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特許7520679いきいきとした顔の度合い推定方法、いきいきとした顔の度合い推定装置、及びいきいきとした顔の度合い推定プログラム
(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】2024-07-12
(45)【発行日】2024-07-23
(54)【発明の名称】いきいきとした顔の度合い推定方法、いきいきとした顔の度合い推定装置、及びいきいきとした顔の度合い推定プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20240716BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240716BHJP
A61B 5/107 20060101ALI20240716BHJP
A45D 44/00 20060101ALI20240716BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 M
G06T7/00 660A
G06T7/00 350B
A61B5/107 800
A61B5/00 G
A45D44/00 A
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2020171340
(22)【出願日】2020-10-09
(65)【公開番号】P2021129977
(43)【公開日】2021-09-09
【審査請求日】2023-07-28
(31)【優先権主張番号】P 2020025000
(32)【優先日】2020-02-18
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 令和２年７月３０日ポーラ化成工業株式会社の依頼により、株式会社ポーラ・オルビスホールディングスがウェブサイト上にて公開した。＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｏｌａ－ｒｍ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｄｆ／ｒｅｌｅａｓｅ＿２０２００７３０＿０２．ｐｄｆ＞
(73)【特許権者】
【識別番号】000113470
【氏名又は名称】ポーラ化成工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100137338
【弁理士】
【氏名又は名称】辻田 朋子
(74)【代理人】
【識別番号】100196313
【弁理士】
【氏名又は名称】村松 大輔
(72)【発明者】
【氏名】多田 明弘
【審査官】▲高▼原 悠佑
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１２１７５２（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１１／１６２０５０（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００５－１５４２７９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２９７２９５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－１３２７２３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１８１３１９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１３／００８９２４５（ＵＳ，Ａ１）
【文献】鳥居(井上)さくら，顔画像の空間周波数特性と顔の印象―表情,年齢,性別,示差性― ，日皮協ジャーナル ，2019年02月01日，No.81，pp.172-180
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／００
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することを含み、
顔画像のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を個別に算出し、２種以上のカラーチャネルデータから得られる該空間周波数を組み合わせ利用する空間周波数算出工程と、
予め用意した、顔画像データから得られる、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度であって２種以上の空間周波数の強度と、いきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程と、
を含む、推定方法。
【請求項2】
前記式が、重回帰分析により得られた重回帰式又はＰＬＳにより得られた予測式であることを特徴とする、請求項１に記載の推定方法。
【請求項3】
対象者から前記顔画像データを取得する顔画像取得工程と、
前記顔画像取得工程で取得した前記顔画像データから、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータを取得するチャネル分割工程と、
ＲＧＢの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出し、該空間周波数を２種以上組み合わせて利用する空間周波数算出工程と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度であって２種以上の空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程と、
評価工程での評価結果を表示する表示工程と、
を有する、請求項１又は２に記載の推定方法。
【請求項4】
前記顔画像データは、顔の部位又は全顔の顔画像データである、請求項１～３の何れか一項に記載の推定方法。
【請求項5】
前記空間周波数の空間周波数域（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）は、画像長が１０２４ピクセルの画像のとき、０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈである、請求項１～４の何れかに記載の推定方法。
【請求項6】
対象者に肌状態改善剤及び／又は美容手段を適用する適用工程と、前記適用工程前に取得した、請求項１～５の何れか一項に記載の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善剤及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法。
【請求項7】
顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法であって、
肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、請求項１～５の何れか一項に記載の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程
度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤のスクリーニング方法。
【請求項8】
対象者のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を個別に算出し、２種以上のカラーチャネルデータから得られる該空間周波数を組み合わせ利用する空間周波数算出手段と、予め用意した、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度であって２種以上の空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
を備える、推定装置。
【請求項9】
コンピュータを、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を個別に算出し、２種以上のカラーチャネルデータから得られる該空間周波数を組み合わせ利用する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度であって２種以上の空間周波数の強度と、いきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
として機能させるための、推定プログラム。
【請求項10】
カラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度であって２種以上の空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を、入力情報として記憶する記憶部と、前記相関関係を教師データとして、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定するための変数が機械学習された学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える、学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、いきいきとした顔の度合い推定方法、いきいきとした顔の度合い推定装置、及びいきいきとした顔の度合い推定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
「いきいきとした顔」であることは、万人にとって重要な評価の一つである。特に、「いきいきとした顔」の度合いの評価は、エステティックや化粧料等の各種分野で極めて重要である。
【0003】
従来、顔画像をコンピュータに取り込み、年齢層、性別、顔特性を認識し、人物を推定する監視・認識システムが知られている。特許文献１～３には、エッジ化や二値化等の画像処理値を用いた年齢の推定システム（例えば、特許文献１、２）、目鼻や口等の特徴点の特徴量（位置、濃淡、皺の数）を利用した人物属性推定技術（例えば、特許文献３）が開示されている。
【0004】
また、空間的な周期性（空間周波数）によって画像のテクスチャ特性が変化することに着目した技術が知られている。空間周波数に着目した技術として、特許文献４には、空間周波数を変えることによる各種のテクスチャを持つ肌のシミュレーション画像作成方法が開示されている。
【0005】
また、本出願人は、メークアップ時の空間周波数のパターン分析を行い、メークアップの持つ「顔の立体感」に関する効果を評価する技術を開示している（例えば、特許文献５）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】特開２００９－０８６９０１号公報
【文献】特開２００９－２７１８８５号公報
【文献】特開２００８－２８２０８９号公報
【文献】特開２００４－２８３３５７号公報
【文献】特開２００４－２７２８４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上記先行技術のあるところ、本発明者が鋭意研究努力を重ねた結果、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの間に、高い相関関係があることを見出した。
すなわち、本発明は、高精度かつ再現性良く、「いきいきとした顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することを課題とする。
すなわち、本発明は、高精度かつ再現性良く、「いきいきとした顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記課題を解決する本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することを含む、推定方法である。
後述する実施例に示すとおり、空間周波数の強度はいきいきとした顔と高い相関関係を有する。
そのため、本発明の推定方法によれば、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
後述する実施例に示すとおり、空間周波数の強度はいきいきとした顔と高い相関関係を有する。
そのため、本発明の推定方法によれば、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0009】
本発明の好ましい形態は、カラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程と、
を含む、推定方法である。
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程と、
を含む、推定方法である。
【0010】
本発明の好ましい形態では、前記式が、重回帰分析により得られた重回帰式又はＰＬＳにより得られた予測式であることを特徴とする。
重回帰式又は予測式を用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
重回帰式又は予測式を用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0011】
本発明の好ましい実施の形態では、前記のいきいきとした顔の度合いは、頬部の明るさ、目の下のくすみ、頬のくすみ、頬のふっくら感、血色、ハリ、顔全体の黄ぐすみ、肌のゴワゴワ感、肌の艶の少なくとも何れかの度合いを含む。
【0012】
本発明の好ましい実施の形態では、前記顔画像データは、顔の部位又は全顔の顔画像データである。
【0013】
本発明の好ましい形態では、前記顔画像データはカラー顔画像データであり、前記空間周波数は、前記カラー顔画像データのＲＧＢの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数である。
【0014】
本発明の好ましい形態では、前記空間周波数は、顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数である。
顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を組み合わせて用いることにより、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定（評価）することができる。
顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を組み合わせて用いることにより、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定（評価）することができる。
【0015】
本発明の好ましい形態では、前記の空間周波数域（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）は、画像長が１０２４ピクセルの画像のとき、０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈである。
【0016】
また、本発明は、対象者に肌状態改善剤及び／又は美容手段を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善剤及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法である。
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善剤及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法である。
【0017】
また、本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法でもある。
【0018】
本発明の肌状態改善剤のスクリーニング方法の好ましい形態では、肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする。
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする。
【0019】
また、上記課題を解決する本発明は、カラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
を備える、推定装置に関する。
本発明の推定装置によれば、対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
を備える、推定装置に関する。
本発明の推定装置によれば、対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0020】
また、上記課題を解決する本発明は、コンピュータを、
カラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
として機能させるための、推定プログラムに関する。
本発明の推定プログラムによれば、コンピュータに対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
カラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段と、
として機能させるための、推定プログラムに関する。
本発明の推定プログラムによれば、コンピュータに対象者の顔画像データから、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【発明の効果】
【0021】
本発明によれば、高精度かつ再現性良く、「いきいきとした顔」の度合いを推定する新規な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】「いきいきとして見える顔」の平均評価値（以下、スコア値とも表記）と年齢の関係を示す図である。
【図2】１０２４×１０２４画素のカラーチャネル分割された画像をＦＦＴ処理した結果であるスペクトルパターンを示す図である。
【図3】スコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数を示す図である。
【図4】重回帰分析結果の推定値といきいきとしてみえる顔のスコア値の関係を示す図である。
【図5】Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図6】Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図7】Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図8】Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図9】Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図10】Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図11】Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図12】Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図13】Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図14】Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図15】Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像である。
【図16】本発明の推定方法の具体的な態様を示すフロー図である。
【図17】本発明の推定装置のハードウェアブロック図である。
【図18】「いきいきとした顔の度合い」の評価結果を示すグラフである。
【図19】「いきいきとした顔の度合い」の評価に用いた画像の代表図である。
【図20】「頬のくすみ」の評価結果を示すグラフである。
【図21】「血色」の評価結果を示すグラフである。
【図22】「ハリ（弾力）」の評価結果を示すグラフである。
【図23】「黄ぐすみ」の評価結果を示すグラフである。
【図24】「ゴワゴワ感（ゴワツキ）」の評価結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0023】
＜いきいきとした顔の度合いの推定方法＞
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することを含む。
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することを含む。
【0024】
本発明にいう「いきいきとした顔」は、その第三者が客観的に見た印象により、いきいきとした顔と評価される顔をいう。
具体的には、本発明にいう「いきいきとした顔」は、真顔なのに「いきいきとして見える人」であり、笑顔などの表情をしていなくても、その第三者が客観的に見た印象により、いきいきとした顔と評価される顔をいう。
具体的には、本発明にいう「いきいきとした顔」は、真顔なのに「いきいきとして見える人」であり、笑顔などの表情をしていなくても、その第三者が客観的に見た印象により、いきいきとした顔と評価される顔をいう。
【0025】
本発明にいう「いきいきとした顔の推定」には、後述する実施例で示すとおり、頬部の明るさ、目の下のくすみ、頬のくすみ、頬のふっくら感、血色、ハリ、顔全体の黄ぐすみ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、から選ばれる、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは５以上、特に好ましくは全ての度合いを含む。
【0026】
「顔画像データ」の取得は、定法に従い行うことができる。「顔画像データ」の取得方法としては、例えば、デジタルカメラ等を利用し正面顔を撮像し、撮像した情報をデジタル情報としてパソコンに取り込む方法を挙げることができる。
【0027】
本発明に用いる対象者の顔画像データには、全顔又は顔の部位の顔画像データを用いることができる。
【0028】
全顔の顔画像データを用いる場合には、頭髪部分を除いた全顔データを用いることがより好ましい。これにより、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
この場合の該顔画像の大きさは、いきいきとした顔やいきいきとした顔の度合いを推定するために必要な解像度及び空間周波数の強度を算出するためのサンプリング定理を考慮すると、３０ｃｍ×３０ｃｍ程度の範囲で撮影すればよく、該画像は５１２×５１２画素以上の画像であることが好ましい。
この場合の該顔画像の大きさは、いきいきとした顔やいきいきとした顔の度合いを推定するために必要な解像度及び空間周波数の強度を算出するためのサンプリング定理を考慮すると、３０ｃｍ×３０ｃｍ程度の範囲で撮影すればよく、該画像は５１２×５１２画素以上の画像であることが好ましい。
【0029】
顔の部位の顔画像データとしては、頬部、目の下、唇、目、鼻、額、頬、首等の顔画像データが挙げられる。
中でも、頬部及び／又は目の下の顔画像データを好ましく用いることができる。
中でも、頬部及び／又は目の下の顔画像データを好ましく用いることができる。
【0030】
後述する実施例に示すとおり、頬部及び／又は目の下の顔画像データから得られる空間周波数の強度は、いきいきとした顔との相関関係が高い。
そのため、頬部及び／又は目の下の顔画像データを用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
そのため、頬部及び／又は目の下の顔画像データを用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0031】
頬部及び／又は目の下の画像を用いる場合には、少なくともこれらの部位の２ｃｍ×２ｃｍ程度の領域の画像を用いることが好ましい。頬部及び／又は目の下の顔画像データから得られる空間周波数に関する情報を取得することで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定できる。また、これらの場合において、顔画像データの画素数は、好ましくは２５６画素以上、より好ましくは５１２画素以上である。
【0032】
本発明は、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータを用い、推定する形態であることが好ましい。
【0033】
本明細書において「顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータ」は、カラーの顔画像を、ＲＧＢのカラーチャネル分割した顔画像データのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータをいう。
【0034】
顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータを取得する方法としては、カラーの顔画像を画像処理システムに供し、カラーチャネル分割する方法を挙げることができる。
【0035】
顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータを用いることで、高精度かつ再現性良く対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0036】
本発明の推定方法の好ましい実施の形態では、頬部の明るさ、目の下のくすみ、頬のくすみ、頬のふっくら感、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定することを含む。
本発明において、頬部の明るさ、目の下のくすみ、頬のくすみ、頬のふっくら感、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
本発明において、頬部の明るさ、目の下のくすみ、頬のくすみ、頬のふっくら感、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
【0037】
また、本発明の推定方法の好ましい実施の形態では、ハリ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定することを含む。
本発明において、ハリ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｇ（緑）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
本発明において、ハリ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｇ（緑）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
【0038】
また、本発明の推定方法の好ましい実施の形態では、顔全体の黄ぐすみ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定することを含む。
本発明において、顔全体の黄ぐすみ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｂ（青）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
本発明において、顔全体の黄ぐすみ、肌のゴワゴワ感、肌の艶、に関する情報を有効に利用して、上述した「いきいきとした顔」を推定する場合には、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｂ（青）のカラーチャネルデータを用いることが好ましい。
【0039】
本発明において、前記空間周波数は、顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、好ましくは２種以上、より好ましくは３種のカラーチャネルデータから得られる空間周波数を組み合わせて利用する形態とすることが好ましい。
顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を用いることで、高精度かつ再現性良く、対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータのうち、複数のカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を用いることで、高精度かつ再現性良く、対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することができる。
【0040】
「空間周波数」は、空間的周期を持つ構造の性質であり、単位長に含まれる構造の繰り返しの多さを指す。ここで、「空間周波数」は、国際単位系においてはメートル当たりの周期を指すものの、画像処理分野においてはミリメートル当たりの線数が用いられる。
また、空間周波数の単位として、画像長あたりの周期数（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）を用いることもできる。
ある画像に含まれる最大周期数は、該画像の長さに含まれる画素数（ピクセル、ドット）の１／２である。すなわち、画像長が５１２ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～２５６ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ、画像長が１０２４ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈとなる。
また、空間周波数の単位として、画像長あたりの周期数（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）を用いることもできる。
ある画像に含まれる最大周期数は、該画像の長さに含まれる画素数（ピクセル、ドット）の１／２である。すなわち、画像長が５１２ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～２５６ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ、画像長が１０２４ピクセルの画像であれば、空間周波数帯域は０～５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈとなる。
【0041】
本明細書において、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータの空間周波数域を指すときには、「色相 空間周波数域」で表現する。
例えば、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得された空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。
例えば、顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得された空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。
【0042】
「空間周波数の強度」とは、各空間周波数における振幅値又はパワー（パワー対数）である。空間周波数の強度は、一般的な方法に従って算出することができる。
【0043】
具体的には、前述の方法により取得した顔画像データについて、ＲＧＢ何れかのカラーチャネルへのカラーチャネル分割をしたあと、市販の画像解析ソフトウェア（例えば、イメージセンス社製のフーリエ位相解析プログラムやデジタル・ビーイング・キッズ社製のＰｏｐｌｍａＧｉｎＧ）等を利用して、ＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕＲｉｅＲＴＲａｎｓｆｏＲｍ：高速フーリエ変換）をおこなえば、振幅値又はパワー（空間周波数の強度）を算出できる。
【0044】
図２に空間周波数解析の例として、１０２４×１０２４画素のグレー画像（カラー顔画像データの場合には、カラーチャネル分割された画像）をＦＦＴ処理した結果であるスペクトルパターンを示す。
【0045】
ＦＦＴ処理により０～１０２４／２の各空間周波数（単位：ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）ごとの強度（振幅値又はパワー値）を算出することができる。
算出した各空間周波数の強度（振幅値又はパワー値）により、顔画像が有する空間周波数特性が明らかとなる。
算出した各空間周波数の強度（振幅値又はパワー値）により、顔画像が有する空間周波数特性が明らかとなる。
【0046】
本発明の大きな利点は、対象者の顔画像データからいきいきとした顔の度合いの推定に必要な数値データ（空間周波数の強度（パワースペクトル））を容易に得ることができる点にある。本発明においては、市販のソフトウェアを用いて、容易に定量的に算出することができる。
【0047】
本発明における「いきいきとした顔の度合いの推定」は、定量的な推定値でもよく、予め設定した「いきいきとした顔の指標」を基準とした相対的かつ定性的な推定でもよい。
【0048】
定量的な推定手法として、具体的には、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルを予め作成しておき、対象者より取得したＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を当該式又はモデルと照合することにより、対象者のいきいきとした顔の度合いを推定する実施の形態を好ましく挙げることができる。このような実施の形態とすることにより推定精度を向上させることができる。
【0049】
ここで、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係は、回帰分析等の多変量解析により予め求めておくことができる。該多変量解析としては、目的変数と説明変数との関係を利用できるものが好ましく、判別分析、回帰分析（ＭＬＲ、ＰＬＳ、ＰＣＲ、ロジスティック）を好ましく例示することができる。
【0050】
これらの内、特に好ましいのは重回帰分析（ＭＬＲ）、非線形回帰分析（ＰＬＳ：ＰａＲｔｉａｌＬｅａｓｔＳｑｕａＲｅｓ）である。例えば、空間周波数の強度を説明変数、いきいきとした顔を目的変数として重回帰分析をおこなうことで、重回帰式を得ることができる。また、同様にＰＬＳをおこなえば予測式（予測モデル）を得ることができる。
【0051】
以下、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルの用意の方法について説明する。
【0052】
精度良い式又はモデルを得る手法として、主成分分析、因子分析、数量化理論一類、数量化理論二類、数量化理論三類、多次元尺度法、教師ありクラスタリング、ニューラルネットワーク、アンサンブル学習法、等の多変量解析を適宜用いることができる。中でも好ましいのは、ニューラルネットワーク、判別分析及び数量化理論一類である。これらの多変量解析は、フリーソフトや市販されているものを用いておこなうことができる。
【0053】
ここで、精度良い式又はモデルを得るために、顔画像データから得られる空間周波数の強度と、予め目視で評価したいきいきとした顔の度合いとの相関関係を、入力情報として記憶する記憶部と、
前記相関関係を教師データとして、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定するための変数が機械学習された学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える、学習装置を用いることもできる。
前記相関関係を教師データとして、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定するための変数が機械学習された学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える、学習装置を用いることもできる。
【0054】
顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルを作成するため、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を関連付けたデータベース（ＤＢ）を作成することが好ましい。ここで、ＤＢの人数は、好ましくは１０人以上、より好ましくは２０人以上、より好ましくは５０人以上、より好ましくは１００人以上、さらに好ましくは２００人以上である。
ＤＢの構造としては、例えば行列形式（マトリックス）であれば、行に顔画像データから得られる空間周波数の強度を、列にいきいきとした顔の度合いを入力することができる。
ＤＢの構造としては、例えば行列形式（マトリックス）であれば、行に顔画像データから得られる空間周波数の強度を、列にいきいきとした顔の度合いを入力することができる。
【0055】
このＤＢは、新規に取得した対象者の顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を推定したあと、該推定値を追加することで、更新してもよい。必要に応じて、更新したＤＢに対し上述した多変量解析を行って、式又はモデルを更新することもできる。
【0056】
以下、式又はモデルの作成、又は上記ＤＢの作成にあたって必要となる情報の取得方法を説明する。
【0057】
（１）いきいきとした顔の評価
まず、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルを得るために、評価者が、複数の人物についていきいきとした顔を目視評価する。評価される人物の数は、少なくとも５０以上、好ましくは１００以上、より好ましくは５００以上である。また、各年代別に同程度の人数分布であることが好ましい。いきいきとした顔に関して、本人による評価と第三者による評価とではギャップが存することが多いため、評価者は第三者であることが望ましい。評価者の選定は、第三者を代指するのに適当な評価者を選ぶという観点でよく、評価者の個人差、男女差、いきいきとした顔差、嗜好性、さらには再現性等、種々の問題を考慮することが重要である。
例えば、美容分野での評価等の経験や専門性を有する評価者が好ましく挙げられる。評価者の数としては複数、具体的には、５～１０名程度が好ましい。複数の評価者による評価結果を統計的に処理することが好ましい。
まず、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルを得るために、評価者が、複数の人物についていきいきとした顔を目視評価する。評価される人物の数は、少なくとも５０以上、好ましくは１００以上、より好ましくは５００以上である。また、各年代別に同程度の人数分布であることが好ましい。いきいきとした顔に関して、本人による評価と第三者による評価とではギャップが存することが多いため、評価者は第三者であることが望ましい。評価者の選定は、第三者を代指するのに適当な評価者を選ぶという観点でよく、評価者の個人差、男女差、いきいきとした顔差、嗜好性、さらには再現性等、種々の問題を考慮することが重要である。
例えば、美容分野での評価等の経験や専門性を有する評価者が好ましく挙げられる。評価者の数としては複数、具体的には、５～１０名程度が好ましい。複数の評価者による評価結果を統計的に処理することが好ましい。
【0058】
また、外れ値を除いた平均値や中央値等を算出し、各人物の客観的ないきいきとした顔の度合いとすることができる。
いきいきとした顔の度合いの評価は、後述する実施例に示すように、顔画像を用いて評価することが望ましい。これは、表情、髪型や背景、あるいは肌色や肌トラブル等による評価精度を低下させる影響を除外できるためである。
いきいきとした顔の度合いの評価は、後述する実施例に示すように、顔画像を用いて評価することが望ましい。これは、表情、髪型や背景、あるいは肌色や肌トラブル等による評価精度を低下させる影響を除外できるためである。
【0059】
（２）空間周波数の強度の算出
次に、前記複数の人物が写された顔画像データから空間周波数の強度を算出する。空間周波数の強度の算出については、上述したとおりである。ここで用いる顔画像は、上記のいきいきとした顔の評価に用いた顔画像と同じものであることが好ましい。これにより、空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係をより正確に求めることができる。
次に、前記複数の人物が写された顔画像データから空間周波数の強度を算出する。空間周波数の強度の算出については、上述したとおりである。ここで用いる顔画像は、上記のいきいきとした顔の評価に用いた顔画像と同じものであることが好ましい。これにより、空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係をより正確に求めることができる。
【0060】
以下、本発明の推定方法に利用する空間周波数の好ましい実施の形態を、詳細に説明する。
【0061】
本発明の推定方法には、画像長（ピクセル）の好ましくは１／５以下、より好ましくは１／１０、さらに好ましくは１／１５の値の空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ）における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。
【0062】
以下の説明において、特段指定のない限りは、画像長１０２４ピクセルの顔画像データを用いた場合の好ましい形態を指す。
【0063】
また、本発明の推定方法には、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、さらに好ましくは１５以上、特に好ましくは全ての空間周波数の空間周波数の強度を用いることが好ましい。
【0064】
本発明の推定方法には、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、さらに好ましくは１５以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。
【0065】
また、本発明の推定方法には、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、より好ましくは５以上、より好ましくは８以上、さらに好ましくは１０以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。
【0066】
また、本発明の推定方法には、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、特に好ましくは全ての空間周波数における、空間周波数の強度を用いることが好ましい。
【0067】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ４ ｃ／ｉｗの空間周波数の強度が高いほど、頬の明るさに優れていると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0068】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ６ ｃ／ｉｗの空間周波数の強度が高いほど、目の下の明るさに優れていると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0069】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ１０ ｃ／ｉｗの空間周波数の強度が低いほど、頬のくすみが少ないと判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0070】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ１１ ｃ／ｉｗの空間周波数の強度が高いほど、頬のふっくら感に優れると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0071】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ２５ ｃ／ｉｗの空間周波数の強度が低いほど、血色が良さに優れると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0072】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上の空間周波数の強度が低いほど、頬部（顔全体）のハリ（弾力）に優れると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0073】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗから選ばれる１又は２の空間周波数の強度が低いほど、顔全体の黄ぐすみの少なさに優れると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0074】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは全ての空間周波数の強度が低いほど、ゴワゴワ感（ゴワツキ）が少ないと判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0075】
本発明の特に好ましい実施の形態では、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上、好ましくは２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは全ての空間周波数の強度が低いほど、顔全体の肌の艶に優れると判定し、該判定に基づきいきいきとした顔であると推定する。
【0076】
以下、本発明の推定方法の具体的なフローを説明する。
【0077】
また、本発明の推定方法の具体的な態様として、
対象者から顔画像データを取得する顔画像取得工程Ｓ１と、
前記顔画像取得工程で取得した顔画像データから、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータを取得するチャネル分割工程Ｓ２と、
ＲＧＢの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程Ｓ３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４と、
評価工程Ｓ４での評価結果を表示する表示工程Ｓ５と、
を有する態様を挙げることができる（図１６ 参照）。
対象者から顔画像データを取得する顔画像取得工程Ｓ１と、
前記顔画像取得工程で取得した顔画像データから、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータを取得するチャネル分割工程Ｓ２と、
ＲＧＢの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程Ｓ３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４と、
評価工程Ｓ４での評価結果を表示する表示工程Ｓ５と、
を有する態様を挙げることができる（図１６ 参照）。
【0078】
ここで、本発明においては、上記のＳ１～Ｓ５の全ての工程を必ずしもおこなう必要はなく、例えば、顔画像のＲＧＢの少なくとも何れかのカラーチャネルデータから空間周波数の強度を算出する空間周波数算出工程Ｓ３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４とを含む形態であってもよい。
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価工程Ｓ４とを含む形態であってもよい。
【0079】
また本発明において、評価工程Ｓ４で評価した結果を基にＤＢ（データベース）の更新及び／又は評価工程Ｓ４で評価した結果のＤＢ（データベース）への蓄積を含む形態であることが好ましい。
特に上述の更新・蓄積をフィードバックし、評価工程Ｓ４での評価をおこなう形態であることが好ましい。
特に上述の更新・蓄積をフィードバックし、評価工程Ｓ４での評価をおこなう形態であることが好ましい。
【0080】
本発明により推定されたいきいき顔の度合いは、化粧品を選択する際の指標として利用することができる。
【0081】
具体的には、本発明は、対象者に肌状態改善剤及び／又は美容手段を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善作用を奏する物質及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法でもある。
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、前記対象者に適した肌状態改善作用を奏する物質及び／又は美容手段であると判定する判定工程と、
を有することを特徴とする、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法でもある。
【0082】
肌状態改善剤としては、市販の化合物（ペプチドを含む）、公知化合物（ペプチドを含む）、コンビナトリアル・ケミストリー技術によって得られた化合物群、植物や海洋生物由来の天然成分、動物組織抽出物などの物質を挙げることができる。
【0083】
動植物由来の抽出物は、動物又は植物由来の抽出物自体のみならず、抽出物の画分、精製した画分、抽出物乃至は画分、精製物の溶媒除去物の総称を意味する。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。
【0084】
美容手段としては、顔パック、マッサージ手法等を挙げることができる。
【0085】
また、本発明により判定されたいきいき顔の度合いの結果は、肌の手入れ（スキンケア）や化粧方法に関するカウンセリングにおいても有用な指標となり得る。
【0086】
ここで、本発明の肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。
【0087】
＜肌状態改善剤のスクリーニング方法＞
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法でもある。
本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づく、肌状態改善剤のスクリーニング方法でもある。
【0088】
本発明は、
肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。
肌に物質を適用する適用工程と、
前記適用工程前に取得した、前述の推定方法により推定したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高いほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。
【0089】
また、本発明は、２種以上の物質を、２以上の対象者に対し各々適用する適用工程と、
前記適用工程後に、前記適用工程前に予め取得したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の測定結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。
前記適用工程後に、前記適用工程前に予め取得したいきいきとした顔の度合いと、前記適用工程後のいきいきとした顔の度合いの変化の程度を測定する測定工程と、
前記測定工程の測定結果に基づき、いきいきとした顔の度合いの上昇率が高い肌状態改善剤ほど、優れた肌状態改善剤であると判定する判定工程と、
を有する形態とすることもできる。
【0090】
本発明のスクリーニング方法において、スクリーニングの対象となるシミの抑制及び／又改善剤は特に限定されず、たとえば、市販の化合物（ペプチドを含む）、公知化合物（ペプチドを含む）、コンビナトリアル・ケミストリー技術によって得られた化合物群、植物や海洋生物由来の天然成分、動物組織抽出物などの物質を挙げることができる。
【0091】
動植物由来の抽出物は、動物又は植物由来の抽出物自体のみならず、抽出物の画分、精製した画分、抽出物乃至は画分、精製物の溶媒除去物の総称を意味する。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。
また、植物由来の抽出物は、自生若しくは生育された植物、漢方生薬原料等として販売されるものを用いた抽出物、市販されている抽出物等を挙げることができる。
【0092】
本発明においては、特に、植物由来の抽出物を含む剤をスクリーニングの対象とすることが好ましい。
【0093】
また、本発明において、適用する候補物質の種類は、２以上、好ましくは３以上であってもよい。
本発明によれば、複数種の候補物質を適用した場合における、相乗的な肌状態改善作用を発揮する肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。
本発明によれば、複数種の候補物質を適用した場合における、相乗的な肌状態改善作用を発揮する肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。
【0094】
また、本発明のスクリーニング方法は、スクリーニングの対象としては、化粧品の形態であってもスクリーニングの対象とすることができる。
ここで、化粧品は、皮膚に適用するものであることが好ましい。また、化粧品としては、例えば、ウォッシュ、化粧水、乳液を好ましく挙げることができる。
ここで、化粧品は、皮膚に適用するものであることが好ましい。また、化粧品としては、例えば、ウォッシュ、化粧水、乳液を好ましく挙げることができる。
【0095】
また、本発明において、適用工程の期間は、好ましくは２週間以上、より好ましくは３週間以上、さらに好ましくは６週間以上、特に好ましくは１０週以上である。
上記期間以上の適用工程を行うことで、より的確に、肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。
上記期間以上の適用工程を行うことで、より的確に、肌状態改善剤のスクリーニングをすることができる。
【0096】
ここで、本発明のスクリーニング方法の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。
【0097】
＜いきいきとした顔の度合いの推定装置＞
以下、本発明の推定装置のハードウェアブロック図（図１７）を参照しつつ、本発明の推定装置の説明をする。
以下、本発明の推定装置のハードウェアブロック図（図１７）を参照しつつ、本発明の推定装置の説明をする。
【0098】
本発明の推定装置１は、対象者の顔画像データを取得する顔画像取得手段１１と、取得した顔画像データを特定のカラーチャネルに分割するチャネル分割手段１２と、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す相関データを記憶する記憶部１４と、評価手段１５と、評価手段１５の評価結果を表示する表示手段１６と、を備える。
【0099】
顔画像取得手段１１は、デジタルカメラ、デジタル式マイクロスコープ、デジタルビデオあるいはスキャナー等の顔画像データを入力するための装置により得られた顔画像を取得する手段である。
【0100】
チャネル分割手段１２は、顔画像取得手段１１が取得したカラーの顔画像データを、後述する空間周波数算出手段１３に供するために、ＲＧＢのカラーチャネルに顔画像データを分割し、ＲＧＢの何れかの色相を保持したグレースケール画像データ（顔画像のＲＧＢのカラーチャネルデータ）を生成する手段である。
【0101】
空間周波数算出手段１３は、ＦＦＴ処理による空間周波数の強度の算出、いきいきとした顔（いきいきとした顔又はいきいきとした顔）と空間周波数の強度との関係を示す式又はモデル（相関データ）の算出等の処理を実行する。
【0102】
記憶部１４は、本発明のいきいきとした顔の度合いの推定装置が機能する上で必要なプログラム、及び、いきいきとした顔の度合いの推定に必要な各種の式又はモデル（相関データ）を記憶する。記憶部１４には、式又はモデルを作成するのに必要なデータベースがさらに記憶されていてもよい。
【0103】
評価手段１５は、前記空間周波数算出手段１３により算出された空間周波数の強度と前記記憶部１４に記憶された相関データとを基に前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する手段である。
【0104】
表示手段１６は、任意の表示装置に対し、評価手段１５による評価結果の表示指示をおこなう手段である。
ここで、表示装置としては、いきいきとした顔の度合いの推定結果等を表示できるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕＢｕ）や液晶ディスプレイ等による表示装置、スピーカー等の音声出力装置あるいはプリンタ等が挙げられる。
ここで、表示装置としては、いきいきとした顔の度合いの推定結果等を表示できるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕＢｕ）や液晶ディスプレイ等による表示装置、スピーカー等の音声出力装置あるいはプリンタ等が挙げられる。
【0105】
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、顔画像のＲＧＢ少なくとも何れかのカラーチャネルデータから得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段１５と、
を備える、推定装置の形態であってもよい。
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段１５と、
を備える、推定装置の形態であってもよい。
【0106】
また、本発明は、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定することを含む、推定装置の形態であってもよい。
【0107】
ここで、本発明の推定装置の好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。
【0108】
＜いきいきとした顔の度合いの推定プログラム＞
本発明の推定プログラムは、コンピュータ、その他の装置、機械等を、対象者の顔画像データを取得する顔画像取得手段１１と、取得した顔画像データを特定のカラーチャネルに分割するチャネル分割手段１２と、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す相関データを記憶する記憶部１４と、評価手段１５と、評価手段１５の評価結果を表示する表示手段１６として機能させる（図１７ 参照）。
本発明の推定プログラムは、コンピュータ、その他の装置、機械等を、対象者の顔画像データを取得する顔画像取得手段１１と、取得した顔画像データを特定のカラーチャネルに分割するチャネル分割手段１２と、対象者のカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係を示す相関データを記憶する記憶部１４と、評価手段１５と、評価手段１５の評価結果を表示する表示手段１６として機能させる（図１７ 参照）。
【0109】
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、コンピュータをカラー顔画像データのＲＧＢのカラーチャネルのデータのうち、任意のチャネルから得られるデータを単独で、或いは組み合わせで得られる空間周波数の強度を算出する空間周波数算出手段１３と、
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段１５と、
として機能させる、推定プログラムの形態であってもよい。
予め用意した、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔との相関関係を示す式又はモデルに、前記算出した空間周波数の強度を適用して、前記対象者のいきいきとした顔の度合いを評価する評価手段１５と、
として機能させる、推定プログラムの形態であってもよい。
【0110】
また、本発明は、コンピュータを、
顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定するよう機能させるための、推定プログラムの形態であってもよい。
顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定するよう機能させるための、推定プログラムの形態であってもよい。
【0111】
また、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。
【0112】
ここで、本発明の推定プログラムの好ましい実施の形態は、前述の説明を援用することができる。
【実施例】
【0113】
以下、本願発明の基となった試験結果を示す。
【0114】
＜１＞ いきいきとした顔の評定
（１）評価対象画像の用意
まず、１８～８２歳の女性２７２名（平均４９．１歳、ＳＤ＝１６．９１）の顔画像を撮影した。撮影した顔画像を基に、試験に供するための１０２４×１０２４画素の画像データを作成した。ここで、試験に供する画像の作成にあたり、元の画像から髪と耳の除去処理、左右の瞳孔を画像の一定位置にする固定処理、顔の大きさと位置の基準化処理を施した。
（１）評価対象画像の用意
まず、１８～８２歳の女性２７２名（平均４９．１歳、ＳＤ＝１６．９１）の顔画像を撮影した。撮影した顔画像を基に、試験に供するための１０２４×１０２４画素の画像データを作成した。ここで、試験に供する画像の作成にあたり、元の画像から髪と耳の除去処理、左右の瞳孔を画像の一定位置にする固定処理、顔の大きさと位置の基準化処理を施した。
【0115】
（２）印象評価
健常な女性２０名（２０代５名、３０代５名、４０代５名、５０代５名、平均３９．６歳、ＳＤ＝１１．３）を「いきいきとした顔」の評価者とした。
上記評価者は、（１）で用意した顔画像の人物が「いきいきとして見えるか否か」を下記の７段階で評価した。
なお、評価者の反応の偏りを避けるため、顔画像の提示順序は評価者ごとに変更し、試験に供した。顔画像ごとの「いきいきとして見える顔」の平均評価値（以下、スコア値とする）を算出した。
健常な女性２０名（２０代５名、３０代５名、４０代５名、５０代５名、平均３９．６歳、ＳＤ＝１１．３）を「いきいきとした顔」の評価者とした。
上記評価者は、（１）で用意した顔画像の人物が「いきいきとして見えるか否か」を下記の７段階で評価した。
なお、評価者の反応の偏りを避けるため、顔画像の提示順序は評価者ごとに変更し、試験に供した。顔画像ごとの「いきいきとして見える顔」の平均評価値（以下、スコア値とする）を算出した。
【0116】
評点１： 非常にいきいきとして見えない
評点２： かなりいきいきとして見えない
評点３： ややいきいきとして見えない
評点４： どちらとも言えない
評点５： ややいきいきとして見える
評点６： かなりいきいきとして見える
評点７： 非常にいきいきとして見える
評点２： かなりいきいきとして見えない
評点３： ややいきいきとして見えない
評点４： どちらとも言えない
評点５： ややいきいきとして見える
評点６： かなりいきいきとして見える
評点７： 非常にいきいきとして見える
【0117】
（３）スコア値と年齢の関係
スコア値を縦軸、年齢を横軸に設定し、スコア値と年齢の関係を図示した（図１）。
図１に示すように、スコア値は加齢により低くなることはなかった。
すなわち、スコア値と年齢との間には、相関関係がないことがわかった。
スコア値を縦軸、年齢を横軸に設定し、スコア値と年齢の関係を図示した（図１）。
図１に示すように、スコア値は加齢により低くなることはなかった。
すなわち、スコア値と年齢との間には、相関関係がないことがわかった。
【0118】
（４）スコア値と各空間周波数の強度の関係
（４－１）顔画像の空間周波数解析
まず、（２）の試験に供したカラーの顔画像を画像処理システムによりＲＧＢカラーチャネル分割し、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータ（本明細書における、顔画像データに相当）を得た。Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータをＴｈｅＭａｔｈＷｏＲｋ社製のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）による自社製の空間周波数解析ソフトウェアに供し、空間周波数解析をおこなった。
（４－１）顔画像の空間周波数解析
まず、（２）の試験に供したカラーの顔画像を画像処理システムによりＲＧＢカラーチャネル分割し、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータ（本明細書における、顔画像データに相当）を得た。Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータをＴｈｅＭａｔｈＷｏＲｋ社製のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）による自社製の空間周波数解析ソフトウェアに供し、空間周波数解析をおこなった。
【0119】
ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）を用いた空間周波数解析により、（２）の試験に供した顔画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータについて、１～５１２ ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ－ｗｉｄｔｈ（以下、ｃ／ｉｗ）のパワー値（空間周波数の強度）を得た。
【0120】
（４－２）スコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数の導出
Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータごとにスコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数を導出した。結果を図３に示す。
図３に示すとおり、スコア値と相関のある有意なパワー値を確認することができた。
Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータごとにスコア値と各空間周波数のパワー値の相関係数を導出した。結果を図３に示す。
図３に示すとおり、スコア値と相関のある有意なパワー値を確認することができた。
【0121】
（４－３）重回帰分析
スコア値と各空間周波数のパワー値について重回帰分析を行い、特徴的なパワー値の確認をおこなった。
ここで、重回帰分析は、スコア値を目的変数、各空間周波数のパワー値を説明変数とし、ステップワイズ法によりおこなった。
結果を表１に示す。なお表１では、重回帰分析結果の推定値（以下、単に推定値という）の符号（正負）と図３に示す相関係数の符号（正負）が一致する項目を選定している。
スコア値と各空間周波数のパワー値について重回帰分析を行い、特徴的なパワー値の確認をおこなった。
ここで、重回帰分析は、スコア値を目的変数、各空間周波数のパワー値を説明変数とし、ステップワイズ法によりおこなった。
結果を表１に示す。なお表１では、重回帰分析結果の推定値（以下、単に推定値という）の符号（正負）と図３に示す相関係数の符号（正負）が一致する項目を選定している。
【0122】
以下、本実施例において、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の何れかのカラーチャネルデータのうち、特定の色相を保持したカラーチャネルデータから取得されたデータの空間周波数域を指すときには、「分割したカラーチャネルの色相 空間周波数域」で表現する。
例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得されたデータの空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。
例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーチャネルデータのうち、Ｒ（赤）のカラーチャネルデータから取得されたデータの空間周波数域が４ ｃ／ｉｗである場合、「Ｒ ４ ｃ／ｉｗ」と表現する。（表１ 図５ 参照）。
【0123】
【表1】
【0124】
Ｒ２乗：０．４４４６５８
自由度調整Ｒ２乗：０．４０２７８７
分散分析：Ｆ値＜０．０００１
自由度調整Ｒ２乗：０．４０２７８７
分散分析：Ｆ値＜０．０００１
【0125】
推定式：＝－２．５２８０２６０２９＋１．７９１４９１７３８６ｘＲ４＋０．９０３８０８４１０７xＲ６－１．０４３６００４６７xＲ１０＋１．６８８１８８３００３xＲ１１－１．０５２１５９４４９xＲ２５－２．２４１４９６５７６xＲ６２＋１．９５４８９５４７７９xＲ７４－０．６４７４２０４５１xＧ１９－１．６３４５５６７１４xＧ２２－１．３２７７２３１１６xＧ２８＋３．４７５０２２０６０８xＧ５７－２．７８０３０６００３xＧ７５－０．６７０９５８１３８xＢ３－０．９６０３８１３９５xＢ１５＋１．８５６６４３７４９５xＢ４１＋２．０９１４７４７２xＢ４４＋３．７０２９７０２７８２xＢ６２－１．８７６０４５８６６xＢ７９－１．６５７１８１３４xＢ１２７
【0126】
（１）で取得した各顔画像データについて、スコア値を縦軸、重回帰式による推定値（以下、単に推定値という）を横軸に設定し、スコア値と推定値の関係を図示した（図４）。
図４に示すように、スコア値が高いほど、推定値も高くなることがわかった。
すなわち、本実施例で導出された重回帰式は、スコア値（いきいきした顔の度合い）と推定値の相関関係を示すものであることがわかった。
図４に示すように、スコア値が高いほど、推定値も高くなることがわかった。
すなわち、本実施例で導出された重回帰式は、スコア値（いきいきした顔の度合い）と推定値の相関関係を示すものであることがわかった。
【0127】
＜２＞ いきいきとした顔の度合いの推定値の検証
＜１＞で導出した結果の検証をおこなった。
＜１＞で導出した結果の検証をおこなった。
【0128】
表１に示す空間周波数における各々のパワー値が、顔の印象においてどのような特徴を反映したものであるかの検証をおこなった。
上記の検証のために、特定の空間周波数におけるパワー値を除去あるいは強調した画像を作製し、該画像を肌状態に関する技術を専門とする有識者による評価に供した。
上記の検証のために、特定の空間周波数におけるパワー値を除去あるいは強調した画像を作製し、該画像を肌状態に関する技術を専門とする有識者による評価に供した。
【0129】
（１）空間周波数域 Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0130】
表１に示すとおり、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、１．７９１である。そして、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0131】
上記評価の確認のため、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図５に示す。
図５に示すとおり、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図５に示すとおり、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0132】
図５に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬部が暗く、パワー値を（５倍処理）した画像では頬部が明るくなることがわかった。
すなわち、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬部に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬の明るさに関することがかわった。
すなわち、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬部に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ４ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬の明るさに関することがかわった。
【0133】
（２）空間周波数域 Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0134】
表１に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０９６５である。そして、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0135】
上記評価の確認のため、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図６に示す。
図６に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図６に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0136】
図６に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では目の下が暗く、パワー値を（５倍処理）した画像では目の下が明るくなることがわかった。
すなわち、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値は、目の下に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値は、目の下の明るさに関することがわかった。
すなわち、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値は、目の下に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値は、目の下の明るさに関することがわかった。
【0137】
（３）空間周波数域 Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0138】
表１に示すとおり、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．０１１８である。そして、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0139】
上記評価の確認のため、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図７に示す。
図７に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図７に示すとおり、Ｒ６ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0140】
図７に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬が明るく、パワー値を（５倍処理）した画像では頬がくすむことがわかった。
すなわち、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬のくすみに関することがわかった。
すなわち、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ１０ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬のくすみに関することがわかった。
【0141】
（４）空間周波数域 Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0142】
表１に示すとおり、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．１４８７である。そして、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0143】
上記評価の確認のため、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図８に示す。
図８に示すとおり、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図８に示すとおり、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0144】
図８に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬のふっくら感がなく、パワー値を（５倍処理）した画像では頬がふっくらとして見えることがわかった。
すなわち、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬のふっくら感に関することがわかった。
すなわち、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ１１ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬のふっくら感に関することがわかった。
【0145】
（５）空間周波数域 Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0146】
表１に示すとおり、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１８８７である。そして、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0147】
上記評価の確認のため、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図９に示す。
図９に示すとおり、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図９に示すとおり、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0148】
図９に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では顔全体の血色が良く、パワー値を（５倍処理）した画像では顔全体の血色が悪く見えることがわかった。
すなわち、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値は、血色が良さに関することがわかった。
すなわち、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ２５ ｃ／ｉｗのパワー値は、血色が良さに関することがわかった。
【0149】
（６）空間周波数域 Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0150】
表１に示すとおり、Ｇ１９ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１３２５である。そして、Ｇ１９ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0151】
また、表１に示すとおり、Ｇ２２ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．２５１９である。そして、Ｇ２２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0152】
また、表１に示すとおり、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１６８５である。そして、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0153】
上記評価の確認のため、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１０に示す。
図１０に示すとおり、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図１０に示すとおり、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0154】
図１０に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では頬部（顔全体）のハリ（弾力）があり、パワー値を（５倍処理）した画像では頬部（顔全体）のハリ（弾力）がなく見えることがわかった。
すなわち、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬部（顔全体）のハリ（弾力）に関することがわかった。
すなわち、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値は、頬部（顔全体）のハリ（弾力）に関することがわかった。
【0155】
（７）空間周波数域 Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0156】
表１に示すとおり、Ｂ３ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１０４２である。そして、Ｂ３ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0157】
また、表１に示すとおり、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１７５２である。そして、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0158】
上記評価の確認のため、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１１に示す。
図１１に示すとおり、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図１１に示すとおり、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0159】
図１１に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では顔全体の黄ぐすみがなく、パワー値を（５倍処理）した画像では顔全体に顔全体の黄ぐすみがあることがわかった。
すなわち、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体の黄ぐすみに関することがわかった。
すなわち、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体の黄ぐすみに関することがわかった。
【0160】
（８）空間周波数域 Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0161】
表１に示すとおり、Ｒ６２ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．０３３４である。そして、Ｒ６２ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0162】
また、表１に示すとおり、Ｇ７５ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１９７３である。そして、Ｇ７５ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0163】
また、表１に示すとおり、Ｂ７９ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．１０３３である。そして、Ｂ７９ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0164】
また、表１に示すとおり、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、－０．２３８８である。そして、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0165】
上記評価の確認のため、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１２、図１３に示す。
図１２、図１３に示すとおり、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図１２、図１３に示すとおり、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値が低いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0166】
図１２、図１３に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では顔全体がなめらかになり、パワー値を（５倍処理）した画像では顔全体にゴワゴワ感（ゴワツキ）があることがわかった。
すなわち、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値は、ゴワゴワ感に関することがわかった。
すなわち、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値は、ゴワゴワ感に関することがわかった。
【0167】
（９）空間周波数域 Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値が、顔画像においてどのような特徴を反映したものであるかの検証
【0168】
表１に示すとおり、Ｒ７４ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０５９８である。そして、Ｒ７４ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0169】
また、表１に示すとおり、Ｇ５７ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０１８２である。そして、Ｇ５７ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0170】
また、表１に示すとおり、Ｂ４１ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０９２２である。そして、Ｂ４１ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0171】
また、表１に示すとおり、Ｂ４４ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０７１７である。そして、Ｂ４４ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0172】
また、表１に示すとおり、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値といきいきとした顔の相関係数は、０．０１７７である。そして、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔と評価される。
【0173】
上記評価の確認のため、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値を除去（０倍処理）あるいは強調（５倍処理）した画像を用意した。結果を図１４、図１５に示す。
図１４、図１５に示すとおり、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
図１４、図１５に示すとおり、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値が高いほど、いきいきとした顔となることがわかった。
【0174】
図１４、図１５に示すとおり、パワー値を除去（０倍処理）した画像では顔全体に肌の艶があるなめらかさがなく、パワー値を（５倍処理）した画像では顔全体に肌の艶があるなめらかさがあることがわかった。
すなわち、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値は、肌の艶に関することがわかった。
すなわち、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値は、顔全体に関連性が高いことがわかった。
そして、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗのパワー値は、肌の艶に関することがわかった。
【0175】
（１０）結果及び考察
上記（１）～（９）の検証の結果を、表２に示す。
上記（１）～（９）の検証の結果を、表２に示す。
【0176】
【表2】
【0177】
本実施例の結果より、顔画像データから得られる空間周波数の強度といきいきとした顔の度合いとの相関関係に基づいて、対象者の顔画像データから該対象者のいきいきとした顔の度合いを推定できることがわかった。
【0178】
特に、本実施例の結果より、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗから選ばれる１以上の空間周波数における、パワー値を用いることで、いきいきとした顔の度合いを推定できることがわかった。
【0179】
＜３＞ 肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法、および、肌状態改善剤のスクリーニング手法の検討
次に、上記知見を基にした、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法、および、スクリーニング手法の検討を行った。
次に、上記知見を基にした、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択方法、および、スクリーニング手法の検討を行った。
【0180】
（１）準備工程
（１－１）試験品の用意
まず、下記に示す、試験品（ウォッシュ、化粧水、乳液）を用意した。
（１－１）試験品の用意
まず、下記に示す、試験品（ウォッシュ、化粧水、乳液）を用意した。
【0181】
［ウォッシュ］
以下に示す処方に従って、ウォッシュを作成した。
以下に示す処方に従って、ウォッシュを作成した。
【0182】
＜ウォッシュ処方＞
脂肪酸 ４０．０重量部
グリセリン １９．２重量部
ジグリセリン ３．５重量部
カルボキシメチルセルロースＮａ ０．４重量部
アクリル酸・塩化ジメチルジアリルアンモニウム・アクリルアミドコーポリマー液 ２．０重量部
塩化ジメチルジアリルアンモニウム・アクリルアミド共重合体液 ４．５重量部
水酸化カリウム ８．５重量部
アルキルグリコシド １．５重量部
植物エキス類 ０．４重量部
水 ２０重量部
脂肪酸 ４０．０重量部
グリセリン １９．２重量部
ジグリセリン ３．５重量部
カルボキシメチルセルロースＮａ ０．４重量部
アクリル酸・塩化ジメチルジアリルアンモニウム・アクリルアミドコーポリマー液 ２．０重量部
塩化ジメチルジアリルアンモニウム・アクリルアミド共重合体液 ４．５重量部
水酸化カリウム ８．５重量部
アルキルグリコシド １．５重量部
植物エキス類 ０．４重量部
水 ２０重量部
【0183】
［化粧水］
以下に示す処方に従って、皮膚外用剤である化粧料を作成した。即ち、下記処方成分を８０℃に加熱し、攪拌、可溶化し、攪拌冷却して化粧水を得た。
以下に示す処方に従って、皮膚外用剤である化粧料を作成した。即ち、下記処方成分を８０℃に加熱し、攪拌、可溶化し、攪拌冷却して化粧水を得た。
【0184】
＜化粧水処方＞
１，２－ヘキサンジオール ３重量部
１，３－ブタンジオール ５重量部
グリセリン ２重量部
フェノキシエタノール ０．５重量部
植物エキス類 ２重量部
ポリオキシエチレン硬化ヒマシ油 ０．１重量部
エタノール ５重量部
１，２－ヘキサンジオール ３重量部
１，３－ブタンジオール ５重量部
グリセリン ２重量部
フェノキシエタノール ０．５重量部
植物エキス類 ２重量部
ポリオキシエチレン硬化ヒマシ油 ０．１重量部
エタノール ５重量部
【0185】
［乳液］
下記に示す処方に従って、本発明の皮膚外用剤である化粧料を作製した。即ち、イ、ロ、ハの成分をそれぞれ７０℃に加熱し、ロをハで中和し、攪拌しながらイを徐々に加えて乳化し、ホモジナイザーで均質化した後、攪拌冷却して乳液を得た。
下記に示す処方に従って、本発明の皮膚外用剤である化粧料を作製した。即ち、イ、ロ、ハの成分をそれぞれ７０℃に加熱し、ロをハで中和し、攪拌しながらイを徐々に加えて乳化し、ホモジナイザーで均質化した後、攪拌冷却して乳液を得た。
【0186】
＜乳液処方＞
イ
スクワラン １０重量部
ソルビタンセスキステアレート ２重量部
植物エキス類 ２．１重量部
ブチルパラベン ０．１重量部
ロ
１，３－ブタンジオール ５重量部
キサンタンガム ０．１重量部
アクリル酸・メタクリル酸アルキル（Ｃ１０～３０） ０．４重量部
メチルパラベン ０．１重量部
水 ５０重量部
ハ
水酸化カリウム ０．２重量部
水 ３０重量部
イ
スクワラン １０重量部
ソルビタンセスキステアレート ２重量部
植物エキス類 ２．１重量部
ブチルパラベン ０．１重量部
ロ
１，３－ブタンジオール ５重量部
キサンタンガム ０．１重量部
アクリル酸・メタクリル酸アルキル（Ｃ１０～３０） ０．４重量部
メチルパラベン ０．１重量部
水 ５０重量部
ハ
水酸化カリウム ０．２重量部
水 ３０重量部
【0187】
（１－２）被験者および、試験品使用条件について
本試験では、被験者を、女性１９名３５－４９歳（平均年齢４１．６±４．５４歳）とした。
本試験では、被験者を、女性１９名３５－４９歳（平均年齢４１．６±４．５４歳）とした。
【0188】
被験者は、試験期間中、普段使いのスキンケア品に置き換えて、または追加で上記試験品３種（ウォッシュ、化粧水、乳液）を適用した。
このとき、被験者は、試験品を、適当な使用法に従い、毎日（朝晩１日２回）顔に使用した。
なお、被験者は、上記試験品以外のメーク品に関しては、普段使いのメーク品を継続使用した。
このとき、被験者は、試験品を、適当な使用法に従い、毎日（朝晩１日２回）顔に使用した。
なお、被験者は、上記試験品以外のメーク品に関しては、普段使いのメーク品を継続使用した。
【0189】
（２）測定工程（空間周波数解析方法）
（２－１）解析用画像の取得
被験者の、試験品使用開始から、０週（使用前）、４週、１２週経過時に撮影した顔画像から髪と耳を除き、左右の瞳孔を画像の一定位置に固定し、顔の大きさと位置を基準化した１０２４×１０２４画素の画像を作成した（図１９ 参照）。
（２－１）解析用画像の取得
被験者の、試験品使用開始から、０週（使用前）、４週、１２週経過時に撮影した顔画像から髪と耳を除き、左右の瞳孔を画像の一定位置に固定し、顔の大きさと位置を基準化した１０２４×１０２４画素の画像を作成した（図１９ 参照）。
【0190】
（２－２）パワー値の取得、選定
空間周波数解析（ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ＴｈｅＭａｔｈＷｏＲｋ社製 Ｒ２００９ａ）を用いた高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれについて１５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ ｗｉｄｔｈ（以下、ｃ／ｉｗ）のパワー値を得た。
空間周波数解析（ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ＴｈｅＭａｔｈＷｏＲｋ社製 Ｒ２００９ａ）を用いた高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれについて１５１２ｃｙｃｌｅ／ｉｍａｇｅ ｗｉｄｔｈ（以下、ｃ／ｉｗ）のパワー値を得た。
【0191】
得たパワー値のうち、表に示すような「いきいきとした顔の度合い」に関連するパワー値を抽出した。ここで、抽出したパワー値は、Ｒ４ ｃ／ｉｗ、Ｒ６ ｃ／ｉｗ、Ｒ１０ ｃ／ｉｗ、Ｒ１１ ｃ／ｉｗ、Ｒ２５ ｃ／ｉｗ、Ｇ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗ、Ｂ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗ、Ｒ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗ、Ｒ７４ ｃ／ｉｗ、Ｇ５７ ｃ／ｉｗ、Ｂ４１ ｃ／ｉｗ、Ｂ４４ ｃ／ｉｗ、Ｂ６２ ｃ／ｉｗの空間周波数における、パワー値である。
【0192】
（３）判定工程
測定工程の測定値を基に、スクリーニング対象となる候補物質についての、皮膚の色素沈着症状の抑制剤及び／又は改善剤としての有用性を評価した。
測定工程の測定値を基に、スクリーニング対象となる候補物質についての、皮膚の色素沈着症状の抑制剤及び／又は改善剤としての有用性を評価した。
【0193】
（３－１）「いきいきとした顔の度合い」の評価
抽出したパワー値を、前掲の推定値に代入し計算することで、「いきいきとした顔の度合い」の変化を算出した。結果を図１８に示す。また、被験者の顔画像の代表例を、図１９に示す。
抽出したパワー値を、前掲の推定値に代入し計算することで、「いきいきとした顔の度合い」の変化を算出した。結果を図１８に示す。また、被験者の顔画像の代表例を、図１９に示す。
【0194】
図１８の結果に示すように、試験品の適用により、「いきいきとした顔の度合い」の変化を評価できることがわかった。
すなわち、上記の方法により、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択が可能となることがわかった。
また、上記の方法により、候補物質の中から肌状態改善剤のスクリーニングをできることがわかった。
すなわち、上記の方法により、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択が可能となることがわかった。
また、上記の方法により、候補物質の中から肌状態改善剤のスクリーニングをできることがわかった。
【0195】
【0196】
図２０では、「頬のくすみ」に関し、０週と４週との間で有意な数値の減少が認められた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ１０ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、頬のくすみを改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ１０ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、頬のくすみを改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
【0197】
また、図２１では、「血色」に関し、０週と４週との間および０週と１２週との間で有意な数値の減少が認められた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ２５ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、血色を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ２５ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、血色を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
【0198】
また、図２２では、「ハリ（弾力）」に関し、０週と４週との間および０週と１２週との間で有意な数値の減少が認められた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＧ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、ハリ（弾力）を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＧ１９ ｃ／ｉｗ、Ｇ２２ ｃ／ｉｗ、Ｇ２８ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、ハリ（弾力）を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
【0199】
また、図２３では、「顔全体の黄ぐすみ」に関し、０週と４週との間および０週と１２週との間で有意な数値の減少が認められた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＢ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、顔全体の黄ぐすみを改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＢ３ ｃ／ｉｗ、Ｂ１５ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、顔全体の黄ぐすみを改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
【0200】
また、図２４では、「ゴワゴワ感（ゴワツキ）」に関し、０週と４週との間および０週と１２週との間で有意な数値の減少が認められた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、ゴワゴワ感（ゴワツキ）を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
ここで、上述のとおり、評定値（前掲の推定式 参照）とＲ６２ ｃ／ｉｗ、Ｇ７５ ｃ／ｉｗ、Ｂ７９ ｃ／ｉｗ、Ｂ１２７ ｃ／ｉｗのパワー値の相関係数符号は「－」である。
そのため、本評価から、「試験品が、ゴワゴワ感（ゴワツキ）を改善させる候補物質であると推定できる」という結果が得られた。
【0201】
図２０～図２４の結果に示すように、試験品３種（ウォッシュ、化粧水、乳液）の適用により、「いきいきとした顔の度合い」に関連する各要素の判定に基づき、「いきいきとした顔の度合い」の変化を評価できることが分かった。
【0202】
以上のとおり、上記の方法により、肌状態改善剤及び／又は美容手段の選択が可能となることがわかった。
また、上記の方法により、候補物質の中から肌状態改善剤のスクリーニングができることがわかった。
また、上記の方法により、候補物質の中から肌状態改善剤のスクリーニングができることがわかった。
【産業上の利用可能性】
【0203】
本発明のいきいきとした顔の度合いの推定技術は、エステティック、スキンケア、メークアップ、健康食品乃至は美容整形等の効果の評価、又はその評価結果を用いたアドバイスやカウンセリングにおいて利用できる。
【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】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
