特許 7412767 肌の色ムラ評価装置、肌の色ムラ評価方法および肌の色ムラ評価プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-04

(45)【発行日】2024-01-15

(54)【発明の名称】肌の色ムラ評価装置、肌の色ムラ評価方法および肌の色ムラ評価プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/00 20060101AFI20240105BHJP

   A61B 5/107 20060101ALI20240105BHJP

【ＦＩ】

A61B5/00 M

A61B5/00 101A

A61B5/107 800

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020123413

(22)【出願日】2020-07-20

(65)【公開番号】P2022020117

(43)【公開日】2022-02-01

【審査請求日】2023-06-08

(73)【特許権者】

【識別番号】592262543

【氏名又は名称】日本メナード化粧品株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】村上 祐子

(72)【発明者】

【氏名】五十嵐 敏夫

(72)【発明者】

【氏名】井上 悠

(72)【発明者】

【氏名】宮地 克真

(72)【発明者】

【氏名】浅井 雛代

(72)【発明者】

【氏名】吉岡 寿

(72)【発明者】

【氏名】森瀬 綾子

(72)【発明者】

【氏名】田中 浩

【審査官】増渕 俊仁

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－２９３２３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２９７２９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１１８６７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－２９３２１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－２４００８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１９２７６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１４－５２７８６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第８４４１５４８（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／００－５／０１

Ａ６１Ｂ ５／０６－５／２２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

肌の色ムラ評価装置であって、
評価対象者の肌画像を取得する肌画像取得部と、
取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得する肌画像解析部と、
各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定する決定部と、
を備える、色ムラ評価装置。

【請求項2】

請求項１に記載の色ムラ評価装置において、
前記色ムラ評価式は、標本肌画像に対する官能評価による色ムラ定量評価値と、標本肌画像に対する空間周波数解析により取得された各周波数における強度値と、を用いて強度値のパーセンタイル値毎に導出される、色ムラ評価装置。

【請求項3】

請求項１または２に記載の色ムラ評価装置において、
前記予め定められたパーセンタイル値は、９０パーセンタイル値以上のパーセンタイル値である、色ムラ評価装置。

【請求項4】

請求項１から３のいずれか一項に記載の色ムラ評価装置において、
前記肌画像解析部は、取得した前記肌画像をＲＧＢ各成分の画像に分離して、空間周波数解析を実行する、色ムラ評価装置。

【請求項5】

請求項１から４のいずれか一項に記載の色ムラ評価装置において、
前記各周波数は、１～３９Ｈｚの範囲における周波数である、色ムラ評価装置。

【請求項6】

請求項１から５のいずれか一項に記載の色ムラ評価装置において、
前記肌画像取得部は、汎用の撮像装置から、撮像された肌画像を取得する、色ムラ評価装置。

【請求項7】

肌の色ムラ評価方法であって、
評価対象者の肌画像を取得し、
取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得し、
各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定すること、
を備える、色ムラ評価方法。

【請求項8】

肌の色ムラ評価プログラムであって、
評価対象者の肌画像を取得する機能と、
取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得する機能と、
各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定する機能と、
を、コンピュータによって実現させる色ムラ評価プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、肌の色ムラを評価する肌の色ムラ評価技術に関する。

【背景技術】

【0002】

肌の色ムラは、見た目年齢に影響を与え、また、化粧品の効果を評価する際に重要な指標となり得る。そこで、肌の色ムラを解析する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１１－２４００８６号公報

【0004】

しかしながら、上記の技術においては、専用の測定機器の使用や、予め定められた測定環境における測定が前提とされ、肌の色ムラの解析や評価は煩雑であった。また、上記の技術においては、官能評価に基づく肌の色ムラ評価と測定結果を用いる肌の色ムラ評価との間の相関関係が低く、肌の色ムラの評価精度が低いという問題がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

したがって、測定環境に依存せず、汎用的な機器を用いることが可能であり、肌の色ムラ評価の精度を向上させることができる肌の色ムラ評価が求められている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題の少なくとも一部を解決するために、本開示は以下の種々の態様を採る。

【0007】

第１の態様は、肌の色ムラ評価装置を提供する。第１の態様に係る肌の色ムラ評価装置は、評価対象者の肌画像を取得する肌画像取得部と、取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得する肌画像解析部と、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定する決定部と、を備える。

【0008】

第１の態様に係る色ムラ評価装置によれば、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定するので、測定環境に依存せず、汎用的な機器を用いることが可能であり、肌の色ムラ評価の精度を向上させることができる。

【0009】

第１の態様に係る色ムラ評価装置において、前記色ムラ評価式は、標本肌画像に対する官能評価による色ムラ定量評価値と、標本肌画像に対する空間周波数解析により取得された各周波数における強度値と、を用いて強度値のパーセンタイル値毎に導出される。この場合には、強度値のパーセンタイル値に応じた色ムラ評価式を得ることができる。

【0010】

第１の態様に係る色ムラ評価装置において、前記予め定められたパーセンタイル値は、９０パーセンタイル値以上のパーセンタイル値である。この場合には、肌の特徴を反映して色ムラを精度良く評価することができる。

【0011】

第１の態様に係る色ムラ評価装置において、前記肌画像解析部は、取得した前記肌画像をＲＧＢ各成分の画像に分離して、空間周波数解析を実行する。この場合には、ＲＧＢの各成分のそれぞれについて強度値を得ることが可能となり、色ムラ評価値の精度を更に向上させることができる。

【0012】

第１の態様に係る色ムラ評価装置において、前記各周波数は、１～３９Ｈｚの範囲における周波数である。この場合には、色ムラ評価の計算負荷を軽減しつつ、精度の良い色ムラ評価結果を提供することができる。

【0013】

第１の態様に係る色ムラ評価装置において、前記肌画像取得部は、汎用の撮像装置から、撮像された肌画像を取得する。この場合には、簡易に肌の色ムラ評価を得ることができる。

【0014】

第２の態様は、肌の色ムラ評価方法を提供する。第２の態様に係る色ムラの評価方法は、評価対象者の肌画像を取得し、取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得し、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定すること、を備える。

【0015】

第２の態様に係る色ムラ評価方法によれば、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定するので、測定環境に依存せず、汎用的な機器を用いることが可能であり、肌の色ムラ評価の精度を向上させることができる。

【0016】

第３の態様は、肌の色ムラ評価プログラムを提供する。第３の態様に係る色ムラ評価プログラムは、評価対象者の肌画像を取得する機能と、取得した前記肌画像に対して空間周波数解析を実行し、各周波数について強度値のパーセンタイルを取得する機能と、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、前記取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定する機能と、をコンピュータによって実現させる。

【0017】

第３の態様に係る色ムラ評価プログラムによれば、各周波数の強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、取得した各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値とを用いて、色ムラ評価値を決定するので、測定環境に依存せず、汎用的な機器を用いることが可能であり、肌の色ムラ評価の精度を向上させることができる。

【0018】

第３の態様に係る色ムラ評価プログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、半導体メモリに格納されていても良い。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置および肌の色ムラ評価システムの一例を示す説明図。

【図2】第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置および肌の色ムラ評価システムの一例を示す説明図。

【図3】第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価システムを機能部によって示す説明図。

【図4】第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置の機能的な内部構成を示すブロック図。

【図5】第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置によって実行される肌の色ムラ評価処理の各処理ステップを示すフローチャート。

【図6】取得した肌画像データに対する空間周波数解析の一例を示す説明図。

【図7】各周波数の成分強度についてパーセンタイルを取得する手順の一例を示す説明図。

【図8】一の色成分の一の周波数における成分強度とパーセンタイルとの相関を示す説明図。

【図9】定量評価の一例を示す説明図。

【図10】周波数と相関関数との検証結果の一部を示すグラフ。

【図11】５０パーセンタイル値における算出評価値と官能評価値との相関関係を示すグラフ。

【図12】１０～１００のパーセンタイル値における算出評価値と官能評価値との決定係数Ｒ^２を示すグラフ。

【図13】図１２におけるパーセンタイル値と相関係数Ｒとの対応関係を示すテーブル。

【図14】パーセンタイル値と人の知覚との相関を検証するために用いた肌画像サンプルを示す説明図。

【図15】パーセンタイル値と人の知覚との相関を検証するために用いた肌画像サンプルを示す説明図。

【図16】図１４および図１５に示す肌画像サンプルに対して、５０パーセンタイル値の肌の色ムラ評価式を用いた算出評価値を示す説明図。

【図17】図１４および図１５に示す肌画像サンプルに対して、９９パーセンタイル値の肌の色ムラ評価式を用いた算出評価値を示す説明図。

【図18】図１４および図１５に示す各肌画像サンプルに対する官能評価の結果を示す説明図。

【図19】第２の実施形態における、専用の機器を用いた場合の色ムラ評価値と、スマートフォンを用いた場合の色ムラ評価値との相関を示すグラフ。

【図20】図１９の相関の検証に用いられた肌画像サンプルの一部を示す説明図。

【発明を実施するための形態】

【0020】

従来の測定機器を用いた肌の色ムラ評価と人が感じる肌の色ムラとの間には依然として乖離が存在するという課題に対して、本発明者等は、人が感じる肌の色ムラには、肌に特徴的な知覚、質感とも言う、が関係していることに注目し、測定機器による肌の色ムラ評価への反映を鋭意検討した。その結果、特定の周波数成分の強度に着目することによって、肌の色ムラを客観的且つ高精度に評価できることを見出し、また、専用の機器や限定的な測定環境に依存することなく肌の色ムラの評価精度を向上できることを見出した。以下、本開示に係る肌の色ムラ評価装置、肌の色ムラ評価方法、並びに肌の色ムラ評価プログラムについて、図面を参照しつつ、実施形態に基づいて説明する。

【0021】

第１の実施形態：
図１および図２は、第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置および肌の色ムラ評価システムの一例を示す。肌の色ムラ評価装置１００は、図１に示すようにタブレット端末またはスマートフォン（以下、単に「スマートフォン」と言う。）として実現されても良く、あるいは、図２に示すようにデスクトップ型として実現されても良く、ノート型コンピュータとして実現されても良い。スマートフォン１００が肌の色ムラ評価装置として機能する場合、撮像部２０および表示部２１を備え、単体にて肌の色ムラ評価システム１０を構成する。スマートフォン１００においては、撮像部２０によって評価対象となる肌画像が撮像され、表示部２１によって肌の色ムラ評価結果が表示される。これに対して、コンピュータ１００が肌の色ムラ評価装置として機能する場合、撮像装置３０および表示装置３１が別途用いられ、コンピュータ端末１００、撮像装置３０および表示装置３１によって肌の色ムラ評価システム１０が構成される。撮像装置３０は、評価対象となる肌画像を撮像する。撮像装置３０としては、肌診断機として公知であり、一定の撮像環境における撮像を可能とするＶＩＳＩＡ（Ｃａｎｆｉｅｌｄ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製）や一般的なデジタルカメラ、あるいは、スマートフォンが用いられ得る。表示装置３１は、肌の色ムラ評価結果、例えば、数値的な評価値あるいは評価値を用いて生成された肌年齢を表示する。コンピュータ１００と撮像装置３０とは有線または無線により接続され、撮像装置３０からコンピュータ１００に対して撮像データが送信され得る。更に、タブレット端末またはスマートフォンは、表示装置として用いられ得るので、コンピュータ１００からタブレット端末またはスマートフォンに対して、無線通信によって肌の色ムラ評価結果が送信されても良い。この場合、利用者のスマートフォンに肌の色ムラ評価結果を送信することができる。無線による接続は、例えば、Ｗｉｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった近距離無線通信規格に準拠する無線通信により実現される。なお、コンピュータ１００は、複数の端末と有線または無線ネットワークを介して接続されるサーバとして機能するサーバコンピュータであっても良く、この場合には、複数の各種クライアント端末から、評価対象となる肌画像データがアップロードされ、サーバコンピュータにおいて肌の色ムラ評価値が算出され、サーバコンピュータから各種クライアント端末に対して算出された肌の色ムラ評価値が送信され得る。

【0022】

図３は第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価システム１０を機能部によって示す説明図である。肌の色ムラ評価装置１００は、肌画像取得部Ｆ１、肌画像解析部Ｆ２、色ムラ評価値決定部Ｆ３を備えている。肌画像取得部Ｆ１は、撮像部２０または撮像装置３０から肌画像データを取得する。肌画像解析部Ｆ２は、肌画像取得部Ｆ１によって取得された画像データに対して空間周波数解析を実行する空間周波数解析部Ｆ２１および周波数解析結果を用いて各周波数について強度値のパーセンタイルを取得するパーセンタイル取得部Ｆ２２とを備えている。色ムラ評価値決定部Ｆ３は、肌画像解析部Ｆ２、すなわち、パーセンタイル取得部Ｆ２２によって取得された各周波数についての強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度と、パーセンタイル値毎に用意されている各周波数の強度値を変数とする色ムラ評価式とを用いて色ムラ評価値を決定する。色ムラ評価値決定部Ｆ３によって決定された色ムラ評価値は、表示部２１または表示装置３１に対して出力される。

【0023】

図４は第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置１００の機能的な内部構成を示すブロック図である。肌の色ムラ評価装置１００は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１０１、メモリ１０２、入出力インタフェース１０３、および図示しないクロック発生器を備えている。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、入出力インタフェース１０３およびクロック発生器は内部バス１０４を介して双方向に通信可能に接続されている。メモリ１０２は、肌の色ムラを評価するために肌の色ムラ評価プログラムＰｒ１を不揮発的且つ読み出し専用に格納するメモリ、例えばＲＯＭと、ＣＰＵ１０１による読み書きが可能なメモリ、例えばＲＡＭとを含んでいる。メモリ１０２の読み書き可能な領域は、評価のために撮像された画像データを格納するための評価画像記憶領域１０２ａを含んでいる。

【0024】

ＣＰＵ１０１、すなわち、色ムラ評価装置１００は、メモリ１０２に格納されている肌の色ムラ評価プログラムＰｒ１を読み書き可能なメモリに展開して実行することによって、肌画像解析部Ｆ２および色ムラ評価値決定部Ｆ３として機能する。なお、ＣＰＵ１０１は、単体のＣＰＵであっても良く、各プログラムを実行する複数のＣＰＵであっても良く、あるいは、複数のプログラムを同時実行可能なマルチタスクタイプあるいはマルチスレッドタイプのＣＰＵであっても良い。なお、肌画像解析部Ｆ２および色ムラ評価値決定部Ｆ３は、論理回路としてハードウェア的に実現されても良い。

【0025】

入出力インタフェース１０３は、肌画像取得部Ｆ１として機能し、肌の色ムラ評価装置１００と、他の各種装置とを接続するために用いられる物理的および論理的なインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ端子、ＬＡＮ端子、シリアルバス端子といった公知の端子として実現され得る。第１の実施形態において、入出力インタフェース１０３には、例えば液晶パネルを有する表示部２１、表示装置３１、例えば撮像素子を有する撮像部２０、撮像装置３０がそれぞれ信号線を介して接続されている。なお、表示装置３１に代えて、または、表示装置３１と共に、印刷媒体、例えば、紙に対して色ムラ評価値を出力、すなわち、印刷する印刷装置が備えられても良い。

【0026】

肌の色ムラ評価装置１００によって実行される肌の色ムラ評価処理について説明する。図５は第１の実施形態に係る肌の色ムラ評価装置１００によって実行される肌の色ムラ評価処理の各処理ステップを示すフローチャートである。より具体的には、ＣＰＵ１０１が、肌の色ムラ評価プログラムＰｒ１を実行することによって実現される。

【0027】

ＣＰＵ１０１は、入出力インタフェース１０３を介して、評価対象となる肌画像データを取得する（ステップＳ１００）。取得される肌画像データは、肌表面の反射や影の発生を抑制できる最適環境光である拡散照明の下、撮像装置３０によって撮像された、例えば、９５０×９５０ｐｉｘｅｌ（約３．５ｃｍ×３．５ｃｍ）の大きさの肌画像のＲＧＢデータである。肌画像データは、撮像装置３０によって、例えば、評価対象者の頬や腕を撮像することによって取得される。肌の色ムラは、肌の色を決定する、主としてメラニン色素およびヘモグロビン色素が局所的に過剰に生じることにより肌表面の色調が不均一となることによりもたらされる。特に赤み成分は肌の色ムラの評価に大きな影響を及ぼすことが知られている。頬は、人の肌（皮膚）の中で、シミ、そばかす、くすみといった肌の色ムラを生じやすい部位として知られている。この他に、肌の色ムラには、例えば、にきび、にきび跡、吹き出物、やけどの跡、ほくろといったメラニン成分やヘモグロビン成分といった色素成分や色彩値によって特定可能な種々のものが含まれ得る。

【0028】

ＣＰＵ１０１は、取得した肌画像データの解析を実行する（ステップＳ１０２）。具体的な処理手順については、図６～図８を参照して説明する。ＣＰＵ１０１は、先ず、図６に示すように、ＲＧＢ肌画像データをＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の色成分画像データにそれぞれ分離し、各成分画像データについて、平均画素値を求め、各成分画像データを構成する各画素値と平均画素値との差分を算出し、空間周波数処理を実行して空間周波数の成分強度を示すパワースペクトル画像を得る。空間周波数処理は、２次元離散フーリエ変換によって実行され、本実施形態においては、窓関数に７項ブラックマン－ハリス窓を用いた２次元離散フーリエ変換により実行される。パワースペクトル画像は、既知の通り、周波数ｒと角度θをインデクスとして成分強度を規定する。ＣＰＵ１０１は、図７に示すように、得られたパワースペクトル画像を極座標変換して、列方向が周波数（Ｈｚ）、行方向が角度（ｒａｄ）を示す極座標変換画像を得る。ＣＰＵ１０１は、更に、周波数毎に、極座標変換画像における成分強度値のパーセンタイルを算出し、すなわち、成分強度値を強度順にソートして行方向がパーセンタイル値（０～１００）を示すパーセンタイル画像を得る。なお、極座標変換画像およびパーセンタイル画像に代えて、角度および周波数によって成分強度が決定されるテーブル、パーセンタイル値および周波数によって成分強度が決定されるテーブルが取得されても良い。この結果、周波数と、パーセンタイル値とによって、一の成分強度が決定される。例えば、一の色成分の一の周波数の成分強度のパーセンタイルは、図８に示す特性を有している。図８において縦軸は対数変換された強度、横軸はパーセンタイルを示している。

【0029】

ＣＰＵ１０１は、予め用意されている以下の色ムラ評価式を用いて色ムラ評価値を決定する（ステップＳ１０４）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、肌画像を解析した結果得られた、各周波数の成分強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値（以下、「特定パーセンタイル値」とも言う。）におけるＲ、Ｇ、Ｂの各成分強度値を用いて、予め用意されている以下の色ムラ評価式を用いて色ムラ評価値を決定する。特定パーセンタイル値としては、９０パーセンタイル値以上であることが好ましく、９５パーセンタイル値以上であることが更に好ましく、９９パーセンタイル値であることが最も好ましい。色ムラ評価値は、－１．０００～＋１．０００の間の値によって表され、＋１．０００に向かうに連れて色ムラなし、すなわち、高評価を示し、－１．０００に向かうに連れて色ムラあり、すなわち、低評価を示す。
色ムラ評価値＝（ａ１×Ｉｒ１）＋・・・＋（ａ３９×Ｉｒ３９）＋（ｇ１×Ｉｇ１）＋・・・＋（ｇ３９×Ｉｇ３９）＋（ｂ１×Ｉｂ１）＋・・・＋（ｂ３９×Ｉｂ３９）＋Ｃ（定数）
ここで、ａ１～ａ３９、ｇ１～ｇ３９およびｂ１～ｂ３９は、後述する手順にて予め決定された特定パーセンタイル値における係数、Ｉｒ１～Ｉｒ３９、Ｉｇ１～Ｉｇ３９およびＩｂ１～Ｉｂ３９は、撮像により得られた画像について算出された特定パーセンタイル値における各成分強度値である。

【0030】

ＣＰＵ１０１は、上記色ムラ評価式を用いて算出、すなわち決定した色ムラ評価値を表示部２１または表示装置３１に対して出力し（ステップＳ１０６）、本処理ルーチンを収容する。

【0031】

色ムラ評価式の決定手順
先ず、標本肌画像として、ランダムに選出した肌画像３０枚を用意し、３８名の評価者によって官能試験を行った。具体的には、肌画像の全ての対、すなわち、（３０×２９）／２＝４３５対、について、肌の色ムラが目立たない肌画像（一方）に対して１点、肌の色ムラが目立つ肌画像（他方）に対して－１点を配点して評価を行った。得られた評価結果を用いて、シェッフェの一対比較法（中屋の変法）により、肌画像の色ムラを定量評価して官能評価による色ムラ定量評価値、すなわち官能評価値を得た。図９は定量評価の一例を示す説明図である。図９において、横軸上側の番号は肌画像サンプルの番号を示し、横軸下側の番号は色ムラ定量評価値を示す。なお、シェッフェの一対比較法としては、中屋の変法以外の方法、例えば、浦の変法が用いられても良く、あるいは、一対比較法として、例えば、サーストンの一対比較法が用いられても良い。

【0032】

定量評価に用いた標本肌画像のＲＧＢ肌画像データに対して、既述のように、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分への分離を行い、各成分画像データについて、平均画素値を求め、各成分画像データを構成する各画素値と平均画素値との差分を算出し、空間周波数処理を実行して空間周波数の成分強度を示すパワースペクトル画像を得た。取得したパワースペクトル画像を極座標変換し、更に、１～５１２Ｈｚの各周波数について成分強度を強度順にソートし、パーセンタイル値と周波数とをインデクスとする成分強度のテーブルを得た。

【0033】

次に、官能評価により得られた色ムラ定量評価値（－１．０００～＋１．０００）、すなわち、官能評価値を目的変数とし、各パーセンタイル値における各周波数の成分強度を説明変数として、ＰＬＳ回帰（偏最小二乗回帰）によって、回帰係数および定数を求め、各パーセンタイル値における色ムラ評価式を導出した。なお、色ムラ評価式は、直線を近似する他の回帰法によって求められても良い。この結果得られる色ムラ評価式は既述の通り、ＲＧＢの各成分についての係数×周波数の成分強度および定数を備える一次多項式である。得られた各パーセンタイル値における色ムラ評価式は、メモリ１０２の不揮発的且つ読み出し専用に格納される。なお、以下で説明するように、メモリ１０２には特定パーセンタイル値に対応する色ムラ評価式のみが格納されても良い。

【0034】

得られた色ムラ評価式の検証
使用する周波数の上限について検証した。一般的に、肌すなわち肌画像は高周波成分をほとんど有しておらず、例えば、４０Ｈｚの周波数は毛穴の変動に対応するレベルである。また、影やしわの影響は、概ね１～３０Ｈｚの周波数範囲にて顕著となることが知られている。また、対象とする周波数が多い場合、演算負荷が増大する。そこで、１～５１２Ｈｚの周波数のうち、色ムラ評価式として、算出評価値の精度、すなわち、官能評価値との相関から有意な上限となる周波数について検証した。図１０は、検証結果を示すグラフの一部、すなわち、２０～６０Ｈｚの周波数範囲についての相関係数Ｒを示している。図１０から明らかなように、相関係数Ｒ＝０．９２７を示す３５Ｈｚを境に相関関係の増大が顕著に緩やかとなり、相関係数Ｒ＝０．９２８４を示す３９Ｈｚにおいて１回目のピークを迎え、その後も相関係数Ｒは０．９２７～０．９２９の間で変動する。したがって、３５Ｈｚ以上、更には３９Ｈｚ以上の周波数に対応する成分強度を用いても相関係数は顕著に変化せず、３５Ｈｚ以下、より好ましくは３９Ｈｚ以下の周波数に対応する成分強度を用いることにより官能評価値との相関係数Ｒ＝０．９２７以上の高い相関関係を有することが理解される。また、使用周波数を３５Ｈｚ以下または３９Ｈｚ以下とすることによって、５１２Ｈｚまでの周波数、更には１００Ｈｚまでの周波数を用いる場合と比較して、演算負荷を軽減し迅速な算出評価値を得ることができると共に、同等で良好な相関関係を得ることができる。この結果を受けて、図５のステップＳ１０４においては、３９Ｈｚを上限とする色ムラ評価式が用いられている。

【0035】

次に、使用するパーセンタイル値について検証した。すなわち、予め定めたパーセンタイル値について、算出評価値と官能評価値との相関を検証した。例えば、図１１は、５０パーセンタイル値における算出評価値と官能評価値との相関関係を示すグラフである。既知の算出式を用いて得られた５０パーセンタイル値における算出評価値と官能評価値との相関係数は、Ｒ＝０．９１０８であった。同様にして、１０、２０、３０、４０、６０、７０，８０、９０、９５、９９および１００パーセンタイル値について、１０～１００のパーセンタイル値の範囲で官能評価値と算出評価値との相関係数Ｒを評価した。図１２は、１０～１００のパーセンタイル値における算出評価値と官能評価値との決定係数Ｒ^２を示すグラフである。図１３は図１２におけるパーセンタイル値と相関係数Ｒとの対応関係を示すテーブルである。図１３に示すように、相関係数Ｒは、１０パーセンタイル値にて０．９１８８を取り、４０パーセンタイル値にて最小値である０．９０８２を取り、５０パーセンタイル値以上で０．９１０８を取る。更に、９０パーセンタイル値では０．９２１４の相関係数Ｒを取り、９９パーセンタイル値では０．９２８３の相関係数Ｒを取り、１００のパーセンタイル値では０．９２８２の相関係数Ｒを取る。したがって、９０パーセンタイル値以上のパーセンタイル値が官能評価値との相関性が高く、特には、９９パーセンタイル値の場合に最も相関性が高いと言うことができる。一方、４０パーセンタイル値以下のパーセンタイル値については、０．９０程度の相関係数Ｒを取るが、以下に示すように肌の赤みの判定において官能評価と一致しない。

【0036】

パーセンタイル値と人の知覚との相関について図１４～図１８を参照して説明する。図１４および図１５には、パーセンタイル値と人の知覚との相関を検証するために用いた、同一の肌部分を対象として撮像された２０１５年および２０１８年の肌画像サンプルが示されている。図１６には、図１４および図１５に示す肌画像サンプルに対して、５０パーセンタイル値の肌の色ムラ評価式を用いた算出評価値がプロットされている。図１７には、図１４および図１５に示す肌画像サンプルに対して、９９パーセンタイル値の肌の色ムラ評価式を用いた算出評価値がプロットされている。図１６および図１７において、縦軸は色ムラの算出評価値を示し、横軸は肌画像サンプルの番号を示し、２０１５年の算出評価値は△、２０１８年の算出評価値は○にて示している。図１８には、図１４および図１５に示す各肌画像サンプルに対する官能評価の結果として、２０１５年および２０１８年の肌画像サンプルのうち色ムラが少ないと判定された肌画像サンプルが示されている。なお、図１８に示す官能評価においては、主に、肌の知覚において人に強い印象を与える赤み成分の色ムラが評価された。

【0037】

図１６および図１７を参照すると、５０パーセンタイル値における算出評価値は、肌画像サンプル１、４、６および８については２０１５年の肌画像サンプルの算出評価値が大きく、肌画像サンプル２、３、５および７については２０１８年の肌画像サンプルの算出評価値が大きい。一方、９９パーセンタイル値における算出評価値は、肌画像サンプル１および４～６については２０１５年の肌画像サンプルの算出評価値が大きく、肌画像サンプル２、３、７および８については２０１８年の肌画像サンプルの算出評価値が大きい。図１８における官能評価の結果を見ると、肌画像サンプル１および４～６については、２０１５年の肌画像サンプルの色ムラの評価が高く、肌画像サンプル２、３、７および８については、２０１８年の肌画像サンプルの色ムラの評価が高い。この結果から、５０パーセンタイル値における算出評価値は、肌の知覚において人に強い印象を与える赤み成分に関する官能評価結果と一致しないことが理解される。これは、統計値として画像中における平均以下の成分強度を示す５０パーセンタイル値の成分強度によっては、人が画像から知覚する画像の特徴や印象を与えることができず、特に、人に対して肌を印象づける赤み成分を表現することができないためである。したがって、５０パーセンタイル値以下のパーセンタイル値を用いて算出された算出評価値は、人の知覚とは乖離し、肌の色ムラの評価には不適である。

【0038】

以上述べたように、本実施形態に係る肌の色ムラ評価装置１００によれば、各周波数の成分強度値を変数とし、パーセンタイル値毎に用意されている色ムラ評価式と、各周波数の成分強度値のうち、予め定められたパーセンタイル値の強度値を用いて色ムラ評価値を決定するので、測定環境に依存せず、汎用的な機器を用いることが可能であり、肌の色ムラ評価の精度を向上させることができる。すなわち、予め定められたパーセンタイル値として、９０パーセンタイル値以上、より好ましくは９５パーセンタイル値以上、更により好ましくは９９パーセンタイル値を用いることにより、相関係数Ｒ＝０．９２以上の相関により、肌に対する人の知覚に適合する肌の算出評価値、すなわち、色ムラ評価値が求められ得る。すなわち、成分強度のパーセンタイルを考慮しない場合には、肌画像サンプルから平均的な特徴を抽出できるに止まり、肌に特有の特徴を精度良く抽出できない結果、肌に対する人の知覚との間に乖離が生じ、肌の色ムラを精度良く評価することができなかった。これに対して、本実施形態においては、肌画像サンプルに含まれる強い成分強度を選択的に用いるので、肌に特有の特徴を精度良く抽出し、算出評価値と肌に対する人の知覚と整合または一致させることが可能となり、肌の色ムラを精度良く評価することができる。

【0039】

また、色ムラ評価式において用いる成分強度の周波数として１～３９Ｈｚの周波数を用いることにより、色ムラ評価値の精度を低下させることなく、色ムラ評価値の算出負荷を低減して迅速に、また、肌の色ムラ評価装置１００の演算能力、すなわち、機器種別に依存することなく色ムラ評価値を算出することができる。

【0040】

第２の実施形態：
第１の実施形態においては、肌の色ムラ評価装置１００として、専用の機器を用いて説明したが、第２の実施形態においては、肌の色ムラ評価装置１００としてスマートフォン／タブレットを用いた場合について、専用機器を用いた場合との差異について検証した。図１９は専用の機器を用いた場合の色ムラ評価値と、スマートフォンを用いた場合の色ムラ評価値との相関を示すグラフであり、図２０は図１９の相関の検証に用いられた肌画像サンプルの一部を示す説明図である。図１９におけるプロットの各数字はサンプル番号である。

【0041】

図２０に示す３種類の肌画像サンプル（サンプル番号３、４、５）を含む１１種類の肌画像サンプルについて検証が行われた。図２０の肌画像サンプルから看取できるように、肌の色ムラ評価装置１００、より具体的には汎用的な撮像装置としてスマートフォンを用いる場合、環境光、すなわち、撮影光が拡散光とならないため、影が多く見られる。一方、図１９に示すように専用機器を用いた撮像画像の評価値とスマートフォンを用いた撮像画像の評価値とは高い相関関係を有していることが理解でき、実際に、図１９に示す直線を示す回帰式の決定係数Ｒ^２＝０．９０２７であり、また相関係数Ｒ＝０．９５０１であり、専用機器を用いた撮像画像の評価値に対してスマートフォンを用いた撮像画像の評価値とは極めて高い相関関係を有していることが確認された。

【0042】

以上述べたように、本実施形態によれば、肌の色ムラ評価装置１００としてスマートフォンを用いた場合であっても、専用機器を用いた場合と同様の算出評価値を得ることができることを確認できた。すなわち、撮像画像に影が写り込んでいる場合であっても、影の影響を受けることなく、官能評価値と相関性が高い算出評価値を取得することができる。したがって、予め定められた撮像環境、すなわち、影を発生させないために拡散光照明を用いることなく、スマートフォンによって手軽に撮像された撮像画像を用いて肌の色ムラを高い精度で評価することができる。また、肌の色ムラ評価装置１００としてスマートフォンが用いられる場合には、本実施形態において用いられる肌の色ムラ評価式を含む肌の色ムラ評価プログラムＰｒ１をアプリケーション提供サーバからスマートフォンにダウンロードすることによって、簡便に肌の色ムラ評価を実行することができる。肌の色ムラ評価装置１００として、スマートフォンが用いられる場合には、撮像と色ムラの評価結果の表示を１台の機器によって実行することができるので、利用者は気軽に肌の色ムラ評価を試みることができる。更には、専用の機器を備えることなく、常設または臨時の美容サロンや美容コーナにおいて、購買予定者に対して簡易且つ迅速に肌の色ムラ評価を提示することができる。

【0043】

その他の実施形態：
（１）上記各実施形態において、得られた肌の色ムラ評価値は、数値によって示されても良く、あるいは、グラフによって示されても良い。グラフで表示される場合には、利用者に対して感覚的に肌の色ムラ評価の把握を促すことが可能となり、数値によって表示される場合には、より具体的および直接的に肌の色ムラ評価を示すことができる。更には、表示部２１または表示装置３１には、色ムラの評価結果と共に、撮像した肌画像が同時にまたは、選択的に表示されても良い。この場合には、利用者は、肌の状態と併せて肌の色ムラ評価を理解することが可能となる。

【0044】

（２）上記各実施形態においては、取得した肌画像データをＲＧＢ成分の画像に分離しているが、ＲＧＢ成分以外の色成分、例えば、ＣＭＹ成分、Ｌａｂ成分、ＹＩＱ成分、ＹＵＶ成分、ＸＹＺ成分に分離しても良い。また、肌画像データとしてＲＧＢ肌画像データに代えて、ＣＭＹ肌画像データが用いられても良い。

【0045】

以上、種々の実施形態に基づき本開示について説明してきたが、上記した実施の形態は、本開示の理解を容易にするためのものであり、本開示を限定するものではない。本開示は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本開示にはその等価物が含まれる。

【符号の説明】

【0046】

１０…肌の色ムラ評価システム、１００…肌の色ムラ評価装置、１０１…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、１０２…メモリ、１０２ａ…評価画像記憶領域、２０…撮像部、２１…表示部、３０…撮像装置、３１…表示装置、Ｆ１…肌画像取得部、Ｆ２…肌画像解析部、Ｆ２１…空間周波数解析部、Ｆ２２…パーセンタイル取得部、Ｆ３…色ムラ評価値決定部、Ｐｒ１…肌の色ムラ評価プログラム。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】