CN105209870A - 用于指定和配制定制的外用制剂的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

用于确定定制的化妆品配方的系统和方法。在一种方法中，引导用户利用已知的照明和颜色特性捕捉皮肤区域的图像，并且图像被处理，以提供经校准的皮肤颜色信息。基于经校准的皮肤颜色信息为用户自动确定定制的化妆品配方。在另一种方法中，交互式地引导用户通过利用具有图像传感器的设备对一个或多个皮肤区域图像的捕捉。皮肤区域图像被处理，以提供经校准的皮肤颜色信息，该信息与基础事实数据集进行比较，以识别基础事实数据集中一组最接近的已知值。基于该比较为用户自动确定定制的化妆品配方。

Description

用于指定和配制定制的外用制剂的系统和方法
对相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年3月15日提交且标题为“SystemandMethodforSpecifyingandFormulatinganAestheticandProtectiveTopicalAgentOptimizedforaSpecificUse”的美国临时专利申请No.61/788,619的优先权和权益，并且要求于2013年8月15日提交且标题为“SystemandMethodforSpecifyingandFormulatinganAestheticandProtectiveTopicalAgentOptimizedforaSpecificUse”的美国临时专利申请No.61/866,245的优先权和权益，它们的全部内容通过引用被结合于此。
技术领域
本公开内容一般而言涉及图像分析和外用制剂配制，并且更具体而言涉及用于基于经颜色校准的皮肤图像确定定制的化妆品配方的系统和方法。
背景技术
涂抹霜或洗液形式的美观性和保护性化妆品外用制剂广泛地被用来保护不受UV辐射、提供保湿屏障、掩盖瑕疵和皮肤变色、减小或防止刺激，并且提供其它健康和美观好处。在所有可能的最好生活世界中，这些保护性外用制剂将由专家团队为具有具体需求的特定个人指定，并且为具体环境或用途指定。于是，外用制剂将以及时的方式配制并递送给个人。不幸的是，到目前为止，物流和成本限制了向给定用户提供这种具体的优化产品的实用性。
目前，存在几种方法来提供匹配特定需求的化妆品外用制剂。这些制剂可以基于来自皮肤学家的规格说明合成。它们可以在零售商店由有丰富知识的店员从一组成分组合。具有广泛的多种多样的属性的化妆品霜或洗液的系统或集合可以基于给定消费者的肤色、皮肤类型和具体需求来预先制造并选择。
这些外用制剂的定制制造和分销的一般解决方案的主要障碍是产品中特征的数量很多，并且需求变化性很大。以对给定需求和个人最优的粒度制造并库存每种配方在商业上是不可行的。于是，所需要的是利用例如高级图像分析技术基于个人具体需求的确定来提供有用的合成物、以及提供对该组需求最优的配方的方法。
捕捉具有中等镜面反射比以及主导的漫反射比的表面的反射谱的技术可以要求测量反射的颜色作为RGB三原色，或者要求利用通过处于已知距离的已知光源用探测器集成反射比的光学方法来测量表面的反射谱，其中探测器被设置为固定光圈、固定的集成光学器件、并且在固定的时间段进行测量。使用这些技术的设备是反射分光光度计和色度计。
一些移动设备具有色度计的许多特性。例如，它们具有带已知特性的光源、CCD探测器、处理器以及可以被用于集成的透镜系统。使用移动设备作为准确色度计的主要障碍是以下需求：(1)控制环境光；(2)设置到要采样的表面的距离；(3)控制用于样本测量的光圈；(4)控制用于样本测量的探测器灵敏度；(5)控制用于测量样本的时间；(6)控制用于测量样本的白平衡；及(7)控制用于测量样本的焦平面。
虽然在移动设备中使用的相机已经变成目前使用的最流行的手持式相机，但是它们缺乏手动设置光圈的能力，并且该最流行的设备不允许软件设置光圈、灵敏度或曝光时间。虽然移动设备的硬件和固件可以报告什么相机设置被用作嵌入在结果得到的数字图像文件中的数据，但是技术常常在固件中使用，以增强或改进图像并且调整白平衡。控制相机的固件已经被优化以产生质量快照，而不是对光和颜色进行可靠测量。
于是，进一步需要的是解决这些问题并且允许用户利用移动设备捕捉准确、可重复的颜色样本的系统和方法。
发明内容
给出了用于确定定制的化妆品配方并捕捉准确颜色信息的系统和方法。在一方面，确定定制的化妆品配方的方法包括引导用户利用已知的照明和颜色特性捕捉皮肤区域的图像；处理该图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；并且基于经校准的皮肤颜色信息自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。皮肤区域图像可以从具有图像传感器的设备接收，并且用户可以被交互式地引导通过利用设备图像传感器的对多个皮肤区域图像(诸如面部区域)的捕捉。
在一种实现中，用户被交互式地引导通过利用设备图像传感器的对标记的图像的捕捉，并且皮肤区域图像至少部分地基于捕捉到的标记图像被处理。设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机或者游戏控制台。皮肤区域图像可以包括识别设备和图像传感器中的至少一个的属性的嵌入式数据，并且皮肤区域图像可以至少部分地基于该嵌入式数据被处理。
在另一种实现中，自动地确定定制的化妆品配方包括匹配经校准的皮肤颜色信息与参照用户，该参照用户具有与其关联的之前确定的化妆品配方。定制的化妆品配方的自动确定可以至少部分地基于用户对化妆品成分过敏的指示。基于定制的化妆品配方的外用制剂可以被合成并递送给用户。用户可以被允许购买基于定制的化妆品配方合成的外用制剂。
在另一方面，用于确定定制的化妆品配方的系统包括至少一个计算机，其本身包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在存储器中的指令的处理单元。指令的执行将计算机配置为执行操作，操作包括：引导用户利用已知的照明和颜色特性捕捉皮肤区域的图像；处理该图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；并且基于经校准的皮肤颜色信息自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。皮肤区域图像可以从具有图像传感器的设备接收，并且操作还可以包括交互式地引导用户通过利用设备图像传感器的对多个皮肤区域图像(诸如面部区域)的捕捉。
在一种实现中，操作还包括交互式地引导用户通过利用设备图像传感器的对标记的图像的捕捉，并且皮肤区域图像至少部分地基于捕捉到的标记图像被处理。设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机或者游戏控制台。皮肤区域图像可以包括识别设备和图像传感器中的至少一个的属性的嵌入式数据，并且皮肤区域图像可以至少部分地基于该嵌入式数据被处理。
在另一种实现中，自动地确定定制的化妆品配方包括匹配经校准的皮肤颜色信息与参照用户，该参照用户具有与其关联的之前确定的化妆品配方。定制的化妆品配方的自动确定可以至少部分地基于用户对化妆品成分过敏的指示。操作还可以包括允许用户购买基于定制的化妆品配方合成的外用制剂。
在一方面，确定定制的化妆品配方的方法包括交互式地引导用户通过利用具有图像传感器的设备的对一个或多个图像的捕捉，每个图像包括用户的皮肤区域；处理皮肤区域图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；比较经校准的皮肤颜色信息与基础事实数据集，以识别基础事实数据集中的最接近的已知值集合；并且基于该比较自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。定制的化妆品配方包括以下中的至少一种：(i)基于经校准的皮肤颜色信息与最接近的已知值集合的相对接近性得出的独特合成物和(ii)现有化妆品产品。
在一种实现中，处理皮肤区域图像包括，对于皮肤区域图像中的至少一个：检测至少一个皮肤区域图像中的多个面部区域；基于肤色分割面部区域；并且基于肤色、阴影和镜面高光中的至少一个给每个面部区域分段分配颜色。
在另一种实现中，与皮肤区域图像中的至少一个关联的环境照明信息被接收，并且该至少一个皮肤区域图像至少部分地基于环境照明信息被处理。
在进一步实现中，该方法还包括交互式地引导用户通过利用设备图像传感器的对标记的图像的捕捉，并且皮肤区域图像至少部分地基于标记图像被处理。设备图像传感器的当前设置可以基于标记图像的成功捕捉来存储。设备图像传感器设置可以包括曝光、对焦和/或白平衡。皮肤区域图像可以基于存储的图像传感器设置被处理。处理皮肤区域图像可以包括补偿未知的光源。
在还有另一种实现中，皮肤区域是手腕、前额、左脸颊、右脸颊和/或整个面部。该方法还可以包括允许用户购买现有的化妆品产品。设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和/或游戏控制台。
在另一方面，用于确定定制的化妆品配方的系统包括至少一个计算机，其本身包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在存储器中的指令的处理单元。指令的执行将计算机配置为执行操作，操作包括交互式地引导用户通过利用具有图像传感器的设备的对一个或多个图像的捕捉，每个图像包括用户的皮肤区域；处理皮肤区域图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；比较经校准的皮肤颜色信息与基础事实数据集，以识别基础事实数据集中的最接近的已知值集合；并且基于该比较自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。定制的化妆品配方包括以下中的至少一种：(i)基于经校准的皮肤颜色信息与最接近的已知值集合的相对接近性得出的独特合成物和(ii)现有化妆品产品。
在一种实现中，处理皮肤区域图像包括，对于皮肤区域图像中的至少一个：检测至少一个皮肤区域图像中的多个面部区域；基于肤色分割面部区域；并且基于肤色、阴影和镜面高光中的至少一个给每个面部区域分段分配颜色。
在另一种实现中，与皮肤区域图像中的至少一个关联的环境照明信息被接收，并且该至少一个皮肤区域图像至少部分地基于环境照明信息被处理。
在进一步实现中，操作还包括交互式地引导用户通过利用设备图像传感器的对标记的图像的捕捉，并且皮肤区域图像至少部分地基于标记图像被处理。设备图像传感器的当前设置可以基于标记图像的成功捕捉被存储。设备图像传感器设置可以包括曝光、对焦和/或白平衡。皮肤区域图像可以基于存储的图像传感器设置被处理。处理皮肤区域图像可以包括补偿未知的光源。
在还有另一种实现中，皮肤区域是手腕、前额、左脸颊、右脸颊和/或整个面部。操作还可以包括允许用户购买现有的化妆品产品。设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和/或游戏控制台。
在一方面，利用具有图像传感器的设备捕捉对象的准确颜色的方法包括利用具有已知尺寸的标记来校准设备的多个设置；测量对象的多个表面中的每一个的颜色；基于测量出的颜色确定对象的表面反射比；并且基于经校准的设置、测量出的表面颜色和对象的表面反射比确定对象的表面颜色变化。多个表面可以包括皮肤的区域，并且设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机或游戏控制台。标记可以具有已知的反射比。
在一种实现中，对设备校准包括指引用户将标记放在基本白场上。对设备校准可以包括基于捕捉到的该基本白场的图像，设置设备的光圈、灵敏度、曝光时间和白平衡中的至少一个。对设备校准还可以包括将与设备图像传感器关联的灯设置为已知的亮度。另外，对设备校准可以包括交互式地引导用户在离标记的表面的特定距离处定位设备图像传感器。而且，对设备校准可以包括一经在离标记的表面的特定的距离处定位设备图像传感器，就锁定设备的至少一个设置。设备的设置可以是自动曝光、自动对焦和/或自动白平衡。被锁定的设备设置可以在测量对象的每个表面的颜色时应用。
在另一种实现中，测量对象的表面的颜色包括指引用户将标记接近对象的表面放置。测量对象的表面的颜色还可以包括交互式地引导用户将设备图像传感器与对象相对于彼此定位，以匹配校准目标。交互式引导可以包括语音指引。测量对象的表面的颜色还可以包括一经在离标记的特定的距离处定位设备图像传感器，就捕捉对象的表面的颜色。
在进一步实现中，确定对象的表面反射比包括将捕捉到的颜色变换成对象的表面反射比。
在另一方面，用于捕捉对象的准确颜色的系统包括至少一个计算机，其本身包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在存储器中的指令的处理单元。指令的执行将计算机配置为执行操作，操作包括利用具有已知尺寸的标记来校准设备(其可以具有图像传感器)的多个设置；测量对象的多个表面中的每一个的颜色；基于测量出的颜色确定对象的表面反射比；并且基于经校准的设置、测量出的表面颜色和对象的表面反射比确定对象的表面颜色变化。多个表面可以包括皮肤的区域，并且设备可以是移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机或游戏控制台。标记可以具有已知的反射比。
在一种实现中，对设备校准包括指引用户将标记放在基本白场上。对设备校准可以包括基于捕捉到的该基本白场的图像，设置设备的光圈、灵敏度、曝光时间和白平衡中的至少一个。对设备校准还可以包括将与设备图像传感器关联的灯设置到已知的亮度。另外，对设备校准可以包括交互式地引导用户在离标记的表面的特定的距离处定位设备图像传感器。而且，对设备校准可以包括一经在离标记的表面的特定的距离处定位设备图像传感器，就锁定设备的至少一个设置。设备的设置可以是自动曝光、自动对焦和/或自动白平衡。被锁定的设备设置可以在测量对象的每个表面的颜色时应用。
在另一种实现中，测量对象的表面的颜色包括指引用户将标记接近对象的表面放置。测量对象的表面的颜色还可以包括交互式地引导用户将设备图像传感器与对象相对于彼此定位，以匹配校准目标。交互式引导可以包括语音指引。测量对象的表面的颜色还可以包括一经在离标记的特定的距离处定位设备图像传感器，就捕捉对象的表面的颜色。
在进一步实现中，确定对象的表面反射比包括将捕捉到的颜色变换成对象的表面反射比。
根据以下附图、具体描述和权利要求，本发明的其它方面和优点将变得明晰，所有这些附图、具体描述和权利要求都仅仅作为例子说明本发明的原理。
附图说明
本发明的更完整理解及其许多附带优点将很容易获得，因为通过在结合附图考虑时参考以下具体描述，这些将变得更好理解。在附图中，相同的标号一般而言贯穿不同的视图指相同的部分。另外，附图不一定是按比例的，相反，重点一般放在说明本发明的原理上。
图1是根据本发明的实现的用于向用户提供优化的外用制剂的示例方法的流程图。
图2是根据本发明的实现的用于向用户提供优化的外用制剂的示例系统的高级体系架构图。
图3A-3D是根据本发明的实现的用于利用具有图像传感器的设备捕捉皮肤颜色的示例方法的流程图。
图4A-4E是根据本发明的实现的用于分析包含面部区域的图像的示例方法的流程图。
具体实施方式
本文所描述的是用于利用例如应用到照片的图像分析技术来指定和配制对特定个体的特性被优化的外用制剂的系统和方法的各种实现，其中照片是利用移动电话、平板电脑、网络摄像头、数码相机、游戏控制台、电视机、智能眼镜以及其它具有图像传感器的消费者或专业设备拍摄的。
优化的美观保护性外用制剂
在一种实现中，提供了生成用于定制的外用制剂的规格说明的系统，其中定制的外用制剂在本文被称为“优化的美观保护性外用制剂”，缩写为“OAPTA”。OAPTA是为了具体个体客户的需求和特性而配制的，其中个体客户在本文被称为“用户”。OAPTA可以包括一组可能的成分。这个组可以足够大，以满足给定用户的大部分需求。在一些情况下，只有少量成分在用于用户的OAPTA的具体配方中被使用。OAPTA的成分(OAPTA成分集合)可以包括但不限于：
1.外用基本成分、水、乳剂、凝胶、胶质。
2.保湿制剂。
3.紫外线(UV)过滤制剂。
4.不透明(隐藏)制剂。
5.颜色控制制剂。
6.反射比(光泽、无光泽、乳光)控制制剂。
7.抗发炎制剂(例如，芦荟，等等)。
8.保护性制剂(例如，维他命E，等等)。
OAPTA服务
参考图1，在一种实现中，OAPTA利用以下高级别步骤提供给用户。为了简洁和清晰，向用户提供OAPTA的所有步骤的聚合将在本文被称为“服务”。在步骤102，利用例如提供对本系统的访问的用户名和密码来识别用户。在用户之前未使用该系统的情况下，用户可以前去注册，以设置新帐号(步骤104)。于是，用户的细节(例如，名字、地址等)可以存储在用户数据库150中。一旦用户被系统识别出(例如，登录)，数据就可以被收集(步骤106)，以确定用户的需求(例如，允许用户指示期望的化妆品、允许用户指定任何过敏、捕捉皮肤图像，等等)。数据收集步骤可以利用专业服务(诸如亲身专业咨询)来执行(步骤108)，或者另选地，可以由用户自己通过利用消费者设备(例如，移动电话、平板电脑或其它设备)上的应用拍摄照片来执行(步骤110)，接着，消费者设备上的应用将自动验证照片的颜色准确度、质量和其它属性(步骤112)。由专业服务和/或设备应用捕捉的信息可以存储在用户数据库150中，供随后参照和重用。
在数据收集之后(或者参考之前收集的数据)，步骤114提供OAPTA规格说明，其中OAPTA的成分利用诸如以上所描述的那些成分被指定。在步骤116，基于OAPTA规格说明，生成配制和/或制造OAPTA的指令。如果用户在利用应用生成OAPTA，则该应用可以显示要创建的定制的产品(步骤118)，并且允许用户将产品放在购物车中(步骤120)并购买它(步骤122)。接着，所生成的配制指令可以被用来合成OAPTA或者选择匹配该配方的预制OAPTA(步骤124)。接着，OAPTA可以被递送给用户(步骤126)，并且可以可选地收集反馈，以确定是否满足用户的需求(步骤128)。
OAPTA系统
在一种实现中，向用户提供OAPTA的系统200由一组组件和服务构成。系统200可以包括共享OAPTA成分集合210，诸如以上所描述的那些，供系统200中的各种OAPTA服务使用。至少一个OAPTA参照服务220可以便于创建用于参照用途的集合的OAPTA以及组合OAPTA元数据230。OAPTA参照服务220以与OAPTA生产服务240相同的方式收集用户数据，并且可以收集附加的用户数据，以配制最优的OAPTA规格说明。
OAPTA元数据230是以允许从OAPTA生产服务240收集的用户数据映射到由OAPTA参照服务220生成的OAPTA规格说明的形式的从OAPTA参照服务220收集的用户数据的组合。至少一个OAPTA生产服务240利用由至少一个OAPTA参照服务220生成的OAPTA元数据230提供对OAPTA规格说明的创建。OAPTA系统反馈250提供来自至少一个OAPTA参照服务220和至少一个OAPTA生产服务240的OAPTA反馈的集合，以便修改或改变OAPTA成分集合210和/或修改OAPTA生产服务240的规格说明、配方和合成260。
共享的OAPTA成分集合
共享的OAPTA成分集合210可以如下所描述地指定；但是应当认识到，共享的OAPTA成分集合210可以以在本文所描述OAPTA系统中类似地起作用的各种合适的方式指定。由皮肤学家、美学家和化妆品配色师组成的组在本文被称为“OAPTA专家组”。在一种实现中，共享的OAPTA成分集合210由OAPTA专家组指定。共享的OAPTA成分集合210可以首先被指定为全集，接着被指定为指示可彼此一起使用的那些成分的连接的集合。例如，一组着色剂可以被指定为只可与特定的外用基本成分一起使用，或者一起工作以提供更不透明性的一组成分可以被指示为在一起使用时最有效。类似地，对具有某些过敏的用户最好的那些项的组可以被识别并标记。
成分的这种初始映射提供了用于OAPTA生产服务240的规格说明方法的数据，并且将在本文被称为“规格说明提示”。在一种实现中，规格说明提示表示为无向图，它被转换成一组最小生成树。应当认识到，遍历最小生成树来发现哪些成分可以一起使用比评估无向图更快。在这种转换之后，共享的OAPTA成分集合210中的单个项可以被组成规格说明提示的多个生成树参照。在初始创建之后，规格说明提示可以被OAPTA系统反馈250更新或发现，以及被OAPTA专家组修改。
OAPTA参照服务
OAPTA参照服务220可以在指定共享的OAPTA成分集合210之后构造。OAPTA参照服务220产生构造OAPTA生产服务240所需的OAPTA元数据230。在一种实现中，OAPTA参照服务220被配置为专业服务。在另一种实现中，OAPTA参照服务220被配置为在线业务和零售商店。OAPTA参照服务220作为专业服务的实现在以下描述中被用作例子。
参照用户身份
作为专业服务，OAPTA参照服务220可以使用最好的实践来管理用户身份。除此之外，它还可以实现私有策略和信息使用策略，该策略允许参照服务220以匿名和不识别用户的形式收集并存储用户数据，并且可以被用来建立OAPTA元数据230。基于一些考虑，可以对要被OAPTA系统200使用的数据做一些协定，使得系统200的生产部件的用户可以识别具有类似OAPTA产品需求的具体参照用户(诸如名人)。
参照用户数据集合
OAPTA参照服务220可以使用与OAPTA生产服务240相同的数据收集。此外，这种数据可以利用如由OAPTA专家组指定的收集方法来增强。
公共服务数据集合
在一种实现中，服务数据集合使用一组移动设备上的应用，这组移动设备具有类似的特征并且以具有类似的信息收集和媒体显示属性的方式被制造。移动应用可以使用户经过一系列步骤来收集数据。例如，应用可以问用户他或她是否具有特定需求或过敏。应用可以示出指示用户接下来执行什么步骤的视频，和/或可以使用移动游戏的上下文来获得并优化数据。移动设备可以被选择，并且应用可以被构造，以从每个集合提供一致的数据。一致的图像数据集合可以利用以下一种或多种方法来执行。
1.在一个例子中，使用具有已知特性的制造记号或标记(例如，新美元钞票的一部分、新二角五分硬币、或者被制造并发送到用户的标记)。移动设备应用可以指示用户单独拍摄标记的一部分的照片和/或挨着用户皮肤的标记。图像被发送到OAPTA系统，在那里，它可以基于所使用的标记被校准，并且从图像生成必要的数据。
2.在另一个例子中，参照颜色图投射到用户设备的屏幕上并且用户被指示在在镜子中拍摄照片，从而在同一帧中捕捉她的皮肤和参照颜色图。图像被发送到OAPTA系统，在那里，它可以基于所使用的标记被校准，并且从图像生成必要的数据。
3.在进一步的数据收集例子中，移动设备的内部闪光灯被用作光源，并且用户被指示以特定的方式拍摄她皮肤的图片。图像被发送到OAPTA系统，在那里，它基于来自设备的闪光灯和Exif数据(包括焦距)被校准，并且从图像生成必要的数据。
4.在另一个例子中，用来运送OAPTA产品的包装以如下方式被设计，即保持移动设备以提供光屏蔽并且定义离用户皮肤的特定距离。用户被指示以特定的方式拍摄她皮肤的图片。图像被发送到OAPTA数据收集系统，在那里，它基于来自设备的闪光灯和Exif数据(包括焦距)被校准，并且从图像生成必要的数据。
5.在还有另一个例子中，图像可以由移动设备上允许软件控制相机的应用来捕捉。在设备上运行的软件可以设置设备只使用存在于设备上的闪光灯或灯，和/或它还可以使用设备上的面部检测来确定拍摄图像的时间。图像可以在例如离用户面部的距离在已知距离之内和/或用户面部在中间并聚焦的时候被拍摄。在移动设备上运行的软件还可以使用实时视频捕捉来确定环境光的量(不使用闪光灯)并且可以使用语音或文字提示来交互式地向用户建议如何改变照明。在利用闪光灯拍摄数码照片之前关于在视频模式下检测到的环境照明的信息可以连同图像一起发送以供处理。此外，两个图像可以快速相继地拍摄，一个用环境光，一个用闪光灯。
现在将更详细地描述利用移动设备上的相机和灯来捕捉准确的皮肤颜色。应当认识到，虽然本技术主要是关于捕捉准确的皮肤颜色来描述的，但是其它应用也是可能的，尤其是在将使用色度计的条件下。图3A绘出了利用具有图像传感器的移动设备或其它设备捕捉皮肤颜色的过程的一种实现。在步骤310中，设备利用在白场或基本白场上的具有已知尺寸的标记被校准。在步骤330中，系统测量与标记相邻的对象表面(例如，皮肤区域)的颜色。在步骤350中，测量已知尺寸的对象的颜色，并且在步骤370中，系统基于在步骤330和/或步骤350中发现的亮度来测量对象表面的颜色变化。
现在参考图3B，更详细地示出了设备校准步骤310。在一些实现中，校准设备需要设置，在设置中具有已知尺寸和已知反射比的软件可检测对象(“标记”)被放在白场或基本白场上。这种设置可以被制造，并且可以是例如产品包装的一部分，或者包括在经包装的产品中，诸如皮肤护理产品。另选地，这种设置可以通过将常见对象或具有众所周知属性的对象(诸如硬币)放在具有已知属性的白场或基本白场(诸如两张复印/打印纸)上来创建。用于校准的距离可以被确定为离被测表面足够近，以减小环境光的影响。
在步骤312中，设备上的软件应用指引用户设置以放置或构造用于校准的设置。软件可以为设备上的相机设置特定的视频或图像捕捉模式，并且将与相机关联的灯设置为已知的亮度(步骤314)。设备上的软件可以交互式地示出场上的标记的所捕捉图像(步骤316)，并且可以检测标记并且为用户加亮或勾勒标记的位置(步骤318)。在一些实现中，标记的位置被偏移，使得软件使用白场来设置设备的光圈、灵敏度、曝光时间和白平衡。
在步骤320中，软件示出或加亮标记的期望尺寸和位置，该期望尺寸和位置将导致设备的相机位于特定距离处。这种尺寸和位置在本文被称为“校准目标”。软件可以交互式地指引用户匹配加亮的标记与校准目标(步骤322)。当用户定位设备以匹配标记与校准目标时，软件可以使设备锁定自动曝光、自动聚焦和自动白平衡(步骤324)。这种锁定有效地将光圈、灵敏度、快门速度、对焦和白平衡校准到离具有已知反射比的表面的预定距离。设置的白点(和其它数据)可以被记录并用来校准后续会话(步骤326)。
现在参考图3C，更详细地示出了相邻表面颜色测量步骤330。在一种实现中，测量对象的颜色使得设置(或者至少已知)从设备的相机到对象表面的距离成为必需。如果对象尺寸不固定，则这可以通过与要测量的表面相邻地放置与校准步骤中所使用的相同标记来进行。
在步骤332中，设备上的软件指引用户与要测量的表面相邻地或者在其上放置标记。在步骤334中，软件维护或重建来自校准步骤310的锁定设置。软件可以交互式地示出捕捉到的与对象相邻的标记的图像(步骤336)，包括示出被集成和测量的对象表面的区域(即，“样片”)的轮廓(步骤338)。在步骤340中，软件可以集成在样片中发现的颜色并且交互式地示出所发现的颜色。软件还可以检测标记并且交互式地为用户加亮或勾勒标记的位置(步骤342)。标记的位置可以被偏移，使得样片匹配被用来校准白点的捕捉图像的区域。
在步骤344中，软件交互式地指引用户匹配加亮的标记与校准目标。当用户定位设备以匹配标记与校准目标时，软件可以将样片的集成颜色记录为对象的原始颜色值(步骤346)。软件可以使用已知的技术来应用所发现的白平衡和所存储的关于设备特性的数据来将发现的对象的原始颜色值变换为对象的表面反射比(步骤348)。
现在参考图3D，更详细地示出了对象颜色测量步骤350。如果要测量的对象具有已知的尺寸、或者已知尺寸的特征，则这些特征的尺寸可以被用来确定设备的相机离要测量的对象的距离。例如，在测量皮肤颜色时，用户手腕的宽度、或者用户瞳孔之间的距离可以被用来检测设备的相机离用户皮肤的距离。
在步骤352中，设备上的软件指引用户将相机指向对象(例如，手腕、面部、脸颊、前额或其它皮肤区域)，并且将对象保持在适当位置以匹配显示器上的轮廓。在步骤354中，软件维持或重建来自校准步骤310的锁定设置。软件可以交互式地示出捕捉到的手腕或其它对象的图像，并且加亮找出的手腕宽度(步骤356)。软件还可以示出被集成和测量的对象表面的区域(即，样片)的轮廓(步骤358)。在步骤360中，软件可以集成在样片中发现的颜色并且交互式地向用户示出所发现的颜色。
软件可以检测标记并且交互式地为用户加亮或勾勒手腕的位置(步骤362)，并且还可以交互式地加亮或勾勒手腕的目标位置，用于匹配校准距离(步骤364)。软件还可以交互式地指引用户匹配加亮的标记与校准目标(步骤366)。当用户定位设备以匹配手腕与手腕的目标时，软件可以将样片的集成颜色记录为手腕的原始颜色值(步骤368)。在步骤370中，软件可以使用已知的技术应用所发现的白平衡和所存储的关于设备特性的数据来将找出的对象的原始颜色值变换为对象的表面反射比。
现在回头去参考图3A中的步骤370，当对象的整体反射比已知、设备已经校准并且对象的一部分的颜色已知时，对象的表面颜色变化可以被测量。例如，如果人的内手腕和外手腕的颜色已知，并且人的前额的颜色利用内瞳距(intrapupillarydistance)被测量出，则肤色的变化可以通过定位设备使得集成的反射比匹配已知的值来测量。
面部区域检测
在一种实现中，本系统对包含用户面部或者用户面部一部分的图像执行处理，作为配制用于该用户的定制的外用制剂的一部分。如图4A中所示，面部区域检测在图像上执行(步骤400)，并且提供经校准的颜色和反射比信息(步骤420)。颜色分割(步骤440)、面部区域颜色分配(步骤460)和最后的面部区域颜色校准(步骤480)也可以执行，如下面进一步描述的。
在一些实现中，一旦图像被OAPTA数据收集服务接收，它就被处理，以提供经校准的颜色和反射比信息。为了辅助校准过程，可以使用面部区域检测过程(步骤400)。例如，存在开源和其它技术来检测数码照片中面部、眼睛、嘴巴和鼻子的位置。为了参考，Haar级联分类器可以与为检测面部特征而构建的训练集合一起使用。一种可以被用来提供这种功能的软件包和关联的训练集合在OpenCV(opencv.org)找到。
利用由诸如以上所描述那些的合适过程确定的面部特征的位置，现有的开源和其它技术可以被用来检测数码照片中离散面部特征的位置。为了参考，可以使用利用大训练集合开发的活动形状模型。一种可以被用来证明这种功能的软件包和关联的数据是stasm库。
接着，以上确定的离散的面部特征点可以组合到一组多边形区域中。在一种实现中，面部包括77个识别出的特征点，但是特征点和区域的任何合适数量都可以被使用。识别出的区域可以包括但不限于：
·面部(包括所有区域)
·前额
·右脸颊
·左脸颊
·鼻子
·鼻梁
·嘴巴(包括双唇)
·下巴
·右眉毛
·左眉毛
·右眼
·左眼
·上嘴唇
·下嘴唇
颜色校准
图4B更详细地绘出了步骤420，即，利用捕捉到的图像提供经校准的颜色和反射比信息的方法的一种实现。在步骤422中，图像被校准，并且如果使用标记的话，则标记被识别和遮蔽。图像被转换到YUV颜色空间(步骤424)并且建立UV图像成分的2D柱状图(步骤426)。在接下来的步骤428中，2D分割对UV柱状图执行，以找出代表高光、体色和专色(spotcolor)的一组颜色。建立Y图像成分的亮度柱状图(步骤430)，并且对该亮度柱状图执行1D分割，以找出代表体色的反射比、高光反射的振幅(光泽度)和阴影亮度的亮度集合(步骤432)。接着，在步骤434中，利用组合的UV和亮度集合建立经校准的n维向量。这个向量在下文中被称为“nColorVector”。应当指出的是，nColorVector可以包含代表皮肤光泽度和颜色变化(斑点)的数据。
在另一种实现中，数码照片可以至少部分地基于嵌在数码照片中的数据(诸如在JPEG压缩中发现的IFD标志或可交换图像文件格式(Exif)数据)来校准。被用来拍摄照片的设备的特性可以被用来预先校准颜色。从相机到用户面部的距离可以由通过面部特征检测(诸如本文所描述的)发现的两眼之间的距离来确定。嵌在数码照片中的拍摄(shot)数据(诸如亮度、闪光灯特性等)可以与离相机的距离结合，以调整图像的亮度。另外，由驻留在设备上的软件在拍摄时发送的附加数据(诸如环境照明信息或环境照明图像)可以被用来对环境照明进行颜色校正。
颜色分割
在一些实现中，作为数码照片处理的一部分来执行颜色分割。用于执行颜色分割(步骤440)的方法的一种实现在图4C中示出。在步骤442中，数码照片被重新采样到匹配用于识别肤色所需的分辨率的较小尺寸。尺寸可以由关键面部区域的维度确定；例如，该尺寸可以作为newSampleHeight＝(Image.height*128)/sqrt(以像素为单位的面部区域的面积)来计算。这个重新采样的照片在下文中被称为“分割图像”。
分割图像可以利用例如3×3矩阵变换被转换到颜色空间，该变换将皮肤颜色从RGB表示变换为肤色主成分表示(步骤444)。这种肤色主成分空间在本文中将被称为“STPCA”。这种变换可以通过对来自由各个用户利用匹配的设备(例如，特定的移动电话)拍摄的数码照片的肤色的RGB颜色的大阵列执行主成分分析来找出。这种图像将被称为“PCA分割图像”。主成分分析是减小一组向量的维度的众所周知的方法。
PCA分割图像的主成分通道(通道0)是通过应用附加的滤波(诸如带通滤波器)(步骤446)为分割准备的。在步骤448中，分割可以通过利用众所周知的技术(诸如Watershed变换)来执行。结果产生的图像在本文被称为“分割标签图像”。接着，每个分割标签图像区域内的PCA分割图像通道0的最亮像素可以被用来将STPCA值分配给每个分割标签区域(步骤450)。
面部区域颜色分配
现在参考图4D，给定面部区域的描绘，用于为区域确定肤色(步骤460)的一种实现如下。在步骤462中，为面部区域生成区域掩模(mask)，例如通过将该区域绘制为黑色背景上的白色多边形。通过上述颜色分割过程产生的分割标签图像被区域掩模遮蔽，以产生“面部区域标签图像”(步骤464)。接着，在步骤466中，面部区域标签图像中的分割标签区域按区域并且通过最大化标签区域的分配STPCA值与代表阴影和镜面高光的STPCA值的距离来分级。接着，用于具有最佳等级的分割标签区域的STPCA值被指定为“面部区域颜色”(步骤468)。
最后的面部区域颜色校准和附加数据
最后的面部区域颜色校准(步骤480)可以利用以下步骤执行，如图4E中所示。在步骤482中，用于眼睛的面部区域颜色被确定和分配，并且特别地，用于眼睛巩膜的灰度级被确定。在步骤484中，眼睛区域中镜面反射的分割可以被用来确定闪光灯是否发光以及是否存在其它点光源(见以下进一步的描述)。对于每个面部区域检测镜面反射子区域，并且基于每个面部区域相对于整个区域尺寸的尺寸来为每个面部区域确定“光泽度”值(步骤486)。用于眼睛的光泽度度量也可以被用来校准其它区域。
STPCA值、灰度级和光泽度值的最后变换可以直接变换成用于化妆品产品(而不是中间形式)制造的材料特性(步骤488)。另外，STPCA到RGB或LAB颜色空间的变换可以被执行用于对用户的可视化。这些可以利用原始PCA矩阵的通过灰度级和光泽度值被调整的修改版本执行。
如以上所提到的，面部区域颜色校准可以涉及基于眼睛区域中镜面反射的评估来确定照明源(除了诸如相机闪光灯的已知源之外)的存在和颜色。在一种实现中，这个过程包括以下步骤：
1.从数码照片减去红色通道。
2.对高频中的相对少量的像素(例如，大约两个像素)以及低频中的较高数量像素(例如，大约五或六个像素)采用带通滤波器，以去除细节。
3.对结果执行柱状图并且在柱状图所具有的像素群体的第百分之九十九处取得阈值，由此确定所有最亮的点。
4.扩大最亮的点大约二十个像素，以创建点的掩模。
5.以高频的大约十个像素和低频的大约二十个像素对结果图像应用另一带通滤波器，从而产生具有更宽特征的图像，包括抽出(pullout)眼睛的虹膜。
6.扩大眼睛的黑暗部分大约十个像素，从而产生虹膜的反转或者眼睛的黑暗部分与所发现的加亮的交集。
7.利用初始输入阈值化眼睛内的亮点(即，光的反射)。
8.使用结果产生的点来遮蔽输入图像的原始颜色并且确定是否存在之前未知的光源。
9.减去任何发现的未知光源并且颜色校准。
特定于参照服务的用户数据收集
公共服务数据收集可以通过辅助OAPTA专家组制定参照OAPTA规格说明的附加数据收集来增强。在一种实现中，这种数据包括以下一个或多个：
1.可见、IR和UV颜色光谱数据。
2.双向反射比数据。
3.特定面部皮肤地点的显微照片。
4.利用Raman分光光度计、质谱分光光度计或其它仪器对表面皮肤油或残留物的分析。
5.通过会面由公共服务数据收集提供的增强数据。
参照OAPTA规格说明
OAPTA专家组可以基于参照用户数据收集指定要在制作用于用户的定制OAPTA中使用的成分和量。规格说明和参照用户数据可以被编译，以创建OAPTA元数据230中的条目。
参照OAPTA配方
OAPTA专家组可以提供指定被用来组合成分以制作OAPTA产品的次序和方法的一组指令。这组指令可以被添加到OAPTA元数据230中的当前条目。
参照OAPTA合成
在一种实现中，OAPTA产品是基于OAPTA配方260手动合成的。在另一种实现中，配制指令和共享OAPTA成分集合210的审查被用来建立将基于配制指令自动合成OAPTA产品的设备。
参照OAPTA递送
在一种实现中，OAPTA产品在同一场所合成之后并且在用户使用系统期间现场交给用户。在另一种实现中，OAPTA产品在另一场所合成并运送给用户。
参照OAPTA收集
在一种实现中，收集是通过经由专业服务开账单来实现的。在另一种实现中，支付信息是作为公共服务数据收集的一部分来收集的，并且付款是在OAPTA递送时收集的。
参照OAPTA反馈
在一种实现中，用户反馈是通过在OAPTA产品被递送和测试之后的会面来收集的。在另一种实现中，反馈信息是通过用于公共服务数据收集的移动应用收集的。
OAPTA元数据
在一种实现中，OAPTA元数据230包括以下数据字段中的一个或多个：
1.CommonServiceData
a.用户ID
b.地理区域
c.性别
d.生日
e.日期
f.CombinedVector
i.紫外线辐射曝光
ii.过敏向量
iii.nColor向量
2.特定于参照的数据
a.皮肤颜色频谱
b.双向反射比数据
c.特殊面部皮肤地点的显微照片
d.皮肤表面油指数
3.参照规格说明
4.参照配制指令
5.用于在规格说明提示中发现的生成树的标记。
CombinedVector可以被看作n空间中的点。每个成分的量值被规格化到其意义系统范围。
在一些实现中，参照数据可以包括一个或多个基础事实数据集，该数据集包括关于例如皮肤颜色、反射比、过敏和/或本文引用的其它数据的定义值，对于这些可以准确地配制已知的OAPTA。换句话说，对于基础事实数据集中具体的值集合，可以有为那些值优化的预定义的外用制剂。预定义的外用制剂也可以与现有的产品(诸如竞争者的商业供给)类似或相同。因此，用于为用户确定最优OAPTA的一个过程可以是确定用户被捕捉的皮肤数据与基础事实数据集值的相对接近性，并且选择接近性最接近的数据集值。于是，对应于那些最接近的值的OAPTA或现有产品可以是为用户选择的独特合成物。
OAPTA生产服务
OAPTA生产服务240可以在足够数量的记录已被收集到OAPTA元数据230中并且参照服务OAPTA合成装置已经自动化之后被构造。
生产用户身份
当用户购买移动应用并且第一次启动该应用时，OAPTA生产服务240创建并开始管理用户身份。该服务创建数据存储来保持用户数据，并且基于用户身份提供数据的检索。用户身份还可以包含运送和开账单信息。
生产用户数据收集
OAPTA生产服务240可以使用之前对于OAPTA参照服务220描述的公共服务数据收集。用于给定会话的用户的公共服务数据与生产用户身份一起存储。
生产OAPTA规格说明和配方
OAPTA生产服务240使用由OAPTA参照服务220生成的OAPTA元数据230来合成规格说明。例如，基于如上面所描述的被收集和处理的面部图像数据，特定用户的脸色可以匹配到现有的参照脸色，对于该参照脸色已经定义了化妆品配方(例如，基于实际参照用户、基础事实数据集等)。用户特有的属性(诸如过敏)可以在确定特定配方是否将与用户兼容时被考虑。系统得出的新配方可以作为参照被保存，供将来使用。
在一种实现中，为了处理和订购OAPTA产品，系统获得链接到用户的生产用户身份的用户的当前公共服务数据，并且确定与OAPTA元数据230中的公共服务数据组合向量的最接近匹配。如果组合向量与最接近匹配之间的距离太远，则用户可以被询问他或她是否愿意被提升为参照用户并且结束当前订单。
接着，系统可以定位通过第一匹配的生成树标记而过滤的下一个最接近的匹配，并且可以使用几何代数或奇异值分解来找出描述超平面的第三经过滤的匹配点。如果组合向量与超平面的表面之间的距离太大，则用户可以被询问他或她是否愿意被提升为参照用户并且结束当前订单。对于每个找出的参照点，确定混和值，并且通过添加用于最接近匹配的每种公共成分的混合来建立规格说明。最后，来自最接近的匹配的OAPTA元数据的配方被选作适合用户的配方。
生产OAPTA合成
系统可以使用由本文所描述的OAPTA参照服务220的实现指定的自动合成方法。在一种实现中，这是共享的资源。在另一种实现中，存在具有类似自动化装备的多个场所，并且选择最接近用户的地理位置的场所。
OAPTA产品可以在用户前进通过本文所描述的允许确定定制的配方的步骤之后按需合成。此外或者另选地，OAPTA产品可以事先合成(例如，最常见的配方可以被合成并库存)，以提供从配制到递送的更快周转时间。在一些实现中，由系统确定的配方被映射到来自其它供应商和品牌的现有产品。例如，基于其它产品的配方、成分、颜色和/或其它已知属性，系统可以比较用户的配方与其它产品并且确定最相似或者满足相似性阈值(例如，75％、80％、90％等)的那些。作为一个例子，系统可以确定用户的基础与Armani基础88％匹配并且与L'Oreal基础82％匹配。系统还可以向用户显示其它匹配的产品并且允许用户作为对用户定制的配方的附加或另选来购买它们。
生产OAPTA递送、收集和反馈
OAPTA产品可以从OAPTA产品可被合成和/或存储的自动化合成场所、仓库、零售企业或其它场所运送到用户。用户可以在运货时利用系统可用的生产用户身份信息被开账单。在一种实现中，用户能够利用服务于公共服务数据收集的移动应用提供反馈和其它数据。
OAPTA系统反馈
在一种实现中，OAPTA系统200被配置为便于生产OAPTA反馈250的审查，并且比较任何关键的反馈与OAPTA元数据230公共服务数据组合向量空间中的间隙。如果空间太稀疏，则系统200可以调整离解决方案的可允许的最大距离，并且将生产用户升级为参照用户，以填充模型中的间隙。
OAPTA系统200的实现可以使用适当的硬件或软件；例如，OAPTA系统200可以在能够运行操作系统的系统上执行，其中操作系统诸如Microsoft操作系统、AppleOS操作系统、Apple平台、GoogleAndroidTM平台、操作系统及操作系统的其它变体，等等。
所述描功能的一些或全部可以在用户设备上以软件和/或硬件实现。用户设备可以包括但不限于作为可以执行本文所描述功能的通用计算机或专用硬件设备操作的智能电话、智能手表、智能眼镜、平板电脑、便携式电脑、电视机、游戏设备、音乐播放器、移动电话、膝上型电脑、掌上型电脑、智能或哑终端、网络计算机、个人数字助理、无线设备、信息装置、工作站、微型计算机、大型机计算机或其它计算设备。例如，软件可以在形式为计算机的通用计算设备上实现，其中计算机包括处理单元、系统存储器以及将包括系统存储器在内的各种系统部件耦合到处理单元的系统总线。
此外或者另选地，所描述功能的一些或全部可以远程地在云中或者经由软件即服务来执行。例如，匹配功能可以在一个或多个远程服务器或如上面所描述的与用户设备通信的其它设备上执行。远程功能可以在具有足够存储器、数据存储和处理能力并且运行服务器类操作系统(例如，和 操作系统系列)的服务器类计算机上执行。
系统可以包括存储在存储器中并且在处理器上执行的多个软件处理模块。作为说明，程序模块可以是一种或多种合适的编程语言的形式，编程语言被转换为机器语言或对象代码，以允许一个或多个处理器执行指令。软件可以是独立应用的形式，以合适的编程语言或框架实现。
本文所描述的技术的方法步骤可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器执行，以通过对输入数据操作并生成输出来执行功能。方法步骤还可以由专用逻辑电路执行，或者装置可以实现为专用逻辑电路，其中专用逻辑电路例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。模块可以指实现该功能的计算机程序和/或处理器/特殊电路的部分。
作为例子，适于计算机程序执行的处理器既包括通用微处理器又包括专用微处理器。一般而言，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或者这二者接收指令和数据。计算机的基本元素是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。适于体现计算机程序指令和数据的信息载体包括所有形式的非易失性存储器，作为例子包括半导体存储器设备，例如EPROM、EEPROM和闪速存储器设备；磁盘，例如内部硬盘或可拆卸盘；磁-光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。一个或多个存储器可以存储媒体资产(例如，音频、视频、图形、接口元素和/或其它媒体文件)、配置文件和/或指令，当指令被处理器执行时，构成本文所描述的模块、引擎和其它部件并且执行与这些部件关联的功能。处理器和存储器可以由专用逻辑电路补充或者结合在专用逻辑电路中。
在各种实现中，用户设备包括便于本文所描述的功能的执行的web浏览器、本地应用或这二者。web浏览器允许设备通过网页请求来请求网页或其它可下载程序、小程序(applet)或文档(例如，从(一个或多个)服务器)。网页的一个例子是包括计算机可执行或可解释的信息、图形、声音、文字和/或视频(这些可以被显示、执行、播放、处理、流化和/或存储，并且可以包含到其它网页的链接或指针)的数据文件。在一种实现中，设备的用户手动地请求来自服务器的网页。另选地，设备自动地通过web浏览器做出请求。商用web浏览器软件的例子包括Internet 和
在一些实现中，用户设备包括客户端软件。客户端软件向设备提供用于提供本文所描述特征的实现和执行的功能。客户端软件可以以各种形式实现，例如，它可以是本地应用、网页、窗口小部件和/或被下载到设备并结合web浏览器运行的Java、JavaScript、.Net、Silverlight、Flash和/或其它小程序或插件的形式。客户端软件和web浏览器可以是单个客户端-服务器接口的一部分；例如，客户端软件可以被实现为web浏览器或另一框架或操作系统的插件。其它合适的客户端软件体系架构(包括但不限于窗口小部件框架和小程序技术)也可以与客户端软件一起采用。
通信网络可以将设备与一个或多个服务器连接和/或彼此连接。例如，通信可以经诸如像标准电话线、LAN或WAN链路(例如，T1、T3、56kb、X.25)、宽带连接(ISDN、帧中继、ATM)、无线链路(802.11(Wi-Fi)、Bluetooth、GSM、CDMA等)的介质发生。其它通信介质是可能的。网络可以携带TCP/IP协议通信和通过web浏览器所作的HTTP/HTTPS请求，并且客户端与服务器之间的连接可以经这种TCP/IP网络传送。其它通信协议是可能的。
系统还可以在分布式计算环境中实践，其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远程计算机存储介质中。依赖于设备的能力和所需数据处理能力的量，除本文所描述之外的其它类型的系统硬件和软件也可以被使用。系统还可以在执行诸如以上提到的那些虚拟化操作系统并且在具有诸如本文所描述那些硬件的一个或多个计算机上操作的一个或多个虚拟机上实现。
在一些情况下，关系或其它结构化数据库可以提供这种功能，例如，作为存储要处理的数据的数据库管理系统。数据库的例子包括由位于加州RedwoodShores的ORACLE公司提供的MySQL数据库服务器或者ORACLE数据库服务器、由位于加州Berkeley的PostgreSQLGlobalDevelopmentGroup提供的PostgreSQL数据库服务器、或者由IBM提供的DB2数据库服务器。
还应当指出的是，系统和方法的实现可以作为体现在一个或多个制造品上或其中的一个或多个计算机可读程序提供。程序指令可以在人工生成的传播信号(例如机器生成的电、光或电磁信号)上编码，该信号的生成是为了编码信息，以便传输到合适的接收器装置，用于被数据处理装置执行。计算机存储介质可以是计算机可读存储设备、计算机可读存储基质、随机或串行存取存储器阵列或设备、或者它们中的一个或多个的组合，或者计算机存储介质可以包括在以上各项中。而且，虽然计算机存储介质不是传播信号，但是计算机存储介质可以是在人工生成的传播信号中编码的计算机程序指令的源或目的地。计算机存储介质还可以是一个或多个单独的物理部件或介质(例如，多个CD、盘或者其它存储设备)，或者计算机存储介质可以包括在以上各项中。
以上描述了本发明的某些实现。但是，应当明确地指出，本发明不限于这些实现，而是对本文明确描述的内容的添加和修改也包括在本发明的范围之内。而且，应当理解，在不背离本发明的精神和范围的情况下，本文所描述的各种实现的特征不是相互排斥的并且可以以各种组合和排列存在，即使这种组合或排列没有在本文明确说明。实际上，在不背离本发明精神和范围的情况下，本文所描述内容的变化、修改和其它实现将是本领域普通技术人员可以想到的。照此，本发明不是只由前面的说明性描述来限定。

Claims (74)

1.一种确定定制的化妆品配方的方法，该方法包括：
引导用户以已知的照明和颜色特性捕捉皮肤区域的图像；
处理该图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；及
基于经校准的皮肤颜色信息自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。
2.如权利要求1所述的方法，其中皮肤区域图像是从包括图像传感器的设备接收的。
3.如权利要求2所述的方法，还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对多个皮肤区域图像的捕捉。
4.如权利要求2所述的方法，还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对标记的图像的捕捉，其中皮肤区域图像至少部分地基于捕捉到的标记图像被处理。
5.如权利要求2所述的方法，其中所述设备选自由以下各项构成的组：移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和游戏控制台。
6.如权利要求2所述的方法，其中皮肤区域图像包括标识设备和图像传感器中的至少一个的属性的嵌入式数据，并且进一步其中，皮肤区域图像至少部分地基于该嵌入式数据被处理。
7.如权利要求1所述的方法，其中自动地确定定制的化妆品配方包括匹配经校准的皮肤颜色信息与参照用户，该参照用户具有与其关联的之前确定的化妆品配方。
8.如权利要求1所述的方法，其中定制的化妆品配方的自动确定至少部分地基于用户的对化妆品成分过敏的指示。
9.如权利要求1所述的方法，还包括基于定制的化妆品配方合成外用制剂。
10.如权利要求9所述的方法，还包括将外用制剂递送给用户。
11.如权利要求1所述的方法，还包括允许用户购买基于定制的化妆品配方合成的外用制剂。
12.如权利要求1所述的方法，其中皮肤区域包括用户的面部区域。
13.一种用于确定定制的化妆品配方的系统，该系统包括：
至少一个计算机，包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在该存储器中的指令的处理单元，其中指令的执行将该计算机配置为执行包括以下的操作：
引导用户用已知的照明和颜色特性捕捉皮肤区域的图像；
处理该图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；及
基于经校准的皮肤颜色信息自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方。
14.如权利要求13所述的系统，其中皮肤区域图像是从包括图像传感器的设备接收的。
15.如权利要求14所述的系统，其中所述操作还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对多个皮肤区域图像的捕捉。
16.如权利要求14所述的系统，其中所述操作还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对标记的图像的捕捉，并且进一步其中，皮肤区域图像至少部分地基于捕捉到的标记图像被处理。
17.如权利要求14所述的系统，其中设备选自由以下各项构成的组：移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和游戏控制台。
18.如权利要求14所述的系统，其中皮肤区域图像包括识别设备和图像传感器中的至少一个的属性的嵌入式数据，并且进一步其中，皮肤区域图像至少部分地基于该嵌入式数据被处理。
19.如权利要求13所述的系统，其中自动地确定定制的化妆品配方包括匹配经校准的皮肤颜色信息与参照用户，该参照用户具有与其关联的之前确定的化妆品配方。
20.如权利要求13所述的系统，其中定制的化妆品配方的自动确定至少部分地基于用户对化妆品成分过敏的指示。
21.如权利要求13所述的系统，其中所述操作还包括允许用户购买基于定制的化妆品配方合成的外用制剂。
22.如权利要求13所述的系统，其中皮肤区域包括用户的面部区域。
23.一种用于确定定制的化妆品配方的方法，该方法包括：
交互式地引导用户通过使用具有图像传感器的设备对一个或多个图像的捕捉，每个图像包括用户的皮肤区域；
处理皮肤区域图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；
比较经校准的皮肤颜色信息与基础事实数据集，以识别基础事实数据集中的最接近的已知值集合；及
基于该比较自动地确定用于该用户的定制的化妆品配方，其中定制的化妆品配方包括以下中的至少一个：
(i)基于经校准的皮肤颜色信息与最接近的已知值集合的相对接近性得出的独特合成物；及
(ii)现有化妆品产品。
24.如权利要求23所述的方法，其中处理皮肤区域图像包括，对于皮肤区域图像中的至少一个皮肤区域图像：
检测所述至少一个皮肤区域图像中的多个面部区域；
基于肤色分割面部区域；及
基于肤色、阴影和镜面高光中的至少一个给每个面部区域分段分配颜色。
25.如权利要求23所述的方法，还包括接收与皮肤区域图像中的至少一个皮肤区域图像关联的环境照明信息，并且其中所述至少一个皮肤区域图像至少部分地基于环境照明信息被处理。
26.如权利要求23所述的方法，还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对标记的图像的捕捉，其中皮肤区域图像至少部分地基于标记图像被处理。
27.如权利要求26所述的方法，还包括基于标记图像的成功捕捉来存储设备图像传感器的当前设置。
28.如权利要求27所述的方法，其中设备图像传感器设置包括曝光、对焦和白平衡中的至少一个。
29.如权利要求27所述的方法，其中皮肤区域图像基于存储的图像传感器设置被处理。
30.如权利要求23所述的方法，其中处理皮肤区域图像包括补偿未知的光源。
31.如权利要求23所述的方法，其中皮肤区域选自由以下各项构成的组：手腕、前额、左脸颊、右脸颊和整个面部。
32.如权利要求23所述的方法，还包括允许用户购买现有的化妆品产品。
33.如权利要求23所述的方法，其中设备选自由以下各项构成的组：移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和游戏控制台。
34.一种用于确定定制的化妆品配方的系统，该系统包括：
至少一个计算机，包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在该存储器中的指令的处理单元，其中指令的执行将该计算机配置为执行操作，所述操作包括：
交互式地引导用户通过使用具有图像传感器的设备对一个或多个图像的捕捉，每个图像包括用户的皮肤区域；
处理皮肤区域图像，以提供经校准的皮肤颜色信息；
比较经校准的皮肤颜色信息与基础事实数据集，以识别基础事实数据集中的最接近的已知值集合；及
基于该比较自动地确定用于用户的定制的化妆品配方，其中定制的化妆品配方包括以下中的至少一个：
(i)基于经校准的皮肤颜色信息与最接近的已知值集合的相对接近性得出的独特合成物；及
(ii)现有化妆品产品。
35.如权利要求34所述的系统，其中处理皮肤区域图像包括，对于皮肤区域图像中的至少一个皮肤区域图像：
检测所述至少一个皮肤区域图像中的多个面部区域；
基于肤色分割面部区域；及
基于肤色、阴影和镜面高光中的至少一个给每个面部区域分段分配颜色。
36.如权利要求34所述的系统，其中所述操作还包括接收与皮肤区域图像中的至少一个皮肤区域图像关联的环境照明信息，并且进一步其中，所述至少一个皮肤区域图像至少部分地基于环境照明信息被处理。
37.如权利要求34所述的系统，其中所述操作还包括交互式地引导用户通过使用设备图像传感器对标记的图像的捕捉，其中皮肤区域图像至少部分地基于标记图像被处理。
38.如权利要求37所述的系统，其中所述操作还包括基于标记图像的成功捕捉来存储设备图像传感器的当前设置。
39.如权利要求38所述的系统，其中设备图像传感器设置包括曝光、对焦和白平衡中的至少一个。
40.如权利要求38所述的系统，其中皮肤区域图像基于存储的图像传感器设置被处理。
41.如权利要求34所述的系统，其中处理皮肤区域图像包括补偿未知的光源。
42.如权利要求34所述的系统，其中皮肤区域选自由以下各项构成的组：手腕、前额、左脸颊、右脸颊和整个面部。
43.如权利要求34所述的系统，其中所述操作还包括允许用户购买现有的化妆品产品。
44.如权利要求34所述的系统，其中设备选自由以下各项构成的组：移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和游戏控制台。
45.一种使用具有图像传感器的设备捕捉对象的准确颜色的方法，该方法包括：
利用具有已知尺寸的标记来校准设备的多个设置；
测量对象的多个表面中的每一个表面的颜色；
基于测量出的颜色确定对象的表面反射比；及
基于经校准的设置、测量出的表面颜色和对象的表面反射比确定对象的表面颜色变化。
46.如权利要求45所述的方法，其中所述多个表面包括皮肤的区域。
47.如权利要求45所述的方法，其中设备选自由以下各项构成的组：移动电话、平板电脑、数码相机、网络摄像头、智能眼镜、电视机和游戏控制台。
48.如权利要求45所述的方法，其中标记包括已知的反射比。
49.如权利要求45所述的方法，其中校准设备包括指引用户将标记放在基本白场上。
50.如权利要求49所述的方法，其中校准设备包括：基于捕捉到的该基本白场的图像，设置设备的光圈、灵敏度、曝光时间和白平衡中的至少一个。
51.如权利要求45所述的方法，其中校准设备包括将与设备图像传感器关联的灯设置为已知的亮度。
52.如权利要求45所述的方法，其中校准设备包括交互式地引导用户在离标记的表面特定的距离处定位设备图像传感器。
53.如权利要求52所述的方法，其中校准设备包括一经在离标记的表面特定的距离处定位设备图像传感器，就锁定设备的设置中的至少一个。
54.如权利要求53所述的方法，其中设备的设置选自由以下各项构成的组：自动曝光、自动对焦和自动白平衡。
55.如权利要求53所述的方法，其中设备的被锁定的设置在测量对象的每个表面的颜色时应用。
56.如权利要求45所述的方法，其中测量对象的表面的颜色包括指引用户将标记接近对象的表面放置。
57.如权利要求45所述的方法，其中测量对象的表面的颜色包括交互式地引导用户将设备图像传感器与对象相对于彼此定位，以匹配校准目标。
58.如权利要求57所述的方法，其中交互式引导包括语音指引。
59.如权利要求45所述的方法，其中测量对象的表面的颜色包括一经在离标记特定的距离处定位设备图像传感器，就捕捉对象的表面的颜色。
60.如权利要求59所述的方法，其中确定对象的表面反射比包括将捕捉到的颜色变换成对象的表面反射比。
61.一种用于捕捉对象的准确颜色的系统，该系统包括：
至少一个计算机，包括用于存储计算机可执行指令的存储器和用于执行存储在该存储器中的指令的处理单元，其中指令的执行将计算机配置为执行包括以下的操作：
利用具有已知尺寸的标记来校准设备的多个设置，该设备具有图像传感器；
测量对象的多个表面中的每一个表面的颜色；
基于测量出的颜色确定对象的表面反射比；及
基于经校准的设置、测量出的表面颜色和对象的表面反射比确定对象的表面颜色变化。
62.如权利要求61所述的系统，其中所述多个表面包括皮肤的区域。
63.如权利要求61所述的系统，其中标记包括已知的反射比。
64.如权利要求61所述的系统，其中校准设备包括指引用户将标记放在基本白场上。
65.如权利要求64所述的系统，其中校准设备包括基于捕捉到的该基本白场的图像，设置设备的光圈、灵敏度、曝光时间和白平衡中的至少一个。
66.如权利要求61所述的系统，其中校准设备包括将与设备图像传感器关联的灯设置为已知的亮度。
67.如权利要求61所述的系统，其中校准设备包括交互式地引导用户在离标记的表面特定的距离处定位设备图像传感器。
68.如权利要求67所述的系统，其中校准设备包括一经在离标记的表面特定的距离处定位设备图像传感器，就锁定设备的设置中的至少一个。
69.如权利要求68所述的系统，其中设备的设置选自由以下各项构成的组：自动曝光、自动对焦和自动白平衡。
70.如权利要求68所述的系统，其中设备的被锁定的设置在测量对象的每个表面的颜色时应用。
71.如权利要求61所述的系统，其中测量对象的表面的颜色包括指引用户将标记接近对象的表面放置。
72.如权利要求61所述的系统，其中测量对象的表面的颜色包括交互式地引导用户将设备图像传感器与对象相对于彼此定位，以匹配校准目标。
73.如权利要求61所述的系统，其中测量对象的表面的颜色包括一经在离标记特定的距离处定位设备图像传感器，就捕捉对象的表面的颜色。
74.如权利要求73所述的系统，其中确定对象的表面反射比包括将捕捉到的颜色变换成对象的表面反射比。
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