WO2023112695A1 - 肌タイプを判別する方法、肌タイプ判別装置、およびプログラム - Google Patents

肌タイプを判別する方法、肌タイプ判別装置、およびプログラム Download PDF

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WO2023112695A1
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density
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elasticity
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志朗 向江
祐輔 原
有紀 上田
Original Assignee
株式会社資生堂
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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons

Definitions

  • the present invention relates to a method for discriminating skin type, a skin type discriminating device, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a method for evaluating skin care by measuring the viscoelasticity of the skin surface layer and comparing the measured viscoelasticity with a viscoelasticity reference value.
  • an object is to evaluate the skin based on the factor of skin elasticity.
  • a method selects a subject's skin type from skin types classified based on the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels, which are factors of skin elasticity. discriminate.
  • the skin type can be determined based on skin elasticity factors.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between skin elasticity and four skin types according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the hardness of the stratum corneum and four skin types according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between collagen density and four skin types according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between blood vessel density and four skin types according to an embodiment of the present invention
  • 4 is a classification table showing skin types classified based on the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels, which are factors of skin elasticity according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between skin elasticity and four skin types according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the hardness of the stratum corneum and four skin types according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a classification tree for classifying skin conditions into four skin types according to one embodiment of the present invention
  • 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a skin type determination device according to one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a flow chart of processing for determining skin type according to one embodiment of the present invention. It is a block diagram showing an example of hardware constitutions of a skin type discriminating device concerning one embodiment of the present invention.
  • Skin type based on factors of skin elasticity First, it will be explained that skin can be classified into four skin types based on skin elasticity factors (specifically, the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels).
  • the subjects are clustered using measured values of elasticity of the subject's facial skin, hardness of the stratum corneum of the subject's face, collagen density of the subject's face, and blood vessel density of the subject's face as parameters. As a result, it was possible to classify into four clusters (four skin types (referred to as type G, type B1, type B2, and type B3)).
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the relationship between skin elasticity and four skin types according to one embodiment of the present invention.
  • type G had skin elasticity (that is, skin elasticity (Ur/Uf) in FIG. 1 had a large value).
  • type B1, type B2, and type B3 the skin had no elasticity (that is, the value of skin elasticity (Ur/Uf) in FIG. 1 was small).
  • skin elasticity also called elasticity or viscoelasticity
  • an index of skin elasticity is Ur/Uf (also called R7) calculated using a skin viscoelasticity measuring device such as Cutometer (registered trademark).
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the relationship between the hardness of the stratum corneum (specifically, acoustic impedance [MNs/m 3 ]) and four skin types according to one embodiment of the present invention.
  • the stratum corneum was soft (that is, the hardness value of the stratum corneum in FIG. 2 was small).
  • the stratum corneum was hard (that is, the hardness value of the stratum corneum in FIG. 2 was large).
  • the index of the hardness of the stratum corneum is a value (specifically, acoustic impedance [MNs/m 3 ]) measured using an acoustic microscope.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the relationship between collagen density (specifically, volumetric filling rate [dimensionless quantity]) and four skin types according to one embodiment of the present invention.
  • type G had a high collagen density (that is, the collagen density value in FIG. 3 is large).
  • types B1, B2 and B3 the density of collagen was low (that is, the density value of collagen in FIG. 3 was small).
  • an index of collagen density is a value measured using an acoustic microscope (specifically, a volume filling factor [a dimensionless quantity]).
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the blood vessel density (specifically, the ratio (percentage) of the blood vessel structure in the field of view) and the four skin types according to one embodiment of the present invention.
  • type B1 had a low blood vessel density (that is, the blood vessel density value in FIG. 4 is small). Also, in type B2, the blood vessel density was high (that is, the blood vessel density value in FIG. 4 is large).
  • type G and type B3 had medium density of blood vessels (that is, the value of blood vessel density in FIG. 4 is between the value of type B1 and the value of type B2).
  • an indicator of blood vessel density is a value measured using optical coherence tomography (OCT, also called Optical Coherence Tomography) (specifically, the percentage of the vascular structure in the field of view).
  • OCT optical coherence tomography
  • FIG. 5 is a classification table showing skin types classified based on the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels, which are factors of skin elasticity according to an embodiment of the present invention. is.
  • FIG. 5 summarizes the relationships described in FIGS. 1 to 4.
  • FIG. 5 summarizes the relationships described in FIGS. 1 to 4.
  • Type G is a skin type with facial skin that has elasticity (specifically, greater elasticity than types B1, B2, and B3).
  • Type G has a soft facial stratum corneum (specifically, softer than type B3), a high density of facial collagen (specifically, higher than types B1, B2, and B3), and facial blood vessels. has a medium density (specifically, higher than type B1 and lower than type B2).
  • Type B1, type B2, and type B3 are skin types in which the facial skin has no elasticity (specifically, the elasticity is lower than that of type G). Inelastic skin is classified into three types (type B1, type B2, and type B3) based on skin elasticity factors (specifically, the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels). .
  • Type B1 has a soft stratum corneum of the face (specifically, softer than type B3), a low density of facial collagen (specifically, lower than type G), and a low density of facial blood vessels. (specifically lower than types G, B2, B3).
  • Type B2 has a soft facial stratum corneum (specifically, softer than type B3), a low density of facial collagen (specifically, lower than type G), and a high density of facial blood vessels. (specifically higher than types G, B1 and B3).
  • Type B3 has a hard stratum corneum of the face (specifically, harder than types G, B1, and B2), low facial collagen density (specifically, lower than type G), and facial blood vessels. has a medium density (specifically, higher than type B1 and lower than type B2).
  • each value that is, elasticity, hardness of the stratum corneum, density of collagen, density of blood vessels
  • each type that is, type G, type B1, type B2, type B3 representative value ( For example, an average value) may be used as a criterion for skin type classification.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a classification tree for classifying skin conditions into four skin types according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an overall configuration diagram according to one embodiment of the present invention. Each of these will be described below.
  • the skin type determination device 10 determines skin elasticity factors (specifically, the hardness of the stratum corneum, the amount of collagen The skin type is discriminated among the four skin types classified based on the skin density, blood vessel density).
  • the skin type determination device 10 consists of one or more computers. The skin type determination device 10 will be described in detail later with reference to FIG.
  • the skin condition acquisition device 20 is a device for acquiring information on the skin condition of the subject 30 .
  • the information on the condition of the skin of the subject 30 includes an image of the face of the subject 30 (for example, an enlarged image of the skin of the face of the subject 30) and a measurement value of the skin of the subject 30 (for example, , moisture content of the skin of the subject 30, sebum content, etc.).
  • the skin condition acquisition device 20 has a photographing function and a function of measuring moisture content, sebum content, and the like.
  • FIG. 7 describes the skin type determination device 10 and the skin condition acquisition device 20 as separate devices, the skin type determination device 10 and the skin condition acquisition device 20 may be implemented as one device.
  • the skin type determination device 10 and the skin condition acquisition device 20 may be devices placed at the storefront of a store that sells cosmetics or the like, or may be implemented on a device such as a smart phone of the subject 30 via a web or an application.
  • FIG. 8 is a functional block diagram of the skin type determination device 10 according to one embodiment of the present invention.
  • the skin type determination device 10 can include an acquisition unit 101 , an extraction unit 102 , a skin type determination unit 103 and a recommendation unit 104 . Further, the skin type determination device 10 can function as an acquisition unit 101, an extraction unit 102, a skin type determination unit 103, and a recommendation unit 104 by executing programs.
  • the acquisition unit 101 acquires information on the skin condition of the subject 30 . Specifically, the acquisition unit 101 acquires the information on the skin condition of the subject 30 acquired by the skin condition acquisition device 20 .
  • information on the skin condition is an image of the subject's 30 face and measured values of the subject's 30 skin.
  • the information on the skin condition of the subject 30 is at least one of the image of the face of the subject 30, the measured values of the skin of the subject 30, and the responses of the subject 30 to a questionnaire regarding the skin condition. can be one.
  • the image of the face of the subject 30 is an enlarged image in which the skin of the face of the subject 30 is photographed.
  • the measured values of the skin of the subject 30 are the moisture content, sebum content, skin gas content, skin sensitivity, etc. of the skin of the subject 30 .
  • the extraction unit 102 extracts the characteristics of the skin of the target person 30 based on the information on the skin condition of the target person 30 acquired by the acquisition unit 101 .
  • skin characteristics include wrinkles around the eyes (e.g., overall evaluation score (dimensionless quantity)), number of pores (e.g., number/cm 2 ), and texture around the mouth (e.g., overall evaluation (a dimensionless quantity)) and the extent of the pores (ie, the area occupied, eg, mm 2 /cm 2 ).
  • the skin type determination unit 103 uses a classification tree or the like to determine which of the four skin types the skin of the target person 30 is based on the characteristics of the skin of the target person 30 extracted by the extraction unit 102. discriminate.
  • ⁇ Skin type> Here, the skin type will be explained.
  • the four skin types are type G, type B1, type B2 and type B3 described above.
  • the recommendation unit 104 recommends (for example, displays on the screen) information on beauty-related products or services that match the skin type of the subject 30 determined by the skin type determination unit 103 .
  • the recommendation unit 104 refers to a predetermined correspondence relationship between “skin type” and “information on beauty products or services suitable for the skin type” to To extract and present information on beauty-related products or services suitable for a type.
  • information on beauty products or services includes information on cosmetics for skin care and makeup, information on foods and drinks such as supplements, information on cosmetic tools, information on beauty equipment, and information on esthetics.
  • information on beauty-related products or services is the name, price, etc. of the product or service.
  • FIG. 9 is a flowchart of processing for determining skin type according to one embodiment of the present invention.
  • the acquisition unit 101 acquires information on the skin condition of the subject 30 .
  • the information on the condition of the skin of the subject 30 includes an image of the face of the subject 30 (for example, an enlarged image of the skin of the face of the subject 30) and a measurement value of the skin of the subject 30 (for example, , moisture content of the skin of the subject 30, sebum content, etc.).
  • the information on the skin condition of the subject 30 is at least one of the image of the face of the subject 30, the measured values of the skin of the subject 30, and the responses of the subject 30 to a questionnaire regarding the skin condition. can be one.
  • the extraction unit 102 extracts the characteristics of the skin of the subject 30 based on the information on the skin condition of the subject 30 acquired at S101.
  • the skin characteristics include at least one of wrinkles around the eyes, number of pores, texture around the mouth, and pore coverage.
  • step 103 the skin type determination unit 103 uses a classification tree or the like to determine that the skin of the subject 30 has four skin types (specifically, , type G, type B1, type B2, and type B3 described above).
  • the recommendation unit 104 recommends (for example, displays on the screen) information on beauty-related products or services that match the skin type of the subject 30 determined at S103.
  • ⁇ effect> internal factors of skin elasticity (specifically, hardness of the stratum corneum, collagen It is possible to determine which of the four skin types classified based on the density of blood vessels, density of blood vessels). Therefore, it becomes possible to evaluate the skin based on the factor of skin elasticity, which was impossible when evaluating the skin using a skin viscoelasticity measuring device such as a cutometer.
  • a skin viscoelasticity measuring device such as a cutometer.
  • the skin type can be determined from the subject's skin condition (for example, facial images and skin measurements)
  • a large-scale sensor for measuring the hardness of the stratum corneum, the density of collagen, and the density of blood vessels can be used. No equipment required.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the skin type discrimination device 10 according to one embodiment of the invention.
  • the skin type determination device 10 has a CPU (Central Processing Unit) 1 , a ROM (Read Only Memory) 2 and a RAM (Random Access Memory) 3 .
  • CPU1, ROM2, and RAM3 form a so-called computer.
  • the skin type determination device 10 can have an auxiliary storage device 4 , a display device 5 , an operation device 6 , an I/F (Interface) device 7 and a drive device 8 .
  • Each piece of hardware of the skin type determination device 10 is connected to each other via a bus B. As shown in FIG.
  • the CPU 1 is a computing device that executes various programs installed in the auxiliary storage device 4.
  • ROM2 is a non-volatile memory.
  • the ROM 2 functions as a main storage device for storing various programs, data, etc. necessary for the CPU 1 to execute various programs installed in the auxiliary storage device 4 .
  • the ROM 2 functions as a main storage device that stores boot programs such as BIOS (Basic Input/Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).
  • BIOS Basic Input/Output System
  • EFI Extensible Firmware Interface
  • the RAM 3 is a volatile memory such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory).
  • the RAM 3 functions as a main storage device that provides a work area to be expanded when various programs installed in the auxiliary storage device 4 are executed by the CPU 1 .
  • the auxiliary storage device 4 is an auxiliary storage device that stores various programs and information used when various programs are executed.
  • the display device 5 is a display device that displays the internal state of the skin type determination device 10 and the like.
  • the operation device 6 is an input device for the administrator of the skin type determination device 10 to input various instructions to the skin type determination device 10 .
  • the I/F device 7 is a communication device for connecting to a network and communicating with other devices.
  • the drive device 8 is a device for setting the storage medium 9.
  • the storage medium 9 here includes media for optically, electrically or magnetically recording information, such as CD-ROMs, flexible disks, and magneto-optical disks.
  • the storage medium 9 may also include a semiconductor memory that electrically records information such as an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), a flash memory, or the like.
  • EPROM Erasable Programmable Read Only Memory
  • auxiliary storage device 4 Various programs to be installed in the auxiliary storage device 4 are installed by, for example, setting the distributed storage medium 9 in the drive device 8 and reading out the various programs recorded in the storage medium 9 by the drive device 8. be done. Alternatively, various programs installed in the auxiliary storage device 4 may be installed by being downloaded from a network via the I/F device 7 .

Abstract

肌の弾力の要因に基づく肌の評価を行う。本発明の一実施形態に係る方法は、肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプから対象者の肌タイプを判別する。

Description

肌タイプを判別する方法、肌タイプ判別装置、およびプログラム
 本発明は、肌タイプを判別する方法、肌タイプ判別装置、およびプログラムに関する。
 従来、肌の悩みのひとつとして肌の弾力の低下が知られている。肌の弾力を評価する手法として、例えば、特許文献1では、皮膚表層の粘弾性を測定し、測定した粘弾性を粘弾性基準値と比較することでスキンケアを評価する手法が開示されている。
特開2012-161371号公報
 しかしながら、肌の弾力の低下を引き起こしている要因は複数あると考えられており、これらの複数の要因と肌との関係は未だ明らかになっていない。
 そこで、本発明の一実施形態では、肌の弾力の要因に基づく肌の評価を行うことを目的とする。
 本発明の一実施形態に係る方法は、肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプから対象者の肌タイプを判別する。
 本発明の一実施形態によれば、肌の弾力の要因に基づく肌タイプを判別することができる。
本発明の一実施形態に係る肌の弾力と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る角層の硬さと4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るコラーゲンの密度と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る血管の密度と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプが示された分類表である。 本発明の一実施形態に係る肌の状態から4つの肌タイプへの分類木について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る肌タイプ判別装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る肌タイプを判別する処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る肌タイプ判別装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
 以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
<肌の弾力の要因に基づく肌タイプ>
 最初に、肌の弾力の要因(具体的には、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)に基づき4つの肌タイプに分類することができたことについて説明する。
 まず、被験者の顔の肌の弾力と、被験者の顔の角層の硬さと、被験者の顔のコラーゲンの密度と、被験者の顔の血管の密度と、を測定した。次に、被験者の顔の肌の弾力と、被験者の顔の角層の硬さと、被験者の顔のコラーゲンの密度と、被験者の顔の血管の密度と、の測定値をパラメータとして、被験者をクラスタリングしたところ、4つのクラスタ(4つの肌タイプ(タイプG、タイプB1、タイプB2、タイプB3と呼ぶ))に分類することができた。
 以下、図1~図5を参照しながら、肌の弾力と4つの肌タイプとの関係、角層の硬さと4つの肌タイプとの関係、コラーゲンの密度と4つの肌タイプとの関係、血管の密度と4つの肌タイプとの関係、について説明する。
 図1は、本発明の一実施形態に係る肌の弾力と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。図1に示されるように、タイプGでは、肌に弾力があった(つまり、図1の肌の弾力(Ur/Uf)の値が大きい)。一方、タイプB1とタイプB2とタイプB3では、肌に弾力がなかった(つまり、図1の肌の弾力(Ur/Uf)の値が小さい)。
<<肌の弾力>>
 ここで、肌の弾力(弾性、粘弾性とも呼ばれる)について説明する。例えば、肌の弾力の指標は、キュートメーター(登録商標)等の皮膚粘弾性測定装置を用いて算出されたUr/Uf(R7とも呼ばれる)である。
 図2は、本発明の一実施形態に係る角層の硬さ(具体的には、音響インピーダンス[MNs/m3])と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。図2に示されるように、タイプGとタイプB1とタイプB2では、角層が柔らかかった(つまり、図2の角層の硬さの値が小さい)。一方、タイプB3では、角層が硬かった(つまり、図2の角層の硬さの値が大きい)。
<<角層の硬さ>>
 ここで、角層の硬さについて説明する。例えば、角層の硬さの指標は、音響顕微鏡を用いて測定される値(具体的には、音響インピーダンス[MNs/m3])である。
 図3は、本発明の一実施形態に係るコラーゲンの密度(具体的には、体積充填率[無次元量])と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。図3に示されるように、タイプGでは、コラーゲンの密度が高かった(つまり、図3のコラーゲンの密度の値が大きい)。一方、タイプB1とB2とB3では、コラーゲンの密度が低かった(つまり、図3のコラーゲンの密度の値が小さい)。
<<コラーゲンの密度>>
 ここで、コラーゲンの密度について説明する。例えば、コラーゲンの密度の指標は、音響顕微鏡を用いて測定される値(具体的には、体積充填率[無次元量])である。
 図4は、本発明の一実施形態に係る血管の密度(具体的には、視野内に血管構造が占める割合(パーセンテージ))と4つの肌タイプとの関係を説明するための図である。図4に示されるように、タイプB1では、血管の密度が低かった(つまり、図4の血管の密度の値が小さい)。また、タイプB2では、血管の密度が高かった(つまり、図4の血管の密度の値が大きい)。また、タイプGとタイプB3では、血管の密度が中程度であった(つまり、図4の血管の密度の値がタイプB1の値とタイプB2の値との間である)。
<<血管の密度>>
 ここで、血管の密度について説明する。例えば、血管の密度の指標は、光コヒーレンストモグラフィー(OCT(Optical Coherence Tomography)とも呼ばれる)を用いて測定される値(具体的には、視野内に血管構造が占める割合(パーセンテージ))である。
 図5は、本発明の一実施形態に係る肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプが示された分類表である。図1~図4で説明した関係をまとめると図5のようになる。
[タイプG]
 タイプGは、顔の肌に弾力がある(具体的には、タイプB1、B2、B3よりも弾力が大きい)肌タイプである。タイプGは、顔の角層が柔らかく(具体的には、タイプB3よりも柔らかい)、顔のコラーゲンの密度が高く(具体的には、タイプB1、B2、B3よりも高い)、顔の血管の密度が中程度(具体的には、タイプB1よりも高くタイプB2よりも低い)である。
 タイプB1とタイプB2とタイプB3は、顔の肌に弾力がない(具体的には、タイプGよりも弾力が小さい)肌タイプである。弾力がない肌は、肌の弾力の要因(具体的には、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)に基づく3つのタイプ(タイプB1とタイプB2とタイプB3)に分類される。
[タイプB1]
 タイプB1は、顔の角層が柔らかく(具体的には、タイプB3よりも柔らかい)、顔のコラーゲンの密度が低く(具体的には、タイプGよりも低い)、顔の血管の密度が低い(具体的には、タイプG、B2、B3よりも低い)。
[タイプB2]
 タイプB2は、顔の角層が柔らかく(具体的には、タイプB3よりも柔らかい)、顔のコラーゲンの密度が低く(具体的には、タイプGよりも低い)、顔の血管の密度が高い(具体的には、タイプG、B1、B3よりも高い)。
[タイプB3]
 タイプB3は、顔の角層が硬く(具体的には、タイプG、B1、B2よりも硬い)、顔のコラーゲンの密度が低く(具体的には、タイプGよりも低い)、顔の血管の密度が中程度である(具体的には、タイプB1よりも高くタイプB2よりも低い)。
 なお、各タイプ(つまり、タイプG、タイプB1、タイプB2、タイプB3)の者で測定された各値(つまり、弾力、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)の代表値(例えば、平均値)を肌タイプの分類の基準として用いるようにしてもよい。
 このように、肌の弾力の要因に複合的に基づく肌タイプに分類することができた。例えば、従来は角層が柔らかいと肌に弾力がある(逆に、角層が硬いと肌に弾力がない)と考えられていたが、タイプB1およびタイプB2では、角層が柔らかいにもかかわらず、肌に弾力がなかった。また、例えば、従来は血管の密度が高いと肌に弾力がある(逆に、血管の密度が低いと肌に弾力がない)と考えられていたが、タイプB1では血管の密度が低く、タイプB2では血管の密度が高く、タイプB3では血管の密度が中程度であった。
 以下、上記の肌の弾力の要因(具体的には、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)に基づいて分類された4つの肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別する手法について説明する。
 図6は、本発明の一実施形態に係る肌の状態から4つの肌タイプへの分類木について説明するための図である。
 肌の特徴(具体的には、顔の画像と肌の測定値とから抽出される肌の特徴)と肌タイプ(上記で説明したGタイプ、B1タイプ、B2タイプ、B3タイプ)を示す教師データを用いて機械学習を行なったところ、図6のような分類木(どのような肌の特徴であるときにどの肌タイプであるのかを示すツリー)が生成された。図6に示されるように、肌の特徴のうち、(1)目の周りのシワのスコア、(2)毛穴の数、(3)目の周りのシワのスコア、(4)目の周りのキメのスコア、(5)毛穴の範囲が、分岐の条件として用いられている。
 このような分類木等を用いて4つの肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別する手法を説明する。
<全体の構成>
 図7は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。以下、それぞれについて説明する。
 肌タイプ判別装置10は、対象者30の肌の状態(例えば、顔の画像および肌の測定値)をもとに、肌の弾力の要因(具体的には、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)に基づいて分類された4つの肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別する。肌タイプ判別装置10は、1つまたは複数のコンピュータからなる。後段で、図8を参照しながら、肌タイプ判別装置10について詳細に説明する。
 肌状態取得装置20は、対象者30の肌の状態の情報を取得するための装置である。例えば、対象者30の肌の状態の情報は、対象者30の顔の画像(例えば、対象者30の顔の肌が撮影された拡大画像)、および、対象者30の肌の測定値(例えば、対象者30の肌の水分量、皮脂量等)である。この場合、肌状態取得装置20は、撮影機能と、水分量、皮脂量等の測定機能と、を備える。
 なお、図7では、肌タイプ判別装置10と肌状態取得装置20を別々の装置として説明したが、肌タイプ判別装置10と肌状態取得装置20を1つの装置で実装してもよい。また、肌タイプ判別装置10と肌状態取得装置20は、化粧品等を販売する店舗の店頭に置かれたデバイスであってもよいし、対象者30のスマートフォン等のデバイスにおいてウェブまたはアプリケーションで実装してもよい。
<機能ブロック>
 図8は、本発明の一実施形態に係る肌タイプ判別装置10の機能ブロック図である。肌タイプ判別装置10は、取得部101と、抽出部102と、肌タイプ判別部103と、推奨部104と、を備えることができる。また、肌タイプ判別装置10は、プログラムを実行することで、取得部101、抽出部102、肌タイプ判別部103、推奨部104として機能することができる。
 取得部101は、対象者30の肌の状態の情報を取得する。具体的には、取得部101は、肌状態取得装置20が取得した対象者30の肌の状態の情報を取得する。
<肌の状態の情報>
 ここで、肌の状態の情報について説明する。例えば、対象者30の肌の状態の情報は、対象者30の顔の画像、および、対象者30の肌の測定値である。なお、対象者30の肌の状態の情報は、対象者30の顔の画像と、対象者30の肌の測定値と、肌の状態に関するアンケートの対象者30の回答と、のうちの少なくとも1つであってもよい。
<<顔の画像>>
 例えば、対象者30の顔の画像は、対象者30の顔の肌が撮影された拡大画像である。
<<肌の測定値>>
 例えば、対象者30の肌の測定値は、対象者30の肌の水分量、皮脂量、皮膚ガス量、肌感受性等である。
 抽出部102は、取得部101が取得した対象者30の肌の状態の情報に基づいて、対象者30の肌の特徴を抽出する。
<肌の特徴>
 ここで、肌の特徴について説明する。例えば、肌の特徴は、目の周りのシワ(例えば、総合評価によるスコア(無次元量))と、毛穴の数(例えば、個数/cm)と、口の周りのキメ(例えば、総合評価によるスコア(無次元量))と、毛穴の範囲(つまり、占める面積。例えば、mm/cm)と、のうちの少なくとも1つを含む。
 肌タイプ判別部103は、分類木等を用いて、抽出部102が抽出した対象者30の肌の特徴から、対象者30の肌が4つの肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別する。
<肌タイプ>
 ここで、肌タイプについて説明する。4つの肌タイプは、上記で説明したタイプG、タイプB1、タイプB2、タイプB3である。
 推奨部104は、肌タイプ判別部103が判別した対象者30の肌タイプにあった美容に関する製品またはサービスの情報を推奨(例えば、画面に表示)する。具体的には、推奨部104は、予め定められている"肌タイプ"と"該肌タイプに適した、美容に関する製品またはサービスの情報"との対応関係を参照して、対象者30の肌タイプにあった美容に関する製品またはサービスの情報を抽出して提示する。
<美容に関する製品またはサービスの情報>
 ここで、美容に関する製品またはサービスの情報について説明する。例えば、美容に関する製品またはサービスの情報は、スキンケア用、メイクアップ用の化粧品の情報、サプリメント等の飲食料品の情報、化粧用具の情報、美容機器の情報、エステティックの情報等である。例えば、美容に関する製品またはサービスの情報は、製品またはサービスの名称や価格等である。
<方法>
 図9は、本発明の一実施形態に係る肌タイプを判別する処理のフローチャートである。
 ステップ101(S101)において、取得部101は、対象者30の肌の状態の情報を取得する。例えば、対象者30の肌の状態の情報は、対象者30の顔の画像(例えば、対象者30の顔の肌が撮影された拡大画像)、および、対象者30の肌の測定値(例えば、対象者30の肌の水分量、皮脂量等)である。なお、対象者30の肌の状態の情報は、対象者30の顔の画像と、対象者30の肌の測定値と、肌の状態に関するアンケートの対象者30の回答と、のうちの少なくとも1つであってもよい。
 ステップ102(S102)において、抽出部102は、S101で取得された対象者30の肌の状態の情報に基づいて、対象者30の肌の特徴を抽出する。例えば、肌の特徴は、目の周りのシワと、毛穴の数と、口の周りのキメと、毛穴の範囲と、のうちの少なくとも1つを含む。
 ステップ103(S103)において、肌タイプ判別部103は、分類木等を用いて、S102で抽出された対象者30の肌の特徴から、対象者30の肌が4つの肌タイプ(具体的には、上記で説明したタイプG、タイプB1、タイプB2、タイプB3)のうちのいずれの肌タイプであるかを判別する。
 ステップ104(S104)において、推奨部104は、S103で判別された対象者30の肌タイプにあった美容に関する製品またはサービスの情報を推奨(例えば、画面に表示)する。
<効果>
 本発明の一実施形態では、対象者の肌の状態(例えば、顔の画像および肌の測定値)をもとに、肌の弾力の内部要因(具体的には、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度)に基づいて分類された4つの肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別することができる。そのため、キュートメーター等の皮膚粘弾性測定装置を用いた肌の評価では不可能であった肌の弾力の要因に基づく肌の評価が可能となる。また、対象者の肌の状態(例えば、顔の画像および肌の測定値)から肌タイプを判別することができるので、角層の硬さ、コラーゲンの密度、血管の密度を測定するための大型機器を用いる必要がない。
<ハードウェア構成>
 図10は、本発明の一実施形態に係る肌タイプ判別装置10のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。肌タイプ判別装置10は、CPU(Central Processing Unit)1、ROM(Read Only Memory)2、RAM(Random Access Memory)3を有する。CPU1、ROM2、RAM3は、いわゆるコンピュータを形成する。また、肌タイプ判別装置10は、補助記憶装置4、表示装置5、操作装置6、I/F(Interface)装置7、ドライブ装置8を有することができる。なお、肌タイプ判別装置10の各ハードウェアは、バスBを介して相互に接続されている。
 CPU1は、補助記憶装置4にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
 ROM2は、不揮発性メモリである。ROM2は、補助記憶装置4にインストールされている各種プログラムをCPU1が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ROM2はBIOS(Basic Input/Output System)やEFI(Extensible Firmware Interface)等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
 RAM3は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等の揮発性メモリである。RAM3は、補助記憶装置4にインストールされている各種プログラムがCPU1によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
 補助記憶装置4は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
 表示装置5は、肌タイプ判別装置10の内部状態等を表示する表示デバイスである。
 操作装置6は、肌タイプ判別装置10の管理者が肌タイプ判別装置10に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
 I/F装置7は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。
 ドライブ装置8は記憶媒体9をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体9には、CD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体9には、EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
 なお、補助記憶装置4にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体9がドライブ装置8にセットされ、該記憶媒体9に記録された各種プログラムがドライブ装置8により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置4にインストールされる各種プログラムは、I/F装置7を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。
 以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
 本国際出願は2021年12月15日に出願された日本国特許出願2021-203160号に基づく優先権を主張するものであり、2021-203160号の全内容をここに本国際出願に援用する。
10 肌タイプ判別装置
20 肌状態取得装置
30 対象者
101 取得部
102 抽出部
103 肌タイプ判別部
104 推奨部

Claims (8)

  1.  肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプから対象者の肌タイプを判別する方法。
  2.  前記肌タイプは、弾力が大きいタイプと、弾力が小さいタイプと、に分類される、請求項1に記載の方法。
  3.  前記弾力が小さいタイプは、さらに
     前記角層が柔らかく、前記コラーゲンの密度が低く、前記血管の密度が低いタイプと、
     前記角層が柔らかく、前記コラーゲンの密度が低く、前記血管の密度が高いタイプと、
     前記角層が硬く、前記コラーゲンの密度が低く、前記血管の密度が中程度であるタイプと、に分類される、請求項2に記載の方法。
  4.  前記対象者の顔の画像および前記対象者の肌の測定値を取得することと、
     前記対象者の顔の画像および前記対象者の肌の測定値に基づいて、前記対象者の肌の特徴を抽出することと、
     前記対象者の肌の特徴から、前記対象者の肌が、肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプのうちのいずれの肌タイプであるかを判別することと、をさらに含む請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
  5.  前記肌の特徴は、目の周りのシワと、毛穴の数と、口の周りのキメと、毛穴の範囲と、のうちの少なくとも1つを含む、請求項4に記載の方法。
  6.  前記対象者の肌タイプにあった美容に関する製品またはサービスの情報を推奨すること、をさらに含む請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  7.  肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプから対象者の肌タイプを判別する肌タイプ判別部、を備えた肌タイプ判別装置。
  8.  肌タイプ判別装置を
     肌の弾力の要因である、角層の硬さと、コラーゲンの密度と、血管の密度と、に基づいて分類された肌タイプから対象者の肌タイプを判別する肌タイプ判別部、として機能させるためのプログラム。
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