제 41항에 있어서, 그들의 색인(Index)을 대표하는 피부색 또는 개개인의 유형학적 각도에 따라, 각각 아주 밝은 피부, 밝은 피부, 그리고 중간 피부로서 상기 사람들의 패널을 선택하는 것과,
그들을 아주 밝은 피부부터 밝은 피부까지의 첫 번째 패널과, 밝은 피부에서 중간 피부에 이르는 두 번째 패널의 두가지로 나누는 것을 상기 단계 a)에서 포함하되,
각 패널의 각 사람에 대해 제 27항에 언급된 단계 a) 내지 f)를 수행한 다음, 유사하게 전개되는 추세가 상기 두 패널에서 발견될 때 고려된 화장품 조성물의 긍정적 또는 부정적인 효능으로 결론 내리게되는 것을 특징으로 하는 화장품 조성물의 화장 효과를 평가하기 위한 방법.
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