(57)【要約】【課題】メークアップ化粧料の持つ立体効果感についての効果を明らかにし、以て、自分の顔の形状に対するメークアップ化粧の適性を鑑別する技術を提供する。【解決手段】取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することにより、メークアップの及ぼす立体感効果を鑑別し、これにより自分の顔形状とメークアップとの相性を鑑別する。前記空間周波数のパターンの分析は、顔の画像から抽出した、空間周波数のを強調した乃至は微弱化した顔画像との比較を以て行う。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
化粧の効果の適性度を鑑別する方法であって、取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することを特徴とする、化粧の効果の鑑別法。
【請求項２】
空間周波数のパターンの分析が、顔の画像から抽出した、空間周波数の特定波長を強調した乃至は微弱化した顔画像との比較を以て為されることを特徴とする、請求項１に記載の化粧の効果の鑑別法。
【請求項３】
化粧の効果が、凹凸感の程度であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の化粧の効果の鑑別法。
【請求項４】
空間周波数のパターン分析が、周波数とそのパワー及び／又は振幅を指標とすることを特徴とする、請求項１に記載の化粧の効果の鑑別法。
【請求項５】
空間周波数のパターンの分析が、周波数ごとにパワー及び／又は振幅をプロットしたグラフの比較によって為されることを特徴とする、請求項１又４に記載の化粧の効果の鑑別法。
【請求項６】
周波数ごとに振幅をプロットしたグラフの比較が、グラフのシンメトリーを比較して行うことを特徴とする、請求項１、４又は５に記載の化粧の効果の鑑別法。
【請求項７】
グラフのシンメトリーの判別が、プロットの中点の直線回帰における相関係数の比較によるものであることを特徴とする、請求項１、４、５又は６に記載の化粧の効果の鑑別法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、化粧の効果の鑑別法に関し、更に詳細には、顔画像の空間周波数のパターンにより行う、化粧効果の鑑別法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
メークアップ化粧において、メークアップをされる人の顔の形状が、その適切なものになるか否かの重要な要素であることを本発明者は既に見出している。（特開平１０−２８９３２４、特開平１１−１３７５３７）又、かかる形状の内、三次元の立体的な要素が印象形成に重要な影響を与えることも既に見出しているし、メークアップによって、三次元の立体的な要素に影響を与えうることも見出している。（特開２０００−３４４６２５）しかしながら、これまでの検討において、メークアップ化粧がどの様な「立体感」を視覚的に与えうるのか、或いは、三次元的な立体形状の見え方に、メークアップがどの程度の影響を与えうるかは、未検討であった。更に、立体感を与えると言われている「ハイライト」或いは「チークカラー」と言った化粧料は存在するが、それらが立体的特性に換算してどの程度の影響を持っているかも未検討であった。従って、かかる立体感が他人に対してどの様な印象形成をするかも全く知られていない。
【０００３】
他方、現在多種のメークアップ化粧料が販売されており、例えば、ガングロメーク、オテモヤンメーク、ナチュラルルッキングメーク、ソフトフォーカスメーク等の多くのメークアップパターンが開発されているが、これらがどの様な印象形成への寄与をするかも全く知られていない。又、これらのメークアップパターンと立体感との関係もあまり知られていない。
【０００４】
一方、画像などの認識において「空間周波数」という概念が重要な役割を果たしていることは既に知られている。印象形成においては、シャープネスと言う概念が重要であり、これは、「鮮鋭さ」を意味する。これは、従来の概念である、解像力が意味する「どこまで細かいものが写るか」だけではなくて、「どれだけくっきりと写るか」表す指標である。ここにおいて、どれだけ細かいかを表す概念が「空間周波数」であり、この空間周波数が高いほど細かい部分を指し、例えば被写体全体の輪郭などの粗い部分を「低周波」、髪の毛や衣服の編み目などの細かい部分を「高周波」と分類する。それぞれの周波数部分のコントラストをどうコントロールするかにより、画像のシャープネスが変化し、印象形成が大きく変わってくる。例えば、低周波付近のコントラストをあげると、画像はくっきりと見えて、いわゆる「立体感」のある画像になり、また、高周波付近のコントラストが高くなるようにすると、細かい部分がはっきりと見えて、解像感が向上する。このバランスにより印象が他人にとって好ましいものになったり、好ましくないものになったりするが、その規則性は今のところ明確にされていない。これを明確にすることにより、自分の顔の形状に適したメークアップ化粧が鑑別できると考えられる為、この規則性の解明が求められていたが、得られていないのが現状であった。
【０００５】
空間周波数に関して、これまで既に知られている技術としては、顔の照合において、顔画像を取り込み、既に記憶媒体中にある顔のイメージデータと前記顔画像を比較するにあたり、両者の空間周波数のフーリエ変換スペクトルパターンの強度分布を比較して、その相違性を指標として、同一であるか否かを判別する技術（特開平５−２０４４２）、顔を含む画像の粒状現象を、空間周波数の周波数ごとのパワーのパターンを調整して抑制する技術（特開２００１−２１８０１５）或いは皮膚の上に生成した化粧膜の透過性の評価の指標として、化粧した皮膚からの反射光の空間周波数を分析の指標に用いる技術（特開平９−１６４１２７）などが存するのみで、化粧の効果の適性度を鑑別する方法であって、取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することを特徴とする、化粧の効果の鑑別法は全く知られていない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、この様な状況下為されたものであり、メークアップ化粧料の持つ立体効果感についての効果を明らかにし、以て、自分の顔の形状に対するメークアップ化粧の適性を鑑別する技術を提供することを課題とする。
【０００７】
【課題の解決手段】
この様な状況に鑑みて、本発明者らは、メークアップ化粧料の持つ立体効果感についての効果を明らかにし、以て、自分の顔の形状に対するメークアップ化粧の適性を鑑別する技術を求め、鋭意研究努力を重ねた結果、取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することにより、メークアップの及ぼす立体感効果を鑑別し、これにより自分の顔形状とメークアップとの相性を鑑別できることを見出し、発明を完成させるに至った。即ち、本発明は、以下に示す技術に関するものである。
（１）化粧の効果の適性度を鑑別する方法であって、取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することを特徴とする、化粧の効果の鑑別法。
（２）空間周波数のパターンの分析が、顔の画像から抽出した、空間周波数のを強調した乃至は微弱化した顔画像との比較を以て為されることを特徴とする、（１）に記載の化粧の効果の鑑別法。
（３）化粧の効果が、凹凸感の程度であることを特徴とする、（１）又は（２）に記載の化粧の効果の鑑別法。
（４）空間周波数のパターン分析が、周波数とそのパワー及び／又は振幅を指標とすることを特徴とする、（１）に記載の化粧の効果の鑑別法。
（５）空間周波数のパターンの分析が、周波数ごとにパワー及び／又は振幅をプロットしたグラフの比較によって為されることを特徴とする、（１）又（４）に記載の化粧の効果の鑑別法。
（６）周波数ごとに振幅をプロットしたグラフの比較が、グラフのシンメトリーを比較して行うことを特徴とする、（１）、（４）又は（５）に記載の化粧の効果の鑑別法。
（７）グラフのシンメトリーの判別が、プロットの中心点の直線回帰における相関係数の比較によるものであることを特徴とする、（１）、（４）、（５）又は（６）に記載の化粧の効果の鑑別法。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明の化粧の効果の適性度の鑑別法は、取り込んだ化粧した顔の画像の空間周波数のパターンを分析することを特徴とする。かかる画像の取り込みは、通常知られている方法で行えば良く、例えば、ビデオカメラから取り込んだり、デジタルカメラから取り込んだりすることも出来るし、予め撮影した写真をイメージスキャナーで取り込み、使用することも出来る。かかる画像は、白黒画像でも、カラー画像でも構わないが、カラー画像については、色をＲ、Ｇ、Ｂ等の因子に分け、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のように単一の輝度で表される画面に変換し、処理することが必要となるので、白黒画像として取り込むことがより好ましい。かくして取り込まれた、画像のデータは、次に、フーリエスペクトル変換される。かかるフーリエ変換においては、離散濃淡画像に対する線形変換処理としてよく知られている離散フーリエ変換ＤＦＴを適用し、各空間周波数における離散的フーリエ変換値を求め、その実部、虚部からなる複素数値の強度に相当するフーリエスペクトルの空間周波数領域での分布をフーリエスペクトルパタンデータとして得る。なお、離散画像データの離散フーリエ変換処理によってフーリエスペクトルを求める上記処理の具体的な計算方法については、（文献〔４〕Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ＆  Ｋａｋ  ”ディジタル画像処理”長尾  真監訳  近代科学社  ｐｐ．２０−２６）に代表されるディジタル画像処理に関する多くの文献の中で詳しく説明されている。本発明は、かかる公知の技術を利用することが出来る。又、この様な処理を行うコンピュータソフトも既に販売されており、それを利用することも出来る。この様な操作において、画像データは、空間周波数と振幅乃至はその平方値であるパワーとの平面座標の集合として出力される。
【０００９】
かくして得られた、空間周波数と振幅乃至はその平方値であるパワーとの平面座標の集合をメークアップ化粧の形態ごとに比較し、該比較を指標に鑑別するのが本発明の鑑別法である。かかるメークアップごとの前記空間周波数と振幅乃至はその平方値であるパワーとの平面座標の集合を比較する方法としては、予め、メークアップを数種パタンを変えて作成し、前記パターンに対する、第三者の嗜好性を予め調査しておき、集合のパタンとそれに対する第三者の嗜好性の関連を式等に表し、この式を利用する方法や、空間周波数と振幅乃至はその平方値であるパワーとの平面座標の集合のパタン（空間周波数分布パタン）の特性比較を行う方法などが例示できる。嗜好性などとの関連性については、因子分析や重回帰分析などの手法、或いは、ＰＬＳ分析などの多変量解析の手法を用いることが出来る。この様なＰＬＳ分析或いは主成分分析と言った、多変量解析は、市販されているソフトウェアを使用して行うことができる。この様な多変量解析用のソフトウェアとしては、例えば、ＧＬサイエンス社より販売されている、ピロウェット（ＰＩＲＯＵＥＴＴ）、サイバネットシステム社より販売されている、マットラボ（ＭＡＴＬＡＢ）、横川電気株式会社より販売されている、アンスクランブラーＩＩ（ＵｎｓｃｒａｎｂｌｅｒＩＩ）、セパノヴァ（ＳＥＰＡＮＯＶＡ）社より販売されているシムカ（ＳＩＭＣＡ）等のソフトウェアが例示できる。又、これらに加えてソフトウェアの名称と同一のシムカ（ＳＩＭＣＡ）と言われるアルゴリズムを加えることができる。かかるアルゴリズムは前記ソフトウェア中に組み込まれている場合が多く、主成分分析の表示に有用である。パタンの比較は、例えば、その波形のシンメトリー、波形のゆらぎの程度などを指標にすることが出来る。シンメトリーは標準的な波形とのずれや、中心を通る直線からのバラツキなどを指標に性格付けすることができるし、ゆらぎは一般的に知られている１／ｆゆらぎなどのパタンを利用し性格付けすることが出来る。
【００１０】
更に、本発明の鑑別法としては、予め流行しているメークパタンの空間周波数分布パタンを分析し、その空間周波数分布の特徴を捉えておき、メークアップの後に測定した空間周波数分布より、既知のメークアップパタンのどれに近いかを鑑別することも出来る。この様な空間周波数分布パタンの解析には、空間周波数の特定波長成分を強調した画像や、或いは、故意に微弱化した画像を作成し、指標とすることができる。この様な画像は、空間周波数における離散的フーリエ変換値を求め、その実部、虚部からなる複素数値の強度を特定波長において、正の数や負の数を乗して、離散的フーリエ変換値を調した後、逆フーリエ変換することにより、作成できる。それらの手技をフローチャートとして、下記に示す。
＜１＞    顔画像から振幅のグラフの表示
顔画像の読み込み
↓
顔画像を二次元ＦＦＴ処理し、実数と虚数の行列を得る（１）
↓
すべての周波数に対し、同じ周波数にあたるセルを１、他は０とした行列を作成（２）
↓
（１）＊（２）
↓
各周波数の絶対値の和（＝振幅）を求める
↓
グラフ表示
＜２＞  顔画像の特定空間周波数抽出画像の作成
顔画像の読み込み
↓
顔画像を二次元ＦＦＴ処理し、実数と虚数の行列を得る（３）
↓
特定の周波数に対し、その周波数にあたるセルを１、他は０とした行列を作成（４）
↓
（３）＊（４）
↓
逆二次元ＦＦＴ変換
↓
抽出顔画像の表示
＜３＞  顔画像の特定の周波数を強調した画像の作成
顔画像の読み込み
↓
顔画像を二次元ＦＦＴ処理し、実数と虚数の行列を得る（５）
↓
特定の周波数にあたるセルに強調したい倍数が入る行列を作成（６）
↓
（５）＊（６）
↓
逆二次元ＦＦＴ変換
↓
強調顔画像の表示
【００１１】
【実施例】
以下に、実施例を挙げて、本発明について更に詳細に説明を加えるが、本発明が、実施例にのみ限定されないことは言うまでもない。
【００１２】
＜実施例１＞
２０名の顔写真を画像データとして、パソコンに取り込み、モーフィングにより、平均して、２０名の平均顔を作成した。顔写真を変えて同様に処理し、６枚の２０名の顔写真の平均顔を作成し、無作為に抽出したパネラー６２名にこの６枚の平均顔を見せて、好ましい順に並べてもらい、１位と６位を投票してもらった。この結果、図１に示す平均顔が１位の得点が（３４名）、図２に示す平均顔が６位の得点が最も高かった。（２２名）この２枚の平均顔を画像として取り込み、離散濃淡画像に対する線形変換処理としてよく知られている離散フーリエ変換ＤＦＴを適用し、各空間周波数における離散的フーリエ変換値を求め、その実部、虚部からなる複素数値の強度に相当するフーリエスペクトルの空間周波数領域での分布をフーリエスペクトルパタンデータとして得た。この処理は、サイバネットシステム社より販売されている、マットラボ（ＭＡＴＬＡＢ）を用いて行った。これを図３に示すように、空間周波数（横軸）と振幅（パワーの平方根：縦軸）の座標にプロットした。この図より、僅かであるが、図１の平均顔の空間周波数分布の方が、図２の平均顔の空間周波数分布よりもシンメトリーが高いことがわかる。これらのプロットについて、最小自乗法により相関係数を求めると、図１の平均顔が−０．７１であり、図２の平均顔が−０．６１であった。これより、図１の空間周波数分布の方が図２のそれよりもバラツキが少なく、これよりシンメトリーが高いことが、相関係数からも裏付けられた。更に、回帰直線に対して正の方向と負の方向にプロットが分布する特性に着目し、座標間の中点の座標について、最小自乗法より相関係数を求めたところ、図１のそれが、−０．８５であるのに対し、図２のそれが−０．７２であり、シンメトリーの高さと、第三者の嗜好性が一致することが判明した。これより、顔の画像の空間周波数分布を求め、そのシンメトリーを分析することにより、第三者の嗜好性が鑑別できることがわかる。（フローチャート＜１＞の手技）
【００１３】
＜実施例２＞
実施例１に於ける２つの平均顔（図１、図２）における立体感を、無作為に抽出したパネラー７６名を用いて、評定してもらった。評定は、立体感を全く感じないをスコア１、非常に立体感を感じるをスコア５として、１〜５の何れかのスコアを付して行ってもらった。図１の平均顔の平均スコアは、４．２であり、図２の平均顔の平均スコアは、２．３であった。これより、第三者の嗜好性には顔の立体感が大きな因子となっていることが判明した。又、空間周波数分布のシンメトリーの程度は、立体感の尺度にもなりうることもわかる。ここで注意すべきは、「立体感」であって、「現実の凹凸」ではないことである。これは、実際に評定しているのが写真であり、二次元のものであるから、三次元の立体形状を計測しているわけではなく、人間の印象に記録された「立体感」である。このことは、実際に立体形状が変化せず、人間の印象としての「立体感」のみが変わる、メークアップによる立体感効果の鑑別にも、空間周波数分布が適用できることもわかる。
【００１４】
＜実施例３＞
実施例２の実験に於ける、立体感の評定値と、図１、２の空間周波数分布に於ける周波数毎の振幅の差との相関係数を求めた。結果を図４に示す。これから勘案すると、３サイクルの振幅と１０サイクルの振幅が、顔の立体感の寄与に大きいことがわかる。
【００１５】
＜実施例４＞
実施例３の３サイクルの空間周波数成分と１０サイクルの空間周波数成分の立体感への影響を見る為、図５の平均顔の３サイクルの空間周波数成分を取りだし、−３倍の値とし、これをもとの画像である、図５の画像に重ねた。これを図６に示す。１０サイクルの成分についても同様に、−３倍処理を行い、図７に示す画像を得た。図６の画像は、目の周りと口の周囲のみが異様に明るいものであり、これは所謂「ガングロメーク」と極めて相似したものであることがわかる。即ち、ガングロメークは、立体メークのネガ・メークであり、ネガフィルム的効果により、立体感を印象づけていることが推測される。又、１０サイクルの強調画像は、眉の上、頬、顎の周囲の盛り上がりが強調された所謂「モナリザメーク」に相似していることがわかる。斯くのごとく、本発明の鑑別法によれば、流行しているメークアップパターンの特徴を端的に特徴づけて鑑別することが出来る。（フローチャート＜３＞の手技）
【００１６】
＜実施例５＞
平均顔に種々のメークアップのシミュレートを行い、６つのメーク顔を作成し、無作為に抽出したパネラー５０名により、好ましい順に、１〜６位迄の順位付けを行ってもらった。最も数値の低かった顔（図８、平均１．４位、最も好ましい、嗜好性が高い、他人が見て好ましく思われやすい）と最も数値の高かった顔（図９、平均４．７位、最も好ましくない、嗜好性が低い、他人が見て好ましく思われにくい）について、実施例１と同様の手技で、空間周波数分布を求めた。実施例１と同様に、座標間の中点の座標について、最小自乗法より相関係数を求めたところ、図８の相関係数が−０．９３であり、図９の相関係数が−０．８９であり、これより、本発明の鑑別法により、空間周波数分布のシンメトリーの程度を指標とすることにより、どちらのメークアップが第三者に好ましいか、否かの鑑別が出来ることがわかる。又、比較対照を素顔におけば、メークアップのイメージアップ効果の程度も鑑別できることがわかる。
【００１７】
【発明の効果】
本発明によれば、、メークアップ化粧料の持つ立体効果感についての効果を明らかにし、以て、自分の顔の形状に対するメークアップ化粧の適性を鑑別する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１の１位の得点率が最も高い平均顔を示す図である。（図面代用写真）
【図２】実施例１の６位の得点率が最も高い平均顔を示す図である。（図面代用写真）
【図３】図１の顔画像、図２の顔画像のＦＦＴ結果を空間周波数（横軸）と振幅（パワーの平方根：縦軸）の座標にプロットした図である。
【図４】実施例３の立体感の評定値と、図１、２の空間周波数分布に於ける周波数毎の振幅の差との関係を示す図である。
【図５】実施例４のもとになった平均顔を示す図である。（図面代用写真）
【図６】実施例４の３サイクルの空間周波数成分の−３倍画像を示す図である。（図面代用写真）
【図７】実施例４の１０サイクルの空間周波数成分の−３倍画像を示す図である。（図面代用写真）
【図８】実施例５の最も好ましい平均顔である。（図面代用写真）
【図９】実施例５の最も好ましくない平均顔である。（図面代用写真）
【図１】
2004272849.tif 000002
【図２】
2004272849.tif 000003
【図３】
2004272849.tif 000004
【図４】
2004272849.tif 000005
【図５】
2004272849.tif 000006
【図６】
2004272849.tif 000007
【図７】
2004272849.tif 000008
【図８】
2004272849.tif 000009
【図９】
2004272849.tif 000010