(57)【要約】【課題】肌荒れの見た目の印象を定量化する技術を提供する。【解決手段】肌荒れ評価方法は、被験者の肌画像の肌面積に対するその肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程（Ｓ１１）と、工程（Ｓ１１）で取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する工程（Ｓ１２）と、を含む。【選択図】図１
2018196428.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程と、
前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する工程と、
を含む肌荒れ評価方法。
【請求項２】
前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記落屑割合である、
請求項１に記載の肌荒れ評価方法。
【請求項３】
前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を取得する工程、
を更に含み、
前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記取得されたばらつき度である、
請求項１又は２に記載の肌荒れ評価方法。
【請求項４】
前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度とが掛け合わされた値を取得する工程、
を更に含み、
前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記掛け合わされた値である、
請求項１又は２に記載の肌荒れ評価方法。
【請求項５】
被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する取得手段と、
前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する定量化手段と、
を備える肌荒れ評価装置。
【請求項６】
前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記落屑割合を用いる、
請求項５に記載の肌荒れ評価装置。
【請求項７】
前記取得手段は、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を更に取得し、
前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記取得されたばらつき度を用いる、
請求項５又は６に記載の肌荒れ評価装置。
【請求項８】
前記取得手段は、前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度とが掛け合わされた値を更に取得し、
前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記掛け合わされた値を用いる、
請求項５又は６に記載の肌荒れ評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌画像の分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、皮膚の静止画像を微小領域に分け、微小領域ごとに定められる閾値によりその画像を二値化し、乾燥落屑性変化の起こっている領域の全体領域に占める面積の割合を肌荒れ率として定量化する手法が開示されている。
特許文献２には、皮膚表面の角質層を角質層採取シートの粘着面に付着させて、そのシートに付着した剥離角質層の剥離量及び均一性を客観的に数値化することで、皮膚表面の角質層の状態を評価する手法が提案されている。
特許文献３には、粘着透明テープに角質を付着させてそのテープをカメラで撮像する方法で多数の被験者から多数の角質層画像を取得し、取得された多数の角質層画像と判断対象とされる被験者の角質層画像とに基づいて、角層の重層化程度及び肌荒れ程度の２つの指標を２軸とする肌状態判断マップを生成する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特公平６−１４９０８号公報
【特許文献２】特開平９−１３１３２３号公報
【特許文献３】特開２００３−２８８５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記各手法には、肌荒れの見た目の印象を定量化するうえで各種改善の余地が残されている。例えば、上記特許文献２及び３に開示される手法では、粘着テープや採取シートで皮膚表面から角質を剥離する必要があり、剥離された角質の状態が評価されているに過ぎない。また、上記特許文献１に開示される手法では、乾燥落屑性変化の起こっている領域の全体領域に占める面積の割合が肌荒れ率として用いられているに過ぎず、肌荒れの見た目の印象を正しく定量化できているわけではない。
本発明は、このような事情に鑑み、肌荒れの見た目の印象を定量化する技術を提供する。
本明細書において「肌荒れ」とは、落屑を伴う肌状態を広く意味し、肌の乾燥状態、肌の落屑状態などと表記することもできる。
また、「落屑」とは、角質が皮膚表面から剥離されかけている状態又は剥離されて皮膚表面に付着している状態を意味し、鱗屑の意味も包含するものとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。
【０００６】
第一の態様は、肌荒れ評価方法に関する。第一の態様に係る肌荒れ評価方法は、被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程と、前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する工程と、を含む。
【０００７】
第二の態様は、肌荒れ評価装置に関する。第二の態様に係る肌荒れ評価装置は、被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する取得手段と、前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する定量化手段と、を備える。
【０００８】
なお、本発明の別態様として、上記第一の態様に係る肌荒れ評価方法をコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
【発明の効果】
【０００９】
上記各態様によれば、肌荒れの見た目の印象を定量化する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】肌荒れ評価方法の概要を示すフローチャートである。
【図２】肌荒れ評価装置のハードウェア構成例を概念的に示す図である。
【図３】肌荒れ評価装置の処理構成例を概念的に示す図である。
【図４】本実施形態に係る肌診断システムのハードウェア構成を示す概念図である。
【図５】本実施形態に係る肌荒れ評価方法を示すフローチャートである。
【図６】島ラベリング処理の島判定ルールの例を示す図である。
【図７】島ラベリング処理の一例を示す図である。
【図８】肌荒れ評価判定ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図９】肌荒れ評価判定ステップの第一変形例を示すフローチャートである。
【図１０】肌荒れ評価判定ステップの第二変形例を示すフローチャートである。
【図１１】落屑領域の面積の分散値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１２】落屑領域の面積の変動係数と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１３】落屑領域の面積の分散値と落屑領域の平均面積とを掛け合わせた値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１４】落屑領域の面積の分散値と落屑割合とを掛け合わせた値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１５】落屑割合と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１６】（ａ）は、落屑割合（比率）０．１８％未満のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑領域の面積の分散値との相関を示すグラフであり、（ｂ）は、落屑割合（比率）０．１８％未満のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑割合との相関を示すグラフである。
【図１７】（ａ）は、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑領域の面積の分散値との相関を示すグラフであり、（ｂ）は、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑割合との相関を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。
【００１２】
まず、後述する実施形態に係る肌荒れ評価方法の概要について図１を用いて説明する。
図１は、肌荒れ評価方法の概要を示すフローチャートである。
本発明者らは、肌の「見た目」を人間が主観的に評価した評価値と、各種の指標値との関係を検討していく中で、ヒトの認知機能に鑑みて、全体判断を前提とし、詳細判断をかかる全体判断後に行っている可能性に思い至った。このような可能性に基づき検討を進めていくことで、主観的な評価値と指標値との関係が、肌全体に占める落屑の総量に応じて変化していくことが確認された。これにより、本発明者らは、肌全体に対する落屑領域の割合（落屑割合）に応じて、指標値や評価方法を異ならせることで、肌荒れの見た目の印象を適切に定量化し得ることに想到した。
即ち、本発明の実施形態に係る肌荒れ評価方法は、図１に示されるように、被験者の肌画像における落屑割合を取得する工程（Ｓ１１）と、工程（Ｓ１１）で取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する工程（Ｓ１２）とを含む。
【００１３】
ここで「落屑割合」とは、被験者の肌画像の肌面積に対するその肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である。
「被験者の肌画像」は、被験者の評価対象となる部位の肌が撮像されて得られた画像であり、落屑が写り込み得る画像であればよい。この肌画像は、被験者の肌における所定の大きさの部分が所定の解像度で表されていることが望ましい。このように肌画像を正規化することで、正規化された肌荒れ指標値を得ることができる。
また、例えば、この肌画像は、肌表面の光沢成分を弱めた画像であることが望ましい。光沢成分は、肌画像上において肌表面の落屑と見分けることが難しいからである。後述の例では、この肌画像には、表面反射光成分を除去したＳ−Ｐ偏光画像が用いられる。
「被験者の肌画像の肌面積」は、被験者の肌画像における肌を示す領域の大きさを示し、肌画像の全領域（例えば、全画素数）とされてもよいし、当該肌画像の一部の領域（一部の画素数）とされてもよい。
「落屑領域」とは、肌画像における落屑が生じている局所領域である。肌画像からの落屑領域の抽出手法については後述する。但し、この抽出手法には、上記特許文献１における乾燥落屑性変化の起こっている領域の検出手法など、公知の手法が用いられてもよい。例えば、当該肌画像上の落屑を示す画素の塊が落屑領域として特定される。
「落屑領域の面積」は、肌画像における落屑領域の大きさを示し、例えば、画素数を用いて示される。
【００１４】
工程（Ｓ１１）では、被験者の肌画像から落屑領域が抽出され、当該肌画像から肌面積及び落屑領域の面積が取得され、それら面積に基づいて落屑割合が算出されてもよい。
また、工程（Ｓ１１）が後述の肌荒れ評価装置のようなコンピュータにより実行される場合には、工程（Ｓ１１）では、当該落屑割合が他のコンピュータから通信により受信されてもよいし、可搬型記録媒体などから当該落屑割合が読み出されてもよいし、ユーザにより当該落屑割合が入力されてもよい。
【００１５】
工程（Ｓ１２）で用いられる所定割合は、実施例の項にて後述するように、サンプル肌画像を解析することで予め決められる。
肌荒れ状態を定量化する工程（Ｓ１２）では、落屑割合がその所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法が用いられる。言い換えれば、落屑割合が所定割合を上回る場合、第一指標値を用いて肌荒れ状態が定量化されるか、又は、第一方法を用いて肌荒れ状態が定量化される。一方で、落屑割合が所定割合を下回る場合、第一指標値とは異なる指標の第二指標値を用いて肌荒れ状態が定量化されるか、又は、第一方法とは異なる第二方法を用いて肌荒れ状態が定量化される。
ここでの第一指標値及び第二指標値としては、例えば、落屑領域に関する指標値が用いられる。第一指標値又は第二指標値を用いた定量化では、第一指標値又は第二指標値がそのまま定量値とされてもよいし、第一指標値又は第二指標値から所定の方法で変換された評価値が定量値とされてもよい。
また、第一方法と第二方法では、例えば、異なる指標値をパラメータとする異なる式又は同一指標値をパラメータとする異なる式が用いられる。
肌荒れ状態の定量化に用いられる指標及び方法の詳細については後述する。
なお、図１では略したが、落屑割合が所定割合と等しい場合は、上回る場合と同一の方法で肌荒れ状態を定量化しても、下回る場合と同一の方法で肌荒れ状態を定量化してもよい。
【００１６】
このように本実施形態によれば、本発明者らにより見出された、肌に関する人の主観的評価値と指標値との関係が肌全体に占める落屑の総量に応じて変化するという新たな知見に基づいて、被験者の肌荒れの見た目の印象を精度よく定量化することができる。
【００１７】
上述の肌荒れ評価方法は、例えば、図２及び図３に例示される肌荒れ評価装置により実行可能である。
図２は、肌荒れ評価装置１０のハードウェア構成例を概念的に示す図である。
肌荒れ評価装置１０は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バスで相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、通信ユニット１４等を有する。肌荒れ評価装置１０を形成する各ハードウェア要素の数はそれぞれ制限されず、これらハードウェア要素は情報処理回路と総称することもできる。また、肌荒れ評価装置１０は、図２に図示されないハードウェア要素を含んでもよく、そのハードウェア構成は制限されない。
【００１８】
ＣＰＵ１１は、一般的なＣＰＵ以外に、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等で構成してもよい。
メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。
入出力Ｉ／Ｆ１３は、出力装置１５、入力装置１６等のユーザインタフェース装置と接続可能である。出力装置１５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、ＣＰＵ１１等により処理された描画データに対応する画面を表示する装置、印刷装置などの少なくとも一つである。入力装置１６は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置である。出力装置１５及び入力装置１６は一体化され、タッチパネルとして実現されてもよい。
通信ユニット１４は、他のコンピュータとの通信網を介した通信や、他の機器との信号のやりとり等を行う。通信ユニット１４には、可搬型記録媒体等も接続され得る。また、通信ユニット１４には、被験者の肌画像を撮影するカメラ（図示せず）が接続されてもよい。
また、肌荒れ評価装置１０は、カメラを内蔵する機器であってもよい。
【００１９】
図３は、肌荒れ評価装置１０の処理構成例を概念的に示す図である。
肌荒れ評価装置１０は、取得部２１及び定量化部２２を有する。これら処理モジュールは、ソフトウェア要素であり、例えば、メモリ１２に格納されるプログラムがＣＰＵ１１により実行されることにより実現される。このプログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１３又は通信ユニット１４を介してインストールされ、メモリ１２に格納されてもよい。
【００２０】
取得部２１は、上述の工程（Ｓ１１）を実行する。このとき、取得部２１は、落屑割合を外部のコンピュータ、機器、可搬型記録媒体などから入出力Ｉ／Ｆ１３又は通信ユニット１４を介して取得することができる。また、取得部２１は、外部から被験者の肌画像を取得し、その肌画像から落屑領域を抽出し、その肌画像から肌面積及び落屑領域の面積を取得し、それら面積に基づいて落屑割合を算出することもできる。また、肌荒れ評価装置１０がカメラを内蔵する場合には、取得部２１は、カメラにより撮像された肌画像を取得してもよい。
定量化部２２は、上述の工程（Ｓ１２）を実行する。
肌荒れ評価装置１０は、定量化部２２により定量化された値をそのまま出力装置１５に出力させてもよいし、その値から変換した情報を出力装置１５に出力させてもよい。後者の場合、定量化部２２は、第一指標値又は第二指標値を評価値に変換するための相対表を予め保持しており、この相対表を参照することにより、第一指標値又は第二指標値に対応する評価値を取得することもできる。また、定量化部２３は、相対表に替えて変換式を予め保持していてもよい。
【００２１】
以下、本発明の好適な実施形態を例示し、本実施形態を詳細に説明する。
以下の実施形態に係る肌荒れ評価方法は、ソフトウェアプログラムが図４に示される肌診断システム３０上で実行されることにより、肌を撮影した画像を用いて行う肌診断の一部として実現される。本実施形態に係る肌荒れ評価方法が実行されるとき、肌診断システム３０の全体又はその一部は肌荒れ評価装置と呼ぶこともできる。
【００２２】
図４は、本実施形態に係る肌診断システム３０のハードウェア構成を示す概念図である。
肌診断システム３０は、撮像装置３１、投光器３２、情報処理装置３３、タッチパネル３４等を有する。
撮像装置３１は、被験者Ｓの顔などの肌表面を撮影する。撮像装置３１には撮像する光を偏波面にて選択するための撮像用偏光フィルタ３６が設けられている。
投光器３２は、被験者Ｓの顔などの肌表面に撮影用の光を投光する。投光器３２には、被験者Ｓに投光する光の偏波面を選択するための投光用偏光フィルタ３７が設けられている。
情報処理装置３３は、撮像装置３１にて撮影された肌表面の画像を用いて肌診断のための各種演算などを行う。情報処理装置３３は、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータ装置である。情報処理装置３３には、図２に例示されるような、各種プログラムや撮影された肌表面の画像を記憶するための外部記憶装置（メモリ１２）や診断結果を印刷するための図示しないプリンタ（出力装置１５）が設けられている。
タッチパネル３４は、撮影された肌表面の画像や肌診断の結果などを表示する表示手段として機能するとともに肌診断システム３０の利用者が情報処理装置３３に対して各種の命令を入力する入力手段として機能する。タッチパネル３４は、図２における出力装置１５及び入力装置１６に相当する。
【００２３】
このような肌診断システム３０の情報処理装置３３においてプログラムが起動され実行されることにより各種の公知の肌診断が実行されるとともに、本実施形態に係る肌荒れ評価方法が実行される。情報処理装置３３は上述の肌荒れ評価装置１０に相当する。
【００２４】
以下、本実施形態に係る肌荒れ評価方法について図５を用いて説明する。
図５は、本実施形態に係る肌荒れ評価方法を示すフローチャートである。
本実施形態では、情報処理装置３３において肌荒れ評価プログラムＰ０が実行されることで、次のような肌荒れ評価方法が実行される。
【００２５】
本実施形態に係る肌荒れ評価方法は、図５に示されるように、落屑部抽出ステップ（Ｓ５１）、島ラベリングステップ（Ｓ５２）、島面積演算ステップ（Ｓ５３）、及び肌荒れ評価判定ステップ（Ｓ５４）を含んでいる。
以下、本実施形態に係る肌荒れ評価方法を形成する各ステップについてより詳細に説明する。
【００２６】
ステップ（Ｓ５１）では、被験者Ｓの肌を撮像して得られた肌画像から落屑部が抽出される。
具体的には、撮像用偏光フィルタ３６の偏光方向を、投光器３２の投光用偏光フィルタ３７の偏光方向に対し垂直にすることで得られる画像である所謂Ｐ偏光画像（Ｓ−Ｐ偏光画像とも表記される）が元画像として撮像装置３１から取得される。この元画像は、偏光により表面反射光成分が除去された画像である。この元画像にガウシアンフィルタなどの低域濾過フィルタ（平滑化フィルタ）を施し得られた低周波画像と元画像との間で減算処理を行い差分画像が得られる。得られた差分画像が所定の閾値で二値化されることで、落屑位置を示す落屑マップ画像を得ることができる。この落屑マップ画像では、白い画素が落屑部とされる。
但し、このようなＳ−Ｐ偏光画像ではなく、紫外線環境下で撮像された紫外線肌画像が元画像として用いられてもよい。また、元画像から落屑部を抽出する手法は、上述の手法に限定されなくてもよく、公知の手法が用いられてもよい。
【００２７】
ステップ（Ｓ５２）では、ステップ（Ｓ５１）で抽出された落屑部群の中の連続した落屑部を一つの塊とする島ラベリング処理が実行される。ここでは、上述の落屑マップ画像において、落屑部の塊が特定され、その塊ごとに番号が付される。具体的には、落屑部に相当する画素のうち連続した画素群が落屑部の塊として特定され、落屑部の塊に相当する連続した画素群に同じ番号が付され、他の塊に相当する連続した画素群には異なる番号が付される。
図６は、島ラベリング処理の島判定ルールの例を示す図である。例えば、図６に示される「塊１」及び「塊２」のように、落屑部に相当する画素の中で縦方向又は横方向で隣接している画素群が落屑部の塊（島）として判定される。図６の例では、斜めのみで隣接している画素どうしは塊（島）として判定されない。但し、斜めのみで隣接している画素であっても塊（島）として判定されてもよい。
図７は、島ラベリング処理の一例を示す図である。図７では、個々の四角がそれぞれ画素を示す。図７の上図は、落屑マップ画像（二値化画像）を示し、図７の例では、図面の制約上、黒い画素が落屑部を示すものと仮定する。図７の下図は、図７の上部の画像に島ラベリング処理を施した結果を示す図であり、落屑部の塊ごとの各画素にユニークな番号が付されている。図７の例では、１２個の塊（島）が特定され、塊ごとに１２個のユニークな番号（１６進表記）が付されている。
なお、島ラベリング処理の具体的なアルゴリズムについては、特に制限されず、あらゆるアルゴリズムが利用可能である。
【００２８】
ステップ（Ｓ５１）により肌画像から落屑部が抽出され、ステップ（Ｓ５２）により落屑部に相当する画素の中の連続した画素群が塊としてまとめられて、落屑領域が抽出される。
【００２９】
ステップ（Ｓ５３）では、ステップ（Ｓ５２）で特定された島、即ち落屑領域ごとの面積が算出される。例えば、同一番号が付された画素の数をカウントすることで、落屑領域ごとの面積を得ることができる。ステップ（Ｓ５３）で算出された落屑領域ごとの面積は、情報処理装置３３の記憶領域上の落屑領域面積テーブルに格納される。
【００３０】
ステップ（Ｓ５４）では、落屑領域面積テーブルに格納される情報を用いて、肌荒れ評価値が取得される。本実施形態では、肌荒れ評価値を１０段階に区分し、最も悪い状態を１、最も良い状態を１０とした肌荒れ評価値がステップ（Ｓ５４）によって算出される。
以下、肌荒れ評価判定ステップ（Ｓ５４）の詳細について図８を用いて説明する。
図８は、肌荒れ評価判定ステップ（Ｓ５４）の詳細を示すフローチャートである。
【００３１】
ステップ（Ｓ５４）ではまず、ステップ（Ｓ５１）で用いられた肌画像の肌面積に対する落屑領域の合計面積の割合、即ち落屑割合が算出される（ステップ（Ｓ８１））。本実施形態ではステップ（Ｓ５１）からステップ（Ｓ８１）までの一連の工程が、上述の工程（Ｓ１１）に対応する。
肌面積は、当該肌画像の全領域（例えば、全画素数）とされてもよいし、当該肌画像の一部の領域（一部の画素数）とされてもよい。
【００３２】
続いて、ステップ（Ｓ８２）において当該落屑割合が所定割合と比較され、その比較結果に応じて、ステップ（Ｓ８３）とステップ（Ｓ８４）及び（Ｓ８５）とのいずれか一方が実行される。これらのステップ（Ｓ８２）、（Ｓ８３）、（Ｓ８４）、及び（Ｓ８５）は、上述の工程（Ｓ１２）の一具体例である。
本実施形態では、図８に示されるように、当該所定割合が０．１８％とされ、落屑割合が０．１８％以上の場合と０．１８％より小さい場合とで、異なる指標及び異なる式を用いて肌荒れ状態が定量化される。但し、この所定割合の数値は制限されない。当該所定割合は、サンプル肌画像の解析により予め決められることが好ましく、そのため、選択されるサンプル肌画像に応じてその値は異なり得る。
【００３３】
具体的には、落屑割合が所定割合（０．１８％）以上である場合（Ｓ８２；Ｙ）、落屑割合評価ステップ（Ｓ８３）が実行され、落屑割合が所定割合未満である場合（Ｓ８２；Ｎ）、面積分散値演算ステップ（Ｓ８４）及び面積分散値評価ステップ（Ｓ８５）が実行される。
落屑割合評価ステップ（Ｓ８３）では、落屑割合により肌荒れ評価値が算出される。例えば、以下の式を用いて肌荒れ評価値が演算される。
肌荒れ評価値＝２２．４×（落屑割合）―  ２．５１  ・・・  （式１）
面積分散値演算ステップ（Ｓ８４）では、落屑領域面積テーブルを参照して、落屑領域の面積の分散値が算出される。
面積分散値評価ステップ（Ｓ８５）では、ステップ（Ｓ８４）で算出された分散値により肌荒れ評価値が算出される。例えば、以下の式を用いて肌荒れ評価値が演算される。
肌荒れ評価値＝０．０３７７×（分散値）＋０．５０２  ・・・  （式２）
このような肌荒れ評価値を求めるための評価式は、実施例の項で述べるように、サンプル肌画像から肌荒れ状態の主観評価スコアと落屑割合及び分散値との相関式が予め導出され、その相関式から予め生成されればよい。
このように、本実施形態では、上記異なる指標の一つは落屑割合であり、もう一つは落屑領域の面積の分散値、即ち落屑領域の面積のばらつき度である。また、本実施形態では、上記異なる式の一つに与えられる指標は落屑割合であり、他の式に与えられる指標は分散値、即ち落屑領域の面積のばらつき度である。
用いる指標は、ここに挙げた以外のものも適宜用いることができ、また、相関式の形も、主観評価スコアを近似することができれば、高次の式やそのほかの形の関数でもよいのは無論である。
【００３４】
被験者Ｓの肌を撮像して得られた肌画像は、ステップ（Ｓ５４）において算出された肌荒れ評価値や落屑割合、落屑領域の面積分散値などと共に情報処理装置３３に接続されたタッチパネル３４に表示される。
このようにして、肌における落屑の状態が定量化され（面積分散値、落屑割合など）、定量化された落屑の状態評価（肌荒れ評価値）により、肌状態がよりよく理解される。その結果、肌のケアへの希望が高まったり、施すケアを変えたりすることができる。例えば、肌診断システム３０を美容室に設置して肌状態を定量化し被術者に示すことで、ケアの必要性がよりよく理解されることに繋がる。また、施術者にとっては、落屑量や分散値に応じて使用する化粧料を異ならせたりマッサージの程度を変えたりするなど、それらをケアの方法を異ならせる判断の指標として使うことができる。
【００３５】
［変形例］
落屑領域の面積情報に基づく肌荒れ評価は、上述の本実施形態の判定手法に限定されず、例えば、次のような判定手法を用いてもよい。
【００３６】
図９は、肌荒れ評価判定ステップ（Ｓ５４）の第一変形例を示すフローチャートである。
第一変形例においても、まず、落屑割合が算出される（ステップ（Ｓ９１））。
次に、面積分散値演算ステップ（Ｓ９２）が実行される。面積分散値演算ステップ（Ｓ９２）は、上述のステップ（Ｓ８４）と同様である。
続いて、ステップ（Ｓ９３）では、落屑割合が所定割合（０．１８％）以上か否かが判定される。落屑割合が所定割合（０．１８％）以上である場合（Ｓ９３；Ｙ）、面積分散値評価１ステップ（Ｓ９４）が実行され、落屑割合が所定割合未満である場合（Ｓ９３；Ｎ）、面積分散値評価２ステップ（Ｓ９５）が実行される。
【００３７】
面積分散値評価１ステップ（Ｓ９４）と面積分散値評価２ステップ（Ｓ９５）とは共に、落屑領域の面積の分散値が用いられるが、その評価式が異なる。
面積分散値評価１ステップ（Ｓ９４）では、以下の（式３）が用いられ、面積分散値評価２ステップ（Ｓ９５）では、以下の（式４）が用いられる。
肌荒れ評価値＝０．０４×（分散値）＋０．８７６  ・・・  （式３）
肌荒れ評価値＝０．０３７７×（分散値）＋０．５０２  ・・・  （式４）
このように、落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、同一指標及び異なる式を用いて、肌荒れ状態を定量化することもできる。第一変形例では、異なる各式に与えられる指標は、落屑領域の面積の分散値である。
このようにしても、肌荒れの見た目の印象を高精度に定量化することができる。
また、図８及び図９に示される肌荒れ評価判定ステップでは、落屑領域の面積のばらつき度として、落屑領域の面積の分散値が用いられたが、分散値に替えて、落屑領域の面積の標準偏差値、変動係数（分散値を平均値で割った値）などの他のばらつき指標が用いられてもよい。
【００３８】
図１０は、肌荒れ評価判定ステップ（Ｓ５４）の第二変形例を示すフローチャートである。
第二変形例においても、まず、落屑割合が算出される（ステップ（Ｓ１０１））。
続いて、ステップ（Ｓ１０２）では、落屑割合が所定割合（０．１８％）以上か否かが判定される。落屑割合が所定割合（０．１８％）以上である場合（Ｓ１０２；Ｙ）、落屑割合評価１ステップ（Ｓ１０３）が実行され、落屑割合が所定割合未満である場合（Ｓ１０２；Ｎ）、落屑割合評価２ステップ（Ｓ１０４）が実行される。
【００３９】
落屑割合評価１ステップ（Ｓ１０３）と落屑割合評価２ステップ（Ｓ１０４）とは共に、落屑割合が用いられるが、その評価式が異なる。
落屑割合評価１ステップ（Ｓ１０３）では、以下の（式５）が用いられ、落屑割合評価２ステップ（Ｓ１０４）では、以下の（式６）が用いられる。
肌荒れ評価値＝２１．７×（落屑割合）―  ０．７８  ・・・  （式５）
肌荒れ評価値＝２２．４×（落屑割合）―  ２．５１  ・・・  （式６）
第二変形例においても、第一変形例と同様に、落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、同一指標及び異なる式を用いて、肌荒れ状態を定量化することもできる。第二変形例では、異なる各式に与えられる指標は、落屑割合であり、落屑領域の面積のばらつき度は用いられていない。
このようにしても、肌荒れの見た目の印象を高精度に定量化することができる。
【００４０】
本発明者らによれば、落屑領域の面積のばらつき度と落屑領域の面積に関する他の指標値とを掛け合わせた値が、人間が肌荒れ状態を見た目で感覚的に評価したときの評価値とより相関性が高いことが見出されている。そこで、上述の分散値に替えて、落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、落屑割合と、落屑領域の面積のばらつき度（上述の分散値など）とが掛け合わされた値が用いられてもよい。最頻面積を得る場合には、所定範囲で近似する面積どうしがグループ化されてもよい。
この場合、落屑領域面積テーブルを参照して、落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積を求めるステップがステップ（Ｓ８４）及び（Ｓ９２）の前後又はそれらと同時に実行されればよい。そして、上記異なる指標の一つ又は上記異なる式の少なくとも一つに与えられる指標が当該掛け合わされた値とされる。具体的には、（式２）、（式３）、及び（式４）の分散値の替りに、落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、落屑割合と、落屑領域の面積のばらつき度（上述の分散値など）とが掛け合わされた値が用いられる。
このようにすれば、肌荒れの見た目の印象をより高精度に定量化することができる。
【００４１】
また、図１に示される工程（Ｓ１１）の落屑領域の抽出は、図５に示されるステップ（Ｓ５１）及び（Ｓ５２）の手法でなくてもよく、肌を撮影した画像から落屑した部分を連続した領域として選び出す、種々の撮影方法や画像処理方法が採用可能である。
個々の落屑領域の面積の計算方法も、画素数を数え上げる方法以外に、形状や周長その他のパラメータを用いて近似する方法など、公知の計算方法を用いることができる。
また、精度をより上げるため、落屑割合と比較する所定割合の数を増やし、３つ以上の評価式により肌荒れ評価値が算出されてもよい。この場合、例えば、所定の落屑割合以上では、その落屑割合で肌荒れ評価値を算出すればよい。
【００４２】
上述の肌荒れ評価方法を実行する情報処理装置３３は、図３に示される取得部２１及び定量化部２２を備えていればよい。
取得部２１は、上述の落屑割合に加えて、被験者の肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を更に取得してもよいし、当該肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積と、当該肌画像における落屑領域の面積のばらつき度とが掛け合わされた値を更に取得してもよい。例えば、取得部２１は、ステップ（Ｓ８４）又はステップ（Ｓ９２）を実行する。
定量化部２２は、上記異なる指標の一つ又は上記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、落屑割合、落屑領域の面積のばらつき度、又は上記掛け合わされた値を用いてもよい。例えば、定量化部２２は、ステップ（Ｓ８３）、（Ｓ８５）、（Ｓ９４）、（Ｓ９５）、（Ｓ１０３）、又は（Ｓ１０４）を実行する。例えば、定量化部２２は、上述のような肌荒れ評価値を算出する場合には、上述の（式１）などを予め保持する。
【００４３】
本明細書でいう「定量化」とは、演算により数値化することだけでなく、対照表にあてはめて数値化するなど、状態を値とすること一切を意味する。また、「定量化」は、求めた値を数値として示すだけでなく、値に応じて画面に示す表示を変えたり、音響装置に発生させる音を変えるために値を求めることなども含む。
【実施例】
【００４４】
以下に実施例を挙げ、上述の実施形態を更に詳細に説明する。本発明は以下の実施例から何ら限定を受けない。以下の実施例によれば、上述の実施形態における肌荒れの見た目の印象の定量化の有効性が実証される。
【００４５】
本実施例では、２４名の被験者の左頬部が撮像された２４枚のＳ−Ｐ偏光画像がサンプル肌画像として用いられ、各サンプル肌画像の落屑状態が専門家５名により評価された。この評価では、サンプル肌画像ごとに、落屑の目立ち度合が０．５点刻みの１点から４点までの７段階で点数付けされ、５名の専門家の平均点がそのサンプル肌画像の落屑目視スコアとして付与された。
一方で、各サンプル肌画像（Ｓ−Ｐ偏光画像）に対して上述のステップ（Ｓ５１）、（Ｓ５２）及び（Ｓ５３）が適用され、各サンプル肌画像に関して落屑領域ごとの面積がそれぞれ算出された。そして、各サンプル肌画像に関して、落屑領域の平均面積、面積の分散値、面積の変動係数（分散値を平均値で除算した値）、落屑割合がそれぞれ算出された。
【００４６】
図１１は、落屑領域の面積の分散値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフであり、図１２は、落屑領域の面積の変動係数と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
図１１及び図１２では、決定係数（Ｒ２）が０．４０８及び０．２１８３となっているため、図１１及び図１２の各グラフによれば、落屑領域の面積の分散値及び変動係数は共に、落屑目視スコアと或る程度高い相関を示すことが認められる。ここで、当該分散値及び変動係数はいずれも落屑領域の面積のばらつき度を示す値であり、落屑目視スコアは被験者の肌荒れの見た目の印象（主観的評価の結果）を示す値である。この結果から、落屑領域の面積のばらつき度は、被験者の肌荒れの見た目の印象の評価スコアと相関を示すことが明らかとなる。
【００４７】
図１３は、落屑領域の面積の分散値と落屑領域の平均面積とを掛け合わせた値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフであり、図１４は、落屑領域の面積の分散値と落屑割合とを掛け合わせた値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
図１３及び図１４では、決定係数（Ｒ２）が０．４３０３及び０．５４５となっているため、図１３及び図１４の各グラフによれば、落屑領域の面積の分散値と落屑領域の平均面積とを掛け合わせた値も、当該分散値と落屑割合とを掛け合わせた値も共に、落屑目視スコアと高い相関を示すことが認められる。更に、これら掛け合わせた値は、図１１及び図１２に示される落屑領域の面積のばらつき度単独よりも、当該評価スコアとより高い相関を示す。なお、各グラフの落屑割合は、小数（比率）で示される。
このように、落屑領域の面積のばらつき度と落屑領域の面積に関する他の指標値（平均面積、中間面積、最頻面積、落屑割合など）とを掛け合わせた値が、被験者の肌荒れの見た目の印象の評価スコアとより高い相関性を示すことが実証される。
【００４８】
図１５は、落屑割合と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
決定係数（Ｒ２）が０．５４４６となっているため、図１５のグラフによれば、落屑割合についても落屑目視スコアと高い相関を示すことが認められる。なお、図１５の落屑割合は、小数（比率）で示されている。
ここで、本発明者らは、更に、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像の群と、それ以外のサンプル肌画像の群とで、落屑目視スコアと異なる相関性を示すのではないかという気付きを得た。そこで、図１６及び図１７に示されるように、落屑割合０．１８％でサンプル肌画像をグループ分けし、分けられた部分集合に対して落屑目視スコアとの相関性が確認された。
【００４９】
図１６（ａ）は、落屑割合（比率）０．１８％未満のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑領域の面積の分散値との相関を示すグラフであり、図１６（ｂ）は、落屑割合（比率）０．１８％未満のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑割合との相関を示すグラフである。
図１６（ａ）及び（ｂ）では、落屑領域の面積の分散値と落屑目視スコアとの相関式の決定係数（Ｒ２）が０．４７３であり、落屑割合と落屑目視スコアとの相関式の決定係数（Ｒ２）が０．４６１である。よって、図１６（ａ）及び（ｂ）によれば、落屑割合（比率）０．１８％未満のサンプル肌画像では、落屑領域の面積の分散値が、落屑割合よりも落屑目視スコアとの相関が高いことが認められる。
【００５０】
図１７（ａ）は、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑領域の面積の分散値との相関を示すグラフであり、図１７（ｂ）は、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像に関する、落屑目視スコアと落屑割合との相関を示すグラフである。
図１７（ａ）及び（ｂ）では、落屑領域の面積の分散値と落屑目視スコアとの相関式の決定係数（Ｒ２）が０．４７８５であり、落屑割合と落屑目視スコアとの相関式の決定係数（Ｒ２）が０．５７０８である。よって、図１７（ａ）及び（ｂ）によれば、落屑割合（比率）０．１８％以上のサンプル肌画像では、逆に、落屑割合が、当該分散値よりも落屑目視スコアとの相関が高いことが認められる。
【００５１】
図１６（ａ）及び（ｂ）並びに図１７（ａ）及び（ｂ）によれば、落屑割合が所定割合（０．１８％）を下回る場合に、落屑領域の面積のばらつき度（分散値など）を用いて肌荒れ状態が定量化され、落屑割合が所定割合（０．１８％）を上回る場合には、落屑割合を用いて肌荒れ状態が定量化されることが望ましいことが分かる。但し、所定割合は、本実施例における０．１８％に限定されない。所定割合は、サンプル肌画像の肌荒れ状態によって変わる場合があり得る。また、落屑領域の面積のばらつき度に替えて、そのばらつき度と落屑領域の面積に関する他の指標値（平均面積、中間面積、最頻面積、落屑割合など）とを掛け合わせた値が用いられてもよい。
【００５２】
上記の実施形態及び変形例の一部又は全部は、次のようにも特定され得る。但し、上述の実施形態及び変形例が以下の記載に制限されるものではない。
【００５３】
＜１＞被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程と、
前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する工程と、
を含む肌荒れ評価方法。
【００５４】
＜２＞前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記落屑割合である、
＜１＞に記載の肌荒れ評価方法。
＜３＞前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を取得する工程、
を更に含み、
前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記取得されたばらつき度である、
＜１＞又は＜２＞に記載の肌荒れ評価方法。
＜４＞前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度とが掛け合わされた値を取得する工程、
を更に含み、
前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標は、前記掛け合わされた値である、
＜１＞又は＜２＞に記載の肌荒れ評価方法。
＜５＞被験者の肌画像の肌面積に対する該肌画像から抽出された落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する取得手段と、
前記取得された落屑割合が所定割合を下回る場合と上回る場合とで、異なる指標又は異なる方法を用いて、肌荒れ状態を定量化する定量化手段と、
を備える肌荒れ評価装置。
＜６＞前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記落屑割合を用いる、
＜５＞に記載の肌荒れ評価装置。
＜７＞前記取得手段は、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を更に取得し、
前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記取得されたばらつき度を用いる、
＜５＞又は＜６＞に記載の肌荒れ評価装置。
＜８＞前記取得手段は、前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度とが掛け合わされた値を更に取得し、
前記定量化手段は、前記異なる指標の一つ又は前記異なる方法の少なくとも一つに与えられる指標として、前記掛け合わされた値を用いる、
＜５＞又は＜６＞に記載の肌荒れ評価装置。
【符号の説明】
【００５５】
１０  肌荒れ評価装置
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  入出力Ｉ／Ｆ
１４  通信ユニット
１５  出力装置
１６  入力装置
２１  取得部
２２  定量化部
３０  肌診断システム
３１  撮像装置
３２  投光器
３３  情報処理装置
３４  タッチパネル
３６  撮像用偏光フィルタ
【図１】
2018196428.tif 000003
【図２】
2018196428.tif 000004
【図３】
2018196428.tif 000005
【図４】
2018196428.tif 000006
【図５】
2018196428.tif 000007
【図６】
2018196428.tif 000008
【図７】
2018196428.tif 000009
【図８】
2018196428.tif 000010
【図９】
2018196428.tif 000011
【図１０】
2018196428.tif 000012
【図１１】
2018196428.tif 000013
【図１２】
2018196428.tif 000014
【図１３】
2018196428.tif 000015
【図１４】
2018196428.tif 000016
【図１５】
2018196428.tif 000017
【図１６】
2018196428.tif 000018
【図１７】
2018196428.tif 000019