WO2014208067A1 - 肌の官能評価装置および肌の評価方法 - Google Patents

肌の官能評価装置および肌の評価方法 Download PDF

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WO2014208067A1
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skin
sensory evaluation
evaluation value
image
unit
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稔也 新井
内田　真司
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パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
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    • A61B5/743—Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots

Definitions

  • the present application relates to an evaluation apparatus and an evaluation method for determining a sensory evaluation value such as skin transparency.
  • Patent Document 1 discloses a method of evaluating local transparency of skin by bringing a probe into contact with or in proximity to the skin.
  • the transparency required by the method disclosed in Patent Document 1 is local skin transparency, and is not required from a wide part such as the entire cheek of the face. For this reason, for example, there is a case where it does not coincide with the transparency of the skin that is felt when the entire face is viewed.
  • One non-limiting exemplary embodiment of the present application provides a sensory evaluation apparatus and a skin evaluation method capable of determining a sensory evaluation value of skin.
  • An evaluation method is an evaluation method for determining a sensory evaluation value of skin from an image, and (a) obtains an image including the skin of a subject, and (b) Extracting a region; (c) calculating at least two feature indexes indicating features in the image in the skin region; and (d) calculating a skin sensory evaluation value based on the calculated at least two feature indexes. decide.
  • the sensory evaluation value of the skin can be determined with high accuracy by using two or more feature indices of the skin image.
  • (A) has shown typically the structure of one Embodiment of the sensory evaluation apparatus of skin.
  • (B) has shown the structure of the control apparatus of a sensory evaluation apparatus.
  • (C) has shown the structure of the cloud server.
  • (A) And (b) is the front view and side view which show arrangement
  • (A) It is a functional block diagram of a sensory evaluation apparatus
  • (b) is a functional block diagram of a cloud server. It is a flowchart which shows the procedure which evaluates skin with a sensory evaluation apparatus.
  • (A) And (b) has shown the example of a screen displayed on a display apparatus before sensory evaluation.
  • the outline of one aspect of the skin sensory evaluation apparatus and the skin evaluation method of the present invention is as follows.
  • An evaluation method for determining a sensory evaluation value of skin from an image includes: (a) obtaining an image including the skin of the subject; (b) extracting a skin region from the image; c) calculating at least two feature indexes indicating features in the image in the skin region; and (d) determining a sensory evaluation value of the skin based on the calculated at least two feature indexes.
  • the skin region is divided into a plurality of unit blocks, and in the steps (c) and (d), the at least two feature indices are calculated for each unit block, and the skin sensation is calculated.
  • An evaluation value may be determined, and (e) the sensory evaluation value of the skin obtained for each unit block may be displayed on a display device in association with the position of the unit block.
  • the step (b) extracts the skin region by detecting the face of the subject in the image and excluding the region of the facial part on the image based on the detected face position. May be.
  • the step (e) may be displayed on the display device in association with the position of the unit block in a color tone or gradation according to the sensory evaluation value of the skin obtained for each unit block.
  • the feature index includes skin spots, wrinkles, textures and pores, face fringe lines, average pixel values in the unit block, dispersion and hue, reflectance of the skin surface, moisture, oil content and color unevenness. It may be one selected from the group consisting of
  • the sensory evaluation value may be one selected from the group consisting of the transparency of the skin, the skin age of the subject, and the skin impression of the subject.
  • the step (d) is based on a correlation between the at least two feature indexes measured in advance from a plurality of subjects and a sensory evaluation value determined by evaluating the skin of the subjects.
  • the sensory evaluation value of the skin may be determined.
  • the correlation may be obtained by multiple regression analysis.
  • the information regarding the beauty device or cosmetics related to the calculated feature index or the determined sensory evaluation value may be further displayed on the display device.
  • the sensory evaluation apparatus includes an imaging unit that acquires an image including the skin of a subject, a skin region extraction unit that extracts a skin region from the image, and the skin region.
  • a feature index calculation unit that calculates at least two feature indexes indicating features, and a sensory evaluation value determination unit that determines a sensory evaluation value of skin based on the calculated at least two feature indexes.
  • the sensory evaluation device further includes a display unit, the skin region extraction unit divides the skin region into a plurality of unit blocks, and the feature index calculation unit displays the at least two feature indexes for each unit block.
  • the sensory evaluation value determination unit calculates the sensory evaluation value of the skin for each unit block, and the display unit calculates the sensory evaluation value of the skin obtained for each unit block as the position of the unit block. You may display in relation to.
  • the skin area extracting unit detects the subject's face in the image, and extracts the skin area by excluding the face part area on the image based on the detected face position. Also good.
  • the display unit may display the sensory evaluation value of the skin obtained for each unit block in association with the position of the unit block with a color tone or gradation according to the sensory evaluation value.
  • the feature index includes skin spots, wrinkles, textures and pores, face fringe lines, average pixel values in the unit block, dispersion and hue, reflectance of the skin surface, moisture, oil content and color unevenness. It may be one selected from the group consisting of
  • the sensory evaluation value may be one selected from the group consisting of the transparency of the skin, the skin age of the subject, and the skin impression of the subject.
  • the sensory evaluation value determination unit is based on a correlation between the at least two feature indexes measured in advance from a plurality of subjects and a sensory evaluation value determined by evaluating the skin of the plurality of subjects.
  • the sensory evaluation value of the skin may be determined.
  • the correlation may be obtained by multiple regression analysis.
  • the display unit may further display information relating to a beauty device or cosmetic related to the calculated feature index or the determined sensory evaluation value.
  • a sensory evaluation apparatus is configured to be recorded on the storage element and executable by the imaging element, a control device including a storage element and an arithmetic element, a display device, and the storage element.
  • the professional program (a) obtains an image including the skin of the subject, (b) extracts a skin area from the image, and (c) extracts the image in the skin area. Calculating at least two feature indexes indicating the features in (d) determining a sensory evaluation value of the skin based on the calculated at least two feature indexes, and (e) determining the sensory evaluation value of the determined skin. Display on the display device.
  • FIG. 1 (a) schematically shows the configuration of an embodiment of the sensory evaluation apparatus for skin according to the present invention.
  • the sensory evaluation apparatus 101 acquires an image of the face of the subject 24, and calculates two or more feature indices indicating the image characteristics in the skin area of the face from the image. Further, the sensory evaluation value of the skin is determined from the calculated two or more feature indexes.
  • the feature index indicating the feature of the image is an index of the feature appearing in the image in the skin region included in the photographed image.
  • the feature index is a value obtained by indexing image data related to skin spots, wrinkles, texture, and pores appearing in an image and a value indexed regarding pixel values of the image.
  • the value obtained by indexing the amount of pores indicated by a combination of one or more of the number of skin pores, the amount of pores, the area, and the concentration, as indexed on the amount of skin spots and wrinkles appearing in the image A value indexed by the fineness of texture (texture), a value indexed by a combination of one or more of the length, thickness, and depth of a fringe line, an image in a predetermined unit block of the skin area.
  • the sensory evaluation value of skin refers to a subjective evaluation value that cannot be obtained directly from an image.
  • the sensory evaluation value of the skin is determined subjectively by the evaluator looking at the skin of the subject.
  • the sensory evaluation apparatus according to the present embodiment is based on the correlation between the sensory evaluation value of the skin determined by the evaluator evaluating the skin of a plurality of subjects in advance and two or more feature indexes, and the subject under evaluation.
  • a sensory evaluation value is determined from two or more characteristic indexes of the examiner.
  • the evaluator is preferably an expert in the beauty field who evaluates skin transparency, skin age, and skin impression, but may be a general user who does not specialize in these evaluations, and is not limited to an expert.
  • the skin sensory evaluation device 101 shown in FIG. 1A includes an imaging device 10, a light source 12, a display device 14, and a control device 18.
  • FIG. 1B shows the configuration of the control device 18.
  • the control device includes a memory 18A and a calculation unit 18B.
  • the face of the subject 24 is photographed by the imaging device 10 of the sensory evaluation device 101, and a face image is acquired.
  • the light source 12 that emits polarized light is used in order to more accurately calculate the feature index of the image.
  • FIGS. 2A and 2B are a front view and a side view showing the arrangement of the imaging device 10, the light source 12, and the display device 14 in the sensory evaluation device 101.
  • the light source 12 is provided on the display device 14, and the light source 12 includes a first light source 12A and a second light source 12B.
  • the first light source 12A emits, for example, white linearly polarized light La having a polarization axis in the vertical direction (y direction in FIG. 2A), and the second light source 12B is in the horizontal direction (x in FIG. 2A).
  • White linearly polarized light Lb having a polarization axis in the direction) is emitted.
  • the lens optical system of the imaging device 10 is provided with a polarizing plate having a polarization axis in the vertical direction (y direction in FIG. 2A), for example.
  • a double-headed arrow shown in FIG. 2A indicates the direction of the polarization axis.
  • the subject when obtaining the sensory evaluation value of the skin using the sensory evaluation device 101, the subject holds the head 24 h at a position separated from the display device 14 by, for example, a distance D. , Face to display device 14.
  • the optical system of the imaging device 10 is set so that the entire face can be photographed with an appropriate size and resolution.
  • An example of the size of the display device 14 is a width W of about 30 cm and a height H of about 50 cm.
  • the distance D is about 30 cm to 70 cm.
  • the control device 18 receives image data from the imaging device 10 and calculates feature indexes of two or more images.
  • the sensory evaluation value of the skin is determined based on the correlation between the sensory evaluation value of the skin obtained in advance and two or more feature indexes.
  • the display device 14 displays the captured image. Further, the image feature index and skin sensory evaluation value obtained by the control device 18 are displayed.
  • a user interface such as a touch panel 16 may be provided on the screen of the display device 14. That is, the display device 14 may be a touch screen display or the like.
  • the imaging device 10 is a general video camera or digital still camera.
  • the optical system of the imaging apparatus 10 is provided with a polarizing plate having a polarization axis parallel to a predetermined direction, for example, the vertical direction.
  • the control device 18 may be a personal computer or the like, or may be configured by a dedicated circuit or the like.
  • FIG. 1A the control device 18 and the display device 14 are shown separately.
  • the control device 18 and the display device 14 may be housed in an integral housing, and may be a tablet type. It may be a portable information terminal or the like.
  • the control device 18 further includes a communication unit 18C, and is connected via a communication network 22 to a cloud server 20 of a service provider that applies a service related to skin sensory evaluation. May be.
  • the communication unit 18 ⁇ / b> C transmits the captured image, the image feature index, the skin sensory evaluation value, and the like to the cloud server 20.
  • the cloud server 20 can be connected to a plurality of sensory evaluation devices 101.
  • FIG. 1C shows the configuration of the cloud server 20.
  • the cloud server 20 includes a database 20A, a memory 20B, a calculation unit 20C, and a communication unit 20D.
  • the cloud server 20 receives captured images, image feature indices, skin sensory evaluation values, and the like from the plurality of sensory evaluation apparatuses 101 through the communication unit 20D.
  • the cloud server 20 obtains a correlation between the sensory evaluation value of the skin and two or more feature indexes based on the image feature indexes received from the plurality of sensory evaluation apparatuses 101. Further, the obtained correlation is transmitted to each sensory evaluation apparatus 101 by the communication unit 20D.
  • FIG. 3 schematically shows a cross section of human skin.
  • the skin image includes various kinds of information such as skin spots, wrinkles, pores, and frying lines.
  • a feature index is calculated by selectively extracting the information from the skin image.
  • the skin 300 includes an epidermis 300 ⁇ / b> A having a depth in a range of about 0.06 mm or more and about 0.2 mm from the surface 300 ⁇ / b> S of the skin 300 toward the inside, and a dermis 300 ⁇ / b> B existing inside.
  • Skin spots, wrinkles, pores, and frying lines differ in the shape of the skin and the depth position at which they exist in the skin 300. Therefore, the feature index can be calculated by obtaining images from different depths of the skin and identifying the shape.
  • Image information from different skin depths can be obtained by using polarized light and color components.
  • polarized light and color components For example, when skin is photographed using linearly polarized light parallel to a predetermined direction as a light source, the linearly polarized light is reflected on the skin surface 300S while maintaining the polarization direction.
  • the linearly polarized light reflected inside the skin 300A is emitted from the skin 300A with its polarization direction disturbed by scattering. For this reason, if a light source that emits linearly polarized light is used and polarized light parallel to the light source is detected (parallel polarization conditions), an image with a large amount of information on the skin surface and a small amount of internal information can be obtained.
  • a light source that emits linearly polarized light is used and polarized light orthogonal to the light source is detected (orthogonal polarization condition)
  • an image with a large amount of information inside the skin and a small amount of surface information can be obtained. That is, by using polarized light as a light source, an image that selectively includes information on the inside of the skin and information on the surface can be obtained.
  • the light from the light source is incident on the inside of the skin 300A as the wavelength is longer, and is reflected inside. Accordingly, in the image obtained by photographing the skin, the blue (B) component contains more information on the surface of the skin, and the red (R) and infrared components contain more information inside the epidermis 300A.
  • characteristic indicators such as spots and wrinkles may have properties such as being easy to absorb light in a specific wavelength region.
  • the specific index can be calculated by using the light component in the specific wavelength region.
  • Table 1 shows an example of conditions for calculating the feature index.
  • the stain exists inside the epidermis 300A. It is also known that the darker the stain, the smaller the difference in the amount of light between the blue component and the red component in the light obtained from the spot portion. Therefore, by taking a picture under the condition of orthogonal polarization that allows more internal information to be obtained, obtaining a pixel value difference between blue and red in each pixel of the image, and performing threshold processing, the portion of the spot from the photographed image is obtained. Can be selectively extracted.
  • the wrinkles and the frying lines are present in the vicinity of the surface 300S of the skin 300.
  • Shooting under the condition of parallel polarization that allows more surface information to be obtained, and finding the difference between the pixel values of blue and red at each pixel of the image suppresses the effects of light reflection on the skin surface, and reduces wrinkles.
  • an image including a lot of information on the fringe line can be obtained.
  • by processing an image using a line detection filter an image containing a large amount of wrinkle and bubble line information can be obtained.
  • threshold processing based on the length of the detected portion may be further performed.
  • the difference between the pixel values of blue and red is obtained here.
  • the blue pixel value may be obtained.
  • Other color pixel values may be used, and the present invention is not limited only to obtaining a difference between blue and red pixel values.
  • the pore exists in the vicinity of the surface 300S of the skin 300.
  • it is strongly influenced by illumination in the environment where the sensory evaluation apparatus 101 is used.
  • pores are relatively easy to identify on the image.
  • a point detection filter it becomes easier to extract pores on the image.
  • photographing is performed under the condition of orthogonal polarization. Further, by extracting the blue component in each pixel of the image and processing the image using a point detection filter, an image containing a large amount of pore information can be obtained.
  • the conditions shown in Table 1 are examples for calculating the feature index, and other conditions may be adopted to acquire the face image.
  • the feature index shown in Table 1 can be distinguished and calculated even when the color component condition and the filter condition are used without using the polarization condition. Therefore, in this embodiment, the sensory evaluation apparatus 101 includes the light source 12 that emits polarized light, but the sensory evaluation apparatus does not need to include the light source 12 that emits polarized light.
  • FIG. 4A shows functional blocks of the sensory evaluation apparatus 101.
  • the sensory evaluation device 101 includes an imaging unit 32, a skin region extraction unit 34, a feature index calculation unit 36, a sensory evaluation value determination unit 42, a display data generation unit 44, And a display unit 45. Further, a control unit 46 that controls each functional block and an input unit 48 that gives an instruction to the control unit 46 are provided.
  • the sensory evaluation apparatus 101 When communicating with the cloud server 102, the sensory evaluation apparatus 101 further includes a transmission unit 38 and a reception unit 40.
  • the imaging unit 32, the display unit 45, the control unit 46, and the input unit 48 are the imaging device 10, the display device 14, the control device 18, and the touch panel shown in FIG. 16 respectively.
  • the transmission unit 38 and the reception unit 40 are realized by the communication unit 18 ⁇ / b> C of the control device 18.
  • the functions of the skin region extraction unit 34, the feature index calculation unit 36, and the sensory evaluation value determination unit 42 are realized by software. Specifically, the functions of these functional blocks are realized by the arithmetic unit 18B executing the program stored in the memory 18A. In accordance with this program, the calculation unit 18B controls the imaging device 10, the light source 12, and the display device 14.
  • the imaging unit 32 When the sensory evaluation device 101 starts operating based on an instruction from the subject or the operator of the sensory evaluation device 101, the imaging unit 32 first captures the subject's face and acquires an image including the face.
  • the skin region extraction unit 34 extracts a skin region from the obtained image.
  • the feature index calculation unit 36 calculates at least two feature indexes of the obtained image in the skin region. The feature index is calculated for each unit block after the skin region is divided into a plurality of unit blocks.
  • the sensory evaluation value determination unit 42 determines the sensory evaluation value of the skin based on the calculated at least two feature indexes. The sensory evaluation value is also determined for each unit block.
  • the display data generating unit 44 generates display data for displaying the sensory evaluation value of the skin obtained for each unit block on the display unit in association with the position of the unit block.
  • the display unit 45 displays the generated display data.
  • the transmitting unit 38 transmits to the cloud server 102 the image data of the skin region and the image feature index extracted by the skin region extracting unit.
  • the receiving unit 40 receives information indicating the correlation between the sensory evaluation value of skin and two or more feature indexes, specifically, coefficients of a regression equation determined by multiple regression analysis from the cloud server 102. This information is held in the sensory evaluation value determination unit 42, and the sensory evaluation value is used for determination.
  • the coefficient of the regression equation held in the sensory evaluation value determination unit 42 may be stored in the sensory evaluation device 101 in advance, or from the cloud server 102 when the sensory evaluation device 101 determines the sensory evaluation value. You may get it.
  • FIG. 4B shows functional blocks of the cloud server 102.
  • the cloud server 102 includes a transmission unit 52, a reception unit 54, a sensory evaluation value input unit 56, a database 58, a regression analysis calculation unit 60, and a regression equation holding unit 62.
  • These functional blocks are realized by software. Specifically, the functions of these functional blocks are realized by the arithmetic unit 20C executing the program stored in the memory 20B of the cloud server 102 illustrated in FIG. 1C.
  • the cloud server 102 receives skin region image data and image feature indices from a plurality of sensory evaluation apparatuses 101 connected via the communication network 22.
  • the evaluator looks at the image of the skin region collected in the cloud server 102, determines the sensory evaluation value of the image, and inputs the sensory evaluation value to the sensory evaluation value input unit 56.
  • the database 58 stores the feature indices of two or more types of images corresponding to the skin region images and the determined sensory evaluation values in association with each other.
  • the regression analysis calculation unit 60 obtains a correlation between the feature index and the sensory evaluation value from a combination of two or more kinds of feature indexes stored in the database 58 and the determined sensory evaluation value. Specifically, the coefficient of the regression equation for determining the sensory evaluation value from two or more feature indexes is determined by multiple regression analysis. The determined regression equation coefficient is held in the regression equation holding unit 62 and transmitted to the sensory evaluation device 101 at a predetermined timing.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the skin evaluation method. The skin evaluation method using the sensory evaluation apparatus 101 will be described in more detail with reference to FIG. 4 (a) and FIG.
  • an image of the subject's face is acquired (step S1).
  • photographing is performed using polarized light under orthogonal polarization conditions and parallel polarization conditions.
  • the first light source 12A is turned on to perform the first shooting
  • the first light source 12A is turned off
  • the second light source 12B is turned on to perform the second shooting.
  • the first shooting is performed under the parallel polarization condition
  • the second shooting is performed under the orthogonal polarization condition.
  • the light intensity and lighting time of the first light source 12A and the second light source 12B and the exposure conditions of the imaging device 10 may be the same or different.
  • a first image and a second image are generated by the first shooting and the second shooting, respectively.
  • the feature index For the calculation of the feature index, an image photographed under a condition suitable for the calculation of the feature index among the first image and the second image is used.
  • the feature index may be calculated using both images.
  • the first image and the second image are referred to as a face image photographed together.
  • FIG. 6A shows an example of an initial screen before photographing displayed on the display device 14 of the sensory evaluation device 101.
  • the display area of the display device 14 includes a main screen 70 having a large area and a sub-screen 72 having a small area that is positioned below the main screen 70.
  • the captured image is displayed in real time on the main screen 70 and functions as a digital mirror. For example, information such as a clock and a weather forecast may be displayed on the sub screen 72.
  • FIG. 6B shows a screen immediately before the start of shooting.
  • the touch panel 16 is provided on the surface of the display device 14, and when the subject touches the touch panel 16 with a finger or the like, operation menus and function switching are performed on the upper portion 80 and the left portion 78 of the sub screen 72.
  • a menu is displayed.
  • a guide 76 for guiding the position of the face of the subject may be shown on the main screen 70.
  • a mark or a number 74 indicating the timing of shooting may be shown.
  • the photographed face image is displayed in real time on the right side 72R of the sub-screen 72, and a calendar is displayed on the left side 72L.
  • the calendar may include a mark indicating that the sensory evaluation device 101 has been used for photographing in the past. After the display shown in FIG. 6B, shooting is performed as described above.
  • the skin region extracting unit 34 specifies the position of the face 312 on the photographed image 302 as shown in FIG.
  • a known face authentication image processing technique can be used to specify the position of the face 312 on the image 302. After the position of the face 312 is specified, the area of the face 312 is excluded from the areas of eyes, mouth, and eyebrows that are face parts (parts), and the skin area 310 that is skin is specified on the image (step S3). .
  • the skin region extraction unit 34 divides the extracted skin region 310 to generate a unit block 310u (S4).
  • the unit block 310u has a size suitable for determining a feature index to be calculated.
  • the unit block 310u has a size of 10 pixels ⁇ 10 pixels.
  • the unit blocks 310u may be set so as to partially overlap each other. In FIG. 7, the unit block 310u is shown large for ease of understanding.
  • a feature index is calculated for each unit block (steps S5a, S5b, S5c).
  • a stain amount and a wrinkle amount are calculated as feature indexes for each unit block.
  • the amount of stain and the amount of wrinkle are, for example, the number of pixels in a region calculated as a stain or wrinkle.
  • the luminance level for each unit block is calculated. As shown in Table 1, since an image photographed with orthogonal polarization is suitable for calculating the amount of stain, the second image is used. The first image is used for calculating the wrinkle amount.
  • the stain amount When calculating the stain amount, the difference between the blue pixel value and the red pixel value of all the pixels in the unit block 310u is obtained, and the stain amount is calculated by threshold processing.
  • the stain amount When calculating the wrinkle amount, the difference between the blue pixel value and the red pixel value of all the pixels in the unit block 310u is obtained, and the line detection filter processing is performed to calculate the edge detected portion as the wrinkle amount. Also, the luminance level of the unit block 310u is calculated using the first image, the second image, or both.
  • the display data generation unit 44 generates image data of an image to be displayed by associating the transparency as the obtained sensory evaluation value with the coordinates in the skin region 310 of the unit block 310u from which the transparency was obtained.
  • the transparency of all the unit blocks 310u in the skin region 310 is determined by repeating steps S4 to S7 (step S8).
  • the feature index is calculated for each unit block 310u, and the transparency is sequentially determined.
  • the feature index of all unit blocks 310u in the skin region is calculated, and then all units The transparency of the block 310u may be obtained.
  • the display unit 45 displays a transparency map with the obtained unit block 310u as a unit.
  • the map may be displayed in a color tone or gradation according to the transparency value.
  • FIG. 8A to 8D show examples of screens displayed on the display device 14 after the measurement is completed.
  • the screen shown in FIG. 8A is displayed.
  • an image photographed by the imaging device 10 is displayed in real time.
  • the calculated feature index is shown by, for example, a radar chart 82.
  • the average feature index of the entire measured skin area is displayed.
  • On the left side 72L an image of a face taken at the time of measurement is shown.
  • a menu for designating the position of the face is displayed on the upper portion 80 of the sub screen 72, and a menu for switching contents and functions to be displayed is displayed on the left side portion 78.
  • the subject can display a specific skin region of the face or change the displayed content by touching the upper part 80 and the left part 78 of the sub screen 72, for example.
  • FIG. 8B is an example in which the location designated by the subject and the designated feature index are displayed on the right side 72R of the sub-screen 72. A part of the photographed image is enlarged and displayed at the position designated by the subject. Also, spots and wrinkles are shown in red areas.
  • FIG. 8C shows an example in which the determined transparency is displayed on the main screen as an average value for each skin region.
  • the sensory evaluation value may be indicated by a numerical value.
  • FIG. 8D shows a mapping display by the unit block 310 u of transparency.
  • the unit block 86 with a low transparency is shown in a predetermined color so as to be superimposed on the captured image.
  • the transparency of the determined sensory evaluation value is superimposed on the photographed face image and displayed, which part of the entire face is highly transparent, etc. It can be easily recognized.
  • the sensory evaluation device 101 may display additional information on the display device 14 based on the result of the sensory evaluation value.
  • FIG. 9A shows an example in which, as shown in FIG. 8A, a feature index influenced by a decrease in sensory evaluation value is displayed when transparency is shown as an average value for each skin area on the main screen. Is shown.
  • FIG. 9A shows a display 87 indicating that the amount of the stain reduces the evaluation of transparency.
  • FIG. 9B shows an example in which a region having a low sensory evaluation value is highlighted and displayed when transparency is displayed by mapping by the unit block 310u as shown in FIG. 8B. ing.
  • a region with low transparency is highlighted with a marker 88.
  • advice for improving the sensory evaluation value on the sub screen 72 and the sensory evaluation value are improved.
  • Information on cosmetics and beauty equipment for the purpose may be further displayed.
  • Such information related to the sensory evaluation value may be stored in advance in the memory 18A of the control device 18 of the sensory evaluation device 101, or the control device 18 receives such information from the cloud server 102. May be.
  • FIGS. 10A to 10D show examples of information displayed on the sub screen 72 of the display device 14.
  • a calendar may be displayed on the sub screen.
  • the calendar shows information measured in the past.
  • the subject touches the corresponding information on the sub screen the past measurement result can be displayed on the main screen 70.
  • a radar chart of feature indexes may be further displayed on the sub screen 72.
  • information on cosmetics and beauty equipment for improving the sensory evaluation value may be displayed in detail.
  • FIG. 11 shows the correlation between the subjectively evaluated transparency and the transparency determined using the regression equation.
  • teacher data is data (skin area image) used to determine the coefficient of the regression equation.
  • the test data is data in which the sense of transparency is determined by the sensory evaluation device 101 using the determined coefficient.
  • the sense of transparency was also determined by the sensory evaluation device 101 for the teacher data.
  • the evaluator also subjectively evaluated the transparency of the test data.
  • the correlation coefficient R 2 between the transparency based on the subjective evaluation obtained from the teacher data and the transparency determined by the sensory evaluation apparatus 101 is about 0.89. This means that in the image used as the teacher data, there is a high correlation between the transparency based on the subjective evaluation and the transparency determined from the stain amount, the wrinkle amount, and the luminance level.
  • the correlation coefficient R 2 between the transparency based on the subjective evaluation obtained from the test data and the transparency determined by the sensory evaluation apparatus 101 is about 0.79. This means that the regression equation obtained from the teacher data can be suitably used for estimating transparency with high correlation from the amount of stain, the amount of wrinkles and the luminance level even in images other than the teacher data. .
  • FIG. 12 shows the correlation between the amount of stain in an image in which the evaluator has subjectively evaluated transparency and the transparency by subjective evaluation.
  • the correlation coefficient R 2 between the amount of stain and the transparency by subjective evaluation is about 0.41, which is not so high.
  • the inventor of the present application similarly obtained a correlation coefficient R 2 between one feature index and a transparent feeling by subjective evaluation for the wrinkle amount, the conical line, and the pore amount, and all of them were about 0.4. I understood. From this, it can be seen that it is difficult to estimate the skin transparency with high correlation by using only one feature index such as a stain or wrinkle obtained directly from the image of the skin region.
  • two or more feature indexes it is possible to estimate skin transparency with high accuracy.
  • transparency has been described as the sensory evaluation value.
  • skin age and skin impression can also be determined as subjective indicators related to the skin. In this case, these sensory evaluation values can be similarly determined with high accuracy from the feature index of the skin image.
  • the sensory evaluation value of the skin can be determined with high accuracy by using two or more feature indices of the skin image.
  • the sensory evaluation value of the skin can be determined by non-contact measurement, and the sensory evaluation value can be determined more easily. For example, since it can be determined in units of a certain size for each part of the skin of the face, a sensory evaluation value having a high correlation with the sensory evaluation value when the face is actually evaluated can be automatically obtained.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a procedure for determining a regression equation in the cloud server 102.
  • the cloud server 102 may determine a coefficient of a regression equation that is initially set in the sensory evaluation device 101. In addition, the cloud server 102 sequentially receives the image of the skin region and the image feature index from the plurality of sensory evaluation devices 101 connected to the cloud server 102, and updates the regression equation each time the data reaches a predetermined amount. The updated regression equation may be transmitted to a plurality of connected sensory evaluation apparatuses 101.
  • the sensory evaluation apparatus 101 executes steps S1 to S4 and steps S5a, 5b, and 5c as described above, and calculates a stain amount, a wrinkle amount, and a luminance level that are feature indexes in the unit block. .
  • the cloud server 102 receives these data from the sensory evaluation device 101. In addition, the image data of the skin region for which these feature indexes are obtained is also received.
  • the sensory evaluation value input unit 56 receives the transparency that the evaluator looks at the image of the skin region and subjectively determines from the image (step S26). Since evaluation of transparency by the evaluator is difficult for each unit block, it is performed for each skin area of the face. In this case, the same transparency is associated with unit blocks in the same skin region.
  • the evaluation of transparency by the evaluator may not be performed directly by the evaluator accessing the cloud server 102.
  • the cloud server 102 may transmit skin region image data necessary for evaluation to an information terminal that can be used by an evaluator.
  • the evaluator may evaluate the transparency by looking at the image displayed on the information terminal, associate the evaluation result with the image, and transmit the evaluation result to the cloud server 102.
  • the input transparency is recorded in the database 58 in association with the data of the amount of wrinkles, the amount of wrinkles and the luminance level for each unit block (step S27). This procedure is performed for the entire unit block in the same skin region (step S28). Further, the transparency is evaluated by the same procedure for all the images for which the transparency is not yet input, and recorded in the database 58 (step 29).
  • the regression analysis calculation unit 60 performs a multiple regression analysis of these numerical values in order to determine the correlation between the stain amount, the wrinkle amount and the luminance level and the transparency, and the regression equation Is obtained (step S30).
  • the regression equation holding unit 62 holds the determined regression equation. Specifically, the regression equation coefficients are stored (step S31).
  • each sensory evaluation apparatus 101 can update a regression equation as needed, and can determine a transparency with the updated regression equation.
  • the sensory evaluation apparatus of the present invention can be realized by a mobile information device such as a smartphone, a tablet-type information device, or a laptop computer that includes a display unit and a camera positioned on the display unit side. can do.
  • the program for executing the evaluation method for determining the sensory evaluation value of the skin according to the procedure shown in FIG. 4 is stored in the portable information device, and the program is executed by the calculation unit of the portable information device, as described above.
  • the present invention can be implemented.
  • the sensory evaluation apparatus and the evaluation method for determining the sensory evaluation value of the present embodiment may be used for sensory evaluation of, for example, hands other than the face.
  • only the face is an evaluation target.
  • imaging may be performed up to the chest, and sensory evaluation values of the neck and the chest may be measured.
  • the sensory evaluation apparatus and the evaluation method for determining the sensory evaluation value disclosed in the present application are suitably used for sensory evaluation of the skin.

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Abstract

　画像から肌の官能評価値を決定する評価方法であって、被検者の肌を含む画像を取得し、前記画像から、肌領域を抽出し、前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する、評価方法。

Description

肌の官能評価装置および肌の評価方法
　本願は肌の透明感など官能評価値を決定する評価装置および評価方法に関する。
　美容分野において、肌の状態を測定する装置が求められている。たとえば、肌のシミやしわを測定する装置が実現されている。また、このような肌の物理的な特徴量だけではなく、肌の透明感といった官能評価値を測定する装置が求められている。
　たとえば特許文献１は、肌にプローブを接触あるいは近接させて、肌の局所的な透明感を評価する方法を開示している。
特許第４１０５５５４号公報
　特許文献１に開示された方法によって求められる透明感は、局所的な肌の透明度であり、たとえば、顔の頬全体等広い部分から求められるものではない。このため、例えば、顔全体を見たときに感じる肌の透明感とは一致しない場合がある。
　本願の限定的ではないある例示的な一実施形態は、肌の官能評価値を決定することのできる官能評価装置および肌の評価方法を提供する。
　　本願の一実施形態にかかる評価方法は、画像から肌の官能評価値を決定する評価方法であって、（ａ）被検者の肌を含む画像を取得し、（ｂ）前記画像から、肌領域を抽出し、（ｃ）前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、（ｄ）前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する。
　本願に開示された官能評価装置および肌の評価方法によれば、肌の画像の特徴指標を２つ以上用いることによって、高い精度で肌の官能評価値を決定することができる。
（ａ）は肌の官能評価装置の一実施形態の構成を模式的に示している。（ｂ）は、官能評価装置の制御装置の構成を示している。（ｃ）は、クラウドサーバーの構成を示している。 （ａ）および（ｂ）は、官能評価装置の撮像装置、光源および表示装置の配置を示す正面図および側面図である。 肌の内部の構造を模式的に示す図である。 （ａ）官能評価装置の機能ブロック図であり、（ｂ）はクラウドサーバーの機能ブロック図である。 官能評価装置によって、肌の評価を行う手順を示すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、官能評価前に表示装置に表示される画面例を示している。 撮影された画像における肌領域および単位ブロックを示す図である。 （ａ）から（ｄ）は、官能評価後に表示装置に表示される画面例を示している。 （ａ）および（ｂ）は、官能評価後に表示装置に表示される他の画面例を示している。 （ａ）から（ｄ）は、官能評価後に表示装置に表示される他の画面例を示している。 主観評価による透明感と決定した透明感との相関を示す図である。 主観評価による透明感とシミ量との相関を示す図である。 クラウドサーバーにおいて、回帰式を求める手順を示すフローチャートである。
　本発明の肌の官能評価装置および肌の評価方法の一態様の概要は以下の通りである。
　本発明の一態様に係る画像から肌の官能評価値を決定する評価方法は、（ａ）被検者の肌を含む画像を取得し、（ｂ）前記画像から、肌領域を抽出し、（ｃ）前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、（ｄ）前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する。
　前記ステップ（ｂ）において、前記肌領域を複数の単位ブロックに分割し、前記ステップ（ｃ）および（ｄ）において、前記単位ブロックごとに、前記少なくとも２つの特徴指標を算出し、前記肌の官能評価値を決定し、（ｅ）前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記単位ブロックの位置に関連づけて表示装置に表示してもよい。
　前記ステップ（ｂ）は、前記画像において、前記被検者の顔を検出し、前記検出した顔の位置に基づき、前記画像上において、顔部品の領域を除外することによって前記肌領域を抽出してもよい。
　前記ステップ（ｅ）は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値に応じた色調または階調で前記単位ブロックの位置に関連づけて前記表示装置に表示してもよい。
　前記特徴指標は、前記肌のシミ、シワ、キメおよび毛穴、前記顔のほうれい線、前記単位ブロックにおける画素値の平均、分散および色相、前記肌の表面の反射率、水分、油分および色ムラからなる群から選ばれる１つであってもよい。
　前記官能評価値は前記肌の透明感、前記被検者の肌年齢、前記被検者の肌印象からなる群から選ばれる１つであってもよい。
　前記ステップ（ｄ）は、複数の被検者からあらかじめ測定された前記少なくとも２つの特徴指標と、前記複数の被検者の肌を評価して決定された官能評価値との相関関係に基づき、前記肌の官能評価値を決定してもよい。
　前記相関関係は、重回帰分析により求めてもよい。
　前記算出された特徴指標または前記決定された官能評価値に関連する美容機器または化粧品に関する情報を前記表示装置にさらに表示してもよい。
　本発明の一態様に係る官能評価装置は、被検者の肌を含む画像を取得する撮像部と、前記画像から、肌領域を抽出する肌領域抽出部と、前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出する特徴指標算出部と、前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する官能評価値決定部とを備える。
　前記官能評価装置は、表示部をさらに備え、前記肌領域抽出部は、前記肌領域を複数の単位ブロックに分割し、前記特徴指標算出部は、前記単位ブロックごとに前記少なくとも２つの特徴指標を算出し、前記官能評価値決定部は、前記単位ブロックごとに前記肌の官能評価値を決定し、前記表示部は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記単位ブロックの位置に関連づけて表示してもよい。
　肌領域抽出部は、前記画像において、前記被検者の顔を検出し、前記検出した顔の位置に基づき、前記画像上において、顔部品の領域を除外することによって前記肌領域を抽出してもよい。
　前記表示部は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記官能評価値に応じた色調または階調で前記単位ブロックの位置に関連づけて表示してもよい。
　前記特徴指標は、前記肌のシミ、シワ、キメおよび毛穴、前記顔のほうれい線、前記単位ブロックにおける画素値の平均、分散および色相、前記肌の表面の反射率、水分、油分および色ムラからなる群から選ばれる１つであってもよい。
　前記官能評価値は前記肌の透明感、前記被検者の肌年齢、前記被検者の肌印象からなる群から選ばれる１つであってもよい。
　前記官能評価値決定部は、複数の被検者からあらかじめ測定された前記少なくとも２つの特徴指標と、前記複数の被検者の肌を評価して決定された官能評価値との相関関係に基づき、前記肌の官能評価値を決定してもよい。
　前記相関関係は、重回帰分析により求めてもよい。
　前記表示部は、前記算出された特徴指標または前記決定された官能評価値に関連する美容機器または化粧品に関する情報をさらに表示してもよい。
　本発明の他の一態様に係る官能評価装置は、撮像装置と、記憶素子および演算素子を含む制御装置と、表示装置と、前記記憶素子に記録され、前記演算素子によって実行可能なように構成されたプログラムとを備え、前記プロプログラムは、（ａ）被検者の肌を含む画像を取得させ、（ｂ）前記画像から、肌領域を抽出し、（ｃ）前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、（ｄ）前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定し、（ｅ）前記決定した肌の官能評価値を前記表示装置に表示させる。
　以下、図面を参照しながら、本発明の肌の官能評価装置および肌の評価方法の実施形態を詳細に説明する。
　図１（ａ）は本発明による肌の官能評価装置の一実施形態の構成を模式的に示している。本実施形態の官能評価装置１０１は、被検者２４の顔の画像を取得し、顔の肌領域において、画像の特徴を示す特徴指標を画像から２つ以上算出する。また、算出した２つ以上の特徴指標から肌の官能評価値を決定する。本願明細書において、画像の特徴を示す特徴指標とは、撮影した画像に含まれる肌領域において、画像に表れている特徴を指標化したものである。具体的には、特徴指標とは画像に表れる肌のシミ、シワ、キメおよび毛穴に関する画像データを指標化した値および画像の画素値に関して指標化した値である。より具体的には、画像に表れる肌のシミ、シワの量を指標化した値、毛穴の数、面積、濃度のうちいずれか一つ以上の組合せで示される毛穴の量を指標化した値、キメ（肌理）の細やかさを指標化した値、ほうれい線の長さ、太さ、深さのうちいずれか一つ以上の組合わせを指標化した値、肌領域の所定の単位ブロックにおける画像の画素値の平均および分散、画素の色相を指標化した値、肌表面の反射率、水分、油分および色ムラを指標化した値をいう。また、肌の官能評価値とは、画像から直接求めることができない主観的な評価値をいう。具体的には、肌の透明感、肌年齢および肌印象をいう。一般的に、肌の官能評価値は、評価者が被検者の肌を見て主観的に決定する。本実施形態の官能評価装置は、あらかじめ評価者が複数の被検者の肌を評価することによって決定した肌の官能評価値と２つ以上の特徴指標との相関関係に基づき、評価中の被検者の２つ以上の特徴指標から官能評価値を決定する。評価者は、肌の透明感、肌年齢、肌印象を評価する美容分野における専門家が好ましいが、これらの評価を専門としていない一般のユーザでもよく、専門家に限らない。
　このために、図１（ａ）に示す肌の官能評価装置１０１は、撮像装置１０と、光源１２と、表示装置１４と制御装置１８とを備える。図１（ｂ）は制御装置１８の構成を示す。制御装置は、メモリ１８Ａと、演算部１８Ｂとを備える。官能評価装置１０１の撮像装置１０によって、被検者２４の顔を撮影し、顔の画像を取得する。この際、本実施形態では、画像の特徴指標をより正確に算出するために、偏光光を出射する光源１２を用いる。
　図２（ａ）および（ｂ）は、官能評価装置１０１における撮像装置１０、光源１２および表示装置１４の配置を示す正面図および側面図である。本実施形態では、光源１２は、表示装置１４の上に設けられており、光源１２は、第１光源１２Ａおよび第２光源１２Ｂを含む。第１光源１２Ａは、例えば鉛直方向（図２（ａ）においてｙ方向）に偏光軸を有する白色の直線偏光光Ｌａを出射し、第２光源１２Ｂは、水平方向（図２（ａ）においてｘ方向）に偏光軸を有する白色の直線偏光光Ｌｂを出射する。撮像装置１０のレンズ光学系には、例えば、鉛直方向（図２（ａ）においてｙ方向）に偏光軸を有する偏光板が設けられている。図２（ａ）において示す両矢印は、偏光軸の方向を示している。
　図２（ｂ）に示すように、官能評価装置１０１を用いて、肌の官能評価値を求める場合、被検者は表示装置１４から、たとえば距離Ｄ程度離れた位置に頭部２４ｈを保持し、顔を表示装置１４に向ける。この状態で、顔全体が、適切な大きさおよび解像度で撮影可能なように、撮像装置１０の光学系が設定されている。表示装置１４の大きさの一例は、幅Ｗが３０ｃｍ程度であり、高さＨが５０ｃｍ程度である。また、距離Ｄは、３０ｃｍから７０ｃｍ程度である。
　制御装置１８は、撮像装置１０から画像のデータを受け取り、２つ以上の画像の特徴指標を算出する。また、あらかじめ求められた肌の官能評価値と２つ以上の特徴指標との相関関係に基づき、肌の官能評価値を決定する。表示装置１４は、撮影した画像を表示する。また、制御装置１８によって求められた画像の特徴指標および肌の官能評価値を表示する。表示装置１４の画面にはタッチパネル１６などのユーザーインターフェースが設けられていてもよい。つまり、表示装置１４はタッチスクリーンディスプレイ等であってもよい。
　撮像装置１０は、一般的な、ビデオカメラまたはデジタルスチルカメラである。偏光光を利用した撮影を行うため、撮像装置１０の光学系には、所定の方向、例えば、鉛直方向に平行な偏光軸を有する偏光板が設けられている。また、制御装置１８は、パーソナルコンピューター等であってもよいし、専用の回路等によって構成されていてもよい。また、図１（ａ）では、制御装置１８と表示装置１４とを分離して示しているが、制御装置１８および表示装置１４は一体的な筐体に収納されていてもよく、タブレット型の携帯情報端末等であってもよい。
　図１（ａ）および（ｂ）に示すように、制御装置１８は通信部１８Ｃをさらに備え、通信ネットワーク２２を介して、肌の官能評価に関するサービスを適用するサービス提供者のクラウドサーバー２０と接続されていてもよい。この場合、通信部１８Ｃは、撮影された画像、画像の特徴指標、肌の官能評価値などをクラウドサーバー２０へ送信する。図１（ａ）では、官能評価装置１０１は１つしか示されていないが、クラウドサーバー２０は複数の官能評価装置１０１に接続され得る。
　図１（ｃ）は、クラウドサーバー２０の構成を示す。クラウドサーバー２０は、データベース２０Ａと、メモリ２０Ｂと演算部２０Ｃと通信部２０Ｄとを備える。クラウドサーバー２０は通信部２０Ｄによって、撮影された画像、画像の特徴指標、肌の官能評価値などを複数の官能評価装置１０１から受け取る。クラウドサーバー２０は、複数の官能評価装置１０１から受け取った画像の特徴指標に基づき、肌の官能評価値と２つ以上の特徴指標との相関関係を求める。また、求めた相関関係を通信部２０Ｄによって、各官能評価装置１０１に送信する。
　以下、官能評価装置１０１の構造および官能評価装置１０１を用いた肌の評価方法を詳細に説明する。
　まず、肌画像の特徴指標の測定方法を説明する。図３は、人肌の断面を模式的に示している。肌画像には肌のシミ、シワ、毛穴、ほうれい線などの種々の情報が含まれる。肌画像からこれらの情報を選択的に抽出することにより、特徴指標が算出される。図３に示すように肌３００は、肌３００の表面３００Ｓから内部に向かって０．０６ｍｍ以上０．２ｍｍ程度の深さの範囲にある表皮３００Ａこれよりも内部に存在する真皮３００Ｂを含む。肌のシミ、シワ、毛穴、ほうれい線は、肌における形状およびこれらが肌３００中に存在する深さ位置が異なる。したがって、肌の異なる深さからの画像を得て、形状による識別を行えば、特徴指標を算出することができる。
　肌の異なる深さからの画像の情報は、偏光光や色成分を用いることによって得られる。たとえば、所定の方向に平行な直線偏光光を光源として肌を撮影した場合、直線偏光光は、肌の表面３００Ｓにおいて偏光方向が維持されて反射する。一方、表皮３００Ａの内部で反射した直線偏光光は、散乱によって偏光方向が乱れて表皮３００Ａから出射する。このため、直線偏光光を出射する光源を用い、光源と平行な偏光光を検出すれば（平行偏光条件）、肌の表面の情報が多く内部の情報が少ない画像を得ることができる。また、直線偏光光を出射する光源を用い、光源と直交する偏光光を検出すれば（直交偏光条件）、肌の内部の情報が多く、表面の情報が少ない画像を得ることができる。つまり、偏光光を光源として用いることにより、肌の内部の情報や表面の情報を選択的に含む画像を得ることができる。
　また、光源からの光は、波長が長いほど表皮３００Ａの内部にまで入射し、内部で反射する。したがって、肌を撮影した画像のうち、青色（Ｂ）成分は、肌の表面の情報をより多く含み、赤色（Ｒ）や赤外成分は表皮３００Ａの内部の情報をより多く含む。
　また、シミやシワ等の特徴指標は、特定の波長領域の光を吸収しやすい等の性質を有する場合がある。このような場合には、その特定の波長領域の光の成分を利用することによって、特定の指標を算出することができる。
　表１に、特徴指標を算出するための条件の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　上述した特徴指標のうち、シミは表皮３００Ａの内部に存在する。また、シミが濃いほど、シミの部分から得られる光における青色成分と赤色成分との光量の差が小さくなることが知られている。したがって、内部の情報をより多く得ることができる直交偏光の条件で撮影を行い、画像の各画素における青と赤との画素値の差分を求め、閾値処理することによって、撮影画像からシミの部分を選択的に抽出することができる。
　シワおよびほうれい線は、肌３００の表面３００Ｓ近傍に存在する。表面の情報をより多く得ることができる平行偏光の条件で撮影を行い、画像の各画素における青と赤との画素値の差分を求めると、肌表面における光の反射による影響を抑制し、シワおよびほうれい線の情報を多く含む画像を得ることができる。また、線検出フィルタを用いて画像を処理することによって、シワおよびほうれい線の報を多く含む画像を得ることができる。シワとほうれい線とを区別したい場合には、検出した部分の長さによる閾値処理をさらに行ってもよい。
　なお、シワおよびほうれい線の情報を多く含む画像を得るために、ここでは青と赤との画素値の差分を求めたが、青の画素値のみを求めるとしてもよく、また例えば、緑など他の色の画素値を用いてもよく、青と赤との画素値の差分を求めることのみに限定されない。
　毛穴は、肌３００の表面３００Ｓ近傍に存在する。しかし、表面の情報をより多く得ることができる平行偏光の条件においては、官能評価装置１０１が使用される環境における照明の影響を強く受ける。一方、毛穴は画像上、比較的識別しやすい。特に、点検出フィルタを用いた場合、画像上の毛穴をより抽出しやすくなる。このため、本実施形態では、照明の影響を抑制し、再現性よく特徴指標を算出するため、直交偏光の条件で撮影を行う。また、画像の各画素における青色成分を抽出し、点検出フィルタを用いて画像を処理することによって、毛穴の情報を多く含む画像を得ることができる。
　なお、表１に示す条件は特徴指標を算出するための一例であって、他の条件を採用して顔の画像を取得してもよい。表１から分かるように、偏光条件を用いず、色成分条件およびフィルタ条件を用いても、表１に示した特徴指標を区別して算出できる。したがって、本実施形態では、官能評価装置１０１は偏光光を出射する光源１２を備えているが、官能評価装置は偏光光を出射する光源１２を備えていなくてよい。
　次に官能評価装置１０１の構造を詳細に説明する。図４（ａ）は、官能評価装置１０１の機能ブロックを示している。図４（ａ）に示すように、官能評価装置１０１は、撮像部３２と、肌領域抽出部３４と、特徴指標算出部３６と、官能評価値決定部４２と、表示データ生成部４４と、表示部４５とを備える。また、各機能ブロックを制御する制御部４６と、制御部４６に指示を与える入力部４８とを備える。クラウドサーバー１０２と通信を行う場合には、官能評価装置１０１は、送信部３８と受信部４０とをさらに備える。
　図４（ａ）に示す各機能ブロックのうち、撮像部３２、表示部４５、制御部４６および入力部４８は、図１（ａ）に示す撮像装置１０、表示装置１４、制御装置１８およびタッチパネル１６によってそれぞれ構成されている。送信部３８および受信部４０は、制御装置１８の通信部１８Ｃによって実現される。
　肌領域抽出部３４、特徴指標算出部３６および官能評価値決定部４２の機能は、ソフトウエアによって実現される。具体的には、メモリ１８Ａに記憶されたプログラムを演算部１８Ｂが実行することにより、これらの機能ブロックの機能が実現する。また、このプログラムにしたがって、演算部１８Ｂは、撮像装置１０、光源１２および表示装置１４を制御する。
　被検者あるいは官能評価装置１０１の操作者の指示に基づき、官能評価装置１０１が動作を開始するとまず、撮像部３２は被検者の顔を撮影し、顔を含む画像を取得する。肌領域抽出部３４は、得られた画像から肌領域を抽出する。特徴指標算出部３６は、肌領域において、得られた画像の特徴指標を少なくとも２つ算出する。この特徴指標の算出は、肌領域を複数の単位ブロックに分割した上で、単位ブロックごとに行われる。
　官能評価値決定部４２は、算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する。官能評価値も単位ブロックごとに決定される。表示データ生成部４４は、単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、単位ブロックの位置に関連づけて表示部に表示するための表示データを生成する。表示部４５は、生成した表示データを表示する。
　送信部３８は、肌領域抽出部で抽出された肌領域の画像データおよび画像の特徴指標をクラウドサーバー１０２へ送信する。また、受信部４０は、クラウドサーバー１０２から肌の官能評価値と２つ以上の特徴指標との相関関係を示す情報、具体的には、重回帰分析によって決定された回帰式の係数を受け取る。この情報は、官能評価値決定部４２において保持され、官能評価値を決定に用いられる。
　官能評価値決定部４２おいて保持される回帰式の係数は、あらかじめ、官能評価装置１０１に記憶されていてもよいし、官能評価装置１０１によって官能評価値を決定する際に、クラウドサーバー１０２から取得してもよい。
　図４（ｂ）は、クラウドサーバー１０２の機能ブロックを示している。クラウドサーバー１０２は、送信部５２と、受信部５４と、官能評価値入力部５６と、データベース５８と回帰分析演算部６０と回帰式保持部６２とを備える。これらの機能ブロックは、ソフトウエアによって実現される。具体的には、図１（ｃ）に示すクラウドサーバー１０２のメモリ２０Ｂに記憶されたプログラムを演算部２０Ｃが実行することにより、これらの機能ブロックの機能が実現する。
　クラウドサーバー１０２は、通信ネットワーク２２を介して接続された複数の官能評価装置１０１から、肌領域の画像データおよび画像の特徴指標を受け取る。評価者は、クラウドサーバー１０２に集められた肌領域の画像を見て、その画像の官能評価値を決定し、官能評価値入力部５６に官能評価値を入力する。データベース５８は、肌領域の画像に対応する２種以上の画像の特徴指標と、決定された官能評価値とを関連づけて記憶する。
　回帰分析演算部６０は、データベース５８に蓄積された２種以上の特徴指標と決定された官能評価値との組み合わせから特徴指標と官能評価値との相関関係を求める。具体的には、重回帰分析によって、２種以上の特徴指標から官能評価値を求める回帰式の係数を決定する。決定した回帰式の係数は、回帰式保持部６２において保持され、所定のタイミングで官能評価装置１０１に送信される。
　図５は、肌の評価方法の手順を示すフローチャートである。図４（ａ）および図５を参照しながら、官能評価装置１０１を用いた肌の評価方法をより詳細に説明する。
　図５に示すように、まず、被検者の顔の画像を取得する（ステップＳ１）。本実施形態では、偏光光を用いて直交偏光条件および平行偏光条件でそれぞれ撮影を行う。このため例えば、まず第１光源１２Ａを点灯させて１回目の撮影を行い、第１光源１２Ａを消灯させたのち、第２光源１２Ｂを点灯させて２回目の撮影を行う。これにより、１回目は平行偏光条件で撮影され、２回目は直交偏光条件で撮影が行われる。第１光源１２Ａおよび第２光源１２Ｂの光強度や点灯時間、撮像装置１０の露光条件は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。１回目の撮影および２回目の撮影によってそれぞれ第１の画像及び第２の画像が生成する。特徴指標の算出には、第１の画像及び第２の画像のうちその特徴指標の算出に適した条件で撮影された画像が用いられる。両方の画像を用いて特徴指標を算出してもよい。以下、特に区別を要しない場合には、第１の画像及び第２の画像を合わせて撮影された顔の画像と呼ぶ。
　図６（ａ）は、官能評価装置１０１の表示装置１４に表示される撮影前の初期画面の一例を示している。表示装置１４の表示領域は、面積が大きいメイン画面７０とメイン画面７０の下側に位置し、面積が小さいサブ画面７２を含む。初期画面では、メイン画面７０に撮影した画像がリアルタイムで表示され、デジタルミラーとして機能している。サブ画面７２には、例えば、時計や天気予報などの情報が表示されていてもよい。
　図６（ｂ）は、撮影開始直前の画面を示している。上述したように表示装置１４の表面にはタッチパネル１６が設けられており、タッチパネル１６を被検者が指などで触れることによって、サブ画面７２の上部８０および左側部７８に操作メニューや機能の切り替えメニューが表示される。メイン画面７０にはたとえば、被検者の顔の位置を誘導するためのガイド７６が示されていてもよい。また、撮影のタイミングを示すマークや数字７４が示されていてもよい。
　また、例えば、サブ画面７２の右側７２Ｒには撮影された顔の画像がリアルタイムで表示され、左側７２Ｌにカレンダーが表示される。カレンダーにはたとえば、過去に官能評価装置１０１を用いて撮影を行ったことを示すマークなどが示されていてもよい。図６（ｂ）に示す表示のあと、上述したように撮影が行われる。
　顔の撮影が完了すると、肌領域抽出部３４は、図７に示すように、撮影された画像３０２上における顔３１２の位置を特定する。画像３０２上の顔３１２の位置の特定には、公知の顔認証画像処理技術を用いることができる。顔３１２の位置が特定されたのち、顔３１２の領域から、顔部品（パーツ）である目、口、眉毛の領域を除外し、肌である肌領域３１０を画像上において特定する（ステップＳ３）。
　肌領域抽出部３４は、次に、抽出した肌領域３１０を分割し、単位ブロック３１０ｕを生成する（Ｓ４）。単位ブロック３１０ｕは、算出する特徴指標を決定するのに適した大きさを有している。たとえば、単位ブロック３１０ｕは１０画素×１０画素の大きさを有している。単位ブロック３１０ｕは、一部が互いに重なって設定されてもよい。図７では、わかりやすさのため単位ブロック３１０ｕは大きく示されている。
　次に、単位ブロックごとに特徴指標を算出する（ステップＳ５ａ、Ｓ５ｂ、Ｓ５ｃ）。本実施形態では、単位ブロックごとに特徴指標としてシミ量およびシワ量を算出する。シミ量およびシワ量は、例えば、シミまたはシワと算出された領域の画素数である。また、得られた画像の明るさが透明感の評価に影響するため、単位ブロックごとの輝度レベルを算出する。表１に示すように、シミ量の算出には直交偏光で撮影された画像が適しているので、第２の画像を用いる。また、シワ量の算出には第１の画像を用いる。シミ量の算出する場合には、単位ブロック３１０ｕ内の全画素の青の画素値と赤の画素値との差分を求め、閾値処理することによって、シミ量を算出する。シワ量を算出する場合には、単位ブロック３１０ｕ内の全画素の青の画素値と赤の画素値との差分を求め、線検出フィルタ処理を行いエッジ検出した部分をシワ量として算出する。また、第１の画像または第２の画像あるいは両方を用いて、単位ブロック３１０ｕの輝度レベルを算出する。
　官能評価値決定部４２は、算出したシミ量、シワ量及び輝度レベルを用いて、官能評価値である透明感を決定する（ステップＳ６）。具体的には、あらかじめ、シミ量、シワ量及び輝度レベルと透明感との相関関係が重回帰分析によって求められ、回帰式の係数が官能評価値決定部４２に記憶されており、回帰式を用いて透明感を決定する。たとえば、シミ量、シワ量、輝度レベルおよび透明感をｘ１、ｘ２、ｘ３およびｙとした場合、ｙ＝ａ＋ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋ｂ３ｘ３で示される回帰式の係数ａ、ｂ１、ｂ２、ｂ３が記憶されている。
　表示データ生成部４４は、求められた官能評価値である透明感をその透明感が得られた単位ブロック３１０ｕの肌領域３１０における座標に関連づけて表示すべき画像の画像データを生成する。
　ステップＳ４からＳ７までの繰り返すことによって肌領域３１０内の全単位ブロック３１０ｕの透明感を決定する（ステップＳ８）。
　なお、本実施形態では、単位ブロック３１０ｕごとに特徴指標を算出し、透明感を逐次決定しているが、肌領域内のすべての単位ブロック３１０ｕの特徴指標を算出し、次に、すべての単位ブロック３１０ｕの透明感を求めてもよい。
　表示部４５は、得られた単位ブロック３１０ｕを単位とする透明感のマップを表示する。マップは、透明感の値に応じた色調や階調で表示してもよい。
　図８（ａ）から（ｄ）は、測定終了後に表示装置１４に表示される画面の一例を示している。たとえば、上述の手順によって測定が終了した場合、図８（ａ）に示す画面が表示される。図８（ａ）に示すように、メイン画面７０には、撮像装置１０によって撮影される画像がリアルタイムで表示されている。サブ画面の右側７２Ｒには算出された特徴指標が、例えばレーダーチャート８２で示される。図では測定した肌領域全体の平均特徴指標が表示されている。また、左側７２Ｌには測定時に撮影された顔の画像が示される。サブ画面７２の上部８０には、顔の位置を指定するメニューが表示され、左側部７８には表示する内容や機能を切り替えるメニューが表示される。被検者は、例えば、サブ画面７２の上部８０および左側部７８に触れることによって、顔の特定の肌領域を表示させたり、表示する内容を変更したりすることできる。
　図８（ｂ）は、被検者が指定した場所および指定した特徴指標がサブ画面７２の右側７２Ｒに表示されている例である。撮影された画像の一部が被検者の指定された位置で拡大されて表示されている。また、シミおよびシワの部分が赤い領域で示されている。
　図８（ｃ）は、決定された透明感が肌領域ごとの平均値でメイン画面に表示されている例を示している。このように、官能評価値は数値で示されてもよい。
　図８（ｄ）は、透明感の単位ブロック３１０ｕによるマッピング表示を示している。たとえば、図８（ｄ）では、撮影された画像に重畳して、透明感が低い単位ブロック８６が所定の色で示されている。
　このように、本実施形態によれば、決定した官能評価値である透明感を撮影した顔の画像に重畳させて表示することにより、顔全体のうち、どの部分の透明感が高いかなどを容易に認識することができる。
　官能評価装置１０１は、官能評価値の結果に基づき、付加的な情報を表示装置１４に表示してもよい。図９（ａ）は、図８（ａ）に示すように、メイン画面に透明感が肌領域ごとの平均値で示された場合において、官能評価値の低下により影響した特徴指標を表示する例を示している。図９（ａ）では、シミ量が透明感の評価を低下させていることを示す表示８７を示している。
　また、図９（ｂ）は、図８（ｂ）に示すように、透明感が単位ブロック３１０ｕによるマッピングで表示されている場合において、官能評価値が低い領域を強調して表示する例を示している。図９（ｂ）では、透明感が低い領域をマーカー８８で強調して示している。
　図９（ａ）や（ｂ）に示すように、官能評価値が低い理由や領域を示している場合において、サブ画面７２に官能評価値を改善するためのアドバイスや、官能評価値を改善するための化粧品や美容機器の情報をさらに表示してもよい。このような、官能評価値に関連する情報は、例えば、あらかじめ、官能評価装置１０１の制御装置１８のメモリ１８Ａに記憶されていてもよいし、制御装置１８がクラウドサーバー１０２からこれらの情報を受け取ってもよい。
　図１０（ａ）から（ｄ）は、表示装置１４のサブ画面７２表示される情報の例を示している。たとえば、図１０（ａ）に示すように、サブ画面にカレンダーを表示してもよい。カレンダーには過去に測定をおこなった情報が示されており、例えば被検者がサブ画面の該当する情報に触れると過去の測定結果をメイン画面７０に表示させることができる。図１０（ｂ）に示すように、この場合、さらにサブ画面７２に、特徴指標のレーダーチャートを表示してもよい。また、図１０（ｃ）に示すように、官能評価値の結果に基づく、肌の手入れ等の美容に関するアドバイスを表示してもよい。また、図１０（ｄ）に示すように官能評価値を改善するための化粧品や美容機器の情報を詳細に表示してもよい。
　図１１は、主観的に評価した透明感と回帰式を用いて決定された透明感との相関を示している。図１１において、教師データとは、回帰式の係数の決定のために用いられたデータ（肌領域の画像）である。また、テストデータとは、決定された係数を用いて官能評価装置１０１によって透明感を決定したデータである。
　相関を調べるために、教師データについても、官能評価装置１０１によって透明感を決定した。また、テストデータについても、評価者が主観的に透明感を評価した。
　図１１に示すように、教師データから得られた主観評価による透明感と官能評価装置１０１によって決定した透明感との相関係数Ｒ2は、約０．８９である。これは、教師データとして用いた画像において、主観評価による透明感とシミ量、シワ量および輝度レベルから決定する透明感との間に高い相関があることを意味している。
　また、テストデータから得られた主観評価による透明感と官能評価装置１０１によって決定した透明感との相関係数Ｒ2は、約０．７９である。これは、教師データから得られた回帰式は、教師データ以外の画像においても、シミ量、シワ量および輝度レベルから高い相関で透明感を推定するのに好適に用い得ることを意味している。
　図１２は、評価者が主観的に透明感を評価した画像におけるシミ量と主観評価による透明感との相関を示している。シミ量と主観評価による透明感との相関係数Ｒ2は、約０．４１であり、あまり高くない。本願発明者が、シワ量、ほうれい線、毛穴量についても同様に１つの特徴指標と主観評価による透明感との相関係数Ｒ2を求めたところ、いずれも０．４程度であることが分かった。このことから、肌領域の画像から直接得られるシミ、シワ等の特徴指標を１つ用いただけでは、肌の透明感を高い相関で推定することは困難であることがわかる。これに対して、２以上の特徴指標を用いる場合、高い精度で肌の透明感を推定することができる。本実施形態では、官能評価値として透明感を説明したが、同様に肌年齢や肌印象も肌に関連する主観的な指標として決定し得る。また、この場合、同様に高い精度でこれらの官能評価値を肌の画像の特徴指標から決定することができる。
　このように、本実施形態によれば、肌の画像の特徴指標を２つ以上用いることによって、高い精度で肌の官能評価値を決定することができる。
　また、本実施形態によれば、肌の官能評価値は非接触の測定によって決定することができ、より簡単に官能評価値を決定できる。また、例えば顔の肌の部位ごとにある程度の大きさの単位で決定できるため、顔を見て実際に評価した場合の官能評価値と相関の高い官能評価値を自動的に求めることができる。
　次に図４および図１３を参照しながら、クラウドサーバー１０２によって、画像の特徴指標と官能評価値との相関関係を示す回帰式を決定する方法を説明する。図１３は、クラウドサーバー１０２における回帰式を決定する手順を示すフローチャートである。
　クラウドサーバー１０２は、官能評価装置１０１に最初に設定される回帰式の係数を決定してもよい。またクラウドサーバー１０２は、クラウドサーバー１０２に接続された複数の官能評価装置１０１から逐次肌領域の画像および画像の特徴指標を受け取り、これらのデータが所定量に達するたびに、回帰式を更新し、接続された複数の官能評価装置１０１に更新された回帰式を送信してもよい。
　図１３に示すように、官能評価装置１０１が上述したようにステップＳ１からＳ４およびステップＳ５ａ、５ｂ、５ｃを実行し、単位ブロック内の特徴指標であるシミ量、シワ量および輝度レベルを算出する。クラウドサーバー１０２は、これらのデータを官能評価装置１０１から受け取る。また、これらの特徴指標を求めた肌領域の画像のデータも受け取る。
　官能評価値入力部５６は、評価者が肌領域の画像を見て、その画像から主観的に判断する透明感を受け取る（ステップＳ２６）。評価者による透明感の評価は単位ブロックごとでは難しいため、顔の肌領域ごとに行う。この場合、同じ肌領域内の単位ブロックについては同じ透明感が対応づけられる。評価者による透明感の評価は直接評価者がクラウドサーバー１０２にアクセスして行わなくてもよい。たとえば、クラウドサーバー１０２は、評価者が利用可能な情報端末へ評価に必要な肌領域の画像のデータを送信してよい。評価者は、情報端末に表示された画像を見て透明感を評価し、評価結果を画像に関連付けて、情報端末からクラウドサーバー１０２へ送信してもよい。
　入力された透明感は、単位ブロックごとにシミ量、シワ量および輝度レベルのデータと対応づけられてデータベース５８に記録される（ステップＳ２７）。この手順を同じ肌領域内の全体単位ブロックについて行う（ステップＳ２８）。さらにまだ透明感を入力していない画像すべてについて、同様の手順によって透明感を評価し、データベース５８に記録する（ステップ２９）。
　すべての画像について透明感を評価したら、回帰分析演算部６０は、シミ量、シワ量および輝度レベルと透明感との相関関係を決定するために、これらの数値の重回帰分析を行い、回帰式の係数を求める（ステップＳ３０）。回帰式保持部６２は決定した回帰式を保持する。具体的には、回帰式の係数を記憶する（ステップＳ３１）。
　このようにして決定された回帰式の係数は、クラウドサーバー１０２の送信部５２によって、各官能評価装置１０１へ送信される。これにより、各官能評価装置１０１は、必要に応じて、回帰式を更新し、更新した回帰式で透明感を決定することができる。
　なお、本実施形態では、より精度よく特徴指標を算出するために偏光光を出射する光源を備えているが、表１を参照して説明したように、偏光光を持いなくても特徴指標を区別して算出し得る。偏光光を用いない場合には、本発明の官能評価装置は、たとえば、表示部と表示部側に位置するカメラとを備えたスマートフォンやタブレット型情報機器、ノートパソコンなどの携帯情報機器によっても実現することができる。この場合、図４に示す手順に従って肌の官能評価値を決定する評価方法を実行するプログラムが携帯情報機器に記憶され、携帯情報機器の演算部によってプログラムが実行されることによって、上述したように本発明を実施することができる。
　本実施形態の官能評価装置および官能評価値を決定する評価方法は、顔以外の例えば手肌の官能評価に用いてもよい。また本実施形態では、顔だけを評価対象にしているが、顔に加えて、胸元まで撮影を行い、首や胸元の官能評価値を測定してもよい。
　本願に開示された、官能評価装置および官能評価値を決定する評価方法は、肌の官能評価に好適に用いられる。
１０　　　撮像装置
１２　　　光源
１２Ａ　　第１光源
１２Ｂ　　第２光源
１４　　　表示装置
１６　　　タッチパネル
１８　　　制御装置
１８Ａ　　メモリ
１８Ｂ　　演算部
１８Ｃ　　通信部
２０　　　クラウドサーバー
２０Ａ　　データベース
２０Ｂ　　メモリ
２０Ｃ　　演算部
２０Ｄ　　通信部
２２　　　通信ネットワーク
２４　　　被検者
２４ｈ　　頭部
３２　　　撮像部
３４　　　肌領域抽出部
３６　　　特徴指標算出部
３８　　　送信部
４０　　　受信部
４２　　　官能評価値決定部
４４　　　表示データ生成部
４５　　　表示部
４６　　　制御部
４８　　　入力部
５２　　　送信部
５４　　　受信部
５６　　　官能評価値入力部
５８　　　データベース
６０　　　回帰分析演算部
６２　　　回帰式保持部
７０　　　メイン画面
７２　　　サブ画面
７２Ｌ　　左側
７２Ｒ　　右側
１０１　　官能評価装置
１０２　　クラウドサーバー

Claims (19)

  1. 　画像から肌の官能評価値を決定する評価方法であって、
    　（ａ）被検者の肌を含む画像を取得し、
    　（ｂ）前記画像から、肌領域を抽出し、
    　（ｃ）前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、
    　（ｄ）前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する、
    評価方法。
  2. 　前記ステップ（ｂ）において、前記肌領域を複数の単位ブロックに分割し、
    　前記ステップ（ｃ）および（ｄ）において、前記単位ブロックごとに、前記少なくとも２つの特徴指標を算出し、前記肌の官能評価値を決定し、
    　（ｅ）前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記単位ブロックの位置に関連づけて表示装置に表示する、
    請求項１に記載の評価方法。
  3. 　前記ステップ（ｂ）は、前記画像において、前記被検者の顔を検出し、
    　前記検出した顔の位置に基づき、前記画像上において、顔部品の領域を除外することによって前記肌領域を抽出する、
    請求項２に記載の評価方法。
  4. 　前記ステップ（ｅ）は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値に応じた色調または階調で前記単位ブロックの位置に関連づけて前記表示装置に表示する、
    請求項３に記載の評価方法。
  5. 　前記特徴指標は、前記肌のシミ、シワ、キメおよび毛穴、前記顔のほうれい線、前記単位ブロックにおける画素値の平均、分散および色相、前記肌の表面の反射率、水分、油分および色ムラからなる群から選ばれる１つである、請求項１から４のいずれかに記載の評価方法。
  6. 　前記官能評価値は前記肌の透明感、前記被検者の肌年齢、前記被検者の肌印象からなる群から選ばれる１つである請求項５に記載の評価方法。
  7. 　前記ステップ（ｄ）は、複数の被検者からあらかじめ測定された前記少なくとも２つの特徴指標と、前記複数の被検者の肌を評価して決定された官能評価値との相関関係に基づき、前記肌の官能評価値を決定する、請求項６に記載の評価方法。
  8. 　前記相関関係は、重回帰分析により求められる請求項７に記載の評価方法。
  9. 　前記算出された特徴指標または前記決定された官能評価値に関連する美容機器または化粧品に関する情報を前記表示装置にさらに表示する、請求項１から８のいずれかに記載の評価方法。
  10. 　被検者の肌を含む画像を取得する撮像部と、
    　前記画像から、肌領域を抽出する肌領域抽出部と、
    　前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出する特徴指標算出部と、
    　前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定する官能評価値決定部と
    を備えた官能評価装置。
  11. 　表示部をさらに備え、
    　前記肌領域抽出部は、前記肌領域を複数の単位ブロックに分割し、
    　前記特徴指標算出部は、前記単位ブロックごとに前記少なくとも２つの特徴指標を算出し、
    　前記官能評価値決定部は、前記単位ブロックごとに前記肌の官能評価値を決定し、
    　前記表示部は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記単位ブロックの位置に関連づけて表示する、
    請求項１０に記載の官能評価装置。
  12. 　肌領域抽出部は、前記画像において、前記被検者の顔を検出し、
    　前記検出した顔の位置に基づき、前記画像上において、顔部品の領域を除外することによって前記肌領域を抽出する、
    請求項１１に記載の官能評価装置。
  13. 　前記表示部は、前記単位ブロックごとに求めた肌の官能評価値を、前記官能評価値に応じた色調または階調で前記単位ブロックの位置に関連づけて表示する、
    請求項１２に記載の官能評価装置。
  14. 　前記特徴指標は、前記肌のシミ、シワ、キメおよび毛穴、前記顔のほうれい線、前記単位ブロックにおける画素値の平均、分散および色相、前記肌の表面の反射率、水分、油分および色ムラからなる群から選ばれる１つである、請求項１０から１３のいずれかに記載の官能評価装置。
  15. 　前記官能評価値は前記肌の透明感、前記被検者の肌年齢、前記被検者の肌印象からなる群から選ばれる１つである請求項１４に記載の官能評価装置。
  16. 　前記官能評価値決定部は、複数の被検者からあらかじめ測定された前記少なくとも２つの特徴指標と、前記複数の被検者の肌を評価して決定された官能評価値との相関関係に基づき、前記肌の官能評価値を決定する、請求項１５に記載の官能評価装置。
  17. 　前記相関関係は、重回帰分析により求められる請求項１６に記載の官能評価装置。
  18. 　前記表示部は、前記算出された特徴指標または前記決定された官能評価値に関連する美容機器または化粧品に関する情報をさらに表示する、請求項１０から１７のいずれかに記載の官能評価装置。
  19. 　撮像装置と、
    　記憶素子および演算素子を含む制御装置と
    　表示装置と
    　前記記憶素子に記録され、前記演算素子によって実行可能なように構成されたプログラムと
    を備え、
    　前記プロプログラムは、
    　（ａ）被検者の肌を含む画像を取得させ、
    　（ｂ）前記画像から、肌領域を抽出し、
    　（ｃ）前記肌領域において、前記画像における特徴を示す少なくとも２つの特徴指標を算出し、
    　（ｄ）前記算出された少なくとも２つの特徴指標に基づいて、肌の官能評価値を決定し、
    　（ｅ）前記決定した肌の官能評価値を前記表示装置に表示させる
    肌の官能評価装置。
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