(57)【要約】【課題】  人の毛髪の形状を客観的、定量的に数値化し、その形状を正確な基準として利用し得る、人の毛髪の形状評価方法及び人のくせ毛度合い評価方法を提供すること。【解決手段】  被験者の頭部所定部位から毛髪を採取する第１ステップと、毛髪の形状について三次元点群画像を得る第２ステップと、三次元点群画像に基づき三次元毛髪曲線を作成する第３ステップと、三次元毛髪曲線上に任意の等間隔で複数定めた計算点Ｐに対し、（ａ）計算点Ｐ上で三次元毛髪曲線に接する接線ベクトルＶｔ、（ｂ）計算点Ｐ上で三次元毛髪曲線に接する曲率ベクトルＶｃ、又は（ｃ）互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトルＶｎ等を描き、互いに隣り合う接線ベクトルＶｔの間の角度θｔ、互いに隣り合う曲率ベクトルＶｃの間の角度θｃ、又は互いに隣り合う法線ベクトルＶｎの間の角度θｎ等に基づいて、毛髪の形状Ｆを求める第４ステップとを含む。【選択図】  図４
2005348905.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の頭部所定部位から毛髪を採取する第１ステップと、前記毛髪の形状について三次元点群画像を得る第２ステップと、前記三次元点群画像に基づき三次元毛髪曲線を作成する第３ステップと、前記三次元毛髪曲線上に任意の等間隔で複数定めた計算点Ｐに対し、（ａ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線に接する接線ベクトルＶｔ、（ｂ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線に接する曲率ベクトルＶｃ、（ｃ）互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトルＶｎを描き、互いに隣り合う接線ベクトルＶｔの間の角度θｔ、互いに隣り合う曲率ベクトルＶｃの間の角度θｃ、又は互いに隣り合う法線ベクトルＶｎの間の角度θｎに基づいて、前記毛髪の形状Ｆを求める第４ステップ、とを含む人のくせ毛度合い評価方法。
【請求項２】
前記第１ステップにおいて、前記頭部所定部位は、少なくとも、前髪部位、側頭部位及び襟足部位を含むようにする請求項１記載の人のくせ毛度合い評価方法。
【請求項３】
前記第４ステップにおいて、前記毛髪の形状Ｆが次の式（１）に従い、単位長さ当たりの変化角度として計算され、前記毛髪の曲がり度合いを表す、請求項１又は２記載の人のくせ毛度合い評価方法。
Ｆ＝（θｔ１＋θｔ２＋…＋θｔｍ）／（ｑ×ｍ）・・・式（１）
（ただし、前記三次元毛髪曲線上の始点の計算点をＰ０とし、Ｐ０以外の計算点の数をｍ（１≦ｋ≦ｍ）とした場合、ｑは前記三次元毛髪曲線上の計算点Ｐｋ−１、Ｐｋ間の曲線距離であり、θｔｋは計算点Ｐｋ−１、Ｐｋについての接線ベクトルＶｔｋ−１、Ｖｔｋ間のなす角度の絶対値である。）
【請求項４】
前記第４ステップにおいて、前記毛髪の形状Ｆが次の式（２）に従い、単位長さ当たりの変化角度として計算され、前記毛髪の捩れ度合いを表す、請求項１又は２記載の人のくせ毛度合い評価方法。
Ｆ＝（θｃ１＋θｃ２＋…＋θｃｍ）／（ｑ×ｍ）・・・式（２）
（ただし、前記三次元毛髪曲線上の始点の計算点をＰ０とし、Ｐ０以外の計算点の数をｍ（１≦ｋ≦ｍ）とした場合、ｑは前記三次元毛髪曲線上の計算点Ｐｋ−１、Ｐｋ間の曲線距離であり、θｃｋは計算点Ｐｋ−１、Ｐｋについての曲率ベクトルＶｃｋ−１、Ｖｃｋ間のなす角度の絶対値である。）
【請求項５】
前記第４ステップにおいて、前記毛髪の形状Ｆが次の式（３）に従い、単位長さ当たりの変化角度として計算され、前記毛髪の捩れ度合いを表す、請求項１又は２記載の人のくせ毛度合い評価方法。
Ｆ＝｛θｎ１＋θｎ２＋…＋θｎ（ｍ−１）｝／｛ｑ×（ｍ−１）｝・・・式（３）
（ただし、前記三次元毛髪曲線上の始点の計算点をＰ０とし、Ｐ０以外の計算点の数をｍ（１≦ｋ≦ｍ）とした場合、ｑは前記三次元毛髪曲線上の計算点Ｐｋ−１、Ｐｋ間の曲線距離であり、θｎｋは２つの接線ベクトルＶｔｋ−１、Ｖｔｋとで形成される平面の法線ベクトルＶｎｋ−１と、２つの接線ベクトルＶｔｋ、Ｖｔｋ＋１とで形成される平面の法線ベクトルＶｎｋ間のなす角度の絶対値である。）
【請求項６】
前記第２ステップにおいて、三次元デジタイザを用いて前記毛髪の前記三次元点群画像を取得する請求項１ないし５の何れかに記載の人のくせ毛度合い評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人のくせ毛度合いを評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
毛髪の形状又はヘアスタイルは人の第一印象を決定付ける要素の一つであり、美容的観点や心理学的側面から様々な研究開発が行われている。また、毛髪の形状は法医学分野や人類学分野等においても重要な評価・研究の対象である。これらの研究開発において、毛髪の形状の実態を解析し、定義づけ、分類・評価していく際には、毛髪の形状を客観的、かつ定量的に数値化していくことが必要になる。更に、毛髪一本一本の形状を評価するだけではなく、個人としてのくせ毛度合いを評価し、その人の固有の値として数値化していくことも必要になる。従来、毛髪の形状を評価する方法には、以下に示すように、毛髪断面比率計測法、末端間距離比率計測法、カール径計測法等がある。
【０００３】
毛髪断面比率計測法においては、毛髪断面が真円に近いほど直毛であるとの観点から、毛髪断面における最小径ａ、及び最大径ｂを測定し、毛髪の形状を真円率＝（ａ／ｂ）×１００（％）として評価している（特許文献１、非特許文献１参照）。末端間距離比率計測法においては、毛髪が縮れた通常の状態で毛髪の先端から末端までの距離ａと、当該毛髪を直線状に伸ばした状態で毛髪の先端から末端までの距離ｂとを測定し、毛髪の形状をａ／ｂとして評価している（非特許文献１参照）。カール径計測法は、毛髪上の任意の点におけるカール径（曲率半径、曲率等）を計測し、毛髪の形状を評価している（非特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１１２８３４号公報
【非特許文献１】Ｄ．Ｈｒｄｙ，Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ａｎｔｈｒｏｐ．，３９，ｐ７，１９７３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の毛髪の形状を評価する方法には以下に示すような問題があった。毛髪断面比率計測法においては、計測する毛髪断面が毛髪軸に対して垂直でない場合には正確な真円率を求めることができず、また、真円率が１００（％）に近くても曲がった毛髪が存在するため、この方法では毛髪の形状を正確に定量化できなかった。末端間距離比率計測法又はカール径計測法によって評価した毛髪の形状は、毛髪に変曲点がない場合や毛髪がある程度曲がっている場合等のように限られた状況下ではその形状を反映した正確な値を示すものの、毛髪が三次元的に複雑な形状を持っている場合には正確な値を示さず、人の毛髪を幅広く分類、評価するための基準にはなっていなかった。
【０００６】
また、従来の毛髪の形状を評価する方法はいずれも、毛髪一本一本についてその形状を評価する方法であり、これらの方法を用いて個人としてのくせ毛度合いを評価することは、正確な基準がないため、できなかった。
【０００７】
従って、本発明の目的は、複雑で多様な人の毛髪の形状を客観的、定量的に数値化し、その形状を正確な基準として利用し得る、人の毛髪の形状評価方法、及び前記人の毛髪の形状評価方法に基づいて個人の固有のくせ毛度合いを数値化し、その値を正確な基準として利用し得る、人のくせ毛度合い評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者等は、人の毛髪の三次元点群画像を取得してこれを三次元毛髪曲線として表し、その三次元毛髪曲線上に任意の等間隔で接線ベクトル、曲率ベクトル、又は互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトル等を描いた場合、互いに隣り合う接線ベクトル、互いに隣り合う曲率ベクトル、又は互いに隣り合う法線ベクトルの間の角度に基づいて求めた値が毛髪の実際の形状を客観的、定量的に数値化し得る方法であることを知見した。
【０００９】
また本発明者等は、少なくとも、前髪部位及び側頭部位及び襟足部位を含む頭部所定部位から被験者の毛髪を採取し、前記人の毛髪の形状評価方法に従ってその形状を評価した場合、得られた値が、個人の固有のくせ毛度合いを実態に基づいて正確に表現し得る値であることを知見した。
【００１０】
本発明は、前記知見に基づいてなされたもので、被験者の頭部所定部位から毛髪を採取する第１ステップと、前記毛髪の形状について三次元点群画像を得る第２ステップと、前記三次元点群画像に基づき三次元毛髪曲線を作成する第３ステップと、前記三次元毛髪曲線上に任意の等間隔で複数定めた計算点Ｐに対し、（ａ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線に接する接線ベクトルＶｔ、（ｂ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線に接する曲率ベクトルＶｃ、（ｃ）互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトルＶｎを描き、互いに隣り合う接線ベクトルＶｔの間の角度θｔ、互いに隣り合う曲率ベクトルＶｃの間の角度θｃ、又は互いに隣り合う法線ベクトルＶｎの間の角度θｎに基づいて、前記毛髪の形状Ｆを求める第４ステップ、とを含む人のくせ毛度合い評価方法を提供することにより前記目的を達成したものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、人の毛髪の形状Ｆについて、三次元的な変化角度θに基づいて人の毛髪の形状を数値化することにより、人の毛髪の形状Ｆを正確な基準として利用することができる。また、前記人の毛髪の形状評価方法に基づき、被験者の頭部所定部位から採取した毛髪の形状を評価することで、個人の固有のくせ毛度合いを求めることができ、これを正確な基準として利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の人のくせ毛度合い評価方法の最も好ましい一実施形態を詳細に説明する。図２〜図４に示すように、本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法は、被験者の頭部所定部位から毛髪Ｈを採取する第１ステップと、前記毛髪Ｈの形状について三次元点群画像を得る第２ステップと、前記三次元点群画像に基づき三次元毛髪曲線ｈを作成する第３ステップと、前記三次元毛髪曲線ｈ上に任意の等間隔で複数定めた計算点Ｐに対し、（ａ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線ｈに接する接線ベクトルＶｔ、（ｂ）計算点Ｐ上で前記三次元毛髪曲線に接する曲率ベクトルＶｃ、又は（ｃ）互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトルＶｎ等を描き、互いに隣り合う接線ベクトルＶｔの間の角度θｔ、互いに隣り合う曲率ベクトルＶｃの間の角度θｃ、又は互いに隣り合う法線ベクトルＶｎの間の角度θｎ等に基づいて、毛髪の形状Ｆを求める第４ステップ、とを含む方法である。まず、このような人のくせ毛度合い評価方法を実現する毛髪形状測定システムを、図１を参照しながら説明する。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態の毛髪形状測定システム１は、三次元デジタイザ２、デジタイザ本体装置３、解析装置４、温湿度計５、毛髪固定具６、除震板７、風防ケース８等からなる。三次元デジタイザ２及び解析装置４は、それぞれデジタイザ本体装置３に電気的に接続されている。デジタイザ本体装置３は、三次元デジタイザ２で取得した三次元点群画像を解析装置４に送信するように構成されている。解析装置４には、所定の解析プログラムを記録したメモリが内蔵されている。この解析装置４は、解析プログラムからの命令に従い、デジタイザ本体装置３から受信した三次元点群画像に基づいて、形状評価方法における所定のステップを実行するように構成されている（詳細は後述する）。
【００１４】
温湿度計５は、解析装置４に電気的に接続され、測定時の温湿度の情報を送信するようになっている。毛髪固定具６は、測定対象の毛髪Ｈを三次元デジタイザ２の測定可能域に支持するものである。除震板７は、三次元デジタイザ２の稼動によって発生する振動を減弱させ、毛髪固定具６に支持した毛髪Ｈが振動するのを防ぐためのものである。風防ケース８は、毛髪固定具６、三次元デジタイザ２等を覆い、風等の外環境の影響で毛髪固定具６に支持した毛髪Ｈが振動するのを防ぐためのものである。
【００１５】
次に、本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法を述べる。第１ステップにおいては、図５（ａ）〜（ｃ）に示すように、被験者の頭部所定部位から毛髪Ｈを採取する。頭部所定部位は、例えば、前髪部位、頭頂部位、側頭部位、後頭部位、襟足部位等が挙げられる。実態に基づく個人の固有のくせ毛度合いを顕著に表しているのは、前髪部位、側頭部位、及び襟足部位である。そのため、毛髪Ｈを採取する頭部所定部位は、少なくとも、前髪部位、側頭部位、及び襟足部位とを含むようにする。また、人のくせ毛度合いを官能評価に近い値にする観点から、頭部所定部位でも、特に、表面に露出している部位から毛髪Ｈを採取することが好ましい。採取する毛髪Ｈの数については特に制限はないが、個人の固有のくせ毛度合いを求めるためには、各頭部所定部位からそれぞれ１〜２０００本、特に２〜１００本とすることが好ましく、全体としては５〜１００００本、特に１０〜５００本とすることが好ましい。
【００１６】
第２ステップにおいては、図１又は図２に示すように、所定数（例えば５０本）の毛髪Ｈを測定対象にし、この中から選択した１本の毛髪Ｈを毛髪固定具６に取り付け、三次元デジタイザ２の測定可能域に配置する。この毛髪Ｈの三次元点群画像を三次元デジタイザ２により取得する。この三次元点群画像を、デジタイザ本体装置３を介して、解析装置４に送信する。
【００１７】
第３ステップにおいては、図３に示すように、解析装置４により、毛髪Ｈの三次元点群画像から元の毛髪Ｈの形状に沿ったＮＵＲＢＳ曲線をｘｙｚ空間座標に作成し、これを三次元毛髪曲線ｈ（三次元繊維曲線）とする。
【００１８】
第４ステップにおいては、図４に示すように、三次元毛髪曲線ｈの毛根側の一端に始点の計算点Ｐ０をとり、任意の曲線距離ｑ（例えば１ｍｍ）毎に、ｍ個の計算点Ｐ１〜Ｐｍを、三次元毛髪曲線ｈに沿って定める。計算点の数ｍは、三次元毛髪曲線ｈの長さと、計算点間の曲線距離ｑとによって決定される数である。そして次の操作（ａ）、（ｂ）又は（ｃ）を行う。
【００１９】
（ａ）測定点Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…、Ｐｍ毎に、三次元毛髪曲線に接する接線ベクトルＶｔ０、Ｖｔ１、Ｖｔ２、Ｖｔ３、Ｖｔ４、…、Ｖｔｍを描く。
（ｂ）測定点Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…、Ｐｍ毎に、三次元毛髪曲線に接する曲率ベクトルＶｃ０、Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３、Ｖｃ４、…、Ｖｃｍを描く。
（ｃ）接線ベクトルＶｔ０、Ｖｔ１、Ｖｔ２、Ｖｔ３、Ｖｔ４、…、Ｖｔｍについて、互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトルＶｎ０、Ｖｎ１、Ｖｎ２、Ｖｎ３、Ｖｎ４、…、Ｖｎ（ｍ−１）を描く。
【００２０】
（ａ）においては、互いに隣り合う２つの接線ベクトルＶｔ０、Ｖｔ１について、これらを通過する平面をｘｙｚ空間座標に一つ定め、この平面上において、接線ベクトル（Ｖｔ０、Ｖｔ１）間の角度θｔ１を求める。その後、前記同様に、接線ベクトル（Ｖｔ１、Ｖｔ２）、（Ｖｔ２、Ｖｔ３）、（Ｖｔ３、Ｖｔ４）、…、｛Ｖｔ（ｍ−１）、Ｖｔｍ｝間について、ベクトル間の角度θｔ２、θｔ３、θｔ４、…、θｔｍを順次求める。ここで求めたベクトル間の角度θｔ１、θｔ２、…、θｔｍは、０°〜１８０°の絶対値である。
【００２１】
（ｂ）においては、互いに隣り合う２つの曲率ベクトルＶｃ０、Ｖｃ１について、これらを通過する平面をｘｙｚ空間座標に一つ定め、この平面上において、曲率ベクトル（Ｖｃ０、Ｖｃ１）間の角度θｃ１を求める。その後、前記同様に、曲率ベクトル（Ｖｃ１、Ｖｃ２）、（Ｖｃ２、Ｖｃ３）、（Ｖｃ３、Ｖｃ４）、…、｛Ｖｃ（ｍ−１）、Ｖｃｍ｝間について、ベクトル間の角度θｃ２、θｃ３、θｃ４、…、θｃｍを順次求める。ここで求めたベクトル間の角度θｃ１、θｃ２、…、θｃｍは、０°〜１８０°の絶対値である。
【００２２】
（ｃ）においては、互いに隣り合う２つの法線ベクトルＶｎ０、Ｖｎ１について、これらを通過する平面をｘｙｚ空間座標に一つ定め、この平面上において、法線ベクトル（Ｖｎ０、Ｖｎ１）間の角度θｎ１を求める。その後、前記同様に、法線ベクトル（Ｖｎ１、Ｖｎ２）、（Ｖｎ２、Ｖｎ３）、（Ｖｎ３、Ｖｎ４）、…、｛Ｖｎ（ｍ−２）、Ｖｎ（ｍ−１）｝間について、ベクトル間の角度θｎ２、θｎ３、θｎ４、…、θｎ（ｍ−１）を順次求める。ここで求めたベクトル間の角度θｎ１、θｎ２、…、θｎ（ｍ−１）は、０°〜１８０°の絶対値である。
【００２３】
そして（ａ）においては、ベクトル間の角度θｔ１、θｔ２、…、θｔｍ、点間距離ｑ、計算点の数ｍを次の式（１）に代入して、毛髪の形状Ｆを、毛髪Ｈについて単位長さ当たりの変化角度として求める。ここで求められる毛髪の形状Ｆは、毛髪Ｈの曲がり度合いを表す指数である。
Ｆ＝（θｔ１＋θｔ２＋…＋θｔｍ）／（ｑ×ｍ）・・・式（１）
【００２４】
また（ｂ）においては、ベクトル間の角度θｃ１、θｃ２、…、θｃｍ、点間距離ｑ、計算点の数ｍを次の式（２）に代入して、毛髪の形状Ｆを、毛髪Ｈについて単位長さ当たりの変化角度として求める。ここで求められる毛髪の形状Ｆは、毛髪Ｈの捩れ度合いを表す指数である。
Ｆ＝（θｃ１＋θｃ２＋…＋θｃｍ）／（ｑ×ｍ）・・・式（２）
【００２５】
更に（ｃ）においては、ベクトル間の角度θｎ１、θｎ２、…、θｎ（ｍ−１）、点間距離ｑ、計算点の数ｍを次の式（３）に代入して、毛髪の形状Ｆを、毛髪Ｈについて単位長さ当たりの変化角度として求める。ここで求められる毛髪の形状Ｆは、毛髪Ｈの捩れ度合いを表す指数である。
Ｆ＝｛θｎ１＋θｎ２＋…＋θｎ（ｍ−１）｝／｛ｑ×（ｍ−１）｝・・・式（３）
【００２６】
その後（ａ）ないし（ｃ）の何れの場合にも、２本目の毛髪Ｈを測定対象にし、前記同様、三次元点群画像を得る第２ステップと、三次元点群画像に基づき三次元毛髪曲線ｈを作成する第３ステップと、毛髪の形状Ｆを求める第４ステップとを行う。このような毛髪の形状Ｆの測定を、残りの毛髪Ｈについても繰り返し行う。
【００２７】
最後に、被験者から採取したすべての毛髪Ｈについて、毛髪の形状Ｆの平均値を求める。この平均値が人のくせ毛度合いを表す指標となる。
【００２８】
このようにして求めた毛髪の形状Ｆは、三次元的な変化角度θを毛髪Ｈの単位長さあたりで平均化することにより、毛髪Ｈの形状を客観的、定量的に数値化した度合いである。また、このようにして求めた人のくせ毛度合いは、官能評価等によるくせ毛の程度の実態を正確に反映した値であって、例えば、毛髪研究の技術分野等において、毛髪の形状又は人のくせ毛度合いの実態を解析し、定義づけ、分類・評価を実施していく際に正確な基準となるものである。
【００２９】
例えば、毛髪研究の技術分野のうち、毛髪の形状に変化を与える物質の開発においては、物質の適用前の形状Ｆと、物質の適用後の形状Ｆとの数値を比較することによって、毛髪の形状に変化を与える効果的な物質等をスクリーニングするようにする。
【００３０】
例えば、心理学研究の技術分野のうち、毛髪の形状やスタイリングの状態が心理に及ぼす効果を検討する場合等においては、毛髪の形状Ｆ又は人のくせ毛度合いを基準となる指標にしてその効果を評価していくようにする。
【００３１】
例えば、法医学研究の技術分野においては、客観的、定量的に数値化された毛髪の形状Ｆ又は人のくせ毛度合いを基準となる指標にして、個人の特定や分類、犯罪捜査等に応用していくようにする。
【００３２】
また例えば、人類学研究の技術分野のうち、毛髪Ｈの形状によって人類学上の特徴を評価し、分類する分野においては、アジア人、白人、黒人等の大雑把な分類によらず、客観的、定量的に数値化された毛髪の形状Ｆ又は人のくせ毛度合いを基準となる指標にして、より細分化した分類・評価をするようにする。
【００３３】
以上述べたように、本実施形態によれば、毛髪Ｈの形状Ｆについて、三次元的な変化角度θを毛髪Ｈの単位長さあたりで平均化することにより、人の毛髪Ｈの形状を客観的、定量的に数値化するようにし、さらに、被験者の頭部所定部位から毛髪Ｈを採取して前記毛髪の形状を測定し、個人の固有のくせ毛度合いを求めるようにしたため、毛髪研究、心理学研究、法医学研究、人類学研究等の技術分野等において、毛髪の形状Ｆ又は人のくせ毛度合いを正確な基準として利用することができる。
【００３４】
特に、本実施形態の場合、実際の毛髪形状を正確に再現した三次元毛髪曲線ｈに基づいて、毛髪Ｈの形状Ｆを三次元的な変化角度θで表したため、このような形状Ｆを利用することにより、２次元的な末端間距離比率計測法、カール径計測法等の評価方法を利用する場合と比べ、毛髪Ｈの実際の形状を三次元空間上の正確な尺度として表すことができる。
【００３５】
また、本実施形態によれば、毛髪を採取する対象箇所を頭部所定部位として特定したため、頭部所定部位ごとに毛髪の形状Ｆを求めることができ、その結果、頭部所定部位ごとにくせ毛度合いについて正確な基準を得ることができる。
【００３６】
本発明は、前記実施形態に限られることなく、種々の変更等を行うことができる。例えば、人の毛髪の形状Ｆは、互いに隣り合うベクトルＶの間の角度θに基づいて求められるのであれば、前記式（１）〜（３）に限られることなく、例えば、次の式（４）、（５）、（６）等に従って求められてもよい。
Ｆ＝（１／ｍ−１）｛（θｔ１−Θｔ）2＋（θｔ２−Θｔ）2＋…＋（θｔｍ−Θｔ）2｝・・・式（４）
Ｆ＝（１／ｍ−１）｛（θｃ１−Θｃ）2＋（θｃ２−Θｃ）2＋…＋（θｃｍ−Θｃ）2｝・・・式（５）
Ｆ＝（１／ｍ−２）〔（θｎ１−Θｎ）2＋（θｎ２−Θｎ）2＋…＋｛θｎ（ｍ−１）−Θｎ｝2〕・・・式（６）
（ただし、Θｔ、Θｃ、Θｎは、互いに隣り合うベクトルＶ間の角度θの平均値を表す。）
【実施例】
【００３７】
以下、実施例により本発明を更に詳細に説明する。しかしながら本発明の範囲はかかる実施例に制限されるものではない。
【００３８】
〔実施例１〕
〔１〕測定精度検定及びその検定方法
様々な形状を持つ１１本の毛髪を測定精度検定用の標準毛髪とし、本実施形態の毛髪の形状評価方法について、その測定精度を検定した。毛髪固定具６にゴニオ・回転デバイスを取り付け、これに標準毛髪を支持した。ゴニオでは、標準毛髪を三次元デジタイザの軸と同方向に５°間隔で−１５°〜１５°（７点）、三次元デジタイザの軸と直交する方向に５°間隔で−１５°〜１５°（７点）に変化させながら第１ステップの処理を行って三次元点群画像を取得した。また、回転デバイスを用いて３０°間隔で０°〜３６０°（１３点）に標準毛髪を回転させながら第１ステップの処理を行って三次元点群画像を取得した。これらの三次元点群画像に対して、第２ステップ、第３ステップの解析処理をおこない、毛髪の支持の仕方に対する測定精度を検定した。次いで、標準毛髪についてそれぞれ、毛髪固定具６に支持するところから１０回繰り返し測定をおこない、繰り返し測定の精度検定を行った。毛髪の支持の仕方に対する測定精度の検定結果、及び繰り返し測定の精度検定の結果を表１に示す。
【００３９】
【表１】
2005348905.tif 000003
【００４０】
〔２〕測定精度検定結果
表１に示すように、毛髪の支持の仕方に対する測定精度の検定結果、及び繰り返し測定の精度検定の結果は、いずれも変動係数（ＣＶ値）が１５（％）未満となり、本実施形態の毛髪の形状評価方法を用いれば、標準毛髪の形状を精密に測定できることが明らかになった。
【００４１】
〔実施例２〕
〔１〕標準毛髪の形状測定及びその方法
本実施形態の毛髪の形状評価方法の毛髪の形状Ｆと、官能評価によって得られた毛髪形状の実態との関連について調査し、本実施形態の毛髪の形状評価方法の正確さを検討した。様々な形状を持つ１１本の標準毛髪の形状Ｆを、本実施形態の毛髪の形状評価方法のうち、式（１）に従って求めた。一方、これらの１１本の標準毛髪について、専門パネラー６名により、見た目の曲がり度合いを１（曲がり度合い小）〜１１（曲がり度合い大）の数値でスコア化し、その平均値を算出した。標準毛髪の形状Ｆと平均曲がり度合いスコアとの関係を図６に示す。
【００４２】
〔２〕標準毛髪の形状測定結果
図６に示すように、本実施形態の毛髪の形状評価方法の毛髪の形状Ｆと、見た目による曲がり度合いの平均スコアとは正の相関関係があることが明らかになった。これにより、本実施形態の毛髪の形状評価方法の毛髪の形状Ｆを基準として利用すれば、毛髪形状の実態についてより客観的、定量的に、かつ正確に数値化することが可能になる。
【００４３】
〔実施例３〕
〔１〕シミュレーション評価
本実施形態の毛髪の形状評価方法Ａについて、従来の末端間距離比率計測法Ｂ、及び従来の最小カール径計測法Ｃと、シミュレーション解析により、比較評価した。末端間距離比率計測法Ｂは、上述したように、毛髪が縮れた通常の状態で毛髪の先端から末端までの距離ａと、当該毛髪を直線状に伸ばした状態で毛髪の先端から末端までの距離ｂとを測定し、毛髪の形状をａ／ｂとして求める方法である。最小カール径計測法は、毛髪を曲率半径図表と照らし合わせて、毛髪の形状を最小カール径として求める方法である。
【００４４】
〔２〕シミュレーション評価方法
平面座標上に一定の曲率半径ｒ（０．１ｃｍ、０．２ｃｍ、・・・、１ｃｍ、２ｃｍ、・・・、∞ｃｍ）を持つ円弧を複数個連結した擬似毛髪曲線を複数作成し、この擬似毛髪曲線について、本実施形態の毛髪の形状評価方法Ａでは、毛髪の形状Ｆを式（１）に従って求めた。末端間距離比率計測法Ｂでは末端間距離比率を求め、最小カール径計測法Ｃでは最小カール径を求めた。
【００４５】
〔３〕シミュレーション評価結果
シミュレーション評価の解析結果、以下の（１）〜（３）が明らかになった。
（１）末端間距離比率計測法Ｂで求めた末端間距離比率は、変曲点のない擬似毛髪曲線に対しては形状評価方法Ａで求めた毛髪の形状Ｆと相関するが（図７）、変曲点のある擬似毛髪曲線に対しては、形状評価方法Ａで求めた毛髪の形状Ｆよりも過小な結果を示す（図８）。
（２）人の毛髪はくせ毛の程度に従って、「直毛」、「ほぼ直毛（弱いウエーブ毛）」、「ウエーブ毛」、「カール毛（強いウエーブ毛）」、「縮毛」に大別されるが、「縮毛」及び「カール毛（強いウエーブ毛）」は変曲点を有する毛髪で構成されることが多い。従って、変曲点を有する毛髪はくせ毛の程度が大きいと判断されるべきであり、末端間距離比率計測法Ｂで求めた末端間距離比率では正確な評価ができない。
（３）最小カール径計測法Ｃで求めた最小カール径は、擬似毛髪曲線に対して正確な評価ができない（図９）。
【００４６】
以上述べた点から、本実施形態の毛髪の形状評価方法Ａは、従来の末端間距離比率計測法Ｂ又は従来の最小カール径計測法Ｃと比較して、実態に即した毛髪形状の数値化に適していることが明らかになった。
【００４７】
〔実施例４〕
〔１〕官能評価との関連解析及びその方法
本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の人のくせ毛度合いと、官能評価によるくせ毛の程度の実態との関係を調査した。被験者Ａ〜Ｔの１９名に対し、頭部各部位（１１箇所）の表面に露出している４ｃｍ長程度の毛髪を、各部位から５本ずつ、合計５５本採取した。図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、頭部各部位の内訳は、前髪部位１〜３、側頭部位４〜７、後頭部位８、襟足部位９〜１１とした。被験者Ａ〜Ｔの１９名の毛髪各５５本について、本実施形態の毛髪の形状評価方法のうち式（１）に従って、毛髪の形状Ｆを測定し、その平均値を算出して個人のくせ毛度合いを求めた。
【００４８】
一方、被験者Ａ〜Ｔの２０名の頭部写真をそれぞれ撮影し、この写真及び採取した毛髪５５本を用いて、専門パネラー６名により、見た目の曲がり度合いを１（曲がり度合い小）〜１９（曲がり度合い大）の数値でスコア化してその平均値を算出し、官能評価によるくせ毛の程度スコアとした。
個人のくせ毛度合いと官能評価によるくせ毛の程度スコアとの関係を図１１に示す。
【００４９】
〔２〕官能評価との関連解析結果
図１１に示すように、人のくせ毛度合い評価方法の人のくせ毛度合いと、官能評価によるくせ毛の程度の実態とは正の相関関係があることが明らかになった。これにより、本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の人のくせ毛度合いを基準として利用すれば、個人の固有のくせ毛の程度の実態についてより客観的、定量的に、かつ正確に数値化することが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明の人のくせ毛度合い評価方法は、例えば、毛髪の形状の実態解析調査、毛髪の形状の分類・評価、毛髪の形状に変化を与える物質開発等の毛髪研究の技術分野や、例えば、毛髪の形状と心理との関連調査等の心理学研究の技術分野、例えば、個人の特定や分類、犯罪捜査等の法医学研究の技術分野、例えば、毛髪の形状と人類の進化、移動、分布等との関連調査等の人類学研究の技術分野、等に幅広く利用できるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本実施形態の毛髪形状測定システム１の概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の第２ステップの説明に用いる図である。
【図３】本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の第３ステップの説明に用いる図である。
【図４】本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の第４ステップの説明に用いる図である。
【図５】本実施形態の人のくせ毛度合い評価方法の第１ステップにおいて、毛髪を採取する頭部所定部位を示す図である。
【図６】実施例２の標準毛髪の形状Ｆと平均曲がり度合いスコアとの関係を示すグラフである。
【図７】実施例３のシミュレーション評価の解析結果（変曲点なし）を示すグラフである。
【図８】実施例３のシミュレーション評価の解析結果（変曲点あり）を示すグラフである。
【図９】実施例３のシミュレーション評価の解析結果（最小カール径）を示すグラフである。
【図１０】実施例４の毛髪を採取する頭部所定部位を示す図である。
【図１１】実施例４の個人のくせ毛度合いと官能評価によるくせ毛の程度スコアとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５２】
Ｆ  毛髪の形状
Ｈ  毛髪
ｈ  三次元毛髪曲線
ｍ  計算点の数
Ｐ  計算点
ｑ  計算点間の曲線距離
Ｖｔ  接線ベクトル
Ｖｃ  曲率ベクトル
Ｖｎ  互いに隣り合う２つの接線ベクトルで形成される平面の法線ベクトル
θｔ  互いに隣り合う２つの接線ベクトルの間の角度
θｃ  互いに隣り合う２つの曲率ベクトルの間の角度
θｎ  互いに隣り合う２つの法線ベクトルの間の角度
【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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