KR102151710B1 - Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method - Google Patents
Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method Download PDFInfo
- Publication number
- KR102151710B1 KR102151710B1 KR1020170146695A KR20170146695A KR102151710B1 KR 102151710 B1 KR102151710 B1 KR 102151710B1 KR 1020170146695 A KR1020170146695 A KR 1020170146695A KR 20170146695 A KR20170146695 A KR 20170146695A KR 102151710 B1 KR102151710 B1 KR 102151710B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- skin
- image
- attribute value
- feature vector
- determining
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
- A61B5/441—Skin evaluation, e.g. for skin disorder diagnosis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법은, 피부에 대한 복수의 피부 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 평가 대상 이미지를 결정하는 평가 대상 이미지 결정단계; 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 상기 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값, 상기 피부의 주름 정도에 대응되는 제2 속성값 및 상기 피부의 평탄도에 대응되는 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 속성값 결정 단계; 상기 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성하는 제1 특징 벡터 생성 단계; 및 상기 제1 특징 벡터 및 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 제2 특징 벡터 결정 단계;를 포함할 수 있다. 이때 상기 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다.A method of evaluating a skin condition based on an image analysis result and a learned skin recognizer according to an embodiment of the present invention includes at least one evaluation target image satisfying a predetermined photographing condition among a plurality of skin images of the skin. Determining an image to be evaluated; Determine at least one of a first attribute value corresponding to the color of the skin, a second attribute value corresponding to the degree of wrinkles of the skin, and a third attribute value corresponding to the flatness of the skin from the at least one evaluation target image Determining an attribute value; A first feature vector generation step of generating a first feature vector based on at least one of the first, second, and third attribute values; And a second feature vector determining step of determining a second feature vector corresponding to the grade of the skin based on the first feature vector and the skin recognizer. In this case, the skin recognizer may be a data set representing a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of the plurality of skins and a second feature vector corresponding to each grade of the plurality of skins.
Description
본 발명의 실시예들은 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법 및 프로그램에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a method and program for evaluating a condition of a skin based on an image analysis result and a learned skin recognizer.
피부는 모발, 네일, 털 및 땀샘과 같은 피부 부속 조직을 포함하는 외피 시스템의 최대 기관이다. 피부는 하부 근육과 기관을 보호하는 상피 조직의 다중층을 포함한다. 피부는 여러 외부 및 내부 요인으로부터 끊임없는 공격을 받기 때문에 피부는 수많은 병에 감염될 수 있다. 따라서, 피부 상태를 모니터링하는 것은 건강의 관점에서 그리고 미용의 관점에서 중요하다.The skin is the largest organ of the integument system, including the skin accessory tissues such as hair, nails, hair and sweat glands. The skin contains multiple layers of epithelial tissue that protects the underlying muscles and organs. Since the skin is constantly attacked by a number of external and internal factors, the skin can be infected with numerous diseases. Therefore, monitoring the skin condition is important from a health point of view and from a beauty point of view.
피부의 상태를 모니터링하는 방법들이 다수 존재하지만, 대부분의 방법들이 피부과 의사 또는 피부과에 구비되는 전용 장치에 대한 접근을 요구한다. 그러나 이와 같은 의사 또는 전용 장치에 대한 접근은 어려움, 불편함 및 과도한 비용의 지출이 수반된다.There are many methods of monitoring the condition of the skin, but most of the methods require access to a dermatologist or a dedicated device provided in the dermatologist. However, access to such a doctor or dedicated device is accompanied by difficulties, inconvenience, and excessive expenditure.
따라서 피부과 의사를 대면하거나 피부과에 구비되는 전용 장치 없이도 일반 사용자가 손쉽게 피부의 상태를 파악할 수 있는 보다 간단한 솔루션이 필요성이 대두되고 있다.Therefore, there is a need for a simpler solution that allows general users to easily determine the condition of the skin without having to face a dermatologist or a dedicated device provided in the dermatologist.
본 발명은 피부 이미지로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급을 확인할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.An object of the present invention is to provide a method and program for evaluating a skin condition capable of confirming an attribute value and a grade of skin for one or more skin attributes from a skin image.
또한 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정하여 해당 피부에 대한 적절한 조치가 취해질 수 있도록 하는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.In addition, the present invention is to provide a method and program for evaluating a skin condition in which an attribute value for each attribute of the skin is checked, and an objective grade of the skin is determined based on this, so that appropriate measures can be taken.
또한 본 발명은 이미지 분석에 기초하여 피부의 속성값을 확인할 수 있는 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a method and program capable of checking the attribute value of skin based on image analysis.
또한 본 발명은 2차원 이미지 분석에 기초하여 피부의 3차원 공간상에서의 특성에 대한 속성값을 확인할 수 있는 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a method and a program for confirming an attribute value for a characteristic in a three-dimensional space of a skin based on a two-dimensional image analysis.
나아가 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합하여 제공할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다. Furthermore, the present invention aims to provide a skin condition evaluation method and program that can integrate and provide solutions based on each condition in addition to analyzing the condition of the skin.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법은, 피부에 대한 복수의 피부 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 평가 대상 이미지를 결정하는 평가 대상 이미지 결정단계; 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 상기 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값, 상기 피부의 주름 정도에 대응되는 제2 속성값 및 상기 피부의 평탄도에 대응되는 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 속성값 결정 단계; 상기 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성하는 제1 특징 벡터 생성 단계; 및 상기 제1 특징 벡터 및 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 제2 특징 벡터 결정 단계;를 포함할 수 있다. 이때 상기 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다.A method of evaluating a skin condition based on an image analysis result and a learned skin recognizer according to an embodiment of the present invention includes at least one evaluation target image satisfying a predetermined photographing condition among a plurality of skin images of the skin. Determining an image to be evaluated; Determine at least one of a first attribute value corresponding to the color of the skin, a second attribute value corresponding to the degree of wrinkles of the skin, and a third attribute value corresponding to the flatness of the skin from the at least one evaluation target image Determining an attribute value; A first feature vector generation step of generating a first feature vector based on at least one of the first, second, and third attribute values; And a second feature vector determining step of determining a second feature vector corresponding to the grade of the skin based on the first feature vector and the skin recognizer. In this case, the skin recognizer may be a data set representing a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of the plurality of skins and a second feature vector corresponding to each grade of the plurality of skins.
상기 속성값 결정 단계는 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지 중 어느 하나의 평가 대상 이미지에서, 피부의 색상 평가를 위한 기준 영역을 설정하고, 상기 기준 영역의 색상에 기초하여 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 상기 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값을 결정하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지 중 상기 피부를 상이한 각도에서 촬영한 이미지간의 상호 비교를 통하여, 상기 피부의 주름 정도에 대응되는 제2 속성값 및 상기 피부의 평탄도에 대응되는 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.In the determining of the attribute value, in any one of the evaluation target images, a reference region for skin color evaluation is set, and from the at least one evaluation target image based on the color of the reference region. Determining a first attribute value corresponding to the color of the skin; And a second attribute value corresponding to the degree of wrinkles of the skin and a third attribute value corresponding to the flatness of the skin through mutual comparison between the images taken of the skin from different angles among the at least one evaluation target image. It may include; determining at least one.
상기 피부는 얼굴의 피부이고, 상기 제1 속성값을 결정하는 단계는 상기 하나 이상의 평가 대상 이미지 중 상기 얼굴의 정면 이미지를 포함하는 평가 대상 이미지에서, 상기 기준 영역의 색상인 기준 색상과 색상의 차이가 소정의 임계 차이 이상인 적어도 하나의 지점을 선별하는 단계; 및 상기 선별된 적어도 하나의 지점의 수량, 상기 선별된 적어도 하나의 지점의 상기 기준 색상과의 색상차이 정도 및 상기 선별된 적어도 하나의 지점간의 분산 정도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 속성값을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.The skin is the skin of the face, and the determining of the first attribute value includes a difference between a reference color, which is a color of the reference area, and a color in an evaluation target image including a front image of the face among the one or more evaluation target images. Selecting at least one point where is equal to or greater than a predetermined threshold difference; And the first attribute value based on at least one of a quantity of the selected at least one point, a degree of color difference between the selected at least one point and the reference color, and a degree of dispersion between the selected at least one point. It may include; determining step.
상기 제2 속성값 및 상기 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계는 제1 평가 대상 이미지에서 제1 굴곡 영역을 결정하고, 상기 제1 굴곡 영역의 굴곡 정도인 제1 굴곡도를 결정하는 단계; 상기 제1 평가 대상 이미지와 상이한 제2 평가 대상 이미지에서 상기 제1 굴곡 영역과 대응되는 영역의 굴곡 정도인 제2 굴곡도를 결정하는 단계; 및 상기 제1 굴곡도 및 상기 제2 굴곡도에 기초하여 상기 제2 속성값 및 상기 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.The determining of at least one of the second attribute value and the third attribute value may include determining a first bending area in a first evaluation target image, and determining a first degree of curvature that is a degree of curvature of the first bending area. ; Determining a second degree of curvature, which is a degree of curvature of an area corresponding to the first curvature area in a second evaluation target image different from the first evaluation target image; And determining at least one of the second attribute value and the third attribute value based on the first curvature and the second curvature.
상기 피부는 얼굴의 피부이고, 상기 소정의 촬영 조건은 이미지가 상기 얼굴의 정면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제1 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 좌측면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제2 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 우측면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제3 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 상면 이미지를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제4 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 하면 이미지를 포함하는지 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The skin is the skin of the face, and the predetermined photographing condition is whether the image includes a front image of the face, whether the image includes an image of the left side of the face taken at a predetermined first angle, and the image is predetermined. Whether the image includes a right side image of the face taken at a second angle of, whether the image includes a top image of the face taken at a predetermined third angle, and the image of the face taken at a predetermined fourth angle At least one of whether to include an image may be included.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법은, 상기 제2 특징 벡터 결정 단계 이후에, 상기 제2 특징 벡터에 기초하여 상기 피부의 등급을 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 이때 상기 피부의 등급은 상기 피부에 대한 관리 필요성에 따라 특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함할 수 있다.A method of evaluating a skin condition based on an image analysis result and a learned skin recognizer according to an embodiment of the present invention includes, after the step of determining the second feature vector, the grade of the skin based on the second feature vector. It may further include a step of determining; In this case, the grade of the skin may include a grade 0 that does not require special management, a grade that requires general management, a grade that requires professional management, and a grade that requires treatment, according to the necessity of managing the skin. have.
상기 제1 특징 벡터를 생성 단계는 상기 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나와 상기 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성하고, 상기 적어도 하나의 물리량은 상기 피부의 탄력도, 상기 피부의 수분 포함 정도, 상기 피부의 각질 두께 및 상기 피부에 칠해진 메이크업의 두께 중 적어도 하나인, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가할 수 있다.In the generating of the first feature vector, a first feature vector is generated based on at least one of the first attribute value, the second attribute value, and the third attribute value and at least one physical quantity of the skin, and the at least one The physical quantity may evaluate the condition of the skin based on an image analysis result and a learned skin recognizer, which is at least one of the elasticity of the skin, the moisture content of the skin, the keratin thickness of the skin, and the thickness of the makeup painted on the skin. .
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법은, 상기 평가 대상 이미지 결정단계 이전에, 피부의 등급과 대응되는 제2 특징 벡터가 표지되고, 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터를 포함하는 하나 이상의 트레이닝 피부 정보에 기초하여 상기 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In the method of evaluating the skin condition based on the image analysis result and the learned skin recognizer according to an embodiment of the present invention, before the evaluation target image determination step, a second feature vector corresponding to the skin grade is marked And training the skin recognizer based on one or more training skin information including a first feature vector corresponding to an attribute value for at least one attribute of the skin.
본 발명에 따르면 피부 이미지로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급을 확인할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.According to the present invention, it is possible to implement a skin condition evaluation method and program capable of checking attribute values and skin grades for one or more skin attributes from a skin image.
또한 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정하여 해당 피부에 대한 적절한 조치가 취해질 수 있도록 하는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.In addition, it is possible to implement a skin condition evaluation method and program in which an attribute value for each attribute of the skin is checked and an objective grade of the skin is determined based on this, so that appropriate measures can be taken for the corresponding skin.
또한 이미지 분석에 기초하여 피부의 속성값을 확인할 수 있는 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.In addition, it is possible to implement a method and program that can check the attribute value of the skin based on image analysis.
또한 2차원 이미지 분석에 기초하여 피부의 3차원 공간상에서의 특성에 대한 속성값을 확인할 수 있는 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.In addition, a method and a program capable of checking attribute values for characteristics in a three-dimensional space of the skin may be implemented based on the analysis of a two-dimensional image.
나아가 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합하여 제공할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.Furthermore, the present invention can implement a skin condition evaluation method and program that can provide an integrated solution for each condition in addition to analyzing the condition of the skin.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 피부 상태 평가 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 3은 사람의 얼굴 피부를 평가하고자 하는 경우의 얼굴에 대한 소정의 촬영 조건의 예시이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부가 사용자 단말로부터 수신한 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 평가 대상 이미지만을 도시한 도면이다.
도 5a 내지 5c는 제어부가 다양한 평가 대상 이미지로부터 기준영역을 설정하는 예시이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부가 제1 속성값을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부가 제3 속성값을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치가 피부 인식기를 생성/업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치가 피부 인식기에 기초하여 평가 대상 피부의 속성값과 등급을 결정하는 방법을 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치에 의해 수행되는 피부 상태 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말에 표시되는 화면의 예시이다.1 schematically shows a system for evaluating a skin condition according to an embodiment of the present invention.
2 schematically shows the configuration of a skin condition evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is an example of a predetermined photographing condition for a face when a person's facial skin is to be evaluated.
4 is a diagram illustrating only an evaluation target image that satisfies a predetermined shooting condition among a plurality of images received from a user terminal by a control unit according to an embodiment of the present invention.
5A to 5C are examples in which the controller sets a reference area from various evaluation target images.
6 is a diagram illustrating a process of determining a first attribute value by a controller according to an embodiment of the present invention.
7A and 7B are diagrams for explaining a process of determining a third attribute value by a controller according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating a method of generating/updating a skin recognizer by a skin condition evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
9 illustrates a method of determining, by the skin condition evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention, an attribute value and a grade of an evaluation target skin based on a skin recognizer.
10 is a flowchart illustrating a method of evaluating a skin condition performed by the apparatus for evaluating a skin condition according to an embodiment of the present invention.
11 is an example of a screen displayed on a user terminal according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail in the detailed description. Effects and features of the present invention, and a method of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described later in detail together with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and when describing with reference to the drawings, the same or corresponding constituent elements are assigned the same reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. .
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 형태는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다. In the following embodiments, terms such as first and second are not used in a limiting meaning, but are used for the purpose of distinguishing one component from another component. In the following examples, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly indicates otherwise. In the following embodiments, terms such as include or have means that the features or elements described in the specification are present, and do not preclude the possibility that one or more other features or elements may be added. In the drawings, components may be exaggerated or reduced in size for convenience of description. For example, the size and shape of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of description, and thus the present invention is not necessarily limited to what is shown.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 피부 상태 평가 시스템을 개략적으로 도시한다.1 schematically shows a system for evaluating a skin condition according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템은 서버(100), 사용자 단말(200), 외부장치(300) 및 이들을 연결하는 통신망(400)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, a skin condition evaluation system according to an embodiment of the present invention may include a
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 피부의 이미지를 수신하고, 피부의 상태를 속성값으로 평가하거나, 피부의 상태를 등급으로 평가할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성값과 등급이 표지된 하나 이상의 트레이닝 피부 정보를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 시킬 수 있다. 보다 상세한 설명은 후술한다.In the skin condition evaluation system according to an embodiment of the present invention, the
본 발명에서 '피부'는 인체의 표면을 구성하는 인체의 조직으로, 속성값이나 등급을 알고자 하는 대상일 수 있다. 이때 피부는 얼굴의 피부일 수도 있고, 인체의 다양한 부위의 피부일 수 있다. 다만 이하에서는 설명의 편의를 위하여 피부가 얼굴의 피부인 것을 전제로 설명한다.In the present invention,'skin' is a tissue of the human body that makes up the surface of the human body, and may be an object for which an attribute value or grade is desired. In this case, the skin may be the skin of the face or the skin of various parts of the human body. However, in the following description, for convenience of explanation, it is assumed that the skin is the skin of the face.
피부의 홍조 정도는 피부가 붉은 정도를 의미하는 것으로, 피부가 붉을수록 홍조 정도가 높은 것일 수 있다. 피부의 홍조 정도는 피부의 색을 판단하는 요소로써의 의미를 가질 수 있으며, 후술하는 제1 속성값으로써 평가 될 수 있다.The degree of redness of the skin refers to the degree of redness of the skin, and the redness of the skin may indicate a higher degree of redness. The degree of redness of the skin may have meaning as an element that determines the color of the skin, and may be evaluated as a first attribute value described later.
피부의 주름 정도는 피부의 탄력 저하로 인해 피부가 잘게 접히는 정도를 의미할 수 있다. 이때 피부의 주름 정도가 높은 것은 피부가 잘게 접히는 면적이 크거나 또는 잘게 접힌 정도가 큰 경우를 의미할 수 있으며, 후술하는 제2 속성값으로써 평가될 수 있다. The degree of wrinkles on the skin may mean the degree to which the skin is finely folded due to the decrease in elasticity of the skin. In this case, the high degree of wrinkles on the skin may mean a case in which the skin is folded finely or the finely folded degree is large, and may be evaluated as a second attribute value described later.
한편 피부의 평탄도는 피부의 주름에 의한 굴곡을 제외한 나머지 요인으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수 있다. 가령 피부의 평탄도는 모공으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수도 있고, 특정 부위의 상처나 점, 흉터 등에 의해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수 있으며, 후술하는 제3 속성값으로써 평가될 수 있다.On the other hand, the flatness of the skin may mean the degree to which the skin is uneven due to other factors excluding the curvature caused by the wrinkles of the skin. For example, the flatness of the skin may mean the degree of unevenness of the skin due to pores, or it can mean the degree of unevenness of the skin due to wounds, spots, scars, etc. in a specific area, and will be evaluated as a third attribute value described later. I can.
다만 상술한 피부의 속성값들은 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 피부의 상태를 대표할 수 있는 것이라면 본 발명의 피부의 속성으로 사용될 수 있음이 자명하다.However, the above-described skin attribute values are illustrative, and the spirit of the present invention is not limited thereto, and it is obvious that any one capable of representing the condition of the skin can be used as an attribute of the skin of the present invention.
한편 전술한 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값과 같은 '속성값'은 적어도 하나의 평가 항목 각각에 대응되는 성분을 포함할 수 있다. 바꾸어 말하면 각 속성값은 10, 20, 0.1과 같은 하나의 값일 수도 있고, 각 속성값은 '값'이라는 명칭에도 불구하고, [0.1, 0.3, 0.7]등과 같이 복수의 성분으로 구성된 벡터(Vector)일 또는 집합일 수도 있다.Meanwhile,'attribute values' such as the above-described first attribute value, second attribute value, and third attribute value may include components corresponding to each of at least one evaluation item. In other words, each attribute value may be a single value such as 10, 20, 0.1, and despite the name'value', each attribute value is a vector composed of multiple components such as [0.1, 0.3, 0.7] It may be a work or a set.
본 발명에서 '피부의 등급'은 전술한 피부의 속성값에 기초하여 피부의 관리 필요성에 따라 결정되는 수치일 수 있다. 등급은 가령 4개의 등급으로, 특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함할 수 있다. 다만 이와 같은 등급의 구분은 예시적인 것이며, 피부를 더 많은 등급으로 또는 더 적은 등급으로 분류할 수 있다. 이때 피부의 등급은 피부의 전술한 속성을 다각적으로 고려하여 산출될 수 있다.In the present invention, the'level of skin' may be a value determined according to the necessity of skin care based on the above-described skin attribute value. The grade is, for example, four grades, and may include a grade 0 that does not require special management, a first grade that requires general management, a second grade that requires professional management, and a third grade that requires treatment. However, the classification of such grades is exemplary, and skin may be classified into more or fewer grades. At this time, the grade of the skin may be calculated by considering the above-described properties of the skin in various ways.
본 발명에서 사용자 단말(200)은 피부의 이미지를 서버(100)로 전송하고, 서버(100)로부터 피부에 대한 속성값이나 피부의 등급을 수신할 수 있는 다양한 장치를 의미할 수 있다. 이 때 단말은 휴대용 단말(201)일 수도 있고 퍼스널 컴퓨터(202)일 수도 있다.In the present invention, the
사용자 단말(200)은 콘텐츠 등을 표시하기 위한 표시수단, 이러한 콘텐츠에 대한 사용자의 입력을 획득하기 위한 입력수단을 구비할 수 있다. 이 때 입력수단 및 표시수단은 다양하게 구성될 수 있다. 가령 입력수단은 키보드, 마우스, 트랙볼, 마이크, 버튼, 터치패널 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. The
도면에는 도시되지 않았지만 사용자 단말(200)은 피부에 대한 다양한 정보를 획득하는 피부 진단 장치(미도시)와 함께 사용될 수 있다. Although not shown in the drawing, the
피부 진단 장치(미도시)는 적어도 하나 이상의 파장의 광을 피부에 조사하여 각각의 파장의 광에 대한 피부의 이미지를 획득하고, 사용자 단말(200)을 통하여 서버(100)로 전송할 수 있다. 또한 피부 진단 장치(미도시)는 서버(100)로부터 사용자 단말(200)이 수신한 요청에 따라 다양한 각도 또는 소정의 각도에서의 피부 이미지를 획득하고, 이를 서버(100)로 전송할 수도 있다. The skin diagnosis apparatus (not shown) may irradiate the skin with light of at least one or more wavelengths to obtain an image of the skin for each wavelength of light, and transmit the image of the skin to the
피부 진단 장치(미도시)는 피부의 이미지 외에, 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 정보를 획득하고, 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 피부 이미지의 촬영시의 온도, 습도, 조도, 색온도 및 자외선 정도를 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다. In addition to the image of the skin, the skin diagnosis apparatus (not shown) may acquire information on an environment in which the skin is exposed, and transmit the information to the
물론 피부 진단 장치(미도시)는 피부 그 자체의 물리량을 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 피부 진단 장치(미도시)에 구비되는 다양한 센서에 기초하여, 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등을 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다.Of course, the skin diagnosis apparatus (not shown) may measure the physical quantity of the skin itself and transmit it to the
이와 같은 피부 진단 장치(미도시)는 전술한 바와 같이 사용자 단말(200)과 별개의 장치일 수 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 사용자 단말(200)과 유/무선 네트워크를 통하여 연결되는 장치로, 이러한 경우 사용자 단말(200)은 피부 진단 장치(미도시)와 서버(100)를 매개하는 장치일 수 있다.Such a skin diagnosis apparatus (not shown) may be a device separate from the
한편 피부 진단 장치(미도시)는 사용자 단말(200)에 포함되는 장치일 수 있다. 바꾸어 말하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)은 전술한 피부 진단 장치로써 동작할 수 있다.Meanwhile, the skin diagnosis apparatus (not shown) may be a device included in the
본 발명에서 외부장치(300)는 서버(100) 및 사용자 단말(200)과 통신망(400)을 통하여 데이터를 송수신 하는 다양한 장치를 의미할 수 있다.In the present invention, the
본 발명의 일 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 서버(100)에 구비되는 피부 인식기를 트레이닝 하기 위한 트레이닝 피부 정보를 제공하는 장치일 수 있다. 가령 외부장치(300)는 피부병원의 서버로, 피부의 이미지와 해당 피부에 대한 진단 정보(특히 전술한 피부의 속성값이나 피부의 등급에 대한 평가 정보 등)를 제공하는 장치일 수 있다. 이와 같은 외부장치(300)는 단수일 수도 있고, 복수일 수도 있다. According to an embodiment of the present invention, the
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 외부장치(300) 자신이 획득한 피부 이미지의 속성값이나 등급을 확이하고자 하는 장치일 수 있다. 가령 외부장치(300)는 피부과 등에 구비되어, 환자의 피부 정보를 제공하고자 하는 장치일 수 있다. 다만 전술한 두 가지 경우는 모두 예시적인 것으로, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.According to another embodiment of the present invention, the
본 발명에서 통신망(400)은 서버(100), 사용자 단말(200) 및 외부장치(300)를 연결하는 역할을 수행한다. 예를 들어, 통신망(400)은 사용자 단말(200)이 서버(100)에 접속한 후 패킷 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공한다. 통신망(400)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.In the present invention, the
본 발명에서 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성값이나 등급을 알고자 하는 피부의 이미지를 수신하고, 해당 피부의 속성값이나 등급을 결정할 수 있다. 물론 피부에 대한 속성값이나 등급을 결정하기에 앞서서, 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 트레이닝 피부 정보를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 시킬 수 있다. 이를 위하여 서버(100)는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치를 포함할 수 있다.In the present invention, the
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)의 구성을 개략적으로 도시한다.2 schematically shows the configuration of the skin
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 통신부(111), 제어부(112) 및 메모리(113)를 포함할 수 있다. 또한 도면에는 도시되지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 입/출력부, 프로그램 저장부 등을 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the skin
통신부(111)는 피부 상태 평가 장치(110)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)와 같은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. The
제어부(112)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(Microprocessor), 중앙처리장치(Central Processing Unit: CPU), 프로세서 코어(Processor Core), 멀티프로세서(Multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The
메모리(113)는 피부 상태 평가 장치(110)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 메모리는 자기 저장 매체(Magnetic Storage Media) 또는 플래시 저장 매체(Flash Storage Media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. The
이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)가 서버(100)에 구비되는 것을 전제로 설명하지만, 역할배분에 따라 피부 상태 평가 장치(110)는 서버(100)와 별도로 구비될 수도 있다.Hereinafter, a description is made on the premise that the skin
한편 전술한 바와 같이 서버(100), 즉 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 피부의 이미지를 수신하고, 해당 피부에 대한 속성값 및/또는 등급을 결정할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성값 및 등급이 표지된 하나 이상의 트레이닝 피부 정보를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 할 수 있다. Meanwhile, as described above, the
이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)가 1) 피부에 대한 하나 이상의 속성값을 결정하는 내용, 2) 피부 인식기를 트레이닝 하는 내용 및 3) 인식된 피부 인식기에 기초하여 피부의 등급을 결정하는 내용순으로 설명한다.In the following, the skin
1) 피부 상태 평가 장치(110)의 피부에 대한 속성값 결정 방법1) Method of determining attribute values for skin by the skin
이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)가 사용자 단말(200) 또는 외부장치(300)로부터 수신된 피부 이미지에 기초하여, 피부의 속성값을 결정하는 내용을 중심으로 설명한다.Hereinafter, the description will focus on the content of the skin
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)의 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 피부에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 이때 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 피부에 대한 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 복수의 이미지들은 동일한 피사체(가령 얼굴)에 대해 촬영 각도, 촬영시 조사된 광의 파장과 같은 촬영 조건을 서로 달리하여 획득된 이미지들일 수 있다. 이와 같은 촬영 조건은 피부 이미지에 매타데이터의 형태로 태그되어 있을수도 있고, 제어부(112)가 이미지 분석을 통하여 이미지 그 자체로부터 획득하는 것일 수도 있다.The
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 평가 대상 이미지를 결정할 수 있다.Subsequently, the
본 발명에서 '평가 대상 이미지'는 피부 평가에 있어서 사용되는 이미지로, 상태를 평가하고자 하는 부위별로 상이한 기준(즉 전술한 소정의 촬영 조건)에 따라 선별되는 이미지일 수 있다. In the present invention, the'evaluation target image' is an image used in skin evaluation, and may be an image selected according to different criteria (ie, the above-described predetermined photographing conditions) for each part to be evaluated for a condition.
도 3은 사람(500)의 얼굴 피부를 평가하고자 하는 경우의 얼굴에 대한 소정의 촬영 조건의 예시이다.3 is an example of a predetermined photographing condition for a face when evaluating the facial skin of the
도 3을 참조하면, 사람(500)의 얼굴 피부를 평가하고자 하는 경우 소정의 촬영 조건은, 이미지가 얼굴의 정면 이미지(가령 623 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제1 각도에서 촬영된 얼굴의 좌측면 이미지(가령 624 또는 625 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제2 각도에서 촬영된 얼굴의 우측면 이미지(가령 621 또는 622 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제3 각도에서 촬영된 얼굴의 상면 이미지(가령 613 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제4 각도에서 촬영된 얼굴의 하면 이미지(가령 633 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 중 적어도 하나일 수 있다.Referring to FIG. 3, when evaluating the facial skin of a
물론 전술한 촬영 조건 외에도 촬영 조건은 이미지가 소정의 제5 각도에서 촬영된 얼굴의 상좌측면 이미지(가령 614 또는 615 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제6 각도에서 촬영된 얼굴의 상우측면 이미지(가령 611 또는 612 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제7 각도에서 촬영된 얼굴의 하좌측면 이미지(가령 634 또는 635 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제8 각도에서 촬영된 얼굴의 하우측면 이미지(가령 631 또는 632 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부를 포함하는지 여부 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 촬영 조건은 전술한 것 보다 더 다양하게 또는 더 간단하게 설정될 수 있다.Of course, in addition to the above-described shooting conditions, the shooting conditions include whether the image includes an image of the upper and left side of the face taken at a predetermined fifth angle (for example, an image obtained from the 614 or 615 direction), and whether the image is taken at a predetermined sixth angle. Whether to include an image of the upper right side of the face (e.g., an image obtained from the 611 or 612 direction), whether the image contains an image of the lower left side of the face taken from a predetermined seventh angle (e.g., an image obtained from the 634 or 635 direction) It may further include at least one of whether or not the image includes a lower right side image of the face photographed at a predetermined eighth angle (eg, an image acquired in the 631 or 632 direction). However, this is exemplary, and the spirit of the present invention is not limited thereto, and the shooting conditions may be set more variously or simpler than those described above.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 복수의 이미지 중 상술한 촬영 조건을 만족하는 이미지를 평가 대상 이미지로써 추출하여, 후술하는 피부에 대한 속성값 결정에 사용할 수 있다.The
본 발명의 다른 실시예에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 상술한 촬영 조건을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)이 상술한 조건에 부합되는 이미지만을 획득하여 서버(100)에 전송하도록 할 수 있다. 바꾸어 말하면, 사용자 단말(200)은 제공된 촬영 조건에 따라 이미지를 획득하고, 이를 서버(100)에 전송할 수 있다. In another embodiment of the present invention, the
이러한 경우 제어부(112)는 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 평가 대상 이미지를 결정하는 과정 없이 곧바로 사용자 단말(200)로부터 수신된 이미지를 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 이때 제어부(112)는 촬영 조건에 따른 촬영이 가능하도록 하는 인터페이스를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 가령 제어부(112)는 촬영 조건에 따른 샘플 이미지, 촬영 조건에 대한 정보 및 현재 촬영되는 이미지의 촬영 조건 만족 여부 등을 표시하는 촬영 인터페이스를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.In this case, the
본 발명의 또 다른 실시예에서, 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 동영상으로부터 상술한 평가 대상 이미지를 결정할 수도 있다. 즉, 제어부(112)는 동영상에 포함되는 복수의 프레임(Frame) 중에서 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 프레임을 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 물론 이는, 사용자 단말(200)이 피부의 상태를 평가하고자 하는 대상을 다양한 각도에서 촬영한 동영상을 서버(100)로 전송하였음을 전제로 한다. 이러한 경우 제어부(112)가 미리 사용자 단말(200)에 촬영 조건 및 촬영 인터페이스를 제공하거나 또는 제어부(112)가 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지로부터 평가 대상 이미지를 결정하는 과정은 생략될 수 있다.In another embodiment of the present invention, the
다만 이하에서는 설명의 편의를 위하여, 제어부(112)가 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지로부터 평가 대상 이미지를 결정하는 것을 전제로 설명한다.However, in the following description, for convenience of explanation, it is assumed that the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)가 사용자 단말(200)로부터 수신한 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 평가 대상 이미지(511 내지 515, 521 내지 525 및 531 내지 535)만을 도시한 도면이다.4 is an
설명의 편의를 위하여, 평가 대상 이미지를 결정하는 소정의 촬영 조건이 도 3에서 설명한 바와 같이 611 내지 615, 621 내지 625 및 631 내지 635 방향에서 획득된 이미지를 포함하는지 여부라고 가정한다.For convenience of explanation, it is assumed that a predetermined photographing condition for determining an evaluation target image includes images acquired in
이러한 경우, 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 이미지(가령 100개의 이미지)로부터 도시된 바와 같은 15개의 이미지를 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 결정된 평가 대상 이미지는 피부에 대한 하나 이상의 속성값을 결정하거나, 피부의 등급을 결정하는데 사용될 수 있다.In this case, the
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 평가 대상 이미지 중 어느 하나의 평가 대상 이미지에서, 피부의 색상 평가를 위한 기준 영역을 설정하고, 기준 영역의 색상에 기초하여 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값을 결정할 수 있다.The
전술한 바와 같이 본 발명에서 피부의 '속성값'은 피부를 평가하는데 근간이 되는 다양한 요소들을 의미할 수 있으며, 그 중 제1 속성값은 피부의 색상에 대한 평가값을 의미할 수 있다. As described above, in the present invention, the'attribute value' of the skin may refer to various factors that are the basis for evaluating the skin, and the first attribute value may refer to an evaluation value for the color of the skin.
이때 피부의 색상에 대한 평가는 가령 피부 색상의 균질도, 피부의 홍조 부분의 크기 정도 및 피부의 홍조 정도 등 색상으로써 판단되는 다양한 평가를 의미할 수 있다. 한편 기준 영역은 피부의 색상 판단에 기준이 되는 부위로, 기준 영역의 색상은 제1 속성값의 결정에 사용되는 기준 색상을 의미할 수 있다.In this case, the evaluation of the color of the skin may mean various evaluations determined by color such as homogeneity of the skin color, the size of the redness of the skin, and the degree of redness of the skin. Meanwhile, the reference region is a region used as a reference for determining the color of the skin, and the color of the reference region may mean a reference color used for determining the first attribute value.
도 5a 내지 5c는 제어부(112)가 다양한 평가 대상 이미지(523, 525)로부터 기준영역을 설정하는 예시이다.5A to 5C are examples in which the
가령 제어부(112)는 도 5a에 도시된 바와 같이 얼굴의 정면 이미지(523)에서 미간(眉間)에 대응되는 영역(523-1)을 기준 영역으로 설정할 수 있다. 또한 제어부(112)는 도 5b에 도시된 바와 같이 얼굴의 좌측면 이미지(525)에서 귀(Ear) 주변부에 대응되는 영역(525-1)을 기준 영역으로 설정할 수 있다. 또한 제어부(112)는 도 5c에 도시된 바와 같이 얼굴의 정면 이미지(523)에서 얼굴을 제외한 신체의 나머지 부분(가령 목 등)에 대응되는 영역(523-2)을 기준 영역으로 설정할 수 있다.For example, as illustrated in FIG. 5A, the
이와 같은 기준 영역의 설정은 제1 속성값으로 나타내고자 하는 색상의 평가 항목(가령 홍조 정도, 그을린 정도, 여드름 정도 등)에 따라 다양한 평가 대상 이미지의 다양한 영역으로 설정될 수 있으며, 어떤 항목에 따라 어떤 영역이 설정되어야 하는지는 실험적으로 획득될 수 있다.The setting of the reference area can be set to various areas of the image to be evaluated according to the evaluation items of the color to be expressed as the first attribute value (for example, the degree of redness, the degree of burns, the degree of acne, etc.). Which area should be set can be obtained experimentally.
가령 제1 속성값으로 피부의 홍조 정도를 나타내고자 하는 경우, 기준 영역은 도 5a에 도시된 바와 같이 미간(眉間)에 대응되는 영역(523-1)으로 결정될 수 있다. 물론 이는 실험적으로 미간이 홍조가 가장 적게 발현되는 부위라는 사실 등이 확인되었음을 전제로 할 수 있다.For example, in the case of indicating the degree of redness of the skin as the first attribute value, the reference region may be determined as the region 523-1 corresponding to the eyebrows, as shown in FIG. 5A. Of course, this can be premised on the fact that the glabellar is the region where redness is the least expressed experimentally.
또한 제1 속성값으로써 피부의 그을린 정도(즉 햇볕에 탄 정도)를 나타내고자 하는 경우, 기준 영역은 도 5b에 도시된 바와 같이 귀 주변부에 대응되는 영역(525-1)이나, 도 5c에 도시된 바와 같이 얼굴을 제외한 신체의 나머지 부분(가령 목 등)에 대응되는 영역(523-2)으로 결정될 수 있다. 물론 이 또한 실험적으로 해당 부위들이 햇볕에 가장 그을려 지지 않는 부위라는 사실 등이 확인되었음을 전제로 할 수 있다. In addition, when trying to indicate the degree of skin burn (that is, the degree of sunburn) as the first attribute value, the reference region is an area 525-1 corresponding to the ear periphery as shown in FIG. 5B, or shown in FIG. 5C. As described above, it may be determined as a region 523-2 corresponding to the rest of the body (eg, neck, etc.) excluding the face. Of course, it can also be assumed that it has been experimentally confirmed that the affected areas are the areas that are the least sunburned.
다만 이는 예시적인 것으로, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 이하에서는 제1 속성값으로 피부의 홍조 정도를 나타내고자 하는 경우를 예시로써, 제어부(112)가 제1 속성값을 결정하는 단계를 보다 상세히 살펴본다.However, this is merely an example, and the spirit of the present invention is not limited thereto. Hereinafter, as an example, a case where the degree of redness of the skin is to be expressed as a first attribute value is determined, the step of determining the first attribute value by the
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)가 제1 속성값을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining a process in which the
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 하나 이상의 평가 대상 이미지(가령 도 4의 511 내지 515, 521 내지 525 및 531 내지 535) 중 얼굴의 정면 이미지를 포함하는 평가 대상 이미지(523)에서 얼굴 영역(523-5)을 인식할 수 있다. 또한 제어부(112)는 인식된 얼굴영역(523-5)에서 눈 영역(523-6, 523-7), 코 영역(523-8) 및 입 영역(523-9)을 포함하는 선별 제외 영역을 인식할 수 있다. 즉 이미지(523)에서 눈, 코, 입 등은 피부 상태 평가의 대상이 아니므로, 이미지에서 색상이 상이한 눈, 코, 입 등의 부위를 미리 제외함으로써 보다 유의미한 평가 결과가 도출되도록 할 수 있다.Referring to FIG. 6, the
제어부(112)는 얼굴 영역(523-5)에서 전술한 과정에 의해서 인식된 선별 제외 영역(523-6, 523-7, 523-8 및 523-9)을 제외한 나머지 영역에서 기준 색상과 색상의 차이가 소정의 임계 차이 이상인 적어도 하나의 지점(523-3, 523-4)을 선별할 수 있다. 이때 기준 색상은 전술한 과정에 의해서 설정된 기준 영역(523-1)의 색상일 수 있다.In the face area 523-5, the
이어서 제어부(112)는 선별된 적어도 하나의 지점(523-3, 523-4)의 수량, 선별된 적어도 하나의 지점(523-3, 523-4)의 기준 색상과의 색상차이 정도 및 선별된 적어도 하나의 지점(523-3, 523-4)간의 분산 정도 중 적어도 하나에 기초하여 제1 속성값을 결정할 수 있다.Subsequently, the
이때 결정된 제1 속성값은 상술한 평가 요소 각각에 대한 정보를 각각에 대한 하나 이상의 성분으로써 포함할 수 있다. 가령 제1 속성값은 선별된 지점(523-3, 523-4)의 수에 대한 성분, 선별된 지점(523-3, 523-4)의 기준 색상과의 색상차이의 정도를 나타내는 성분 및 선별된 지점(523-3, 523-4)의 분산 정도를 나타내는 성분을 [2, 0.4, 0.7]등과 같이 성분의 형태로 포함할 수 있다.At this time, the determined first attribute value may include information on each of the above-described evaluation elements as one or more components for each. For example, the first attribute value is a component for the number of selected points 523-3 and 523-4, a component representing the degree of color difference from the reference color of the selected points 523-3 and 523-4, and selection A component indicating the degree of dispersion of the points 523-3 and 523-4 can be included in the form of components such as [2, 0.4, 0.7].
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 평가 대상 이미지(가령 도 4의 511 내지 515, 521 내지 525 및 531 내지 535) 중 피부를 상이한 각도에서 촬영한 이미지간의 상호 비교(가령 522와 523의 비교)를 통하여 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.The
이미지는 3차원 공간상의 객체(가령 사람의 얼굴)를 2차원 공간상에 나타내므로, 어느 하나의 이미지만으로 객체의 3차원 공간상에서의 특징을 파악하기 어려울 수 있다. 가령 얼굴의 정면 이미지(도 4의 523)로부터 얼굴의 주름 정도나 얼굴의 굴곡 정도를 정확하게 파악하기 어려울 수 있다. 따라서 제어부(112)는 동일한 부위에 대해서 다양한 각도에서 촬영된 이미지를 상호 비교함으로써, 객체의 3차원 공간상에서의 특징을 보다 정확하게 파악할 수 있다.Since an image represents an object in a three-dimensional space (for example, a person's face) in a two-dimensional space, it may be difficult to grasp the characteristics of the object in a three-dimensional space with only one image. For example, it may be difficult to accurately grasp the degree of wrinkles or curvature of the face from the front image of the face (523 in FIG. 4). Accordingly, the
이하에서는 도 7a 및 도 7b를 참조하여, 얼굴에 돌출된 점이 있음을 전제로, 제어부(112)가 제3 속성값을 결정하는 내용을 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 7A and 7B, contents of the
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)가 제3 속성값을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.7A and 7B are diagrams for explaining a process in which the
설명의 편의를 위하여, 사람의 얼굴에 점(523-10)이 있으며, 점(523-10)은 도시된 바와 같이 돌출되어서 제3 속성값에 영향을 미치는 것으로 가정한다. 한편 제3 속성값은 전술한 바와 같이 피부의 주름에 의한 굴곡을 제외한 나머지 요인으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 나타내는 값일 수 있다.For convenience of explanation, it is assumed that there is a point 523-10 on a person's face, and the point 523-10 protrudes as shown to affect the third attribute value. Meanwhile, as described above, the third attribute value may be a value indicating a degree of unevenness of the skin due to other factors other than the curvature caused by the wrinkles of the skin.
전술한 가정 하에 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 제1 굴곡 영역(점(523-10) 영역)을 결정하고, 제1 굴곡 영역(점(523-10) 영역)의 굴곡 정도인 제1 굴곡도를 결정할 수 있다. 이때 제어부(112)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 색상을 기준으로 제1 굴곡 영역(점(523-10) 영역)을 결정할 수 있다. 바꾸어 말하면 제어부(112)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 기준 색상과 색상의 차이가 임계 차이 이상인 지점을 제1 굴곡 영역(점(523-10) 영역)으로 결정할 수 있다. 한편 제1 평가 대상 이미지(523)에 기초하여 결정되는 제1 굴곡도는, 제1 굴곡 영역의 종류에 따라 굴곡이 없는 것에 대응되도록 결정될 수도 있고, 또는 굴곡의 정도를 반영하도록 결정될 수도 있다. 가령 도 7a에 도시된 바와 같이 점(523-10) 영역이 제1 굴곡 영역으로 결정된 경우, 제1 평가 대상 이미지(523)로부터는 제1 굴곡 영역의 굴곡 정도를 파악할 수 없으므로(왜냐하면 점(523-10)에 대한 정면 이미지이므로), 제1 굴곡도는 굴곡이 없는 것에 대응되도록 결정될 수 있다. 그러나 이와 달리 제1 평가 대상 이미지(523)로부터 굴곡의 정도를 파악할 수 있는 경우(가령 제2 속성값을 결정할 때, 제1 평가 대상 이미지(523)에 주름이 포함된 경우), 제1 굴곡도는 해당 굴곡의 정도를 반영하도록 결정될 수 있다.Under the above-described assumption, the
이어서 제어부(112)는 제1 평가 대상 이미지(523)와 상이한 제2 평가 대상 이미지(522)에서 제1 굴곡 영역(점(523-10) 영역)과 대응되는 영역(즉 점(522-1)영역)의 굴곡 정도인 제2 굴곡도를 결정할 수 있다. 바꾸어 말하면, 다른 각도에서 촬영된 동일한 객체에 대한 이미지에 기초하여, 해당 영역에 대한 3차원 공간상에서의 정보가 없어도 굴곡의 정도를 정확하게 파악할 수 있다.Subsequently, the
제어부(112)는 전술한 과정에 의해서 결정된 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도 중 적어도 하나에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수 있다. 가령 제어부(112)는 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도의 평균에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수도 있고, 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도 중 큰 굴곡도에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수도 있다.The
한편 도 7a 및 도 7b에서 설명한 과정은 제2 속성값의 결정에 있어서도 동일하게 반복될 수 있으므로, 제2 속성값을 결정하는 과정에 대한 상세한 설명은 생략한다.Meanwhile, since the process described in FIGS. 7A and 7B may be similarly repeated in determining the second attribute value, a detailed description of the process of determining the second attribute value will be omitted.
이로써 본 발명은 피부의 이미지 분석에 기초하여 피부의 색상에 대한 평가 및 3차원 공간상에서의 특성에 대한 평가를 수행할 수 있다.Accordingly, the present invention can evaluate the color of the skin and evaluate the characteristics in a three-dimensional space based on the analysis of the image of the skin.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 상술한 과정에 따라 결정된 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나에 기초하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 가령 제어부(112)는 결정된 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값을 사용자 단말(200)에 제공할 수도 있고, 후술하는 바와 같이 피부의 등급 결정에 사용할 수도 있다. 이하에서는 제어부(112)가 결정된 속성값들로부터 피부의 등급을 결정하는 내용을 중심으로 설명한다.The
2) 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기를 생성/업데이트 하는 방법2) How the skin
피부 상태 평가 장치(110)가 전술한 과정에 의해서 결정된 속성값들에 기초하여 피부의 등급을 결정하기 이전에, 피부의 등급을 결정하는 피부 인식기의 생성 및/또는 학습이 선행될 필요가 있다. 따라서 이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)의 피부 인식기 생성/업데이트 방법에 대해 먼저 설명한다.Before the skin
본 발명에서 피부 인식기를 '생성'하는 것은 피부 인식기를 최초로 구성하는 것뿐만 아니라, 구성된 피부 인식기를 업데이트 하는 것을 의미할 수 있다.In the present invention,'creating' the skin recognizer may mean not only configuring the skin recognizer for the first time, but also updating the configured skin recognizer.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다. 이때 하나 이상의 속성값은 전술한 과정에 의해서 결정된 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.The skin recognizer according to an embodiment of the present invention may be a data set expressing a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of a plurality of skins and a second feature vector corresponding to each grade of a plurality of skins. have. In this case, the one or more attribute values may mean at least one of a first attribute value, a second attribute value, and a third attribute value determined by the above-described process.
이와 같은 피부 인식기는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.Such a skin recognizer includes a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of a plurality of skins generated by a machine learning technique and a second feature vector corresponding to each grade of the plurality of skins, That is, it may be mapping information of both.
피부 상태 평가 장치(110)는 복수의 트레이닝 피부 이미지 및/또는 트레이닝 피부 정보를 분류하기 위해 Logistic regression, Decision tree, Nearest-neighbor classifier, Kernel discriminate analysis, Neural network, Support Vector Machine, Random forest, Boosted tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.The skin
피부 상태 평가 장치(110)는 어떤 피부의 속성값이나 등급을 예측하기 위해 Linear regression, Regression tree, Kernel regression, Support vector regression, Deep Learning 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.The skin
또한 피부 상태 평가 장치(110)는 벡터의 연산을 위해 Principal component analysis, Non-negative matrix factorization, Independent component analysis, Manifold learning, SVD 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.In addition, the skin
피부 상태 평가 장치(110)는 복수의 피부의 이미지의 그룹화를 위해 k-means, Hierarchical clustering, mean-shift, self-organizing maps(SOMs) 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다. The skin
피부 상태 평가 장치(110)는 데이터 비교를 위해 Bipartite cross-matching, n-point correlation two-sample testing, minimum spanning tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다. The skin
다만 전술한 알고리즘 및/또는 방식(기법)은 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.However, the above-described algorithm and/or method (technique) is exemplary, and the spirit of the present invention is not limited thereto.
한편 피부 인식기는 전술한 바와 같이 데이터 셋트(Data set)일 수 있다. 바꾸어 말하면 피부 인식기는 행렬(Matrix)과 같이 복수개의 숫자(또는 계수)로 구성된 데이터 셋트일 수 있다. Meanwhile, the skin recognizer may be a data set as described above. In other words, the skin recognizer may be a data set composed of a plurality of numbers (or coefficients) such as a matrix.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기(821)를 생성/업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a diagram for explaining a method of creating/updating the
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 피부 인식기(821)의 생성을 위해 하나 이상의 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수 있다. 트레이닝 피부 정보(810)는 피부 이미지를 포함하고, 피부에 대한 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급이 표지되어 있을 수 있다. 즉, 트레이닝 피부 정보(810)는 이미 그 속성값과 등급을 아는 피부에 대한 정보로, 피부 인식기의 생성 및/또는 업데이트(또는 학습)를 위해 사용되는 정보일 수 있다.Referring to FIG. 8, the
가령 첫 번째 트레이닝 피부 정보(811)의 경우, 피부의 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도 등을 포함하는 속성값(812)과 피부의 등급(813)이 표지되어 있을 수 있다. 이때 피부의 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도와 같은 속성값(812)과 피부의 등급(813) 각각은 벡터의 형태로 표지되어 있을 수 있다. 바꾸어 말하면 첫 번째 트레이닝 피부 정보(811)에는 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 피부의 등급과 대응되는 제2 특징 벡터가 표지되어 있을 수 있다. For example, in the case of the first
선택적 실시예에서, 속성값(812)과 등급(813) 각각은 수치의 형태로 트레이닝 피부 정보(811)에 표지되어 있을 수 있다. 가령 속성값(812)은 0.1, 0.8과 같이 각각의 속성에 대한 강도를 나타내는 수치의 형태로 표지되어 있을 수 있다. 또한 피부의 등급은 '제1 등급' 또는 '제3 등급'과 같이 전술한 4개의 등급 중 어느 하나의 등급으로 표지되어 있을 수 있다. 이와 같이 각 속성값이 수치로 표지되어 있는 경우, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 인식기(821)의 생성 또는 업데이트 과정에 있어서 수치들을 각각의 수치와 대응되는 벡터의 형태로 변환할 수 있다.In an optional embodiment, each of the
한편 속성값(812)은 전술한 세가지 속성에 대한 속성값 외에도, 피부 연령(가령 피부연령 30세), 성별(가령 남성), 인종(가령 동양인), 질병여부(가령 만성 피부염) 등에 대한 속성값을 더 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다. Meanwhile, the
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 이와 같은 트레이닝 피부 정보(810)를 외부장치(300)로부터 획득할 수도 있고, 피부 상태 평가 장치(110)의 메모리(113)로부터 획득할 수도 있다. 가령 제어부(112)는 특정 피부과의 서버에 저장된 진료 이력으로부터 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수도 있다. 이때 피부과 서버에 저장된 진료 이력은 전문가(가령 피부과 의사)에 의해 작성된 것일 수 있다. 바꾸어 말하면 트레이닝 피부 이미지(310)는 전문가가 피부를 평가한 자료에 기초한 것일 수 있다. 또한 제어부(112)는 스스로가 과거에 다른 피부 이미지의 속성값이나 등급을 결정한 이력으로부터 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수도 있다. The
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 트레이닝 피부 정보(810)에 포함된 속성값과 등급에 기초하여 피부 인식기(821)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이때 속성값과 등급 각각은 전술한 바와 같이 벡터의 형태일 수 있다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 트레이닝 피부 정보(810)에 포함된 제1 특징 벡터(속성값에 대응)와 제2 특징 벡터(등급에 대응) 기초하여 피부 인식기(821)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이때 피부 인식기(821)는 전술한 바와 같이 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.The
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 이러한 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터를 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 피부 인식기(821)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 피부 인식기(821)를 업데이트 시킬 수 있다. 가령 피부 인식기(821)의 데이터 셋트가 도 8에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 제어부(112)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터에 기초하여 피부 인식기(821)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다. The
제어부(112)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터가 표지된 트레이닝 피부 정보를 반복적으로 획득하고, 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 보다 정확도가 향상된 피부의 등급을 제공하는 피부 인식기(821)를 획득할 수 있다.The
3) 피부 상태 평가 장치(110)가 피부의 등급을 결정하는 방법3) How the skin
이상에서는 도 8을 참조하여 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기(821)를 생성하는 방법을 설명하였다. 이하에서는 도 9를 통하여 피부 상태 평가 장치(110)가 전술한 과정에 의하여 생성된 피부 인식기(821)를 이용하여 평가 대상 피부의 등급을 결정하는 방법을 설명한다. In the above, a method of generating the
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기(821)에 기초하여 평가 대상 피부의 속성값과 등급을 결정하는 방법을 설명한다.9 illustrates a method in which the skin
설명의 편의를 위하여, 도 3 내지 도 7b에서 설명한 과정에 따라 제어부(112)가 이미지 분석을 통하여 피부 이미지(911)로부터 속성값(921)들을 결정한 상태이며, 도 8에서 설명한 과정에 따라 피부 인식기(821)가 생성된 상태라고 가정한다.For convenience of explanation, the
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값(921) 중 적어도 하나에 기초하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 가령 제어부(112)는 각 속성값(제1 속성값, 제2 속성값, 제3 속성값)을 성분으로 하는 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 이때 각 속성값이 복수의 성분을 갖는 경우, 제어부(112)는 각 속성값이 갖는 복수의 성분 중 적어도 일부가 제1 특징 벡터(931)에 포함되도록 할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.The
선택적 실시예에서 제어부(112)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. In an optional embodiment, in generating the
이미지의 경우 시각적인 정보만을 수반한다. 따라서 이미지로부터는 피부에 대한 시각적인 정보 외의 나머지 정보(가령 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등)를 획득하기 어려울 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 가령 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나와 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 이때 적어도 하나의 물리량은 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께 및 피부에 칠해진 메이크업의 두께 중 적어도 하나일 수 있다.In the case of images, only visual information is involved. Therefore, it may be difficult to obtain information other than visual information about the skin from the image (for example, the elasticity of the skin, the degree of moisture in the skin, the keratin thickness of the skin, the thickness of the makeup applied to the skin, etc.). In generating the
또한 이미지는 획득 환경에 따라 그 결과가 상이할 수 있다. 가령 특정 색상의 조명 조건에서 이미지를 획득한 경우, 이미지 상의 피부의 색은 원래 피부의 색과 상이할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수도 있다.In addition, the result of the image may be different depending on the acquisition environment. For example, when an image is acquired under lighting conditions of a specific color, the color of the skin on the image may be different from the color of the original skin. In generating the
한편 피부에 대한 하나 이상의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량은 전술한 피부 진단 장치(미도시) 및/또는 사용자 단말(200)에 의해 획득되어 전송된 것일 수 있다. Meanwhile, one or more physical quantities for the skin or physical quantities for the environment in which the skin is exposed may be obtained and transmitted by the aforementioned skin diagnosis apparatus (not shown) and/or the
이로써 본 발명은 다양한 환경 요소를 고려하여 보다 정확하게 피부의 상태를 평가할 수 있다.Accordingly, the present invention can more accurately evaluate the condition of the skin in consideration of various environmental factors.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 생성된 제1 특징 벡터(931) 및 피부 인식기(821)에 기초하여 피부의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터(941)를 결정할 수 있다.The
전술한 바와 같이 피부 인식기(821)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.As described above, the
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해서 생성된 제1 특징 벡터(931)를 피부 인식기(821)에 입력하여 출력 결과로써 제2 특징 벡터(941)를 획득할 수 있다. 이때 제2 특징 벡터(941)는 피부의 등급을 나타내는 벡터로써의 의미를 가질 수 있다. 물론 제2 특징 벡터(941)는 피부의 등급과 대응되는 백터 성분을 포함할 수 있다.Therefore, the
이로써 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정할 수 있다.Accordingly, in the present invention, the attribute value for each attribute of the skin can be checked, and an objective grade of the skin can be determined based on this.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제2 특징 벡터(941)에 기초하여 피부의 등급을 결정할 수 있다. 또한 제어부(112)는 결정된 피부의 등급을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이때 제어부(112)는 전술한 과정에 의해서 결정된 속성값(921)을 결정된 피부의 등급과 함께 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.The
선택적 실시예에서, 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 피부의 등급 및 피부의 속성값 중 적어도 일부를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다. In an optional embodiment, the
이때 사용자 단말(200) 또는 외부장치(300)에 제공되는 피부의 등급은 피부의 전반적인 상태로써의 의미를 가질 수 있으며, 피부의 속성값은 피부에 대한 구체적인 치료에 있어서 어떤 부분의 개선이 필요한지를 알려주는 개별적인 정보로써의 의미를 가질 수 있다.At this time, the grade of skin provided to the
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 추천 관리 상품을 결정하고, 이를 사용자 단말(200)에 더 제공할 수 있다. 이때 추천 관리 상품은 피부의 관리를 위한 치료 서비스, 피부의 관리를 위한 제품 및 피부의 관리를 위한 교육 콘텐츠 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the
이로써 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합적으로 제공할 수 있다.Accordingly, the present invention can provide an integrated solution based on each condition in addition to analyzing the condition of the skin.
한편 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 사용자 단말(200)로 제공한 추천 관리 상품에 대한 사용자의 선택 정보를 수신하고, 이러한 사용자의 선택 정보에 기초하여 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 제3 서버(미도시)로 전송할 수 있다. 이때 제3 서버(미도시)는 추천 관리 상품의 운영 주체의 서버일 수 있다.Meanwhile, the
가령 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 치료 서비스'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 제어부(112)는 치료 서비스를 제공하는 의료기관의 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수 있다. 이때 제어부(112)는 피부 이미지를 함께 전송할 수도 있다. 전송된 정보는 피부의 치료를 위한 일련의 과정(가령 전문의의 배정 등)에서 활용될 수 있다.For example, when receiving selection information on'treatment service for skin management' from the
또한 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 제품 또는 콘텐츠'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 제어부(112)는 제품 또는 콘텐츠의 제공 주체 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수도 있다. In addition, when receiving selection information on'product or content for skin management' from the
이로써 본 발명은 피부에 대한 이미지로부터 정확한 피부의 진단이 가능할 뿐만 아니라, 후속절차와도 연계하여 피부 상태에 따라 적절한 처리 방법을 제공해 줄 수 있다. Accordingly, the present invention not only enables accurate skin diagnosis from an image of the skin, but also provides an appropriate treatment method according to the skin condition in connection with a subsequent procedure.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)에 의해 수행되는 피부 상태 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 9를 통해 설명한 내용과 중복되는 내용의 설명은 생략한다.10 is a flowchart illustrating a method of evaluating a skin condition performed by the
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 인식기를 생성할 수 있다. (S101) 본 발명에서 피부 인식기를 '생성'하는 것은 피부 인식기를 최초로 구성하는 것뿐만 아니라, 구성된 피부 인식기를 업데이트 하는 것을 의미할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다. The skin
이와 같은 피부 인식기는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.Such a skin recognizer includes a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of a plurality of skins generated by a machine learning technique and a second feature vector corresponding to each grade of the plurality of skins, That is, it may be mapping information of both.
한편 피부 인식기는 전술한 바와 같이 데이터 셋트(Data set)일 수 있다. 바꾸어 말하면 피부 인식기는 행렬(Matrix)과 같이 복수개의 숫자로 구성된 데이터 셋트일 수 있다. Meanwhile, the skin recognizer may be a data set as described above. In other words, the skin recognizer may be a data set composed of a plurality of numbers, such as a matrix.
다시 도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 인식기(821)의 생성을 위해 하나 이상의 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수 있다. 트레이닝 피부 정보(810)는 피부 이미지를 포함하고, 피부에 대한 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급이 표지되어 있을 수 있다. 따라서 트레이닝 피부 정보(810)는 이미 그 속성값과 등급을 아는 피부에 대한 정보로, 피부 인식기의 생성 및/또는 업데이트를 위해 사용되는 정보일 수 있다.Referring back to FIG. 8, the
가령 첫 번째 트레이닝 피부 정보(811)의 경우, 피부의 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도 등을 포함하는 속성값(812)과 피부의 등급(813)이 표지되어 있을 수 있다. 이때 피부의 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도와 같은 속성값(812)과 피부의 등급(813) 각각은 벡터의 형태로 표지되어 있을 수 있다. 바꾸어 말하면 첫 번째 트레이닝 피부 정보(811)에는 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 피부의 등급과 대응되는 제2 특징 벡터가 표지되어 있을 수 있다. For example, in the case of the first
선택적 실시예에서, 속성값(812)과 등급(813) 각각은 수치의 형태로 트레이닝 피부 정보(811)에 표지되어 있을 수 있다. 가령 속성값(812)은 0.1, 0.8과 같이 각각의 속성에 대한 강도를 나타내는 수치의 형태로 표지되어 있을 수 있다. 또한 피부의 등급은 '제1 등급' 또는 '제3 등급'과 같이 전술한 4개의 등급 중 어느 하나의 등급으로 표지되어 있을 수 있다. 이와 같이 각 속성값이 수치로 표지되어 있는 경우, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 인식기(821)의 생성 또는 업데이트 과정에 있어서 수치들을 각각의 수치와 대응되는 벡터의 형태로 변환할 수 있다.In an optional embodiment, each of the
한편 속성값(812)은 전술한 세가지 속성에 대한 속성값 외에도, 피부 연령(가령 피부연령 30세), 성별(가령 남성), 인종(가령 동양인), 질병여부(가령 만성 피부염) 등에 대한 속성값을 더 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다. Meanwhile, the
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 이와 같은 트레이닝 피부 정보(810)를 외부장치(300)로부터 획득할 수도 있고, 피부 상태 평가 장치(110)의 메모리(113)로부터 획득할 수도 있다. 가령 피부 상태 평가 장치(110)는 특정 피부과의 서버에 저장된 진료 이력으로부터 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수도 있다. 이때 피부과 서버에 저장된 진료 이력은 전문가(가령 피부과 의사)에 의해 작성된 것일 수 있다. 바꾸어 말하면 트레이닝 피부 이미지(310)는 전문가가 피부를 평가한 자료에 기초한 것일 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 스스로가 과거에 다른 피부 이미지의 속성값이나 등급을 결정한 이력으로부터 트레이닝 피부 정보(810)를 획득할 수도 있다. The skin
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 트레이닝 피부 정보(810)에 포함된 속성값과 등급에 기초하여 피부 인식기(821)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이때 속성값과 등급 각각은 전술한 바와 같이 벡터의 형태일 수 있다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 트레이닝 피부 정보(810)에 포함된 제1 특징 벡터(속성값에 대응)와 제2 특징 벡터(등급에 대응) 기초하여 피부 인식기(821)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이때 피부 인식기(821)는 전술한 바와 같이 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.The skin
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 이러한 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터를 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 피부 인식기(821)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 피부 인식기(821)를 업데이트 시킬 수 있다. 가령 피부 인식기(821)의 데이터 셋트가 도 8에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터에 기초하여 피부 인식기(821)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다. The skin
피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터가 표지된 트레이닝 피부 정보를 반복적으로 획득하고, 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 보다 정확도가 향상된 피부의 등급을 제공하는 피부 인식기(821)를 획득할 수 있다.The skin
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 피부에 대한 이미지를 획득할 수 있다.(S102) 이때 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 피부에 대한 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 복수의 이미지들은 동일한 피사체(가령 얼굴)에 대해 촬영 각도, 촬영시 조사된 광의 파장과 같은 촬영 조건을 서로 달리하여 획득된 이미지들일 수 있다. 이와 같은 촬영 조건은 피부 이미지에 매타데이터의 형태로 태그되어 있을수도 있고, 피부 상태 평가 장치(110)가 이미지 분석을 통하여 이미지 그 자체로부터 획득하는 것일 수도 있다.The skin
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 평가 대상 이미지를 결정할 수 있다.(S103)Subsequently, the skin
본 발명에서 '평가 대상 이미지'는 피부 평가에 있어서 사용되는 이미지로, 상태를 평가하고자 하는 부위별로 상이한 기준(즉 전술한 소정의 촬영 조건)에 따라 선별되는 이미지일 수 있다. In the present invention, the'evaluation target image' is an image used in skin evaluation, and may be an image selected according to different criteria (ie, the above-described predetermined photographing conditions) for each part to be evaluated for a condition.
다시 도 3을 참조하면, 사람(500)의 얼굴 피부를 판단하고자 하는 경우, 소정의 촬영 조건은, 이미지가 얼굴의 정면 이미지(가령 623 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제1 각도에서 촬영된 얼굴의 좌측면 이미지(가령 624 또는 625 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제2 각도에서 촬영된 얼굴의 우측면 이미지(가령 621 또는 622 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제3 각도에서 촬영된 얼굴의 상면 이미지(가령 613 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제4 각도에서 촬영된 얼굴의 하면 이미지(가령 633 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 중 적어도 하나일 수 있다.Referring back to FIG. 3, when it is desired to determine the skin of the face of the
물론 전술한 촬영 조건 외에도 촬영 조건은 이미지가 소정의 제5 각도에서 촬영된 얼굴의 상좌측면 이미지(가령 614 또는 615 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제6 각도에서 촬영된 얼굴의 상우측면 이미지(가령 611 또는 612 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제7 각도에서 촬영된 얼굴의 하좌측면 이미지(가령 634 또는 635 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제8 각도에서 촬영된 얼굴의 하우측면 이미지(가령 631 또는 632 방향에서 획득된 이미지)를 포함하는지 여부를 포함하는지 여부 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 촬영 조건은 전술한 것 보다 더 다양하게 또는 더 간단하게 설정될 수 있다.Of course, in addition to the above-described shooting conditions, the shooting conditions include whether the image includes an image of the upper and left side of the face taken at a predetermined fifth angle (for example, an image obtained from the 614 or 615 direction), and whether the image is taken at a predetermined sixth angle. Whether to include an image of the upper right side of the face (e.g., an image obtained from the 611 or 612 direction), whether the image contains an image of the lower left side of the face taken from a predetermined seventh angle (e.g., an image obtained from the 634 or 635 direction) It may further include at least one of whether or not the image includes a lower right side image of the face photographed at a predetermined eighth angle (eg, an image acquired in the 631 or 632 direction). However, this is exemplary, and the spirit of the present invention is not limited thereto, and the shooting conditions may be set more variously or simpler than those described above.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 복수의 이미지 중 상술한 촬영 조건을 만족하는 이미지를 평가 대상 이미지로써 추출하여, 후술하는 피부에 대한 속성값 결정에 사용할 수 있다.The skin
본 발명의 다른 실시예에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 상술한 촬영 조건을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)이 상술한 조건에 부합되는 이미지만을 획득하여 서버(100)에 전송하도록 할 수 있다. 바꾸어 말하면, 사용자 단말(200)은 제공된 촬영 조건에 따라 이미지를 획득하고, 이를 서버(100)에 전송할 수 있다. In another embodiment of the present invention, the skin
이러한 경우 피부 상태 평가 장치(110)는 복수의 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 평가 대상 이미지를 결정하는 과정 없이, 곧바로 사용자 단말(200)로부터 수신된 이미지를 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 이때 피부 상태 평가 장치(110)는 촬영 조건에 따른 촬영이 가능하도록 하는 인터페이스를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 가령 피부 상태 평가 장치(110)는 촬영 조건에 따른 샘플 이미지, 촬영 조건에 대한 정보 및 현재 촬영되는 이미지의 촬영 조건 만족 여부 등을 표시하는 촬영 인터페이스를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.In this case, the skin
본 발명의 또 다른 실시예에서, 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 동영상으로부터 상술한 평가 대상 이미지를 결정할 수도 있다. 즉, 피부 상태 평가 장치(110)는 동영상에 포함되는 복수의 프레임(Frame) 중에서 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 프레임을 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 물론 이는, 사용자 단말(200)이 피부의 상태를 판단하고자 하는 대상을 다양한 각도에서 촬영한 동영상을 서버(100)로 전송하였음을 전제로 한다. 이러한 경우 피부 상태 평가 장치(110)가 미리 사용자 단말(200)에 촬영 조건 및 촬영 인터페이스를 제공하거나 또는 피부 상태 평가 장치(110)가 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지로부터 평가 대상 이미지를 결정하는 과정은 생략될 수 있다.In another embodiment of the present invention, the skin
다만 이하에서는 설명의 편의를 위하여, 피부 상태 평가 장치(110)가 사용자 단말(200)로부터 수신된 복수의 이미지로부터 평가 대상 이미지를 결정하는 것을 전제로 설명한다.However, in the following description, for convenience of explanation, it is assumed that the skin
다시 도 4를 참조하면, 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 이미지(가령 100개의 이미지)로부터 도시된 바와 같은 15개의 이미지를 평가 대상 이미지로 결정할 수 있다. 결정된 평가 대상 이미지는 피부에 대한 하나 이상의 속성값을 결정하거나, 피부의 등급을 결정하는데 사용될 수 있다.Referring back to FIG. 4, the skin
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 평가 대상 이미지 중 어느 하나의 평가 대상 이미지에서 속성값들을 결정할 수 있다.(S104)The skin
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 평가 대상 이미지 중 어느 하나의 평가 대상 이미지에서, 피부의 색상 평가를 위한 기준 영역을 설정하고, 기준 영역의 색상에 기초하여 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값을 결정할 수 있다.First, the skin
전술한 바와 같이 본 발명에서 피부의 '속성값'은 피부를 평가하는데 근간이 되는 다양한 요소들을 의미할 수 있으며, 그 중 제1 속성값은 피부의 색상에 대한 평가값을 의미할 수 있다. As described above, in the present invention, the'attribute value' of the skin may refer to various factors that are the basis for evaluating the skin, and the first attribute value may refer to an evaluation value for the color of the skin.
이때 피부의 색상에 대한 평가는 가령 피부 색상의 균질도, 피부의 홍조 부분의 크기 정도 및 피부의 홍조 정도 등 색상으로써 판단되는 다양한 평가를 의미할 수 있다. 한편 기준 영역은 피부의 색상 판단에 기준이 되는 부위로, 기준 영역의 색상은 제1 속성값의 결정에 사용되는 기준 색상을 의미할 수 있다.In this case, the evaluation of the color of the skin may mean various evaluations determined by color such as homogeneity of the skin color, the size of the redness of the skin, and the degree of redness of the skin. Meanwhile, the reference region is a region used as a reference for determining the color of the skin, and the color of the reference region may mean a reference color used for determining the first attribute value.
다시 도 5a 내지 5c를 참조하여 피부 상태 평가 장치(110)가 다양한 평가 대상 이미지(523, 525)로부터 기준영역을 설정하는 예시를 설명한다.An example in which the skin
가령 피부 상태 평가 장치(110)는 도 5a에 도시된 바와 같이 얼굴의 정면 이미지(523)에서 미간(眉間)에 대응되는 영역(523-1)을 기준 영역으로 설정할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 도 5b에 도시된 바와 같이 얼굴의 좌측면 이미지(525)에서 귀(Ear) 주변부에 대응되는 영역(525-1)을 기준 영역으로 설정할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 도 5c에 도시된 바와 같이 얼굴의 정면 이미지(523)에서 얼굴을 제외한 신체의 나머지 부분(가령 목 등)에 대응되는 영역(523-2)을 기준 영역으로 설정할 수 있다.For example, the skin
이와 같은 기준 영역의 설정은 제1 속성값으로 나타내고자 하는 색상의 평가 항목(가령 홍조 정도, 그을린 정도, 여드름 정도 등)에 따라 다양한 평가 대상 이미지의 다양한 영역으로 설정될 수 있으며, 어떤 항목에 따라 어떤 영역이 설정되어야 하는지는 실험적으로 획득될 수 있다.The setting of the reference area can be set to various areas of the image to be evaluated according to the evaluation items of the color to be expressed as the first attribute value (for example, the degree of redness, the degree of burns, the degree of acne, etc.). Which area should be set can be obtained experimentally.
가령 제1 속성값으로 피부의 홍조 정도를 나타내고자 하는 경우, 기준 영역은 도 5a에 도시된 바와 같이 미간(眉間)에 대응되는 영역(523-1)으로 결정될 수 있다. 물론 이는 실험적으로 미간이 홍조가 가장 적게 발현되는 부위라는 사실 등이 확인되었음을 전제로 할 수 있다.For example, in the case of indicating the degree of redness of the skin as the first attribute value, the reference region may be determined as the region 523-1 corresponding to the eyebrows, as shown in FIG. 5A. Of course, this can be premised on the fact that the glabellar is the region where redness is the least expressed experimentally.
또한 제1 속성값으로써 피부의 그을린 정도(즉 햇볕에 탄 정도)를 나타내고자 하는 경우, 기준 영역은 도 5b에 도시된 바와 같이 귀 주변부에 대응되는 영역(525-1)이나, 도 5c에 도시된 바와 같이 얼굴을 제외한 신체의 나머지 부분(가령 목 등)에 대응되는 영역(523-2)으로 결정될 수 있다. 물론 이 또한 실험적으로 해당 부위들이 햇볕에 가장 그을려 지지 않는 부위라는 사실 등이 확인되었음을 전제로 할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 이하에서는 제1 속성값으로 피부의 홍조 정도를 나타내고자 하는 경우를 예시로써, 피부 상태 평가 장치(110)가 제1 속성값을 결정하는 단계를 보다 상세히 살펴본다.In addition, when trying to indicate the degree of skin burn (that is, the degree of sunburn) as the first attribute value, the reference region is an area 525-1 corresponding to the ear periphery as shown in FIG. 5B, or shown in FIG. 5C. As described above, it may be determined as a region 523-2 corresponding to the rest of the body (eg, neck, etc.) excluding the face. Of course, it can also be assumed that it has been experimentally confirmed that the affected areas are the areas that are the least sunburned. However, this is merely an example, and the spirit of the present invention is not limited thereto. Hereinafter, as an example, a case where the degree of redness of the skin is to be expressed as a first attribute value, the skin
다시 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 하나 이상의 평가 대상 이미지(가령 도 4의 511 내지 515, 521 내지 525 및 531 내지 535) 중 얼굴의 정면 이미지를 포함하는 평가 대상 이미지(523)에서 얼굴 영역(523-4)을 인식할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 인식된 얼굴영역(523-4)에서 눈 영역(523-5, 523-6), 코 영역(523-7) 및 입 영역(523-8)을 포함하는 선별 제외 영역을 인식할 수 있다. 즉 이미지(523)에서 눈, 코, 입 등은 피부 상태 평가의 대상이 아니므로, 이미지에서 색상이 상이한 눈, 코, 입 등의 부위를 미리 제외함으로써 보다 유의미한 평가 결과가 도출되도록 할 수 있다.Referring back to FIG. 6, the skin
피부 상태 평가 장치(110)는 얼굴 영역(523-4)에서 전술한 과정에 의해서 인식된 선별 제외 영역(523-5, 523-6, 523-7 및 523-8)을 제외한 나머지 영역에서 기준 색상과 색상의 차이가 소정의 임계 차이 이상인 적어도 하나의 지점(523-2, 523-3)을 선별할 수 있다. 이때 기준 색상은 전술한 과정에 의해서 설정된 기준 영역(523-1)의 색상일 수 있다.The skin
이어서 피부 상태 평가 장치(110)는 선별된 적어도 하나의 지점(523-2, 523-3)의 수량, 선별된 적어도 하나의 지점(523-2, 523-3)의 기준 색상과의 색상차이 정도 및 선별된 적어도 하나의 지점(523-2, 523-3)간의 분산 정도 중 적어도 하나에 기초하여 제1 속성값을 결정할 수 있다.Subsequently, the skin
이때 결정된 제1 속성값은 상술한 평가 요소 각각에 대한 정보를 각각에 대한 하나 이상의 성분으로써 포함할 수 있다. 가령 제1 속성값은 선별된 지점(523-2, 523-3)의 수에 대한 성분, 선별된 지점(523-2, 523-3)의 기준 색상과의 색상차이의 정도를 나타내는 성분 및 선별된 지점(523-2, 523-3)의 분산 정도를 나타내는 성분을 [2, 0.4, 0.7]등과 같이 포함할 수 있다.At this time, the determined first attribute value may include information on each of the above-described evaluation elements as one or more components for each. For example, the first attribute value is a component for the number of selected points 523-2 and 523-3, a component representing the degree of color difference from the reference color of the selected points 523-2 and 523-3, and selection Components indicating the degree of dispersion of the points 523-2 and 523-3 may be included, such as [2, 0.4, 0.7].
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 평가 대상 이미지(가령 도 4의 511 내지 515, 521 내지 525 및 531 내지 535) 중 피부를 상이한 각도에서 촬영한 이미지간의 상호 비교(가령 522와 523의 비교)를 통하여 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.The skin
이미지는 3차원 공간상의 객체(가령 사람의 얼굴)를 2차원 공간상에 나타내므로, 어느 하나의 이미지만으로 객체의 3차원 공간상에서의 특징을 파악하기 어려울 수 있다. 가령 얼굴의 정면 이미지(도 4의 523)로부터 얼굴의 주름 정도나 얼굴의 굴곡 정도를 정확하게 파악하기 어려울 수 있다. 따라서 피부 상태 평가 장치(110)는 동일한 부위에 대해서 다양한 각도에서 촬영된 이미지를 상호 비교함으로써, 객체의 3차원 공간상에서의 특징을 보다 정확하게 파악할 수 있다.Since an image represents an object in a three-dimensional space (for example, a person's face) in a two-dimensional space, it may be difficult to grasp the characteristics of the object in a three-dimensional space with only one image. For example, it may be difficult to accurately grasp the degree of wrinkles or curvature of the face from the front image of the face (523 in FIG. 4). Accordingly, the skin
이하에서는 도 7a 및 도 7b를 참조하여, 얼굴에 돌출된 점이 있음을 전제로, 피부 상태 평가 장치(110)가 제3 속성값을 결정하는 내용을 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 7A and 7B, on the assumption that there is a protruding point on the face, the content of the skin
설명의 편의를 위하여, 사람의 얼굴에 점(523-8)이 있으며, 점(523-8)은 도시된 바와 소정의 높이를 가져서 제3 속성값에 영향을 미치는 것으로 가정한다. 한편 제3 속성값은 전술한 바와 같이 피부의 주름에 의한 굴곡을 제외한 나머지 요인으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 나타내는 값일 수 있다.For convenience of explanation, it is assumed that there is a point 523-8 on a person's face, and the point 523-8 has a predetermined height as shown to affect the third attribute value. Meanwhile, as described above, the third attribute value may be a value indicating a degree of unevenness of the skin due to other factors other than the curvature caused by the wrinkles of the skin.
전술한 가정 하에 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 제1 굴곡 영역(점(523-8) 영역)을 결정하고, 제1 굴곡 영역(점(523-8) 영역)의 굴곡 정도인 제1 굴곡도를 결정할 수 있다. Under the above-described assumption, the skin
피부 상태 평가 장치(110)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 색상을 기준으로 제1 굴곡 영역(점(523-8) 영역)을 결정할 수 있다. 바꾸어 말하면 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 평가 대상 이미지(523)에서 기준 색상과 색상의 차이가 임계 차이 이상인 지점을 제1 굴곡 영역(점(523-8) 영역)으로 결정할 수 있다. 한편 제1 평가 대상 이미지(523)에 기초하여 결정되는 제1 굴곡도는, 제1 굴곡 영역의 종류에 따라 굴곡이 없는 것에 대응되도록 결정될 수도 있고, 또는 굴곡의 정도를 반영하도록 결정될 수도 있다. 가령 도 7a에 도시된 바와 같이 점(523-8) 영역이 제1 굴곡 영역으로 결정된 경우, 제1 평가 대상 이미지(523)로부터는 제1 굴곡 영역의 굴곡 정도를 파악할 수 없으므로(왜냐하면 점(523-8)에 대한 정면 이미지이므로), 제1 굴곡도는 굴곡이 없는 것에 대응되도록 결정될 수 있다. 그러나 이와 달리 제1 평가 대상 이미지(523)로부터 굴곡의 정도를 파악할 수 있는 경우(가령 제2 속성값을 결정할 때, 제1 평가 대상 이미지(523)에 주름이 포함된 경우), 제1 굴곡도는 해당 굴곡의 정도를 반영하도록 결정될 수 있다.The skin
이어서 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 평가 대상 이미지(523)와 상이한 제2 평가 대상 이미지(522)에서 제1 굴곡 영역(점(523-8) 영역)과 대응되는 영역의 굴곡 정도인 제2 굴곡도를 결정할 수 있다. 바꾸어 말하면, 다른 각도에서 촬영된 동일한 객체에 대한 이미지에 기초하여, 해당 영역에 대한 3차원 정보 없이도 굴곡의 정도를 정확하게 파악할 수 있다.Subsequently, the skin
피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해서 결정된 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도 중 적어도 하나에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수 있다. 가령 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도의 평균에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수도 있고, 제1 굴곡도 및 제2 굴곡도 중 큰 굴곡도에 기초하여 제3 속성값을 결정할 수도 있다.The skin
한편 도 7a 및 도 7b에서 설명한 과정은 제2 속성값의 결정에 있어서도 동일하게 반복될 수 있으므로, 제2 속성값을 결정하는 과정에 대한 상세한 설명은 생략한다.Meanwhile, since the process described in FIGS. 7A and 7B may be similarly repeated in determining the second attribute value, a detailed description of the process of determining the second attribute value will be omitted.
이로써 본 발명은 피부의 이미지 분석에 기초하여 피부의 색상에 대한 평가 및 3차원 공간상에서의 특성에 대한 평가를 수행할 수 있다.Accordingly, the present invention can evaluate the color of the skin and evaluate the characteristics in a three-dimensional space based on the analysis of the image of the skin.
다시 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값(921) 중 적어도 하나에 기초하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다.(S105) 가령 피부 상태 평가 장치(110)는 각 속성값(제1 속성값, 제2 속성값, 제3 속성값)을 성분으로 하는 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 이때 각 속성값이 복수의 성분을 갖는 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 각 속성값이 갖는 복수의 성분 중 적어도 일부가 제1 특징 벡터(931)에 포함되도록 할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.Referring back to FIG. 9, the
선택적 실시예에서 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. In an optional embodiment, in generating the
이미지의 경우 시각적인 정보만을 수반한다. 따라서 이미지로부터는 피부에 대한 시각적인 정보 외의 나머지 정보(가령 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등)를 획득하기 어려울 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 가령 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나와 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 특징 벡터(931)를 생성할 수 있다. 이때 적어도 하나의 물리량은 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께 및 피부에 칠해진 메이크업의 두께 중 적어도 하나일 수 있다.In the case of images, only visual information is involved. Therefore, it may be difficult to obtain information other than visual information about the skin from the image (for example, the elasticity of the skin, the degree of moisture in the skin, the keratin thickness of the skin, the thickness of the makeup applied to the skin, etc.). In generating the
또한 이미지는 획득 환경에 따라 그 결과가 상이할 수 있다. 가령 특정 색상의 조명 조건에서 이미지를 획득한 경우, 이미지 상의 피부의 색은 원래 피부의 색과 상이할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터(931)를 생성함에 있어서 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수도 있다.In addition, the result of the image may be different depending on the acquisition environment. For example, when an image is acquired under lighting conditions of a specific color, the color of the skin on the image may be different from the color of the original skin. In generating the
한편 피부에 대한 하나 이상의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량은 전술한 피부 진단 장치(미도시) 및/또는 사용자 단말(200)에 의해 획득되어 전송된 것일 수 있다. Meanwhile, one or more physical quantities for the skin or physical quantities for the environment in which the skin is exposed may be obtained and transmitted by the aforementioned skin diagnosis apparatus (not shown) and/or the
이로써 본 발명은 다양한 환경 요소를 고려하여 보다 정확하게 피부의 상태를 평가할 수 있다.Accordingly, the present invention can more accurately evaluate the condition of the skin in consideration of various environmental factors.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 생성된 제1 특징 벡터(931) 및 피부 인식기(821)에 기초하여 피부의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터(941)를 결정할 수 있다.(S106)The skin
전술한 바와 같이 피부 인식기(821)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.As described above, the
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해서 생성된 제1 특징 벡터(931)를 피부 인식기(821)에 입력하여 출력 결과로써 제2 특징 벡터(941)를 획득할 수 있다. 이때 제2 특징 벡터(941)는 피부의 등급을 나타내는 벡터로써의 의미를 가질 수 있다. 물론 제2 특징 벡터(941)는 피부의 등급과 대응되는 백터 성분을 포함할 수 있다.Accordingly, the skin
이로써 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정할 수 있다.Accordingly, in the present invention, the attribute value for each attribute of the skin can be checked, and an objective grade of the skin can be determined based on this.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제2 특징 벡터(941)에 기초하여 피부의 등급을 결정할 수 있다.(S107)The skin
또한 피부 상태 평가 장치(110)는 결정된 피부의 등급을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.(S108) 이때 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해서 결정된 속성값(921)을 결정된 피부의 등급과 함께 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. In addition, the skin
선택적 실시예에서, 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 피부의 등급 및 피부의 속성값 중 적어도 일부를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다. In an optional embodiment, the skin
이때 피부의 등급은 피부의 전반적인 상태로써의 의미를 가질 수 있으며, 피부의 속성값은 피부에 대한 구체적인 치료에 있어서 어떤 부분의 개선이 필요한지를 알려주는 개별적인 정보로써의 의미를 가질 수 있다.At this time, the grade of the skin may have a meaning as the overall condition of the skin, and the attribute value of the skin may have a meaning as individual information indicating which areas need improvement in a specific treatment for the skin.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 추천 관리 상품을 결정하고, 이를 사용자 단말(200)에 더 제공할 수 있다. 이때 추천 관리 상품은 피부의 관리를 위한 치료 서비스, 피부의 관리를 위한 제품 및 피부의 관리를 위한 교육 콘텐츠 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the skin
이로써 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합적으로 제공할 수 있다.Accordingly, the present invention can provide an integrated solution based on each condition in addition to analyzing the condition of the skin.
한편 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해 사용자 단말(200)로 제공한 추천 관리 상품에 대한 사용자의 선택 정보를 수신하고, 이러한 사용자의 선택 정보에 기초하여 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 제3 서버(미도시)로 전송할 수 있다. 이때 제3 서버(미도시)는 추천 관리 상품의 운영 주체의 서버일 수 있다.Meanwhile, the skin
가령 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 치료 서비스'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 치료 서비스를 제공하는 의료기관의 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수 있다. 이때 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지를 함께 전송할 수도 있다. 전송된 정보는 피부의 치료를 위한 일련의 과정(가령 전문의의 배정 등)에서 활용될 수 있다.For example, in the case of receiving selection information on the'treatment service for skin management' from the
또한 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 제품 또는 콘텐츠'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 제품 또는 콘텐츠의 제공 주체 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수도 있다. In addition, in the case of receiving selection information on'product or content for skin management' from the
이로써 본 발명은 피부에 대한 이미지로부터 정확한 피부의 진단이 가능할 뿐만 아니라, 후속절차와도 연계하여 피부 상태에 따라 적절한 처리 방법을 제공해 줄 수 있다. Accordingly, the present invention not only enables accurate skin diagnosis from an image of the skin, but also provides an appropriate treatment method according to the skin condition in connection with a subsequent procedure.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말(200)에 표시되는 화면(1100)의 예시이다.11 is an example of a
도 11을 참조하면, 화면(1100)은 사용자가 평가하고자 하는 피부의 이미지가 표시되는 영역(1110), 피부에 대한 간략한 정보와 등급이 표시되는 영역(1120), 피부의 각 속성에 대한 속성값이 표시되는 영역(1130) 및 추천 관리 상품이 표시되는 영역(1140, 1150)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 11, a
피부에 대한 간략한 정보와 등급이 표시되는 영역(1120)에 표시되는 등급은 제어부(112)가 피부 인식기에 기초하여 결정한 것일 수 있다. 한편 함께 표시되는 성별과 추정연령은 이미지 분석으로부터 도출된 것일 수도 있고, 사용자 단말(200)로부터 입력 받은 것일수도 있다.The grade displayed in the
피부의 각 속성에 대한 속성값이 표시되는 영역(1130)에 표시되는 하나 이상의 속성들은 제어부(112)가 이미지 분석을 통하여 결정한 것일 수 있다.One or more attributes displayed in the
추천 관리 상품이 표시되는 영역(1140, 1150)에 표시되는 추천 관리 상품 및 서비스는 제어부(112)가 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 결정한 것일 수 있다.The recommended management products and services displayed in the
이로써 사용자는 화면(1100)을 통하여 자신의 피부 상태를 손쉽게 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 자신의 피부 상태에 맞는 적절한 상품을 결정하여 구매할 수 있다.Accordingly, the user can easily grasp the condition of his/her own skin through the
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 저장하는 것일 수 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. The embodiment according to the present invention described above may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, and such a computer program may be recorded in a computer-readable medium. In this case, the medium may store a program executable by a computer. Examples of media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magnetic-optical media such as floptical disks, and And a ROM, RAM, flash memory, and the like, and may be configured to store program instructions.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the computer software field. Examples of the computer program may include not only machine language codes produced by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific implementations described in the present invention are examples, and do not limit the scope of the present invention in any way. For brevity of the specification, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of the systems may be omitted. In addition, the connection or connection members of the lines between the components shown in the drawings exemplarily represent functional connections and/or physical or circuit connections, and in an actual device, various functional connections that can be replaced or additionally It may be referred to as a connection, or circuit connections. In addition, if there is no specific mention such as "essential", "important", etc., it may not be an essential component for the application of the present invention.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention is limited to the above-described embodiments and should not be defined, and all ranges equivalent to or equivalently changed from the claims to be described later as well as the claims to be described later are the scope of the spirit of the present invention. It will be said to belong to.
100: 서버
110: 피부 상태 평가 장치
111: 통신부
112: 제어부
113: 메모리
200: 사용자 단말
300: 외부장치
400: 통신망100: server
110: skin condition evaluation device
111: communication department
112: control unit
113: memory
200: user terminal
300: external device
400: communication network
Claims (9)
피부의 등급과 대응되는 제2 특징 벡터가 표지되고, 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터를 포함하는 하나 이상의 트레이닝 피부 정보에 기초하여 상기 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계;
피부에 대한 복수의 피부 이미지 중 소정의 촬영 조건을 만족하는 적어도 하나의 평가 대상 이미지를 결정하는 평가 대상 이미지 결정단계;
상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 상기 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값, 상기 피부의 주름 정도에 대응되는 제2 속성값 및 상기 피부의 평탄도에 대응되는 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 속성값 결정 단계;
상기 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성하는 제1 특징 벡터 생성 단계; 및
상기 제1 특징 벡터 및 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 제2 특징 벡터 결정 단계;를 포함하고,
상기 피부 인식기는
복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트이고,
상기 속성값 결정 단계는
상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지 중 어느 하나의 평가 대상 이미지에서, 피부의 색상 평가를 위한 기준 영역을 설정하고, 상기 기준 영역의 색상에 기초하여 상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지로부터 상기 피부의 색상에 대응되는 제1 속성값을 결정하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 평가 대상 이미지 중 상기 피부를 상이한 각도에서 촬영한 이미지간의 상호 비교를 통하여, 상기 피부의 주름 정도에 대응되는 제2 속성값 및 상기 피부의 평탄도에 대응되는 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
In a method for the skin condition evaluation device to evaluate the condition of the skin based on the image analysis result and the learned skin recognizer,
Training the skin recognizer on the basis of one or more training skin information including a first feature vector corresponding to an attribute value of at least one attribute of the skin and labeled with a second feature vector corresponding to the skin level;
An evaluation target image determining step of determining at least one evaluation target image that satisfies a predetermined photographing condition among a plurality of skin images of the skin;
Determine at least one of a first attribute value corresponding to the color of the skin, a second attribute value corresponding to the degree of wrinkles of the skin, and a third attribute value corresponding to the flatness of the skin from the at least one evaluation target image Determining an attribute value;
A first feature vector generation step of generating a first feature vector based on at least one of the first, second, and third attribute values; And
A second feature vector determining step of determining a second feature vector corresponding to the grade of the skin based on the first feature vector and a skin recognizer; and
The skin recognizer
A data set expressing a correlation between a first feature vector corresponding to one or more attribute values of each of a plurality of skins and a second feature vector corresponding to a grade of each of the plurality of skins,
The step of determining the attribute value
In any one evaluation target image among the at least one evaluation target image, a reference area for skin color evaluation is set, and the color of the skin is matched from the at least one evaluation target image based on the color of the reference area. Determining a first attribute value to be used; And
At least one of a second attribute value corresponding to the degree of wrinkles of the skin and a third attribute value corresponding to the flatness of the skin through mutual comparison between images of the skin photographed from different angles among the at least one evaluation target image Determining one; comprising, a method for evaluating the condition of the skin based on the image analysis result and the learned skin recognizer.
상기 피부는 얼굴의 피부이고,
상기 제1 속성값을 결정하는 단계는
상기 하나 이상의 평가 대상 이미지 중 상기 얼굴의 정면 이미지를 포함하는 평가 대상 이미지에서, 상기 기준 영역의 색상인 기준 색상과 색상의 차이가 소정의 임계 차이 이상인 적어도 하나의 지점을 선별하는 단계; 및
상기 선별된 적어도 하나의 지점의 수량, 상기 선별된 적어도 하나의 지점의 상기 기준 색상과의 색상차이 정도 및 상기 선별된 적어도 하나의 지점간의 분산 정도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 속성값을 결정하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
The method of claim 1
The skin is the skin of the face,
The step of determining the first attribute value
Selecting at least one point in which a difference between a reference color, which is a color of the reference area, and a color of the reference region from among the at least one evaluation target image including a front image of the face is greater than or equal to a predetermined threshold difference; And
The first attribute value is determined based on at least one of the quantity of the selected at least one point, the degree of color difference between the selected at least one point and the reference color, and the degree of dispersion between the selected at least one point A method for evaluating a condition of the skin based on the image analysis result and the learned skin recognizer, including.
상기 제2 속성값 및 상기 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계는
제1 평가 대상 이미지에서 제1 굴곡 영역을 결정하고, 상기 제1 굴곡 영역의 굴곡 정도인 제1 굴곡도를 결정하는 단계;
상기 제1 평가 대상 이미지와 상이한 제2 평가 대상 이미지에서 상기 제1 굴곡 영역과 대응되는 영역의 굴곡 정도인 제2 굴곡도를 결정하는 단계; 및
상기 제1 굴곡도 및 상기 제2 굴곡도에 기초하여 상기 제2 속성값 및 상기 제3 속성값 중 적어도 하나를 결정하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
The method of claim 1
The step of determining at least one of the second attribute value and the third attribute value
Determining a first curved area in the first evaluation target image, and determining a first degree of curvature, which is a degree of curvature of the first curved area;
Determining a second degree of curvature, which is a degree of curvature of an area corresponding to the first curvature area in a second evaluation target image different from the first evaluation target image; And
Determining at least one of the second attribute value and the third attribute value based on the first degree of curvature and the second degree of curvature; including, based on the image analysis result and the learned skin recognizer, of the skin How to evaluate the condition.
상기 피부는 얼굴의 피부이고,
상기 소정의 촬영 조건은
이미지가 상기 얼굴의 정면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제1 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 좌측면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제2 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 우측면 이미지를 포함하는지 여부, 이미지가 소정의 제3 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 상면 이미지를 포함하는지 여부 및 이미지가 소정의 제4 각도에서 촬영된 상기 얼굴의 하면 이미지를 포함하는지 여부 중 적어도 하나를 포함하는, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
The method of claim 1
The skin is the skin of the face,
The predetermined shooting conditions are
Whether the image includes a front image of the face, whether the image includes a left side image of the face taken at a predetermined first angle, and the image includes a right side image of the face taken at a predetermined second angle An image comprising at least one of whether the image includes a top image of the face taken at a predetermined third angle, and whether the image includes a bottom image of the face taken at a predetermined fourth angle A method of evaluating the condition of the skin based on the results of the analysis and the learned skin recognizer.
상기 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법은
상기 제2 특징 벡터 결정 단계 이후에
상기 제2 특징 벡터에 기초하여 상기 피부의 등급을 결정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 피부의 등급은
상기 피부에 대한 관리 필요성에 따라
특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함하는, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
The method of claim 1
The method of evaluating the condition of the skin based on the image analysis result and the learned skin recognizer
After the step of determining the second feature vector
Determining a grade of the skin based on the second feature vector; further comprising,
The skin grade is
According to the need for the above skin care
The condition of the skin based on the results of image analysis and learned skin recognizers, including grade 0 requiring no special care, grade 1 requiring general care, grade 2 requiring professional care, and grade 3 urgently requiring treatment. How to rate it.
상기 제1 특징 벡터를 생성 단계는
상기 제1 속성값, 제2 속성값 및 제3 속성값 중 적어도 하나와 상기 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성하고,
상기 적어도 하나의 물리량은
상기 피부의 탄력도, 상기 피부의 수분 포함 정도, 상기 피부의 각질 두께 및 상기 피부에 칠해진 메이크업의 두께 중 적어도 하나인, 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법.
The method of claim 1
The step of generating the first feature vector
Generating a first feature vector based on at least one of the first attribute value, the second attribute value, and the third attribute value and at least one physical quantity of the skin,
The at least one physical quantity is
A method of evaluating a skin condition based on an image analysis result and a learned skin recognizer, which is at least one of the elasticity of the skin, the moisture content of the skin, the keratin thickness of the skin, and the thickness of the makeup applied to the skin.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170146695A KR102151710B1 (en) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method |
PCT/KR2017/015228 WO2019066149A1 (en) | 2017-09-27 | 2017-12-21 | Method and program for evaluating skin condition |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170146695A KR102151710B1 (en) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20190051256A KR20190051256A (en) | 2019-05-15 |
KR102151710B1 true KR102151710B1 (en) | 2020-09-04 |
Family
ID=66579787
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170146695A KR102151710B1 (en) | 2017-09-27 | 2017-11-06 | Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102151710B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102188612B1 (en) | 2020-08-31 | 2020-12-09 | 한국콜마주식회사 | Apparatus and method for measuring skin elasticity |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220158218A (en) | 2019-07-10 | 2022-11-30 | 루오웨이 지앙 | Systems and methods for processing images for skin analysis and visualizing skin analysis |
KR102389917B1 (en) * | 2020-01-31 | 2022-04-25 | 인하대학교 산학협력단 | System for derermining scabies based using artificial intelligence and thereof method |
KR102162683B1 (en) * | 2020-01-31 | 2020-10-07 | 주식회사 에프앤디파트너스 | Reading aid using atypical skin disease image data |
KR102165487B1 (en) * | 2020-01-31 | 2020-10-14 | 주식회사 에프앤디파트너스 | Skin disease discrimination system based on skin image |
WO2021235566A1 (en) * | 2020-05-19 | 2021-11-25 | 주식회사 룰루랩 | Multiple skin lesion detection system, multiple skin lesion detection method and computer-readable recording medium having program for implementing same recorded thereon |
US20220000417A1 (en) * | 2020-07-02 | 2022-01-06 | The Gillette Company Llc | Digital imaging systems and methods of analyzing pixel data of an image of a skin area of a user for determining skin laxity |
US11890764B2 (en) | 2020-07-02 | 2024-02-06 | The Gillette Company Llc | Digital imaging systems and methods of analyzing pixel data of an image of a user's body for determining a hair density value of a user's hair |
US11801610B2 (en) | 2020-07-02 | 2023-10-31 | The Gillette Company Llc | Digital imaging systems and methods of analyzing pixel data of an image of a user's body for determining a hair growth direction value of the user's hair |
KR102502026B1 (en) * | 2020-11-26 | 2023-02-21 | 주식회사 플리닉랩스 | Skin type analysis system using skin photography and method thereof |
KR102272468B1 (en) * | 2021-02-23 | 2021-07-05 | 주식회사 비컨 | Method and device for providing alopecia information |
KR20220158902A (en) * | 2021-05-24 | 2022-12-02 | 주식회사 비컨 | A method for selecting a scalp image for calculating auxiliary information for alopecia diagnosis and an device for performing the same |
KR102365783B1 (en) * | 2021-11-30 | 2022-02-21 | 주식회사 미모바이오 | Method and device for generating customized prescription data based on artificial intelligence |
KR20240046992A (en) | 2022-10-04 | 2024-04-12 | 김세용 | Method for providing diagnosis and treatment of skin dermatitis based on machine-learning |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040218810A1 (en) | 2003-04-29 | 2004-11-04 | Inforward, Inc. | Methods and systems for computer analysis of skin image |
WO2014208067A1 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Skin function evaluation device and skin evaluation method |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102473238B (en) * | 2009-08-20 | 2014-08-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | Method and system for image analysis |
KR101301821B1 (en) * | 2011-08-30 | 2013-08-29 | 한국 한의학 연구원 | Apparatus and method for detecting complexion, apparatus and method for determinig health using complexion, apparatus and method for generating health sort function |
KR102523871B1 (en) * | 2015-12-04 | 2023-04-20 | 엘지전자 주식회사 | Terminal for measuring skin and method for controlling the same |
KR20170096904A (en) * | 2016-02-17 | 2017-08-25 | 삼성전자주식회사 | Electronic device and method for providing content according to skin type of user |
-
2017
- 2017-11-06 KR KR1020170146695A patent/KR102151710B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040218810A1 (en) | 2003-04-29 | 2004-11-04 | Inforward, Inc. | Methods and systems for computer analysis of skin image |
WO2014208067A1 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Skin function evaluation device and skin evaluation method |
JP6345176B2 (en) | 2013-06-28 | 2018-06-20 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America | Skin sensory evaluation apparatus and skin evaluation method |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
김민수 외 1인, "얼굴 영상을 이용한 피부 수분도 추정 방법", 제18회 전자정보통신 학술대회, CEIC 2016.* |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102188612B1 (en) | 2020-08-31 | 2020-12-09 | 한국콜마주식회사 | Apparatus and method for measuring skin elasticity |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20190051256A (en) | 2019-05-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102151710B1 (en) | Method for evaluating condition of skin based on image analysis result and skin recognizer and program for executing the method | |
Dantcheva et al. | What else does your biometric data reveal? A survey on soft biometrics | |
KR102047237B1 (en) | Disease diagnosis method and system based on artificial intelligence analyzing image data | |
Laurentini et al. | Computer analysis of face beauty: A survey | |
Rowland et al. | Burn wound classification model using spatial frequency-domain imaging and machine learning | |
US7324668B2 (en) | Feature extraction in beauty analysis | |
CN109310196B (en) | Makeup assisting device and makeup assisting method | |
US20030063102A1 (en) | Body image enhancement | |
KR102316723B1 (en) | Body-tailored coordinator system using artificial intelligence | |
KR102180922B1 (en) | Distributed edge computing-based skin disease analyzing device comprising multi-modal sensor module | |
Cvetkoska et al. | Smart mirror E-health assistant—Posture analyze algorithm proposed model for upright posture | |
Andreu-Cabedo et al. | Mirror mirror on the wall… An intelligent multisensory mirror for well-being self-assessment | |
KR101949152B1 (en) | Method and Appartus for Skin Condition Diagnosis and System for Providing Makeup Information suitable Skin Condition Using the Same | |
JPWO2018029963A1 (en) | MAKE-UP SUPPORT DEVICE AND MAKE-UP SUPPORT METHOD | |
Hasan et al. | Pain level detection from facial image captured by smartphone | |
Barroso et al. | Periocular recognition: how much facial expressions affect performance? | |
JP2006081847A (en) | Skin analysis network system | |
KR102189865B1 (en) | Method for evaluating skin and program for executing the method | |
KR20190036401A (en) | Method for evaluating skin and program for executing the method | |
KR20190042493A (en) | Systems and methods for automatically generating face correction designs and application protocols for handling identifiable facial deviations | |
KR102495889B1 (en) | Method for detecting facial wrinkles using deep learning-based wrinkle detection model trained according to semi-automatic labeling and apparatus for the same | |
KR101943580B1 (en) | Method and computer program for evaluating skin condition based on image analysis | |
Hsu et al. | Extraction of visual facial features for health management | |
Saha et al. | Personalized Pain Study Platform using Evidence-Based Continuous Learning Tool | |
Xu et al. | Automatic Facial Complexion Classification Based on Mixture Model |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
N231 | Notification of change of applicant | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right |