引言：已經有很多人嘗試通過使用顏色判別標準科學地表征不同人種的皮膚類型，其中大多數方法都是基于肉眼觀察對皮膚顏色的評價。常用的評價方法是哈佛大學的皮膚病學家ThomasB. Fitzpatrick在1975年提出的基于數值分類圖表的Fitzpatrick標度。該方法將皮膚類型劃分為6個類別。對于保健和護膚品行業，該方法也被認可用作劃分人類皮膚對可見光響應的皮膚人類皮膚的可見光反射光譜：CIEL*a*b*顏色分析在不同人種皮膚表征中的應用病學研究工具之一。Fitzpatrick標度是更早期的Von Luschan色度的現代化，后者使用36塊不透明的玻璃片表征皮膚的顏色。圖1所示為Von Luschan玻璃片描述的人類皮膚的顏色范圍。Fitzpatrick標度將這些顏色劃分為6種皮膚類型：白化、白色、淡棕色、地中海棕色、深棕色、黑色。直觀比較實驗對象的皮膚與標準玻璃片的顏色，找出接近的匹配。這種視覺檢查和比較的方法現在看來是存在誤差的，因為其結論受主觀因素影響是易變的，在很多實例中不同研究者對同一實驗對象的測試結果是不同的
視覺檢查結果的差異主要是因為人眼對顏色敏感度的變化和環境照明條件的不同。目前視覺方法已經逐漸被反射分光光度法所取代，因為后者不會受制于人體和環境的變動。
配備有積分球的分光光度計可以精確測量人體皮膚的反射光譜，還可以配置顏色分析的數學方法，使膚色評價成為一種嚴密、可重復、準確的技術。顏色分析的數學方法使用樣品的百分比反射率光譜、給定照明光源的光譜響應曲線以及三種人眼可見顏料的光譜靈敏度，得到反映樣品視覺顏色的量化標準。也就是說，現代光譜顏色分析方法可以計算出顏色的數值，對應于人眼在特定照明條件下看到的顏色。
反射光譜測量的數據與樣品的化學成分直接相關。人類皮膚分為三個亞層：角質層（起保護作用的一層死細胞）、表皮層和真皮層。反射光譜可以穿透上述三個皮膚亞層，包含其化學成分信息。表皮層僅由細胞構成，其底部有內含黑色素的黑素細胞。表皮層的主要化學成分是蛋白質（色氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸）、DNA、黑色素和尿刊酸。真皮層除了含有細胞之外，還包含神經和毛細血管。真皮層的化學成分還包括氧合血紅蛋白、還原血紅蛋白和膽紅素
本研究將通過顏色分析方法評價Von Luschan顏色圖表玻璃片和不同人種皮膚的反射光譜。盡管光譜顏色分析方法比直觀檢查更加可靠，但是對于理解人類皮膚著色的化學機理該方法仍有一些不足。顏色分析方法雖然可以很好地測量肉眼看到的顏色，但是僅限于定性評價樣品可見光的顏色性質。
實驗樣品反射光譜的測量使用裝有150 mmSpectralon積分球的LambdaX50紫外-可見-近紅外光譜儀。使鏡面反射口保持原位，以便獲得全反射光譜。將實驗對象的前臂內側放置于積分球的漫反射口，采集皮膚樣品的光譜。Von Luschan玻璃片的光譜也使用漫反射口進行測量。圖3所示為150 mm積分球處于全反射模式時的樣品光路。鏡面反射光和漫反射光都被收集。為了全面研究不同類型的人類皮膚，本研究中測量了從輕度白化到美國黑人等多個人種的實驗對象。
樣品光譜的顯示和處理使用PerkinElmer的UV WinLabTMV6譜圖分析軟件。樣品的顏色分析使用PerkinElmer的顏色分析軟件，按照國際照明委員會CIE 1976 L*a*b*規程使用400~700 nm的標準波長范圍。該分析方法使用CIE1964 10。標準觀察者以及標準光源C（代表了對應色溫為6774K的平均日光照明）。本研究在顏色分析過程中選擇了CIE L*a*b*顏色空間。L*a*b*顏色空間將色度分量和亮度分量進行分離，使得對樣品的色度和亮度分別進行研究成為可能。
圖4形象地說明了一個典型的L*a*b*顏色圖中L*分量和a*b*分量的分離。在這個三維空間中，x軸代表綠色/紅色（a*），y軸代表藍色/黃色（b*），z軸代表暗度/亮度（L*）。色度和亮度的分離對于膚色分析是非常重要的。人類膚色的亮度主要決定于表皮層底部的黑色素含量，而皮膚色度的主導因素是真皮層的血紅蛋白和膽紅素。既然我們可以對顏色進行量化地測量，也就可以將人類皮膚與Von Luschan玻璃片進行比較。關鍵問題在于：Fitzpatrick標度中使用的玻璃片與人類皮膚的顏色接近程度如何時才算是匹配？由于使皮膚和玻璃片產生顏色的化學成分差異很大，這是一個需要考慮的問題。
結果在人類皮膚光譜中，可見光的波長能夠穿過相對透明的表皮層，與富含血管的真皮層中復雜多樣的化學成分發生相互作用。圖5所示為剝離的豬皮表皮層的百分比透射光譜。對于可見光的波長來說，表皮層是相對透明的，僅因為散射過程而減弱到達真皮層的可見光（400 nm以上區域）。400 nm以下的紫外光被尿刊酸、DNA的核酸環和蛋白質的芳香氨基酸等細胞成分所吸收。表皮層的廣泛吸收表現為280 nm附近的吸收峰。
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