JP7796483B2 - Methods for evaluating the degree of eyelash variation, methods for evaluating the degree of eyelash curl, impression evaluation methods, counseling methods, and market research methods - Google Patents
Methods for evaluating the degree of eyelash variation, methods for evaluating the degree of eyelash curl, impression evaluation methods, counseling methods, and market research methodsInfo
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- JP7796483B2 JP7796483B2 JP2021099776A JP2021099776A JP7796483B2 JP 7796483 B2 JP7796483 B2 JP 7796483B2 JP 2021099776 A JP2021099776 A JP 2021099776A JP 2021099776 A JP2021099776 A JP 2021099776A JP 7796483 B2 JP7796483 B2 JP 7796483B2
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Description
本発明は、側面目元画像に基づく、睫毛のばらつき度合いの評価方法、睫毛のカール度合いの評価方法、印象評価方法、カウンセリング方法、市場調査方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating the degree of eyelash variation, a method for evaluating the degree of eyelash curl, a method for evaluating impressions, a counseling method, and a market research method based on a side view of the eye.
目は対人印象に大きな影響を与えるパーツである。コロナ禍の現在においては、マスクを常用することが求められており、目元印象の重要性が高まっている。さらに、昨今、対面でのコミュニケーションを避けることが推奨され、横顔の目元印象の重要性が特に増している。 The eyes are a feature that has a significant impact on the impression one makes on others. In the current COVID-19 pandemic, people are required to wear masks on a regular basis, making the impression of the eyes even more important. Furthermore, with people now being encouraged to avoid face-to-face communication, the impression of the eyes in profile has become even more important.
化粧品業界では、このようなニューノーマルな時代に適した新たな睫毛用製剤の開発とメイク方法の提案とが求められており、上記開発や提案には目元の印象評価方法が重要なツールとなる。 The cosmetics industry is seeking to develop new eyelash preparations and propose makeup methods suited to this new normal era, and eye impression evaluation methods will be an important tool for such development and proposals.
これまでの目元の印象評価方法に関する研究の中で、例えば、特許文献1には、被験者から採取した睫毛のサンプルについて、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHを用いる方法が記載されている(特許文献1参照)。また、例えば、特許文献2には、顧客の睫毛にマスカラを塗布し、顧客の姿勢を眼が水平方向を向いた状態とし、かかる状態における水平線とカール状態の睫毛の生え際における接線とがなす角度である、カール角度を測定する方法が記載されている(特許文献2参照)。 Among the studies on methods for evaluating eye impressions to date, for example, Patent Document 1 describes a method in which a line segment BH connecting the base B and tip H of an eyelash sample taken from a subject is used (see Patent Document 1). Furthermore, for example, Patent Document 2 describes a method in which mascara is applied to a customer's eyelashes, the customer's posture is such that their eyes are facing horizontally, and the curl angle is measured, which is the angle between the horizontal line and the tangent to the base of the curled eyelashes (see Patent Document 2).
しかしながら、上記従来の目元の印象評価方法には、精度や簡便性に改善の余地を残していた。 However, the above-mentioned conventional methods for evaluating eye impressions leave room for improvement in terms of accuracy and ease of use.
そこで、本発明は、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することを目的とする。
Therefore, an object of the present invention is to provide a method for accurately and simply evaluating the degree of curl and the degree of variation of eyelashes.
Another object of the present invention is to provide a method for evaluating an impression of a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation.A further object of the present invention is to provide a method for providing counseling to a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation.A further object of the present invention is to investigate the correlation between the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation and evaluations of each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words.
本発明の要旨は以下の通りである。
[1]
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)を算出し、前記不偏分散V(θ)に基づいて前記被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する、睫毛のばらつき度合いの評価方法。
[2]
前記複数の睫毛は、その前記付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛とする、[1]に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
[3]
前記複数の睫毛は、全ての睫毛についての角度θが-40°~+40°(水平線を0°とする)の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が10°以下であるものとする、[1]又は[2]に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
[4]
前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、[1]~[3]のいずれかに記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
[5]
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Leを算出し、前記カール値S/Leに基づいて睫毛のカール度合いを評価する、睫毛のカール度合いの評価方法。
[6]
複数の睫毛について算出した前記カール値S/Leの平均値に基づいて睫毛のカール度合いを評価する、[5]に記載の睫毛のカール度合いの測定方法。
[7]
前記複数の睫毛は、その前記付け根Bが前記側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛とする、[5]又は[6]に記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
[8]
前記複数の睫毛は、前記目元頂上部分に位置する睫毛のうち前記線分BHの長さが1番目~3番目に長いものであり、かつ、全ての睫毛についての角度θが-40°~+40°(水平線を0°とする)の範囲であり、かつ、全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が10°以下であるものとする、[5]~[7]のいずれかに記載の睫毛のカール度合いの評価方法。
[9]
前記複数の睫毛は、前記被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする、[8]に記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法。
[10]
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le、
に基づいて、前記被験者に対して印象評価を行う、印象評価方法。
[11]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
[10]に記載の印象評価方法。
[12]
前記印象評価では、一つ又は複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、[11]に記載の印象評価方法。
[13]
前記絶対的評価に基づいて前記被験者の印象をタイプに分類する、[12]に記載の印象評価方法。
[14]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
[10]に記載の印象評価方法。
[15]
前記印象評価では、複数の側面目元画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、[14]に記載の印象評価方法。
[16]
定期又は不定期に前記基準データを更新する、[10]~[15]のいずれかに記載の印象評価方法。
[17]
前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、[10]~[16]のいずれかに記載の印象評価方法。
[18]
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
に基づいて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
[19]
対象者の側面目元画像について、画像修正により睫毛のばらつき度合い及び/又はカール度合いに変更を加えて、変更前とは異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する側面目元シミュレーション画像を得ることを含む、[18]に記載のカウンセリング方法。
[20]
前記側面目元シミュレーション画像に対して印象評価を行うことを含む、[19]に記載のカウンセリング方法。
[21]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元シミュレーション画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
[20]に記載のカウンセリング方法。
[22]
前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、絶対的評価を行う、[21]に記載のカウンセリング方法。
[23]
前記絶対的評価に基づいてシミュレーション後の前記被験者の印象をタイプに分類する、[22]に記載のカウンセリング方法。
[24]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
前記複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元シミュレーション画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
[20]に記載のカウンセリング方法。
[25]
前記印象評価では、複数の側面目元シミュレーション画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行う、[24]に記載のカウンセリング方法。
[26]
前記印象評価の結果に応じて、睫毛化粧品及び/又は睫毛メイク方法に関する提案の内容を決定する、[20]~[25]のいずれかに記載のカウンセリング方法。
[27]
前記対象者の側面目元画像において、対象者に睫毛化粧品を適用し且つ/又は睫毛メイク方法を施して、側面目元メイクアップ画像を得ることを含む、[18]に記載のカウンセリング方法。
[28]
前記側面目元メイクアップ画像に対して前記印象評価を行うことを含む、[27]に記載のカウンセリング方法。
[29]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元メイクアップ画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者に対して印象評価を行う、
[28]に記載のカウンセリング方法。
[30]
前記印象評価では、一つ又は複数の前記側面目元メイクアップ画像について、前記基準データに基づいて、前記印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行う、[29]に記載のカウンセリング方法。
[31]
前記絶対的評価に基づいてメイクアップ後の前記被験者の印象をタイプに分類する、[30]に記載のカウンセリング方法。
[32]
異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
前記複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元メイクアップ画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者に対して印象評価を行う、
[27]に記載のカウンセリング方法。
[33]
[1]~[4]のいずれかに記載の睫毛のばらつき度合いの評価方法、[5]~[9]のいずれかに記載の睫毛のカール度合いの測定方法、又は[10]~[17]のいずれかに記載の印象評価方法を用いて、対象者に対してカウンセリングを行う、カウンセリング方法。
[34]
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって、前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関を調査する、
市場調査方法。
[35]
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関を調査する、
市場調査方法。
[36]
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
を準備し、
前記パネリストに各前記側面目元画像と前記平均側面目元画像とを比較させることによって、前記パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させる、
市場調査方法。
[37]
前記パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとする、[32]~[34]のいずれかに記載の市場調査方法。
The gist of the present invention is as follows.
[1]
A method for evaluating the degree of eyelash variation, which calculates an unbiased variance V(θ) of the angle θ between a line segment BH connecting the base B and tip H of a plurality of eyelashes and a horizontal line HL in a side image of the subject's eye, and evaluates the degree of variation of the subject's eyelashes based on the unbiased variance V(θ).
[2]
The method for evaluating the degree of eyelash variation according to [1], wherein the plurality of eyelashes are eyelashes whose bases B are located at the top of the eye.
[3]
The method for evaluating the degree of eyelash variation according to [1] or [2], wherein the angle θ of all of the plurality of eyelashes is in the range of −40° to +40° (horizon is taken as 0°), and when all of the eyelashes are ranked from the smallest angle θ to the largest angle θ and the difference in angle θ between the ranked positions is calculated as an absolute value, the average of the differences is 10° or less.
[4]
The method for evaluating the degree of eyelash variation according to any one of [1] to [3], wherein the plurality of eyelashes are eyelashes located in the center of the upper eyelid in a frontal eye image of the subject.
[5]
A method for evaluating the degree of eyelash curl, comprising: calculating a curl value S/Le by dividing an area S of a region enclosed by a line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelash and a line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash in a side view image of the eye of a subject, by a length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash; and evaluating the degree of curl of the eyelash based on the curl value S/Le.
[6]
The method for measuring the degree of curl of eyelashes according to [5], wherein the degree of curl of eyelashes is evaluated based on an average value of the curl values S/Le calculated for a plurality of eyelashes.
[7]
The method for evaluating the degree of curl of eyelashes according to [5] or [6], wherein the base B of the plurality of eyelashes is the eyelashes located at the top of the eye in the side view eye image.
[8]
The method for evaluating the degree of curl of eyelashes according to any one of [5] to [7], wherein the plurality of eyelashes are those having the first to third longest lengths of the line segment BH among the eyelashes located at the top of the eye, and the angle θ of all the eyelashes is in the range of −40° to +40° (horizon is taken as 0°), and when all the eyelashes are ranked from the smallest angle θ to the largest angle θ and the difference in angle θ between the ranked eyelashes is calculated as an absolute value, the average of the differences is 10° or less.
[9]
The method for evaluating the degree of eyelash variation described in [8], wherein the plurality of eyelashes are eyelashes located in the center of the upper eyelid in the frontal eye image of the subject.
[10]
In the side view image of the subject's eye, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes.
and/or
In the side view of the eye of the subject, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelash and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash is divided by the length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash, to obtain a curl value S/Le;
and performing an impression evaluation on the subject based on the above.
[11]
preparing a plurality of side view images of the eye having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
The panelists evaluate the plurality of side eye images with respect to each impression evaluation item included in the impression evaluation word group,
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
performing an impression evaluation on the subject using the reference data;
The impression evaluation method according to [10].
[12]
The impression evaluation method described in [11], wherein the impression evaluation is performed by performing an absolute evaluation for each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words for one or more side view eye images based on the reference data.
[13]
The impression evaluation method according to [12], wherein the subject's impression is classified into types based on the absolute evaluation.
[14]
preparing a plurality of side view images of the eye having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
having the panelists compare and evaluate one of the side view images of the eyes with the other side view image of the eyes with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data indicating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side view eye image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
performing an impression evaluation on the subject using the reference data;
The impression evaluation method according to [10].
[15]
The impression evaluation method according to [14], wherein the impression evaluation is performed by comparatively evaluating a plurality of side view eye images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on the reference data.
[16]
The impression evaluation method according to any one of [10] to [15], wherein the reference data is updated periodically or irregularly.
[17]
The impression evaluation method according to any one of [10] to [16], wherein the panelists are at least one selected from the group consisting of experts, researchers, beauty consultants, and consumers.
[18]
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
A counseling method in which counseling is provided to a subject based on the above.
[19]
The counseling method described in [18] includes modifying a side view image of the subject's eyes to change the degree of eyelash variation and/or curl degree by image modification, thereby obtaining a side view simulation image of the eyes having the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le that are different from those before the modification.
[20]
The counseling method according to [19], further comprising making an impression evaluation of the side eye simulation image.
[21]
preparing a plurality of side view eye simulation images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
The panelists evaluate the plurality of side eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the impression evaluation word group,
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
Using the reference data, an impression evaluation is performed on the subject after the simulation.
The counseling method described in [20].
[22]
The counseling method described in [21], wherein the impression evaluation involves performing an absolute evaluation of one or more of the side eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on the reference data.
[23]
The counseling method according to [22], wherein the subject's impression after the simulation is classified into types based on the absolute evaluation.
[24]
preparing a plurality of side view eye simulation images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
For any pair of side view eye simulation images among the plurality of side view eye simulation images,
having panelists compare and evaluate one of the side view eye simulation images with the other side view eye simulation image with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data indicating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in one of the side-view eye simulation images and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other of the side-view eye simulation images, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
Using the reference data, an impression evaluation is performed on the subject after the simulation.
The counseling method described in [20].
[25]
The counseling method according to [24], wherein the impression evaluation involves comparative evaluation of a plurality of side view eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on the reference data.
[26]
The counseling method according to any one of [20] to [25], wherein the content of a suggestion regarding eyelash cosmetics and/or eyelash makeup methods is determined according to the result of the impression evaluation.
[27]
The counseling method according to [18], further comprising applying eyelash cosmetics and/or performing an eyelash makeup method on the side image of the subject's eyes to obtain a side image of made-up eyes.
[28]
The counseling method according to [27], further comprising carrying out the impression evaluation on the side eye makeup image.
[29]
preparing a plurality of side view eye makeup images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
The panelists evaluate the plurality of side eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words,
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
Using the reference data, an impression evaluation is performed on the subject after makeup is applied.
The counseling method described in [28].
[30]
The counseling method described in [29], wherein the impression evaluation involves performing an absolute evaluation of one or more of the side eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on the reference data.
[31]
The counseling method according to [30], wherein the impression of the subject after makeup is classified into types based on the absolute evaluation.
[32]
preparing a plurality of side view eye makeup images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
Regarding any pair of side eye makeup images among the plurality of side eye makeup images,
having panelists compare and evaluate one of the side view eye makeup images with the other side view eye makeup image with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data indicating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in one of the side eye makeup images and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side eye makeup image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
Using the reference data, an impression evaluation is performed on the subject after the simulation.
The counseling method described in [27].
[33]
A counseling method for providing counseling to a subject using the method for evaluating the degree of eyelash variation according to any one of [1] to [4], the method for measuring the degree of eyelash curl according to any one of [5] to [9], or the method for evaluating the impression according to any one of [10] to [17].
[34]
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
Prepare a plurality of side view images of the eye with different
A correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and the evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words is investigated by having panelists evaluate the plurality of side view eye images with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words.
Market research methods.
[35]
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelash and the horizontal line HL, calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
Prepare a plurality of side view images of the eye with different
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
having the panelists compare and evaluate one of the side view images of the eyes with the other side view image of the eyes with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
investigating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side view eye image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye image and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the impression evaluation word group;
Market research methods.
[36]
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
A plurality of side eye images with different
an average side view eye image obtained by averaging the plurality of side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
Prepare
having the panelists compare each of the side eye images with the average side eye image, thereby having the panelists evaluate the plurality of side eye images with respect to each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words;
Market research methods.
[37]
The market research method according to any one of [32] to [34], wherein the panelists are at least one selected from the group consisting of experts, researchers, beauty consultants, and consumers.
本発明によれば、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することができる。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することができる。
According to the present invention, it is possible to provide a method for accurately and simply evaluating the degree of curl and the degree of variation of eyelashes.
The present invention also provides a method for evaluating an impression of a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation. Furthermore, the present invention also provides a method for providing counseling to a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation. Furthermore, the present invention also makes it possible to investigate the correlation between the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation and the evaluation of each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words.
以下、図面を参照して、本発明の睫毛のばらつき度合いの評価方法、本発明の睫毛のカール度合いの評価方法、本発明の印象評価方法、本発明のカウンセリング方法、本発明の市場調査方法の実施形態について詳細に例示説明する。
以下、本願明細書では、本発明の実施形態を「本実施形態」ともいう。
Hereinafter, with reference to the drawings, embodiments of the method for evaluating the degree of eyelash variation of the present invention, the method for evaluating the degree of eyelash curl of the present invention, the impression evaluation method of the present invention, the counseling method of the present invention, and the market research method of the present invention will be described in detail.
Hereinafter, in this specification, an embodiment of the present invention will also be referred to as "the present embodiment."
(睫毛のばらつき度合いの評価方法)
本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法は、被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)を算出し、不偏分散V(θ)に基づいて被験者の睫毛のばらつき度合いを評価する方法である。
(Method for evaluating the degree of eyelash variation)
The method for evaluating the degree of eyelash variation in this embodiment calculates the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the line segment BH connecting the base B and tip H of each eyelash and the horizontal line HL for multiple eyelashes in a side view image of the subject's eye, and evaluates the degree of eyelash variation of the subject based on the unbiased variance V(θ).
なお、被験者の側面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の側面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。 The side view image of the subject's eyes is not particularly limited and may be obtained by taking a photograph using a general imaging device from the side of the subject, more specifically from a direction along the line connecting the tops of the left and right ears, and specifically may be obtained using the method described in the examples.
図1は、被験者(対象者)の側面目元画像を模式的に示す図である。図1中、被験者(対象者)の睫毛については、評価に供する一本の睫毛のみ示す。 Figure 1 is a schematic diagram showing a side view of the subject's (subject's) eyes. In Figure 1, only one eyelash of the subject (subject's) that is being evaluated is shown.
不偏分散V(θ)は、下記式(1)により算出される。 The unbiased variance V(θ) is calculated using the following formula (1):
式(1)中、θiはi本目の睫毛についての角度θを表し、AVE(θ)はn本の睫毛についての角度θの平均を表す。 In equation (1), θi represents the angle θ for the i-th eyelash, and AVE(θ) represents the average angle θ for n eyelashes.
本実施形態では、不偏分散V(θ)の算出に用いる上記複数の睫毛は、特に限定されることなく、側面目元画像に含まれる全ての睫毛の中から選ばれたものとしてよい。上記複数の睫毛は、その付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛、その付け根Bが目元頂上部分と目尻との間に位置する睫毛としてよく、特にその付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、目元頂上部分とは、側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端(図2(A)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲をいう(図2(A)中の破線円参照)。
In this embodiment, the plurality of eyelashes used to calculate the unbiased variance V(θ) are not particularly limited and may be selected from all eyelashes included in the side view eye image. The plurality of eyelashes may be eyelashes whose bases B are located at the top of the eye or eyelashes whose bases B are located between the top of the eye and the outer corner of the eye, and it is particularly preferable to select eyelashes whose bases B are located at the top of the eye.
The top of the eye refers to the area within 2 mm from the outermost horizontal edge of the upper eyelid (see the "x" mark in Figure 2(A)) in the side view of the eye (see the dashed circle in Figure 2(A)).
以下、その付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛を評価対象とする睫毛のばらつき度合いの評価方法の好適な実施形態について記載するが、同様のことは他の箇所に位置する睫毛を評価対象とする他の実施形態についてもあてはまる。 The following describes a preferred embodiment of a method for evaluating the degree of eyelash variation in which eyelashes whose base B is located at the top of the eye are evaluated, but the same applies to other embodiments in which eyelashes located in other locations are evaluated.
好適な実施形態では、目元頂上部分の全ての睫毛について評価してもよく、代表的な一部の睫毛について評価してもよい。代表的な一部の睫毛としては、その一部の睫毛についての不偏分散V(θ)が、全ての睫毛についての不偏分散V(θ)を基準として-20%~+20%の範囲の誤差で収まるものを選択することが好ましい。 In a preferred embodiment, all eyelashes at the top of the eye may be evaluated, or a representative selection of eyelashes may be evaluated. It is preferable to select the representative selection of eyelashes such that the unbiased variance V(θ) for the selected selection of eyelashes falls within an error range of -20% to +20% based on the unbiased variance V(θ) for all eyelashes.
目元頂上部分の全ての睫毛についての角度θは、一般的に-50°~+50°(水平線を0°とする)の範囲で、ほぼ一様に、大きな偏りなく、分布する傾向がある。
かかる傾向を鑑みて、評価対象として選択する複数の睫毛は、その全ての睫毛についての角度θが-40°~+40°(水平線を0°とする)の範囲、好適には-30°~+30°(水平線を0°とする)の範囲であり、かつ、その全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が10°以下であり、好適には7.5°以下であり、さらに好適には7.5°以下であるものとすることが、評価の精度を高める観点から、好ましい。
The angle θ for all the eyelashes at the top of the eye generally tends to be distributed almost uniformly and without significant deviation within the range of −50° to +50° (the horizontal line being 0°).
In view of this tendency, it is preferable, from the viewpoint of improving the accuracy of the evaluation, that the angle θ of all of the multiple eyelashes selected for evaluation be in the range of −40° to +40° (with the horizontal line being 0°), preferably in the range of −30° to +30° (with the horizontal line being 0°), and that when all of the eyelashes are ranked from smallest to largest angle θ and the difference in angle θ between the ranked lines is calculated as an absolute value, the average of the difference be 10° or less, preferably 7.5° or less, and even more preferably 7.5° or less.
評価対象とする複数の睫毛は、目元頂上部分に位置する睫毛のうち線分BHの長さが1番目~3番目に長いものの中から選択することが、評価の精度を高める観点から、好ましい。 From the perspective of increasing the accuracy of the evaluation, it is preferable to select the multiple eyelashes to be evaluated from among the eyelashes located at the top of the eye that have the first, second, and third longest line segment BH lengths.
本実施形態では、複数の睫毛は、被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、上瞼中央部分とは、正面目元画像において上瞼の始端(目頭)から終端(目尻)までをなぞる線の中点(図2(B)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲をいう(図2(B)中の破線円参照)。
In this embodiment, the plurality of eyelashes are preferably eyelashes located in the center of the upper eyelid in the frontal eye image of the subject.
The central part of the upper eyelid refers to the area within 2 mm from the midpoint of the line tracing the upper eyelid from its beginning (inner corner of the eye) to its end (outer corner of the eye) in the frontal eye image (see the "x" mark in Figure 2(B)).
なお、被験者の正面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の正面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。 The frontal eye image of the subject is not particularly limited and may be obtained by photographing the subject from the front, more specifically from a direction perpendicular to the line connecting the tops of the left and right ears and along the horizontal line, using a general imaging device; specifically, it may be obtained using the method described in the examples.
正面目元画像は、側面目元画像において評価対象とするのに適した睫毛を選択する際に、補助的に使用してよい。
例えば、側面目元画像においてその付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛を選択する際に、付け根B付近に他の睫毛の付け根が存在するために睫毛の選択が困難になる場合が考えられる。その場合、正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛の中から評価対象候補の睫毛を選択し、選択した評価対象候補の睫毛がその付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛であるかどうかを側面目元画像で確認するという手順で、評価対象とする複数の睫毛を選択することができる。
The frontal eye image may be used as an auxiliary means for selecting eyelashes suitable for evaluation in the side eye image.
For example, when selecting an eyelash whose base B is located at the apex of the eye in the side view eye image, it may be difficult to select the eyelash because the bases of other eyelashes are present near the base B. In this case, it is possible to select multiple eyelashes to be evaluated by selecting an eyelash as an evaluation candidate from among the eyelashes located at the center of the upper eyelid in the front view eye image, and then checking in the side view eye image whether the selected eyelash as an evaluation candidate has its base B located at the apex of the eye.
なお、本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。 The method for evaluating the degree of eyelash variation of this embodiment can be applied not only to cases where a side view of the eyes is used, but also to cases where an image obtained by photographing the face from an oblique front or an oblique rear view is used.
(睫毛のカール度合いの評価方法)
本実施形態の睫毛のカール度合いの評価方法は、被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Leを算出し、カール値S/Leに基づいて睫毛のカール度合いを評価する。
なお、被験者の側面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の側面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。
(Method for evaluating the degree of eyelash curl)
The method for evaluating the degree of eyelash curl in this embodiment calculates a curl value S/Le by dividing the area S of the region surrounded by a line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelash and a line tracing from the base B to the tip H of the eyelash in a side view image of the subject's eye by the length Le of the line tracing from the base B to the tip H of the eyelash, and evaluates the degree of eyelash curl based on the curl value S/Le.
The side view image of the subject's eyes is not particularly limited and may be obtained by photographing the subject from the side, more specifically from a direction along the line connecting the top ends of the left and right ears, using a general imaging device, and specifically may be obtained using the method described in the examples.
図1は、被験者(対象者)の側面目元画像を模式的に示す図である。図1中、被験者(対象者)の睫毛については、評価に供する一本の睫毛のみ示す。 Figure 1 is a schematic diagram showing a side view of the subject's (subject's) eyes. In Figure 1, only one eyelash of the subject (subject's) that is being evaluated is shown.
カール値S/Leは、画像解析により睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを算出し、画像解析により睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeを算出し、算出した面積Sを算出したLeで除して算出する。 The curl value S/Le is calculated by using image analysis to calculate the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelash and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash, and then using image analysis to calculate the length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash, and dividing the calculated area S by the calculated Le.
本実施形態では、複数の睫毛について算出したカール値S/Leの平均値に基づいて睫毛のカール度合いを評価することが好ましい。平均値を用いることにより、選択した複数の睫毛全体の評価を行うことができる。 In this embodiment, it is preferable to evaluate the degree of curl of the eyelashes based on the average value of the curl values S/Le calculated for multiple eyelashes. By using the average value, it is possible to evaluate the entire selected multiple eyelashes.
本実施形態では、複数の睫毛は、その付け根Bが側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛とすることが好ましい。
なお、目元頂上部分とは、側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端(図2(A)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲をいう(図2(A)中の破線円参照)。
In this embodiment, it is preferable that the bases B of the eyelashes are located at the top of the eye in the side view of the eye.
The top of the eye refers to the area within 2 mm from the outermost horizontal edge of the upper eyelid (see the "x" mark in Figure 2(A)) in the side view of the eye (see the dashed circle in Figure 2(A)).
以下、その付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛を評価対象とする睫毛のカール度合いの評価方法の好適な実施形態について記載するが、同様のことは他の箇所に位置する睫毛を評価対象とする他の実施形態についてもあてはまる。 The following describes a preferred embodiment of a method for evaluating the degree of curl of eyelashes, in which the base B of the eyelashes is located at the top of the eye, but the same applies to other embodiments in which eyelashes located in other positions are evaluated.
好適な実施形態では、目元頂上部分の全ての睫毛について評価してもよく、代表的な一部の睫毛について評価してもよい。代表的な一部の睫毛としては、その一部の睫毛についての不偏分散V(θ)が、全ての睫毛についての不偏分散V(θ)を基準として-20%~+20%の範囲の誤差で収まるものを選択することが好ましい。 In a preferred embodiment, all eyelashes at the top of the eye may be evaluated, or a representative selection of eyelashes may be evaluated. It is preferable to select the representative selection of eyelashes such that the unbiased variance V(θ) for the selected selection of eyelashes falls within an error range of -20% to +20% based on the unbiased variance V(θ) for all eyelashes.
目元頂上部分の全ての睫毛についての角度θは、一般的に-50°~+50°(水平線を0°とする)の範囲で、ほぼ一様に、大きな偏りなく、分布する傾向がある。
かかる傾向を鑑みて、評価対象として選択する複数の睫毛は、その全ての睫毛についての角度θが-40°~+40°(水平線を0°とする)の範囲、好適には-30°~+30°(水平線を0°とする)の範囲であり、かつ、その全ての睫毛を角度θが小さいものから角度θが大きいものまで順位づけして、順位間での角度θの差を絶対値で算出したときの、当該差の平均が10°以下であり、好適には7.5°以下であり、さらに好適には7.5°以下であるものとすることが、評価の精度を高める観点から、好ましい。
The angle θ for all the eyelashes at the top of the eye generally tends to be distributed almost uniformly and without significant deviation within the range of −50° to +50° (the horizontal line being 0°).
In view of this tendency, it is preferable, from the viewpoint of improving the accuracy of the evaluation, that the angle θ of all of the multiple eyelashes selected for evaluation be in the range of −40° to +40° (with the horizontal line being 0°), preferably in the range of −30° to +30° (with the horizontal line being 0°), and that when all of the eyelashes are ranked from smallest to largest angle θ and the difference in angle θ between the ranked lines is calculated as an absolute value, the average of the difference be 10° or less, preferably 7.5° or less, and even more preferably 7.5° or less.
評価対象とする複数の睫毛は、目元頂上部分に位置する睫毛のうち線分BHの長さが1番目~3番目に長いものの中から選択することが、評価の精度を高める観点から、好ましい。 From the perspective of increasing the accuracy of the evaluation, it is preferable to select the multiple eyelashes to be evaluated from among the eyelashes located at the top of the eye that have the first, second, and third longest line segment BH lengths.
本実施形態では、複数の睫毛は、被験者の正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛とする。
なお、被験者の正面目元画像は、特に限定されることなく、被験者の正面から、より具体的には左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、一般的な撮像装置を用いた写真撮影によって取得してよく、具体的には、実施例に記載の方法で取得してよい。
In this embodiment, the eyelashes are those located in the center of the upper eyelid in the frontal eye image of the subject.
The frontal eye image of the subject is not particularly limited and may be obtained by photographing the subject from the front, more specifically from a direction perpendicular to the line connecting the tops of the left and right ears and along the horizontal line, using a general imaging device, and specifically may be obtained by the method described in the examples.
正面目元画像は、側面目元画像において評価対象とするのに適した睫毛を選択する際に、補助的に使用してよい。
例えば、側面目元画像においてその付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛を選択する際に、付け根B付近に他の睫毛の付け根が存在するために睫毛の選択が困難になる場合が考えられる。その場合、正面目元画像における上瞼中央部分に位置する睫毛の中から評価対象候補の睫毛を選択し、選択した評価対象候補の睫毛がその付け根Bが目元頂上部分に位置する睫毛であるかどうかを側面目元画像で確認するという手順で、評価対象とする複数の睫毛を選択することができる。
The frontal eye image may be used as an auxiliary means for selecting eyelashes suitable for evaluation in the side eye image.
For example, when selecting an eyelash whose base B is located at the apex of the eye in the side view eye image, it may be difficult to select the eyelash because the bases of other eyelashes are present near the base B. In this case, it is possible to select multiple eyelashes to be evaluated by selecting an eyelash as an evaluation candidate from among the eyelashes located at the center of the upper eyelid in the front view eye image, and then checking in the side view eye image whether the selected eyelash as an evaluation candidate has its base B located at the apex of the eye.
なお、上瞼中央部分とは、正面目元画像において上瞼の始端(目頭)から終端(目尻)までをなぞる線の中点(図2(B)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲をいう(図2(B)中の破線円参照)。 The central part of the upper eyelid refers to the area within 2 mm of the midpoint of the line tracing the upper eyelid from its beginning (inner corner) to its end (outer corner) in the frontal eye image (see the "x" mark in Figure 2(B)). (See the dashed circle in Figure 2(B)).
なお、本実施形態の睫毛のカール度合いの評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。 The method for evaluating the degree of eyelash curl of this embodiment can be applied not only to cases where a side view of the eyes is used, but also to cases where an image obtained by photographing the face from an oblique front or an oblique rear view is used.
(印象評価方法)
本実施形態の印象評価方法は、
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le、
に基づいて、被験者に対して印象評価を行う方法である。
(Impression evaluation method)
The impression evaluation method of this embodiment includes:
In the side view image of the subject's eye, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes.
and/or
In the side view of the eye of the subject, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelash and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash is divided by the length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash, to obtain the curl value S/Le.
This is a method for evaluating the impressions of subjects based on the above.
具体的には、本実施形態では、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ(以下、「第一基準データ」ともいう。)を作成し、
前記基準データ(第一基準データ)を用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
ことが好ましい。
ここで、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備する際には、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数名の被験者の側面目元画像を準備してもよく、ある特定の不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する一名の被験者の側面目元画像について画像修正を行うことによって、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備してもよい。
なお、画像修正は、市販又はフリーの画像解析ソフト(例えば、ImageJ等)を用いて行ってよい。
Specifically, in this embodiment, a plurality of side view images of the eye having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le are prepared,
The panelists evaluate the plurality of side eye images with respect to each impression evaluation item included in the impression evaluation word group,
creating reference data (hereinafter also referred to as "first reference data") that indicates a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
performing an impression evaluation on the subject using the reference data (first reference data);
It is preferable.
Here, when preparing multiple side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le, side view eye images of multiple subjects having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le may be prepared, or multiple side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le may be prepared by performing image correction on the side view eye image of one subject having a specific unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le.
Image correction may be performed using commercially available or free image analysis software (e.g., ImageJ, etc.).
印象評価ワード群に含まれる印象評価項目は、特に限定されることなく、目的や用途に応じて適宜選択されてよいが、例えば、知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである等が挙げられる。
これら印象評価項目は、1種単独で又は2種以上を組み合わせて、印象評価ワード群に用いてよい。
各印象評価項目についての評価は、定性的に又は定量的に行ってよい。定量的に行う場合、評点(例えば、-3~+3)を付けることによって行ってよい。
The impression evaluation items included in the group of impression evaluation words are not particularly limited and may be selected appropriately depending on the purpose and use, but examples include intelligent, beautiful, motivated, proactive, decisive, gentle, honest, cheerful, friendly, nice, strong-willed, dignified, aesthetically pleasing, sophisticated, confident, approachable, clean, sociable, curious, and calm.
These impression evaluation items may be used alone or in combination of two or more to form the group of impression evaluation words.
The evaluation of each impression evaluation item may be performed qualitatively or quantitatively. When the evaluation is performed quantitatively, the evaluation may be performed by assigning a score (for example, from −3 to +3).
ここでの基準データ(第一基準データ)は、不偏分散V(θ)と印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてよく、カール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてよく、また、不偏分散V(θ)及びカール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関関係を示すものとしてもよい。
また、基準データ(第一基準データ)は、好適には2枚以上の側面目元画像、より好適には4枚以上の側面目元画像、さらに好適には6枚以上の側面目元画像に基づいたものである。
ここで、相関関係は、特に限定されることなく、正の相関であってもよく、負の相関であってもよく、また、合理的な予測性が得られる関係であってもよい。相関の強弱も特には限定されない。
The reference data (first reference data) here may indicate the correlation between the unbiased variance V(θ) and the evaluation for each impression evaluation word included in the impression evaluation word group, or may indicate the correlation between the curl value S/Le and the evaluation for each impression evaluation word included in the impression evaluation word group, or may indicate the correlation between the unbiased variance V(θ) and the curl value S/Le and the evaluation for each impression evaluation word included in the impression evaluation word group.
The reference data (first reference data) is preferably based on two or more side view images of the eyes, more preferably four or more side view images of the eyes, and even more preferably six or more side view images of the eyes.
Here, the correlation is not particularly limited, and may be a positive correlation, a negative correlation, or a relationship that provides reasonable predictability. The strength of the correlation is also not particularly limited.
本実施形態における印象評価では、一つ又は複数の側面目元画像について、基準データ(第一基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元画像について、不偏分散V(θ)を算出し、次いで、基準データ(第一基準データ)において上記算出した不偏分散V(θ)に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元画像についてV(θ)=100と算出され、基準データ(第一基準データ)において、V(θ)=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元画像についての「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in this embodiment, it is preferable to perform an absolute evaluation of one or more side view eye images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (first reference data).
Absolute evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) for one or more side view eye images to be evaluated, and then determining the score for each impression evaluation item to be assigned to the calculated unbiased variance V(θ) in the reference data (first reference data).
For example, if V(θ) is calculated as 100 for the first side view eye image, and V(θ) is 20, 60, 140, or 200 in the reference data (first reference data), and the scores for the "intelligent" item are assigned as -2, -1, +1, or +2, respectively, the score for the "intelligent" item for the first side view eye image can be calculated as 0.
さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいて被験者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点+1~+3で、「決断力がある」の項目が評点+1~+3で、「洗練されている」の項目が評点+1~+3で、「清潔である」の項目が評点+1~+3で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。
Furthermore, in this embodiment, it is preferable to classify the subject's impressions into types based on absolute evaluation.
Regarding the type used for classification, for example, an impression that is evaluated with a specific range of scores for the first impression evaluation item, a specific range of scores for the second impression evaluation item, a specific range of scores for the third impression evaluation item, and a specific range of scores for the fourth impression evaluation item can be set as a specific type.
For example, an impression that is evaluated as +1 to +3 for the "intelligent" item, +1 to +3 for the "decisive" item, +1 to +3 for the "refined" item, and +1 to +3 for the "clean" item can be considered to be an elegant type.
本実施形態の印象評価方法では、印象評価項目の種類及び評点の範囲で構成される上記タイプを、定期又は不定期に更新してよい。定期又は不定期の更新により、時勢、世相、流行等に合わせてタイプを調整することが可能となる。 In the impression evaluation method of this embodiment, the above-mentioned types, which are composed of the types of impression evaluation items and the ranges of ratings, may be updated regularly or irregularly. By updating regularly or irregularly, it becomes possible to adjust the types to suit the times, social climate, trends, etc.
また、具体的には、本実施形態では、異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ(以下、「第二基準データ」ともいう。)を作成し、
前記基準データ(第二基準データ)を用いて、前記被験者に対して印象評価を行う、
ことが好ましい。
Specifically, in this embodiment, a plurality of side view images of the eye having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le are prepared,
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
having the panelists compare and evaluate one of the side view images of the eyes with the other side view image of the eyes with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data (hereinafter also referred to as "second reference data") that indicates a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side view eye image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
performing an impression evaluation on the subject using the reference data (second reference data);
It is preferable.
本実施形態における印象評価では、複数の側面目元画像について、基準データ(第二基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元画像のうちの任意の一対の側面目元画像について、両者の不偏分散V(θ)を算出し、次いで、両者の不偏分散V(θ)の差分を算出し、基準データ(第二基準データ)において示される不偏分散V(θ)の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係(正の相関や負の相関等)を基に、上記一対の側面目元画像について、一方の前記側面目元画像の他方の前記側面目元画像との対比での各印象評価項目の評点(一方の前記側面目元画像を他方の前記側面目元画像と対比評価したときに、一方の前記側面目元画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点)を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元画像と第二の側面目元画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元画像についてV(θ)=10と、第二の側面目元画像についてV(θ)=110と算出され、基準データ(第二基準データ)において、V(θ)の差=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元画像の第二の側面目元画像との対比での「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in this embodiment, it is preferable to perform a comparative evaluation of a plurality of side view eye images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (second reference data).
The comparative evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) of any pair of side eye images among the multiple side eye images to be evaluated, then calculating the difference between the unbiased variances V(θ) of the two, and determining the score for each impression evaluation item of one side eye image in comparison with the other side eye image for the pair of side eye images in comparison with the other side eye image (the score for each impression evaluation item included in the impression evaluation word group assigned to one side eye image when one side eye image is evaluated in comparison with the other side eye image).
For example, a pair of a first side view eye image and a second side view eye image is prepared, and V(θ) is calculated as 10 for the first side view eye image and V(θ) as 110 for the second side view eye image. If the difference in V(θ) is 20, 60, 140, or 200 in the reference data (second reference data), and the scores for the "intelligent" category are assigned as -2, -1, +1, or +2, respectively, the score for the "intelligent" category in comparison between the first side view eye image and the second side view eye image can be calculated as 0.
本実施形態の印象評価方法では、定期又は不定期に基準データ(第二基準データ)を更新することが好ましい。定期又は不定期の更新により、時勢、世相、流行等に合わせて基準データ(第二基準データ)を調整することが可能となる。 In the impression evaluation method of this embodiment, it is preferable to update the reference data (second reference data) regularly or irregularly. By updating regularly or irregularly, it becomes possible to adjust the reference data (second reference data) to suit the times, social climate, trends, etc.
本実施形態の印象評価方法では、パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとすることが好ましい。 In the impression evaluation method of this embodiment, it is preferable that the panelists be at least one selected from the group consisting of experts, researchers, beauty consultants, and consumers.
なお、本実施形態の印象評価方法は、側面目元画像を用いる場合だけではなく、顔に関して斜め前方から撮影して得られる画像を用いる場合や、顔に関して斜め後方から撮影して得られる画像を用いる場合にも、応用することが可能である。 The impression evaluation method of this embodiment can be applied not only to cases where a side view of the eyes is used, but also to cases where an image obtained by photographing the face from an oblique front or an oblique rear view is used.
(カウンセリング方法)
本実施形態のカウンセリング方法は、
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
に基づいて、対象者に対してカウンセリングを行う方法である。
(Counseling methods)
The counseling method of this embodiment includes:
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
This is a method of providing counseling to subjects based on the above.
具体的には、本実施形態のカウンセリング方法は、対象者の側面目元画像について、画像修正により睫毛のばらつき度合い及び/又はカール度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する側面目元シミュレーション画像を得ることを含む。
ここで、画像修正による変更前とは異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する側面目元シミュレーション画像を得る際には、対象者の特定の一本又は複数本の睫毛を削除、変更してよく、また、対象者に一本又は複数本の睫毛を仮想的に追加してよい。
側面目元シミュレーション画像は、睫毛化粧品を適用した場合及び/又は睫毛メイク方法を施した場合を想定して作成されてよい。
Specifically, the counseling method of this embodiment includes modifying a side view image of the subject's eyes to change the degree of eyelash variation and/or curl by image modification, thereby obtaining a side view simulation image of the eyes that has a different unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le from before the modification.
Here, when obtaining a side view eye simulation image having an unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le that is different from that before the image modification, one or more specific eyelashes of the subject may be deleted or modified, or one or more virtual eyelashes may be added to the subject.
The side view eye simulation image may be created assuming that eyelash cosmetics and/or eyelash makeup techniques are applied.
本実施形態のカウンセリング方法は、側面目元シミュレーション画像に対して印象評価を行うことを含む。 The counseling method of this embodiment includes performing an impression evaluation on a side view eye simulation image.
ここでの側面目元シミュレーション画像に対する印象評価は、本実施形態のカウンセリング方法に特有の実施形態以外の実施形態については、本実施形態の印象評価方法における印象評価の実施形態(前述参照)と同様としてよい。 The impression evaluation of the side view eye simulation image here may be the same as the impression evaluation embodiment in the impression evaluation method of this embodiment (see above), except for embodiments specific to the counseling method of this embodiment.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元シミュレーション画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ(第一基準データ)を作成し、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。
In the impression evaluation in the counseling method of the present embodiment, a plurality of side-view eye simulation images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le are prepared,
The panelists evaluate the plurality of side eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the impression evaluation word group,
creating reference data (first reference data) that indicates a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
It is preferable to use the reference data to perform an impression evaluation on the subject after the simulation.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、一つ又は複数の側面目元シミュレーション画像について、基準データ(第一基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元シミュレーション画像について、不偏分散V(θ)を算出し、次いで、基準データ(第一基準データ)において上記算出した不偏分散V(θ)に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元シミュレーション画像についてV(θ)=100と算出され、基準データ(第一基準データ)において、V(θ)=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元シミュレーション画像についての「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in the counseling method of this embodiment, it is preferable to perform an absolute evaluation of one or more side view eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (first reference data).
Absolute evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) for one or more side-view eye simulation images to be evaluated, and then determining the score for each impression evaluation item to be assigned to the calculated unbiased variance V(θ) in the reference data (first reference data).
For example, if V(θ) = 100 is calculated for the first side view eye simulation image, and V(θ) = 20, 60, 140, or 200 in the reference data (first reference data), and the scores for the "intelligent" item are assigned -2, -1, +1, or +2, respectively, then the score for the "intelligent" item for the first side view eye simulation image can be calculated as 0.
さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいて画像修正による変更後の対象者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点+1~+3で、「決断力がある」の項目が評点+1~+3で、「洗練されている」の項目が評点+1~+3で、「清潔である」の項目が評点+1~+3で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。
Furthermore, in this embodiment, it is preferable to classify the subject's impression after the change due to image correction into types based on absolute evaluation.
Regarding the type used for classification, for example, an impression that is evaluated with a specific range of scores for the first impression evaluation item, a specific range of scores for the second impression evaluation item, a specific range of scores for the third impression evaluation item, and a specific range of scores for the fourth impression evaluation item can be set as a specific type.
For example, an impression that is evaluated as +1 to +3 for the "intelligent" item, +1 to +3 for the "decisive" item, +1 to +3 for the "refined" item, and +1 to +3 for the "clean" item can be considered to be an elegant type.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元シミュレーション画像を準備し、
前記複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元シミュレーション画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ(第二基準データ)を作成し、
前記基準データ(第二基準データ)を用いて、シミュレーション後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。
In the impression evaluation in the counseling method of the present embodiment, a plurality of side-view eye simulation images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le are prepared,
For any pair of side view eye simulation images among the plurality of side view eye simulation images,
having the panelists compare and evaluate one of the side view eye simulation images with the other side view eye simulation image with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data (second reference data) that indicates a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in one of the side-view eye simulation images and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other of the side-view eye simulation images, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
It is preferable to use the reference data (second reference data) to perform an impression evaluation on the subject after the simulation.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、複数の側面目元シミュレーション画像について、基準データ(第二基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の側面目元シミュレーション画像について、両者の不偏分散V(θ)を算出し、次いで、両者の不偏分散V(θ)の差分を算出し、基準データ(第二基準データ)において示される不偏分散V(θ)の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係(正の相関や負の相関等)を基に、上記一対の側面目元シミュレーション画像について、一方の前記側面目元シミュレーション画像の他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比での各印象評価項目の評点(一方の前記側面目元シミュレーション画像を他方の前記側面目元シミュレーション画像と対比評価したときに、一方の前記側面目元シミュレーション画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点)を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元シミュレーション画像と第二の側面目元シミュレーション画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元シミュレーション画像についてV(θ)=10と、第二の側面目元シミュレーション画像についてV(θ)=110と算出され、基準データ(第二基準データ)において、V(θ)の差=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元シミュレーション画像の第二の側面目元シミュレーション画像との対比での「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in the counseling method of this embodiment, it is preferable to perform a comparative evaluation of multiple side view eye simulation images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (second reference data).
The comparative evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) of any pair of side view eye simulation images among the multiple side view eye simulation images to be evaluated, then calculating the difference between the unbiased variances V(θ) of both, and determining the score for each impression evaluation item of one side view eye simulation image in comparison with the other side view eye simulation image (the score for each impression evaluation item included in the impression evaluation word group assigned to one side view eye simulation image when one side view eye simulation image is evaluated in comparison with the other side view eye simulation image) based on the correlation (positive correlation, negative correlation, etc.) between the difference in unbiased variance V(θ) shown in the reference data (second reference data) and the score for each impression evaluation item included in the impression evaluation word group assigned to one side view eye simulation image).
For example, a pair of a first side view eye simulation image and a second side view eye simulation image are prepared, and V(θ) = 10 is calculated for the first side view eye simulation image and V(θ) = 110 for the second side view eye simulation image. If the difference in V(θ) is 20, 60, 140, or 200 in the reference data (second reference data), and the scores for the "intelligent" item are assigned -2, -1, +1, or +2, respectively, the score for the "intelligent" item in comparison between the first side view eye simulation image and the second side view eye simulation image can be calculated as 0.
本実施形態のカウンセリング方法では、印象評価の結果に応じて、睫毛化粧品及び/又は睫毛メイク方法に関する提案の内容を決定することが好ましい。 In the counseling method of this embodiment, it is preferable to determine the content of suggestions regarding eyelash cosmetics and/or eyelash makeup methods based on the results of the impression evaluation.
本実施形態のカウンセリング方法は、対象者に睫毛化粧品を適用し且つ/又は睫毛メイク方法を施して、側面目元メイクアップ画像を得ることを含む。
側面目元メイクアップ画像は、メイクアップした対象者を改めて写真撮影することによって、得てよく、また、場合によっては、改めて写真撮影して得た画像に画像修正を加えて得てもよい。
ここで、対象者に適用する睫毛化粧品及び/又は施す睫毛メイク方法は、上記提案の内容に従うものであっても、従わないものであってもよい。
The counseling method of this embodiment includes applying eyelash cosmetics and/or performing an eyelash makeup method on a subject to obtain a side view image of the eye makeup.
The side eye makeup image may be obtained by taking a new photograph of the subject wearing makeup, or in some cases, by applying image correction to the image obtained by taking a new photograph.
Here, the eyelash cosmetics and/or eyelash makeup methods applied to the subject may or may not comply with the content of the above proposals.
本実施形態のカウンセリング方法は、側面目元メイクアップ画像に対して印象評価を行うことを含む。 The counseling method of this embodiment includes performing an impression evaluation on a side view image of the eye makeup.
ここでの側面目元メイクアップ画像に対する印象評価は、本実施形態のカウンセリング方法に特有の実施形態以外の実施形態については、本実施形態の印象評価方法における印象評価の実施形態(前述参照)と同様としてよい。 The impression evaluation of the side-view eye makeup image here may be the same as the impression evaluation embodiment in the impression evaluation method of this embodiment (see above), except for the embodiment specific to the counseling method of this embodiment.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
パネリストに、前記複数の側面目元メイクアップ画像を、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して、評価させることによって、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データ(第一基準データ)を作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記対象者に対して印象評価を行うことが好ましい。
In the impression evaluation in the counseling method of the present embodiment, a plurality of side-view eye makeup images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le are prepared,
The panelists evaluate the plurality of side eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words,
creating reference data (first reference data) that indicates a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
It is preferable to use the reference data to perform an impression evaluation on the subject after makeup application.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、一つ又は複数の側面目元メイクアップ画像について、基準データ(第一基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して絶対的評価を行うことが好ましい。
絶対的評価は、例えば、評価対象とする一つ又は複数の側面目元メイクアップ画像について、不偏分散V(θ)を算出し、次いで、基準データ(第一基準データ)において上記算出した不偏分散V(θ)に対して付される各印象評価項目に関する評点を割り出すことによって行ってよい。
例えば、仮に、第一の側面目元メイクアップ画像についてV(θ)=100と算出され、基準データ(第一基準データ)において、V(θ)=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元メイクアップ画像についての「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in the counseling method of this embodiment, it is preferable to perform an absolute evaluation of one or more side-view eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (first reference data).
Absolute evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) for one or more side-view eye makeup images to be evaluated, and then determining the score for each impression evaluation item to be assigned to the calculated unbiased variance V(θ) in the reference data (first reference data).
For example, if V(θ) = 100 is calculated for the first side eye makeup image, and V(θ) = 20, 60, 140, or 200 in the reference data (first reference data), and the scores for the "intelligent" item are assigned as -2, -1, +1, or +2, respectively, the score for the "intelligent" item for the first side eye makeup image can be calculated as 0.
さらに、本実施形態では、絶対的評価に基づいてメイクアップした対象者の印象をタイプに分類することが好ましい。
分類に用いるタイプに関して、例えば、第一の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第二の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第三の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価され、第四の印象評価項目について特定の範囲の評点で評価される印象を、特定のタイプに設定することができる。
例えば、「知的である」の項目が評点+1~+3で、「決断力がある」の項目が評点+1~+3で、「洗練されている」の項目が評点+1~+3で、「清潔である」の項目が評点+1~+3で評価される印象を、エレガントタイプとすることができる。
Furthermore, in this embodiment, it is preferable to classify the impression of the subject wearing makeup into types based on absolute evaluation.
Regarding the type used for classification, for example, an impression that is evaluated with a specific range of scores for the first impression evaluation item, a specific range of scores for the second impression evaluation item, a specific range of scores for the third impression evaluation item, and a specific range of scores for the fourth impression evaluation item can be set as a specific type.
For example, an impression that is evaluated as +1 to +3 for the "intelligent" item, +1 to +3 for the "decisive" item, +1 to +3 for the "refined" item, and +1 to +3 for the "clean" item can be considered to be an elegant type.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、異なる前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leを有する複数の前記側面目元メイクアップ画像を準備し、
前記複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元メイクアップ画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データ(第二基準データ)を作成し、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者に対して印象評価を行うことが好ましい。
In the impression evaluation in the counseling method of the present embodiment, a plurality of side-view eye makeup images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le are prepared,
Regarding any pair of side eye makeup images among the plurality of side eye makeup images,
having panelists compare and evaluate one of the side view eye makeup images with the other side view eye makeup image with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
creating reference data (second reference data) that indicates a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side eye makeup image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side eye makeup image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
It is preferable to use the reference data to perform an impression evaluation on the subject after makeup application.
本実施形態のカウンセリング方法における印象評価では、複数の側面目元メイクアップ画像について、基準データ(第二基準データ)に基づいて、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して対比評価を行うことが好ましい。
対比評価は、例えば、評価対象とする複数の側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の側面目元画像について、両者の不偏分散V(θ)を算出し、次いで、両者の不偏分散V(θ)の差分を算出し、基準データ(第二基準データ)において示される不偏分散V(θ)の差分と印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点との相関関係(正の相関や負の相関等)を基に、上記一対の側面目元メイクアップ画像について、一方の前記側面目元画像の他方の側面目元メイクアップ画像との対比での各印象評価項目の評点(一方の側面目元メイクアップ画像を他方の側面目元メイクアップ画像と対比評価したときに、一方の側面目元メイクアップ画像に付される印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評点)を割り出すことによって、行ってよい。
例えば、第一の側面目元メイクアップ画像と第二の側面目元メイクアップ画像とからなる一対を準備し、第一の側面目元メイクアップ画像についてV(θ)=10と、第二の側面目元メイクアップ画像についてV(θ)=110と算出され、基準データ(第二基準データ)において、V(θ)の差=20、60、140、200である場合に、「知的である」の項目の評点として、それぞれ-2、-1、+1、+2が付されている場合、第一の側面目元メイクアップ画像の第二の側面目元メイクアップ画像との対比での「知的である」の項目の評点を0と割り出してよい。
In the impression evaluation in the counseling method of this embodiment, it is preferable to perform a comparative evaluation of multiple side-view eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words based on reference data (second reference data).
The comparative evaluation may be performed, for example, by calculating the unbiased variance V(θ) of any pair of side eye images among the multiple side eye makeup images to be evaluated, then calculating the difference between the unbiased variances V(θ) of the two, and determining the score for each impression evaluation item of one of the pair of side eye makeup images in comparison with the other side eye makeup image (the score for each impression evaluation item included in the impression evaluation word group assigned to one side eye makeup image when one side eye makeup image is evaluated in comparison with the other side eye makeup image) based on the correlation (positive correlation, negative correlation, etc.) between the difference in unbiased variance V(θ) shown in the reference data (second reference data) and the score for each impression evaluation item included in the impression evaluation word group assigned to one side eye makeup image).
For example, a pair of a first side eye makeup image and a second side eye makeup image is prepared, and V(θ) is calculated as 10 for the first side eye makeup image and V(θ) as 110 for the second side eye makeup image. If the difference in V(θ) is 20, 60, 140, or 200 in the reference data (second reference data), and the scores for the "intelligent" item are assigned as -2, -1, +1, or +2, respectively, the score for the "intelligent" item in comparison between the first side eye makeup image and the second side eye makeup image can be calculated as 0.
本実施形態のカウンセリング方法では、不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを考慮して行うものであることに関連して、方法中において、不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを元に印象を判定し、適切な製剤を提案するという内容のカウンセリングを行うことが好ましい。 In relation to the fact that the counseling method of this embodiment is carried out taking into consideration the unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le, it is preferable that the counseling method involves assessing the impression based on the unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le and suggesting an appropriate formulation.
本実施形態のカウンセリング方法では、前述の本実施形態の睫毛のばらつき度合いの評価方法、前述の本実施形態の睫毛のカール度合いの測定方法、前述の本実施形態の印象評価方法を用いてよい。 The counseling method of this embodiment may use the aforementioned method for evaluating the degree of eyelash variation of this embodiment, the aforementioned method for measuring the degree of eyelash curl of this embodiment, and the aforementioned method for evaluating the impression of this embodiment.
(市場調査方法)
本実施形態の市場調査方法は、
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
パネリストに複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって、不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査する方法である。
(Market research methods)
The market research method of this embodiment includes:
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
Prepare a plurality of side view images of the eye with different
This method investigates the correlation between the unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le and the evaluation of each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words by having panelists evaluate multiple side-view images of the eyes with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words.
具体的には、本実施形態では、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備し、パネリストに複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることによって得られた、不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することが好ましい。
ここで、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備する際には、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数名の対象者の側面目元画像を準備してもよく、ある特定の不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する一名の対象者の側面目元画像について画像修正を行うことによって、異なる不偏分散V(θ)及び/又はカール値S/Leを有する複数の側面目元画像を準備してもよい。
なお、画像修正は、市販又はフリーの画像解析ソフトを用いて行ってよい。
Specifically, in this embodiment, it is preferable to prepare a plurality of side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le, and have panelists evaluate the plurality of side view eye images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words, thereby investigating the correlation between the unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le obtained and the evaluations with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words.
Here, when preparing multiple side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le, side view eye images of multiple subjects having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le may be prepared, or multiple side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or curl values S/Le may be prepared by performing image correction on the side view eye image of one subject having a specific unbiased variance V(θ) and/or curl value S/Le.
Image correction may be performed using commercially available or free image analysis software.
印象評価ワード群に含まれる印象評価項目は、特に限定されることなく、目的や用途に応じて適宜選択されてよいが、例えば、知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである等が挙げられる。
これら印象評価項目は、1種単独で又は2種以上を組み合わせて、印象評価ワード群に用いてよい。
各印象評価項目についての評価は、定性的に又は定量的に行ってよい。定量的に行う場合、評点(例えば、-3~+3)を付けることによって行ってよい。
The impression evaluation items included in the group of impression evaluation words are not particularly limited and may be selected appropriately depending on the purpose and use, but examples include intelligent, beautiful, motivated, proactive, decisive, gentle, honest, cheerful, friendly, nice, strong-willed, dignified, aesthetically pleasing, sophisticated, confident, approachable, clean, sociable, curious, and calm.
These impression evaluation items may be used alone or in combination of two or more to form the group of impression evaluation words.
The evaluation of each impression evaluation item may be performed qualitatively or quantitatively. When the evaluation is performed quantitatively, the evaluation may be performed by assigning a score (for example, from −3 to +3).
本実施形態の調査方法では、不偏分散V(θ)と印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてよく、カール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてよく、また、不偏分散V(θ)及びカール値S/Leと印象評価ワード群に含まれる各印象評価ワードに関する評価との相関を調査するものとしてもよい。
また、本実施形態の調査方法は、好適には2枚以上の側面目元画像、より好適には4枚以上の側面目元画像、さらに好適には6枚以上の側面目元画像を用いて行う。
ここで、本実施形態の調査方法における相関は、特に限定されることなく、正の相関であってもよく、負の相関であってもよく、また、合理的な予測性が得られる関係であってもよい。相関の強弱も特には限定されない。
The survey method of this embodiment may investigate the correlation between the unbiased variance V(θ) and the evaluation regarding each impression evaluation word included in the impression evaluation word group, may investigate the correlation between the curl value S/Le and the evaluation regarding each impression evaluation word included in the impression evaluation word group, or may investigate the correlation between the unbiased variance V(θ) and the curl value S/Le and the evaluation regarding each impression evaluation word included in the impression evaluation word group.
The investigation method of this embodiment is preferably carried out using two or more side view images of the eyes, more preferably four or more side view images of the eyes, and even more preferably six or more side view images of the eyes.
Here, the correlation in the research method of this embodiment is not particularly limited, and may be a positive correlation, a negative correlation, or a relationship that provides reasonable predictability. The strength of the correlation is also not particularly limited.
また、本実施形態の市場調査方法では、対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像を準備し、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
パネリストに、一方の前記側面目元画像を、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関して、他方の前記側面目元画像との対比で、対比評価させ、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関を調査することが好ましい。
In addition, in the market research method of this embodiment, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for a plurality of eyelashes in the side view image of the subject's eyes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
Prepare a plurality of side view images of the eye with different
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
having the panelists compare and evaluate one of the side view images of the eyes with the other side view image of the eyes with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
It is preferable to investigate the correlation between the difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in one of the side eye images and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side eye image and the comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words.
本実施形態の市場調査方法では、対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
を準備し、
前記パネリストに各前記側面目元画像と前記平均側面目元画像とを比較させることによって、前記パネリストに前記複数の側面目元画像を印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して評価させることが好ましい。
In the market research method of this embodiment, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for a plurality of eyelashes in a side view image of the subject's eyes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
A plurality of side eye images with different
an average side view eye image obtained by averaging the plurality of side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
Prepare
It is preferable to have the panelists compare each of the side eye images with the average side eye image, thereby having the panelists evaluate the plurality of side eye images with respect to each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words.
本実施形態の市場調査方法では、パネリストを、専門家、研究員、美容部員、消費者からなる群から選ばれる少なくとも一つとすることが好ましい。 In the market research method of this embodiment, it is preferable that the panelists be at least one selected from the group consisting of experts, researchers, beauty consultants, and consumers.
以上、図面を参照して、本発明の睫毛のばらつき度合いの評価方法、本発明の睫毛のカール度合いの評価方法、本発明の印象評価方法、本発明のカウンセリング方法、本発明の市場調査方法の実施形態について例示説明したが、上記実施形態には適宜変更を加えることができ、本発明は上記例示の実施形態に限定されることはない。 The above describes exemplary embodiments of the method for evaluating the degree of eyelash variation, the method for evaluating the degree of eyelash curl, the impression evaluation method, the counseling method, and the market research method of the present invention, with reference to the drawings. However, the above embodiments can be modified as appropriate, and the present invention is not limited to the above exemplary embodiments.
以下、実施例により本発明を更に詳細に説明するが、本発明は下記の実施例に何ら限定されるものではない。 The present invention will be explained in more detail below using examples, but the present invention is not limited to the following examples in any way.
(目元画像の取得)
2019年度に所内肌質調査にて被験者65名(女性、20歳代から50歳代)の目元画像を取得した。
被験者にメイクオフしてもらい、その顔を顎・額を固定できる顔台に固定した。長さ補正用シールを貼り付けた治具を固定した顔に関して既定の位置に設置した。
開眼状態で、下記のとおり側面及び正面から、iPod(登録商標)のカメラ機能を用いて写真撮影を行った。
(Acquisition of eye images)
In 2019, an in-house skin quality survey was conducted and images of the eyes of 65 subjects (women, aged 20 to 50) were obtained.
The subject was asked to remove their makeup, and their face was fixed to a face stand that could fix the chin and forehead. A jig with a length correction sticker attached was placed in a predetermined position relative to the fixed face.
With the eyes open, photographs were taken from the side and front using the camera function of an iPod (registered trademark) as described below.
((側面目元の撮影))
図3(A)に示すように、側面撮影用の上記治具を、長さ補正用シールが顔側面側の瞳の中心の高さと同じ高さに位置するように、長さ補正用シールが顔正面から見て瞳の中心と重なるように、かつ、長さ補正用シールの表面が顔側面を向くように設置した。
カメラは、レンズが被験者の目元と長さ補正用シールとが写るように配置した。
瞳のトップ(瞳の顔前方最外端)と長さ補正用シールとの距離は5cmとした。
瞳のトップ(瞳の顔前方最外端)とカメラレンズとの距離は10cmとした。
上記条件下において、被験者の左右の耳の両最上端を結ぶ線に沿う方向から、被験者の側面目元の写真撮影を行った。
((Side view of the eyes))
As shown in Figure 3(A), the above-mentioned jig for side photography was placed so that the length correction sticker was positioned at the same height as the center of the pupil on the side of the face, so that the length correction sticker overlapped the center of the pupil when viewed from the front of the face, and so that the surface of the length correction sticker faced the side of the face.
The camera was positioned so that the lens could capture the subject's eyes and the length correction stickers.
The distance between the top of the pupil (the outermost edge of the pupil at the front of the face) and the length correction sticker was 5 cm.
The distance between the top of the pupil (the outermost front edge of the pupil on the face) and the camera lens was 10 cm.
Under the above conditions, a photograph of the subject's eyes was taken from the side, taken from a direction along the line connecting the tops of the subject's left and right ears.
((正面目元の撮影))
図3(B)に示すように、正面撮影用の上記治具を、長さ補正用シールが顔側面側の瞳の中心の高さと同じ高さに位置するように、長さ補正用シールが顔側面から見て瞳の中心と重なるように、かつ、長さ補正用シールの表面が顔正面を向くように設置した。
カメラは、レンズが被験者の目元と長さ補正用シールとが写るように配置した。
瞳のトップ(瞳の顔前方最外端)と長さ補正用シールとの距離は5cmとした。
瞳のトップ(瞳の顔前方最外端)とカメラレンズとの距離は10cmとした。
上記条件下において、左右の耳の両最上端を結ぶ線に直交する方向であり、かつ、水平線に沿う方向から、被験者の正面目元の写真撮影を行った。
((Front view of eyes))
As shown in Figure 3(B), the jig for frontal photography was set so that the length correction sticker was positioned at the same height as the center of the pupil on the side of the face, so that the length correction sticker overlapped with the center of the pupil when viewed from the side of the face, and so that the surface of the length correction sticker faced the front of the face.
The camera was positioned so that the lens could capture the subject's eyes and the length correction stickers.
The distance between the top of the pupil (the outermost edge of the pupil at the front of the face) and the length correction sticker was 5 cm.
The distance between the top of the pupil (the outermost front edge of the pupil on the face) and the camera lens was 10 cm.
Under the above conditions, a photograph of the subject's eyes was taken from the front, in a direction perpendicular to the line connecting the tops of the left and right ears and along the horizontal line.
写真撮影により得た側面目元画像及び正面目元画像について、Image Jを用いて下記のとおり、画像解析を行った。
はじめに、全ての側面目元画像及び正面目元画像について長さ補正用シールに寸法に基づいて長さ補正を行った。
側面目元画像において上瞼の端縁の水平方向最外端(図2(A)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲(図2(A)中の破線円参照)を、目元頂上部分として特定した。
付け根Bが側面目元画像における目元頂上部分に位置する睫毛10本を線分BHの長さが1番目~10番目に長い睫毛を選択し、後述の不偏分散V(θ)の測定において用いた。また、これら10本の睫毛のうち線分BHの長さが1番目~3番目に長い睫毛を選択し、後述のカール値S/Leの測定の測定において用いた。
また、正面目元画像において上瞼の始端(目頭)から終端(目尻)までをなぞる線の中点(図2(B)中の「×」印参照)から2mm以内の距離の範囲(図2(B)中の破線円参照)を、上瞼中央部分として特定した。
上記のとおり側面目元画像において選択した10本の睫毛は、正面目元画像における上瞼中央部分にも位置していた。
The side and front images of the eyes obtained by photography were subjected to image analysis using Image J as follows.
First, length correction was performed on all side and front eye images based on the dimensions of the length correction sticker.
In the side view of the eye, the area within 2 mm (see dashed circle in Figure 2(A)) from the outermost horizontal edge of the upper eyelid (see "X" mark in Figure 2(A)) was identified as the apex of the eye.
Ten eyelashes with the bases B located at the top of the eye in the side view of the eye were selected based on the length of the line segment BH from the first to tenth longest lengths, and used to measure the unbiased variance V(θ), which will be described later. Furthermore, of these ten eyelashes, the eyelashes with the length of the line segment BH from the first to third longest lengths were selected and used to measure the curl value S/Le, which will be described later.
In addition, the area within 2 mm (see dashed circle in Figure 2(B)) from the midpoint of the line tracing the upper eyelid from its beginning (inner corner of the eye) to its end (outer corner of the eye) in the frontal eye image was identified as the central part of the upper eyelid.
As described above, the 10 eyelashes selected in the side view eye image were also located in the center of the upper eyelid in the front view eye image.
(不偏分散V(θ)の測定)
上記の目元頂上部分に位置し、かつ上瞼中央部分に位置する10本の睫毛について、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)を、下記式(1)により算出した。
(Measurement of unbiased variance V(θ))
For the ten eyelashes located at the top of the eye and in the center of the upper eyelid, the unbiased variance V(θ) of the angle θ formed by the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelash and the horizontal line HL was calculated using the following formula (1).
式(1)中、θiはi本目の睫毛についての角度θを表し、AVE(θ)はn本の睫毛についての角度θの平均を表す。ここでは、n=10である。 In equation (1), θi represents the angle θ for the i-th eyelash, and AVE(θ) represents the average angle θ for n eyelashes. Here, n = 10.
不偏分散V(θ)が大きいほど、被験者の睫毛のばらつき度合いが大きいと評価した。
結果を表1に示す。
The larger the unbiased variance V(θ), the greater the degree of variation in the eyelashes of the subjects was evaluated.
The results are shown in Table 1.
一方、同時に、専門家パネリストによる目視評価も行い、「〇」:被験者の睫毛のばらつき有り、「×」:被験者の睫毛のばらつき無しという評価基準で評価した。
結果を表1に示す。
At the same time, visual evaluation was also conducted by expert panelists, and the evaluation was based on the following criteria: "Good": there was variation in the eyelashes of the subjects; "Poor": there was no variation in the eyelashes of the subjects.
The results are shown in Table 1.
専門家パネリストによる目視評価では、睫毛のばらつき度合いの大小の境目が判断しづらいところ、本発明の評価方法では、睫毛のばらつき度合いを連続的に判断することができることが示された。 While visual evaluation by expert panelists makes it difficult to determine the boundary between large and small degrees of eyelash variation, the evaluation method of the present invention has been shown to make it possible to continuously determine the degree of eyelash variation.
(カール値S/Leの測定)
上記の目元頂上部分に位置し、かつ上瞼中央部分に位置する3本の睫毛について、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、ImageJを用いた画像解析で長さや面積を割り出すことにより算出した。
また、上記3本の睫毛について、睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeを、ImageJを用いた画像解析により算出した。
算出した面積Sを算出したLeで除してカール値S/Leを算出した。
(Measurement of curl value S/Le)
For the three eyelashes located at the top of the eye and in the center of the upper eyelid, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes and the line tracing from the base B to the tip H of the eyelashes was calculated by determining the length and area through image analysis using ImageJ.
Furthermore, for each of the three eyelashes, the length Le of the line tracing the eyelash from the base B to the tip H was calculated by image analysis using ImageJ.
The calculated area S was divided by the calculated Le to calculate the curl value S/Le.
カール値S/Leが大きいほど、睫毛のカール度合いが大きいと評価した。
結果を表2に示す。
The larger the curl value S/Le, the greater the degree of curl of the eyelashes was evaluated.
The results are shown in Table 2.
一方、同時に、専門家パネリストによる目視評価も行い、「スコア3」:被験者の睫毛が大きくカールしている、「スコア2」:被験者の睫毛が少しカールしている、「スコア1」:被験者の睫毛がカールしていない、という評価基準で評価した。
結果を表1に示す。
At the same time, visual evaluation was also conducted by expert panelists, and the evaluation was based on the following criteria: "Score 3": the subject's eyelashes were significantly curled; "Score 2": the subject's eyelashes were slightly curled; and "Score 1": the subject's eyelashes were not curled.
The results are shown in Table 1.
専門家パネリストによる目視評価では、睫毛のカール度合いについてのスコア1つ分の差が判断しづらいところ、本発明の評価方法では、睫毛のカール度合いを連続的に判断することができることが示された。 While visual evaluation by expert panelists makes it difficult to judge the difference of one score in the degree of eyelash curl, the evaluation method of the present invention has been shown to make it possible to continuously judge the degree of eyelash curl.
(印象評価方法における基準データの作成、市場調査)
被験者(女性、20歳代)の側面目元画像を用いて、画像修正により睫毛のばらつき度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散V(θ)を有する側面目元シミュレーション画像(被験者C-No.1、被験者C-No.2、被験者C-No.3)を作成し、各側面目元シミュレーション画像について、不偏分散V(θ)を算出した。
被験者(女性、20歳代)の側面目元画像を用いて、画像修正により睫毛のばらつき度合いに変更を加えて、変更前とは異なる不偏分散V(θ)を有する側面目元シミュレーション画像(被験者C-No.4、被験者C-No.5、被験者C-No.6)を作成し、各側面目元シミュレーション画像について、不偏分散V(θ)を算出した。
そして、全ての側面目元シミュレーション画像について、予め準備した印象評価ワード群(知的である、美しい、意欲的である、積極的である、決断力がある、温厚である、誠実である、ほがらかである、フレンドリーである、感じの良い、意志が強い、堂々としている、美的センスがある、洗練されている、自信のある、親しみやすい、清潔である、社交的である、好奇心がある、穏やかである)に含まれる各印象評価項目に関して、31名の専門家パネリストによる目視評価を行った。
目視評価では、各印象評価ワードについて-3~+3の評点を付けることによって評価を行った。
結果を表3に示す。
(Creating standard data for impression evaluation methods, market research)
Using a side view image of the eye of a subject (female, in her 20s), the degree of eyelash variation was changed by image modification to create side view simulation images of the eye (subject C-No. 1, subject C-No. 2, subject C-No. 3) with unbiased variances V(θ) different from those before the change, and the unbiased variance V(θ) was calculated for each side view simulation image of the eye.
Using a side view image of the eye of a subject (female, in her 20s), the degree of eyelash variation was changed by image modification to create side view simulation images of the eye (subject C-No. 4, subject C-No. 5, subject C-No. 6) with unbiased variances V(θ) different from those before the change, and the unbiased variance V(θ) was calculated for each side view simulation image of the eye.
Then, for all the side-view eye simulation images, 31 expert panelists visually evaluated each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words prepared in advance (intelligent, beautiful, motivated, proactive, decisive, gentle, honest, cheerful, friendly, pleasant, strong-willed, dignified, aesthetically pleasing, refined, confident, approachable, clean, sociable, curious, and calm).
In the visual evaluation, each impression evaluation word was evaluated by giving a score of −3 to +3.
The results are shown in Table 3.
本発明によれば、精度よく簡便に、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いを評価する方法を提供することができる。
また、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて被験者に対して印象評価を行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、上記睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいて対象者に対してカウンセリングを行う方法を提供することができる。さらに、本発明は、睫毛のカール度合いや睫毛のばらつき度合いに基づいてと印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価との相関を調査することができる。
According to the present invention, it is possible to provide a method for accurately and simply evaluating the degree of curl and the degree of variation of eyelashes.
The present invention also provides a method for evaluating an impression of a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation. Furthermore, the present invention also provides a method for providing counseling to a subject based on the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation. Furthermore, the present invention also makes it possible to investigate the correlation between the degree of eyelash curl and the degree of eyelash variation and the evaluation of each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words.
B 睫毛の付け根
H 睫毛の先端
BH 線分
HL 水平線
θ 角度
Le 睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さ
S 線分BHと睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積
B: Base of eyelashes H: Tip of eyelashes BH: Line segment HL: Horizontal line θ: Angle Le: Length of the line tracing from base B of eyelashes to tip H S: Area of the region enclosed by line segment BH and the line tracing from base B of eyelashes to tip H
Claims (29)
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)を算出する工程と、
前記不偏分散V(θ)に基づいて前記被験者の睫毛のばらつき度合いに対応する情報を出力する工程と、を有する、
画像解析方法。 An image analysis method using an information processing device,
calculating an unbiased variance V(θ) of an angle θ formed by a line segment BH connecting the base B and tip H of each of a plurality of eyelashes with a horizontal line HL in a side view image of the subject's eye;
and outputting information corresponding to a degree of variation in the eyelashes of the subject based on the unbiased variance V(θ).
Image analysis methods.
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について一以上の睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Leを算出する工程と、
前記カール値S/Leに基づいて睫毛のカール度合いに対応する情報を出力する工程と、を有する、
画像解析方法。 An image analysis method using an information processing device,
calculating a curl value S/Le by dividing an area S of a region surrounded by a line segment BH connecting the base B and tip H of one or more eyelashes and a line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash in the side view image of the eye of the subject, by a length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash;
and outputting information corresponding to the degree of curl of the eyelashes based on the curl value S/Le.
Image analysis methods.
被験者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
被験者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le、
に基づいて、前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程を有する、
画像解析方法。 An image analysis method using an information device,
In the side view image of the subject's eye, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes.
and/or
In the side view of the eye of the subject, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelash and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash is divided by the length Le of the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelash, to obtain a curl value S/Le;
outputting information corresponding to the subject's impression based on the
Image analysis methods.
前記複数の前記側面目元画像の印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価の情報を取得する工程と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、請求項10に記載の画像解析方法。 The plurality of side view eye images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
acquiring evaluation information regarding each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words of the plurality of side eye images;
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
The image analysis method according to claim 10 , further comprising the step of: outputting information corresponding to the subject's impression using the reference data.
前記複数の前記側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
一方の前記側面目元画像の印象評価項目に関する他方の前記側面目元画像との対比による対比評価の情報を取得する工程と、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、
請求項10に記載の画像解析方法。 The plurality of side view eye images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
acquiring information on a comparative evaluation of one of the side view eye images with respect to impression evaluation items by comparing it with the other side view eye image;
creating reference data showing a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side view eye image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye image, and a comparative evaluation of each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words;
and outputting information corresponding to the subject's impression using the reference data.
The image analysis method according to claim 10.
複数の前記側面目元シミュレーション画像の印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価の情報を出力する工程と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、前記被験者の別の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、
請求項17に記載の画像解析方法。 the side eye simulation images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
outputting evaluation information regarding each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words of the plurality of side eye simulation images;
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
and outputting information corresponding to another impression of the subject using the reference data.
The image analysis method according to claim 17.
請求項18に記載の画像解析方法。 the evaluation of the impressions of the plurality of side eye simulation images is an absolute evaluation for each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words, performed based on the reference data;
The image analysis method according to claim 18.
複数の前記側面目元シミュレーション画像のうちの任意の一対の前記側面目元シミュレーション画像について、
一方の前記側面目元シミュレーション画像の印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する他方の前記側面目元シミュレーション画像との対比による対比評価の情報を取得する工程と、
前記一方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元シミュレーション画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、
請求項17に記載の画像解析方法。 the side eye simulation images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
For any pair of the side view eye simulation images among the plurality of side view eye simulation images,
acquiring information on a comparative evaluation of each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words of one of the side view eye simulation images by comparing it with the other side view eye simulation image;
creating reference data indicating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in one of the side view eye simulation images and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye simulation image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
and outputting information corresponding to the subject's impression after the simulation using the reference data.
The image analysis method according to claim 17.
前記複数の前記側面目元メイクアップ画像の印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する評価の情報を取得する工程と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、メイクアップ後の前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、
請求項23に記載の画像解析方法。 the plurality of side eye makeup images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
acquiring evaluation information regarding each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words of the plurality of side eye makeup images;
creating reference data indicating a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation regarding each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
and outputting information corresponding to an impression of the subject after makeup application using the reference data.
24. The image analysis method according to claim 23.
前記複数の前記側面目元メイクアップ画像のうちの任意の一対の前記側面目元メイクアップ画像について、
一方の前記側面目元メイクアップ画像の、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して行われる、他方の前記側面目元メイクアップ画像との対比評価の情報を取得する工程、
前記一方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元メイクアップ画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関関係を示す基準データを作成する工程と、
前記基準データを用いて、シミュレーション後の前記被験者の印象に対応する情報を出力する工程と、を更に有する、請求項22に記載の画像解析方法。 the plurality of side eye makeup images have different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le,
For any pair of side eye makeup images among the plurality of side eye makeup images,
a step of acquiring information on a comparative evaluation of one of the side eye makeup images with respect to each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words, with respect to the other side eye makeup image;
creating reference data indicating a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side eye makeup image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side eye makeup image, and a comparative evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
23. The image analysis method according to claim 22, further comprising: using the reference data to output information corresponding to an impression of the subject after the simulation.
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
前記対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Leが異なる複数の側面目元画像を取得する工程と、
前記複数の側面目元画像の、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して行われた評価に基づいて、前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する評価との相関に対応する情報を出力する工程と、
を有する、画像解析方法。 An image analysis method using an information processing device,
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
acquiring a plurality of side view images of the subject's eyes with different curl values S/Le, which is calculated by dividing an area S of a region surrounded by a line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and a line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes by a length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes;
a step of outputting information corresponding to a correlation between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le and an evaluation of each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words, based on an evaluation of the plurality of side view eye images with respect to each of the impression evaluation items included in the group of impression evaluation words;
An image analysis method comprising:
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
前記対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像を取得する工程と、
前記複数の側面目元画像のうちの任意の一対の前記側面目元画像について、
一方の前記側面目元画像の、印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関する、他方の前記側面目元画像との対比評価の情報を取得する工程と、
前記一方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leと、前記他方の前記側面目元画像における前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leとの差分と、前記印象評価ワード群に含まれる前記各印象評価項目に関する対比評価との相関に対応する情報を出力する工程と、を含む、
画像解析方法。 An image analysis method using an information processing device,
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
acquiring a plurality of side eye images with different
For any pair of the side eye images among the plurality of side eye images,
acquiring information on a comparative evaluation of one of the side view images of the eyes with respect to each impression evaluation item included in a group of impression evaluation words;
and outputting information corresponding to a correlation between a difference between the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the one side view eye image and the unbiased variance V(θ) and/or the curl value S/Le in the other side view eye image, and a comparative evaluation of each impression evaluation item included in the impression evaluation word group.
Image analysis methods.
対象者の側面目元画像において、複数の睫毛について算出した、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHが水平線HLとなす角度θの不偏分散V(θ)、
及び/又は、
前記対象者の側面目元画像において、睫毛の付け根Bと先端Hとを結ぶ線分BHと前記睫毛の付け根Bから先端Hまでをなぞる線とに囲まれる領域の面積Sを、前記睫毛の付け根から先端までをなぞる線の長さLeで除したカール値S/Le
が異なる複数の側面目元画像と、
前記不偏分散V(θ)及び/又は前記カール値S/Leが異なる前記複数の側面目元画像に平均化処理を施すことによって得られた平均側面目元画像と、
を取得する工程と、
各側面目元画像と前記平均側面目元画像との比較に基づいて、前記複数の側面目元画像の印象評価ワード群に含まれる各印象評価項目に関して行われる評価に対応する情報を出力する工程と、
を含む、画像解析方法。
An image analysis method using an information processing device,
In the side view image of the subject's eyes, the unbiased variance V(θ) of the angle θ between the horizontal line HL and the line segment BH connecting the base B and tip H of the eyelashes calculated for multiple eyelashes,
and/or
In the side view of the subject's eyes, the area S of the region surrounded by the line segment BH connecting the base B and the tip H of the eyelashes and the line tracing the line from the base B to the tip H of the eyelashes is divided by the length Le of the line tracing the line from the base to the tip of the eyelashes to obtain the curl value S/Le.
A plurality of side eye images with different
an average side view eye image obtained by averaging the plurality of side view eye images having different unbiased variances V(θ) and/or different curl values S/Le;
and obtaining
outputting information corresponding to an evaluation made for each impression evaluation item included in the group of impression evaluation words of the plurality of side eye images based on a comparison between each side eye image and the average side eye image;
An image analysis method comprising:
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