WO2017200266A1 - 피부 미백 지수의 생성 방법 - Google Patents

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정춘복
박세준
전희찬
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    • G01N21/1717—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated with a modulation of one or more physical properties of the sample during the optical investigation, e.g. electro-reflectance
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    • G01N2021/1765—Method using an image detector and processing of image signal

Definitions

  • the present invention relates to a method for generating a skin lightening index and a system for implementing the same.
  • the present invention seeks to provide a method and system for achieving such a method that can produce an objective skin whitening index that is consistent with the visually perceived assessment of actual consumer's skin whitening.
  • the present invention comprises the steps of receiving a cross-polarized image of the skin of the subject to be measured;
  • the method for generating the skin whitening index is appropriately reflected in the objective factor for skin whitening and is highly correlated with the visual cognitive evaluation of the consumer, while objective and visual perception of the consumer for the measurement of the effect of the whitening product such as makeup cosmetics.
  • a skin whitening index can be provided that can be used as an indicator that matches the assessment.
  • it can be used to develop products that actually implement the cognitive effects desired by customers.
  • FIG. 1 illustrates an embodiment of a method of generating a skin whitening index according to the present invention.
  • Figure 2 illustrates one embodiment of a system of skin whitening index according to the present invention.
  • Figure 3 shows an image of the face after washing the face of the selected subjects A to F to verify the method and system for generating the skin whitening index according to the present invention.
  • FIG. 4 illustrates the skin shine index generated according to the calculation step (S326) of the skin shine index G according to the measurement subject before and after applying the makeup prescription.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating skin polarization color indices generated according to calculating a b * coordinate value of a CIELAB color space of a cross-polarized image (S410) before and after applying a makeup prescription for each measurement subject.
  • FIG. 6 illustrates the skin whitening index generated according to the calculation step (S511) of the skin whitening index W according to the measurement subject before and after applying the makeup prescription.
  • FIG. 7 shows images of measurement subjects taken before the method of generating the skin whitening index of the measurement targets A to F.
  • FIG. 8 illustrates the relationship between the polarization color index generated during the generation process of the skin whitening index on the vertical axis and the number of votes of the panel preference whitening on the horizontal axis according to the method and system of the present invention.
  • FIG. 9 illustrates the relationship between the skin radiance index generated during the generation process of the skin whitening index on the vertical axis and the number of votes of the panel preference whitening on the horizontal axis, according to the method and system of the present invention.
  • Figure 10 shows the relationship between the horizontal whitening index generated in accordance with the method and system of the present invention, the number of votes of the panel preference whitening in the vertical axis.
  • the method for generating the skin lightening index (see FIG. 1) according to the present invention may be implemented by a system for generating the skin whitening index (see FIG. 2), which is not limited thereto.
  • the system for generating a skin lightening index includes a processor 10 and a memory 20.
  • all of the computational steps performed in accordance with the invention may be performed by the processor 10.
  • the memory 20 stores instructions for performing corresponding to each step of the proposed method according to the present invention processed by the processor 10.
  • the skin whitening index generation system further includes a communication unit (30).
  • the communication unit 30 may be a means connected to the network 40 to receive electronic information via the network 40 or to transmit electronic information via the network 40.
  • the network 40 may allow the communication unit 30 to receive electronic information from a unit not directly connected to the generation system of the skin whitening index, or to transmit electronic information to a component not directly connected.
  • the means is not limited thereto, and may be, for example, an intranet and the Internet.
  • the processor 10 calls the communication unit 30 to receive electronic information from a unit that is not directly connected to the generation system of the skin whitening index via the network 40, or is not directly connected. Electronic information can be sent to the component.
  • the generation system of the skin whitening index further includes a database 50 or is connected to the database 50 via the network 40.
  • the database 50 as a recording medium, is a time-series procedure code performed in the processor 10 of all the information used in the method of generating the skin whitening index, and / or all the steps of the method of generating the skin whitening index. procedural code) can be recorded.
  • an "image” refers to a data set in the form of a matrix containing one or more pixels.
  • a “data set” means an information value that can be recorded electronically in an electronic recording medium, the memory 20, or the database 50.
  • pixel means a data set including color values.
  • color value means a value of at least one item that can calculate the brightness of the pixel or the brightness of the pixel.
  • the color value may be, for example, grayscale including a brightness value;
  • An RGB channel value including a red channel value, a green channel value, and a blue channel value; HSV, including hue, saturation and brightness values, and the like.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes a step (S100) of receiving a cross-polarized image of a skin of a subject to be measured.
  • cross-polarization means that the light reflected from the measurement object has two different polarization directions, and the two polarization directions are orthogonal.
  • the skin whitening index generation system further includes a photographing unit (60).
  • the photographing unit 60 further includes a measurement object and an image converting unit.
  • the image converting unit is not limited thereto as long as it can convert light into an image which is electronic two-dimensional information.
  • the image converting unit may include a charge-coupled device (CCD) and a complementary metal oxide semiconductor (CMOS). -oxide-semiconductor).
  • the photographing unit 60 further includes two polarizers in which the polarization direction is perpendicular between the measurement object and the image conversion unit.
  • the step of receiving a cross-polarized image of the skin of the subject of measurement (S100), the photographing unit 60 as the image of the cross-polarized state reflected light from the skin of the subject further includes a step (S110) of converting.
  • the step of receiving a cross-polarized image of the skin of the subject of measurement (S100), the cross-polarized image of the skin of the subject of measurement is already taken by the communication unit 30 is the network 40 Received from step S120 further comprises.
  • the step of receiving a cross-polarized image of the skin of the subject of measurement (S100), the cross-polarized image of the skin of the subject of measurement is already stored in the memory 20 from the database 50 Replicating and storing (S130) further includes.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes a step (S200) of receiving a parallel polarized image of a skin of a subject to be measured.
  • parallel-polarization means that the light reflected from the measurement object has a state of one polarization direction.
  • the photographing unit 60 further includes one polarizer between the measurement object and the image converting unit.
  • the step of receiving a parallel polarized image of the skin of the subject of measurement (S200), the photographing unit 60 as the image of the parallel polarization state of the light reflected from the skin of the subject may further include a step S210.
  • the step of receiving a parallel polarized image of the skin of the subject of measurement (S200)
  • the network unit 40 receives the parallel polarized image of the skin of the subject of measurement, which the communication unit 30 has already taken.
  • Received from the step (S220) further includes.
  • the step of receiving a parallel polarized image of the skin of the subject of measurement is a replica of the cross-polarized image of the skin of the subject of measurement stored in the memory 20 from the database 50. And further comprising the step of storing (S230).
  • the method for generating a skin lightening index according to the present invention includes generating a surface reflected light image by combining the cross polarized image and the parallel polarized image (S300).
  • the generating of the surface reflected light image (S300) may further include a calculating step (S301) of extracting an image of the face part of the subject from the cross-polarized image of the skin of the subject.
  • the calculating step (S301) of extracting the facial part image of the measurement subject, an eye object, a mouth object and a facial part in the cross-polarized image of the skin of the measurement subject may further include an operation step S301-1 for extracting an object.
  • the calculating step S301 of extracting the face part image and the calculating step S301-1 of extracting the objects may be a step of the process 10 performing a face detection algorithm.
  • the face recognition algorithm may be, for example, an API of OpenCV.
  • an "object” means a data set including a relative position value in one pixel of an image or an image of one or more adjacent pixels.
  • the relative position value in the image refers to a data set including a horizontal position and a vertical position of a corresponding pixel in the image, or a data set including a vector value convertible to such a data set.
  • the adjacent of pixels means that two pixels have a difference in a horizontal position value of a pixel of 1 or less and at the same time a difference in a vertical position value of a pixel of 1 or less.
  • an “API” application programming interface
  • a time series procedural code executed by being called by the processor 10 such that a specific step is calculated in the processor 10.
  • the extracting and calculating the narrowing object of the measurement target may include calculating a maximum rectangular area not including each boundary pixel of the eye object, the mouth object, and the face object.
  • the calculating step (S301) of extracting the facial part image of the measurement subject may include: reducing and storing the cross-polarized image of the skin of the measurement subject in an area corresponding to the buccal object of the measurement subject. (S301-4) is further included.
  • the facial image, which is reduced to the area corresponding to the buccal object, may be extracted to extract a more accurate skin whitening index by extracting only the area of the cheek where the influence of shading due to skin structure such as nose or lips is relatively small.
  • the cross-polarized image and the parallel-polarized image of the skin may be corrected to represent facial images of the same subject.
  • the generating of the surface reflected light image (S300) further includes a calculating step (S302) of extracting a face image of the measurement target from the parallel polarized image of the skin of the measurement target.
  • the generating of the surface reflected light image (S300) may include calculating a color value of each pixel of the cross-polarized image of the skin of the measurement target to a brightness value of grayscale (S303). More).
  • the calculation step (S303) of converting the color value of each pixel of the cross-polarized image of the skin of the subject of measurement to the brightness value of grayscale may use a known or future known grayscale conversion algorithm of color values, for example. , API of the brand name IMAGE-PRO PLUS of MEDIA CYBERNETICS company can be used.
  • the calculating step (S303) of converting the color value of each pixel of the cross-polarized image of the skin of the subject of measurement to the brightness value of gray scale more clearly expresses the difference in brightness of each pixel, resulting in a more accurate skin whitening index. do.
  • the lightness value of the grayscale is 0 to 255, 0 is black, and 255 is white.
  • the generating of the surface reflected light image (S300) may include calculating a color value of each pixel of the parallel polarized image of the skin of the measurement target to a brightness value of grayscale (S304). More).
  • the generating of the surface reflected light image (S300) may include calculating a difference value between brightness values of grayscales for each pixel of the parallel polarized light image and the cross polarized light image, thereby calculating the surface reflected light image. It further includes the step (S305) for storing.
  • the difference value of the brightness value of the gray scale is an absolute value.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes detecting at least one optical object from the surface reflected light image (S310).
  • detecting one or more optical objects from the surface reflected light image includes detecting adjacent pixels in which the difference in grayscale of each pixel in the surface reflected light image is greater than a predetermined value. Comprising a step of generating an object (S311).
  • the predetermined value of the difference value of the grayscale is 50 when the brightness value range of the grayscale is 0 to 255.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes calculating a skin gloss index by using an optical object having a predetermined size or more among the one or more optical objects (S320).
  • the step of calculating the skin gloss index by using the optical object of a predetermined size or more of the one or more optical objects (S320), the size of the object of the optical object is larger than the predetermined value "
  • a calculation step S321 for generating a large " optical object is larger than the predetermined value "
  • the size of an object means the number of pixels included in the object, and when the object is a vector value, it means the sum of the number of pixels included in the boundary and the boundary of the pixel formed by the vector.
  • the predetermined value of the size of the object is four.
  • the step of calculating the skin gloss index by using a light object of a predetermined size or more of the one or more optical objects (S320), the number of the light objects of the predetermined size or more, the one or more Computing an optical object ratio value divided by the number of optical objects other than the optical object having a predetermined size or more among the optical objects (S323).
  • the step of calculating the skin gloss index by using the optical object of a predetermined size or more of the one or more optical objects (S320), the step of calculating the area of the optical object of the predetermined size or more ( S324),
  • the calculating step (S325) of adding the predetermined weight to each of the optical object ratio value and the area of the optical object and summing calculates the skin gloss index G according to Equation 1 below. (S326).
  • R denotes the optical object ratio value
  • A denotes the area of the optical object
  • r denotes a predetermined weight of the optical object ratio value
  • a denotes the optical object ratio. It means a predetermined weight of the area
  • g is a predetermined offset constant of the skin gloss index.
  • the value of r is 0.478
  • the value of a is 0.000268
  • the value of g is 1.49.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes calculating a skin polarization color index using the cross polarized image (S400).
  • the calculating of the skin polarization color index (S400) further includes calculating a b * coordinate value of the CIELAB color space of the cross polarization image (S410).
  • a known or future CIELAB b * conversion algorithm can be used, for example, API of MEDIA CYBERNETICS brand name IMAGE-PRO PLUS Can be used.
  • the step (S410) of calculating the b * coordinate value of the CIELAB color space of the cross-polarized image, the RGB color value of each pixel of the cross-polarized image is X, Y of the CIEXYZ color space And converting to a Z coordinate value (S411).
  • the step (S400) of calculating the skin polarization color index using the cross-polarized image includes a calculation step (S420) of the skin polarization color index P according to Equation 2 below.
  • Equation 2 P is the skin polarization color index, n is the number of pixels of the cross-polarized image, b * i is the b * coordinate value of the CIELAB color space of the i-th pixel.
  • the method for generating a skin whitening index according to the present invention includes calculating a skin whitening index using the skin polarization color index and the skin radiance index (S500).
  • the step of calculating the skin whitening index (S500) further includes a calculation step (S510) of adding and assigning predetermined weights to each of the skin polarization color index and the skin radiance index. do.
  • the calculation step (S510) of adding the predetermined weight to each of the skin polarization color index and the skin radiance index (S510) may include calculating the skin whitening index W according to Equation 3 below ( S511).
  • Equation 3 P means the skin polarization color index, G means the skin gloss index, p means a predetermined weight of the skin polarization color index, g is the skin gloss index It means a predetermined weight, wherein w means a predetermined offset constant of the skin lightening index.
  • the value of p is -5.63
  • the value of g is 1.61
  • the value of w is 159.
  • the method of generating the skin whitening index further includes displaying the calculated skin whitening index (S600).
  • the skin whitening index generation system further includes an image portion 70.
  • the imaging unit 70 is not limited to any device capable of electronically displaying the calculated skin whitening index or the optical reproduction state of the image.
  • the skin whitening index was generated and the skin whitening index was compared with the panel test results.
  • the makeup prescription of # 1 to # 5 was prepared as shown in Table 2 below.
  • the value of each component in Table 2 below represents the weight percent value of each component relative to the total weight of the composition according to the makeup formulation.
  • the skin whitening index is generated according to the method and system for generating the skin whitening index for the subjects A to F after washing the facial part, and applying the makeup prescription # 1 prepared after washing the facial part to the facial part to the subjects A to F
  • the skin whitening index was generated according to the method and system for generating the skin whitening index according to the present invention, and the skin whitening index was generated by the same procedure as the makeup prescription # 1 using # 2 to # 5 instead of the makeup prescription # 1. .
  • the results are shown in Table 3 below.
  • the step of calculating the skin glossiness index G included in the step (S320) of calculating the skin glossiness index in the method for generating the skin whitening index according to the present invention (S326).
  • the skin radiance index G is a predetermined weight of the optical object ratio value is 0.478
  • a predetermined weight of the area of the optical object is 0.000268, and a predetermined offset constant of the skin radiance index is 1.49
  • the generated skin gloss index is shown in FIG. 4 before and after applying the makeup prescription for each measurement subject, before FIG. 4 before applying the makeup prescription, standard applying the makeup prescription # 1, and TiO2 applying the makeup prescription # 2.
  • White P is after makeup prescription # 3
  • Blue P is after makeup prescription # 4
  • Red P is after makeup prescription # 5.
  • the generated skin whitening index of Table 3 b * of the CIELAB color space of the cross-polarized image of the cross-polarized image included in the step (S400) of calculating the skin polarization color index of the method of generating the skin whitening index according to the present invention
  • Computing the coordinate value (S410) is performed.
  • the generated polarization color index of the skin is shown in FIG. 5 before and after applying the makeup prescription for each measurement subject, and the bars represented by before, standard, TiO 2, White P, Blue P and Red P of FIG. 5 are the same as those of FIG. 4. Do.
  • the generated skin whitening index of Table 3 the calculation step (S511) of the skin whitening index W included in the step (S500) of calculating the skin whitening index of the method of generating a skin whitening index according to the present invention
  • the skin radiance index G is a predetermined weight of the optical object ratio value is 0.478
  • the predetermined weight of the area of the optical object is 0.000268,
  • the predetermined offset constant of the skin radiance index is 1.49.
  • the operation is generated in the process (10).
  • the generated skin whitening index is shown before and after applying the makeup prescription for each measurement subject in FIG. 6, and the bars represented by before, standard, TiO 2, White P, Blue P and Red P of FIG. 6 are the same as in FIG. 4. .
  • each mark means a measurement subject of an image in which the mark is described and a makeup prescription applied to the measurement subject.
  • 100 male and 50 female skin whitening evaluation panels were selected from 50 males and 50 females from 20 to 50 years old.
  • the 17-inch LCD under the trade name MT-RC410 manufactured by Samsung Electronics was selected for the selected whitening skin whitening panel.
  • the first and second votes were voted by the first and second votes for each measurement subject.
  • the weight of each prescription was calculated by assigning weight 2 to the first place and weight 1 to the second place, and the number of votes of panel preference whitening was derived by each makeup prescription.
  • the relationship between the polarized color index generated during the generation process of the skin whitening index on the vertical axis and the panel vote result of the skin whitening on the table 4 on the horizontal axis is shown in FIG. It was. As shown in FIG. 8, since the generated skin polarization color index indicates a panel voting result of skin whitening and a coefficient of determination (R 2 ) of 0.6412, the generated skin polarization color index is a visual perception of the consumer. It can be seen that the correlation with the evaluation is low.
  • the relationship between the skin shine index generated during the process of generating the skin whitening index according to the method and the system of Table 3 is shown on the vertical axis, and the panel voting result of the skin whitening of Table 4 is shown on the horizontal axis.
  • the generated skin radiance index indicates a panel voting result of skin whitening and a coefficient of determination (R 2 ) of 0.6883 as a result of the regression analysis. It can be seen that the correlation is low.
  • the correlations are shown in FIG. 10 with the horizontal axis representing the skin whitening index generated according to the method and system of the present invention shown in Table 3 above, and the number of votes of the panel preferred whitening according to Table 4 as the vertical axis.
  • the skin whitening index generated according to the method and system of the present invention can be seen that the regression analysis shows the number of votes of the panel preference whitening according to Table 4 and the coefficient of determination (R 2 ) of 0.919
  • R 2 coefficient of determination
  • the skin whitening index generated according to the method and system of the present invention is highly correlated with the visual cognitive evaluation of the consumer.
  • the skin whitening index generated according to the method and system of the present invention is an index that is objective in measuring the effect of a whitening product such as makeup cosmetics and corresponds to the visual cognitive evaluation of the consumer.

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Abstract

본 발명은 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계; 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계; 상기 교차 편광 이미지 및 상기 평행 편광 이미지를 조합하여 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계; 상기 표면 반사광 이미지로부터 하나 이상의 광 객체를 검출하는 단계; 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 윤기 지수를 연산하는 단계; 상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계; 및 상기 피부 편광색 지수 및 상기 윤기 지수를 이용하여 피부 미백 지수를 연산하는 단계;를 포함하는 피부 미백 지수의 생성 방법에 관한 것이다.

Description

피부 미백 지수의 생성 방법
본 발명은 피부 미백 지수의 생성 방법 및 이를 구현하는 시스템에 관한 것이다.
화장품의 소비자들이 달성하고자 하는 미적 효과는 다양하게 존재하고 있으나, 피부 미백은 화장품의 소비자들이 달성하고자 하는 주된 목표 중 하나이다.
피부 미백 효과에 대하여, 피부의 단순한 밝기나 채도 명도 등의 단순한 수치로 평가하게 되면, 소비자의 시각적 인지 평가에 부합하지 않으며, 따라서, 소비자의 시각적 인지 평가에 부합하는 지수를 개발하고자 하는 시도가 종래에 다수 존재하였다.
종래의 지수 평가 방법 중 번들거림, 즉, 피부의 윤기를 피부를 촬영한 이미지를 주파수 별로 분리하여 윤기를 평가하거나, 이미지의 화상 데이터의 화소 수와 밝기로 윤기를 평가하는 방법 등을 반영하는 방법들이 존재하였으나, 이러한 방법에 의한 결과는 컴퓨터 시뮬레이션에 기반한 것으로 실제 제품 사용에 의한 고객의 피부 변화를 평가한 것은 아니며, 육안으로 평가한 피부의 번들거림 상태와 잘 부합되지 않는 한계가 존재하였다.
또한, 종래의 지수 평가 방법 중 피부의 윤기를 편광 이미지를 이용하여 산출하는 방법이 존재하였으나, 이러한 방법은 피부의 윤기에 대한 소비자의 시각적 인지 평가에는 어느 정도 부합하지만, 피부 미백에 대한 소비자 인지 평가에는 유의미한 상관성을 나타내지 못하여 부합하지 않는 한계가 존재하였다.
따라서, 고객이 인지하는 미백에 대하여 단순한 밝기에 따른 평가가 아니면서, 인지되는 피부 미백에 대한 객관적인 요소가 적절하게 결합 및 반영되어 최종적으로 소비자의 시각적 인지 효과에 부합하는 지수의 개발이 요구되고 있다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
1. 한국 공개특허공보 제2001-0114041호
본 발명은 피부의 미백에 대하여 실제 소비자가 시각적으로 인지하는 평가와 부합하는 객관적인 피부 미백 지수를 생성할 수 있는 방법 및 이러한 방법을 달성하는 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명은 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계;
측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계;
상기 교차 편광 이미지 및 상기 평행 편광 이미지를 조합하여 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계;
상기 표면 반사광 이미지로부터 하나 이상의 광 객체를 검출하는 단계;
상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계;
상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계; 및
상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수를 이용하여 피부 미백 지수를 연산하는 단계;를 포함하는 피부 미백 지수의 생성 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 피부 미백에 대한 객관적인 요소가 적절하게 반영되어 소비자의 시각적 인지 평가와 높은 상관 관계로 부합하면서도, 메이크업 화장품 등 미백 제품의 효과 측정에 객관적이고 소비자의 시각적 인지 평가에 부합하는 지표로 활용할 수 있는 피부 미백 지수를 제공할 수 있다. 또한, 여기에서 획득한 객관적 미백 지수를 바탕으로 고객이 원하는 인지효능을 실제로 구현하는 제품 개발에 활용 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 시스템의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 및 시스템을 검증하기 위하여 선정된 측정 대상자 A 내지 F의 세안 후 안면부를 촬영한 영상을 나타낸 것이다.
도 4는 피부 윤기 지수 G의 연산 단계 (S326)에 따라 생성된 피부 윤기 지수를 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하여 나타낸 것이다.
도 5는 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)에 따라 생성된 피부 편광색 지수를 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하여 나타낸 것이다.
도 6은 피부 미백 지수 W의 연산 단계 (S511)에 따라 생성된 피부 미백 지수를 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하여 나타낸 것이다.
도 7은 측정 대상자 A 내지 F의 피부 미백 지수의 생성 방법의 실시 전 마다 촬영한 측정 대상자들의 영상을 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수의 생성 과정 도중에 생성된 피부 편광색 지수를 세로축으로, 패널 선호미백의 투표수를 가로축으로 하여 그 연관 관계를 도시하여 나타낸 것이다
도 9는 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수의 생성 과정 도중에 생성된 피부 윤기 지수를 세로축으로, 패널 선호미백의 투표수를 가로축으로 하여 그 연관 관계를 도시하여 나타낸 것이다
도 10은 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 생성된 피부 미백 지수를 가로축으로, 패널 선호미백의 투표수를 세로축으로 하여 그 연관 관계를 도시하여 나타낸 것이다.
이하, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법을 도면 및 구체적인 실시상태들을 들어 상세히 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법(도 1 참조)은 후술할 피부 미백 지수의 생성 시스템(도 2 참조)에 의하여 구현될 수 있으나, 그 구현 태양은 이에 제한되지 않는다.
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 시스템은 프로세서 (10) 및 메모리 (20)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 본 발명에 따라 실시되는 모든 연산 단계는 상기 프로세서 (10)에 의하여 실시될 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 메모리 (20)는 상기 프로세서 (10)에서 처리되는 본 발명에 따른 제안방법의 각 단계에 대응되는 수행하기 위한 지시사항을 저장한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템은 통신부 (30)를 더 포함한다. 상기 통신부 (30)는 네트워크 (40)에 연결되어 상기 네트워크 (40)를 경유하는 전자적 정보를 수신하거나, 상기 네트워크 (40)를 경유하여 전자적 정보를 송신하는 수단일 수 있다.
상기 네트워크 (40)는 상기 통신부 (30)가 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템에 직접 연결되지 않은 구성부 (unit)로부터 전자적 정보를 수신하거나, 직접 연결되지 않은 구성부에 전자적 정보를 송신할 수 있는 수단이면 이를 제한하지 않으며, 예를 들어, 인트라넷 (intranet), 인터넷 (internet)일 수 있다.
상기 프로세서 (10)는 상기 통신부 (30)를 호출하여, 상기 네트워크 (40)를 경유하여 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템에 직접 연결되지 않은 구성부 (unit)로부터 전자적 정보를 수신하거나, 직접 연결되지 않은 구성부에 전자적 정보를 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템은 데이터베이스 (50)를 더 포함하거나, 상기 네트워크 (40)를 경유하여 데이터베이스 (50)에 연결된다. 상기 데이터베이스 (50)는 기록 매체로서, 상기 피부 미백 지수의 생성 방법에서 사용되는 모든 정보, 및/또는 상기 피부 미백 지수의 생성 방법의 모든 단계들의 상기 프로세서 (10)에서 수행되는 시계열적 절차 코드 (procedural code)가 기록될 수 있다.
본 명세서에 있어서, "이미지"(image)는 하나 이상의 픽셀을 포함하는 행렬 형태의 데이터 세트를 의미한다.
본 명세서에 있어서, "데이터 세트" (data set)는 전자 기록 매체, 상기 메모리 (20), 또는 상기 데이터베이스 (50)에 전자적으로 기록될 수 있는 정보값을 의미한다.
본 명세서에 있어서, "픽셀"(pixel)은 색상값을 포함하는 데이터 세트를 의미한다.
본 명세서에 있어서, "색상값"은 상기 픽셀의 명도 (brightness) 또는 상기 픽셀의 명도를 연산할 수 있는 적어도 하나 이상의 항목의 값을 의미한다. 상기 색상값은 예를 들어, 명도값을 포함하는 그레이스케일 (grayscale); 적색 채널값, 녹색 채널값 및 청색 채널값을 포함하는 RGB 채널값; 색상값 (hye), 채도값 (saturation) 및 명도값 (value)을 포함하는 HSV 등일 수 있다.
측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계 (S100)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은, 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계 (S100)를 포함한다.
본 명세서에 있어서, "교차 편광" (cross-polarization)은, 측정 대상에서 반사된 빛이 상이한 2개의 편광 방향을 가지고, 2개의 편광 방향이 직교 (orthogonal) 상태인 것을 의미한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템은 촬영부 (60)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 촬영부 (60)는 측정 대상과 이미지 변환부를 더 포함한다. 상기 이미지 변환부는 빛을 전자적 2차원 정보인 이미지로 변환시킬 수 있는 수단이면, 이를 제한하지 않으며, 예를 들어, 전하결합소자 (CCD, Charge-Coupled Device), 상보성 금속산화막 반도체 (CMOS, complementary metal-oxide-semiconductor) 를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 촬영부 (60)는 측정 대상과 상기 이미지 변환부 사이에 편광 방향이 수직인 2개의 편광자 (polarizer)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계 (S100)는, 상기 촬영부 (60)가 상기 측정 대상자의 피부에서 반사된 빛을 교차 편광 상태의 이미지로 변환하는 단계 (S110)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계 (S100)는, 상기 통신부 (30)가 이미 촬영된 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 상기 네트워크 (40)로부터 전송받는 단계 (S120)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계 (S100)는, 상기 메모리 (20)가 이미 저장된 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 상기 데이터베이스 (50)로부터 복제하여 저장하는 단계 (S130)를 더 포함한다.
측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계 (S200)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은, 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계 (S200)를 포함한다.
본 명세서에 있어서, "평행 편광" (parallel-polarization)은, 측정 대상에서 반사된 빛이 1개의 편광 방향을 가지는 상태인 것을 의미한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 촬영부 (60)는 측정 대상과 상기 이미지 변환부 사이에 1개의 편광자 (polarizer)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계 (S200)는, 상기 촬영부 (60)가 상기 측정 대상자의 피부에서 반사된 빛을 평행 편광 상태의 이미지로 변환하는 단계 (S210)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계 (S200)는, 상기 통신부 (30)가 이미 촬영된 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 상기 네트워크 (40)로부터 전송받는 단계 (S220)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계 (S200)는 상기 메모리 (20)가 이미 저장된 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 상기 데이터베이스 (50)로부터 복제하여 저장하는 단계 (S230)를 더 포함한다.
표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 교차 편광 이미지 및 상기 평행 편광 이미지를 조합하여 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지 중 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S301)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S301)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지에서 안구 객체 (eye object), 입 객체 (mouth object) 및 안면부 객체 (face object)를 추출하는 연산 단계 (S301-1)를 더 포함한다. 상기 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S301) 및 상기 객체들을 추출하는 연산 단계 (S301-1)는 상기 프로세스 (10)가 안면 인식 알고리즘 (face detection algorithm)으로 연산하는 단계일 수 있다. 상기 안면 인식 알고리즘은 예를 들어, OpenCV의 API일 수 있다.
본 명세서에 있어서, "객체" (object)는 이미지 중 하나의 픽셀 또는 인접한 하나 이상의 픽셀들의 이미지 중 상대 위치값을 포함하는 데이터 세트를 의미한다. 상기 이미지 중 상대 위치값은 이미지 중 해당 픽셀의 가로 위치 및 세로 위치를 포함하는 데이터 세트 또는 이러한 데이터 세트로 변환 연산 가능한 벡터값을 포함하는 데이터 세트를 의미한다.
본 명세서에 있어서, 픽셀이 인접함 (adjacent)은 2개의 픽셀이 픽셀의 가로 위치값의 차이가 1 이하이고 동시에 픽셀의 세로 위치값의 차이가 1 이하인 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서, "API" (application programming interface)는 특정 단계가 상기 프로세서 (10)에서 연산되도록 상기 프로세서 (10)에서 호출되어 수행되는 시계열적 절차 코드 (procedural code)를 의미한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S301)는, 상기 안구 객체, 상기 입 객체 및 안면부 객체로부터 상기 측정 대상자의 협부 객체 (cheek object)를 추출 연산 단계 (S301-3)를 더 포함한다. 상기 측정 대상자의 협부 객체를 추출 연산하는 단계는 상기 안구 객체, 상기 입 객체 및 상기 안면부 객체의 각 경계 픽셀을 포함하지 않는 최대 사각형 영역을 연산하는 단계일 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S301)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 상기 측정 대상자의 협부 객체에 해당하는 영역으로 축소 저장하는 단계 (S301-4)를 더 포함한다. 상기 협부 객체에 해당하는 영역으로 축소 저장된 안면부 이미지는 코나 입술 등 피부 구조물로 인한 음영의 영향이 상대적으로 적은 볼 부분의 영역만 추출하여 더 정확한 피부 미백 지수를 도출하게 할 수 있으며, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지 및 평행 편광 이미지가 동일한 측정 대상자의 안면부 이미지를 나타내도록 보정할 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)는, 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지 중 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S302)를 더 포함한다.
상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지 중 측정 대상자의 안면부 이미지를 추출하는 연산 단계 (S302)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지가 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지인 것을 제외하고는, 상기 연산 단계 (S301)에 대한 모든 설명이 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지의 각 픽셀의 색상값을 그레이스케일의 명도값으로 변환하는 연산 단계 (S303)를 더 포함한다. 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지의 각 픽셀의 색상값을 그레이스케일의 명도값으로 변환하는 연산 단계 (S303)는, 공지 또는 향후 공지될 색상값의 그레이스케일 변환 알고리즘를 사용할 수 있으며, 예를 들어, MEDIA CYBERNETICS사의 상품명 IMAGE-PRO PLUS의 API를 사용할 수 있다. 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지의 각 픽셀의 색상값을 그레이스케일의 명도값으로 변환하는 연산 단계 (S303)는, 각 픽셀의 밝기 차이를 더 명확하게 나타내어, 더 정확한 피부 미백 지수를 도출하게 한다.
본 명세서의 일 실시상태에 있어서, 상기 그레이스케일의 명도값은 0 내지 255이며, 0은 흑색이고 255는 백색을 의미한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)는, 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지의 각 픽셀의 색상값을 그레이스케일의 명도값으로 변환하는 연산 단계 (S304)를 더 포함한다.
상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지의 각 픽셀의 색상값을 그레이스케일의 명도값으로 변환하는 연산 단계 (S304)는, 상기 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지가 상기 측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지인 것을 제외하고는, 상기 연산 단계 (S303)에 대한 모든 설명이 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계 (S300)는, 상기 평행 편광 이미지 및 상기 교차 편광 이미지의 각 픽셀 별 그레이스케일의 명도값의 차이값을 연산하여 상기 표면 반사광 이미지를 저장하는 단계 (S305)를 더 포함한다.
본 명세서의 일 실시상태에 있어서, 상기 그레이스케일의 명도값의 차이값은 절대값이다.
표면 반사광 이미지로부터 광 객체를 검출하는 단계 (S310)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 표면 반사광 이미지로부터 하나 이상의 광 객체를 검출하는 단계 (S310)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 표면 반사광 이미지로부터 하나 이상의 광 객체를 검출하는 단계 (S310)는, 상기 표면 반사광 이미지 중 각 픽셀의 그레이스케일의 차이값이 미리 결정된 값보다 큰 인접한 픽셀들을 광 객체로 생성하는 연산 단계 (S311)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 그레이스케일의 차이값의 미리 결정된 값은 그레이스케일의 명도값의 범위가 0 내지 255인 경우, 50이다.
광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)는, 상기 광 객체 중 객체의 크기가 미리 결정된 값보다 큰 "큰" 광 객체로 생성하는 연산 단계 (S321)를 포함한다.
본 명세서에 있어서, 객체의 크기는 객체에 포함된 픽셀의 수를 의미하며, 상기 객체가 벡터값인 경우, 벡터가 이루는 픽셀의 경계 및 그 경계 내에 포함되는 모든 픽셀의 개수의 합을 의미한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 객체의 크기의 미리 결정된 값은 4이다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)는, 상기 광 객체 중 객체의 크기가 미리 결정된 값보다 큰 광 객체를 "큰" 광 객체로 생성하는 연산 단계 (S322)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)는, 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체의 수를, 상기 하나 이상의 광 객체 중 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 제외한 나머지 광 객체의 수로 나눈 광 객체 비율값을 연산하는 단계 (S323)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)는, 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체의 면적을 연산하는 단계 (S324)를 포함한다,
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)는, 상기 광 객체 비율값 및 상기 광 객체의 면적 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계 (S325)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 광 객체 비율값 및 상기 광 객체의 면적 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계 (S325)는, 하기 수학식 1에 따른 피부 윤기 지수 G의 연산 단계 (S326)를 포함한다.
Figure PCTKR2017005057-appb-M000001
상기 수학식 1에 있어서, R은 상기 광 객체 비율값을 의미하고, A는 상기 광 객체의 면적을 의미하며, r은 상기 광 객체 비율값의 미리 결정된 가중치를 의미하고, a는 상기 광 객체의 면적의 미리 결정된 가중치를 의미하며, 상기 g는 피부 윤기 지수의 미리 결정된 오프셋 (offset) 상수를 의미한다.
본 명세서의 일 실시상태에 있어서, 상기 수학식 1에 있어서, r의 값은 0.478, a의 값은 0.000268 및 g의 값은 1.49이다.
교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계 (S400)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계 (S400)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 편광색 지수를 연산하는 단계 (S400)는, 상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)를 더 포함한다.
상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)는, 공지 또는 향후 공지될 CIELAB b* 변환 알고리즘를 사용할 수 있으며, 예를 들어, MEDIA CYBERNETICS사의 상품명 IMAGE-PRO PLUS의 API를 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)는, 상기 교차 편광 이미지의 각 픽셀의 RGB 색상값을 CIEXYZ 색공간의 X, Y 및 Z 좌표값으로 변환 연산하는 단계 (S411)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)는, 상기 교차 편광 이미지의 각 픽셀의 CIEXYZ 색공간의 X, Y 및 Z 좌표값을 CIELAB 색공간의 L, a* 및 b* 좌표값으로 변환 연산하는 단계 (S411)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계 (S400)는, 하기 수학식 2에 따른 피부 편광색 지수 P의 연산 단계 (S420)를 포함한다.
Figure PCTKR2017005057-appb-M000002
상기 수학식 2에 있어서, P는 상기 피부 편광색 지수, n은 교차 편광 이미지의 픽셀의 수, b*i는 i번째 픽셀의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 의미한다.
피부 미백 지수를 연산하는 단계 (S500)
본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수를 이용하여 피부 미백 지수를 연산하는 단계 (S500)를 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수를 연산하는 단계 (S500)는, 상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계 (S510)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계 (S510)는, 하기 수학식 3에 따른 피부 미백 지수 W의 연산 단계 (S511)를 포함한다.
Figure PCTKR2017005057-appb-M000003
상기 수학식 3에 있어서, P는 상기 피부 편광색 지수를 의미하고, G는 상기 피부 윤기 지수를 의미하며, p는 상기 피부 편광색 지수의 미리 결정된 가중치를 의미하고, g는 상기 피부 윤기 지수의 미리 결정된 가중치를 의미하며, 상기 w는 피부 미백 지수의 미리 결정된 오프셋 (offset) 상수를 의미한다.
본 명세서의 일 실시상태에 있어서, 상기 수학식 3에 있어서, p의 값은 -5.63, g의 값은 1.61 및 w의 값은 159이다.
피부 미백 지수를 표시하는 단계 (S600)
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수의 생성 방법은 상기 연산된 피부 미백 지수를 표시하는 단계 (S600)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시상태에 있어서, 상기 피부 미백 지수의 생성 시스템은, 화상부 (70)를 더 포함한다. 상기 화상부 (70)는 상기 연산된 피부 미백 지수 또는 이미지의 광학적 재현 상태를 전자적으로 표시할 수 있는 장치이면 이를 제한하지 않는다.
후술하는 바와 같이, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 및 시스템의 피부 미백 지수를 검증하기 위하여, 피부 미백 지수를 생성 후 그 피부 미백 지수와 패널 테스트 결과를 비교하였다.
먼저, 측정 대상자로 25세 내지 35세의 여성 7명을 선정하였으며, 예비적으로 측정 대상자의 안면부를 도 3과 같이 촬영하여, 뺨 부위의 이미지의 CIELAB 색공간의 L* 값의 평균값을 측정하였으며, 그 결과는 하기 표 1과 같다.
측정 대상자 측정된 뺨 부위의 CIELAB 색공간의 값
L* a* b*
A 82.7 10.7 13.2
F 80.5 12.6 11.3
E 80.2 13.2 16.4
B 80.1 12.1 16.6
C 79.3 11.8 18
G 78.7 12.7 14.2
D 77.7 14.3 12.5
또한, 메이크업 적용에 따른 피부 미백 효과 변화를 확인하기 위하여, 하기 표 2와 같이 #1 내지 #5의 메이크업 처방을 조제하였다. 하기 표 2에서 각 성분의 값은 메이크업 처방에 따른 조성물 총 중량에 대한 각 성분의 중량% 값을 나타낸다.
성분 메이크업 처방
#1 #2 #3 #4 #5
FK-500s(탈크) 21.72 21.72 21.72 21.72 21.72
tr-2 AS(합성마이카) 20 20 20 20 20
BN(boron nitride) 20 10 10 10 10
FTL-300(TiO2) 0 10 0 0 0
9003F(화이트펄) 0 0 10 0 0
7801F(블루펄) 0 0 0 10 0
7401F(레드펄) 0 0 0 0 10
Micro TiO2 ss (티타늄 옥사이드) 12 12 12 12 12
Z-cote HP1(징크 옥사이드) 3 3 3 3 3
sunsil 130-sm(실리카) 4 4 4 4 4
ea-209(폴리머 파우더) 8 8 8 8 8
KSP 300(폴리머 파우더) 2 2 2 2 2
ots-red(적색 색소) 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25
ots-yellow(황색 색소) 1 1 1 1 1
ots-black(흑색 색소) 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
cosmol 222(에스터오일) 3 3 3 3 3
dc 556(실리톤 오일) 2 2 2 2 2
Dermofeel BGC(폴리올함유 오일) 3 3 3 3 3
합계 100 100 100 100 100
이후, 안면부를 세안 후 측정 대상자 A 내지 F에 대하여 피부 미백 지수의 생성 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수를 생성하고, 안면부를 세안 후 조제된 메이크업 처방 #1를 측정 대상자 A 내지 F에 안면부에 적용하여, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수를 생성하였으며, 메이크업 처방 #1 대신 #2 내지 #5를 사용하여 메이크업 처방 #1과 동일한 절차로 피부 미백 지수를 생성하였다. 그 결과는 하기 표 3과 같다.
측정 대상자 생성된 피부 미백 지수
메이크업 처방 적용 전 메이크업 처방 적용 후
#1 #2 #3 #4 #5
A 64.0 38.5 50.9 64.3 48.7 49.5
F 48.11835 35.87543 39.04004 89.93798 62.14523 44.48692
E 49.29287 54.06257 74.03321 122.262 76.39917 41.12646
B 95.80049 90.44089 95.38661 172.0467 96.3697 109.2961
C 43.66938 55.60063 73.45128 111.2717 73.51215 90.4546
G 78.70452 41.17366 69.157 109.4671 65.4414 40.33232
D 67.0 58.8 66.3 110.2 68.8 65.4
상기 표 3의 생성된 피부 미백 지수의 생성 과정은, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 중 상기 피부 윤기 지수를 연산하는 단계 (S320)에 포함된 상기 피부 윤기 지수 G의 연산 단계 (S326)가 수행되며, 이 때, 상기 피부 윤기 지수 G는 상기 광 객체 비율값의 미리 결정된 가중치는 0.478이고, 상기 광 객체의 면적의 미리 결정된 가중치는 0.000268이며, 상기 피부 윤기 지수의 미리 결정된 오프셋 상수는 1.49로 상기 메모리 (20)에 저장된 상태에서, 상기 프로세스 (10)에서 연산하여 생성된다. 이렇게 생성된 피부 윤기 지수는 도 4에 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하였으며, 도 4의 before는 메이크업 처방 적용 전, standard는 메이크업 처방 #1 적용 후, TiO2는 메이크업 처방 #2 적용 후, White P는 메이크업 처방 #3 적용 후, Blue P는 메이크업 처방 #4 적용 후, Red P는 메이크업 처방 #5 적용 후를 나타낸다.
또한, 상기 표 3의 생성된 피부 미백 지수는, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 중 상기 피부 편광색 지수를 연산하는 단계 (S400)에 포함된 상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계 (S410)가 수행된다. 이렇게 생성된 피부 편광색 지수는 도 5에 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하였으며, 도 5의 before, standard, TiO2, White P, Blue P 및 Red P가 각각 나타내는 바는 도 4와 동일하다.
또한, 상기 표 3의 생성된 피부 미백 지수는, 본 발명에 따른 피부 미백 지수의 생성 방법 중 상기 피부 미백 지수를 연산하는 단계 (S500)에 포함된 상기 피부 미백 지수 W의 연산 단계 (S511)가 수행되며, 이 때, 상기 피부 윤기 지수 G는 상기 광 객체 비율값의 미리 결정된 가중치는 0.478이고, 상기 광 객체의 면적의 미리 결정된 가중치는 0.000268이며, 상기 피부 윤기 지수의 미리 결정된 오프셋 상수는 1.49로 상기 메모리 (20)에 저장된 상태에서, 상기 프로세스 (10)에서 연산하여 생성된다. 이렇게 생성된 피부 미백 지수는 도 6에 측정 대상자 별로 메이크업 처방 적용 전/후에 따라 도시하였으며, 도 6의 before, standard, TiO2, White P, Blue P 및 Red P가 각각 나타내는 바는 도 4과 동일하다.
본 발명에 따라 생성된 피부 미백 지수와 비교하기 위하여, 전술한 측정 대상자 A 내지 F의 피부 미백 지수의 생성 방법의 실시 전 마다 촬영부 (60)가 촬영하는 측정 대상자의 피부 부위와 동일한 위치를 이미지의 광학적 재현 가능한 이미지로 저장하였으며, 그 결과를 광학적 재현한 영상은 도 7과 같다. 도 7에서, 각 표식은 해당 표식이 기재된 영상의 측정대상자 및 그 측정 대상자에 적용된 메이크업 처방을 의미한다.
20세 이상 50세 미만 연령의 100명의 피부 미백 육안 평가 패널을 남성 50명 및 여성 50명으로 선정하여, 선정된 피부 미백 육안 평가 패널들에게 각각 삼성전자에서 제조된 상품명 MT-RC410인 17인치 LCD 모니터로 도 7에 도시된 이미지를 각 측정 대상자 및 메이크업 처방 별로 시간 간격을 두고 보여준 뒤, 피부 미백이 가장 우수한 메이크업 처방을 각 측정 대상자 별로 1위 1표 및 2위 1표 씩 투표하도록 하였으며, 하기 표 4와 같이 1위에는 가중치 2를 2위에는 가중치 1을 부여하여 각 처방별 가중치를 산정하여 각 메이크업 처방 별로 패널 선호미백의 투표수를 도출하였다.
메이크업 처방 적용 후
#1 #2 #3 #4 #5
1순위 득표수/2순위 득표수 1/1 1/4 5/1 0/0 0/1
가중치 계산값 3 6 11 0 1
상기 표 3의 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수의 생성 과정 도중에 생성된 피부 편광색 지수를 세로축으로, 상기 표 4의 피부 미백의 패널 투표 결과를 가로축으로 하여 도 8에 연관 관계를 도시하였다. 도 8에 나타낸 바와 같이, 생성된 피부 편광색 지수는 회귀 분석 결과 피부 미백의 패널 투표 결과와 0.6412의 결정계수 (R2)를 나타내는 것을 확인할 수 있으므로, 생성된 피부 편광색 지수는 소비자의 시각적 인지 평가와 상관 관계가 낮음을 알 수 있다.
상기 표 3의 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 피부 미백 지수를 생성 과정 도중에 생성된 피부 윤기 지수를 세로축으로, 상기 표 4의 피부 미백의 패널 투표 결과를 가로축으로 하여 도 9에 연관 관계를 도시하였다. 도 9에 나타낸 바와 같이, 생성된 피부 윤기 지수는 회귀 분석 결과 피부 미백의 패널 투표 결과와 0.6883의 결정계수 (R2)를 나타내는 것을 확인할 수 있으므로, 생성된 피부 윤기 지수는 소비자의 시각적 인지 평가와 상관 관계가 낮음을 알 수 있다.
상기 표 3의 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 생성된 피부 미백 지수를 가로축으로, 상기 표 4에 따른 패널 선호미백의 투표수를 세로축으로 하여 도 10에 연관 관계를 도시하였다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 생성된 피부 미백 지수는 회귀 분석 결과 상기 표 4에 따른 패널 선호미백의 투표수와 0.919의 결정계수 (R2)를 나타내는 것을 확인할 수 있으므로, 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 생성된 피부 미백 지수는 소비자의 시각적 인지 평가와 높은 상관 관계로 부합함을 알 수 있다. 또한, 본 발명의 방법 및 시스템에 따라 생성된 피부 미백 지수는 메이크업 화장품 등 미백 제품의 효과 측정에 객관적이고 소비자의 시각적 인지 평가에 부합하는 지표임을 확인할 수 있다.
전술한 피부 미백 지수의 생성 방법은 도면에 제시 또는 미제시된 순서도를 참조로 하여 설명되었다. 간단히 설명하기 위하여 상기 방법은 일련의 블록들로 도시되고 설명되었으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 다른 블록들과 본 명세서에서 도시되고 기술된 것과 상이한 순서로 또는 동시에 일어날 수도 있으며, 동일한 또는 유사한 결과를 달성하는 다양한 다른 분기, 흐름 경로, 및 블록의 순서들이 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 방법의 구현을 위하여 도시된 모든 블록들이 요구되지 않을 수도 있다.
또한, 이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 후술하는 청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

Claims (9)

  1. 측정 대상자의 피부의 교차 편광 이미지를 입력받는 단계;
    측정 대상자의 피부의 평행 편광 이미지를 입력받는 단계;
    상기 교차 편광 이미지 및 상기 평행 편광 이미지를 조합하여 표면 반사광 이미지를 생성하는 단계;
    상기 표면 반사광 이미지로부터 하나 이상의 광 객체를 검출하는 단계;
    상기 하나 이상의 광 객체 중 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 이용하여 피부 윤기 지수를 연산하는 단계;
    상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계; 및
    상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수를 이용하여 피부 미백 지수를 연산하는 단계;를 포함하는 피부 미백 지수의 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피부 미백 지수를 연산하는 단계는, 상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 피부 편광색 지수를 연산하는 단계는, 상기 교차 편광 이미지의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 연산하는 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 피부 윤기 지수를 연산하는 단계는, 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체의 수를, 상기 하나 이상의 광 객체 중 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체를 제외한 나머지 광 객체의 수로 나눈 광 객체의 비율값을 연산하는 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 피부 윤기 지수를 연산하는 단계는, 상기 미리 결정된 크기 이상의 광 객체의 면적을 연산하는 단계를 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 피부 윤기 지수를 연산하는 단계는, 상기 광 객체의 비율값 및 상기 광 객체의 면적 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 광 객체의 비율값 및 상기 광 객체의 면적 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계는 하기 수학식 1에 따른 피부 윤기 지수 G의 연산 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2017005057-appb-I000001
    (상기 수학식 1에 있어서, R은 상기 광 객체 비율값을 의미하고, A는 상기 광 객체의 면적을 의미하며, r은 상기 광 객체 비율값의 미리 결정된 가중치를 의미하고, a는 상기 광 객체의 면적의 미리 결정된 가중치를 의미하며, 상기 g는 피부 윤기 지수의 미리 결정된 오프셋 (offset) 상수를 의미함)
  8. 제1항에 있어서,
    상기 교차 편광 이미지를 이용하여 피부 편광색 지수를 연산하는 단계는 하기 수학식 2에 따른 피부 편광색 지수 P의 연산 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
    [수학식 2]
    Figure PCTKR2017005057-appb-I000002
    (상기 수학식 2에 있어서, P는 상기 피부 편광색 지수, n은 교차 편광 이미지의 픽셀의 수, b*i는 i번째 픽셀의 CIELAB 색공간의 b* 좌표값을 의미함)
  9. 제2항에 있어서,
    상기 피부 편광색 지수 및 상기 피부 윤기 지수 각각에 미리 결정된 가중치를 부여하여 합산하는 연산 단계는 하기 수학식 3에 따른 피부 미백 지수 W의 연산 단계를 더 포함하는 것인 피부 미백 지수의 생성 방법.
    [수학식 3]
    Figure PCTKR2017005057-appb-I000003
    (상기 수학식 3에 있어서, P는 상기 피부 편광색 지수를 의미하고, G는 상기 피부 윤기 지수를 의미하며, p는 상기 피부 편광색 지수의 미리 결정된 가중치를 의미하고, g는 상기 피부 윤기 지수의 미리 결정된 가중치를 의미하며, 상기 w는 피부 미백 지수의 미리 결정된 오프셋 (offset) 상수를 의미함)
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