确定头发体积的感知阈值：一种将基于图像的量化方法与感官评估相结合的方法

《International Journal of Cosmetic Science》：Defining the perceptual threshold for hair volume: A method for aligning image-based quantification with sensory evaluation

　　

摘要

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目的

用于测量头发体积的仪器方法能够检测出消费者无法察觉的物理差异，从而导致体外测量结果与实际感知之间存在差距。本研究旨在确定头发体积的“可察觉差异”（Just-Noticeable Difference, JND），并开发一个预测模型，该模型结合了头发的波浪度，以更好地使仪器数据与感官评估结果保持一致。

方法

使用自定义的图像分析框架对头发样本的体积和波浪度进行了量化。体积是通过基于像素强度的纤维密度分类来确定的，而波浪度则是通过对去趋势后的中轴进行幅度-频率分析得出的。感官评估由专家小组在具有明确体积差异（ΔV ≈ 5、3 和 2 cm2）的四个样本组上进行。平均感官排名被用作主要的感知指标。开发并使用留一法（Leave-One-Group-Out）交叉验证在35个独立样本集上验证了多元普通最小二乘回归模型。

结果

研究发现，头发体积的JND为ΔV ≈ 3 cm2。当ΔV ≈ 5 cm2时，仪器测量结果和感官评估结果高度一致；而当ΔV ≈ 2 cm2时，感知区分能力下降。回归分析证实，总体积是感知体积的主要预测因素（β = 0.798, p < 0.001），波浪度则提供了显著的次要贡献（β = 0.135, p = 0.005；调整后的R2 = 0.660）。推导出了一个波浪度校正因子（k ≈ 0.169），交叉验证显示了良好的预测性能（前一名准确率为66.67％；前两名准确率为94.87％）。

结论

本研究确定了头发体积的定量感知阈值，并引入了一个考虑头发形态的校正模型，使仪器测量结果与人类感知相一致。这些工具共同提供了一个实用框架，确保了增容产品的宣称既可以在物理上测量，也在感知上具有意义。

摘要

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目的

测量头发体积的仪器方法可以检测到消费者无法察觉的物理差异，从而在体外测量结果和实际感知之间产生偏差。本研究旨在确定头发体积的“可察觉差异”（Just-Noticeable Difference, JND），并开发一个预测模型，该模型考虑了头发的波浪度，以更好地匹配仪器数据和感官评估结果。

方法

使用自定义的图像分析框架对头发样本的体积和波浪度进行了量化。体积是通过基于像素强度的纤维密度分类来确定的，而波浪度则是通过对去趋势后的中轴进行幅度-频率分析得出的。感官评估由专家小组在四个具有明确体积差异（ΔV ≈ 5、3 和 2 cm2）的样本组上进行。平均感官排名被用作主要的感知指标。开发并使用留一法（Leave-One-Group-Out）交叉验证在35个独立样本集上验证了多元普通最小二乘回归模型。

结果

研究发现，头发体积的JND为ΔV ≈ 3 cm2。当ΔV ≈ 5 cm2时，仪器测量结果和感官评估结果高度一致；而当ΔV ≈ 2 cm2时，感知区分能力下降。回归分析证实，总体积是感知体积的主要预测因素（β = 0.798, p < 0.001），波浪度则提供了显著的次要贡献（β = 0.135, p = 0.005；调整后的R2 = 0.660）。推导出了一个波浪度校正因子（k ≈ 0.169），交叉验证显示了良好的预测性能（前一名准确率为66.67％；前两名准确率为94.87％）。

结论

本研究确定了头发体积的定量感知阈值，并引入了一个考虑头发形态的校正模型，使仪器测量结果与人类感知相一致。这些工具共同提供了一个实用框架，确保了增容产品的宣称在物理上可测量且在感知上具有意义。

利益冲突声明

所有作者均为Cavinkare Pvt. Ltd.的雇员，声明与本研究无关的利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可向相应作者提出合理请求后获取。