(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検対象の肌画像をデジタル画像として撮像し、この画像の単位領域と隣接する領域との色情報から下式により色差Ｄ（ｘ,ｙ）を算出し、更にその色差の頻度分布を求める肌状態の評価方法であって、デジタル画像上の、肌全体に見られる表面の凹凸によってできる色変化を１００箇所以上無作為に抽出し、その色変化の凸部分の中心点（点Ｔ１（ｎ））、凹部分の中心点（点Ｔ３（ｎ））およびＴ１（ｎ）とＴ３（ｎ）の中点（点Ｔ２（ｎ））をそれぞれ選び出し、全てのＴ１（ｎ）、Ｔ２（ｎ）におけるＤ値（それぞれＤ（Ｔ１（ｎ））、Ｄ（Ｔ２（ｎ）））と、全てのＴ１（ｎ）に対して、その点に隣接して、無作為に選択された複数のＴ３（ｎ）が存在すると仮定した時のＤ値（Ｄ（Ｔ３（ｎ））を求め、得られたＤ値の上限値および下限値から、色差の小さい領域（Ｓ１）、色差が中程度である領域（Ｓ２）、色差が大きい領域（Ｓ３）を定め、その領域における頻度分布を対比することを特徴とする肌状態の評価方法。
0004088081.tif 000005
（式中、Ｃ（ｘ,ｙ）は、下式で算出され、Ｌ*（ｘ,ｙ）、ａ*（ｘ,ｙ）およびｂ*（ｘ,ｙ）は、下式で算出される。座標（ｘ,ｙ）の画素のＬ*、ａ*およびｂ*値を意味する。
0004088081.tif 000006
0004088081.tif 000007
（ここで、Ｘ，Ｙ及びＺは、
0004088081.tif 000008
で算出され、Ｘ0は０.９５０、Ｙ0は１.００、Ｚ0は１.０９の数を示し、Ｒ、Ｇ、Ｂは画素毎のＲＧＢ値（０〜２５５）を示す）
【請求項２】
単位領域とこの領域に隣接する領域の色差を、これらの領域の明度および彩度から算出する請求項第１項記載の肌状態の評価方法。
【請求項３】
単位領域に隣接する領域が、単位領域の上下左右の単位領域と同じ面積の領域である請求項第１項または第２項記載の肌状態の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、肌状態の評価方法に関し、更に詳細には、目視と近い評価結果を得ることのできる肌状態の評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
女性の肌には一般に化粧が施されるが、この化粧は、その仕上がりが違和感がなく自然の状態に近いものが好まれる。したがって、肌に適用する化粧料を開発するにあたっては、このような自然な仕上がりを与えるようなものを目標とすることになる。
【０００３】
しかしながら、化粧料が自然な仕上がりであるかどうかを評価することは、簡単なことではなかった。すなわち、自然な状態の仕上がりかどうかは、評価者の主観に依存するファジーなものであり、従来知られている機械的評価方法で判断できるものでない。例えば、マクロな測定方法としては、色差計を用いる方法が知られているが、この方法は、肌の色の平均値を評価するだけのものであり、化粧後の肌が素肌に近いかどうかを評価するものではない。また、ミクロな測定方法としては、マイクロスコープや顕微鏡を使用する方法があるが、これらは微視的な肌の状態を示すものであり、目視による結果とは直接関連するものとはいえない。
【０００４】
一方、異なる化粧料の仕上がりを評価する方法として、パネラーによる評価方法も考えられるが、同一人の肌を用いて評価する場合は、時間をおいた評価になるという問題があり、また、別人の肌を用いて評価する場合は、その肌の違いも考慮して判断しなければならないという問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従って、目視での判断に近い肌の評価を、客観的かつ定量的に行うことのできる肌状態の評価方法の提供が求められていた。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を行っていた結果、パネラーによる評価方法で、異なる仕上りと評価された複数の化粧料を塗布した肌は、単位領域と隣接する単位領域との色差の頻度分布が異なることが分かった。そして、この仕上りの差を客観的かつ定量的に示すためには、デジタル画像として撮影した肌画像を使用し、この画像の単位領域と隣接する単位領域との色差を逐次比較対照すればよいことを見出し、本発明を完成した。
【０００７】
すなわち本発明は、被検対象の肌画像をデジタル画像として撮像し、この画像の単位領域と隣接する領域との色情報から色差を算出し、更にその色差の頻度分布を求めることを特徴とする肌状態の評価方法である。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明方法を実施するには、まず、被検対象の肌画像をデジタル画像として撮像することが必要である。
【０００９】
この撮像は、一般的なデジタルカメラを用いて行うことができ、その画素数については特に制約はない。この撮影において、化粧後の仕上がりの自然さを評価する場合には、素肌の状態と、化粧後の状態を同じ撮影条件で撮影することが好ましい。
【００１０】
次に、上記のようにして撮影した肌画像から、必要に応じて非評価部分を除去し、評価部分（以下、この部分のデジタル画像を「抽出画像」という）を単位領域ごとの色情報に変換する。
【００１１】
ここで非評価部分とは、肌状態の評価に不要な部分であり、例えば毛髪や背景画像を意味する。また、抽出画像の単位領域は、目的によりある程度の面積の部分を意識的に設定しても良いが、一般的には、デジタル画像の画素（ピクセル）をそのまま単位領域として使用すれば良い。
【００１２】
更に、色情報とは、色差を求めるための数値データであり、例えば明度および彩度が採用される。色情報として明度および彩度を使用する場合は、例えば、このデータを次のようにしてデジタル画像である抽出画像から得ることができる。
【００１３】
まず、抽出画像を市販の画像処理アプリケーション（例えばＡｄｏｂｅ(r)社製ＰｈｏｔｏＳｈｏｐ(r)６.０）を用いてビットマップ形式に変換し、各画素ごとのＲＧＢデータを取得する。
【００１４】
次いで、上記のようにして得られたＲＧＢデータを、Ｌ*、ａ*およびｂ*データに変換する。この変換は、パソコン等を使用し、以下の式により行われる。
【００１５】
＜Ｌ*、ａ*およびｂ*値の算出式＞
【式１】
0004088081.tif 000002
上記式中、Ｒ、Ｇ、Ｂは画素毎のＲＧＢ値（０〜２５５）を、Ｌ*、ａ*、  ｂ*は：各画素のＬ*、ａ*、ｂ*値をそれぞれ示し、Ｘ0は０.９５０、Ｙ0は１.００、Ｚ0は１.０９の数を示す。
【００１６】
このようにして得られた各画素ごとのＬ*、ａ*およびｂ*データから、例えば下式に従い、色差（Ｄ）が算出される。下式での色差は、着目している画素（単位領域）が隣接する上下の画素（ｙ＋１およびＹ−１）と左右の画素（ｘ＋１およびｘ−１）との明度および彩度で比較するものであり、周囲の画素に比べ明るく、色がない状態、すなわち、高明度、低彩度の場合に高い値を取る数値である。なお、色差の算出は、下記式によるものに限られず、斜め方向の画素等とを勘案した式を用いても良い。
【００１７】
＜色差（Ｄ）の算出式＞
【式２】
0004088081.tif 000003
上記式中、Ｌ*（ｘ,ｙ）、ａ*（ｘ,ｙ）およびｂ*（ｘ,ｙ）は、座標（ｘ,ｙ）の画素のＬ*、ａ*およびｂ*値を意味し、Ｄ（ｘ,ｙ）は、座標（ｘ,ｙ）の画素の色差を意味する。
【００１８】
以上のようにして、抽出画像から各画素での色差が算出され、データ（以下、「色差データ」という）とされるが、この色差データから更に色差の頻度分布が求められる。この頻度分布は、最小の色差から最大の色差までの範囲を、適当な幅で区切り、区切られた各色差の区間に入るデータの数を相対的に示すものであり、全体を１００として％表示することが一般的であるが、これに限られない。また、色差の区間は、あまり狭すぎたり広すぎたりすると肌の特徴が読みとれない場合があるので、何回か繰り返し、適当な色差区間を定めるべきである。例えば、上記式で色差を算出した場合は、色差０.１から１０程度の幅で色差区間を定めることが好ましい。
【００１９】
上記色差の頻度分布は、グラフに表示することが好ましいが、これのみに限らす、数値データとして扱っても良い。
【００２０】
色差の頻度分布からの肌状態の評価は、例えば、全体のグラフの形状から判定することも可能であるが、色差の数値により複数の領域をきめ、その領域内における頻度分布を対比することによることが好ましい。例えば、色差の頻度分布を一定の数値でいくつかの領域に区切り、各領域での色差の分布の相違を調べ、この結果から肌を評価することができる。
【００２１】
このような複数の領域の決め方は、適宜行うことができるが、好ましい方法としては、例えば次のような方法が挙げられる。すなわち、画面に映し出されたデジタル画像を見ながら、肌全体に見られる表面の凹凸によってできる色変化をｎ箇所（ｎは１００以上であることが好ましい。）無作為に抽出し、「凸部分の中心点（点Ｔ１（ｎ））」、凹部分の中心点（点Ｔ３（ｎ））」および「Ｔ１（ｎ）とＴ３（ｎ）の中点（点Ｔ２（ｎ））」をそれぞれ選び出す（図１）。
【００２２】
そして、全てのＴ１（ｎ）、Ｔ２（ｎ）におけるＤ値（それぞれＤ（Ｔ１（ｎ））、Ｄ（Ｔ２（ｎ））とする。）を算出する。また、全てのＴ１（ｎ）に対して、その点に隣接して、無作為に選択された複数のＴ３（ｎ）が存在すると仮定した時のＤ値（Ｄ（Ｔ３（ｎ））とする。）を求める。Ｄ（Ｔ３（ｎ））の具体的な算出方法を例示するならば、Ｄ値を前記した式（８）で計算する場合においては、全てのＴ１（ｎ）に対して、その点が座標（ｘ、ｙ）にあり、かつその上下左右の座標にＴ３（ｎ）から無作為に選ばれた４点が存在すると仮定してＤ値を算出する方法が挙げられる。複数のＴ３（ｎ）を無作為に選択する方法はコンピューター等を用いて乱数を発生させ、対応したＴ３（ｎ）を選択する方法が好ましいが、それ以外の方法で選択しても構わない。次に、得られたＤ値の上下５％を除いたＤ値の上限および下限を求める。更に、この上限および下限から、色差の小さい領域（Ｓ１ ）、色差が中程度である領域（Ｓ２ ）、色差が大きい領域（Ｓ３ ）を定めれば良い。
【００２３】
なお本発明者らが、いくつかの顔面肌画像について計測した結果では、凸部分の中心点であるＴ1の色差Ｄ（Ｔ1（ｎ））は約０.３〜９.５の値であり、凸部分の中心点と凹部分の中心点との中間点であるＴ2の色差Ｄ（Ｔ2（ｎ））は約１１.２〜２０.４の値であり、凸部分の中心点Ｔ１ に隣接して複数のＴ３ が存在していると仮定したときの色差Ｄ（Ｔ３（ｎ））は約２２.７〜２８.５の値であった。このため、本発明者は各領域の色差の値を０以上〜１０未満、１０以上〜２０未満、２０以上〜３０未満の三つの領域に分けて、肌の評価を実施した。
【００２４】
上記の各領域のうち、色差の小さい領域（Ｓ1 ）は、着目した画素（単位領域）と隣接する画素の間で、明度や彩度のような色情報がほとんど同じであることを意味する。これは、肌の状態でいえば、色の変化の少ない平坦な部分を示すものである。一方、色差が大きい領域（Ｓ3 ）は、着目した画素と隣接する画素の間で、色情報が大きく変化した部分を意味し、肌の状態でいえば、肉眼で観察できる、深いしわや大きな毛穴、目立つシミ等の目に見える肌の欠点部分を示すものである。そして、色差が中程度である領域 （Ｓ２ ）は、この中間であり、肌の状態でいえば、しわ等の細かな肌表面の凹凸や、細かいシミ、そばかすあるいはあまり目立たない毛穴等の肌の質感を示すものである。
【００２５】
上記の領域Ｓ1は、色差が小さいので、人の目には色が均一に見える領域である。そのため、Ｓ1の頻度分布の値が大きいほど、肌の色の均一性が高くなると判定する。また、Ｓ2は、色差が中程度であるので、人の目にはわずかな変化として見える領域である。そのため、細かな凹凸等の肌表面の形態や、細かいシミやそばかす、あまり目立たない毛穴などによって作られる肌表面の滑らかさ（または粗さ）の指標となる。したがって、Ｓ2での頻度分布の値が小さいほど、肌表面の滑らかさの度合いが高いと判定する。Ｓ3は、色差が大きく、明らかに違いがあると見える領域であるため、Ｓ3での頻度分布の値が小さいほど、目立つ毛穴や大きなシミ・そばかす、小じわやくまなどの肌トラブルを隠す効果が高いと判定する。さらに、これら３つのパラメータ（Ｓ1〜Ｓ3）の比較結果から、Ｓ1が比較して高いこと、Ｓ2およびＳ3が比較して低いことを全て満たす場合に「きれいな肌」であると総合判定する。
【００２６】
また、例えば、化粧料を使用した後の肌状態での色差の頻度分布を素肌の状態での色差の頻度分布と比較し、これが近似していれば化粧が目立たない、すなわち自然な化粧であったと評価することが可能となる。
【００２７】
なお、上記において、色差を０以上〜１０未満、１０以上〜２０未満、２０以上〜３０未満の三つの領域に分けたが、それ以外の値で分けても良いことはいうまでもなく、また、領域も、２つあるいは４以上に分けても良いことはいうまでもない。
【００２８】
【実施例】
次に実施例を挙げて本発明を更に詳しく説明するが、本発明はこれら実施例に何ら制約されるものではない。
【００２９】
実 施 例  １
（１）色評価用蛍光灯下、青色、光沢のない布を背景として、４００万画素デジタルカメラ（オリンパス社製ＣＡＭＥＤＩＡ  Ｅ−１０）にて被験者の顔を撮影した。撮影倍率は、１ドットが１３０μｍ×１３０μｍの範囲に相当する倍率とした。
【００３０】
次いで、撮影した画像より、目視により対象領域と非対象領域を判別し、非対象領域を取り除いて抽出画像を得た。得られた抽出画像を、市販の画像処理アプリケーション（例えばＡｄｏｂｅ(r)社製ＰｈｏｔｏＳｈｏｐ(r)６.０）を用いてビットマップ形式に変換し、抽出画像の１ドット毎のＲＧＢデータを取得した。
【００３１】
この抽出画像についてのＲＧＢデータから、前記した式（１）〜（６）を用い、各ドットのＬ*、ａ*およびｂ*値を算出した。更に、前記した式（７）および（８）により、各ドットの色差の算出を行なった。なお、色差の算出においては、画像の左上を座標（０,０）とし、Ｘ軸は右方向を正、Ｙ軸は下方向を正の方向と定めた。
【００３２】
得られた色差Ｄ（ｘ,ｙ）の集合に対して、適当な色差幅（Ｗ）の区間を決め、各色差区間に属する色差を有する画素を求めた。すなわち、区間番号ｍに入る画素の個数Ｎ（ｍ）は、色差Ｄを色差幅Ｗで割った値、Ｄ／Ｗがｍ−１以上ｍ以下（ｍは１以上の整数）を満たす画素の合計個数とした。対象とするドットの総数をＮ0として、Ｘ軸にＤ／Ｗ、Ｙ軸にＮ（ｍ）／Ｎ0を取り頻度分布を求めた。ただし、Ｄ／Ｗの値が４０以上のドットに関してはＮ（４０）として一括して算出した。
【００３３】
このようにして、色差幅１を１つの区間として求めた頻度分布の例を図２に示す。
【００３４】
注１）目、鼻、口等の顔面のパーツと肌との境界点より、無作為に３０点抽出し、Ｄ値を算出した結果９５％以上がＤ値４０以上であった。そのため、Ｄ値が４０以上の領域については、肌表面の色変化ではなく、顔のつくりや形をあらわしていると考え、一括して処理した。
【００３５】
実 施 例  ２
メイクアップ製品の仕上がり判定方法（１）：
実施例１に示した方法により、同じ被験者について、素肌の状態での色差の頻度分布と、パウダーファンデーション１および２で化粧した後の色差の頻度分布を求めた。なお、ファンデーション塗布時には共通の下地乳液を用いて、ファンデーションごとに塗布量を揃えて塗布した。この結果を図２に示す。
【００３６】
この結果、パウダーファンデーション１を用いて化粧した場合は、素肌の状態に比べ、領域Ｓ１ が高く、Ｓ２とＳ３が低いため、素肌より「きれいな肌」とする化粧料であると評価した。一方、パウダーファンデーション２は素肌に比べ、領域Ｓ１  が低く、Ｓ２とＳ３ が高いため、素肌の欠点を隠すことができない化粧料であると評価した。
【００３７】
実 施 例  ３
メイクアップ製品の仕上がり判定方法（２）：
専門パネル２０名に、被験者の肌表面を「色の均一性」、「表面の滑らかさ」、「肌トラブルを隠す効果」の３項目にて以下の基準で判定してもらった。
（ 評価基準 ）
５点 … 非常に高い
４点 … 高い
３点 … 普通
２点 … 低い
１点 … 非常に低い
【００３８】
さらに、２０名の平均点を算出し、平均点が４.５点以上を◎、３.５点〜４.５点を〇、２.５点〜３.５点を△、２.５点以下を×とし、の４段階で総合評価したこの結果を表１に示す。
【００３９】
また、一般パネル４０名に、画像処理に用いた画像をカラー印刷したパネルを見てもらい、「肌がもっともきれいにみえる写真」を１点選んでもらった。この結果も表１に示す。
【００４０】
【表１】
0004088081.tif 000004
【００４１】
上記実施例２と３の結果より、本発明手法による判定は専門パネルによる判定と相関が高く、本手法の妥当性を示す結果となった。また、本手法により判定されたきれいな肌と、一般パネルによって判定されたきれいな肌とが一致していることから、本手法による項目の設定によって総合的にきれいな肌を判定することの妥当性が示された。
【００４２】
【発明の効果】
本発明により、従来ファジーであり、数値評価に馴染まないと考えられていた化粧料の仕上がり感などについての肌の評価を、客観的かつ定量的に行うことが可能となった。
【００４３】
従って、本発明により、個人差のある化粧に仕上がり状態を把握することができ、より自然で性能の優れた化粧料を開発することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  肌について、３つの領域を決めるための手法を示した図面。
【図２】  素肌およびパウダーファンデーションを用いて化粧した場合の、色差の頻度分布を示す図面。
以    上
【図１】
0004088081.tif 000009
【図２】
0004088081.tif 000010