シワ予防や改善効果を有する化粧品は消費者から強い要望があり、2006年に抗シワ製品評価ガイドラインが制定された。本ガイドラインは目尻のシワを対象に、医師の写真判定、目視判定、型どり、機器による直接測定でシワグレードを判定する。これらは客観性、被験者への負担、測定が不安定な点に課題がある。
　一方、画像解析手法であるCNNを利用して、シワ画像から客観的にシワグレードを判別する試みがなされている。しかし、CNNモデルの構築には多くの顔画像を必要とし、多大な費用を要する。そこで、本研究ではLBPとニューラルネットワークを併用し、少ない顔画像からシワグレード分類モデルの構築を検討した。