JP7266295B2 - Identification system for physical constitution and method for creating a database used for it - Google Patents
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Description
本発明は、被験者の体質や肌の状態を識別する識別システムと、それに用いるデータベースの作成方法に関し、被検者の体質等を簡単に識別できるようにしたものである。 The present invention relates to an identification system for identifying a subject's physical constitution and skin condition, and a method of creating a database for use in the identification system, which makes it possible to easily identify a subject's physical constitution and the like.
下記特許文献１には、被験者に対し、複数の設問への回答を求めるアンケートを実施し、そのアンケート結果から被験者の体質を判断するシステムが記載されている。
この文献では、体質を「内熱湿」「内熱燥」「内冷湿」「内冷燥」「外熱湿」「外熱燥」「外冷湿」及び「外冷燥」の八つに分類している。
それぞれの体質については、例えば「内熱湿体質は、骨格や筋肉が発達して生まれつき丈夫な体をもつタイプが多く、肌質は黄ばみ、くすみがちでつやがなく、肌色は普通かやや浅黒い。肌トラブルは、全身の機能亢進、自律神経系の過亢進が原因で血液や水分が停滞することにより、シミ（色素沈着）、肌荒れ、くすみ、赤ら顔、クマが多い」「内熱燥体質は、皮下脂肪が比較的に多く、色白のタイプが多く、消化器系が発達しているので肥満になる傾向が強い。肌トラブルは、神経系のアンバランスにより、顔の毛細血管が拡張し、赤ら顔になったり、口の横に吹き出物ができたり、全身の機能亢進で水分不足になったりすることから、肌あれ、赤ら顔、ニキビが多い」「内冷湿体質は、やや皮下脂肪が発達したガッチリタイプが多く、肌質は黄ばみ、元来が胃腸や身体が虚弱で、冷え、倦怠感を生じやすい。肌トラブルは、自律神経過亢進で血液やリンパの循環が鈍ることにより、クマ、肌あれ、くすみが多い」等と、それぞれの体質に関係する体型や皮膚の状態を説明している。
Patent Literature 1 listed below describes a system in which a questionnaire is administered to a subject asking for answers to a plurality of questions, and the constitution of the subject is determined from the results of the questionnaire.
In this document, there are eight constitutions: ``inner hot and humid'', ``inner hot and dry'', ``inner cool and humid'', ``inner cool and dry'', ``outer hot and humid'', ``outer heat and dry'', ``outer cold and wet'' and ``outer coolness''. classified as
Regarding each constitution, for example, ``Inner heat and humidity constitutions are many types that have naturally strong bodies with well-developed bones and muscles, and their skin is yellowish, dull and dull, and their skin color is normal or slightly dark. Skin troubles are due to blood and water stagnation due to hyperactivity of the whole body and hyperactivity of the autonomic nervous system, resulting in spots (pigmentation), rough skin, dullness, redness, and dark circles. There is a relatively large amount of subcutaneous fat, many of them are fair-skinned, and they have a well-developed digestive system, so they tend to become obese.Skin troubles include enlarged capillaries on the face due to an imbalance in the nervous system, resulting in a red face. I have pimples on the side of my mouth, and my whole body is hyperactive and lacks water, so I have rough skin, a red face, and lots of acne.” There are many types, and the skin quality is yellowish, and the stomach and intestines and body are weak, and it is easy to get cold and fatigue.Skin troubles are dark circles and rough skin due to sluggish circulation of blood and lymph due to hyperautonomic nervous system. , There is a lot of dullness,” etc., explaining the body shape and skin condition related to each constitution.
中国では、下記非特許文献１に記載されているように、被験者が中医体質調査票（Constitution in Chinese Medicine Questionnaire：ＣＣＭＱ）に記載された６０の質問に回答することで被験者を９種の体質に分類する体質評価法が国家基準として採用され、国民の健康維持・増進、疾病予防に活用されている。
各質問の回答は、１．まったくない、２．まれにある、３．ときどきある、４．よくある、５．いつもある、の中から選択する。
In China, as described in the following Non-Patent Document 1, the subjects were divided into 9 types of constitution by answering 60 questions described in the Constitution in Chinese Medicine Questionnaire (CCMQ). The constitution evaluation method to classify is adopted as a national standard, and is utilized for the health maintenance and improvement of the people and disease prevention.
The answers to each question are: 1. 2. Not at all. 3. rare; 3. Occasionally. Common, 5. Always choose from.
９種の体質は、平和質、気虚質、陽虚質、陰虚質、痰湿質、湿熱質、血お質、気鬱質、及び特稟質である。
平和質は、心身ともにバランスがとれた理想的なタイプである。その他の８種の体質は、未病体質である。
気虚質は、身体の機能状態が低下し、気が虚（不足）したタイプである。
陽虚質は、陽(エネルギー)が虚（不足）して、冷えやすく寒さに弱いタイプである。
陰虚質は、口や喉が渇く、のぼせる、イライラしやすいタイプである。
痰湿質は、代謝産物がたまりやすいタイプである。
湿熱質は、湿邪と熱邪が体内に籠り、排出機能が不十分なタイプである。
血お質は、血の流れが悪く、シミができやすいタイプである。
気鬱質は、気分が沈みがちなタイプである。
特稟質は、環境要素など外部刺激に反応しやすい過敏タイプである。
The 9 constitutions are peaceful, qi-deficient, yang-deficient, yin-deficient, phlegm-damp, moist-heat, bloody, depressed and characteristic.
The peaceful type is the ideal type that is well-balanced both physically and mentally. The other eight constitutions are non-byo constitutions.
Qi deficiency is a type in which the functional state of the body is lowered and the Qi is empty (insufficient).
Yang deficiency is a type in which yang (energy) is deficient (insufficient), and it is easy to get cold and vulnerable to cold.
The yin imperfection is the type that makes the mouth and throat dry, hot and irritable.
Sputum wetness is a type that tends to accumulate metabolites.
Damp heat is a type in which dampness and heat are stuck in the body and the discharge function is inadequate.
The type of blood is poor in blood flow and prone to stains.
Depression is a type of mood that tends to be depressed.
Characteristic is a hypersensitive type that easily reacts to external stimuli such as environmental factors.
ＣＣＭＱに回答した被験者の体質は、その回答結果に基づいて特定され、被験者は、その体質に応じたライフスタイルや食事を採ることで体質の改善を図ることになる。
なお、非特許文献１では、ＣＣＭＱの各質問間の相関について検討している。
The physical constitution of the subject who answered the CCMQ is specified based on the answer result, and the subject tries to improve the physical constitution by adopting a lifestyle and diet according to the physical constitution.
In Non-Patent Document 1, the correlation between each question of CCMQ is examined.
本発明者は、これまで、体質と肌の状態との相関関係について調査してきた。
この調査では、被験者の体質をＣＣＭＱの回答結果に基づいて特定するとともに、被験者の肌の状態をＶＩＳＩＡ（皮膚計測機）による分析や、バウマン・スキンタイプに分類付けするためのアンケート調査を通じて特定し、ＣＣＭＱ体質と肌状態との相関を統計学的に解析した。
バウマン・スキンタイプは、肌の状態を、脂性肌／乾燥肌、敏感肌／耐性肌、色素性肌（赤いシミや茶色の斑点ができやすい）／非色素性肌、シワ肌／ハリ肌を組合せた１６のタイプに分ける分類法である。
The present inventor has investigated the correlation between constitution and skin condition.
In this survey, the subject's constitution was identified based on the results of the CCMQ, and the subject's skin condition was analyzed by VISIA (skin measuring instrument) and through a questionnaire survey to classify into Baumann skin type. , statistically analyzed the correlation between CCMQ constitution and skin condition.
Baumann skin type combines oily/dry skin, sensitive/tolerant skin, pigmented skin (prone to red spots and brown spots)/non-pigmented skin, and wrinkled/firm skin. It is a classification method that divides into 16 types.
この調査の結果、次のようなことが分かった。
脂性肌／乾燥肌の関係を表すスコア（脂性肌の程度が高いほど値が大きく、乾燥肌の程度が高いほど値が小さい）は、湿熱質及び痰湿質の体質と正の相関があり、湿熱質及び痰湿質の程度が進むほど、より脂性肌になる。また、血お質及び気鬱質の体質とは負の相関があり、血お質及び気鬱質の程度が進むほど、より乾性肌になる。
耐性肌／敏感肌の関係を表すスコアは、平和質の体質と正の相関があり、平和質の程度が進むほど、より耐性肌になる。その他の８つの体質とは負の相関があり、その程度が進むほど、より敏感肌になる。
色素性肌／非色素性肌の関係を表すスコアは、血お質、痰湿質、湿熱質及び気鬱質の体質と正の相関があり、血お質、痰湿質、湿熱質及び気鬱質の体質の程度が進むほど、より色素性肌になる。平和質の体質とは負の相関があり、平和質の体質の程度が進むほど、より非色素性肌になる。
シワ肌／ハリ肌の関係を表すスコアは、血お質、気虚質、陰虚質及び特稟質の体質と正の相関があり、血お質、気虚質、陰虚質及び特稟質の程度が進むほど、よりシワ肌になる。
As a result of this investigation, the following things were found.
The score representing the relationship between oily skin and dry skin (the higher the degree of oily skin, the higher the value, and the lower the value, the higher the degree of dry skin) has a positive correlation with the constitution of moist heat and phlegm wetness, The higher the degree of moist heat and sputum wetness, the more oily the skin. In addition, there is a negative correlation with blood quality and dysphoric constitution, and the more advanced the blood quality and dysphoric constitution, the more dry the skin becomes.
The score representing the relationship between resistant skin/sensitive skin has a positive correlation with the peaceful constitution, and the more peaceful the skin is, the more resistant the skin becomes. There is a negative correlation with the other eight constitutions, and the more the degree progresses, the more sensitive the skin becomes.
The score representing the relationship between pigmented skin and non-pigmented skin was positively correlated with blood quality, sputum moistness, moist heat quality and depressive constitution, and blood quality, phlegm moistness, moist heat quality and depressive condition. The more advanced the degree of constitution, the more pigmented the skin becomes. There is a negative correlation with the peaceful constitution, and the more peaceful the constitution, the more depigmented the skin becomes.
The score representing the relationship between wrinkled skin and firm skin has a positive correlation with blood quality, qi imperfection, yin imperfection and characteristic constitution. The higher the quality, the more wrinkled the skin.
また、スポット（しみ、斑点、ほくろ）のスコアは、平和質の体質と正の相関関係を有し、平和質の程度が進むほど、少なくなる。また、痰湿質、湿熱質、気鬱質、血お質、気虚質及び陰虚質の体質と負の相関を有し、その程度が進むほど、スポットを持つようになる。
肌のキメに関しては、痰湿質及び湿熱質の体質では粗い肌のきめを持ち、陽虚質及び血お質の体質では平坦な肌のきめを持つ。
毛穴に関しては、痰湿質や湿熱質の体質では、大きな毛穴をもつ傾向にあり、血お質や陽虚質の体質では良好な毛穴を持つ傾向にある。
ＵＶスポットに関しては、陰虚質の体質ではＵＶスポットが出来やすく、血お質体質では、ＵＶスポットができにくい傾向にある。
褐色斑点に関しては、平和質、気虚質、血お質、気鬱質、陰虚質及び痰湿質の体質では、茶色の斑点を有する傾向があり、陽虚質では茶色の斑点が少ない傾向にある。
赤いシミに関しては、湿熱質及び陰虚質の体質では、赤いシミの赤みが多い傾向があり、陽虚質の体質では赤いシミの赤みが少ない傾向がある。
ニキビ痕にシミを発生させるポルフィリンに関しては、湿熱質の体質では、ポルフィリンの含量が高く、平和質、陽虚質、血お質及び気鬱質の体質では、ポルフィリン含量が低い傾向にある。
こうした相関関係に基づいて、肌の状態から体質を予測したり、体質から肌の状態を予測したりすることが可能である。
In addition, the spot (blemish, speck, mole) score has a positive correlation with the peaceful constitution, and decreases as the peace quality progresses. In addition, it has a negative correlation with phlegm moistness, moist heat quality, dysentery, blood quality, qi deficiency, and yin deficiency, and the more the degree progresses, the more spots there are.
With regard to skin texture, phlegm-wet and moist-heat constitutions have a rough skin texture, while yang-deficiency and blood-type constitutions have a smooth skin texture.
With regard to pores, those with phlegm-dampness and moist and hot constitutions tend to have large pores, and those with bloody and yang-deficient constitutions tend to have good pores.
As for UV spots, those with a yin-deficient constitution tend to have UV spots easily, while those with a bloody constitution tend to have less UV spots.
With regard to brown spots, those with peaceful, qi-deficient, bloody, depressed, yin-deficient, and phlegm-wet constitutions tend to have brown spots, and those with yang-deficient tend to have fewer brown spots. be.
With regard to red spots, the red spots tend to be more reddish in the wet-heat and yin-deficient constitutions, and the red spots tend to be less red in the yang-deficient constitution.
With regard to porphyrin, which causes spots on acne scars, the content of porphyrin tends to be high in those with a moist and hot constitution, and the porphyrin content tends to be low in those with a peaceful, yang-deficient, bloody and depressive constitution.
Based on such a correlation, it is possible to predict the constitution from the skin condition, or to predict the skin condition from the constitution.
しかし、体質をＣＣＭＱの回答に基づいて特定したり、肌の状態をアンケートの回答状況や皮膚計測機の計測結果に基づいて特定したりすることは、かなりの時間と手間が掛かる。 However, it takes a considerable amount of time and effort to identify the constitution based on the responses to the CCMQ and to identify the skin condition based on the responses to questionnaires and the measurement results of the skin measuring machine.
ところで、特許文献１や非特許文献１の記載内容、更には、本発明者の調査結果などから、「体質」「皮膚の状態」及び「体型」の間には相関関係が存在することが分かる。
図７に、この関係を模式的に示している。
By the way, from the descriptions of Patent Document 1 and Non-Patent Document 1, as well as the research results of the present inventors, it can be seen that there is a correlation between "physical constitution", "skin condition" and "body type". .
FIG. 7 schematically shows this relationship.
本発明は、こうした点に着目して創案したものであり、被験者の体質や肌の状態を被験者の体型に基づいて簡便に識別できる識別システムを提供し、また、それに用いるデータベースの作成方法を提供することを目的としている。 The present invention was devised by focusing on these points, and provides an identification system that can easily identify the physical constitution and skin condition of a subject based on the body shape of the subject, and also provides a database creation method for use in the system. It is intended to
本発明は、被験者の体質及び肌の性質の少なくとも一方を識別する識別システムであって、前記体質は、中医体質調査票への回答結果から分類される平和質、気虚質、陽虚質、陰虚質、痰湿質、湿熱質、血お質、気鬱質、及び特稟質の９種の体質であり、前記肌の性質は、前記９種の体質と相関関係を有する肌の状態であり、複数のサンプル提供者から提供された、各サンプル提供者の体質データ及び肌データの少なくとも一方と、各サンプル提供者の体型データとが含まれたサンプルデータを複数個保持するデータベースと、被験者の体型測定値を得るための三次元測定手段と、被験者の体型測定値から生成された体型データとデータベースに保持されたサンプルデータの体型データとを比較して、被験者の体質及び肌の性質の少なくとも一方を識別する識別部と、を備える。
このシステムでは、三次元測定手段で被験者の体型を測定すれば、その測定結果から被験者の体質や肌の性質を判定することができる。三次元測定手段は、被験者の体型を短時間で正確に測定することができる。そのため、精度の高い判定を短時間で行うことができる。
The present invention is an identification system for identifying at least one of a subject's constitution and skin properties , wherein the constitution is classified according to the results of responses to a Chinese medical constitution survey form: peaceful type, Qi type, Yang type, There are 9 types of constitutions: Yin-Irregularity, Phlegm-Moistness, Wet-Heat Quality, Blood-Quality, Depressiveness, and Characteristic. a database holding a plurality of sample data provided by a plurality of sample providers and containing at least one of constitution data and skin data of each sample provider and body type data of each sample provider; A three-dimensional measurement means for obtaining body type measurement values, and comparing body type data generated from the body type measurement values of the subject with body type data of the sample data held in the database to determine the subject's constitution and skin properties and an identification unit that identifies at least one of them.
In this system, if the subject's body shape is measured by the three-dimensional measuring means, the subject's constitution and skin properties can be determined from the measurement results. The three-dimensional measuring means can accurately measure the body shape of the subject in a short period of time. Therefore, highly accurate determination can be performed in a short time.
また、本発明の識別システムでは、データベースに、複数のサンプルデータが、体質データ及び肌データの少なくとも一方に着目するクラスタリングにより複数のクラスタに分類されて保持されており、識別部は、被験者の体型データと、各クラスタに分類されたサンプルデータの体型データとを比較して、被験者の体型データが属するクラスタを特定し、特定したクラスタに含まれるサンプルデータの体質データ又は肌データから被験者の体質及び肌の性質の少なくとも一方を識別する。
このシステムでは、人工知能（ＡＩ）による機械学習を通じて、データベースの作成、及び、被験者の体質及び肌の性質の識別を実施している。
In addition, in the identification system of the present invention, a plurality of sample data are classified into a plurality of clusters by clustering focusing on at least one of the constitution data and the skin data and held in the database, and the identification unit comprises: Data is compared with the body type data of the sample data classified into each cluster, the cluster to which the body type data of the subject belongs is identified, and the constitution data or skin data of the sample data included in the identified cluster is used to determine the body type data of the subject. Identify at least one of the properties of the skin.
In this system, machine learning by artificial intelligence (AI) is used to create a database and identify the subject's constitution and skin properties.
また、本発明の識別システムでは、サンプル提供者の体型が三次元測定手段により測定され、その体型測定値からサンプル提供者の体型データが生成される。
そのため、サンプル提供者の体型を短時間で正確に測定できる。そのため、サンプル提供者の体型測定時の負担が軽減され、また、識別システムにおける識別性能の向上を図ることができる。
In addition, in the identification system of the present invention, the body type of the sample provider is measured by the three-dimensional measuring means, and the body type data of the sample provider is generated from the measured body type.
Therefore, the body shape of the sample provider can be accurately measured in a short time. Therefore, the burden on the sample provider when measuring the body type is reduced, and the identification performance of the identification system can be improved.
また、本発明の識別システムでは、さらに、識別部で識別された体質又は肌の性質が表示される表示部を設け、この表示部に、体質又は肌の性質の改善に資するコメントを併せて表示することが望ましい。
被験者は、表示部の表示を見て、体質改善や肌の改善を図ることができる。
Further, in the identification system of the present invention, a display unit is further provided for displaying the constitution or skin property identified by the identification unit, and a comment contributing to improvement of the constitution or skin property is also displayed on this display unit. It is desirable to
The subject can see the display on the display unit and improve his/her constitution and skin.
また、本発明のデータベースの作成方法では、サンプル提供者に対し中医体質調査票への回答を求めてサンプル提供者の体質データを生成する体質データ取得ステップと、サンプル提供者の肌を測定し、又は、アンケート調査を実施してサンプル提供者の肌データを生成する肌データ取得ステップと、サンプル提供者の体型を三次元測定手段で測定し、その測定値からサンプル提供者の体型データを生成する体型データ取得ステップと、サンプル提供者の体型データと、体質データ及び肌データの少なくとも一方とを含むサンプルデータを複数のサンプル提供者から求め、サンプルデータの数が所定数に達したとき、所定数のサンプルデータを、体質データ及び肌データの少なくとも一方に着目して、規定された数のクラスタに分類する機械学習ステップと、所定数のサンプルデータをクラスタに分けてデータベースに記録するデータベース作成ステップと、を備える。
このデータベースの作成には、ＡＩによる機械学習を活用している。そのため、大量のサンプルデータを処理することができ、また、大量のサンプルデータを用いることで識別システムの識別性能を高めることができる。
Further, in the database creation method of the present invention, the constitution data acquisition step of requesting the sample provider to answer the Chinese medicine constitution questionnaire to generate the constitution data of the sample provider, measuring the skin of the sample provider, Alternatively, a skin data acquisition step of conducting a questionnaire survey to generate the skin data of the sample provider, and measuring the body shape of the sample provider by a three-dimensional measuring means and generating the body shape data of the sample provider from the measured values. A body type data obtaining step, sample data including body type data of the sample provider, and at least one of constitution data and skin data is obtained from a plurality of sample providers, and when the number of sample data reaches a predetermined number, a predetermined number is obtained. A machine learning step of classifying the sample data into a prescribed number of clusters by focusing on at least one of constitution data and skin data, and a database creation step of dividing a prescribed number of sample data into clusters and recording them in a database. , provided.
AI-based machine learning is used to create this database. Therefore, a large amount of sample data can be processed, and the identification performance of the identification system can be improved by using a large amount of sample data.
本発明の識別システムは、三次元測定手段により被験者の体型を測定すれば、その測定結果から被験者の体質や肌の性質を簡便に、且つ、高い精度で識別することができる。
三次元測定手段による体型の測定は短時間で実施できるため、本発明のデータベース作成方法では、識別システムに用いるデータベースの作成時間を短縮することができる。
The identification system of the present invention can easily and highly accurately identify the physical constitution and skin characteristics of a subject from the measurement results by measuring the body shape of the subject using three-dimensional measurement means.
Since the body shape can be measured by the three-dimensional measuring means in a short period of time, the database creation method of the present invention can shorten the time required to create the database used in the identification system.
図１は、本発明の実施形態に係る体質及び肌の性質の識別システムを示している。
このシステムは、被験者の体型データから被験者の体質や肌の状態を識別する識別装置１０と、この識別に使用するデータが蓄積されたデータベース２０と、データベース２０に蓄積するデータを作成する蓄積データ作成装置２１とを備えている。
蓄積データ作成装置２１は、サンプル提供者の体質情報、肌情報、及び、体型情報からサンプル提供者の体質データ、肌データ、及び、体型データを含むサンプルデータを作成する。そして、多数のサンプル提供者からの情報を基に多数のサンプルデータを作成し、そのサンプルデータを用いて、データベース２０に蓄積するデータを作成する。
FIG. 1 illustrates a constitution and skin quality identification system according to an embodiment of the present invention.
This system comprises an
The accumulated
サンプル提供者の体質情報は、サンプル提供者がＣＣＭＱ３０１に記入した回答に基づいて決定される。サンプル提供者の肌情報は、サンプル提供者の肌を皮膚計測機３０２で計測した結果やバウマン・スキンタイプに分類付けするためのアンケート調査の結果に基づいて決定される。ＣＣＭＱやバウマン・スキンタイプについては既に説明した。
また、サンプル提供者の体型情報は、三次元人体測定装置３０３を用いて測定される。
The sample provider's constitution information is determined based on the responses provided by the sample provider to CCMQ301. The sample provider's skin information is determined based on the result of measuring the sample provider's skin with the skin measuring device 302 and the results of a questionnaire survey for classifying the sample provider into the Baumann skin type. The CCMQ and Baumann skintypes have already been discussed.
Also, the body type information of the sample provider is measured using the three-dimensional human
図２には、三次元人体測定装置３０３の一例として、特開２０１８－４４８１２号公報に開示された３Ｄスキャナを示している。図２（ａ）の装置は、垂直線上に固定された４台の距離センサ付きカメラＳＤの前で人物Ｓを乗せたステージＴが回転するように構成されている。４台のカメラＳＤは、ステージＴが所定角度回転するごとに人物Ｓを撮影する。ステージＴが１回転する間にカメラＳＤで撮影された複数の画像から被写体の複数の特徴点が抽出され、特徴点の位置関係が計算されて、人物Ｓの各種の寸法が測定される。寸法測定の技術は、特許第６４８９７２６号公報に詳述されている。
図２（ｂ）の装置は、人物Ｓが載る固定ステージＴの周りを４台の距離センサ付きカメラＳＤが回転するように構成されている。
また、図２（ｃ）の装置は、垂直線上に固定された４台の距離センサ付きカメラＳＤを１２０度の角度を空けて３列配置し、人物を回転させなくても人物の全周が撮影できるように構成されている。図２（ｂ）及び図２（ｃ）の装置においても、撮影された複数の画像から被写体の複数個所の寸法を測定する点は、図２（ａ）の装置と同じである。
FIG. 2 shows a 3D scanner disclosed in Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2018-44812 as an example of the three-dimensional human
The apparatus of FIG. 2(b) is configured such that four cameras SD with distance sensors rotate around a fixed stage T on which a person S is placed.
In the device shown in FIG. 2(c), 4 cameras SD with distance sensors fixed on a vertical line are arranged in 3 rows with an angle of 120 degrees. configured for shooting. The apparatus shown in FIGS. 2(b) and 2(c) is the same as the apparatus shown in FIG. 2(a) in that the dimensions of the subject are measured at a plurality of locations from a plurality of captured images.
蓄積データ作成装置２１は、ＣＣＭＱ３０１の回答に基づいて決定されたサンプル提供者の体質情報、皮膚計測機３０２の測定によって決定されたサンプル提供者の肌情報、及び、三次元人体測定装置３０３により測定されたサンプル提供者の体型情報が入力する測定情報入力部２１１と、入力した体質情報を数値化して体質データを生成し、入力した肌情報を数値化して肌データを生成し、また、入力した体型情報から各種の体型データを作成し、体質データ、肌データ及び体型データから成るサンプルデータを生成するデータ生成部２１２と、多数のサンプル提供者から提供された多数のサンプルデータを複数のクラスタに分類するクラスタリング処理部２１３とを備えている。
The accumulated
データ生成部２１２は、サンプル提供者の体型データとして、例えば、三次元人体測定装置３０３で測定された身長、バスト、二の腕、ウエスト、ヒップ、太もも、ふくらはぎ、足首、肩幅、骨盤等の各部位の寸法データの他に、それらの一つを代表値として正規化した各部位の値や、二か所の部位の寸法比を表すデータ等を生成し、それらをサンプルデータに含める。
サンプルデータは、体質データ、肌データ及び多種類の体型データを含む多次元データとして認識することができる。
The data generation unit 212 generates the body shape data of the sample provider, for example, the height, bust, upper arms, waist, hips, thighs, calves, ankles, shoulder width, pelvis, etc. measured by the three-
The sample data can be recognized as multi-dimensional data including constitution data, skin data, and various body type data.
クラスタリング処理部２１３は、多数個のサンプルデータが集まった段階で、サンプルデータに含まれる体質データ又は肌データに着目して、多数個のサンプルデータを規定された数のクラスタに分類する。
このシステムでは、図７に示すように、体型情報から、相関関係を有する体質や肌状態の特定を目指しているため、体質の９種に合わせて、クラスタの数を９に設定する。
When a large number of sample data are collected, the
As shown in FIG. 7, this system aims to identify correlated constitutions and skin conditions from body type information, so the number of clusters is set to 9 according to the 9 types of constitutions.
多次元データのサンプルデータを９個のクラスタに分類する処理は、例えば、ＡＩによる教師無し機械学習のアルゴリズムの一つであるＫ平均法を用いて行うことができる。
Ｋ平均法では、図３に示すように、多次元空間に分布するデータ（黒丸）を例えば二つに分類する場合、図３（ａ）に示すように、多次元空間の適宜の位置に重心Ｇ１、Ｇ２を設定し、各データから最も近い重心（Ｇ１又はＧ２）まで線で結ぶ。次に、図３（ｂ）に示すように、Ｇ１と線で結ばれた複数のデータの正しい重心位置に重心（Ｇ11）を更新し、Ｇ２と線で結ばれた複数のデータの正しい重心位置に重心（Ｇ21）を更新する。次に、図３（ｃ）に示すように、各データから最も近い更新後の重心（Ｇ11又はＧ21）まで線で結ぶ。次に、図３（ｄ）に示すように、Ｇ11と線で結ばれた複数のデータの正しい重心位置に重心（Ｇ12）を更新し、Ｇ21と線で結ばれた複数のデータの正しい重心位置に重心（Ｇ22）を更新する。こうした処理を繰り返し、重心位置が変化しない状態になれば、一方の重心と線で結ばれたデータ（黒丸）が第１のクラスタを形成し、他方の重心と線で結ばれたデータ（黒丸）が第２のクラスタを形成していることになる。
The process of classifying sample data of multidimensional data into nine clusters can be performed using, for example, the K-means method, which is one of AI-based unsupervised machine learning algorithms.
In the K-means method, as shown in FIG. 3, when data (black circles) distributed in a multidimensional space are classified into, for example, two, as shown in FIG. G1 and G2 are set, and a line is drawn from each data to the nearest center of gravity (G1 or G2). Next, as shown in FIG. 3(b), the center of gravity (G11) is updated to the correct barycentric position of the plurality of data connected to G1 by lines, and the correct barycentric position of the plurality of data connected to G2 by lines is updated. to update the center of gravity (G21). Next, as shown in FIG. 3(c), a line is drawn from each data to the nearest post-update center of gravity (G11 or G21). Next, as shown in FIG. 3(d), the center of gravity (G12) is updated to the correct barycentric position of the plurality of data connected with G11 by lines, and the correct barycentric position of the plurality of data connected by lines with G21 is updated. update the center of gravity (G22) to . When this process is repeated and the position of the center of gravity does not change, the data (black circles) connected to one center of gravity by a line form the first cluster, and the data (black circles) connected by a line to the other center of gravity. forms the second cluster.
クラスタリング処理部２１３は、多数個のサンプルデータの体質データ及び肌データに着目して、体質データの座標軸と肌データの座標軸とを持つ多次元空間に多数個のサンプルデータを配置する。そして、このサンプルデータを、Ｋ平均法を用いて９個のクラスタに分類する。
９個のクラスタに分類されたサンプルデータは、そのクラスタの情報とともにデータベース２０に格納される。
The
The sample data classified into nine clusters are stored in the
図４は、蓄積データ作成装置２１の処理手順を示している。
サンプル提供者の体質が判定され（ステップ１）、サンプル提供者の肌状態が評価され（ステップ２）、三次元人体測定装置を用いてサンプル提供者の体型が測定される（ステップ３）と、体型測定値から生成した体型データ、体質情報を数値化した体質データ及び肌状態を数値化した肌データを含むサンプルデータを作成する（ステップ４）。
十分な数のサンプルデータが得られた場合（ステップ５でＹｅｓ）、全サンプルデータを体質データ及び肌データに着目して９個のクラスタに分類し（ステップ６）、サンプルデータをクラスタに分けてデータベース２０に記録する。
FIG. 4 shows the processing procedure of the accumulated
The constitution of the sample provider is determined (step 1), the skin condition of the sample provider is evaluated (step 2), and the body shape of the sample provider is measured using a three-dimensional anthropometric device (step 3), Sample data including body type data generated from body type measurement values, constitution data obtained by digitizing constitution information, and skin data obtained by digitizing skin conditions are created (step 4).
When a sufficient number of sample data is obtained (Yes in step 5), all the sample data are classified into 9 clusters focusing on constitution data and skin data (step 6), and the sample data are divided into clusters. Record in
なお、ここでは、Ｋ平均法を用いてクラスタリングを行う場合について説明したが、クラスタリングの手法はそれに限定されない。 In addition, although the case where clustering is performed using the K-means method has been described here, the clustering method is not limited thereto.
このシステムの識別装置１０は、被験者の体型を測定した三次元人体測定装置４０１から送られてくる被験者の体型情報を受信する測定情報受信部１０１と、受信した被験者の体型情報から各種の体型データを作成するデータ生成部１０２と、被験者の体型データとデータベース２０に保持されたサンプルデータとを比較して被験者の体質や肌の状態を識別する体質／肌状態識別部１０３と、識別された被験者の体質や肌の状態を表示する表示部１０４とを備えている。
The
データ生成部１０２は、蓄積データ作成装置２１のデータ生成部２１２と同様に、受信した体型情報に含まれる被験者の身長、バスト、二の腕、ウエスト、ヒップ、太もも、ふくらはぎ、足首、肩幅、骨盤等の各部位の寸法データと、それらの一つを代表値として正規化した各部位の値と、二か所の部位の寸法比を表すデータとを含む被験者の体型データを生成する。
体質／肌状態識別部１０３は、被験者の体型データと、データベース２０で各クラスタに分類されて保持されているサンプルデータの体型データとを比較して、被験者の体型データがどのクラスタに属するかを識別する。そして、属するクラスタのサンプルデータに含まれる体質データ及び肌データが、被験者の体質及び肌状態を示すデータであると識別する。
Similar to the data generation unit 212 of the accumulated
The constitution/skin
被験者の体型データが属するクラスタの識別は、クラスタ分けされたサンプルデータに含まれる体型データを教師データに設定して、ＡＩの教師有り機械学習であるクラス分類を行うことで実現できる。
このクラス分類のアルゴリズムとして、例えば、Ｋ近傍法を用いることができる。
Ｋ近傍法では、図５に示すように、多次元空間にクラスＡのデータ（白丸）とクラスＢのデータ（黒丸）とが分布しているとき、この多次元空間に配置されたクラス未知のデータ（星形）の帰属するクラスを決定するため、未知データ（星形）を中心とする円の中に予め設定した数（Ｋ個）のデータが含まれるように円を画く。そして、円内のデータの多数決により、未知データ（星形）の帰属するクラスを決定する。図５の場合、Ｋ＝３に設定されていれば、未知データ（星形）はクラスＢに帰属し、Ｋ＝６に設定されていれば、未知データ（星形）はクラスＡに帰属する。
Identification of the cluster to which the subject's body shape data belongs can be realized by setting the body shape data included in the clustered sample data as teacher data and performing class classification, which is AI supervised machine learning.
For example, the K nearest neighbor method can be used as an algorithm for this class classification.
In the K-neighborhood method, when class A data (white circles) and class B data (black circles) are distributed in a multidimensional space as shown in FIG. In order to determine the class to which the data (star) belongs, a circle is drawn so that a predetermined number (K) of data are included in the circle centered on the unknown data (star). Then, the class to which the unknown data (star) belongs is determined by majority vote of the data within the circle. In the case of FIG. 5, if K=3, the unknown data (star) belongs to class B, and if K=6, the unknown data (star) belongs to class A. .
体質／肌状態識別部１０３は、各クラスタに分類されたサンプルデータを、各サンプルデータに含まれる体型データに着目して、体型データの成分の数に相当する次元の多次元空間に配置する。そして、この多次元空間に被験者の体型データを配置し、Ｋ近傍法によって被験者の体型データが帰属するクラスタを特定する。
次いで、体質／肌状態識別部１０３は、被験者の体型データが帰属するクラスタのサンプルデータを求め、そのサンプルデータに含まれる体質データ及び肌データを、被験者の体質及び肌状態を示すデータとして識別する。
The constitution/skin
Next, the constitution/skin
体質／肌状態識別部１０３が識別した体質や肌の情報が表示部１０４に表示される。また、表示部１０４には、その体質や肌の状態を改善するための情報が併せて表示される。
The constitution and skin information identified by the constitution/skin
図６は、体質／肌状態識別部１０３の処理手順を示している。
体質／肌状態識別部１０３は、被験者の体型データを受信すると、データベース２０で保持されている、各クラスタに分類されたサンプルデータの体型データを教師データとして被験者の体型データのクラス分類を実施する（ステップ８）。
このクラス分類により被験者の体型データが分類されたクラスタのサンプルデータに含まれる体質データ及び肌データを被験者の体質情報及び肌情報を表すものとして識別する（ステップ９）。
FIG. 6 shows the processing procedure of the constitution/skin
When body type data of the subject is received, the constitution/skin
By this class classification, constitution data and skin data included in the sample data of the cluster into which the subject's body type data is classified are identified as representing the constitution information and skin information of the subject (step 9).
なお、ここでは、Ｋ近傍法を用いてクラス分類を行う場合について説明したが、クラス分類の手法はそれに限定されない。 Here, the case of performing class classification using the K-neighborhood method has been described, but the method of class classification is not limited to this.
このシステムでは、三次元人体測定装置により被験者の体型を測定しているため、短時間で、且つ、高い精度で、被験者の体型データを得ることができ、その体型データを用いて被験者の体質や肌の性質を簡便に、且つ、高い精度で識別・表示することができる。
なお、本発明で使用する三次元人体測定装置は、図２に示すものに限らない。ハンディタイプの装置等でも良い。
また、ここでは、被験者の体型データから被験者の体質及び肌状態を識別する場合について説明したが、被験者の体型データから被験者の体質だけを識別するシステム、或いは、被験者の肌状態だけを識別するシステムとして構成しても良い。
In this system, since the body shape of the subject is measured by a three-dimensional anthropometric device, the body shape data of the subject can be obtained in a short time and with high accuracy, and the body shape data can be used to determine the subject's physical constitution. The properties of the skin can be easily identified and displayed with high accuracy.
The three-dimensional human body measuring device used in the present invention is not limited to that shown in FIG. A handy type device or the like may be used.
Also, here, the case of identifying the subject's constitution and skin condition from the subject's body shape data has been described, but a system that identifies only the subject's constitution from the subject's body shape data, or a system that identifies only the subject's skin condition It may be configured as
本発明の識別システムは、体質や肌の状態を簡便に知ることが可能であり、各種医療機関や公共施設、家庭等で広く利用することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The identification system of the present invention can easily know a person's constitution and skin condition, and can be widely used in various medical institutions, public facilities, homes, and the like.
１０ 識別装置
２０ データベース
２１ 蓄積データ作成装置
１０１ 測定情報受信部
１０２ データ生成部
１０３ 体質／肌状態識別部
１０４ 表示部
２１１ 測定情報入力部
２１２ データ生成部
２１３ クラスタリング処理部
３０１ ＣＣＭＱ
３０２ 皮膚計測機
４０１ 三次元人体測定装置
10
302
Claims (5)
前記体質は、中医体質調査票への回答結果から分類される平和質、気虚質、陽虚質、陰虚質、痰湿質、湿熱質、血お質、気鬱質、及び特稟質の９種の体質であり、前記肌の性質は、前記９種の体質と相関関係を有する肌の状態であり、
複数のサンプル提供者から提供された、各サンプル提供者の体質データ及び肌データの少なくとも一方と、各サンプル提供者の体型データとが含まれたサンプルデータを複数個保持するデータベースと、
前記被験者の体型測定値を得るための三次元測定手段と、
前記被験者の体型測定値から生成された体型データと、前記データベースに保持された前記サンプルデータの体型データとを比較して、前記被験者の体質及び肌の性質の少なくとも一方を識別する識別部と、
を備える識別システム。 An identification system for identifying at least one of a subject's constitution and skin properties,
The constitution is classified from the results of the responses to the Chinese medicine constitution survey form: peaceful, qi-impaired, yang-impaired, yin-impaired, sputum moist, moist and hot, bloody, depressed, and characteristic 9 types of constitution, the skin property is a skin condition having a correlation with the 9 types of constitution,
a database holding a plurality of pieces of sample data provided by a plurality of sample providers and including at least one of the constitution data and skin data of each sample provider and body type data of each sample provider;
a three-dimensional measuring means for obtaining body shape measurements of the subject;
an identification unit that identifies at least one of the subject's constitution and skin properties by comparing the body type data generated from the body type measurement values of the subject with the body type data of the sample data held in the database;
identification system.
前記データベースには、複数の前記サンプルデータが、前記体質データ及び肌データの少なくとも一方に着目するクラスタリングにより複数のクラスタに分類されて保持されており、
前記識別部は、前記被験者の体型データと、各クラスタに分類された前記サンプルデータの体型データとを比較して、前記被験者の体型データが属するクラスタを特定し、特定したクラスタに含まれるサンプルデータの体質データ又は肌データから前記被験者の体質及び肌の性質の少なくとも一方を識別する、識別システム。 The identification system of claim 1, comprising:
The plurality of sample data are classified into a plurality of clusters and held in the database by clustering focusing on at least one of the constitution data and the skin data;
The identification unit compares the body type data of the subject with the body type data of the sample data classified into each cluster, identifies a cluster to which the body type data of the subject belongs, and samples data included in the identified cluster. identification system for identifying at least one of the constitution and skin properties of the subject from the constitution data or skin data of the subject.
前記サンプル提供者の体型が三次元測定手段により測定され、その体型測定値から前記サンプル提供者の体型データが生成される識別システム。 The identification system of claim 1, comprising:
An identification system in which the body type of the sample provider is measured by three-dimensional measurement means, and the body type data of the sample provider is generated from the body type measurements.
前記識別部で識別された前記体質又は肌の性質が表示される表示部を有し、前記表示部に、前記体質又は肌の性質の改善に資するコメントが併せて表示される識別システム。 The identification system of claim 1, further comprising:
An identification system having a display unit for displaying the constitution or skin property identified by the identification unit, and displaying a comment contributing to improvement of the constitution or skin property on the display unit.
前記体質は、中医体質調査票への回答結果から分類される平和質、気虚質、陽虚質、陰虚質、痰湿質、湿熱質、血お質、気鬱質、及び特稟質の９種の体質であり、前記肌の性質は、前記９種の体質と相関関係を有する肌の状態であり、
サンプル提供者に対し前記中医体質調査票への回答を求めて前記サンプル提供者の体質データを生成する体質データ取得ステップと、
前記サンプル提供者の肌を測定し、又は、アンケート調査を実施して前記サンプル提供者の肌データを生成する肌データ取得ステップと、
前記サンプル提供者の体型を三次元測定手段で測定し、その測定値から前記サンプル提供者の体型データを生成する体型データ取得ステップと、
前記サンプル提供者の前記体型データと、前記体質データ及び肌データの少なくとも一方とを含むサンプルデータを複数のサンプル提供者から求め、前記サンプルデータの数が所定数に達したとき、前記所定数のサンプルデータを前記体質データ及び肌データの少なくとも一方に着目して、規定された数のクラスタに分類する機械学習ステップと、
前記所定数のサンプルデータを前記クラスタに分けて前記データベースに記録するデータベース作成ステップと、
を備えるデータベースの作成方法。 A method for creating a database for an identification system that identifies at least one of a subject's constitution and skin properties based on the subject's body type,
The constitution is classified from the results of the responses to the Chinese medicine constitution survey form: peaceful, qi-impaired, yang-impaired, yin-impaired, sputum moist, moist and hot, bloody, depressed, and characteristic 9 types of constitution, the skin property is a skin condition having a correlation with the 9 types of constitution,
a constitution data acquisition step of requesting a sample provider to answer the Chinese medicine constitution survey form to generate the constitution data of the sample provider;
a skin data acquisition step of measuring the sample provider's skin or conducting a questionnaire survey to generate the sample provider's skin data;
a body shape data acquisition step of measuring the body shape of the sample provider by three-dimensional measurement means and generating body shape data of the sample provider from the measured values;
Sample data including the body type data of the sample provider and at least one of the constitution data and the skin data is obtained from a plurality of sample providers, and when the number of the sample data reaches a predetermined number, the predetermined number a machine learning step of classifying the sample data into a specified number of clusters by focusing on at least one of the constitution data and the skin data;
a database creation step of dividing the predetermined number of sample data into the clusters and recording them in the database;
How to create a database with
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