(57)【要約】【課題】肌年齢を推定することが可能な肌画像の処理方法及び処理装置並びにそれを用いた肌年齢の推定方法を提供する。【解決手段】同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出し、算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する肌画像の処理方法及び処理装置並びにこれを用いた肌年齢の推定方法を提供する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出し、算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する肌画像の処理方法。
【請求項２】
ＲＧＢ表色系における加重平均、Ｇ成分及びＢ成分からなる群から選ばれる少なくとも１種の値に基づいて肌画像をグレースケール化した濃淡画像からフラクタル次元を算出する請求項１に記載の肌画像の処理方法。
【請求項３】
ボックスカウンティング法を用いてフラクタル次元を算出する請求項１又は２に記載の肌画像の処理方法。
【請求項４】
前記異なる部位が前腕内側部分から選ばれる少なくとも１ヶ所の部位と手の甲部分から選ばれる少なくとも１ヶ所の部位である請求項１〜３の何れかに記載の肌画像の処理方法。
【請求項５】
前記一のフラクタル次元と前記他のフラクタル次元との差又は比をとることにより、前記比較を行う請求項１〜４の何れかに記載の肌画像の処理方法。
【請求項６】
請求項１〜５の何れかに記載の肌画像の処理方法を用いた肌年齢の推定方法。
【請求項７】
同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出する手段、及び算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する手段を備えた肌画像の処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌年齢を推定することが可能な肌画像の処理方法及び処理装置並びにそれを用いた肌年齢の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
視覚から得られる人体の特徴を定量化する方法は種々提案されており、例えば指静脈パターンを利用した個人認証システムが実用化されている（例えば、非特許文献１参照）。また、個人認証における年齢・性別推定の研究では、顔画像を用いる方法が開示されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００３】
また、近年、美容への関心が高まる中で、皮膚表面画像を用いた肌診断システムが提案されている（例えば、非特許文献３参照）。しかし、専門家に頼る部分が多い肌診断の、特に肌年齢の推定のために，肌年齢や状態との相関が高く、比較的容易に測定できる特徴量は未だ見出されていない。
【０００４】
【非特許文献１】三浦直人，長坂晃朗，宮武孝文：“線追跡の反復試行に基づく指静脈パターンの抽出と個人認証への応用”電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ．８６−Ｄ−II，Ｎｏ．５，ｐｐ．６７８−６８７，（Ｍａｙ  ２００３）
【非特許文献２】安本護，林純一郎，輿水大和，丹羽義典，山本和彦：“平均顔との差に基づく性別・年令推定手法”，日本顔学会誌，Ｖｏｌ．２，Ｎｏ．１，ｐｐ．３−１３（２００２）
【非特許文献３】竹前嘉修，斎藤英雄，小沢慎治：“皮膚表面画像を用いた肌診断システム”，計測自動制御学会論文集，Ｖｏｌ．３７，Ｎｏ．１１，ｐｐ．１０９７−１１０３（２００１）
【非特許文献４】山中寛，曽根光男，高木幹雄：“フラクタル次元と低次統計量とを用いた気象衛星ＮＯＡＡ  画像の解析と評価”，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．３０，Ｎｏ．１，ｐｐ．９１−１００（１９８９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、比較的簡単に得られる肌画像から、肌年齢の推定に好適に用いることができる新たな特徴量を算出することが可能な肌画像の処理方法及び処理装置並びにその処理方法を用いた肌年齢の推定方法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】
【０００６】
本発明者は、上記課題に対応すべく検討を行った結果、フラクタル次元を特徴量とし、同一被験者における異なる２箇所の部位の肌画像から得られる２つのフラクタル次元の差が被験者の年齢と相関があることを見出し、この知見に基づいて本発明を完成した。即ち、本発明は以下の肌画像の処理方法及び処理装置並びにその処理方法を用いた肌年齢の推定方法を提供するものである。
【０００７】
［１］  同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出し、算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する肌画像の処理方法。
【０００８】
［２］  ＲＧＢ表色系における加重平均、Ｇ成分及びＢ成分からなる群から選ばれる少なくとも１種の値に基づいて肌画像をグレースケール化した濃淡画像からフラクタル次元を算出する上記［１］に記載の肌画像の処理方法。
【０００９】
［３］  ボックスカウンティング法を用いてフラクタル次元を算出する上記［１］又は［２］に記載の肌画像の処理方法。
【００１０】
［４］  前記異なる部位が前腕内側部分から選ばれる少なくとも１ヶ所の部位と手の甲部分から選ばれる少なくとも１ヶ所の部位である上記［１］〜［３］の何れかに記載の肌画像の処理方法。
【００１１】
［５］  前記一のフラクタル次元と前記他のフラクタル次元との差又は比をとることにより、前記比較を行う上記［１］〜［４］の何れかに記載の肌画像の処理方法。
【００１２】
［６］  上記［１］〜［５］の何れかに記載の肌画像の処理方法を用いた肌年齢の推定方法。
【００１３】
［７］  同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出する手段、及び算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する手段を備えた肌画像の処理装置。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の肌画像の処理方法及び処理装置は、比較的容易に撮影できる肌画像からフラクタル次元を算出し、その差をとるため、比較的容易に行うことができ、かつ年齢と良好な相関を示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を具体例に基づき詳細に説明するが、本発明はこれらの具体例に限定されるものではない。
【００１６】
肌画像を撮影する肌の面積には特に制限はないが、通常は１．８〜１８０ｍｍ2の範囲であり、７〜２０ｍｍ2の範囲であることが好ましい。肌画像を撮影する方法としては、例えばマイクロスコープ等で撮影する方法が挙げられ、マイクロスコープで撮影した画像を直接コンピュータに取り込む方法が好ましい。この際の倍率は１０〜１００倍であることが好ましく、３０〜５０倍であることが更に好ましい。
【００１７】
肌画像を得る部位に特に制限はないが、体毛の少ない部分が好ましい。また、肌の老化の進行が速い部位と遅い部位とから各々肌画像を得ることが好ましい。体毛が少なく老化の進行が速い部位としては、手の甲、顔、肘等が挙げられる。体毛が少なく老化の進行が遅い部位としては、前腕内側、内もも、腹部等が挙げられる。この中でも、撮影が容易であるという点で、老化の進行が速い部位として手の甲部分の少なくとも１ヶ所、老化の遅い部位として前腕内側部分の少なくとも１ヶ所を選択することが好ましい。そして、同時期に撮影した老化の進行の遅い部位と速い部位の肌画像を後述する手段で比較することにより、肌年齢を推定することができる。
【００１８】
フラクタル次元を算出する際には、濃淡画像から算出することが好ましい。通常、マイクロスコープで撮影する画像はカラー画像であるため、撮影した画像を濃淡画像に変換することが好ましい。
【００１９】
濃淡画像に変換する方法としては、カラー画像をグレースケール化する方法が挙げられる。カラー画像をグレースケール化する方法としては、カラー画像をＲＧＢ表色系のＲ成分、Ｇ成分及びＢ成分に分解し、各成分に重み付けをして加算する加重平均法が挙げられる。また、Ｒ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法、Ｇ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法、Ｂ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法も挙げられる。更に、ＨＳＶ表色系におけるＨ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法、Ｓ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法及びＳ成分をグレースケール化して濃淡画像を得る方法が挙げられる。この中でも、ＲＧＢ表色系の加重平均、Ｇ成分及びＢ成分をグレースケール化する方法が、後述するフラクタル次元の差をとった際に年齢との良好な相関が得られる点で好ましい。
【００２０】
フラクタル次元とは、特徴的な長さを持たない図形や現象、状態の「複雑さ」を定量的に表せる数値的な指標である。上述の方法で得られる濃淡画像からフラクタル次元を算出する方法としては、ボックスカウンティング法が挙げられる。ボックスカウンティング法は、例えば図形等が二次元の場合には、領域を一辺ｒの正方形に分割し、対象物の一部を含む正方形の個数を数える。そして、ｒを変化させていき、その際の正方形の個数を二次元平面上にグラフ化していく。そのグラフの傾きがフラクタル次元となる。この方法を上述のようにして得られる濃淡画像適応する場合には、その濃淡画像には輝度情報があるため、二次元を三次元に拡張する必要がある。そのために、図１に示すように空間分割において一辺ｒの立方体を用いてフラクタル次元を算出する。なお、ボックスカウンティング法については、例えば非特許文献４を参照することができる。
【００２１】
このようにして、同一被験者の異なる部位から得られる肌画像から各々フラクタル次元を算出した後、得られたフラクタル次元を比較する。比較する方法としては、例えば両者の差をとる方法や比をとる方法が挙げられる。単純に両者のフラクタル次元の差又は比をとることにより、年齢と相関を有する値を得ることができる。従って、両者のフラクタル次元の比較値を肌の老化度を示す特徴量として用いることができ、肌年齢を推定することができる。比較するフラクタル次元は、上述のように老化の進行が比較的速い部位から得られる肌画像及び老化の進行が比較的遅い部位から得られる肌画像から各々算出したものであることが好ましい。特に老化の進行が比較的速い部位から得られる肌画像及び老化の進行が比較的遅い部位から得られる肌画像から各々算出したフラクタル次元の差をとることが、年齢と相関の高い値を得られるという点で好ましい。
【００２２】
上述してきた方法により肌画像を処理する装置は、肌画像からフラクタル次元を算出する手段及び算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する手段を備える。肌画像からフラクタル次元を算出する手段は、肌画像を上述の方法で濃淡画像情報に変換する手段、得られる濃淡画像情報を記憶する手段、濃淡画像情報からフラクタル次元を算出する手段及び算出されたフラクタル次元を記憶する手段を備えれば良く、これらは従来から用いられている各手段を組合せれば良い。また、算出された一のフラクタル次元と他のフラクタル次元とを比較する手段は、記憶された少なくとも２つのフラクタル次元の値を比較する手段であれば良く、例えば２つの値の差をとる手段や比をとる手段が挙げられる。更に、得られた比較値（差や比の値）に基づいて、肌年齢を算出する手段を供えることが好ましい。このような手段としては、予め比較値と年齢との相関関係を記憶しておき、得られた比較値とこの相関に基づいて、肌年齢を算出する手段が挙げられる。
【実施例】
【００２３】
以下、本発明を実施例に基づいて更に詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００２４】
２０代の男性３名、女性３名、５０代の男性２名、４０代の女性２名に対して、それぞれの前腕内側と手の甲をＵＳＢマイクロスコープで５０倍の倍率を用いて５枚ずつ撮影した。そして、各画像に対してグレースケール化を行い、それぞれの濃淡画像のフラクタル次元を算出した。
【００２５】
実験結果の一例として、ＲＧＢ表色系のＢ成分を抽出してグレースケール化した前腕内側の皮膚表面画像（肌画像）のフラクタル次元を算出した結果を図２に示す。図２は撮影した５枚の前腕内側の皮膚表面画像に対して、それぞれフラクタル次元を算出したものである。このグラフを見ると年代的な差を確認することはできない。この例のように、単に得られた肌画像からフラクタル次元を算出しただけでは年代別での傾向を確認することはできない。
【００２６】
次に、各被験者において、前腕内側部の肌画像から得られたフラクタル次元の値から、手の甲の肌画像から得られたフラクタル次元の値を差し引いた値を求め、この値と被験者の年齢との相関を調べた。その結果の一例を図３に示す。図３より、この値は、２０歳代では正、４０、５０歳代では負という年代別での一定の傾向を確認することができ、この値と年齢とが相関することが確認された。また、この相関は、ＲＧＢ表色系の加重平均法、Ｇ成分及びＢ成分をグレースケール化した濃淡画像を用いた場合に明確に見られた。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
上述してきたように本発明の肌画像の処理方法及び処理手段は、比較的簡単に得られる肌画像から、肌年齢の推定に好適に用いることができ、美容、医療分野や個人認証の分野において好適に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】フラクタル次元の算出方法を説明する模式図である。
【図２】実施例で得られたフラクタル次元と年齢との関係を示すグラフである。
【図３】実施例で得られたフラクタル次元の差と年齢との関係を示すグラフである。
【図１】
2007050158.tif 000002
【図２】
2007050158.tif 000003
【図３】
2007050158.tif 000004