WO2023054008A1 - 毛による肌と見た目の老化評価法 - Google Patents
毛による肌と見た目の老化評価法 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023054008A1 WO2023054008A1 PCT/JP2022/034688 JP2022034688W WO2023054008A1 WO 2023054008 A1 WO2023054008 A1 WO 2023054008A1 JP 2022034688 W JP2022034688 W JP 2022034688W WO 2023054008 A1 WO2023054008 A1 WO 2023054008A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- skin
- hair
- downy
- downy hair
- image
- Prior art date
Links
- 210000004209 hair Anatomy 0.000 title claims abstract description 177
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000032683 aging Effects 0.000 title abstract description 12
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000007665 sagging Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 claims description 31
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 21
- 230000037394 skin elasticity Effects 0.000 claims description 20
- 230000009759 skin aging Effects 0.000 claims description 14
- 230000003803 hair density Effects 0.000 claims description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 15
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 12
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 7
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 7
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 7
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 3
- 230000003813 thin hair Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- AHVPOAOWHRMOBY-UHFFFAOYSA-N 2-(diethylamino)-1-[6,7-dimethoxy-1-[1-(6-methoxynaphthalen-2-yl)ethyl]-3,4-dihydro-1h-isoquinolin-2-yl]ethanone Chemical compound C1=C(OC)C=CC2=CC(C(C)C3C4=CC(OC)=C(OC)C=C4CCN3C(=O)CN(CC)CC)=CC=C21 AHVPOAOWHRMOBY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 108050007957 Cadherin Proteins 0.000 description 1
- 102100038493 Cytokine receptor-like factor 1 Human genes 0.000 description 1
- 108010066705 H-cadherin Proteins 0.000 description 1
- 101000956431 Homo sapiens Cytokine receptor-like factor 1 Proteins 0.000 description 1
- 101000721992 Homo sapiens Olfactomedin-like protein 2A Proteins 0.000 description 1
- 241000594592 Lanugo Species 0.000 description 1
- 102100025404 Olfactomedin-like protein 2A Human genes 0.000 description 1
- 208000030695 Sparse hair Diseases 0.000 description 1
- 229930003316 Vitamin D Natural products 0.000 description 1
- QYSXJUFSXHHAJI-XFEUOLMDSA-N Vitamin D3 Natural products C1(/[C@@H]2CC[C@@H]([C@]2(CCC1)C)[C@H](C)CCCC(C)C)=C/C=C1\C[C@@H](O)CCC1=C QYSXJUFSXHHAJI-XFEUOLMDSA-N 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 210000000720 eyelash Anatomy 0.000 description 1
- 210000002950 fibroblast Anatomy 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 1
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 235000019166 vitamin D Nutrition 0.000 description 1
- 239000011710 vitamin D Substances 0.000 description 1
- 150000003710 vitamin D derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 229940046008 vitamin d Drugs 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
Abstract
本開示は，測定の簡便な指標による肌状態，例えば，皮膚老化度，肌の弾力性，たるみ，しわなどの評価方法を提供することを目的とし，肌の産毛の状態を判定基準として，肌状態の評価を行う肌状態の評価方法が提供される。より具体的には，本開示は，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを評価項目とする肌状態の評価方法に関する。また，肌の産毛の状態を判定基準として肌状態の評価を行うための装置およびプログラムも提供される。
Description
本発明は，ヒトの肌状態の評価方法に関し，より詳細には，毛による肌と見た目の老化評価法に関する。
皮膚老化は，加齢，ホルモン，代謝等の内部要因と，紫外線，乾燥等の外部要因を含め様々な因子が介在する皮膚の変化である。皮膚老化は，例えば，しみ，しわ，たるみ，しぼみなどの形で外観上とらえられるが，例えば，皮膚内部組織の構造や構成成分の変化といった目に見えない老化が進行している場合もある。例えば，特許文献１では，血中ビタミンＤ濃度を指標として，老化を評価している。特許文献２では，皮膚におけるE-cadherin遺伝子，T-cadherin遺伝子等の遺伝子発現を指標とする。特許文献３では，線維芽細胞におけるOLFML2A及び／又はCRLF1の遺伝子発現を指標とする。
このように，皮膚老化を判断する種々の指標が存在するが，肌状態を適切に評価し，老化を予防・改善するための対策をとることが重要であり，更なる指標による肌状態の評価方法が求められる。
本開示の1つの目的は，肌の状態，例えば，皮膚老化度，肌の弾力性（はり），たるみ，しわなどを測定の簡便な指標により評価する方法を提供することである。
本発明者は，外観から観察可能な肌の産毛の状態を判定基準として，肌状態の評価が可能であることを見出した。よって，本開示により，産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法が提供される。より具体的には，本開示は以下の態様に関する：
［態様１］ 産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法。
［態様２］ 顔の皮膚の老化を評価するための，態様1記載の方法。
［態様３］ 肌の弾力性を評価するための，態様1または2記載の方法。
［態様４］ 肌のたるみを評価するための，態様1～3のいずれか一項記載の方法。
［態様５］ しわの状態を評価するための，態様1～4のいずれか一項記載の方法。
［態様6］ 産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを評価項目とする，態様1～5のいずれか一項記載の方法。
［態様7］ 産毛の密度が所定の基準値に比べて高い，産毛の太さが所定の基準値に比べて太い，および／または産毛の長さが所定の基準値に比べて長い場合に，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ないと評価する，態様1～6のいずれか一項記載の方法。
［態様8］ 肌の画像を解析する，態様1～7のいずれか一項記載の方法。
［態様9］ 態様1～8のいずれか一項記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
［態様10］ 前記方法が，肌の画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を得るステップを含む，態様9に記載のプログラム。
［態様１1］ 前記測定値を所定の基準値と比較するステップを含む，態様10に記載のプログラム。
［態様１2］ 産毛の状態を判定基準として肌状態を評価する，肌状態評価装置。
［態様１3］ 肌の画像を取得する画像取得部，
取得した肌の画像を解析する画像解析部，
解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部
評価結果を出力する，結果出力部
を含む，態様11記載の装置。
［態様１4］ 画像解析部が，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を生成する，態様13記載の装置。
［態様１5］ 肌状態評価部が，前記測定値を所定の基準値と比較することにより評価を行う，態様14記載の装置。
［態様１］ 産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法。
［態様２］ 顔の皮膚の老化を評価するための，態様1記載の方法。
［態様３］ 肌の弾力性を評価するための，態様1または2記載の方法。
［態様４］ 肌のたるみを評価するための，態様1～3のいずれか一項記載の方法。
［態様５］ しわの状態を評価するための，態様1～4のいずれか一項記載の方法。
［態様6］ 産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを評価項目とする，態様1～5のいずれか一項記載の方法。
［態様7］ 産毛の密度が所定の基準値に比べて高い，産毛の太さが所定の基準値に比べて太い，および／または産毛の長さが所定の基準値に比べて長い場合に，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ないと評価する，態様1～6のいずれか一項記載の方法。
［態様8］ 肌の画像を解析する，態様1～7のいずれか一項記載の方法。
［態様9］ 態様1～8のいずれか一項記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
［態様10］ 前記方法が，肌の画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を得るステップを含む，態様9に記載のプログラム。
［態様１1］ 前記測定値を所定の基準値と比較するステップを含む，態様10に記載のプログラム。
［態様１2］ 産毛の状態を判定基準として肌状態を評価する，肌状態評価装置。
［態様１3］ 肌の画像を取得する画像取得部，
取得した肌の画像を解析する画像解析部，
解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部
評価結果を出力する，結果出力部
を含む，態様11記載の装置。
［態様１4］ 画像解析部が，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を生成する，態様13記載の装置。
［態様１5］ 肌状態評価部が，前記測定値を所定の基準値と比較することにより評価を行う，態様14記載の装置。
［肌状態の評価方法］
本開示の1つの態様は，産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法に関する。上述のように，本発明者は，肌の産毛の状態，特に顔の皮膚の産毛の状態を調べることより，老化度や肌の弾力性（肌の弾力性は「はり」とも呼ばれる），肌のたるみ，しわ（しわは肌の弾力が低下することで形成される）などといった肌状態を評価できることを見出した。例えば，産毛が多いほど，肌の弾力が高いと評価される。また，例えば，産毛が多いほど，肌のたるみあるいはしわが少ないと評価される。そして，例えば，産毛が少ないほど，肌の老化が進行していると評価される。なお，本明細書において，産毛とは人の顔や首筋などに生えているごく柔らかい薄毛を指し，髭，眉毛，睫，頭髪などとは区別される。また，しわは一般に，頻度（少ない，多い，など）と程度（浅い，深い，など）で表されるが，本明細書において「しわが少ない」と言った場合には，「しわが少ない又は／且つ浅い」ことを含むものとする。
本開示の1つの態様は，産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法に関する。上述のように，本発明者は，肌の産毛の状態，特に顔の皮膚の産毛の状態を調べることより，老化度や肌の弾力性（肌の弾力性は「はり」とも呼ばれる），肌のたるみ，しわ（しわは肌の弾力が低下することで形成される）などといった肌状態を評価できることを見出した。例えば，産毛が多いほど，肌の弾力が高いと評価される。また，例えば，産毛が多いほど，肌のたるみあるいはしわが少ないと評価される。そして，例えば，産毛が少ないほど，肌の老化が進行していると評価される。なお，本明細書において，産毛とは人の顔や首筋などに生えているごく柔らかい薄毛を指し，髭，眉毛，睫，頭髪などとは区別される。また，しわは一般に，頻度（少ない，多い，など）と程度（浅い，深い，など）で表されるが，本明細書において「しわが少ない」と言った場合には，「しわが少ない又は／且つ浅い」ことを含むものとする。
本開示の1つの態様において，より具体的には，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを評価項目として，肌の状態を評価することができる。これらの項目は，肌の画像をコンピュータで解析することにより評価してもよい。また，これらの項目のうち2つまたは3つの組み合わせにより評価を行ってもよく，さらに，これらの項目とは別の項目とを組み合わせて評価を行ってもよい。なお，評価に用いる部位は，例えば，顔の皮膚，特に頬部の皮膚でありうる。
産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さは，それぞれ，絶対値でもよいし，相対値でもよい。相対値は，例えば，画像解析において得られるピクセルに対する比率として求めることができる。産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さは，それぞれ，平均値でもよい。平均値は，例えば，評価に用いる部位を複数回評価して，産毛の密度，産毛の太さ，または産毛の長さの値を計測し，計測された値を平均することにより求めることができる。
肌状態の評価は，産毛の状態を層別化して分類することにより行ってもよい。例えば，産毛の状態の判定は，以下の6段階の層別化に基づき，行われうる：
0－毛が認められない
1－非常に細い毛が，まばらに認められる
2－細く，短い毛が，まばらに認められる
3－細く，長い毛が，まばらに認められる
4－細く，長い毛が，認められる
5－太く，長い毛が，認められる
0－毛が認められない
1－非常に細い毛が，まばらに認められる
2－細く，短い毛が，まばらに認められる
3－細く，長い毛が，まばらに認められる
4－細く，長い毛が，認められる
5－太く，長い毛が，認められる
ここで，例えば，「非常に細い毛」，「細い毛」，「太い毛」のそれぞれに分類する際の太さの基準は，当業者によって適宜，決定されうる。また，「毛が認められない」，「毛がまばらに認められる」，「毛が認められる」のそれぞれに分類する際の密度の基準も，当業者によって適宜，決定されうる。さらに，「短い毛」，「長い毛」に分類する際の長さの基準も，当業者によって適宜，決定されうる。例えば，当業者は，サンプリングした複数の画像標本に含まれる産毛の太さを視感判定により3段階のレベルに分類することができる。密度および長さについても同様に，当業者は視感判定により3段階のレベルに分類することができる。段階は3に限らず，任意に設定することができる。
図1は，上記の6段階の各レベルに分類される頬部の産毛の状態を例示している。
本開示の1つの態様においては，例えば，産毛の密度が所定の基準値に比べて高い，産毛の太さが所定の基準値に比べて太い，および／または産毛の長さが所定の基準値に比べて長い場合に，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ない又は／且つ浅いと評価することができる。肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ないことは，肌の老化度が小さいとも解釈されうる。もちろん，各項目が基準値に比べて低い場合に，肌の弾力性が低い，肌のたるみが多い，またはしわが多いと評価することもできる。
例えば，産毛の密度が所定の基準値に比べて高いことは，皮膚の画像を取得し，コンピュータによる画像解析を行って，一定面積あたりの産毛の数をカウントすることによって密度を算出し，それを基準値と比較することにより評価できる。所定の基準値としては，例えば，年齢ごとの平均的な産毛の密度や，同じ被験者の過去の密度などを用いることができるが，これらに限定はされない。
例えば，産毛の太さが所定の基準値に比べて太いことは，皮膚の画像を取得し，コンピュータによる画像解析を行って，画像中に含まれる産毛の太さの平均値を算出し，それを基準値と比較することにより評価できる。所定の基準値としては，例えば，年齢ごとの平均的な産毛の太さや，同じ被験者の過去の産毛の太さの平均値などを用いることができるが，これらに限定はされない。
例えば，産毛の長さが所定の基準値に比べて長いことは，皮膚の画像を取得し，コンピュータによる画像解析を行って，画像中に含まれる産毛の長さの平均値を算出し，それを基準値と比較することにより評価できる。所定の基準値としては，例えば，年齢ごとの平均的な産毛の長さや，同じ被験者の過去の産毛の長さの平均値などを用いることができるが，これらに限定はされない。
本開示の1つの態様において，産毛の状態sは，数値化した産毛の密度d，産毛の太さt，および産毛の長さlのそれぞれに重み付けをして足し合わせることにより算出される指標にもとづき評価してもよい。例えば，それぞれの重みのパラメータをwd，wt，wlとした場合，産毛の状態sは，Cを定数として，以下のように表されうる：
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化し，評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま老化等の指標として用いてもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化し，評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま老化等の指標として用いてもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
本開示の1つの態様において，産毛の状態を判定基準とする肌状態の評価方法は，例えば，(i）被験者の肌画像を取得するステップ，(ii）画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを数値化するステップ，(iii）ステップiiで得られた1または複数の値を所定の基準値と比較するステップを含む。そして，ステップiiiの比較結果をもとに，皮膚の老化，肌の弾力性，肌のたるみ，またはしわの状態が評価されうる。これらのステップは，コンピュータを用いて実行されてもよく，よって，本開示の1つの態様は，コンピュータにより実装される方法でありうる。
［肌画像の取得］
産毛を含む肌画像の取得方法について，一例を簡単に述べると，まず，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顔画像取得システム等により，被験者の顔画像を撮影し，取得された顔画像から，特定される部位（例えば，頬部）の肌画像を取得する。顔画像取得システムとしては，本出願人の登録実用新案第3170125号に記載された装置等を用いることが可能である。
産毛を含む肌画像の取得方法について，一例を簡単に述べると，まず，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顔画像取得システム等により，被験者の顔画像を撮影し，取得された顔画像から，特定される部位（例えば，頬部）の肌画像を取得する。顔画像取得システムとしては，本出願人の登録実用新案第3170125号に記載された装置等を用いることが可能である。
上述した顔画像取得システムにより撮影される画像は，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，撮影された部位の皮膚の「色」を計測し，肌の色情報を取得することが可能である。例えば，特許第6138745号に記載の装置は，取得された肌画像に対して画像処理を実行し，肌画像の解析領域からシミの領域を抽出することができる。同様な画像解析技術を用いて，画像中の産毛を同定し，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さを解析することができる。
［レコメンデーション方法］
本開示の1つの態様は，本開示に係る方法により評価された被験者の肌の状態に基づき，適切な化粧料，薬剤もしくは化粧方法を被験者にレコメンデーションを行なう方法に関する。例えば，本開示に係る方法により，被験者の肌の弾力性（はり）が低下している，あるいは，たるみが増している，しわが増えているとの評価が得られた場合，弾力性やたるみ，しわの改善に適した化粧料，薬剤もしくは化粧方法の使用を被験者にレコメンドすることができる。被験者の肌の状態に応じて推奨される化粧料，薬剤もしくは化粧方法は，例えば，あらかじめ決定しておき，データベースに記録しておいてもよい。
本開示の1つの態様は，本開示に係る方法により評価された被験者の肌の状態に基づき，適切な化粧料，薬剤もしくは化粧方法を被験者にレコメンデーションを行なう方法に関する。例えば，本開示に係る方法により，被験者の肌の弾力性（はり）が低下している，あるいは，たるみが増している，しわが増えているとの評価が得られた場合，弾力性やたるみ，しわの改善に適した化粧料，薬剤もしくは化粧方法の使用を被験者にレコメンドすることができる。被験者の肌の状態に応じて推奨される化粧料，薬剤もしくは化粧方法は，例えば，あらかじめ決定しておき，データベースに記録しておいてもよい。
［装置・システム］
本開示の1つの態様は，産毛の状態を判定基準として肌状態を評価する，肌状態評価装置に関する。一部の態様において，本装置は，(i)肌の画像を取得する画像取得部，(ii)取得した肌の画像を解析する画像解析部，(iii)解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部，および(iv)評価結果を出力する，結果出力部を備える。一部の態様において，本装置は，(i)肌の画像を取得する画像取得部，(ii)取得した肌の画像を解析する画像解析部，(iii)解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部，および(iv)評価結果を出力する，結果出力部のそれぞれが，物理的に離れた場所に存在していてもよい。
本開示の1つの態様は，産毛の状態を判定基準として肌状態を評価する，肌状態評価装置に関する。一部の態様において，本装置は，(i)肌の画像を取得する画像取得部，(ii)取得した肌の画像を解析する画像解析部，(iii)解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部，および(iv)評価結果を出力する，結果出力部を備える。一部の態様において，本装置は，(i)肌の画像を取得する画像取得部，(ii)取得した肌の画像を解析する画像解析部，(iii)解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部，および(iv)評価結果を出力する，結果出力部のそれぞれが，物理的に離れた場所に存在していてもよい。
一部の態様において，本装置は，(i)肌の画像を取得するように構成された画像取得手段，(ii)取得した肌の画像を解析するように構成された画像解析手段，(iii)解析結果に基づき肌状態を評価するように構成された肌状態評価手段，および(iv)評価結果を出力するように構成された結果出力手段を備える。
図2に例示した装置100は，画像取得部110，画像解析部120，肌状態評価部130，および結果出力部140を有している。装置100は，CPU（Central Processing Unit）等の演算装置と，ROM／RAM，ハードディスク，フラッシュメモリ等の記憶装置を有しうる。この記憶装置には，装置を制御するためのプログラムや取得されたデータ（画像，パラメータ等）が格納されうる。そして，演算装置は，記憶装置に格納されたプログラムを実行することにより装置100を画像取得部110，画像解析部120，肌状態評価部130，および結果出力部140として機能させうる。すなわち，画像取得部110，画像解析部120，肌状態評価部130，および結果出力部140はCPUの機能として構成されうる。なお，装置100は，ネットワークにより接続されたサーバ（例えば，クラウドサーバ）の演算装置および記憶装置と協同して動作してもよい。本開示に係る装置は例えば，サーバ40と，ネットワーク41によりサーバに接続された端末42とから構成されるシステムとして捉えてもよい（図２）。
画像取得部110は，外部から肌の画像を受け取ることができる。画像取得部110には，画像を撮影するカメラ，照明，制御用プロセッサ等のハードウェアがさらに含まれていてもよい。あるいは，画像取得部110は有線または無線で接続されたカメラ等の外部デバイスから画像データを受け取ることもできる。例えば，上述の登録実用新案第3170125号に記載された顔画像取得システムが，本開示に係る装置に無線または有線で接続されることができ，あるいは本開示に係る装置の一部として一体化されていてもよい。画像取得部110は，入力された画像を記憶するデータベース（DB）を含んでいてもよい。
画像解析部120は，入力された画像を解析して，肌画像中の産毛を認識し，一定面積中の産毛の数（密度），産毛の太さの統計値，産毛の長さの統計値を算出することができる。画像の解析には，コンピュータを用いた当業者に公知の任意の画像解析方法，機械学習を用いた方法などを利用することができる。
肌状態評価部130は，画像解析部で得られたデータをもとに，肌状態の評価を行う。例えば，肌状態評価部130は，産毛の密度が所定の基準値に比べて高い，産毛の太さが所定の基準値に比べて太い，および／または産毛の長さが所定の基準値に比べて長い場合に，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ない又は／且つ浅いと評価することができる。ここで，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ないことは，すなわち，肌の老化度が小さいとも評価されうる。また，肌状態評価部130は，各項目が基準値に比べて低い場合に，肌の弾力性が低い，肌のたるみが多い，またはしわが多いとの評価を下すこともできる。
肌状態評価部130は，肌状態の評価を，例えば，産毛の状態を複数の段階（例えば，6段階）に層別化して分類することにより行ってもよい。例えば，産毛の状態の判定は，画像解析部で得られたデータをもとに，産毛の状態を以下の6段階に層別化することにより行われうる：0－毛が認められない（例えば，産毛の密度の値が所定の値より小さい）；1－非常に細い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の太さの平均値が所定の値よりも小さい）；2－細く，短い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも小さい）；3－細く，長い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）；4－細く，長い毛が，認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の値よりも大きく，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）；5－太く，長い毛が，認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の値よりも大きく，産毛の太さの平均値が所定の値よりも大きく，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）。このような層別化を行った場合には，数字が小さいほど，皮膚の老化，弾力の低下，たるみの増加，またはしわの増加が示唆され，数字の大きさが，皮膚が弾力を有し，たるみとしわが少なく，若々しい肌であることの指標となる。
肌状態評価部130は，産毛の状態sを数値化した産毛の密度d，産毛の太さt，および産毛の長さlのそれぞれに重み付けをして足し合わせることにより算出してもよい。ここで，産毛の密度d，産毛の太さt，および産毛の長さlのそれぞれは，適宜，正規化することができる。例えば，それぞれの重みのパラメータをwd，wt，wlとした場合，産毛の状態sは，Cを定数として，以下のように表されうる：
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化し，評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま老化等の指標として用いてもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化し，評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま老化等の指標として用いてもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
一部の実施態様では，肌状態評価部130は，肌状態の評価に応じて，化粧料，薬剤もしくは化粧方法のレコメンデーションを行うレコメンデーション部をさらに含むことができる。レコメンデーション部は，化粧料，薬剤もしくは化粧方法の情報を蓄積したデータベース（DB）を含んでいてもよい。本明細書において，レコメンデーション部を含む本開示に係る装置は，レコメンデーション装置とも表現されうる。
結果出力部140は，ユーザに情報を提示するためのディスプレイ，プリンタ，スピーカー等を含むことができる。また，結果出力部140は，有線または無線で接続された外部デバイスに対して，結果を出力してもよい。
［ハードウェア構成］
ここで，上述した装置においては，各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し，例えば汎用のパーソナルコンピュータ，サーバ等，またはそれらの組み合わせにその実行プログラムをインストールすることにより，処理を行なうことができる。
ここで，上述した装置においては，各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し，例えば汎用のパーソナルコンピュータ，サーバ等，またはそれらの組み合わせにその実行プログラムをインストールすることにより，処理を行なうことができる。
ここで，本開示に係る処理が実現可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。
図4は，本開示に係る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4におけるコンピュータ本体には，入力装置51と，出力装置52と，ドライブ装置53と，補助記憶装置54と，メモリ装置55と，各種制御を行うCPU（Central Processing Unit）56と，ネットワーク接続装置57とを有するよう構成されており，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51は，ユーザ等が操作するキーボードおよびマウス等のポインティングデバイスを有しており，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51は，ネットワーク接続装置57等に接続された外部装置から通信ネットワークを介して得られる，被験者の顔画像等の各種データを入力することもできる。
出力装置52は，本開示に係る処理を行うための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，CPU56が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。また，出力装置52は，上述の処理結果等を紙等の印刷媒体に印刷して，ユーザ等に提示することができる。
ここで，本開示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，DVD等の記録媒体58等により提供される。プログラムを記録した記録媒体58は，ドライブ装置53にセット可能であり，記録媒体58に含まれる実行プログラムが，記録媒体58からドライブ装置53を介して補助記憶装置54にインストールされる。
補助記憶装置54は，ハードディスク等のストレージ手段であり，本開示に係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蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
メモリ装置55は，CPU56により補助記憶装置54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55は，ROM（Read Only Memory）やRAM（Random Access Memory）等からなる。
また，実行プログラムは，任意のネットワークを介して必要時に外部機器からその全部または一部がダウンロードされるものであってもよい。さらに，実行プログラムがインストールされる補助記憶装置54および／またはインストールされた実行プログラムを格納するメモリ装置55が，外部機器に備えられていてもよい。外部機器はサーバであってよい。サーバは，特定のサーバであってもよいし，クラウド基盤のような不定のサーバであってもよい。さらには，実行プログラムは，サブスクリプション型のサービスによって提供されてもよい。サブスクリプション型のサービスとは，コンピュータのソフトウェアの利用形態の1つであって，ソフトウェアを利用した期間に応じて料金を支払う方式のサービスである。このように，実行プログラムの利用形態は任意であってよく，限定されるものではない。
CPU56は，OS（Operating System）等の制御プログラム，およびメモリ装置55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各処理を実現することができる。なお，プログラムの実行中に必要な各種情報等は，補助記憶装置54から取得することができ，また実行結果等を格納することもできる。
ネットワーク接続装置57は，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端末，サーバ等から取得したり，プログラムを実行することで得られた実行結果または本開示に係る実行プログラム自体を他の端末，サーバ等に提供したりすることができる。
上述したようなハードウェア構成により，本開示に係る解析処理を実行することができる。また，プログラムをインストールすることにより，汎用のパーソナルコンピュータ，スマートフォン，タブレット等で本開示に係る処理を容易に実現することができる。
［プログラム］
本開示の一部の態様は，本開示に係る方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。別の観点から言えば，本開示に係る方法は，その一部または全部がコンピュータ上で実行される方法であってもよい。一部の態様において，本開示に係るプログラムは，(i)被験者の肌画像を取得するステップ（ステップ100），(ii）画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを数値化するステップ（ステップ110），(iii）ステップiiで得られた1または複数の値を所定の基準値と比較するステップ（ステップ120），(iv)ステップiiiの比較結果をもとに，皮膚の老化，肌の弾力性，肌のたるみ，またはしわの状態を評価するステップ（ステップ130）を含むプロセスをコンピュータに実行させるプログラムでありうる。図5には，装置による処理の一例が示されている。ステップ100からステップ130は，装置（サーバを含んでもよい）のCPUがプログラムを実行することにより実行される。
本開示の一部の態様は，本開示に係る方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。別の観点から言えば，本開示に係る方法は，その一部または全部がコンピュータ上で実行される方法であってもよい。一部の態様において，本開示に係るプログラムは，(i)被験者の肌画像を取得するステップ（ステップ100），(ii）画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを数値化するステップ（ステップ110），(iii）ステップiiで得られた1または複数の値を所定の基準値と比較するステップ（ステップ120），(iv)ステップiiiの比較結果をもとに，皮膚の老化，肌の弾力性，肌のたるみ，またはしわの状態を評価するステップ（ステップ130）を含むプロセスをコンピュータに実行させるプログラムでありうる。図5には，装置による処理の一例が示されている。ステップ100からステップ130は，装置（サーバを含んでもよい）のCPUがプログラムを実行することにより実行される。
また，本開示の一部の態様は，プロセッサにより実行されると以下のステップを実行する，非一過的に命令が格納されたコンピュータ可読媒体に関する：(i)被験者の肌画像を取得するステップ（ステップ100），(ii）画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを数値化するステップ（ステップ110），(iii）ステップiiで得られた1または複数の値を所定の基準値と比較するステップ（ステップ120），(iv)ステップiiiの比較結果をもとに，皮膚の老化，肌の弾力性，肌のたるみ，またはしわの状態を評価するステップ（ステップ130）。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ110において，入力された画像を解析して，肌画像中の産毛を認識し，一定面積中の産毛の数（密度），産毛の太さの統計値，産毛の長さの統計値を算出する。画像の解析には，コンピュータを用いた当業者に公知の任意の画像解析方法，機械学習を用いた方法などが利用されうる。例えば，画像中の産毛の同定は，パターンマッチングや，ディープニューラルネットワークを用いた物体検出技術が使用されうる。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ110において，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち２つまたは３つを数値化する。評価精度を高める観点からは，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さの全てを数値化することが好ましい。産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さに加えて，他のパラメータをさらに数値化して，評価に用いてもよい。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ120において，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち２つまたは３つを所定の基準値と比較する。評価精度を高める観点からは，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さの全てを所定の基準値と比較することが好ましい。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ130において，皮膚の老化，肌の弾力性，肌のたるみ，またはしわの評価を，例えば，ステップ120の比較に基づき，産毛の状態を複数の段階（例えば，6段階）に層別化して分類することにより行ってもよい。例えば，産毛の状態の判定は，ステップ110で得られたデータをステップ120で基準値と比較して，産毛の状態を以下の6段階に層別化することにより行われうる：0－毛が認められない（例えば，産毛の密度の値が所定の値より小さい）；1－非常に細い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の太さの平均値が所定の値よりも小さい）；2－細く，短い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも小さい）；3－細く，長い毛が，まばらに認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の範囲に含まれ，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）；4－細く，長い毛が，認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の値よりも大きく，産毛の太さの平均値が所定の範囲に含まれ，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）；5－太く，長い毛が，認められる（例えば，産毛の密度の値が所定の値よりも大きく，産毛の太さの平均値が所定の値よりも大きく，かつ，産毛の長さの平均値が所定の値よりも大きい）。このような層別化を行った場合には，数字が小さいほど，皮膚の老化，弾力の低下，たるみの増加，またはしわの増加が生じていると評価され，数字の大きさが，皮膚が弾力を有し，たるみとしわが少なく，若々しい肌であることの指標となる。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，産毛の状態sを数値化した産毛の密度d，産毛の太さt，および産毛の長さlのそれぞれに重み付けをして足し合わせることにより算出して，基準値との比較に用いてもよい。ここで，産毛の密度d，産毛の太さt，および産毛の長さlのそれぞれは，適宜，正規化することができる。例えば，それぞれの重みのパラメータをwd，wt，wlとした場合，産毛の状態sは，Cを定数として，以下のように表されうる：
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化して評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま基準値との比較に用いて，評価してもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
s ＝ wd×d＋wt×t＋wl×l+C （式1）
上記の各パラメータおよび定数は，任意に設定されうるが，例えば，被験者の年齢，性別に合わせて調整してもよい。上記の各パラメータおよび定数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと産毛の密度d，産毛の太さt，または産毛の長さlとを測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めてもよい。このようにして得られる産毛の状態sを所定の範囲ごとに複数のレベル（例えば，0～5の6段階の数値）に層別化して評価に用いてもよい。あるいは，上記のようにして算出した産毛の状態sをそのまま基準値との比較に用いて，評価してもよい。なお，皮膚の弾力性やたるみの程度などの肌状態の評価にあたっては，産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数を用いて，肌状態を示す数値を求めてもよい。産毛の状態sと肌状態を示す数値との相関関数は，例えば，複数の被験者につき，産毛の状態sと肌状態を示す数値を測定し，測定された数値につき相関性解析をすることにより求めることができる。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ130において，肌状態の評価に基づき，適切な化粧料，薬剤もしくは化粧方法のレコメンデーションを行うステップをさらに含むことができる。この場合，本開示に係るプログラムは，化粧料，薬剤もしくは化粧方法の情報を蓄積したデータベース（DB）に照会を行う。また，一部の態様において，本開示に係るプログラムは，ステップ130において，評価結果またはレコメンデーション結果を出力することをさらに含みうる。結果の出力は，有線または無線で接続された各種のデバイス（ディスプレイ，プリンタ，スピーカー等）に対して行われうる。
一部の態様において，本開示に係るプログラムは，スマートフォンやタブレットにインストールして用いられうる。その場合，一部の処理はネットワークにより接続されたサーバ上で行われてもよい。また，一部の態様において，本開示に係るプログラムは，サーバにインストールされて用いられうる。その場合，画像データはネットワークで接続されたスマートフォンやタブレットから取得されてもよく，また，評価結果はネットワークで接続されたスマートフォンやタブレットに出力されてもよい。
実施例１ 頬部での相関性解析
30～50代の女性被験者30名の頬部の肌を産毛の状態に基づき分析し，図1に示すように6段階に分類して，0～5に点数化して，グレードを求めた。各被験者の産毛の状態と，肌の弾力性（Ur／Uf），たるみの程度との相関性を解析したところ，以下の表に示すように，グレードが大きくなるほど，弾力性が高く，また，たるみの程度が小さくなることが判明した。なお，たるみはトレーニングを受けた評価者による視感判定により評価し，弾力は皮膚粘弾性測定装置（キュートメーター）を用いて計測した（例えば，Ezure et al., Skin Research and Technology 2009; 15: 299-305を参照；この文献の記載は引用により本明細書に組み入れられる）。
30～50代の女性被験者30名の頬部の肌を産毛の状態に基づき分析し，図1に示すように6段階に分類して，0～5に点数化して，グレードを求めた。各被験者の産毛の状態と，肌の弾力性（Ur／Uf），たるみの程度との相関性を解析したところ，以下の表に示すように，グレードが大きくなるほど，弾力性が高く，また，たるみの程度が小さくなることが判明した。なお，たるみはトレーニングを受けた評価者による視感判定により評価し，弾力は皮膚粘弾性測定装置（キュートメーター）を用いて計測した（例えば，Ezure et al., Skin Research and Technology 2009; 15: 299-305を参照；この文献の記載は引用により本明細書に組み入れられる）。
上記のデータは，肌の産毛の状態を判定基準として，例えば，皮膚老化度，肌の弾力性（はり），しわ（しわは肌の弾力が低下することで形成される），たるみなどの肌状態を評価することが可能であること示している。
実施例２ 産毛長の相関性解析
女性被験者6名の頬部の肌を産毛の状態に基づき分析し，図1に示すように6段階に分類して，0～5に点数化して，グレードを求めた。次に，各被験者につき，皮膚の画像を取得し，画像解析ソフトを用いて，エリア内の産毛長を計測して，平均値を求めた。産毛長は，相対比（ピクセルに対する比率）として計測した。計測した各被験者の頬部の産毛長の平均値と各被験者の頬部の肌のグレードとの相関性を解析した。
女性被験者6名の頬部の肌を産毛の状態に基づき分析し，図1に示すように6段階に分類して，0～5に点数化して，グレードを求めた。次に，各被験者につき，皮膚の画像を取得し，画像解析ソフトを用いて，エリア内の産毛長を計測して，平均値を求めた。産毛長は，相対比（ピクセルに対する比率）として計測した。計測した各被験者の頬部の産毛長の平均値と各被験者の頬部の肌のグレードとの相関性を解析した。
結果を図６に示す。図６に示すように，産毛長が長くなるほど，頬部の肌のグレードが大きくなることが判明した。相関係数Rは，0.97であり，相関関数は，図６に示すものであり，高い相関が認められた。実施例１の結果と併せて考えると，このことは，産毛長を判定基準として，例えば，皮膚老化度，肌の弾力性（はり），しわ（しわは肌の弾力が低下することで形成される），たるみなどの肌状態を評価することが可能であること示している。
本明細書において言及される全ての文献はその全体が引用により本明細書に取り込まれる。本開示の技術的範囲は特許請求の範囲の記載によってのみ限定され，本明細書中の例示は，本開示の技術的範囲を限定するものではない。本開示の趣旨を逸脱しないことを条件として，本開示の変更，例えば，本開示の構成要件の追加，削除および置換を行うことができる。
40 サーバ
41 ネットワーク
42 端末
51 入力装置
52 出力装置
53 ドライブ装置
54 補助記憶装置
55 メモリ装置
56 CPU
57 ネットワーク接続装置
58 記録媒体
100 装置
110 画像取得部
120 画像解析部
130 肌状態評価部
140 結果出力部
41 ネットワーク
42 端末
51 入力装置
52 出力装置
53 ドライブ装置
54 補助記憶装置
55 メモリ装置
56 CPU
57 ネットワーク接続装置
58 記録媒体
100 装置
110 画像取得部
120 画像解析部
130 肌状態評価部
140 結果出力部
Claims (15)
- 産毛の状態を判定基準とする，肌状態の評価方法。
- 顔の皮膚の老化を評価するための，請求項1記載の方法。
- 肌の弾力性を評価するための，請求項1または2記載の方法。
- 肌のたるみを評価するための，請求項1～3のいずれか一項記載の方法。
- しわの状態を評価するための，請求項1～4のいずれか一項記載の方法。
- 産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つを評価項目とする，請求項1～5のいずれか一項記載の方法。
- 産毛の密度が所定の基準値に比べて高い，産毛の太さが所定の基準値に比べて太い，および／または産毛の長さが所定の基準値に比べて長い場合に，肌の弾力性が高い，肌のたるみが少ない，またはしわが少ない又は／且つ浅いと評価する，請求項1～6のいずれか一項記載の方法。
- 肌の画像を解析する，請求項1～7のいずれか一項記載の方法。
- 請求項1～8のいずれか一項記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 前記方法が，肌の画像を解析して，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を得るステップを含む，請求項9に記載のプログラム。
- 前記測定値を所定の基準値と比較するステップを含む，請求項10に記載のプログラム。
- 産毛の状態を判定基準として肌状態を評価する，肌状態評価装置。
- 肌の画像を取得する画像取得部，
取得した肌の画像を解析する画像解析部，
解析結果に基づき肌状態を評価する，肌状態評価部
評価結果を出力する，結果出力部
を含む，請求項12記載の装置。 - 画像解析部が，産毛の密度，産毛の太さ，および産毛の長さのうち少なくとも1つの測定値を生成する，請求項13記載の装置。
- 肌状態評価部が，前記測定値を所定の基準値と比較することにより評価を行う，請求項14記載の装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202280059066.0A CN117881341A (zh) | 2021-09-30 | 2022-09-16 | 基于毛发的皮肤和外表的老化评价法 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021161451 | 2021-09-30 | ||
| JP2021-161451 | 2021-09-30 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2023054008A1 true WO2023054008A1 (ja) | 2023-04-06 |
Family
ID=85782499
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/034688 WO2023054008A1 (ja) | 2021-09-30 | 2022-09-16 | 毛による肌と見た目の老化評価法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117881341A (ja) |
| WO (1) | WO2023054008A1 (ja) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006520614A (ja) * | 2003-03-27 | 2006-09-14 | ザ・ジェネラル・ホスピタル・コーポレイション | 皮膚科的処置及び部分的な皮膚の表面再形成のための方法及び装置 |
| JP2010115131A (ja) | 2008-11-12 | 2010-05-27 | Kao Corp | 肌評価方法及び皮膚老化改善剤・皮膚老化予防剤のスクリーニング方法 |
| JP2013116088A (ja) | 2011-12-05 | 2013-06-13 | Shiseido Co Ltd | 線維芽細胞の細胞老化状態の評価方法 |
| JP2016216435A (ja) | 2015-05-18 | 2016-12-22 | 共栄化学工業株式会社 | 評価方法 |
| JP6138745B2 (ja) | 2014-11-19 | 2017-05-31 | 株式会社 資生堂 | シミ評価装置、及びシミ評価プログラム |
| JP2018200640A (ja) * | 2017-05-29 | 2018-12-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
-
2022
- 2022-09-16 WO PCT/JP2022/034688 patent/WO2023054008A1/ja active Application Filing
- 2022-09-16 CN CN202280059066.0A patent/CN117881341A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006520614A (ja) * | 2003-03-27 | 2006-09-14 | ザ・ジェネラル・ホスピタル・コーポレイション | 皮膚科的処置及び部分的な皮膚の表面再形成のための方法及び装置 |
| JP2010115131A (ja) | 2008-11-12 | 2010-05-27 | Kao Corp | 肌評価方法及び皮膚老化改善剤・皮膚老化予防剤のスクリーニング方法 |
| JP2013116088A (ja) | 2011-12-05 | 2013-06-13 | Shiseido Co Ltd | 線維芽細胞の細胞老化状態の評価方法 |
| JP6138745B2 (ja) | 2014-11-19 | 2017-05-31 | 株式会社 資生堂 | シミ評価装置、及びシミ評価プログラム |
| JP2016216435A (ja) | 2015-05-18 | 2016-12-22 | 共栄化学工業株式会社 | 評価方法 |
| JP2018200640A (ja) * | 2017-05-29 | 2018-12-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| EZURE ET AL., SKIN RESEARCH AND TECHNOLOGY, vol. 15, 2009, pages 299 - 305 |
| KANSAI BUNRI SOGO GAKUEN: ""Shiga Tech Plan Grand Prix Special Award"", NAGAHAMA BIO UNIVERSITY, 6 August 2021 (2021-08-06), Retrieved from the Internet <URL:https://www.nagahama-i-bio.ac.jp/research/%e6%bb%8b%e8%b3%80%e3%83%86%e3%83%83%e3%82%af%e3%83%97%e3%83%a9%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%b3%e3%83%97%e3%83%aa%e7%89%b9%e5%88%a5%e8%b3%9e%e3%82%92%e5%8f%97%e8%b3%9e/>> * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117881341A (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107358180B (zh) | 一种人脸表情的疼痛评估方法 | |
| JP5290585B2 (ja) | 肌色評価方法、肌色評価装置、肌色評価プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体 | |
| CN101711674B (zh) | 皮肤状况诊断系统 | |
| TWI595451B (zh) | Darkness evaluation device of the skin, and evaluation of the dullness of the skin | |
| JP4809056B2 (ja) | チークメーキャップのための顔分類装置、顔分類プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体 | |
| TWI452998B (zh) | System and method for establishing and analyzing skin parameters using digital image multi-area analysis | |
| JPWO2011162050A1 (ja) | 年齢の推定方法、男女の判別方法 | |
| EP3222215A1 (en) | Stain evaluation device, stain evaluation method, and program | |
| CN112396573A (zh) | 基于图像识别的面部皮肤分析方法及系统 | |
| Jiang et al. | On visual BMI analysis from facial images | |
| WO2020156109A1 (zh) | 产品信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP6008698B2 (ja) | 顔画像分析装置及び顔画像分析方法 | |
| JP2009082338A (ja) | エントロピーを用いた肌の鑑別方法 | |
| Sacha et al. | Development and qualification of a machine learning algorithm for automated hair counting | |
| Lanitis | Evaluating the performance of face-aging algorithms | |
| Lee et al. | An intelligent hair and scalp analysis system using camera sensors and Norwood-Hamilton model | |
| WO2023054008A1 (ja) | 毛による肌と見た目の老化評価法 | |
| CN114067185A (zh) | 一种基于人脸表情识别的电影评价系统 | |
| CN116077030A (zh) | 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 | |
| JP2007252892A (ja) | 皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法 | |
| JP5897745B2 (ja) | 加齢分析方法及び加齢分析装置 | |
| CN112837304A (zh) | 一种皮肤检测方法、计算机存储介质及计算设备 | |
| WO2023112718A1 (ja) | シワの評価方法、シワ評価システム、空洞化の評価方法、空洞化評価システム、コンピュータープログラム、シワの評価を行うための肌のセンシング方法、シワの評価に基づくレコメンデーション方法、および将来的な空洞化の状態および／またはシワの状態の予測方法 | |
| JP2023067024A (ja) | 組み合わせ皮膚生理パラメータ解析法 | |
| US20230172530A1 (en) | Sagging evaluation method, device, program, and system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 22875879 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2023551321 Country of ref document: JP |
|
| ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2022875879 Country of ref document: EP Effective date: 20240430 |