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中国化妆品消费人群面部表观年龄

影响因素研究

王思婧，夏倩如，陈 刚，喻 竟

（上海永熙信息科技有限公司，上海200011）

摘 要：探究中国化妆品消费人群的表观年龄及其影响因素。通过仪器采集面部数据及图像和专家评估的方

式记录受试者各维度的皮肤状态，通过问卷记录受试者生活方式及美妆护肤习惯，由观察员仅基于

照片的视觉感受判断并取平均值获得受试者表观年龄。研究了表观年龄与皮肤特征之间的关联，表

观年龄与真实年龄的差值与受试者生活方式的关联及其在城市间的差异。表观年龄与肤色、皮肤问

题的严重程度有着较高的相关性，多元回归分析的模型得到了较高的解析度(R2=0.704)。护肤品的

使用可帮助延缓皮肤的表观衰老。研究结果对于抗衰老类产品的开发及抗衰老功效的评估具有一定

的指导意义，对保持年轻的生活方式选择也有一定的参考价值。

关键词：表观年龄；化妆品消费人群；生活方式；多中心

中图分类号：TQ658文献标识码：A文章编号：1006-7264（2023）05-036-07

DOI：10.3969/j.issn.1006-7264.2023.05.009

观年龄（ApparentAge)，又称为表面年龄或视年象老化图谱的评估发现，皱纹、皮肤下垂和色素沉着等皮肤

表龄。人类面部皮肤的表观年龄指的是一个人看起问题的严重程度与表观年龄的评估有显著相关性。Guyuron

来的年龄，是基于其脸部皮肤状态的视觉判断，等[5]对186对美籍同卵双胞胎进行了一份综合问卷，研究发

而非真实年龄，表观年龄越低的人往往会有着更好的皮肤现，吸烟时间越长、紫外线暴露时间越长，感知年龄越大；

状态。吸烟者的面部皱纹更加明显；体重较大双胞胎的色斑更不明

大型公共数据库的存在，使得通过软件算法可以相对比显。Mayes等[6]收集了250名25~70岁的中国女性的面部照片，

较准确地从单个人脸图像中估计表观年龄。Agustsson等[1]开发并通过问卷收集了她们的生活方式和健康信息，通过双变量

了人脸深度残差回归方法用以预估表观年龄，通过一维支持分析和多元线性回归识别量化了与面部感知年龄相关的变

向量回归，可以将预测的表观年龄映射到真实年龄。李丽莹量，得出受教育程度、家庭成员数量、暴露在阳光下程度、

等[2]采用改进的VGGnet神经网络模型对50000张人脸图像是否使用面霜、洗面奶等因素都会影响受试者的表观年龄。

数据集进行训练，提高了表观年龄预测准确度，该研究还对Goodman等[7]调查了3267位来自美国、澳洲、加拿大和英国

人脸整形和化妆效果进行了测试，测试表明不同的化妆、整的18~75岁女性对自己衰老程度的评分以及她们的饮食习惯，

形效果对人脸表观年龄有不同程度的影响。崔俭杰等[3]在发经过线性回归分析，发现吸烟和饮酒会显著地增加面部表观

明专利中采集了多个受试者的面部照片，将受访者真实年龄年龄。

与其面部线条距离和夹角进行线性回归分析，发现面部线条现有研究基于面部图像对表观年龄的估计深度学习算

对表观年龄有着重要的影响。Flament等[4]通过对28个面部征法已经比较成熟，准确度较高。欧美人种及更大年龄范围内

收稿日期：2022-12-15

作者简介：王思婧（1996-），女，苗族，湖南人，电话：（021E-mail：jessie.wang@。

通讯作者：陈刚，肌肤光学实验室负责人，硕士，E-mail：gary.chen@。

36Vol.46No.5May2023

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的表观年龄与皮肤状态之间的关联，以及生活方式对于表观度、红血丝严重程度、肤色不均严重程度）