(57)【要約】【課題】肌の鑑別に利用可能な肌の性状値及びその加工手段を見出し、肌の鑑別を簡易にかつ精度よく行う手法を提供する。特に、本発明は、肌の美しさを評価する方法、これを実行する装置、及びプログラムを提供し、肌の鑑別を誰にでも簡便に客観的かつ定量的に行えるようにする。【解決手段】肌の性状値の分布のエントロピーを指標として、肌の美しさを評価する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌の性状値の分布のエントロピーを指標として、肌の美しさを評価することを特徴とする、肌の鑑別方法。
【請求項２】
肌の性状値が、肌表面の画像の表色系の信号である、請求項１に記載の肌の鑑別方法。
【請求項３】
前記表色系の信号が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値である、請求項２に記載の肌の鑑別方法。
【請求項４】
肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する工程と、
該表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する工程と、
予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する工程とを含む、請求項２又は３に記載の肌の鑑別方法。
【請求項５】
前記回帰式が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値を構成する各成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値を重回帰分析して得られた回帰式であることを特徴とする、請求項４に記載の肌の鑑別方法。
【請求項６】
肌の性状値が、肌表面の起伏値である、請求項１に記載の肌の鑑別方法。
【請求項７】
肌表面の起伏値を取得する工程と、
該起伏値の分布のエントロピーを算出する工程と、
予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する工程とを含む、請求項６に記載の肌の鑑別方法。
【請求項８】
肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する手段と、
該表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する手段と、
予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段とを含む肌の鑑別装置。
【請求項９】
肌の起伏値を取得する手段と、
該起伏値の分布のエントロピーを算出する手段と、
予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段とを含む肌の鑑別装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
肌表面の画像の表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する手段、
予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段として機能させるための肌の鑑別プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
肌の起伏値の分布のエントロピーを算出する手段、
予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段として機能させるための肌の鑑別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌を鑑別する技術に関し、さらに詳しくは、肌の性状値の加工値を用いて肌を鑑別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
第三者によって、美しい肌であると認識されることは、女性のみならず多くの人の大きな願いの一つである。このため、美しい肌に見せるための化粧料や美容法の研究開発が盛んに行われている。しかしながら、肌の状態は個人によって大きく異なり、さらに加齢や生活環境によっても変化するものであるため、化粧料の種類や化粧の方法、肌の手入れ法などを適切に選択するためには、対象となる肌が第三者にどのように見えるのかを客観的に判断することが必要である。例えば、デパートの化粧品売り場や、薬局、化粧品店の店頭においては、被験者の肌の美しさの程度を評価する簡便な方法が求められている。
【０００３】
視覚的な肌の美しさを構成する要素についてはさまざまな研究がなされ、その要素の一部について個別に評価を行う方法が開発されている。例えば、肌のコンダクタンス、皮膚水分散逸量、皮脂量、皮膚柔軟性、角層のターンオーバーの速度などの物理量を計測する技術を用いて肌の性状を評価する方法などがある。また、近年では、皮膚表面やそのレプリカを適当な光電変換手段で撮像して得られた画像情報をプログラムにより処理し、皮膚表面形状や光学的性質を定量的に評価する方法なども報告されている。
【０００４】
しかしながら、第三者が肌を見たときに、視認される肌の状態、すなわち視覚的な肌の美しさというものは、これらの数々の要素が複合的に関連しあって形成されるものであるため、前記のような個々の要素の判断結果から判断することは容易ではない。実際に、視覚的な肌の美しさを判定するためには、個々の測定データを元に肌の評価の専門家が、専門知識に基づいて測定結果を分析したり、評価者が、一対比較などにより視覚的に官能評価を行うことが必要であるが、この場合には、肌の評価の専門家や一定数以上の評価者が必要であり、さらに収集した評価データの分析も必要であった。このように、従来の方法では、視覚的な肌の美しさを的確かつ簡便に評価することは困難であった。
【０００５】
このような技術背景において、皮膚の写真やレプリカから得られる肌の特定の性状値を測定、加工することにより、この数値と皮膚の美しさとの相関関係を見出し、肌の美しさを評価しようとする試みがなされている。例えば、皮膚のレプリカに２方向から可視光を当て、皮膚の反射光スペクトルの各波長における反射率を指標として皮膚の美しさを鑑別する方法（特許文献１）、フェースライン近傍の皮下脂肪の厚さと肌の外力による変形に対する復元力の大きさを指標としてフェースラインの美しさを鑑別する方法（特許文献２）、皮膚表面における微細明暗分布が強調された二次元画像の高輝度部分の粒子解析値と皮膚の見た目の美しさの感覚的評価との相関関係を利用して皮膚表面の光学的美しさを数値化する方法（特許文献３）、メークアップされた皮膚に２方向から可視光を照射して得た反射光の分光スペクトルの差を利用して皮膚を鑑別する方法（特許文献４）、偏光照明下で取得した皮膚のデジタル画像に含まれる鏡面反射光成分の高周波成分の分散値と肌の美しさの官能評価との相関関係を利用して皮膚の美しさを評価する方法（特許文献５）等が開示されている。このような技術においては、測定値や加工値と肌の美しさとの関連も一部で認められるものの、その相関性は極めて良いというものではなかった。このように、肌の美しさと高い相関関係を有する肌の性状を示す数値がいかなるものなのかということについての研究及び解明は未だ十分ではなく、肌の美しさを評価する指標としてさらに高い利用価値がある数値が模索されていた。
【０００６】
この様な背景において、肌画像のフラクタル次元を用いて、肌年齢を推定する技術が開発されている（特許文献６）。本発明者らも肌情報をフラクタル解析する技術の研究を進め、肌情報のフラクタル次元と肌の美しさの目視評価値との間に一定の関係があることを見出している（非特許文献１）。
【０００７】
一方、肌の性状値のエントロピー（平均情報量）を肌の評価の指標として利用することについては、全く知られていない。
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−１６１６５６号公報
【特許文献２】特開平１１−１６４８２２号公報
【特許文献３】特開平７−２３１８８３号公報
【特許文献４】特開平１０−２７９８号公報
【特許文献５】特開２００５−４２９号公報
【特許文献６】特開２００７−０５０１５８号公報
【非特許文献１】栗田誉平ら、「肌情報のフラクタル解析」、社団法人  電子情報通信学会、信学技報、３９〜４４頁、２００６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、肌の鑑別に利用可能な肌の性状値及びその加工値を見出し、肌の鑑別を簡易にかつ精度よく行う技術を提供することを課題とする。特に、本発明は、肌の美しさを評価する方法、これを実行する装置、及びプログラムを提供し、肌の鑑別を誰にでも簡便に客観的かつ定量的に行えるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは、肌の美しさについて研究を重ねてきた結果、肌の美しさの目視評価値と種々の肌の性状値の分布のエントロピーとの間に因果関係を見出した。そして、この関係を利用して、被験者の肌の性状値の分布のエントロピーを指標として肌の美しさを評価できることを知見し発明を完成させた。すなわち本発明は、以下の通りである。
【００１１】
（１）肌の性状値の分布のエントロピーを指標として、肌の美しさを評価することを特徴とする、肌の鑑別方法。
（２）肌の性状値が、肌表面の画像の表色系の信号である、（１）に記載の肌の鑑別方法。
（３）前記表色系の信号が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値である、（２）に記載の肌の鑑別方法。
（４）肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する工程と、該表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する工程と、予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する工程とを含む、（２）又は（３）に記載の肌の鑑別方法。
（５）前記回帰式が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値を構成する各成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値を重回帰分析して得られた回帰式であることを特徴とする、（４）に記載の肌の鑑別方法。
【００１２】
（６）肌の性状値が、肌表面の起伏値である、（１）に記載の肌の鑑別方法。
（７）肌表面の起伏値を取得する工程と、該起伏値の分布のエントロピーを算出する工程と、予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する工程とを含む、（６）に記載の肌の鑑別方法。
（８）肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する手段と、該表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する手段と、予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段と、算出した目視評価値を表示する手段とを含む肌の鑑別装置。
（９）肌の起伏値を取得する手段と、該起伏値の分布のエントロピーを算出する手段と、予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段と、算出した目視評価値を表示する手段とを含む肌の鑑別装置。
（１０）コンピュータを、肌表面の画像の表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分の値の分布について、エントロピーを算出する手段、予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段として機能させるための肌の鑑別プログラム。
（１１）コンピュータを、肌の起伏値の分布のエントロピーを算出する手段、予め用意した前記起伏値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段として機能させるための肌の鑑別プログラム。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の方法及び装置を用いることにより、種々の肌の性状値を用いて、簡易に、かつ客観的かつ定量的に肌を鑑別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明において、「肌の美しさ」とは、第三者が客観的に認識できる肌の性質を総合したときの肌の状態の好ましさの程度をいうものであって、キメの細かさ、キメの方向の均一性、なめらかさ、凹凸感、さらさら感、しっとり感、柔らかさ、しわ、はり、つややかさなどの性質を総合したときの肌の状態の好ましさの程度をいう。一方、客観的に認識した情報を精神活動により加工、処理して得られるような主観的な美しさは含まない。
また、「肌の美しさの目視評価値」とは、人が肌を視認した場合に、どの程度美しく見えるかを表す統計的な評価値であり、具体的には、例えば、ある肌と別の肌とを見比べた場合に、どちらが美しく見えるかの判定を繰り返して得られる統計的な評価値である。
【００１５】
本発明の肌の鑑別法において、肌の美しさの評価に用いる指標を得るための肌の性状値としては、肌表面の画像の表色系の信号及び肌表面の起伏値が好ましく挙げられる。
【００１６】
表色系の信号とは、例えば、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値が挙げられる。この中でも、特にＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値を用いることが好ましい。ＲＧＢ値とは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）及びブルー（Ｂ）の光の３原色の組合せにより、色を表現するものであり、例えば各々２５６階調で表す場合には、約１６７７万色の色調表現が可能である。ＹＵＶ値とは、輝度（Ｙ）、色差（Ｕ＝青色−Ｙ）、色差（Ｖ＝赤色−Ｙ）の組合せで色を表現するものである。マンセル（ＨＶＣ）値は色相、明度、彩度の３成分で色を表現するＪＩＳ表色系である。このような表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分を性状値としてもよいし、複数の成分を性状値としてもよい。
【００１７】
起伏値とは、ある対象の表面を覆う点が、基準面からどれぐらいの高さであるかを示す数値である。
【００１８】
肌表面の表色系の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得するためには、まず、被
験者の肌表面を撮像する。画像を取得する肌の部位は肌を鑑別したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。例えば、鑑別結果をファンデーションやチークなどの化粧料の選択において利用する場合などには、頬を撮像することが好ましい。また、通常は、被験者の肌を代表する領域を選択し、傷やシミが多い部位は避けることが好ましい。また、画像を取得する範囲も解析に必要な情報を得られる範囲であれば特に制限されるものではないが、肌表面において１ｃｍ＊１ｃｍ〜３ｃｍ＊３ｃｍの範囲が好ましい。
【００１９】
肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する手段は、特に制限されない。例えば、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の機器を用いて行うことができる。このような機器は市販のものであってもよいし、製造したものであってもよい。市販品としては、例えば、株式会社モリテックス製のｉ−ｓｃｏｐｅ及びＣＣＤマイクロスコープ、有限会社フォルテシモのＵＳＢビデオマイクロスコープ、又は株式会社キーエンスのデジタルマイクロスコープ等が好ましく例示できる。
撮像倍率は撮像に用いる機器等によって適した倍率とすればよい。例えば、マクロレンズ装着デジタルカメラを用いる場合は、等倍で、対象から約２０ｃｍの距離で近接撮影画像を取得することが好ましく、ビデオマイクロスコープ（例えばモリテックス製ｉ‐ｓｃｏｐｅ）を用いる場合には、肌を３０〜５０倍程度に拡大し、撮像することが好ましい。このようにして、画像を取得する場合の情報量は、２ｃｍ＊２ｃｍの範囲に換算した場合に、６４＊６４画素（ドット、ピクセル）以上であればよいが、好ましくは１２８画素以上、さらに好ましくは３００＊３００画素以上がよい。
【００２０】
このようにして取得した表色系の信号は、コンピュータに転送した後にメディアンフィルターを用いてノイズを除去したり、平滑化フィルターを用いて、平滑化処理をすることが好ましいが、特に平滑化処理をすることが好ましい。平滑化処理をすることにより、画素ごとの性状値の大きなばらつきを補正することができ、より高い精度でエントロピーを算出することができる。
【００２１】
画像の取り込みや平滑化処理は市販の画像解析ソフトウェアを用いて行うことができる。例えば、三谷商事株式会社のＷｉｎＲＯＯＦ（登録商標）、アドビシステムズ社のＡｄｏｂｅＰｈｏｔｏｓｈｏｐ（登録商標）、及びナノシステム株式会社のＮａｎｏＨｕｎｔｅｒ ＮＳ２Ｋ−Ｐｒｏ（登録商標）等が例示できる。また、インターネット上に公開されている平滑化処理用のソフトウェアを用いることもできる。マスクサイズは、例えば３＊３、５＊５などを使用することが好ましい。
【００２２】
また、特定の画像信号は、常法に従って他の任意の画像信号に変換することができる。例えば、ＹＵＶ値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値は、ＲＧＢ値から変換式を用いて変換することができる。また、マンセル（ＨＶＣ）値への変換は変換表を用いることができる。例えば、ＲＧＢ値からＹＵＶ値へ変換する場合には、市販のソフトウェアなどを用いて、ＲＧＢ値のγ補正を行った後、例えば下記式（１）を用いてＹＵＶ値に変換することができる。また、ＲＧＢ値からマンセル値へ変換する場合には、市販又はインターネット上に公開されているソフトウェアなどを用いて、ＲＧＢ値をＸＹＺ値に変換した後、マンセル表色系のＨＣＶに変換することができる。
【００２３】
【数１】
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【００２４】
このようにして得た表色系の信号を構成する成分のうち少なくとも１つについて、その成分の画像上の分布のエントロピーを算出する。エントロピーの計算方法については後述する。
【００２５】
一方、肌表面の起伏値を取得するための方法として、被験者の肌のレプリカを取得し、レプリカの表面形状を測定して得た起伏値を用いる方法が挙げられる。レプリカを取得する肌の部位は、肌を鑑別したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。評価値を化粧料の選択などに利用する場合には、頬のレプリカを取得することが好ましい。たとえば、頬部の２ｃｍ＊２ｃｍの測定領域を設定し、これを含む部分のレプリカを取得すればよい。レプリカ剤は、特に制限されないが、例えば、有限会社アサヒバイオメッドのシリコンＡＳＢ−０１−ＷＷ等が例示できる。レプリカを採取する方法は、肌の形状などを診断するのに用いられる常法により行うことができる。例えば、洗顔後２０℃、５０％湿度下で２０分程度おいた肌にレプリカ剤を適用し、これを採取すればよい。
【００２６】
次にこのようにして作製したレプリカの起伏値を測定する。起伏値の測定方法は特に制限されず、通常の方法を用いることができる。例えば、「シワ評価法ガイダンス」、日本香粧品科学会誌  別冊  Ｖｏｌ２８，Ｎｏ．２（２００４）を参照することができる。
具体的には、例えば、市販のレーザータイプの３次元表面粗さ計を利用して、図１に示すような顔の部分に対して水平方向（ｘ）及び垂直方向（ｙ）にレーザースキャンを行って測定することができる。このような３次元粗さ計として、例えば、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ（例えばＬＩＰ−５０）、株式会社東京精密のＳＵＲＦＣＯＭ、レーザーテック株式会社のＶＬＨ、ＰＲＩＭＯＳ（ＧＦＭ社製）、Ｄｅｒｍａ−ＴＯＰ−ｂｌｕｅ（Ｂｒｅｕｃｋｍａｎｎ社製）等が挙げられる。
これらの機器を用いて起伏値を測定する際のスキャンの間隔は、エントロピーを算出するのに十分なデータが得られる範囲であれば特に制限されないが、１０μｍ以下の間隔で行うことが好ましい。
例えば、ＬＩＰ−５０を用いてスキャンする場合には、Ｘ＊Ｙが１ｃｍ＊１ｃｍのレプリカ領域に対して、Ｘ又はＹ方向について１０μｍ間隔で１０００本の走査を行うことができる。
【００２７】
このようにして得た起伏値を得る際に、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期が異なる場合には、Ｓｉｎｃ関数を用いてサンプリング周期を補正することが好ましい（図２参照）。
【００２８】
また、光投射装置などを用いて斜光照明をレプリカに照射し、レプリカ凸部の影部分を抽出し、その面積・幅等から肌の凹部の深さ、面積率等を計測する方法によって、起伏値を得ることもできる。このような斜光照明の照射による起伏値の取得は、簡便である点で好ましい。この方法による起伏値の取得は、例えば反射用３Ｄレプリカ解析システム（（有）アサヒバイオメッド）等を用いて行えばよい。
【００２９】
さらに、半透明レプリカに光を照射し、透過した光量からレプリカの厚さを求め、レプリカの起伏値を得ることもできる（半透明レプリカ光透過法）。この方法による起伏値の取得は、例えば、３Ｄ皮膚解析システムＡＳＡ−０３（（有）アサヒバイオメッド）等を用いて行えばよい。
【００３０】
また、肌から直接起伏値を得てもよい。このような方法として例えば、格子状の光を肌に当てその光の屈折率を起伏値に換算する方法が挙げられ、市販されている機器などを用いることができる。ＰＲＩＭＯＳ（ＧＦＭ社製）、Ｄｅｒｍａ−ＴＯＰ−ｂｌｕｅ（Ｂｒｅｕｃｋｍａｎｎ社製）などの機器を用いれば、レプリカからだけでなく、肌から直接起伏値を得ることもできる。
【００３１】
このようにして取得した肌表面の起伏値の測定領域上の分布のエントロピーを算出する。
【００３２】
「エントロピー」は、平均情報量とも呼ばれ、情報理論の概念としてよく知られている。エントロピーは、熱力学的概念と同様、乱雑さ、不規則さ、不確実さなどの尺度であるといえ、いいかえれば、ある情報源がどれだけの情報を持っているかの尺度である。
確率空間における確率分布Ｐのエントロピーは、事象ｉの選択情報量−ｌｏｇＰ(ｉ)の平均値であり、事象ｉが０〜ｍａｘをとりうる場合の確率分布Ｐのエントロピーは、下記の式（２）で表される。各事象ｉが起こる確率Ｐ（ｉ）の総和は１でなければならない。
【００３３】
【数２】
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【００３４】
例えば、肌の性状値として、肌の表面画像の表色系の信号を使用する場合には、画像信号の各成分が有している階調に応じてmaxが決まる。例えば、２５６の階調を有する表色系の信号を使用する場合には、画像を形成する画素はそれぞれ０〜２５５階調の何れかの情報を有していることになるので、ｉのmaxは、２５５である。
また、肌の性状値として、肌の起伏値を使用する場合には、測定対象となる肌の起伏値の最大値に応じてmaxが決まる。この際、測定対象となる肌の起伏値の最小値を０とする。
【００３５】
このようにして求めた被験者の肌の性状値の分布のエントロピーを指標として、肌の美しさを評価する。評価は、相対評価であっても絶対評価であってもよい。例えば、被験者の肌の性状値の分布のエントロピーを、他の肌のそれと比較するなどして、被験者の肌の美しさを評価することもできる。この場合には、エントロピーが小さいほど、肌が美しいと評価することができる。また、このような評価結果を統計処理し、評価基準を作成しておき、評価基準に従って被験者の肌の美しさを評価することもできる。
【００３６】
例えば、肌の性状値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式を用いて、肌の美しさの目視評価値を算出する方法が具体的に挙げられる。このような方法によれば、ランク付けなどの統計的な評価を簡便に行うことができ、より高精度で肌の鑑別を行うことができる。
【００３７】
肌の性状値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式は、以下のような方法で作成することができるが、該方法に限定されない。
【００３８】
１）肌の状態や年齢などが十分に分布した肌（以下、これらをまとめてサンプルともいう。）から肌表面の画像の表色系の信号及び肌表面の起伏値から選ばれる少なくとも１つの肌の性状値を取得し、取得した性状値の分布のエントロピーを算出する。性状値の取得やエントロピーの算出は、上述した方法と同様に行うことができる。このとき用いるサンプルの数は、３０以上、好ましくは５０以上である。
【００３９】
２）次に、第三者を代表するのに適当な評価者を用意し、前記サンプルを提示し、視覚的な肌の美しさを評価してもらう。これらの評価は、得点付けのような絶対的な評価であってもよいが、客観性を担保するために別のサンプル（例えば、肌の美しさを段階的に異なる基準写真、図３参照）と比較して順位付けを行うなどの相対的な評価であることが好ましい。順位付けにおいては、差がない場合は、同順位とすることもできる。この際、さらに客観性を担保するために評価は視認可能な肌の要素のみに対して行うものであることを説明する。ここで、第三者を代表するのに適当な評価者とは、少なくとも視覚的な肌の美しさの意味を理解できるものであればよく、年齢や性別は問わない。また、評価者の数は、通常４名以上、好ましくは１０名以上である。
【００４０】
３）２）の作業は、繰り返すことが好ましい。作業の回数は、評価者の数などにより適宜調節すればよい。客観的な評価結果を得るために、通常３回以上、好ましくは４回以上、さらに好ましくは５回以上評価を繰り返すのがよい。
【００４１】
４）次に、サンプルごとに肌の美しさの目視評価値を算出する。ここで、目視評価値は、得られた得点そのものを用いてもよいし、順位付けによる相対的な評価を行った場合は、順位そのものを用いても、肌が美しい昇順に数値を与えてもよい。またこれらの評価値は、サンプルごとの合計であってもよいし、平均値であってもよい。例えば、ｎ個のサンプルについて順位付けを行った場合に、ｉ番目のスコアをｎ−ｉ＋１として、各サンプルの合計スコアの平均値を求め、評価値とすることができる。また、サンプルの平均値と標準偏差から各サンプルの偏差値を求め、評価値としたり、これらの値を任意の段階に分割して評価値とすることもできる。
【００４２】
５）１）で求めた少なくとも１つの性状値と４）で求めた評価値の平均を回帰分析し、回帰式（予測式）を求める。この際、性状値としてＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値などの表色系の信号を用いる場合には、表色系の信号を構成する各成分と前記肌の美しさの目視評価値とを重回帰分析して、重回帰式を得ることが、より高い相関関係が得ることができるため好ましい。このような回帰分析は、常法により行うことができ、例えば、市販されている統計処理用ソフトウェアを用いて行うことができる。
【００４３】
前記で算出した被験者の性状値の分布のエントロピーを、同一の性状値と肌の美しさの目視評価値との相関関係を表す回帰式に代入し、被験者の肌の美しさの目視評価値を算出することができる。このようにして得られた肌の美しさの目視評価値は、そのまま数値として表示することもできるが、偏差値や予め規定したランクなどの利用しやすいデータに加工することにより、カウンセリングやアドバイスの場面において使用しやすいものとなるため好ましい。例えば、肌の美しさの目視評価値を算出するのに用いる回帰式の作成において用いたサンプルの目視評価値の最低値と最大値の間を任意の複数のランクに等分し、それぞれのランクをアルファベットや数字で表示したり、肌の美しさの程度を示す言葉で表示したりすることができる。
【００４４】
また、さらに利用した回帰式が描く回帰直線上に、被験者のエントロピーを示したり、標本群の中での位置やランクなどを図に示したり、写真様の画像（図３参照）又はステレオグラムとして表示することもできる。図の表示方法は特に制限されず、例えば、装置のディスプレイや印刷媒体などに表示することができる。
【００４５】
また、本発明の肌の鑑別装置は、肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を取得する手段、該表色系の信号を構成する少なくとも１つの成分について、画像上の分布のエントロピーを算出する手段、予め用意した前記成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したエントロピーを代入し、肌の美しさの目視評価値を算出する手段及び算出した目視評価値を表示する手段を含む。
【００４６】
本発明の肌の鑑別装置は、例えば、以下のような構成にすることができる。以下の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
図４は、肌表面から得た表色系画像信号や起伏値のエントロピーを用いて、肌の鑑別装置のハードウェアブロック図である。図４に示すように、評価装置１は、入力部１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、磁気ディスク装置５、記録部６、操作部７、表示部８を有している。これらは、相互にバスを介して接続されている。入力部１は、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の肌表面の画像の少なくとも１つの表色系の信号を入力するための装置又は３次元粗さ計などの肌表面の起伏値を計測する装置である。
【００４７】
入力部１は、画像信号を取得する手段と起伏値を取得する装置の何れか一方を有していてもよいし、両方を有していてもよい。ＣＰＵ２は、ＲＯＭ３に記憶されているプログラムに従って、上述した平滑化処理などのデータ処理、ボックスカウンティング法などによるエントロピーの算出、回帰式を用いた目視評価値の算出などの処理を実行する。ＲＯＭ３には、本発明の評価装置が機能する上で必要なプログラムや目視評価に必要な各種回帰式などが記憶されている。ＲＡＭ４は、ＣＰＵ２に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。磁気ディスク装置５は、ＲＡＭ４の外部記憶として用いられ、記録部６を有している。操作部７は、所定のコマンドや回帰式などの必要なデータを入力するときなどに操作される。表示部８は、目視評価値を表示することができるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどによる表示装置やスピーカーなどの音声出力装置、プリンタなどの出力装置が挙げられる。
【００４８】
また、本発明は、コンピュータ、その他の装置、機械等に前記処理の一部又は全部を実行させるためのプログラムであってもよい。また、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。
【００４９】
以下に、本発明を実施例などを参照して詳細に説明するが、これにより本発明の範囲が限定されることはない。
【実施例１】
【００５０】
＜ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーの算出＞
１０〜５０代の２４８名の女性の頬部の画像サンプルを用いて、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーと肌の美しさの目視評価値（以下単に「目視評価値」ともいう。）の関係を検討した。即ち、前記２４８名について、洗顔後３０分に、図１に示す部位を市販のデジタルカメラ（Ｎｉｃｏｎ Ｄ１００ ６０ｍｍ Ｍａｃｒｏレンズ）を利用して撮影し、撮影領域の中心部領域１５＊１５ｍｍ（サイズ３００＊３００ピクセル）を抽出し
て、この部位を３＊３マスク（格子の値はすべて１）で平滑化処理した。各サンプルのＲＧＢ値の各成分について、上述した式（２）の計算を実行するプログラムを利用して、エントロピーを算出した。
【００５１】
＜目視評価値（パネラーによる目視評価）の算出＞
一方、前記２４８名の女性の画像サンプルについて、第三者に肌の美しさの目視評価をしてもらった。第三者として、４名のパネラーを選抜し、２４８名の頬部写真を提示して肌が美しいと視認された順に順位付けを行ってもらった。具体的には、図３に示す肌の美しさの異なる１０段階の基準写真を利用して、美しい順にＡ〜Ｅの５段階にランク付けを行った後、さらに各５段階の中において、さらに１０段階にランク付けを行った。最も美しいと視認されたＡランクでの中で更に美しい順に１〜１０に目視評価値（スコア）を与えた。同様に、Ｂランクでは美しい順に１１〜２０のスコアを、Ｃランクでは美しい順に２１〜３０のスコアを、Ｄランクでは美しい順に３１〜４０のスコアを、Ｅランクでは美しい順に４１〜５０のスコアを与えた。すなわち、最も美しいサンプルのスコアが１であり、最も美しくないサンプルのスコアが５０となるようにした。それぞれのサンプルについて、これらの作業を４名のパネラーごとに独立して３回行い、計１２個のスコアを平均し、その平均値を肌の美しさの目視評価値とした。
【００５２】
上記目視評価の結果、最も小さい目視評価値を有する肌（最も美しい肌）の画像と、最も大きい目視評価値を有する肌（最も美しくない肌）の画像のＲＧＢ値の度数（画素数）分布を、それぞれ図５及び図６に示す。最も美しくない肌の画像は、最も美しい肌の画像に比して、より多種のＲＧＢ値を高確率で有していること、即ち、ＲＧＢ値の分布のエントロピーが大きいことが判る。
上記式（２）の計算を実行するプログラムを利用してこれらの肌の画像のＲＧＢ値の分布のエントロピーを算出した結果を表１に示す。これより、最も美しくない肌の画像のＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーは、最も美しい肌のそれに比して、大きいことが判る。
【００５３】
【表１】
2009082338.tif 000005
【００５４】
＜ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーと目視評価値の関係＞
ＲＧＢ値の各成分ごとに、美しい順にＡ〜Ｅの５ランク毎に、算出されたエントロピーの平均値を図７に示す。これよりパネラーによる目視評価で最も美しいと評価されたＡ群が最も小さいエントロピーの平均を有し、目視評価で最も美しくないと評価されたＥ群は最も大きいエントロピーの平均を有する。即ち、ＲＧＢ値の全成分の値の分布のエントロピーは、実際に第三者が目視評価した肌の美しさと関係していることが分かる。
【００５５】
＜ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーの関係＞
また、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーを３次元座標空間にプロットしたものを図８に示す。これより、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーは、相互に有意で高い正の相関関係（相関係数：ｒRG＝０．８３７、ｒRB＝０．６９４、ｒGB＝８９８、すべてｐ＜０．０１）にあることが分かる。
【００５６】
＜ＲＧＢ値の分布のエントロピーと目視評価値の関係＞
次に、前記で得た目視評価値を目的変数として、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーを説明変数として回帰分析を行った。その結果、目視評価値と各エントロピーとの相関係数（ｒ）は、それぞれ０．４９２（Ｒ）、０．７０２（Ｇ）、０．７０９（Ｂ）であり、有意で高い正の相関関係（すべてｐ＜０．０１）を示した。図９に、目視評価値とＢ成分の値の分布のエントロピーの関係を示す。
目視評価値（ｙ）とＢ成分の値の分布のエントロピー（ｘB）の関係を示す回帰式は、以下の通りであった。
ｙ＝３１．３６６＊ｘB−１５０．６００・・・（３）
相関係数は０．７０９（ｐ＜０．０１）
【００５７】
次に、目視評価値（ｙ）を目的変数として、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピー（ｘR、ｘG、ｘB）を説明変数として重回帰分析を行った。
目視評価値（ｙ）と各成分の値の分布のエントロピー（ｘR、ｘG、ｘB）の関係を示す重回帰式は、以下の通りであった。
ｙ＝−１０．６９０＊ｘR＋２７．０３５＊ｘG＋１４．４４６＊ｘB−１４８．０５４・・・（４）
重相関係数は０．７３７（ｐ＜０．０１）
【００５８】
これより、ＲＧＢ値の全成分の値の分布のエントロピーと、目視評価値とは、非常に高い相関関係を有していることが分かる。
【実施例２】
【００５９】
＜ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーを用いた肌の美しさの評価＞
次に、前記２４８名に含まれない４名の女性被験者の頬部写真からＲＧＢ値の分布データを取得し、これらについて各エントロピーを算出し、その値を前記重回帰式に代入して、目視評価値（ｙ）を算出した。
算出された４名の女性被験者の頬部写真の目視評価値を、前記の目視評価の方法により得た実際の目視評価値と比較した。結果を表２に示す。これより、ＲＧＢ値の分布のエントロピーを用いた目視評価値と実際の目視評価値は、非常によく一致していることが分かる。
【００６０】
【表２】
2009082338.tif 000006
【実施例３】
【００６１】
＜ＹＵＶ値の各成分の値の分布のエントロピーと目視評価値の関係＞
実施例１において、ＲＧＢ値をＹＵＶ値に置き換えて、同様にエントロピーを算出した。即ち、ＹＵＶ値を、ＲＧＢ値を定法（式１参照）に従って行列変換することにより得た後、ＹＵＶ値の各成分について、上述した（２）の計算を実行するプログラムを利用して、エントロピーを算出した。Ｙ成分の値の分布のエントロピーと目視評価値の関係を図１０に示す。
次に、前記で得た目視評価値（ｙ）を目的変数として、Ｙ成分の値の分布のエントロピ
ー（ｘY）を説明変数として回帰分析を行った。
目視評価値（ｙ）とＹ成分の値の分布のエントロピー（ｘY）の関係を示す回帰式は、以下の通りであった。
ｙ＝２９．１８５＊ｘY−１２７．０８・・・（５）
相関係数は、０．６７７（ｐ＜０．０１）
【実施例４】
【００６２】
＜起伏値の分布のエントロピーと目視評価値の関係＞
図１に示す頬部より市販のシリコンを用いて、中心部の２ｃｍ＊２ｃｍの肌のレプリカ標本を採取した後、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ−５０を用いて３次元起伏値のデータを得た。レプリカの中央部の１ｃｍ＊１ｃｍの領域について、ｙ方向（縦方向）に１０μｍの間隔で１０００本の走査を行った。ＬＩＰ−５０は、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期がそれぞれ９．４μｍ、１０μｍと異なるため、Ｓｉｎｃ関数を用いて（図２参照）、ｘｙ方向の間隔が何れも１０μｍとなるように補完処理をした後、上述した（２）の計算を実行するプログラムを利用して、エントロピーを算出した。
目視評価値と起伏値の分布のエントロピーの関係を図１１に示す。
次に、前記で得た目視評価値（ｙ）を目的変数として、起伏値の分布のエントロピー（ｘ）を説明変数として回帰分析を行った。
目視評価値（ｙ）と起伏値の分布のエントロピー（ｘ）の関係を示す回帰式は、以下の通りであった。
ｙ＝１８．２３１＊ｘ−９４．１１１・・・（６）
相関係数は、０．５５６（ｐ＜０．０１）
【実施例５】
【００６３】
＜起伏値の分布のエントロピーを用いた肌の美しさの評価＞
次に、３３才の女性被験者の頬部のレプリカ標本を用いて、前記と同様にして得た起伏値からエントロピーを算出した。エントロピーは６．５１であった。このエントロピーを前記回帰式に代入し、目視評価値を得たところ２４．６であった。別途、肌の美しさについて、上記方法により実際に目視評価を実施したところ目視評価値は２３．３であり、算出した目視評価値と良好な一致を見た。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明によって、第三者の目に映る肌の見た目の美しさを客観的かつ簡便に鑑別することができるため、誰でも被験者の肌の美しさの評価を行うことができる。本発明の方法や装置を用いることにより、肌のカウンセリング、手入れ方法や化粧料の選択などについてのアドバイスなど、化粧料のユーザ等に適切な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】顔の計測対象領域の例を示す図である。
【図２】レプリカから得た起伏値データをＳｉｎｃ関数により補正したものを示す図である。
【図３】本発明の評価に用いる頬部写真の例を示す図である（図面代用写真）。
【図４】本発明の肌の鑑別装置の一例のハードウェアブロック図である。
【図５】実施例１における、最も美しい肌の画像（図面代用写真）と、そのＲＧＢ値の度数（画素数）分布を示す図である。
【図６】実施例１における、最も美しくない肌の画像（図面代用写真）と、そのＲＧＢ値の度数（画素数）分布を示す図である。
【図７】実施例１における、ランクごとの美しさの目視評価値とそのエントロピーの関係を示す図である。
【図８】実施例１における、ＲＧＢ値の各成分の値の分布のエントロピーを３次元プロットした図である。
【図９】実施例１における、目視評価値とＢ成分の値の分布のエントロピーの関係を示す散布図である。
【図１０】実施例３における、目視評価値とＹ成分の値の分布のエントロピーの関係を示す散布図である。
【図１１】実施例４における、目視評価値と起伏値の分布のエントロピーの関係を示す散布図である。
【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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