一种去黑头化妆品人体功效评价方法

摘要

本发明涉及一种去黑头化妆品人体功效评价方法，其特征在于包括以下步骤：A、通过面部成像系统采集受试者使用待测产品前和使用待测产品后的面部图像；B、选定步骤A中所采集面部图像的测试区域，计算使用待测产品前和使用待测产品后的面部图像所选区域的Hue标准差；C、根据步骤B计算所得Hue标准差，评价待测产品去黑头的效果。本发明具有以下有益效果：降低了对半主观专家评估法的依赖，可以更加客观、快速、定量的对去黑头进行评价，结果具有良好的可重复性；本发明从黑头颜色与周围肤色不同出发，不仅考虑到黑头个数的减少，也考虑到黑头氧化程度的降低，更全面地对化妆品去黑头功效进行评价。

说明书

技术领域

本发明涉及化妆品功效评价技术领域，特别涉及一种去黑头化妆品人体功效评价方法。

背景技术

黑头粉刺属于痤疮的一种，是一种皮肤慢性炎症疾病，好发于面部，主要发生在青少年时期，且常常持续到成年期。黑头粉刺的成因复杂，皮脂腺的大量分泌、毛囊皮脂腺导管口异常角化等因素都可导致皮肤毛囊口堵塞，形成肉眼可见的粉刺。在空气氧化、紫外线辐射以及粉尘污染的情况下，暴露在空气中的皮脂变黑，形成黑头粉刺。一些抑制皮脂分泌的活性物常添加到治疗黑头粉刺的化妆品中，如多酚、富勒烯、甘草复合物等。角质剥脱溶解也是去除黑头的重要方法之一，例如α-羟基酸、水杨酸以及维A酸等，可加快角质细胞的脱落，缓解毛囊上皮角化异常，使皮脂腺排泄正常，避免角质堆积。有研究发现，果酸制造的酸性环境也可以抑制痤疮丙酸杆菌的生长。除此之外，半导体激光、强脉冲和红蓝光等临床技术也是常用治疗手段之一。

目前主流的针对去黑头化妆品的人体功效评价方法为专家计数法。通过记录治疗前后黑头粉刺的个数，来评估产品去黑头的有效性。另外，也有一些报告根据ISGA痤疮分级或痤疮国际改良分类法来进行评价。这些方法依赖于具有坚实的理论基础和实操经验的专业人员，并需要可靠的评价标准。

依赖专家评估的去黑头功效评价方法较为主观，且耗时较长，试验成本较高。为解决以上问题，本发明提供了一种去黑头化妆品人体功效评价方法，有助于定量、客观、简便地对去黑头功效进行评估。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种可以较为客观地快速有效地评价去黑头化妆品功效的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案，一种去黑头化妆品人体功效评价方法，其特征在于包括以下步骤：

A、通过面部成像系统采集受试者使用待测产品前和使用待测产品后的面部图像；

B、选定步骤A中所采集面部图像的测试区域，计算使用待测产品前和使用待测产品后的面部图像所选区域的Hue标准差；

C、 根据步骤B计算所得Hue标准差，评价待测产品去黑头的效果。

进一步，所述面部成像系统配置有2100万以上像素数码相机、标准光源和用于测试前颜色校准的标准色块，所述面部成像系统可从左、中、右三个方向采集受试者面部数据，并具有虚影重叠功能。

进一步，通过以下步骤选定测试区域和测评区域，并计算测试区域和测评区域的Hue标准差；

B1.选取使用待测产品前面部图形中面部黑头密集区域作为测试区域；

B2.将测试区域图像由RGB颜色空间模型转换为HSI颜色空间模型；

B3.将测试区域的彩色图像转换为测试区域灰度图；

B4.对步骤B3所得测试区域灰度图上所有像素点的灰阶进行统计，计算像素点总和与灰阶总和，并计算出测试区域Hue标准差；

B5.选取使用待测产品后面部图形中与步骤B1中测试区域相同部位区域为测评区域；

B6.将测评区域图像由RGB颜色空间模型转换为HSI颜色空间模型；

B7.将测评区域的彩色图像转化为测评区域灰度图；

B8.对步骤B7所得测评区域灰度图上所有像素点的灰阶进行统计，计算像素点总和与灰阶总和，并计算出测评区域Hue标准差；

B9.根据测试区域Hue标准差和测评区域Hue标准差评价待测产品去黑头的效果。

采用以下公式将测试区域或测评区域图像由RGB颜色空间模型转换为HSI颜色空间模型；

其中，R,G,B分别代表彩色图像在RGB颜色空间中对应各通道的数值；min(R,G,B)表示彩色图像中R,G,B的最小值。

所述灰度图为256阶灰度图。

用N表示测试区域或测评区域灰度图中像素点总和，用S表示测试区域或测评区域灰度图中所有像素点的灰阶总和，并按照以下公式进行统计：

其中：f表示灰阶，

采用以下方法计算测试区域或测评区域的Hue标准差，并评价待测产品的去黑头 效果：用

其中，

HSI颜色空间模型更符合人类视觉系统，故采用其对图像进行分析，其中H为色调（Hue），表征颜色的波长，即颜色属性；S为饱和度(Saturation)；I为颜色的强度(Intensity)，三种参数相互独立。在HSI颜色空间中，选取Hue标准差来表征去黑头效果。由于黑头与周围皮肤存在明显的色调差别，测试区域或测评区域Hue标准差越大，即黑头颜色与周围皮肤颜色差异越大，黑头越明显；测试区域或测评区域Hue标准差越小，黑头颜色与周围皮肤颜色差异小，黑头越不明显。

本发明与现有的化妆品去黑头功效评价方法相比，具有以下有益效果：

（1） 降低了对半主观专家评估法的依赖，可以更加客观、快速、定量的对去黑头进行评价，结果具有良好的可重复性；

（2） 本发明从黑头颜色与周围肤色不同出发，不仅考虑到黑头个数的减少，也考虑到黑头氧化程度的降低，更全面地对化妆品去黑头功效进行评价；

（3） 本发明的评价结果与半主观专家评估法的结果进行了比较，证实本发明所述评价方法具有较好的灵敏度和准确性。通过斯皮尔曼相关系数(r)分析，本发明所述方法与专家评价的相关性，发现两者呈正相关关系(p<0.05)，说明其结果和实际情况很相似，可重复性很强。

附图说明

图1为面部成像系统模块结构示意图；

图2为本发明所述去黑头化妆品人体功效评价方法的评测流程图；

图3为受试者之一王某的人脸左侧图像和选出的测试区域；

图4为受试者之一张某的测试区域和测评区域图像；

图5为本发明所提供的评价方法与专家评价结果的相关性离散图。

具体实施方式

实施例1：本实施例用于评价一种含乳糖酸清洁面膜的去黑头功效。

评测流程如图2所示，本实施例中，共招募18名受试者，其中包含16名女性，2名男性，年龄25~40周岁，平均年龄27±4岁，面部具有明显黑头困扰。测试期间，按照2mg/cm

本实施例中受试者图像拍摄条件设置为顶灯光源强度为F5.6+0~3，两侧灯光源强度都为F5.6+0~3，底灯光源强度为F16.0+0~3，ISO为100~200，光圈为F11~22，白平衡为日光，拍摄时避免外界光线干扰。在上述标准光源下采集受试者左侧37°、右侧37°和正面图像。每次随访，可根据目标定位和图像虚影预览功能，确保每次所采集图像的一致性，图3中A部分为在此光源条件下获得的受试者之一王某的人脸左侧图像，B部分为A部分中A1处选出的测试区域放大图。

由于鼻部是黑头非常密集的位置，本实施例选取鼻翼作为测试区域（Area ofInterest, AOI），测试区域如图3中B部分所示。选定后将AOI保存，方便定位在同一受试者不同测试时间点所采集的图像中，减小因分析区域位置偏移而带来的试验误差。

图4为受试者之一张某使用含乳糖酸清洁面膜前和使用含乳糖酸清洁面膜后即刻的面部图像，其中C部分为使用含乳糖酸清洁面膜前采集的面部图像，C1为从C部分选出的测试区域放大图，D部分为使用含乳糖酸清洁面膜后即刻采集的面部图像，D1为从D部分选出的测评区域放大图。

本实施例中选中的分析图像为RGB颜色空间，具体采用以下公式将其转换为HSI颜色空间：

将上述HSI模型转换为256阶灰度图进行分析。对灰度图的灰阶进行统计，具体采用以下公式计算：

其中， N表示选中灰度图的像素点个数总和，S表示所有像素点的灰阶总和，

根据灰度图中的像素点个数总和N、灰阶总和S计算色调分量Hue标准差

表1为按照上述步骤计算所得的结果。分别计算试验初始值与其他测量时间点Hue标准差的平均值，并应用统计软件进行统计分析。测量值符合正态分布，自身前后的比较采用配对t检验。p<0.05表示使用后与使用前比较有显著性差异。表1为测试区域处使用产品前后的Hue标准差统计表。

表1 使用前后测试区域Hue标准差统计表

使用后即刻，受试者测评区域的Hue标准差较测试区域Hue标准差显著性下降18.27%，使用后7天，测评区域Hue标准差较测试区域Hue标准差下降18.57%，使用后14天，测评区域Hue标准差较测试区域Hue标准差下降26.77%，结果均具有统计学意义。基于上述Hue标准差，对产品去黑头功效做出评价：该待测产品具有去黑头效果。如图4所示，受试者鼻翼处黑头较多，且氧化程度严重，使用去黑头产品后鼻翼黑头情况即刻得到改善。

为验证本发明所述去黑头功效评价方法的有效性，就上述试验中18名受试者按照主流方法进行专家评估，对测试区域的黑头进行计数。采用斯皮尔曼相关系数对专家评估与本发明所述方法进行相关性分析。结果表明，如图5所示，本发明所述方法的结果与专家评估结果之间存在显著正相关（p<0.05），相关系数为0.198。

本发明通过分析黑头与周围皮肤的颜色差异对去黑头产品进行功效评价，利用本发明所述方法对图像进行灰度图转换，识别并计算灰度图的色调分量标准差，以此为依据评价产品去黑头功效，不仅考虑到黑头个数的减少，也考虑到黑头氧化程度的降低。本发明方法结果和专家评价结果显著相关，和实际一致。本发明有利于定量、批量、快速地对黑头进行分析，降低了去黑头功效评价对专家评估的依赖。