JP7679929B2 - Method for generating data for human skin tactile sensation, device for generating data for human skin tactile sensation, method for evaluating human skin tactile sensation, device for evaluating human skin tactile sensation, device for presenting human skin tactile sensation, and method for presenting human skin tactile sensation - Google Patents
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Description
本発明は、人肌触感用データ生成方法、人肌触感用データ生成装置、人肌触感評価方法、人肌触感評価装置、人肌触感呈示装置、及び人肌触感呈示方法に関する。The present invention relates to a method for generating data for human skin tactile sensation, a device for generating data for human skin tactile sensation, a method for evaluating human skin tactile sensation, a device for evaluating human skin tactile sensation, and a method for presenting human skin tactile sensation.
人肌の評価方法として、従来から、肌を撮影しその皮膚表面のパターンを画像解析することで、見た目の肌の状態を評価することが知られている。 A conventional method for evaluating human skin is to photograph the skin and perform image analysis of the skin surface pattern to evaluate the apparent skin condition.
近年、化粧品の分野では、複数の人が肌の状態を共有できる触感デバイスが望まれているが、従来のように皮膚の2次元のパターンの画像解析をするだけでは、画像から加速度情報(振動)に変換することは想定されておらず、人が共有できる肌の触感を再現することは難しかった。In recent years, in the cosmetics field, there has been a demand for tactile devices that allow multiple people to share their skin condition. However, conventional methods that simply analyze images of two-dimensional skin patterns do not anticipate converting the images into acceleration information (vibrations), making it difficult to reproduce a skin feel that can be shared by multiple people.
一方、同じ素材でも違った質感を呈示するために、接触素材に深さ方向の振動を加えることで、指先で素材を触れる際の触感を変化させることができる触感再現デバイスが提案されている(例えば、非特許文献1)。On the other hand, in order to present different textures even with the same material, a tactile sensation reproduction device has been proposed that can change the tactile sensation when touching a material with a fingertip by applying depth-wise vibrations to the contact material (for example, non-patent document 1).
しかし、非特許文献1では、表面が変化しない硬い接触素材について検討されているが、肌の場合は素材自体が変形する柔らかさや粘弾性があるため、変化しない接触素材に対する振動による触感の再現を肌モデルに対して適用すると、再現した触感に誤差が生じてしまう。However, while
また、非特許文献2では、指で感じる柔らかい肌の触感を分析するため、指と人工皮膚モデルの摩擦について考察し、指と、接触対象となる人工皮膚モデルの表面硬度の大小により、接触面積と垂直抗力の変化の傾向が異なることが示されている。In addition,
さらに、特許文献1では、化粧料が塗布された肌を評価するため、評価基準として、指で肌に触れた際の振動を振動センサで計測し、化粧料の塗布触感の官能評価と計測した振動の周波数変化とを対応づけて関係性を予め構築しておくことが提案されている。Furthermore,
ここで、非特許文献2の摩擦の技術を、肌の触感の再現に適用しようとすると、指と接触対象との表面硬度の大小で場合分けしなければならず、人はそれぞれ指先の表面硬度が異なるため、複数の人の間で様々な肌の触感を共有させることは難しかった。Here, if one were to apply the friction technology in
また、特許文献1の方法では、振動センサを用いて指で実際に肌に触れた際の振動を評価基準のサンプルとして収集したが、収集した振動は、触れる人の特性(指の硬さや触り方)の影響が出てしまうおそれがあった。
In addition, in the method of
そこで、本発明は上記事情に鑑み、人肌に触れることなくかつ特別な触感センサを用いることなく人肌の情報を収集し、触れる人の特性による誤差を最小限にできる、複数の人で共有可能な人肌触感用データを生成する、人肌触感用データ生成方法を提供することを目的とする。In view of the above circumstances, the present invention aims to provide a method for generating human skin tactile data that collects information on human skin without touching the skin or using a special tactile sensor, minimizes errors due to the characteristics of the person touching the skin, and generates human skin tactile data that can be shared by multiple people.
上記課題を解決するため、本発明の一態様では、
人肌又は肌モデルである肌の画像を取得する工程と、
取得した前記肌の画像を用いて、前記人肌又は肌モデルに触れたときに生じる振動として推定される人肌触感用データを生成する工程と、を有する
人肌触感用データ生成方法、を提供する。
In order to solve the above problems, in one aspect of the present invention,
acquiring an image of skin, the image being human skin or a skin model;
and generating human skin tactile data estimated as vibrations generated when touching the human skin or a skin model, using the acquired skin image.
一態様によれば、複数の人で共有可能な人肌触感用データを生成する人肌触感用データ生成方法において、人肌に触れることなくかつ特別な触感センサを用いることなく人肌の情報を収集し、触れる人の特性による誤差を最小限にできる。According to one aspect, in a method for generating human skin tactile data that generates human skin tactile data that can be shared by multiple people, human skin information can be collected without touching the skin or using a special tactile sensor, minimizing errors due to the characteristics of the person touching it.
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。下記、各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。Hereinafter, a description will be given of an embodiment of the present invention with reference to the drawings. In the following drawings, the same components are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations may be omitted.
本発明は、人肌触感用データ生成方法、即ち、人肌触感をレンダリング(rendering)する(表現する、再現する、再生する、呈示する)データの生成方法に関する。また、本発明は、該人肌触感用データ生成方法を用いた、人肌触感用データ生成装置、人肌触感評価方法、人肌触感評価装置、人肌触感呈示装置、及び人肌触感呈示方法に関する。The present invention relates to a method for generating data for human skin tactile sensation, i.e., a method for generating data for rendering (representing, reproducing, regenerating, presenting) the tactile sensation of human skin. The present invention also relates to a device for generating data for human skin tactile sensation, a method for evaluating the tactile sensation of human skin, a device for presenting the tactile sensation of human skin, and a method for presenting the tactile sensation of human skin, which use the method for generating data for human skin tactile sensation.
本明細書における、「人肌触感」とは、人間の肌(皮膚)を、指や掌等でなでたり擦ったりして触れたときに、指や掌に感じられる感覚を意味している。In this specification, "human skin feel" refers to the sensation felt by the fingers or palm when touching human skin by stroking or rubbing it with the fingers or palm.
<人肌触感用データ生成方法>
図1は、本発明の人肌触感用データ生成方法を示す概略フローである。
<Method of generating data for human skin texture>
FIG. 1 is a schematic flow diagram showing a method for generating human skin tactile data according to the present invention.
図1に示すように、本発明の人肌触感用データ生成方法では、まず、ステップS1で、肌の画像を取得する(画像取得工程)。画像を取得する「肌」には、実際の人肌に加えて、肌レプリカ(人肌の表面の凹凸を再現した硬質の人工皮膚)、人肌ゲル(人肌の表面及び柔らかさを表現した軟質の人工皮膚)等の肌モデルも含まれる。また、実際の人肌は、素肌であってもよいし、あるいは特定の化粧料を塗布した後の肌であってもよい。As shown in Figure 1, in the human skin tactile data generation method of the present invention, first, in step S1, an image of skin is acquired (image acquisition process). The "skin" from which an image is acquired includes not only actual human skin, but also skin models such as skin replicas (hard artificial skin that reproduces the unevenness of the surface of human skin) and human skin gel (soft artificial skin that expresses the surface and softness of human skin). In addition, the actual human skin may be bare skin, or it may be skin after a specific cosmetic product has been applied.
また、画像を取得する手段としては、後述する第1実施例では、3次元画像が取得できる3次元撮影手段であり、第2実施例では、2次元画像が取得できる2次元撮影手段である。また、変形例として、UV2次元画像を撮影可能な2次元撮影手段、光干渉2次元画像を撮影可能な2次元撮影手段、焦点を調整した2次元撮影手段であってもよい。 The image acquisition means is a three-dimensional imaging means capable of acquiring a three-dimensional image in the first embodiment described below, and is a two-dimensional imaging means capable of acquiring a two-dimensional image in the second embodiment described below. As a modified example, it may be a two-dimensional imaging means capable of acquiring a two-dimensional UV image, a two-dimensional imaging means capable of acquiring a two-dimensional optical interference image, or a two-dimensional imaging means with an adjusted focus.
そして、ステップS2で、取得した肌の画像を用いて、人肌触感用データを生成する(データ生成工程)。Then, in step S2, the acquired skin image is used to generate data for human skin feel (data generation process).
ここで、人肌触感用データとは、肌(人肌又は肌モデル)に触れたときに生じる振動として推定される、指や掌当に感じられる触感データである。また、人肌触感用データは、触感を呈示する際の仮想テクスチャの元データとなる振動データ(呈示用データ(再現用データ、表現用データ、レンダリングされたデータともいう))であるとともに、評価の際に評価基準等との比較に使用される比較用データである。 Here, human skin tactile data refers to tactile data felt on the fingers or palm, estimated as the vibrations that occur when touching skin (human skin or a skin model). Human skin tactile data is vibration data (presentation data (also called reproduction data, expression data, or rendered data)) that serves as the source data for the virtual texture when presenting the tactile sensation, and is also comparison data used for comparison with evaluation criteria, etc., during evaluation.
本発明では、ステップS2のデータ生成工程の詳細として、第1実施例、第2実施例及び変形例について説明する。下記、図1の人肌触感用データ生成方法を実現可能な装置の一例について説明する。In the present invention, the details of the data generation process of step S2 will be described in the first embodiment, the second embodiment, and a modified example. Below, an example of an apparatus capable of realizing the human skin tactile data generation method of FIG. 1 will be described.
<第1実施例の人肌触感用データ生成装置>
図2は、本発明の第1実施例に係る人肌触感用データ生成装置の機能ブロック図である。
<First embodiment of the human skin tactile data generating device>
FIG. 2 is a functional block diagram of a human skin tactile data generating device according to a first embodiment of the present invention.
図2に示すように、第1実施例に係る人肌触感用データ生成装置100は、画像取得部である3次元撮影手段1と、データ生成部である情報処理装置2とを備えている。As shown in FIG. 2, the human skin tactile
3次元撮影手段1は、人肌又は肌モデルである肌の画像を取得する。本実施例では、3次元撮影手段1は、3次元顕微鏡(例えばレーザー生体顕微鏡)、超音波断面画像装置等、3Dカメラ等の、生体の肌又は人工の肌モデルである肌の3次元画像が撮影できる手段である。The three-dimensional imaging means 1 acquires an image of human skin or skin that is a skin model. In this embodiment, the three-dimensional imaging means 1 is a means capable of capturing a three-dimensional image of a living body's skin or skin that is an artificial skin model, such as a three-dimensional microscope (e.g., a laser biomicroscope), an ultrasonic cross-sectional imaging device, or a 3D camera.
情報処理装置2は、取得した肌の画像を用いて、人肌又は肌モデルに触れたときに生じる振動として推定される人肌触感用データを生成する。情報処理装置2は、例えば、所定のソフトがインストールされたPC(personal Computer)や、専用の3次元皮膚画像解析装置である。The
そして、本実施例に係る情報処理装置2は、表面粗さ情報取得部21と、加速度情報変換部22と、人肌触感用データ出力部23(以降、単に出力部とする)とを実行可能に有している。The
表面粗さ情報取得部21は、肌の画像から、肌の表面粗さ情報を取得する。詳しくは、表面粗さ情報取得部21は、肌の3次元画像から各位置における肌の表面粗さ(肌断面上の高さ)を抽出する表面粗さ抽出部211と、所定の直線上の各位置における表面粗さ(肌断面上の高さ)の情報をつなげた変位曲線を取得する変位曲線取得部212を有している。The surface roughness
加速度情報変換部22は、表面粗さ情報取得部21で取得した肌の表面粗さ情報を、加速度情報に変換する。加速度情報変換部22は、変位スペクトル変換部221と、加速度スペクトル変換部222と、加速度情報補正部223とを有している。これらの機能の詳細は、後述の図3とともに後述する。The acceleration
出力部23は、加速度情報変換部22で算出した加速度情報を、人肌触感用データ(人肌表現用データ)として設定して出力する。The
なお、図2では、表面粗さ情報取得部21と、加速度情報変換部22と、出力部23の機能を、1つの情報処理装置2で実現する構成を示したが、これらの演算機能を、2つ以上の情報処理装置を用いて実行してもよい。
Note that Figure 2 shows a configuration in which the functions of the surface roughness
(第1実施例のデータ生成工程)
図2に示す情報処理装置2で実行可能なデータ生成工程の詳細について、図3~図9を用いて説明する。図3は、第1実施例に係るデータ生成工程の詳細フローである。
(Data Generation Process in the First Example)
Details of the data generation process executable by the
図1の情報処理装置2は、データ生成工程として、肌の画像から肌の表面粗さ情報を取得する工程(S21、S22)と、肌の表面粗さ情報を加速度情報に変換する工程(S23、S24、S25)と、加速度情報を人肌触感用データに設定する工程(S26)と、を実行可能である。The
ここで、本願の発明者らは、20代を模した人肌ゲルのサンプルA、40代を模した人肌ゲルのサンプルB、70代を模した人肌ゲルCを用いて、人肌触感用データを生成した。図4~図9は各工程の段階で生成されるデータを示している。Here, the inventors of the present application generated data for human skin feel using sample A of human skin gel simulating a person in their 20s, sample B of human skin gel simulating a person in their 40s, and sample C of human skin gel simulating a person in their 70s. Figures 4 to 9 show the data generated at each stage of the process.
なお、サンプルA,B,Cとなる人肌ゲルとは、肌の所定の状態を模した皮膚モデル(人工皮膚)の一例であって、人肌そっくりの柔らかさを表現する超軟質ウレタン樹脂である。以下演算で使用した人肌ゲルは、バイオスキン(登録商標)(ビューラックス社製)であった。 The human skin gels used in samples A, B, and C are an example of a skin model (artificial skin) that mimics a specific skin condition, and are made of ultra-soft urethane resin that is as soft as human skin. The human skin gel used in the following calculations was Bioskin (registered trademark) (manufactured by Bealux).
詳しくは、本実施例において図1に示す肌の画像を取得する工程では、図2に示す3次元撮影手段1の一例であるレーザー顕微鏡で、肌の画像として、人肌又は肌モデルの表面の3次元画像を取得している。 In more detail, in the process of acquiring the skin image shown in Figure 1 in this embodiment, a three-dimensional image of the surface of human skin or a skin model is acquired as the skin image using a laser microscope, which is an example of a three-dimensional imaging means 1 shown in Figure 2.
以下、画像を取得するレーザー顕微鏡の一例として、レーザー走査により試料表面の特定領域の3次元画像を取得する3次元計測顕微鏡(VR-3100、キーエンス)を用いて、それぞれ人肌ゲル上において、横24mm、縦18mmの範囲の3次元画像を取得した。図4(a)は、人肌ゲルのサンプルA上の撮影領域と水平中心線を示す図である。水平中心線は、3次元画像に情報として含まれる断面高さから抽出できる、所定の位置の直線の一例である。 Below, as an example of a laser microscope for acquiring images, a 3D measuring microscope (VR-3100, Keyence) that acquires 3D images of specific areas of a sample surface by laser scanning was used to acquire 3D images of an area of 24 mm wide and 18 mm long on the human skin gel. Figure 4(a) shows the photographed area and horizontal centerline on human skin gel sample A. The horizontal centerline is an example of a straight line at a specified position that can be extracted from the cross-sectional height information contained in the 3D image.
ここで取得した3次元画像では、色に応じて、肌断面の各位置の高さの情報がわかる。例えば、図4(b)は、20代を模した人肌ゲルAの3次元画像であり、図5(a)は、40代を模した人肌ゲルBの3次元画像であり、図6(a)は、70代を模した人肌ゲルCの3次元画像である。ここで、図中、白色部分は、肌表面位置(肌断面上の高さ)が高いことを示し、灰色の部分は肌表面位置が中程度であることを示し、黒い部分は肌表面位置が低いこと、即ち、凹んでいることを示している。In the three-dimensional image acquired here, height information for each position on the skin cross section can be seen depending on the color. For example, Fig. 4(b) is a three-dimensional image of human skin gel A simulating a person in their 20s, Fig. 5(a) is a three-dimensional image of human skin gel B simulating a person in their 40s, and Fig. 6(a) is a three-dimensional image of human skin gel C simulating a person in their 70s. Here, in the figures, white parts indicate a high skin surface position (height on the skin cross section), gray parts indicate a medium skin surface position, and black parts indicate a low skin surface position, i.e., concave.
このように3次元画像の色を位置毎に抽出することで、ステップS21において、肌の3次元画像から、各位置における肌断面上の高さ、即ち、肌の各位置での表面粗さを抽出する。By extracting the color of the three-dimensional image for each position in this manner, in step S21, the height on the skin cross section at each position is extracted from the three-dimensional image of the skin, i.e., the surface roughness at each position of the skin.
図4(b)と、図5(a)と、図6(a)の図の左のスケールバーを参照すると、図4(b)に示す20代を模した人肌ゲルAでは、肌表面位置は-0.037mm~+0.045mmの範囲にあり、図5(a)に示す40代を模した人肌ゲルBでは、肌表面位置は-0.048mm~+0.049mmの範囲にあり、図6(a)に示す70代を模した人肌ゲルCでは、肌表面位置は-0.124mm~+0.11mmの範囲にある。これにより、人肌ゲルC(70代)>人肌ゲルB(40代)>人肌ゲルA(20代)の順で肌の表面上の凹凸が大きいことがわかる。 Referring to the scale bars on the left of Figures 4(b), 5(a), and 6(a), in human skin gel A simulating a person in their 20s shown in Figure 4(b), the skin surface position is in the range of -0.037 mm to +0.045 mm, in human skin gel B simulating a person in their 40s shown in Figure 5(a), the skin surface position is in the range of -0.048 mm to +0.049 mm, and in human skin gel C simulating a person in their 70s shown in Figure 6(a), the skin surface position is in the range of -0.124 mm to +0.11 mm. This shows that the unevenness of the skin surface increases in the following order: human skin gel C (70s) > human skin gel B (40s) > human skin gel A (20s).
このような3次元画像に情報として含まれる断面高さから抽出できる、所定の位置の直線(例えば、図4(a)に示す矢印で示した水平中心線)上の肌表面位置(肌断面上の高さ)を、横方向につなげたものが、変位曲線となる。 The displacement curve is obtained by connecting horizontally the skin surface positions (heights on the skin cross section) on a straight line at a specific position (for example, the horizontal center line indicated by the arrow in Figure 4(a)) that can be extracted from the cross-sectional height information contained in such a three-dimensional image.
即ち、ステップS22において、肌の各位置の表面粗さ(各位置での肌断面上の高さ)から、人肌又は肌モデルの表面の3次元画像の直線上を所定距離走査した場合を想定し、横軸を距離とした3次元の肌の断面高さ位置に相当する、直線上の変位曲線を、表面粗さ情報として取得する。That is, in step S22, based on the surface roughness at each position on the skin (height on the skin cross section at each position), a displacement curve on a straight line corresponding to the cross-sectional height position of the three-dimensional skin, with distance on the horizontal axis, is obtained as surface roughness information, assuming that a predetermined distance is scanned along a straight line on a three-dimensional image of the surface of human skin or a skin model.
具体的には、図4(b)の人肌ゲルAの3次元画像から、図4(a)に示す矢印で示した水平中心線上を、矢印の長さである撮影範囲の横幅24mmの距離分、走査したことを想定した場合の横方向のそれぞれの肌表面位置(断面高さ)が、変位曲線となる。ここでの、変位曲線とは、水平中心線を基準とした断面上の各位置での高さ、即ち水平中心線上で得られた線の粗さを示している、肌の表面線の粗さ曲線となるため、変位曲線が、所定長さの直線上の肌の表面粗さ情報を示すといえる。Specifically, from the three-dimensional image of human skin gel A in Fig. 4(b), assuming that the horizontal center line indicated by the arrow in Fig. 4(a) is scanned for a distance of 24 mm, the horizontal width of the shooting range, which is the length of the arrow, each skin surface position (cross-sectional height) in the horizontal direction becomes the displacement curve. Here, the displacement curve is the height at each position on the cross section based on the horizontal center line, that is, the roughness of the line obtained on the horizontal center line, and therefore the displacement curve can be said to show the surface roughness information of the skin on a straight line of a predetermined length.
なお、S21、S22における3次元画像からの各位置上の肌断面上の高さの抽出及び変位曲線の取得は、情報処理装置2に設定された、ソフトウェア環境(VR-3000 G2 APPLICATION)で解析・処理を行った。
In addition, the extraction of the height on the skin cross section at each position from the three-dimensional image and the acquisition of the displacement curve in S21 and S22 were analyzed and processed in a software environment (VR-3000 G2 APPLICATION) set up in the
また、図5(b)の変位曲線は、図5(a)の人肌ゲルBの3次元画像の矢印で示した水平中心線上を、横幅24mmの距離分走査した場合の横方向のそれぞれの肌表面位置(断面高さ)を示している。図6(b)の変位曲線は、図6(a)の人肌ゲルCの3次元画像の矢印で示した水平中心線上を、横幅24mmの距離分走査した場合の横方向のそれぞれの肌表面位置(断面高さ)を示している。 The displacement curve in Fig. 5(b) shows the respective skin surface positions (cross-sectional heights) in the horizontal direction when the horizontal center line indicated by the arrow in the three-dimensional image of human skin gel B in Fig. 5(a) is scanned a distance of 24 mm in width. The displacement curve in Fig. 6(b) shows the respective skin surface positions (cross-sectional heights) in the horizontal direction when the horizontal center line indicated by the arrow in the three-dimensional image of human skin gel C in Fig. 6(a) is scanned a distance of 24 mm in width.
図4(c)、図5(b)、図6(b)では、横軸は、画像の直線上の横方向の位置、縦軸は肌断面上の高さ、即ち、肌表面の平均断面位置に対する各位置の断面位置を示している。 In Figures 4(c), 5(b), and 6(b), the horizontal axis indicates the horizontal position on a straight line in the image, and the vertical axis indicates the height on the skin cross section, i.e., the cross-sectional position of each position relative to the average cross-sectional position of the skin surface.
図4、図5、図6を比較すると、3次元画像上の色ムラが大きく、表面粗さが大きくなるにつれて(人肌ゲルA<人肌ゲルB<人肌ゲルC)、線粗さプロファイルである変位曲線は、大きな振動振幅を示していることがわかる。 Comparing Figures 4, 5, and 6, it can be seen that as the color unevenness on the three-dimensional image becomes larger and the surface roughness increases (human skin gel A < human skin gel B < human skin gel C), the displacement curve, which is the line roughness profile, shows a large vibration amplitude.
ここで、肌の触感の呈示(再生)のための振動は、加速度に基づいているため、得られた変位曲線(線粗さ曲線)を加速度曲線に変換する必要がある。Here, since the vibration for presenting (reproducing) the tactile sensation of the skin is based on acceleration, the obtained displacement curve (line roughness curve) needs to be converted into an acceleration curve.
そのため、ステップS23で、人肌又は肌モデルに触れる際の移動速度を想定し、表面粗さ情報である直線上の変位曲線の横軸を、距離から時間に変換して、変位曲線のスペクトルにする。Therefore, in step S23, the moving speed when touching human skin or a skin model is assumed, and the horizontal axis of the linear displacement curve, which is the surface roughness information, is converted from distance to time to create a spectrum of the displacement curve.
上述のように、変位曲線は、選択された直線上の各位置における肌表面の高さ(肌断面の高さ)を示している。そのため、例えば、この曲線を約1秒の長さの時間軸上に配置すると、プローブによって24mmの距離を1s(秒)で水平走査したときの表面の高さの変位曲線とみなして、変位曲線のスペクトルに変換することができる。As mentioned above, the displacement curve indicates the height of the skin surface (height of the skin cross section) at each position on the selected line. Therefore, for example, if this curve is placed on a time axis with a length of about 1 second, it can be considered as a displacement curve of the surface height when the probe horizontally scans a distance of 24 mm in 1 s (second), and can be converted into a spectrum of the displacement curve.
図7(d)は、図7(a)、(b)、(c)に示した各年代の人肌ゲルA,B,Cの変位曲線を基に変換された変位曲線のスペクトルを示す。図7(d)では、横軸は1秒を0~500Hzの周波数と設定した周波数(Hz)、縦軸は増幅度(dB)を示す。即ち、変位曲線のスペクトルは、各周波数での振幅特性を示している。 Figure 7(d) shows the spectrum of the displacement curve converted based on the displacement curves of human skin gels A, B, and C of each age shown in Figures 7(a), (b), and (c). In Figure 7(d), the horizontal axis shows frequency (Hz) with 1 second set to frequencies from 0 to 500 Hz, and the vertical axis shows amplification (dB). In other words, the spectrum of the displacement curve shows the amplitude characteristics at each frequency.
なお、この変位曲線から、変位曲線のスペクトルへの変換は、情報処理装置2に設定された、オーディオソフト(例えば、Audacity(登録商標))によって、実行した。
The conversion of this displacement curve into a displacement curve spectrum was performed using audio software (e.g., Audacity (registered trademark)) installed in the
そして、ステップS24で、変位曲線のスペクトルを、加速度のスペクトルに変換する。 Then, in step S24, the spectrum of the displacement curve is converted into a spectrum of acceleration.
詳しくは、変位曲線をフーリエ変換すると、元の曲線は周波数ごとの正弦波に分解されて、周波数がiの正弦波の式は、下記式(1)となる。フーリエ変換は時系列の波形を周波数ごとの正弦波に分解する役割を果たしているため、得られた式(1)では正弦波の中に周波数がi(i=1~500Hz)の正弦波の式となる。この式(1)を二階微分計算すると加速度の式(2)が得られる。 In more detail, when the displacement curve is Fourier transformed, the original curve is decomposed into sine waves of each frequency, and the equation for the sine wave with frequency i becomes equation (1) below. Since the Fourier transform serves to decompose a time series waveform into sine waves of each frequency, the resulting equation (1) contains the equation for a sine wave with frequency i (i = 1 to 500 Hz) within the sine wave. By taking the second-order derivative of this equation (1), we obtain equation (2) for acceleration.
そして、式(2)での負の符号は、正弦曲線に位相差π(180度)を加えることで除去することができ、触覚レンダリングの場合、この位相変化が知覚に与える影響はごくわずかであるため、式(1)からω2要素をかけただけの式(3)が得られる。つまり、各周波数成分に対してω2をかけることで加速度波形に変換することができる。なおソフトウエア(例えばAudacity)のイコライザによってこの処理を行う場合、振幅は対数で表されるので対数グラフ上の処理を考える必要があるが、これは式(3)の対数をとってやればよく、dB表記をする場合は、式(4)のようになる。 The negative sign in equation (2) can be removed by adding a phase difference of π (180 degrees) to the sine curve, and in the case of haptic rendering, this phase change has a very small effect on perception, so equation (3) is obtained by simply multiplying equation (1) by the ω2 element. In other words, it can be converted into an acceleration waveform by multiplying each frequency component by ω2 . When performing this processing using a software equalizer (e.g., Audacity), it is necessary to consider processing on a logarithmic graph because the amplitude is expressed in logarithm, but this can be done by taking the logarithm of equation (3), and when expressed in dB, it becomes equation (4).
変位曲線のスペクトルから、加速度スペクトルへの変換は、情報処理装置2に設定された、オーディオソフト(例えば、Audacity)のイコライザ機能によって、実行した。イコライザによって、上記式(1)~(4)を演算して図8の下側に示す変位曲線に適用すると、図8の上側に示すような加速度曲線(加速度のスペクトル)が得られた。The conversion from the spectrum of the displacement curve to the acceleration spectrum was performed by the equalizer function of audio software (e.g., Audacity) installed in the
ここで、図8の上側及び図9(a)に示す加速度のスペクトルでは、150Hz以上で振幅が大きく増加していることがわかる。Here, in the acceleration spectrum shown in the upper part of Figure 8 and in Figure 9 (a), it can be seen that the amplitude increases significantly above 150 Hz.
そのため、ステップS25で、加速度のスペクトルにローパスフィルターをかけて補正をする。図9(b)は、第1実施例において、S25で加速度のスペクトルにローパスフィルターをかけて変換した補正後加速度情報の例を示すグラフである。Therefore, in step S25, the acceleration spectrum is corrected by applying a low-pass filter. Figure 9(b) is a graph showing an example of corrected acceleration information converted in S25 by applying a low-pass filter to the acceleration spectrum in the first embodiment.
ここで、上記の変位曲線を取得するために人肌ゲルを撮影した画像の面積よりも、実際に指が人肌ゲルに接触する面積の方が大きく、指と人肌ゲルとの接触部は、高周波阻止(低域通過、ローパス)フィルタとして機能するため、150Hz以上の振動に乖離が生じる。そこで加速度スペクトルを、実際に計測される加速度スペクトルに近づけるためにローパスフィルターをかけた。 Here, the area of the image of the gel taken to obtain the above displacement curve is larger than the area of the actual contact area of the finger with the gel, and the contact area between the finger and the gel acts as a high-frequency blocking (low-pass) filter, resulting in a deviation in vibrations above 150 Hz. Therefore, a low-pass filter was applied to bring the acceleration spectrum closer to the acceleration spectrum actually measured.
例えば、S25では、情報処理装置2に設定された、オーディオソフト(例えば、Audacity)のローパスフィルター機能を用いて、図9(a)に示す加速度スペクトルの150Hz以上の範囲の振動の振幅を-12dB低減し、最終的に図9(b)に示すようなスペクトルを補正後の加速度情報として得た。For example, in S25, the amplitude of vibration in the range of 150 Hz or higher in the acceleration spectrum shown in Figure 9(a) is reduced by -12 dB using a low-pass filter function of audio software (e.g., Audacity) set in the
このように算出された補正された加速度情報(図9(b)の振動データ)が、実際の人肌触感再現のためのハプティックレンダリングの結果として、人肌触感用データに設定される(ステップS26)。The corrected acceleration information calculated in this manner (vibration data in Figure 9 (b)) is set as the human skin tactile sensation data as the result of haptic rendering for reproducing the actual human skin tactile sensation (step S26).
このように生成された人肌触感用データは、下記、人肌の触感の呈示や評価で使用される。The human skin feel data generated in this way is used to present and evaluate the human skin feel as described below.
<人肌触感呈示方法>
図10は、本発明の人肌触感用データ生成方法で生成した人肌触感用データを用いた、人肌触感呈示方法を示す概略フローである。
<Method for presenting human skin sensation>
FIG. 10 is a schematic flow diagram showing a method for presenting a human skin tactile sensation using the human skin tactile sensation data generated by the human skin tactile sensation data generating method of the present invention.
図10に示す人肌触感呈示方法では、図1に示した、S1、S2の人肌触感用データ生成方法によって生成した人肌触感用データ(加速度情報)を用いて、ステップS3で、人肌モデル上で振動として呈示する工程を有する。The human skin tactile sensation presentation method shown in Figure 10 includes a process of presenting as vibration on a human skin model in step S3 using human skin tactile sensation data (acceleration information) generated by the human skin tactile sensation data generation method S1 and S2 shown in Figure 1.
ステップS3の触感呈示工程では、データ生成工程で生成された人肌触感用データ(加速度情報)を用いて、触感を呈示する。呈示に際しては、予め評価基準を構築しておき、その基準に基づき触感を呈示してもよい。評価基準の構築については、触感評価方法(図22参照)とともに後述する。In the tactile sensation presentation process of step S3, the human skin tactile sensation data (acceleration information) generated in the data generation process is used to present the tactile sensation. When presenting the tactile sensation, evaluation criteria may be established in advance, and the tactile sensation may be presented based on the criteria. The establishment of the evaluation criteria will be described later together with the tactile sensation evaluation method (see FIG. 22).
なお、図10では、人肌触感呈示方法において、呈示ステップの前段階で、人肌触感用データ生成方法を実行するステップを設けたが、予め記憶された人肌触感用データ(例えば、基準肌の人肌触感用データ)を呼び出して、触感を呈示する場合は、S1、S2は省略可能であり、S3の触感呈示ステップのみあればよい。In addition, in Figure 10, in the human skin tactile sensation presentation method, a step of executing a human skin tactile sensation data generation method is provided prior to the presentation step. However, if pre-stored human skin tactile sensation data (e.g., human skin tactile sensation data for a reference skin) is called up to present the sensation, S1 and S2 can be omitted and only the tactile sensation presentation step S3 is required.
<人肌触感呈示装置>
ここで、図11、図12を用いて、図10の触感呈示工程を実現する人肌触感呈示装置の例を、説明する。図11は、本発明の触感呈示工程を実現する人肌触感呈示装置の一例を示す外観図である。
<Human skin sensation presentation device>
Here, an example of a human skin tactile sensation presentation device that realizes the tactile sensation presentation process of Fig. 10 will be described with reference to Fig. 11 and Fig. 12. Fig. 11 is an external view showing an example of a human skin tactile sensation presentation device that realizes the tactile sensation presentation process of the present invention.
図11に示すように、人肌触感呈示装置300は、人肌ゲル31と、スライドボリューム32と、PC33と、アンプ34と、スピーカー35と、伝播板36と、装置台座37とを備えている。As shown in FIG. 11, the human skin tactile
人肌ゲル31は、呈示体験者の指又は人工指が接触する対象であり、人の肌の所定の状態を模した皮膚モデル(人工皮膚)であって、人肌そっくりの柔らかさを表現する超軟質ウレタン樹脂(ポリウレタンスキンプレート)である。人肌ゲル31は、例えば、バイオスキン(登録商標)(ビューラックス社製)を使用する。The
人肌ゲル31は、伝播板(伝播部材)36に貼りつけられて固定されている。図10では、人肌ゲル31は、円形である例を示したが、人肌ゲル31は、左右方向に長い形状であってもよい。The
スライドボリューム32は、人肌ゲル31の上方に設けられ、人肌ゲル31上を、体験者の指又は人工指を所定の移動速度で移動させる指移動部となる。あるいは、スライドボリューム32は、体験者の指が主体的に移動する場合は、指の移動速度を取得する移動速度取得部としても機能する。The
スライドボリューム32は、スライドレール321と、スライドレールを支持する左右の支柱322と、可変抵抗323(図12参照)と、指スライダー324と、モーター325とを有している。The
指スライダー324は、1対の挟み込み支持部で構成されるハンドル部であり、触感を呈示する際には、挟み込み支持部の間に呈示体験者の指又は人工指が挿入可能であり、指スライダー324が左右にスライドすることで、指や人工指を人肌ゲル31上で移動させる。あるいは人の指が移動することで、指スライダー324が一緒に移動してもよい。The
可変抵抗323は、スライドレール321に対する指スライダー324の位置に応じて、抵抗値が変化する。言い換えると、指からの力がかからない場合、例えば、指スライダー324に挟まれる人が指の力を抜いた状態であったり、指スライダー324が人工指を挟んでいる状態の場合は、可変抵抗323の抵抗値を変化させることで、指スライダー324の左右の位置を移動させることができる。The resistance value of the
あるいは、人の指が、能動的に移動する場合は、指スライダー324が左右に指の動きに沿って移動することで生じる抵抗値の変化を、後段のPC33が読み取ることで、指の位置および移動速度を計算することができる。スライドレール321、指スライダー324、及び可変抵抗323は、体験者の指が主体的に移動する場合の、指の移動速度を取得する移動速度取得部となる。Alternatively, when a person's finger actively moves, the position and moving speed of the finger can be calculated by having the
指からの力がかからない場合、モーター325は、スライドレール321に沿って指スライダー324を所定の速度で移動させるために、可変抵抗323の抵抗値を調整するように、駆動制御する。モーター325、可変抵抗323、及び指スライダー324は、装置側で人工指又は体験者の指を移動させる場合の、指移動部となる。When no force is applied from the finger, the
PC33は、スライドボリューム32及びアンプ34と、有線又は無線で接続されている、情報処理装置の一例である。PC33は、スライドボリューム32のモーター325を駆動させる速度を制御して、左右方向の人肌ゲル31上の指の移動速度を設定するとともに、移動速度に合わせて振動の強さを出力する。あるいは、体験者が能動的に指を動かす場合は、PC33は、スライドボリューム32で取得した指の位置を基に、指の移動速度を演算して求め、振動の強さを出力する。
さらに、PC33は、人肌の肌質(触感)に対応づけた振動の元信号(人肌触感用データ)を記憶しておく元信号記憶部の機能を有している。下記において、元信号とは、スピーカー35A,35Bによって振動を発生させるための、振動の元となる信号であって、肌質に対応づけられた、音声信号形式の信号である。Furthermore,
よって、PC33は、表現する肌質によって選択された元信号(音声信号)と、指の移動速度に対応づけられた信号の強度に関する情報をアンプ34に出力する。即ち、PC33は、指の移動速度に応じて、元信号に応じて振動を出力する際の、振動の強さ(振幅値)を調整する振動調整部でもある。PC33のハードウエア構成は、図12とともに詳述する。Therefore,
アンプ(音響アンプ)34は、PC33から出力された元信号(人肌触感用データ)を、強度情報に応じて増幅する。
The amplifier (acoustic amplifier) 34 amplifies the original signal (human skin tactile sensation data) output from the
スピーカー35は、アンプ34に接続されており、左右のスピーカー35A,35Bの対となって構成されている。スピーカー35A,35Bは、調整された音声信号を物理振動に変換して出力し、伝播板36を介して人肌ゲル31に振動を与える振動出力部である。The
スピーカー35A,35Bは、有線又は無線でアンプ34に接続されている。また、スピーカー35A,35Bは人肌ゲル31が設けられた伝播板36と接触した状態で、振動が伝播するように挟み込んで伝播板36を支持している。The
詳しくは、スピーカー35A,35Bは、物理的な振動が発生する円形の振動板351と、振動板351を取り囲む枠であるフレーム352と、フレーム352が装着される支柱353を有している。In detail,
また、スピーカー35A,35Bの対向する面の上下方向の中央であって、振動が発生する振動板351の表面から奥側に向かうように、切れ込みであるスリット354が形成されている。人肌ゲル31が貼りつけられた伝播板36が、左右のスリット354に挿入された状態で、スピーカー35A,35Bが、振動板351の部分で左右から挟み込んでいるため、振動板351で発生した振動は伝播板36に伝播する。In addition, a
伝播板36は、上面に人肌ゲル31が貼りつけられることで人肌ゲル31を支持し、振動が伝播される板である。伝播板36は、例えばアクリル板で構成されている。The
また、スライドボリューム32及びスピーカー35A,35Bを支持する装置台座37として、伝播板36の下側のアクリル板である固定板371、ベース372、及び緩衝材373を有している。
The
固定板371の上面には、スピーカー35A,35Bの左右のフレーム352の下端が固定されている。また、固定板371の下面は、ベース372(装置台座、デバイス台座)の上面に、緩衝材373を介して取りつけられている。緩衝材373により、スピーカー35A,35Bの振動は、ベース372には伝播しないため、人肌触感呈示装置300を、机9(図23参照)上に設置しても、机9の表面には振動は伝播されず、傷つきにくくする。The lower ends of the left and
なお、上記では、人肌ゲル31は室温と同じである例を説明したが、人肌ゲルの触感をよりリアルな人肌に近づけるため、伝播板36の裏側に、人肌ゲル31を15℃~37℃に加熱する加熱部を設けてもよい。In the above, an example was described in which the
図12は、図11の人肌触感呈示装置300のハードウェアブロック図である。
Figure 12 is a hardware block diagram of the human skin tactile
PC33は、USBインターフェース301と、メモリ302と、オペレーションシステム303と、サウンドコントローラ304と、オーディオ機器接続部305と、システム・バス306と、入力部307と、表示部308等を備えている。入力部307は、マウス、キーボード、タッチパッド、タッチパネル入力面等であり、表示部308は、LCD(liquid Crystal display)、有機ELディスプレイ等である。
The
USBインターフェース301と、メモリ302と、オペレーションシステム303と、サウンドコントローラ304と、オーディオ機器接続部305と、入力部307と、表示部308とは、システム・バス306を介して接続されている。あるいは、PC33がデスクトップ型パソコンである場合は、入力部307及び表示部308は、USBインターフェース301によって本体と接続されるように、別体として設けられていてもよい。The
USBインターフェース301は、スライドボリューム32の可変抵抗323によって取得した指の位置情報を受信する。
The
メモリ302は、元信号記憶部として、人肌に応じた振動の元となる音声信号である元信号(人肌触感用データ)を事前に記憶しておく。人肌触感用データの取得方法は、PC33の通信部(不図示)が、人肌触感用データ生成装置100とデータを送受信することで取得する。あるいは、USBメモリやメモリーカード等の記憶媒体を介して、人肌触感用データ生成装置100からPC33へデータを移行してもよい。The
オペレーションシステム(OS)303は、例えば、CPU(Central Processing Unit)331、FPGA(Field-Programmable Gate Array)332、RAM(Random Access Memory)333、ROM(Read Only Memory)333等を有している。The operation system (OS) 303 has, for example, a CPU (Central Processing Unit) 331, an FPGA (Field-Programmable Gate Array) 332, a RAM (Random Access Memory) 333, a ROM (Read Only Memory) 333, etc.
CPU331及びFPGA332は、RAM333を作業領域として利用して、ROM334に格納された各種の制御プログラムを実行し、PC33における各種動作を制御するための制御指令を出力する。
The
OS303において、例えばCPU331は、モーター325を駆動制御するための信号を生成することで、スライドボリューム32の可変抵抗323の抵抗値を変化させる。In
スライドボリューム32において、モーター325は、例えば、PMW(Pulse Width Modulation)とPID(Proportional Integral Differential)制御により、可変抵抗323の抵抗値を変化させることで、指スライダー324を所定の移動速度で一定の軌跡に沿って移動させるように設定する。これにより、触感呈示中の人肌ゲル31上の指又は人工指の移動速度を設定する。In the
あるいは、体験者が指を能動的に動かす場合は、OS303の、例えばCPU331は、スライドボリューム32の可変抵抗323の抵抗値の変化を読み取り、触感呈示中の人肌ゲル31上の指の移動速度を、位置の時間微分から算出する。
Alternatively, if the user actively moves his/her finger, the
また、OS303において、FPGA332は、メモリ302に記憶された元信号を呼び出す。
Also, in
サウンドコントローラ304は、呼び出された元信号(人肌触感用データ)に対して、指の動きに応じたボリューム調整を行う。例えば、指が静止中は振動を与えず、指が動き始めてから振動を与えるように、また、動きが速いほど振幅が大きくなるような音声信号を出力するように調整する。The
オーディオ機器接続部305は、アンプ34と接続する端子であり、サウンドコントローラ304で調整された音声信号を、アンプ34に出力する。
The audio
サウンドコントローラ304及びオーディオ機器接続部305は、指の移動速度および音声信号である元信号(人肌触感用データ)と、元信号の波形の振幅の調整量を出力する振動調整部として機能する。The
このように、本発明の人肌触感呈示装置300では、PC33が人肌触感用データを指の移動速度に応じて調整した波形(音声信号)をアンプ34に出力し、スピーカー35A,35Bで、調整された音声信号を物理振動に変換して出力し、伝播板36を介して人肌ゲル31に触感として振動を与えることで、仮想テクスチャを再現する。In this way, in the human skin tactile
<実験例>
ここで、本願の発明者らは、本願方法により生成した人肌触感用データの再現の妥当性を確認するため、人肌触感用データを人肌触感呈示装置300で再現することによって、及び他の方法によって、3種の肌質が判別できるかどうかの実験を行った。被験者は、24±1歳で、触覚に機能的な問題のない右利きの人6名であった。
<Experimental Example>
Here, in order to confirm the validity of the reproduction of the human skin tactile data generated by the method of the present application, the inventors of the present application conducted an experiment to see whether the three types of skin types could be distinguished by reproducing the human skin tactile data with the human skin tactile
(実験1)
実験に使用した人工皮膚のサンプルである複数の人肌ゲルは質感が似ているため、被験者はこれらのサンプルを見分けるのに苦労する可能性がある。そこで、実験1として、図13に示すように、実際の皮膚サンプルを直接触れることで、これら3つの異なるサンプルの中からそれぞれを識別できるかどうかを確認するための実験を行った。図13は、複数の種類の人肌ゲルを、判別のために指で直接触れている状態を示す図である。
(Experiment 1)
The artificial skin samples used in the experiment had similar textures, so subjects may have difficulty distinguishing between the samples. Therefore, in
まず、実験者が被験者の前に1つのサンプルを提示し、被験者は目を閉じたまま3秒間探索するように指示された。その後、3つのサンプルを提示し、それぞれのサンプルを5秒以内に探索してもらい、最後にA,B,Cのいずれかを答えて、最初に探索したサンプルを選択してもらった。なお、3つのサンプルとして、Aは20代の肌を模した人肌ゲル、Bは40代の肌を模した人肌ゲル、Cは70代の肌を模した人肌ゲルである。First, the experimenter presented one sample in front of the subject, who was instructed to explore it for three seconds with their eyes closed. Three samples were then presented, and the subject was asked to explore each sample within five seconds, and finally to choose the sample they had explored first by answering A, B, or C. The three samples were A, a human skin gel that imitated the skin of a person in their 20s, B, a human skin gel that imitated the skin of a person in their 40s, and C, a human skin gel that imitated the skin of a person in their 70s.
結果を図14に示す。図14は、人肌ゲルを指で直接触れた場合の、肌種判別結果を示す図である。サンプルA,B,Cともに、正解率は80%以上であり、これは3つの皮膚サンプルA,B,Cのテクスチャ(触感)が、被験者が識別できるほど異なっていたことを意味している。The results are shown in Figure 14. Figure 14 shows the skin type discrimination results when the human skin gel was directly touched with a finger. The accuracy rate was over 80% for all samples A, B, and C, which means that the textures (feel to touch) of the three skin samples A, B, and C were different enough for the subjects to distinguish them.
(実験2)
実験1では、被験者が判別対象となる皮膚サンプルを直接触れたが、実験2、実験3では、人肌触感呈示装置300の人肌ゲル31上で、予め生成された振動データを用いて再現された仮想テクスチャが、正しく識別できるかどうかを検証するための実験を行った。なお、人肌ゲル31は、サンプルA,B,Cとは異なる触感の人肌ゲルである。
(Experiment 2)
In
実験2では、本発明の人肌触感用データ生成方法に沿って、予め実験者が、皮膚サンプルA,B,Cの3次元画像を取得し、その3次元画像を基にデータを生成することで、皮膚サンプルA,B,Cのそれぞれを模した3つの人肌触感用データ(振動データ)を取得する。その振動データを、人肌触感呈示装置300に記憶させておく。図15(a)は、本発明の人肌触感用データ生成方法で皮膚サンプルの画像を取得することで振動データを作成している様子を説明する図である。In
そして、被験者は、人肌触感呈示装置300の指スライダー324に指Fを挿入して、約0.5Nの押圧力で滑らかな人肌ゲル31に触れるように指示される。そして、人肌触感呈示装置300において、本発明の人肌触感再現方法で生成された、皮膚サンプルA,B,Cを模した3つの振動データのうちの1つを再生している人肌ゲル31上で、被験者が所定の移動速度で指を移動させることで、被験者は、人肌ゲル31上の仮想テクスチャを、同じ探索条件で10秒以内に探索した。図15(b)は、人肌触感呈示装置300で、図15(a)のように取得した画像を基に生成した振動データを、触感として呈示している状態を示す図である。The subject is then instructed to insert a finger F into the
探索後、被験者は図13に示すように3つの実際の皮膚サンプルA,B,Cを探索し、A,B,Cのいずれかの回答で、直前の人肌触感呈示装置300が再現した仮想テクスチャに最も近いサンプルを選択するように指示された。After the exploration, the subject was instructed to explore three actual skin samples A, B, and C as shown in Figure 13 and to select the sample that was closest to the virtual texture reproduced by the human skin tactile
なお、この実験は、各サンプルの呈示数が略等しくなるように、それぞれの被験者において呈示するサンプルを変えて、2回実施した。This experiment was conducted twice, with different samples presented to each subject so that the number of samples presented was approximately equal.
結果を図16に示す。図16は、本発明の方法で生成した振動データを用いて、人肌触感呈示装置で触感を呈示した場合の、肌種判別結果を示す図である。図16に示すように、本発明の方法により、肌の画像を取得して、人肌触感用データを生成して、呈示した仮想テクスチャでは、各サンプルの正答率が70%を超えていた。The results are shown in Figure 16. Figure 16 shows the skin type discrimination results when vibration data generated by the method of the present invention was used to present a tactile sensation using a human skin tactile sensation presentation device. As shown in Figure 16, the accuracy rate of each sample exceeded 70% when a virtual texture was presented by acquiring a skin image and generating data for the human skin tactile sensation using the method of the present invention.
(実験3)
実験3では、比較例に係る人肌触感用データ生成方法として、予め人肌触感呈示装置300において指スライダー324に人工指AFを挟み、人工指AFの上面に加速度計αをつけた状態で、皮膚サンプルA,B,Cを人肌ゲルとして伝播板36上にセットする。そして、人工指AFが皮膚サンプルA,B,Cに触れた状態で、スライドボリューム32によって所定の移動速度で人工指を移動させたときの、加速度データを計測する。その後、その加速度データを基に、データを生成することで、皮膚サンプルA,B,Cのそれぞれを模した3つの人肌触感用データ(振動データ)を取得し、その振動データを、人肌触感呈示装置300に記憶させておく。図17(a)は、比較例として、人肌触感呈示装置300において、加速度計αが取り付けられた人工指AFを皮膚サンプルに触れさせることで振動データを作成している様子を説明する図である。
(Experiment 3)
In experiment 3, as a method for generating data for human skin tactile sensation according to a comparative example, an artificial finger AF is clamped on the
そして、被験者は、実験2と同様に、人肌触感呈示装置300の指スライダー324に指Fを挿入して、約0.5Nの押圧力で滑らかな人肌ゲル31に触れるように指示される。そして、人肌触感呈示装置300において、比較例の人肌触感再現方法で生成された、皮膚サンプルA,B,Cを模した3つの振動データのうちの1つを再生している人肌ゲル31上で、被験者が所定の移動速度で指を移動させることで、被験者は、人肌ゲル31上の仮想テクスチャを、同じ探索条件で10秒以内に探索した。図17(b)は、人肌触感呈示装置300で、図17(a)のように取得した加速度データを基に生成した振動データを、触感として呈示している状態を示す図である。
As in
探索後、実験2と同様に、被験者は図13に示すように3つの実際の皮膚サンプルA,B,Cを探索し、A,B,Cのいずれかの回答で、直前の人肌触感呈示装置300が再現した仮想テクスチャに最も近いサンプルを選択するように指示された。After the exploration, as in
なお、この実験においても、各サンプルの呈示数が略等しくなるように、それぞれの被験者において呈示するサンプルを変えて、2回実施した。In addition, this experiment was also conducted twice, with different samples presented to each subject, so that the number of samples presented was approximately equal.
結果を図18に示す。図18は、比較例の方法で生成した振動データを用いて、人肌触感呈示装置で触感を再現した場合の、肌種判別結果を示す図である。図18に示すように、比較例の方法により、肌の画像を取得して、人肌触感用データを生成して、呈示した仮想テクスチャでは、各サンプルの正答率は50%程度となっていた。そして、皮膚サンプルが粗くなるにつれて正答率は低下している。特にサンプルCでは正答率が45%にまで低下しており、サンプルB、サンプルCの正答率をみると、被験者は、呈示した振動データに対応するサンプルよりも、より滑らかな仮想テクスチャであると知覚する傾向があることがわかった。The results are shown in Figure 18. Figure 18 shows the skin type discrimination results when the vibration data generated by the method of the comparative example was used to reproduce the tactile sensation with a human skin tactile sensation presentation device. As shown in Figure 18, the correct answer rate for each sample was about 50% for the virtual texture presented by acquiring a skin image and generating data for the human skin tactile sensation using the method of the comparative example. The correct answer rate decreased as the skin sample became rougher. In particular, the correct answer rate for sample C decreased to 45%, and the correct answer rates for samples B and C showed that subjects tended to perceive the virtual texture as smoother than the sample corresponding to the presented vibration data.
ここで、図16と図18の実験結果を比較すると、呈示した仮想テクスチャの各サンプルの正答率は、図16の方が高い。そして、図16において、最も高い正答率のサンプルAと最も低い正答率のサンプルBとの正答率の差は、10%であり、サンプルBの誤答率が、最も荒れた肌であるサンプルCよりも高くなっている。そのため、本発明の方法では、仮想テクスチャの再現率を全体的に底上げしたとともに、荒れた肌をなめらかな肌と誤解する傾向も少なくなっているといえる。 Comparing the experimental results of Figures 16 and 18, the correct answer rate for each sample of the presented virtual texture is higher in Figure 16. In Figure 16, the difference in correct answer rate between sample A, which had the highest correct answer rate, and sample B, which had the lowest correct answer rate, is 10%, and the error rate of sample B is higher than that of sample C, which had the roughest skin. Therefore, it can be said that the method of the present invention not only raised the overall reproduction rate of virtual textures, but also reduced the tendency to mistake rough skin for smooth skin.
このような実験結果により、本発明の人肌触感用データ生成方法では、肌の画像を取得することで触覚の違いをより正確に計測し、触れる人の特性による誤差を最小限にでき、かつ、複数の人で共有可能な、再現性が高く、触感の相違の可読性が高い、人肌触感用データを生成することが可能になったといえる。 Based on these experimental results, it can be said that the human skin tactile data generation method of the present invention can more accurately measure differences in tactile sensation by acquiring images of the skin, minimize errors due to the characteristics of the person touching it, and generate human skin tactile data that can be shared by multiple people, is highly reproducible, and allows for high readability of differences in tactile sensation.
また、実験2と実験3とを比較すると、本発明の人肌触感用データ生成方法では、肌の画像を取得することで、人肌に触れることなくかつ特別な触感センサを用いることなく人肌の情報を収集することができる。2020年以降の新型コロナウィルスへの対策により、指で他の人の肌に触れてサンプルを取得したり、指で他の人の肌に触れて肌の触感を評価したりすることが難しくなったが、本発明では画像を取得し、その画像を基にデータを生成することで、実際に触れることなく、かつ、再現性の高い、人肌触感用データを取得することができる。
Furthermore, comparing
<第2実施例の人肌触感用データ生成装置・方法>
図19は、本発明の第2実施例に係る人肌触感用データ生成装置の機能ブロック図である。
<Second embodiment of device and method for generating data for human skin texture>
FIG. 19 is a functional block diagram of a human skin tactile data generating device according to a second embodiment of the present invention.
図19に示すように、第2実施例に係る人肌触感用データ生成装置400は、画像取得部である2次元撮影手段4と、データ生成部である情報処理装置5とを備えている。As shown in FIG. 19, the human skin tactile
2次元撮影手段4は、人肌又は肌モデルである肌の画像を取得する。本実施例では、2次元撮影手段4は、肌のカラー又はUV写真等の2次元画像が撮影できる手段であって、例えば、光量が設定できる肌撮影専用の撮影端末や、マイクロスコープ(皮膚表面キメ解析撮影装置、毛穴形状解析撮影装置)、あるいはスマートフォン等に搭載されたカメラ等である。The two-dimensional imaging means 4 captures an image of human skin or skin that is a skin model. In this embodiment, the two-dimensional imaging means 4 is a means capable of capturing two-dimensional images such as color or UV photographs of skin, and is, for example, a dedicated imaging terminal for capturing skin images with adjustable light intensity, a microscope (a skin surface texture analysis imaging device, a pore shape analysis imaging device), or a camera mounted on a smartphone or the like.
情報処理装置5は、取得した肌の画像を用いて、人肌又は肌モデルに触れたときに生じる振動として推定される人肌触感用データを生成する。情報処理装置は、例えば、所定のソフトが動作可能なPCや、専用の2次元皮膚画像解析装置等である。The
そして、本実施例では、情報処理装置5は、輝度情報算出部51と、表面粗さ情報取得部52と、加速度情報変換部53と、人肌触感用データ出力部(出力部)54とを実行可能に有している。
In this embodiment, the
輝度情報算出部51は、輝度抽出ソフト等により、人肌又は肌モデルの2次元画像における肌表面の各位置の輝度を算出する。The brightness
表面粗さ情報取得部52は、輝度・断面高さ変換部521と、変位曲線取得部522とを有している。The surface roughness
輝度・断面高さ変換部521は、輝度を基に2次元画像における、各位置での肌の表面高さ(肌断面の高さ)を算出する。The brightness/cross-section
変位曲線取得部522は、2次元画像の直線上を所定距離走査した場合を想定し、2次元画像におけるその直線上の肌表面の輝度を、横軸を距離とした直線上の各位置での肌の断面の高さに変換した、直線上の変位曲線を、表面粗さ情報として取得する。The displacement
加速度情報変換部53は、図2に示した加速度情報変換部22と同様の機能を有しており、表面粗さ情報取得部52が取得した肌の表面粗さ情報を、加速度情報に変換する。加速度情報変換部53は、変位スペクトル変換部531と、加速度スペクトル変換部532と、加速度情報補正部533と、を有している。2, and converts the skin surface roughness information acquired by the surface roughness
出力部54は、加速度情報変換部53で変換した加速度情報を、人肌触感用データ(人肌表現用データ)に設定して出力する。The
なお、図19では、輝度情報算出部51と、表面粗さ情報取得部52と、加速度情報変換部53と、出力部54の機能を、1つの情報処理装置5で実現する構成を示したが、これらの演算機能を、2つ以上の情報処理装置を用いて実行してもよい。
Note that Figure 19 shows a configuration in which the functions of the luminance
(第2実施例のデータ生成工程)
図19に示す情報処理装置で実行可能なデータ生成工程の詳細について、図20、図21を用いて説明する。図20は、第2実施例に係るデータ生成工程の詳細フローである。図3のフローとの差異点のみ、説明する。
(Data Generation Process in the Second Example)
Details of the data generation process executable by the information processing device shown in Fig. 19 will be described with reference to Fig. 20 and Fig. 21. Fig. 20 is a detailed flow of the data generation process according to the second embodiment. Only the differences from the flow in Fig. 3 will be described.
S201で、取得した2次元の肌の画像から、肌表面の輝度情報を算出する。 In S201, brightness information of the skin surface is calculated from the acquired two-dimensional skin image.
S202で、肌の輝度情報を基に、表面粗さ情報を推定する。 In S202, surface roughness information is estimated based on skin brightness information.
S203で、輝度情報を基に算出した肌の表面粗さ情報から、直線上にある方向に走査したときを想定して、変位曲線を取得する。詳しくは、2次元画像の直線上を所定距離走査した場合を想定し、2次元画像における直線上の肌表面の輝度を、横軸を距離とした直線上の各位置での肌の断面の高さに変換した、直線上の変位曲線を、表面粗さ情報として取得する。In S203, a displacement curve is obtained from the skin surface roughness information calculated based on the luminance information, assuming scanning in a direction along a straight line. More specifically, assuming scanning a predetermined distance along a straight line in a two-dimensional image, the luminance of the skin surface along the straight line in the two-dimensional image is converted into the height of the cross section of the skin at each position along the straight line with the horizontal axis being the distance, and a displacement curve along the straight line is obtained as surface roughness information.
ここで、図21において、(a)は人肌の輝度画像の一例であり、(b)、(c)は第2実施例で算出する、輝度を用いた変位曲線の例である。Here, in Figure 21, (a) is an example of a luminance image of human skin, and (b) and (c) are examples of displacement curves using luminance calculated in the second embodiment.
S202では、2次元画像の直線上の各位置の輝度情報を、肌表面の断面高さに置き換える。例えば、位置情報として、取得した2次元の画像データは、図21(b)に示すように、ピクセル毎に輝度情報が得られるため、ピクセル毎の輝度を、肌表面の断面高さに置き換える。図21(b)のグラフにおいて、横軸はピクセル、縦軸は輝度を示す。In S202, the luminance information of each position on the straight line of the two-dimensional image is replaced with the cross-sectional height of the skin surface. For example, the acquired two-dimensional image data provides luminance information for each pixel as position information, as shown in Figure 21 (b), so the luminance for each pixel is replaced with the cross-sectional height of the skin surface. In the graph of Figure 21 (b), the horizontal axis indicates pixels and the vertical axis indicates luminance.
この際の、ピクセル毎の輝度から、肌表面の断面高さへの変換は、本例では、各ピクセルの輝度値から解析領域の平均輝度値を引いて差分をとったのちの、輝度1が4μmの断面高さと想定し、各輝度値に4をかけ変換した。In this case, the conversion from the brightness of each pixel to the cross-sectional height of the skin surface was carried out in this example by subtracting the average brightness value of the analysis area from the brightness value of each pixel to take the difference, and then multiplying each brightness value by 4, assuming that
なお、図21(b)⇒図21(c)への変換は、今回は平均値からの輝度変化を輝度1が4μmとして換算しているが、実際の輝度値と粗さの関係は照明の当て方、カメラとの距離に応じて、変化すると思われる。そのため、同じ変換式を用いる場合は、照明の当て方や被写体とカメラとの距離・角度等を一定に設定すると、好適である。
In the conversion from Fig. 21(b) to Fig. 21(c), the change in brightness from the average value is converted as
なお、本例では、輝度の平均値を肌表面の断面高さ0に設定する例を説明したが、例えば、輝度の広がりに偏差がある画像等の場合は、輝度の広がりの中央値や、最頻値を、肌表面の断面高さ0に設定してもよい。In this example, the average brightness value is set to a cross-sectional height of 0 on the skin surface. However, in the case of an image in which there is a deviation in the spread of brightness, the median or most frequent value of the spread of brightness may be set to a cross-sectional height of 0 on the skin surface.
このように輝度情報から肌表面の高さへの変換は、比較対象となる肌の間で、条件が一貫したやり方であれば、適宜どのような変換式を用いてもよい。また、撮影条件を変えるごとに変換式は変えてもよい。 In this way, any suitable conversion formula may be used to convert luminance information into skin surface height, as long as the conditions are consistent between the skins being compared. Furthermore, the conversion formula may be changed each time the shooting conditions are changed.
そして、図21(b)のピクセル毎の輝度のグラフの横軸を長さに置き直したものが、図21(c)である。本例における、図21(b)⇒図21(c)への変換は、横は640pixel=6.7mmという関係から変換した。 Figure 21(c) shows the brightness graph for each pixel in Figure 21(b) with the horizontal axis replaced with length. In this example, the conversion from Figure 21(b) to Figure 21(c) was made based on the relationship that the horizontal axis is 640 pixels = 6.7 mm.
このように、2次元画像を基に輝度を介して算出した変位曲線を用いて、S203~S206では、図3のS23~S26と同様に、変位曲線のスペクトルへ変換し、加速度のスペクトルへ変換した後に、ローパスフィルターで補正をすることで、人肌触感用データを得ることができる。In this way, using the displacement curve calculated via brightness based on the two-dimensional image, in steps S203 to S206, similar to steps S23 to S26 in Figure 3, the displacement curve is converted into a spectrum, and then converted into an acceleration spectrum, and corrected with a low-pass filter to obtain data for human skin tactile sensation.
本実施例では、2次元の画像を、輝度を介して肌表面の高さに変換して、人肌触感用データを得ることができる。そのため、人肌触感用データ生成装置において、データ生成部側で画像の輝度を取得できるソフトを有していれば、高価な3次元撮影手段使用することなく、例えば、スマートフォンのカメラ等の、より汎用的なカメラを用いて画像を取得し、その画像を基に、人肌触感用データを生成することができる。In this embodiment, the two-dimensional image is converted into the height of the skin surface via the brightness to obtain data for human skin tactile sensation. Therefore, if the data generating unit of the device for generating data for human skin tactile sensation has software that can obtain the brightness of the image, it is possible to obtain an image using a more general-purpose camera, such as a smartphone camera, without using expensive three-dimensional imaging means, and generate data for human skin tactile sensation based on that image.
そのため、被験者等の肌の情報提供者がその場におらず、かつ高性能のカメラがなくても、人肌触感用データが生成できるため、本実施例では、被験者の負担を削減した、より実用化しやすく、より身近な人肌触感用データ生成装置を実現できる。 As a result, human skin tactile data can be generated even when a skin information provider such as a subject is not present and a high-performance camera is not available, making it possible to realize a human skin tactile data generation device that reduces the burden on the subject, is easier to put into practical use, and is more familiar to users.
(変形例1)
なお、図20、図21では、本発明の人肌触感用データ生成方法において、2次元画像から肌の粗さ情報を取得する工程として、輝度情報を介して算出する例を説明したが、例えば、特殊な2次元画像を取得することで、輝度を介さずに、データ生成をしてもよい。
(Variation 1)
In addition, in Figs. 20 and 21, an example of calculating skin roughness information via luminance information has been described as a process for acquiring skin roughness information from a two-dimensional image in the human skin tactile data generation method of the present invention. However, data may be generated without using luminance by acquiring a special two-dimensional image, for example.
例えば、画像取得に、2次元UVカメラ(例えばVisio scan(登録商標):2次元皮膚表面キメ解析装置)を用いて、UVカメラ付属の処理端末で、UVを用いて撮影した皮膚表面形態の鮮明な画像を基に、「キメ(肌理)・小じわ」の状態を抽出する。そして、その抽出したキメ・小じわの状態を基に、専用の演算端末とは異なる情報処理端末で、変位曲線を算出してもよい。For example, a two-dimensional UV camera (e.g., Visio scan (registered trademark): two-dimensional skin surface texture analysis device) is used to acquire images, and the state of "texture and fine wrinkles" is extracted based on clear images of the skin surface morphology captured using UV on a processing terminal attached to the UV camera. Then, based on the extracted state of texture and fine wrinkles, a displacement curve may be calculated on an information processing terminal other than the dedicated calculation terminal.
(変形例2)
さらに、本発明の人肌触感用データ生成方法における、2次元画像から肌の粗さ情報を取得する、他の方法として、2次元画像撮影時に光を干渉させることで肌の凹凸情報を取得したり、2次元画像撮影時に焦点を移動させることで肌の凹凸情報を取得したり、2次元画像撮影時にコンフォーカル(共焦点)をとることで肌の凹凸情報を取得したりしてもよい。
(Variation 2)
Furthermore, as other methods for obtaining skin roughness information from a two-dimensional image in the human skin tactile data generation method of the present invention, skin unevenness information may be obtained by interfering light when capturing a two-dimensional image, by moving the focus when capturing a two-dimensional image, or by taking a confocal lens when capturing a two-dimensional image.
<人肌触感評価方法>
次に、図22、図23を用いて、本発明の人肌触感用データ生成方法を含む人肌触感評価方法を説明する。図22は、本発明の人肌触感用データ生成方法を含む人肌触感評価方法を示す概略フローチャートである。
<Human skin texture evaluation method>
Next, a method for evaluating human skin feel including the method for generating data for human skin feel of the present invention will be described with reference to Figures 22 and 23. Figure 22 is a schematic flow chart showing a method for evaluating human skin feel including the method for generating data for human skin feel of the present invention.
ステップS101で、肌画像を取得する。なお評価の際に、画像の被写体となる肌は、今回の被験者や顧客等の実際の肌等などである。In step S101, a skin image is acquired. During evaluation, the skin that is the subject of the image is the actual skin of the subject, customer, etc.
ステップS102で、図1のS2同様に、肌の表面粗さ情報を基に、人肌触感用データとして、加速度情報を取得する。 In step S102, similar to S2 in Figure 1, acceleration information is obtained as human skin tactile data based on the skin surface roughness information.
ステップS103で、予め設定した、評価基準を呼び出す(評価基準参照工程)。 In step S103, the previously set evaluation criteria are called up (evaluation criteria reference process).
そして、S104で、生成した人肌触感用データと、評価基準とを照らし合わせて、取得した画像の触感を評価/推定する(評価工程)。Then, in S104, the generated human skin feel data is compared with the evaluation criteria to evaluate/estimate the feel of the acquired image (evaluation process).
図22に示すように、評価ステップにおいては、データ生成ステップで生成されたデータ(加速度情報)を用いて、肌の触感を評価する。そのため、評価の前提条件として、予め評価基準を構築しておいて、その基準に基づき評価を行うことが好ましい。 As shown in Fig. 22, in the evaluation step, the data (acceleration information) generated in the data generation step is used to evaluate the feel of the skin. Therefore, it is preferable to establish evaluation criteria in advance as a prerequisite for the evaluation, and to perform the evaluation based on the criteria.
(触感評価のための評価基準の作成例)
ここで、評価基準としては、肌画像または肌モデル画像の表面粗さ情報から算出した加速度の周波数スペクトル(振動情報)と、肌または肌モデルの触感についての官能評価との関係を予め構築し、保存しておいたものを用いる。
(Example of creating evaluation criteria for tactile evaluation)
Here, the evaluation criterion is a relationship between the frequency spectrum of acceleration (vibration information) calculated from the surface roughness information of the skin image or skin model image and a sensory evaluation of the tactile feel of the skin or skin model, which has been constructed and stored in advance.
具体的には、表面状態の異なる基準設定用の肌(又は人肌モデル)の画像、または、異なる特徴が設定された複数の人肌ゲルの画像について、それぞれの表面粗さ情報から算出した加速度情報を取得する。基準設定用の肌とは、既に特徴が明らかになった、未知ではない、肌を指す。Specifically, acceleration information is calculated from the surface roughness information of each of images of reference skin (or human skin models) with different surface conditions, or images of multiple human skin gels with different characteristics. Reference skin refers to skin whose characteristics have already been identified and is not unknown.
その一方で、表面粗さ情報を取得した「基準設定用の肌」(または人肌ゲル)に対して、指を横方向に滑らせたときにヒトが知覚する触感についての官能評価結果を記録し、そのデータと官能評価との関係をデータベース化することができる。 On the other hand, it is possible to record the results of a sensory evaluation of the tactile sensation a human perceives when running a finger sideways across the "reference skin" (or human skin gel) from which surface roughness information has been obtained, and to create a database of the relationship between this data and the sensory evaluation.
そして、未知の肌の触感を評価する際には、未知の肌について同じ方法で検出された表面粗さ情報から算出した加速度情報と、予め構築しておいた上記関係(データベース)とを比較することによって、上記未知の肌における触感の官能評価値を推定することができる。 When evaluating the feel of unknown skin, the sensory evaluation value of the feel of the unknown skin can be estimated by comparing the acceleration information calculated from the surface roughness information detected in the same way for the unknown skin with the above-mentioned relationship (database) that has been constructed in advance.
人肌触感用データの振動の大きさ及び特徴に関する値と、官能評価との関係(評価基準)は、例えば、次のようにして構築することができる。 The relationship (evaluation criteria) between the values related to the vibration magnitude and characteristics of the human skin tactile data and the sensory evaluation can be constructed, for example, as follows.
この際、複数の特性が把握された既知の肌(肌モデル)に対して、本発明の人肌触感用データ生成方法に沿って、人肌触感用データ(一定距離を走査した時の加速度スペクトル)を求めて、官能評価との関係を調べる。In this case, for known skin (skin model) with multiple understood characteristics, human skin tactile data (acceleration spectrum when scanning a certain distance) is obtained in accordance with the human skin tactile data generation method of the present invention, and the relationship with the sensory evaluation is examined.
詳しくは、基準設定用の複数の既知の肌モデルに対して、本発明の人肌触感用データ生成方法に沿って、画像(3次元又は2次元画像)を取得し、その画像を基にデータを生成することで、既知の肌モデルのそれぞれを模した複数の人肌触感用データ(加速度情報)を取得する。そして、取得した加速度情報に対して高速フーリエ変換(FFT)を行い、周波数0Hzから500Hzまでの振幅スペクトルを算出する。そして、算出した振幅スペクトルについて、周波数50Hzごとに平均値を求め、このスペクトルの平均値を独立変数(振動特徴量)として、統計モデルを推定する。In more detail, images (three-dimensional or two-dimensional images) are acquired for multiple known skin models for standard setting according to the human skin tactile data generation method of the present invention, and data is generated based on the images to acquire multiple human skin tactile data (acceleration information) that mimic each of the known skin models. A fast Fourier transform (FFT) is then performed on the acquired acceleration information to calculate an amplitude spectrum from 0 Hz to 500 Hz. The calculated amplitude spectrum is then averaged for every 50 Hz frequency, and a statistical model is estimated using the average value of this spectrum as the independent variable (vibration feature).
なお、評価基準構築のために用いられる複数の基準設定用の肌又は肌サンプルの数は、少なくとも10以上であるとの好ましく、サンプルの数は多いほどより好ましい。It is preferable that the number of skin or skin samples used to set multiple standards for constructing the evaluation criteria is at least 10 or more, and the more samples the better.
そして、上記で求めた振動特徴量から、肌のしっとり度、肌のなめらか度等を推定する統計モデルを算出する。肌が「しっとり」しているとは、ベタつき(油分過剰)もカサつき(乾燥)もなく肌の水分量が適量(保湿されている状態)であることを指し、肌が「なめらか」であるとは、触感として毛穴の開き、ニキビの目立ちが少なく、肌の表面形態としてキメが整っている肌を指す。なお、この肌に対する「しっとり」や「なめらか」等の官能評価は一例であって、例えば、他の例として、肌水分計や、肌油分計に基づいた肌の状態を、数値的に評価した統計モデルを算出してもよい。 Then, a statistical model is calculated from the vibration feature values obtained above to estimate the moistness and smoothness of the skin. "Moist" skin refers to skin that is neither sticky (excessive oil) nor dry, and has an appropriate amount of moisture (a moisturized state), and "smooth" skin refers to skin that has less open pores and less noticeable acne to the touch, and has a smooth surface texture. Note that the sensory evaluation of skin as "moist" or "smooth" is just one example, and as another example, a statistical model that numerically evaluates the skin condition based on a skin moisture meter or skin oil meter may be calculated.
一方で、上記の複数の基準用の肌についてそれぞれ、上述の人肌触感呈示装置300で呈示された仮想テクスチャについて、人(専門パネル)の評価項目について官能評価を行ってもよい。上記の専門パネルによる官能評価は、人肌触感呈示装置300で呈示された仮想テクスチャを体感する際に、感じられる肌の触感の評価とすることもできる。なお、このパネルによる官能評価値は、10人以上の算出平均値であると好ましく、算出平均値の平均をとるために評価する人は多いほどより好ましい。On the other hand, a sensory evaluation by humans (an expert panel) may be performed on the evaluation items of the virtual texture presented by the above-mentioned human skin tactile
上述のように求められた統計モデルと官能評価は、肌の再現触感を評価する上での評価基準となる。つまり、複数の既知の肌(基準となる肌)それぞれについて、人肌触感用データ(加速度情報)を検出して解析すると共に専門パネルによる官能評価を行うことによって、評価基準を構築しておけば、未知の肌について検出された人肌触感用データ(加速度情報)に基づくデータを取得し、構築された評価基準に当てはめることで、未知の肌の人肌触感用データの官能評価スコアを推定することができる。その際、未知の肌の人肌触感用データの生成は、評価基準を求める際に行った本発明の人肌触感用データ生成と同じ条件で行う。The statistical model and sensory evaluation obtained as described above become the evaluation criteria for evaluating the reproduced tactile sensation of skin. In other words, if an evaluation criterion is constructed by detecting and analyzing the human skin tactile data (acceleration information) for each of a number of known skins (reference skins) and conducting a sensory evaluation by a specialist panel, data based on the human skin tactile data (acceleration information) detected for an unknown skin can be obtained and applied to the constructed evaluation criterion to estimate the sensory evaluation score of the human skin tactile data for the unknown skin. In this case, the human skin tactile data for the unknown skin is generated under the same conditions as the human skin tactile data generation of the present invention performed when determining the evaluation criterion.
(人肌触感評価装置)
図23は、本発明の人肌触感評価方法を実現する人肌触感評価装置のブロック図である。
(Human skin texture evaluation device)
FIG. 23 is a block diagram of a human skin texture evaluation device for implementing the human skin texture evaluation method of the present invention.
図23に示すように、人肌触感評価装置600は、画像取得部である3次元撮影手段1と、データ生成・評価部である情報処理装置6と、を備えている。As shown in Figure 23, the human skin
なお、図23では人肌触感評価装置600は、画像取得から人肌触感用データ生成までを第1実施例の方法によって実現する例を示すが、本発明の人肌触感評価装置は、画像取得から人肌触感用データ生成までを第2実施例の方法や比較例の方法によって実現してもよい。
Note that Figure 23 shows an example in which the human skin
3次元撮影手段1は、人肌又は肌モデルである肌の3次元画像を取得する。 The three-dimensional imaging means 1 acquires a three-dimensional image of human skin or skin that is a skin model.
情報処理装置6は、取得した肌の画像を用いて、人肌又は肌モデルに触れたときに生じる振動として推定される人肌触感用データを生成し、評価する。情報処理装置6は、例えば、所定のソフトが動作可能なPCや、専用の3次元皮膚画像解析装置等である。The
そして、情報処理装置6は、表面粗さ情報取得部61と、加速度情報変換部62と、基準データ記憶部63と、評価部64と、評価結果出力部65と、を実行可能に有している。The
表面粗さ情報取得部61は、図2に示した表面粗さ情報取得部21と同様に、肌の画像から、肌の表面粗さ情報を取得する。詳しくは、表面粗さ情報取得部61は、肌の3次元画像から肌の表面粗さを抽出する表面粗さ抽出部611と、変位曲線を取得する変位曲線取得部612を有している。The surface roughness
加速度情報変換部62は、肌の表面粗さ情報を、加速度情報に変換する。加速度情報変換部62は、変位スペクトル変換部621と、加速度スペクトル変換部622と、加速度情報補正部623と、を有している。The acceleration
記憶部である、基準データ記憶部63は、肌の触感の基準として、特徴が設定された複数の種類の人肌又は肌モデルに対応づけられた、複数の種類の肌の加速度情報を、官能評価基準として、あらかじめ記憶しておく。The reference
評価部64は、加速度情報変換部62で算出した今回の肌の画像から算出した加速度情報と、基準データ記憶部63で記憶された肌の触感の基準となる官能評価との関係に基づき、今回の肌の触感を評価する。The
評価結果出力部(評価出力部)65は、表示部又は通知部であり、今回の肌の評価結果を表示又は送信により出力する。The evaluation result output unit (evaluation output unit) 65 is a display unit or notification unit, and outputs the current skin evaluation result by displaying or transmitting it.
なお、図23では、表面粗さ情報取得部61、加速度情報変換部62、基準データ記憶部63、評価部64、及び評価結果出力部65の機能を、1つの情報処理装置6で実現する構成を示したが、これらの演算機能を、2つ以上の情報処理装置を用いて実行してもよい。また、基準データ記憶部63を、演算を行う情報処理装置とは別体の記録媒体によって実現してもよい。23 shows a configuration in which the functions of the surface roughness
このような本発明の人肌触感装置では、上述のように生成された人肌触感用データを評価に用いることで、実際に肌に触れることなく、複数の人で共有可能な肌の触感を、誤差を少なく、可読性を高く、評価することができる。 In the human skin tactile sensation device of the present invention, the human skin tactile sensation data generated as described above is used for evaluation, making it possible to evaluate the skin tactile sensation that can be shared by multiple people with minimal error and high readability, without actually touching the skin.
<応用例1>
上述では、本発明の肌の画像を用いて生成した人肌触感用データを用いて、呈示・評価にそれぞれ適用する方法・構成について説明したが、人肌触感用データを、呈示と評価の両方に適用する人肌触感評価・呈示装置にしてもよい。
<Application Example 1>
The above describes a method and configuration for applying the human skin tactile data generated using the skin image of the present invention to both presentation and evaluation, but the human skin tactile data may also be used in a human skin tactile evaluation and presentation device for both presentation and evaluation.
図24を用いて、人肌触感評価・呈示装置について説明する。図24は、ビューティーアドバイザーが、カウンセリングにおいて、本発明の人肌触感評価・呈示装置700を用いて、カスタマーに肌質を呈示している模式図である。なお、図24では人肌触感評価・呈示装置700の各部材は有線にて接続されている例を示しているが、各部材は近距離通信によって無線接続されていてもよい。なお、本例では、肌の画像として3次元画像又は2次元画像のどちらを取得してもよく、第1実施例、第2実施例、変形例のどの方法によって人肌触感用データを生成してもよい。
The human skin tactile sensation evaluation and presentation device will be described with reference to Figure 24. Figure 24 is a schematic diagram showing a beauty advisor presenting skin type to a customer during counseling using the human skin tactile sensation evaluation and
例えば、人肌触感評価・呈示装置700において、普段の肌の状態や、なりたい肌の状態等を再現するため、予め、複数の肌に対応する振動の元信号に相当する人肌触感呈示用データ(例えば、図9(b)のような波形)を複数取得し、PC33内に記憶させておく。For example, in the human skin tactile evaluation and
ここで、ビューティーアドバイザーBAは、被験者S(カスタマー)に対して、素肌の感触、あるいは、化粧料、美容料、オイル等の塗布後の肌の感触を再現するように、呈示する肌質の選択を入力する。そして人肌触感評価・呈示装置700の呈示機構30において、選択された肌質に沿った、振動の元信号となる人肌触感呈示用データが設定され、被験者(カスタマー)の指に対して伝播板36及び人肌ゲル31を介して振動を呈示する。Here, the beauty advisor BA inputs the selection of the skin type to be presented to the subject S (customer) so as to reproduce the feel of bare skin or the feel of skin after the application of cosmetics, beauty products, oils, etc. Then, in the
一例として、ビューティーアドバイザーBAは、顧客である被験者の肌の画像を取得することで、現在の被験者の現在の肌の状態を、人肌触感評価・呈示装置700の呈示機構30で再現して被験者の指に呈示する。As an example, the beauty advisor BA acquires an image of the skin of the customer subject, and reproduces the current skin condition of the subject using the
さらに、ビューティーアドバイザーBAは、画像取得部1によって顧客である被験者の肌の画像を取得することで、現在の被験者の現在の肌の状態を、人肌触感評価・呈示装置700の評価機構60で評価して被験者に評価結果を表示する。あるいは、ビューティーアドバイザーの触感判断レベルが未熟な場合や、コロナ対策によりビューティーアドバイザーが直接顧客の肌に触れられない場合は、そのサポートとして、触感呈示とともに、評価基準を用いて触感スコアを表示させることも有効である。
Furthermore, the beauty advisor BA acquires an image of the skin of the customer subject using the
さらに、理想の肌や、なりたい肌の状態を、呈示機構30で再現して、被験者の指に呈示してもよい。具体的には、特定の化粧料を使用することで、実現できる状態を、例えば、基準液Rを人肌ゲルに滴化して呈示機構30で再現して、被験者の指に呈示する。そして、その化粧料を使った場合に、例えば体温で時間とともに溶ける等、表面が経時変化する場合は、10分後、20分後、30分後の肌を、その時間にならなくても、人肌触感呈示装置によって再現し、呈示することができる。あるいは、その化粧料を継続的に使用する場合に出てくる肌の効果等を説明したい場合に、その化粧料を例えば1日2回継続使用して、1日後、3日後、1週間後、2週間後等の肌を、その時間にならなくても、呈示機構30によって再現し、呈示する。Furthermore, the ideal skin or the desired skin condition may be reproduced by the
このようにすることで、被験者の化粧料を塗布した際の未来の肌の状態等を、人肌触感呈示装置にて具体的に触感で提案することが可能になるため、パンフレット等の視覚に加えて、触感を刺激することで、被験者であるカスタマーの感性に多角的に働きかけることができる。よってカスタマーは、より肌の状態に対して理解を深めることが出来る。一方、ビューティーアドバイザーは、再現した肌質に対応したアドバイスが可能になり、積極的な購買促進が可能となる。 In this way, it becomes possible to use the human skin tactile sensation presentation device to provide a concrete tactile suggestion of the future skin condition of the subject when the cosmetic product is applied, so that by stimulating the sense of touch in addition to the visual aspect of a pamphlet, it is possible to appeal to the sensibilities of the subject customer in a multifaceted way. This allows the customer to gain a deeper understanding of their skin condition. Meanwhile, the beauty advisor can provide advice that corresponds to the reproduced skin quality, which can actively encourage purchases.
なお、図24に示す本発明の人肌触感評価・呈示装置700は、ビューティーアドバイザーが顧客に対して提案する例を示したが、人肌触感評価・呈示装置700は、ビューティーアドバイザーのトレーニングに使用してもよい。例えば、人肌触感評価・呈示装置700において、画像取得部1によって撮影する練習をし、さらに基準となる肌質の触感を呈示し、その触感を回答し、かつその合致率を示す評価スコアも表示させることで、ビューティーアドバイザーの指先の触感のトレーニングになる。24 shows an example in which a beauty advisor proposes to a customer the human skin feel evaluation and
<応用例2>
上記図24では、人肌触感評価・呈示装置700は、1つの場所で、有線接続、又は近距離接続により、実現されていたが、人肌触感評価・呈示装置700に含まれる機能は、システムとして、ネットワークを介して遠隔的に実現されていてもよい。
<Application Example 2>
In FIG. 24 above, the human skin tactile sensation evaluation and
図25は、本発明の人肌触感評価方法を用いた人肌触感評価・呈示システムの概略図である。 Figure 25 is a schematic diagram of a human skin feel evaluation and presentation system using the human skin feel evaluation method of the present invention.
人肌触感評価・呈示システム800の一例では、被験者が、画像取得・通信端末81として、一般的なスマートフォン、タブレット、携帯電話等に搭載されたカメラで撮影し、かつネットワークNを介して取得した画像を送信し、アドバイス用PC82、又は/及び分析用PC83に接続されるシステムである。なお、本例では、被験者の手元には、一般的なカメラが存在するため、第2実施例の方法で人肌触感用データを生成する。In one example of a human skin texture evaluation and
アドバイス用PC82は、被験者の画像取得・通信端末81から送信された肌の画像の情報を基に、人肌触感用データを算出し、記憶された評価基準と、振動触感との相関を参照して、被験者Sの画像取得・通信端末81に対して、アドバイス等のコメントを送付する。なお、アドバイス用PC82は、ビューティーアドバイザーBAによって手動で操作してもよいし、あるいは、アドバイス用PC82の内部にアドバイス用ソフトを組み込んで自動応答するようにプログラムしてあってもよい。The advising
なお、ビューディアドバイザーBAが遠隔カウンセリングをする場合は、未知の肌の振動情報を呈示機構30Bで出力すれば触感がわかるので、評価基準を参照しなくてもよい。
In addition, when the beauty advisor BA performs remote counseling, the tactile sensation can be understood by outputting unknown skin vibration information from the
分析用PC83は、被験者からの回答結果を収集、分析する集計ソフトが組み込まれている。なお、アドバイス用PC82と分析用PC83とは兼用されていてもよい。The
このように、被験者Sが、スマートフォン等によって撮影した画像を送信することで、肌の画像を基に、触覚的に、異なる空間、複数の人で共有することが可能になる。In this way, by subject S sending an image taken using a smartphone or the like, it becomes possible to share the skin image tactilely with multiple people in different spaces.
あるいは、本発明の人肌触感評価・呈示システム800の入力端末84をショッピングセンターや、休憩所等の公共スペースに設けることで、ビューティーアドバイザー抜きでも、使用できるようにしてもよい。なお、専用の入力端末84を設ける場合は、画像取得部1によって、3次元画像又は2次元画像のどちらを取得してもよく、第1実施例、第2実施例、変形例のどの方法によって人肌触感用データを生成してもよい。Alternatively, the
公共スペースに配置されており、画像取得部1及び呈示機構30Aと接続される入力端末84には、人肌触感評価装置600の情報処理装置6及び人肌触感呈示装置300のPC33の機能が内蔵されており、今回取得した画像を基にした振動(人肌触感用データ)がすぐに算出可能である。これにより、今回の自分の肌の状態を呈示機構30Aで呈示したり、評価基準となる参照人肌触感再現データを呈示機構30Aで呈示したり、今回の人肌触感用データを用いて、評価基準と比較検討した評価結果を出力することができる。The
さらに、入力端末84には、ビューティーアドバイザー抜きで快適に使用できるように、ガイダンス用のプログラムを内蔵や、アドバイス用のプログラムを内蔵していると好適である。
Furthermore, it is preferable that the
また、入力端末84を設ける場合、入力端末84に蓄積された複数の被験者の肌状態の蓄積データは、所定期間毎に、ネットワークNを介して分析用PC83に転送され、化粧品開発者CRの分析に活用されることができる。
In addition, when an
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は上記した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能なものである。 Although a preferred embodiment of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiment described above, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the present invention as described in the claims.
本国際出願は2020年12月2日に出願された日本国特許出願第2020-200573号に基づく優先権を主張するものであり、2020-200573号の全内容を本国際出願に援用する。 This international application claims priority to Japanese Patent Application No. 2020-200573, filed on December 2, 2020, and the entire contents of No. 2020-200573 are incorporated by reference into this international application.
1 3次元撮影手段(画像取得部)
2 情報処理装置(データ生成部)
4 2次元撮影手段
5 情報処理装置(データ生成部)
6 情報処理装置(データ生成・評価部)
21,52 表面粗さ情報取得部
22,543 加速度情報変換部
23,54 人肌触感用データ出力部(出力部)
51 輝度情報算出部
30 呈示機構
31 人肌ゲル
32 スライドボリューム(指移動部、移動速度取得部)
33 PC(元信号記憶部、振動調整部)
34 アンプ(振動出力部)
35(35A,35B) スピーカー(振動出力部)
36 伝播板(伝播部材)
61 表面粗さ情報取得部
62 加速度情報変換部
63 基準データ記憶部(記憶部)
64 評価部
65 評価結果出力部(評価出力部)
100 人肌触感用データ生成装置
300 人肌触感呈示装置
400 人肌触感用データ生成装置
600 人肌触感評価装置
700 人肌触感評価・呈示装置
800 人肌触感評価・呈示システム
1. Three-dimensional imaging means (image acquisition unit)
2. Information processing device (data generation unit)
4 Two-dimensional imaging means 5 Information processing device (data generation unit)
6. Information processing device (data generation and evaluation unit)
21, 52 Surface roughness
51 Luminance
33 PC (original signal storage unit, vibration adjustment unit)
34 Amplifier (vibration output section)
35 (35A, 35B) Speaker (vibration output unit)
36 Propagation plate (propagation member)
61: Surface roughness information acquisition unit 62: Acceleration information conversion unit 63: Reference data storage unit (storage unit)
64
100: Human skin tactile data generating device 300: Human skin tactile sensation presentation device 400: Human skin tactile sensation data generating device 600: Human skin tactile sensation evaluation device 700: Human skin tactile sensation evaluation and presentation device 800: Human skin tactile sensation evaluation and presentation system
Claims (15)
取得した前記肌の画像を用いて、前記人肌又は肌モデルに触れたときに生じる振動として推定される人肌触感用データを生成する工程と、を有する
人肌触感用データ生成方法。 acquiring an image of skin, the image being human skin or a skin model;
and generating human skin tactile data using the acquired skin image, the human skin tactile data being estimated as vibrations that occur when touching the human skin or a skin model.
前記肌の画像から、肌の表面粗さ情報を取得する工程と、
前記肌の表面粗さ情報を、加速度情報に変換する工程と、
前記加速度情報を、前記人肌触感用データに設定する工程と、を有する
請求項1に記載の人肌触感用データ生成方法。 The step of generating the human skin tactile data includes:
obtaining skin surface roughness information from the skin image;
converting the skin surface roughness information into acceleration information;
The human skin tactile data generating method according to claim 1 , further comprising a step of setting the acceleration information as the human skin tactile data.
前記肌の画像から、肌の表面粗さ情報を取得する工程では、
前記人肌又は肌モデルの表面の3次元画像の直線上を所定距離走査した場合を想定し、横軸を距離とした3次元の肌の断面高さ位置に相当する、直線上の変位曲線を、前記表面粗さ情報として取得する
請求項2に記載の人肌触感用データ生成方法。 In the step of acquiring the skin image, a three-dimensional image of a surface of human skin or a skin model is acquired as the skin image by a laser microscope;
In the step of acquiring skin surface roughness information from the skin image,
3. The human skin tactile data generating method according to claim 2, further comprising: assuming a case where a predetermined distance is scanned along a straight line of the three-dimensional image of the surface of the human skin or skin model, a displacement curve on the straight line, which corresponds to the cross-sectional height position of the three-dimensional skin with the horizontal axis being distance, is obtained as the surface roughness information.
前記肌の画像から、肌の表面粗さ情報を取得する工程では、
前記人肌又は肌モデルの2次元画像における肌表面の輝度を算出するステップと、
前記2次元画像の直線上を所定距離走査した場合を想定し、前記2次元画像における前記直線上の肌表面の輝度を、横軸を距離とした直線上の各位置での肌の断面の高さに変換した、直線上の変位曲線を、前記表面粗さ情報として取得するステップと、を有する
請求項2に記載の人肌触感用データ生成方法。 In the step of acquiring the skin image, a color or black and white two-dimensional image of a surface of human skin or a skin model is acquired as the skin image by photography;
In the step of acquiring skin surface roughness information from the skin image,
calculating a luminance of a skin surface in the two-dimensional image of the human skin or skin model;
and acquiring, as the surface roughness information, a displacement curve on a straight line, the brightness of the skin surface on the straight line in the two-dimensional image being converted into the height of the cross section of the skin at each position on the straight line, with the horizontal axis being distance, assuming a case where a straight line on the two-dimensional image is scanned a predetermined distance.
前記人肌又は肌モデルに触れる際の移動速度を想定し、前記表面粗さ情報である前記直線上の変位曲線の横軸を、距離から時間に変換して、変位曲線のスペクトルにし、
前記変位曲線のスペクトルを、加速度のスペクトルに変換する
請求項3又は4に記載の人肌触感用データ生成方法。 In the step of converting the skin surface roughness information into acceleration information,
A moving speed when touching the human skin or skin model is assumed, and the horizontal axis of the displacement curve on the straight line, which is the surface roughness information, is converted from distance to time to obtain a spectrum of the displacement curve;
5. The human skin tactile data generating method according to claim 3, further comprising converting the spectrum of the displacement curve into a spectrum of acceleration.
前記加速度のスペクトルにローパスフィルターをかけて補正して、前記加速度情報とするステップをさらに有し、
該加速度情報を人肌触感用データに設定する工程では、
前記加速度のスペクトルにローパスフィルターをかけて補正した加速度情報を、前記人肌触感用データにする
請求項5に記載の人肌触感用データ生成方法。 In the step of converting the skin surface roughness information into acceleration information,
The method further includes a step of correcting the acceleration spectrum by applying a low-pass filter to obtain the acceleration information;
In the step of setting the acceleration information as human skin tactile data,
6. The method for generating data for human skin tactile sensation according to claim 5, further comprising the step of applying a low-pass filter to the acceleration spectrum to correct the acceleration information, and using the corrected acceleration information as the data for human skin tactile sensation.
請求項1乃至6のいずれか一項に記載の人肌触感用データ生成方法。 The human skin tactile data generating method according to claim 1 , wherein the human skin is bare skin or skin to which a cosmetic material has been applied.
前記肌の画像から、表面粗さ情報を取得する粗さ情報取得部と、
前記肌の表面粗さ情報を、加速度情報に変換する加速度情報変換部と、
前記加速度情報を、人肌触感用データとして出力する出力部と、を有する
人肌触感用データ生成装置。 an image acquisition unit for acquiring an image of human skin or skin that is a skin model;
a roughness information acquisition unit that acquires surface roughness information from the skin image;
an acceleration information conversion unit that converts the skin surface roughness information into acceleration information;
and an output unit that outputs the acceleration information as human skin tactile data.
前記人肌触感用データである前記加速度情報を用いて、前記人肌又は肌モデルの触感を評価する工程と、を有する
肌の触感評価方法。 A step of generating human skin tactile data, which is acceleration information, by the human skin tactile data generating method according to any one of claims 1 to 7;
and evaluating the tactile feel of the human skin or skin model using the acceleration information, which is the human skin tactile feel data.
請求項9に記載の肌の触感評価方法。 10. The method for evaluating the texture of skin according to claim 9, wherein in the step of evaluating the texture of the human skin or skin model, the texture of the skin is evaluated based on a relationship between acceleration information obtained in advance and a sensory evaluation that serves as a reference for the texture of the skin.
前記人肌触感用データ生成装置によって生成された前記人肌触感用データである前記加速度情報を用いて、前記人肌又は肌モデルの触感を評価する評価部と、
前記触感の評価を出力する評価出力部と、を備える
人肌触感評価装置。 The human skin tactile data generating device according to claim 8 ;
an evaluation unit that evaluates the tactile sensation of the human skin or a skin model using the acceleration information, which is the human skin tactile data generated by the human skin tactile data generation device;
and an evaluation output unit that outputs the evaluation of the tactile sensation.
当該人肌触感評価装置は、
前記肌の触感の基準として、特徴が設定された複数の種類の人肌又は肌モデルに対応づけられた、複数の種類の肌の加速度情報を、あらかじめ記憶しておく記憶部をさらに備える
請求項11に記載の人肌触感評価装置。 the evaluation unit evaluates the tactile sensation of the skin based on a relationship between the acceleration information and a sensory evaluation that is a reference for the tactile sensation of the skin, the relationship being determined in advance;
The human skin texture evaluation device comprises:
The human skin tactile evaluation device according to claim 11, further comprising a storage unit that stores in advance acceleration information of a plurality of types of skin associated with a plurality of types of human skin or skin models having set characteristics as a reference for the skin tactile feel.
人肌触感呈示装置。 9. A human skin tactile sensation presentation device comprising: a presentation mechanism that acquires the acceleration information, which is the human skin tactile data generated by the human skin tactile sensation data generation device according to claim 8, and presents the acceleration information as vibration on a human skin model.
振動が伝播する伝播部材と、
前記伝播部材上に設けられ、体験者の指又は人工指が接触する人肌モデルと、
前記人肌モデル上で、前記指又は人工指を所定の移動速度で移動させる指移動部と、
前記人肌モデル上の前記体験者の指の移動速度を取得する移動速度取得部と、
取得した肌又は肌モデルに対応づけられた前記加速度情報を元信号として記憶する元信号記憶部と、
前記指又は人工指の移動速度に応じて、前記元信号に対して、振幅の大きさを調整する振動調整部と、
調整された元信号を、物理振動に変換させて出力する振動出力部と、を有する
請求項13に記載の人肌触感呈示装置。 The presentation mechanism includes:
A propagation member through which vibration propagates;
a human skin model that is provided on the propagation member and that comes into contact with a user's finger or an artificial finger;
a finger moving unit that moves the finger or artificial finger on the human skin model at a predetermined moving speed;
a movement speed acquisition unit that acquires a movement speed of the user's finger on the human skin model;
an original signal storage unit that stores the acceleration information associated with the acquired skin or skin model as an original signal;
A vibration adjustment unit that adjusts the amplitude of the original signal according to the moving speed of the finger or artificial finger;
The human-skin tactile sensation presentation device according to claim 13 , further comprising: a vibration output unit that converts the adjusted original signal into a physical vibration and outputs the physical vibration.
前記人肌触感用データである前記加速度情報を用いて、人肌モデル上で振動として呈示する工程と、を有する
人肌触感呈示方法。 A step of generating human skin tactile data, which is acceleration information, by the human skin tactile data generating method according to any one of claims 1 to 7;
and using the acceleration information, which is the human skin tactile data, to present the acceleration information as vibration on a human skin model.
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