(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを美容上の観点から評価するしみ・そばかす評価方法であって、
該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定し、該特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化した色情報データに基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定することを特徴とするしみ・そばかす評価方法。
【請求項２】
対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを美容上の観点から評価するしみ・そばかす評価方法であって、
該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかす部位と、しみ・そばかすの無い部位とを特定し、該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて機器を用いて定量化して色情報データを得、該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そばかすの無い部位の色情報データの差分値に基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定することを特徴とするしみ・そばかす評価方法。
【請求項３】
前記色情報データは、複数波長の分光反射率データまたは表色系データを用いて主成分分析を行って得られるメラニンに関する主成分得点の測定領域における平均値に基づくものであることを特徴とする請求項１または２に記載のしみ・そばかす評価方法。
【請求項４】
前記色情報データは、画像データにおける各画素の色情報の平均値に基づくものであることを特徴とする請求項１または２に記載のしみ・そばかす評価方法。
【請求項５】
前記色情報データは、画像データを２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位における各画素の色情報の平均値に基づくものであり、
該色情報データとともにさらに該しみ・そばかす抽出部位における画素数に基づいて該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定することを特徴とする請求項１または２に記載のしみ・そばかす評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、しみ・そばかすの評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば化粧品を販売する店頭において、化粧技術者が、訪れた消費者の顔のしみ・そばかすについて、その程度を評価、判断して、消費者に化粧法をアドバイスし、あるいはしみ・そばかすの程度に応じた適当な化粧品を消費者に勧めることが日常的に行われている。このような活動は、化粧品の製造販売業者にとっては販売促進上欠かすことができず、一方、消費者にとっても有用である。
【０００３】
ここで、しみとは、皮膚に現われる茶褐色ないし濃褐色の平面状斑紋をいい、そばかすとは、人の顔面などにできる茶褐色の小斑点をいう（広辞苑）。
【０００４】
このようなしみおよびそばかすは、例えば加齢状態における生成程度の差異等はあるものの、メラニンを主とする色素の沈着によって生成し、上記のように斑紋や斑点状に出現する点において同様のものであり、少なくとも、美容上の観点から評価するときは両者を区別することなくまとめて取り扱うことができる。
【０００５】
このようなしみ・そばかすの評価は、通常、美容技術者による視感(視覚)による官能評価によって行われる。
【０００６】
しかしながら、このような官能評価は、同一対象についての評価者各人の評価の再現精度や、複数の評価者による場合の評価の人間精度（人差精度）を高めるためには、評価者が一定期間経験を積重ねることが必要である。また、このような経験を積んだ専門の評価者以外の一般の人が精度良く評価することは容易ではない。
【０００７】
このため、しみ・そばかすをはじめとする皮膚状態を撮像装置や、測色計等の機器を用いて定量的に評価することも広く試みられている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来の機器を用いてしみ・そばかすを定量的に評価する方法は、総じて、しみ・そばかす生成部位のみを部分的に観察して詳細な解析を行い、観察対象となったしみ・そばかすを定量するときの定量精度を向上させることに主眼が置かれているということができる。
【０００９】
上記のような観察、評価方法は、しみ・そばかすの生成機構や、化粧を施したときのしみ・そばかすに対する効果等を研究等するときにおいては、特に有用であるが、一方、美容上の観点からの観察、評価方法としては、必ずしも適確ではない側面があると思われ、また、このような後者の観点からの観察、評価方法としては、煩雑過ぎることもある。
【００１０】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、機器を用いてしみ・そばかすの定量評価を行うときに、美容上の観点からの観察、評価方法として、効果的でかつ簡易なしみ・そばかすの評価方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るしみ・そばかす評価方法は、対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを評価する方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定し、該特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化した色情報データに基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定することを特徴とする。
【００１２】
ここで、対象となる皮膚領域は、通常は顔全体であるが、これに限るものではない。また、しみ・そばかすという言葉は、色素沈着に置き換えることもできる。また、最も目立つしみ・そばかすを特定する方法は、適宜の方法を用いることができ、例えば、視感による方法であってもよく、あるいは、機器を用いて例えば２値化処理した画像データから判断する等の簡略な機器測定に依ってもよい。また、機器を用いて得る色情報データに関し、機器としては画像処理機能を含む撮像装置や測色計等の市販の機器を適宜選定して用いることができ、また、色情報データとしては色の三要素等から適宜選択することができ、この場合明度情報が特に有用である。
【００１３】
本発明の上記の構成により、色情報データを用いて、美容上の観点から必要とされる皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく評価することができ、また、この場合、顔全体についてはしみ・そばかすを詳細に機器測定するものではないため、簡易に評価することができる。
【００１４】
このような皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を適確に評価する方法としては、従来から行われている視感による官能評価が最も即していることは疑いがないと思われる。そして、この官能評価に代えて機器を用いて客観的に評価する場合においてその評価精度を確保するためには、観念的には、あるいは常識的には、皮膚領域全体の多数の箇所について、機器測定データを得た上でそれらの多数のデータに基づいて総合的に判断することが必要であるように思われた。しかしながら、本出願人が検討した結果、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定し、その特定部位について得た機器測定データ（色情報データ）のみを用いても官能評価に比べて遜色のない結果を得ることができることを見出し、本発明に至ったものである。
【００１５】
また、本発明に係るしみ・そばかす評価方法は、対象となる皮膚領域のしみ・そばかすを評価する方法であって、該皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかす部位と、しみ・そばかすの無い部位とを特定し、該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて機器を用いて定量化して色情報データを得、該特定したしみ・そばかす部位および該しみ・そばかすの無い部位の色情報データの差分値に基づいて、該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定することを特徴とする。
【００１６】
ここで、しみ・そばかすの無い部位として、皮膚領域が顔全体の場合は一般的にしみ・そばかすが殆ど生成しない頬、例えば、目尻から垂直に下ろした線と口角から水平に延ばした線との交点が対象となるが、これに限定するものではない。また、本発明の効果を奏するものである限り、しみ・そばかすの無い部位として、しみ・そばかすが皆無ではない部位を機器測定の対象としてもよい。
【００１７】
本発明の上記の構成により、好適に皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく、また、簡易に評価することができる。
【００１８】
この場合、前記色情報データは、複数波長の分光反射率データまたは表色系データを用いて主成分分析を行って得られるメラニンに関する主成分得点の測定領域における平均値に基づくものであると、好適である。
【００１９】
例えば、日本化粧品技術者会誌Ｖｏｌ．３１、Ｎｏ．１、１９９７年３月号、４４〜５１頁に、可視光の分光反射率を主成分分析して得られる、メラニンに関する主要な構成因子Ｖ１に関わる重み係数（主成分）Ｍ１が説明されている。この点について、詳細は後述する。
【００２０】
また、この場合、前記色情報データは、画像データにおける各画素の色情報の平均値に基づくものであると、好適である。
【００２１】
本出願人が検討した結果、このような各画素の色情報データを用いることにより、より精度よく皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を評価できることがわかった。
【００２２】
このとき、色情報データとしては、上記重み係数Ｍ１を用い、あるいはＣＩＥ１９７６（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）における明度Ｌ＊を用いると好適である。
【００２３】
また、この場合、前記色情報データは、画像データを２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位における各画素の色情報の平均値に基づくものであり、該色情報データとともにさらに該しみ・そばかす抽出部位における画素数に基づいて該皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定すると、さらに好適である。
【００２４】
【発明の実施の形態】
本発明に係るしみ・そばかす評価方法の好適な実施の形態（以下、本実施の形態例という。）について、図を参照して、以下に説明する。
【００２５】
まず、本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法について、以下説明する。
【００２６】
本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法は、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定し、その特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化した色情報データに基づいて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定するものである。
【００２７】
最も目立つしみ・そばかすを特定する方法は、適宜の方法を用いることができ、例えば、皮膚領域全体の画像データから判断する等の簡略な機器測定に依ってもよいが、ここでは、総合的でかつ適確に最も目立つしみ・そばかすを特定することができる方法と考えられる、視感によって特定する方法を用いた。
【００２８】
視感により特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化して色情報データを得る方法は、以下に依った。
【００２９】
機器として、分光測色計（ミノルタ（株）製  ＣＭ−１０００ＲＨ）を用いた。分光測色計により、色情報データの原始データとして可視光領域の４００〜７００ｎｍの範囲の全波長のうち１０ｎｍ間隔の３１波長の分光反射率を測定する。測定部位の範囲は９φである。
【００３０】
可視光領域の４００〜７００ｎｍの任意の波長の分光反射率は、上記測定した各波長の分光反射率のデータに基づいて、統計手法のひとつの主成分分析法を適用することによって得ることができる。
【００３１】
その詳細については、本出願人が日本化粧品技術者会研究討論会第４６回（講演要旨集ｐ６３〜ｐ６６，２０００）で述べたとおりであるため、ここでは簡単に説明する。
【００３２】
皮膚に光を照射したときに得られる分光反射率は、３つの構成因子Ｖ１〜Ｖ３を有する。したがって、任意の波長λの分光反射率Ｒλは式（１）の形で表すことができる。
【００３３】
Ｒλ＝Ｍ１Ｖ１，λ＋Ｍ２Ｖ２，λ＋Ｍ３Ｖ３，λ  （１）
ここで、Ｍｉは構成因子Ｖｉにかかわる重み係数であり、ＭｉＶｉ，λは波長λにおける構成因子Ｖｉの大きさである。本方法では、後述するようにＭｉ、特にＭ１を求めることが目的であるため、３１波長中の任意の３波長、例えば、４００ｎｍ、５５０ｎｍおよび７００ｎｍを選定する。
【００３４】
上記式（１）を用いると、選定した各波長の分光反射率をそれぞれＲ４００、Ｒ５５０、Ｒ７００とすると、以下の式（２）のように書くことができる。
【００３５】
0003734741.tif 000002
上記式（２）の連立方程式を解き、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３を算出する。これらＭ１、Ｍ２、Ｍ３は、主成分分析で得られる主成分であり、またその値は成分得点である。このうち第１主成分Ｍ１の成分得点がしみ・そばかすに対応するものであることがわかっている。したがって、Ｍ１をしみ・そばかすの判定のための主成分得点とすることができる。ここでは、上記した９φの範囲の測定部位の主成分得点Ｍ１を用いる。
【００３６】
本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法は、上記の方法により評価対象者について得られる色情報データとしての主成分得点Ｍ１に基づいて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する。
【００３７】
ここで、本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法の妥当性を検証した結果について以下説明する。
【００３８】
検証方法として、従来から行われている官能評価との相関を評価した。
【００３９】
官能評価方法として、１９５名の被験者を対象として、６名の経験豊富な官能評価者（パネラー）が視感(視覚)により顔のしみ・そばかすの目立ち程度を視感により判定した。判定は、「０：目立たない」、「１：わずかに目立つ」、「２：やや目立つ」、「３：目立つ」、「４：かなり目立つ」および「５：非常に目立つ」の６段階評価により行った。そして、各被験者の視感評価値は、官能評価者６人の平均値を用いた。
【００４０】
一方、同じ１９５名の被験者を対象として、上記した本発明の方法により、機器測定データとしての成分得点Ｍ１を各被験者について得た。以下、この成分得点Ｍ１をしみ・そばかすの目立ち指数とよぶ。
【００４１】
しみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を図１に示す。なお、図１ではしみ・そばかすの目立ち指数を成分得点Ｍ１を用いてしみ・そばかす部位のＭ１と表示している。相関係数は０．５０であり、かなり相関がある。
【００４２】
本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法は、美容上の観点から必要とされる皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく評価することができ、また、この場合、顔全体についてしみ・そばかすを詳細に機器測定するものではないため、簡易に評価することができる。
【００４３】
上記した本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法は、成分得点Ｍ１を得るために、分光測色計を使って得られる分光反射率データを用いたが、これに代えて、例えば、３刺激値直読型装置を使って得られるＸＹＺデータを用いて、これから成分得点Ｍ１を得てもよい。
【００４４】
また、本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法では、機器測定データとして、色情報データに含まれる、あるいは色情報データから得られる成分得点Ｍ１を用いたが、これに限らず、明度のみのデータを用いることも可能である。また、さらには、これらの色情報データに限らず、例えば測定範囲の画像について２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位の画素数等の情報を用いて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判断してもよい。
【００４５】
つぎに、本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法について、以下説明する。
【００４６】
本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法は、基本的な手法は本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法と同じである。
【００４７】
本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法は、最も目立つしみ・そばかす部位とともにしみ・そばかすの無い部位についても特定し、対象箇所とする点が本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法と相違する。
【００４８】
すなわち、本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法は、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかす部位とともに、しみ・そばかすの無い部位を特定し、特定したしみ・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて機器を用いて定量化して色情報データを得、特定したしみ・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位の色情報データの差分値に基づいて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する。
【００４９】
ここで、しみ・そばかすの無い部位は、皮膚領域が顔全体の場合は一般的にしみ・そばかすが殆ど生成しない頬、例えば、目尻から垂直に下ろした線と口角から水平に延ばした線との交点が対象となるが、これに限定するものではない。すなわち、しみ・そばかすの無い部位は、上記した本発明の方法による判定を有効に行える限り、頬以外の部位であってもよく、また、最も目立つしみ・そばかす部位に比べて目立たない程度にしみ・そばかすがある部位であってもよい。
【００５０】
また、本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法は、機器を用いて得る色情報データとして、撮像装置を用いて撮像した画像データにおける各画素の色情報データを用いる。この色情報データは、ここでは、画像データを２値化処理して抽出したしみ・そばかす抽出部位についてのものである。また、この色情報データとともに、さらに、しみ・そばかす抽出部位の画素数を用いる。そして、これらの色情報データおよび画素数に基づいて皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定する点において、本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法と相違する。また、色情報データは、本実施の形態の第1の例の場合と同様に成分得点Ｍ１を用いるとともに、さらに、最も目立つしみ・そばかす部位と、しみ・そばかすの無い部位とについて得られる成分得点Ｍ１の差分値ΔＭ１を用いる。また、別法として、Ｍ１、ΔＭ１に代えて、詳細を後述するＬ＊、ΔＬ＊を用いる。
【００５１】
以下、本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法について具体的に説明する。
【００５２】
撮像装置は、本出願人が開発した皮膚表面状態観察装置を用いる。皮膚表面状態観察装置は、光源として白色ＬＥＤ（日亜化学工業社製  型番ＮＳＰＷ３１０ＡＳ−ＡＱ）を用いて照射して得られる反射光をカラーＣＣＤ（ソニー社製  型番ＩＣＸ４０８ＡＫ）で受光し、カラーＣＣＤからの画像信号（ビデオデータＮＴＳＣ信号）に基づいて処理したＲＧＢデジタル画像を表示することができる。また、これとは別にカラーＣＣＤからの画像信号（ビデオデータＮＴＳＣ信号）を測色信号に変換し、この測色信号に基づいて測色情報を表示する。
【００５３】
ここで、測色信号は、一次的には、ＲＧＢ信号であるが、本実施の形態例では、このＲＧＢ信号を必要に応じてさらに刺激値ＸＹＺ信号（ＣＩＥ―１９３１）に変換する。
【００５４】
平均ＲＧＢ信号をＸＹＺ信号に変換する方法について説明する。
【００５５】
カメラのセンサの分光感度は、通常、等色関数の線形変換で関係付けることができない。本実施の形態例では、以下の手順により、予め重回帰分析して得た変換行列を用いて画像信号（平均ＲＧＢ信号）と測色信号（ＸＹＺ信号）とを線形変換で関係付ける。
【００５６】
通常、カメラは撮影―表示のシステム全体でγ＝１．０となるようにＣＲＴのγ特性をキャンセルするための特性を持たせている。このため、下記式（３）のように、予め、ＲＧＢを入力値ＸＹＺに対して線形となるように変換しておく。なお、このとき、ＲＧＢデータは、シェーディング補正された平均ＲＧＢデータを用いる。
【００５７】
【数１】
0003734741.tif 000003
そして、ＸＹＺそれぞれとＲｌｉｎｅａｒ、Ｇｌｉｎｅａｒ、Ｂｌｉｎｅａｒで重回帰分析を行い、下記式（４）の変換行列Ｎを求める。
【００５８】
【数２】
0003734741.tif 000004
変換行列Ｎを求めるために必要なＸＹＺおよびＲＧＢ（式（３）で変換後はＲｌｉｎｅａｒ、Ｇｌｉｎｅａｒ、Ｂｌｉｎｅａｒ）の対データは、肌を皮膚表面状態観察装置と分光測色計の両方で測定することによって得る。
【００５９】
上記の変換行列Ｎを用いて平均ＲＧＢデータ（ＲＧＢ信号）をＸＹＺデータ（ＸＹＺ信号）に変換する。
【００６０】
上記の構成により、本皮膚表面状態観察装置は、１つの受光素子を介して撮像機能と測色機能を併せ持つ。これにより、従来の測色装置と異なり、撮像部位と同一の部位について測色するため、狙った部位を確実に測色することができ、しみ・そばかす部位の測定に適する。
【００６１】
皮膚表面状態観察装置を用いて、しみ・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて以下の手順で画素数および各画素の色情報データを得る。
【００６２】
まず、測色機能を使い、しみ・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のそれぞれについて例えば図２に示す画像を得る。このときの撮像範囲は、７ｍｍ×５ｍｍである。
【００６３】
ついで、図２の画像をシェーディング補正して例えば図３に示す画像を得た後、これをＲ、Ｇ、Ｂの各チャネルに分解する。
【００６４】
そして、これらのうち、図４に示すＢチャネルを使い、判別分析法を用いて画像を２値化処理する。Ｂチャネルを用いるのは、しみ・そばかすのコントラストが高く画像認識が容易であるためである。
【００６５】
２値化処理して得た、図５に示す画像のしみと認識される部分（中央から周囲に広がっている部分）について、総画素数を求めるとともに、色情報データの原始データとしてのＸＹＺデータから成分得点Ｍ１を求める。このとき、ＸＹＺデータは、しみと認識される部分の全画素の各ＸＹＺデータの平均値を用いる。この手順について、以下に説明する。
【００６６】
その詳細については、本出願人が日本化粧品技術者会誌（J．Soc．Cosmet．Chem．Japan．  Vol．３１，No．１，ｐ４８  １９９７）で述べたとおりであるため、ここでは簡単に説明する。
【００６７】
まず、任意の波長λの分光反射率Ｒλは式（５）の形で表すことができる。
【００６８】
Ｒλ＝Ｍ１Ｖ１，λ＋Ｍ２Ｖ２，λ＋Ｍ３Ｖ３，λ  （５）
この式（５）は、前記した式（１）と同じものである。
【００６９】
一方、３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚは、式（６）で表される。
【００７０】
【数３】
0003734741.tif 000005
式（６）に式（５）を代入して整理すると、下記式（７）のようになる。
【００７１】
【数４】
0003734741.tif 000006
したがって、３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ（しみと認識される部分の全画素の各ＸＹＺデータの平均値）を式（７）に代入することで、Ｍ１（しみと認識される部分の全画素のＭ１の平均値）を求めることができる。
【００７２】
また、これと平行して、ＸＹＺデータを用い、ＣＩＥ１９７６（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）における明度Ｌ＊を求め、これらの平均値を求める。
【００７３】
なお、これらの平均値についても便宜的に成分得点Ｍ１、明度Ｌ＊と表示する。
【００７４】
さらに、上記の色情報データを用いて、しみ・そばかす部位およびしみ・そばかすの無い部位のデータの差分値である、ΔＭ１およびΔＬ＊を求める。
【００７５】
第１のしみ・そばかすの目立ち指数は、画素数、成分得点Ｍ１および成分得点の差分値ΔＭ１の３つを説明変数とした関数値として、これと官能評価データ（視感判定値）との重回帰分析により各説明変数の係数を求め、関数を決定したものである。また、第２のしみ・そばかすの目立ち指数は、画素数、明度Ｌ＊および明度の差分値ΔＬ＊の３つを説明変数とした関数値として、これと官能評価データとの重回帰分析により各説明変数の係数を求め、関数を決定したものである。
【００７６】
このようにして得られたしみ・そばかすの目立ち指数について、本実施の形態の第１の例と同様の条件で１９５人の被験者について判定した視感判定値との相関を評価した。しみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との相関係数は、第１のしみ・そばかすの目立ち指数について０．６５であり、また、第２のしみ・そばかすの目立ち指数について０．６３であり、いずれもかなり相関がある。なお、第１のしみ・そばかすの目立ち指数の方が第２のしみ・そばかすの目立ち指数よりも視感判定値との相関が僅かに強い理由として、成分得点Ｍ１がしみ・そばかすの原因であるメラニンによる明度変化を主に表すのに対して、明度Ｌ＊がメラニン以外の明度変化の影響を受けてしまうためと考えられる。
【００７７】
上記のように、皮膚表面状態観察装置は、しみ・そばかすの色情報だけでなく、さらに、しみ・そばかすの大きさまで把握することができるため、従来の測色装置よりも精度良くしみ・そばかすを評価することができる。
【００７８】
本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法は、本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法に比べ、さらに精度良く、顔全体についての目立ち程度を評価することができる。
【００７９】
以上説明した本実施の形態の第１および第２の例に係るしみ・そばかす評価方法によって得られたしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を含め、種々の条件で評価した本発明のしみ・そばかす評価方法によって得られたしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を相関係数の一覧表として図６に示す。
【００８０】
図６中、「（ａ）皮膚表面状態観察装置（２値化）」は、２値化処理して測定画像中のしみ・そばかす部位をさらに限定した本実施の形態の第２の例に係る方法を基本としたものであり、この場合、具体的なしみ・そばかすの目立ち指数は、図６中、縦欄に示す各項目による。また、「（ｂ）皮膚表面状態観察装置」は、２値化処理を行わず、測定画像の全画素を対象として得たデータに基づいてしみ・そばかすの目立ち指数を求めたものであり、具体的なしみ・そばかすの目立ち指数は、図６中、縦欄に示す各項目による。また、「（ｃ）分光測色計」は測定範囲の平均的な分光反射率データを原始データとした本実施の形態の第１の例に係る方法を基本としたものであり、具体的なしみ・そばかすの目立ち指数は、図６中、縦欄に示す各項目による。
【００８１】
図６中、縦欄は、しみ・そばかすの目立ち指数として、「（１）しみ・そばかすＬ＊」はＬ＊のデータを、「（２）ΔＬ＊」は明度Ｌ＊の差分値のデータを、「（３）しみ・そばかすＭ１」は成分得点Ｍ１のデータを、「（４）ΔＭ１」は成分得点Ｍ１の差分値のデータを、「（５）しみ・そばかすＬ＊、ΔＬ＊、画素数」はＬ＊、ΔＬ＊および画素数から求めた回帰式のデータを、「（６）しみ・そばかすＭ１、ΔＭ１、画素数」はＭ１、ΔＭ１および画素数から求めた回帰式のデータを用いたことを示す。
【００８２】
図６中、Ｘ１が本実施の形態の第１の例の結果であり、Ｘ２が本実施の形態の第２の例の第１のしみ・そばかすの目立ち指数を用いた結果であり、Ｘ３が本実施の形態の第２の例の第２のしみ・そばかすの目立ち指数を用いた結果である。図６より、本実施の形態の第１および第２の例の方法のみでなく、測定装置およびしみ・そばかすの目立ち指数の色情報データの組み合わせ条件を変えた他の方法によっても、良好な評価結果が得られていることがわかる。
【００８３】
【発明の効果】
本発明に係るしみ・そばかす評価方法によれば、皮膚領域のなかで最も目立つしみ・そばかすを特定し、特定したしみ・そばかすを機器を用いて定量化した色情報データに基づいて、皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を判定するため、美容上の観点から必要とされる皮膚領域全体のしみ・そばかすの目立ち程度を精度よく、また、簡易に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施の形態の第１の例に係るしみ・そばかす評価方法におけるしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を示すグラフ図である。
【図２】  本実施の形態の第２の例に係るしみ・そばかす評価方法において、測色機能を使って得た画像を示す図である。
【図３】  図２の画像をシェーディング補正して得た画像を示す図である。
【図４】  図３の画像をＲ、Ｇ、Ｂの各チャネルに分解して得たうちのＢチャネルの画像を示す図である。
【図５】  図４のＢチャネルを使い、２値化処理して得た画像を示す図である。
【図６】  本実施の形態の第１および第２の例に係るしみ・そばかす評価方法によって得られたしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を含め、種々の条件で評価した本発明のしみ・そばかす評価方法によって得られたしみ・そばかすの目立ち指数と視感判定値との関係を相関係数の一覧表として示した表図である。
【図１】
0003734741.tif 000007
【図２】
0003734741.tif 000008
【図３】
0003734741.tif 000009
【図４】
0003734741.tif 000010
【図５】
0003734741.tif 000011
【図６】
0003734741.tif 000012