面部皮肤衰老的外观变化及形成因素

皮肤会随年龄发生有规律地渐近变化,表现出一些特定的衰老迹象,如皮肤皱纹、松弛和色素沉着,影响人的外观吸引力。从衰老机理出发,开发有效延缓皮肤衰老的产品备受企业的关注。综述了面部皮肤衰老的外观变化和相关外观衰老迹象对感知年龄的影响,以及皮肤主要衰老迹象的内在机制和外在环境影响因素。近年来,研究发现,无论性别、种族或地域,皮肤衰老外观最明显的迹象是皱纹和下垂,也是影响感知年龄最主要的因素,与皮肤结构的变化有关;其余主要是色素沉着相关问题。光老化、环境污染等环境因素会显著促进皮肤的衰老外观变化,提高衰老迹象的阈值。皮肤衰老是多种因素综合作用的结果,基于皱纹、下垂、色素沉着等不同皮肤衰老迹象的对应机制和影响因素开发抗衰老产品,将更有针对性地解决消费者的需求,实现精准护肤。本文为研究人员多维度开发抗衰老化妆品提供理论支持和建议。

基于皮肤本态数据库的中青年女性面部皮肤综合状态评价模型构建

从中国女性皮肤本态数据库(北京工商大学)中随机抽取22~42岁女性志愿者1 085例,采集志愿者的皮肤数据,通过相关性分析初步降噪,得到皮肤状态核心指标,并采用KMO检验和巴利特球形检验方法进行检验。根据主成分分析法计算评价模型的各项系数,最终构建皮肤状态综合评价模型。皮肤状态相关的核心指标包括:年龄、皮肤总弹性、皮肤光泽度、黑色素含量、血红素含量、水分含量、经皮水分散失量、肤色ITA°、油脂含量、毛孔数量等10项。该模型对女性的综合皮肤状态给予客观的量化判定,弥补了肉眼判断受到的周围环境以及个人主观意识的影响,解决了皮肤评价的时空限制,采集相关指标数据即可对女性皮肤进行有效评价。研究结果可为女性皮肤状态综合判定提供技术支持。

基于中国人皮肤本态数据挖掘的消费人群研究

文章采集美容院专线for/get品牌的消费者面部皮肤数据,进行皮肤VISIA数据指标描述统计性分析和各指标随年龄变化的研究。通过对消费者皮肤VISIA数据指标进行描述性统计,了解消费者各皮肤生理指标的分布特点;通过每一皮肤VISIA数据指标随年龄变化研究,了解每一指标随年龄变化的规律以及变化关键年龄点,从而根据不同阶段皮肤状态差异提供针对性护理方案。