(57)【要約】【課題】色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価する。【解決手段】肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段とを有することにより上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、
前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、
前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段とを有することを特徴とする肌のくすみ評価装置。
【請求項２】
前記周波数解析手段は、
前記所定のサイズとして、前記肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解することを特徴とする請求項１に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項３】
前記色ムラ指数取得手段は、
前記肌の色情報から得られる所定の色素成分の分布状態に基づき、前記色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項４】
前記所定の色素成分は、メラニン成分であることを特徴とする請求項３に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項５】
前記肌画像又は前記肌画像に対応する肌の部位から得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する肌色指数取得手段を有し、
前記くすみ評価手段は、
前記肌色指数取得手段により得られる前記肌色指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項６】
前記肌色指数取得手段は、
前記肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく色素沈着指数、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、又は前記色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項５に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項７】
前記くすみ評価手段は、
前記くすみ色ムラ指数、前記色素沈着指数、及び前記鬱血状態指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項６に記載の肌のくすみ評価装置。
【請求項８】
コンピュータにより実行される肌のくすみ評価方法であって、
肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手順と、
前記周波数解析手順により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手順と、
前記色ムラ指数取得手順により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手順とを有することを特徴とする肌のくすみ評価方法。
【請求項９】
前記周波数解析手順は、
前記所定のサイズとして、前記肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解することを特徴とする請求項８に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１０】
前記色ムラ指数取得手順は、
前記肌の色情報から得られる所定の色素成分の分布状態に基づき、前記色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項８又は９に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１１】
前記所定の色素成分は、メラニン成分であることを特徴とする請求項１０に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１２】
前記肌画像又は前記肌画像に対応する肌の部位から得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する肌色指数取得手順を有し、
前記肌のくすみ評価手順は、
前記肌色指数取得手順により得られる前記肌色指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１３】
前記肌色指数取得手順は、
前記肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく色素沈着指数、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、又は前記色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数を取得することを特徴とする請求項１２に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１４】
前記くすみ評価手順は、
前記くすみ色ムラ指数、前記色素沈着指数、及び前記鬱血状態指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価することを特徴とする請求項１３に記載の肌のくすみ評価方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載のくすみ評価装置が有する各手段として機能させるための肌のくすみ評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、肌のくすみ評価装置、肌のくすみ評価方法、及び肌のくすみ評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
肌のくすみは、ある特定の現象であり、顔全体又は眼のまわりや頬等の部位に生じ、肌の赤みが減少して黄みが増し、肌の「つや」や透明感が減少し、皮膚表面の凹凸等による影によって明度が低下して暗く見える状態等とされている。また、くすみの発生要因は、血行不良による肌色の赤みの低下、び漫的なメラニンの沈着、皮膚の弾力が低下することにより生じる皮膚表面の凹凸による影、皮膚の肥厚等による透明性（光透過性）の低下、皮膚表面での乱反射によるつやの低下、加齢に伴う皮膚の黄色化等とされている。
【０００３】
このような肌のくすみを、例えばメラニンの多寡による呈色度合いや、血流・血行の良し悪しの他、肌表面微小凹凸度、皮膚分光透明度により、数値化した方法が知られている（例えば、非特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】金子治，塚田弘行，石川好江，川口由起子，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｐａｎ．Ｖｏｌ．３１，Ｎｏ．１（１９９７）
【非特許文献２】金子治，川口由起子，石川好江，稲垣和正，Ｊ．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｐａｎ．Ｖｏｌ．３１，Ｎｏ．４（１９９７）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来の肌のくすみの定義には、例えば頬の赤みや、そばかす、にきび跡等により生じるといわれる色ムラの影響については具体的に考慮されていなかった。一方、本出願人による調査では、肌のくすみが気になるという被験者は、色ムラを感じているとの結果が得られた。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様における肌のくすみ評価装置は、肌画像を所定サイズの色ムラに分解する周波数解析手段と、前記周波数解析手段により分解された前記色ムラから肌の色情報を取得し、取得した前記肌の色情報から、前記色ムラの色ムラ指数を取得する色ムラ指数取得手段と、前記色ムラ指数取得手段により得られた前記色ムラ指数に基づき、前記肌画像に対応する肌のくすみを評価するくすみ評価手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態における肌のくすみ評価装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】肌のくすみ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】肌のくすみに対する色ムラの意識調査の結果を示す図である。
【図４】肌画像に対する視感評価の一例を示す図である。
【図５】肌画像から色ムラ指数を取得する手順を説明するための図である。
【図６】肌のくすみと色ムラとの相関関係の一例を示す図である。
【図７】肌のくすみの定義に色ムラを追加した概略図である。
【図８】肌のくすみに対する色ムラサイズの影響を説明するための図である。
【図９】肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例を示す図である。
【図１０】肌のくすみに定義される肌色の評価方法を説明するための図である。
【図１１】くすみ指数について説明するための図である。
【図１２】肌のくすみ指数を取得する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】肌色のくすみ判定値の具体例を示す図である。
【図１４】肌色のくすみ判定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１１】
＜肌の色ムラ解析装置：機能構成例＞
図１は、本実施形態における肌のくすみ評価装置の機能構成の一例を示している。図１に示すように、肌のくすみ評価装置１０は、入力手段１１と、出力手段１２と、記憶手段１３と、画像取得手段１４と、周波数解析手段１５と、色ムラ指数取得手段１６と、肌色指数取得手段１７と、くすみ評価手段１８と、制御手段１９とを有するように構成される。
【００１２】
肌のくすみ評価装置１０は、例えば肌画像を所定サイズの色ムラに分解し、分解した色ムラから肌の色情報を取得し、取得した肌の色情報から色ムラ指数を取得し、取得した色ムラ指数に基づき、肌画像に対応する肌のくすみを評価する。
【００１３】
入力手段１１は、例えば肌のくすみ評価装置１０を使用するユーザ等から、肌のくすみ評価処理に関する各種指示の開始／終了、設定等の入力を受け付ける。入力手段１１は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用のコンピュータであれば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。入力手段１１は、例えば音声等により上述した入力が可能なマイク等の音声入力デバイスであっても良い。
【００１４】
出力手段１２は、入力手段１１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。なお、出力手段１２は、例えばディスプレイやスピーカ等である。出力手段１２は、プリンタ等の印刷デバイスを有していても良い。
【００１５】
なお、上述した入力手段１１と出力手段１２とは、例えば肌のくすみ評価装置１０がスマートフォンやタブレット端末等のような場合には、例えばタッチパネルのように入出力一体型の構成であっても良い。
【００１６】
記憶手段１３は、本実施形態において必要な各種情報を記憶する。具体的には、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実行するための各種プログラムや、各種設定情報等を記憶する。記憶手段１３は、例えば被験者の頬全体が撮影された肌画像や、肌画像に対応する色ムラ指数、肌色指数、くすみ指数、くすみ判定値等を記憶する。
【００１７】
ここで、記憶手段１３は、上述したような多種の情報の集合物であり、例えばキーワード等を用いて検索し、抽出可能に体系的に構成されているデータベースとしての機能も有していても良い。更に、記憶手段１３に記憶される情報は、例えば通信ネットワークを介して外部装置から取得しても良い。
【００１８】
画像取得手段１４は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラとから構成されるＳＩＡシステム（Ｓｋｉｎ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ）等により、例えば被験者のくすみを感じる部位の肌を撮影した画像を取得する。ここで、撮影される画像は、例えば拡散光を照射することにより肌表面の反射や影の影響等を抑えることが可能であり、皮膚の「色」を計測し、肌の色情報を取得することが可能である。
【００１９】
周波数解析手段１５は、画像取得手段１４により得られた肌画像を、所定の周波数を有するバンドパスフィルター等により、所定サイズの色ムラに分解する。周波数解析手段１５は、例えば肌画像を４ｍｍ以下の色ムラに分解すると良い。
【００２０】
色ムラ指数取得手段１６は、周波数解析手段１５により所定サイズに分解された色ムラから肌の色情報を取得し、取得した肌の色情報から色ムラ指数を取得する。ここで、肌の色情報とは、例えば撮影されたＲＧＢ表色系ＲＧＢ値や、ＲＧＢ表色系から変換されたＸＹＺ表色系ＸＹＺ値等である。
【００２１】
色ムラ指数取得手段１６は、肌の色情報から得られるメラニン成分等の色素成分の分布状態に基づき、色ムラ指数を取得すると良い。色ムラ指数取得手段１６は、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報に記載された手法を用いて皮膚中の成分量を求めると良い。すなわち、色ムラ指数取得手段１６は、例えば皮膚の反射スペクトル、ランベルト−ベールの法則における透過率を皮膚の反射率に置き換えた吸光度モデル及び皮膚の構成成分の吸光係数スペクトルを用いて重回帰分析を行うことにより、皮膚中の成分の量を求める。
【００２２】
また、色ムラ指数取得手段１６は、本出願人の特許第３７２７８０７号公報に記載された手法を用いて皮膚中の成分量を求めても良い。すなわち、色ムラ指数取得手段１６は、例えば皮膚の側色値と皮膚中の成分量のデータを重回帰分析して重回帰式を予め求め、重回帰式を用いて皮膚の側色値から皮膚中のメラニン成分等の量を求めると良い。
【００２３】
色ムラ指数取得手段１６は、上述の手法により得られる所定の色素成分の濃さ及びその分布状態を示す画像を生成することで、濃度平均値以上の濃度値と、濃度平均値以上の濃度値をもつ画素の画素数とを乗算し積算して、色ムラを数値化し、色ムラ指数を取得する。
【００２４】
肌色指数取得手段１７は、画像取得手段１４により得られた肌画像、又は肌画像に対応する肌部位から測色して得られる肌の色情報に基づき、肌色指数を取得する。肌色指数取得手段１７は、例えば肌色指数として、メラニン成分の成分量に基づく色素沈着指数、ヘモグロビン酸素飽和度に基づく鬱血状態指数、色ムラ指数取得手段１６により得られる色ムラ指数に基づくくすみ色ムラ指数等を取得する。
【００２５】
くすみ評価手段１８は、色ムラ指数取得手段１６により得られた色ムラ指数に基づき、肌画像に対応する肌のくすみを評価する。なお、くすみ評価手段１８は、肌色指数取得手段１７により得られる肌色指数に基づき、肌色に影響を与えるそれぞれの指数ごとに肌のくすみを評価しても良い。また、くすみ評価手段１８は、肌色指数を用いて重回帰分析を行うことにより得られる肌のくすみ指数に基づき、総合的に肌画像に対応する肌のくすみを評価しても良い。
【００２６】
制御手段１９は、肌のくすみ評価装置１０の各構成部全体の制御を行う。制御手段１９は、例えば色ムラ指数の取得、肌色指数の取得、くすみ指数の取得、肌のくすみ評価処理等のうち少なくとも１つを制御する。
【００２７】
＜肌のくすみ評価装置：ハードウェア構成＞
ここで、上述した肌のくすみ評価装置１０の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（肌のくすみ評価プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ、サーバ等にインストールする。これにより、本実施形態における肌のくすみ評価処理等を実現することが可能となる。
【００２８】
図２は、肌のくすみ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。図２のコンピュータ本体には、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有するように構成され、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００２９】
入力装置２１は、ユーザ等が操作するキーボード、マウス等のポインティングデバイスや、マイク等の音声入力デバイス等を有し、ユーザ等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、入力装置２１は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラ等を用いて撮影された被験者の肌画像を入力する入力ユニットを有している。
【００３０】
出力装置２２は、本実施形態に係る処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ２６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示する。
【００３１】
ここで、本実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体２８等により提供される。記録媒体２８は、ドライブ装置２３にセット可能であり、記録媒体２８に含まれる実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
【００３２】
補助記憶装置２４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことができる。
【００３３】
メモリ装置２５は、ＣＰＵ２６により補助記憶装置２４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置２５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、上述した補助記憶装置２４やメモリ装置２５は、１つの記憶装置として一体型に構成されていても良い。
【００３４】
ＣＰＵ２６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置２５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置２４から取得し、実行結果等を格納しても良い。
【００３５】
ネットワーク接続装置２７は、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置２７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を他の装置等に提供することが可能である。
【００３６】
上述したハードウェア構成により、本実施形態における肌のくすみ評価処理を実行することが可能となる。また、実行プログラムをインストールすることにより、汎用のＰＣ等で本実施形態における肌のくすみ評価処理を容易に実現する。
【００３７】
＜肌のくすみと色ムラとの関係＞
ここで、肌のくすみと色ムラとの関係について説明する。上述したように、従来、肌のくすみの定義に、色ムラの影響については具体的に考慮されていなかった。しかしながら、本出願人の調査結果では、肌のくすみには色ムラの影響が示されている。
【００３８】
図３は、肌のくすみに対する色ムラの意識調査の結果を示す図である。図３の調査は、夏季と冬季の各期間において、３５代〜５０代の健康な女性を対象に、自己申告で「肌のくすみが気になる」と回答した３１人と、「肌に透明感がある」と回答した３１人とに対してそれぞれ色ムラを感じているか調査した結果を示している。
【００３９】
図３に示すように、「肌にくすみあり」と回答した被験者は、「色ムラ」を感じている人が多いのに対し、「肌に透明感あり」と回答した被験者は、「色ムラ」を感じていない人が多い。このように、図３の調査では、肌のくすみを感じると回答した被験者が、同時に色ムラを感じていることを示している。
【００４０】
図４は、肌画像に対する視感評価の一例を示す図である。図４の例では、それぞれの肌画像に対して、経験豊富な官能評価者（パネラー）が肌のくすみを感じるか視感評価した例を示している。
【００４１】
官能評価者による視感評価では、図４（Ａ）に示す肌画像が、肌のくすみを感じると評価されたのに対し、図４（Ｂ）の肌画像は、肌のしみを感じると評価されている。ここで、図４（Ａ）と、図４（Ｂ）とを比較すると、図４（Ａ）の被験者の色ムラは、図４（Ｂ）の被験者の色ムラと比較すると色ムラのサイズが小さい。
【００４２】
このように、視感評価によれば、肌のくすみを感じると評価された例は、色ムラのサイズが小さく、肌のくすみに色ムラのサイズが影響していることを示している。
【００４３】
＜色ムラ指数＞
そこで、以下のように、色ムラを所定のサイズに分解し、分解された色ムラを数値化して色ムラ指数を求め、肌のくすみと色ムラとの相関関係を検討する。図５は、肌画像から色ムラ指数を取得する手順を説明するための図である。
【００４４】
本実施形態において、画像取得手段１４は、図５（Ａ）の例に示すように、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラ等を用いて撮影された被験者の頬部位における肌（地肌）の画像を取得する。ここで、取得される肌の画像は、被験者の鼻の横から耳元までの広い範囲の頬部位を解析対象領域とし、例えば被験者の目の下のくまや、目の回りのシワや、ほうれい線等を除外した画像を取得すると良い。
【００４５】
次に、周波数解析手段１５は、画像取得手段１４により得られた画像を元画像として、図５（Ｂ）に示すように、所定サイズの色ムラに分解し、所定サイズの色ムラに分解された画像を取得する。周波数解析手段１５は、バンドパスフィルター等を用いて、半値幅が約０〜２ｍｍの小サイズの色ムラを抽出する画像、半値幅が約２〜１０ｍｍの中サイズの色ムラを抽出する画像、半値幅が約１０〜４０ｍｍの大サイズの色ムラを抽出する画像に分解する。
【００４６】
次に、色ムラ指数取得手段１６は、周波数解析手段１５により小サイズの色ムラを抽出した画像、中サイズの色ムラを抽出した画像、大サイズの色ムラを抽出した画像ごとに肌の色情報を取得する。
【００４７】
色ムラ指数取得手段１６は、例えば、各画像の肌の色情報に基づき得られる所定の色素成分の濃さ及びその分布状態から、濃度平均値以上の濃度値と、濃度平均値以上の濃度値をもつ画素数とを乗算し、乗算された値を積算して、色ムラ指数を取得する。なお、周波数解析手段１５及び色ムラ指数取得手段１６は、例えば本出願人の特開２０１１−２４００８６号公報に記載された手法を用いることが可能である。
【００４８】
また、図５（Ｃ）に示すように、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報に記載された手法を用いて、皮膚中のメラニン成分と、ヘモグロビン成分とに分解し、ぞれぞれの含有量を求めることも可能である。
【００４９】
＜肌のくすみに対する色ムラの関与＞
図６は、肌のくすみと色ムラとの相関関係の一例を示す図である。図６（Ａ）は、肌のくすみと各サイズの色ムラとの相関関係の一例を示し、図６（Ｂ）は、肌のくすみと色ムラの色素成分との相関関係の一例を示す図である。
【００５０】
図６（Ａ）は、１２４人の被験者を対象に、４人の官能評価者が５段階評価で肌のくすみの程度（「目立たない」から「目立つ」）を判定した視感評価の平均値と、図５（Ｂ）の手順で数値化された各サイズの色ムラ指数とに基づいた相関係数を示している。
【００５１】
図６（Ａ）によれば、肌のくすみと、小サイズの色ムラ、中サイズの色ムラ、大サイズの色ムラとの相関係数は、色ムラのサイズが小さくなるほど大きくなっている。すなわち、肌のくすみには小さなサイズの色ムラが影響していることを示している。
【００５２】
図６（Ｂ）は、同様に１２４人の被験者の視感評価の平均値と、図５（Ｃ）の手順で数値化された小サイズの色素成分ごとの色ムラ指数とに基づいた相関係数を示している。図６（Ｂ）によれば、ヘモグロビン成分の色ムラは、肌のくすみに対する相関係数の値にそれほど差が生じていない。一方、メラニン成分の色ムラは、肌のくすみに対する相関係数の値に有意な差が生じている。すなわち、肌のくすみにはメラニン成分の色ムラが影響していることを示している。
【００５３】
図７は、肌のくすみの定義に色ムラを追加した概略図である。上述したように、肌のくすみには、小さなサイズの色ムラが含まれ、例えばメラニン成分の色ムラが影響している。そこで、従来の肌のくすみの定義に、新しく色ムラを追加した肌のくすみの定義について概略的に説明する。
【００５４】
図７に示すように、肌のくすみは、肌の外観から肌色と質感とに分けて説明される。例えば、肌のくすみを、肌の質感により説明すると、肌が水分保持能力の低下により乾燥すると、肌の特徴として「つや」がなくなり、角層のカルボニル化（不透明化）と、角層の重層化により、肌の特徴として透明度がなくなった状態となる。
【００５５】
また、肌のくすみを、肌色により説明すると、真皮のカルボニル化（黄色化）や、メラニン量の増加、血流状態を表すＨｂ酸素飽和度の低下により、肌の特徴として平均色（肌色）が黄色く暗く、血色が悪い状態となる。更に、肌のくすみは、図７に示すように、例えばメラニン成分の小サイズの色ムラが発生することにより、肌の特徴として色ムラが生じた状態になると説明することが可能となる。
【００５６】
＜肌のくすみに対する色ムラサイズの影響＞
図８は、肌のくすみに対する色ムラサイズの影響を説明するための図である。上述した図６の例では、肌のくすみには小さなサイズの色ムラが影響していることを示していたが、具体的にどのサイズの色ムラが影響しているか分析する。
【００５７】
図８（Ａ）では、例えば段階的に変化させたサイズ（０〜１ｍｍ、０〜２ｍｍ、・・・０〜１０ｍｍ）の色ムラを抽出し、上述した図５（Ｂ）に示す手順で、１人の被験者から８パターンの色ムラ指数を取得した例を示している。なお、色ムラ指数は、例えば色ムラの濃さ×面積（抽出した色ムラの各画素の色差△Ｅの積算値）により求めても良い。
【００５８】
ここでは、上述した１２４人の被験者から、この８パターンの色ムラ指数を取得し、取得した色ムラ指数と、図６と同様にそれぞれの被験者に対する４人の官能評価者の視感評価の平均値とを用いて相関係数を求める。
【００５９】
図８（Ｂ）は、肌のくすみと、色ムラの８パターンの抽出サイズとの相関係数の値を示している。図８（Ｂ）によれば、色ムラの抽出サイズの肌のくすみに対する相関係数の値は、例えば０〜４ｍｍにおいて色ムラの抽出サイズが拡大するのに伴い増加している。一方、例えば色ムラの抽出サイズが４ｍｍよりも拡大すると、肌のくすみに対する相関係数の値は、ほぼ一定となっている。
【００６０】
したがって、例えば４ｍｍよりも大きなサイズの色ムラと、肌のくすみとの関係はほぼ変わらず、例えば０〜４ｍｍサイズの色ムラが、肌のくすみに影響していることを示している。このように、例えば０〜４ｍｍサイズの色ムラは、肌のくすみに影響しているため、例えば「くすみ色ムラ」と称して説明する。
【００６１】
＜肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例＞
図９は、肌のくすみに影響するサイズの色ムラを抽出した例を示す図である。なお、図９（Ａ）は、透明感が高いと判定された肌の一例を示し、図９（Ｂ）は、肌のくすみが目立つと判定された肌の一例を示している。
【００６２】
ここで、図９（Ａ）〜図９（Ｂ）に示す肌画像から、くすみ色ムラ（０〜４ｍｍのサイズの色ムラ）を抽出し、図５（Ｂ）に示す手順、又は色ムラの濃さ×面積（抽出した色ムラの各画素の色差△Ｅの積算値）により、色ムラ指数を求める。
【００６３】
図９（Ａ）に示す透明感が高い肌では、上述のように求めたくすみ色ムラの色ムラ指数は「２２．９」であったのに対し、図９（Ｂ）に示す肌のくすみが目立つ肌では、くすみ色ムラの色ムラ指数は「５２．４」であった。
【００６４】
このように、肌のくすみに影響するサイズのくすみ色ムラを数値化した色ムラ指数の値は、透明感が高い肌とくすみが目立つ肌との間において明確な差が生じている。したがって、本実施形態では、例えばくすみ色ムラを数値化した色ムラ指数の値を用いて、肌のくすみを評価することが可能となる。
【００６５】
＜肌のくすみに定義される肌色の評価方法＞
図１０は、肌のくすみに定義される肌色の評価方法を説明するための図である。上述した図７で示したように、肌のくすみに定義される肌色は、真皮のカルボニル化や、メラニン量の増加、血流状態を示すＨｂ酸素飽和度の低下による影響に加え、メラニン成分の小サイズの色ムラ等により影響される。
【００６６】
そこで、図１０に示すように、例えば肌のくすみに定義される肌色を数値化し、数値化した値により肌色を評価することで、肌のくすみを評価することが可能となる。本実施形態では、例えば、肌色に影響を与える要因のうち、メラニン量、血流状態を表すＨｂ酸素飽和度、くすみ色ムラを用いて肌色を数値化する。
【００６７】
ここで、メラニン量、及び血流状態を表すＨｂ酸素飽和度は、例えば肌画像又は肌画像に対応する肌の部位を側色することにより求めることが可能である。また、くすみ色ムラは、上述した図９に示すように、例えば０〜４ｍｍのサイズの色ムラを抽出し、抽出した色ムラを数値化した色ムラ指数を用いる。
【００６８】
また、メラニン量、Ｈｂ酸素飽和度、色ムラ指数は、偏差値化（スコア化）し、スコア化した値を用いるものとする。例えば、メラニン量は、スコア化した値を色素沈着指数とする。Ｈｂ酸素飽和度は血流状態を表し、肌のくすみとしては鬱血状態の値を求めたいため、所定の値（例えば１００）からスコア化したＨｂ酸素飽和度の値を差し引き、鬱血状態の値を示す鬱血状態指数を求める。くすみ色ムラは、色ムラ指数をスコア化した値をくすみ色ムラ指数として求める。
【００６９】
図１０の例では、例えば（Ｘ−Ａｖｅ）／Ｓｔｄｅｖ×１０＋５０を用いてスコア化する。これにより、メラニン量は、例えば１．０７１のとき、色素沈着指数として４５．６１が得られる。Ｈｂ酸素飽和度は、例えば５６．６３のとき、鬱血状態指数として４４．２０が得られる。また、くすみ色ムラは、３０．４８のとき、くすみ色ムラ指数として３８．９９が得られる。
【００７０】
なお、肌色指数取得手段１７は、上述のように得られる色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数を、肌色を数値化した肌色指数として取得する。
【００７１】
＜くすみ指数について＞
図１１は、くすみ指数について説明するための図である。図１１（Ａ）は、くすみ指数推定式の一例を示し、図１１（Ｂ）は、くすみ指数と官能評価値との関係を示す図である。
【００７２】
上述した肌のくすみに定義される肌色を評価するため、肌色指数（色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数）を用いて、以下のようにくすみ指数を求める。図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式は、上述した１２４人の被験者の測定データにより得られた色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数の各値を説明変数とした関数値と、官能評価値との重回帰分析により各説明変数の係数を求め、関数を決定したものである。
【００７３】
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式に、色素沈着指数、鬱血状態指数、くすみ色ムラ指数を代入することで得られるくすみ指数に対して、例えば６１名の被験者の測定データを取得して検証を行った結果の一例を示している。
【００７４】
図１１（Ｂ）の例では、６１名の被験者のくすみ指数と、３人の官能評価者が５段階評価で肌のくすみの程度（「目立たない」から「目立つ」）を判定した視感評価の平均値とを対応させたところ、相関係数が０．６８７９との高い値が得られた。
【００７５】
したがって、上述した図１１（Ａ）に示すくすみ指数推定式により得られるくすみ指数を用いることにより、肌のくすみに定義される肌色を評価し、これにより肌のくすみを評価することが可能となる。
【００７６】
＜くすみ指数を取得する処理＞
図１２は、肌のくすみ指数を取得する処理の流れを示すフローチャートである。図１２に示すように、肌色指数取得手段１７は、肌を側色することにより得られる反射スペクトルデータ、又は肌画像からＸＹＺ値を取得すると（Ｓ１０）、取得したデータ等からメラニン量を算出し（Ｓ１１）、算出したメラニン量をスコア化して色素沈着指数を求める（Ｓ１２）。
【００７７】
次に、肌色指数取得手段１７は、Ｈｂ酸素飽和度を取得すると（Ｓ１３）、鬱血状態を示す鬱血状態指数を求める（Ｓ１４）。
【００７８】
なお、Ｓ１１の処理やＳ１３の処理では、例えば本出願人の特許第３７９８５５０号公報や特許第３７２７８０７号公報に記載された手法を用いて、それぞれメラニン量やＨｂ酸素飽和度を取得すると良い。
【００７９】
次に、肌色指数取得手段１７は、色ムラ指数取得手段１６から得られる色ムラ指数を取得すると（Ｓ１５）、くすみ色ムラ指数を求める（Ｓ１６）。
【００８０】
次に、肌色指数取得手段１７は、Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１６の処理により取得した値を、例えば重回帰モデルにより得られるくすみ指数推定式に代入して、くすみ指数を算出し（Ｓ１７）、処理を終了する。
【００８１】
＜肌色のくすみ判定値の具体例＞
図１３は、肌色のくすみ判定値の具体例を示す図である。図１３（Ａ）は、評価対象者の各指数及び肌色のくすみ判定の一例を示し、図１３（Ｂ）は、各指数の値を５段階で評価するときに用いる評価基準の一例を示している。
【００８２】
図１３（Ａ）の例では、評価対象者に対して、「色素沈着指数」、「鬱血状態指数」、「くすみ色ムラ指数」、「くすみ指数」、「肌色のくすみ判定値」等の項目を用いて評価を行った例を示している。
【００８３】
例えば、「女性Ａ」の場合には、色素沈着指数は「Ｔ４６．１４」、鬱血状態指数は「Ｔ４７．２０」、くすみ色ムラ指数は「Ｔ３８．７７」、くすみ指数は、「２．３３」、総合的なくすみ判定値は「２  やや弱い」となっている。
【００８４】
図１３（Ｂ）に示す評価基準では、例えば５段階評価にするため、評価対象者が２０％ずつに分類されるようにスコア化した値を用いて、各段階に分ける基準点を設定し、「小さい」、「やや小さい」、「普通」、「やや大きい」、「大きい」と区分けしている。例えば、図１３（Ｂ）の例では、スコア化した値「４１．５８」を基準点として、「小さい」と「やや小さい」とに区分けしている。また、スコア化した値「４７．４７」を基準点として、「やや小さい」と「普通」とに区分けしている。
【００８５】
ここで、くすみ評価手段１８は、図１３（Ｂ）の評価基準を用いて、図１３（Ａ）の「女性Ａ」の場合には、色素沈着指数「Ｔ４６．１４」を用いて「やや小さい」と評価し、鬱血状態指数「Ｔ４７．２０」を用いて「やや小さい」等と評価することが可能となる。また、くすみ評価手段１８は、例えばくすみ指数推定式から得られたくすみ指数「２．３３」を用いて、総合的な肌色のくすみ判定値を「２  やや弱い」と判定して、肌のくすみを評価することが可能となる。
【００８６】
＜肌色のくすみ判定例＞
図１４は、肌色のくすみ判定例を示す図である。図１４（Ａ）は、肌色のくすみ判定に用いられた肌画像を示し、図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）に示す肌画像の各指数の判定値を示している。
【００８７】
図１４（Ａ）に示す肌画像は、上述した各指数に基づき、くすみ判定値が「４  やや強い」と判定された例を示している。図１４（Ｂ）に示すくすみ判定例では、色素沈着指数と、鬱血状態指数と、くすみ色ムラ指数のそれぞれを、例えば５段階に区分けしている。
【００８８】
図１４（Ａ）に示す肌画像の各指数を、図１４（Ｂ）に表すと、色素沈着指数「２．６」、鬱血状態指数「５」、くすみ色ムラ指数「２」のそれぞれを頂点とする三角形４０を表すことが可能となる。なお、図１４（Ｂ）に示す三角形４１は、透明感があると判定された肌の平均データを示し、図１４（Ｂ）に示す三角形４２は、くすみがあると判定された肌の平均データを示す。
【００８９】
このように、各指数を用いて総合的な肌色のくすみを判定することで、肌のくすみを評価することが可能となる。また、肌色のくすみに対して、どの指数の値が高いかを示すことで、肌色のくすみにどの要因の影響が大きいか等を示すことが可能となる。
【００９０】
上述したように、本実施形態によれば、色ムラを用いて肌のくすみを適切に評価することが可能となる。
【００９１】
以上、本発明者によってなされた発明を好適な実施例に基づき具体的に説明したが、本
発明は上記実施例で説明したものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲
で種々変更可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１０  くすみ評価装置
１１  入力手段
１２  出力手段
１３  記憶手段
１４  画像取得手段
１５  周波数解析手段
１６  色ムラ指数取得手段
１７  肌色指数取得手段
１８  くすみ評価手段
１９  制御手段
３１  入力装置
３２  出力装置
３３  ドライブ装置
３４  補助記憶装置
３５  メモリ装置
３６  ＣＰＵ
３７  ネットワーク接続装置
３８  記録媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図９】
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【図１４】
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