(57)【要約】【課題】非侵襲でありながら、簡便かつ高精度に肌の状態を評価することができる肌評価方法、及び肌評価装置を提供する。【解決手段】肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、前記肌の状態を評価する肌評価方法。当該肌評価方法は、肌の画像を取得する画像取得工程と、肌の画像から乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出工程と、ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出工程と、ふくらみ指数を前記肌の状態に関連付ける関連付け工程と、を包含する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、前記肌の状態を評価する肌評価方法。
【請求項２】
前記肌の画像を取得する画像取得工程と、
前記肌の画像から前記乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出工程と、
前記ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出工程と、
前記ふくらみ指数を前記肌の状態に関連付ける関連付け工程と、
を包含する請求項１に記載の肌評価方法。
【請求項３】
前記画像取得工程は、不均一な光が存在する光環境下で実施される請求項２に記載の肌評価方法。
【請求項４】
前記画像取得工程において、解像度が３画素／ｍｍ以上の画像を取得する請求項２又は３に記載の肌評価方法。
【請求項５】
前記画像取得工程は、前記肌の色を補正する第一補正工程を包含する請求項２〜４の何れか一項に記載の肌評価方法。
【請求項６】
前記画像取得工程は、前記肌に存在する不要要素を補正する第二補正工程を包含する請求項２〜５の何れか一項に記載の肌評価方法。
【請求項７】
前記画像取得工程の前に、前記肌に当たる光の状態を調整する調整工程を実行する請求項２〜６の何れか一項に記載の肌評価方法。
【請求項８】
前記肌の状態は、肌のくすみである請求項１〜７の何れか一項に記載の肌評価方法。
【請求項９】
肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、前記肌の状態を評価する肌評価装置であって、
前記肌の画像を取得する画像取得手段と、
前記肌の画像から前記乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出手段と、
前記ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出手段と、
前記ふくらみ指数を前記肌の状態に関連付ける関連付け手段と、
を備える肌評価装置。
【請求項１０】
利用者に、請求項１〜８の何れか一項に記載の肌評価方法を実施し、その結果に基づいて、前記利用者に適した改善剤を推奨する肌改善推奨方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌の状態を評価する肌評価方法、及び肌評価装置、並びに肌の評価結果に基づいて行われる肌改善推奨方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
肌の状態における代表的な悩みとして、肌のくすみが挙げられる。くすみとは、肌の外観を表現する用語であり、具体的には、肌の赤みが減少して黄味が増した結果、肌の艶や透明感が減少した状態や、皮膚表面の凹凸の陰影によって明度が低下し、肌が全体的に暗く見える状態等を総合的に表すものである。一般に、肌のくすみの主因は、角質肥厚と考えられており、角質肥厚の指標として知られている角質細胞面積が肌のくすみの指標としてよく用いられている。肌のくすみの評価方法としては、例えば、以下のものがある。
【０００３】
従来の肌のくすみの評価方法として、テープストリップ法を用いた評価方法があった（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１は、アスタキサンチンを有効成分として含有する角層細胞におけるデスモグレインの減少剤を肌表面の乱れた皮膚に適用し、テープストリップ法を用いて採取した角層細胞の面積から肌のくすみの改善を評価するものである。
【０００４】
また、別の従来の肌のくすみの評価方法として、肌の内部のメラニンの状態を撮影したＵＶ画像の輝度の平均値を用いた評価方法があった（例えば、特許文献２を参照）。特許文献２は、肌のくすみに大きな影響を与える肌の内部のメラニンの状態を高感度で撮影することで、肌のくすみを高精度で評価するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−３７５０１号公報
【特許文献２】特開２０１０−４６３０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１のテープストリップ法を用いた評価方法は、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法であるため、肌のくすみ評価方法として精度が高いものと言える。しかし、肌はデリケートであり、被験者が女性で、特に顔肌のくすみを評価する場合においては、皮膚の角質層を剥離・損傷するという理由から、テープストリップ法は敬遠される傾向がある。
【０００７】
これに対し、特許文献２の肌の内部のメラニンの状態を高感度で撮影したＵＶ画像の輝度の平均値を用いた評価方法は、特許文献１のテープストリップ法のように皮膚の角質層を剥離・損傷するものではないため、非侵襲で簡便な評価方法であると言える。しかし、当該方法は、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法ではないため、肌のくすみの評価の精度の点において、改善の余地がある。
【０００８】
本発明は、このような従来の肌のくすみの評価方法における問題点を解決するものであり、非侵襲でありながら、簡便かつ高精度に肌の状態を評価することができる肌評価方法、及び肌評価装置を提供することを目的とする。さらに、肌の評価結果に基づいて、利用者に適した改善剤を推奨する肌改善推奨方法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】
【０００９】
上記課題を解決するための本発明に係る肌評価方法の特徴は、
肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、前記肌の状態を評価することにある。
【００１０】
背景技術の項目で説明したように、従来の肌のくすみ等の肌状態を評価する方法は、被験者に負担を強いるものであったり、くすみの評価の精度が十分ではないという問題があった。そのため、被験者の負担が少なく、且つ高精度な肌評価方法が待望されていた。
そこで、本発明者は、肌のくすみの主因である皮膚の角質肥厚の指標となり得るものについて研究を行った結果、新発見として、肌に発現する乳白色のふくらみが、肌のくすみの主因である皮膚の角質肥厚の指標として利用できることを新たに突き止めた。
本構成の肌評価方法によれば、上記の肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、肌の状態を直接評価できるため、非侵襲でありながら、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法であるテープストリップ法と同等レベルの精度で肌の状態を評価することが可能となる。また、肌に発現する乳白色のふくらみが角質肥厚の指標となり得るため、肌の状態の評価にバラツキが生じ難くなり、肌評価方法の精度及び信頼性を高めることができる。
【００１１】
本発明に係る肌評価方法において、
前記肌の画像を取得する画像取得工程と、
前記肌の画像から前記乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出工程と、
前記ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出工程と、
前記ふくらみ指数を前記肌の状態に関連付ける関連付け工程と、
を包含することが好ましい。
【００１２】
本構成の肌評価方法によれば、上記の各工程を実施することにより、肌に発現する乳白色のふくらみが、ふくらみ指数として定量化され、当該ふくらみ指数を肌の状態に関連付けることで、肌の状態を客観的に評価することが可能となる。
【００１３】
本発明に係る肌評価方法において、
前記画像取得工程は、不均一な光が存在する光環境下で実施されることが好ましい。
【００１４】
本構成の肌評価方法によれば、不均一な光が存在する光環境下で画像取得工程を実施することにより、肌の状態の評価対象となる部分（以下、「評価ターゲット」と称する。）に陰影を発生させることができる。このとき、肌の表面の凹凸が陰影によって浮き上がるように見えるため、評価ターゲットおける角質肥厚を、乳白色のふくらみとして観察することが可能となる。
【００１５】
本発明に係る肌評価方法において、
前記画像取得工程において、解像度が３画素／ｍｍ以上の画像を取得することが好ましい。
【００１６】
本構成の肌評価方法によれば、画像取得工程における解像度を３画素／ｍｍ以上とすることにより、評価ターゲットにおける毛穴間の画像を確実に取得することができる。その結果、毛穴間における角質肥厚の有無を確認することができる。
【００１７】
本発明に係る肌評価方法において、
前記画像取得工程は、前記肌の色を補正する第一補正工程を包含することが好ましい。
【００１８】
本構成の肌評価方法によれば、画像取得工程において撮影した画像に対して肌の色を補正することにより、評価ターゲットにおける画像認識精度が向上し、ふくらみ情報の抽出精度が高まる。その結果、肌の状態の評価を正確に行うことができる。
【００１９】
本発明に係る肌評価方法において、
前記画像取得工程は、前記肌に存在する不要要素を補正する第二補正工程を包含することが好ましい。
【００２０】
本構成の肌評価方法によれば、画像取得工程において撮影した画像に対して肌に存在する不要要素を補正することにより、評価ターゲットにおける画像認識精度がより一層向上し、ふくらみ情報の抽出精度がより一層高まる。その結果、肌の状態の評価をより一層正確に行うことができる。
【００２１】
本発明に係る肌評価方法において、
前記画像取得工程の前に、前記肌に当たる光の状態を調整する調整工程を実行することが好ましい。
【００２２】
本構成の肌評価方法によれば、そのままでは肌の陰影が弱い場合に、肌に当たる光の状態を調整することで、肌の陰影を際立たせることができる。その結果、肌の表面の凹凸が鮮明なものとなり、角質肥厚の原因となる乳白色のふくらみが観察し易くなる。
【００２３】
本発明に係る肌評価方法において、
前記肌の状態は、肌のくすみであることが好ましい。
【００２４】
本構成の肌評価方法によれば、肌の状態が肌のくすみである場合に、非侵襲でありながらテープストリップ法と同等レベルの精度で肌の状態を評価することができる。また、肌に発現する乳白色のふくらみが、肌のくすみの主因である角質肥厚の指標となり得るため、指標が明確化し、肌の状態の評価の精度を高めることができる。
【００２５】
上記課題を解決するための本発明に係る肌評価装置の特徴構成は、
肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、前記肌の状態を評価する肌評価装置であって、
前記肌の画像を取得する画像取得手段と、
前記肌の画像から前記乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出手段と、
前記ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出手段と、
前記ふくらみ指数を前記肌の状態に関連付ける関連付け手段と、
を備えることにある。
【００２６】
本構成の肌評価装置によれば、上述した肌評価方法と同様の優れた作用効果を奏することができる。すなわち、肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、肌の状態を直接評価できるため、非侵襲でありながら、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法であるテープストリップ法と同等レベルの精度で評価することが可能となる。また、肌に発現する乳白色のふくらみが角質肥厚の指標となり得るため、肌の状態の評価にバラツキが生じ難くなり、肌評価装置の精度及び信頼性を高めることができる。ここで、肌に発現する乳白色のふくらみは、ふくらみ指数として定量化され、当該ふくらみ指数を肌の状態に関連付けることで、肌の状態を客観的に評価することが可能となる。
【００２７】
上記課題を解決するための本発明に係る肌改善推奨方法の特徴構成は、
利用者に、上記の何れか一つに記載の肌評価方法を実施し、その結果に基づいて、前記利用者に適した改善剤を推奨することにある。
【００２８】
本構成の肌改善推奨方法によれば、定量的な評価方法である本発明の肌評価方法を利用することで、化粧品販売員等の経験や能力によらず、正確且つ客観的な肌状態の評価が可能となり、その結果、利用者に対して適切な肌改善剤を推奨することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、画像処理の前後の状態を示す肌画像である。
【図２】図２は、被験者の頬における非くすみ肌、及びくすみ肌に関する画像である。
【図３】図３は、乳白色のふくらみを定量化した「ふくらみ指数」と、目視による「くすみスコア」との関連性を示したグラフである。
【図４】図４は、本発明の肌評価装置のブロック図である。
【図５】図５は、ふくらみ情報を含む画像を構成する各画素の輝度のヒストグラムの例である。
【図６】図６は、本発明の肌評価方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の肌評価方法、肌評価装置、及び肌改善推奨方法に関する実施形態を図１〜図６に基づいて説明する。なお、説明の便宜上、初めに、本発明の肌評価方法に関して行った検証実験について説明する。その後、本発明の肌評価装置、肌評価方法、及び肌改善推奨方法の順に説明する。ただし、本発明は、以下に説明する実施形態や図面に記載される構成に限定されることを意図しない。
【００３１】
＜肌のくすみの評価に関する検証実験＞
本検証実験においては、２０〜５０代の女性７０名を被験者とし、全ての被験者の全顔写真を撮影した。被験者の顔に設定した評価ターゲットに角質肥厚が存在する場合、それを乳白色のふくらみとして観察可能とするため、不均一な光が存在する光環境下で検証実験を実施した。ここで、「不均一な光が存在する光環境」とは、光が存在する空間において、光の進行方向、拡散状態、及び／又は強弱に一定以上のバラツキがある状態を意味するものであり、例えば、入射角ごとの入射光強度に偏りのある光環境、一部の入射角からの入射光だけ光強度を大きく又は小さくした光環境、特定の入射角からの入射光を拡散させた光環境などが挙げられる。例えば、天井に蛍光灯が設置されている一般的な室内空間では、室内照明は室内全体を照射し、さらに壁面からは室内照明の光の一部が反射する。このような状態は、不均一な光が存在する光環境である。不均一な光が存在する光環境下に評価ターゲットを置くと、室内照明の方向から到来する入射光は、それ以外の方向から到来する光と比べて、相対的に光強度が大きくなり、その結果、入射角ごとの入射光強度に偏りが生じることになる。なお、「不均一な光が存在する環境」は、照明が設置された室内だけに限られず、太陽光が存在する屋外でも同様の環境となり得る。本検証実験は、室内照明（蛍光灯）が備えられた室内において実施した。被験者の撮影にあたっては、透光性の部材を主要構成部とする接写レンズをスマートフォンのカメラ部に装着した状態で、当該接写レンズを被験者の顔の評価ターゲットに接近又は接触させて行った。これにより、蛍光灯から発せられた光は、直接的又は間接的に接写レンズを介して評価ターゲットに照射される。その結果、肌に角質肥厚が存在すると、当該角質肥厚の周囲に陰影が発生して乳白色のふくらみが浮き上がったように出現し、当該乳白色のふくらみがスマートフォンのカメラ部によって撮影される。
【００３２】
スマートフォンのカメラ部で撮影された評価ターゲットの画像には、必要に応じて、画像処理が施される。図１は、画像処理の前後の状態を示す肌画像である。まず、第一の画像処理として、肌の色について補正が行われる。図１（ａ）は肌の色の補正前の肌画像であり、図１（ｂ）は肌の色の補正後の肌画像である。図１は、モノクロ写真として示されているが、実際の写真には、肌画像（円形部分）の周囲に放射状のカラーチャート（白、黒）が付されており、カラーチャートのＲＧＢ値が規定値になるように画像全体の色調が補正される。このようにして、肌の色が評価に適した一定の色調を有するように補正される。その結果、評価ターゲットにおける画像認識精度が向上する。
【００３３】
次に、第二の画像処理として、肌に存在する不要要素を除去する補正が行われる。ここで、肌に存在する不要要素とは、代表的には肌の産毛が挙げられる。例えば、メディアンフィルタを用いて、肌の表面に存在する産毛が画像から除去される。図１（ｃ）は肌の産毛の除去前の肌画像であり、図１（ｄ）は肌の産毛の除去後の肌画像である。図１（ｃ）では、中央に線状の毛が観察されるが、メディアンフィルタを用いた画像処理の結果、図１（ｄ）のように、図１（ｃ）で認識されていた線状の毛は除去される。これにより、評価ターゲットにおける画像認識精度がより一層向上する。
【００３４】
第二の画像処理を行った画像は、必要に応じて、さらなる画像処理として閾値処理が施され、画像中に存在する毛穴、炎症、色素沈着等の領域の除去が行われる。図１（ｅ）は閾値処理前の肌画像であり、図１（ｆ）は毛穴、炎症、色素沈着等の領域を抽出した肌画像であり、図１（ｇ）は閾値処理後の肌画像である。図１（ｅ）では肌の表面上に円形の毛穴や色素沈着した領域が認められるが、図１（ｆ）のように円形の毛穴や色素沈着した領域をぼかした状態で抽出し、さらに閾値処理を施した結果、図１（ｇ）のように毛穴や色素沈着が除去された画像が得られる。
【００３５】
次に、全被験者の全顔写真に対して、肌のくすみ度合いである「くすみスコア」を３名の専門家が目視によって算出し、肌の色、全顔写真、拡大像、及び角質細胞面積との関係を見ることで、肌のくすみを評価した。図２は、被験者の頬における非くすみ肌、及びくすみ肌に関する画像である。図２（ａ）、図２（ｂ）、図２（ｃ）は夫々非くすみ肌の画像であり、順に画像を拡大したものである。図２（ｄ）、図２（ｅ）、図２（ｆ）は夫々くすみ肌の画像であり、順に画像を拡大したものである。全顔写真においてくすみ度が高いと評価された被験者については、既知の現象である肌色の暗さ、メラニンむら（図２（ｄ））、角質細胞面積の増加が確認された。さらに、評価ターゲットに光を照射して陰影を発生させた状況下で撮影した拡大画像では、図２（ｆ）に示すように、乳白色のふくらみが観察された。
【００３６】
次に、肌の拡大画像から乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出した。ふくらみ情報とは、乳白色のふくらみの程度を表すものであり、例えば、図１（ｇ）に示した毛穴や色素沈着が除去された画像を多重解像度解析することにより、図１（ｈ）のような肌のきめが平均化された画像として得られる。ふくらみ情報は、輝度の分散などの統計量に基づいて定量化され、「ふくらみ指数」が算出される。この「ふくらみ指数」と目視による評価値である「くすみスコア」とを比較したところ、両者の間に高い相関（相関係数ｒ＝０．５８、危険率ｐ＜０．０１）が確認された。図３は、乳白色のふくらみを定量化した「ふくらみ指数」と、目視による「くすみスコア」との関連性を示したグラフである。「ふくらみ指数」と「くすみスコア」との高い相関より、角質肥厚が肌に表出すると、「乳白色である（血色が透けていない）」という現象や「ふくらんでいる」という現象が見られることが明らかとなった。図２（ｃ）及び図２（ｆ）、図２（ｂ）及び図２（ｅ）、図２（ａ）及び図２（ｄ）の順に倍率を追って、非くすみ肌とくすみ肌とを対比観察したところ、乳白色のふくらみが実寸大の見た目においては、透過性の低さに起因する肌色の暗さ、毛穴の目立ち、ふくらみの程度のバラツキによるメラニンむらに繋がっているように観察された。
【００３７】
以上の検証実験より、評価ターゲットがくすみ度の高い肌である場合において、不均一な光が存在する光環境下で、肌の表面に陰影を発生させて評価ターゲットを撮影すると、肌に乳白色のふくらみが発現し、これを肌のくすみの指標として利用できることが判明した。本発明者らは、この新規な知見に基づいて、非侵襲でありながら、精度及び信頼性に優れた肌評価方法、肌評価装置、及び肌改善推奨方法を創作するに至った。
【００３８】
＜肌評価装置＞
図４は、本発明の肌評価装置１００のブロック図である。肌評価装置１００は、肌に当たる光の状態を調整する調整手段１０と、肌の画像を取得する画像取得手段２０と、得られた肌の画像から乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する抽出手段３０と、ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める算出手段４０と、ふくらみ指数を肌の状態に関連付ける関連付け手段５０とを備える。ここで、調整手段１０は任意の構成要件であり、肌評価装置１００を使用する環境が、肌の表面に陰影を十分に発生させることができる光環境であれば、調整手段１０を用いて肌に当たる光の状態を調整することは特に要しない。また、肌評価装置１００は、さらなる任意の構成要件として、関連付け手段５０に基づいて利用者に最適な肌改善剤を推奨する推奨手段６０と、推奨手段６０による推奨内容が表示される表示手段７０とを備えることができる。なお、調整手段１０を除く上記の各手段は、肌評価装置１００にハードウェアとして備えられることは必須ではなく、肌評価装置１００として機能するパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報機器において、各手段を実行するためのソフトウェアやアプリケーションとして構成されるものであってもよい。
【００３９】
［調整手段］
調整手段１０は、必要に応じて、肌に設定された評価ターゲットに当たる光の状態を調整するために用いられる装置又は部材である。調整手段１０は、肌の陰影が弱い場合に使用することが好ましい。例えば、調整手段１０によって評価ターゲットへの入射角ごとの入射光強度に偏りを付与すると、肌の陰影を際立たせることができる。その結果、肌の表面の凹凸が鮮明なものとなり、角質肥厚の原因となる乳白色のふくらみが観察し易くなる。調整手段１０としては、照明装置、補助照明装置、反射板、透光性又は遮光性のある部材等が挙げられ、これらの装置や部材の配置や姿勢を変化させることで、評価ターゲットに当たる光の状態を調整することができる。本実施形態では、天井に室内照明１０ａを備えた室内で肌評価装置１００を使用し、透光性の部材を主要構成部とする市販の接写レンズ（商品名：Ｂｅａｕｔｅｃａｍ（登録商標））２２をスマートフォンのカメラ部２１に装着した状態で、当該接写レンズ２２を被験者の顔の評価ターゲットに接触させた。また、補助的に室内照明１０ａの光を反射させる反射板１０ｂを使用した。これにより、室内照明１０ａから直接到来する光、反射板１０ｂで反射された反射光、その他壁面などから到来する間接的な反射光や散乱光は、接写レンズ２２を介して評価ターゲットに照射される。
【００４０】
［画像取得手段］
画像取得手段２０は、評価ターゲットの画像を取得する。画像取得手段２０は、スマートフォンのカメラ部２１から画像情報を受け取るように構成されている。スマートフォンのカメラ部２１に装着した接写レンズ２２を被験者の顔の評価ターゲット接触させた状態で、各方向からの不均一な光を評価ターゲットに照射しつつ、カメラ部２１で肌の撮影を行い、撮像データを画像取得手段２０に取り込む。このとき、画像（撮像データ）の解像度は、３画素／ｍｍ以上とすることが好ましく、５画素／ｍｍ以上がより好ましい。通常、人の顔に存在する産毛の毛穴間距離は約１ｍｍであるため、画像取得手段で取得した画像の解像度が３画素／ｍｍ以上であれば、後の肌評価を行う際に毛穴間の状態を確実に識別することができる。撮影を行う環境については、できるだけ日常の環境に近いことが望ましいが、照度と演色性とがある程度確保されていれば、色温度等の影響を考慮せずに撮影を行うことは可能である。画像取得手段は、取得した画像に対して画像処理（補正）を行うことが好ましい。この場合の補正は、「肌のくすみの評価に関する検証実験」の項目において説明した「第一の画像処理」、「第二の画像処理」、及び「閾値処理」である。すなわち、画像取得手段２０は、肌の色を補正する第一補正と、肌に存在する産毛等の不要要素を補正する第二補正とを実行し、さらに、画像中に存在する毛穴、炎症、色素沈着等の領域を除去する閾値処理を実行する。
【００４１】
［抽出手段］
抽出手段３０は、画像取得手段２０で得られた画像に対して多重解像度解析を行うことにより、乳白色のふくらみをふくらみ情報として抽出する。多重解像度解析では、一般に、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタが用いられるが、本実施形態ではローパスフィルタを用いて多重解像度解析を実施した。先に説明した図１（ｇ）は多重解像度解析前の肌画像であり、図１（ｈ）はローパスフィルタを用いて行った多重解像度解析後の肌画像である。図１（ｇ）では、画像に肌のきめが映り込んでいるため、乳白色のふくらみが若干見難いものとなっているが、多重解像度解析を実施した結果、図１（ｇ）で見られた肌のきめが平均化され、図１（ｈ）のように乳白色のふくらみが見易くなる。図１（ｈ）の肌画像は、ふくらみ情報としてそのまま利用することができる。
【００４２】
［算出手段］
算出手段４０は、抽出手段３０で得られたふくらみ情報を定量化する。本実施形態では、ふくらみ情報を含む画像について標準偏差を求めることにより、ふくらみ情報を定量化する。図５は、ふくらみ情報を含む画像（本実施形態の場合、図１（ｈ）の画像）を構成する各画素の輝度のヒストグラムの例である。ふくらみ情報の標準偏差は、乳白色のふくらみの度合いが強いほど数値が大きくなる。従って、ふくらみ情報の標準偏差は、ふくらみ情報を数値化したふくらみ指数として利用することができる。
【００４３】
［関連付け手段］
関連付け手段５０は、算出手段４０で求められたふくらみ指数を肌の状態に関連付ける。具体的には、「肌のくすみの評価に関する検証実験」の項目で説明した図３のふくらみ指数と肌のくすみスコアとの相関関係のグラフから回帰計算等によって相関直線を導き出し、当該相関直線とふくらみ指数との交点からくすみスコアを求める。この場合のくすみスコアは、関連付け手段５０によって予測された肌の状態を示すスコアとなる。
【００４４】
［推奨手段］
関連付け手段５０において、ふくらみ指数と肌のくすみスコアとの間の相関関係を確認した後、推奨手段６０によって利用者に最適な肌改善剤が推奨される。推奨手段６０による推奨は、化粧品販売員等によるカウンセリングの他、肌評価装置１００がアクセス可能なデータベース８０、あるいはネットワーク上のクラウドデータ９０等を参照して行うことができる。利用者に最適な肌改善剤を推奨する際には、その内容を表示手段７０に表示することができる。なお、推奨手段６０及び／又は表示手段７０は、肌評価装置１００に含まれない構成とすることも可能である。例えば、肌評価装置１００としてスマートフォンを使用する場合、推奨手段６０及び表示手段７０としてスマートフォンと通信可能なパーソナルコンピュータを利用すれば、当該パーソナルコンピュータの大画面にて肌評価結果や推奨内容を確認することができるので、本発明を店頭等で利用する場合においては、顧客サービスの向上に寄与することができる。
【００４５】
このように、本発明の肌評価装置１００は、肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、肌の状態を評価できるため、非侵襲でありながら、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法であるテープストリップ法と同等レベルの精度で評価することが可能となる。また、肌に発現する乳白色のふくらみが角質肥厚の指標となり得るため、肌の状態の評価にバラツキが生じ難くなり、肌評価装置の精度及び信頼性を高めることができる。そして、肌に発現する乳白色のふくらみは、ふくらみ指数として定量化され、当該ふくらみ指数を肌の状態に関連付けることで、肌の状態を客観的に評価することが可能となる。その結果、利用者に応じて適切な肌改善剤を推奨することが可能となる。
【００４６】
＜肌評価方法＞
本発明の肌評価方法は、上記の肌評価装置１００を用いて、肌の状態を評価するものである。図６は、本発明の肌評価方法のフローチャートである。図６中に示す記号「Ｓ」はステップを意味する。肌評価方法は、調整工程と、画像取得工程と、抽出工程と、算出工程と、関連付け工程とを包含する。なお、調整工程は任意の工程であり、肌評価装置１００を使用する環境が、肌の表面に陰影を十分に発生させることができる光環境であれば、調整工程は特に要しない。以下、肌評価方法の各工程をステップ毎に説明する。
【００４７】
［調整工程］
初めに、室内照明１０ａや反射板１０ｂから肌（評価ターゲット）に当たる光の状態を調整する調整工程が必要に応じて実行される。例えば、天井に室内照明１０ａを備えた室内において、補助的に室内照明１０ａの光を反射させる反射板１０ｂを使用し、透光性の部材を主要構成部とする市販の接写レンズ２２をスマートフォンのカメラ部２１に装着した状態とし、当該接写レンズ２２を被験者の顔の評価ターゲットに接触させると、室内照明１０ａから直接到来する光、反射板１０ｂで反射された反射光、その他壁面などから到来する間接的な反射光や散乱光が接写レンズ２２に取り入れられ、評価ターゲットに当たる（Ｓ１）。ここで、評価ターゲットに陰影が発生したか否かを判断する（Ｓ２）。評価ターゲットに陰影が発生しない場合（Ｓ２；ＮＯ）は、最初に戻って光の状態を再調整する。このとき、室内照明１０ａや反射板１０ｂの配置又は姿勢を調整すること以外に、電気スタンドやハンディライト等の補助照明装置（図示せず）を併用したり、被験者の顔に対する接写レンズ２２の当接角度の調整を行ってもよい。評価ターゲットに陰影が発生した場合（Ｓ２；ＹＥＳ）は、次の「画像取得工程」へと進む。本実施形態では、ステップ１〜２が調整工程に含まれる。
【００４８】
［画像取得工程］
画像取得工程では、評価ターゲットの画像を取得する工程（Ｓ３）が実行される。このとき、毛穴間の状態を確実に識別するため、評価ターゲットの撮影時の解像度は３画素／ｍｍ以上に設定することが好ましく、５画素／ｍｍ以上がより好ましい。画像取得工程は、接写レンズ２２を装着したカメラ部２１を肌に接近又は接触させながら、肌に光が当たっている状態で、評価ターゲットを撮影することにより実施される。画像取得工程により取得した画像データは、肌評価装置１００内の画像取得手段２０に取り込まれる。その後、必要に応じて、画像の補正（第一補正工程及び第二補正工程）、並びに閾値処理工程が行われる。第一補正工程は、肌の色を補正する工程（Ｓ４）である。第一補正工程は、先に説明したように、図１（ａ）及び（ｂ）に示したカラーチャートのＲＧＢ値が規定値になるように画像全体の色調が補正され、肌の色が評価に適した一定の色調を有するように行われる。第二補正工程は、肌に存在する不要要素を補正する工程（Ｓ５）である。第二補正工程では、先に説明したように、メディアンフィルタを用いて肌の産毛の除去が行われる。閾値処理工程は、画像中に存在する毛穴、炎症、色素沈着等の領域を除去する工程（Ｓ６）である。本実施形態では、ステップ３〜６が画像取得工程に含まれる。
【００４９】
［抽出工程］
抽出工程では、肌の画像から乳白色のふくらみに関するふくらみ情報を抽出する工程（Ｓ７）が実行される。抽出工程では、画像取得工程で得られた画像に対してローパスフィルタを用いた多重解像度解析が行われ、その結果、ふくらみ情報を抽出できなかった場合（Ｓ７；ＮＯ）は、評価ターゲットの画像を取得する工程（Ｓ３）に戻り、再度画像が取得される。ふくらみ情報を抽出できた場合（Ｓ７；ＹＥＳ）は、次の「算出工程」へと進む。本実施形態では、ステップ７が抽出工程に含まれる。
【００５０】
［算出工程］
算出工程では、ふくらみ情報を定量化してふくらみ指数を求める工程（Ｓ８）が実行される。ふくらみ指数は、ふくらみ情報を含む画像について標準偏差を求めることにより得られる。本実施形態では、ステップ８が算出工程に含まれる。
【００５１】
［関連付け工程］
関連付け工程では、ふくらみ指数を肌の状態に関連付ける工程（Ｓ９）が実行される。図３のふくらみ指数と肌のくすみスコアとの相関関係のグラフから導き出される相関直線にふくらみ指数を当てはめ、当該相関直線とふくらみ指数との交点からくすみスコアが求められる。本実施形態では、ステップ９が関連付け工程に含まれる。
【００５２】
このように、本発明の肌評価方法は、肌に発現する乳白色のふくらみに基づいて、肌の状態を評価できるため、非侵襲でありながら、肌のくすみの主因である角質肥厚に直結する評価方法であるテープストリップ法と同等レベルの精度で評価することが可能となる。また、肌に発現する乳白色のふくらみが角質肥厚の指標となり得るため、肌の状態の評価にバラツキが生じ難くなり、肌評価方法の精度及び信頼性を高めることができる。そして、肌に発現する乳白色のふくらみは、ふくらみ指数として定量化され、当該ふくらみ指数を肌の状態に関連付けることで、肌の状態を客観的に評価することが可能となる。
【００５３】
＜肌改善剤推奨方法＞
本発明の肌改善推奨方法は、上記の肌評価方法を用いて、利用者に適した肌改善剤を選択し、推奨するものである。肌改善推奨方法は、図６のフローチャート中に示した任意の工程である推奨工程（Ｓ１０）によって実施される。
【００５４】
推奨工程では、関連付け工程（Ｓ９）において、ふくらみ指数と肌のくすみスコアとの間の相関関係を確認した後、当該相関関係に基づき利用者に最適な肌改善剤が推奨される。推奨工程における肌改善剤の推奨は、化粧品販売員等によるカウンセリングの他、肌評価装置１００がアクセス可能なデータベース８０、あるいはネットワーク上のクラウドデータ９０等を参照して行うことができる。利用者に最適な肌改善剤を推奨する際には、その内容を表示手段７０に表示する表示工程（Ｓ１１）を併せて実行することも可能である。本実施形態では、ステップ１０が肌改善推奨方法に含まれる。
【００５５】
本発明の肌改善剤の推奨方法では、利用者に最適な肌改善剤を推奨した場合、その推奨した肌改善剤を用いた場合のシミュレーション画像を作成することも可能である。シミュレーション画像を表示手段７０に表示して目視で確認し、再度、肌評価装置１００で評価することができる。また、本発明の肌改善剤の推奨方法によって推奨した肌改善剤以外で、利用者が興味のある肌改善剤を使用した場合のシミュレーション画像を作成することも可能であり、この場合も同様にシミュレーション画像を表示手段７０に表示して目視で確認し、再度、肌評価装置１００で評価することができる。
【００５６】
本発明の肌改善剤の推奨方法における評価（評価に基づいて推奨する肌改善剤を含む）の伝達方法としては、化粧品販売員等による利用者への直接のアドバイスだけでなく、電子メールや郵便によって通知することもできる。本発明の肌改善剤の推奨方法は、肌のくすみに直結する乳白色のふくらみを数値化した定量的な評価方法であるため、化粧品販売員等の経験や能力によらず、客観的に正確な評価を行うことができる。従って、肌の評価の精度及び信頼性が向上し、最適な肌改善剤を利用者に推奨することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、店頭やネットワーク上で、ユーザーの肌の状態を評価する目的において利用可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１０    調整手段
１０ａ  室内照明
１０ｂ  反射板
２０    画像取得手段
２１    カメラ部
２２    接写レンズ
３０    抽出手段
４０    算出手段
５０    関連付け手段
６０    推奨手段
７０    表示手段
８０    データベース
９０    クラウドデータ
１００  肌評価装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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