(57)【要約】【課題】肌画像から化粧料の付着状態を高精度に解析する。【解決手段】撮影された被験者の所定範囲の肌画像を用いて化粧料の付着状態の解析を行う化粧料付着状態解析方法において、前記肌画像から前記被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化して前記化粧料の付着状態を解析する解析ステップと、前記肌画像と、前記解析ステップから得られる解析結果とを、被験者情報と関連付けて蓄積する蓄積ステップとを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図６
2008245843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された被験者の所定範囲の肌画像を用いて化粧料の付着状態の解析を行う化粧料付着状態解析方法において、
前記肌画像から前記被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化して前記化粧料の付着状態を解析する解析ステップと、
前記肌画像と、前記解析ステップから得られる解析結果とを、被験者情報と関連付けて蓄積する蓄積ステップとを有することを特徴とする化粧料付着状態解析方法。
【請求項２】
前記解析ステップは、
前記付着量を数値化する際、前記肌画像から３値化画像を取得し、取得した３値化画像全体の画素数と、前記肌画像から抽出される緑色画像の彩度とに基づいて、前記付着量を数値化することを特徴とする請求項１に記載の化粧料付着状態解析方法。
【請求項３】
前記解析ステップは、
前記不均一度を数値化する際、前記肌画像から抽出される緑色画像の階調の標準偏差と、前記肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率とに基づいて、前記不均一度を数値化することを特徴とする請求項１又は２に記載の化粧料付着状態解析方法。
【請求項４】
前記解析ステップは、
前記粗さ度を数値化する際、前記肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、前記化粧料が厚く付着している部分の画素数とに基づいて、粗さ度を数値化することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析方法。
【請求項５】
前記解析ステップは、
前記化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つから化粧の仕上がり具合を解析することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析方法。
【請求項６】
前記肌画像を撮影手段により撮影する撮影ステップを有し、
前記撮影ステップは、前記撮影手段において、照明を前記被験者の肌に照射して得られる反射光を受光する際、偏光フィルタによりフィルタリングすることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の化粧料付着解析方法。
【請求項７】
撮影された被験者の所定範囲の肌画像を用いて化粧料の付着状態の解析を行う化粧料付着状態解析装置において、
前記肌画像から前記被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化して前記化粧料の付着状態を解析する解析手段と、
前記肌画像と、前記解析手段から得られる解析結果とを、被験者情報と関連付けて蓄積する蓄積手段とを有することを特徴とする化粧料付着状態解析装置。
【請求項８】
前記解析手段は、
前記付着量を数値化する際、前記肌画像から３値化画像を取得し、取得した３値化画像全体の画素数と、前記肌画像から抽出される緑色画像の彩度とに基づいて、前記付着量を数値化することを特徴とする請求項７に記載の化粧料付着状態解析装置。
【請求項９】
前記解析手段は、
前記不均一度を数値化する際、前記肌画像から抽出される緑色画像の階調の標準偏差と、前記肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率とに基づいて、前記不均一度を数値化することを特徴とする請求項７又は８に記載の化粧料付着状態解析装置。
【請求項１０】
前記解析手段は、
前記粗さ度を数値化する際、前記肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、前記化粧料が厚く付着している部分の画素数とに基づいて、粗さ度を数値化することを特徴とする請求項７乃至９の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析装置。
【請求項１１】
前記解析手段は、
前記化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つから化粧の仕上がり具合を解析することを特徴とする請求項７乃至１０の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析装置。
【請求項１２】
前記肌画像を撮影する撮影手段を有し、
前記撮影手段は、照明を前記被験者の肌に照射して得られる反射光を受光する際、照射光及び反射光の経路上に偏光フィルタを設けることを特徴とする請求項７乃至１１の何れか１項に記載の化粧料付着解析装置。
【請求項１３】
請求項１乃至６の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする化粧料付着状態解析プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の化粧料付着状態解析プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化粧料付着状態解析方法、化粧料付着状態解析装置、化粧料付着状態解析プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に係り、特に肌画像から化粧料の付着状態を高精度に解析するための化粧料付着状態解析方法、化粧料付着状態解析装置、化粧料付着状態解析プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、化粧カウンセリング等の分野において、皮膚の状態や化粧のノリ具合を解析するための様々な手法が提案されている。例えば、肌（皮膚）の小じわや毛穴、しみ、そばかす等といった肌の局部の表面状態をマイクロスコープ等で撮影し、撮影した内容を解析する手法がある（例えば、特許文献１，特許文献２等を参照。）。
【０００３】
特許文献１又は特許文献２に示される手法では、マイクロスコープを用いて皮膚の観察部位に光を照射し、照射された皮膚の局部画像を取得し、その取得した画像から皮膚の表面状態の解析を行っている。
【特許文献１】特開２００３−２４２８３号公報
【特許文献２】特開平７−３２３０１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、従来では、マイクロスコープを装備した計測機器から取得した被験者の皮膚（肌）の局部画像を用いて、小じわや毛穴、しみ、そばかす等といった素肌の評価を解析する手法は存在していた。
【０００５】
しかしながら、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を最適なパラメータにより数値化し、数値化した結果から高精度に解析する手法は存在していなかった。
【０００６】
本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであって、肌画像から化粧料の付着状態を高精度に解析するための化粧料付着状態解析方法、化粧料付着状態解析装置、化粧料付着状態解析プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体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】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【０００８】
請求項１に記載された発明は、撮影された被験者の所定範囲の肌画像を用いて化粧料の付着状態の解析を行う化粧料付着状態解析方法において、前記肌画像から前記被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化して前記化粧料の付着状態を解析する解析ステップと、前記肌画像と、前記解析ステップから得られる解析結果とを、被験者情報と関連付けて蓄積する蓄積ステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。これにより、化粧料の付着状態を客観的且つ再現性よく評価することができ、例えば製品や原料の評価や開発に活用することができる。
【００１０】
請求項２に記載された発明は、前記解析ステップは、前記付着量を数値化する際、前記肌画像から３値化画像を取得し、取得した３値化画像全体の画素数と、前記肌画像から抽出される緑色画像の彩度とに基づいて、前記付着量を数値化することを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、肌画像中に含まれるノイズ（ゴミ）を少なくすることができ、付着量を正確に取得することができる。
【００１２】
請求項３に記載された発明は、前記解析ステップは、前記不均一度を数値化する際、前記肌画像から抽出される緑色画像の階調の標準偏差と、前記肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率とに基づいて、前記不均一度を数値化することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明によれば、肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率を用いて不均一度を取得することで、より高精度に不均一度を取得することができる。
【００１４】
請求項４に記載された発明は、前記解析ステップは、前記粗さ度を数値化する際、前記肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、前記化粧料が厚く付着している部分の画素数とに基づいて、粗さ度を数値化することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明によれば、肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、化粧料が厚く付着している部分の画素数とを用いることで、高精度に粗さ度（凝集度）を取得することができる。
【００１６】
請求項５に記載された発明は、前記解析ステップは、前記化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つから化粧の仕上がり具合を解析することを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明によれば、例えば店頭での活用も睨んだ新しい化粧の仕上り評価法を確立することができる。
【００１８】
請求項６に記載された発明は、前記肌画像を撮影手段により撮影する撮影ステップを有し、前記撮影ステップは、前記撮影手段において、照明を前記被験者の肌に照射して得られる反射光を受光する際、偏光フィルタによりフィルタリングすることを特徴とする。
【００１９】
請求項６記載の発明によれば、偏光フィルタにより正反射成分を除去することができ、化粧料が塗布された肌画像を明瞭に撮影することができる。
【００２０】
請求項７に記載された発明は、撮影された被験者の所定範囲の肌画像を用いて化粧料の付着状態の解析を行う化粧料付着状態解析装置において、前記肌画像から前記被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化して前記化粧料の付着状態を解析する解析手段と、前記肌画像と、前記解析手段から得られる解析結果とを、被験者情報と関連付けて蓄積する蓄積手段とを有することを特徴とする。
【００２１】
請求項７記載の発明によれば、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。これにより、化粧料の付着状態を客観的且つ再現性よく評価することができ、例えば製品や原料の評価や開発に活用することができる。
【００２２】
請求項８に記載された発明は、前記解析手段は、前記付着量を数値化する際、前記肌画像から３値化画像を取得し、取得した３値化画像全体の画素数と、前記肌画像から抽出される緑色画像の彩度とに基づいて、前記付着量を数値化することを特徴とする。
【００２３】
請求項８記載の発明によれば、肌画像中に含まれるノイズ（ゴミ）を少なくすることができ、付着量を正確に取得することができる。
【００２４】
請求項９に記載された発明は、前記解析手段は、前記不均一度を数値化する際、前記肌画像から抽出される緑色画像の階調の標準偏差と、前記肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率とに基づいて、前記不均一度を数値化することを特徴とする。
【００２５】
請求項９記載の発明によれば、肌画像から得られる３値化画像の皮丘部分の扁平率を用いて不均一度を取得することで、より高精度に不均一度を取得することができる。
【００２６】
請求項１０に記載された発明は、前記解析手段は、前記粗さ度を数値化する際、前記肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、前記化粧料が厚く付着している部分の画素数とに基づいて、粗さ度を数値化することを特徴とする。
【００２７】
請求項１０記載の発明によれば、肌画像から得られる３値化画像全体の画素数と、化粧料が厚く付着している部分の画素数とを用いることで、高精度に粗さ度（凝集度）を取得することができる。
【００２８】
請求項１１に記載された発明は、前記解析手段は、前記化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つから化粧の仕上がり具合を解析することを特徴とする。
【００２９】
請求項１１記載の発明によれば、例えば店頭での活用も睨んだ新しい化粧の仕上り評価法を確立することができる。
【００３０】
請求項１２に記載された発明は、前記肌画像を撮影する撮影手段を有し、前記撮影手段は、照明を前記被験者の肌に照射して得られる反射光を受光する際、照射光及び反射光の経路上に偏光フィルタを設けることを特徴とする。
【００３１】
請求項１２記載の発明によれば、偏光フィルタにより正反射成分を除去することができ、化粧料が塗布された肌画像を明瞭に撮影することができる。
【００３２】
請求項１３に記載された発明は、請求項１乃至６の何れか１項に記載の化粧料付着状態解析方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする化粧料付着状態解析プログラムである。
【００３３】
請求項１３記載の発明によれば、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。また、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発明における化粧料の付着状態の解析を容易に実現することができる。
【００３４】
請求項１４に記載された発明は、請求項１３に記載の化粧料付着状態解析プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００３５】
請求項１４記載の発明によれば、記録媒体により他の複数のコンピュータに容易に化粧料付着状態解析プログラムをインストールすることができる。また、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発明における化粧料の付着状態の解析を容易に実現することができる。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を高精度に解析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
＜本発明の概要＞
本発明は、肌等への化粧料の付着状態を解析するため、化粧後の局部又は全体等、所定範囲の肌画像を取得し、取得した肌画像から化粧料の付着状態を解析するパラメータとして化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度（凝集度）のうち、少なくとも１つを用いて解析を行うものである。なお、本発明における化粧料とは、粉体（固体）、液体等の形状やその成分等は問わず、肌（皮膚）に塗布されるもの全般を含み、更に塗布対象は、人工皮膚やその他の付着（塗布）可能な素材等も含まれるものとする。つまり、本発明により、例えばある物体等の表面に塗布されるあらゆる粉体等の付着状態の解析に適用することができる。
【００３８】
以下に、本発明における化粧料付着状態解析方法、化粧料付着状態解析装置、化粧料付着状態解析プログラム、及び該プログラムが記録された記録媒体を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
【００３９】
＜システム構成＞
図１は、本発明における化粧料付着状態解析システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示す化粧料付着状態解析システム１０は、肌観察装置１１と、化粧料付着状態解析装置１２とを有するよう構成されており、肌観察装置１１及び化粧料付着状態解析装置１２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１３によりデータの送受信が可能な状態で接続されている。
【００４０】
肌観察装置１１は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ等を用いて肌に化粧料を塗布した被験者を撮影し、被験者の肌の局部又は全体等、所定範囲の画像等を取得する。なお、肌観察装置１１は、例えば毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち、少なくとも１つの情報を測定することもできる。また、肌観察装置１１は、撮影した所定範囲の肌画像等の測定結果としての各情報を、通信ネットワーク１３を介して化粧料付着状態解析装置１２に送信する。
【００４１】
化粧料付着状態解析装置１２は、肌観察装置１１から送信された肌画像等に基づいて、被験者の肌に塗布された化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度のうち、少なくとも１つを数値化する。また、化粧料付着状態解析装置１２は、数値化した結果から化粧料の付着状態を解析する。なお、化粧料付着状態解析装置１２は、毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析することもできる。
【００４２】
また、化粧料付着状態解析装置１２は、肌画像と、解析結果とを、被験者情報や、測定又は解析を行った日時情報等と関連付けて蓄積する。これにより、肌画像やその解析結果の表示だけでなく、年代分布や経時変化等による解析やその結果を表示画面に表示することができる。
【００４３】
なお、図１に示すシステム構成は、概略的に肌観察装置１１及び化粧料付着状態解析装置１２をそれぞれ１台有する構成となっているが、本発明におけるシステム構成は特に限定されず、例えば肌観察装置１１及び／又は化粧料付着状態解析装置１２が複数有するよう構成されていてもよい。また、肌観察装置１１における被験者の肌を撮影するための各構成を化粧料付着状態解析装置１２内に設けてもよく、更に肌に塗布された化粧料の付着状態を解析する基となる画像等が既に存在する場合には、肌観察装置１１を設けなくてもよい。
【００４４】
＜肌観察装置１１＞
次に、肌観察装置１１の機能構成例について図を用いて説明する。図２は、肌観察装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示す肌観察装置１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、メンバー管理手段２３と、撮影手段２４と、蓄積手段２５と、送受信手段２６と、制御手段２７とを有するよう構成されている。
【００４５】
入力手段２１は、ユーザ等から例えば化粧料の付着状態についての解析等を行うメンバー（被験者）の登録や、測定実施日時の登録等を行う際の各種データの入力を受け付ける。また、入力手段２１は、ユーザ等から撮影（測定）実施指示や化粧料付着状態解析装置１２へのデータの送信指示等を受け付ける。なお、入力手段２１は、例え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。
【００４６】
また、出力手段２２は、入力手段２１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を画面表示したり、音声出力等を行う。なお、出力手段２２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。更に、出力手段２２は、プリンタ等の機能を有していてもよく、その場合には測定結果を紙等の印刷媒体に印刷して、ユーザや被験者等に提供することもできる。
【００４７】
また、メンバー管理手段２３は、メンバーの個人情報及び測定回数等のメンバー情報（被験者情報）を管理する。具体的には、メンバー管理手段２３は、メンバーの登録を行ったり、既に登録され蓄積手段２５に蓄積されているメンバー情報を呼び出し、参照、修正、削除等を行うことができる。
【００４８】
なお、メンバー情報として登録される内容としては、例えば各メンバーや撮影（測定）内容等を識別するための「識別Ｎｏ．」や、「氏名」、「生年月日」、「性別」、「撮影部位」、「メモ（備考）」等がある。なお、登録されるメンバー情報は、本発明においては特に制限されず、例えば「生年月日」の変わりに「年代」等を登録するような設定にしてもよい。また、蓄積手段２５等に蓄積されているメンバー情報から所定のメンバーを呼び出す場合、上述した「識別Ｎｏ．」や「氏名」等を用いて検索することができる。
【００４９】
撮影手段２４は、ＣＣＤカメラ等より被験者の化粧料が塗布された所定範囲の肌画像を撮影（測定）しデジタル画像を取得する。なお、所定範囲とは、例えば被験者の顔に塗布した化粧料を撮影する場合は、全顔又は予め設定した顔の一部（局部）等である。
【００５０】
なお、撮影された肌画像を用いた解析処理は、履歴情報を用いて経時的（時系列）に連続して処理を行うことができる。そのため、経時的に撮影される肌画像の位置に差が生じないようにする必要がある。したがって、撮影手段２４は、撮影時に被験者の撮影する部位をディスプレイ等の画面に表示（プレビュー）し、例えばユーザ等がプレビュー画面を見ながら被験者を誘導して所定の部位が撮影されるようにすることができる。なお、撮影手段２４における撮影手法について後述する。
【００５１】
なお、後述する化粧料付着状態解析装置１２において、毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析する場合、撮影手段２４は、被験者の全顔を複数の角度（例えば、正面、右顔、左顔等）から撮影したり、照明としてフラッシュ撮影、拡散光を用いた撮影、等を選択的に用いて撮影することもできる。
【００５２】
蓄積手段２５は、上述したメンバー管理手段２３により得られるメンバー情報や撮影手段２４により得られる肌画像等の各種情報を蓄積する。また、蓄積手段２５は、撮影手段２４から得られる肌画像をメンバー情報や撮影（測定）した日時情報と関連付けて蓄積する。
【００５３】
送受信手段２６は、肌観察装置１１と化粧料付着状態解析装置１２との間で通信ネットワーク１３を介してデータの送受信を行うための通信インターフェースである。したがって、肌観察装置１１は、送受信手段２６が化粧料付着状態解析装置１２からのメンバー情報や肌画像等の各種情報の取得要求を受信したり、入力手段２１により化粧料付着状態解析装置１２への各種情報の送信指示を受け付けた場合に、通信ネットワーク１３を介して化粧料付着状態解析装置１２に各種情報を送信する。
【００５４】
また、制御手段２７は、肌観察装置１１の各構成部全体の制御を行う。具体的には、例えば撮影された肌画像をメンバー情報と共に蓄積手段２５に蓄積させたり、メンバー登録や、撮影により取得した画像を送受信手段２６から化粧料付着状態解析装置１２に送信させる等の制御を行う。
【００５５】
＜撮影手段２４における撮影手法＞
ここで、撮影手段２４における具体的な撮影手法について説明する。図３は、撮影手段におけるヘッド部の構成の一例を示す図である。
【００５６】
図３に示すように、本実施例において化粧料が塗布された肌画像を取得する際には、予め肌画像を取得するために撮影手段２４に設けられた照明からの照明光３０−１，３０−２を化粧料が塗布された肌３１に照射し、その照射により得られる反射光３２をＣＣＤカメラで受光することにより肌画像を取得する。
【００５７】
ここで、本実施形態における肌画像の撮影では、照明光３０及び反射光３２の経路のそれぞれに、図３に示すように偏光フィルタ３３−１〜３３−３を設ける。このように、偏光フィルタ３３により照明光３０及び反射光３２の正反射成分を除去することができ、これによりファンデーション等の化粧料が付着した肌画像を明瞭に撮影することができる。また、この肌画像を後述する化粧料の付着状態の解析に用いることで、高精度な解析を実現することができる。
【００５８】
また、撮影手段２４は、毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析する場合、例えば毛穴解析用として正面顔のフラッシュ撮影により画像を取得したり、しわ解析用として左右の側面顔のフラッシュ撮影により画像を取得したり、しみ、肌色解析用として左右顔の側面の拡散光撮影により画像を取得することもできる。
【００５９】
＜化粧料付着状態解析装置１２＞
次に、化粧料付着状態解析装置１２の機能構成例について図を用いて説明する。図４は、化粧料付着状態解析装置の機能構成の一例を示す図である。図４に示す化粧料付着状態解析装置１２は、入力手段４１と、出力手段４２と、メンバー管理手段４３と、解析手段４４と、表示画面生成手段４５と、蓄積手段４６と、送受信手段４７と、制御手段４８とを有するよう構成されている。
【００６０】
入力手段４１は、化粧カウンセラー等のユーザ等が蓄積手段４６等により蓄積されているメンバー情報の呼び出しや肌観察装置１１から得られた各種情報を解析や評価するための指示を行ったり、解析結果画面表示させるための指示等を行う際の各種データの入力を受け付ける。なお、入力手段４１は、例えばキーボードやマウス等のポインティングデバイス等からなる。
【００６１】
また、出力手段４２は、入力手段４１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を画面表示したり、音声出力等を行う。なお、出力手段２２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。更に、出力手段２２は、プリンタ等の機能を有していてもよく、その場合には解析結果等を紙等の印刷媒体に印刷して、ユーザや被験者等に提供することもできる。
【００６２】
また、メンバー管理手段４３は、蓄積手段４６に蓄積されているメンバーの個人情報及び測定回数、解析回数等のメンバー情報（被験者情報）を管理する。具体的には、メンバー管理手段４３は、メンバーの登録を行ったり、既に登録され蓄積手段４６に蓄積されているメンバー情報を呼び出し、参照、修正、削除等を行うことができる。なお、蓄積手段４６に蓄積されるメンバー情報は、上述した肌観察装置１１において登録される内容と略同様であるが、その他にも解析手段４４で解析された回数や解析日時等の情報も含まれる。
【００６３】
解析手段４４は、肌観察装置１１から得られた肌画像等の各種情報に基づいて被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を解析する。なお、解析手段４４は、化粧料の付着状態を解析するパラメータとして化粧料の付着量、不均一度、及び粗さ度（凝集度）のうち、少なくとも１つを用いる。解析手段４４は、これらのパラメータを数値化し、数値化した値に基づいて、化粧料の付着状態を解析する。
【００６４】
また、解析手段４４は、上述したパラメータの数値化により被験者の化粧の仕上がり具合を解析する。これにより、例えば店頭での活用も睨んだ新しい化粧の仕上り評価法等を確立することができる。なお、本実施形態における解析手法の具体的な内容については後述する。
【００６５】
また、解析手段４４は、例えば正面顔のフラッシュ撮影による画像を用いて毛穴解析を行ったり、左右の側面顔のフラッシュ撮影によりしわ解析を行ったり、画像を取得したり、左右の側面顔の拡散光撮影によりしみ、肌色解析を行うこともできる。
や、左右の側面顔のフラッシュ撮影による画像、左右顔の側面の拡散光撮影による画像等を取得して毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析してもよい。
【００６６】
表示画面生成手段４５は、肌観察装置１１等から取得した肌画像等の画像情報から解析手段４４による解析を行う対象となる所定部位や領域（解析対象の中心のＸＹ座標や領域等）を選択するための画面や、本実施形態における解析処理を実行するための画面、解析結果を表示する画面、過去に解析した結果を経時的に表示する画面等を生成する。
【００６７】
また、表示画面生成手段４５は、生成された内容を出力手段４２に出力し、画面に表示する。ユーザは、表示画面生成手段４５により生成される画面からマウス等の入力手段４１等を用いて所定の指示を行い、本実施形態における被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態の解析等を行うことができる。
【００６８】
蓄積手段４６は、肌観察装置１１から得られるメンバー情報や各種画像データ、解析手段４４から得られる解析結果等を蓄積する。なお、蓄積手段４６は、画像データや解析結果等をメンバー（被験者）情報や測定日時、解析日時等の各種日時情報と関連付けて蓄積する。これにより、上述した被験者毎の履歴情報を蓄積することができ、必要に応じて各種データを例えば時系列的に取得することができる。
【００６９】
なお、蓄積手段４６におけるデータ容量を削減するため、蓄積手段４６に解析結果を蓄積せずに、解析指示があった場合にのみ画像等の必要な情報を読み出し、解析手段４４により解析を行って結果を表示させる処理を行ってもよい。
【００７０】
送受信手段４７は、化粧料付着状態解析装置１２と肌観察装置１１との間で通信ネットワーク１３を介してデータの送受信を行うための通信インターフェースである。したがって、化粧料付着状態解析装置１２は、肌観察装置１１により取得した各種の情報を、送受信手段４７により受信する。また、化粧料付着状態解析装置１２は、送受信手段４７から肌観察装置１１に各種情報の取得要求の送信を行い、まだ送信されていない情報があれば、その情報を送受信手段４７により受信することができる。
【００７１】
制御手段４８は、化粧料付着状態解析装置１２の各構成部全体の制御を行う。具体的には、肌観察装置１１から得られる各種情報を送受信手段４７で受信させたり、解析手段４４により解析させたり、表示画面生成手段４５により表示画面を生成させたり、蓄積手段４６に解析結果等の各種情報を蓄積させる等の各処理の制御を行う。
【００７２】
ここで、上述した肌観察装置１１や化粧料付着状態解析装置１２は、上述した機能を有する専用の装置構成により制御を行うこともできるが、各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム（化粧料付着状態解析プログラム）を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にその実行プログラムをインストールすることにより、本発明における化粧料付着状態解析処理等を実現することができる。
【００７３】
＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における化粧料付着状態解析が実現可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図５は、本発明における化粧料付着状態解析が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７４】
図５におけるコンピュータ本体には、入力装置５１と、出力装置５２と、ドライブ装置５３と、補助記憶装置５４と、メモリ装置５５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５６と、ネットワーク接続装置５７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００７５】
入力装置５１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置５２は、本発明における処理を行うための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、ＣＰＵ５６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。
【００７６】
ここで、本発明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、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体５８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体５８は、ドライブ装置５３にセット可能であり、記録媒体５８に含まれる実行プログラムが、記録媒体５８からドライブ装置５３を介して補助記憶装置５４にインストールされる。
【００７７】
補助記憶装置５４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明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蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
【００７８】
メモリ装置５５は、ＣＰＵ５６により補助記憶装置５４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５５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等からなる。
【００７９】
ＣＰＵ５６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置５５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、化粧料の付着状態解析等における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な肌画像等の各種情報等は、補助記憶装置５４から取得することができ、また実行結果等を格納することもできる。
【００８０】
ネットワーク接続装置５７は、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１３に接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。上述したようなハードウェア構成により、本発明における化粧料付着状態解析処理を実行することができる。また、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発明における肌に塗布された化粧料の付着状態の解析を容易に実現することができる。次に、化粧料付着状態解析処理の具体的な内容について説明する。
【００８１】
＜化粧料付着状態解析処理手順＞
次に、本発明における化粧料付着状態解析処理手順の一例についてフローチャートを用いて説明する。図６は、本発明における化粧料付着状態解析処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図６に示すフローチャートは、上述した肌観察装置１１及び化粧料付着状態解析装置１２における化粧料付着状態解析システム１０全体の処理手順を示している。
【００８２】
図６に示す処理手順では、化粧を施した肌の解析を行うにあたり、まず被験者がメンバー登録されているか否かを判断する（Ｓ０１）。ここで、メンバー登録されていない場合（Ｓ０１において、ＮＯ）、メンバー登録を行う（Ｓ０２）。なお、登録されるメンバー情報としては、上述したように、各測定内容を識別するための「識別Ｎｏ．」や「氏名」、「生年月日」、「性別」、「測定部位」、「メモ（備考）」等がある。
【００８３】
また、Ｓ０１の処理において、被験者がメンバー登録されているか否かを判断する際には、蓄積手段等に蓄積されている情報から「識別Ｎｏ．」や「氏名」等を用いて検索することで、メンバー登録の有無を確認することができる。
【００８４】
また、Ｓ０１にてメンバー登録されている場合（Ｓ０１において、ＹＥＳ）、又はＳ０２の処理が終了後、本実施形態における解析を行うための各種内容の設定を行う（Ｓ０３）。具体的には、例えば化粧料を塗布した被験者の肌のどの部分（少なくとも１つ）を解析するかを示す解析対象の中心のＸＹ座標や領域等の情報等の設定を行う。このとき、既に肌の測定を行っている場合には、過去の測定情報を蓄積手段等から呼び出して参照することで、同じ測定等を容易に設定することができる。また、Ｓ０３の処理では、毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析する場合には、どの解析を行うかを設定することもできる。
【００８５】
次に、Ｓ０３の処理において設定された条件に基づく解析を行うため、設定条件による顔等の所定部位の撮影を行う（Ｓ０４）。なお、撮影（測定）する際には、測定日時を取得しておき、メンバー情報や測定日時情報と共に測定した画像を蓄積する（Ｓ０５）。日時情報と共に蓄積することで、解析処理において、メンバー毎の測定結果を履歴情報等に基づいて経時的（時系列）に表示することができる。
【００８６】
次に、撮影された画像に基づいて、化粧料の肌への付着量、不均一度、及び粗さ度（凝集度）のうち、少なくとも１つを数値化し肌に塗布された化粧料の付着状態の解析を行う（Ｓ０６）。また、その解析結果を画面に表示するための表示画面を生成し（Ｓ０７）、生成した画面をディスプレイ等の出力手段を介してユーザ等に提示する（Ｓ０８）。また、解析結果を蓄積し（Ｓ０９）、処理を終了する。
【００８７】
なお、Ｓ０６の処理においては、肌に塗布された化粧料の付着状態の解析の他に、例えば毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち、少なくとも１つを解析してもよい。また、Ｓ０５やＳ０９の処理のように、測定した画像や解析結果等を蓄積しておくことで、次回又は複数回分の解析結果との比較等も行うことができ、それぞれの結果を経時的に表示することができる。
【００８８】
なお、上述したＳ０１〜Ｓ０９の処理において、Ｓ０１〜Ｓ０５を画像取得処理とし、Ｓ０６〜Ｓ０９を化粧料付着状態解析処理として、別プログラムとして対応する別々の装置にインストールされてもよく、同一の装置にインストールされてもよい。つまり、化粧料の付着状態を解析するための所定部位画像の取得を行う場合には、Ｓ０１〜Ｓ０５までの処理を実行すればよく、化粧料の付着状態の解析を行う場合には、Ｓ０６〜Ｓ０９までの処理を行えばよい。
【００８９】
上述したように本発明における化粧料付着状態解析処理により、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。これにより、化粧料の付着状態を客観的且つ再現性よく評価することができ、例えば製品や原料の評価や開発に活用することができる。また、各解析内容に適した画像を用いることで最適な結果値の算出や解析結果の表示を行うことができる。更に、年代分布や経時分布の結果等の肌状態の多角的な解析を高精度に行うことができる。
【００９０】
＜Ｓ０６：解析処理手順＞
次に、上述したＳ０６における解析処理手順について、フローチャートを用いて具体的に説明する。図７は、解析処理手順の一例を示すフローチャートである。また、以下の説明では、化粧料の一例としてファンデーションを用いて説明するが、本発明における化粧料は、ファンデーションに限定されるものではなく、チークやアイシャドウ、口紅等、一般的な化粧料の全てを含むことができ、更には人工皮膚等に塗布される粉体等も含むことができる。
【００９１】
まず、肌観察装置１１から取得した被験者の肌にファンデーションが塗布されていると部分の画像を含むファンデーション画像（ＯｒｇＩｍｇ）のうち、解析対象の画像領域の各画素が有している色成分（Ｒ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）成分）から肌の解析に適しているＧ成分（緑色）画像（グリーンプレーン）（ＧＩｍｇ）を抽出する(Ｓ１１)。
【００９２】
次に、Ｓ０１の処理により得られたグリーンプレーンから毛に該当する部分を抽出し（Ｓ１２）、抽出した画像中に含まれる毛に該当する部分に対してシェーディング処理による補正を行う（Ｓ１３）。更に、Ｓ１３の処理により得られる画像に対して微分フィルタによるフィルタリングを行い、肌のキメを抽出するための画像（キメ抽出画像）を作成する（Ｓ１４）。
【００９３】
また、Ｓ１４の処理により得られる画像から単純３値化処理を行い（Ｓ１５）、Ｓ１４の処理により得られたキメ抽出画像と、Ｓ１５の処理により得られた単純３値化画像とを比較し、予め設定された付着量以上にファンデーションが肌に付着していると判断される箇所のみを抽出した画像と、その抽出画像と除いた箇所を抽出した画像とに分割する（Ｓ１６）。
【００９４】
次に、元画像であるファンデーション画像（ＯｒｇＩｍｇ）から画像の色情報を取得し（Ｓ１７）、更に画像の明るさからファンデーションの付着量を取得し（Ｓ１８）、ファンデーションの不均一度を取得し（Ｓ１９）、更にはファンデーションの付着の粗さ度を取得して（Ｓ２０）、これらのＳ１８〜Ｓ２０の処理により得られる取得結果に基づいて、化粧料の付着状態を解析する（Ｓ２１）。
【００９５】
これにより、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。したがって、化粧料の付着状態を客観的且つ再現性よく評価することができ、例えば製品や原料の評価や開発に活用することができる。次に、上述したＳ１２〜Ｓ２０について、更に具体的な説明する。
【００９６】
＜Ｓ１２：毛に該当する部分の抽出＞
まず、上述したＳ１２の毛に該当する部分の抽出処理について具体的に説明する。なお、以下の説明では、取得した画像のサイズの一例として６４０×４８０の元画像に対して、その中心位置から４２０×４２０の範囲でトリミングして解析に使用するが、本発明にける画像サイズはこれに限定されるものではない。
【００９７】
図８は、毛抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、対象の周り（例えば、３０×３０）の画素平均を取得し（Ｓ３１）、Ｓ３１の処理により得られるぼかし画像（ＨＩｍｇ）の平均（ＨＡｖｅ）を取得する（Ｓ３２）。また、上述したＳ１１で得られたグリーンプレーン（ＧＩｍｇ）階調から（ＨＩｍｇ階調−ＨＡｖｅ）を引いた値（シェーディング処理画像：ＳＨＩｍｇ）を取得する（Ｓ３３）。なお、Ｓ３１〜Ｓ３３の処理は、毛抽出用のシェーディング処理を示している。
【００９８】
次に、Ｓ３２により得られる平均（ＨＡｖｅ）と、Ｓ３３にて得られた値から標準偏差（Ｈσ）を取得し（Ｓ３４）、更に「階調＜ＨＡｖｅ−２Ｈσ」を満たす画素を取得する（Ｓ３５）。つまり、グリーンプレーンのシェーディングを補正した後、階調平均・標準偏差（σ）を取得し、毛に該当する部分として判別するスライスレベルを計算するため、階調平均より低い階調で２σの範囲に入らない画素を抽出（２値化）する。
【００９９】
また、Ｓ３５により得られた領域のうち周囲各１画素分の画像を収縮させた後（Ｓ３６）、内部の画素から周囲各１画素分の画像を膨張させて元のサイズに戻し（Ｓ３７）、画像中に含まれる少ない画素数からなるノイズ（ゴミ）を除去する。
【０１００】
更に、例えば抽出された画素のうち、１まとまりの画素の集まり（集合画素数）が所定の値（例えば、３０画素）より少ない場合、その集合をノイズ（ゴミ）として削除し（Ｓ３８）、Ｓ３８の処理により得られる画像を毛に該当する部分のマスク画像として蓄積する（Ｓ３９）。つまり、収縮・膨張により得られた画像で画素の集まり毎の画素数を確認し、画素数が３０画素以上の集合のみを抽出し、抽出された部分を毛に該当する部分としておく。これにより、この画像をマスク画像として後述する単純３値化等の処理を行う際、この部分の画素情報は使用しないようにすることで、高精度な画像処理を実現することができる。
【０１０１】
なお、一般的に体毛の直径は１８〜１８０μｍであるが、ある程度正確に毛に該当する部分を抽出するため、本実施例では、一例として直径５０μｍ以上の毛を抽出する。測定された画像１画素の一辺は１０μｍであるため、横（幅）もしくは縦（高さ）が５画素以上の画像を取得する必要がある。したがって、本実施例では、「５×５」と「６×６」の間に存在する値３０を毛に該当する画像と認識する画素に設定した。これにより、毛に該当する部分を所定の条件に基づいて均一に抽出することができる。なお、画素数については、画像サイズや倍率等の画像条件に基づいて任意に設定される。
【０１０２】
ここで、図９は、毛に該当する部分を抽出するまでの画像の変化を説明するための一例の図である。図９に示すように、元画像６１からＧ成分画像（グリーンプレーン）６２を抽出し、抽出されたＧ成分画像６２を上述した毛抽出処理により毛抽出画像６３を抽出することができる。
【０１０３】
＜Ｓ１３：シェーディング処理＞
次に、シェーディング処理手順について具体的に説明する。図１０は、シェーディング処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０に示すシェーディング処理は、まずグリーンプレーン（ＧＩｍｇ）のうち、ある対象となる画素を基準とし、その周囲８画素の画素平均を取得し（Ｓ４１）、更にＳ４１の処理により得られるぼかし画像（ＢＩｍｇ−１）のうち、ある対象となる画素を基準とし、その周囲８画素の画素平均を取得する（Ｓ４２）。
【０１０４】
また、Ｓ４２の処理により得られるぼかし画像（ＢＩｍｇ−２）の平均（ＢＡｖｅ）を取得し（Ｓ４３）、ＧＩｍｇ階調から（ＢＩｍｇ−２階調−ＢＡｖｅ）を引いたシェーディング処理画像（ＳＩｍｇ）を取得する（Ｓ４４）。このように、解析用のシェーディング処理を行うことで、丸みをおびた肌画像の取得の際に、画像の端部が暗くなるのを全体的に見て均一になるように補正することができる。
【０１０５】
＜Ｓ１４：キメ抽出画像の作成処理＞
次に、キメ抽出画像の作成処理について具体的に説明する。図１１は、キメ抽出画像の作成処理の一例を示すフローチャートである。まず、グリーンプレーンのシェーディングを補正し、そのシェーディング処理画像（ＳＩｍｇ）のうち、ある画素の階調と、その画素を中心とした周囲２４画素分の階調の平均に任意の定数からなるファクター（Ｆ）（例えば、６０）を加えた値とを比較して、対象となるある画素の階調値が大きい場合、その画素を抽出する（Ｓ５１）。
【０１０６】
また、抽出された画素の集合画素数が例えば３００画素より小さく、更に集合画素の縦の長さが２６画素より小さい集合をノイズ（ゴミ）として削除する（Ｓ５２）。これは、キメは、通常顔の向きに対して縦長に形成されるため、縦長の集合をキメ画像として判断している。なお、上述した集合画素数や縦長の長さについては特にこれに制限されず、画像サイズや倍率等の画像条件に基づいて任意に設定される。
【０１０７】
次に、Ｓ５２の処理により残った集合画素のうち、周囲各１画素分の画像を収縮させた後（Ｓ５３）、内部の画素から周囲各１画素分の画像を膨張させて元のサイズに戻し（Ｓ５４）、画像中に含まれる少ない画素数からなるノイズ（ゴミ）を除去し、この画像を微分フィルタ画像として蓄積する（Ｓ５５）。なお、この画像は、しっかりファンデーションが付着した部分をマスクする画像として使用する。
【０１０８】
ここで、図１２は、取得されるキメ抽出画像の一例を示す図である。図１２に示すように上述のＳ１３の処理により得られるシェーディング処理画像６４から上述したキメ抽出画像の作成処理を行うことにより、キメ抽出画像６５を取得することができる。
【０１０９】
＜Ｓ１５：単純３値化処理＞
次に、単純３値化処理について具体的に説明する。図１３は、単純３値化処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、シェーディング処理画像（ＳＩｍｇ）の平均（Ａｖｅ）・標準偏差（σ）・階調最大値（Ｍａｘ）を取得し（Ｓ６１）、予め設定された第１のスライスレベル（ｓｌ１）を取得し（Ｓ６２）、また第２のスライスレベル（ｓｌ２）を取得する（Ｓ６３）。
【０１１０】
次に、対象画素の階調が第１のスライスレベル（ｓｌ１）となる画素を抽出（単純２値化）する（Ｓ６４）。なお、その部分はファンデーションが薄く付着している画像（ＡＩｍｇ−１）であるため、抽出された画素の集合画素数が所定の画素数（例えば、３０画素）より少ない場合、その集合をノイズ（ゴミ）として削除する（Ｓ６５）。
【０１１１】
更に、ＡＩｍｇ−１の集合に対して周囲各１画素分の画像を収縮させた後（Ｓ６６）、内部の画素から周囲各１画素分の画像を膨張させて元のサイズに戻し（Ｓ６７）、画像中に含まれる少ない画素数からなるノイズ（ゴミ）を除去する。
【０１１２】
更に、抽出された画素の集合画素数が所定の画素数（例えば、３０画素）より少ない場合、その集合をノイズ（ゴミ）として削除する（Ｓ６８）。また、単純３値化第１層画像（ＡＩｍｇ−１’）として蓄積（Ｓ６９）する。
【０１１３】
対象画素の階調が第２のスライスレベル（ｓｌ２）より大きくなる画素を抽出（単純２値化）する（Ｓ７０）。なお、その部分は、ファンデーションが厚く付着している画像（ＡＩｍｇ−２）であるため、この画像を単純３値化第２層画像（ＡＩｍｇ−２’）として蓄積する（Ｓ７１）。
【０１１４】
＜スライスレベルについて＞
ここで、上述した第１のスライスレベル（ｓｌ１）及び第２のスライスレベル（ｓｌ２）の例について説明する。まず、解析で使用するパラメータの取得は、肌観察装置１１等のある撮影装置で測定したファンデーションが被験者の肌に塗布された画像３１枚（以下、教師画像という）を用いて行い、更に所定時間経過後に同機器で測定したファンデーション画像３１枚（以下、検証画像という）を用いて検証を行った。
【０１１５】
ここで、単純３値化を行うために基準となる２つのスライスレベルについては、数式等を用いて取得することができる。つまり、ファンデーションの塗布状態を表す３値化画像のスライスレベル取得式は、第１のスライスレベルの場合、ファンデーションが薄くついている箇所を抽出（厚く塗布されている部分も含む）するために、まず画像のグリーンプレーン階調情報から平均値（ＫＡｖｅ）と標準偏差（Ｋσ）を取得し、また、グリーンプレーンの平滑化を行い、更に最大値（ＫＭａｘ）を求める。なお、最大値（ＫＭａｘ）は、ある所定の階調グラフについて階調２５５から０に向かってサーチを行い、画素数が１０以上になる階調をＫＭａｘとしている。
【０１１６】
次に、上述したＫＡｖｅ、Ｋσ、ＫＭａｘから第１のスライスレベル（Ｓｌ１）を以下の数式等により取得する。
Ｓｌ１＝ＫＡｖｅ＋（（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ＋１）／（Ｋσ＋１２）＋０．５）
なお、Ｓｌ１について、標準偏差（Ｋσ）で最大値と平均との階調差（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ）を割ることによって、どのような画像でもスライスレベルが（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ）の５〜１０％の値になるように調整されている。
【０１１７】
具体的には、例えば（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ）の５〜１０％の位置で第１のスライスレベル（Ｓｌ１）が設定されるように計算を行っている。一例では、（ＫＡｖｅ＋２．５）〜（ＫＡｖｅ＋４．５）くらいに設定される。また、例えばＫσが０〜９．９（Ｋσの平均＋標準偏差１σ）の範囲は、上述の条件下で取得されており、またＫσ≧９．９のときには、Ｓｌ２の値がＳｌ１よりも小さくなるため「Ｓｌ１＜Ｓｌ２−２」の場合、「Ｓｌ１＝Ｓｌ２−２」となるように条件式を設定している。
【０１１８】
次に、第２のスライスレベル（Ｓｌ２）、つまりファンデーションが厚く塗布されている箇所を抽出する場合には、まず画像のグリーンプレーン階調情報から、平均値（ＫＡｖｅ）と標準偏差（Ｋσ）を取得し、階調の平滑化を行い、最大値（ＫＭａｘ）を求める。なお、最大値（ＫＭａｘ）は、ある所定の階調グラフについて階調２５５から０に向かってサーチを行い、画素数が１０以上になる階調をＫＭａｘとしている。
【０１１９】
また、ＫＡｖｅ、Ｋσ、ＫＭａｘから以下の数式により第２のスライスレベル（Ｓｌ２）を取得する。
Ｓｌ２＝ＫＡｖｅ＋（（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ＋１）×（２２−Ｋσ×２）／３０）
なお、Ｋσ＞１１のときにＳｌ２の値がＫＡｖｅよりも小さくなるため「Ｓｌ２＜ＫＡｖｅ」の場合、「Ｓｌ２＝ＫＡｖｅ」となるように条件式を設定している。
【０１２０】
なお、Ｓｌ２について、標準偏差（Ｋσ）で最大値と平均の階調差（ＫＭａｘ−ＫＡｖｅ）の約７５％のところをスライスレベルの最大値として、標準偏差（Ｋσ）が約１０になるときに第１のスライスレベル（Ｓｌ１）とほぼ同じ値になるように調整されている。
【０１２１】
具体的には、Ｋσが大きくなる（ファンデーションの付着が多くなる）につれてスライスレベルが低くなるように設定されている。例えば、Ｋσ≒９．９（Ｋσの平均＋標準偏差１σ範囲）でＳｌ１とＳｌ２が同じ値をとるようになっている。また、Ｋσ＞１１のときＳｌ２＜ＫＡｖｅとなるため「Ｓｌ２＜ＫＡｖｅ」の場合、「Ｓｌ２＝ＫＡｖｅ」となるように条件式を設定している。
【０１２２】
また、標準偏差が１０に近くなるとＳｌ２＜Ｓｌ１となる。このように、Ｓｌ１がＳｌ２よりも大きくなることを回避するためスライスレベル取得後に「Ｓｌ１＜Ｓｌ２−２」の場合、「Ｓｌ１＝Ｓｌ２−２」となるように条件式を設定している。
【０１２３】
＜Ｓ１６：画像分割＞
次に、Ｓ１６における画像分割処理について具体的に説明する。Ｓ１６の処理では、上述したＳ５５の処理により得られた微分フィルタ画像と、上述したＳ６９の処理により得られた単純３値化における第１層画像（ＡＩｍｇ−１’）とを比較し、微分フィルタ画像と重なる画像領域部分をファンデーションがしっかり付着している部分（領域）の画像（ＬＩｍｇ−１）として蓄積する。また、微分フィルタ画像と重ならない部分を、その他の付着部分（例えば、肌のキメ以外の皮丘部分）の画像（ＯＩｍｇ−１）として蓄積する。
【０１２４】
また、上述したＳ５５の処理により得られた微分フィルタ画像と、上述したＳ７１の処理により得られた単純３値化における第２層画像（ＡＩｍｇ−２’）とを比較し、微分フィルタ画像と重なる部分をファンデーションがしっかり付着している部分（領域）の画像（ＬＩｍｇ−２）として蓄積する。また、微分フィルタ画像と重ならない部分を、その他の付着部分の画像（ＯＩｍｇ−２）として蓄積する。
【０１２５】
ここで、図１４は、上述した単純３値化処理における画像の例を示す図である。図１４に示すように、シェーディング処理画像６４を上述した第１及び第２のスライスレベル（Ｓｌ１、Ｓｌ２）を用いて各層画像６６に分解する。
【０１２６】
具体的には、第１及び第２のスライスレベル（Ｓｌ１、Ｓｌ２）による微分フィルタで選別された部分（１層目）画像６６−１、部分（２層目）画像６６−２、その他の部分（１層目）画像６６−３、及びその他の部分（２層目）画像６６−４からなる２層２種類の画像を合成して合成画像６７を取得することにより、単純３値化処理が行われる。つまり、後述する解析する内容に応じて各層画像６６−１〜６６−４から１又は複数の画像を組み合わせた画像を用いることで本実施形態における解析処理を行うことができる。
【０１２７】
＜Ｓ１７：画像の色情報の取得処理＞
次に、ファンデーションの付着状態を解析するために用いられるＳ１７における画像の色情報の取得処理について具体的に説明する。Ｓ１７の処理では、元画像であるファンデーション画像（ＯｒｇＩｍｇ）の各画素のＲＧＢ階調値から彩度を取得し、画像中の全画素の平均彩度（ＳＡｖｅ）を取得する。また、ファンデーション画像（ＯｒｇＩｍｇ）のグリーンプレーン階調値の標準偏差（Ｇσ）を取得する。
【０１２８】
＜Ｓ１８：ファンデーションの付着量の取得処理＞
次に、Ｓ１８におけるファンデーションの付着量取得処理について具体的に説明する。Ｓ１８の処理では、単純３値化における第１層画像（ＡＩｍｇ−１’）の全画素数（ＡｌｌＣｎｔ）を取得し、更に全画素数（ＡｌｌＣｎｔ）と上述した画像中の全画素の平均彩度（ＳＡｖｅ）からファンデーションの付着量を取得する。
【０１２９】
ここで、ファンデーション付着量については、画像から付着量に関する情報を取得する。まず、形状的な特徴として、単純３値化処理及び画像分割により得られた結果から形状的な特徴を取得する。具体的には、１層目画像（画像６６−１,６６−３）の全画素数をカウントする。なお、全画素数は、肌に付着したファンデーションの量に比例して値が大きくなる。この全画素数は、付着量を解析する主となる情報である。また、Ｓ１７により画像の色情報を取得する。なお、彩度は、肌に厚くファンデーションが付着しているほど高くなる傾向がある。したがって、付着量の解析精度を高めるために導入する。
【０１３０】
次に、全画素数と彩度平均を用いて解析結果となる値を取得する。具体的には、単純３値化画像全体の画素数とグリーンプレーンの彩度を用いて付着量素点を取得する。
【０１３１】
ここで、素点を求める際、「彩度＜３５」の場合は「付着量素点＝画素数」とし、「彩度≧３５」の場合は「付着量素点＝全体付着量＋（彩度−３５）×全体付着量／３５＝彩度×全体付着量／３５」として、以下に示す数式により付着量を取得する。
付着量＝０．００００４５×付着量素点＋０．５１６
ここで、彩度の補正に使用する閾値は、教師画像（３１枚）の「彩度平均±標準偏差１σ」の範囲で最適な値を使用している。また、今回の教師画像と検証画像の解析では、彩度の補正に用いる閾値を３５に設定しているが、本発明においてはこれに限定されず、例えば２０〜５０の間で設定されていればよい。
【０１３２】
彩度が閾値以上になった場合、彩度の値が増加するにつれて全体付着量の「（彩度−３５）／３５」倍素点が増加する。これは、教師画像により確認すると、彩度増加にしたがって最大約３５％程度、値が増加している。
【０１３３】
なお、上述の式は、一例として付着量素点を１〜５点の間で正規化するための式である。この式により正規化することで付着状態の解析を容易に行うことができる。なお、本発明においては、付着量を数値化する手法はこれに限定されるものではなく、例えば他の点数範囲で正規化を行ったり、正規化を行わずに上述した付着量素点のみで肌に塗布された化粧料の付着状態の解析を行うことができる。
【０１３４】
＜Ｓ１９：ファンデーションの均一度の取得処理＞
次に、Ｓ１９におけるファンデーションの均一度の取得処理について具体的に説明する。Ｓ１９の処理では、単純３値化における第１層画像（ＯＩｍｇ−１）の扁平率（ＦＰｒｍ）を取得し、次に扁平率（ＦＰｒｍ）とファンデーション画像（ＯｒｇＩｍｇ）のグリーンプレーン階調値の標準偏差（Ｇσ）とからファンデーションの不均一度を取得する。
【０１３５】
具体的には、ファンデーション塗布の不均一度の取得処理として、画像から付着量に関する情報を取得する。まず、画像の色情報として、形状的解析に用いたグリーンプレーン階調の標準偏差を取得する。なお、ここで使用する標準偏差は、肌に付着したファンデーションが均一に付着していないほど、画像の階調は分散する傾向がある。そのため、標準偏差は、不均一度の主となる情報として取得する。
【０１３６】
次に、形状的な特徴として、１層目その他の部分の画像（画像６６−３）に含まれる画素の集合（固まり）の長さ率（扁平率）を取得する。ここで、上述した長さ率について説明する。図１５は、長さ率を説明するための一例の図である。
【０１３７】
図１５に示す画像６８に存在する少なくとも１つの画素集合６９において、長さ率は、図１５に示すように、画素集合６９において、縦、横、右斜め４５度、左斜め４５度の各方向に対して最も長い方向を求め、それと直交する方向の長さで割った値とする。例えば、最長が縦の場合、「縦長さ／横長さ」とし、最長が横の場合、「横長さ／縦長さ」とし、最長が斜め４５度の場合、「斜め４５度の長さ／斜め１３５度の長さ」とし、最長が斜め１３５度の場合、「斜め１３５度の長さ／斜め４５度の長さ」とする。
【０１３８】
なお、縦・横方向もしくは右斜め４５度・左斜め４５度方向の長さ比から大まかな固まり扁平率を取得している。扁平率は固まりが小さく円に近いほど値が１に近づき、固まりが大きくなるにつれて値が大きくなる。
【０１３９】
なお、ここでいう扁平率とは、ファンデーションが肌にしっかりと付着していると判断される部分以外の箇所での個々の固まりの扁平率を大まかに取得している。つまり、しっかりと付着しているとされる部分が多いほど、その他の部分が分断される確率が高いため、不均一度に相関があると思われる。したがって、この扁平率は不均一度の解析精度を高めるために導入する。
【０１４０】
次に、標準偏差と扁平率を用いて値を取得する。具体的には、不均一度を求める場合、グリーンプレーンの階調の標準偏差と単純３値化画像の皮丘部分の扁平率を用いて不均一素点を取得する。
不均一素点＝標準偏差−３１．３４×扁平率
なお、上述した係数値は３１．３４に限定されず、例えば５〜５０の間で設定されていればよい。
【０１４１】
また、取得した不均一素点から、例えば以下に示す数式等を用いて不均一度を取得する。
不均一度＝０．２１２７３８×不均一素点＋７．４６８
なお、上述した不均一素点の取得に用いている不均一性と階調標準偏差の係数及び切片は、教師画像（３１枚）の解析情報と視感結果の重回帰分析等により設定している。例えば、係数は、重回帰分析から取得した「係数±標準偏差（１σ）」の範囲で視感結果に最適な値を設定する。
【０１４２】
なお、上述の式は、一例として不均一度を１〜５点の間で正規化するための式である。この式により正規化することで付着状態の解析を容易に行うことができる。なお、本発明においては、不均一度を数値化する手法はこれに限定されるものではなく、例えば他の点数範囲で正規化を行ったり、正規化を行わずに上述した不均一度素点のみで肌に塗布された化粧料の付着状態の解析を行うことができる。
【０１４３】
＜Ｓ２０：ファンデーションの粗さ度（凝集度）の取得処理＞
次に、Ｓ２０におけるファンデーションの粗さ度（凝集度）の取得処理について具体的に説明する。
【０１４４】
まず、上述した単純３値化における第２層画像（ＡＩｍｇ−２’）の全画素数（ＳｎｄＣｎｔ）を取得する。また、単純３値化における第１層画像（ＡＩｍｇ−１’）の全画素数（ＡｌｌＣｎｔ）と単純３値化における第２層画像（ＡＩｍｇ−２’）の全画素数（ＳｎｄＣｎｔ）とに基づいてファンデーション塗布の粗さ度を取得する。
【０１４５】
更に具体的に説明すると、ファンデーション塗布の粗さについて、まず画像から付着量に関する情報を取得する。具体的には、形状的な特徴として、２層目の全画素数を１層目の全画素数で割った値（粗さ率）を取得する。ここでは、上述した図１４に示すような微分フィルタで選別された部分（２層目）画像６６−２と、その他の部分（２層目）画像６６−４とからなる合成画像を微分フィルタで選別された部分（１層目）画像６６−１と、その他の部分（１層目）画像６６−３とからなる合成画像で割ることにより値を取得する。
【０１４６】
なお、粗さ度は、ファンデーションが粗く付着しているほど２層目として取得される画素数が多くなる傾向があるため、１層目と２層目の割合を求めることで塗布の粗さを取得できる。したがって、粗さ度は、付着量解析の主となる情報として用いることができる。
【０１４７】
また、粗さ素点は、単純３値化画像全体の画素数（Ｃｎｔ１）とファンデーションが厚く付着している部分の画素数（Ｃｎｔ２）を用いて粗さ素点を取得する。
粗さ素点＝Ｃｎｔ２÷Ｃｎｔ１
また、取得した粗さ素点により、例えば以下に示す数式等を用いて粗さ度を取得する。
粗さ度＝０．０３１０５０×粗さ素点＋１．５１７８５
なお、この数式は、上述した教師画像（３１枚）の視感結果と粗さ素点の回帰分析から結果値を１〜５点に正規化している。つまり、上述の式は、一例として粗さ度を１〜５点の間で正規化するための式である。この式により正規化することで付着状態の解析を容易に行うことができる。なお、本発明においては、粗さ度を数値化する手法はこれに限定されるものではなく、例えば他の点数範囲で正規化を行ったり、正規化を行わずに上述した粗さ度素点のみで肌に塗布された化粧料の付着状態の解析を行うことができる。
【０１４８】
なお、Ｓ１８〜Ｓ２０に示す数式やその数式により計算した結果等は、表示画面等に表示して被験者に提示や編集等を行わせることができる。
【０１４９】
上述したように、本実施形態に示すような手法により、Ｓ１８〜Ｓ２０のそれぞれから得られる数値化された結果から少なくとも１つを用いて肌に塗布された化粧料の付着状態の解析することができる。また、化粧料の付着量から化粧の仕上がり具合を高精度に解析することができる。これにより、例えばファンデーション粉末の肌（皮膚）への付着状態を観察し、解析することで、例えば店頭での活用も睨んだ新しい化粧の仕上り評価法を確立することができる。
【０１５０】
なお、上述した肌に塗布された化粧料の付着状態の解析の他にも、毛穴、しわ、しみ、肌色等のうち少なくとも１つを解析し、それらの解析結果を組み合わせることで、更に被験者に詳細な解析結果と肌へのアドバイス等を行うことができる。
【０１５１】
＜化粧料付着状態解析処理画面例＞
次に、本発明における実行プログラム（化粧料付着状態解析プログラム）による化粧料付着状態解析ソフトを用いて化粧料付着状態解析処理を行う場合の画面例について図を用いて説明する。
【０１５２】
図１６は、化粧料付着状態解析処理を行う画面の一例を示す図である。図１６に示す化粧料付着状態解析処理画面７０は、解析画像指定領域７１と、データ保存指定領域７２と、実行処理領域７３と、画像表示領域７４と、解析結果表示領域７５とを有するよう構成されている。なお、各領域の配置や大きさ、内容等についてこれに限定されるものではない。
【０１５３】
解析画像指定領域７１は、解析対象画像を、格納先ドライブやフォルダの選択リストから選択し、選択したフォルダ内に格納されている画像群から解析対象画像をチェックマーク等により選択する。なお、解析画像指定領域７１には、選択された格納先フォルダ内の画像数（図１６では、３０）と、選択した解析対象画像数（図１６では、２）を表示させてもよい。なお、解析画像指定領域７１には、選択された格納先フォルダ内の全画像を選択するためのボタン（Ａｌｌ  Ｓｅｌｅｃｔ）や、選択された全画像の選択解除ボタン（Ｎｏｔ  Ｓｅｌｅｃｔ）を有し、これらのボタンを選択することで、効率的に対象画像の設定や解除を行うことができる。
【０１５４】
また、データ保存指定領域７２は、解析結果値や結果画像の保存先を選択ダイアログで選択し、選択した保存先のフォルダパスを表示する。なお、図１６に示すように、データ保存指定領域７２には、選択ダイアログを表示させるための表示ボタンが設けられていてもよい。
【０１５５】
また、実行処理領域７３は、選択された画像群の解析を実行する実行ボタンや解析処理を終了（中断）する終了ボタン等を有する。ここで、ユーザは、実行ボタンを押下することにより、解析画像指定領域７１にて選択された画像群の解析が順次行われる。
【０１５６】
また、画像表示領域７４は、解析対象画像８１と、解析結果画像８２とが表示される。ここで、解析結果画像８２には、例えば皮溝部分に付着したファンデーション等の化粧料（赤色部分）と、皮丘部分に付着したファンデーション等の化粧料（青色部分）等が表示される。また、各々の色おいて、薄い色の場合はファンデーション等の化粧料が肌等に薄くのっていることを示し、濃い色の場合はファンデーション等の化粧料が肌等に濃くのっていることを示す。
【０１５７】
なお、解析対象画像８１が複数存在する場合は、画像表示領域７４に複数の解析対象画像８１とその解析結果画像８２を解析順に配列して表示させてもよく、また最新の解析対象画像８１とその解析結果画像８２のみを表示するようにしてもよい。なお、各解析対象画像８１と解析結果画像８２は、データ保存指定領域７２に指定された保存先に所定のデータ形式（例えば、ＢＭＰ形式、ＪＰＥＧ形式等）で保存される。
【０１５８】
また、解析結果表示領域７５は、解析結果値（付着量，不均一，粗さ）が表示される。なお、各解析対象画像名と解析結果値（付着量，不均一，粗さ）もデータ保存指定領域７２に指定された保存先に所定のデータ形式（例えばＣＳＶ形式等）で保存される。
【０１５９】
上述したように、化粧料付着状態解析処理画面７０を用いることで、ユーザ等は容易に化粧料付着状態を解析することができる。
【０１６０】
上述したように、本発明によれば、被験者の肌に塗布された化粧料の付着状態を、付着量、不均一度、及び粗さ度の各パラメータのうち、少なくとも１つを用いて高精度に解析することができる。これにより、化粧料の付着状態を客観的且つ再現性よく評価することができる。また、本発明における解析結果により、製品評価や製品情報の開発に活用することができ、また原料として粉体の評価、開発商品の試作品の評価、他社品の評価、店頭機器ソフトへの応用等へ適用することができる。
【０１６１】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態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本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６２】
【図１】本発明における化粧料付着状態解析システムの概略構成の一例を示す図である。
【図２】肌観察装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】撮影手段におけるヘッド部の構成の一例を示す図である。
【図４】化粧料付着状態解析装置の機能構成の一例を示す図である。
【図５】本発明における化粧料付着状態解析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６】本発明における化粧料付着状態解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】毛抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】毛に該当する部分を抽出するまでの画像の変化を説明するための一例の図である。
【図１０】シェーディング処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】キメ抽出画像の作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】取得されるキメ抽出画像の一例を示す図である。
【図１３】単純３値化処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】単純３値化処理における画像の例を示す図である。
【図１５】長さ率を説明するための一例の図である。
【図１６】化粧料付着状態解析処理を行う画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１６３】
１０  化粧料付着状態解析システム
１１  肌観察装置
１２  化粧料付着状態解析装置
１３  通信ネットワーク
２１，４１  入力手段
２２，４２  出力手段
２３，４３  メンバー管理手段
２４  撮影手段
２５，４６  蓄積手段
２６，４７  送受信手段
２７，４８  制御手段
３０  照明光
３１  肌
３２  反射光
３３  偏光フィルタ
４４  解析手段
４５  表示画面生成手段
５１  入力装置
５２  出力装置
５３  ドライブ装置
５４  補助記憶装置
５５  メモリ装置
５６  ＣＰＵ
５７  ネットワーク接続装置
５８  記録媒体
６１  元画像
６２  Ｇ成分画像
６３  毛抽出画像
６４  シェーディング処理画像
６５  キメ抽出画像
６６  各層画像
６７  合成画像
６８  画像
６９  画素集合
７０  化粧料付着状態解析処理画面
７１  解析画像指定領域
７２  データ保存指定領域
７３  実行処理領域
７４  画像表示領域
７５  解析結果表示領域
８１  解析対象画像
８２  解析結果画像
【図１】
2008245843.tif 000003
【図２】
2008245843.tif 000004
【図３】
2008245843.tif 000005
【図４】
2008245843.tif 000006
【図５】
2008245843.tif 000007
【図６】
2008245843.tif 000008
【図７】
2008245843.tif 000009
【図８】
2008245843.tif 000010
【図１０】
2008245843.tif 000011
【図１１】
2008245843.tif 000012
【図１３】
2008245843.tif 000013
【図１５】
2008245843.tif 000014
【図９】
2008245843.tif 000015
【図１２】
2008245843.tif 000016
【図１４】
2008245843.tif 000017
【図１６】
2008245843.tif 000018