KR20240089084A

KR20240089084A - 피부색 결정을 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20240089084A
Application number: KR1020247013813A
Authority: KR
Inventors: 세르지오 래트너; 유스티나스 빌리마스
Original assignee: 핏스킨 인코포레이티드
Priority date: 2021-09-29
Filing date: 2022-09-29
Publication date: 2024-06-20
Also published as: US20240378755A1; EP4409242A1; CA3233525A1; JP2024536882A; EP4409242A4; CN118215826A; WO2023050004A1

Abstract

사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템이 존재하며, 이 시스템은 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는 상기 사용자의 사용자 피부 영상을 얻고, 상기 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 결정하고, 상기 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성된 피부 분석 어셈블리를 포함하되, 상기 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

Description

피부색 결정을 위한 시스템 및 방법

본 발명은 피부색의 측정 및 분석, 특히 스마트폰에 부착된 피부 분석 장치를 사용하여 피부 특징을 측정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

스킨 케어 제품 제조업체는 사용자가 건강하고 아름다운 피부를 유지하는 데 도움이 되는 스킨 케어 제품을 제조한다. 그러나 소비자 피부관리 및 화장품 산업의 가장 큰 문제점 중 하나는 소비자의 피부에 정확하고 유용한 색상을 판단하여 그에 맞는 화장품 색상을 추천해 주는 것이다.

정확하고 유용한 피부색을 결정하려는 다양한 해결책이 존재한다. 그러나 이러한 해결책에는 한계와 실패가 많다. 예를 들어, 기존 해결책은 다음 제한 사항 중 하나 이상이 있다:

(a) 측정의 부정확성. 예를 들어, 기술적 한계, 사용자의 비현실적인 요구 사항, 변화하는 환경(예를 들어, 조명) 등으로 인해 발생함.

(b) 비용. 예를 들어, 대부분의 해결책은 기존 기술을 활용하지 않는 독립형 장치이며, 분광계 및 분광 광도계와 같은 고급 성분이기도 한데, 이것은 매우 고비용이지만 본 명세서에 기재된 다양한 제한 사항을 여전히 겪고 있음.

(c) 해결책 배포 시 물류 문제. 특수 하드웨어는 배포하기가 어렵고, 특히 비용이 많이 드는 경우에는 더욱 그러함. 교정, 유지 관리 또는 사용이 어려운 하드웨어는 사용하고 정확하게 사용하는 방식으로 배포하는 것도 마찬가지로 어려움.

예를 들어, 바람직하고 정확하다고 생각되는 한 가지 접근법은 분광 광도계를 사용하는 것이다. 이러한 장치는 카메라 및 영상 분석을 사용하지 않고 센서에 반사된 광의 파장을 사용하여 대상체(예를 들어, 사용자 얼굴)의 색상을 결정한다. 이러한 장치는 고비용이고 단색의 균일한 색상에는 효과적인 것으로 알려져 있지만, 불균질한 색상에는 효과적이지 않다. 또한 피부가 반투명하거나 갈색 또는 어두울수록(즉, 멜라닌 함량이 높을수록) 분광 광도계는 모세혈관(적색/분홍색) 또는 정맥(청색/녹색)을 지나치게 강조하기 때문에 효과가 없다.

따라서 스마트폰과 같은 전자 장치를 사용하여 정확하게 피부색을 결정할 수 있는 개선된 방법 및 시스템에 대한 필요성이 당업계에 존재한다.

사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템이 존재하며, 이 시스템은,

하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 사용자의 사용자 피부 영상을 얻고, 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하고, 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성된 피부 분석 어셈블리를 포함하되, 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

피부 분석 어셈블리는 휴대용 장치에 부착된 피부 분석 장치를 포함할 수 있다.

사용자 피부 영상은 10× 이상의 배율일 수 있다.

색상 처리를 수행하는 것은, 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 조건 색상 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 조건 색상 점수가 영상 조건 색상 임계값보다 낮으면, 픽셀당 조건 색상 임계값을 계산하고; 픽셀당 조건 색상 임계값에 기초하여 조건 색상 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 조건 색상 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계를 포함한다.

색상 처리를 수행하는 것은, 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도(redness) 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

결정하는 단계는 경험적 A/B 시험 결과를 사용하여 개발된 인간 인식 모방 알고리즘을 사용하는 것을 추가로 포함할 수 있다.

영상 적색도 임계값은 시스템의 처리 능력, 목적하는 속도 및 계산된 사용자 피부색의 목적하는 정확도 중 하나 이상에 기초할 수 있다.

픽셀당 적색도 임계값을 계산하는 단계는 다양한 픽셀당 적색도 임계값 값을 시험하고, 이미 LAB 값을 갖는 피부 영상으로부터 델타 E를 최소화하는 픽셀당 적색도 임계값을 선택함으로써 수행될 수 있다.

시스템은 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치(transposition)에 기초하여 사용자 피부색에 색상 전치를 적용하도록 추가로 구성될 수 있고, 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함한다.

시스템은 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 제공하도록 추가로 구성될 수 있고, 결과는 제품 추천을 추가로 포함한다.

시스템은 제품 추천, 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 경험적 피드백을 수용하도록 추가로 구성될 수 있다.

시스템은 사용자 피부 영상에 적용되는 보정 정치를 얻기 위해서, 보정 카드의 하나 이상의 영상을 촬영함으로써 피부 분석 어셈블리를 보정하도록 추가로 구성될 수 있다.

또한 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법이 존재하며, 이 방법은 피부 분석 어셈블리에 의해서 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 사용자의 사용자 피부 영상을 얻는 단계; 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하는 단계; 및 색상 처리의 결과를 출력하는 단계를 포함하며, 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

사용자 피부 영상은 10× 이상의 배율일 수 있다.

색상 처리는, 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 조건 색상 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 조건 색상 점수가 영상 조건 색상 임계값보다 낮으면, 픽셀당 조건 색상 임계값을 계산하고; 픽셀당 조건 색상 임계값에 기초하여 조건 색상 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 조건 색상 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계를 포함한다.

색상 처리는, 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

영상 적색도 임계값은 시스템의 처리 능력, 목적하는 속도 및 계산된 사용자 피부색의 목적하는 정확도 중 하나 이상에 기초하여 결정될 수 있다.

방법은 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 사용자 피부색에 색상 전치를 적용하는 단계를 추가로 포함할 수 있고, 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함한다.

방법은 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 제공하는 단계를 추가로 포함할 수 있고, 결과는 제품 추천을 추가로 포함한다.

방법은 제품 추천, 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 경험적 피드백을 수용하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

방법은 사용자 피부 영상에 적용되는 보정 정치를 얻기 위해서, 보정 카드의 하나 이상의 영상을 촬영함으로써 피부 분석 어셈블리를 보정하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템이 추가로 존재하며, 이 시스템은, 피부 분석 어셈블리를 포함하되, 피부 분석 어셈블리는 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 사용자의 사용자 피부 영상을 얻도록 구성되고; 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하되, 색상 처리는 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 계산하는 단계를 추가로 포함하는, 사용자 피부색을 도출하도록 구성되고; 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성되되, 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

시스템은 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 사용자 피부색에 색상 전치를 수행하도록 추가로 구성될 수 있고, 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함한다.

시스템은 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 수행하도록 추가로 구성될 수 있고, 결과는 제품 추천을 추가로 포함한다.

또한 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법이 존재하며, 이 방법은 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 사용자의 사용자 피부 영상을 얻는 단계; 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 결정하는 단계; 색상 처리의 결과를 출력하는 단계를 포함하고, 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

방법은 사용자 피부 영상에서 평균 픽셀 적색도 점수 사용자 피부 영상 픽셀을 결정하는 단계, 및 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면, 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고, 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 계산하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

방법은 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 사용자 피부색에 색상 전치를 수행하는 단계를 추가로 포함할 수 있고, 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함한다.

방법은 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 취급하는 단계를 추가로 포함할 수 있고, 결과는 제품 추천을 추가로 포함한다.

사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템이 존재하며, 이 시스템은 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는 사용자의 사용자 피부 영상을 얻고, 사용자 피부 영상에서 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 결정하고, 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성된 피부 분석 어셈블리를 포함하되, 결과는 사용자 피부색을 포함한다.

색상 처리는, 사용자 피부 영상에서 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도 점수를 결정하는 단계; 및 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고; 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 계산하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

시스템은 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 취급하도록 추가로 구성될 수 있고, 결과는 제품 추천을 추가로 포함한다.

본 발명은 예시적인 것이며 제한이 아닌 것을 의미하는 첨부 도면에 도시되어 있으며, 유사한 참조는 유사한 또는 대응하는 부분을 지칭하도록 의도된다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 피부 분석 시스템의 양상을 예시하고;
도 2 내지 도 4는 본 발명의 양상에 따른 피부 분석 시스템을 사용하여 피부색을 결정하는 방법이고;
도 5는 피부 분석 시스템을 이용한 피부색 판독을 종래의 피부색 판독과 비교한 샘플 결과이다.

대체로, 시스템(100)은 사용자(102)에 의해 사용될 때 본 명세서에 기재된 바와 같이, 색상 평가를 위한 사용자의 얼굴 영상의 캡처와 같은 하나 이상의 피부 분석 작업을 수행하는 피부 분석 어셈블리(104)(이것은 휴대용 장치(106)에 부착되는 피부 분석 장치(108)를 포함할 수 있음)를 포함한다.

SAA(104)는 PCT/CA2020/050216 또는 PCT/CA2017/050503에 기재된 것일 수 있거나, 사용자 피부의 영상을 촬영할 수 있는 또 다른 피부 분석 시스템을 포함할 수 있으며, 영상은 본 명세서에 기재된 분석에 충분한 특성을 가지고 있다. 피부 분석 어셈블리(104)는 본 명세서에 기재된 것과 유사한 하드웨어 성분을 가질 수 있고, 이러한 참조문헌에 기재된 것과 유사하게 상호 작용하고 기능할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. SAA는 사용자(102)가 본 명세서에 기재된 방법을 활성화, 제어 또는 검토하는 데 사용할 수 있는 애플리케이션(앱)이 있을 수 있다.

특히, 언급된 바와 같이, 시스템(100)은 본 명세서에 기재된 처리를 허용하는 피부 영상을 획득하는 능력을 필요로 한다. 일 실시형태에서, 피부 영상은 (예를 들어 눈부심을 제거하거나 피부 영상에서 광원의 반사를 제거하기 위해) 교차 편광을 사용하여 10배 이상의 배율로 10 메가픽셀 카메라를 사용하여 촬영될 수 있다.

사용자 피부 영상은 LAB 또는 RGB와 같은 여러 색상 형식 중 하나일 수 있다. 사용자 피부 영상은 본 명세서의 방법이 적용될 수 있는 한 실질적으로 임의의 품질, 유형, 형식 또는 크기/파일 크기일 수 있다. 예를 들어, 영상은 압축되거나 압축되지 않거나 원시 또는 처리될 수 있으며 다양한 파일 형식일 수 있다.

SAS(110)는 본 명세서에 기재된 바와 같이 피부 특성 측정치 또는 샘플을 저장하고 처리하는 서버일 수 있다. SAS(110)는 당업자에게 알려진 바와 같이 웹 서버, 애플리케이션 서버 및 데이터베이스 서버의 임의의 조합일 수 있다. 이러한 서버 각각은 프로세서, 휘발성 및 비휘발성 메모리 저장 장치, 및 실행 가능한 소프트웨어 명령을 포함하는 전형적인 서버 성분을 포함할 수 있다. SAS(110)는 피부 영상, 제품 추천, 전자상거래 기능 등의 교환을 포함하여 본 명세서에 기재된 기능을 수행하기 위해 앱을 통해 통신할 수 있다. 물론 앱은 단독으로 또는 SAS(110)와 함께 이러한 작업을 수행할 수도 있다.

SAS(110)는 모든 사용자로부터 모든 피부 특성 샘플을 수신하여 이를 각각의 등록된 사용자(102) 및 게스트 사용자(102)에 대한 사용자 프로파일에 저장하는 데이터베이스 서버를 포함할 수 있다. 이는 하나 이상의 SAA(104)로부터 수신될 수 있지만, 앱은 피부 영상을 로컬에만 저장하도록 구성될 수 있다(인구 및 인구통계학적 비교에 기초한 일부 결과 정보가 제외될 수 있음).

SAS(110)는 본 명세서에 기재된 다양한 분석 기능(예컨대, 사용자의 과거 결과와의 비교 또는 동료와의 비교에 대한 히스토그램 계산 등)을 제공할 수 있고, 본 명세서에 기재된 다양한 디스플레이 기능을 제공할 수 있다(예컨대, 다양한 분석을 제공할 수 있는 웹사이트를 제공함, 다른 웹사이트가 해당 결과, 권장 사항 등에 접근하고 표시할 수 있도록 링크 또는 기능 링크를 제공함).

제품 소유자(120)는 예를 들어, 사용자의 피부색에 기초하여 조정되거나 선택될 수 있거나 선택되어야 하는 스킨 케어 제품을 갖는 개체일 수 있다. 제품 소유자(120)는 당업자에게 알려진 바와 같이 웹 서버, 애플리케이션 서버 및 데이터베이스 서버를 포함하는 하나 이상의 제품 소유자 서버를 가질 수도 있다. 이러한 서버 각각은 프로세서, 휘발성 및 비휘발성 메모리 저장 장치 및 실행 가능한 소프트웨어를 포함하는 전형적인 서버 성분을 포함할 수 있다. 제품 소유자(120)는 피부 분석 측정 샘플(예컨대, 제품 소유자(120)에 의해 피부 분석 장치(108)를 제공받은 사용자를 통해 얻은 샘플)에 대한 앱(직접 또는 SAS(110)을 통해) 및 저장 및 제품 추천 알고리즘의 실행을 위한 통신 지점일 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 일반 제품 추천 알고리즘은 각각의 제품 추천 유형에 대해 SAS(110)에 의해 저장 및 소유될 수 있으며, 제품 소유자는 자신의 고유한 제품 추천 알고리즘을 소유하고 구현할 수 있다(예를 들어, 필요한 데이터를 제공받은 제품 소유자(120)는 상품 추천 알고리즘을 수행하고 추천 제품을 돌려보낸다).

제품 소유자(120)는 또한 전자 상거래 서비스를 직접 제공할 수도 있고, Amazon™과 같은 판매자를 제안할 수도 있고(별도로 또는 추천 제품과 함께) 사용자가 추천 제품을 구매할 수 있는 방법에 대해 애그노틱(agnostic)일 수 있다. 제품 소유자(120)는 또한 네트워크(130)(예컨대, 인터넷)를 통한 정보 전송과 관련된 비즈니스 또는 상업 거래를 촉진하는 하나 이상의 전자 상거래 웹사이트 또는 화면(앱과 별도로 또는 내장되어 있음)을 제공할 수도 있다. 전자상거래 사이트의 유형은 소매 사이트, 경매 사이트, B2B 사이트 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않는다. 스킨 케어 제품의 구매를 촉진할 수 있는 예시적인 전자 상거래 사이트(제3자일 수도 있고 아닐 수도 있음)는 Amazon™, eBay™ 및 Overstock™을 포함할 수 있다. 물론 제품 소유자(120)는 일반 웹사이트의 일부로서 자신의 전자 상거래 사이트를 가질 수도 있고, 시스템(100)을 제공할 수 있는 SAS(110)가 그러한 판매자일 수도 있다.

예를 들어, 제품 소유자(120), 상업 사이트 또는 상점에서 일하는 뷰티 어드바이저 또는 컨설턴트와 같은, 시스템(102)에 관련된 다른 사용자(102)가 존재할 수 있고, 이들은 영상의 대상체이고 피부색이 결정되어야 하는 사용자(102)를 지원할 수 있다.

도 2를 참조하면, 피부색 결정 및 처리를 위한 방법(200)이 존재한다. 방법(200)은 본 명세서에 기재된 바와 같이 영상이 획득되는 (202)에서 시작된다. 이는 사용자(102)의 볼(cheek) 영상을 촬영하는 피부 분석 어셈블리(104)를 통해 이루어질 수 있다.

적합한 영상(예컨대, 도 5의 영상(502))을 얻은 후, 방법(200)은 (204)에서 계속해서 피부색 처리를 수행한다. (204)에는 여러 가지 목표 중 하나가 있을 수 있지만, 특히 방법(200)은 (202)에서 얻은 피부 영상의 대상체인 사용자(102)의 정확한 피부색을 결정하고자 한다.

(204)에서의 피부색 처리는 예를 들어, 방법(300)에서 추가로 설명되며, 사용자 피부 영상에 대한 평균 적색도 점수가 결정되는 (302)에서 시작된다. 이는 사용자 피부 영상의 각각의 픽셀에 대해 피부색 점수, 주로 적색도를 취하고, 평균 픽셀 적색도를 계산함으로써 수행될 수 있다.

각각의 픽셀의 적색도 및 평균 픽셀 적색도는 다양한 영향과 함께 다양한 방식으로 달성될 수 있다. 고려되고 시험된 몇 가지 접근 방식은 다음을 포함한다:

(a) RGB 값(즉, 1-255, X, Y 점수)의 적색 채널 값(0-255)에서 각각의 픽셀의 적색도를 취한다. 그런 다음 평균은 각각의 픽셀의 R 값을 합산하고 픽셀 수로 나눈 것이다. 실제로 이 방법을 사용하면 "더 적색인" 피부를 갖는 영상이 또 다른 색상 측정 장치의 샘플 데이터 결과와 더 큰 차이를 갖게 되었다.

(b) 적색도를 직접 계산하거나 "색상 거리" 접근법을 사용하는 연구 논문(예를 들어, (255, 0,0)을 참조로 사용). 이러한 접근법은 약간의 진전을 보였지만 여전히 정확한 결과를 얻지 못했다.

(c) 인간의 적색도 인식이 알고리즘과 다를 수 있으며, 인간의 인식과 일치하는 것이 더 양호한 궁극적인 색상 일치 경험을 제공할 수 있다는 점을 인식하여(일치가 존재하는 인간의 인식이 다른 결정보다 더 중요할 수 있기 때문), 인간의 적색도 인식을 모방한 알고리즘을 개발하였다. 대상체가 어느 샘플(얼굴 또는 단색의 직사각형일 수 있음)을 "더 적색"이라고 인식했는지를 나타내는 경험적 증거를 수집하였다. 이러한 데이터 캡처 중 하나에서, 대상체에게 다른 알고리즘 문제를 제공하는 것으로 보이는 색상 또는 샘플에 대한 몇몇 A/B 시험을 제시하였다(덜 바람직한 결과로 이어짐). 알고리즘에 대한 문제가 있는 A/B 옵션은 "A" 영상이 낮은 적색 채널 값인 "B" 옵션보다 더 높은(수학적으로 "더 적색") 적색 채널 값을 갖는 경향이 있지만 "B" 옵션이 더 적색인 것으로 나타났다(그리고 경험적으로는 적색인 것으로 간주되었음) 대상체는 알고리즘이 어려워 보이는 다양한 A/B 조합의 다양한 예에 대해서 A 또는 B를 선택하였으며, 이러한 선택 결과를 사용하여 인간 인식 모방 알고리즘을 개발하였다. 그런 다음 인간의 인식 모방 알고리즘을 사용하여 각 픽셀의 적색도를 결정한 다음 평균 적색도를 결정할 수 있다.

그런 다음 방법(300)은 평균 픽셀 적색도가 영상 적색도 임계값과 비교되는 (304)로 계속되고, 평균 픽셀 적색도가 임계값보다 높으면(사용자의 피부가 일반적으로 붉은색일 수 있음을 의미함) 방법(300)은 적색도 감소를 수행하지 않을 수 있고, 어떠한 픽셀도 거부하거나 조정하지 않고 사용자 피부색을 결정하기 위해 (306)으로 진행할 수 있다(즉, 사용자 피부색은 원래 사용자 피부 영상의 모든 픽셀을 사용하여 계산될 것임). (304)의 임계값은 시스템(100)의 처리 능력, 결과에 대한 원하는 속도, 정확한 색상에 대한 필요성(예를 들어, 일부 피부 관리 제품은 약간 부정확한 색상 점수에 특별히 민감하지 않을 수 있거나 추가의 적색도에 영향을 받지 않을 수 있음)과 같은 요인에 따라 다양한 점수로 설정될 수 있다.

평균 픽셀 적색도가 영상 적색도 임계값보다 낮으면 사용자의 피부가 일반적으로 붉은색이 아니라는 것을 나타내고, 그 다음 방법(300)은 (308)로 진행할 수 있다 (308)에서 픽셀 적색도 임계값(픽셀당 적색도 임계값)을 계산한다 - 이는 각각의 픽셀의 적색도 점수를 비교할 적색도임. 픽셀 적색도 임계값은 LAB 값이 이미 할당된 대규모 피부 영상 세트를 통해 반복하고, 그 다음 모든 피부 영상에 대해 다양한 임계값을 사용하여 시험하고, 예를 들어, 동일한 영상에 대해 특정 적색도 임계값을 사용한 후 기존 LAB 값과 시스템에서 얻은 LAB 값 사이의 평균 델타E(dE)를 최소화함으로써 적절한 임계값을 선택하는 것에 기초하여 결정되고 설정될 수 있다. 물론, 기존 LAB 값을 갖는 피부 영상은 캡쳐 장치의 한계에 부딪혔으며, 영상의 품질을 높이고 임계값을 확립하는 데 사용되는 캡쳐 장치를 통해 더욱 개선이 가능할 수 있다.

픽셀 적색도 임계값은 모세혈관 마스크로도 알려질 수 있는 적색도 마스크를 생성하는 데 사용될 것이다. 그 다음, 적색도 마스크는 픽셀 적색도 임계값을 초과하는(또는 이를 충분히 초과하는) 픽셀을 마스킹하거나 차단하는 데 사용될 수 있으며, 피부 영상 색상 또는 평균 피부 영상 색상의 계산에서 이러한 픽셀을 제거할 수 있다.

적색도 마스크를 생성하였거나 픽셀 적색도가 픽셀 적색도 임계값을 초과한 픽셀을 제거한 후, 방법(300)은 계속해서 사용자 피부 영상의 (나머지) 픽셀로부터 평균 점수를 계산한다(즉, 사용자 피부색은 적색도 마스크 적용의 일부로 거부되지 않은 픽셀을 기반으로 계산될 것이다). 평균화는 사용되는 색상 시스템을 사용하여 수행될 수 있다 - 예를 들어, 마스킹되지 않은 각각의 픽셀에 대한 R, G 및 B 점수를 합산한 다음 각각의 R, G 및 B 합계를 마스킹되지 않은 픽셀의 총 수로 나눔.

방법(300)은 (306) 또는 (312)에서 끝나고 (200)으로 돌아간다. 도면에는 방법(300)이 피부 영상 색상을 계산하는 주요 방법으로 도시되어 있지만, 방법(300)은 단순히 사용자 피부 영상에 적용되는 하나의 처리 기술일 수 있다. 청색 착색과 관련하여 본 명세서에 기재된 것과 같은 다른 것이 존재할 수 있다.

이 시점에서, 방법(200)은 실질적으로 사용자 피부 영상에 대한 피부색을 가질 수 있다. 이는 고려되는 목적에 적합할 수 있으며, 방법(200)은 (206) 및 (208)을 우회하여 (214)로 직접 진행하여 출력(들)을 제공할 수 있다 - 예를 들어, 사용자의 피부색 보고서를 컴퓨팅 장치에 제공하거나 이메일을 통해 제공함.

그러나, 방법(200)으로 돌아가면, (206)에서 방법(200)은 색상 전치가 필요한지 여부를 결정한다. 색상 전치는 높은 수준에서 다른 피부 분석 시스템이 특정 사용자(102)에 대해 결정했을 사용자 피부색을 결정하는 작업을 포함한다. 예를 들어, 시스템(100)은 사용자 피부색을 주어진 피부 영상에 따라 rgb(236, 188, 180)로 결정할 수 있는 반면, 다른 시스템은 동일한 사용자의 피부색을 rgb(209, 163, 164)로 결정할 수도 있는데 이는 영상 또는 다른 기술(예컨대, 분광 광도계)에 의해 결정되었는지 여부와 관계가 없다. 관찰된 특정 예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 영상(502)에 기초하여 영상(506)에 따라 사용자 피부색을 (239, 177, 163)으로 결정할 수 있으며, 여기서 별도의 기술(특히 분광 광도계)은 사용자의 피부색을 (175, 130, 110)으로 결정한다. 제품 소유자(120)와 같은 특정 개체가 자신의 피부색 시스템에 의해 결정된 주어진 피부색이 자신의 제품과 어떻게 일치하는지에 대한 데이터베이스를 가질 수 있기 때문에 전치가 바람직할 수 있다. 그러나 이것은 시스템(100)으로부터의 피부 영상 색상이 알려진 피부색/제품 일치 간의 연관성과 어떻게 관련될 수 있는지 알지 못할 것이다. 시스템(100) 사용자의 피부색을 제품 소유자의 (120) 시스템으로 전치시키면 상당한 노력을 절약할 수 있다.

(206)에서 전치를 원하는 경우, 방법(200)은 (400)으로 계속되고, (402)에서 전치 시험 데이터가 얻어질 수 있다. 이는 주어진 대상체가 시스템(100) 및 특정 다른 시스템에 의해 평가되어 각각의 시스템에 대한 색상을 결정하는 데이터 쌍 세트를 얻음으로써 수행될 수 있다. 이는 충분한 훈련 데이터를 보장하기 위해 충분한 대상체에 대해 반복될 수 있다. 이러한 훈련 데이터는 (404)에서 인공 지능 또는 기계 학습 시스템에 제공될 수 있으며, 이 시스템은 (406)에서 두 시스템 사이의 전치를 학습할 수 있다(시스템(100)은 각각의 고유한 "대체 피부색 평가 시스템" 대한 것과 같이 다수의 전치를 가질 수 있다는 것을 주목함).

(406)에서 전치가 결정되면, 전치된 사용자 피부색이 (408)에서 얻어질 수 있도록 방법(200)으로부터 사용자 피부색에 전치가 적용될 수 있다. 사용자 피부색 및 전치된 사용자 피부색 둘 다가 저장될 수 있고, 본 명세서에 기재된 바와 같은 다양한 목적으로 사용된다.

물론, 방법(200)이 시작되기 전에 (402 내지 406)이 일어날 수 있으므로 새로운 사용자 피부 영상이 촬영되기 전에 전치가 알려질 수 있다는 것이 이해되고 아마도 예상될 수 있다.

방법(400)이 종료되고 (210)에서 방법(200)으로 되돌아가는데 여기서 제품 추천이 필요한지에 대한 질의가 이루어진다. 그렇지 않은 경우, 방법(200)은 종료될 수 있다. 그 다음 필요한 경우, 사용자 피부색 및/또는 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 특정 사용자(102)에게 어떤 제품을 추천할지 결정하기 위해 제품 추천 알고리즘 또는 검색 테이블을 참조할 수 있다.

물론, 본 명세서에 기재된 방법은 본 명세서의 시스템 및 방법을 개선시키기 위해 경험적 피드백을 포함하는 피드백 루프를 추가로 포함할 수 있다. 예시적인 피드백은 다음과 같을 수 있다:

(a) 뷰티 어드바이저와 같은 사용자(102)가 추천 제품이 추천 대상 사용자(102)와 어떻게 일치하는지에 대한 피드백(점수, 승인 등)을 제공할 수 있음;

(b) 대상체일 수 있는 사용자(102)가 만족도 점수와 같은 피드백을 제공할 수 있게 함;

(c) 상기 피드백 중 임의의 것을 사용하여 사용되었을 수 있는 전치를 개선시킴.

방법(300)에서, 결정된 사용자 피부색이 모세혈관에 의해 유발되었지만 사용자의 피부색을 실제로 나타내지는 않는 추가 적색을 관찰하는 시스템에 의해 부적절하게 영향을 받지 않도록 모세혈관으로 인한 적색도를 고려하고 조정한다. 마찬가지로, 이러한 시스템으로 정맥을 관찰할 수 있으므로 사용자의 피부색에 대한 청색/녹색 기여도가 높아진다. 정맥의 청색/녹색 영향을 줄이기 위해 방법(300)과 유사한 방법을 사용할 수 있다 - 여기서 본 명세서에 기재된 방법을 적용하기 위해 청색/녹색 또는 "정맥-유사형" 임계값을 결정하기 전에, RGB 기반 값(기재된 바와 같은 적색도와 유사)으로부터 색상이 얼마나 "정맥과 유사한"지에 대한 제1 결정을 수행함. 이러한 경우, 평균 픽셀 적색도 점수는 평균 픽셀 청색도 점수로 대체될 수 있고, 영상 적색도 임계값은 영상 청색도 임계값으로 대체될 수 있으며, 픽셀당 적색도 임계값은 픽셀당 청색 임계값으로, 적색도 마스크는 청색도 마스크 등으로 대체될 수 있다. 적색도(모세혈관) 및 청색/녹색(정맥)이 주로 고려되지만, 이 접근법은 피부 상태가 색상의 알고리즘 계산을 왜곡할 수 있는 다른 피부 상태에 사용될 수 있으므로 이러한 피부 조건의 효과를 필터링하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 평균 픽셀 적색도 점수는 평균 픽셀 조건 색상 점수로 대체될 수 있고, 영상 적색도 임계값은 영상 조건 색상 임계값으로 대체될 수 있으며, 픽셀당 적색도 임계값은 픽셀당 조건 색상 임계값으로, 적색도 마스크는 조건 색상 마스크 등으로 대체될 수 있다.

방법(200)에 설명되지 않았고 방법(200)에 요구되지도 않지만, 방법(200)이 시작되기 전에 발생할 수 있는 추가 보정 단계가 존재할 수 있다. 이는 각각의 피부 분석 어셈블리(104)가 다른 것과 동일하도록 조정되는 것을 보장하기 위한 것일 수 있다 - 동일한 SAA(104)를 갖는 임의의 시스템(100)이 동일하거나 실질적으로 유사한 사용자 피부색을 결정하도록 보장하기 위한 것임. 이는 보정 카드의 하나 이상의 영상을 촬영하고 SAA(104) 보정 정치를 결정함으로써 달성될 수 있다. 이러한 보정 전치(calibration transposition)는 예를 들어 색상 처리가 수행되기 전에 사용자 피부 영상에 적용될 수 있다.

도 5로 간단히 돌아가면, 다양한 모세혈관(508)을 사용하여 영상(502)(사용자 피부 영상)이 관찰되거나 촬영된다. 기존 기술은 피부색을 결정하고 이를 피부색 영상(504)으로 출력하고, 값은 (175, 130, 110)이다. 시스템(100)은 피부색을 결정하고 이를 피부색 영상(504)으로 출력하고, 값은 (239, 177, 163)이다. 색상으로 더 잘 관찰될 수 있지만 영상(502 및 506)은 (502 및 504)보다 확실히 더 밀접하게 일치한다. 이는 델타E 계산으로 강화되고 검증되는데, 여기서 영상(502)와 영상(504) 사이의 델타E는 18이고 영상(502)와 영상(506) 사이의 델타E는 3이다. 당업자에게 알려진 바와 같이, 3 이하의 dE는 인간의 눈에 감지될 수 없다는 것이 일반적으로 받아들여진다.

본 개시내용의 전술한 실시형태는 임의의 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 소프트웨어 코드는 단일 컴퓨터에 제공되거나 여러 컴퓨터에 분산되어 있는 임의의 적합한 프로세서 또는 프로세서 모음에서 실행될 수 있다.

또한, 본 명세서에 기재된 다양한 방법 또는 프로세스는 다양한 운영 체제 또는 플랫폼 중 어느 하나를 채용하는 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 소프트웨어로 코딩될 수 있다. 추가적으로, 이러한 소프트웨어는 임의의 다수의 적합한 프로그래밍 언어 및/또는 프로그래밍 또는 스크립팅 도구를 사용하여 작성될 수 있으며 실행 가능한 기계 언어 코드 또는 프레임워크 또는 가상 기계에서 실행되는 중간 코드로 컴파일될 수도 있다.

이와 관련하여, 본 명세서에 개시된 개념은 하나 이상의 컴퓨터 또는 다른 프로세서에서 실행될 때 상기에 논의된 본 개시내용의 다양한 실시형태를 구현하는 방법을 수행하는 하나 이상의 프로그램으로 코딩된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(또는 다중 컴퓨터 판독 가능 매체)(예를 들어, 컴퓨터 메모리, 하나 이상의 플로피 디스크, 컴팩트 디스크, 광 디스크, 자기 테이프, 플래시 메모리, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이 또는 기타 반도체 장치의 회로 구성 또는 기타 비일시적, 유형의 컴퓨터 저장 매체)로서 내장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 매체들은 그에 저장된 프로그램 또는 프로그램들이 상기에 논의된 바와 같이 본 개시내용의 다양한 양상을 구현하기 위해 하나 이상의 다른 컴퓨터 또는 다른 프로세서에 로딩될 수 있도록 전송 가능할 수 있다.

본 명세서에서 "프로그램", "앱" 또는 "애플리케이션" 또는 "소프트웨어"라는 용어는 컴퓨터 또는 다른 프로세서를 프로그래밍하여 상기에 논의된 바와 같은 본 개시내용의 다양한 양상을 구현하는 데 사용될 수 있는 임의 유형의 컴퓨터 코드 또는 컴퓨터 실행 가능 명령 세트를 지칭하는 데 사용된다. 추가로, 본 실시형태의 일 양상에 따르면, 실행될 때 본 개시내용의 방법을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램은 단일 컴퓨터 또는 프로세서에 상주할 필요가 없고 다수의 상이한 컴퓨터 사이에 모듈식 방식으로 배포되어 본 개시내용의 다양한 양상을 구현할 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

컴퓨터 실행 가능 명령은 하나 이상의 컴퓨터 또는 기타 장치에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 다양한 형태일 수 있다. 일반적으로 프로그램 모듈은 특정 작업을 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 개체, 성분, 데이터 구조 등을 포함한다. 일반적으로 프로그램 모듈의 기능은 다양한 실시형태에서 원하는 대로 결합되거나 배포될 수 있다.

또한, 데이터 구조는 임의의 적절한 형태로 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 설명을 단순화하기 위해 데이터 구조에는 데이터 구조의 위치를 통해 관련된 필드가 있는 것으로 표시될 수 있다. 이러한 관계는 필드 간의 관계를 전달하는 컴퓨터 판독 가능 매체의 위치와 함께 필드에 대한 저장소를 할당함으로써 마찬가지로 달성될 수 있다. 그러나 포인터, 태그 또는 데이터 요소들 간의 관계를 설정하는 기타 메커니즘을 사용하는 것을 포함하여 데이터 구조의 필드에 있는 정보 간의 관계를 설정하는 데 적합한 메커니즘을 사용할 수 있다.

본 개시내용의 다양한 특징 및 양상은 단독으로, 둘 이상의 임의의 조합으로 또는 전술한 실시형태에서 구체적으로 논의되지 않은 다양한 배열로 사용될 수 있으므로 이의 적용은 전술한 설명에 기재되거나 도면에 예시된 성분의 세부사항 및 배열로 제한되지 않는다. 예를 들어, 일 실시형태에 기재된 양상은 다른 실시형태에 기재된 양상과 임의의 방식으로 조합될 수 있다.

또한, 본 명세서에 개시된 개념은 예시가 제공된 방법으로 구현될 수 있다. 방법의 일부로 수행되는 행위는 적절한 방식으로 정렬될 수 있다. 따라서, 예시된 실시형태에서는 순차적 행위로 도시되었더라도, 일부 행위를 동시에 수행하는 것을 포함할 수 있는, 도시된 것과 다른 순서로 행위가 수행되는 실시형태가 구성될 수 있다.

청구범위 요소를 수식하기 위해 청구범위에서 "제1", "제2", "제3" 등과 같은 서수 용어를 사용하는 것은 그 자체로 하나의 청구범위 요소가 다른 청구범위 요소에 대한 임의의 우선순위, 우선 또는 순서 또는 방법의 행위가 수행되는 시간적 순서를 함축하는 것은 아니지만 특정 이름을 가진 하나의 청구범위 요소를 동일한 이름을 가진 다른 요소(단, 서수를 사용하는 경우)와 구별하기 위한 표지로만 사용하여 청구범위 요소를 구별한다.

또한, 본 명세서에 사용된 어법 및 용어는 설명을 위한 것이며 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 본 명세서에서 "포함하는", "포함하는", "갖는", "함유하는", "포함하는" 및 이들의 변형의 사용은 이후에 열거된 항목 및 그 등가 항목뿐만 아니라 추가 항목을 포함하는 것을 의미한다.

하기에서 논의되고/또는 청구되는 여러(또는 다른) 요소는 "결합된", "통신하는" 또는 "통신하도록 구성된" 것으로 기재된다. 이 용어는 제한이 아니며 적절한 경우 임의의 하나 또는 복수의 적절한 프로토콜을 사용하는 유선 및 무선 통신뿐만 아니라 주기적으로 그리고/또는 필요에 따라 만들어지거나 시작되는 지속적으로 유지되는 통신 방법을 포함하지만 이들로 제한되지 않는 것으로 해석되어야 한다.

실시형태는 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 구현될 수 있다. 본 설명 및 다음 청구범위에서, "클라우드 컴퓨팅"은 가상화를 통해 신속하게 프로비저닝하고 최소한의 관리 노력 또는 서비스 제공업체 상호 작용으로 출시한 다음 그에 따라 확장할 수 있는 구성 가능한 컴퓨팅 리소스(예를 들어, 네트워크, 서버, 스토리지, 애플리케이션 및 서비스)의 공유 풀에 대한 어디서나 편리한 주문형 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 모델로 정의될 수 있다. 클라우드 모델은 다양한 특징(예를 들어, 주문형 셀프 서비스, 광범위한 네트워크 액세스, 리소스 풀링, 신속한 탄력성, 측정된 서비스 등), 서비스 모델(예를 들어, 서비스형 소프트웨어(Software as a Service)("SaaS")), 서비스형 플랫폼("PaaS"), 서비스형 인프라("IaaS") 및 배포 모델(예를 들어, 프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 등)로 구성될 수 있다.

본 설명은 본 발명을 개시하고 또한 당업자가 본 발명을 만들고 사용할 수 있도록 하기 위해 예를 사용한다. 본 발명의 특허 가능한 범주는 청구범위에 의해 정의되며, 당업자에게 발생하는 다른 예를 포함할 수 있다. 이러한 다른 예는 청구범위의 문자 그대로의 언어와 다르지 않은 구조적 요소를 갖고 있거나 청구범위의 문자 그대로의 언어와 실질적으로 다르지 않은 등가의 구조적 요소를 포함하는 경우 청구범위의 범위 내에 있다.

상기에 기재된 어셈블리 및 모듈은 각각을 설명할 필요 없이 명시적인 용어로 모두 하나로 이러한 조합과 순열을 만들기 위해 당업자의 범위 내에서 원하는 기능과 작업을 수행하는 데 필요한 대로 서로 연결될 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 당업자가 이용할 수 있는 임의의 등가물보다 우수할 수 있는 특별한 어셈블리 또는 성분은 존재하지 않는다. 기능이 수행될 수 있는 한, 다른 것보다 우수한 개시된 발명 주제를 실행하는 특정 모드는 존재하지 않는다. 개시된 발명 주제의 모든 중요한 양상이 본 문서서에 제공되었다고 여겨진다. 본 발명의 범주는 독립항(들)에 의해 제공되는 범주로 제한되는 것으로 이해되며, 또한 본 발명의 범주는 (i) 종속항, (ii) 비제한적 실시형태에 대한 자세한 설명, (iii) 개요, (iv) 요약서 및/또는 (v) 본 문서 외부(즉, 출원된, 심사 중인 및/또는 등록된 본 출원의 외부)에 제공된 설명에 제한되지 않는 것으로 이해된다. 본 문서에서 "포함하다"라는 어구는 "포함하는"이라는 단어와 동일하다고 이해된다. 전술한 내용은 비제한적인 실시형태(예)의 개요를 설명하였다. 특정 비제한적인 실시형태(예)에 대해 설명이 이루어졌다. 비제한적인 실시예는 단지 예로서 예시적인 것임을 이해해야 한다.

Claims

사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템으로서, 피부 분석 어셈플리를 포함하되, 상기 피부 분석 어셈블리는,
하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 상기 사용자의 사용자 피부 영상을 얻고;
상기 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하고;
상기 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성되고, 상기 결과는 상기 사용자 피부색을 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제1항에 있어서, 상기 피부 분석 어셈블리는 휴대용 장치에 부착된 피부 분석 장치를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제2항에 있어서, 상기 사용자 피부 영상은 10× 이상의 배율인, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제1항에 있어서, 색상 처리를 수행하는 것은,
상기 사용자 피부 영상에서 상기 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 조건 색상 점수를 결정하는 단계; 및
상기 평균 픽셀 조건 색상 점수가 영상 조건 색상 임계값보다 낮으면,
픽셀당 조건 색상 임계값을 계산하고;
상기 픽셀당 조건 색상 임계값에 기초하여 조건 색상 마스크를 생성시키고;
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 상기 픽셀당 조건 색상 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계
를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제1항에 있어서, 색상 처리를 수행하는 것은,
상기 사용자 피부 영상에서 상기 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도(redness) 점수를 결정하는 단계; 및
상기 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면,
픽셀당 적색도 임계값을 계산하고;
상기 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고;
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 상기 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계
를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제5항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 경험적 A/B 시험 결과를 사용하여 개발된 인간 인식 모방 알고리즘을 사용하는 것을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제5항에 있어서, 상기 영상 적색도 임계값은 시스템의 처리 능력, 목적하는 속도 및 계산된 사용자 피부색의 목적하는 정확도 중 하나 이상에 기초하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제5항에 있어서, 상기 픽셀당 적색도 임계값을 계산하는 것은 다양한 픽셀당 적색도 임계값 값을 시험하고, 이미 LAB 값을 갖는 피부 영상으로부터 델타 E를 최소화하는 픽셀당 적색도 임계값을 선택함으로써 수행되는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제1항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치(transposition)에 기초하여 상기 사용자 피부색에 색상 전치를 적용하도록 추가로 구성되되, 상기 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제9항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 제공하도록 추가로 구성되되, 상기 결과는 제품 추천을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제10항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 제품 추천, 상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 경험적 피드백을 수용하도록 구성된, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제1항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 사용자 피부 영상에 적용되는 보정 정치를 얻기 위해서, 보정 카드의 하나 이상의 영상을 촬영함으로써 상기 피부 분석 어셈블리를 보정하도록 추가로 구성된, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법으로서,
피부 분석 어셈블리에 의해서 하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 상기 사용자의 사용자 피부 영상을 얻는 단계;
상기 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하는 단계; 및
상기 색상 처리의 결과를 출력하는 단계
를 포함하되, 상기 결과는 상기 사용자 피부색을 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 피부 분석 어셈블리는 휴대용 장치에 부착된 피부 분석 장치를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제14항에 있어서, 상기 사용자 피부 영상은 10× 이상의 배율인, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 색상 처리는,
상기 사용자 피부 영상에서 상기 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 조건 색상 점수를 결정하는 단계; 및
상기 평균 픽셀 조건 색상 점수가 영상 조건 색상 임계값보다 낮으면,
픽셀당 조건 색상 임계값을 계산하고;
상기 픽셀당 조건 색상 임계값에 기초하여 조건 색상 마스크를 생성시키고;
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 상기 픽셀당 조건 색상 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계
를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 색상 처리는
상기 사용자 피부 영상에서 상기 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도 점수를 결정하는 단계; 및
상기 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면,
픽셀당 적색도 임계값을 계산하고;
상기 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고;
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 상기 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 얻는 단계
를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제17항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 경험적 A/B 시험 결과를 사용하여 개발된 인간 인식 모방 알고리즘을 사용하는 것을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제17항에 있어서, 상기 영상 적색도 임계값은 시스템의 처리 능력, 목적하는 속도 및 계산된 사용자 피부색의 목적하는 정확도 중 하나 이상에 기초하여 결정되는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제17항에 있어서, 상기 픽셀당 적색도 임계값을 계산하는 단계는 다양한 픽셀당 적색도 임계값 값을 시험하고, 이미 LAB 값을 갖는 피부 영상으로부터 델타 E를 최소화하는 픽셀당 적색도 임계값을 선택함으로써 수행되는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 방법은,
상기 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 상기 사용자 피부색에 색상 전치를 적용하도록 추가로 구성되며, 상기 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제21항에 있어서, 상기 방법은,
상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 제공하도록 추가로 구성되되, 상기 결과는 제품 추천을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제22항에 있어서, 상기 방법은,
상기 제품 추천, 상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 경험적 피드백을 수용하는 단계를 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 방법은,
상기 사용자 피부 영상에 적용되는 보정 정치를 얻기 위해서, 보정 카드의 하나 이상의 영상을 촬영함으로써 상기 피부 분석 어셈블리를 보정하는 단계를 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템으로서, 피부 분석 어셈블리를 포함하되, 상기 피부 분석 어셈블리는,
하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 상기 사용자의 사용자 피부 영상을 얻도록 구성되고;
상기 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 도출하되, 상기 색상 처리는,
상기 사용자 피부 영상에서 상기 사용자 피부 영상 픽셀에 대한 평균 픽셀 적색도 점수를 결정하는 단계; 및
상기 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면,
픽셀당 적색도 임계값을 계산하고;
상기 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고;
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 상기 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하는 단계; 및
상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 계산하는 단계
를 추가로 포함하는, 상기 사용자 피부색을 도출하도록 구성되고;
상기 색상 처리의 결과를 출력하도록 구성되되, 상기 결과는 상기 사용자 피부색을 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제25항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 상기 사용자 피부색에 색상 전치를 수행하도록 추가로 구성되며, 상기 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
제26항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 수행하도록 추가로 구성되되, 상기 결과는 제품 추천을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 시스템.
사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법으로서,
하나 이상의 사용자 피부 영상 픽셀을 포함하는, 상기 사용자의 사용자 피부 영상을 얻는 단계;
상기 사용자 피부 영상에 대한 색상 처리를 수행하여 사용자 피부색을 결정하는 단계; 및
상기 색상 처리의 결과를 출력하는 단계
를 포함하되, 상기 결과는 상기 사용자 피부색을 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제28항에 있어서, 상기 사용자 피부 영상에서 평균 픽셀 적색도 점수 사용자 피부 영상 픽셀을 결정하는 단계, 및 상기 평균 픽셀 적색도 점수가 영상 적색도 임계값보다 낮으면, 픽셀당 적색도 임계값을 계산하고; 상기 픽셀당 적색도 임계값에 기초하여 적색도 마스크를 생성시키고, 상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 픽셀당 적색도 임계값을 초과하는 픽셀을 제거하고; 상기 사용자 피부 영상 픽셀로부터 사용자 피부색을 계산하는 추가로 단계를 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제29항에 있어서,
상기 시스템과 대체 피부색 시스템 간의 전치에 기초하여 상기 사용자 피부색에 색상 전치를 수행하는 단계를 추가로 포함하되, 상기 결과는 전치된 사용자 피부색을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.
제30항에 있어서,
상기 사용자 피부색 및 상기 전치된 사용자 피부색 중 하나 이상에 기초하여 제품 추천을 취급하도록 추가로 구성되되, 상기 결과는 제품 추천을 추가로 포함하는, 사용자의 사용자 피부색 결정을 위한 방법.