皮膚ゾーンにおける皮膚症状を検出して量子化する方法であって、複数、少なくとも2つの、予め決められた肌の色の濃淡度と、複数のタイプの皮膚症状とに対して、選択された複数の波長を識別することにより、任意の1つのタイプの皮膚症状と肌の色の任意の1つの濃淡度との各組み合わせにおいて、複数の波長のうちの1つが、前記肌の色の濃淡度を有する人の皮膚における前記タイプの症状を、コントラストによって検出できるようにされており、前記複数の波長の各々で、選択された顔のゾーンの複数の画像を撮影し、前記画像から、関与する人に対応する肌の色の濃淡度を識別し、前記肌の色の濃淡度に応じて、検出しようとしているタイプの症状と、前記肌の色の濃淡度との組み合わせに対応する前記画像の1つを選択し、肌の色の濃淡度に応じて主に選択されたアルゴリズムとパラメータとを用いて選択された少なくとも1つの前記画像を処理することにより、検出しようとしている前記タイプの症状を検出することを特徴とする、方法。複数の波長が、約500nmから570nmの波長を含んでいることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記複数の波長が、最大でも3個であることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。複数の波長が、さらに、約620nmの波長を含んでいることを特徴とする、請求項2または3に記載の方法。複数のタイプの皮膚症状が、皺、くま、色素性母斑を含んでいることを特徴とする、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。少なくとも1つの皮膚の濃淡度に対して、同一タイプの皮膚症状のための2つの波長を選択することを特徴とする、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。複数の波長が、3つの波長から構成され、肌の色の複数の濃淡度が、2つの濃淡度すなわち色白の肌と色黒の肌とから構成されることを特徴とする、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。色白の肌のための皮膚症状のタイプに対して最大で2つの波長を割り当て、色黒の肌のための皮膚症状タイプに対して最大で2つの波長を割り当てることを特徴とする、請求項7に記載の方法。画像は、所定の波長で特定の照明を加えた所定の室内照明を用いて撮影された第1の粗画像と、前記室内照明だけで撮影された同一皮膚ゾーンの第2の粗画像との差異ごとに撮影されることを特徴とする、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。照明パワーレベルを徐々に増加しながら同一波長に対して複数の画像を捕捉し、飽和を示さない最も高い照射パワーレベルで得られる画像を選択することを特徴とする、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。皮膚ゾーンにおける皮膚症状を検出して量子化する装置であって、所定の位置に配置された皮膚ゾーンの画像を捕捉するように構成された画像捕捉装置と、所定の位置に配置された皮膚ゾーンを照射するように構成された照射装置と、処理装置と、画像捕捉装置と、照射装置と、処理装置との間のインターフェースとを含み、処理装置が、照射装置により決定された照明のもとで画像捕捉装置により捕捉される画像を処理するようにされ、前記処理装置が、複数、少なくとも2つの、予め決められた肌の色の濃淡度と、複数のタイプの皮膚症状とに対して、選択された複数の波長を識別するデータを含み、それによって、任意の1つのタイプの皮膚症状と肌の色の任意の1つの濃淡度との各組み合わせにおいて、複数の波長のうちの1つが、前記肌の色の濃淡度を有する人の皮膚における前記タイプの症状を、コントラストによって検出できるようにされ、画像捕捉装置と照射装置との協働により、前記複数の波長で選択された皮膚ゾーンの画像を撮影するように構成され、波長のいずれか一方で画像捕捉装置により捕捉された画像において、関与する人に対応する肌の色の濃淡度を識別し、前記肌の色の濃淡度に応じて、検出しようとするタイプの症状と前記肌の色の濃淡度との組み合わせに対応する前記画像の1つを選択し、肌の色の濃淡度に応じて主に選択されたアルゴリズムとパラメータとを用いて、選択された少なくとも1つの前記画像を処理し、検出しようとするタイプの症状を検出するようにした、装置。照射装置が、選択された波長のいずれか一方を有する画像捕捉装置の周囲に配置された複数の光源を含んでいることを特徴とする、請求項11に記載の装置。複数の光源は、凹面が前記所定の位置に向けられる凹状湾曲面に配置されていることを特徴とする、請求項12に記載の装置。照射装置が、約500ミクロン、570ミクロン、620ミクロンの波長を有する複数の基本光源を含んでいることを特徴とする、請求項11から13のいずれか一項に記載の装置。本発明は、たとえば、適切な性能のPC以外は不要であって、手頃なサイズの計算手段を備えることが可能な、より簡単かつ小型の皮膚ゾーンの分析システムを目的とする。このため、本発明は、皮膚ゾーンにおける皮膚症状の検出および量子化方法を提案するものであり、それによれば、複数、少なくとも2つの、予め決められた肌の色の濃淡度と、複数のタイプの皮膚症状とに対して、選択された複数の波長を識別することにより、任意の1つのタイプの皮膚症状と肌の色の任意の1つの濃淡度との各組み合わせにおいて、複数の波長のうちの1つが、このような肌の色の濃淡度を有する人の皮膚におけるこのようなタイプの症状を、コントラストによって検出できるようにされており、この複数の波長の各々で、選択された顔のゾーンの画像を撮影し、これらの画像から、関与する人に対応する肌の色の濃淡度を識別し、上記の肌の色の濃淡度に応じて、検出しようとしているタイプの症状と、この肌の色の濃淡度との組み合わせに対応する上記画像の1つを選択し、肌の色の濃淡度に応じて主に選択されたアルゴリズムとパラメータとを用いて、選択されたこの画像を少なくとも処理することにより、検出しようとする上記タイプの症状を検出する。このようにして、本発明は、主に肌の色の濃淡度だけを考慮することによって、適切に選択された周波数に対応するモノクローム画像上記の定義参照に基づいて、限られた数のアルゴリズムとパラメータとを用いて皮膚症状を分析可能であることを確認し、これを利用している。有利には、この複数の波長が最大でも2個である。実際、好適には約500nmと570nmで選択されるたった2つの波長で、肌の色の2つの濃淡度に対して複数のタイプの皮膚症状を検出できることが明らかになっている。しかし、好適には、複数の波長が、さらに、約620nmの波長を含んでいる。好適には、この方法が検出および量子化可能にする複数のタイプの皮膚症状が、特に、皺、くま、色素性母斑を含んでいる。有利には、少なくとも1つの皮膚の濃淡度に対して、同一タイプの皮膚症状さらには複数のタイプの皮膚症状のための2つの波長を選択する。これにより、異なる波長で捕捉される画像の中から処理すべき画像を選択することができる。好適な構成では、複数の波長が3つの波長から構成され、肌の色の複数の濃淡度が、2つの濃淡度すなわち色白の肌と色黒の肌とから構成される。波長の数および肌の色の濃淡度の数が少ないにもかかわらず、皺、くま、色素沈着等を含む、多種多様な肌の皮膚症状を検出して量子化することができる。特に有利には、簡単だが有効な構成において、色白の肌のための皮膚症状のタイプに対して最大で2つの波長を割り当て、色黒の肌のための皮膚症状タイプに対して最大で2つの波長を割り当てる。有利には、所定の波長に対応する各々のモノクローム画像の捕捉が、対応する周波数における照明の有無にかかわらず撮影される同一の皮膚ゾーンの2個の連続画像のデータ入力と、この2つの画像の差によるモノクローム画像の生成とを含む。これにより、室内照明の影響、特に、場合によっては生じる照明の変化を回避することができる。特に好適には、同一波長に対して、照明パワーレベルを徐々に増加しながら複数の画像を捕捉し、飽和を示すことなく最も高い照射パワーレベルで得られる画像を選択する。本発明は、さらに、この方法を実施するために、皮膚ゾーンで皮膚症状を検出して量子化する装置を提案し、この装置は、所定の位置に配置された皮膚ゾーンの画像を捕捉するように構成された画像捕捉装置と、所定の位置に配置された皮膚ゾーンを照射するように構成された照射装置と、処理装置と、上記の画像捕捉装置と、照射装置と、処理装置との間のインターフェースとを含み、この処理装置が、照射装置により決定された照明のもとで画像捕捉装置により捕捉される画像を処理するようにされ、この処理装置が、複数、少なくとも2つの、予め決められた肌の色の濃淡度と、複数のタイプの皮膚症状とに対して、選択された複数の波長を識別するデータを含み、それによって、任意のタイプの皮膚症状と肌の色の任意の濃淡度との各組み合わせにおいて、複数の波長のうちの1つが、このような肌の色の濃淡度を有する人の皮膚におけるこのようなタイプの症状を、コントラストによって検出できるようにされ、画像捕捉装置と照射装置との協働により、上記の複数の波長で選択された皮膚ゾーンの画像を撮影するように構成され、波長のいずれか一方で画像捕捉装置により捕捉された画像において、関与する人に対応する肌の色の濃淡度を識別し、こうした肌の色の濃淡度に応じて、検出しようとするタイプの症状と肌の色の濃淡度との組み合わせに対応する上記画像の1つを選択し、肌の色の濃淡度に応じて主に選択されたアルゴリズムとパラメータとを用いて、選択された少なくとも1つのこの画像を処理し、検出しようとするタイプの症状を検出する。本発明の目的、特徴および長所は、添付図面に関してなされた以下の説明から明らかになるであろう。図1から分かるように、本発明による方法は、皮膚ゾーンにおける皮膚症状を検出および量子化するために、主として次のステップを含んでいる。事前に、複数、少なくとも2つの、予め決められた肌の色の濃淡度Diで記すと、複数のタイプの皮膚症状Siで記すとを識別し予備ステップ1、2、これらの濃淡度Diとこれらの症状タイプSiとに応じて選択された複数の波長λiを選択し予備ステップ3、それによって、任意の1つのタイプの皮膚症状と任意の1つの肌の色の濃淡度との各々の組み合わせにおいて、複数の波長の1つが、このような皮膚の色の濃淡度を有する人の皮膚におけるこのようなタイプの症状を、コントラストによって検出できるようにされている。後述するように、例として、2つの肌の色の濃淡度、すなわち色白の肌と色黒の肌たとえばD1、D2で記すとを識別するにとどめることができる。さらに、皮膚の症状タイプの選択とそれらの数は、必要に応じて決める。例として、少なくとも以下が区別される。すなわち、-皺。必要な場合は、位置に応じて区別する。ほうれい線naso-labialfold額の皺眉間の皺ridesduLion、frownlines目尻の皺カラスの足跡crow’sfeet目の下の皺口角の皺唇の周囲の皺-色素沈着。必要な場合は、そばかすと、老化によるしみとを区別する。-毛穴と剥離。-毛細管拡張症telangiectasies、すなわち、表皮の毛細血管がわずかに拡張した状態。波長は、肌の色の濃淡度の各々に対して、検出および量子化可能にしたい少なくとも幾つかのタイプの皮膚症状を識別できるように選択される。後述するように、上記のタイプの症状を検出および量子化可能にするには、色白の肌の場合も色黒の肌の場合も3つの波長だけを考慮すればよい。実際、6つ以上の異なる波長を使用する必要はない。前述のように、所定の1つの周波数に対応するモノクローム画像の撮影は、多色光polychrome照明を受光する対象物の画像をこの所定の周波数でのみ撮影することに対応し、あるいは、この特別な周波数に制限される照明を受光する対象物の画像の多色撮影を行うことに対応しうる。さまざまな波長と、症状タイプ/濃淡度のさまざまな対との間のいろいろな相関関係を事前に確かめて記録可能であり、その結果、実際に、この方法を利用する場合、次のようなステップに制限することができる。最初に、予め決められた複数の各波長で被写体の顔の選択されたゾーンさらには被写体の顔全体の画像を撮影するステップ4。これらの画像の少なくとも幾つかに基づいて、関与する人に対応する肌の色の濃淡度を識別するステップ5。この肌の色の濃淡度に応じて、検出しようとするタイプの症状と皮膚の色の濃淡度との組み合わせに対応する画像を選択するステップ6。肌の色の濃淡度に応じて主に選択された少なくとも1つのアルゴリズムとパラメータとを用いて、少なくともこの選択された画像を処理することにより、検出しようとするタイプの症状を検出するステップ7。図2は、このような方法の実施に適したシステムを概略的に示している。すなわち、このシステムは、主に、-デジタルカメラ11-照射装置12-デジタルカメラと照射装置とに結合されるインターフェース13、14-PCとのインターフェース装置15-この方法の操作を実施するように構成された複数のモジュール図示せずを含むPC16-電源17を含んでいる。図3は、画像捕捉装置と照射装置とからなる好適な構成を示している。照射装置12は、たとえばアーチ形のプレキシガラス登録商標からなる凹状の拡散スクリーン12Bによって好適には構成された、皮膚の状態を診断することが望まれる被写体に向けられる凹状の表面を含んでいる。このスクリーンの裏側に、好適にはダイオードLEDから構成されたモノクローム光源12Aが配分されており、各ダイオードは、選択された1つの波長を放出する。所定の各波長を放出するダイオードは、有利には、他のダイオードの中に規則正しく配分されるので、その結果、これらの波長の1つだけに対応するダイオードLEDが給電されると、このダイオードは、特徴付けすべき皮膚ゾーンに規則正しい均質な照明を実施する。好適には、選択された各波長にそれぞれ対応するダイオードLEDに、同様に均質に配分された白色光のダイオードLEDを付加する。これらのダイオードは、特に画像捕捉ステップ以外で、たとえば、これから画像捕捉対象となるか、または既に画像捕捉対象となった肌を持つ人と、システムのオペレータとが必要に応じて対話するときに、照明を変化させることができる。好適には、画像捕捉装置11は、拡散スクリーンを通って、この拡散スクリーンにより構成された照射面の中心に配置される。肌の状態を診断してもらうことを望む被写体が、図3の装置のアーチ型の面に対して中心を合わせた位置に配置されることが分かる。その後、選択された各波長で画像の連続捕捉を行う。必要に応じて、画像の捕捉時に室内照明を照射装置12を作動させ得る照射以外で変えてもよいし、あるいは変えなくてもよい。有利には、画像捕捉は、2個の連続画像の撮影によって得られ、画像の一方は、室内照明で撮影され場合によって、白色ダイオードが存在する場合には白色ダイオードのパワーの一部で補われる、他方は、同じ室内照明により撮影されるが、しかし、捕捉しようとする画像に対応する周波数/波長の照明が加えられる。このモノクローム照明は、連続する2個の粗画像imagebrutesの間の差異を生じさせるのに十分に強力でなければならないが、あまりに強力すぎて画像捕捉装置内で飽和を生じるリスクがないようにする。連続画像の差異によって、当該周波数で捕捉された画像を識別する。図4は、例として、画像撮影期間中の1つの照射シーケンスを示した。このグラフは、同一波長に対して連続する3つの画像を撮影するシーケンスを示している。第1のサイクルは、上記波長に組み合わされるダイオードLEDに低レベルの励起を行うことによって、ショット1で示された瞬間に第1の画像を撮影し、その後、これらのLEDを励起せずにショットdifと示された瞬間に1つの画像を撮影することからなる。次いで、第2のサイクルは、当該波長におけるダイオードの励起レベルがそれまでより高いために、この第1のサイクルから遅れて開始されるここでも同様に、ショット2、次いでショットdifで示される瞬間に2つの画像が捕捉される。その後の第3のサイクルは、これらのダイオードに対する最大励起レベルで開始される同様に、ショット3、次いでショットdifの瞬間に2つの画像が捕捉される。ショットdifの瞬間は、各サイクルにおいて同じ呼び名で示されており、同じ室内照明で撮影されているために対応画像が原則として同じであることを意味している。各波長に組み合わされるダイオードに印加される励起パルスの持続時間ならびに画像撮影の間隔は任意であることが分かる。例として、サイクルは、約1秒未満の間隔で続けられる。実際、被写体により感じ取られる明るさと色の変化は、被写体の緊張をゆるめる役割を果たすことができるので、このように捕捉された画像に基づいて実施されようとする診断の正当性が高められる。その後、保存される画像は、好適には、飽和を有することなくモノクロームダイオードの最大強度に対応する画像である。しかし、予備サイクルによって、最大照射の瞬間に被写体が痙攣するあらゆるリスクを最小化することができるだろう。このような手順によって、以下に起因する困難を克服できる。すなわち、-室内照明をコントロールできない。-被写体が思わず動いてしまうほど、被写体によるポーズが長すぎてはならない。画像処理の結果は、スクリーンに映し出され、あるいは印刷される。これらの結果は、好適には、調べた症状タイプの識別状況を、こうした症状タイプの存在の程度を示す表示使用されるアルゴリズムのパラメータ化に応じて、頻度および/またはサイズと合わせて含んでいる。例として、このように画像収集を実施してから、以下のステップを含む画像調査を実施する。すなわち、-肌が色白かまたは色黒かを弁別する。-さまざまな美容研究基準を検出するためにアルゴリズムを投入し、各アルゴリズムに対して、分類に必要なデータ考慮された顔の各基準に対してグラデーションgradationを可能にするデータを保存し、予め決められたリストで視覚的な検出結果を保護する。例として、ファイルに結果を書き込む。これは、以下のようなテキストファイルでよい例として、グレード1は、少ないかまたはなしに対応し、グレード5は最大に対応する。保存された結果は、また、考慮される画像の少なくとも1つを含むことができる。肌の色の濃淡度本発明は、コーカサス、アジア、アフリカ、ヒスパニックまたはインディアン民族などの、民族分類の概念を介在させるものではない点を指摘することができる。実際、本発明は、処理の選択に際して、肌の色の濃淡度という概念だけを介在させている。我々は、写真パネルで分類分析を実施した。肌の色の濃淡度を特徴として考慮した場合、民族とは関係なく、全体として等質のグループを識別できることが判明した。これは、さまざまな分類方法クラスタリングclusteringによって説明かつ証明可能である。ここで図5に挙げた例では、被験者の470枚の写真からなるデータベースで実施された分析をグラフで示しており、ここでは、主成分分析ACPという名称で知られた分析を用いた。たとえばNon-negativeMatrixFactorizationNMF非負値行列因子分解またはIndependentComponentAnalysisICA独立成分分析という英語名で知られているもののような他の分類方法もまた使用可能である点に留意されたい。これらの画像の各々に対して、顔のRGBすなわち、赤、緑、青成分の平均値を測定し、この平均成分についてACPを適用した。ACPの結果を図5に示した。この図は、470枚の写真の対象となる被験者に対応するあらゆる点が、ACPの最初の2つの主成分により形成される基準座標系に配置されるところを示している。これらの点を、第1の主成分の値に4つの閾値を決めることによって5つの領域5個の長方形で示すに任意に分けた。この結果は、第1の主成分が、民族とは無関係に肌の色白または色黒の性質に関係することを明らかに示している。たとえば、ヒスパニック系の被験者は、第1の長方形第1の成分の平均値が-0.3と、最後から2番目の長方形平均値が0.25との間に分散している。ACPの結果は、非常にはっきりと、第1の主成分が、被験者間の肌の色のあらゆる変化をほとんどすべて説明できることを示している。すなわち、この変化の98.7は、この主成分の値の変動によりモデル化することができる。たとえば、図5の右下に位置する被験者は、この成分の値が0.5より大きいが、左下に位置する被験者は、この値が約-0.2である。したがって、第1の主成分の値の-0.4から0.6までの変動は、あらゆる民族の肌の色の変化を示すことができる。そのため、民族の概念よりもむしろ肌の色より詳しくは肌の色の濃淡度の選択に根拠を置くことが適切である。これにより、肌の色の2つの濃淡度を区別するだけで十分であるので、処理を大幅に単純化できる。他の分類方法でも同じタイプの結果が得られる。使用される方法に応じて、肌の色の濃淡度分類を所望の濃淡度分類に分けられることに留意されたい。肌の色の濃淡度の選択図6は、被験者470名に対する第1の主成分の値を示すヒストグラムである。このヒストグラムでは、エンベロープを決定することにより凸状ラインにより強調された2つの成分に注目する。この2つの成分を分離する唯一の特徴は、ヒストグラム二値化アルゴリズム大津の二値化アルゴリズムなどにより自動的に見つけることができる。すなわち、閾値はS0に等しい。ACPは、1つの成分で1つの閾値を見つけることができる。使用される分類方法clusteringに応じて、n1個の分類に対してn個の閾値を見つけられる。そのため、被験者の第1の主成分の値がS0より大きい場合、この被験者は、色黒の肌とみなされ、反対の場合は色白の肌とみなされることになる。新しい被写体に対する肌の色の濃淡度被写体の新しい画像が供給されると仮定した場合、2つの肌グループの一方にこれを分類するだけである。このため、主成分分析は、2つの基準座標系の間の基底変換以外の何物でもない。第1の基準座標系はR、G、B測定値であり、第2の基準座標系x、y、zは、点の最終集合の分散を最小化する。そのため、新しい画像を分類する場合、新しい座標軸系における座標x0と、テストグループのための所定の閾値をと比較すればよい。それには、新しい画像のR、G、Bの平均値を測定する。これらのR、G、Bの平均値が得られる場合、これは、新しい画像が、座標系R、G、Bにおいて1つの点とみなされることを意味する。したがって、基底変換が必要であるが、これは、当然のことながら、テスト集合に対して得られた基底変換行列による行列計算によってなされる。変換係数は、行列の形態で示され、その各々の列が1つの成分に対応する。それ自体知られているように、これらの列は、最も有意でない成分に対する最も有意な主成分に応じて分類される。新しい座標系における点の座標をそこから導くことができる。このように得られた座標点x0、y0、z0は、主成分のデータベースにおける新しい被験者を示す点であり、値x0を閾値S0と比較して、新しい被験者をどのグループに分類するかを決定することができる。閾値未満である場合には、色白の肌に関与し、閾値を上回る場合は、色黒の肌に関与する。検出アルゴリズム以下、アルゴリズムおよび/またはそれらのパラメータの適切な選択により皮膚のさまざまなタイプの症状を特徴付け可能な方法に関して、各種の例を挙げる。a.毛穴/剥離毛穴と剥離の検出アルゴリズムは、たとえ同一の形態学的操作を用いてこれらの特徴を明確にする予備段階が異なっていても、ほぼ同じである。ここでは、1つのゾーンに存在する毛穴または剥離を網羅的に検出しようとしているのではなく、むしろ、その密度が高いゾーンを評価しようとしていることに留意されたい。実際、網羅的な計数化は、非常に低い閾値による検出を必要とするので、偽陽性が少なからず現れることが分かっている。ところで、このような網羅的な計数化は、実際には不要である。一般的なアルゴリズムは、1.濃淡度またはRGBでの画像の形態学的な操作2.結果として得られた画像の平滑化lissage3.平滑化ピークの検出。統計学的に有意のピークだけを考慮する。この3つの操作は、アルゴリズムの骨子をなしているが、各ステップのインプリメンテーションの詳細は変わることがある形態学的な操作と平滑化とは、有意ピークの検出方法同様に、異なることがある。以下、インプリメンテーションの一例を示す。毛穴は、色のより明るい肌領域に配置される小さな暗いゾーンである。そのため、ボトムハット灰色レベルの画像でそれ自体知られている形態学的操作を用いることによって、明らかにすることができる。剥離は、色のより暗い肌領域に配置される小さい明るいゾーンである。そのため、トップハット灰色レベルの画像でそれ自体知られている別の形態学的操作を用いることによって、明らかにすることができる。この処理の結果として、オリジナル画像に対するコントラストに応じて多少とも強い濃淡度で剥離が表れる濃淡度画像が得られる。アルゴリズム形態学的な処理ボトムハットまたはトップハットにより得られる画像は、多数の局部的な最大値または局部的な最大値の領域すなわち厳密でない最大値を包括する領域を有する。ガウシアン平滑化を実施することによって、ノイズが減衰され、所望の構造に結合されるピークがより均質になる。平滑化の終わりに、これらの局部的な最大値の集合を検出する。有意の振幅を持つものだけを保持することが望まれる。コントラストがほとんどない構造を除去してしまわないように、十分に低い閾値を選択して用いる。検出された最大値の中で、ピークの最大位置から遠ざかるときの減少を観察する。そのため、形態学的画像のレベル線lignesdeniveauを用いる。各最大値に対して、この最大値の周囲の減少が規則的かつ有意であるかどうか観察する同心のレベル線の変化。レベル線が幾つかの基準を確定する構造だけを考慮する。すなわち予め決められた最低閾値に少なくとも等しい輪郭数下方レベルの1つのレベルの変化が規則正しいもの。この規則性は、以下のパラメータを用いて測定される2個の連続する輪郭の比較、すなわち、比較可能な周囲長所定の閾値と短い周囲長との比較平均偏差からそれほど離れない隣接輪郭間の最大偏差これは、偏差閾値が同様に予め決められていることを意味する丸みを帯びている方の輪郭の形状これは、輪郭により囲まれた面積と、その周囲長との比に比較される形状率を選択することを意味する。これらの形状率の選択に応じて、毛穴/剥離に対して多様とも細長い形状が許容される。4つの基準に介在する閾値を決定することによって、ピーク検出、したがって毛穴/剥離の検出が完全に決定されることに留意すべきである。所定の頬ゾーンの場合、有効な最終輪郭すなわち最も低いレベルの輪郭を用いることにより構造を分割する。例として撮影された頬のゾーンにおける毛穴の検出に関連する最終的な結果を図7に示した。例として、最小レベルと最大レベルとの間に均質に配分された15個のレベルを定めたが、形態学的な画像は規格化されていないこと、また、最大レベルは、有利には、適切に明らかにされたパターンによる画像で観察されたレベルに対応することを前提としている。これらのレベルの数と、最小レベルおよび最大レベルとを、撮影の結果画像に適合させなければならない。パラメータそのため、アルゴリズムの各パラメータは、たとえば次のとおりである。b.くまくまは、非常に広く知られた1つの美容症状である。すなわち、くまは、皮膚の色の変化の結果であり、下まぶたの下に多少とも目立つ色の領域を形成する。被験者の肌の色に関する民族間の変異度が大きい。これにより、被験者の肌の色に応じて上記参照、くまを検出する異なる2つのアルゴリズムを展開することが有効になる。この2つのアルゴリズムについて、以下に例として説明する。アルゴリズム色白肌またはPC被験者が色白肌と分類された場合、くまの検出アルゴリズムの第1のステップは、RGB色空間の画像をLab空間に変換することからなる。実際、Lとaの2つのバンドは、くまのあるゾーンとくまのないゾーンとに画像を分割するために使用されるバンドである。比色分析による分割を行って、目の周囲のゾーンを色が均等ないくつかのゾーンに分離する。このような分割画像が得られたら、どの領域がくまに対応するかを決定し、これらのゾーンを主に収縮erosion/膨張dilatation等の形態学的な変換によってクリーニングする。その後、くまの最終ゾーンを導き出し、このゾーンで測定された最終記述子面積、各バンドにおける平均濃淡度、くまのない肌の濃淡度と関係づけた相対濃淡度などを得る。たとえば、各ステップは次のようになる。すなわち、-処理ゾーンの定義これは、形態学的なモデルを用いて実施可能である-このように選択されたゾーンの分割-一般には膨張、収縮、および瞳孔および鼻の影のゾーンの除去による上記ゾーンのクリーニング、その後、-たとえば、くまの輪郭を目立たせる画像の形態で結果を復元する図8参照。アルゴリズム色黒肌またはPF色白肌の場合と同様に、Lab色空間で作業する。一方、比色分析による分割は、Lab系のバンドbで行う。その後のアルゴリズムは色白肌の場合と同じである。c.色素沈着色素沈着の概念は、皮膚の色の濃淡度に応じて異なる場合があることが分かる色白肌における黒いしみ、色黒肌における明るいしみなど。色素沈着を検出するアルゴリズムは、RGB画像をLabに変換した後で、バンドbを使用する。バンドbへの画像の形態学的な平滑化変換オープンouvertureと、コントラストを上げることとによって、初期の作業画像が得られる。照射の不均質性を乗り越えるために、処理ゾーンにおいて画像を複数の正方形に分割する調査ゾーンに応じて異なるサイズにする。これらの正方形ゾーンの各々で、バンドbにおける最初の閾値決定は、バンドbの値が大きい画素だけを保持する。すなわち、実際には、下回ると所定の割合の画素が存在する閾値をバンドbで決定する。閾値未満のb値を有する画素は、色素沈着の一部をなすものとみなされ、他は、色素沈着がないものとみなされる。すべての正方形をサーチした後で、調査ゾーンの二値化画像を得るクリーニング前の色素沈着に含まれる画素に対しては1、色素沈着であるとみなされないものについては0。この画像により、調査ゾーンのすべての色素沈着の第1回目の検出が得られる。すべての色素沈着にラベル貼付し、あまりに小さい色素沈着については除外する。最後に、調査ゾーンの各々の色素沈着の統計学的な特性と、色素沈着のない肌の統計学的な特性第1回目の閾値決定時に0とマークされた画素とを比較することによって、各々の色素沈着の検出を確定する。特に、各々の色素沈着の平均値および標準偏差と、肌の平均値および標準偏差とを比較し、これによって、肌に近すぎる色素沈着を統計学的に除去することができる。きめ細かい検出を行うために、他の統計学的な基準も使用可能である。d.毛細管拡張症毛細管拡張症は、血管の大きさが慢性的に異常に拡張する症状を意味する。毛細管拡張症は、赤く、非拍動性であり、しばしば樹枝状または網目状の曲がりくねった細い線を形成し、特に顔に特定されることが多い。このタイプの皮膚症状は、色黒の肌には存在しないか、あるいは検出できない可能性があることが分かっている。毛細管拡張症の検出アルゴリズムは、色素沈着の検出アルゴリズムに比肩しうるが、スタート画像は、RGBをLabに移行した後のバンドaにおける画像である。さらに、毛細管拡張症に含まれる画素と、肌の画素とを分ける閾値は異なっており、同様に、形態学的な変換によって作業画像を得ることができる。また、検出ゾーンは正方形にカットされない。なぜなら、毛細管拡張症を有するゾーンは、照射の均質性という問題が少ないからである。平滑化されたバンドaの画像の形態学的な変換トップハットと、コントラストを上げることとによって、初期の作業画像が得られる。処理するゾーンにおいて、バンドaにおける最初の閾値決定は、バンドaの値が大きい画素だけを保持する。すなわち、実際には、下回ると所定の割合の画素が存在する閾値をバンドaで決定する。閾値未満のa値を有する画素は、毛細管拡張症の一部をなすものとみなされ、他は、除外される。調査ゾーンの二値化画像が得られるクリーニング前の毛細管拡張症に含まれる画素に対しては1、肌の画素であるとみなされるものには0。この画像により、調査ゾーンのすべての毛細管拡張症の第1回目の検出が得られる。すべての毛細管拡張症にラベル貼付し、あまりに小さい毛細管拡張症は除外する。最後に、調査ゾーンの各々の毛細管拡張症の統計学的な特性と、肌の統計学的な特性第1回目の閾値決定時に0とマークされた画素とを比較し、各々の毛細管拡張症の検出を確定する。特に、各毛細管拡張症の平均値および標準偏差と、肌の平均値および標準偏差とを比較し、これによって、肌に近すぎる毛細管拡張症を統計学的に除去することができる。きめ細かい検出を行うために、他の統計学的な基準も使用可能である。e.皺関与する皺のタイプは、特に次のとおりである。すなわち、-額の表情皺-眉間の皺-目尻の皺-目の下の皺-ほうれい線-唇の周囲の皺-口角の皺。アルゴリズム例として、これらの症状を検出するために主に使用されるアルゴリズムはカーブレットに基づいているCandesEおよびDonohoD.、CurveletsAsurprisinglyeffectivenonadaptativerepresentationforobjectswithedges、curvesandsurfaces、CurvesandSurfaces1999年。これは、輪郭に沿った不連続性を表わすのに非常に適した異方性ウェーブレット種lafamilledesondelettesanisotropesの特別なバージョンである。カーブレットに使用されるパラメータならびに皺の抽出のための閾値は、検出すべき皺の大きさ太いまたは細いの関数である。次いで、皺の配向に沿った後処理を行って、関係性の低い構造を隔離することが一般に有用である。皺を検出するすべてのアルゴリズムは、後述する同じ方式にしたがうことができる。すなわち、処理すべき画像Iについてカーブレット変換を計算する。各タイプの皺に適切なパラメータノイズσの標準偏差を用いて、カーブレットの空間における画像の閾値を決定することにより、画像Iのノイズを除去する。画像Icが得られる。形態学的な処理開始時に用いられる画像に応じてトップハットまたはボトムハットを実施して、有効な輪郭を明らかにする。画像Icmが得られる。画像Icmの閾値を形成し、先に明確にされた構造だけを含む二値化画像を生成する。閾値の値は、検出すべき皺のタイプに応じて変化し、この値は、平均値Icmk×標準偏差Icmである。すなわち、閾値決定された画像はIcmsである。次いで、所望の皺のタイプに対応しないIcms画像素子を除去するために後処理を実施する。選択基準は、特に、大きさ、配向、および形状である。残っている構造は皺とみなされるので、したがって、それらの記述子を計算する。記述子の種類は皺のタイプによって決められるが、大きさ、長さ、または平均濃淡度に及ぶことができる。上記にまとめられた一般的なアルゴリズムは、各タイプの皺に適合させなければならない。適合パラメータは次のとおりである。すなわち、カーブレット変換と、それ以降の操作とが実施される画像I例:画像L、画像b、...変換された画像Iの閾値決定前に実施される形態学的な操作上記の形態学的な操作を構成する素子の大きさシグマカーブレットにおけるノイズ除去パラメータk最終閾値決定のための閾値の値を付与するパラメータ。分類アルゴリズム一般に、分類方法の選択は、利用可能なデータに依存する。本発明の場合、画像と、それに関連するグレードとが分かっているので、教師付き分類方法declassificationsuperviseesを使用することがいっそう有効である。そのため、例としてここで示す分類方法は、次の2つの柱に基づいている。1.画像の記述子の抽出特徴またはパラメータとも呼ばれる記述子は、画像に基づいて得られる測定値の集合であり、画像を記述または特徴付けることができる。記述子は、画像の内容を記述するので、したがって、画像を識別可能である。2.教師付き分類この分類は、分類パラメータを学習するおよびモデルを構築するためのサンプル集合学習集合というを使用し、分類品質を決定可能な別の集合テスト集合というで上記の分類パラメータをテストするように構成されている。これは新しい画像に1つの分類を割り当てるために、構築されたモデルを使用することからなる予測段階である。例として、以下に、SVMサポートベクターマシン分類方法の適用例を示す。これは、眉間の皺の画像から導き出された識別子について、分類間の分離マージン最大化基準に基づいて行われる。後段の操作がうまくいくかどうかは、画像から抽出されたこの情報にかかっているので、使用される記述子のタイプは重要である。眉間の皺の事例における記述子の識別と抽出たとえば眉間の皺を分類するために必要な基準は、色素沈着のために使用する基準と必ずしも同じとは限らない。さらに、各基準に対して、記述子は、同一グレードのすべての画像を認識することができるように、かなり関与的なものでなければならず、それと同時に、他の分類との混同がないようにかなり弁別的なものでなければならない。実際には、眉間の皺では、グレードに応じて皺の数が変化し、また、これらの皺の長さと厚みも変化することが認められる。したがって、このことから、眉間の皺のさまざまなグレードを分離できるようにすることを望む場合、これらの特徴を考慮すべきであると結論することができる。そのため、この調査では、特別な記述子さまざまなスペクトルバンドの灰色レベル、ヒストグラムおよび幾何学的な記述子形状測定を主に使用した。眉間の皺のために抽出された識別子のリストは次のとおりである。すなわち、-皺の数-長い方の2つの皺の厚み-長い方の2つの皺の長さ記述子の選択したがって、記述子の抽出手順の後、画像は、上記の特徴の集合として示される。分類の性能を高めるために、これらの特徴は、しばしば組み合わされ、あるいは連結される。データの次元性dimensionnaliteすなわち特徴の数を考慮することが重要であり、この数は、分類の結果に著しい影響を及ぼすことがある。実際には、分類子の性能は、記述子のベクトルの大きさによって際限なく大きくなるわけではない。さらに、分類の複雑性は、計算時間の観点から、特徴ベクターのサイズが大きくなればなるほど複雑化する。そのため、最も関与的な記述子を選択することによって、有効記述子の数を最適数に制限することが有効である。このような記述子の選択は、使用される分類方法に応じて複数の仕方で実施可能である。たとえば、記述子の集合を起点とする関与的な1つの部分集合の選択は、これらの記述子の値と、陽性の例および陰性の例の数とに応じて、各記述子に対してスコアを計算することによって行われる。このようにして、記述子が秩序立てられるので、学習段階の間に発生するモデルの評価に際して、最良の性能を与えるn個の最初の記述子だけを保持することができる。画像撮影の波長大部分の症状に対して、この症状が有する1つのスペクトルバンドを、最大の信号対ノイズ比に組み合わせることができる。下表に示された波長は、1つの基準が最も明白になる波長であるこの基準は、これらのバンド以外にも見られるが、そのコントラストはずっと低い。570ミクロンの波長は、620ミクロンの周波数に代わって色黒肌に対しても適していることを指摘できるこの周波数は、くまに対する最低閾値よりわずかに低いかもしれないが、他の欠陥の範囲に適切に位置しているように思われる。その結果、約500ミクロンと570ミクロンとのほぼ2つの波長に制限することによって、上記のタイプの皮膚症状を検出可能であることが分かる。しかし、変形実施形態では、色黒肌に対して620ミクロンの周波数と570ミクロンの周波数とを組み合わせ、最適なコントラストを可能にする画像の波長を処理することができる。このようにして、ここでは500ミクロン、570ミクロン、620ミクロンである少なくとも3つの波長を用いることが有利である。色素沈着ほくろとそばかすは、その例であるは、主にメラニンによる吸収によって跡がつく色白肌の場合、主に約500nmで指数関数的に減少する。それに対して、色黒肌の場合、肌全体に多量のメラニンが存在し、また、信号対ノイズ比が約500nmで下がるので、色素沈着が見える範囲が560-630nmに移行する。くまは、ヘモグロビンのピークを中心として非常に目立つ。これは、おそらく、くまができる位置の肌が繊細であり、したがって、血管の吸収性がより優れていることによって説明できる。発色団は、所定の波長の電磁エネルギーを吸収する分子であり、この分子の吸光度により付与される特徴的な収量を有することが想起される。たとえば、カロチンは、多数の果物ニンジンなどにそれらの色を付与する発色団であり、この分子は、実際には、可視スペクトルの青の範囲で波長を吸収するので、そのため、補色オレンジと赤だけを反射する。メラニンとヘモグロビンは、肌の機能を理解するために最も重要な発色団である。肌のメラニンは、表皮の主要な発色団である。メラニンには真性メラニンと亜メラニンとの2種類の色素が存在する。ヘモグロビンは、主に赤血球に見られる赤い発色団である。ヘモグロビンが酸素を含む場合、オキシヘモグロビンという。その反対は、デオキシヘモグロビンという。おおざっぱにいえば、表皮は、メラニン層、真皮はヘモグロビン層とみなすことができる。その結果、肌の色は、ヘモグロビンの量とメラニンの量の変化に依存する。オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンは、それらに特徴的な吸収ピークを有し、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの最大吸収は、可視スペクトルの約430nm~550nmで観察される。例として、本発明の実施システム図2または図3のシステムなどは、以下を含んでいる。すなわち、以下を有する画像捕捉装置少なくとも5Mピクセルのセンサオートフォーカスなしの固定焦点以下の波長のLEDλ~500nm、すなわち青-緑色λ~570nm、すなわち黄色-オレンジ色λ~620nm、すなわち赤色白色LED、たとえば白熱タイプ以上の説明では、それ自体で独創的な、次のような複数のポイントを識別できることに気づく。2つの基準にしたがって顔の事前分類を自動的に行う。アルゴリズムは、異なるアルゴリズムを介して、または、異なる画像を入力で取り入れる同じアルゴリズムを介して、または、異なる肌の色のために異なるパラメータを有するアルゴリズムを介して皮膚のさまざまな色に適合される。本発明によれば、新しい被写体の画像を収集して、オペレータの一切の介入なしに自動的にアルゴリズムを選択可能な方法が提供される。皮膚の色に対するACPの結果によって自動的にアルゴリズムを分類するので、使用すべきアルゴリズムまたはパラメータの選択もまた自動的に行われる。事前分類のために使用される基準は次のとおりである。すなわち、肌の色主要基準。写真データベースの470個の画像の頬のゾーンで、ACP主成分分析を用いた調査を実施し、色白肌と色黒肌とを分ける閾値を明らかにすることができた。形態学的基準補助基準。データベースの大半の画像の割り出しすなわち顔の特徴点を測定すること。割り出しは手動で実施可能であるが、好適には自動的に行われる。この割り出しに含まれる情報によって、顔の形態型に応じて顔を分類し、それによって、顔の特徴ゾーン額、鼻、目、口、あご、耳などを容易に明らかにすることができるので、自動処理の簡素化に貢献できる。場合によっては、これらの基準の第1の基準を第2の基準と組み合わせて使用し、顔の事前分類を行って、異なるアルゴリズムにより自動処理する。これにより、非常に重要な長所がもたらされる。皺の検出のためのカーブレット。皺の検出のためのカーブレットすなわち、ウェーブレットを拡張したものを使用する。カーブレットは、ウェーブレット同様の空間的な位置とスケールとを有する一方で、また、方向を有する基底関数を用いる。これによって、長くて薄い構造を検出する場合、カーブレットに高い感度が付与され、所定の一方向を有する構造だけを選択することができる額の水平の皺、あるいは例えば所定の一方向を有する大部分の皺に有効である。グレードに分類するためのSVMの使用。記述子抽出後のグレード分類のためのSVMサポートベクターマシンタイプの方法の使用。学習を必要とするこの方法は、検出によって派生する記述子を確率論に基づいて分類することができる。この方法は、皮膚のグレードを弁別するためにはまだ使用されてはいないようである。画像差分収集方式の適用。照明環境が制御されていないことによるによる問題を回避するために、一方は室内照明で照射され、他方は室内照明と制御照明とにより照射される2つの連続画像の撮影からなるこの方式を適用する。次いで、第1の照明から第2の照明を差し引いて、制御下の照明環境で1つの画像を得る。より一般的には、本発明は、また、処理すべき顔を所望の瞬間に照射することにより差分的に画像を収集するとともに、顔の肌のタイプに応じて自動的にパラメータが選択されるアルゴリズムを用いて幾つかの皮膚症状に対するグレードを計算する装置を用いて、美容術のためのタスクを実行するハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを提案し、これによって、大きな長所がもたらされる。