JP7654921B2 - Skin evaluation method and powder evaluation method - Google Patents
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Description
本発明は、肌の評価方法、及び粉体の評価方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating skin and a method for evaluating powder.
人は、その外観や言動などの様々な要因によって、他者に対して多種多様な印象を与える。その中でも、視覚的な情報、特に顔の見た目は、その人の印象を決める非常に大きな要因の一つであるといえる。 People give a wide variety of impressions to others depending on various factors such as their appearance and behavior. Among these, visual information, especially the appearance of a person's face, is one of the most important factors that determine the impression a person has.
そのため、人の顔の見た目に影響するようなパラメータを取得する技術について研究が行われている。例えば、特許文献１には、被験者の顔面における測定対象部位の輝度を測定し、ヒストグラムを生成して、そのヒストグラムの形状から、被験者の肌の状態を評価する技術が公開されている。 For this reason, research is being conducted into technology for acquiring parameters that affect the appearance of a person's face. For example, Patent Document 1 discloses a technology that measures the luminance of a measurement target area on a subject's face, generates a histogram, and evaluates the subject's skin condition from the shape of the histogram.
特許文献２には、被験者の顔画像を取得し、そこから空間周波数の強度を算出することによって、被験者の年齢を推定する技術が公開されている。 Patent document 2 discloses a technology that estimates the age of a subject by acquiring an image of the subject's face and calculating the intensity of spatial frequencies from the image.
また、若々しい印象を与える要素として肌のハリ感が注目されており、ハリ感を視覚的に評価する手法が開発されている。
特許文献３には、輝度の階調画像から、高輝度領域の面積と中輝度領域の面積比、又は中輝度領域の周囲長比を算出することで、被験者の美容上のハリ感を評価する方法が開示されている。
特許文献４には肌のツヤ部分の存在量とシワ部分の存在量を算出し、被験者の顔の肌のハリ感を評価する方法が開示されている。
Additionally, skin firmness has been attracting attention as a factor in creating a youthful impression, and methods for visually evaluating skin firmness have been developed.
Patent Document 3 discloses a method for evaluating a subject's cosmetic firmness by calculating the area ratio of high brightness areas to medium brightness areas, or the perimeter ratio of medium brightness areas, from a brightness gradation image.
Patent Document 4 discloses a method for evaluating the firmness of a subject's facial skin by calculating the amount of glossy areas and wrinkled areas present on the skin.
本発明者らは、肌のみずみずしさ及びはりについても、肌の撮影画像から抽出された輝度値を用いて評価することができないか鋭意研究を行った。その結果、肌の撮影画像における輝度の変動係数と、肌のみずみずしさ及びはりが関連することを発見した。 The inventors have conducted extensive research into whether it is possible to evaluate the moisture and firmness of skin using luminance values extracted from photographed images of the skin. As a result, they have discovered that the coefficient of variation of luminance in photographed images of the skin is related to the moisture and firmness of the skin.
このような状況に鑑み、本発明の課題は、肌のみずみずしさ及びはりについて評価する方法を提供することにある。また、本発明の課題は、肌にみずみずしさ及びはりを与える粉体を選別するための粉体評価方法を提供することにも関する。 In view of this situation, an object of the present invention is to provide a method for evaluating the moisture and firmness of skin. Another object of the present invention is to provide a powder evaluation method for selecting powders that impart moisture and firmness to the skin.
上記課題を解決する本発明は、被験者の肌画像から、光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価工程と、を備え、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数である、肌の評価方法である。
The present invention, which solves the above-mentioned problems, comprises: a feature extraction step of extracting optically detectable feature amounts from a skin image of a subject;
and an evaluation step of evaluating the freshness and firmness of the subject's skin based on the feature amount,
In this skin evaluation method, the feature amount is a coefficient of variation of brightness within a measurement area set on the skin image.
このように、光学的に検出可能な特徴量として輝度の変動係数を用いることで、肌のみずみずしさ及びはりを評価することができる。 In this way, by using the brightness variation coefficient as an optically detectable feature, it is possible to evaluate the moisture and firmness of the skin.
本発明の好ましい形態では、前記特徴量として、さらに、前記肌画像中の高輝度面積を取得する。
特徴量として輝度の変動係数、及び高輝度面積の２つを用いることで、肌のみずみずしさ及びはりをより正確に評価することができる。
In a preferred embodiment of the present invention, a high luminance area in the skin image is further acquired as the feature amount.
By using the two features, the brightness variation coefficient and the high brightness area, it is possible to more accurately evaluate the moisture and firmness of the skin.
本発明の好ましい形態では、前記評価工程において、前記変動係数の値が０．０６５以下であり、前記高輝度面積が１２０００ピクセル以上である場合に、前記被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価する。 In a preferred embodiment of the present invention, in the evaluation process, if the value of the coefficient of variation is 0.065 or less and the high-brightness area is 12,000 pixels or more, the subject's skin is evaluated as having moisture and firmness.
本発明は、粉体の評価方法であって、
評価粉体を、凸型の曲面を有する皮膚の代替え物に塗布し、
前記評価粉体を塗布した前記代替え物の表面の画像を取得する画像取得工程と、
前記画像より光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量に基づいて、前記評価粉体の有する化粧効果を評価する評価工程と、を備え、
前記特徴量は、前記画像中の輝度の変動係数である、粉体の評価方法にも関する。
The present invention provides a powder evaluation method, comprising the steps of:
The evaluation powder is applied to a skin substitute having a convex curved surface;
an image acquisition step of acquiring an image of the surface of the substitute to which the evaluation powder is applied;
a feature extraction step of extracting optically detectable feature amounts from the image;
and an evaluation step of evaluating the cosmetic effect of the evaluation powder based on the feature amount,
The feature amount also relates to a powder evaluation method, in which the feature amount is a coefficient of variation of brightness in the image.
輝度の変動係数を算出することで、肌にみずみずしさ及びはりを与える化粧効果を付与する粉体を選別することができる。 By calculating the coefficient of variation of brightness, it is possible to select powders that impart a cosmetic effect of giving the skin a fresh and firm look.
また、本発明は、被験者の肌画像から、光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段と、を備え、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数である、肌評価装置である。
The present invention also provides a feature extraction means for extracting optically detectable feature amounts from a skin image of a subject;
and an evaluation means for evaluating the freshness and firmness of the subject's skin based on the feature amount,
The feature amount is a coefficient of variation of brightness within a measurement area set on the skin image, in the skin evaluation device.
また、本発明は、コンピュータを、
被験者の肌画像から、光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段と、して機能させるための肌評価プログラムであり、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数である、肌評価プログラムにも関する。
The present invention also provides a computer comprising:
A feature extraction means for extracting optically detectable features from a skin image of a subject;
a skin evaluation program for causing the program to function as an evaluation means for evaluating freshness and firmness of the skin of the subject based on the feature amount,
The feature amount is a coefficient of variation of brightness within a measurement area set on the skin image.
本発明の肌評価方法によれば、みずみずしさ及びはりを与える肌を評価することができる。
また、本発明の粉体評価方法によれば、肌にみずみずしさ及びはりを与える化粧効果を有する粉体を選別することができる。
According to the skin evaluation method of the present invention, it is possible to evaluate the skin that provides moisture and firmness.
Furthermore, according to the powder evaluation method of the present invention, it is possible to select powders that have the cosmetic effect of imparting moisture and firmness to the skin.
以下、本発明の実施の形態について説明し、本発明の理解に供する。なお、以下の実施の形態は、本発明を具体化した一例であって、特許請求の範囲に記載された範囲内において適宜変更が可能である。 The following describes an embodiment of the present invention to aid in understanding the present invention. Note that the following embodiment is an example of the present invention, and can be modified as appropriate within the scope of the claims.
［１］肌の評価方法
本発明の肌の評価方法は、被験者の肌画像を取得する画像取得工程、肌画像から光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程、特徴量に基づいて被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価工程を含む。
[1] Skin evaluation method The skin evaluation method of the present invention includes an image acquisition step of acquiring a skin image of a subject, a feature extraction step of extracting optically detectable features from the skin image, and an evaluation step of evaluating the moisture and firmness of the subject's skin based on the features.
本発明における「光学的に検出可能な特徴量」としては、例えば、所定の輝度よりも高い輝度を有する高輝度領域の面積（高輝度面積）、輝度等高線のパターン、中輝度領域の複雑度、又は輝度の変動係数が挙げられる。
本発明においては、特徴量として輝度の変動係数を抽出する。
Examples of the "optically detectable feature" in the present invention include the area of a high-luminance region having a luminance higher than a predetermined luminance (high-luminance area), a pattern of luminance contour lines, the complexity of a medium-luminance region, or a coefficient of variation of luminance.
In the present invention, the coefficient of variation of luminance is extracted as the feature amount.
続いて、本発明の肌の評価方法について、抽出する特徴量ごとに例に挙げ、評価方法を詳細に説明する。 Next, we will explain the skin evaluation method of the present invention in detail, giving examples for each feature to be extracted.
（１）輝度の変動係数
以下、特徴量として輝度の変動係数を用いた場合の、肌の評価方法について詳述する。
(1) Luminance Variation Coefficient Hereinafter, a method for evaluating skin tone when the luminance variation coefficient is used as a feature amount will be described in detail.
（ｉ）画像取得工程
画像取得工程では、被験者の肌画像を取得する。肌画像としては、好ましくは頬領域の肌画像を用いる。ここで、肌画像は、一般的なビデオカメラ又はデジタルカメラで撮像した画像を用いてもよい。
(i) Image Acquisition Step In the image acquisition step, a skin image of the subject is acquired. As the skin image, a skin image of the cheek region is preferably used. Here, the skin image may be an image captured by a general video camera or digital camera.
肌画像は、後のステップにおける画像解析に耐え得る程度の解像度を有していることが好ましい。撮像時、後述の特徴量を抽出可能な画素数に応じて、画像の解像度を適宜設定してもよい。 It is preferable that the skin image has a resolution that can withstand image analysis in a later step. When capturing an image, the image resolution may be set appropriately depending on the number of pixels from which the feature amounts described below can be extracted.
また、本発明の肌の評価方法は、肌画像を撮像する工程を含む必要はなく、予め取得した肌画像を用いて以下の工程を行ってもよい。 In addition, the skin evaluation method of the present invention does not need to include a step of capturing a skin image, and the following steps may be performed using a previously acquired skin image.
（ｉｉ）特徴量抽出工程
次に、取得した肌画像について画像処理を行う。本発明においては、８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換することが好ましい。また、画像処理において、画像の画素数を好ましくは２０００×２０００～１２００×１２００ピクセル、より好ましくは１８００×１８００～１４００×１４００ピクセルとすることが好ましい。具体的には、取得した肌画像を、画素数１６００×１６００ピクセルの画像とすることが好ましい。
(ii) Feature Extraction Step Next, image processing is performed on the acquired skin image. In the present invention, it is preferable to convert to 8-bit grayscale (256 gradations). In addition, in the image processing, the number of pixels of the image is preferably 2000×2000 to 1200×1200 pixels, more preferably 1800×1800 to 1400×1400 pixels. Specifically, it is preferable to make the acquired skin image an image with a pixel count of 1600×1600 pixels.
また、画像処理において、画像中のノイズをとるため、平均化フィルターにて処理することができる。本発明においては、平均化フィルター処理を１～３回行った画像を用いることが好ましい。 In addition, in image processing, an averaging filter can be used to remove noise from the image. In the present invention, it is preferable to use an image that has been subjected to averaging filter processing one to three times.
続いて、肌画像上に特徴量を抽出する評価領域を設定する。評価領域は、頬の中輝度領域から高輝度領域に設定することが好ましい。 Next, an evaluation area is set on the skin image from which features are extracted. It is preferable to set the evaluation area in the medium to high luminance area of the cheek.
ここで、本発明にいう「高輝度領域」とは、画像中において所定の輝度よりも高い輝度を有する領域である。例えば、画像処理において輝度を直接抽出し、画像中において最も高い輝度（最高輝度）から一定範囲内の輝度を高輝度領域と定めることができる。具体的には、階調変換した画像について、一定階調以上の部分を高輝度領域と定めることができ、より具体的には、最高輝度を基準とし、好ましくは上位７５％以上、より好ましくは上位７８％以上、さらに好ましくは上位８０％以上の領域を高輝度領域と定めることができる。 Here, the "high brightness area" in the present invention is an area in an image that has a brightness higher than a predetermined brightness. For example, the brightness can be directly extracted in image processing, and the brightness within a certain range from the highest brightness (maximum brightness) in the image can be defined as the high brightness area. Specifically, for a tone-converted image, a portion of a certain tone or higher can be defined as the high brightness area. More specifically, based on the maximum brightness, the area can be defined as preferably the top 75% or higher, more preferably the top 78% or higher, and even more preferably the top 80% or higher.
また、特定の輝度の範囲を高輝度領域と定めてもよく、例えば、画像処理において画像を８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した場合、２００階調以上の領域を高輝度領域と定めることが好ましい。 A specific brightness range may also be defined as a high brightness area. For example, if an image is converted to 8-bit grayscale (256 gradations) during image processing, it is preferable to define an area with 200 gradations or more as a high brightness area.
また、本発明における中輝度領域とは、特定範囲の階調を中輝度領域と定めることができ、より具体的には、最高輝度を最高点とし、好ましくは上位５５～７５％、より好ましくは上位６０～７３％、さらに好ましくは上位６２～７１％の領域を中輝度領域と定めることができる。 In addition, the mid-luminance region in the present invention can be defined as a specific range of gradations, and more specifically, the maximum luminance can be defined as the highest point, and preferably the top 55 to 75%, more preferably the top 60 to 73%, and even more preferably the top 62 to 71%.
また、特定の輝度の範囲を中輝度領域と定めてもよく、例えば、画像処理において画像を８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した場合には、１６０～１８０階調の範囲を中輝度領域と定めることが好ましい。 A specific brightness range may also be defined as the mid-brightness region. For example, if an image is converted to 8-bit grayscale (256 gradations) during image processing, it is preferable to define the range of 160 to 180 gradations as the mid-brightness region.
なお、本発明において輝度を具体的な数値で規定する場合、該輝度は、画像を８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した場合における画素値のことを示す。 In addition, when brightness is specified as a specific numerical value in this invention, the brightness indicates the pixel value when the image is converted to 8-bit grayscale (256 gradations).
評価領域は、好ましくは輝度が１５０～１８５階調、より好ましくは１５５～１８５階調、より好ましくは１６０～１８０階調の範囲に設定することが好ましい。
また、評価領域は、具体的には以下の方法で定めることができる。すなわち、目の脇から下ろした垂線と、小鼻の脇から伸ばした水平線の交点を基準とし、該交点から一定範囲を評価領域とすることができる。例えば、左頬の画像を用いる場合、前記交点の左下３００×２４０ピクセルの長方形の範囲を、評価領域Ａとすることができる（図１参照）。
The evaluation region is preferably set in a range of luminance from 150 to 185 gradations, more preferably from 155 to 185 gradations, and even more preferably from 160 to 180 gradations.
Specifically, the evaluation area can be determined by the following method. That is, the intersection of a perpendicular line drawn from the side of the eye and a horizontal line drawn from the side of the nostril is used as the reference point, and a certain range from the intersection can be determined as the evaluation area. For example, when an image of the left cheek is used, a rectangular range of 300 x 240 pixels to the lower left of the intersection can be determined as evaluation area A (see FIG. 1).
続いて、評価領域内の輝度を画素ごとに抽出し、抽出した輝度から得た標準偏差及び平均値の値を用いて変動係数を算出する。 Next, the brightness within the evaluation area is extracted for each pixel, and the coefficient of variation is calculated using the standard deviation and average value obtained from the extracted brightness.
（ｉｉｉ）特徴量の評価工程
評価工程において、算出された輝度の変動係数が所定の値以下である場合に、被験者の肌は被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。
具体的には、上記特徴量抽出工程で算出した輝度の変動係数の値が好ましくは０．０６５以下、より好ましくは０．０６３以下、さらに好ましくは０．０６０以下である場合に、被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。
(iii) Feature Amount Evaluating Step In the evaluating step, when the calculated brightness variation coefficient is equal to or less than a predetermined value, the subject's skin can be evaluated as having moisture and firmness.
Specifically, when the value of the brightness variation coefficient calculated in the feature extraction process is preferably 0.065 or less, more preferably 0.063 or less, and even more preferably 0.060 or less, the subject's skin can be evaluated as having freshness and firmness.
（２）高輝度面積
以下、特徴量として高輝度面積を用いた場合の、肌の評価方法について詳述する。
(2) High Luminance Area: A method for evaluating skin when a high luminance area is used as a feature amount will now be described in detail.
（ｉ）画像取得工程
画像取得工程の手順は、上記（１）輝度の変動係数の記載を援用することができる。
(i) Image Acquisition Step The procedure of the image acquisition step can be based on the description of the above (1) Luminance Variation Coefficient.
（ｉｉ）特徴量抽出工程
次に、取得した肌画像について画像処理を行う。画像処理は、８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換することが好ましい。また、画像処理の詳細は、上記（１）輝度の変動係数の記載を援用することができる。
(ii) Feature Extraction Step Next, image processing is performed on the acquired skin image. The image processing is preferably performed by converting the image into 8-bit grayscale (256 gradations). For details of the image processing, the description of the above (1) Luminance Variation Coefficient can be used.
また、画像処理工程において、８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換後の画像について、さらに１０～２０階調毎に等高線を設け、等高線画像を作成してもよい。得られた等高線画像を用いることで、高輝度面積を抽出する範囲を明確にすることができる。 In the image processing step, the image converted to 8-bit grayscale (256 gradations) may be further divided into contour lines every 10 to 20 gradations to create a contour image. By using the resulting contour image, it is possible to clarify the range in which high-luminance areas are extracted.
続いて、得られた肌画像から、高輝度面積を抽出する。高輝度面積の抽出は、高輝度領域における画像のピクセル数を算出することが好ましい。
なお、高輝度面積の抽出における「高輝度領域」の範囲は、（１）輝度の変動係数と同様の方法で設定することができ、具体的には、画像処理において画像を８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した場合における、２００階調以上の領域を高輝度領域と定めることが好ましい。
Next, a high luminance area is extracted from the obtained skin image. The high luminance area is preferably extracted by calculating the number of pixels in the high luminance area of the image.
The range of the "high-brightness region" in extracting the high-brightness area can be set in a manner similar to that of (1) the coefficient of variation of brightness. Specifically, when an image is converted to 8-bit grayscale (256 gradations) in image processing, it is preferable to define the high-brightness region as an area with 200 gradations or more.
（ｉｉｉ）特徴量の評価工程
評価工程において、算出された高輝度面積が所定の値以上である場合に、被験者の肌は被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。
具体的には、上記特徴量抽出工程で抽出した高輝度面積が、好ましくは１２０００ピクセル以上、より好ましくは１３０００ピクセル以上、より好ましくは１４０００ピクセル以上である場合に、被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。
(iii) Feature Amount Evaluating Step In the evaluating step, if the calculated high luminance area is equal to or greater than a predetermined value, the subject's skin can be evaluated as having moisture and firmness.
Specifically, when the high-brightness area extracted in the feature extraction process is preferably 12,000 pixels or more, more preferably 13,000 pixels or more, and more preferably 14,000 pixels or more, the subject's skin can be evaluated as having moisture and firmness.
本発明の肌の評価方法は、特徴量として、輝度の変動係数と高輝度面積を抽出し、両者の値に基づいて肌のみずみずしさ及びはりについて評価する形態であることが好ましい。
輝度の変動係数と高輝度面積の両方を指標とすることで、肌のみずみずしさ及びはりについてより正確に評価することができる。
The skin evaluation method of the present invention preferably extracts a luminance variation coefficient and a high luminance area as feature quantities, and evaluates the moisture and firmness of the skin based on both values.
By using both the luminance variation coefficient and the high luminance area as indices, the moisture and firmness of the skin can be evaluated more accurately.
また、本発明は、異なる２以上の肌画像を用いた肌の評価方法であってもよい。すなわち、複数の肌画像からそれぞれ特徴量を抽出し、得られた特徴量に基づいて肌のみずみずしさ及びはりについて評価することができる。 The present invention may also be a method for evaluating skin using two or more different skin images. That is, features are extracted from each of the multiple skin images, and the moisture and firmness of the skin can be evaluated based on the obtained features.
複数の肌画像は、同一被験者の異なる肌領域から取得されたものであってもよく、同一被験者の同一の肌領域から取得されたものであってもよい。 The multiple skin images may be taken from different skin regions of the same subject, or may be taken from the same skin region of the same subject.
同一の肌領域から取得された肌画像を用いる場合、所定の肌領域からある時点（第１の時点）の肌画像（第１の肌画像）を取得し、その後（すなわち、第２の時点）に同一の肌領域から再び肌画像（第２の肌画像）を取得し、各肌画像から算出した特徴量に基づいて肌のみずみずしさ及びはりについて評価することができる。 When using skin images obtained from the same skin area, a skin image (first skin image) is obtained from a specific skin area at a certain point in time (first point in time), and then a skin image (second skin image) is obtained again from the same skin area later (i.e., at a second point in time), and the moisture and firmness of the skin can be evaluated based on the features calculated from each skin image.
上記実施形態の例として、化粧料使用前の肌のみずみずしさ及びはりと、化粧料使用後の肌のみずみずしさ及びはりを比較する形態を挙げることができる。すなわち、被験者の化粧料使用前の肌（例えば、素肌）の肌画像（第１の肌画像）を取得し、化粧料使用後の同一被験者の肌画像（第２の肌画像）を取得し、第１の肌画像及び第２の肌画像から取得した特徴量を比較することで、被験者の肌のみずみずしさ及びはりについて評価することができる。 An example of the above embodiment is a form in which the moisture and firmness of the skin before the use of cosmetics is compared with the moisture and firmness of the skin after the use of cosmetics. That is, a skin image (first skin image) of the subject's skin (e.g., bare skin) before the use of cosmetics is obtained, a skin image (second skin image) of the same subject after the use of cosmetics is obtained, and the feature amounts obtained from the first skin image and the second skin image are compared, thereby making it possible to evaluate the moisture and firmness of the subject's skin.
上述の化粧料としては、スキンケアに用いる化粧水、乳液、美容液等の基礎化粧料や、ファンデーション、下地等のメーキャップ化粧料の何れを用いても良いが、本発明は、メーキャップ化粧料の使用前後の肌のみずみずしさ及びはりについて評価するために用いることが好ましい。 The above-mentioned cosmetic product may be any basic cosmetic product used for skin care, such as lotion, milky lotion, or serum, or makeup cosmetic product, such as foundation or primer, but it is preferable to use the present invention to evaluate the freshness and firmness of the skin before and after the use of a makeup cosmetic product.
このように同一の肌領域について、異なる時点における肌のみずみずしさ及びはりを評価する場合、（ｉｉｉ）特徴量の評価工程は、上述のように特徴量の基準値を満たすか否かで判断することもできるし、以下のように複数の肌画像に由来する特徴量を相互に比較することにより行うこともできる。 When evaluating the freshness and firmness of the skin at different points in time for the same skin area in this way, (iii) the feature evaluation process can be performed by determining whether or not the feature satisfies a reference value as described above, or by comparing the features derived from multiple skin images with each other as described below.
例えば、特徴量として輝度の変動係数を用いる場合、第２の時点における変動係数が、第１の時点における変動係数よりも小さい場合に、被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。 For example, when the coefficient of variation of brightness is used as a feature, if the coefficient of variation at the second time point is smaller than the coefficient of variation at the first time point, the subject's skin can be evaluated as having moisture and firmness.
特徴量として高輝度面積を用いる場合、第２の時点における高輝度面積が、第１の時点における高輝度面積よりも大きい場合に、被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価することができる。 When high-luminance area is used as a feature, if the high-luminance area at the second time point is larger than the high-luminance area at the first time point, the subject's skin can be evaluated as having moisture and firmness.
なお、上述した高輝度面積、及び輝度の変動係数の解析には、画像処理ソフトウェアはオープンソースの「ＩｍａｇｅＪ」など公知のソフトウェアを用いることができる。 To analyze the high brightness area and the brightness variation coefficient described above, publicly known image processing software such as the open source "ImageJ" can be used.
また、本発明の肌の評価方法は、化粧料の販売、カウンセリング、エステティック等の美容目的で行う顧客の肌の評価のために用いることができる。 The skin evaluation method of the present invention can also be used to evaluate a customer's skin for beauty purposes, such as cosmetic sales, counseling, and esthetics.
［２］粉体の評価方法
本発明の粉体の評価方法は、評価粉体を塗布した皮膚代替え物の表面の画像を取得する画像取得工程と、画像より光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、特徴量に基づいて評価粉体の有する化粧効果を評価する評価工程を有する。
[2] Powder evaluation method The powder evaluation method of the present invention includes an image acquisition step of acquiring an image of the surface of a skin substitute to which an evaluation powder has been applied, a feature extraction step of extracting optically detectable features from the image, and an evaluation step of evaluating the cosmetic effect of the evaluation powder based on the features.
前記特徴量は、上述の［１］肌の評価方法の記載を援用することができ、特に、特徴量として輝度の変動係数を抽出することが好ましい。 The feature quantity can be determined by referring to the description of the skin evaluation method described above in [1], and it is particularly preferable to extract the brightness variation coefficient as the feature quantity.
続いて、本発明の粉体の評価方法について、特徴量として輝度の変動係数を用いた場合の、粉体の評価方法について詳述する。 Next, we will explain in detail the powder evaluation method of the present invention when the brightness variation coefficient is used as a feature quantity.
（ｉ）画像取得工程
まず、皮膚の代替え物の表面に評価粉体を塗布する。評価粉体は、一定量の乳液を塗布した後、規定量（例えば、０．１ｇ）の評価粉体をブラシまたは指で均一になるように塗布することが好ましい。
(i) Image Acquisition Step First, the evaluation powder is applied to the surface of the skin substitute. It is preferable to apply a certain amount of emulsion and then apply a specified amount (e.g., 0.1 g) of the evaluation powder evenly with a brush or fingers.
ここで、本発明の粉体の評価方法に用いる皮膚の代替え物は、色彩、質感や弾力性、毛穴などの表面形状等について、人の皮膚を模したものを用いることが好ましい。例えば、市販の人工皮膚、立体肌模型、ドール、風船、果物、合成皮革等などを皮膚の代替物として用い、それに評価粉体を塗布することで特徴量の解析を行うことができる。
本発明においては、好ましくは中央凸型の立体肌模型、又はドールを用いる。このような立体肌模型としては、ビューラックス社製のバイオスキン弾力モデルが挙げられる。
Here, the skin substitute used in the powder evaluation method of the present invention is preferably one that imitates human skin in terms of color, texture, elasticity, surface shape such as pores, etc. For example, commercially available artificial skin, three-dimensional skin models, dolls, balloons, fruits, synthetic leather, etc. can be used as skin substitutes and the evaluation powder can be applied thereto to analyze the feature quantities.
In the present invention, a three-dimensional skin model or doll with a central convexity is preferably used. An example of such a three-dimensional skin model is the Bioskin Elasticity Model manufactured by Bealux.
あるいは、人の表情の変化時における毛穴などの皮膚の表面形状の変化を模した試料を作成し、それを皮膚の代替え物として用いてもよい。このような試料を用いることによって、粉体の塗布により求める化粧効果が生じるかを簡便に評価することができる。 Alternatively, a sample can be created that mimics the changes in the surface shape of skin, such as pores, that occur when a person's facial expression changes, and used as a substitute for skin. By using such a sample, it is possible to easily evaluate whether the application of the powder produces the desired cosmetic effect.
続いて、塗布後の皮膚の代替え物の上部鉛直方向から、一定量の光を照射しながら、立体肌模型の画像を取得する。立体肌模型に照射する光の照射角度は、立体模型の頂点から垂直方向に伸ばした延長線上に光源を設定し、立体肌模型に対し均等に光が照射されるように設定する。また、立体肌模型に照射する光量は、評価粉体塗布前の皮膚の代替え物において、高輝度面積が皮膚の代替え物の総面積のうち３％～３５％以下となるように調節することが好ましい。 Next, an image of the three-dimensional skin model is obtained while irradiating a certain amount of light vertically from above the skin substitute after application. The irradiation angle of the light irradiated onto the three-dimensional skin model is set so that the light is evenly irradiated onto the three-dimensional skin model by setting the light source on a line extending vertically from the apex of the three-dimensional model. In addition, it is preferable to adjust the amount of light irradiated onto the three-dimensional skin model so that the high brightness area of the skin substitute before application of the evaluation powder is 3% to 35% or less of the total area of the skin substitute.
（ｉｉ）特徴量の抽出工程
上述の画像取得工程で得られた画像から輝度を抽出し、当該輝度から得た標準偏差及び平均値の値を用いて変動係数を算出する。変動係数は、中輝度以下の領域における輝度の値を用いて算出することが好ましく、好ましくは１８０階調以下、より好ましくは１７０階調以下、特に好ましくは１６０階調以下の値を用いて変動係数を算出する。
(ii) Feature Extraction Step Luminance is extracted from the image obtained in the image acquisition step, and a coefficient of variation is calculated using the standard deviation and average value obtained from the luminance. The coefficient of variation is preferably calculated using a luminance value in a region of medium luminance or less, and is preferably calculated using a value of 180 gradations or less, more preferably 170 gradations or less, and particularly preferably 160 gradations or less.
なお、抽出工程では、取得画像中の皮膚の代替え物のうち、皮膚の代替え物として認識できる部分を抽出対象領域とする。例えば、中心凸型の立体肌模型を用いる場合、皮膚の代替え物として利用できるドーム部分を、抽出対象領域とする。 In the extraction process, the portion of the skin substitute in the acquired image that can be recognized as a skin substitute is set as the extraction target region. For example, when using a centrally convex three-dimensional skin model, the dome portion that can be used as a skin substitute is set as the extraction target region.
また、中央凸型の立体肌模型を用いて輝度の変動係数を算出する場合、輝度は、画像中の立体肌模型の中心に設けた垂線上に分布するものを抽出することが好ましい。具体的には、立体肌模型画像の中心に垂直線を設け、該垂直線上の輝度を抽出する。得られた輝度のうち、１６０階調以下の輝度の値を用いて算出した変動係数を、後述の評価工程で用いる輝度の変動係数の値とすることができる。 When calculating the luminance variation coefficient using a centrally convex three-dimensional skin model, it is preferable to extract the luminance distributed on a perpendicular line drawn at the center of the three-dimensional skin model in the image. Specifically, a vertical line is drawn at the center of the three-dimensional skin model image, and the luminance on the perpendicular line is extracted. Of the obtained luminance, the variation coefficient calculated using the luminance values below 160 gradations can be used as the luminance variation coefficient value used in the evaluation process described below.
（ｉｉｉ）特徴量の評価工程
評価工程では、算出した輝度の変動係数を評価する。本発明においては、輝度の変動係数が、好ましくは０．０８以下、より好ましくは０．０７以下、さらに好ましくは０．０６以下である場合に、評価粉体は、肌にみずみずしさ及びはりを与える化粧効果に寄与する粉体であると評価することができる。
(iii) Feature Evaluation Step In the evaluation step, the calculated luminance variation coefficient is evaluated. In the present invention, when the luminance variation coefficient is preferably 0.08 or less, more preferably 0.07 or less, and even more preferably 0.06 or less, the powder to be evaluated can be evaluated as a powder that contributes to the cosmetic effect of imparting moisture and firmness to the skin.
本発明の粉体の評価方法は、単一成分から成る粉体の評価のために用いても良いし、複数の粉体の混合物を評価するために用いても良い。 The powder evaluation method of the present invention may be used to evaluate a powder consisting of a single component, or may be used to evaluate a mixture of multiple powders.
［３］肌の評価装置
以下、本発明の肌の評価装置について、図２を参照しながら説明を加える。なお、本発明の色ムラ表示装置は、上記［１］の項目で説明した肌の評価方法を実施するための装置である。したがって、上記［１］に係る説明は、以下の装置に関しても妥当する。
[3] Skin evaluation device The skin evaluation device of the present invention will be described below with reference to Fig. 2. The color unevenness display device of the present invention is a device for implementing the skin evaluation method described in the above item [1]. Therefore, the description related to the above item [1] also applies to the following device.
図２に示すように、本発明の肌の評価装置１は、被験者の肌画像を取得する画像取得手段１１と、肌画像から光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段１２と、特徴量抽出手段１２で得られた特徴量に基づいて、被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段１３と、特徴量の抽出及び肌の評価に必要な各種の式を記憶する記憶部１４と、肌の評価結果を任意の表示装置に送信する表示手段１５を備える。 As shown in FIG. 2, the skin evaluation device 1 of the present invention includes an image acquisition means 11 for acquiring a skin image of a subject, a feature extraction means 12 for extracting optically detectable features from the skin image, an evaluation means 13 for evaluating the moisture and firmness of the subject's skin based on the features acquired by the feature extraction means 12, a memory unit 14 for storing various formulas required for extracting the features and evaluating the skin, and a display means 15 for transmitting the skin evaluation results to an arbitrary display device.
画像取得手段１１は、肌の表面を撮像するものであり、肌の表面画像を入力し、色の要素を数値化した信号に変換するものである。信号としては、肌状態を表すことができるものであれば特に限定されないが、例えばＲＧＢ信号、マンセル信号、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号（ＪＩＳ Ｚ８７２９）、ＸＹＺ信号、明度、色相及び彩度を表す信号等が挙げられる。なお、画像取得手段１１として、一般的なビデオカメラ又はデジタルカメラを用いることができる。 The image acquisition means 11 is for capturing an image of the skin surface, inputting the skin surface image and converting it into a signal that quantifies color elements. The signal is not particularly limited as long as it can represent the skin condition, and examples of the signal include RGB signals, Munsell signals, L * a * b * signals (JIS Z8729), XYZ signals, and signals representing lightness, hue, and saturation. Note that a general video camera or digital camera can be used as the image acquisition means 11.
特徴量抽出手段１２は、画像取得手段１１から出力された肌画像から所定の特徴量を抽出する。前記特徴量としては、［１］に記載の特徴量を好ましく挙げることができ、中でも輝度の変動係数を抽出することが好ましい。また、特徴量として、輝度の変動係数と共に、高輝度面積を抽出する形態も好ましく例示できる。 The feature extraction means 12 extracts a predetermined feature from the skin image output from the image acquisition means 11. The feature can be preferably the feature described in [1], and in particular, it is preferable to extract the brightness variation coefficient. In addition to the brightness variation coefficient, a form in which a high brightness area is extracted as a feature can also be preferably exemplified.
評価手段１３は、特徴量抽出手段１２で得られた特徴量に基づいて、被験者の肌のみずみずしさ及びはりについて評価する。 The evaluation means 13 evaluates the moisture and firmness of the subject's skin based on the features obtained by the feature extraction means 12.
記憶部１４は、本発明の肌の評価装置が機能する上で必要なプログラム、並びに、特徴量の抽出及び肌の評価に必要な各種式を記憶する。 The memory unit 14 stores the programs necessary for the functioning of the skin evaluation device of the present invention, as well as various formulas necessary for extracting features and evaluating the skin.
表示手段１５は、評価手段１３によって得られた肌の評価結果を、任意の表示装置に送信する。任意の表示装置としては、液晶ディスプレイ等が挙げられる。 The display means 15 transmits the skin evaluation results obtained by the evaluation means 13 to an arbitrary display device. An example of the arbitrary display device is a liquid crystal display.
なお、本発明においては、上記の構成を必ずしも備える必要はなく、例えば、被験者の肌画像から光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段１２と、特徴量抽出手段１２で得られた特徴量に基づいて、被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段１３と、を備える、肌の評価装置の形態であってもよい。 The present invention does not necessarily have to have the above configuration, and may take the form of a skin evaluation device that includes, for example, feature extraction means 12 that extracts optically detectable features from a skin image of a subject, and evaluation means 13 that evaluates the moisture and firmness of the subject's skin based on the features obtained by the feature extraction means 12.
［４］肌の評価プログラム
本発明の肌の評価プログラムは、コンピュータ、その他の装置、機械等を、被験者の肌画像を取得する画像取得手段１１と、肌画像から光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段１２と、特徴量抽出手段１２で得られた特徴量に基づいて、被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段１３と、特徴量の抽出及び肌の評価に必要な各種の式を記憶する記憶部１４と、肌の評価結果を任意の表示装置に送信する表示手段１５と、として機能させる（図２参照）。
[4] Skin evaluation program The skin evaluation program of the present invention causes a computer, other device, machine, etc. to function as image acquisition means 11 for acquiring a skin image of a subject, feature extraction means 12 for extracting optically detectable features from the skin image, evaluation means 13 for evaluating the moisture and firmness of the subject's skin based on the features obtained by the feature extraction means 12, a memory unit 14 for storing various formulas necessary for feature extraction and skin evaluation, and display means 15 for transmitting the skin evaluation results to an arbitrary display device (see Figure 2).
ここで、特徴量抽出手段１２は、特徴量として輝度の変動係数を抽出することを特徴とする。 Here, the feature extraction means 12 is characterized by extracting the brightness variation coefficient as the feature.
なお、本発明においては、上記の構成全てを機能させるプログラムである必要はなく、例えば、コンピュータ、その他の装置、機械等を、被験者の肌画像から光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段１２と、特徴量抽出手段１２で得られた特徴量に基づいて、被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段１３と、として機能させる、肌の評価プログラムの形態であってもよい。 In addition, the present invention does not necessarily have to be a program that causes all of the above components to function. For example, the present invention may be in the form of a skin evaluation program that causes a computer or other device or machine to function as feature extraction means 12 that extracts optically detectable features from a skin image of a subject, and evaluation means 13 that evaluates the moisture and firmness of the subject's skin based on the features obtained by the feature extraction means 12.
本発明の肌の評価プログラムは、上記［１］肌の評価方法、及び［３］肌の評価装置に係るプログラムである。したがって、上記［１］及び［３］に係る説明は、本発明の肌の評価プログラムに関しても妥当する。 The skin evaluation program of the present invention is a program related to the above-mentioned [1] skin evaluation method and [3] skin evaluation device. Therefore, the above-mentioned explanations related to [1] and [3] also apply to the skin evaluation program of the present invention.
（実施例１）
以下の手順で、パネラーの肌のみずみずしさ及びはりと、輝度の変動係数の相関について評価した。
Example 1
The correlation between the moisture and firmness of the panelists' skin and the coefficient of variation of luminance was evaluated according to the following procedure.
＜評価手順＞
（１）パネラーの選定
（１－１）２０代～４０代女性（Ｎ＝４８）をパネラーとして選出し、該パネラーの素肌をＶＩＳＩＡ（登録商標） Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎにて撮影した。
<Evaluation procedure>
(1) Selection of Panelists (1-1) Women in their 20s to 40s (N=48) were selected as panelists, and their bare skin was photographed using VISIA (registered trademark) Evolution.
（１－２）得られた肌画像に基づいて、パネラーを「みずみずしさ及びはりのある人」、「みずみずしさ及びはりのない人」、「どちらともいえない」の３段階に分類した。このうち、顕著にみずみずしさ及びはりのあるパネラーと、みずみずしさ及びはりのないパネラーを各９名選定した。 (1-2) Based on the obtained skin images, the panelists were classified into three categories: "those with moisture and firmness," "those without moisture and firmness," and "can't say." Of these, nine panelists were selected as having significantly more moisture and firmness, and nine panelists as not having moisture and firmness.
（２）画像処理
（２－１）得られた肌画像を、平均化フィルターにて処理し、画素を調節後、８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した。
(2) Image Processing (2-1) The obtained skin image was processed with an averaging filter to adjust the pixels, and then converted to 8-bit grayscale (256 gradations).
（２－２）変換後の肌画像について、目の脇から下ろした垂線と、小鼻の脇から伸ばした水平線の交点を基準とし、該中心から左下に３００×２４０ピクセルの範囲の長方形の範囲を、評価領域とした。評価領域内の輝度は、１６０～１８０階調であった。 (2-2) For the converted skin image, the intersection of a perpendicular line drawn from the side of the eye and a horizontal line drawn from the side of the nostril was used as the reference point, and a rectangular area of 300 x 240 pixels from the center to the lower left was used as the evaluation area. The brightness within the evaluation area was 160 to 180 gradations.
（２－３）評価領域内の輝度を用いて、画素単位の輝度の平均値及び標準偏差を算出し、これらの値を用いて輝度の変動係数を算出した。この時、画像処理ソフトとしてＩｍａｇｅ Ｊを使用した。 (2-3) The brightness in the evaluation area was used to calculate the average brightness and standard deviation for each pixel, and these values were used to calculate the brightness variation coefficient. Image J was used as the image processing software.
（２－４）また、８ｂｉｔグレースケール（２５６階調）に変換した肌画像について、エクセルの等高線を用いて１０～２０階調毎に等高線を設け、別途等高線画像を作成した。 (2-4) In addition, for the skin image converted to 8-bit grayscale (256 gradations), contour lines were set every 10 to 20 gradations using Excel contour lines, and a separate contour image was created.
＜結果＞
図３に示すように、肌が「みずみずしさ及びはりのある人」に分類されたパネラーと「みずみずしさ及びはりのない人」に分類されたパネラーの間では、輝度の変動係数に有意な差が見られた。これにより、肌にみずみずしさ及びはりのある人は、肌の変動係数の値が小さいことが明らかとなった。
<Results>
As shown in Figure 3, a significant difference was observed in the coefficient of variation of brightness between panelists whose skin was classified as "moist and firm" and panelists whose skin was classified as "not moist and firm." This revealed that people whose skin was moist and firm had a smaller coefficient of variation of skin.
また、図４は、「みずみずしさ及びはりのある人」（パネラー１～３）と「みずみずしさ及びはりのない人」（パネラー４～６）の実際の肌状態を示す写真と輝度の変動係数の対応関係を示す。
肌が「みずみずしさ及びはりのある人」に分類されたパネラー１～３は、評価領域内の輝度の変動係数が０．０５よりも低くなっていた（図４（ａ））。一方、肌が「みずみずしさ及びはりのない人」に分類されたパネラー４～６は、評価領域内の変動係数がパネラー１～３よりも高い結果となった（図４（ｂ））。
FIG. 4 shows the correspondence between the photographs showing the actual skin conditions of "people with moisture and firmness" (panelers 1 to 3) and "people without moisture and firmness" (panelers 4 to 6) and the coefficient of variation of brightness.
Panelists 1 to 3, whose skin was classified as "moist and firm," had a coefficient of variation of brightness within the evaluation region that was lower than 0.05 (FIG. 4 (a)).On the other hand, Panelists 4 to 6, whose skin was classified as "not moist and firm," had a coefficient of variation within the evaluation region that was higher than that of Panelists 1 to 3 (FIG. 4 (b)).
以上より、輝度の変動係数と肌のみずみずしさ及びはりに相関があることが明らかとなった。 From the above, it became clear that there is a correlation between the coefficient of variation of brightness and the moisture and firmness of the skin.
（実施例２）
みずみずしさ及びはりのある肌と評価されたパネラー７について、素肌とクリームファンデーションを塗布後の肌の状態を、ＶＩＳＩＡ（登録商標）Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎを用いて撮影した。肌画像は、頬を含む領域を撮影した。
得られた肌画像から、特徴量として輝度の変動係数及び高輝度面積を算出し、ファンデーション塗布前後の肌のみずみずしさ及びはりについて評価した。
Example 2
For panelist 7, whose skin was evaluated as fresh and firm, the skin condition of the bare skin and the skin condition after applying a cream foundation were photographed using VISIA (registered trademark) Evolution. The skin images were taken of the area including the cheeks.
From the obtained skin images, the coefficient of variation of brightness and the high brightness area were calculated as features, and the freshness and firmness of the skin before and after the application of foundation were evaluated.
輝度の変動係数の算出は、上記実施例１の（２）画像処理と同様の方法で行った。図５における等高線画像は、画像編集後のパネラー７の頬領域を示し、頬上の長方形は輝度の変動係数の評価領域を示す。また、高輝度面積の算出は、以下の手順に従って行った。 The luminance variation coefficient was calculated in the same manner as in (2) Image processing in Example 1. The contour image in Fig. 5 shows the cheek area of panelist 7 after image editing, and the rectangle on the cheek shows the evaluation area for the luminance variation coefficient. The high luminance area was calculated according to the following procedure.
・高輝度面積の算出
上述の（２－４）と同様に、肌画像から等高線画像を取得した。得られた等高線画像において、２００階調以上の面積を高輝度面積として抽出した。
Calculation of high luminance area As in (2-4) above, a contour image was obtained from the skin image. In the obtained contour image, an area with 200 gradations or more was extracted as a high luminance area.
＜結果＞
図５に示すように、ファンデーション塗布後の肌は、素肌と比較して、輝度の変動係数が減少し、高輝度面積が増大していた。よって、ファンデーションを塗布することにより、パネラー７の肌のみずみずしさ及びはりが向上したと判断することができる。
<Results>
5, the skin after application of the foundation had a decreased coefficient of variation in luminance and an increased high luminance area compared to bare skin. Therefore, it can be determined that application of the foundation improved the freshness and firmness of the skin of panelist 7.
このように、本発明の肌の評価方法を用いれば、ファンデーション等の化粧料塗布前後における、肌のみずみずしさ及びはりの変化について簡便かつ正確に評価することができる。 In this way, by using the skin evaluation method of the present invention, it is possible to easily and accurately evaluate changes in skin moisture and firmness before and after application of a cosmetic product such as foundation.
本発明は、化粧料の販売、カウンセリング、エステティック等の場面における顧客の肌の評価や、化粧料の研究開発における評価や設計などに利用できる。 The present invention can be used to evaluate customers' skin in situations such as cosmetic sales, counseling, and esthetics, as well as for evaluation and design in the research and development of cosmetics.
１ 肌評価装置
１１ 画像取得手段
１２ 特徴量抽出手段
１３ 評価手段
１４ 記憶部
１５ 表示手段
REFERENCE SIGNS LIST 1 skin evaluation device 11 image acquisition means 12 feature extraction means 13 evaluation means 14 storage unit 15 display means
Claims (5)
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価工程と、を備え、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数であり、
前記評価工程において、前記変動係数の値が０．０６５以下である場合に、前記被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価する、肌の評価方法。 A feature extraction step of extracting optically detectable features from a skin image of a subject;
and an evaluation step of evaluating the freshness and firmness of the subject's skin based on the feature amount,
the feature amount is a coefficient of variation of luminance within a measurement area set on the skin image,
A skin evaluation method, wherein in the evaluation step, the subject's skin is evaluated as having moisture and firmness if the value of the coefficient of variation is 0.065 or less .
前記高輝度面積が、画像中において最も高い輝度である最高輝度を基準とし、上位７５％以上の領域の面積である、請求項１に記載の肌の評価方法。 The method further comprises acquiring a high luminance area in the skin image as the feature amount,
The skin evaluation method according to claim 1 , wherein the high luminance area is an area of a region that is in the top 75% or more of the maximum luminance, which is the highest luminance in the image .
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段と、を備え、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数であり、
前記評価手段において、前記変動係数の値が０．０６５以下である場合に、前記被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価する、肌評価装置。 A feature extraction means for extracting optically detectable features from a skin image of a subject;
and an evaluation means for evaluating the freshness and firmness of the subject's skin based on the feature amount,
the feature amount is a coefficient of variation of luminance within a measurement area set on the skin image,
The skin evaluation device, wherein the evaluation means evaluates the subject's skin as having moisture and firmness when the value of the coefficient of variation is 0.065 or less .
被験者の肌画像から、光学的に検出可能な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量に基づいて、前記被験者の肌のみずみずしさ及びはりを評価する評価手段と、して機能させるための肌評価プログラムであり、
前記特徴量は、前記肌画像に設定した測定領域内における輝度の変動係数であり、
前記評価手段において、前記変動係数の値が０．０６５以下である場合に、前記被験者の肌は、みずみずしさ及びはりを有すると評価する、肌評価プログラム。 Computer,
A feature extraction means for extracting optically detectable features from a skin image of a subject;
a skin evaluation program for causing the program to function as an evaluation means for evaluating freshness and firmness of the skin of the subject based on the feature amount,
the feature amount is a coefficient of variation of luminance within a measurement area set on the skin image,
A skin evaluation program , wherein the evaluation means evaluates the subject's skin as having moisture and firmness when the value of the coefficient of variation is 0.065 or less .
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