(57)【要約】【課題】質感の高精度な定量化を実現する。【解決手段】肌の質感を定量化する質感定量化装置において、予め設定された肌の質感に対応するＣＧモデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段により生成された前記ＣＧモデルのレンダリングパラメータを用いて質感パラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、前記パラメータ抽出手段により得られる質感パラメータにより前記肌の質感を定量化する定量化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
2014026391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌の質感を定量化する質感定量化装置において、
予め設定された肌の質感に対応するＣＧモデルを生成するモデル生成手段と、
前記モデル生成手段により生成された前記ＣＧモデルのレンダリングパラメータを用いて質感パラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、
前記パラメータ抽出手段により得られる質感パラメータにより前記肌の質感を定量化する定量化手段とを有することを特徴とする質感定量化装置。
【請求項２】
前記レンダリングパラメータには、前記反射特性を含み、
前記反射特性は、鏡面反射及び拡散反射の特性を含むことを特徴とする請求項１に記載の質感定量化装置。
【請求項３】
前記パラメータ抽出手段は、
前記レンダリングパラメータに設定された肌の構造に対応する複数の階層の所定の階層に予め設定された１又は複数のパラメータの値を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の質感定量化装置。
【請求項４】
前記定量化手段は、
前記パラメータ抽出手段により得られる各パラメータから、質感の種類に応じた質感パラメータを選択し、選択された質感パラメータの値に基づいて質感の定量化を行うことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の質感定量化装置。
【請求項５】
前記定量化手段により定量化された結果を画面に表示する画像生成手段を有し、
前記画像生成手段は、予め設定された質感の傾向を把握する複数の因子に対応させて前記質感毎に定量化されたマップ画像を生成することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の質感定量化装置。
【請求項６】
肌の質感を定量化する質感定量化方法において、
予め設定された肌の質感に対応するＣＧモデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップにより生成された前記ＣＧモデルのレンダリングパラメータを用いて質感パラメータを抽出するパラメータ抽出ステップと、
前記パラメータ抽出ステップにより得られる質感パラメータにより前記肌の質感を定量化する定量化ステップとを有することを特徴とする質感定量化方法。
【請求項７】
前記レンダリングパラメータには、前記反射特性を含み、
前記反射特性は、鏡面反射及び拡散反射の特性を含むことを特徴とする請求項６に記載の質感定量化方法。
【請求項８】
前記パラメータ抽出ステップは、
前記レンダリングパラメータに設定された肌の構造に対応する複数の階層の所定の階層に予め設定された１又は複数のパラメータの値を抽出することを特徴とする請求項６又は７に記載の質感定量化方法。
【請求項９】
前記定量化ステップは、
前記パラメータ抽出ステップにより得られる各パラメータから、質感の種類に応じた質感パラメータを選択し、選択された質感パラメータの値に基づいて質感の定量化を行うことを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の質感定量化方法。
【請求項１０】
前記定量化ステップにより定量化された結果を画面に表示する画像生成ステップを有し、
前記画像生成ステップは、予め設定された質感の傾向を把握する複数の因子に対応させて前記質感毎に定量化されたマップ画像を生成することを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の質感定量化方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の質感定量化装置が有する各手段として機能させるための質感定量化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、肌等の質感を定量化する質感定量化装置、質感定量化方法、及び質感定量化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来において、素肌やファンデーション（以下、必要に応じて「ＦＤ」という）塗布後の化粧肌の質感は、商品仕上がりの満足度に大きく貢献する重要な要素である。また、質感は、肌に反射する光や陰影感の割合等で表現され、その現象を表現する感性ワードは無数にある。また、従来では、肌の質感に応じたメーキャップ等を行うことで、適切な仕上がりが得られることが知られている。
【０００３】
そこで、従来では、メーキャップ等による質感と仕上がりワードとを関連付け、販売促進及び商品開発に役立てることが可能な質感マップを作成する手法が存在する（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１に示す手法では、メーキャップを施した化粧肌（顔）の写真（画像）と、その化粧肌の仕上がりの質感を表現する予め設定された仕上がりワードとを関連付けてマップ上に表現している。なお、従来手法では、メーキャップ施した化粧肌の写真と、その化粧肌の仕上がりの質感を表現する仕上がりワードとは、例えばアンケートの結果に基づき、関連付けを行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１５５４８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したような従来手法では、予めメーキャップ等が施された顔画像等を用いたアンケートの結果による仕上がりの質感を判断しており、質感画像の定量的な把握がすることが困難である。また、アンケートによる結果を用いると、例えば「つやっぽい」という言葉に対しても人毎に意味の違いによる齟齬が生じる。つまり、質感を表す「つやっぽい」や「みずみずしい」等の言葉は、抽象的な語であり、定量的な把握ができないため、人それぞれのイメージに依存し、数値として製品の設計や処方開発等に応用することができなかった。
【０００７】
開示の技術は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、質感の高精度な定量化を実現するための質感定量化装置、質感定量化方法、及び質感定量化プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の一態様における質感定量化装置は、肌の質感を定量化する質感定量化装置において、予め設定された肌の質感に対応するＣＧモデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段により生成された前記ＣＧモデルのレンダリングパラメータを用いて質感パラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、前記パラメータ抽出手段により得られる質感パラメータにより前記肌の質感を定量化する定量化手段とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術によれば、質感の高精度な定量化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】質感定量化装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における質感定量化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】本実施形態における質感定量化処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態におけるＣＧモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】ＣＧレンダリングパラメータを用いた化粧肌質感の定量化の一例を示す図である。
【図６】ＣＧモデル構造分析による質感パラメータの抽出例を示す図である。
【図７】質感パラメータとＣＧモデル画像との関係を説明するための図である。
【図８】パラメータ解析による各質感のマップ画像の一例を示す図である。
【図９】質感ワードに対する仕上がりイメージデザインシステムの概要を説明するための図である。
【図１０】肌・顔形状を加味した化粧肌シミュレーションシステムの概要を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜開示の技術について＞
開示の技術は、例えば既存の質感マップにおける複数種類（例えば、１０種類）の質感表現に基づいて、これらをＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）でそのまま再現し、その再現に利用したＣＧソフトウェアのレンダリングパラメータ等を用いて、例えば質感の定量化や構成要素の取得、特徴的なパラメータの取得等を行う。
【００１２】
ここで、本実施形態における質感とは、例えば触覚的（例えば、肌触り等）や視覚的（例えば、どんな風に見えるか等）の化粧肌に対する質感等を示すがこれに限定されるものではない。なお、化粧肌質感は、光の反射・拡散のバランスをコントロールすることにより様々な質感を演出することができる。
【００１３】
なお、上述したパラメータは、ＣＧの基本原理であるレンダリングを行うときの光反射モデルをベースにしているため、このパラメータを用いることで、例えば鏡面反射と拡散反射といった光の要素から主要因を特定でき、これらの違いを質感感性の違いとして活用することができる。
【００１４】
以下に、上述したような開示の技術に基づく質感定量化装置、質感定量化方法、及び質感定量化プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態では、一例として、視覚的感性に基づいて定義された１０種類の質感画像（ＣＧ画像）についてパラメータを分析し、その特徴要因を把握し、各質感の定量的要素変化を捉える。
【００１５】
＜質感定量化装置：機能構成例＞
本実施形態における質感定量化装置の機能構成について図を用いて説明する。図１は、質感定量化装置の機能構成の一例を示す図である。
【００１６】
図１に示す質感定量化装置１０は、入力手段１１と、出力手段１２と、記憶手段１３と、モデル生成手段１４と、パラメータ抽出手段１５と、定量化手段１６と、画像生成手段１７と、送受信手段１８と、制御手段１９とを有する。
【００１７】
入力手段１１は、例えば質感定量化装置１０を使用するユーザ等からの本実施形態に係る質感定量化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。なお、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からなる。また、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よい。
【００１８】
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からなる。また、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よい。なお、上述した入力手段１１及び出力手段１２は、例えば質感定量化装置１０がスマートフォンやタブレット端末等のような端末の場合には、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よい。
【００１９】
記憶手段１３は、本実施形態において必要となる各種情報を記憶する。具体的には、本実施形態における質感定量化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。例えば、記憶手段１３は、例えば、ＣＧによる肌形状モデリングを生成するときのモデリングデータや、モデリング時の各種パラメータ情報、質感データ、定量化結果等の各種情報を記憶する。
【００２０】
なお、モデリング時のパラメータとしては、例えば毛穴の形状を表す半径、深さ、開口部形状、毛穴の配置を決定する間隔、乱雑さ等のパラメータ、皮丘の形状を表す高さ、乱雑さ等のパラメータ、及び皮溝の形状を表す深さ、幅、乱雑さ等のパラメータを含んでもよい。また、モデリング時のパラメータとしては、例えばキメ形状をモデリングするためのパラメータ（例えば、毛穴パラメータ、皮溝パラメータ、皮丘パラメータ）を含んでもよい。また、モデリング時のパラメータとしては、例えばＣＧモデルのポリゴンのサイズ（例えば、三角形ポリゴンの1辺の長さの目安）等のパラメータを含んでもよい。更に、モデリング時のパラメータとしては、顔形状モデリング時における肌断片の変形データや曲率変形に対するパラメータを含んでもよい。記憶手段１３は、上述した各モデリングパラメータが多種類の肌状態に応じて設定されたものを記憶することができる。
【００２１】
また、記憶手段１３は、上述した各種情報を必要に応じて所定のタイミングで書き込んだり、読み出したりすることができる。更に、記憶手段１３に記憶される情報は、送受信手段１８を介して通信ネットワークに接続された外部装置にアクセスして取得してもよい。
【００２２】
モデル生成手段１４は、ユーザの指示等により肌形状のＣＧによるモデリングを行い、ＣＧモデルを生成する。具体的には、モデル生成手段１４は、ユーザ等の指示等により予め設定された部位（例えば、顔の全体や一部、手、腕等）の肌形状に対して、目的とする質感を有する３次元形状のＣＧモデルを生成する。モデル生成手段１４は、例えば健康肌、毛穴肌、乾燥肌等といった所定の肌状態を表す肌画像を生成し、生成した肌画像（肌断片）を用いて肌形状モデル画像の生成を行うことができる。これらの質感や肌状態に対するパラメータは、記憶手段１３に記憶された各モデリングパラメータを用いることで実現できる。
【００２３】
なお、モデル生成手段１４は、例えば予め設定された１又は複数の質感に対する実写画像（写真）と同様の質感をＣＧにより再現するため、例えばＣＧクリエータ等による視覚的認知レベル等で、１又は複数（例えば、１０種類程度）の質感に対するＣＧモデル画像を生成することができる。なお、上述の例では、ＣＧクリエータ等による視覚的認知レベルでＣＧモデルを生成したが、これに限定されるものではなく、例えば実写画像に対する画像解析を行い、輝度情報や色差情報等から実写画像の質感に対応させたＣＧモデル画像を生成してもよい。
【００２４】
なお、上述した複数の質感とは、例えば、「みずみずしい」、「素肌感」、「パールつや」、「自然な」、「サラサラ」、「きめ細かい」、「パールフィット」、「つやカバー」、「ふんわり」、「マットカバー」等があるが、質感の種類や数についてはこれに限定されるものではなく、また上述した質感の各種類から１又は複数を選択してＣＧモデルを生成してもよい。したがって、モデル生成手段１４は、複数の質感のバリエーションからなるＣＧモデルを生成することができる。
【００２５】
なお、モデル生成手段１４におけるモデル生成は、例えば本出願人により出願された特願２０１２−６０８５２号に記載された手法等を用いて、例えば顔形状モデルを生成することができるが、モデル生成手法についてはこれに限定されるものではない。
【００２６】
また、モデル生成手段１４におけるモデル生成は、例えばＡｕｔｏｄｅｓｋ社製のＭａｙａという３次元コンピュータグラフィックスソフトウェアを用いることができるが、これに限定されるものではない。
【００２７】
パラメータ抽出手段１５は、モデル生成手段１４により生成されたＣＧモデルのレンダリングパラメータに基づいて、対応する質感に関するパラメータ（質感パラメータ）を抽出する。具体的には、パラメータ抽出手段１５は、モデル生成手段１４により生成されたＣＧモデルから得られる素肌や化粧肌の顔形状等のモデル情報、物体色を決定する色調情報、陰影や反射特性等を特定するシェーダ情報等の構造を分析することで、各種ＣＧレンダリングパラメータを抽出し、抽出したＣＧレンダリングパラメータから質感に対応するパラメータ（質感パラメータ）を抽出する。例えば、パラメータ抽出手段１５は、ＣＧモデルから得られるシェーダ情報に含まれる反射特性及び色調特性等に対するパラメータを抽出することができる。
【００２８】
なお、本実施形態では、素肌や化粧肌に対して階層構造を設定し、設定された複数の階層によって質感モデル構造を生成し、更に各階層を複数のパラメータで定義しておくことができる。その場合、パラメータ抽出手段１５は、上述した階層とパラメータとを抽出する。
【００２９】
定量化手段１６は、パラメータ抽出手段１５により得られるパラメータ結果に基づいて分析・分類し質感の定量化や構成要素の取得、特徴的なパラメータの取得等を行う。例えば、定量化手段１６は、パラメータ抽出手段１５により得られる各パラメータから、質感の種類に応じたパラメータを選択し、選択されたパラメータの値に基づいて質感の定量化や分析等を行う。
【００３０】
また、定量化手段１６は、例えばどの階層のどのパラメータを用いて定量化を行うのかを予め設定しておくことができ、設定されたパラメータに基づいて定量化を行うことで、各質感に対してどのパラメータが重要であるか等の分析を行うことができる。
【００３１】
更に、定量化手段１６は、定量化された結果に基づいて視覚感性を構成する質感要素を把握することができる。なお、質感要素とは、例えばある質感に対してどのようなパラメータ要素が強く関わっているか等の情報を意味する。本実施形態では、例えば各パラメータから得られる数値同士を比較することで、質感との関連性が強い要素を抽出することができる。
【００３２】
更に、定量化手段１６は、パラメータ抽出手段１５により得られるパラメータ結果（質感パラメータ）等を予め設定された因子に集約して因子分析を行うことができる。
【００３３】
画像生成手段１７は、本実施形態において、ユーザに提供する各種の画像を生成する。例えば、画像生成手段１７は、モデル生成手段１４により生成されたＣＧモデルを出力手段１２等の画面に表示するための画像を生成したり、パラメータ抽出手段１５により抽出されたパラメータ結果を画面に表示するための画像を生成したり、定量化手段１６により定量化及び分析された結果等を画面に表示するための画像を生成する。なお、上述した画像とは、画面に表示される映像やテキストデータ等も含む。
【００３４】
更に、画像生成手段１７は、質感毎のパラメータの内容に基づいて、マップ画像を生成することもできる。また、画像生成手段１７は、生成した画像を出力手段１２等の画面に出力させてユーザ等に提示したり、記憶手段１３に記憶させたり、送受信手段１８を介して外部装置に送信したりすることができる。
【００３５】
送受信手段１８は、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワーク等を用いて外部装置等と接続し、接続した外部装置等に対して、本実施形態における各処理に必要な情報や質感定量化処理を実現するための実行プログラム等を受信することが可能なインタフェースである。したがって、送受信手段１８は、例えば外部装置等から最新のパラメータ情報等を取得することができる。更に、送受信手段１８は、質感定量化装置１０で生成された各種情報を外部装置等に送信することができる。
【００３６】
制御手段１９は、質感定量化装置１０の各構成全体の制御を行う。例えば、制御手段１９は、各種情報の入力や出力、モデル生成、パラメータ抽出、定量化、画像生成、及び送受信における処理等のうち少なくとも１つを制御する。
【００３７】
上述したように、本実施形態では、例えばモデル生成手段１４により予め設定された各質感画像をＣＧモデル等により再現し、パラメータ抽出手段１５によりその再現したＣＧモデルの生成時に用いたパラメータを集約する。そして、定量化手段１６によりパラメータを定量化して分析することで、各質感の構成要素等を把握することができる。これにより、本実施形態では、例えば質感の違いをＣＧ原理に基づくパラメータを用いて定量的に表現することで、質感の高精度な定量化を実現することができる。また、本実施形態では、ＣＧパラメータと視覚感性のマッチングを図り、視覚感性を構成する質感要素を特定し、商品特徴や設計へ展開することができる。
【００３８】
＜質感定量化装置１０：ハードウェア構成例＞
本実施形態では、上述した質感定量化装置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（質感定量化プログラム）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とにより、本実施形態における質感定量化処理等を実現することができる。図２は、本実施形態における質感定量化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。
【００３９】
図２におけるコンピュータ本体は、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。
【００４０】
入力装置２１は、例えばユーザ等が操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイス、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。
【００４１】
出力装置２２は、本実施形態におけ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が実行する制御プログラムの実行経過や結果等を表示する。
【００４２】
ここで、本実施形態における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。
【００４３】
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。
【００４４】
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）等からなる。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よい。
【００４５】
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することで、顔形状モデリングにおける各処理を実現する。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よい。
【００４６】
ネットワーク接続装置２７は、インターネットやＬＡＮ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外部装置等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を外部装置等に提供したりする。
【００４７】
上述したハードウェア構成により、本実施形態における質感定量化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、汎用のパーソナルコンピュータ等で本実施形態における質感定量化処理を容易に実現することが可能となる。
【００４８】
＜本実施形態における質感定量化処理例＞
次に、本実施形態における質感定量化処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図３は、本実施形態における質感定量化処理の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
図３の例において、質感定量化処理は、例えば予め設定した肌領域（例えば、顔全体や、顔の一部、手、腕等）に対して所定の質感に対応する肌形状のＣＧモデルを生成する（Ｓ０１）。なお、Ｓ０１の処理では、例えば１又は複数の質感（例えば、「みずみずしい」、「きめ細かい」等）と認識される肌の実写画像から同様の質感を有するＣＧモデルを再現する。また、質感定量化処理は、Ｓ０１により得られたＣＧモデルの情報を用いてパラメータを抽出し（Ｓ０２）、抽出されたパラメータに対して質感の定量化を行う（Ｓ０３）。なお、Ｓ０３の処理では、質感の定量化だけでなく、例えば質感に対する構成要素の取得や特徴的なパラメータの取得等を行う。
【００５０】
次に、質感定量化処理は、定量化された結果を表示するための画像を生成し（Ｓ０４）、生成された画面を表示する（Ｓ０５）。ここで、質感定量化処理は、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ０６）、例えばユーザによる終了指示等により処理を終了する場合（Ｓ０６において、ＹＥＳ）、質感定量化処理を終了する。また、質感定量化処理は、Ｓ０６の処理において、処理終了しない場合（Ｓ０６において、ＮＯ）、Ｓ０１に戻り、他のＣＧモデルを生成して上述と同様の処理を行う。
【００５１】
＜Ｓ０１：ＣＧモデル生成処理例＞
次に、上述したＳ０１の処理に対応するＣＧモデル生成処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図４は、本実施形態におけるＣＧモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。なお、図４の例では、顔形状のＣＧモデルの一例を示すが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、他の部位（例えば、手等）の肌形状でもよい。
【００５２】
図４の例において、ＣＧモデル生成処理は、予め設定した肌領域に、例えば格子状の毛穴を生成し（Ｓ１１）、例えば生成された毛穴の中心点同士を連結して、肌領域を分割する（Ｓ１２）。次に、ＣＧモデル生成処理は、Ｓ１１の処理において肌領域の分割により形成された皮丘、皮溝の形状を決定する（Ｓ１３）。ここで、毛穴、皮丘、皮溝は、Ｓ１１〜Ｓ１３の処理を順序通り行うことにより形成される。
【００５３】
次に、ＣＧモデル生成処理は、Ｓ１１〜Ｓ１３の処理により形成された毛穴、皮丘、皮溝の各形状を立体的に表現するため、更に細かい三角形群（ポリゴン）に分割する三角ポリゴンを生成する（Ｓ１４）。次に、ＣＧモデル生成処理は、Ｓ１１〜Ｓ１４までの処理によって、所定の肌画像を形成するために決定されたパラメータ等を用いて、キメ形状をモデリングし（Ｓ１５）、その後、Ｓ１４の処理で得られたキメ形状を用いて顔形状をモデリングする（Ｓ１６）。なお、顔形状モデリングを行う場合には、モデリングの前に、顔の各部位に基づくポリゴンの不定形化を行い、更にその曲率を加えて顔形状のモデリングを行う。
【００５４】
このとき、例えばユーザは、画面に表示された肌画像を見ながら、上述した毛穴生成、皮丘・皮溝の決定に対して、パラメータの一部又は全部を変更して肌画像を表示し、所望の肌画像を取得することができる。また、上述した肌画像を顔形状の所定の部位に適用して顔形状モデルを取得することができる。また、本実施形態では上述した処理を複数回行うことにより、記憶手段１３に記憶される複数のパラメータを解析することで、健康肌、毛穴肌、乾燥肌等の各肌状態の解析や肌の質感に関する評価等にも利用することができる。したがって、本実施形態では、例えば所定の質感を有する実写画像等から上述したＣＧモデル生成処理によりＣＧモデルを生成することで、定量的な形状シミュレーションを実現することができる。なお、上述した手法については、例えば本出願人により出願された特願２０１２−６０８５２号に記載された手法等を用いることができる。
【００５５】
上述したように、本実施形態によれば、肌形状を構成する毛穴、皮丘、皮溝の形状を変化させるモデリングパラメータを設定することで、毛穴の配置、形状、皮溝、皮丘の形状を変化させて、様々な質感の肌状態を表現することが可能となる。
【００５６】
＜ＣＧレンダリングパラメータを用いた化粧肌質感の定量化例＞
次に、上述した定量化手法の一例として、ＣＧモデルに対するＣＧレンダリングパラメータを用いた化粧肌質感の定量化例について、図を用いて説明する。
【００５７】
図５は、ＣＧレンダリングパラメータを用いた化粧肌質感の定量化の一例を示す図である。ＣＧレンダリングパラメータを用いた化粧肌質感の定量化を行う場合には、概略的には図５（１）〜（４）示す手順で定量化を行う。
【００５８】
本実施形態では、まずモデル生成手段１４等において、図５（１）に示すように、基準となる化粧肌のＣＧモデルを作成する。このとき、肌部分と唇等の肌以外の部分とについて領域分割を行ってもよい。なお、図５の例では、肌形状データとして２０代平均顔を用いているが、これに限定されるものではない。
【００５９】
次に、本実施形態は、上述したモデル生成手段１４等により、複数の質感バリエーションに対応するＣＧモデル画像を生成する。具体的には、質感の異なる複数の実写画像（写真）に基づいて同様の質感（例えば、「つやカバー」、「自然な」、「マットカバー」等）を有する顔画像をＣＧによって再現する。なお、本実施形態では、例えば生成したＣＧモデル画像に対して、実写画像の質感の精度を維持できているかを検証してもよい。検証を行う場合には、例えば、複数の被験者（例えば、ｎ＝１４）に対し、各ＣＧ画像を提示しＦＤ（ファンデーション）評価に使用する所定数の評価項目（例えば、２１個）について５ステップ評価（例えば、感じる〜感じない）を実施して、その評価結果を実写画像に対する既存評価と比較することで、検証を行うことができる。また、評価同士の比較には、相関係数を使用してもよい。
【００６０】
次に、本実施形態は、上述したパラメータ抽出手段１５等により、図５（３）に示すように、ＣＧモデル生成に得られるＣＧレンダリングパラメータ（例えば、スペキュラ＝１、デフューズ＝０．２、アンビエント＝０等）をまとめて各パラメータの特性を把握する。上述したスペキュラ、デフューズ、アンビエントは、例えばＰｈｏｎｇモデルやＬａｍｂｅｒｔモデル等に用いる変数を意味する。具体的には、例えばＰｈｏｎｇモデルの場合には、鏡面反射の強弱を「スペキュラ」、拡散反射の強弱を「デフューズ」、環境光の強弱を「アンビエント」等と表現する。なお、パラメータの内容や表現等については、これに限定されるものではない。
【００６１】
次に、本実施形態は、上述した定量化手段１６等により、図５（４）に示すように、ＣＧパラメータと反射成分との対応付けを行う。なお、図５の例では、反射成分として、「鏡面反射」と「拡散反射」とを有し、それぞれの量、面積、強さ、割合等を定量化しているが、定量化の種類については、これに限定されるものではない。
【００６２】
つまり、本実施形態では、ＣＧモデルから得られる顔形状等のモデル情報、物体色を決定する色調情報、陰影や反射特性等を特定するシェーダ情報等の構造を分析することで、各種ＣＧレンダリングパラメータを抽出し、抽出したＣＧレンダリングパラメータから質感に対応するパラメータ（質感パラメータ）を抽出して、質感毎の定量化を実現することができる。
【００６３】
＜ＣＧモデル構造分析による質感パラメータ抽出例＞
ここで、上述したパラメータ抽出手段１５における質感パラメータの抽出例について、図を用いて説明する。図６は、ＣＧモデル構造分析による質感パラメータの抽出例を示す図である。図６の例では、上述したモデル生成手段１４により生成された肌形状のＣＧモデル画像３１を生成する。図６の例に示すＣＧモデル画像３１は、上述したＳ０１の処理により、定量的にブレンドできる三次元モーフィング技術を用いた顔ポリゴンデータであり、目標とする形状に対するモデリングパラメータやブレンド率等を定量的に制御しながら、顔モデルを生成することができる。
【００６４】
次に、本実施形態では、図６に示すように、モデル生成手段１４により生成された肌形状のＣＧモデル画像３１から、例えば「反射特性」と「色調特性」とを抽出する。ここで、反射特性とは、例えば光源からの光が肌の表面に照射され、肌の表面で鏡面反射する特性と、拡散反射する特性とを含む。つまり、質感は、鏡面反射と拡散反射によって表すことができ（二色性反射）、化粧肌の仕上がり質感では、これらの反射光のバランスを変えることで得られる。したがって、本実施形態では、質感を鏡面反射と拡散反射を用いて表現し、鏡面反射と拡散反射といった光の要素から主要因を特定する。また、色調特性とは、例えば肌色等の物体の色を決定する情報を含む。なお、反射特性と色調特性とについては、これに限定されるものではない。
【００６５】
ここで、モデル生成手段１４により生成されるＣＧモデルは、上述したようにモデル情報、色調情報、シェーダ情報等からなる。また、各質感は、実際の化粧肌と同じように、例えば肌の反射特性→ＦＤ粉体ベース成分特性→特徴的な成分特性のような階層構造を有している。また、各階層は、ＣＧソフトウェア上で各質感に対応するＣＧモデルの生成に用いたレンダリングプロセスにおけるモデル特性によって表現される。したがって、例えば反射特性等を含むシェーダ情報は、複数の階層構造（レイヤー）として定義することができる。
【００６６】
本実施形態におけるシェーダ情報の階層構造は、質感によって約４〜８層を有する。この層数は、実際の化粧肌における階層に類似している。なお、階層の例としては、肌の反射を示す層、化粧料の粉体と類似する層、基材と類似する層、パール剤等の表層部分を示す層等を分類することができるが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。
【００６７】
各シェーダは、物体の陰影演算を行う数理モデル（例えば、ＢｌｉｎｎモデルやＰｈｏｎｇモデル等ともいう）に基づいており、各層の特徴によって様々な特性をもつシェーダを適用することができる。例えば、パール剤によるラメ感のようなハイライト表現であれば、Ｂｌｉｎｎモデルを使用し、鏡面反射の強弱によってラメ感を表現するのに適している。
【００６８】
また、各シェーダの数理モデルは、多数の変数（パラメータ）から構成されており、これらのパラメータの大小によって、例えば鏡面反射等の強弱や面積等を制御している。したがって、本実施形態では、各質感をシェーダの階層構造と各パラメータによって表示することで、視覚的特性を表現しつつ、定量的な質感の把握を実現する。
【００６９】
ＣＧモデルのソフトウェア等に含まれる各シェーダのパラメータは、例えば「拡散度」、「減衰率」、「スペキュラ強弱」、「サイズ」等の多くのパラメータが存在する。また、このパラメータの中には、例えば質感固有のものや各質感共通のものが存在する。
【００７０】
図６の例では、シェーダ情報に含まれる反射特性に対応するパラメータを抽出している。具体的には、図６では、反射特性として、「パール剤の反射特性（ＲＡＭＥ）」、「粉体の明るさ（Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ）」、「粉体の粒子感（Ｐｏｗｄｅｒ）」、「肌の反射特性（Ｓｐｅｃｕｌａｒ）」等による階層構造を示している。なお、本実施形態における階層構造の種類や数については、これに限定されるものではない。また、上述した階層は、上位（肌表面）から下位（肌深層）に向かって順に「ＲＡＭＥ」、「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」、「Ｐｏｗｄｅｒ」、「Ｓｐｅｃｕｌａｒ」として、化粧肌の階層構造を模擬している。
【００７１】
また、本実施形態では、各階層に質感用のパラメータが設定されている。図６の例では、「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」の層に「面積」、「強弱」、「密度」、「色味の加減」、「下層との混合比率」等の質感パラメータが設定されている。なお、上述した「下層との混合比率」とは、例えば本実施形態における化粧肌の階層構造において、上位から下位に向けた階層を設定し、混合比率を調整する対象階層に対して、１つ下位の階層（下層）とのブレンド（透過）比率に関する情報をしている。上述した質感パラメータは、上述した質感固有のパラメータであるが、パラメータの数や種類についてはこれに限定されるものではない。
【００７２】
本実施形態では、図６に示すように、質感モデル画像の生成プロセスとして、肌形状のＣＧモデルに対し、質感に対応するレンダリング処理を用い、質感モデル構造を複数の階層によって構成し、各階層は複数の質感パラメータで定義することで、「階層」とその「質感パラメータ」とを利用して、分析・分類し、質感を定量化することができる。
【００７３】
また、本実施形態では、上述する質感パラメータの種類や値を変更することで、図６に示すように目的とする質感モデル画像３２を取得することできる。
【００７４】
なお、上述したＭａｙａ等のＣＧソフトウェアに用いられるパラメータは、基本原理であるレンダリングを行うときの光反射モデルをベースにしていることが多い。そのため、本実施形態では、このＣＧソフトウェア上のパラメータを用いることで鏡面反射や拡散反射等といった光の要素から主要因を特定でき、これらの違いが質感感性の違いとして活用することができる。
【００７５】
また、本実施形態では、各ＣＧモデルの質感を構成するシェーダの数理モデルやシェーダ情報、そのシェーダ情報を構成する構成要素、パラメータ等を分析・分類することで、質感に対する構成要素の取得や特徴的な質感パラメータの取得を実現することができる。また、本実施形態では、質感パラメータの違いから質感を構成する要素を把握したり、官能評価値との対応を把握して指標化することができる。
【００７６】
なお、上述したパラメータの抽出は、反射特性及び色調特性の一方でもよく、両方でもよい。また、質感に対する構造は複数のシェーダを有していてもよく、各シェーダは複数のパラメータを有していてもよい。
【００７７】
＜質感パラメータとＣＧモデル画像との関係＞
次に、上述した質感パラメータとＣＧモデル画像との関係について、図を用いて説明する。図７は、質感パラメータとＣＧモデル画像との関係を説明するための図である。
【００７８】
図７では、化粧肌の質感の異なる２つのＣＧモデル３３−１，３３−２と、各モデルの「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」階層に対応するパラメータ値を示している。なお、図７（Ａ）に示すＣＧモデル３３−１は、「みずみずしい」という質感を有し、図７（Ｂ）に示すＣＧモデル３３−２は、「素肌感のあるつや」という質感を有している。
【００７９】
例えば、図７（Ａ）に示すＣＧモデル３２−１は、「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」の階層に対して、「面積：０．１」、「強弱：０．９」、「密度：０．５」、「色味の加減：０．２」の質感パラメータの値が抽出される。また、図７（Ｂ）に示すＣＧモデル３２−２は、「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」の階層として、「面積：０．６５」、「強弱：０．４５」、「密度：０．５」、「色味の加減：０．１」の質感パラメータの値が抽出される。
【００８０】
つまり、本実施形態では、上述した質感パラメータの値に基づいて質感毎の高精度な定量化を実現することができる。また、２つの質感パラメータの値を比較することで、例えば化粧肌のハイライト部分を示すシェーダから得られるハイライトサイズ（鏡面反射の面積）及び強弱（鏡面反射のぼかし加減）を示す質感パラメータの値に大きな差が見られることがわかる。したがって、上述した２つの質感の場合には、「Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ」の階層について面積及び強弱が特徴的なパラメータであることを把握することができる。
【００８１】
なお、定量化に対する分析等については、例えば、複数のパラメータから１又は複数のパラメータを組み合わせてもよく、他の階層（例えば、「ＲＡＭＥ」、「Ｐｏｗｄｅｒ」、「Ｓｐｅｃｕｌａｒ」）に対して設定されたパラメータから選択されたパラメータと組み合わせて分析等を行ってもよい。この場合には、各階層や各パラメータに対して重み付け情報を付加して、特定の階層やパラメータの優先度を上げることもできる。なお、上述した重み付けは、例えば階層構造による階層の高いものに優先度が高くなるように設定することができるが、これに限定されるものではなく、例えば階層の順番に関係なくユーザが指定した階層に対して重み付けを付加してもよい。
【００８２】
つまり、本実施形態では、ユーザ等により予めどの階層のどのパラメータを用いて定量化を行うのかを設定することができ、その設定内容に基づいて定量化を行うことができる。なお、定量化するパラメータの設定は、上述した定量化手段１６により設定することができる。これにより、ユーザの目的に応じた定量化を行うことができ、これにより質感毎にどのパラメータが重要であるか等の分析等を行うことができる。
【００８３】
＜マップ画像例＞
ここで、上述した画像生成手段１７は、上述した図６、７に示すような各画像を生成することができるが、それ以外の画像として、例えばパラメータ解析による各質感のマップを生成することができる。図８は、パラメータ解析による各質感のマップ画像の一例を示す図である。
【００８４】
なお、図８（Ａ）、（Ｂ）に示すに示すパラメータ解析は、予め設定された複数（例えば、１９個）の質感共通パラメータを用い、傾向把握のために予め設定された３つの因子に対して因子分析されたマップを示している。ここで、３つの因子とは、例えば第１因子を「鏡面反射の強さ（つやの強度）」とし、第２因子を「肌の隠蔽度（素肌状態の表出度合）」とし、第３因子を「肌形状の影響度（テクスチャの表出度合）」とするが、これに限定されるものではない。
【００８５】
図８（Ａ）では、上述した第１因子と第２因子との関係のマップ化した画像例を示し、図８（Ｂ）では、上述した第１因子と第３因子との関係をマップ化した画像例を示している。なお、図８（Ａ）、（Ｂ）のマップにプロットされた質感Ｓ，Ｒ，Ｔ，Ｎ，Ｑ，Ｈ，Ｇ，Ｐ，Ｋ，Ｕの１０種類は、それぞれ異なる質感を示している。
【００８６】
つまり、本実施形態では、パラメータの特性の１つ１つを解釈する非効率性を解消するため、パラメータに対して因子分析を行い上述した３つの因子に集約することで、例えば、第１因子をつやの強弱を示すパラメータ群として把握したり、第２因子を肌の隠蔽効果を表現するパラメータ群として把握することができる。また、図８（Ａ）、（Ｂ）に示すように、パラメータ解析による各質感のマップ化を行うことで、視覚的（直感的）な印象とパラメータとの対応を容易に行うことができる。
【００８７】
つまり、本実施形態では、各質感に対応するＣＧモデル画像の構造解析から質感の構成要素を抽出し、数値化を実現することができる。また、本実施形態における定量化した値を用いて、例えば階層の数理モデル等から各質感の特徴を把握することができる。また、パラメータの因子分析等を用いて質感をマップ化することができる。なお、上述した因子分析は、上述した定量化手段１６により行われ、マップ化は、画像生成手段１７により行われる。
【００８８】
本実施形態では、例えば上述した質感パラメータの違いから質感の構成要素を把握して製品処方との対比が可能となる。また、本実施形態では、各質感に対応するＣＧモデル画像を活用して、例えば機能評価のシミュレーションや質感デザインシステムへ展開することで、嗜好の定量的把握を行うことができる。したがって、本実施形態では、ＣＧパラメータと視覚感性のマッチングを図り、視覚感性を構成する質感要素の特定をし、商品特徴や設計へ展開することができる。
【００８９】
次に、本実施形態を適用した各実施例について説明する。
【００９０】
＜実施例１：ＣＧパラメータを用いた化粧肌質感シミュレーションシステム＞
実施例１として、ＣＧパラメータを用いた化粧肌質感シミュレーションシステムに適用することできる。例えば、「みずみずしさ、素肌っぽさ、グロッシー・・・」等の言葉で表現される化粧肌質感は、商品特徴を示す重要な要素である。しかしながら、従来では、質感は感性ワードとして示され、特性を定量的に扱えなかった。このため、商品剤型・処方と対応させることができず、製品・処方開発には人間を介した評価や検討を必要とするため、時間やコストがかかり効率が悪かった。また、感性ワードによる質感表現では、商品使用者が感じる質感とメーカーが考えている質感が具体的に共有できないこともあり、発売した製品の質感がターゲットとなるお客さまの嗜好に合わないことも考えられる。
【００９１】
したがって、上述したような場合に、本実施形態を適用して、質感を鏡面反射成分と拡散反射成分の関数（パターン）によって定量化を行ったり、化粧肌質感を簡便に再現できるシミュレーションシステムを構築して、質感と感性ワードの対応を把握する。
【００９２】
具体的には、実写画像を基にＭａｙａ環境により生成したＣＧモデルのパラメータを、反射特性を示す質感の成分として取り扱う。また、このパラメータに対する感性ワードや剤型との対応を、例えば統計処理法等を用いて把握する。
【００９３】
なお、実施例１は、例えばファンデーション等、ベースメーク製品により仕上げられる顔部位の化粧肌質感等について適用することができるが、これに限定されるものではない。
【００９４】
＜実施例２：質感ワードに対する仕上がりイメージデザインシステム＞
次に、実施例２について説明する。図９は、質感ワードに対する仕上がりイメージデザインシステムの概要を説明するための図である。図９の例では、質感印象の定量的把握として、例えば、予め設定された質感ワードに対する仕上がりイメージをお客等の第三者（被験者）がデザインして決めるデザインシステムに、上述した質感定量化処理を適用する。
【００９５】
具体的には、図９に示すように、まず、被験者Ａが「うるうるつや感」という質感に対して、自分で想定される被験者Ａの質感パラメータ（例えば、鏡面反射、拡散反射、環境光、偏向パラメータ等）を予め設定された設定画面等により入力させ、更に被験者Ａの肌や顔形状の画像を取得する。次に、実施例２では、入力された各種情報から、被験者Ａに対応したキメ・顔をモデリングし、モデリングした顔に質感パラメータの情報をマッピングして質感のレンダリングを行い、肌の形状等を加味した質感印象のＣＧモデルを生成することができる。
【００９６】
更に、実施例２では、複数の被験者から調査を行い、その調査結果を統計的に解析することで、「うるうるつや感」という質感に対する嗜好領域を特定することができ、その質感パラメータから特徴を把握することができる。
【００９７】
つまり、実施例２では、図９のようなシステムに本実施形態を行うことで、例えば質感嗜好調査解析システムのように、これまで質感嗜好調査では実際に撮影した写真を用いていたため、連続的な質感変化として嗜好を捉えられず画一的だった質感パターンに対し、顧客が望む質感に自在に調整できるようになり、より具体的かつ真の嗜好を捉えることができる。
【００９８】
＜実施例３：肌・顔形状を加味した化粧肌シミュレーション＞
次に、実施例３について説明する。図１０は、肌・顔形状を加味した化粧肌シミュレーションシステムの概要を説明するための図である。図１０の例では、キメ形状の変化及び顔形状の変化の影響下での見え方の違いをシミュレーションする場合の適用例を示している。
【００９９】
例えば、図１０の例では、「質感バリエーション」として、「肌質感１０」と定義された「つやカバー力」のキメや顔形状による影響をユーザに提供する例を示している。具体的には、「肌質感１０」に相当する化粧肌質感顔の３次元顔形状モデルを、上述した手法により生成し、更にそのモデルの生成時に使用したパラメータを変更することで、例えばつやカバーへの影響として、複数の条件による同一条件下での定量的なシミュレーションが可能となる。
【０１００】
実施例３では、図１０に示すように、「毛穴の大きさが大きめ」の場合には、その効果が２０％減となり、「皮丘の面積が広め」の場合には、その効果が１０％増となり、「顔の丸みが弱め」の場合には、影響なし等といったように、各質感へのキメや顔形状の影響をユーザに提供することができる。
【０１０１】
なお、本実施形態を適用した実施例は、上述した内容に限定されるものではなく、例えば、上述した質感パラメータを鏡面反射と拡散反射成分とで表現できることから、実際の処方との対応付けを実施することにより、バーチャルで処方設計が可能となるＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）システム等のパラメータを用いた処方設計マッチングシステムを実現することもできる。これにより、嗜好調査で得られた結果を元に効率よく処方を設計することができる。
【０１０２】
更に、上述したように本実施形態を適用することで、仕上がり質感からの商品選択システムとして、パラメータが処方成分との対応付けができることにより、商品毎の「つやの強さ」や「カバー力」の影響等を加味した映像的な仕上がり質感の特徴に基づいて商品を選択できる商品選択システムを構築することができる。なお、本実施形態を適用した実施例は、例えば上述した各実施例のうち、複数の実施例の全部又は一部を組み合わせた実施例であってもよい。
【０１０３】
上述したように、本実施形態によれば、質感の高精度な定量化を実現することができる。具体的には、本実施形態によれば、パラメータと視覚感性のマッチングを図り、視覚感性を構成する質感要素の特定し、商品特徴や設計へ展開することができる。また、本実施形態によれば、質感をＣＧによって表現・制御できることで、これまで排除されていた肌のキメや毛穴等のミクロ形状や顔型といったマクロ形状等、質感に影響を与える要因も加味したシミュレーション等が可能になる。
【０１０４】
以上、各実施例等について詳述したが、特定の実施例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範囲内において、上記変形例以外にも種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０５】
１０  質感定量化装置
１１  入力手段
１２  出力手段
１３  記憶手段
１４  モデル生成手段
１５  パラメータ抽出手段
１６  定量化手段
１７  画像生成手段
１８  送受信手段
１９  制御手段
２１  入力装置
２２  出力装置
２３  ドライブ装置
２４  補助記憶装置
２５  メモリ装置
２６  ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）
２７  ネットワーク接続装置
２８  記録媒体
３１  形状モデル画像
３２  質感モデル画像
３３  ＣＧモデル
【図１】
2014026391.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2014026391.tif 000009
【図５】
2014026391.tif 000010
【図６】
2014026391.tif 000011
【図７】
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