本發(fā)明涉及評(píng)估面部表觀年齡、面部衰老程度的方法及其應(yīng)用。

背景技術(shù)：

衰老容顏是在面部衰老過程中逐漸形成的整體改變，隨著面部韌帶松弛和軟組織下移出現(xiàn)了眶周增大、鼻唇溝加深、頰部“贅肉”等現(xiàn)象，使面部輪廓曲線發(fā)生變化?，F(xiàn)有技術(shù)中通常采用面部皺紋、瞼袋、鼻唇溝等一個(gè)或多個(gè)點(diǎn)進(jìn)行面部衰老的評(píng)估。然而，這些評(píng)估方法因研究的區(qū)域太小而太過局限性，因此研發(fā)一種從面部整體區(qū)域?qū)γ娌克ダ线M(jìn)行研究的方法成為必須。

2000年，littlewilliam提出了青春曲線(youthfulcurve)，一條從側(cè)面觀察到像字母“s”的面中部曲線，用于評(píng)估西方人整容前后的面中部視感，通過整容手段改變面部輪廓，減小“s”形曲線曲率半徑，使面部輪廓更有層次感，進(jìn)而恢復(fù)面部活力(williamlittle,m.d.,“volumetricperceptionsinmidfacialagingwithalteredprioritiesforrejuvenation”,rejuvenationprioritiesforthemidface,2000,vol.105,no.1:252-266)。然而，該文章中并沒有提出這條“s”形曲線的具體研究方法，且未定量給出該條曲線的起始點(diǎn)和研究位點(diǎn)，使得很難對(duì)面部狀態(tài)進(jìn)行定量分析。而且，文章中對(duì)于這條青春曲線的研究是針對(duì)歐美人的，而亞洲人的面中部扁平，與歐美人相比曲率半徑大，上述曲線在亞洲人的面部缺乏立體感，不能很好地用于亞洲人的面部評(píng)估，具體可參見說明書附圖1的該條曲線應(yīng)用于西方人和中國(guó)人的面部評(píng)估的對(duì)照?qǐng)D。因此，研發(fā)一種可定量評(píng)估各地區(qū)人臉面部狀態(tài)的方法就變得非常重要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)不存在定量評(píng)估人面部狀態(tài)的方法，以及現(xiàn)有的青春曲線只能定性評(píng)估歐美人面部、不適合評(píng)估亞洲人面部的缺陷，提供了評(píng)估面部表觀年齡、面部衰老程度的方法及其應(yīng)用。

本發(fā)明提出了定量評(píng)估面部表觀年齡、面部衰老程度的方法，并重新定義了一條從正面或者側(cè)面(以面部鼻梁為中心線，與中心線所在垂直平面呈0～45°角)觀察到的青春曲線，該青春曲線與littlewilliam提出的青春曲線相比，起始點(diǎn)明確，研究位點(diǎn)清晰，適用于評(píng)估各地區(qū)人，尤其是亞洲人的面部表觀年齡，并且對(duì)于合理選擇面部的清潔護(hù)理產(chǎn)品及改善面部肌膚具有重要的指導(dǎo)作用。

本發(fā)明提供了一種評(píng)估面部表觀年齡的方法(下文稱為方法i)，所述方法包括如下步驟：

(1)采集多個(gè)受訪者的面部照片，所述采集的角度為以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角；

(2)對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，然后再對(duì)圖像進(jìn)行分析，得到x1和x3值；

所述x1為起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，單位mm；

所述x3為線條1和線條2之間的夾角度數(shù)，單位°；

其中，所述起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

所述線條1為自所述起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條；

所述線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；

(3)根據(jù)多個(gè)受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x1、x3值，對(duì)y’與x1和x3進(jìn)行回歸模型分析，得到回歸方程式i：y’＝b+a1x1+a3x3；

(4)測(cè)量一被評(píng)估者的x1和x3值，根據(jù)所述的回歸方程式i，計(jì)算所述被評(píng)估者的面部表觀年齡y，y＝b+a1x1+a3x3。

本發(fā)明還提供了一種評(píng)估面部表觀年齡的方法(下文稱為方法ii)，所述方法包括如下步驟：

(1)采集多個(gè)受訪者的面部照片，所述采集的角度為以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角；

(2)對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，然后再對(duì)圖像進(jìn)行分析，得到x2和x4值；

所述x2為線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，單位mm；

所述x4為線條3和線條4之間的夾角度數(shù)，單位°；

其中，所述線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

所述線條4為自所述線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

(3)根據(jù)多個(gè)受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x2、x4值，對(duì)y’與x2和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到回歸方程式ii：y’＝b+a2x2+a4x4；

(4)測(cè)量一被評(píng)估者的x2和x4值，根據(jù)所述的回歸方程式ii，計(jì)算所述被評(píng)估者的面部表觀年齡y，y＝b+a2x2+a4x4。

本發(fā)明還提供了一種評(píng)估面部表觀年齡的方法(下文稱為方法iii)，所述方法包括如下步驟：

(1)采集多個(gè)受訪者的面部照片，所述采集的角度為以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角；

(2)對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，然后再對(duì)圖像進(jìn)行分析，得到x3和x4值；

所述x3為線條1和線條2之間的夾角度數(shù)，單位°；

所述x4為線條3和線條4之間的夾角度數(shù)，單位°；

其中，所述線條1為自起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條，所述起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

所述線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；

所述線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

所述線條4為自所述線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

(3)根據(jù)多個(gè)受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x3、x4值，對(duì)y’與x3和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到回歸方程式iii：y’＝b+a3x3+a4x4；

(4)測(cè)量一被評(píng)估者的x3和x4值，根據(jù)所述的回歸方程式iii，計(jì)算所述被評(píng)估者的面部表觀年齡y，y＝b+a3x3+a4x4。

本發(fā)明還提供了一種評(píng)估面部表觀年齡的方法(下文稱為方法iv)，所述方法包括如下步驟：

(1)采集多個(gè)受訪者的面部照片，所述采集的角度為以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角；

(2)對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，然后再對(duì)圖像進(jìn)行分析，得到x1和x2值；

所述x1為起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，單位mm；

所述x2為線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，單位mm；

其中，所述起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

所述線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

所述線條4為自所述線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

(3)根據(jù)多個(gè)受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x1、x2值，對(duì)y’與x1和x2進(jìn)行回歸模型分析，得到回歸方程式iv：y’＝b+a1x1+a2x2；

(4)測(cè)量一被評(píng)估者的x1和x2值，根據(jù)所述的回歸方程式iv，計(jì)算所述被評(píng)估者的面部表觀年齡y，y＝b+a1x1+a2x2。

本發(fā)明還提供了一種評(píng)估面部表觀年齡的方法(下文稱為方法v)，所述方法包括如下步驟：

(1)采集多個(gè)受訪者的面部照片，所述采集的角度為以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角；

(2)對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，然后再對(duì)圖像進(jìn)行分析，得到x1、x2、x3和x4值；

所述x1為起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，單位mm；

所述x2為線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，單位mm；

所述x3為線條1和線條2之間的夾角度數(shù)，單位°；

所述x4為線條3和線條4之間的夾角度數(shù)，單位°；

其中，所述起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

所述線條1為自所述起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條；

所述線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；

所述線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

所述線條4為自所述線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

(3)根據(jù)多個(gè)受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x1、x2、x3和x4值，對(duì)y’與x1、x2、x3和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到回歸方程式v：y’＝b+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4；

(4)測(cè)量一被評(píng)估者的x1、x2、x3和x4值，根據(jù)所述的回歸方程式v，計(jì)算所述被評(píng)估者的面部表觀年齡y，y＝b+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4。

所述方法i～v的步驟(1)中，所述面部照片的采集設(shè)備可為本領(lǐng)域常規(guī)使用的面部照片采集設(shè)備，例如單反、卡片機(jī)等，只要其能夠清晰采集受訪者的人臉面部特征即可。其中，為采集得到清晰的人臉面部照片，本領(lǐng)域技術(shù)人員可根據(jù)實(shí)際情況常規(guī)選擇使用閃光燈或恒定光源。本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉在同一系列人臉面部研究過程中應(yīng)采用同一采集設(shè)備或者采用同一采集模式進(jìn)行人臉面部同一角度(以鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0～45°角范圍內(nèi))的照片采集。

較佳地，所述面部照片采集設(shè)備為美國(guó)canfieldscientific,inc.公司提供的visia-cr面部圖像分析儀。所述visia-cr面部圖像分析儀在采集受訪者的面部正面照片時(shí)較佳地采用parallel-polarization模式進(jìn)行，以更好地顯出人臉面部的凹凸特征。

所述方法i～v的步驟(1)中，在采集所述面部正面照片時(shí)，較佳地采用設(shè)備內(nèi)置的比例尺矯正照片的像素與長(zhǎng)度之間的關(guān)系。

所述方法i～v的步驟(1)中，所述受訪者的樣本個(gè)數(shù)本領(lǐng)域技術(shù)人員可根據(jù)常規(guī)建立回歸模型分析的樣本個(gè)數(shù)進(jìn)行選擇，一般為4人以上，較佳地為24人以上，以符合臨床對(duì)受訪者正態(tài)分布的要求，按照本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)于建立回歸模型理解，個(gè)數(shù)越多越好，因而可不設(shè)上限。

所述方法i～v的步驟(1)中，所述受訪者可為全球任意地區(qū)的人，只要其面部無疾病、疤痕，未做過面部手術(shù)，或非過度肥胖即可，較佳地為同一地域、同一人種、同一性別的人，更佳地為亞洲地區(qū)黃種人群女性，最佳地為中國(guó)地區(qū)黃種人群女性。本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)公知常識(shí)及本發(fā)明實(shí)際內(nèi)容均知曉步驟(4)中的被評(píng)估者與步驟(1)中的受訪者屬于同一地域、同一人種、同一性別的人群，但兩者可為不同的個(gè)體。其中，所述的地域按照本領(lǐng)域常規(guī)一般上限可設(shè)為按照現(xiàn)行國(guó)家區(qū)劃，以國(guó)家為單位；所述的人種本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉是指一般從生物學(xué)角度以本質(zhì)主義方式(即以體質(zhì)特征為標(biāo)準(zhǔn))將全世界的現(xiàn)代人類劃分的四大人種：歐羅巴人種(又稱白色人種或高加索人種或歐亞人種)、蒙古人種(又稱黃色人種或亞美人種)、尼格羅人種(又稱黑色人種或赤道人種)和澳大利亞人種(又稱大洋洲人種或棕色人種)，俗稱白種人、黃種人、黑種人和棕種人；所述的性別包括男性和女性。

所述方法i～v的步驟(2)中，所述長(zhǎng)度校準(zhǔn)的方式可采用圖像分析軟件，所述圖像分析軟件可為本領(lǐng)域常規(guī)使用的圖像分析軟件，只要其具有圖像長(zhǎng)度的校準(zhǔn)功能和線與線之間的夾角計(jì)算功能即可。較佳地，所述圖像分析軟件為美國(guó)mediacybernetics,inc.公司提供的image-proplus7.0圖像分析軟件。

所述方法i～v的步驟(3)中，所述回歸模型分析的方法為本領(lǐng)域常規(guī)使用的模型分析方法，用以確定因變量與自變量之間的變化關(guān)系。本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉如何根據(jù)本發(fā)明的因變量y’與自變量x1、x2、x3和/或x4建立回歸模型。

所述方法i～v的步驟(3)中，所述回歸方程式的建立方法為本領(lǐng)域常規(guī)方法，本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉如何計(jì)算獲取回歸方程式，并且知曉最終獲取的回歸方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)。較佳地，所述回歸方程式可采用spssstatistics20.0數(shù)據(jù)分析軟件獲得。

所述方法i～v的步驟(3)中，還可包括對(duì)所建立的各回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)的步驟，所述檢驗(yàn)可根據(jù)本領(lǐng)域常規(guī)方法進(jìn)行，例如判定系數(shù)檢驗(yàn)法(r檢驗(yàn))、回歸方程顯著性檢驗(yàn)(f檢驗(yàn))和回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))。

所述方法i～v的步驟(4)中，所述面部表觀年齡的計(jì)算公式中，各自變量前的系數(shù)及截距常量會(huì)根據(jù)采集人群的數(shù)量、地域、人種、性別等因素有所不同，但本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉在同一系列人臉面部研究過程中應(yīng)選用同一人群，即同一地域、同一人種、同一性別的人群，對(duì)于不同人群本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉根據(jù)本發(fā)明所描述的方法能夠清楚地確定各人群面部表觀年齡計(jì)算公式中自變量前的系數(shù)及截距常量。

所述方法i中，所述受訪者為中國(guó)女性時(shí)，所述受訪者的面部表觀年齡可根據(jù)方程y＝45.251+15.157x1-0.374x3計(jì)算獲得，其中方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)，例如±30％范圍內(nèi)。

所述方法ii中，所述受訪者為中國(guó)女性時(shí)，所述受訪者的面部表觀年齡可根據(jù)方程y＝62.410-12.029x2+0.165x4計(jì)算獲得，其中方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)，例如±30％范圍內(nèi)。

所述方法iii中，所述受訪者為中國(guó)女性時(shí)，所述受訪者的面部表觀年齡可根據(jù)方程y＝38.804-0.341x3+0.160x4計(jì)算獲得，其中方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)，例如±30％范圍內(nèi)。

所述方法iv中，所述受訪者為中國(guó)女性時(shí)，所述受訪者的面部表觀年齡可根據(jù)方程y＝70.854+15.021x1-12.898x2計(jì)算獲得，其中方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)，例如±30％范圍內(nèi)。

所述方法v中，所述受訪者為中國(guó)女性時(shí)，所述受訪者的面部表觀年齡可根據(jù)方程y＝55.622+9.873x1-6.623x2-0.242x3+0.093x4計(jì)算獲得，其中方程中各自變量前的系數(shù)和截距常量可以在回歸模型分析的合理誤差范圍內(nèi)，例如±30％范圍內(nèi)。

本發(fā)明中，所述的眼瞼、頰、顴骨、上頜骨額突、鼻翼、鼻漕溝、頰脂肪墊、嘴唇、咬合平面、顎部、下頜骨、頦部均為本領(lǐng)域技術(shù)術(shù)語，本領(lǐng)域技術(shù)人員均知曉從生物學(xué)角度確定上述部位的具體位點(diǎn)，并根據(jù)本發(fā)明的上述描述能夠清楚地確定本發(fā)明所述的青春曲線。

本發(fā)明中，所述x1和x2表示的距離及x3和x4表示的角度本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的描述及公知常識(shí)均能夠清楚地確定，其中x1、x2、x3和x4的位點(diǎn)也可參見附圖2的示意圖。

本發(fā)明中，為便于指代，將由上述起點(diǎn)、線條1、線條2、線條3、線條4和終點(diǎn)連成的曲線定義為青春曲線，其中，所述起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；所述線條1為自所述起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條；所述線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；所述線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；所述線條4為自所述線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；所述終點(diǎn)為下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)。所述青春曲線可參見附圖3示例。

本發(fā)明還提供了一種評(píng)估面部衰老程度的方法，包括如下步驟：

(1)采用所述評(píng)估面部表觀年齡的方法i、方法ii、方法iii、方法iv或方法v對(duì)樣本人群進(jìn)行評(píng)估，所述樣本人群含有多個(gè)被評(píng)估者，獲得各被評(píng)估者的表觀年齡；

(2)將某一被評(píng)估者所得表觀年齡與其實(shí)際年齡進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，得到顯著性分析的p值，若p<0.05，則判定所得面部表觀年齡顯著性大于實(shí)際年齡；若p≥0.05，則判定所述被評(píng)估者的面部表觀年齡無顯著性大于實(shí)際年齡。

步驟(2)中，所述配對(duì)t檢驗(yàn)可根據(jù)本領(lǐng)域常規(guī)方法進(jìn)行，較佳地可使用美國(guó)ibm公司提供的spssstatistics20.0數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行。

本發(fā)明還提供了所述評(píng)估面部表觀年齡的方法和所述評(píng)估面部衰老程度的方法在評(píng)價(jià)化妝品作用于面部肌膚的功效中的應(yīng)用。

其中，所述化妝品作用于面部肌膚進(jìn)行評(píng)價(jià)的操作可按照本領(lǐng)域的常規(guī)方法和條件進(jìn)行。

在符合本領(lǐng)域常識(shí)的基礎(chǔ)上，上述各優(yōu)選條件，可任意組合，即得本發(fā)明各較佳實(shí)例。

本發(fā)明的積極進(jìn)步效果在于：

(1)本發(fā)明的青春曲線與littlewilliam提出的青春曲線相比，起始點(diǎn)明確，研究位點(diǎn)清晰，適用于評(píng)估各地區(qū)人，尤其是亞洲女性的面部衰老狀態(tài)。

(2)本發(fā)明在評(píng)估面部表觀年齡時(shí)除分析青春曲線線條1和線條2之間的夾角與線條3和線條4之間的夾角得到曲率變化趨勢(shì)，以及分析起始點(diǎn)與線條3和線條4之間的位移得到曲線在面部位移的趨勢(shì)外，還可以研究青春曲線穿過的其它區(qū)域(例如鼻唇溝、淚漕溝和嘴角溝)的影響。

(3)本發(fā)明評(píng)估面部表觀年齡的方法具有普遍性，且可靠性好。

(4)本發(fā)明評(píng)估面部表觀年齡的方法對(duì)于評(píng)價(jià)化妝品作用于改善面部肌膚測(cè)試的功效具有重要的指導(dǎo)作用。

附圖說明

圖1為littlewilliam提出的青春曲線應(yīng)用于西方人和中國(guó)人的面部評(píng)估的對(duì)照?qǐng)D，其中左圖為青春曲線應(yīng)用于西方人側(cè)面的圖，右圖為青春曲線應(yīng)用于中國(guó)人側(cè)面的圖。

圖2為本發(fā)明x1、x2、x3和x4位點(diǎn)的示意圖，其中1表示起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，2表示線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，3表示線條1和線條2之間的夾角，4表示線條3和線條4之間的夾角。

圖3為本發(fā)明提出的青春曲線示意圖。

圖4為實(shí)施例4改善面部肌膚測(cè)試應(yīng)用中的兩組混合線性模型檢驗(yàn)的顯著性分析結(jié)果比較圖。

具體實(shí)施方式

下面通過實(shí)施例的方式進(jìn)一步說明本發(fā)明，但并不因此將本發(fā)明限制在所述的實(shí)施例范圍之中。下列實(shí)施例中未注明具體條件的實(shí)驗(yàn)方法，按照常規(guī)方法和條件，或按照商品說明書選擇。

下述實(shí)施例中，所用面部照片采集設(shè)備visia-cr由美國(guó)canfieldscientific,inc.公司提供；所用圖像分析軟件image-proplus7.0由美國(guó)mediacybernetics,inc.公司提供；所用數(shù)據(jù)分析軟件spssstatistics20.0由美國(guó)ibm公司提供。

實(shí)施例1

本實(shí)施例提供了評(píng)估面部表觀年齡的五種方法，即方法i～方法v，具體包括如下步驟：

(1)受訪者選取身體健康、發(fā)育正常、五官端正的中國(guó)女性，排除存在面部疾病、疤痕、面部手術(shù)、過度肥胖或其它可能干擾研究的人；受訪者按照每10歲一個(gè)年齡段進(jìn)行分組(20～29歲、30～39歲、40～49歲和50～60歲)，每組人數(shù)大于60人，共計(jì)267個(gè)受訪者；受訪者在充分了解研究的性質(zhì)、目的和研究?jī)?nèi)容后，填寫知情同意書；采集照片前，每個(gè)受訪者需先充分清潔面部，在條件設(shè)定為溫度22±2℃和相對(duì)濕度50-60％的房間內(nèi)休息15分鐘；

然后使用面部照片采集設(shè)備visia-cr的parallel-polarization模式分別采集各受訪者的面部正面照片(即以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0°角)，拍攝時(shí)采用設(shè)備內(nèi)置的比例尺；

(2)使用image-proplus7.0圖像分析軟件分別對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，使圖像像素與長(zhǎng)度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后對(duì)圖像進(jìn)行青春曲線的夾角分析和長(zhǎng)度分析，得到x1、x2、x3和x4值，具體如下表1所示；

其中，青春曲線如附圖3所示，其為起點(diǎn)、線條1、線條2、線條3、線條4和終點(diǎn)連成的曲線；

其中，起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

線條1為自起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條；

線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；

線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

線條4為自線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

終點(diǎn)為下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)；

其中，x1為起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，單位mm；x2為線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，單位mm；x3為線條1和線條2之間的夾角度數(shù)，單位°；x4為線條3和線條4之間的夾角度數(shù)，單位°；

表1各年齡段受訪者的x1、x2、x3和x4值

(3)根據(jù)各受訪者的實(shí)際年齡y’和所得x1、x2、x3、x4值，按照下述5種方式進(jìn)行回歸模型分析，并對(duì)所建立的回歸模型進(jìn)行r檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，得到了回歸方程式：

方式i、對(duì)y’與x1和x3進(jìn)行回歸模型分析，得到y(tǒng)’與x1和x3為線性回歸，相關(guān)系數(shù)r值為0.810，說明y’的變化大部分由回歸方程解釋，擬合度較好，其中，r值越接近1，回歸方程越好；采用方差分析法(anova)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行f檢驗(yàn)，模型的f值為251.667，p<0.001，說明y’與x1和x3之間用上述模型進(jìn)行回歸具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明本發(fā)明在y’與x1和x3間建立的回歸方程具有普遍性，且有效性好；對(duì)上述回歸模型進(jìn)行t檢驗(yàn)，p值<0.001，說明這2個(gè)因素均具有顯著作用，并得到回歸方程式i：y＝45.251+15.157x1-0.374x3；

方式ii，對(duì)y’與x2和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到y(tǒng)’與x2和x4為線性回歸，相關(guān)系數(shù)r值為0.778，說明y’的變化大部分由回歸方程解釋，擬合度較好，其中，r值越接近1，回歸方程越好；采用方差分析法(anova)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行f檢驗(yàn)，模型的f值為202.999，p<0.001，說明y’與x2和x4之間用上述模型進(jìn)行回歸具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明本發(fā)明在y’與x1和x3間建立的回歸方程具有普遍性，且有效性好；對(duì)上述回歸模型進(jìn)行t檢驗(yàn)，p值<0.001，說明這2個(gè)因素均具有顯著作用，并得到回歸方程式ii：y＝62.410-12.029x2+0.165x4；

方式iii，對(duì)y’與x3和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到y(tǒng)’與x3和x4為線性回歸，相關(guān)系數(shù)r值為0.796，說明y’的變化大部分由回歸方程解釋，擬合度較好，其中，r值越接近1，回歸方程越好；采用方差分析法(anova)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行f檢驗(yàn)，模型的f值為228.520，p<0.001，說明y’與x1和x2之間用上述模型進(jìn)行回歸具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明本發(fā)明在y’與x1和x2間建立的回歸方程具有普遍性，且有效性好；對(duì)上述回歸模型進(jìn)行t檢驗(yàn)，p值<0.001，說明這2個(gè)因素均具有顯著作用，并得到回歸方程式iv：y＝38.804-0.341x3+0.160x4；

方式iv中，對(duì)y’與x1和x2進(jìn)行回歸模型分析，得到y(tǒng)’與x1和x2為線性回歸，相關(guān)系數(shù)r值為0.777，說明y’的變化大部分由回歸方程解釋，擬合度較好，其中，r值越接近1，回歸方程越好；采用方差分析法(anova)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行f檢驗(yàn)，模型的f值為201.646，p<0.001，說明y’與x1和x2之間用上述模型進(jìn)行回歸具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明本發(fā)明在y’與x1和x2間建立的回歸方程具有普遍性，且有效性好；對(duì)上述回歸模型進(jìn)行t檢驗(yàn)，p值<0.001，說明這2個(gè)因素均具有顯著作用，并得到回歸方程式iii：y＝70.854+15.021x1-12.898x2；

方式v中，對(duì)y’與x1、x2、x3和x4進(jìn)行回歸模型分析，得到y(tǒng)’與x1、x2、x3和x4為線性回歸，相關(guān)系數(shù)r值為0.874，說明y’的變化大部分由回歸方程解釋，擬合度較好，其中，r值越接近1，回歸方程越好；采用方差分析法(anova)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行f檢驗(yàn)，模型的f值為211.657，p<0.001，說明y’與x1、x2、x3和x4之間用上述模型進(jìn)行回歸具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明本發(fā)明在y’與x1、x2、x3和x4間建立的回歸方程具有普遍性，且有效性好；對(duì)上述回歸模型進(jìn)行t檢驗(yàn)，p值<0.001，說明這四個(gè)因素均具有顯著作用，并得到回歸方程式v：y＝55.622+9.873x1-6.623x2-0.242x3+0.093x4；

(4)根據(jù)上述所得的5個(gè)回歸方程，分別按照如下公式來計(jì)算評(píng)估中國(guó)女性的表觀年齡y，

公式i、y＝45.251+15.157x1-0.374x3；

公式ii、y＝62.410-12.029x2+0.165x4；

公式iii、y＝38.804-0.341x3+0.160x4；

公式iv、y＝70.854+15.021x1-12.898x2；

公式v、y＝55.622+9.873x1-6.623x2-0.242x3+0.093x4。

實(shí)施例2

本實(shí)施例提供了評(píng)估面部表觀年齡的五種方法，包括方法i～方法v，具體步驟如下：

(1)被評(píng)估者選自身體健康、發(fā)育正常、五官端正的中國(guó)女性，排除存在面部疾病、疤痕、面部手術(shù)、過度肥胖或其它可能干擾研究的人，共選取16個(gè)受訪者；被評(píng)估者在充分了解研究的性質(zhì)、目的和研究?jī)?nèi)容后，填寫知情同意書；采集照片前，每個(gè)被評(píng)估者需先充分清潔面部，在條件設(shè)定為溫度22±2℃和相對(duì)濕度50-60％的房間內(nèi)休息15分鐘；

然后使用面部照片采集設(shè)備visia-cr的parallel-polarization模式分別采集各受訪者的面部正面照片(即以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0°角)，拍攝時(shí)采用設(shè)備內(nèi)置的比例尺；

(2)使用image-proplus7.0圖像分析軟件分別對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，使圖像像素與長(zhǎng)度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后對(duì)圖像進(jìn)行青春曲線的夾角分析和長(zhǎng)度分析，得到x1、x2、x3和x4值，具體如下表2所示；

其中，青春曲線如附圖3所示，其為起點(diǎn)、線條1、線條2、線條3、線條4和終點(diǎn)連成的曲線；

其中，起點(diǎn)為眼中線下方的眼瞼與頰的交界點(diǎn)；

線條1為自起點(diǎn)沿顴骨上緣的凸面到達(dá)上頜骨額突連成的線條；

線條2為自鼻翼與顴骨的交界點(diǎn)至鼻漕溝連成的線條；

線條3為自鼻漕溝沿頰脂肪墊下緣凸面、向臉外側(cè)至上嘴唇平齊點(diǎn)連成的線條；

線條4為自線條3的終點(diǎn)起、過咬合平面，并沿著顎部上邊緣至下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)連成的線條；

終點(diǎn)為下頜骨與頦部的交叉點(diǎn)；

其中，x1為起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離，單位mm；x2為線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離，單位mm；x3為線條1和線條2之間的夾角度數(shù)，單位°；x4為線條3和線條4之間的夾角度數(shù)，單位°；

(3)根據(jù)實(shí)施例1所得的5個(gè)回歸方程，分別按照下述5個(gè)公式計(jì)算得到各被評(píng)估者的表觀年齡y；

公式i、y＝45.251+15.157x1-0.374x3；

公式ii、y＝62.410-12.029x2+0.165x4；

公式iii、y＝38.804-0.341x3+0.160x4；

公式iv、y＝70.854+15.021x1-12.898x2；

公式v、y＝55.622+9.873x1-6.623x2-0.242x3+0.093x4，具體結(jié)果如下表2所示。

表2各被評(píng)估者的面部表觀年齡評(píng)估結(jié)果

實(shí)施例3

本實(shí)施例提供了評(píng)估面部衰老程度的方法，具體步驟如下：

(1)使用數(shù)據(jù)分析軟件spssstatistics20.0對(duì)實(shí)施例1中中國(guó)女性的實(shí)際年齡和評(píng)估所得的表觀年齡進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，得到顯著性分析的p值；

(2)若p<0.05，則該組的表觀年齡與實(shí)際年齡差別有顯著意義，判定被評(píng)估者的面部表觀年齡顯著性大于實(shí)際年齡；若p≥0.05，則該組的表觀年齡與實(shí)際年齡差別無顯著意義，判定被評(píng)估者的面部表觀年齡無顯著性大于實(shí)際年齡；其中，表觀年齡和實(shí)際年齡的配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示。

表3表觀年齡和實(shí)際年齡的配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果

上表中，公式i計(jì)算的表觀年齡與實(shí)際年齡配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果p<0.001，說明按實(shí)施例1方式i獲取的表觀年齡顯著大于實(shí)際年齡；公式ii計(jì)算的表觀年齡與實(shí)際年齡配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果p＝0.395，說明按實(shí)施例1方式ii獲取的表觀年齡與實(shí)際年齡無顯著性差異；公式iii計(jì)算的表觀年齡與實(shí)際年齡配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果p＝0.698，說明按實(shí)施例1方式iv獲取的表觀年齡顯著與實(shí)際年齡無顯著性差異，青春曲線形狀沒有發(fā)生扭曲性改變；公式iv計(jì)算的表觀年齡與實(shí)際年齡配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果p<0.001，說明按實(shí)施例1方式iii獲取的表觀年齡顯著大于實(shí)際年齡，青春曲線位點(diǎn)的位置開始移動(dòng)；公式v計(jì)算的表觀年齡與實(shí)際年齡配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果p<0.001，說明按實(shí)施例1方式v獲取的表觀年齡顯著大于實(shí)際年齡，青春曲線整體上有所衰老。

實(shí)施例4

一種評(píng)估面部表觀年齡的方法在改善面部肌膚測(cè)試中的應(yīng)用，具體為：

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：選擇58名符合條件的亞洲女性志愿者，將其隨機(jī)分為2組，每組29名。其中，志愿者應(yīng)符合下述條件：

(1)年齡在25～55歲的中國(guó)女性；

(2)面部皮膚干燥、松弛者；

(3)眼角皺紋級(jí)別為2～4級(jí)(0～6分制)者；

(4)測(cè)試時(shí)身體健康者；

(5)沒有皮膚科大夫認(rèn)為不適合參與的其他原因；

(6)能保證測(cè)試期間不進(jìn)行日光浴，并且能保證不進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的室外活動(dòng)者；

(7)能按要求完成測(cè)試方案者。

對(duì)符合下列任一項(xiàng)者的志愿者應(yīng)當(dāng)排除：

(1)患有嚴(yán)重系統(tǒng)疾病、免疫缺陷或自身免疫性疾病者；

(2)患有過敏性疾病或最近1～2年有過化妝品過敏者；

(3)計(jì)劃懷孕或妊娠或哺乳期以及產(chǎn)后六個(gè)月內(nèi)的婦女；

(4)現(xiàn)在或最近一個(gè)月受試部位參加其它測(cè)試者；

(5)測(cè)試區(qū)域患有皮膚科疾病或正在接受藥物治療者。

本實(shí)施例中2組志愿者選用的是實(shí)施例1中的2組受訪者，2組志愿者分別使用2組測(cè)試產(chǎn)品，第一組：潔面霜+調(diào)理液+肌活霜(一)+眼霜(一)；第二組：潔面霜+調(diào)理液+肌活霜(二)+眼霜(二)，具體如下表4所示。

表4兩組志愿者使用的測(cè)試產(chǎn)品

該兩組測(cè)試產(chǎn)品均具有改善肌膚狀態(tài)的功能。測(cè)試期間志愿者在潔面后，眼周區(qū)域只使用眼霜，全臉使用調(diào)理液和肌活霜(避開眼周)，早晚各使用1次，連續(xù)使用8周。測(cè)試期間志愿者不可使用除測(cè)試產(chǎn)品外的其他任何產(chǎn)品。在使用產(chǎn)品前，使用產(chǎn)品4周、8周后使用面部照片采集設(shè)備visia-cr的parallel-polarization模式采集受訪者面部正面照片(即以受訪者的面部鼻梁為中心線，與該中心線所在垂直平面呈0°角)，拍攝時(shí)采用設(shè)備內(nèi)置的比例尺。

測(cè)試環(huán)境：測(cè)試溫度為22±1℃，相對(duì)濕度為50±5％。

結(jié)果分析及統(tǒng)計(jì)：使用image-proplus7.0圖像分析軟件分別對(duì)采集的照片的圖像進(jìn)行長(zhǎng)度校準(zhǔn)，使圖像像素與長(zhǎng)度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后對(duì)圖像進(jìn)行青春曲線的夾角分析和長(zhǎng)度分析；采用回歸方程y＝55.622+9.873x1-6.623x2-0.242x3+0.093x4(y：表觀年齡；x1：青春曲線起點(diǎn)到下眼瞼上緣的距離；x2：青春曲線的線條3和線條4的交點(diǎn)到唇中線的距離；x3：青春曲線的線條1和線條2之間的夾角度數(shù)；x4：青春曲線的線條3和線條4之間的夾角度數(shù))進(jìn)行表觀年齡擬合；應(yīng)用數(shù)據(jù)分析軟件spssstatistics20.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析；對(duì)實(shí)際年齡和表觀年齡進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)比較；組間表觀年齡改善比較采用混合線性模型。其中，測(cè)試結(jié)果如下表5所示。

表5面部肌膚測(cè)試中表觀年齡的改善結(jié)果表

由上表可知，兩組志愿者在使用測(cè)試產(chǎn)品8周后面部表觀年齡均有顯著性改善。該結(jié)果也可參見附圖4，其中附圖4中“***”表示p<0.001，“**”表示p<0.01，“*”表示p<0.05，“n.d.”表示p≥0.05。由圖4可以看出，這兩組志愿者的表觀年齡均有顯著性改善。雖然兩組混合線性模型檢驗(yàn)無顯著性差異，但從兩組表觀年齡擬合曲線看，第一組擬合曲線的斜率大于第二組擬合曲線的斜率。

效果實(shí)施例1

本效果實(shí)施例對(duì)本發(fā)明評(píng)估面部表觀年齡的方法的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證，具體為將實(shí)施例2采用方法i～方法v五種方法對(duì)被評(píng)估者面部表觀年齡進(jìn)行評(píng)估的結(jié)果與本領(lǐng)域?qū)＜以u(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)照。

其中，專家評(píng)估方法具體為對(duì)實(shí)施例2中的16個(gè)被評(píng)估者的面部5個(gè)部位進(jìn)行表觀年齡評(píng)估，該5個(gè)部位相應(yīng)于實(shí)施例2中五種方法的面部評(píng)估位點(diǎn)，包括區(qū)域1：眼下至鼻翼以上區(qū)域，區(qū)域2：鼻翼至下頜區(qū)域，區(qū)域3：眼下至下頜輪廓改變，區(qū)域4：眼下區(qū)域+嘴角區(qū)域和區(qū)域5：整個(gè)面中部區(qū)域。評(píng)估前，同樣先將每個(gè)被評(píng)估者的面部充分清潔，并在條件設(shè)定為溫度22±2℃和相對(duì)濕度50-60％的房間內(nèi)休息15分鐘。具體評(píng)估結(jié)果對(duì)照如下表6所示。

表6實(shí)施例2各被評(píng)估者面部表觀年齡評(píng)估結(jié)果與專家評(píng)估結(jié)果對(duì)照表

觀察上表數(shù)據(jù)可知，采用本發(fā)明實(shí)施例2方法評(píng)估得到的表觀年齡與專家評(píng)估結(jié)果基本一致，初步判斷本發(fā)明評(píng)估面部表觀年齡的方法可靠性較好。為進(jìn)一步定量驗(yàn)證本發(fā)明評(píng)估方法的可靠性，本效果實(shí)施例對(duì)采用實(shí)施例2方法計(jì)算得到的表觀年齡(公式i、公式ii、公式iii、公式iv、公式v)與專家評(píng)估得到的表觀年齡(區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3、區(qū)域4、區(qū)域5)進(jìn)行了配對(duì)t檢驗(yàn)，得到顯著性分析的p值。若p<0.05，則判定本發(fā)明計(jì)算的表觀年齡與專家評(píng)估的表觀年齡有顯著性差異，兩者評(píng)估結(jié)果不一致；若p≥0.05，則判定本發(fā)明計(jì)算的表觀年齡與專家評(píng)估的表觀年齡無顯著性差異，兩者評(píng)估結(jié)果一致。下表7列出了兩種方式評(píng)估的表觀年齡和實(shí)際年齡的配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果。

表7兩種方式評(píng)估的表觀年齡和實(shí)際年齡的配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果

上表中，本發(fā)明方法計(jì)算的表觀年齡(公式i、公式ii、公式iii、公式iv、公式v)與專家評(píng)估的表觀年齡(區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3、區(qū)域4、區(qū)域5)配對(duì)t檢驗(yàn)所得p值≥0.05，說明本發(fā)明計(jì)算的表觀年齡與專家評(píng)估的表觀年齡無顯著性差異，兩者評(píng)估結(jié)果一致，證明使用本發(fā)明方法評(píng)估被評(píng)估者的面部表觀年齡或面部衰老程度是可行的，且可靠性好。