特表 2024-515589 紫外線撮像システム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-04-10

(54)【発明の名称】紫外線撮像システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/33 20060101AFI20240403BHJP

   G01N 21/27 20060101ALI20240403BHJP

【ＦＩ】

G01N21/33

G01N21/27 A

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023562283

(86)(22)【出願日】2022-04-05

(85)【翻訳文提出日】2023-10-10

(86)【国際出願番号】 US2022023393

(87)【国際公開番号】W WO2022216647

(87)【国際公開日】2022-10-13

(31)【優先権主張番号】63/171,603

(32)【優先日】2021-04-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

２．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ

３．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

４．Ｌｉｎｕｘ

５．ＵＮＩＸ

６．ＭｙＳＱＬ

７．ＪＡＶＡ

８．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

９．３ＧＰＰ

(71)【出願人】

【識別番号】590005058

【氏名又は名称】ザ プロクター アンド ギャンブル カンパニー

【氏名又は名称原語表記】ＴＨＥ ＰＲＯＣＴＥＲ ＆ ＧＡＭＢＬＥ ＣＯＭＰＡＮＹ

【住所又は居所原語表記】Ｏｎｅ Ｐｒｏｃｔｅｒ ＆ Ｇａｍｂｌｅ Ｐｌａｚａ， Ｃｉｎｃｉｎｎａｔｉ， ＯＨ ４５２０２，Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】110001243

【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ポール ジョナサン マッツ

(72)【発明者】

【氏名】ジョナサン マーク クラウザー

【テーマコード（参考）】

2G059

【Ｆターム（参考）】

2G059AA05

2G059BB08

2G059BB10

2G059BB12

2G059CC20

2G059DD01

2G059EE01

2G059EE02

2G059FF01

2G059GG02

2G059HH03

2G059HH06

2G059JJ02

2G059JJ19

2G059KK04

2G059MM01

2G059MM09

2G059MM10

2G059PP04

(57)【要約】

紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するための紫外線システム及び方法が説明される。例示的なシステムは、画像を捕捉するように構成されたモノクロカメラセンサを含むカメラと、ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯のうちの少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、ＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を含む。更に、カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量と、表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量と、を描写する画像を捕捉するように構成される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムであって、
モノクロカメラセンサを備えるカメラであって、画像を捕捉するように構成されたカメラと、
ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、
前記ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、
前記ＵＶＡ波長帯及び前記ＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を備え、前記カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び前記表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉するように構成されている、システム。

【請求項2】

前記表面領域は人間の皮膚の領域を含み、前記画像は、前記人間の皮膚の前記領域上の１つ又は複数の製品塗布パターンを示す、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量は、拡散反射率標準によって調整される、請求項１又は２に記載のシステム。

【請求項4】

前記放射源は、約２９０ｎｍ～４００ｎｍの出力ピークを有する、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項5】

前記フィルタ構成要素は、ダイクロイックコーティングフィルタを含む、請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項6】

前記フィルタ構成要素は、１０ｎｍの半値全幅を有する３１３ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、１０ｎｍの半値全幅を有する３６５ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項7】

前記偏光子構成要素は、２２０ｎｍ～４００ｎｍの波長を有するＵＶＲ波長帯の電磁放射（ＥＭＲ）を偏光させる、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項8】

前記放射源は、小径偏光子の使用を可能にする出力直径を有し、前記偏光子構成要素は、約１０ｍｍ～約５０ｍｍの直径を有する、請求項１～７のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項9】

前記カメラ、前記放射源、前記フィルタ構成要素、及び前記偏光子構成要素は、ＵＶＲ撮像デバイスの少なくとも一部分を形成し、前記ＵＶＲ撮像デバイスは、モバイルデバイスへの取り付け又はモバイルデバイスとの統合のために構成されている、請求項１～８のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項10】

前記モバイルデバイス上で動作するように構成され、前記ＵＶＲ撮像デバイスに通信可能に結合されたアプリケーション（アプリ）を更に備え、前記モバイルアプリは、前記モバイルデバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能であり、前記モバイルデバイスの非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピューティング命令を含み、前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの表示画面上に前記画像をレンダリングさせる、請求項９に記載のシステム。

【請求項11】

前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングさせる、請求項１０に記載のシステム。

【請求項12】

前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、ユーザの皮膚への製品の塗布品質、又は前記ユーザの皮膚への前記製品の塗布量のうちの少なくとも１つを前記ユーザに通知する出力をレンダリングさせる、請求項１０に記載のシステム。

【請求項13】

前記カメラはアポクロマートレンズを更に備える、請求項１～１２のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項14】

プロセッサと、前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及び前記それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を各々が描写する複数の画像を用いて訓練された撮像モデルであって、製品の塗布の１つ又は複数のそれぞれの属性を決定するように訓練された撮像モデルと、前記プロセッサによって実行可能であり、前記メモリに記憶されたコンピューティング命令と、を更に含み、前記コンピューティング命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定するために、前記撮像モデルを用いて前記画像を分析させ、前記１つ以上の属性は、前記画像に描写されるようにユーザの皮膚に固有のものであり、前記表面領域は皮膚を含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項15】

皮膚に対する日焼け止めの有効性を判定する方法であって、（ａ）日焼け止めを皮膚に塗布することと、（ｂ）請求項１～１４のいずれか一項に記載のシステムを用いて前記日焼け止めの有効性を判定することと、を含む、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、概して、紫外線撮像システム及び方法に関し、より具体的には、紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出（remittance）を描写する画像を捕捉するように構成された紫外線撮像システム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

一般的に言えば、何十億もの人々が、毎日、太陽からのＵＶＲにさらされており、レクリエーション、産業、及び商業で使用される人工光源にさらされる人々の数が増加している。ヒトの皮膚は、ＵＶＲへの曝露から生じる損傷を非常に受けやすいが、適切な日焼け防止指数（ＳＰＦ）を有する日焼け止めを適切に塗布することで、これらの影響は軽減され得る。問題として、多くの人々は、ＵＶＲに頻繁に曝露される皮膚の領域に日焼け止めを定期的に塗布しない。そして、人が日焼け止めを塗布するとき、ほとんどの従来の日焼け止め製品は透明であるので、日焼け止め製品が適切に塗布されたかどうかを認識することは困難であり得る。人が日焼け止め製品を適切に塗布したかどうかを評価するデジタル方法（例えば、スマートフォンカメラなどと併せて「アプリ」を使用するもの）もまた、例えば、鏡面反射に起因する不十分な画像品質に起因して、適切な日焼け止め塗布の適切な指標を提供しない場合がある。

【0003】

結果として、多くの人々は、自身の日焼け止め塗布の効力を評価することを怠る可能性があり、全般的な理解不足から日焼け止めを塗布することを完全に怠る可能性がある。この問題は、適切な日焼け止め塗布を無視した結果として発生し得る無数の皮膚状態、及び利用可能な関連する無数の日焼け止め製品を考慮すると、急激に顕著である。このような既存の日焼け止め製品はまた、使用者が製品を皮膚に対してどのように利用するのが最良かを決定するのを助けるフィードバック又はガイダンスをほとんど又は全く提供していない場合がある。したがって、多くの人々は、適切な塗布技術及び適切な保護のためにどれだけの日焼け止めが必要であるかを知らないので、日焼け止め製品を誤って塗布する可能性がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

したがって、ＵＶＲの吸収及び／又は再放出の画像を捕捉することができ、それによってユーザが日焼け止め製品を適切に塗布したかどうかを判定することを可能にする、改良されたＵＶＲ撮像システムが必要とされている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムであって、モノクロカメラセンサを備えるカメラと、ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、ＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を備え、カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉するように構成されている、システムが開示される。ＵＶＲ撮像システムを使用する方法もまた、本明細書で説明される。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1A】ＵＶＲ撮像システムの例を示す図である。

【図1B】ＵＶＲ撮像システムの例を示す図である。

【図2A】例示的な画像及び関連する画素データを示す図である。

【図2B】例示的な画像及び関連する画素データを示す図である。

【図2C】例示的な画像及び関連する画素データを示す図である。

【図3】図１Ａ及び図１ＢのＵＶＲ撮像システムの例示的なフロー図である。

【図4】例示的なＵＶＲ撮像方法の図である。

【図5】ユーザコンピューティングデバイスの表示画面上でレンダリングされた例示的なユーザインターフェースを示す図である。

【図6】例示的な紫外線（ＵＶＲ）撮像システム環境を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

本明細書の撮像システム及び方法は、ＵＶＲ撮像システム及びスキンケアの分野に改善をもたらす。例えば、本開示のＵＶＲ撮像システムは、ユーザが、画像（例えば、ユーザの顔又は標的皮膚表面の画像）を迅速かつ便利に捕捉し、製品（例えば、日焼け止め製品）が塗布された領域及び／又は製品の更なる塗布が必要とされ得る領域の指示を受け取ることを可能にする。例えば、製品塗布の指示は、ユーザのモバイルデバイスのディスプレイ上に提供され得る。本ＵＶＲ撮像システムの訓練されたＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムは、ユーザ固有の画像のデジタル及び／又は人工知能ベースの分析を用いてＵＶＲ撮像システムの分野を改善し、表面（例えば、ユーザの皮膚表面）の捕捉画像内に含められたユーザ固有の画素データに対処するための出力を出力する。

【0008】

本ＵＶＲ撮像システムは、従来のＵＶＲ撮像システムに対していくつかの特定の改善を提供する。例えば、従来のＵＶＲ撮像システムは、表面上に塗布された製品膜形態の分析を可能にしない低解像度画像という欠点を有している。従来のＵＶＲ撮像システムによって捕捉される例示的画像は、例えば、約６８０画素×約５１２画素の解像度を特徴とし得る。結果として、従来のＵＶＲ撮像システムによって捕捉された画像は、製品が標的皮膚表面上にいかに良好に膜を形成しているかの指示（例えば、形態）を伴わずに、撮像された表面の「平均ＵＶ吸光度」のみを提供し得る。対照的に、本ＵＶＲ撮像システム及び方法は、表面の高解像度画像を提供するカメラを利用し、それによって、効果的な製品膜形態分析を可能にする。本開示のＵＶＲ撮像システムにおいて使用されるカメラの最も好ましいセンササイズは、２５００万画素超であるが、好ましいセンササイズは、１０００万画素超である。したがって、本開示のＵＶＲ撮像システムは、従来のＵＶＲ撮像システムよりも約１００倍高い解像度で画像を捕捉する。したがって、本開示のＵＶＲ撮像システムは、従来のＵＶＲ撮像システム／技法ではこれまで達成できなかったＵＶＲ波長帯にわたって、製品膜形態の効果的な撮像及び分析を可能にする。具体的には、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、従来のＵＶＲ撮像システムと比較して、撮像される物体の解像度において１０倍の増加を達成する。例えば、本ＵＶＲ撮像システム及び方法は、例えば、撮像システムの当業者に公知である変調伝達関数（撮像システムの基本的空間分解能性能を評価する手段）によって測定されるような、皮膚表面に塗布された製品膜形態の微細な詳細撮像を可能にする。

【0009】

別の例として、従来のＵＶＲ撮像システムによって捕捉された画像は、概して、焦点が欠如するという欠点を有している。すなわち、従来のＵＶＲ撮像システムは、アポクロマート性（apochromaticity）が欠如するという欠点を有し、したがって、特定の画像捕捉に対して少数の波長においてのみ十分な焦点を達成することができる。結果として、従来のＵＶＲ撮像システムによって捕捉された画像は、複数の波長における焦点の欠如から生じる色収差及び球面収差を特徴とする。対照的に、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、捕捉された画像から色収差及び球面収差を低減／排除するアポクロマートレンズを含んでもよい。したがって、アポクロマートレンズは、単一画像内の複数の波長（例えば、ＵＶＡ及びＵＶＢ）において十分な焦点を提供するが、これは従来のＵＶＲ撮像システム／技法を用いては、これまで達成不可能であったものである。本開示のアポクロマートレンズは、従来のＵＶＲ撮像システムとは異なり、各ＵＶＲ波長で再合焦を必要とせずに、全ての必要なＵＶＲ波長を撮像することができる。結果として、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、画像捕捉の間で複数のレンズを適用及び調整／合焦する必要性を排除することによって潜在的誤差を最小限にする、著しく高速な捕捉プロセスを提供する。

【0010】

更に別の例として、従来のＵＶＲ撮像システムは、輝度較正が欠如するという欠点を有している。較正なしでは、取得された画像におけるＵＶＲ吸収／再放出の量を定量化することは不可能であり、相対的な比較のみが可能となる。対照的に、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、各画像が同等の照明下で捕捉されることを確実にするために、画像捕捉プロセスの較正標準を提供する。結果として、較正標準は、撮像された表面（例えば、ヒトの皮膚、製品膜）によるＵＶＲ吸収／再放出の絶対的な決定を可能にし、それによって、例えば、従来のＵＶＲ撮像システムではこれまで達成不可能であった皮膚成分及び／又は日焼け止め濃度の定量化を可能にする。

【0011】

更に別の例として、従来のＵＶＲ撮像システムは、様々な望ましくない波長の放射を提供する放射源を利用するという欠点を有している。補償するために、従来のＵＶＲ撮像システムは、典型的には、望ましくない波長を除去するために放射源の前に配設されたフィルタホイールを含んでいる。対照的に、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、対象となる特定の波長（例えば、３１３ｎｍ及び３６５ｎｍ）で強いＵＶＡ及びＵＶＢ放射を放出する放射源を含む。本開示の放射源は、それによって、従来のＵＶＲ撮像システム／技法に存在する追加のフィルタの必要性を排除する。更に、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法の特定の態様は、ＵＶＲ撮像システムの調整可能な画像捕捉期間中にＵＶＲを連続的に放出する連続放出ＵＶＲ放射源（例えば、キセノン電球、水銀キセノン電球）を含む。結果として、本開示の連続放出ＵＶＲ放射源は、露光時間の増加を可能にし、それに対応して、従来のＵＶＲ放射源に依存する従来のＵＶＲ撮像システム／技法よりも高品質の画像捕捉を可能にする。

【0012】

更に別の例として、従来のＵＶＲ撮像システムは一般に、カメラセンサへの信号が応答のダイナミックレンジを超え、画像情報の著しい損失をもたらす露光過多という欠点を有している。典型的には、この露光過多は、対象となるＵＶＲ波長における非効率的な偏光の結果であり、これは、捕捉画像に鏡面反射（又は「光沢」）を生成する。鏡面反射は、撮像される基質（例えば、皮膚表面、製品、又は別の材料）の表面から再放出される光子によって引き起こされる望ましくないアーチファクトであり、撮像される基質内の散乱又は吸収に関連する情報がカメラセンサに返されないことを意味する。結果として、鏡面反射は、撮像された視野（ＦＯＶ）内の皮膚又は日焼け止め成分を把握又は定量化することを不可能にする。対照的に、本明細書のＵＶＲ撮像システム及び方法は、従来のＵＶＲ撮像システム／技法を使用するときに存在する、ＵＶＲ照明源を使用して捕捉された画像内の鏡面反射を除去するように構成されたＵＶＲ偏光フィルタを含む。したがって、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法は、従来のＵＶＲ撮像システムを用いてこれまで達成不可能であった様式で、撮像されたＦＯＶ内の皮膚又は日焼け止め成分を正確にかつ一貫して識別及び定量化することが可能である。

【0013】

更に別の例として、従来のＵＶＲ撮像システムは、例えば、典型的な放射源がこれらのＵＶＲ波長帯内の波長を放射することができず、フィルタが典型的には特定のＵＶＲ波長帯を分離するために使用されないので、一般に、特定のＵＶＲ波長帯を区別する際の感度が欠如するという欠点を有している。対照的に、本明細書のＵＶＲ撮像システム及び方法は、地上ＵＶＲスペクトル（２９０～４００ｎｍ）にわたって放射線を放出する放射線源を含み、いずれも、対象となる特定の波長帯（例えば、ＵＶＡ及びＵＶＢ波長帯）内の波長を特定的に放出し、それによって、従来のＵＶＲ撮像システムを上回る向上したＵＶＲ感度を提供し得る。更に、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法はまた、従来のＵＶＲ撮像システムよりもＵＶＲ感度を更に向上させるために、地上ＵＶＲスペクトルの特定の領域（例えば、ＵＶＢ及びＵＶＡ波長帯を中心とする狭い波長帯）を分離する狭帯域バンドパスフィルタを含む。

【0014】

加えて、本開示は、十分に理解されているもの、日常的なもの、当技術分野における習慣的な活動以外の特定の特徴、又は特許請求の範囲を特定の有用な用途に限定する非従来的なステップを追加すること、例えば、表面上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量、及び表面上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する表面の画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムを使用した分析のための画像を捕捉することを含む。

【0015】

同様の理由で、少なくとも、ユーザコンピューティングデバイス、撮像サーバ、又は他のコンピューティングデバイスの知能又は予測能力が、訓練されたＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムによって強化される場合に、例えば、ユーザコンピューティングデバイス、撮像サーバ、又は他のコンピューティングデバイスが改善されることが本開示によって説明されるので、本開示は、コンピュータ機能の改善又は他の技術の改善を含む。ユーザコンピューティングデバイス又は撮像サーバ上で実行されるＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムは、撮像された表面の画素データに基づいて、表面への製品の塗布の１つ又は複数の属性を正確に決定することができる。様々な態様において、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムはまた、撮像された表面の画素データ内で識別可能な塗布の１つ又は複数の属性に対処するように設計された（例えば、製造された製品、塗布技法、医学的配慮のための）出力を生成してもよい。

【0016】

すなわち、本開示は、ユーザコンピューティングデバイス又は撮像サーバが、製品の塗布の１つ又は複数の属性を正確に決定するために、また、新たに提供された顧客画像などのユーザ固有の画像の画素データを正確に検出、識別、又は別様に分析するために、複数の訓練画像（例えば、１０，０００枚の訓練画像及び関連する画素データ）を用いて強化されるので、コンピュータ自体又は「任意の他の技術又は技術分野」の機能の改善を説明する。これは少なくとも先行技術に対する改善となるが、それは、既存のシステムは、そのようなリアルタイム生成又は分類機能を欠いており、また単純に、撮像された表面の画素データ内で識別可能な塗布の１つ又は複数の属性に対処するために、ユーザ固有の画像を正確に分析してユーザ固有の結果を出力することができないからである。

【0017】

図１Ａは、本明細書で開示される様々な態様による、ＵＶＲの吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成された例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａを示す。図１Ａの例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａは、ＵＶＲの吸収又は再放出を描写するモノクロ画像を捕捉するように構成されたデジタルカメラを含む。例えば、カメラは、カラーフィルタを除去することによってモノクロ画像を捕捉するように変換されたストックカメラであってもよい。

【0018】

ＵＶＲ撮像システム２００ａは、使用が容易であり、携帯可能であり、高解像度及び強化されたＵＶＲ（及び特にＵＶＢ）感度で画像を捕捉し得る。高解像度画像は、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａが（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）、例えば、皮膚表面への日焼け止め膜の適用に含まれる縞及び／又は他の表面収差を分析及び表示し、それによって皮膚表面上の日焼け止め膜の有効性／品質を判定することを可能にし得る。追加的あるいは代替的に、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａは、本明細書で説明される動作のうちの１つ又は複数を実施するときに１つ又は複数のマシンビジョンタスクを実現するように構成されたマシンビジョンカメラであってもよい。

【0019】

図１Ａに示されるＵＶＲ撮像システム２００ａは、画像捕捉中にＵＶＲ撮像システム２００ａのためにＵＶＲを合焦させるように構成され得るレンズ２０２を含む。いくつかの態様では、レンズ２０２はアポクロマートレンズであってもよい。例えば、レンズ２０２は、ＵＶＲ撮像システム２００ａを再合焦せずに、約３１３ナノメートル（ｎｍ）及び約３６５ｎｍの波長でＵＶＲを合焦して、対象のＵＶＲ波長で鮮明な合焦画像を提供するように構成されてもよい。当然ながら、レンズ２０２は、対象となる任意の適切な波長のＵＶＲを合焦するように構成され得ることが理解されるであろう。

【0020】

ＵＶＲ撮像システム２００ａは放射線源２０４を含む。一般に、放射源２０４は、ＵＶＲ波長帯の放射を出力するように構成されてもよい。例えば、放射源２０４は、２９０ｎｍ～４００ｎｍを含む波長範囲の放射を出力することができる。いくつかの態様では、放射源２０４は、約２９０ｎｍ～４００ｎｍの出力ピークを有する不連続的なものであってもよく、約３１３ｎｍ（例えば、ＵＶＢ放射波長帯のほぼ中心）及び約３６５ｎｍ（例えば、ＵＶＡ放射波長帯のほぼ中心）にＵＶＲの強い離散帯域を含んでもよい。放射源２０４はまた、連続放射源（すなわち、ＵＶＲの強い離散帯域を伴わない）であってもよく、小径偏光子／フィルタ（例えば、直径約５０ｍｍ未満）の使用を可能にするのに十分な出力直径を有してもよい。例えば、放射源２０４は、１つ又は複数のキセノン電球、１つ又は複数の水銀キセノン電球、１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）源、及び／若しくは任意の他の好適なＵＶＲ放射源、又はそれらの組み合わせのうちのいずれか１つであってもよい。当然ながら、放射源２０４は、フラッシュ放射源であってもよく、例えば、ＵＶＡ、ＵＶＢ、及び／又はＵＶＣ波長帯の任意の波長を含む、任意の好適なＵＶ波長範囲の放射を出力し得ることが理解されるであろう。更に、特定の態様では、放射線源２０４は、ＵＶＲ撮像システム２００ａ内に表されるカメラの非一体化構成要素（例えば、物理的に分離した／別個の）であってもよいことが理解されよう。例えば、これらの態様では、放射源２０４は、ＵＶＲ撮像システム２００ａ内に表されるストックカメラの画像捕捉に関連して（例えば、ＵＶＡ及びＵＶＢ波長帯内の）特定の対象波長のＵＶＲを生成するように構成された独立型水銀ランプであってもよい。

【0021】

図１Ａ及び図１Ｂに示されるＵＶＲ撮像システム２００ａは、放射源２０４からのＵＶＲを交差偏光する２つのＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂを含み、それによって捕捉画像内の鏡面反射を低減している。ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａは、放射源２０４と撮像される表面との間に配設されてもよく、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ｂは、フィルタ２０６ｂをレンズ２０２の前面に取り付けることによって、ＵＶＲ撮像システム２００ａに取り外し可能に結合されてもよい。特定の態様では、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａは、放射源２０４に取り外し可能に又は恒久的に取り付けられ得る。放射源２０４によって放出されたＵＶＲを交差偏光させるために、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ｂは、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａに対して約９０度回転され得る。

【0022】

いくつかの態様では、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂは、２２０ｎｍ～４００ｎｍの波長を有するＵＶＲ波長帯の放射を偏光させることができる。例えば、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６、２０６ｂは、約３１３ｎｍ及び約３６５ｎｍの波長を有するＵＶＲを偏光して、ＵＶＢ及びＵＶＡ波長帯における撮像感度を向上させるように構成されてもよい。いくつかの態様では、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂは、約５ｍｍ～約５０ｍｍの直径を有してもよい。もちろん、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂは、任意の適切な直径を有し得ることが理解されるべきである。例えば、放射源２０４がスタジオフラッシュ源である場合、ＵＶＲ偏光子２０６ａ、２０６ｂは、２００ｍｍ以上の直径を有してもよい。追加的にあるいは代替的に、放射源２０４がＬＥＤである場合、ＵＶＲ偏光子２０６ａ、２０６ｂは、５ｍｍ以下の直径を有してもよい。

【0023】

ＵＶＲ撮像システム２００ａはまた、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８を含んでもよい。一般に、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、フィルタ２０８をレンズ２０２の前面に取り付けることによって、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａに取り外し可能に結合され得る。ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、概して、狭い範囲の波長のＵＶＲを透過させ、それによって、捕捉画像内の色収差を最小限にし得る。結果として、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、対象となるＵＶＲ波長帯（例えば、ＵＶＡ及びＵＶＢ）の領域を分離及び区別することによって、捕捉画像の合焦を向上させ得る。

【0024】

一般に、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、ＵＶＲ波長帯域をフィルタリングするように構成された任意の適切なフィルタであってよい。例えば、いくつかの態様では、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、ＵＶＲ波長帯の外側の波長に対応する高度なフィルタリングを提供し得る、ダイクロイックコーティングフィルタであってもよく、かつ／又はそれを含んでもよい。いくつかの態様では、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、複数のＵＶＲバンドパスフィルタを含み得る。複数のＵＶＲバンドパスフィルタは、例えば、１０ｎｍの半値全幅（ＦＷＨＭ）を有する３１３ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、１０ｎｍのＦＷＨＭを有する３６５ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、を含み得る。この例では、１０ｎｍのＦＷＨＭを有する３１３ｎｍの狭帯域バンドパスフィルタは、例えば、ＵＶＢ帯域幅（３０８～３１８ｎｍにわたるＦＷＨＭ範囲を有する２９０～３２０ｎｍ）を完全かつ排他的に区別し、１０ｎｍのＦＷＨＭを有する３６５ｎｍの狭帯域バンドパスフィルタは、例えば、ＵＶＡ帯域幅（３６０～３７０ｎｍにわたるＦＷＨＭ範囲を有する３２０～４００ｎｍ）を完全かつ排他的に区別する。このようにして、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、従来のＵＶＲ撮像システムに対して、本開示のＵＶＲ撮像システム及び方法のＵＶＲ感度を実質的に向上させ得る。いくつかの態様では、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、捕捉画像に描写されるように、ＵＶＲ波長帯の他の放射の少なくとも一部分をフィルタリングするように構成され得る。当然ながら、ＵＶＲ波長帯域内の任意の適切な波長をフィルタリングするように構成されたバンドパスフィルタが使用され得ることが理解されるべきである。

【0025】

図１Ｂは、スマートフォン又はタブレットなどのモバイルデバイス２１２に取り外し可能に又は恒久的に結合されたＵＶＲ撮像アタッチメント２１０を含むＵＶＲ撮像システム２００ｂの別の例を示す。ＵＶＲ撮像アタッチメント２１０は、概して、ＵＶＲ光源２１６によって照明された表面の画像を捕捉するために、例えば、モバイルデバイス２１２のカメラ２１４に対象のＵＶＲ波長帯を送信するように構成された撮像構成要素を含み得る。カメラ２１４及びＵＶＲ光源２１６は、モバイルデバイス２１２の統合された構成要素であってもよく、ＵＶＲ光源２１６は、対象となる波長（例えば、ＵＶＡ及びＵＶＢ）のＵＶＲを放出するように構成されてもよい。カメラ２１４及びＵＶＲ光源２１６は、任意の適切な接続（例えば、ＵＳＢ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ、ＷｉＦｉなど）を介してモバイルデバイス２１２に取り付けられる追加の外部構成要素であってもよいことが理解されよう。

【0026】

更に、ＵＶＲ撮像アタッチメント２１０は、レンズ２１８、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂ、及びＵＶＲバンドパスフィルタ２０８を含んでもよい。レンズ２１８は、画像捕捉中に例示的なＵＶＲ撮像システム２００ｂのためにＵＶＲを合焦させるように構成され得る。レンズ２１８は、アポクロマートレンズ、及び／又は対象となるＵＶＲ波長で鮮明な合焦画像を提供するように構成された任意の他の適切なレンズであってよい。ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂは、放射源２０４によって放出された／そこから受け取られたＵＶＲを交差偏光するように構成されてもよく、それによって捕捉画像における鏡面反射を低減する。ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、概して、狭い範囲の波長のＵＶＲを透過させ、それによって、捕捉画像内の色収差を最小限にし得る。レンズ２１８、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂ、及びＵＶＲバンドパスフィルタ２０８の各々は、モバイルデバイス２１２に及び／又は互いに取り外し可能に結合され得る。例えば、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ｂ及びＵＶＲバンドパスフィルタ２０８は、フィルタ２０６ｂ、２０８をレンズ２１８の前面に取り付けることによって、ＵＶＲ撮像アタッチメント２１０に取り外し可能に結合されてもよく、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａは、ＵＶＲ光源２１６に取り外し可能に結合されてもよい。

【0027】

いくつかの態様では、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、１つ又は複数のデジタルプロセッサと、１つ又は複数のプロセッサに通信可能に結合された１つ又は複数のデジタルメモリ記憶装置と、デジタル撮像モデルと、１つ又は複数のプロセッサによって実行可能であり、１つ又は複数のメモリに記憶されたコンピューティング命令と、を更に含んでもよい。本明細書で更に論じられるように、撮像モデルは、複数の画像（例えば、１００枚、１，０００枚、又は更に１０，０００枚以上の画像）を用いて訓練されてもよく、各画像は、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は放出のそれぞれのＵＶＡ量、及びそれぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は放出のそれぞれのＵＶＢ量を描写する。撮像モデルは、例えば、製品（例えば、日焼け止め）の塗布の１つ又は複数のそれぞれの属性を決定するように訓練されてもよい。

【0028】

更に、これらの態様では、コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されて、１つ又は複数のプロセッサに、撮像モデルを用いて捕捉画像を分析させて、製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定させ得る。画像内に描写される表面領域は、ユーザの皮膚の領域を含んでもよく、１つ又は複数の決定された属性は、ユーザの皮膚に特有のものであってもよい。

【0029】

いくつかの態様において、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂによって捕捉された画像を受信／表示するように構成され得る表示画面を更に含み得る。表示画面は、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂの一体化された構成要素（例えば、モバイルデバイス２１２の表示画面）であってもよく、かつ／又は、表示画面は、任意の適切な接続（例えば、ＵＳＢ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ、ＷｉＦｉなど）を介して例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂに接続された外部構成要素であってもよい。更に、表示画面は、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂによって捕捉された画像を、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂによる画像の撮像時又は捕捉後にリアルタイム又はほぼリアルタイムでレンダリングするように構成されてもよい。例えば、表示画面は、画像が捕捉されるときにリアルタイムで、かつ／又は画像捕捉から約１～２秒以内に画像をレンダリングすることができる。

【0030】

いくつかの態様では、カメラ（例えば、カメラ２１４）、放射源（例えば、放射源２０４、ＵＶＲ光源２１６）、フィルタ構成要素（例えば、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８）、及び／又は偏光子構成要素（例えば、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ｂ）は、ＵＶＲ撮像デバイスの一体型構成要素であり得る。これらの態様では、ＵＶ撮像デバイスは、モバイルデバイス（例えば、モバイルデバイス２１２）に取り付けられるか、あるいはそれと統合されるように構成され得る。更に、これらの態様では、ＵＶＲ撮像デバイスは、モバイルデバイス上で動作するように構成されたモバイルアプリケーション（アプリ）を含んでもよく、またＵＶＲ撮像デバイスに通信可能に結合されてもよい。モバイルアプリは、モバイルデバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能なコンピューティング命令を含んでもよく、コンピューティング命令は、モバイルデバイスの非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶されてもよい。コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されたとき、１つ又は複数のプロセッサに、モバイルデバイスの表示画面上に画像をレンダリングさせることができ、また更に、画像に描写されるように、ＵＶＡ量又はＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングし得る。更に、コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されたとき、１つ又は複数のプロセッサに、ユーザの皮膚への製品（例えば、日焼け止め）の塗布品質、又はユーザの皮膚への製品の塗布量のうちの少なくとも１つをユーザに知らせる出力を、モバイルデバイスの表示画面上にレンダリングさせ得る。

【0031】

図２Ａ、図２Ｂ、及び図２Ｃは、撮像された表面（例えば、ユーザの皮膚）に塗布された製品の塗布の属性を決定するために、例えば、ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂによって捕捉された例示的な画像１３０ａ、１３０ｂ、及び１３０ｃを示す。これらの画像１３０ａ、１３０ｂ、及び１３０ｃの各々は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）によって分析されてもよく、かつ／又はＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムを訓練するために使用されてもよい。いくつかの態様では、捕捉画像は、撮像サーバ１０２で集約されてもよく、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム（例えば、本明細書に記載されるような機械学習撮像モデルなどのＡＩモデル）によって分析され、かつ／又はＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムを訓練するために使用され得る。

【0032】

各例示的な画像１３０ａ、１３０ｂ、１３０ｃは、ＵＶＲデータを表し、表面領域に投影されたＵＶＡ吸収若しくは放出のＵＶＡ量及び／又は表面領域に投影されたＵＶＢ吸収若しくは放出のＵＶＢ量に対応する画素データ３０２ａｐ、３０２ｂｐ、及び３０２ｃｐ（例えば、グレースケール／モノクロデータ及び／又はＲＧＢデータ）を含む。概して、本明細書に記載されるように、画素データ３０２ａｐ、３０２ｂｐ、及び３０２ｃｐは、画像内のデータの点又は正方形を含み、各点又は正方形は、画像内の単一画素（例えば、画素３０２ａｐ１、３０２ａｐ２、３０２ｂｐ１、３０２ｂｐ２、３０２ｃｐ１、及び３０２ｃｐ２）を表す。各画素は、画像内の特定の位置であってもよく、また各画素は、特定の色を有していてもよい（又は色がなくてもよい）。カラー画素が使用されるとき、画素のカラーは、既知のカラーフォーマット（例えば、２４ビットＲＧＢカラーフォーマット）及び所与の画素に関連付けられた関連チャネルデータを使用して決定され得る。本明細書で使用され得るカラーフォーマットのいくつかの非限定的な例が、米国特許第３，９７１，０６５号及び米国特許第７，６７９，７８２号に記載されている。

【0033】

ＲＧＢカラーフォーマット成分を表すチャネルデータは、各画素に対応する単色値を達成するために、例えば、撮像デバイス（例えば、例示的ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂ）による後処理において組み合わせられてもよい。これらの単色値は、画像内の画素によって表された物体／表面から反射された、撮像デバイスによって受け取られた照明の知覚される明るさ／強度を表すことができる。追加的にあるいは代替的に、撮像デバイスは、単色画像データを捕捉するように構成されてもよく、それは、例えば、画像内の画素によって表される物体／表面から反射された、撮像デバイスによって受け取られた照明の輝度／強度を表す、黒色の種々の陰影であってもよい。

【0034】

全体として、グリッドパターンに一緒に位置決めされた様々な画素は、デジタル画像（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃ）を形成する。単一のデジタル画像は、数千又は数百万の画素を含み得る。画像は、ＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ、ＰＮＧ、及びＧＩＦなどのいくつかのフォーマットで捕捉、生成、記憶、及び／又は伝送することができる。これらのフォーマットは、画像を記憶及び表現するために画素を使用する。

【0035】

図２Ａは、ＵＶＲ撮像システムによって捕捉された画像１３０ａ及びその関連する画素データ（例えば、画素データ３０２ａｐ）の一例を示す。例示的な画像１３０ａは、ユーザが製品（例えば、日焼け止め）をユーザの顔の皮膚に塗布している様子を描写する単色画像である。例えば、顔、脇の下、胸、背中、脚、腕、手、足、及びそれらの組み合わせを含む、製品（例えば、日焼け止めなどのスキンケア製品）が塗布される身体の任意の部分の画像をユーザが捕捉し得るように、ＵＶＲ撮像システムを構成することが望ましい場合がある。

【0036】

例示的な画像１３０ａは、例えば、画素３０２ａｐ１及び画素３０２ａｐ２を含む画素データ３０２ａｐを含んでいる。画素３０２ａｐ１は、例えば、不適切な製品塗布技法又は量に起因して、画素３０２ａｐ１によって表される位置にユーザが相対的に低い程度の製品塗布を有することから生じる、例示的な画像１３０ａ内に位置付けられる相対的に明るい画素（例えば、高いＲ、Ｇ、及びＢ値並びに／又は高いグレースケール／モノクロ値を伴う画素）であってもよい。画素３０２ａｐ２は、画素３０２ａｐ２によって表される位置にユーザが相対的に高い程度の製品塗布を有することから生じる、例示的な画像１３０ａに位置付けられる相対的に暗い画素（例えば、低いＲ、Ｇ、及び／又は低いグレースケール／モノクロ値を伴う画素）であり得る。

【0037】

ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、例示的な画像１３０ａを捕捉し、画素データ（例えば、画素データ３０２ａｐ）によって表される特性を分析するために使用され得る。例えば、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、画素３０２ａｐ１によって表される相対的に明るい画素と、画素３０２ａｐ２によって表される相対的に暗い画素と、を分析し、ユーザがユーザの皮膚に塗布した製品（例えば、日焼け止め）の量が不十分であると判定することができる。すなわち、本明細書で更に説明されるように、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、ユーザの認識された顔領域に対する画素３０２ａｐ１、３０２ａｐ２の位置と組み合わせた画素３０２ａｐ１、３０２ａｐ２の色値が、ユーザの顔領域の敏感な位置をＵＶＲの損傷から適切に保護するのに十分な量の日焼け止め製品をユーザの顔領域に塗布していないことを示すと（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）判定してもよい。

【0038】

図２Ｂは、画像１３０ｂ及びその関連する画素データ３０２ｂｐの更なる例を示す。例示的な画像１３０ｂは、顔の一部分に製品を塗布したユーザを示す。例示的な画像１３０ｂは、例えば、本明細書で説明されるように、ユーザが自分の顔への日焼け止めの適切な塗布を判定しようとしていることを表し得る。

【0039】

例示的な画像１３０ｂは、複数の画素（例えば、画素３０２ｂｐ１及び３０２ｂｐ２）を含む画素データ３０２ｂｐを含む。この例では、画素３０２ｂｐ１は、画素３０２ｂｐ１によって表される位置にユーザが相対的に低い程度の製品塗布を有することから生じる、相対的に明るい画素（例えば、高いＲ、Ｇ、及びＢ値並びに／又は高いグレースケール／モノクロ値を伴う画素）であり得る。この例では、画素３０２ｂｐ２は、画素３０２ｂｐ２によって表される位置にユーザが相対的に高い程度の製品塗布を有することから生じる、例示的な画像１３０ｂ内に配置された相対的に暗い画素（例えば、低いＲ、Ｇ、及びＢ値並びに／又は低いグレースケール／モノクロ値を伴う画素）である。

【0040】

ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、例示的な画像１３０ｂを捕捉し、画素データ（例えば、画素データ３０２ｂｐ）によって表される特性を分析するために使用され得る。例えば、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、画素３０２ｂｐ１によって表される相対的に明るい画素と、画素３０２ｂｐ２によって表される相対的に暗い画素と、を分析し、ユーザがユーザの皮膚に製品（例えば、日焼け止め）を誤って塗布したと判定することができる。すなわち、本明細書で更に説明されるように、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、ユーザの認識された顔領域に対する画素３０２ｂｐ１、３０２ｂｐ２の位置と組み合わせた画素３０２ｂｐ１、３０２ｂｐ２の色値が、ユーザが、ユーザの顔領域の敏感な位置をＵＶＲの損傷から適切に保護するために、ユーザの顔領域に日焼け止めを適切に塗布していない（例えば、正しい日焼け止め塗布技法を使用していない）ことを示すと（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）判定してもよい。

【0041】

図２Ｃは、更なる例示的な画像１３０ｃ及びその関連する画素データ（例えば、３０２ｃｐ）を示す。例示的な画像１３０ｃは、異なるＵＶＡ及びＵＶＢ吸収／再放出特性を有する複数の日焼け止め製品が塗布されたユーザの前腕を示す。図２Ｃに見られるように、ＵＶＲ撮像システムは、本明細書中で更に議論されるように、どの日焼け止め製品がＵＶＡ及び／又はＵＶＢにおいて優れた吸収／再放出特性を有するかをユーザが判断することを可能にする。

【0042】

画像１３０ｃの画素データ３０２ｃｐは、画素３０２ｃｐ１及び３０２ｃｐ２を含む複数の画素を含む。一例として、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂが、主に（例えば放射源２０４からの）ＵＶＢ放射からなる照明下で例示的な画像１３０ｃを捕捉したと仮定する。この例では、画素３０２ｃｐ１は相対的に暗い画素であり、画素３０２ｃｐ２は相対的に明るい画素である。

【0043】

ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、例示的画像１３０ｃを捕捉し、画素データ（例えば、画素データ３０２ｃｐ）によって表される特性を分析し、かつ／又は分析の結果として製品推奨を提供するために使用されてもよい。例えば、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、画素３０２ｃｐ１によって表される相対的に暗い画素と、画素３０２ｃｐ２によって表される相対的に明るい画素と、を分析し、画素３０２ｃｐ１によって表される製品が、画素３０２ｃｐ２によって表される製品と比較して、優れたＵＶＢ吸収特性を有すると判定し得る。すなわち、本明細書で更に説明されるように、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）画素３０２ｃｐ１、３０２ｃｐ２の色値が、照明（例えば、ＵＶＢ放射を放出する放射源２０４）の既知の波長と組み合わせて、有害なＵＶＢ放射からユーザの皮膚をより良く保護するために、ユーザが画素３０２ｃｐ１によって表される製品を塗布すべきであることを示していると判定し得る。

【0044】

画素データ３０２ａｐ、３０２ｂｐ、及び３０２ｃｐは各々、様々な明度／暗度値及び色値を特徴とするユーザの皮膚表面領域の残りの部分を含む、様々な残りの画素を含む。画素データ３０２ａｐ、３０２ｂｐ、及び３０２ｃｐは各々、図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃに示されるように、ユーザの皮膚表面の解剖学的特徴及び他の特徴によるユーザの皮膚の起伏を含む、更なる特徴を表す画素を更に含む。

【0045】

図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃに表される画像の各々は、リアルタイム及び／又はほぼリアルタイムで、本明細書で更に記載されるように、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）に従って到着し、処理され得ることを理解されたい。例えば、ユーザは、ユーザの皮膚に両方の製品を塗布した直後に例示的な画像１３０ｃを捕捉することができ、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズムは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、フィードバック、推奨、及び／又は他のコメントを提供することができる。しかしながら、いくつかの態様では、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂは、図２Ａ、図２Ｂ、及び図２Ｃに表される画像の各々を捕捉し、追加の処理（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）及び／又はフィードバック、推奨、及び／又は他のコメントなしに、ユーザが見るために生画像を表示画面上に表示することができる。

【0046】

図３は、ＵＶＲ撮像システム１１０（例えば、ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂ）が入力画像４０２を捕捉して、撮像された表面の表面領域に投影されたＵＶＲの吸収又は再放出を描写する例示的な画像１３０ａを生成する例示的なフロー図を示す。一般に、前述したように、ＵＶＲ撮像システム１１０は、ＵＶＲ撮像構成要素（例えば、レンズ２０２、放射線源２０４、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂ、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８）を利用して画像４０２を捕捉し、例示的な画像１３０ａの画素データ（例えば、画素データ３０２ａｐ）に示される捕捉された放射線は、画素データに対応する表面領域に関連付けられたＵＶＲ反射／吸収の量を示す。いくつかの態様では、例示的な画像１３０ａは、ユーザが製品をユーザの皮膚表面にどの程度良好に塗布したかをユーザが観察／判定することを可能にするために、ユーザ（例えば、例示的な画像１３０ａに表示されるユーザ）に表示されてもよい。

【0047】

追加的にあるいは代替的に、ＵＶＲ撮像システム１１０は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を利用して例示的画像１３０ａの画素値を分析し、ユーザの皮膚表面上への製品の塗布の属性を判定してもよい。例えば、ＵＶＲ撮像システム１１０は、例示的な画像１３０ａにＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を適用することができ、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、ユーザが正しいチェック領域に不十分な量の製品を塗布したと判定することができ、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、不十分な量の製品塗布を示すユーザの皮膚上の製品のストリーキング及び／又は他の物理的特性を検出する。別の例として、ＵＶＲ撮像システム１１０は、例示的な画像１３０ａにＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を適用してもよく、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、ユーザが前額領域に製品を不正確に塗布したと判定することができ、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、不正確な製品塗布技法を示す、ユーザの皮膚上の製品の一貫性のない塗布（例えば、集中領域におけるＵＶＲ吸収／再放出特性の大きなばらつき）及び／又は他の物理的特性を検出する。

【0048】

様々な態様において、ＵＶ撮像モデルアルゴリズム１０８は、少なくとも１つの人工知能（artificial intelligence、ＡＩ）アルゴリズムで訓練されたＡＩベースモデルである。ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８の訓練は、将来の画像を予測及び／又は分類するために使用される、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８の重みを構成するための訓練画像の画像分析を含む。例えば、本明細書の様々な態様において、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８の生成は、複数の訓練画像を用いてＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を訓練することを含み、訓練画像の各々は、それぞれの表面領域に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量と、それぞれの表面領域に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量と、を描写する画素データを含む。前述のように、それぞれの表面領域は、例えば、ヒトの皮膚、可撓性ポリマー基材（例えば、Ｂｉｏｓｋｉｎ）、剛性ポリマー基材（例えば、ポリメチルメタクリレート（ＰＭＭＡ）プレート）、他の皮膚表面（例えば、ブタの皮膚表面など）、及び／若しくは任意の他の好適な表面又はそれらの組み合わせであってもよい。いくつかの態様において、サーバ又はクラウドベースのコンピューティングプラットフォーム（例えば、撮像サーバ１０２）の１つ又は複数のプロセッサは、コンピュータネットワーク（例えば、コンピュータネットワーク１２０）を介して、複数の訓練画像を受信し得る。そのような態様において、サーバ及び／又はクラウドベースのコンピューティングプラットフォームは、複数の訓練画像の画素データでＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を訓練し得る。

【0049】

様々な態様において、本明細書に記載されるような、機械学習撮像モデル（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）は、教師あり若しくは教師なし機械学習プログラム又はアルゴリズムを使用して訓練され得る。機械学習プログラム又はアルゴリズムは、ニューラルネットワークを採用し得、そのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、深層学習ニューラルネットワーク、又は特定の関心領域内での２つ以上の特徴若しくは特徴データセット（例えば、画素データ）を学習する混合学習モジュール若しくはプログラムであり得る。これらの機械学習プログラム又はアルゴリズムには、自然言語処理、意味解析、自動推論、回帰分析、サポートベクタマシン（support vector machine、ＳＶＭ）分析、決定樹解析、ランダムフォレスト分析、Ｋ近傍法分析、単純ベイズ分析、クラスタリング、強化学習、並びに／又は他の機械学習アルゴリズム及び／若しくは技術もまた含まれ得る。いくつかの態様において、人工知能及び／又は機械学習ベースのアルゴリズムは、撮像サーバ１０２上で実行されるライブラリ又はパッケージとして含まれ得る。例えば、ライブラリは、ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷベースのライブラリ、ＰＹＴＯＲＣＨライブラリ、及び／又はＳＣＩＫＩＴ－ＬＥＡＲＮ Ｐｙｔｈｏｎライブラリを含み得る。

【0050】

機械学習は、（新しい表面画像に描写された表面領域上への製品の塗布の属性を決定するために新しい表面画像の新しい画素データにモデルを使用するなど）後続のデータの予測又は識別を行うことを容易にするために、（それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及びそれぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を描写する画素データを有する画像内の画素データに基づいてモデルを訓練するなど）既存のデータ内のパターンを識別及び認識することを伴い得る。

【0051】

いくつかの態様について本明細書に記載されるＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８などの機械学習モデルは、試験レベル又は生産レベルのデータ又は入力などの新しい入力について、有効かつ信頼できる予測を行うために、例示的なデータ（例えば、「訓練データ」及び関連画素データ）の入力又はデータ（「特徴」及び「ラベル」と呼ばれ得る）に基づいて、作成及び訓練され得る。教師あり機械学習では、サーバ、コンピュータ処理デバイス、又はそうでなければプロセッサ上で動作する機械学習プログラムは、例示的な入力（例えば、「特徴」）、及びそれらの関連する又は観察される出力（例えば、「ラベル」）を提供されて、機械学習プログラム又はアルゴリズムは、例えば、モデルの様々な特徴カテゴリにわたって重み付け若しくは他の測定項目をそのモデルに対して決定すること及び／又は割り当てることによって、出力（例えば、ラベル）に対してそのような入力（例えば、「特徴」）をマッピングする規則、関係、パターン、又はそうでなければ機械学習「モデル」を決定又は発見し得る。次いで、そのような規則、関係、又はそうでなければモデルは、後続の入力が提供されて、そのモデルがサーバ、コンピュータ処理デバイス、又はそうでなければプロセッサ上で実行され、発見された規則、関係、又はモデルに基づいて、予想される出力を予測し得る。

【0052】

教師なし機械学習では、サーバ、コンピュータ処理デバイス、又はそうでなければプロセッサは、ラベル付けされていない例示的な入力において、それ自体の構造を見出すことが必要とされることがあり、この場合、例えば、複数の訓練反復が、サーバ、コンピュータ処理デバイス、又はそうでなければプロセッサによって実行されて、満足なモデル、例えば、試験レベル又は生産レベルのデータ又は入力が与えられたときに、十分な予測正確度を提供するモデルが生成されるまで、複数世代のモデルを訓練する。本明細書の開示は、そのような教師あり又は教師なし機械学習技術のうちの一方又は両方を使用し得る。

【0053】

表面画像分析は、１つ又は複数の例示的な表面の画像の画素データ上で、機械学習ベースのアルゴリズム（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）を訓練することを含み得る。追加的にあるいは代替的に、表面画像分析は、１つ又は複数の例示的な表面の１つ又は複数の画像の画素データ（例えば、それらのＲＧＢ値、単色値、グレースケール値などを含む）に基づいて、画像に描写された表面領域への製品の塗布の属性を決定するために、以前に訓練された機械学習撮像モデルを使用することを含んでもよい。モデルの重みは、１つ又は複数の画像の表面領域画素の様々なＲＧＢ値の分析を介して訓練され得る。例えば、暗い又は低いモノクロ値をもたらす暗い又は低いＲＧＢ値（例えば、値Ｒ＝２５、Ｇ＝２８、Ｂ＝３１を有する画素）は、表面領域上の製品塗布の程度が相対的に高いことを示し得る。より明るいモノクロ値をもたらすより明るいＲＧＢ値（例えば、Ｒ＝１８１、Ｇ＝１７０、及びＢ＝１９１を有する画素）は、表面領域上の製品塗布の程度が相対的に低いことを示し得る。このようにして、１０，０００枚の訓練画像の画素データ（例えば、表面領域上の製品の塗布の１つ又は複数の属性を詳述する）が、機械学習撮像アルゴリズムを訓練又は使用して、画像内に描写される表面領域上の製品の塗布の属性を判定するために使用されてもよい。

【0054】

図４は、例えば、本明細書に説明されるＵＶＲ撮像システムのうちの１つ又は複数を使用して、ＵＶＲの吸収又は再放出を描写する画像（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃ）を捕捉するためのＵＶＲ撮像方法５００の図を示す。これらの画像は、概して、デジタルカメラ（例えば、カメラ２１４）によって捕捉されるような画素画像である。いくつかの態様において、画像は、デジタルビデオカメラを使用して収集されるような複数の画像（例えば、フレーム）を含むか、あるいはそれらを指し得る。フレームは、動画、ビデオなどにおける、動きを定義する連続画像である。

【0055】

ブロック５０２において、方法５００は、ＵＶＲ波長帯を出力することを含む。例えば、適切な放射源（例えば、放射源２０４、ＵＶＲ光源２１６）は、１つ又は複数のＵＶＲ波長帯において放射を出力してもよい。放射源は、ＵＶＲ撮像システムの一部として通信可能に結合及び／又は統合されてもよく、また放射源は、ＵＶＲ撮像システムからのトリガの受信に応答して、１つ又は複数のＵＶＲ波長帯を出力してもよい。トリガは、例えば、ＵＶＲ撮像システムが、放射源によって出力されたＵＶＲ波長帯を利用して画像を捕捉しようとしていることを示し得る。

【0056】

ブロック５０４において、方法５００は、カメラによって、表面領域（例えば、皮膚表面）上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量、及び表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉することを含む。ＵＶＲ波長帯は、ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯のうちの少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素（例えば、ＵＶＲバンドパスフィルタ２０８）を通過してもよく、ＵＶＲ波長帯は更に、ＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素（例えば、ＵＶＲ偏光フィルタ２０６ａ、２０６ｂ）を通過してもよい。

【0057】

いくつかの態様では、画像は、表面領域への製品の塗布中又は塗布後に捕捉される。更に、ＵＶＡ量及び／又はＵＶＢ量は、（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）画像の分析の一部として測定及び／又は記録されてもよい。例えば、ユーザは、ユーザの皮膚の一部分に日焼け止めを塗布することができ、その後、ユーザは、ＵＶＲ撮像システムを利用して、ユーザの皮膚のうちのユーザが日焼け止めを塗布した部分の画像を捕捉することができる。別の例として、ユーザは、第１の量の日焼け止めをユーザの皮膚の一部分に塗布してもよく、次いで、ユーザの皮膚のうちのユーザが日焼け止めを塗布した部分の画像を捕捉してもよい。次いで、ユーザは、ユーザの皮膚のうちのその部分に追加の日焼け止めを塗布し、次いで、ユーザの皮膚のその部分の後続の画像を捕捉して、塗布量／被覆率などの差を分析することができる。

【0058】

更に別の実施例として、ユーザは、本ＵＶＲ撮像システムを利用して、ユーザがユーザの皮膚に日焼け止めを塗布するビデオシーケンスを捕捉してもよい。ＵＶＲ撮像システムは、ユーザが日焼け止めを塗布するビデオシーケンスを捕捉することができ、ビデオシーケンス中に（例えば、ビデオシーケンスの各フレーム、ビデオシーケンスの１つおきのフレーム等において）ユーザの皮膚上の製品塗布の量を測定してもよい。更に、上記の例のそれぞれにおいて、ＵＶＲ撮像システムは、ユーザの皮膚に塗布された製品の量を記憶／記録することができ、また経時的に（例えば、ビデオシーケンス中、画像の前／後など）塗布された製品の量をメモリに記憶することもできる。

【0059】

任意選択のブロック５０６において、方法５００は、表面領域に塗布された製品の塗布属性を決定することを含み得る。一般に、塗布の属性は、塗布の１つ又は複数の属性を含んでもよく、属性は、例えば、表面領域に塗布された製品の量、表面領域に塗布された製品の塗布品質、及び／若しくは任意の他の好適な属性又はそれらの組み合わせを含んでもよい。ＵＶＲ撮像システムは、決定された属性を処理及び受信するために画像データをリモート処理プラットフォーム（例えば、サーバ１０２）に送信することによって、かつ／又はローカル及び／若しくはリモートに記憶されたＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）を捕捉された画像に適用することによって、ローカルメモリに記憶されたルールベースの解析手法を使用して塗布の属性を決定することができる。

【0060】

ＵＶＲ撮像システムは、複数の画像を用いて訓練された撮像モデル（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）を含んでもよく、各画像は、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及びそれぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を描写する。撮像モデルは、ＵＶＲ撮像システムの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能なコンピューティング命令を含むＵＶＲ撮像システムの非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶されてもよい。コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、１つ又は複数のプロセッサに、撮像モデルを用いて画像を分析させて、製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定させ得る。１つ又は複数の属性は、例えば、表面領域への製品の塗布の均一性に関する撮像モデルからの予測、表面領域への製品の塗布に関連するストリーキングの量、及び／若しくは任意の他の適切な属性又はそれらの組み合わせであってもよい。更に、１つ又は複数の属性は、画像内に描写されるユーザのユーザの皮膚に特有であってもよい。

【0061】

ＵＶＲ撮像システムは、拡散反射率標準によって、表面領域上に投影されるＵＶＡ量又はＵＶＢ量を調節してもよい。一般に、ＵＶＡ量及び／又はＵＶＢ量を調整することは、表面上のＵＶＡ放射及びＵＶＢ放射の吸収／再放出レベルの差を考慮するために画像の輝度を調整することを含む。拡散反射率標準は、画像内に表される表面に基づいて、約１％の反射から約２０％の反射等の任意の好適な値であってもよい。例えば、ヒトの皮膚は、皮膚内のメラニンの効果に起因して、ＵＶＡ放射線よりも多くのＵＶＢ放射線を吸収し得、拡散反射率標準は、この効果を補償するために、約１０％の反射率（例えば、Ｓｐｅｃｔｒａｌｏｎの拡散反射率標準）であり得る。

【0062】

任意選択のブロック５０８において、方法５００は、ユーザに見える表示画面上に画像をレンダリングすることを含んでもよい。一般に、レンダリングされる画像は、撮像された表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収若しくは再放出のＵＶＡ量、及び／又は撮像された表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収若しくは再放出のＵＶＢ量を表示し得る。いくつかの態様では、表面領域は、（例えば、ユーザの）人間の皮膚であってもよく、画像は、人間の皮膚上の１つ又は複数の製品塗布パターンを示してもよい。例えば、製品は日焼け止めであってもよく、１つ又は複数の製品塗布パターンは、日光（例えば、ＵＶＲ）からの保護を示してもよい。

【0063】

任意選択のブロック５１０において、方法５００は、ＵＶＡ量又はＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングすることを含んでもよい。一般に、出力は、表面領域への製品の塗布有効性（例えば、塗布品質、塗布量など）を示すことができる。いくつかの態様では、ＵＶＲ撮像システムは、モバイルデバイス（例えば、モバイルデバイス２１２）の表示画面上に出力を表示して、ユーザの皮膚への製品の塗布品質、又はユーザの皮膚への製品の塗布量のうちの少なくとも１つをユーザに知らせることができる。例えば、塗布品質は、ユーザの皮膚上の製品の分布の均質性の指標であってもよく、ＵＶＲ撮像システムは更に、ユーザの皮膚上の製品の分布の均質性を改善するための塗布技法を推奨するテキスト指示／グラフィカル指標をユーザに提供してもよい。別の例として、塗布量は、ユーザの皮膚上の製品の用量の指標であってもよく、ＵＶＲ撮像システムは更に、製品を最適に利用するためにユーザがユーザの皮膚表面に塗布／皮膚表面から除去すべき製品の量を推奨するテキスト指示／グラフィカル指標をユーザに提供してもよい。

【0064】

撮像モデル（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）は、表面への製品の塗布の画像を分析することによって、出力を生成するように訓練されてもよい。ＵＶＲ撮像システム上に記憶されたコンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、１つ又は複数のプロセッサに、撮像モデルを用いて画像を分析させて、製品の用途の属性に基づいて出力を生成させ得る。例えば、出力は、ユーザの皮膚表面に塗布された日焼け止め製品の有効性の判定であってもよく、及び／又はそれを含んでもよく、ユーザが、ＵＶＲを効果的に遮断し得る様式（例えば、塗布の量、質など）で日焼け止め製品をユーザの皮膚表面に塗布したか否か、及び／又は日焼け止め製品のユーザの塗布がユーザの皮膚表面をＵＶＲから効果的に保護し得る時間の予測された長さをユーザに示してもよい。更に、この例では、撮像モデルは、ユーザの皮膚表面の特定の表面積単位にわたって画素の色相／暗さ／強度を分析して、特定の表面積単位上の日焼け止めの特定の用量を決定することによって、日焼け止め製品の有効性を判定してもよい。画素の色相／暗さ／強度が量閾値を満たさない場合、撮像モデルは、ユーザがユーザの皮膚表面の特定の表面積単位上に十分な量の日焼け止めを塗布していないと判定してもよい。更に、本明細書で更に説明するように、ＵＶＲ撮像システムは、画像を受信するように、またＵＶＲ撮像システムによる画像の捕捉時又は捕捉後にリアルタイム又はほぼリアルタイムで画像（任意選択のブロック５０８）及び出力をレンダリングするように構成された表示画面を含んでもよい。

【0065】

出力は、ＵＶＲ撮像システムによって決定された塗布の属性に対処するように設計され得る製造された製品についてのユーザ固有の製品推奨であり得る。例えば、出力は、ユーザが、よりＳＰＦの高い日焼け止め及び／又はＵＶＲの異なる波長帯を遮断するように構成された日焼け止め（例えば、ＵＶＡ日焼け止めに対するＵＶＢ日焼け止め）などの異なる／追加の製品を表面領域に塗布することを推奨してもよい。

【0066】

更に、いくつかの態様では、ＵＶＲ撮像システムは（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）第１の画像を第２の画像と比較して出力を生成してもよい。例えば、ユーザは、最初に、第１の量の日焼け止めを含む表面領域（例えば、ユーザの皮膚表面）の第１の画像を捕捉してもよい。ユーザがより多くの日焼け止めを塗布した後、ユーザは、第２の量の日焼け止めを含むユーザの皮膚表面の第２の画像を捕捉してもよく、ＵＶＲ撮像システムは、第１の画像における第１の量を第２の画像における第２の量と比較することによって、塗布品質及び／又は塗布量の差を計算してもよい。

【0067】

別の例として、ユーザは、第１の日の初めに標的皮膚表面に日焼け止めを塗布してもよく、またユーザは、第１の日の初めにＵＶＲ撮像システムを用いて標的皮膚表面の第１の画像を捕捉してもよい。次いで、ユーザは、第１の日の遅くに標的皮膚表面の第２の画像を捕捉してもよく、ＵＶＲ撮像システムは、例えば、ユーザによって最初に塗布されて、第１の日を通して皮膚表面から損耗した日焼け止めの量を示す、第１の日にわたる日焼け止めの損耗の影響を計算／決定してもよい。ＵＶＲ撮像システムは更に、ユーザの皮膚表面に塗布された日焼け止めの量がユーザの皮膚表面をＵＶＲから保護し得る時間の長さを第１日の初めにユーザに示し得る、損耗の影響に関連する有効保護係数（ＥＰＦ）を決定し得る。ＵＶＲ撮像システムはまた、ユーザの既知の活動レベルに基づいてＥＰＦを判定してもよい。例えば、運動選手のユーザは、日中の長期間にわたって屋内に留まる座りがちなユーザよりも、同等の日焼け止めの塗布に対してより低いＥＰＦを有し得る。ＵＶＲ撮像システムによって決定されるＥＰＦは、例えば、モバイルデバイスの表示画面上でユーザに通信されてもよい。

【0068】

図５は、モバイルデバイス２１２の表示画面６００上にレンダリングされたユーザインターフェース６０２を含むグラフィカル表示の例を示す。ユーザインターフェース６０２は、モバイルデバイス２１２上で実行されるネイティブ又はウェブベースのアプリケーション（アプリ）を介して実装又はレンダリングされ得る。当然ながら、表示画面６００は、任意の好適なＵＶＲ撮像システム（例えば、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂ）上の表示画面を表してもよい。

【0069】

図５に示されるように、モバイルデバイス２１２は、図１Ｂ及び図６について記載されたようなユーザコンピューティングデバイスであり、例えば、ユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１及びモバイルデバイス２１２は、ＡＰＰＬＥ ｉＯＳオペレーティングシステムを実装するＡＰＰＬＥ ｉＰｈｏｎｅとして例示され、モバイルデバイス２１２は表示画面６００を有する。モバイルデバイス２１２は、そのオペレーティングシステム上で１つ又は複数のネイティブアプリケーション（アプリ）を実行し得る。そのようなネイティブアプリは、モバイルデバイス２１２のプロセッサによって、ユーザコンピューティングデバイスオペレーティングシステム（例えば、ＡＰＰＬＥ ｉＯＳ）によって実行可能なコンピューティング言語（例えば、ＳＷＩＦＴ）において実装又はコード化（例えば、コンピューティング命令として）され得る。追加的にあるいは代替的に、ユーザインターフェース６０２は、ウェブインターフェースを介して、例えば、ウェブブラウザアプリケーション、例えば、Ｓａｆａｒｉ及び／若しくはＧｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅアプリ、又は他のそのようなウェブブラウザなどを介して、実装又はレンダリングされ得る。

【0070】

図５の例に示されるように、ユーザインターフェース６０２は、ユーザの皮膚のグラフィカル表現（例えば、例示的な画像１３０ａ）を含む。グラフィカル表現は、本明細書に説明されるように、ＵＶＲ撮像システム（例えば、例示的ＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂ）によって捕捉されるようなユーザの皮膚表面の例示的画像１３０ａであってもよい。図５の例では、ユーザの皮膚表面の例示的な画像１３０ａは、ユーザの皮膚表面の例示的な画像１３０ａ上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量、及び例示的な画像１３０ａ上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量に対応する、１つ又は複数のグラフィックス（例えば、画素データ３０２ａｐの領域）、テキストレンダリング、及び／若しくは任意の他の適切なレンダリング又はそれらの組み合わせで注釈を付けられ得る。テキストレンダリングタイプ又は値が、例えば、皮膚の示された部分（例えば、画素３０２ａｐ１及び３０２ａｐ２）上への製品の塗布の属性などとしてレンダリングされ得る場合、他のグラフィカル／テキストレンダリングタイプ又は値が本明細書で企図されることを理解されたい。追加的にあるいは代替的に、色値は、ユーザインターフェース６０２上に示されるグラフィカル表現（例えば、例示的な画像１３０ａ）上で使用及び／又はオーバーレイされて、ユーザの皮膚表面上の製品の塗布の属性を示してもよい（例えば、不十分な製品塗布技法／量を有する領域を詳述する熱マッピング）。

【0071】

他のグラフィカルオーバーレイは、例えば、ヒートマップを含んでもよく、ここで、例示的な画像１３０ａ上にオーバーレイされた特定のカラースキームは、最適な製品塗布を達成するためにユーザが従うべき製品塗布の大きさ又は向きを示す。例示的な画像１３０ａはまた、矢印及び／又は他のグラフィカルオーバーレイによって示される相対的な大きさ及び／又は向きに注釈を付けるように構成されたテキストオーバーレイを含み得る。例えば、例示的な画像１３０ａは、矢印及び／又は他のグラフィカル表現によって示される属性を記述するために、「もっとたくさんの製品を塗布してください」、「円運動を行ってください」などのテキストを含んでもよい。追加的あるいは代替的に、例示的な画像１３０ａは、矢印及び／又は他のグラフィカルインジケータを補足するために、パーセンテージスケール又は他の数値インジケータを含んでもよい。例えば、例示的な画像１３０ａは、０％～１００％の製品塗布属性の値を含んでもよく、ここで、０％は、特定の皮膚表面部分に対する製品塗布の最も適していない量を表し、１００％は、特定の皮膚表面部分に対する製品塗布の最適量を表す。値はこのマップにわたって変動するが、６７％の製品塗布量は（同じか若しくは異なるユーザ及び／又は皮膚の部分の）、同じ例示的な画像１３０ａ又は異なる例示的な画像内の１つ又は複数の異なる画素について検出された１０％の製品塗布量の値よりも高い製品塗布量の値を有する、例示的な画像１３０ａ内で検出された１つ又は複数の画素を表す。更に、パーセンテージスケール又は他の数値インジケータは、ＵＶＲ撮像システムが（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）グラフィカルインジケータ、テキストインジケータ、及び／若しくは他のインジケータ又はそれらの組み合わせのサイズ及び／又は向きを判定するときに、内部的に使用され得る。

【0072】

画素データ３０２ａｐの領域は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８によって画素データ（例えば、特徴データ及び／又は生画素データ）内で識別された領域又は属性を強調するために、例示的な画像１３０ａの上に注釈が付けられるか、あるいはオーバーレイされ得る。図５の例では、画素データ３０２ａｐの領域内で識別された属性は、（例えば、画素３０２ａｐ１における）表面領域への製品の塗布の均質性、（例えば、画素３０２ａｐ２における）表面領域への製品の塗布に関連付けられたストリーキングの量、及び／若しくは画素データ３０２ａｐの領域に示された任意の他の適切な属性又はそれらの組み合わせに関するＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８からの予測を含み得る。様々な態様において、画素データ３０２ａｐ内の特定の属性として識別された画素（例えば、画素３０２ａｐ１及び画素３０２ａｐ２）は、レンダリングされるときに、強調されるか、又は別様に注釈が付けられ得る。

【0073】

ユーザインターフェース６０２はまた、出力６１２を含むか、あるいはレンダリングし得る。図５の態様において、出力６１２は、ユーザの皮膚表面の画素データ（例えば、画素データ３０２ａｐ）内で識別可能な属性に対処するように設計された、ユーザへのメッセージ６１２ｍを含んだユーザ固有の推奨である。図５の例に示されるように、メッセージ６１２ｍは、ＵＶＲへの有害な曝露からユーザの前額及び左頬を適切に保護するのに十分な量の日焼け止めをユーザがそれらの領域に塗布しなかったことを示した、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８によって実行された分析に基づいて、ユーザが日焼け止め製品をユーザの前額及び左頬に塗布するための製品推奨を含む。製品推奨は、画素データ内の識別された属性（例えば、ＵＶＲへの暴露を軽減するためのＳＰＦの高い日焼け止め）に相関されてもよく、モバイルデバイス２１２は、属性（例えば、不十分な製品塗布量／技法等）が識別されると、製品推奨を出力するように命令されてもよい。

【0074】

ユーザインターフェース６０２はまた、製造された製品６２４ｒ（例えば、上述のようなシャンプー）に対する製品推奨６２２のためのセクションを含むか、あるいはレンダリングし得る。製品推奨６２２は、概して、上述されたように、出力６１２に対応する。例えば、図５の例では、出力６１２は、ユーザの皮膚表面の画素データ（例えば、画素データ３０２ａｐ）において識別可能な塗布の属性（例えば、画素３０２ａｐ１、３０２ａｐ２における不十分な製品塗布量）を、製造された製品（製造された製品６２４ｒ（例えば、日焼け止め））で処置するための指示（例えば、メッセージ６１２ｍ）とともに、モバイルデバイス２１２の表示画面６００上に表示され得る。

【0075】

図５の例では、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を使用する画像（例えば、例示的な画像１３０ａ）の出力又は分析は、対応する製品について推奨を生成又は識別するために使用され得る。そのような推奨は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８によって画素データ内で検出された属性に対処するために、水和／保湿ローション、角質除去剤、日焼け止め、クレンザー、シェービングジェルなどの製品を含み得る。図５の例では、ユーザインターフェース６０２は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８によって判定された、推奨される製品（例えば、製造された製品６２４ｒ）、並びに例示的な画像１３０ａ及びその画素データ及び様々な特徴のその関連する画像解析をレンダリング又は提供する。図５の実施例では、これは、ユーザインターフェース６０２上に示され、注釈が付けられる（６２４ｐ）。

【0076】

ユーザインターフェース６０２は、ユーザが、対応する製品（例えば、製造された製品６２４ｒ）を購入又は出荷するために選択することを可能にする、選択可能なＵＩボタン６２４ｓを更に含み得る。いくつかの態様において、選択可能なＵＩボタン６２４ｓの選択は、推奨される製品をユーザへと出荷させ得、かつ／又はユーザが製品に関心があることを第三者に通知し得る。例えば、モバイルデバイス２１２及び／又は撮像サーバ１０２のいずれかは、出力６１２に基づいて、ユーザへの出荷について製造された製品６２４ｒ（例えば、日焼け止め）を開始し得る。そのような態様において、製品は包装され、ユーザへと出荷され得る。

【0077】

様々な態様において、グラフィカル注釈（例えば、画素データ３０２ａｐの領域）を有するグラフィカル表現（例えば、例示的な画像１３０ａ）、及び出力６１２は、表示画面６００上でレンダリングするために、コンピュータネットワークを介して（例えば、撮像サーバ１０２及び／又は１つ又は複数のプロセッサから）モバイルデバイス２１２に伝送され得る。他の態様では、ユーザの特定の画像の撮像サーバ１０２への伝送は行われず、出力（及び／又は製品固有の推奨）は、代わりに、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８がＵＶＲ撮像システム（例えば、例示的なＵＶＲ撮像システム２００ａ、２００ｂ）上で実行すること及び／又は実装されることによってローカルに生成されてもよく、また、ＵＶＲ撮像システムのプロセッサによって、ＵＶＲ撮像システムの表示画面６００上に（例えば、モバイルデバイス２１２を介して）レンダリングされてもよい。

【0078】

いくつかの態様において、図５の例に示されるように、ユーザは、新しい画像を（例えば、ＵＶＲ撮像システムでローカルに、あるいは撮像サーバ１０２で遠隔に）再分析するために選択可能なボタン６１２ｉを選択し得る。選択可能なボタン６１２ｉによって、ユーザインターフェース６０２は、新しい画像を捕捉するためにＵＶＲ撮像システムをユーザの皮膚表面の上に位置決めするように、かつ／又はユーザがアップロード用に新しい画像を選択するように、ユーザに促すことができる。ＵＶＲ撮像システム及び／又は撮像サーバ１０２は、出力６１２に提示される製品塗布オプション／提案の一部又は全てを実施する前、その間、及び／又はその後に、ユーザの新しい画像を受信し得る。新しい画像（例えば、ちょうど皮膚表面画像１３０ａのような）は、ユーザの皮膚表面の画素データを含み得る。ＵＶＲ撮像システムのメモリ上で実行されるＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、ＵＶＲ撮像システムによって捕捉された新たな画像を分析して、新たな画像に描写されたユーザの皮膚表面の１つ又は複数の属性を決定してもよい。ＵＶＲ撮像システムは、新たな画像に描写されたユーザの皮膚表面の１つ又は複数の属性に基づいて、新たな画像の画素データ内で識別可能な１つ又は複数の属性に関する新たな出力又はコメントを生成してもよい。例えば、新たな出力は、グラフィックス及び／又はテキストを含む新しいグラフィカル表現を含み得る。新しい出力は、例えば、ユーザが推奨製品をユーザの皮膚表面に特定の様式で（例えば、円運動等を使用して）塗布すべきであること、ユーザが推奨製品を特定の量でユーザの皮膚表面に塗布すべきであること等の追加の推奨を含んでもよい。コメントはまた、ユーザが、画素データ内で識別可能な属性を修正したことを含んでもよい（例えば、ユーザがユーザの皮膚表面に十分な量の日焼け止めを塗布した、ユーザが更なるＵＶＢ吸収の性質がある日焼け止めを塗布した等）。

【0079】

いくつかの態様において、新しい出力又はコメントは、コンピュータネットワークを介して、表示画面（例えば、表示画面６００）上にレンダリングするためのユーザのＵＶＲ撮像システムに伝送されてもよい。他の態様において、ユーザの新しい画像の撮像サーバ１０２への送信は行われず、新しい出力（及び／又は製品固有の推奨）は、代わりに、ＵＶＲ撮像システムによって（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を介して）ローカルに生成され、ＵＶＲ撮像システムのプロセッサによって、ＵＶＲ撮像システムの表示画面（例えば、表示画面６００）上にレンダリングされてもよい。

【0080】

図６は、本明細書で開示される様々な態様による、ＵＶＲの吸収又は再放出を描写するための表面の画像（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃ）の画素データの分析を容易にするように構成された例示的なＵＶＲ撮像システム環境１００を示す。本明細書で言及される場合、「表面」は、胴体、腰、顔、頭、腕、脚、若しくは他の付属肢、又はそのユーザの身体の一部分若しくは一部を含む人体の任意の部分、可撓性ポリマー基材（例えば、Ｂｉｏｓｋｉｎ）、剛性ポリマー基材（例えば、ポリメチルメタクリレート（ＰＭＭＡ）プレート）、他の皮膚表面（例えば、ブタ皮膚表面等）、及び／若しくは任意の他の好適な表面、又はそれらの組み合わせを指し得る。図６の例示的な態様では、ＵＶＲ撮像システム環境１００は、１つ以上のコンピュータサーバを含み得る撮像サーバ１０２（本明細書では「サーバ」とも呼ばれる）を含む。様々な態様において、撮像サーバ１０２は、サーバファームの一部として、複数の冗長な又は複製されたサーバを含み得る複数のサーバを含む。なおも更なる態様では、撮像サーバ１０２は、クラウドベースのコンピューティングプラットフォームなどのクラウドベースのサーバとして実装され得る。例えば、サーバ１０２は、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＡＺＵＲＥ、ＡＭＡＺＯＮ ＡＷＳなどの任意の１つ以上のクラウドベースのプラットフォームであってもよい。サーバ１０２は、１つ又は複数のプロセッサ１０４、並びに１つ又は複数のコンピュータメモリ１０６を含むことができる。

【0081】

メモリ１０６には、読み取り専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、電子プログラマブル読み取り専用メモリ（electronic programmable read-only memory、ＥＰＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、消去可能電子プログラマブル読み取り専用メモリ（erasable electronic programmable read-only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、及び／又は他のハードドライブ、フラッシュメモリ、ＭｉｃｒｏＳＤカードなどの、１つ又は複数のプロセッサと電気通信する１つ以上の形態の揮発性及び／又は不揮発性メモリの固定及び／又は取り外し可能メモリが含まれ得る。メモリ１０６は、本明細書で考察されるように、機能、アプリ、方法、又は他のソフトウェアを容易にすることができるオペレーティングシステム（operating system、ＯＳ）（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘなど）を記憶することができる。メモリ１０６はまた、本明細書に記載されるように、様々な画像（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃ）上で訓練された機械学習モデルなどの人工知能ベースモデルであり得る、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を記憶し得る。追加的にあるいは代替的に、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８はまた、撮像サーバ１０２にアクセス可能であるか、若しくは別な方法で通信可能に結合されるデータベース１０５、並びに／又は１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／若しくは１１２ｃ１～１１２ｃ３のメモリに記憶され得る。メモリ１０６はまた、機械可読命令も記憶することができ、この機械可読命令は、１つ以上のアプリケーション、１つ以上のソフトウェアコンポーネント、及び／又は１つ以上のアプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interfaces、ＡＰＩ）のうちのいずれかを含み、それらは、本明細書内の様々なフロー図、説明図、略図、図、及び／又は他の開示について例示、描写、又は説明されているように、任意の方法、プロセス、要素、又は制限などの、本明細書に記載の特徴、機能、又は他の開示を容易にするか又は実行するように実装され得る。例えば、アプリケーション、ソフトウェアコンポーネント、又はＡＰＩのうちの少なくともいくつかは、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８などの撮像ベースの機械学習モデル又はコンポーネントであり得、それらを含み得、そうでなければそれらの部分であり得、この場合、各々は、本明細書で考察されるそれらの様々な機能を容易にするように構成され得る。１つ以上の他のアプリケーションが想定され得、プロセッサ１０４によって実行されることを理解されたい。

【0082】

プロセッサ１０４は、本明細書での様々なフロー図、説明図、概略図、図、及び／又は他の開示について例示、描写、又は記載されているように、機械可読命令、方法、プロセス、要素、又は制限を実装又は実行するために、プロセッサ１０４及びメモリ１０６との間で、電子データ、データパケット、又はそうでなければ電子信号を伝送するために責任を負うコンピュータバスを介してメモリ１０６に接続され得る。

【0083】

プロセッサ１０４は、コンピュータバスを介してメモリ１０６とインターフェース接続し、オペレーティングシステム（ＯＳ）を実行することができる。プロセッサ１０４はまた、コンピュータバスを介してメモリ１０６ともインターフェース接続し、メモリ１０６及び／又はデータベース１０４（例えば、Ｏｒａｃｌｅ、ＤＢ２、ＭｙＳＱＬなどのリレーショナルデータベース、又はＭｏｎｇｏＤＢなどのＮｏＳＱＬベースのデータベース）に記憶されるデータを作成、読み取り、更新、削除、又は別の方法でアクセス若しくは対話することもできる。メモリ１０６及び／又はデータベース１０５に記憶されるデータは、例えば、訓練画像及び／又はユーザ画像（例えば、そのいずれかが任意の画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃを含む）、若しくは人口統計、年齢、人種、皮膚タイプなどを含むユーザの他の情報を含む、本明細書に記載されるデータ又は情報のいずれかの全て又は一部を含み得る。

【0084】

撮像サーバ１０２は、１つ以上の外部／ネットワークポートを介して、本明細書に記載されるコンピュータネットワーク１２０及び／又は端末１０９（レンダリング又は視覚化するための）などの１つ以上のネットワーク又はローカル端末にデータを通信（例えば、送信及び受信）するように構成された通信コンポーネントを更に含み得る。いくつかの態様において、撮像サーバ１０２は、電子リクエストを受信及び応答することを担うＡＳＰ．ＮＥＴ、Ｊａｖａ Ｊ２ＥＥ、Ｒｕｂｙ ｏｎ Ｒａｉｌｓ、Ｎｏｄｅ．ｊｓ、ウェブサービス、又はオンラインＡＰＩなどのクライアントサーバプラットフォーム技術を含むことができる。撮像サーバ１０２は、コンピュータバスを介して、メモリ１０６（その中に記憶されたアプリケーション、コンポーネント、ＡＰＩ、データなどを含む）及び／又はデータベース１０５と対話し得るクライアントサーバプラットフォーム技術を実装して、本明細書内の様々なフロー図、例解図、略図、図、及び／又は他の開示について例解、描写、又は説明されているように、機械可読命令、方法、プロセス、要素、又は制限を実装又は実行し得る。いくつかの態様によれば、撮像サーバ１０２は、ＩＥＥＥ標準規格、３ＧＰＰ標準規格、又は他の標準規格に従って機能し、コンピュータネットワーク１２０に接続された外部／ネットワークポートを介してデータの受信及び伝送に使用され得る、１つ以上の送受信機（例えば、ＷＷＡＮ、ＷＬＡＮ、及び／又はＷＰＡＮ送受信機）を含むか、又はそれと対話し得る。いくつかの態様において、コンピュータネットワーク１２０は、プライベートネットワーク又はローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）を含み得る。追加的にあるいは代替的に、コンピュータネットワーク１２０は、インターネットなどの公衆ネットワークを含み得る。

【0085】

撮像サーバ１０２は、管理者又はオペレータに情報を提示し、かつ／又は管理者又はオペレータから入力を受信するように構成されたオペレータインターフェースを更に含むか、又は実装し得る。図６に示すように、オペレータインターフェースは、表示画面を提供することができる（例えば、ターミナル１０９を介して）。撮像サーバ１０２はまた、Ｉ／Ｏコンポーネント（例えば、ポート、容量性又は抵抗性タッチセンシティブ入力パネル、キー、ボタン、照明、ＬＥＤ）を提供することができ、それらは、撮像サーバ１０２を介して直接アクセス可能であってもよく、若しくはそのサーバに取り付けられてもよく、又は端末１０９を介して間接的にアクセス可能であってもよく、若しくはその端末に取り付けられてもよい。いくつかの態様によれば、管理者又はオペレータは、情報を再調査し、変更を行い、訓練データ又は画像を入力し、かつ／又は他の機能を実行するために、端末１０９を介してサーバ１０２にアクセスし得る。

【0086】

本明細書で上記に記載されるように、いくつかの態様において、撮像サーバ１０２は、「クラウド」ネットワークの部分として本明細書で考察されたような機能を実行し得るか、又は別な方法で本明細書に記載されるデータ又は情報を送信し、取り出し、又は別な方法で分析するために、クラウド内の他のハードウェア又はソフトウェアコンポーネントと通信し得る。

【0087】

通常、コンピュータプログラム若しくはコンピュータベース製品、アプリケーション、又はコード（例えば、本明細書に記載されるＡＩモデルなどのモデル又は他のコンピューティング命令）は、内部に具現化されたそのようなコンピュータ可読プログラムコード若しくはコンピュータ命令を有するコンピュータ使用可能ストレージ媒体、又は有形の非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、標準的なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、光ディスク、ユニバーサルシリアルバス（universal serial bus、ＵＳＢ）ドライブなど）上に記憶され得、コンピュータ可読プログラムコード又はコンピュータ命令は、プロセッサ１０４（例えば、メモリ１０６内のそれぞれのオペレーティングシステムに関連して作業する）上にインストール、又は別な方法でそのプロセッサによって実行されるように適合され得、本明細書での様々なフロー図、説明図、概略図、図、及び／又は他の開示について例示、描写、又は記載されているように、機械可読命令、方法、プロセス、要素、又は制限を容易にし、実装し、又は実行し得る。これに関して、プログラムコードは、任意の所望のプログラム言語で実装されてもよく、機械コード、アセンブリコード、バイトコード、インタープリット型ソースコードなどとして（例えば、Ｇｏｌａｎｇ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、Ｊａｖａ、Ｓｃａｌａ、ＡｃｔｉｏｎＳｃｒｉｐｔ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ＸＭＬなどを介して）、実装されてもよい。

【0088】

図６に示されるように、撮像サーバ１０２は、コンピュータネットワーク１２０を介して１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／又は１１２ｃ１～１１２ｃ２に、基地局１１１ｂ及び１１２ｂを介してＵＶＲ撮像システム１１０に通信可能に接続されている。いくつかの態様において、基地局１１１ｂ及び１１２ｂは、セルタワーなどのセルラー基地局を含むことができ、それらは、ＮＭＴ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＵＭＭＴＳ、ＬＴＥ、５Ｇなどを含む、様々なモバイル電話標準規格のうちの任意の１つ以上に基づいて、無線通信１２１を介して、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０と通信する。追加的あるいは代替的に、基地局１１１ｂ及び１１２ｂは、非限定的な例によってＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｃ／ｇ（ＷＩＦＩ）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ標準規格などを含む、様々な無線標準規格のうちの任意の１つ以上に基づいて、無線通信１２２を介して１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０と通信するルータ、無線スイッチ、又は他のそのような無線接続ポイントを含み得る。

【0089】

１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０のうちのいずれかは、撮像サーバ１０２にアクセスし、かつ／又はそれと通信するためのモバイルデバイス及び／又はクライアントデバイスを含み得る。様々な態様において、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、非限定的な例によって、ＡＰＰＬＥ ｉＰｈｏｎｅ若しくはｉＰａｄデバイス、又はＧＯＯＧＬＥ ＡＮＤＲＯＩＤベースのモバイル電話若しくはタブレットを含む、セルラー電話、モバイル電話、タブレットデバイス、携帯情報端末（personal data assistance、ＰＤＡ）などを含み得る。なおも更なる態様において、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、例えば、非限定的な例として、ＧＯＯＧＬＥ ＨＯＭＥデバイス、ＡＭＡＺＯＮ ＡＬＥＸＡデバイス、ＥＣＨＯ ＳＨＯＷデバイスなどのうちの任意の１つ以上を含む、表示画面を有するホームアシスタントデバイス及び／又はパーソナルアシスタントデバイスを含み得る。

【0090】

更に、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、例えば本明細書で説明されるものと同じ又は同様の方法で構成された小売コンピューティングデバイスを含むことができる。小売コンピューティングデバイスは、本明細書に記載されるようなＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を実装するための、又はそれと（例えば、サーバ１０２を介して）通信するためのプロセッサ及びメモリを含み得る。しかしながら、小売コンピューティングデバイスは、小売環境のユーザ及び／又は顧客が、小売環境内の現場でＵＶＲ撮像システム並びに方法を利用することを可能にするように、小売環境内に配置される、設置される、又は別様に位置決めされ得る。例えば、小売コンピューティングデバイスは、ユーザによるアクセスのためにキオスク内に設置され得る。ユーザは、次いで、本明細書に記載されるＵＶＲ撮像システム及び方法を実装するために、画像を（例えば、ユーザモバイルデバイスから）キオスクにアップロード又は転送し得る。追加的にあるいは代替的に、キオスクは、ユーザがアップロード及び分析のために自身の新しい画像を（例えば、保証される場合、プライベート様式で）撮影することを可能にするようにカメラを伴って構成され得る。そのような態様では、ユーザ又は消費者自身は、小売コンピューティングデバイスを使用して、本明細書で説明するように、小売コンピューティングデバイスの表示画面上で、ユーザの皮膚の表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量、及びユーザの皮膚の表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量の描写を受信及び／又はそれをレンダリングさせることができる。

【0091】

追加的あるいは代替的に、小売コンピューティングデバイスは、現場でユーザ又は消費者と対話するために小売環境の従業員又は他の人員によって携行されるような（本明細書に記載されるような）モバイルデバイスであり得る。そのような態様において、ユーザ又は消費者は、小売コンピューティングデバイスを介して（例えば、ユーザのモバイルデバイスから小売コンピューティングデバイスに画像を転送することによって、あるいは小売コンピューティングデバイスのカメラによって新しい画像を捕捉することによって）、小売環境の従業員と、そうでなければ人員と対話して、本明細書に記載されるように、小売コンピューティングデバイスの表示画面上で、ユーザの皮膚の表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量、及びユーザの皮膚の表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量の描写を受信及び／又はそれをレンダリングさせることができる。

【0092】

加えて、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、ＡｐｐｌｅのｉＯＳ及び／若しくはＧｏｏｇｌｅのＡｎｄｒｏｉｄオペレーションシステムなどのオペレーティングシステム（ＯＳ）又はモバイルプラットフォームを実装又は実行し得る。１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０のうちのいずれも、本明細書での様々な態様に記載されているように、本開示の機能の一部又は全てを実行するように構成された、コンピューティング命令又はコード、例えば、モバイルアプリケーション又はホーム若しくはパーソナルアシスタントアプリケーションを記憶、実装、又は実行するための１つ以上のプロセッサ及び／又は１つ以上のメモリを含み得る。図６に示されるように、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８は、ユーザコンピューティングデバイス（例えば、ユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１）のメモリ上にローカルに記憶され得る。更に、ユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／又は１１２ｃ１～１１２ｃ２上に記憶されたモバイルアプリケーションは、本開示の機能の一部又は全てを実行するために、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を利用し得る。ＵＶＲ撮像システム１１０は、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８をローカルに記憶してもよく、同様に、本開示の機能の一部又は全部を実施してもよい。

【0093】

加えて、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、デジタル画像及び／又はフレーム（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃであることができる）を捕捉又は撮影するためのデジタルカメラ及び／又はデジタルビデオカメラを含み得る。各デジタル画像は、本明細書に記載されるように、人工知能（ＡＩ）、機械学習モデル及び／又はルールベースのアルゴリズムなどのモデル（例えば、ＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８）を訓練又は実装するための画素データを含み得る。例えば、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０のうちのいずれかのデジタルカメラ及び／又はデジタルビデオカメラは、デジタル画像を撮影、捕捉、又は別様に生成するように構成されてもよく、少なくともいくつかの態様では、そのような画像をそれぞれのデバイスのメモリに記憶してもよい。いくつかの態様において、ユーザは、ＵＶＲ撮像システム１１０をユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／又は１１２ｃ１～１１２ｃ２に取り付けて、捕捉された画像をユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／又は１１２ｃ１～１１２ｃ２がＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を使用してローカルに処理するのに十分な画像を捕捉することを容易にすることもできる。

【0094】

なおも更に、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０の各々は、グラフィック、画像、テキスト、製品推奨、データ、画素、特徴、及び／又は本明細書に記載されるような他のそのような視覚化若しくは情報を表示するための表示画面を含み得る。これらのグラフィックス、画像、テキスト、製品推奨、データ、画素、特徴、及び／又は他のそのような視覚化若しくは情報は、例えば、それぞれのデバイス（例えば、ＵＶＲ撮像システム１１０並びに／又はＵＶＲ撮像システム１１０を利用するユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び／若しくは１１２ｃ１～１１２ｃ２）のカメラによって捕捉された画像を利用してＵＶＲ撮像モデルアルゴリズム１０８を実装した結果として、それぞれのデバイスによって生成され得る。様々な態様において、グラフィック、画像、テキスト、製品推奨、データ、画素、特徴、及び／又は他のそのような視覚化若しくは情報は、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２、ＵＶＲ撮像システム１１０、並びに／又は端末１０９のうちの任意の１つ以上の表示画面上に表示するために、サーバ１０２によって受信され得る。追加的あるいは代替的に、１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、少なくとも部分的に、その表示画面上にテキスト及び／又は画像を表示するためのインターフェース又はガイド付きユーザインターフェース（guided user interface、ＧＵＩ）を、含み得るか、実装し得るか、それへのアクセスを有し得るか、レンダリングし得るか、又は別様に露出させ得る。

【0095】

１つ以上のユーザコンピューティングデバイス１１１ｃ１～１１１ｃ３及び１１２ｃ１～１１２ｃ２並びにＵＶＲ撮像システム１１０は、基地局１１１ｂ及び／又は１１２ｂとの間で無線通信１２１及び／又は１２２を受信及び伝送するための無線送受信機を含み得る。画素ベースの画像（例えば、画像１３０ａ、１３０ｂ、及び／又は１３０ｃ）は、本明細書に記載されるような、モデルの訓練及び／又は画像分析のために、コンピュータネットワーク１２０を介して、撮像サーバ１０２に伝送され得る。

【0096】

実施例／組み合わせ
Ａ．紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムであって、モノクロカメラセンサを備えるカメラであって、画像を捕捉するように構成されたカメラと、ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、ＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を備え、カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉するように構成されている、システム。
Ｂ．表面領域は人間の皮膚の領域を含む、段落Ａに記載のシステム。
Ｃ．画像は、人間の皮膚の領域上の１つ又は複数の製品塗布パターンを描写し、１つ又は複数の製品塗布パターンは、太陽光からの保護を示す、段落Ｂに記載のシステム。
Ｄ．ＵＶＡ量又はＵＶＢ量は、拡散反射率標準によって調整される、段落Ａ～Ｃのいずれか１つに記載のシステム。
Ｅ．放射源は、約２９０ｎｍ～４００ｎｍの出力ピークを有する、段落Ａ～Ｄのいずれか１つに記載のシステム。
Ｆ．フィルタ構成要素は、ダイクロイックコーティングフィルタを含む、段落Ａ～Ｅのいずれか１つに記載のシステム。
Ｇ．フィルタ構成要素は、１０ｎｍの半値全幅を有する３１３ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、１０ｎｍの半値全幅を有する３６５ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、を含む、段落Ａ～Ｆのいずれか１つに記載のシステム。
Ｈ．ＵＶＲ波長帯の他の放射の少なくとも一部分は、画像内に描写されるようにフィルタリングされる、段落Ａ～Ｇのいずれか１つに記載のシステム。
Ｉ．偏光子構成要素は、２２０ｎｍ～４００ｎｍの波長を有するＵＶＲ波長帯の電磁放射（ＥＭＲ）を偏光させる、段落Ａ～Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
Ｊ．偏光子構成要素は、約１０ｍｍ～約５０ｍｍの直径を有する、段落Ａ～Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
Ｋ．放射源は、小径偏光子の使用を可能にする出力直径を有する、段落Ａ～Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
Ｌ．放射源は連続放射源である、段落Ａ～Ｋのいずれか１つに記載のシステム。
Ｍ．放射源は、１つ又は複数のキセノン電球、１つ又は複数の水銀キセノン電球、又は１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）源のうちの少なくとも１つから選択される、段落Ａ～Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
Ｎ．カメラ、放射源、フィルタ構成要素、及び偏光子構成要素は、ＵＶＲ撮像デバイスの少なくとも一部分を形成し、ＵＶＲ撮像デバイスは、モバイルデバイスへの取り付け又はモバイルデバイスとの統合のために構成されている、段落Ａ～Ｍのいずれか１つに記載のシステム。
Ｏ．モバイルデバイス上で動作するように構成され、ＵＶＲ撮像デバイスに通信可能に結合されたモバイルアプリケーション（アプリ）を更に備え、モバイルアプリは、モバイルデバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能であり、モバイルデバイスの非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピューティング命令を含み、コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、１つ又は複数のプロセッサに、モバイルデバイスの表示画面上に画像をレンダリングさせる、段落Ｎに記載のシステム。
Ｐ．コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、１つ又は複数のプロセッサに、モバイルデバイスの表示画面上に、ＵＶＡ量又はＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングさせる、段落Ｏに記載のシステム。
Ｑ．コンピューティング命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、１つ又は複数のプロセッサに、モバイルデバイスの表示画面上に、ユーザの皮膚への製品の塗布品質、又はユーザの皮膚への製品の塗布量のうちの少なくとも１つをユーザに通知する出力をレンダリングさせる、段落Ｐに記載のシステム。
Ｒ．カメラはアポクロマートレンズを更に備える、段落Ａ～Ｑのいずれか１つに記載のシステム。
Ｓ．プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及びそれぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を各々が描写する複数の画像を用いて訓練された撮像モデルであって、製品の塗布の１つ又は複数のそれぞれの属性を決定するように訓練された撮像モデルと、プロセッサによって実行可能であり、メモリに記憶されたコンピューティング命令と、を更に含み、コンピューティング命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定するために、撮像モデルを用いて画像を分析させ、１つ又は複数の属性は、画像に描写されるようにユーザの皮膚に固有のものであり、表面領域は皮膚を含む、段落Ａ～Ｒのいずれか１つに記載のシステム。
Ｔ．画像を受信するように構成された表示画面を更に備え、表示画面は、カメラによる画像の捕捉時又は捕捉後に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで画像をレンダリングするように構成されている、段落Ａ～Ｓのいずれか１つに記載のシステム。
Ｕ．画像は、表面領域への製品の塗布中又は塗布後に捕捉され、ＵＶＡ量又はＵＶＢ量が測定又は記録されている、段落Ａ～Ｔのいずれか１つに記載のシステム。
Ｖ．皮膚に対する日焼け止めの有効性を判定する方法であって、（ａ）日焼け止めを皮膚に塗布することと、（ｂ）段落Ａ～Ｕのいずれか１つに記載のシステムを用いて日焼け止めの有効性を判定することと、を含む、方法。
Ｗ．日焼け止めの使用に関連するメッセージをユーザに提供する方法であって、（ａ）日焼け止めを皮膚に塗布することと、（ｂ）段落Ａ～Ｕのいずれか１つに記載のシステムを用いて、日焼け止めの性質を判定することと、（ｃ）（ｂ）における性質に基づいて、日焼け止めの使用に関連するメッセージを消費者に通信することと、を含む、方法。

【0097】

紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するためのＵＶＲ撮像方法であって、放射源によって、ＵＶＲ波長帯を出力することと、カメラによって、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉することと、を含み、カメラはモノクロカメラセンサを含み、ＵＶＲ波長帯は、ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素を通過し、ＵＶＲ波長帯は、ＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素を通過する、方法。

【0098】

本明細書中での「実施形態」などへの言及は、その実施形態と関連付けて説明される、特定の材料、特徴、構造、及び／又は特性が、少なくとも１つの実施形態、任意選択的に多数の実施形態に含まれていることを意味するが、全ての実施形態に、説明された材料、特徴、構造、及び／又は特性が組み入れられることを意味するものではない。更に、材料、特徴、構造、及び／又は特性は、異なる実施形態にわたって、任意の好適な方法で組み合わされてもよく、材料、特徴、構造、及び／又は特性は、説明されるものから除外されてもよいし、代用されてもよい。したがって、本明細書に記載されている実施形態及び態様は、別段明記しない限り又は不適合性が明示されてされない限り、組み合わせて明示的に例示されていなくても、他の実施態様及び／又は態様の要素又は構成成分を含むか又はこれらと組み合わされることが可能である。

【0099】

全ての実施形態において、全ての範囲は、包括的かつ組み合わせ可能である。有効桁数は、表示された量に対する限定を表すものでも、測定値の精度に対する限定を表すものでもない。特に別途記載のない限り、全ての数量は、単語「約」によって修飾されるものと理解される。本明細書に記載されるシステム及び方法は、必須成分、及び本明細書に記載される任意成分を含むか、これらから本質的になるか、又はこれらからなることができる。本明細書で使用するとき、「から本質的になる（consisting essentially of）」とは、組成物又は構成成分が、追加成分を含み得るが、追加成分が、特許請求される組成物又は方法の基本的及び新規な特性を実質的に変えない場合に限ることを意味する。本明細書及び添付の特許請求の範囲において使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかに他の意味を示さない限り、複数形も含むことが意図される。

【0100】

本明細書に開示される寸法及び値は、列挙された正確な数値に厳密に限定されるものとして理解されるべきではない。その代わりに、特に指示されない限り、そのような寸法は各々、列挙された値とその値を囲む機能的に同等な範囲との両方を意味することが意図される。例えば、「４０ｍｍ」として開示される寸法は、「約４０ｍｍ」を意味することが意図される。

【0101】

相互参照される又は関連するあらゆる特許又は特許出願、及び本願が優先権又はその利益を主張する任意の特許出願又は特許を含む、本明細書に引用される全ての文書は、除外又は限定することが明言されない限りにおいて、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。いずれの文献の引用も、本明細書中で開示又は特許請求されるいずれの発明に対する先行技術であるともみなされず、あるいはそれを単独で又は他の任意の参考文献又は複数の参考文献と組み合わせたときに、そのようないずれの発明も教示、示唆又は開示するとはみなされない。更に、本文書における用語のいずれの意味又は定義も、参照により組み込まれた文書内の同じ用語の任意の意味又は定義と矛盾する場合、本文書においてその用語に与えられた意味又は定義が適用されるものとする。

【0102】

本発明の特定の実施形態を例示及び説明してきたが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく様々な他の変更及び修正を行うことができる点は当業者には明白であろう。したがって、本発明の範囲内にある全てのそのような変更及び修正を添付の特許請求の範囲に網羅することが意図される。

【図1A】

【図1B】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【手続補正書】

【提出日】2023-10-10

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムであって、
モノクロカメラセンサを備えるカメラであって、画像を捕捉するように構成されたカメラと、
ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、
前記ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、
前記ＵＶＡ波長帯及び前記ＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を備え、前記カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び前記表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉するように構成されている、システム。

【請求項2】

前記表面領域は人間の皮膚の領域を含み、前記画像は、前記人間の皮膚の前記領域上の１つ又は複数の製品塗布パターンを示す、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量は、拡散反射率標準によって調整される、請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記放射源は、約２９０ｎｍ～４００ｎｍの出力ピークを有する、請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記フィルタ構成要素は、ダイクロイックコーティングフィルタを含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

前記フィルタ構成要素は、１０ｎｍの半値全幅を有する３１３ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、１０ｎｍの半値全幅を有する３６５ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、を含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

前記偏光子構成要素は、２２０ｎｍ～４００ｎｍの波長を有するＵＶＲ波長帯の電磁放射（ＥＭＲ）を偏光させる、請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

前記放射源は、小径偏光子の使用を可能にする出力直径を有し、前記偏光子構成要素は、約１０ｍｍ～約５０ｍｍの直径を有する、請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

前記カメラ、前記放射源、前記フィルタ構成要素、及び前記偏光子構成要素は、ＵＶＲ撮像デバイスの少なくとも一部分を形成し、前記ＵＶＲ撮像デバイスは、モバイルデバイスへの取り付け又はモバイルデバイスとの統合のために構成されている、請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

前記モバイルデバイス上で動作するように構成され、前記ＵＶＲ撮像デバイスに通信可能に結合されたアプリケーション（アプリ）を更に備え、前記モバイルアプリは、前記モバイルデバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能であり、前記モバイルデバイスの非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピューティング命令を含み、前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの表示画面上に前記画像をレンダリングさせる、請求項９に記載のシステム。

【請求項11】

前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングさせる、請求項１０に記載のシステム。

【請求項12】

前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、ユーザの皮膚への製品の塗布品質、又は前記ユーザの皮膚への前記製品の塗布量のうちの少なくとも１つを前記ユーザに通知する出力をレンダリングさせる、請求項１０に記載のシステム。

【請求項13】

前記カメラはアポクロマートレンズを更に備える、請求項１に記載のシステム。

【請求項14】

プロセッサと、前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及び前記それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を各々が描写する複数の画像を用いて訓練された撮像モデルであって、製品の塗布の１つ又は複数のそれぞれの属性を決定するように訓練された撮像モデルと、前記プロセッサによって実行可能であり、前記メモリに記憶されたコンピューティング命令と、を更に含み、前記コンピューティング命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定するために、前記撮像モデルを用いて前記画像を分析させ、前記１つ以上の属性は、前記画像に描写されるようにユーザの皮膚に固有のものであり、前記表面領域は皮膚を含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項15】

皮膚に対する日焼け止めの有効性を判定する方法であって、（ａ）日焼け止めを皮膚に塗布することと、（ｂ）請求項１～１４のいずれか一項に記載のシステムを用いて前記日焼け止めの有効性を判定することと、を含む、方法。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１０２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0102】

本発明の特定の実施形態を例示及び説明してきたが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく様々な他の変更及び修正を行うことができる点は当業者には明白であろう。したがって、本発明の範囲内にある全てのそのような変更及び修正を添付の特許請求の範囲に網羅することが意図される。
本発明には以下の実施形態が含まれる。
（条項１）
紫外線（ＵＶＲ）の吸収又は再放出を描写する画像を捕捉するように構成されたＵＶＲ撮像システムであって、
モノクロカメラセンサを備えるカメラであって、画像を捕捉するように構成されたカメラと、
ＵＶＲ波長帯を出力するように構成された放射源と、
前記ＵＶＲ波長帯のＵＶＡ波長帯及びＵＶＢ波長帯の少なくとも１つを区別するように構成されたフィルタ構成要素と、
前記ＵＶＡ波長帯及び前記ＵＶＢ波長帯の各々を交差偏光させるように構成された偏光子構成要素と、を備え、前記カメラは、表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のＵＶＡ量及び前記表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のＵＶＢ量を描写する画像を捕捉するように構成されている、システム。
（条項２）
前記表面領域は人間の皮膚の領域を含み、前記画像は、前記人間の皮膚の前記領域上の１つ又は複数の製品塗布パターンを示す、条項１に記載のシステム。
（条項３）
前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量は、拡散反射率標準によって調整される、条項１又は２に記載のシステム。
（条項４）
前記放射源は、約２９０ｎｍ～４００ｎｍの出力ピークを有する、条項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
（条項５）
前記フィルタ構成要素は、ダイクロイックコーティングフィルタを含む、条項１～４のいずれか一項に記載のシステム。
（条項６）
前記フィルタ構成要素は、１０ｎｍの半値全幅を有する３１３ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、１０ｎｍの半値全幅を有する３６５ｎｍ狭帯域バンドパスフィルタと、を含む、条項１～５のいずれか一項に記載のシステム。
（条項７）
前記偏光子構成要素は、２２０ｎｍ～４００ｎｍの波長を有するＵＶＲ波長帯の電磁放射（ＥＭＲ）を偏光させる、条項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
（条項８）
前記放射源は、小径偏光子の使用を可能にする出力直径を有し、前記偏光子構成要素は、約１０ｍｍ～約５０ｍｍの直径を有する、条項１～７のいずれか一項に記載のシステム。
（条項９）
前記カメラ、前記放射源、前記フィルタ構成要素、及び前記偏光子構成要素は、ＵＶＲ撮像デバイスの少なくとも一部分を形成し、前記ＵＶＲ撮像デバイスは、モバイルデバイスへの取り付け又はモバイルデバイスとの統合のために構成されている、条項１～８のいずれか一項に記載のシステム。
（条項１０）
前記モバイルデバイス上で動作するように構成され、前記ＵＶＲ撮像デバイスに通信可能に結合されたアプリケーション（アプリ）を更に備え、前記モバイルアプリは、前記モバイルデバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能であり、前記モバイルデバイスの非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピューティング命令を含み、前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの表示画面上に前記画像をレンダリングさせる、条項９に記載のシステム。
（条項１１）
前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、前記ＵＶＡ量又は前記ＵＶＢ量をテキストで記述するかあるいはグラフィカルに示す出力をレンダリングさせる、条項１０に記載のシステム。
（条項１２）
前記コンピューティング命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサに、前記モバイルデバイスの前記表示画面上に、ユーザの皮膚への製品の塗布品質、又は前記ユーザの皮膚への前記製品の塗布量のうちの少なくとも１つを前記ユーザに通知する出力をレンダリングさせる、条項１０に記載のシステム。
（条項１３）
前記カメラはアポクロマートレンズを更に備える、条項１～１２のいずれか一項に記載のシステム。
（条項１４）
プロセッサと、前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＡ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＡ量、及び前記それぞれの表面領域上に投影されたＵＶＢ吸収又は再放出のそれぞれのＵＶＢ量を各々が描写する複数の画像を用いて訓練された撮像モデルであって、製品の塗布の１つ又は複数のそれぞれの属性を決定するように訓練された撮像モデルと、前記プロセッサによって実行可能であり、前記メモリに記憶されたコンピューティング命令と、を更に含み、前記コンピューティング命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記製品の塗布の１つ又は複数の属性を決定するために、前記撮像モデルを用いて前記画像を分析させ、前記１つ以上の属性は、前記画像に描写されるようにユーザの皮膚に固有のものであり、前記表面領域は皮膚を含む、条項１～１３のいずれか一項に記載のシステム。
（条項１５）
皮膚に対する日焼け止めの有効性を判定する方法であって、（ａ）日焼け止めを皮膚に塗布することと、（ｂ）条項１～１４のいずれか一項に記載のシステムを用いて前記日焼け止めの有効性を判定することと、を含む、方法。

【国際調査報告】