(57)【要約】【課題】肌の落屑情報を用いて肌状態を定量化する技術を提供する。【解決手段】肌状態評価方法は、被験者の肌画像から落屑領域を抽出する工程（Ｓ１１）と、工程（Ｓ１１）で抽出された落屑領域の面積を求める工程（Ｓ１２）と、当該肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出する工程（Ｓ１３）と、肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、肌画像の肌面積に対する落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程（Ｓ１４）と、算出されたばらつき度と、平均面積、中間面積、最頻面積、又は落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化工程（Ｓ１５）と、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の肌画像から落屑領域を抽出する工程と、
前記抽出された落屑領域の面積を求める工程と、
前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出する工程と、
前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する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、
前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化工程と、
を含む肌状態評価方法。
【請求項２】
前記定量化工程では、
前記算出された落屑割合が所定割合を下回る場合に、前記掛け合わせた値と前記落屑割合との指標候補のうちのいずれか一方を用いて肌状態を定量化し、
前記算出された落屑割合が所定割合を上回る場合に、前記指標候補のうちの他方を用いて肌状態を定量化する、
請求項１に記載の肌状態評価方法。
【請求項３】
前記定量化工程では、前記算出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において、異なる式であって前記掛け合わせた値を用いた式により、肌状態を定量化する、
請求項２に記載の肌状態評価方法。
【請求項４】
前記定量化工程では、前記掛け合わせた値を用いて、前記被験者の肌の見た目、触感、化粧のり、又は肌性状を評価する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の肌状態評価方法。
【請求項５】
前記肌画像は、肌表面の光沢成分を弱めた肌画像である、
請求項１から４のいずれか一項に記載の肌状態評価方法。
【請求項６】
被験者の肌画像から落屑領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された落屑領域の面積を求める面積算出手段と、
前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出するばらつき算出手段と、
前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する統計取得手段と、
前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化手段と、
を備える肌状態評価装置。
【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、肌状態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を肌荒れ率として用いているに過ぎない。
本発明は、このような事情に鑑み、肌の落屑情報を用いて、肌状態を定量化する技術を提供する。
本明細書において「肌状態」とは、素肌又は化粧料を施した化粧肌の状態を意味し、外観（見た目）、触感、化粧のり、水分量など様々な観点で評価される状態である。
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、肌状態評価方法に関する。第一の態様に係る肌状態評価方法は、被験者の肌画像から落屑領域を抽出する工程と、前記抽出された落屑領域の面積を求める工程と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出する工程と、前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する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、前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化工程と、を含む。
【０００７】
第二の態様は、肌状態評価装置に関する。第二の態様に係る肌状態評価装置は、被験者の肌画像から落屑領域を抽出する抽出手段と、前記抽出された落屑領域の面積を求める面積算出手段と、前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出するばらつき手段と、前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する統計取得手段と、前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化手段と、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状態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、肌の落屑情報を用いて、肌状態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】肌状態評価方法の概要を示すフローチャートである。
【図２】肌状態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】肌状態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状態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】肌状態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】落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。
【図１０】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１１】落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値とファンデーションのり（かさつきムラ）スコアとの相関を示すグラフである。
【図１２】落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と肌の粗さ（触感）スコアとの相関を示すグラフである。
【図１３】落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と肌性状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状態評価方法の概要について図１を用いて説明する。
図１は、肌状態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、落屑の大きさが場所ごとに異なると、全体に均等な場合に比べ、見た目、触感、化粧のり、水分量などの肌状態に影響を及ぼすことに着目し、落屑の大きさのばらつきを指標とすることで、肌状態を適切に示すことができるとの着想を得た。
更に、本発明者らは、落屑の大きさのばらつき指標に落屑の大きさに関する他の指標を掛け合わせることで、更に精度よく肌状態を定量化できることに想到した。
本発明の実施形態に係る肌状態評価方法は、本発明者らにより見出された、肌画像における落屑領域の面積のばらつき度と落屑に関する他の指標とを掛け合わせた値と肌状態の評価スコアとの相関性を用いて、被験者の肌画像から被験者の肌状態の定量評価を可能とする。
即ち、当該肌状態評価方法は、図１に示されるように、工程（Ｓ１１）、工程（Ｓ１２）、工程（Ｓ１３）、工程（Ｓ１４）、及び工程（Ｓ１５）を含む。
【００１３】
工程（Ｓ１１）は、被験者の肌画像から落屑領域を抽出する工程である。
工程（Ｓ１１）で用いられる肌画像は、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、正規化された肌状態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。
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。
工程（Ｓ１１）では、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。
【００１４】
工程（Ｓ１２）は、工程（Ｓ１１）で抽出された落屑領域の面積を求める工程である。工程（Ｓ１２）では、工程（Ｓ１１）で抽出された落屑領域ごとに面積がそれぞれ取得される。落屑領域の面積は、例えば、画素数により示されてもよい。
【００１５】
工程（Ｓ１３）は、上記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出する工程である。工程（Ｓ１３）では、工程（Ｓ１２）で求められた落屑領域ごとの面積を用いて、被験者の肌画像における落屑領域の面積のばらつき度が算出される。
ここでの「落屑領域の面積のばらつき度」とは、言い換えれば、各落屑領域の面積の不均一性の程度であり、例えば、分散値、標準偏差値、変動係数（分散値を平均値で除算した値）などの少なくとも一つで示すことができる。
【００１６】
工程（Ｓ１４）は、上記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、上記肌画像の肌面積に対する落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する工程である。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。
工程（Ｓ１５）は、工程（Ｓ１３）で算出されたばらつき度と、工程（Ｓ１４）で取得された平均面積、中間面積、最頻面積、又は落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化工程である。以降、工程（Ｓ１５）で算出される値を「掛け合わせ取得値」と表記する場合もある。
【００１７】
この肌状態評価方法によれば、工程（Ｓ１５）で算出された掛け合わせ取得値を肌状態の指標値として用いて、被験者の肌状態評価を行うことができる。このような肌状態評価方法は、定量化工程（Ｓ１５）で算出された掛け合わせ取得値をそのまま肌状態の指標値として提示し、被験者自身又は被験者以外の評価者に評価させてもよい。この場合、肌状態の程度ごとの標準的な掛け合わせ取得値を予め算出しておき、それと被験者の掛け合わせ取得値とを比較させることで、被験者の肌状態が評価されてもよい。また、算出された掛け合わせ取得値を肌状態の評価スコアに変換し、その評価スコアが提示されてもよい。
このように本実施形態によれば、被験者の肌画像から得られる落屑領域の面積のばらつき度と、落屑領域に関する平均面積、中間面積、最頻面積又は落屑割合との掛け合わせ値を用いることで、被験者の肌状態を高精度に定量化することができ、ひいては、被験者の肌状態を客観的に評価する肌状態評価方法を実現することができる。
【００１８】
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。
【００１９】
上述の肌状態評価方法は、例えば、図２及び図３に例示される肌状態評価装置により実行可能である。
図２は、肌状態評価装置１０のハードウェア構成例を概念的に示す図である。
肌状態評価装置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。肌状態評価装置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、肌状態評価装置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。
【００２０】
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、肌状態評価装置１０は、カメラを内蔵する機器であってもよい。
【００２１】
図３は、肌状態評価装置１０の処理構成例を概念的に示す図である。
肌状態評価装置１０は、抽出部２１、面積算出部２２、ばらつき算出部２３、統計取得部２４及び定量化部２５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。
【００２２】
抽出部２１は、上述の工程（Ｓ１１）を実行する。このとき、抽出部２１は、被験者の肌画像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、肌状態評価装置１０がカメラを内蔵する場合には、抽出部２１は、カメラにより撮像された肌画像を取得してもよい。
また、肌状態評価装置１０が被験者の肌画像であって肌表面の光沢成分を弱めた肌画像を取得する画像取得部（図示せず）を更に備えてもよい。例えば、画像取得部は、表面反射光成分を除去したＳ−Ｐ偏光画像を取得してもよい。この場合、抽出部２１は、画像取得部により取得された肌画像に対して工程（Ｓ１１）を実行すればよい。
【００２３】
面積算出部２２は、上述の工程（Ｓ１２）を実行する。
ばらつき算出部２３は、上述の工程（Ｓ１３）を実行する。
統計取得部２４は、上述の工程（Ｓ１４）を実行する。
定量化部２５は、上述の工程（Ｓ１５）を実行する。
【００２４】
肌状態評価装置１０は、定量化部２５により算出された掛け合わせ取得値をそのまま出力装置１５に出力させてもよいし、その掛け合わせ取得値から変換された評価情報（スコアなど）を出力装置１５に出力させてもよい。後者の場合、定量化部２５は、掛け合わせ取得値を評価情報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、掛け合わせ取得値に対応する評価情報を取得することもできる。また、定量化部２５は、相対表に替えて変換式を予め保持していてもよい。
【００２５】
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状態評価方法は、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状態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状態評価装置と呼ぶこともできる。
【００２６】
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。
【００２７】
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状態評価方法が実行される。情報処理装置３３は上述の肌状態評価装置１０に相当する。
【００２８】
以下、本実施形態に係る肌状態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状態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において肌状態評価プログラムＰ０が実行されることで、次のような肌状態評価方法が実行される。
【００２９】
本実施形態に係る肌状態評価方法は、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）、及び肌状態評価判定ステップ（Ｓ５４）を含んでいる。
以下、本実施形態に係る肌状態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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。即ち、ステップ（Ｓ５１）及びステップ（Ｓ５２）により、図１に示される工程（Ｓ１１）が実現される。
【００３３】
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。
【００３４】
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、肌状態評価値が取得される。本実施形態では、肌状態評価値を１０段階に区分し、最も悪い状態を１、最も良い状態を１０とした肌状態評価値がステップ（Ｓ５４）によって算出される。
以下、肌状態評価判定ステップ（Ｓ５４）の詳細について図８を用いて説明する。
図８は、肌状態評価判定ステップ（Ｓ５４）の詳細を示すフローチャートである。
【００３５】
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））。
落屑割合で対象とされる肌面積は、ステップ（Ｓ５１）で用いられた肌画像の全領域（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。
次に、ステップ（Ｓ８２）において、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。また、ここで落屑割合を求めるのは、本発明者らにより、落屑割合の大小により、肌状態の評価値と高い相関を示す指標が異なることが見出されているからである。例えば、落屑割合が所定割合を下回る場合に、上述した掛け合わせ取得値と落屑割合との指標候補のうちのいずれか一方を用いて肌状態が定量化され、落屑割合が所定割合を上回る場合には、当該指標候補のうちの他方を用いて肌状態が定量化されてもよい。
【００３６】
本実施形態では、図８に示されるように、この所定割合が１８％とされ、落屑割合が１８％以上か１８％より小さいかにより、次のようにして肌状態が定量化される。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。
ステップ（Ｓ８３）では、落屑割合が所定割合（１８％）以上か否かが判定される。落屑割合が所定割合（１８％）以上である場合（Ｓ８３；Ｙ）、面積分散値評価１ステップ（Ｓ８４）が実行され、落屑割合が所定割合未満である場合（Ｓ８３；Ｎ）、面積分散値評価２ステップ（Ｓ８５）が実行される。
【００３７】
面積分散値評価１ステップ（Ｓ８４）又は面積分散値評価２ステップ（Ｓ８５）のいずれか一方において、ステップ（Ｓ８１）で算出された落屑割合とステップ（Ｓ８２）で算出された落屑領域の面積の分散値とを掛け合わせた値（掛け合わせ取得値）が算出される。そして、この掛け合わせ取得値を用いて、肌状態評価値が算出される。
面積分散値評価１ステップ（Ｓ８４）又は面積分散値評価２ステップ（Ｓ８５）の他方では、落屑割合を用いて、肌状態評価値が算出される。
このように、落屑割合が所定割合を下回る場合に、当該掛け合わせ取得値と落屑割合との指標候補のうちのいずれか一方を用いて肌状態が定量化され、落屑割合が所定割合を上回る場合に、当該指標候補のうちの他方を用いて肌状態が定量化される。
【００３８】
更に言えば、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式であって、当該掛け合わせ取得値を用いた式により、肌状態が定量化（肌状態指標値が算出）されてもよい。肌状態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状態の評価スコアと当該掛け合わせ取得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。
このようにすれば、肌状態を高精度に定量化することができる。
また、図８に示される肌状態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、上述したとおり、分散値に替えて、標準偏差値、変動係数などの他のばらつき指標が用いられてもよい。
同様に、落屑領域の面積の分散値と掛け合わせる指標として、肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、又は最頻面積が用いられてもよい。
【００３９】
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状態評価値や当該掛け合わせ取得値、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（肌状態評価値）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。
【００４０】
情報処理装置３３は、図３に示される処理モジュールにより、図５に示す肌状態評価方法を実現することができる。
例えば、抽出部２１は、ステップ（Ｓ５１）及び（Ｓ５２）を実行する。
面積算出部２２は、ステップ（Ｓ５３）を実行する。
統計取得部２４は、ステップ（Ｓ８１）を実行する。
定量化部２５は、ステップ（Ｓ８２）、ステップ（Ｓ８３）、ステップ（Ｓ８４）及びステップ（Ｓ８５）を実行する。
また、定量化部２５は、上述の肌状態評価値を算出してもよい。この場合、例えば、定量化部２５は、当該掛け合わせ取得値を用いて肌状態評価値を算出する式をあらかじめ保持する。
【００４１】
［変形例］
落屑領域の面積情報に基づく肌状態評価は、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。
【００４２】
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、落屑割合の大小によらず、一つの評価式により、肌状態評価値が算出されてもよい。このようにすれば、落屑割合の演算や式選択のための分岐処理が不要となる。逆に、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状態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、その落屑割合で肌状態評価値を算出すればよい。
【００４３】
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状態の定量化の有効性が実証される。肌状態としては、肌の見た目の状態、肌への化粧のりの状態、肌の触感の状態及び測定器で測定される肌状態（肌性状）が確認された。
【実施例】
【００４４】
図９は、落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と落屑目視スコアとの相関を示すグラフである。図１０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。
ここでは、２３名の被験者の左頬部（素肌）が撮像された２３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の見た目の状態が専門家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）に関して落屑領域ごとの面積がそれぞれ算出され、落屑割合及び落屑領域の面積の分散値がそれぞれ算出された。
【００４５】
図９及び図１０では、決定係数（Ｒ２）が０．６５０３及び０．４５８６となっているため、図９及び図１０の各グラフによれば、落屑領域の面積の分散値と落屑割合との掛け合わせ値（掛け合わせ取得値）及び落屑割合は、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、落屑目視スコアは被験者の肌状態の見た目の印象（主観的評価の結果）を示す値である。この結果から、落屑領域の面積に関する当該掛け合わせ取得値又は落屑割合によれば、被験者の肌状態（肌荒れ）の見た目の印象の評価スコアを推定可能であることが明らかとなる。
【００４６】
例えば、図９に示される相関式から、以下の式を導出することができる。
見た目の肌状態の評価値（落屑目視スコア）＝０．２１８９×（掛け合わせ取得値）＋０．８０８７
上述の肌状態評価方法及び上述の肌状態評価装置１０の定量化部２５は、このような式を予め保持しておくことにより、当該掛け合わせ取得値から肌の見た目の状態の評価値を得ることができる。
また、図９の決定係数（Ｒ２）は、図１０の決定係数よりも約０．２の差で大きいため、落屑割合のみで肌状態を評価するよりも、当該掛け合わせ取得値を用いた肌状態評価のほうが高精度で評価できることが確認される。
【００４７】
図１１は、落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値とファンデーションのり（かさつきムラ）スコアとの相関を示すグラフである。
ここでは、ファンデーションを塗布した２１名の被験者の左頬部が撮像された２１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かさつきムラが専門家１名により目視評価された。この目視評価では、サンプル肌画像ごとに、落屑由来の化粧ムラの目立ち度合が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、そのサンプル肌画像のＦＤのり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）に関して落屑領域ごとの面積がそれぞれ算出され、落屑割合及び落屑領域の面積の分散値がそれぞれ算出された。
図１１では、決定係数（Ｒ２）が０．３０４９となっているため、図１１のグラフによれば、落屑領域の面積の分散値と落屑割合との掛け合わせ値（掛け合わせ取得値）は、ファンデーションのりスコアと或る程度の相関を示すことが認められる。
図１１に示される相関式により化粧のりに関する肌状態の評価値の推定式を導出することができ、上述の肌状態評価方法及び上述の肌状態評価装置１０の定量化部２５は、このような式を予め保持しておくことにより、当該掛け合わせ取得値から化粧肌の化粧のり状態の評価値を得ることができる。
【００４８】
図１２は、落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と肌の粗さ（触感）スコアとの相関を示すグラフである。
ここでは、３５名の被験者の左頬部の素肌の粗さが専門家１名の触診により評価された。この触診評価では、被験者ごとに、肌の粗さが１点刻みの１点から５点までの５段階で点数付けされ、肌の粗さスコアとしてそれぞれ付与された。
一方で、各被験者の左頬部の素肌が撮像された３５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（Ｓ−Ｐ偏光画像）に関して落屑領域ごとの面積がそれぞれ算出され、落屑割合及び落屑領域の面積の分散値がそれぞれ算出された。
図１２では、決定係数（Ｒ２）が０．２０５７となっているため、図１２のグラフによれば、落屑領域の面積の分散値と落屑割合との掛け合わせ値（掛け合わせ取得値）は、触診による肌の粗さスコアと或る程度の相関を示すことが認められる。
図１２に示される相関式により肌の触感に関する肌状態の評価値の推定式を導出することができ、上述の肌状態評価方法及び上述の肌状態評価装置１０の定量化部２５は、このような式を予め保持しておくことにより、当該掛け合わせ取得値から肌の触感の状態の評価値を得ることができる。
【００４９】
図１３は、落屑領域の面積に関する分散値と落屑割合との掛け合わせ値と肌性状との相関を示すグラフである。
ここでは、２３名の被験者の左頬部の水分量が皮表角層水分量測定装置により測定された。皮表角層水分量測定装置は、電気伝導度により表皮角層の水分量を測定可能な装置である。
一方で、各被験者の左頬部の素肌が撮像された２３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（Ｓ−Ｐ偏光画像）に関して落屑領域ごとの面積がそれぞれ算出され、落屑割合及び落屑領域の面積の分散値がそれぞれ算出された。
図１３では、決定係数（Ｒ２）が０．３４４３となっているため、図１３のグラフによれば、落屑領域の面積の分散値と落屑割合との掛け合わせ値（掛け合わせ取得値）は、肌の水分量と或る程度の相関を示すことが認められる。
図１３に示される相関式により測定器で測定される肌性状（水分量）の推定式を導出することができ、上述の肌状態評価方法及び上述の肌状態評価装置１０の定量化部２５は、このような式を予め保持しておくことにより、当該掛け合わせ取得値から、専用の測定器を用いることなく、肌性状の測定値を推定することができる。
【００５０】
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。
【００５１】
＜１＞被験者の肌画像から落屑領域を抽出する工程と、
前記抽出された落屑領域の面積を求める工程と、
前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出する工程と、
前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する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、
前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化工程と、
を含む肌状態評価方法。
【００５２】
＜２＞前記定量化工程では、
前記算出された落屑割合が所定割合を下回る場合に、前記掛け合わせた値と前記落屑割合との指標候補のうちのいずれか一方を用いて肌状態を定量化し、
前記算出された落屑割合が所定割合を上回る場合に、前記指標候補のうちの他方を用いて肌状態を定量化する、
＜１＞に記載の肌状態評価方法。
＜３＞前記定量化工程では、前記算出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において、異なる式であって前記掛け合わせた値を用いた式により、肌状態を定量化する、
＜２＞に記載の肌状態評価方法。
＜４＞前記定量化工程では、前記掛け合わせた値を用いて、前記被験者の肌の見た目、触感、化粧のり、又は肌性状を評価する、
＜１＞から＜３＞のいずれか一つに記載の肌状態評価方法。
＜５＞前記肌画像は、肌表面の光沢成分を弱めた肌画像である、
＜１＞から＜４＞のいずれか一つに記載の肌状態評価方法。
＜６＞被験者の肌画像から落屑領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された落屑領域の面積を求める面積算出手段と、
前記肌画像における落屑領域の面積のばらつき度を算出するばらつき算出手段と、
前記肌画像における落屑領域の平均面積、中間面積、若しくは最頻面積、又は、前記肌画像の肌面積に対する落屑領域の面積の割合である落屑割合を取得する統計取得手段と、
前記算出されたばらつき度と、前記平均面積、前記中間面積、前記最頻面積、又は前記落屑割合とを掛け合わせた値を算出する定量化手段と、
を備える肌状態評価装置。
＜７＞前記定量化手段は、
前記算出された落屑割合が所定割合を下回る場合に、前記掛け合わせた値と前記落屑割合との指標候補のうちのいずれか一方を用いて肌状態を定量化し、
前記算出された落屑割合が所定割合を上回る場合に、前記指標候補のうちの他方を用いて肌状態を定量化する、
＜６＞に記載の肌状態評価装置。
＜８＞前記定量化手段は、前記算出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式であって、前記掛け合わせた値を用いた式により、肌状態を定量化する、
＜７＞に記載の肌状態評価装置。
＜９＞前記定量化手段は、前記掛け合わせた値を用いて、前記被験者の肌の見た目、触感、化粧のり、又は肌性状の評価情報を生成する、
＜６＞から＜８＞のいずれか一つに記載の肌状態評価装置。
＜１０＞被験者の肌画像であって、肌表面の光沢成分を弱めた肌画像を取得する画像取得手段、
を更に備え、
前記抽出手段は、前記画像取得手段により取得された前記肌画像から落屑領域を抽出する、
＜６＞から＜９＞のいずれか一つに記載の肌状態評価装置。
【符号の説明】
【００５３】
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  抽出部
２２  面積算出部
２３  ばらつき算出部
２４  統計取得部
２５  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】
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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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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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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