专利名称：皮肤评价方法和皮肤评价设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种皮肤评价方法和一种皮肤评价设备。
背景技术：
通常许多人都希望具有健康和美丽的皮肤。为了实现人们变美丽的愿望，许多公司已经开发并销售了各种各样的化妆和美容器具。因为化妆和美容器具对一些人适用而对其他人不适用，所以有必要选择适合不同人的每种皮肤类型和当时的皮肤状况的美容方法，以便于充分发挥化妆和美容器具的作用。因此，判断皮肤状况是极为重要的。
皮肤(有时称为表皮)状况通常基于“纹理”进行评价。纹理是指分布在皮肤表面上的网状轮廓线，并且由较高部分的“皮丘”、皮丘之间的“皮沟”以及“发囊”构成。“皮肤的纹理”通常根据“纹理的细度”和“纹理形状”来评价。“细嫩的皮肤”是指均匀又美丽的皮肤起伏(relief)持续延绵的状况。此外，皮肤具有条纹的状况是“纹理扩散(run)”(也称为“纤维状皮肤”)。纹理形状齐整且没有条纹的状况是纹理形状良好的状况。
十年前，皮肤状况仅由化妆品公司的专家等判断。然而，在由专家进行的皮肤状况判断中，观察者的直觉判断是一种重要元素。因此，评价需要长期的熟练经验，并非每个人都可以简便地进行这种评价。为了解决这个问题，近年来设计了自动判断皮肤的皮肤判断设备。
例如，专利文献1提出了一种等级水平为皮肤不均匀度的皮肤判断方法，包括以下步骤(1)获取皮肤的RGB图像(彩色图像)，(2)将RGB转换成Lab图像，(3)计算低亮度区域相对于整个图像的面积或位置的变异系数(离差)，以及(4)使用该变异系数评价皮肤的不均匀度。
此外，专利文献2公开了一种测量方法，它测量每个单位面积的交叉点数量、以及在三个或多个皮沟在皮肤表面会聚的点是一个交叉点时每个交叉点的平均面积，并测量皮肤纹理的粗糙度。
专利文献1日本专利No.335198
专利文献2日本专利申请公开No.2001-170028发明内容本发明要解决的问题然而，在专利文献1中，假设要分析的皮肤图像具有比较好的质量，并且需要使用可获得彩色图像的比较昂贵的照相机。并且用以评价Lab图像中低亮度区域的阈值也是必需的。存在这样的问题如果不使用具有较少个体差异的比较昂贵的照相机，则难以设定该阈值。
在专利文献2中，需要进行线条的二进制化和细化。假设在常态下获得可设定二进制化阈值或皮肤图像的具有较少个体差异的照相机，因而有难以分析通过便宜计算机获得的低质量图像的问题。
为解决以上问题设计了本发明，并且其目的是提供一种皮肤评价方法和皮肤评价设备，它甚至在所获图像不清晰到一定程度的情形中、或者在使用了个体差异较大的图像获取设备的情形中都能评价皮肤状况。
解决问题的手段为了实现以上目的，本发明的皮肤评价方法分析所输入的皮肤图像的频率，并基于通过频率分析获得的皮肤图像的频率特征来判定皮肤状况。
此外，根据本发明的皮肤评价方法，皮肤图像的基频通过频率分析提取为频率特征，并且当基频超过预定阈值时，皮肤的状况可被判定为良好。本发明中的基频包括通过众所周知的频率分析以及零交叉方法等获得的基频，零交叉方法是一种简单的基频计算方法。
根据本发明的皮肤评价方法，当皮肤图像的频率分析分别在X方向和Y方向上进行时，提取皮肤图像在X方向和Y方向上的基频，计算X方向上的基频与Y方向上的基频的比率，并且当该比率在预定阈值范围内时，可将皮肤的状况判定为良好。
根据本发明的皮肤评价方法，可将二阶线性预测分析用作频率分析。
根据本发明的皮肤评价方法，可通过指纹传感器输入皮肤图像。
此外，本发明的皮肤评价设备包括图像输入装置，用于输入皮肤图像；频率分析装置，用于分析由图像输入装置输入的皮肤图像的频率；特征提取装置，用于提取通过频率分析装置的频率分析所获得的皮肤图像的频率特征；以及判定装置，用于根据通过特征提取装置所提取的频率特征判定皮肤的状况。
根据本发明的皮肤评价设备，特征提取装置将皮肤图像的基频提取为频率特征，并且当该基频超过预定阈值时，判定装置可判定皮肤的状况为良好。
此外，根据本发明的皮肤评价设备，频率分析装置分别在X方向和Y方向上分析皮肤图像的频率，特征提取装置提取皮肤图像在X方向和Y方向上的基频，并且提供了频率比计算装置，用于计算由特征提取装置所提取的X方向上的基频与Y方向上的基频的比率，并且当由频率比计算装置计算的比率在预定阈值范围内时，判定装置可将皮肤的状况判定为良好。
根据本发明的皮肤评价设备，频率分析装置可使用二阶线性预测分析。
根据本发明的皮肤评价设备，图像输入装置可由指纹传感器构成。
本发明的效果根据本发明的皮肤评价方法，分析所输入皮肤图像的频率，并基于通过分析该频率获得的皮肤图像的频率特征判定皮肤的状况。这种频率特征甚至在所输入的皮肤图像不清晰时也可获得。因此，皮肤的状况可不取决于所输入皮肤图像的质量而评价。
根据本发明的皮肤评价方法，基频可被提取为频率特征。基频较高时皮肤状况良好的相关性，即纹理细密得到确认，从而皮肤的状况可根据基频来量化和判定。
根据本发明的皮肤评价方法，当获得X方向上基频与Y方向上基频的比率时，可计算皮肤的纹理扩散，并通过基于纹理形状的扩散度评价皮肤的状况。特别地，通过评价纹理扩散度以及纹理的细度，可更精确地评价皮肤。
根据本发明的皮肤评价方法，将二阶线性预测分析用作频率分析，皮肤可通过在声音和指纹授权领域中众所周知的一种技术来评价。
根据本发明的皮肤评价方法，皮肤图像可通过使用指纹传感器输入，并且在该情形中，与通过照相机成像的情形不同，使皮肤和照相机镜头之间的成像距离保持恒定的机构、聚焦的工作等是不必要的。结果，可简便地获取要评价的皮肤图像。
根据本发明的皮肤评价设备，分析所输入皮肤图像的频率，并基于通过分析该频率获得的皮肤图像的频率特征判定皮肤的状况。这种频率特征甚至在所输入的皮肤图像不清晰时也可获得。因此，皮肤的状况可不取决于所输入皮肤图像的质量而评价。
根据本发明的皮肤评价设备，基频可被提取为频率特征。基频较高时皮肤状况良好的相关性，即纹理细密得到确认，从而皮肤的状况可根据基频来量化和判定。
根据本发明的皮肤评价设备，当获得X方向上基频与Y方向上基频的比率时，可计算皮肤的纹理扩散，并通过基于纹理形状的扩散度评价皮肤的状况。特别地，通过评价纹理扩散以及纹理的细度，可更精确地评价皮肤。
根据本发明的皮肤评价设备，当将二阶线性预测分析用作频率分析时，皮肤可通过在声音和指纹授权领域中众所周知的一种技术来评价。
根据本发明的皮肤评价设备，皮肤图像可通过使用指纹传感器输入，并且在该情形中，与通过照相机成像的情形不同，使皮肤和照相机镜头之间的成像距离保持恒定的机构、聚焦的工作等是不必要的。结果，可简便地获取要评价的皮肤图像。
图1是移动电话1的外观视图；图2是示出移动电话1的电气构造的框图；图3是示出皮肤评价过程的流程图；图4是示出由指纹传感器输入的皮肤图像样本和从该皮肤图像中切下的小区域的说明性示图；图5是示出从皮肤图像提取的基频的示图；图6是示出皮肤图像的样本和基频的说明性示图；图7是示出当获得纹理扩散的等级水平时皮肤图像的样本和基频的说明性示图；图8是示出显示皮肤评价的判定结果的显示屏样品的说明性示图。
标号说明1 移动电话2 显示屏11 指纹传感器21 CPU22 RAM20 控制部分30 非易失性存储器100 皮肤图像101 小区域
具体实施例方式
以下参照
其中应用本发明的一个实施例。在以下实施例中，通过计算机执行本发明的皮肤评价方法的程序被安装在具有指纹传感器的移动电话上，并且该移动电话被操作为本发明的皮肤评价设备。说明本实施例的概况。装入移动电话的皮肤评价程序被激活，操作者使装入移动电话的指纹传感器读取皮肤图像，所输入的皮肤图像的皮肤状况通过皮肤评价程序来评价，且结果被显示在显示屏上。
移动电话的构造参照图1和2进行说明。图1是移动电话1的外观视图。图2是示出移动电话1的电气构造的框图。
如图1所示，移动电话1设置有显示屏2、十按键输入部分3、滚轮指针4、电话呼叫开始按钮5、电话呼叫结束按钮6、话筒7、扬声器8、功能选择按钮9和10、作为图像输入装置的指纹传感器11、以及天线12(参见图5)。十按键输入部分3、滚轮指针4、电话呼叫开始按钮5、电话呼叫结束按钮6、以及功能选择按钮9和10构成按键输入部分38(参见图2)。
指纹传感器11可以是电容类传感器、光学传感器、热敏类传感器、电场类传感器、扁平型传感器或线型传感器，只要该传感器可获得指纹图像的一部分或全部作为指纹信息即可。在本实施例中，使用了线型传感器，并且操作者握住移动电话1并沿皮肤移动指纹传感器11从而由指纹传感器11读取皮肤图像。
如图2所示，移动电话1设置有模拟前端36，它放大来自话筒7的声音信号以及从扬声器8输出的声音；声音编解码器部分35，它将由模拟前端36放大的声音信号转换成数字信号，并将从调制解调器部分34接收的数字信号转换成模拟信号从而该数字信号可被模拟前端36放大；调制解调器部分34，它执行调制和解调；以及传送/接收部分33，它放大和检测由天线12接收的电波，并基于从调制解调器部分34接收的信号来调制和放大载波信号。
此外，移动电话1设置有控制部分20，它控制整个移动电话1，并且该移动部分20包含CPU 21、暂时将数据存储其中的RAM 22、以及时钟功能部分23。RAM 22被用作下文所述过程中的工作区域以及存储区域，诸如准备了存储从指纹传感器11获得的转换成密度值的皮肤轮廓线的区域，以及存储下文所述过程中的计算结果的区域。控制部分20连接到输入字符等的按键输入部分38、显示屏2、指纹传感器11、非易失性存储器30、以及产生铃声警报的旋律发生器32。旋律发生器32连接到输出从旋律发生器32产生的铃声警报的扬声器37。非易失性存储器30设置有存储要由控制部分20的CPU 21执行的各种程序的区域、存储各种初始设置值的区域、存储各种预定阈值的区域等。
接着，以下参照图3到8说明要在具有以上构造的移动电话1中执行的皮肤评价过程。图3是示出皮肤评价过程的流程的流程图。图4是示出由指纹传感器输入的皮肤图像的样本和从该皮肤图像切下的小区域。图5是示出从皮肤图像中提取的基频的示图。图6是示出皮肤图像的样本和基频的说明性示图。图7是示出当获得纹理扩散的等级水平时皮肤图像的样本和基频的说明性示图。图8是示出显示皮肤评价的判定结果的显示屏样品的说明性示图。
如图3所示，当皮肤评价过程开始时，获得从指纹传感器11输入的如图4所示的皮肤图像100(S1)。如图4所示，对于本实施例中获得的皮肤图像的大小，宽度为224像素，而高度是任意的(H像素)。为了从所获皮肤图像中选择评价对象，切下其级别值最大的小区域101(S3)。在此所切下的小区域的大小是128像素x 128像素。但是大小并不仅限于此。获取所切下的小区域的基频()(S5)。基频通过使用二阶线型预测分析的以下方法获得。
在S3切下的小区域图像的X方向上波形Fi，j的各条线都乘以汉明(Hamming)窗口，如以下公式(1)表达，从而获得Hi，j。此时，i＝0，1，...，N-1M表示y方向上的像素(在本实施例中为128)，而N是x方向上的像素(本实施例中为128)。
Hi,j=
]>自相关系数ri，1和ri，2基于所获Hi，j根据以下公式(2)获得。
ri,1=Σj=0N-2Hi,jHi,j+1Σj=0N-1Hi,jHi,j---(2)]]>ri,2=Σj=0N-3Hi,jHi,j+2Σj=0N-1Hi,jHi,j]]>线性预测系数αi，0和αi，1基于自相关系数ri，1和ri，2根据以下公式(3)获得。
αi,0αi,1=1ri,12-1ri,1(1-ri,2)ri,2-ri,12---(3)]]>最后，从0标准化到∏的标准化谐振频率fi基于线性预测系数αi，0和αi，1根据以下公式(4)计算。
fi=-tan-14αi,1-αi,02αi,0---(4)]]>因为x方向上的基频fi根据公式(2)到(4)计算，所以类似地线性预测系数αj，0和αj，1基于自相关系数ri，1和ri，2获得，并计算标准化谐振频率fj从而获得y方向上的基频。用这种方式获得的基频如图5所示。
尽管基频是通过二阶线性预测分析获得的，但可直接使用根据公式(2)获得的自相关系数，从而计算基频。此外，基频可通过使用广泛用作简单频率分析的零交叉方法来计算。在使用零交叉方法的情形中，基频应当是零交叉数，该零交叉数通过对皮肤图像的某一行像素超过先前在实验中获得的阈值或固定值的数量进行计数而计算。当零交叉数较大时，基频较高。
存在相关性当皮肤图像的纹理越细时，用以上方法获得的基频变得越高，并且当皮肤图像的纹理越粗时，用以上方法获得的基频变得越低。当获得在本实施例中计算的128行基频的总数时，该总值被用作纹理细度的等级水平，因为当总值较大时纹理较细，而当总值较小时纹理较粗。X方向上基频fx(i)和y方向上基频fy(i)的总值S根据以下公式(5)计算(S7)。
S=(Σi=0127fx(i)+Σi=0127fy(i))/2---(5)]]>在公式(5)中，等级水平是x方向上的基频和y方向上的基频的总数，但该等级水平只可通过x方向的基频或y方向的基频来计算。
然后，纹理细度通过使用在S7获得的纹理的等级水平来评价。在本实施例中，皮肤纹理细度的评价被分成三个等级，并准备两个阈值。例如，第一个阈值被设置成60，而第二个阈值被设置成40。当纹理的等级水平不小于较高的第一阈值时皮肤具有细密纹理，即皮肤状况为良好，而当纹理的等级水平在阈值1和2之间时皮肤处于中等状况，并且当纹理的等级水平小于第二阈值时皮肤不太细密，即皮肤需要皮肤护理。
判定等级水平是否不小于第一阈值(S9)。当纹理等级水平不小于第一阈值时(在S9为是)，则纹理细度的评价被判定为“良好”，且该评价被暂时存储在RAM22中(S11)。评价为“良好”的皮肤图像和纹理的等级水平之间的关系为例如图6中的数据01、02、03和04。在所有数据中，纹理等级水平S超过60，并且从皮肤图像的目测中发现纹理状况良好。
当纹理的等级水平不是第一阈值或以上(在S9为否)时，判定纹理等级水平是否是第二阈值或以上(S13)。当纹理的等级水平不是第二阈值或以上(在S13为是)时，纹理细度的评价被判定为“中等”，且该评价被暂时存储在RAM 22中(S15)。评价为“中等”的皮肤图像和纹理等级水平S之间的关系为例如图6中的数据05、06和07。在所有数据中，纹理等级水平S在40和60之间。当目测该皮肤图像时，不能说该纹理状况良好，也不能说该纹理粗糙。
当纹理等级水平不是第二阈值或以上时(在S13为否)，与细度相关的评价被判定为“有缺陷的”，且该评价被暂时存储在RAM 22中(S17)。评价为“有缺陷”的皮肤图像和纹理等级水平S之间的关系为例如图6中的数据08、09、10、11和12。在所有数据中，纹理等级水平S在小于40，且在目测该皮肤图像时发现纹理粗糙。如上可见，皮肤状况和等级水平S之间有相关性。
然后，评价纹理形状。通过计算在S3获得的受检图像x方向上的基频与y方向上基频的比率，来进行纹理形状的评价。当y方向上的基频比x方向上的基频高时，纹理横向扩散。例如，在图7的皮肤图像110和111中，y方向上的基频Sy的值大于x方向上的基频Sx，并且可从该图像中观察到纹理横向扩散。另一方面，当基频Sy的值小于x方向上的基频Sx时，纹理易于纵向扩散。通过使用该属性用于判定纹理扩散的等级水平根据以下公式(6)获得(S19)。
Na＝MAX(Sx，Sy)/MIN(Sx，Sy) (6)通过公式(6)计算的等级水平Na是x方向上基频与y方向上基频的比率。当N≈1时，该纹理状况良好。当Na＞＞1时，可判定该纹理扩散。
然而，在该方法中，当扩散方向具有接近于45°的倾斜时，Sx和Sy获得相似的值，因而难以检测扩散。为便于避免该问题，可再次根据通过旋转切下图像获得的图像获取纹理间距的比率。旋转后的图像可以只是45°旋转图像，或者是例如22.5°、45°或67.5°旋转图像，以便于提高准确度。
因此，在S19计算了原始图像的扩散等级水平之后，判定是否结束了旋转图像以便于判定扩散的过程(S21)。步骤S23、S25和S19根据要旋转图像的数量重复。当用于判定扩散的图像旋转过程尚未结束时(在S21为否)，受检皮肤图像如图7所示旋转预定角度，从而获得旋转图像112(S23)。然后，根据旋转图像112计算x方向和y方向上的基频(S25)。图7中的图像113示出根据旋转图像计算的基频。
然后，序列返回S19，且旋转该角度的图像的等级水平Na根据公式(6)获得。再次判定对所有旋转图像的预定处理是否已结束(S21)。获取所有旋转图像的等级水平Na(在S21为是)，再次根据以下公式(7)基于原始图像的等级水平N0和全部旋转图像的等级水平来计算等级水平(S29)。例如，在旋转图像为22.5°、45°和67.5°的情形中，计算是基于N0、N22.5、N45和N67.5的。
N＝MAX(N0，N22.5，N45，N67.5) (7)在公式(7)中，从相应图像获得的等级水平Na的最大值被采用为纹理扩散的等级水平N，但等级水平N通过获取各等级水平Na的平均值和总值来计算。当从N0、N22.5、N45和N67.5中获得最大值时，4个点之间的间隔通过高斯窗口等插值，从而改进N的计算准确度。当皮肤评价过程由处理速度足够高的计算机进行时，图像例如每1°旋转一次，从而改进N的计算准确度。
然后，通过使用在S29获得的纹理扩散的等级水平来评价纹理形状。在本实施例中，皮肤的纹理形状的评价包括两级评价，从而纹理状况良好或纹理扩散。因为在S29获得的等级水平是x方向上基频与y方向上基频的比率，所以判定等级水平是否为近似值1(S31)。当等级水平是近似值1时(在S31为是)，纹理形状的评价为“状况良好”，且该评价暂时存储在RAM 22中(S33)。当等级水平不是近似值1时(在S31为否)，纹理形状的评价为“扩散”，且该评价暂时存储在RAM22中(S35)。
纹理的细度和纹理形状通过以上过程评价，并且由于评价被存储在RAM 22中，两个评价结果都被调用，并且图8所示的结果显示屏被显示在移动电话1的显示屏2上(S37)。图8示出纹理细度为中等且纹理形状状况良好的示例。像该显示屏一样，可添加用于执行综合性评价的过程，其中纹理细度和纹理形状的评价被归纳。在本实施例中，综合性评价被显示为三段式评价，包括A(良好)、B(中等)和C(有缺陷需要护理)。
根据用作本实施例的皮肤评价设备的移动电话1，计算由指纹传感器11读取的图像的基频，从而判定纹理细度。此外，计算皮肤图像x方向上的基频与y方向上的基频的比率以判定纹理形状。因为即使皮肤图像不清晰也可计算基频，所以在没有诸如昂贵照相机的设备的情况下也可简单地评价皮肤状况。因为该过程的负载比较轻，所以即使当程序被结合到类似于CPU能力不太高的手机的设备中时，该过程也可适当地高速执行。
在以上实施例中，执行用于在图3中流程图的S5计算基频的过程的CPU 21用作本发明的频率分析装置。此外，执行用于在图3中流程图的S7计算纹理等级水平的过程的CPU 21用作本发明的特征提取装置。此外，执行用于在图3中流程图的S9和S13判定纹理细度的过程、并执行S31判定纹理形状的过程的CPU 21用作本发明的判定装置。执行用于在图3中流程图的S19计算扩散等级水平的过程的CPU 21用作本发明的频率比率计算装置。
在以上实施例中，用于允许计算机执行本发明的皮肤评价方法的程序被结合到移动电话中，从而移动电话用作皮肤评价设备。然而，本发明的实施例并不小于以上构造，并且程序可被读取为个人计算机的应用程序以便于执行。此外，皮肤图像不仅通过指纹传感器输入，而且通过照相机成像。
权利要求
1.一种皮肤评价方法，它包括分析所输入皮肤图像的频率，以及基于所述频率分析所获得的所述皮肤图像的频率特征判定皮肤的状况。
2.如权利要求1所述的皮肤评价方法，其特征在于，所述皮肤图像的基频通过频率分析被提取为频率特征，并且当所述频率特征超过预定阈值时，皮肤的状况被判定为良好。
3.如权利要求1或2所述的皮肤评价方法，其特征在于，在X方向和Y方向上执行所述皮肤图像的频率分析，并提取所述皮肤图像在X方向和Y方向上的基频，计算X方向上基频与Y方向上基频的比率，并且当所述比率在预定阈值范围内时，皮肤的状况被判定为良好。
4.如权利要求1-3中的任一项所述的皮肤评价方法，其特征在于，二阶线性预测分析法被用作频率分析。
5.如权利要求1-4中的任一项所述的皮肤评价方法，其特征在于，所述皮肤图像由指纹传感器输入。
6.一种皮肤评价设备，包括图像输入装置，用于输入皮肤图像；频率分析装置，用于分析通过所述图像输入装置输入的皮肤图像的频率；特征提取装置，用于提取通过所述频率分析装置的频率分析获得的皮肤图像的频率特征；以及判定装置，用于基于由所述特征提取装置提取的频率特征判定皮肤的状况。
7.如权利要求6所述的皮肤评价设备，其特征在于，所述特征提取装置将所述皮肤图像的基频提取为频率特征，当所述基频超过预定阈值时，所述判定装置判定皮肤的状况为良好。
8.如权利要求6或7所述的皮肤评价设备，其特征在于，所述频率分析装置在X方向和Y方向上分析所述皮肤图像的频率；所述特征提取装置提取皮肤图像在X方向和Y方向上的基频；并且还包括一频率比率计算装置，用于计算由所述特征提取装置所提取的X方向上的基频与Y方向上的基频的比率；以及其中所述判定装置在所述频率比率计算装置计算出的比率在预定阈值范围之内时判定皮肤的状况为良好。
9.如权利要求6-8中的任一项所述的皮肤评价装置，其特征在于，所述频率分析装置使用二阶线性预测分析法。
10.如权利要求6-9的任一项所述的皮肤评价装置，其特征在于，所述图像输入装置是指纹传感器。
全文摘要
从指纹传感器输入(S1)的图像的一部分被切开(S3)，并且通过使用二阶线性预测分析计算基频(S5)。计算基频在x方向和y方向上的总值S以便于用作纹理细度的等级水平(S7)。所准备的阈值与在S7获得的等级水平S作比较，并且分三个等级评价皮肤状况的纹理细度(S9到S17)。此外，计算受检图像x方向上的基频与y方向上基频的比率以便于用作与纹理扩散相关的等级水平(S19)。类似的等级水平通过旋转图像获得，并且纹理扩散基于等级水平被判定成两个等级(S31到S35)。判定纹理细度和纹理扩散的结果被显示在显示屏上(S37)。
文档编号A61B5/107GK1942137SQ20058001153
公开日2007年4月4日 申请日期2005年2月28日 优先权日2004年12月27日
发明者竹内英世, 保黑政大, 吉岭达树 申请人:株式会社Dds