(57)【要約】【課題】顔面皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができる皮膚の表面状態の評価方法を提供すること。【解決手段】被験者の皮膚を撮影し、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データおよび皮膚の色情報のデジタル画像データを取得し、前記反射情報のデジタル画像データに含まれている表面反射光を示す画像データおよび表面反射光を示さない画像データのうち、表面反射光を示す画像データの画素数を求め、前記色情報のデジタル画像データから皮膚色の明るさを求め、前記表面反射光を示す画像データの画素数と前記皮膚色の明るさとから皮膚の表面状態を評価することを特徴とする皮膚の表面状態の評価方法。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）被験者の皮膚を撮影し、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データおよび皮膚の色情報のデジタル画像データを取得し、
（２）前記反射情報のデジタル画像データに含まれている表面反射光を示す画像データおよび表面反射光を示さない画像データのうち、表面反射光を示す画像データの画素数を求め、前記色情報のデジタル画像データから皮膚色の明るさを求め、
（３）前記表面反射光を示す画像データの画素数と前記皮膚色の明るさとから皮膚の表面状態を評価する
ことを特徴とする皮膚の表面状態の評価方法。
【請求項２】
前記（２）の操作において、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データの画素を０〜２５５で示される２５６階調の輝度値で表し、４０〜１２０の範囲から選ばれる所定の輝度値以上である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示す画像データとし、前記所定の輝度値未満である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示さない画像データとすることにより、表面反射光を示す画像データを皮膚表面の反射情報のデジタル画像データから取得する請求項１に記載の皮膚の表面状態の評価方法。
【請求項３】
前記（２）の操作において、皮膚色の明るさが、皮膚の色情報のデジタル画像データを構成している各画素のＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値または輝度値の平均値である請求項１または２に記載の皮膚の表面状態の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮膚の表面状態の評価方法に関する。さらに詳しくは、例えば、顔面などの皮膚の表面状態を客観的に評価することができる皮膚の表面状態の評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔面上で皮脂が過多となったときに見られる、いわゆる「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象は、化粧をする際の化粧崩れの要因となる。また、男性は、一般に女性と比べて皮脂が多いため、皮脂分泌による前記現象が顕著である。モニター調査によれば、前記現象は、男性の自己の肌悩みの上位に挙げられており、女性からみた男性に対する印象を悪化させる要因となっていることが明らかになっている。
【０００３】
したがって、前記現象の改善に対する要望は強く、前記現象を客観的に数値化することができれば、前記現象が生じている程度や前記現象が改善された程度を定量的に行なうことができる。
【０００４】
皮膚上の正反射を評価する評価装置として、皮膚表面の輝きを評価するようにした評価装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。しかし、この評価装置には、特殊な機器を必要とするため、皮膚の表面状態を簡易に評価することができる手段が求められている。
【０００５】
肌のつやの評価方法として、物理的な肌の光沢度と肌表面の見かけの粗さにより、肌のつやを評価する評価方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。しかし、この評価方法では、肌のつやを肌の美しさとしての指標としており、前記「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を対象としておらず、当該現象を的確に評価することができる評価方法に関する開示や示唆がない。
【０００６】
皮膚表面解析方法として、皮膚表面の微細明暗分布が強調された二次元サンプル画像を加工処理し、高輝度部分を抽出して粒子解析した結果を演算処理し、サンプル皮膚表面の光学的美しさに相関する特性値を計測する解析方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。しかし、この解析方法では、しわやキメを含む総合的な肌の美しさを対象としているため、前記「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を精度よく的確に評価することができない。
【０００７】
皮膚の透明感を評価する方法として、皮膚の正反射率および拡散反射率を用いて皮膚の透明感を評価する方法（例えば、特許文献４参照）、Ｓ偏光成分およびＰ偏光成分の２つの反射光の反射率の合計値を用いて皮膚の透明感を評価する方法（例えば、特許文献５参照）などが提案されている。皮膚表面を観察する方法として、Ｓ偏光成分とＰ偏光成分の受光強度を用いた皮膚表面の観察方法（例えば、特許文献６参照）が提案されている。また、肌色の測定方法として、色素成分濃度空間における肌色の二次元平面を用いた肌色測定方法（例えば、特許文献７参照）などが提案されている。しかし、皮膚の透明感を評価する方法、皮膚表面を観察する方法および肌色測定方法では、いずれも、前記「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を精度よく的確に評価することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平５−２２０１３０号公報
【特許文献２】特開２００４−１６６８０１号公報
【特許文献３】特開平７−２３１８８３号公報
【特許文献４】特開２００３−４７５９７号公報
【特許文献５】特開２００４−２１５９９１号公報
【特許文献６】特開平７−７５６２９号公報
【特許文献７】特開２００３−２７５１７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、前記従来技術に鑑みてなされたものであり、顔面皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができる皮膚の表面状態の評価方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、
〔１〕  （１）被験者の皮膚を撮影し、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データおよび皮膚の色情報のデジタル画像データを取得し、
（２）前記反射情報のデジタル画像データに含まれている表面反射光を示す画像データおよび表面反射光を示さない画像データのうち、表面反射光を示す画像データの画素数を求め、前記色情報のデジタル画像データから皮膚色の明るさを求め、
（３）前記表面反射光を示す画像データの画素数と前記皮膚色の明るさとから皮膚の表面状態を評価する
ことを特徴とする皮膚の表面状態の評価方法、
【００１１】
〔２〕  前記（２）の操作において、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データの画素を０〜２５５で示される２５６階調の輝度値で表し、４０〜１２０の範囲から選ばれる所定の輝度値以上である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示す画像データとし、前記所定の輝度値未満である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示さない画像データとすることにより、表面反射光を示す画像データを皮膚表面の反射情報のデジタル画像データから取得する前記〔１〕に記載の皮膚の表面状態の評価方法、ならびに
【００１２】
〔３〕  前記（２）の操作において、皮膚色の明るさが、皮膚の色情報のデジタル画像データを構成している各画素のＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ値または輝度値の平均値である前記〔１〕または前記〔２〕に記載の皮膚の表面状態の評価方法
に関する。
【００１３】
なお、本明細書において、「ギラつき度」とは、顔面皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象の程度を示す指標を意味する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の皮膚の表面状態の評価方法によれば、顔面皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができるという効果が奏される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが平行となるように調節して顔面の皮膚を撮影したときの撮影画像（Ｐ画像）を示す図である。
【図２】光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが垂直となるように調節して顔面の皮膚を撮影したときの撮影画像光源に装着した偏光フィルターの偏光方向に対してカメラのレンズ部の偏光フィルターの偏光方向を垂直に位置させた図１と同じ顔面の皮膚の撮影画像（Ｃ画像）を示す図である。
【図３】図１と同じ顔面の皮膚の表面反射画像を示す図である。
【図４】図１と同じ顔面の皮膚の表面反射画像を二値化させた二値化画像を示す図である。
【図５】図１と同じ顔面の皮膚における二値化画像の一部を拡大し、前記二値化画像に分散して存在している白色画素を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明者らは、ヒトが目視により顔面の皮膚を見たときに顔面の皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便に評価することができる方法について研究したところ、前記現象が生じる要因に皮膚表面の反射光と皮膚内部の反射光成分である皮膚色とがあることを推測した。
【００１７】
本発明者らは、顔面などの皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができる方法を開発するべく鋭意研究を重ねたところ、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データと皮膚の色情報のデジタル画像データとから求められる特性値と、皮膚の目視評価によって得られる評価との間に高い相関性があることが見出された。本発明は、かかる知見に基づいて完成されたものである。
【００１８】
本発明は、前記したように、
（１）被験者の皮膚を撮影し、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データおよび皮膚の色情報のデジタル画像データを取得し、
（２）前記反射情報のデジタル画像データに含まれている表面反射光を示す画像データおよび表面反射光を示さない画像データのうち、表面反射光を示す画像データの画素数を求め、前記色情報のデジタル画像データから皮膚色の明るさを求め、
（３）前記表面反射光を示す画像データの画素数と前記皮膚色の明るさとから皮膚の表面状態を評価する
ことを特徴とする。
【００１９】
皮膚に入射した光のうち、皮膚表面で反射した光は、表面反射光となり、「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を示すのに対し、皮膚の内部で屈折して散乱した後、皮膚の表面から射出する光は、内部反射光となり、皮膚の色情報を示すことが知られている（小島ら、「化粧肌の質感推定（II）」、日本写真学会誌、社団法人日本写真学会、１９９３年、第５６巻、第４号、ｐ．２６４−２６９参照）。
【００２０】
本発明においては、まず、被験者の皮膚を撮影し、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データおよび皮膚の色情報のデジタル画像データを取得する。
【００２１】
被験者の皮膚を撮影する際、カメラの光源部および受光部の双方に偏光フィルターが装着され、そのいずれかの偏光角度が調整可能であることが好ましい。
【００２２】
カメラの光源部としては、被験部位が明瞭に撮影されるものであればよく、例えば、カメラ用フラッシュ（ストロボ）、撮影用照明などが挙げられるが、本発明は、かかる例示によって限定されるものではない。これらのなかでは、照射光軸と受光軸を同一にすることができることから、カメラ用フラッシュが好ましく、レンズに直接装着するタイプの接写用リングフラッシュがより好ましい。
【００２３】
受光部であるカメラとして、例えば、デジタルカメラを用いる場合、皮膚上の表面反射の分布状態を明瞭に撮影する観点から、１００万画素以上のものが好ましい。
【００２４】
このカメラを用いて光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが平行となるように調節して皮膚を撮影したとき、皮膚表面の反射光では、入射光の偏光性が維持されているので、全反射光画像（以下、Ｐ画像という）が得られる。したがって、このＰ画像には、皮膚表面の反射情報と皮膚の色情報とが含まれている。
【００２５】
前記カメラを用い、光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが平行となるように調節して顔面の皮膚を撮影したときの撮影画像（Ｐ画像）を図１に示す。図１に示される顔面の皮膚の撮影画像は、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００２６】
一方、前記カメラを用いて光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが垂直となるように調節して皮膚を撮影したとき、内部反射光では偏光性が消失するので、内部反射光画像（以下、Ｃ画像という）が得られる。したがって、このＣ画像には、皮膚の色情報のみが含まれていることから、Ｃ画像から皮膚の色情報を取得することができる。
【００２７】
前記カメラを用い、光源に装着された偏光フィルターの偏光角度とレンズ部に装着された偏光フィルターの偏光角度とが垂直となるように調節して顔面の皮膚を撮影したときの撮影画像（Ｃ画像）を図２に示す。図２に示される顔面の皮膚の撮影画像は、図１と同様に、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００２８】
皮膚表面の反射情報のデジタル画像データは、Ｐ画像の反射光成分のデジタル画像データおよびＣ画像の反射光成分のデジタル画像データをコンピュータに取り込み、画像処理ソフトの画像間の論理演算機能を用いて容易に求めることができる。
【００２９】
具体的には、Ｐ画像の反射光成分のデジタル画像データよりＣ画像の反射光成分のデジタル画像データを減ずる画像間の演算処理にて、Ｐ画像の反射光成分のデジタル画像データからＣ画像の反射光成分のデジタル画像データを除去することにより、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データを得ることができる。すなわち、式：
〔皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ〕
＝〔Ｐ画像で得られたデジタル画像データ〕−〔Ｃ画像から得られたデジタル画像データ〕
により、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データを求めることができる。
【００３０】
画像間演算が可能なコンピュータ・ソフトとしては、例えば、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)、ナショナル・インスティテュート・オブ・ヘルス(アメリカ国立衛生研究所：National Institute of Health)製、ソフト名：イメージ・ジェイ(Image J)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。
【００３１】
Ｐ画像の反射光成分のデジタル画像データおよびＣ画像の反射光成分のデジタル画像データをコンピュータに取り込み、画像処理ソフトを用いてＰ画像の反射光成分のデジタル画像データからＣ画像の反射光成分のデジタル画像データを除去することによって求められた皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）を図３に示す。図３は、図１と同様に、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００３２】
前記で得られた皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）をそのままの状態で用いてもよいが、必要により、測定対象部位について一定の画素数の大きさに切り取った後に用いてもよい。この場合、画像処理ソフトを用いてコンピュータで処理することにより、測定対象部位について一定の画素数の大きさに切り取ることができる。
【００３３】
画像の切り取りが可能なコンピュータ・ソフトとしては、例えば、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)、ナショナル・インスティテュート・オブ・ヘルス(アメリカ国立衛生研究所：National Institute of Health)製、ソフト名：イメージ・ジェイ(Image J)、アドビー(adobe)社製、商品名：フォトショップ(Photoshop)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。
【００３４】
次に、前記皮膚表面の反射情報のデジタル画像データに含まれている表面反射光を示す画像データおよび表面反射光を示さない画像データのうち、表面反射光を示す画像データの画素数を求め、前記色情報のデジタル画像データから皮膚色の明るさを求める。
【００３５】
まず、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）から表面反射光を示す画像データの画素数を求める方法について説明する。
【００３６】
表面反射光を示す画像データを皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）から取得する方法としては、例えば、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データの画素を０〜２５５で示される２５６階調の輝度値で表し、４０〜１２０の範囲から選ばれる所定の輝度値以上である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示す画像データとし、前記所定の輝度値未満である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示さない画像データとする。
【００３７】
ここで、表面反射光を示す画像データと表面反射光を示さない画像データとの境界となる輝度値は、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データから求められる特性値と皮膚の目視評価によって得られる評価との間における相関性を高める観点から、４０〜１２０、好ましくは６０〜１００、より好ましくは７０〜９０である。したがって、表面反射光を示す画像データと表面反射光を示さない画像データとの境界となる輝度値は、前記範囲内に含まれる数値であって、その範囲内から任意に選択される所定の輝度値である。
【００３８】
なお、画像処理を簡便に行なう観点から、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）のうち、前記所定の輝度値以上である画素を一律に白色（２５５階調）に変換し、前記所定の輝度値未満である画素を一律に黒色（０階調）に変換し、二値化画像を作成してもよい。前記二値化画像は、画像解析ソフトを用いてコンピュータで処理することにより、容易に作成することができる。
【００３９】
前記二値化処理が可能な画像解析ソフトとしては、例えば、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)、スケイラー・コーポレーション(Scalar corporation)社製、商品名：ユーエスビー・ディジタル・スケール(USB Digital Scale)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。
【００４０】
前記画像解析ソフトを用い、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）のうち、前記所定の輝度値以上である画素を一律に白色（２５５階調）に変換し、前記所定の輝度値未満である画素を一律に黒色（０階調）に変換することによって作成した二値化画像を図４に示す。図４は、図１と同様に、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００４１】
なお、前記二値化画像を用いる場合、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）のうち表面反射光を示す画像データは、白色画素で表される。図５は、図４に示される二値化画像の一部を拡大し、前記二値化画像に分散して存在している白色画素の集合体を示す図であり、１３０×９０ピクセル、すなわち１１７００個の画素の集合体である。
【００４２】
対象部位に存在するすべての白色画素を合計してもよいが、皮膚の目視評価によって得られる評価との相関性を高める観点から、特定の大きさの白色画素の集合体に限定することも有効である。その場合は、白色画素集合体の個々の画素数を求める必要があるが、画像解析ソフトを用いてコンピュータで処理することにより、対象部位に存在する白色画素の集合体の個数および各画素数が算出される。
【００４３】
集合体の個別画素数の算出が可能なコンピュータ・ソフトとしては、例えば、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６.１(Image-Pro Plus v6.1)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。
【００４４】
実際には、すべての白色画素の合計についても、白色画素の集合体の各画素数を合計することにより求められる。
【００４５】
一方、皮膚色の明るさは、前記皮膚の色情報のデジタル画像データから求められる。より具体的には、皮膚色の明るさは、例えば、前記で得られたＣ画像においては、当該Ｃ画像を構成している各画素のＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値の平均値や、皮膚の色情報のデジタル画像データにおける輝度値の平均値などを指標とすることができる。
【００４６】
皮膚色の明るさは、皮膚の明るさを数値化させることができるコンピュータ・ソフトを用い、皮膚の色情報のデジタル画像データをコンピータで処理することによって数値化することができる。
【００４７】
Ｌ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値の平均値を算出することができるコンピュータ・ソフトとしては、例えば、アドビー(adobe)社製、商品名：フォトショップ(Photoshop)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。また、輝度値の平均値を算出することができるコンピュータ・ソフトとしては、例えば、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)、ナショナル・インスティテュート・オブ・ヘルス(アメリカ国立衛生研究所：National Institute of Health)製、ソフト名：イメージ・ジェイ(Image J)、スケイラー・コーポレーション(Scalar corporation)社製、商品名：ユーエスビー・ディジタル・スケール(USB Digital Scale)などが挙げられるが、本発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。
【００４８】
以上のようにして求められた表面反射光を示す画像データの画素数と前記皮膚色の明るさとから、皮膚のギラつきなどの皮膚の表面状態をギラつき度として評価することができる。
【００４９】
より具体的には、ギラつき度は、表面反射光を示す画像データの画素数と、数値化された皮膚色の明るさとを加算することによって求められる。このとき、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データと皮膚の色情報のデジタル画像データとから求められる特性値と、皮膚の目視評価によって得られる評価との相関性を高める観点から、表面反射光を示す画像データの画素数および数値化された皮膚色の明るさには、それぞれ、係数を乗じることが好ましい。
【００５０】
したがって、ギラつき度は、式（Ｉ）：
〔ギラつき度〕
＝ａ1×〔表面反射光を示す画像データの画素数〕＋ａ2×〔皮膚色の明るさ〕      （Ｉ）
（式中、ａ1は表面反射光を示す画像データの画素数に乗じられる係数、ａ2は皮膚色の明るさに乗じられる係数を示す）
で表すことができる。なお、式（Ｉ）には、必要により、定数項が含まれていてもよい。
【００５１】
式（Ｉ）において、ａ1およびａ2は、皮膚の目視評価によって得られる評価を目的変数とし、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データと皮膚の色情報のデジタル画像データとから求められる特性値を説明変数とした重回帰分析を行ない、その偏回帰係数から求められる。より具体的には、例えば、１３００×９００ピクセルのＰ画像とＣ画像の画像を用いた場合、表面反射光を示す画像データを輝度値８０で二値化処理し、１０〜３１６ピクセルの白色集合体のピクセル数の合計を「表面反射光を示す画像データの画素数」とし、色情報のデジタル画像データのＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値を「皮膚色の明るさ」とする。その場合のａ1は、皮膚の目視評価との高い相関性を高める観点から、１×１０-5〜７×１０-5であることが好ましく、３×１０-5〜５×１０-5であることがより好ましい。また、ａ2は、前記と同様に皮膚の目視評価との高い相関性を高める観点から、−８×１０-2〜−１×１０-2であることが好ましく、−７×１０-2〜−２×１０-2であることがより好ましい。
【００５２】
また、本発明においては、式（Ｉ）における表面反射光を示す画像データの画素数および皮膚色の明るさの各変数を平均０、分散１に標準化した数値を用いることにより、式（II）：
〔ギラつき度〕
＝ａ1'×〔標準化した表面反射光を示す画像データの画素数〕＋ａ2'×〔標準化した皮膚色の明るさ〕                          （II）
（式中、ａ1'は標準化した表面反射光を示す画像データの画素数に乗じられる係数、ａ2'は標準化した皮膚色の明るさに乗じられる係数を示す）
に基づいて、ギラつき度を算出することもできる。なお、式（II）には、必要により、定数項が含まれていてもよい。
【００５３】
なお、式（Ｉ）によって求められるギラつき度と式（II）で求められるギラつき度とは、その数値の大きさが異なるだけで、ギラつき度が実質的に変わるものではない。
【００５４】
各変数の標準化は、対象となるデータの平均値および標準偏差を求め、各データからその平均値を減じ、標準偏差で除することによって行なうことができる。標準化した数値を用いて決定された係数は、一般に「標準偏回帰係数」といわれており、元の変数の測定単位を問わない。偏回帰係数をｂi、目的変数の標準偏差を（Ｓyy)1/2、説明変数Ｘiの標準偏差を(Ｓii)1/2とすると、標準化偏回帰係数ｂ'iについては、一般に、ｂ'i＝ｂi（Ｓii／Ｓyy）1/2の関係が認められる。
【００５５】
式（II）において、標準化した皮膚表面の反射情報のデジタル画像データと標準化した皮膚の色情報のデジタル画像データとから求められる特性値と、皮膚の目視評価によって得られる評価との相関性を高める観点から、標準化した表面反射光を示す画像データの画素数に乗じられる標準偏回帰係数ａ1'は、０．３〜１であることが好ましく、０．５〜１であることがより好ましい。また、標準化した皮膚色の明るさに乗じられる標準偏回帰係数ａ2'は−０．７〜０であることが好ましく、−０．５〜０であることがより好ましい。
【００５６】
以上のようにして求められたギラつき度は、顔面などの皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を定量的に簡便かつ的確に評価する際の指標となり、皮膚の目視評価によって得られる評価に対し、非常に高い相関性を有する。したがって、このギラつき度を用いれば、顔面などの皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができる。
【実施例】
【００５７】
次に、本発明を実施例に基づいてさらに詳細に説明するが、本発明は、かかる実施例のみに限定されるものではない。
【００５８】
実施の準備
年齢が２６〜５７歳である成人男性２０名を被験者とし、皮膚特性に偏りがないようにした。
【００５９】
試験当日の朝、各被験者に洗顔してもらい、その後は洗顔や皮脂の除去を一切行なわずに過ごし、皮脂が十分に分泌されていると考えられるその日の午後３時以降に、カメラで各被験者の前額部の皮膚の画像撮影を行ない、直ちに市販の洗顔料で洗顔し、再度、前記と同様にして画像撮影を行なった。
【００６０】
なお、画像撮影の際には、デジタルカメラ〔コニカミノルタホールディングス（株）製、商品名：DiMAGE 7i、５００万画素〕およびリングフラッシュ〔コニカミノルタホールディングス（株）製、商品名：MACRO 1200 AF〕を用い、レンズ部とリングフラッシュ部にそれぞれ偏光フィルターを装着した。レンズ部は可動であり、２枚の偏光フィルターの偏光方向が平行および垂直となるようにして撮影を行なった。ホワイトバランスおよび露出は、一定となるように制御した。
【００６１】
洗顔前の顔面の皮膚の画像は、ギラつきが顕著な状態での顔面の皮膚の画像に該当し、洗顔後の顔面の皮膚の画像は、ギラつきが顕著でない状態での顔面の皮膚の画像に該当する。
【００６２】
２枚の偏光フィルターの偏光角度が平行となるようにして撮影した画像をＰ画像とした。その撮影画像（Ｐ画像）を図１に示す。図１に示される顔面の皮膚の撮影画像は、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００６３】
また、２枚の偏光フィルターの偏光角度が垂直となるようにして撮影した画像をＣ画像とした。その撮影画像（Ｃ画像）を図２に示す。図２に示される顔面の皮膚の撮影画像は、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００６４】
参考例１
前記で得られたＰ画像４０枚を用い、皮膚の「ギラつき」を目視により評価した。より具体的には、「ギラつき」の有無の評価は、スコアで表すことが困難であるため、あらかじめ「ギラつき」のレベルが２、４または６である見本画像を４０枚から選定した。
【００６５】
次に、評価者１０名でＰ画像４０枚の「ギラつき」を評価、すなわち上記見本画像を元に「ギラつき」のレベル１〜７の７段階評点を付してもらい、その「ギラつき」の評価の平均点を求め、これを各Ｐ画像の「ギラつき」の目視によるスコアとした。
【００６６】
各４０枚のＰ画像およびＣ画像を用いてＰ画像で得られたデジタル画像データからＣ画像で得られたデジタル画像データを除去することにより、皮膚表面の反射情報のみを取り出した。
【００６７】
なお、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データは、Ｐ画像の反射光成分のデジタル画像データおよびＣ画像の反射光成分のデジタル画像データをコンピュータに取り込み、画像処理ソフトとしてメディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)を用いてＰ画像の反射光成分のデジタル画像データからＣ画像の反射光成分のデジタル画像データを除去することによって求めた。得られた皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）を図３に示す。図３は、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００６８】
前記皮膚表面の反射情報のデジタル画像データから表面反射光を示す画像データと表面反射光を示さない画像データを取得し、それらのデータのうち表面反射光を示す画像データの画素数を求めた。
【００６９】
より具体的には、皮膚表面の反射情報のデジタル画像データの画素を０〜２５５で示される２５６階調の輝度値で表し、４０〜１２０の範囲から選ばれる所定の輝度値として輝度値８０を設定し、その輝度値が８０以上である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示す画像データとし、その輝度値が８０未満である画素を有するデジタル画像データを、表面反射光を示さない画像データとした。画像解析ソフトとして、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)を用いて皮膚表面の反射情報のデジタル画像データ（表面反射画像）のうち、輝度値が８０以上である画素を一律に白色（２５５階調）に変換し、輝度値が８０未満である画素を一律に黒色（０階調）に変換することにより、二値化画像を作成した。図４は、１３００×９００ピクセル、すなわち１１７万個の画素の集合体である。
【００７０】
前記二値化画像に分散して存在している白色画素の集合体の各画素数は、メディア・サイバーネティックス（Media Cybernetics）社製、商品名：イメージ−プロ・プラス・バージョン６．１(Image-Pro Plus v6.1)を用いてコンピュータで処理することによって求めた。図５は、図４に示される二値化画像の一部を拡大し、前記二値化画像に分散して存在している白色画素の集合体を示す図である。
【００７１】
次に、白色画素の集合体の総ピクセル数を表計算ソフト〔マイクロソフト(Microsoft)社製、商品名:Excel 2000〕の関数機能を用い、表１に示されるように分類されたクラスに相当する白色集合体の総ピクセル数を算出した。
【００７２】
【表１】
2010273737.tif 000002
【００７３】
皮膚色の明るさは、Ｃ画像を構成している各画素のＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値、ａ*値およびｂ*値について、画像解析ソフトとしてアドビー(adobe)社製、商品名：フォトショップ・バージョン７．０(Photoshop v7.0)を用いて各平均値を求めた。
【００７４】
次に、いずれの画像解析値が「ギラつき」のスコアと高い相関性を示すかについて検証するために、各画像解析値と目視による「ギラつき」のスコアとの単相関係数を算出した。
【００７５】
具体的には、表１に示される各クラスにおける白色集合体の総ピクセル数と目視による「ギラつき」のスコアとの相関係数、ならびにＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値、ａ*値およびｂ*値の各平均値と目視による「ギラつき」のスコアとの相関係数を算出した。
【００７６】
表１に示される各クラスにおける白色集合体の総ピクセル数と目視による「ギラつき」のスコアとの相関係数を表２に示す。
【００７７】
【表２】
2010273737.tif 000003
【００７８】
一般に、Ｐ値が０．０５未満であるとき、相関関係が有意であると考えられているが、表２に示された結果から、ピクセル数が大きくなるにしたがって相関性が高くなる傾向があることがわかる。
【００７９】
次に、表１に示される各クラスにおける白色集合体の総ピクセル数と目視による「ギラつき」のスコアとの相関係数について詳細に解析した。
【００８０】
もっとも高い相関係数を示すのは、クラスＶであるが、このクラス分けは人為的であることから、白色集合体のピクセル数をクラスＶの範囲に限定することが「ギラつき」のスコアとの相関関係をもっとも強く示すことにはならず、他のクラスを含めたほうがより強い相関性を示す可能性がある。
【００８１】
したがって、クラスＶを中心とし、選択するピクセル数の範囲を変化させて再度、相関係数を調べた。その結果を表３に示す。
【００８２】
【表３】
2010273737.tif 000004
【００８３】
表３に示された結果から、クラスＩＶ〜ＶＩを合計したとき、もっとも高い相関性が示されたことから、３２〜９９９ピクセルに含まれる白色集合体のピクセル数の合計（以下、「白色集合体ピクセル数」という）を表面反射画像からの最適パラメータとした。
【００８４】
また、Ｌ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値、ａ*値およびｂ*値の各平均値と目視による「ギラつき」のスコアとの相関係数を表４に示す。なお、Ｌ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値、ａ*値およびｂ*値は、アドビー(adobe)社製、商品名：フォトショップ(Photoshop)を用いて測定した。
【００８５】
【表４】
2010273737.tif 000005
【００８６】
表４に示された結果から、Ｌ*値およびａ*値で有意な相関性が認められることがわかる。これらの有用な変数を統合して最適化するために、相関が認められた３要素、すなわち、「白色集合体ピクセル数」、「Ｌ*値」および「ａ*値」について重回帰分析を行なった。重回帰分析とは、多数の説明変数によって1つの目的変数を説明または予測したいときに用いられる統計的方法である。これは目的変数ｙと説明変数ｘ1，・・・，ｘpに関して、
ｙ＝ａ1ｘ1＋・・・＋ａpｘp＋ｂ
の一次式を想定して実測のｎ個のデータからａ1，・・・，ａp，ｂを導く方法であり、その結果が目的変数を予測する式の係数となる。
【００８７】
画像４０枚を対象とし、白色集合体ピクセル数、Ｌ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値およびａ*値について、式：
ｙ＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋ａ3ｘ3＋ｂ
において、ｙをギラつきのスコアの平均値、ｘ1を白色集合体ピクセル数、ａ1を白色集合体ピクセル数の偏回帰係数、ｘ2をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値、ａ2をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*値の偏回帰係数、ｘ3をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるａ*値、ａ3をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるａ*値の偏回帰係数、ｂを定数項とし、統計解析ソフトＪＭＰ〔SAS Institute Japan（株）製〕の「モデルの当てはめ」の「ステップワイズ法モデル」を用いて重回帰における変数選択を行なった。
【００８８】
その結果、ａ*値は選択されず、白色集合体ピクセル数とＬ*値が選択された。最小二乗法を用いて、これら２つを説明変数とした重回帰分析を再度実施した。その結果を表５に示す。
【００８９】
【表５】
2010273737.tif 000006
【００９０】
表５に示された結果から、式(III)：
〔ギラつき度〕
＝４．２２４×１０-5×Ｘ1−０．０４２×Ｘ2＋６．６０１                (III)
（式中、Ｘ1は白色集合体ピクセル数、Ｘ2は皮膚色明度を反映するＬ*値を示す）
で表されるギラつき度が求められ、重回帰分析の自由度調整済み重相関係数（Ｒ）は、０．８８８であった。
【００９１】
目視による「ギラつき」のスコアおよび式(III)から求められたギラつき度の結果を表６に示す。
【００９２】
【表６】
2010273737.tif 000007
【００９３】
表６に示された結果から、式(III)で表されるギラつき度は、各被験者の皮脂の除去によるギラつきの変化を正確に反映していることがわかる。また、洗顔前は、被験者Ｇのほうが被験者Ｑよりも白色集合体ピクセル数が少ないが、皮膚色の影響を受けてギラつき度は被験者Ｇのほうが高いことがわかる。
【００９４】
以上の結果から、ギラつき度は、顔面などの皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を定量的に簡便かつ的確に評価する際の指標となり、皮膚の目視評価によって得られる評価に対し、非常に高い相関性を有する。したがって、このギラつき度を用いれば、顔面などの皮膚上の好ましくない表面反射である「テカり」や「ギラつき」と呼ばれる現象を簡便かつ的確に定量化することができることがわかる。
【図１】
2010273737.tif 000008
【図２】
2010273737.tif 000009
【図３】
2010273737.tif 000010
【図４】
2010273737.tif 000011
【図５】
2010273737.tif 000012