WO2014174962A1 - 肌のくすみ評価装置及び肌のくすみ評価方法 - Google Patents

肌のくすみ評価装置及び肌のくすみ評価方法 Download PDF

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WO2014174962A1
WO2014174962A1 PCT/JP2014/058106 JP2014058106W WO2014174962A1 WO 2014174962 A1 WO2014174962 A1 WO 2014174962A1 JP 2014058106 W JP2014058106 W JP 2014058106W WO 2014174962 A1 WO2014174962 A1 WO 2014174962A1
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index
dullness
color
color unevenness
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久美子 菊地
勇二 舛田
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株式会社資生堂
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30088—Skin; Dermal

Definitions

  • the present application relates to a dull skin evaluation apparatus and a dull skin evaluation method.
  • Skin dullness is a specific phenomenon that occurs on the entire face or around the eyes and cheeks, reduces the redness of the skin and increases the yellowness, reduces the "gloss" and transparency of the skin, The lightness is lowered by shadows due to irregularities on the skin surface and the like, and the state appears dark. Also, dullness is caused by a decrease in skin color redness due to poor blood circulation, diffuse melanin deposition, shadows due to unevenness of the skin surface caused by skin elasticity reduction, transparency due to skin thickening (light (Permeability) decrease, decrease in gloss due to diffuse reflection on the skin surface, yellowing of skin with aging, and the like.
  • Non-patent documents 1 and 2 There are known methods for quantifying such skin dullness by, for example, the degree of coloration due to melanin polymorphism, the quality of blood flow and blood circulation, the skin surface micro unevenness, and the skin spectral transparency (for example, Non-patent documents 1 and 2).
  • an object of the present invention is to appropriately evaluate skin dullness using color unevenness.
  • the skin dullness evaluation apparatus obtains skin color information from the color unevenness decomposed by the frequency analysis means that decomposes the skin image into color unevenness of a predetermined size, and the frequency analysis means, Color unevenness index acquisition means for acquiring the color unevenness index of the color unevenness from the acquired color information of the skin, and skin corresponding to the skin image based on the color unevenness index obtained by the color unevenness index acquisition means.
  • a dull skin evaluation apparatus characterized by having dull evaluation means for evaluating dullness.
  • FIG. 1 shows an example of a functional configuration of a skin dullness evaluation apparatus according to the present embodiment.
  • the skin dullness evaluation apparatus 10 includes an input unit 11, an output unit 12, a storage unit 13, an image acquisition unit 14, a frequency analysis unit 15, a color unevenness index acquisition unit 16, It has skin color index acquisition means 17, dullness evaluation means 18, and control means 19.
  • Skin dullness evaluation apparatus 10 decomposes, for example, a skin image into color unevenness of a predetermined size, acquires skin color information from the decomposed color unevenness, acquires a color unevenness index from the acquired skin color information, and acquires Based on the color unevenness index, the dullness of the skin corresponding to the skin image is evaluated.
  • the input means 11 accepts inputs such as start / end of various instructions regarding skin dullness evaluation processing, settings, and the like from, for example, a user using the skin dullness evaluation apparatus 10.
  • the input unit 11 is a pointing device such as a keyboard or a mouse if it is a general-purpose computer such as a PC (Personal Computer).
  • the input means 11 may be a voice input device such as a microphone that can input the above-described voice, for example.
  • the output unit 12 outputs the content input by the input unit 11 and the content executed based on the input content.
  • the output unit 12 is, for example, a display or a speaker.
  • the output unit 12 may have a printing device such as a printer.
  • the input unit 11 and the output unit 12 described above may have an input / output integrated configuration such as a touch panel, for example, when the skin dullness evaluation apparatus 10 is a smartphone or a tablet terminal. .
  • the storage unit 13 stores various information necessary for the present embodiment. Specifically, various programs for executing the skin dullness evaluation process in the present embodiment, various setting information, and the like are stored.
  • the storage unit 13 stores, for example, a skin image in which the entire subject's cheek is photographed, a color unevenness index corresponding to the skin image, a skin color index, a dullness index, a dullness determination value, and the like.
  • the storage means 13 is a collection of various types of information as described above.
  • the storage means 13 may have a function as a database structured systematically so that it can be searched and extracted using keywords or the like. good.
  • the information stored in the storage unit 13 may be acquired from an external device via a communication network, for example.
  • the image acquisition means 14 acquires, for example, a skin image obtained by photographing the skin of a part where the subject feels dull, for example, by an SIA system (Skin Image Analyzer) composed of a diffuse lighting box and a digital camera.
  • SIA system Skin Image Analyzer
  • the photographed image can suppress the influence of reflection and shadow on the skin surface by irradiating diffused light, for example, and measures skin “color” to obtain skin color information. It is possible.
  • the frequency analysis unit 15 decomposes the skin image obtained by the image acquisition unit 14 into color unevenness of a predetermined size by a band pass filter having a predetermined frequency.
  • the frequency analysis unit 15 may decompose the skin image into color unevenness of 4 mm or less.
  • the color unevenness index acquisition unit 16 acquires skin color information from the color unevenness decomposed into a predetermined size by the frequency analysis unit 15, and acquires the color unevenness index from the acquired skin color information.
  • the skin color information is, for example, an RGB color system RGB value of a photographed skin image, an XYZ color system XYZ value converted from the RGB color system, or the like.
  • the color unevenness index acquisition means 16 may acquire the color unevenness index based on the distribution state of pigment components such as melanin components obtained from skin color information.
  • the color unevenness index acquisition means 16 is decomposed into a melanin component and a hemoglobin component in the skin using, for example, a method described in Japanese Patent No. 3798550 of the present applicant, and obtains the amount of each component. And good. That is, the color unevenness index acquisition means 16 performs multiple regression analysis using, for example, the skin reflection spectrum, the absorbance model in which the transmittance in the Lambert-Beer law is replaced with the skin reflectance, and the absorption coefficient spectrum of the skin component. By performing, the amount of components such as melanin components in the skin is obtained.
  • the color unevenness index acquisition means 16 may obtain the amount of a component such as a melanin component in the skin using a technique described in Japanese Patent No. 3727807 of the present applicant. That is, the color unevenness index acquisition means 16 obtains a multiple regression equation in advance by performing multiple regression analysis on the data of the side color value of the skin and the amount of components such as melanin component in the skin, and uses the multiple regression equation to obtain the side of the skin The amount of components such as melanin components in the skin may be obtained from the color value.
  • the color unevenness index acquisition unit 16 generates a density value equal to or higher than the density average value and a density value equal to or higher than the density average value by generating an image indicating the density and distribution state of the predetermined pigment component obtained by the above-described method. Multiplying and integrating the number of pixels having a color, the color unevenness is quantified, and the color unevenness index is obtained.
  • Skin color index acquisition means 17 acquires a skin color index based on the skin color information obtained by color measurement from the skin image obtained by the image acquisition means 14 or the skin part corresponding to the skin image.
  • the skin color index acquisition means 17 is a dullness based on, for example, a “pigmentation index” based on the component amount of the melanin component, a congestion condition index based on hemoglobin oxygen saturation, and a color unevenness index obtained by the color unevenness index acquisition means 16 as the skin color index. Get color unevenness index.
  • the dullness evaluation means 18 evaluates the dullness of the skin corresponding to the skin image based on the color unevenness index obtained by the color unevenness index acquisition means 16.
  • the dullness evaluation means 18 may evaluate the dullness of the skin for each index that affects the skin color based on the skin color index obtained by the skin color index acquisition means 17. Further, the dullness evaluation means 18 may comprehensively evaluate the dullness of the skin corresponding to the skin image based on the dullness index of the skin obtained by performing multiple regression analysis using the skin color index.
  • the control means 19 controls the entire components of the skin dullness evaluation apparatus 10.
  • the control means 19 controls at least one of, for example, acquisition of a color unevenness index, acquisition of a skin color index, acquisition of a dullness index, skin dullness evaluation processing, and the like.
  • ⁇ Dullness evaluation device for skin hardware configuration>
  • an execution program for causing the computer to execute each function of the above-described skin dullness evaluation apparatus 10 is generated and installed in, for example, a general-purpose PC or server. Thereby, it is possible to realize the dull skin evaluation process and the like in the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration capable of realizing the skin dullness evaluation process.
  • 2 includes an input device 21, an output device 22, a drive device 23, an auxiliary storage device 24, a memory device 25, a CPU (Central Processing Unit) 26 for performing various controls, and a network connection device. 27, and these are connected to each other by a system bus B.
  • CPU Central Processing Unit
  • the input device 21 has a keyboard, a pointing device such as a mouse operated by a user, a voice input device such as a microphone, and the like, and inputs various operation signals such as execution of a program from the user.
  • the input device 21 has an input unit for inputting a skin image of a subject photographed using, for example, a diffuse lighting box and a digital camera.
  • the output device 22 has a display for displaying various windows, data, and the like necessary for operating the computer main body that performs the processing according to the present embodiment, and displays the execution progress, results, and the like by a control program that the CPU 26 has.
  • the execution program installed in the computer main body in the present embodiment is provided by a portable recording medium 28 such as a USB (Universal Serial Bus) memory or a CD-ROM, for example.
  • the recording medium 28 can be set in the drive device 23, and an execution program included in the recording medium 28 is installed from the recording medium 28 to the auxiliary storage device 24 via the drive device 23.
  • the auxiliary storage device 24 is a storage means such as a hard disk, and stores an execution program in the present embodiment, a control program provided in a computer, and the like, and can perform input / output as necessary.
  • the memory device 25 stores an execution program read from the auxiliary storage device 24 by the CPU 26.
  • the memory device 25 is a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), or the like. Note that the auxiliary storage device 24 and the memory device 25 described above may be configured integrally as one storage device.
  • the CPU 26 controls processing of the entire computer, such as various operations and input / output of data with each hardware component, based on a control program such as an OS (Operating System) and an execution program stored in the memory device 25.
  • a control program such as an OS (Operating System) and an execution program stored in the memory device 25.
  • OS Operating System
  • execution program stored in the memory device 25.
  • the network connection device 27 acquires an execution program from another device connected to the communication network by connecting to a communication network such as the Internet or a LAN (Local Area Network). Further, the network connection device 27 can provide the execution result obtained by executing the program or the execution program itself in the present embodiment to another device or the like.
  • a communication network such as the Internet or a LAN (Local Area Network).
  • the above-described hardware configuration makes it possible to execute the skin dullness evaluation process in the present embodiment. Further, by installing the execution program, the skin dullness evaluation process in the present embodiment can be easily realized by a general-purpose PC or the like.
  • FIG. 3 is a diagram showing the results of a color awareness survey on dull skin.
  • the survey in Fig. 3 shows that 31 women who answered "I am concerned about skin dullness” by self-reported to healthy women in their 35s and 50s during the summer and winter periods. It shows the result of an investigation as to whether or not 31 people who answered “I have a feeling” feel color unevenness.
  • 4 (A) and 4 (B) are diagrams showing an example of visual evaluation for a skin image.
  • 4A and 4B show an example in which an experienced sensory evaluator (panelist) visually evaluates whether each skin image feels dull skin.
  • the skin image shown in FIG. 4 (A) was evaluated to feel dull skin, whereas the skin image in FIG. 4 (B) was evaluated to feel skin blotting. Has been.
  • FIG. 4A is compared with FIG. 4B, the color unevenness of the subject in FIG. 4A is smaller than the color unevenness of the subject in FIG. 4B. small.
  • the example evaluated to feel dull skin shows that the size of the color unevenness is small, and the size of the color unevenness affects the dullness of the skin.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a procedure for obtaining a color unevenness index from a skin image.
  • the image acquisition unit 14 acquires an image a of the skin (skin) on the cheek site of the subject taken using, for example, a diffuse lighting box and a digital camera.
  • the acquired skin image has a wide cheek region from the side of the subject's nose to the ear as the analysis target region b, for example, a bear under the subject's eyes, wrinkles around the eyes, and a frying line. It is preferable to acquire an image excluding the above.
  • the frequency analysis unit 15 decomposes the analysis target region b of the image obtained by the image acquisition unit 14 into a color unevenness of a predetermined size as an original image (skin image) and decomposes the color unevenness of a predetermined size.
  • the frequency analysis means 15 uses a band-pass filter or the like having a predetermined frequency to extract a small-sized color unevenness with a half width of about 0 to 2 mm, and a half width of about 2 to 10 mm.
  • An image d from which medium-sized color unevenness is extracted and an image e from which large-sized color unevenness having a half width of about 10 to 40 mm is extracted.
  • the color unevenness index obtaining means 16 is provided for each of the image c from which the small size color unevenness is extracted by the frequency analyzing means 15, the image d from which the medium size color unevenness is extracted, and the image e from which the large size color unevenness is extracted. Get skin color information.
  • the color unevenness index acquisition means 16 is, for example, a density value equal to or higher than the density average value and a density value equal to or higher than the density average value from the density and distribution state of a predetermined pigment component obtained based on the skin color information of each image. Is multiplied by the number of pixels having, and the multiplied values are integrated to obtain a color unevenness index.
  • the frequency analysis means 15 and the color unevenness index acquisition means 16 can use, for example, the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-240086 of the present applicant.
  • FIG. 6A and FIG. 6B are diagrams illustrating an example of a correlation between dull skin and color unevenness.
  • 6A shows an example of the correlation between the dullness of the skin and the color unevenness of each size
  • FIG. 6B shows the example of the correlation between the dullness of the skin and the pigment component of the color unevenness. It is.
  • FIG. 6 (A) shows an average value of visual evaluation in which 124 subjects evaluated the degree of skin dullness (from “not conspicuous” to “conspicuous”) by five sensory evaluators. And a correlation coefficient based on the color unevenness index of each size quantified by the procedure of FIG.
  • the correlation coefficient between the dullness of the skin and the small-size color unevenness, the medium-size color unevenness, and the large-size color unevenness increases as the color unevenness size decreases. That is, it is shown that small-sized color unevenness affects the dullness of the skin.
  • FIG. 6B shows the correlation based on the average value of visual evaluation of 124 subjects and the color unevenness index for each small-sized pigment component quantified by the procedure of FIG. 5C. Shows the number.
  • the color unevenness of the hemoglobin component is not so different in the value of the correlation coefficient for dull skin.
  • the color unevenness of the melanin component has a significant difference in the value of the correlation coefficient for dull skin. That is, it is shown that the color unevenness of the melanin component affects the dullness of the skin.
  • FIG. 7 is a schematic diagram in which color unevenness is added to the definition of skin dullness.
  • the dullness of the skin includes color unevenness of a small size, and for example, color unevenness of a melanin component has an influence. Therefore, the definition of skin dullness in which color unevenness is newly added to the conventional definition of skin dullness will be schematically described.
  • the dullness of the skin is explained by dividing it into “skin color” and “skin texture” from the appearance of the skin.
  • the dullness of the skin can be explained by the “texture of the skin”.
  • the skin dries due to a decrease in water retention capacity, the skin becomes “glossy”, and the stratum corneum is carbonylated (opaque) and horny.
  • the skin is characterized by “no transparency”.
  • Skin dullness can be explained by “skin color”.
  • the average color is a characteristic of the skin due to carbonylation (yellowing) of the dermis, an increase in the amount of melanin, and a decrease in Hb oxygen saturation indicating a blood flow state. ) Becomes yellowish and dark, and it becomes tinged. Further, as shown in FIG. 7, the dullness of the skin can be described as a state in which color unevenness occurs as a characteristic of the skin due to, for example, occurrence of small-size color unevenness of the melanin component.
  • FIG. 8A and FIG. 8B are diagrams for explaining the influence of the color unevenness size on the dullness of the skin.
  • FIGS. 6A and 6B described above it has been shown that small-size color unevenness affects the dullness of the skin. Analyze whether it is affected.
  • color unevenness of a size (0 to 1 mm, 0 to 2 mm,... 0 to 10 mm) that is changed stepwise is extracted, and the procedure shown in FIG. An example in which eight patterns of color unevenness index are obtained from one subject is shown.
  • “0 to 1 mm” indicates color unevenness of 1 mm or less.
  • the color unevenness index may be obtained by, for example, color unevenness density ⁇ area (the integrated value of the color difference ⁇ E of each pixel of the extracted color unevenness).
  • the eight patterns of color unevenness index are obtained from the 124 subjects described above, and the obtained color unevenness index and four subjects for each subject as in FIGS. 6 (A) and 6 (B).
  • the correlation coefficient is obtained using the average value of the visual evaluation of the sensory evaluator.
  • FIG. 8B shows the value of the correlation coefficient between the dullness of the skin and the extracted size of the eight patterns of color unevenness.
  • the value of the correlation coefficient with respect to the skin dullness of the color unevenness extraction size increases as the color unevenness extraction size increases, for example, at 0 to 4 mm.
  • the value of the correlation coefficient with respect to skin dullness is almost constant.
  • the relationship between the color unevenness of a size larger than 4 mm and the dullness of the skin is almost the same, indicating that the color unevenness of 0 to 4 mm size affects the dullness of the skin.
  • the color unevenness of 0 to 4 mm size affects the dullness of the skin, and therefore will be described as “dull color unevenness”, for example.
  • FIG. 9A and FIG. 9B are diagrams showing an example of extracting color unevenness of a size that affects the dullness of the skin.
  • FIG. 9A shows an example of skin determined to have high transparency
  • FIG. 9B shows an example of skin determined to have noticeable skin dullness.
  • a dull color unevenness (color unevenness of a size of 0 to 4 mm) is extracted, and the procedure shown in FIG.
  • the color unevenness index is obtained from the density ⁇ area (the integrated value of the color difference ⁇ E of each pixel of the extracted color unevenness).
  • the color unevenness index of the dull color unevenness obtained as described above was “22.9”, whereas the skin dullness shown in FIG. For the skin with noticeable, the color unevenness index of the dull color unevenness was “52.4”.
  • the value of the color unevenness index obtained by quantifying the dull color unevenness that affects the dullness of the skin has a clear difference between the skin having a high transparency and the skin in which the dullness is conspicuous. Therefore, in this embodiment, it is possible to evaluate the dullness of the skin using, for example, the value of the color unevenness index obtained by quantifying the dull color unevenness.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a skin color evaluation method defined by skin dullness.
  • the skin color defined as the dullness of the skin is the melanin component in addition to the effects of carbonylation of the dermis, an increase in melanin amount, and a decrease in Hb oxygen saturation indicating a blood flow state.
  • the skin color defined as the dullness of the skin is the melanin component in addition to the effects of carbonylation of the dermis, an increase in melanin amount, and a decrease in Hb oxygen saturation indicating a blood flow state.
  • Hb oxygen saturation indicating a blood flow state.
  • the skin color defined by the dullness of the skin is digitized, and the skin color can be evaluated by evaluating the skin color based on the digitized value.
  • the skin color is digitized using, for example, “melanin amount”, “Hb oxygen saturation” representing the blood flow state, and “dull color unevenness” among factors affecting the skin color.
  • the “melanin amount” and “Hb oxygen saturation” can be obtained by, for example, side-coloring a skin image or a skin part corresponding to the skin image.
  • “dull color unevenness” as shown in FIGS. 9A and 9B described above, for example, color unevenness having a size of 0 to 4 mm is extracted, and the extracted color unevenness is quantified.
  • the “dull color unevenness index” is used.
  • the “melanin amount”, “Hb oxygen saturation”, and “color unevenness index” are converted into deviation values (scores), and the scored values are used.
  • the scored value is used as the “pigmentation index”.
  • “Hb oxygen saturation” represents a blood flow state.
  • the “Hb oxygen saturation” is the congested blood obtained by subtracting the scored “Hb oxygen saturation” from a predetermined value (for example, 100).
  • a “congestion state index” indicating the value of the state is used.
  • the “dull color unevenness” a value obtained by scoring the color unevenness index is used as the “dull color unevenness index”.
  • (X-Ave) / Stdev ⁇ 10 + 50 is used for scoring.
  • the “melanin amount” is 1.071, for example, 45.61 is obtained as the “pigmentation index”.
  • the “Hb oxygen saturation” is 56.63, 44.20 is obtained as the “congestion state index”.
  • the “dark color unevenness” is 30.48, 38.99 is obtained as the “dark color unevenness index”.
  • the skin color index acquisition means 17 acquires the “pigmentation index”, “congestion state index”, and “dull color unevenness index” obtained as described above as the “skin color index” obtained by quantifying the skin color.
  • FIG. 11A and FIG. 11B are diagrams for explaining the dullness index.
  • FIG. 11A shows an example of the dullness index estimation formula
  • FIG. 11B is a diagram showing the relationship between the dullness index and the sensory evaluation value.
  • the dullness index is obtained as follows using the skin color index (pigmentation index, congestion state index, dullness unevenness index).
  • the dullness index estimation formula shown in FIG. 11 (A) is a function value using the values of the pigmentation index, the congestion state index, and the dull color unevenness index obtained from the measurement data of the 124 subjects described above as explanatory variables, The function is determined by determining the coefficient of each explanatory variable by multiple regression analysis with the sensory evaluation value (dependent variable).
  • FIG. 11B shows, for example, 61 subjects with respect to the dull index obtained by substituting the pigmentation index, the stasis status index, and the dull color unevenness index into the dull index estimation formula shown in FIG. 2 shows an example of a result obtained by verifying the obtained measurement data.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a flow of processing for obtaining a skin dullness index.
  • the skin color index acquisition means 17 acquires the XYZ value from the reflection spectrum data obtained by side-coloring the skin or the skin image (S10), the melanin amount (melanin component) is obtained from the acquired data and the like. Component amount) is calculated (S11), and the calculated melanin amount is scored to obtain a "pigmentation index" (S12).
  • the skin color index acquisition means 17 acquires the Hb oxygen saturation (S13), it obtains a “congestion state index” indicating a congested state (S14).
  • the amount of melanin and the Hb oxygen saturation may be acquired by using the methods described in Japanese Patent No. 3798550 and Japanese Patent No. 3727807, respectively, of the present applicant.
  • the skin color index acquisition means 17 acquires the color unevenness index obtained from the color unevenness index acquisition means 16 (S15), it obtains a “dull color unevenness index” (S16).
  • the skin color index acquisition means 17 calculates the dullness index by substituting the value acquired by the processing of S12, S14, and S16 into, for example, the dullness index estimation formula obtained by the multiple regression model (S17), and performs the processing. finish.
  • FIGS. 13A and 13B are diagrams illustrating specific examples of skin color dullness determination values.
  • FIG. 13A shows an example of each index and skin color dullness determination of an evaluation subject
  • FIG. 13B shows an example of an evaluation criterion used when evaluating the value of each index in five stages. Yes.
  • the pigmentation index is “T46.14”
  • the congestion state index is “T47.20”
  • the dull color unevenness index is “T38.77”
  • the dullness index is “2.33”.
  • the overall dullness judgment value is” 2 slightly weak ".
  • a reference point to be divided into each stage is set, “Small”, “Slightly small”, “Normal”, “Slightly large”, “Large”.
  • the scored value “41.58” is used as a reference point, and is divided into “small” and “somewhat small”.
  • the scored value “47.47” is used as a reference point, and is divided into “somewhat small” and “normal”.
  • the dullness evaluation means 18 uses the evaluation criteria in FIG. 13B, and in the case of “female A” in FIG. 13A, uses the pigmentation index “T46.14” to be “slightly small”. ”And can be evaluated as“ slightly small ”using the congestion state index“ T47.20 ”. Further, the dullness evaluation means 18 determines that the dullness determination value of the overall skin color is “slightly weak” by using the dullness index “2.33” obtained from the dullness index estimation formula, for example, and dullness of the skin Can be evaluated.
  • FIG. 14A and FIG. 14B are diagrams showing an example of skin color dullness determination.
  • FIG. 14A shows a skin image used for skin color dullness determination
  • FIG. 14B shows a determination value of each index of the skin image shown in FIG.
  • the skin image shown in FIG. 14 (A) shows an example in which the dullness determination value is determined to be “4 slightly strong” based on each index described above.
  • each of the pigmentation index, the congestion state index, and the dull color unevenness index is divided into, for example, five levels.
  • each of the pigmentation index “2.6”, the congestion state index “5”, and the dull color unevenness index “2” is a vertex. It is possible to represent the triangle 40.
  • the triangle 41 shown to FIG. 14 (B) shows the average data of the skin determined to have transparency
  • the triangle 42 shown to FIG. 14 (B) has the average data of the skin determined to have dullness. Indicates.

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Abstract

　肌のくすみ評価装置は、肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段とを有する。

Description

肌のくすみ評価装置及び肌のくすみ評価方法
　本願は、肌のくすみ評価装置及び肌のくすみ評価方法に関する。
　肌のくすみは、ある特定の現象であり、顔全体又は眼のまわりや頬等の部位に生じ、肌の赤みが減少して黄みが増し、肌の「つや」や透明感が減少し、皮膚表面の凹凸等による影によって明度が低下して暗く見える状態等とされている。また、くすみの発生要因は、血行不良による肌色の赤みの低下、び漫的なメラニンの沈着、皮膚の弾力が低下することにより生じる皮膚表面の凹凸による影、皮膚の肥厚等による透明性（光透過性）の低下、皮膚表面での乱反射によるつやの低下、加齢に伴う皮膚の黄色化等とされている。
　このような肌のくすみを、例えばメラニンの多寡による呈色度合いや、血流・血行の良し悪しの他、肌表面微小凹凸度、皮膚分光透明度により、数値化した方法が知られている（例えば、非特許文献１、２参照）。
特許第３７９８５５０号公報 特許第３７２７８０７号公報 特開２０１１－２４００８６号公報
金子治，塚田弘行，石川好江，川口由起子，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｐａｎ．Ｖｏｌ．３１，Ｎｏ．１（１９９７） 金子治，川口由起子，石川好江，稲垣和正，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｐａｎ．Ｖｏｌ．３１，Ｎｏ．４（１９９７）
　しかしながら、上述した従来の肌のくすみの定義には、例えば頬の赤みや、そばかす、にきび跡等により生じるといわれる色ムラの影響については具体的に考慮されていなかった。一方、本出願人による調査では、肌のくすみが気になるという被験者は、色ムラを感じているとの結果が得られた。
　１つの側面では、本発明は、色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価することを目的とする。
　一つの形態によれば、肌のくすみ評価装置は、肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段とを有することを特徴とする肌のくすみ評価装置が提供される。
本実施形態における肌のくすみ評価装置の機能構成の一例を示す図である。 肌のくすみ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 肌のくすみに対する色ムラの意識調査の結果を示す図である。 肌画像に対する視感評価の一例を示す図である。 肌画像から色ムラ指数を取得する手順を説明するための図である。 肌のくすみと色ムラとの相関関係の一例を示す図である。 肌のくすみの定義に色ムラを追加した概略図である。 肌のくすみに対する色ムラサイズの影響を説明するための図である。 肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例を示す図である。 肌のくすみに定義される肌色の評価方法を説明するための図である。 くすみ指数について説明するための図である。 肌のくすみ指数を取得する処理の流れを示すフローチャートである。 肌色のくすみ判定値の具体例を示す図である。 肌色のくすみ判定例を示す図である。
　以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明するが、本発明は、下記の実施形態に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、下記の実施形態に種々の変形および置換を加えることができる。
　＜肌の色ムラ解析装置：機能構成例＞
　図１は、本実施形態における肌のくすみ評価装置の機能構成の一例を示している。図１に示すように、肌のくすみ評価装置１０は、入力手段１１と、出力手段１２と、記憶手段１３と、画像取得手段１４と、周波数解析手段１５と、色ムラ指数取得手段１６と、肌色指数取得手段１７と、くすみ評価手段１８と、制御手段１９とを有する。
　肌のくすみ評価装置１０は、例えば肌画像を所定サイズの色ムラに分解し、分解した色ムラから肌の色情報を取得し、取得した肌の色情報から色ムラ指数を取得し、取得した色ムラ指数に基づき、肌画像に対応する肌のくすみを評価する。
　入力手段１１は、例えば肌のくすみ評価装置１０を使用するユーザ等から、肌のくすみ評価処理に関する各種指示の開始／終了、設定等の入力を受け付ける。入力手段１１は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用のコンピュータであれば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。入力手段１１は、例えば音声等により上述した入力が可能なマイク等の音声入力デバイスであっても良い。
　出力手段１２は、入力手段１１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。なお、出力手段１２は、例えばディスプレイやスピーカ等である。出力手段１２は、プリンタ等の印刷デバイスを有していても良い。
　なお、上述した入力手段１１と出力手段１２とは、例えば肌のくすみ評価装置１０がスマートフォンやタブレット端末等のような場合には、例えばタッチパネルのように入出力一体型の構成であっても良い。
　記憶手段１３は、本実施形態において必要な各種情報を記憶する。具体的には、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実行するための各種プログラムや、各種設定情報等を記憶する。記憶手段１３は、例えば被験者の頬全体が撮影された肌画像や、肌画像に対応する色ムラ指数、肌色指数、くすみ指数、くすみ判定値等を記憶する。
　ここで、記憶手段１３は、上述したような多種の情報の集合物であり、例えばキーワード等を用いて検索し、抽出可能に体系的に構成されているデータベースとしての機能も有していても良い。更に、記憶手段１３に記憶される情報は、例えば通信ネットワークを介して外部装置から取得しても良い。
　画像取得手段１４は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラとから構成されるＳＩＡシステム（Ｓｋｉｎ　Ｉｍａｇｅ　Ａｎａｌｙｚｅｒ）等により、例えば被験者のくすみを感じる部位の肌を撮影した肌画像を取得する。ここで、撮影される画像は、例えば拡散光を照射することにより肌表面の反射や影の影響等を抑えることが可能であり、皮膚の「色」を計測し、肌の色情報を取得することが可能である。
　周波数解析手段１５は、画像取得手段１４により得られた肌画像を、所定の周波数を有するバンドパスフィルター等により、所定サイズの色ムラに分解する。周波数解析手段１５は、例えば肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解すると良い。
　色ムラ指数取得手段１６は、周波数解析手段１５により所定サイズに分解された色ムラから肌の色情報を取得し、取得した肌の色情報から色ムラ指数を取得する。ここで、肌の色情報とは、例えば撮影された肌画像のＲＧＢ表色系ＲＧＢ値や、ＲＧＢ表色系から変換されたＸＹＺ表色系ＸＹＺ値等である。
　色ムラ指数取得手段１６は、肌の色情報から得られるメラニン成分等の色素成分の分布状態に基づき、色ムラ指数を取得すると良い。色ムラ指数取得手段１６は、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報に記載された手法を用いて、皮膚中のメラニン成分と、ヘモグロビン成分とに分解し、ぞれぞれの成分量を求めると良い。すなわち、色ムラ指数取得手段１６は、例えば皮膚の反射スペクトル、ランベルト－ベールの法則における透過率を皮膚の反射率に置き換えた吸光度モデル及び皮膚の構成成分の吸光係数スペクトルを用いて重回帰分析を行うことにより、皮膚中のメラニン成分等の成分量を求める。
　また、色ムラ指数取得手段１６は、本出願人の特許第３７２７８０７号公報に記載された手法を用いて皮膚中のメラニン成分等の成分量を求めても良い。すなわち、色ムラ指数取得手段１６は、例えば皮膚の側色値と皮膚中のメラニン成分等の成分量のデータを重回帰分析して重回帰式を予め求め、重回帰式を用いて皮膚の側色値から皮膚中のメラニン成分等の成分量を求めると良い。
　色ムラ指数取得手段１６は、上述の手法により得られる所定の色素成分の濃さ及びその分布状態を示す画像を生成することで、濃度平均値以上の濃度値と、濃度平均値以上の濃度値をもつ画素の画素数とを乗算し積算して、色ムラを数値化し、色ムラ指数を取得する。
　肌色指数取得手段１７は、画像取得手段１４により得られた肌画像、又は肌画像に対応する肌部位から測色して得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する。肌色指数取得手段１７は、例えば肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく「色素沈着指数」、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、色ムラ指数取得手段１６により得られる色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数等を取得する。
　くすみ評価手段１８は、色ムラ指数取得手段１６により得られた色ムラ指数に基づき、肌画像に対応する肌のくすみを評価する。なお、くすみ評価手段１８は、肌色指数取得手段１７により得られる肌色指数に基づき、肌色に影響を与えるそれぞれの指数ごとに肌のくすみを評価しても良い。また、くすみ評価手段１８は、肌色指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、総合的に肌画像に対応する肌のくすみを評価しても良い。
　制御手段１９は、肌のくすみ評価装置１０の各構成部全体の制御を行う。制御手段１９は、例えば色ムラ指数の取得、肌色指数の取得、くすみ指数の取得、肌のくすみ評価処理等のうち少なくとも１つを制御する。
　＜肌のくすみ評価装置：ハードウェア構成＞
　ここで、上述した肌のくすみ評価装置１０の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（肌のくすみ評価プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ、サーバ等にインストールする。これにより、本実施形態における肌のくすみ評価処理等を実現することが可能となる。
　図２は、肌のくすみ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。図２のコンピュータ本体には、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有するように構成され、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
　入力装置２１は、ユーザ等が操作するキーボード、マウス等のポインティングデバイスや、マイク等の音声入力デバイス等を有し、ユーザ等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、入力装置２１は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラ等を用いて撮影された被験者の肌画像を入力する入力ユニットを有している。
　出力装置２２は、本実施形態に係る処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ２６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示する。
　ここで、本実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリやＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体２８等により提供される。記録媒体２８は、ドライブ装置２３にセット可能であり、記録媒体２８に含まれる実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
　補助記憶装置２４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことができる。
　メモリ装置２５は、ＣＰＵ２６により補助記憶装置２４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置２５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、上述した補助記憶装置２４やメモリ装置２５は、１つの記憶装置として一体型に構成されていても良い。
　ＣＰＵ２６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置２５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置２４から取得し、実行結果等を格納しても良い。
　ネットワーク接続装置２７は、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置２７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を他の装置等に提供することが可能である。
　上述したハードウェア構成により、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実行することが可能となる。また、実行プログラムをインストールすることにより、汎用のＰＣ等で本実施形態における肌のくすみ評価処理を容易に実現する。
　＜肌のくすみと色ムラとの関係＞
　ここで、肌のくすみと色ムラとの関係について説明する。上述したように、従来、肌のくすみの定義に、色ムラの影響については具体的に考慮されていなかった。しかしながら、本出願人の調査結果では、肌のくすみには色ムラの影響が示されている。
　図３は、肌のくすみに対する色ムラの意識調査の結果を示す図である。図３の調査は、夏季と冬季の各期間において、３５代～５０代の健康な女性を対象に、自己申告で「肌のくすみが気になる」と回答した３１人と、「肌に透明感がある」と回答した３１人とに対してそれぞれ色ムラを感じているか調査した結果を示している。
　図３に示すように、「肌にくすみあり」と回答した被験者は、「色ムラ」を感じている人が多いのに対し、「肌に透明感あり」と回答した被験者は、「色ムラ」を感じていない人が多い。このように、図３の調査では、肌のくすみを感じると回答した被験者が、同時に色ムラを感じていることを示している。
　図４（Ａ）及び図４（Ｂ）は、肌画像に対する視感評価の一例を示す図である。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）の例では、それぞれの肌画像に対して、経験豊富な官能評価者（パネラー）が肌のくすみを感じるか視感評価した例を示している。
　官能評価者による視感評価では、図４（Ａ）に示す肌画像が、肌のくすみを感じると評価されたのに対し、図４（Ｂ）の肌画像は、肌のしみを感じると評価されている。ここで、図４（Ａ）と、図４（Ｂ）とを比較すると、図４（Ａ）の被験者の色ムラは、図４（Ｂ）の被験者の色ムラと比較すると色ムラのサイズが小さい。
　このように、視感評価によれば、肌のくすみを感じると評価された例は、色ムラのサイズが小さく、肌のくすみに色ムラのサイズが影響していることを示している。
　＜色ムラ指数＞
　そこで、以下のように、色ムラを所定のサイズに分解し、分解された色ムラを数値化して色ムラ指数を求め、肌のくすみと色ムラとの相関関係を検討する。図５は、肌画像から色ムラ指数を取得する手順を説明するための図である。
　本実施形態において、画像取得手段１４は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラ等を用いて撮影された被験者の頬部位における肌（地肌）の画像ａを取得する。ここで、取得される肌の画像は、被験者の鼻の横から耳元までの広い範囲の頬部位を解析対象領域ｂとし、例えば被験者の目の下のくまや、目の回りのシワや、ほうれい線等を除外した画像を取得すると良い。
　次に、周波数解析手段１５は、画像取得手段１４により得られた画像の解析対象領域ｂを元画像（肌画像）として、所定サイズの色ムラに分解し、所定サイズの色ムラに分解された画像ｃ～ｅを取得する。具体的には、周波数解析手段１５は、所定の周波数を有するバンドパスフィルター等を用いて、半値幅が約０～２ｍｍの小サイズの色ムラを抽出した画像ｃ、半値幅が約２～１０ｍｍの中サイズの色ムラを抽出した画像ｄ、半値幅が約１０～４０ｍｍの大サイズの色ムラを抽出した画像ｅに分解する。
　次に、色ムラ指数取得手段１６は、周波数解析手段１５により小サイズの色ムラを抽出した画像ｃ、中サイズの色ムラを抽出した画像ｄ、大サイズの色ムラを抽出した画像ｅごとに肌の色情報を取得する。
　色ムラ指数取得手段１６は、例えば、各画像の肌の色情報に基づき得られる所定の色素成分の濃さ及びその分布状態から、濃度平均値以上の濃度値と、濃度平均値以上の濃度値をもつ画素数とを乗算し、乗算された値を積算して、色ムラ指数を取得する。なお、周波数解析手段１５及び色ムラ指数取得手段１６は、例えば本出願人の特開２０１１－２４００８６号公報に記載された手法を用いることが可能である。
　また、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報に記載された手法を用いて、皮膚中のメラニン成分と、ヘモグロビン成分とに分解し、ぞれぞれの成分量を求めることも可能である。
　＜肌のくすみに対する色ムラの関与＞
　図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、肌のくすみと色ムラとの相関関係の一例を示す図である。図６（Ａ）は、肌のくすみと各サイズの色ムラとの相関関係の一例を示し、図６（Ｂ）は、肌のくすみと色ムラの色素成分との相関関係の一例を示す図である。
　図６（Ａ）は、１２４人の被験者を対象に、４人の官能評価者が５段階評価で肌のくすみの程度（「目立たない」から「目立つ」）を判定した視感評価の平均値と、図５（Ｂ）の手順で数値化された各サイズの色ムラ指数とに基づいた相関係数を示している。
　図６（Ａ）によれば、肌のくすみと、小サイズの色ムラ、中サイズの色ムラ、大サイズの色ムラとの相関係数は、色ムラのサイズが小さくなるほど大きくなっている。すなわち、肌のくすみには小さなサイズの色ムラが影響することが示されている。
　図６（Ｂ）は、同様に１２４人の被験者の視感評価の平均値と、図５（Ｃ）の手順で数値化された小サイズの色素成分ごとの色ムラ指数とに基づいた相関係数を示している。図６（Ｂ）によれば、ヘモグロビン成分の色ムラは、肌のくすみに対する相関係数の値にそれほど差が生じていない。一方、メラニン成分の色ムラは、肌のくすみに対する相関係数の値に有意な差が生じている。すなわち、肌のくすみにはメラニン成分の色ムラが影響していることを示している。
　図７は、肌のくすみの定義に色ムラを追加した概略図である。上述したように、肌のくすみには、小さなサイズの色ムラが含まれ、例えばメラニン成分の色ムラが影響している。そこで、従来の肌のくすみの定義に、新しく色ムラを追加した肌のくすみの定義について概略的に説明する。
　図７に示すように、肌のくすみは、肌の外観から「肌色」と「肌の質感」とに分けて説明される。
　例えば、肌のくすみを、「肌の質感」により説明すると、肌が水分保持能力の低下により乾燥すると、肌の特徴として「つやがない」状態となり、角層のカルボニル化（不透明化）及び角層の重層化により、肌の特徴として「透明度がない」状態となる。
　また、肌のくすみを、「肌色」により説明すると、真皮のカルボニル化（黄色化）や、メラニン量の増加、血流状態を表すＨｂ酸素飽和度の低下により、肌の特徴として平均色（肌色）が黄色く暗く、血色が悪い状態となる。更に、肌のくすみは、図７に示すように、例えばメラニン成分の小サイズの色ムラが発生することにより、肌の特徴として色ムラが生じた状態になると説明することが可能となる。
　＜肌のくすみに対する色ムラサイズの影響＞
　図８（Ａ）及び図８（Ｂ）は、肌のくすみに対する色ムラサイズの影響を説明するための図である。上述した図６（Ａ）及び図６（Ｂ）の例では、肌のくすみには小さなサイズの色ムラが影響していることを示していたが、具体的にどの程度のサイズの色ムラが影響しているか分析する。
　図８（Ａ）では、例えば段階的に変化させたサイズ（０～１ｍｍ、０～２ｍｍ、・・・０～１０ｍｍ）の色ムラを抽出し、上述した図５（Ｂ）に示す手順で、１人の被験者から８パターンの色ムラ指数を取得した例を示している。ここで、「０～１ｍｍ」とは、１ｍｍ以下の色ムラを示す。他の数値についても同様である。なお、色ムラ指数は、例えば色ムラの濃さ×面積（抽出した色ムラの各画素の色差△Ｅの積算値）により求めても良い。
　ここでは、上述した１２４人の被験者から、この８パターンの色ムラ指数を取得し、取得した色ムラ指数と、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）と同様にそれぞれの被験者に対する４人の官能評価者の視感評価の平均値とを用いて相関係数を求める。
　図８（Ｂ）は、肌のくすみと、色ムラの８パターンの抽出サイズとの相関係数の値を示している。図８（Ｂ）によれば、色ムラの抽出サイズの肌のくすみに対する相関係数の値は、例えば０～４ｍｍにおいて色ムラの抽出サイズが拡大するのに伴い増加している。一方、例えば色ムラの抽出サイズが４ｍｍよりも拡大すると、肌のくすみに対する相関係数の値は、ほぼ一定となっている。
　したがって、例えば４ｍｍよりも大きなサイズの色ムラと、肌のくすみとの関係はほぼ変わらず、例えば０～４ｍｍサイズの色ムラが、肌のくすみに影響していることを示している。このように、例えば０～４ｍｍサイズの色ムラは、肌のくすみに影響しているため、例えば「くすみ色ムラ」と称して説明する。
　＜肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例＞
　図９（Ａ）及び図９（Ｂ）は、肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例を示す図である。なお、図９（Ａ）は、透明感が高いと判定された肌の一例を示し、図９（Ｂ）は、肌のくすみが目立つと判定された肌の一例を示している。
　ここで、図９（Ａ）及び図９（Ｂ）に示す肌画像から、くすみ色ムラ（０～４ｍｍのサイズの色ムラ）を抽出し、図５（Ｂ）に示す手順、又は色ムラの濃さ×面積（抽出した色ムラの各画素の色差△Ｅの積算値）により、色ムラ指数を求める。
　図９（Ａ）に示す透明感が高い肌では、上述のように求めたくすみ色ムラの色ムラ指数は「２２．９」であったのに対し、図９（Ｂ）に示す肌のくすみが目立つ肌では、くすみ色ムラの色ムラ指数は「５２．４」であった。
　このように、肌のくすみに影響するサイズのくすみ色ムラを数値化した色ムラ指数の値は、透明感が高い肌とくすみが目立つ肌との間において明確な差が生じている。したがって、本実施形態では、例えばくすみ色ムラを数値化した色ムラ指数の値を用いて、肌のくすみを評価することが可能となる。
　＜肌のくすみに定義される肌色の評価方法＞
　図１０は、肌のくすみに定義される肌色の評価方法を説明するための図である。図７を参照して上述したように、肌のくすみに定義される肌色は、真皮のカルボニル化や、メラニン量の増加、血流状態を示すＨｂ酸素飽和度の低下による影響に加え、メラニン成分の小サイズの色ムラ等により影響される。
　そこで、図１０に示すように、例えば肌のくすみに定義される肌色を数値化し、数値化した値により肌色を評価することで、肌のくすみを評価することが可能となる。本実施形態では、例えば、肌色に影響を与える要因のうち、「メラニン量」、血流状態を表す「Ｈｂ酸素飽和度」、「くすみ色ムラ」を用いて肌色を数値化する。
　ここで、「メラニン量」及び「Ｈｂ酸素飽和度」は、例えば肌画像又は肌画像に対応する肌の部位を側色することにより求めることが可能である。また、「くすみ色ムラ」としては、上述した図９（Ａ）及び図９（Ｂ）に示すように、例えば０～４ｍｍのサイズの色ムラを抽出し、抽出した色ムラを数値化した「くすみ色ムラ指数」を用いる。
　また、「メラニン量」及び「Ｈｂ酸素飽和度」、「色ムラ指数」は、偏差値化（スコア化）し、スコア化した値を用いるものとする。例えば、「メラニン量」としては、スコア化した値を「色素沈着指数」として用いる。「Ｈｂ酸素飽和度」は血流状態を表す。ここで、肌のくすみとしては鬱血状態の値を求めたいため、「Ｈｂ酸素飽和度」としては、所定の値（例えば１００）からスコア化した「Ｈｂ酸素飽和度」の値を差し引いた、鬱血状態の値を示す「鬱血状態指数」を用いる。「くすみ色ムラ」としては、色ムラ指数をスコア化した値を「くすみ色ムラ指数」として用いる。
　図１０の例では、例えば（Ｘ－Ａｖｅ）／Ｓｔｄｅｖ×１０＋５０を用いてスコア化する。これにより、「メラニン量」は、例えば１．０７１のとき、「色素沈着指数」として４５．６１が得られる。「Ｈｂ酸素飽和度」は、例えば５６．６３のとき、「鬱血状態指数」として４４．２０が得られる。また、「くすみ色ムラ」は、３０．４８のとき、「くすみ色ムラ指数」として３８．９９が得られる。
　なお、肌色指数取得手段１７は、上述のように得られる「色素沈着指数」、「鬱血状態指数」、「くすみ色ムラ指数」を、肌色を数値化した「肌色指数」として取得する。
　＜くすみ指数について＞
　図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）は、くすみ指数について説明するための図である。図１１（Ａ）は、くすみ指数推定式の一例を示し、図１１（Ｂ）は、くすみ指数と官能評価値との関係を示す図である。
　上述した肌のくすみに定義される肌色を評価するため、肌色指数（色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数）を用いて、以下のようにくすみ指数を求める。図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式は、上述した１２４人の被験者の測定データにより得られた色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数の各値を説明変数とした関数値と、官能評価値（従属変数）との重回帰分析により各説明変数の係数を求め、関数を決定したものである。
　図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式に、色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数を代入することで得られるくすみ指数に対して、例えば６１名の被験者の測定データを取得して検証を行った結果の一例を示している。
　図１１（Ｂ）の例では、６１名の被験者のくすみ指数と、３人の官能評価者が５段階評価で肌のくすみの程度（「目立たない」から「目立つ」）を判定した視感評価の平均値とを対応させたところ、相関係数が０．６８７９との高い値が得られた。
　したがって、上述した図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式により得られるくすみ指数を用いることにより、肌のくすみに定義される肌色を評価し、これにより肌のくすみを評価することが可能となる。
　＜くすみ指数を取得する処理＞
　図１２は、肌のくすみ指数を取得する処理の流れを示すフローチャートである。
　図１２に示すように、肌色指数取得手段１７は、肌を側色することにより得られる反射スペクトルデータ、又は肌画像からＸＹＺ値を取得すると（Ｓ１０）、取得したデータ等からメラニン量（メラニン成分の成分量）を算出し（Ｓ１１）、算出したメラニン量をスコア化して「色素沈着指数」を求める（Ｓ１２）。
　次に、肌色指数取得手段１７は、Ｈｂ酸素飽和度を取得すると（Ｓ１３）、鬱血状態を示す「鬱血状態指数」を求める（Ｓ１４）。
　なお、Ｓ１１の処理やＳ１３の処理では、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報や特許第３７２７８０７号公報に記載された手法を用いて、それぞれメラニン量やＨｂ酸素飽和度を取得すると良い。
　次に、肌色指数取得手段１７は、色ムラ指数取得手段１６から得られる色ムラ指数を取得すると（Ｓ１５）、「くすみ色ムラ指数」を求める（Ｓ１６）。
　次に、肌色指数取得手段１７は、Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１６の処理により取得した値を、例えば重回帰モデルにより得られるくすみ指数推定式に代入して、くすみ指数を算出し（Ｓ１７）、処理を終了する。
　＜肌色のくすみ判定値の具体例＞
　図１３（Ａ）及び図１３（Ｂ）は、肌色のくすみ判定値の具体例を示す図である。図１３（Ａ）は、評価対象者の各指数及び肌色のくすみ判定の一例を示し、図１３（Ｂ）は、各指数の値を５段階で評価するときに用いる評価基準の一例を示している。
　図１３（Ａ）の例では、評価対象者に対して、「色素沈着指数」、「鬱血状態指数」、「くすみ色ムラ指数」、「くすみ指数」、「肌色のくすみ判定値」等の項目を用いて評価を行った例を示している。
　例えば、「女性Ａ」の場合には、色素沈着指数は「Ｔ４６．１４」、鬱血状態指数は「Ｔ４７．２０」、くすみ色ムラ指数は「Ｔ３８．７７」、くすみ指数は、「２．３３」、総合的なくすみ判定値は「２　やや弱い」となっている。
　図１３（Ｂ）に示す評価基準では、例えば５段階評価にするため、評価対象者が２０％ずつに分類されるようにスコア化した値を用いて、各段階に分ける基準点を設定し、「小さい」、「やや小さい」、「普通」、「やや大きい」、「大きい」と区分けしている。例えば、図１３（Ｂ）の例では、スコア化した値「４１．５８」を基準点として、「小さい」と「やや小さい」とに区分けしている。また、スコア化した値「４７．４７」を基準点として、「やや小さい」と「普通」とに区分けしている。
　ここで、くすみ評価手段１８は、図１３（Ｂ）の評価基準を用いて、図１３（Ａ）の「女性Ａ」の場合には、色素沈着指数「Ｔ４６．１４」を用いて「やや小さい」と評価し、鬱血状態指数「Ｔ４７．２０」を用いて「やや小さい」等と評価することが可能となる。また、くすみ評価手段１８は、例えばくすみ指数推定式から得られたくすみ指数「２．３３」を用いて、総合的な肌色のくすみ判定値を「２　やや弱い」と判定して、肌のくすみを評価することが可能となる。
　＜肌色のくすみ判定例＞
　図１４（Ａ）及び図１４（Ｂ）は、肌色のくすみ判定例を示す図である。図１４（Ａ）は、肌色のくすみ判定に用いられた肌画像を示し、図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）に示す肌画像の各指数の判定値を示している。
　図１４（Ａ）に示す肌画像は、上述した各指数に基づき、くすみ判定値が「４　やや強い」と判定された例を示している。図１４（Ｂ）に示すくすみ判定例では、色素沈着指数と、鬱血状態指数と、くすみ色ムラ指数のそれぞれを、例えば５段階に区分けしている。
　図１４（Ａ）に示す肌画像の各指数を、図１４（Ｂ）に表すと、色素沈着指数「２．６」、鬱血状態指数「５」、くすみ色ムラ指数「２」のそれぞれを頂点とする三角形４０を表すことが可能となる。なお、図１４（Ｂ）に示す三角形４１は、透明感があると判定された肌の平均データを示し、図１４（Ｂ）に示す三角形４２は、くすみがあると判定された肌の平均データを示す。
　このように、各指数を用いて総合的な肌色のくすみを判定することで、肌のくすみを評価することが可能となる。また、肌色のくすみに対して、どの指数の値が高いかを示すことで、肌色のくすみにどの要因の影響が大きいか等を示すことが可能となる。
　上述したように、本実施形態によれば、色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価することが可能となる。
　以上、本発明者によってなされた発明を好適な実施例に基づき具体的に説明したが、本
発明は上記実施例で説明したものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲
で種々変更可能である。
　本国際出願は２０１３年４月２６日に出願された日本国特許出願２０１３－０９４１３１号に基づく優先権を主張するものであり、その全内容をここに援用する。
１０　くすみ評価装置
１１　入力手段
１２　出力手段
１３　記憶手段
１４　画像取得手段
１５　周波数解析手段
１６　色ムラ指数取得手段
１７　肌色指数取得手段
１８　くすみ評価手段
１９　制御手段
３１　入力装置
３２　出力装置
３３　ドライブ装置
３４　補助記憶装置
３５　メモリ装置
３６　ＣＰＵ
３７　ネットワーク接続装置
３８　記録媒体

Claims (15)

  1. 　肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、
    　前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、
    　前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段と、
    を有することを特徴とする肌のくすみ評価装置。
  2. 　前記周波数解析手段は、
    　前記所定のサイズとして、前記肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解することを特徴とする請求項１に記載の肌のくすみ評価装置。
  3. 　前記色ムラ指数取得手段は、
    　前記肌の色情報から得られる所定の色素成分の分布状態に基づき、前記色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項１に記載の肌のくすみ評価装置。
  4. 　前記所定の色素成分は、メラニン成分であることを特徴とする請求項３に記載の肌のくすみ評価装置。
  5. 　前記肌画像又は前記肌画像に対応する肌の部位から得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する肌色指数取得手段を有し、
    　前記くすみ評価手段は、
    　前記肌色指数取得手段により得られる前記肌色指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項１に記載の肌のくすみ評価装置。
  6. 　前記肌色指数取得手段は、
    　前記肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく色素沈着指数、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、又は前記色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項５に記載の肌のくすみ評価装置。
  7. 　前記くすみ評価手段は、
    　前記くすみ色ムラ指数、前記色素沈着指数、及び前記鬱血状態指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項６に記載の肌のくすみ評価装置。
  8. 　コンピュータにより実行される肌のくすみ評価方法であって、
    　肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手順と、
    　前記周波数解析手順により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手順と、
    　前記色ムラ指数取得手順により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手順とを有することを特徴とする肌のくすみ評価方法。
  9. 　前記周波数解析手順は、
    　前記所定のサイズとして、前記肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解することを特徴とする請求項８に記載の肌のくすみ評価方法。
  10. 　前記色ムラ指数取得手順は、
    　前記肌の色情報から得られる所定の色素成分の分布状態に基づき、前記色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項８に記載の肌のくすみ評価方法。
  11. 　前記所定の色素成分は、メラニン成分であることを特徴とする請求項１０に記載の肌のくすみ評価方法。
  12. 　前記肌画像又は前記肌画像に対応する肌の部位から得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する肌色指数取得手順を有し、
    　前記肌のくすみ評価手順は、
    　前記肌色指数取得手順により得られる前記肌色指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項８に記載の肌のくすみ評価方法。
  13. 　前記肌色指数取得手順は、
    　前記肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく色素沈着指数、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、又は前記色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項１２に記載の肌のくすみ評価方法。
  14. 　前記くすみ評価手順は、
    　前記くすみ色ムラ指数、前記色素沈着指数、及び前記鬱血状態指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項１３に記載の肌のくすみ評価方法。
  15. 　コンピュータを、
    　請求項１に記載のくすみ評価装置が有する各手段として機能させるための肌のくすみ評価プログラムを記憶する記録媒体。
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