CN109073471B - 用于定制染发的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
这里公开用于计算染发合成物(HCC)或用于分配HCC的成分的系统和方法。在一些实施例中,所述系统包括:头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI),用于接收多目的相对重要性数据,所述多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的(例如,立即处理后准确性与辅助目标或者一个辅助目标与另一辅助目标)的相对重要性。在一些实施例中,染发合成物(HCC)预测引擎响应于经HTOP UI接收的输入以从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物。可根据多目的相对重要性数据执行这一点。
Description
相关申请的交叉引用
本专利申请要求于2015年11月4日提交的第62/251,099号美国临时专利申请的利益,该专利申请的全部内容通过引用被合并。
背景技术
染发
染发已被实施千年,并且继续在现代社会中起到重要作用。染发领域中的中心问题在于提供正确的处理——例如,合适的染发合成物和/或处理参数(例如,处理时间、温度等)。
PCT/IB2012/051351公开一种包括多个容器的分配装置,其中每个容器包含染发合成物的不同相应成分。头发的初始光谱被测量并且分析。根据分析的结果,由分配装置从所述容器分配针对定制染发合成物(即,专用于用户的头发和待实现的期望结果)的成分组合。
根据对测量的头发光谱的分析选择针对染发合成物的成分组合。因此,非常希望准确地测量头发样本的初始光谱,以便提供最适合用户的头发和他的/她的染发目标的定制染发。
通过假设染发合成物(HCC)来预测假设头发颜色处理的结果(图1)
本领域中已知预测立即染色后状态——即,预测紧接在染发处理之后的头发颜色。可根据如下内容计算头发的立即处理后状态:(i)描述‘初始头发”的颜色性质的数据(即,比色或光谱数据)和(ii)描述染发合成物HCC的数据(例如,染发合成物中的一种或多种人造着色剂的浓度)。
为此,头发的染发处理前颜色状态被表征或测量(例如,通过获取比色或光谱数据)。颜色状态数据(例如,比色或光谱数据)可例如按照颜色空间(例如,按照LAB颜色坐标)被表示,或表示为(一个或多个)光谱(例如,反射或透射或吸收光谱),或者以比色法领域中已知的任何其它方式表示。本公开的各种示例涉及‘颜色坐标’——这意图一般地/示意性地描述任何颜色状态,并且可涉及比色或光谱数据或颜色状态的任何其它已知描述。
例如,于2012年3月21日提交的PCT/IB2012/051351公开了测量角蛋白、真黑素、褐黑素和/或人造色素的‘初始头发”(即,在染发处理之前)存在浓度的初始光谱。在这个示例中,如果HCC的(一个或多个)染料的浓度是已知的,则可以:(i)计算在着色(例如,氧化头发着色)过程之后的头发中的天然和人造着色剂的预测浓度;和(ii)根据预测的着色剂浓度计算预测染发处理后光谱(例如,反射或吸收光谱),预测染发处理后光谱表示处理后颜色状态。图1示意性地图示第一和第二颜色坐标——它们可以是处理前和处理后光谱的特征。
图1示意性地图示计算初始头发的处理后颜色状态的预测值——即紧接在使初始头发经受染发处理之后的头发的预测颜色状态。
计算染发处理(图2A-2B和图3)
在染发领域中测量用户头发的初始颜色状态以及请求描述用户头发的期望头发颜色的目标颜色状态是已知的。例如,具有黑色头发的人期望特定色度的红色,具有灰发的人期望特定色度的金色,等等。基于这种信息,可计算被预测将用户的头发变换成目标颜色状态的染发合成物(HCC)。这被示出在图2A中。
用于实现这一点的一个实现方式被示出在图2B中。具体来说,可产生描述候选HCC的数量的数据,并且对于每个候选HCC,计算相应的预测目标状态。在图2B的示例中,为四个候选HCC - HCC cand1、HCC cand2、HCC cand3和HCC cand4计算预测计算状态。
为了‘计算’染发处理,计算目标颜色状态和每个HCC的预测处理后颜色状态之间的相应偏差。如图3中所示,一旦偏差被计算,‘最好”(或最高评分)候选项被选择为其对应的处理后颜色状态被预测为与目标颜色状态具有最小偏差(即,处理后颜色状态)的HCC。
可按照可操作方式将采用这种贪婪法则的‘HCC计算”引擎耦合到多容器分配装置。不同染发剂被存储在每个容器内——计算的HCC指定每种试剂的相对量。可按照由计算的HCC确定的量并且响应于HCC的计算来从每个容器分配试剂。
灰发
本发明的实施例涉及用于分析‘天然灰发”的方法和设备——例如以便提供适合于天然灰发的定制染发合成物。
对于大部分人口,随着人们变老,他们的头发变灰,并且他们的头发变为‘天然灰’。‘天然灰发’可区别于‘人造灰发’,其中人造着色剂的存在给予个体发干它们的灰色。
天然灰发是两种类型的发干的混合物:(i)包含天然色素的发干(例如,包含黑色素的发干,诸如黑色发干或红色发干或金色发干或棕色发干或包含其它天然色素的发干)和(ii)例如由于年龄而基本上没有黑色素的天然白色发干。单个头发混合物内两种颜色类型的发干的存在使该混合物整体上对于偶然的肉眼观察者而言显现为‘灰发”。
对于本公开,术语‘发干”表示个体头发,并且不限于个体头发的‘发干部分”(即,远离根部)。
天然灰发是发干的发干颜色异质‘混合物”(也在这里被称为‘头发的颜色异质混合物’)的一个示例,但不是唯一示例。
有时,天然灰发经受可改变总体外观的‘染发处理”,因此它不再被视为‘天然灰”。对于本公开,‘染发处理”是修改发干的颜色的任何处理。染发处理的示例包括头发着色处理(例如,基于人造着色剂)和漂白。头发着色处理包括临时、部分永久、半永久或永久头发着色(例如,氧化头发着色)处理。
对于本公开,‘以前天然灰发’是这样的头发的混合物:(i)过去是‘天然灰”,但已通过染发处理而被变换,和(ii)目前可识别(例如,在由发型师或其他技术人员检查时)为具有将它的以前状态指示为天然灰发的性质。在一个示例中,天然黑色和天然白色发干(即,一种类型的天然灰发)的混合物被人工地着色成红色——例如,通过氧化头发着色过程。
在这个示例中,作为红色头发着色处理的结果,每个天然白色发干变为相对较浅色度的红色,而每个天然黑色发干变为较深色度的红色——在靠近检查个体发干时,可观察到这一点。相比之下,该混合物的总体外观(即,作为整体)不同于个体发干的外观(即,孤立地观看)。
在这个示例中,在利用红色染料处理之前,头发是天然灰色,并且是天然黑色和天然白色发干的混合物。在头发着色过程之后,头发是‘以前天然灰色”,并且是第一和第二颜色类型的发干的混合物。第一颜色类型的发干是在着色过程之前天然黑色的发干——在着色过程之后,这些发干是暗红色。第二颜色类型的发干是在着色过程之前天然白色的发干——在着色过程之后,这些发干是浅红色。
下面发布的专利和专利公开提供可能相关的背景材料,并且其全部内容通过引用被全部合并:US 20080068604、US 20060195300、US 20040000015、US 707929、WO/2012/127429和WO/2010/004565。
发明内容
一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI),用于接收多目的相对重要性数据,多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和染发合成物(HCC)预测引擎,响应于经HTOP UI接收的输入,染发合成物预测引擎被配置为根据初始头发状态数据并且根据目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物;其中:HTOP UI被配置,使得多目的相对重要性数据描述下面各项的相对重要性:(A)达到目标颜色状态;和(B)实现至少一个辅助目的或实现(一个或多个)辅助目的的用户指定加权组合;响应于经HTOP UI接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,HCC预测引擎计算被预测为以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发变换成目标颜色状态的染发合成物;以及响应于经HTOPUI接收到以预测的立即处理后颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,HCC预测引擎计算以立即处理后颜色状态准确性为代价实现辅助目的的染发合成物。
一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI),用于接收多目的相对重要性数据,多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和分配器装置,具有多个容器,不同材料被分别布置在每个容器中,分配器装置被配置为响应于并且根据由数字计算机执行的计算分别从每个容器分配不同量的材料;其中:响应于经HTOP UI接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,分配器装置按照以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发变换成目标颜色状态的染发合成物的相对量从容器分配材料;以及响应于经HTOP UI接收到以立即处理后颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照以立即处理后颜色状态准确性为代价实现辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是处理后颜色保留洗涤稳健性。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是实现不同颜色的初始发干之间的一致颜色状态。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是使处理后损害状态最小化和/或预测处理后损害状态未超过阈值。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是使处理复杂性最小化。
一种计算染发合成物的方法,所述染发合成物针对用户的头发并且针对目标头发颜色状态被定制,所述染发合成物包括多种人造着色剂,所述方法包括:接收描述用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据并且可选地接收用户的头发的辅助头发状态数据;按照针对至少下面两个至少部分地矛盾的目标进行了多目标优化的相对量执行从多个成分多个候选成分选择的成分的优化头发分配:将头发从初始颜色状态变换成目标颜色状态以及提供具有最佳洗涤稳健性的染发合成物。
一种计算染发合成物的方法,所述染发合成物针对用户的头发并且针对目标头发颜色状态被定制,所述染发合成物包括多种人造着色剂,所述方法包括:接收描述用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据并且可选地接收用户的头发的辅助头发状态数据;对于多种候选项中的每种候选染发合成物,根据初始头发状态数据分别计算:在通过候选染发合成物来对用户的头发进行染色之后用户的头发的预测立即处理后颜色状态;以及在通过候选染发合成物来执行染色之后在用户头发的(一次或多次)处理后洗涤之后用户头发的预测颜色保留;根据竞争评分准则对每种候选染发合成物进行评分,以使得:当目标颜色状态和候选项专用立即处理后颜色状态之间的候选项专用预测颜色偏差减小(增加)时,候选项的得分增加(减小);以及当所述预测颜色保留改善时,染发合成物的得分增加(减小),其中根据多个着色剂浓度衰减曲线计算预测颜色保留,每种人造着色剂一个着色剂浓度衰减曲线。
在一些实施例中,所述浓度衰减曲线是损害相关的,从而取决于用户的头发的预测处理后损害状态。
在一些实施例中,所述辅助头发状态数据包括头发的处理前损害状态。
在一些实施例中,所述辅助头发状态数据包括头发的厚度。
一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI),用于接收多目的相对重要性数据,多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和染发合成物(HCC)预测引擎,响应于经HTOP UI接收的输入,染发合成物预测引擎被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物;其中:HTOP UI被配置为使得多目的相对重要性数据描述下面各项的相对重要性:(A)达到目标颜色状态;和(B)实现至少一个辅助目的或实现(一个或多个)辅助目的的用户指定加权组合;响应于经HTOP UI接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,染发合成物(HCC)预测引擎计算被预测为以第二辅助目的为代价实现第一辅助目的的染发合成物;以及响应于经HTOP UI接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,染发合成物(HCC)预测引擎计算被预测为以第一辅助目的为代价实现第二辅助目的的染发合成物。
一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI),用于接收描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性的多目的相对重要性数据;头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和描述至少在经受潜在染发处理之前的用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据;和分配器装置,具有多个容器,不同材料被分别布置在每个容器中,分配器装置被配置为响应于并且根据由数字计算机执行的计算分别从每个容器分配不同量的材料;其中:响应于经HTOP UI接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照被预测为以第二辅助目的为代价实现第一辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料;以及响应于经HTOP UI接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照被预测为以第一辅助目的为代价实现第二辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是温和。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是一致性/覆盖范围,并且第二辅助目的是温和。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是一致性/覆盖范围。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是这里描述的任何第一目的,并且第二辅助目的是这里描述的任何第二目的。
在一些实施例中,所述目标颜色状态和/或初始头发状态数据包括光谱数据和比色数据中的至少一个。
在一些实施例中,所述光谱数据包括反射光谱、透射光谱和吸收光谱中的至少一个。
一些实施例涉及一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:a.计算机存储装置,用于存储(i)目标颜色状态和(ii)描述至少用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据;b.计算引擎,被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态朝着(例如,接近于或正好是)目标颜色状态变换的定制染发合成物;和c.用户接口,用于接收描述下面各项的相对重要性的多目的相对重要性数据:(i)达到目标颜色状态;和(ii)实现至少一个辅助目的或实现(一个或多个)辅助目的的用户指定加权组合,其中:i.响应于接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,计算引擎计算以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发朝着目标颜色状态变换的染发合成物;以及ii.响应于接收到以立即处理后颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,计算引擎计算以立即处理后颜色状态准确性为代价更好地实现辅助目的的染发合成物。
一些实施例涉及一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:a.计算机存储装置,用于存储(i)目标颜色状态和(ii)描述至少用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据;b.用户接口,用于接收描述下面各项的相对重要性的多目的相对重要性数据:(i)达到目标颜色状态;和(ii)实现至少一个辅助目的或实现(一个或多个)辅助目的的用户指定加权组合;c.分配器装置,具有多个容器,不同材料被分别布置在每个容器中,分配器装置被配置为响应于并且根据由数字计算机执行的计算分别从每个容器分配不同量的材料;其中:i.响应于接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,分配器装置按照以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发朝着目标颜色状态变换的染发合成物的相对量从容器分配材料;以及ii.响应于接收到以立即处理后颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照以立即处理后颜色状态准确性为代价更好地实现辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是处理后颜色保留洗涤稳健性——例如,‘持久”。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是实现不同颜色的初始发干之间的一致颜色状态——例如,覆盖范围。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是使处理后损害状态最小化和/或预测处理后损害状态未超过阈值。
在一些实施例中,至少一个辅助目的是使处理复杂性(例如,处理步骤的数量)最小化。
一些实施例涉及一种计算染发合成物的方法,所述染发合成物针对用户的头发并且针对目标头发颜色状态被定制,所述染发合成物包括多种人造着色剂,所述方法包括:a.接收描述用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据并且可选地接收用户的头发的辅助头发状态数据;b.按照针对至少下面两个至少部分地矛盾的目标进行了多目标优化的相对量执行从多个成分多个候选成分选择的成分的优化头发分配:(i)将头发从初始颜色状态变换成目标颜色状态以及(ii)提供具有最佳洗涤稳健性的染发合成物。
一些实施例涉及一种计算染发合成物的方法,所述染发合成物针对用户的头发并且针对目标头发颜色状态定制,所述染发合成物包括多种人造着色剂,所述方法包括:a.接收描述用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据并且可选地接收用户的头发的辅助头发状态数据;b.对于多种候选项中的每种候选染发合成物,分别根据初始头发状态数据计算:i. 在通过候选染发合成物来对用户的头发进行染色之后用户的头发的预测立即处理后颜色状态;以及ii.在通过候选染发合成物来执行染色之后在用户头发的(一次或多次)处理后洗涤之后用户头发的预测颜色保留;c.根据竞争评分准则对每种候选染发合成物进行评分,以使得:(i)当目标颜色状态和候选项专用立即处理后颜色状态之间的候选项专用预测颜色偏差减小(增加)时,候选项的得分增加(减小);并且(ii)当预测颜色保留改善时,染发合成物的得分增加(减小),其中根据多个着色剂浓度衰减曲线计算预测颜色保留,每种人造着色剂一个着色剂浓度衰减曲线。
在一些实施例中,所述浓度衰减曲线是损害相关的,从而取决于用户的头发的预测处理后损害状态。
在一些实施例中,所述辅助头发状态数据包括头发的处理前损害状态。
在一些实施例中,所述辅助头发状态数据包括头发的厚度。
一些实施例涉及一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:a.计算机存储装置,用于存储(i)目标颜色状态和(ii)描述至少用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据;b.计算引擎,被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态朝着(例如,接近于或正好是)目标颜色状态变换的定制染发合成物;和c.用户接口,用于接收描述第一和第二辅助目的的相对重要性的多目的相对重要性数据并且可选地达到目标颜色状态,其中:i.响应于接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,计算引擎计算被预测为以第二辅助目的为代价更好地实现第一辅助目的的染发合成物;以及ii.响应于接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,计算引擎计算被预测为以第一辅助目的为代价更好地实现第二辅助目的的染发合成物。
一些实施例涉及一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:a.计算机存储装置,用于存储(i)目标颜色状态和(ii)描述至少用户的头发的初始颜色状态的初始头发状态数据;b.响应于接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,计算引擎计算以第二辅助目的为代价更好地实现第一辅助目的的染发合成物;以及c.分配器装置,具有多个容器,不同材料被分别布置在每个容器中,分配器装置被配置为响应于并且根据由数字计算机执行的计算分别从每个容器分配不同量的材料;其中:i.响应于接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照被预测为以第二辅助目的为代价更好地实现第一辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料;以及ii.响应于接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照被预测为以第一辅助目的为代价更好地实现第二辅助目的的染发合成物的相对量从容器分配材料。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是温和。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是一致性/覆盖范围,并且第二辅助目的是温和。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是一致性/覆盖范围。
在一些实施例中,所述第一辅助目的是这里描述的任何第一目的,并且第二辅助目的是这里描述的任何第二目的。
附图说明
图1、图2A-2B和图3描述用于染发的现有技术。
图4A-4B、图5A-5C、图6A-6C、图7A-7B、图8A-8C、图9A-9F、图10A-10C、图11、图12A-12B、图13A-13B、图14A-14B和图15涉及本发明公开的染发方法和系统。
具体实施方式
通过参照关于附图的示例性实施例的本详细描述,将会更好地理解以下的权利要求。描述、实施例和附图不应该被理解为限制权利要求的范围。应该理解,本公开的方法和设备的每个特征并非在每个实现方式中都是必要的。还应该理解,遍及本公开,在示出或描述过程或方法的情况下,方法的步骤可被按照任何次序或同时执行,除非从上下文清楚可知一个步骤取决于另一步骤被首先执行。如遍及本申请所使用的,在许可意义上(即,意味着‘具有可能性”)而非强制性意义上(即,意味着‘必须”)使用词语‘可”。
要理解,也可在单个实施例中组合地提供为了清楚而在不同实施例的情况下描述的本发明的某些特征。相反地,也可分开地或按照任何合适的子组合提供为了简洁而在单个实施例的情况下描述的本发明的各种特征。
本发明的实施例涉及染发系统,染发系统包括头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI) 3108并且根据经HTOP UI 3108接收的用户输入操作。如以下将更详细地讨论的,HTOP UI 3108允许用户明确地指定包括(一个或多个)辅助目的的各种染发目标的相对重要性,由此使某些染发目标优先于其它染发目标。以下讨论的图4A-4B是包括HTOP UI3108的示例性染发系统的方框图。
主目的仍然是获得被预测为将头发的立即处理后颜色状态变换成目标(例如,用户指定)颜色状态的HCC。因此,染发系统计算被预测为将初始头发的颜色状态变换成处理后颜色状态的染发合成物(HCC) ,该处理后颜色状态在某种程度上与(例如,用户指定的)目标颜色状态相似。准确性的程度(即,预测处理后颜色状态与目标状态多么接近)可取决于经HTOP UI 3108接收的用户指定数据。
具体来说,HTOP UI 3108允许用户指定多少立即处理后颜色准确性将会被牺牲以便实现被称为‘辅助目的”的竞争染发目标。辅助目的的示例包括:
A.‘颜色持久”或处理后颜色保留洗涤稳健性——即,当处理后洗涤对处理后头发的颜色状态具有最小影响时,与处理后洗涤对处理后头发的颜色状态具有较大影响的情况相比,这影响‘更大颜色持久’(参见以下关于图8A-8C的讨论);
B.损害/温和——一些染发处理能够比其它染发处理对头发施加更大损害——例如,涉及更高浓度的氧化剂(诸如,过氧化氢)的染发处理施加更大损害(参见以下关于图13A-13B和图14A-14B的讨论);
C.覆盖范围/一致性——这可涉及例如天然灰发(参见以下关于图9A-9E的讨论)。
一旦计算机化染发系统接收到(i)初始头发(即,染色处理前)的颜色状态的描述,(ii)目标着色状态(即,期望的染色处理后状态)的描述;和(iii)指定一个或多个头发处理目的的相对重要性的相对重要性数据(即,经HTOP UI 3108接收),就计算染发合成物(HCC)。计算的HCC被预测为将‘初始头发”的颜色状态变换成目标颜色状态(即,未必精确变换成目标颜色状态——准确性的程度可以是可实现内容的函数并且还可取决于立即处理后准确性的优先级),并且被预测为实现辅助目的(即,未必精确实现辅助目的——准确性的程度可以是可实现内容的函数并且还可取决于经HTOP UI 3108指定的每个辅助目的的用户指定优先级)。
在一些实施例中,系统响应于HCC的计算而分配(例如,自动地)用于制造预测的HCC的材料(例如,用于氧化染发的头发着色片剂)。不同成分的相对量由计算的HCC确定。
替代于当计算定制(例如,最佳)染色合成物或分配用于这个合成物的成分(即,从不同容器)时仅依赖于‘硬连接”优点/评分功能(即,用于对候选HCC进行评分),本发明的实施例提供用户接口,所述用户接口允许用户指定竞争和/或‘至少部分地”矛盾的染发目标的相对重要性。与优点/评分功能被硬连接以便相对于立即处理后颜色状态贪婪的系统(例如,参见图3)中的可能的情况相比,这允许更大程度的定制。与当计算HCC时计及一个或多个辅助目标但没有它们的相对重要性的用户指定的系统中的可能情况相比,这也允许更大程度的定制。
在图1、图2A-2B和图3中讨论的现有技术集中于计算被预测为实现最好可能的(即,最接近目标状态(例如,用户指定目标状态))处理后‘颜色状态’的HCC。相比之下,包括目前公开的HTOP UI 3108的系统允许(i)计算(或分配成分) HCC,所述HCC牺牲立即处理后颜色状态的一些准确性以便实现一个或多个‘辅助目的”,和(ii)允许用户定制一个或多个辅助目的相对于立即处理后颜色状态的准确性的重要性的相对重要性(或一个辅助目的相对于另一辅助目的的相对重要性)。
用户能够指定立即染色后准确性的相对重要性的HTOP UI 3108的一个示例被图示在图5A-5C中。另外,参照图6A-6C,呈现与这个HTOP UI 3108相关的特定用户情况。在图6A-6C的示例中,初始处理前头发颜色状态和目标处理后头发颜色状态总是相同的。
在图5A-5B的示例中,HTOP UI 3108包括四个GUI滑动器554A-554D。每个滑动器可由用户调整以修改总体评分/优点功能,所述总体评分/优点功能用于计算定制染发合成物和/或按照彼此相对量从分配器的容器分配成分以实现定制染发合成物。
第一GUI滑动器554A对应于预测的立即处理后准确性,缩写为染色准确性。以下讨论的其它滑动器554B-554D对应于辅助目的,其中滑动器555B对应于‘持久”(以下讨论的特征——即,预测的‘持久”),滑动器555C对应于‘温和”或没有损害 (以下讨论 ——即,预测的温和),并且滑动器554D对应于处理后颜色一致性(即,预测的处理后颜色一致性)。
在图5A的配置(配置A)中,立即处理后准确性的重要性最大,并且所有辅助目的的重要性是零。在这种情况下,候选HCC根据在图3中描述的‘贪婪”系统相对于彼此被评分/评级,并且任何辅助目标被忽略。因此,唯一考虑因素是立即处理后准确性。这也对应于图6A的情况,其中选择的HCC是HCC cand2,其预测处理后颜色状态最接近目标。
在图5A的配置(配置A)中,立即处理后准确性的重要性最大,并且所有辅助目的的重要性是零。在这种情况下,候选HCC根据在图3中描述的‘贪婪”系统相对于彼此被评分/评级。因此,唯一考虑因素是立即处理后准确性。这也对应于图6A的情况,其中选择的HCC是HCC cand2,其预测处理后颜色状态最接近目标。
相比之下,在图5B的配置(配置B)和图5C的配置(配置C)中,为了(一个或多个)辅助目标而牺牲某种程度的预测立即处理后准确性。在图5B的示例中,为了温和和一致性的组合而牺牲某种程度的预测立即处理后准确性——因此,在对应的图6B中,即使HCC cand2的处理后预测颜色状态更好(即,更接近地与目标颜色状态相似),也选择HCC cand4。这是因为,由于更好的预测温和和/或更好的预测一致性,其它考虑因素(即,如图5B中通过GUI所优先考虑的)使HCC cand4评分更好。因此,与HCC cand2相比,HCC cand4将会被预测为提供更温和的处理和/或更好的一致性。
在图5C的示例中,为了‘持久”而牺牲某种程度的预测立即处理后准确性——因此,在对应的图6C中,即使HCC cand2的处理后预测颜色状态更好(即,更接近地与目标颜色状态相似),也选择HCC cand3。这是因为,由于更好的预测的持久,其它考虑因素(即,如图5B中通过GUI所优先考虑的)使HCC cand3评分更好。HCC cand2的立即处理后颜色被预测为更接近地与目标相似——然而,因为HCC cand3被预测为提供更好的持久——即,即使在洗涤之后也保留更接近目标颜色的颜色,所以选择HCC cand3。
在一些实施例中,当计算候选HCC的得分(参见以下讨论的步骤S117)时,可计算综合得分,综合得分计及立即染色处理后颜色准确性和一个或多个辅助目的。综合得分Score COMPOSITE ()的一个非限制性示例是加权平均值,如方程1中所示:
其中Score i (i=1)是仅基于染色处理后颜色准确性或(当i>1时)仅基于单个辅助目的的得分。num_of_scores是评分种类的数量,并且α i 是加权系数。
在图5A-5C和图6A-6C的示例中,存在如下四个评分种类(num_of_scores=4):
(i) i=1;Score1是像图3中一样仅基于预测染色处理后颜色准确性的得分,预测颜色状态越接近地与目标相似(例如,颜色空间中的偏差越小),Score1越大;
(ii) i=2;Score2是仅基于预测的持久的得分——预测头发颜色状态被预测为保留它的颜色(即,抵抗洗涤)越长,Score2越大。为了计算Score2,可能需要预测‘持久’——以下参照图8A-8C公开用于预测持久的示例性技术。
(iii) i=3;Score3是仅基于预测的温和的得分——染发处理被预测为对头发施加的损害越小,Score3越大。为了计算Score3,可能需要预测‘损害”——以下参照图13A-13B和图14A-14B公开用于预测损害的示例性技术。
(iv) i=4;Score4是仅基于预测处理后头发颜色一致性的得分——头发颜色被预测为关于颜色越一致,Score4越大。为了计算Score4,可能需要预测‘一致性”——以下参照图9A-9F公开用于预测染发一致性的示例性技术。
在方程1中, i 是加权系数。在图5A中, 1 =3, 2 =0, 3 =0并且 4 =0。在图5B中, 1 =2, 2 =0, 3 =2并且 4 =2。在图5C中, 1 =2, 2=3, 3=0并且 4 =0。
需要注意的是,‘滑动器’仅是经用户接口接收数据的一个特定示例——技术人员将会理解,可使用本领域已知的将数据接收到用户接口中的方式——例如,单选按钮、文本框等。
图5A-5C的另一特征在于:多个预定选项被呈现用于立即/——对于每个种类,用户从所述多个预定选项选择一个选项。
此外,在一些实施例中,替代于(或者附加于)在一些实施例中提供关于如何比照主要‘颜色准确性目标”对‘辅助目标”进行加权的信息,用户接口(即,并且数字计算机和/或引擎和/或分配器相应地做出响应)允许用户提供用于比照第二辅助目标对第一辅助目标进行加权的信息。
在非限制性示例中,任何一个下面的‘辅助目标’可比照‘颜色准确性目标’被加权或比照另一下面的辅助目标被加权:(i)稳健性/持久;(ii)温和/最小化损害/(iii)覆盖范围/一致性;(iv)处理简单性(即,使需要的碗和/或处理步骤的数量最小化)。
以下讨论的图4A-4B图示包括头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI) 3108的系统的一个示例。图7A-7B是可使用图4A或图4B的系统执行的方法的流程图。
图4A-4B的系统(i)允许用户经HTOP UI 3108定义用于辅助目的的特定评分准则,通过所述特定评分准则,评估潜在HCC;(ii)包括用于分析初始头发数据(例如,经头发阅读器3110获取)以及用于对潜在HCC进行评级/评分的计算引擎(以下讨论);和(iii)可选地包括和/或以可操作方式链接到分配器3130,分配器3130用于从不同容器分配器3130分配材料的定制组合。
HTOP UI 3018允许指定一个或多个‘辅助目标’,所述一个或多个‘辅助目标’被定义为除目标颜色状态和预测立即处理后颜色状态之间的立即处理后预测相似性之外的目标。
如以上所讨论的,染色准确性的‘主要’目标可以与一个或多个辅助目标‘竞争’和/或至少部分地与一个或多个辅助目标矛盾。而且,辅助目标可能彼此‘竞争’和/或至少部分地彼此矛盾——例如,第一辅助目标可能与第二辅助目标竞争和/或至少部分地与第二辅助目标矛盾。
HCC预测引擎(例如,响应于经HTOP UI 3108接收的输入)被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物。HTOP UI 3018允许定制HCC预测引擎的操作以计算根据一个或多个辅助目的的用户指定权重优化的HCC。因此,用户能够指定(i)一个或多个辅助目的相对于立即处理后颜色准确性的标准目的的相对重要性和/或(ii)第一辅助目的相对于第二辅助目的的相对重要性。
替代于当计算定制(例如,最佳)着色合成物或分配用于这个合成物的成分(即,来自不同容器)时仅依赖于‘硬连接”优点/评分功能,本发明的实施例提供用户接口,所述用户接口允许用户指定竞争和/或‘至少部分地’矛盾的染发目标的相对重要性。与优点/评分功能被硬连接以便相对于立即处理后颜色状态贪婪的系统(例如,参见图3)中的可能的情况相比,这允许更大程度的定制。与当计算HCC时计及一个或多个辅助目标但没有它们的相对重要性的用户指定的系统中的可能情况相比,这也允许更大程度的定制。
图4A-4B的系统可包括一个或多个下面的元件(即,其任何组合):HTOP UI 3108、HCC预测引擎3140、头发状态电路3117、头发阅读器3110、系统控制器3120、分配决定引擎3141和分配器3130。在图4A-4B的非限制性实现方式中,系统控制器3120包括和/或链接到HCC预测引擎3140。
如以下将讨论的那样,在图4A-4B的非限制性实现方式中,HCC预测引擎3140包括:
(i)候选HCC产生引擎3150,其产生表示其性质正在被考虑的潜在或候选HCC解决方案的数据(例如,该数据可描述不同类型的染发染料的相对量、不同人造着色剂的浓度、技术人员在阅读本公开之后知道的任何其它表示)——通常, HCC候选产生引擎3150产生描述被分析的多个候选项(例如,至少数千或至少数百万个)的数据。HCC候选产生引擎3150可将在组合学中已知或与组合学相关的技术用于从无数可能性中产生待分析的候选HCC——例如,可采用搜索技术(诸如,遗传算法);
(ii)处理后状态预测引擎3160,其可计算初始头发(例如,具有例如由阅读器3110测量的性质)的染发处理后状态(例如,在利用由候选HCC产生引擎3150产生的候选HCC之一处理之后)的预测值。在不同实施例中,处理后状态预测引擎3160可计算与辅助目的相关的一个或多个性质的预测值——例如,处理后损害状态或头发抵抗处理后洗涤而保留它的颜色的处理后能力、处理后颜色一致性或任何其它性质;
(iii) HCC候选评分引擎3170——例如,评分引擎3170可通过经HTOP UI 3108接收的输入而可配置或被定制。每个候选HCC与相应预测的处理后状态或性质(例如,由处理后状态预测引擎3160计算)关联。为了对候选HCC进行评分或评级,它的预测处理后状态或性质可被评分或分析。因此,对于图5A-5C的Score1,该得分仅基于预测立即处理后颜色状态和目标状态之间的预测偏差。然而,可使用综合得分——以上参照方程1呈现了一个非限制性示例。在该示例中,用户经HTOP UI 3108指定该系数,以配置HCC候选评分引擎3170的操作——以这种方式,HTOP UI 3108可配置HCC预测引擎3140的操作。系统控制器3120和/或HCC预测引擎3140可根据由评分引擎3170使用的准则和/或评分引擎3170的输出而输出/选择具有最大得分的候选HCC。
而且,如图4A-4B中所示,该系统可包括一个或多个下面的元件:
i.头发状态电路3117,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和/或初始头发状态数据,初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态——在一些实施例中,头发状态电路3117可存储一个或多个规则。在不同实施例中,头发状态电路3117包括易失性和/或非易失性计算机可读存储装置;
ii.头发阅读器3110,以光学方式从头发获取光学数据——例如,通过照射头发并且检测由头发反射和/或由头发透射和/或由头发偏转的光;
iii.系统控制器3120(例如,包括数字计算机)既接收光学数据又接收头发目标数据(例如,描述用户期望的目标色度);
iv.分配决定引擎3141可决定和/或命令分配器按照由HCC预测引擎3140计算/输出的HCC的相对量(例如,响应于)从分配器3130的容器分配材料。控制分配器3130的操作的分配器控制器3143随后执行该命令,并且使材料被从分配器3130的容器分配。
分配器继续分配用于染发合成物的材料(例如,分配到混合器皿中——未示出)。这些材料可被自动地或手动地混合以形成定制染发合成物,所述定制染发合成物被应用于用户的头发。
在各种示例中,头发阅读器3110可以是或包括下面各项中的任何一项或多项(即,任何组合):照相机或任何其它成像装置、光谱仪(例如,包括‘色散光学器件’)、摄谱仪、高光谱成像装置。在不同示例中,可测量反射和/或吸收和/或透射光谱。颜色状态数据可由这些仪器中的任何仪器获取。
此外,图4A-4B中示出用户接口3108(例如,图形用户接口(GUI)),用户接口3108可包括显示屏幕(例如,公众信息站或桌上型计算机或膝上型计算机或移动电话或平板装置的显示屏幕——它可以是触摸屏幕,但不必须是触摸屏幕)。用户接口3108向用户呈现(例如,显示)信息,并且从用户接收数据。在一些实施例中,还经用户接口(3108或另一用户接口)接收‘目标颜色状态’或‘头发目标数据’。
不要求包括头发阅读器3110(或用于测量头发的(一个或多个)性质的任何其它装置)。替代地或者附加地,可按照另一方式——例如,经GUI,提供描述头发的(一个或多个)处理前性质的初始头发数据。
染发剂的分配器3130的一个非限制性示例被图示在图11中。在这个非限制性示例中,多个容器180A-180P接合到分配器3130,以使得每个容器在其中包含与染发相关的不同的相应材料。分配器3130将这些材料的组合分配到例如位于端口182中的混合器皿(未示出)中。
在一个示例中,3140、3150、3141、3143、3160、3117和/或3170中的一个或多个被实现为存储在易失性或非易失性存储器中的软件。
电子电路或任何‘数字计算机’或任何种类的‘引擎’可包括可包括任何可执行代码模块(即,存储在计算机可读介质上)和/或固件和/或(一个或多个)硬件元件,包括但不限于(一个或多个)现场可编程逻辑阵列(FPLA)元件、(一个或多个)硬连线逻辑元件、(一个或多个)现场可编程门阵列(FPGA)元件和(一个或多个)专用集成电路(ASIC)元件。可使用任何指令集架构,包括但不限于精减指令集计算机(RISC)架构和/或复杂指令集计算机(CISC)架构。电子电路可位于单个位置或分布在多个位置之中,其中各种电路元件可彼此有线或无线电子通信。
图12A-12B图示根据一些实施例的头发阅读器3110的非限制性示例。头发阅读器3110包括壳体804(例如,不透明的)和窗口808。在图12B中,多个角质纤维812基本上沿着与‘y’轴对应的对准轴1010对准。
图7A-7B是例如使用图4A或图4B的系统的用于染发的技术的非限制性示例的流程图。技术人员将会理解,步骤的次序是示例性的而非限制性的。
在步骤S101中,用户目标数据被接收并且存储(例如,存储在易失性和/或非易失性计算机可读存储装置中)。通常,用户目标数据涉及选择的色度或颜色——例如,用户期望将他/她的头发染色成所选择的色度或颜色。在步骤S105中,测量用户的头发的特性——例如,使用至少头发阅读器装置(例如,用于测量至少一个头发反射值或用于测量(一个或多个)头发反射光谱),诸如图4A-4B中图示的头发阅读器装置或PCT/IB2012/051351中公开的头发阅读器装置或如以下所讨论的任何相关头发阅读器装置。
在步骤S117中,例如,通过用户配置图5A-5B的滑动器或以任何其它方式,经头发处理目的优先化用户接口(HTOP UI) 3108接收多目的相对重要性数据。
在步骤S105中接收的这些特性可在步骤S109中被以电子方式分析。根据图7A-7B的技术,可计算专用于(i)用户的头发的初始处理前状态(例如,在步骤S105中测量的并且在步骤S109中分析的)和(ii)用户目标数据的‘定制’头发处理。
术语‘用户目标’或‘目标颜色状态’或‘头发目标数据’通常包括目标颜色色度——例如,可表示为颜色空间(诸如,Hunter Lab颜色空间或任何其它颜色空间)中的值。除了目标颜色色度之外,用户目标数据还可包括任何提出的头发处理的某种其它期望特性——例如,‘仅根部’而非‘整个发干’的处理、最大处理时间等。
多个假设或‘候选’头发处理协议可被分析并且考虑。‘头发处理’可表示下面各项中的任何一项:(A)将要被应用于头发的染发合成物的内容(或可被顺序或同时地应用的超过一种染发合成物——例如,包含染料的合成物和漂白合成物)和/或(B)其它处理参数——例如,处理持续时间、处理温度。计算或指定‘头发处理’可包括指定染发合成物(例如,‘多试剂’合成物)的一种或多种染发剂的至少绝对或相对量或‘装载量’(即,按照摩尔表示或表示为重量或体积或以本领域已知的任何其它方式表示)。术语‘染发剂’可包括人造着色剂/染料、氧化剂、碱化剂或在本领域中用于临时、半永久、部分永久或永久染发的其它物质。染发剂可处于任何相或形式,包括但不限于液体、凝胶、鼠状、膏、固体、粉末、片剂或本领域已知的任何其它形式。可选地,‘头发处理’还包括与处理时间、处理温度、多阶段处理或处理的任何其它参数相关的数据。例如,头发处理可能需要产生染发剂的多个不同组合——例如,在不同阶段应用的染色混合物和漂白混合物。
对于本公开,术语‘假设’和‘候选’被可互换地使用,并且表示可被实现或可不被实现的可能的处理。
通常,每个用户的头发的所述特定特性是非常独特的(例如,基于他/她的基因型、年龄、环境影响等),并且潜在目标色度或颜色的数量也可能相对较大。因为初始和目标头发特性的无数可能的组合,可能的候选/假设头发处理协议的数量可能极大,并且并不总是先验地已知哪些头发处理协议被预测为有效地(或最有效地)将头发从它的初始状态变换成与在步骤S101中接收的目标数据匹配的状态。
如此,可能需要以电子方式分析多种假设头发处理以识别成功地将初始头发变换成目标颜色的处理(或超过一种假设头发处理的集合)。
在步骤S113和S117中实现这一点。因此,在步骤S113中,针对在步骤S105中测量的头发特性和特定候选头发处理预测用于头发的协议后状态。在步骤S117中,根据定制评分系统对HCC进行匹配。如果这个协议后状态与用户目标数据的指定匹配,则它可被以电子方式确定(即,根据所述特定评分的结果)。
术语‘头发颜色处理’不限于将着色剂(例如,人造着色剂)引入到头发中(即,‘染色’),而是还可包括头发漂白。
在一个非限制性示例中,(i)在步骤S105中,测量一个或多个初始反射光谱,(ii)在步骤S113中,从初始反射光谱和候选头发处理协议的细节计算假设处理后反射光谱,并且从假设处理后反射光谱计算颜色值(例如,LAB值);和(iii)在步骤S117中,这个初始头发专用和候选协议专用LAB值和与在步骤S101中接收的用户目标数据关联的LAB值进行比较。
在不同实施例中,可测量反射光谱、透射光谱、偏转光的光谱和吸收光谱。
在步骤S121中,选择与用户目标数据匹配的协议。可选地,例如,如果超过一个候选协议与用户目标数据匹配,则这些候选协议可被分析和/或评分,并且更优选的匹配的染发协议可因此被选择。
在步骤S125中,根据选择的染发协议,根据在步骤S121中选择的染发协议的细节分别分配多种染发剂的相应量的染发剂。
染发剂的分配器的一个非限制性示例被图示在图11中。在这个非限制性示例中,不同的相应染发剂被布置在多个容器180A-180Q中的每个容器中。响应于步骤S121的结果,对于至少2种或至少3种或至少4种或至少5种或至少任何数量的染发剂,相应量的每种染发剂被分配到位于端口192中的器皿(未示出)中。
在一些实施例中,分配器是自动的,并且包括用于调节分配的染发剂的量的电子电路。
对于本公开,根据某种计算和/或(一个或多个)电子操作的结果(例如,假设假设头发处理后光谱(例如,反射光谱)的预测或从其获得的颜色值)分配多种染发剂表示以下两种情况中的一种或多种情况:(i)电子电路自动地控制分配装置的情况(技术人员参照通过引用并入本文的PCT/IB2012/051351)和/或(ii)根据电子预测计算的染发指令被传送给人类用户(例如,经计算机屏幕以视觉方式或以任何其它方式)的情况。染发指令可涉及染发剂的相对量,并且人类用户遵循该指令以便例如根据由计算机提供的指令指定的量分配(一个或多个)染发剂。用于化学试剂的容器可具有任何形状因数(例如,刚性容器、管等),并且可被安装到分配器装置,或者可以是‘自由’或未安装的容器。
一旦这些试剂被分配到器皿中,一个或多个步骤可被可选地执行以将器皿(未示出)的内含物变换成染发混合物,染发混合物可随后被应用于用户的头发以对头发进行染色。
对于本公开,术语‘输入角质纤维’和‘初始头发’被可互换地使用——二者都表示(一个或多个)角质纤维(例如,头发),所述角质纤维经受一个或多个测量(例如,光学测量和/或反射测量——例如用于测量(一个或多个)头发反射光谱)以便预测一个或多个假设头发处理的最终状态。
技术人员将会理解,并非在每个实施例中都需要图7A-7B的每个步骤,图7A-7B的步骤的次序不是限制性的——步骤可被按照不同次序执行,另外的步骤可被执行,并且一个或多个步骤可被修改。
下面的文件通过引用并入本文:于2014年9月28日提交的PCT/IL2014/050850和于2015年4月27日提交的PCT/IB2015/053065。
定义
为了方便,在这里的描述的上下文中,在这里呈现各种术语。就明确地或隐含地在本申请中这里或别处提供定义而言,这种定义被理解为与由(一个或多个)相关领域技术人员对定义的术语的使用一致。另外,这种定义应该在与这种使用一致的最广泛的可能意义上被解释。
‘光检测器’或‘检测器’表示一个或多个光电检测器——例如,被配置为图像传感器和/或被配置在光电检测器的1D或2D阵列中。在另一示例中,使用等同于光电检测器的1D或2D‘开始’阵列的扫描检测器设备。当光在光检测器处在图像平面中聚焦时,光检测器的光电检测器位于图像平面内。
术语‘颜色赋予剂’表示染发剂(例如比如,用于永久染发)或其成分。
‘实质多数’表示至少75%。在一些实施例中,‘实质多数’是至少90%或至少95%或至少99%。除非另外指出,否则‘多数’表示‘至少多数’。除非另外指出,否则‘至少多数’表示:在一些实施例中,‘多数’是至少实质多数——即,至少75%或至少90%或至少95%或至少99%。
‘染发处理’是修改发干颜色的任何处理。染发处理的示例包括头发着色处理(例如,基于人造着色剂)和漂白。头发着色处理的示例是临时、部分永久、半永久或永久头发着色(例如,氧化头发着色)。
‘初始光谱’涉及在头发处理之前的光谱。
‘发干间异质性头发参数’(也被称为‘头发异质性参数’)涉及个体发干之间的颜色性质变化(或其缺乏)。‘头发异质性参数’的一个示例是这样的信息:头发样本是‘天然灰发’或‘以前天然灰发’或‘既不是灰发也不是以前天然灰发’。头发异质性参数的另一示例是这样的事实:特定头发样本是25%黑色头发(即,特定色度的黑色)和75%白色头发的混合物。
对于本公开,术语‘发干’表示个体头发,并且不限于个体头发的‘发干部分’(即,远离根部)。
对头发的‘损害’(或‘头发损害’)表示不可逆转地改变(i)头发的机械结构或性质和/或(ii)头发内天然分子的化学状态的任何事情。头发的“天然分子”是天然色素(例如,黑色素种类)和给予头发其结构的头发的蛋白质(例如,纤维结构蛋白质(诸如,角蛋白))。天然分子的“化学状态”涉及它在头发内的浓度或它的分子结构。不可逆转地改变“天然分子的化学状态”的示例因此包括(i)不可逆转地减小天然色素(例如,黑色素种类)的浓度和(ii)例如通过蛋白质变性来不可逆转地修改分子结构。
‘损害状态’表示反映以前对头发的损害的头发的状态。
对头发的‘损害’的原因包括但不限于暴露于UV光、头发加热(例如,在先前的染发过程期间)、使头发暴露于干燥条件、机械损害(诸如,梳头发)、使头发暴露于化学材料(诸如,氯)以及使头发经受卷曲处理。
对于本公开,头发内‘人造着色剂’的浓度被定义为不涉及‘损害状态’,因为它们不涉及天然分子的化学状态或头发的机械状态。然而,利用人造着色剂进行头发着色可能引起某种量的‘附带损害’。
术语‘颜色赋予剂’表示染发剂(例如比如,用于永久染发)或其成分。
‘染发处理’是修改发干的颜色的任何处理。染发处理的示例包括头发着色处理(例如,基于人造着色剂)和漂白。头发着色处理的示例是临时、部分永久、半永久或永久头发着色(例如,氧化头发着色)。
术语‘用户目标’通常包括目标颜色色度——例如,可表示为颜色空间(诸如,Hunter Lab颜色空间或任何其它颜色空间)中的值。除了目标颜色色度之外,用户目标数据还可包括任何提出的头发处理的某种其它期望特性——例如,‘仅根部’而非‘整个发干’的处理、最大处理时间等。
多个假设或‘候选’头发处理协议可被分析并且考虑。‘头发处理’可表示下面各项中的任何一项:(A)将要被应用于头发的染发合成物的内容(或可被顺序或同时地应用的超过一种染发合成物——例如,包含染料的合成物和漂白合成物)和/或(B)其它处理参数——例如,处理持续时间、处理温度。计算或指定‘头发处理’可包括指定染发合成物(例如,‘多试剂’合成物)的一种或多种染发剂的至少绝对或相对量或‘装载量’(即,按照摩尔表示或表示为重量或体积或以本领域已知的任何其它方式表示)。术语‘染发剂’可包括人造着色剂/染料、氧化剂、碱化剂或在本领域中用于临时、半永久、部分永久或永久染发的其它物质。染发剂可处于任何相或形式,包括但不限于液体、凝胶、鼠状、膏、固体、粉末、片剂或本领域已知的任何其它形式。可选地,‘头发处理’还包括与处理时间、处理温度、多阶段处理或处理的任何其它参数相关的数据。例如,头发处理可能需要产生染发剂的多个不同组合——例如,在不同阶段应用的染色混合物和漂白混合物。
对于本公开,术语‘假设’和‘候选’可被互换地使用,并且表示可被实现或可不被实现的可能的处理。
‘计算机存储装置’表示计算机可读存储装置,并且可以是易失性(例如,RAM)和/或非易失性(例如,闪存、磁介质、光学介质)存储器的任何组合。
头发的‘立即’处理后状态(例如,颜色状态)是在使头发经受染发处理之后(例如,通过利用染发合成物处理头发)头发的预测状态(即,由数字计算机/电子电路/预测引擎316计算的)。
图15的另外的讨论
图15示出根据染发处理头发从初始颜色状态到目标颜色状态(例如,用户指定的)的变换。可在N维颜色超空间中的坐标的‘变化’方面来描述这种变换,其中N是等于2或更大(例如,N=3)的任何正整数。
应该理解,当接近观看时,用户的初始头发可包括不同颜色的发干——例如,用户的头发的样本可关于颜色是异质的——例如,天然灰发。因此,初始颜色状态可以是发干的混合物的‘代表性’颜色状态。类似地,在染发处理之后,并不要求头发的每个发干都具有相同颜色——处理后颜色状态(即,希望所述处理后颜色状态与‘目标颜色状态’相同或接近‘目标颜色状态’)还可表示发干的混合物的‘代表性’颜色状态。
可按照颜色坐标(例如,LAB坐标)表示目标颜色状态。应该理解,并非每种染发处理都成功将用户的头发从初始颜色状态精确地变换成预期目标颜色状态——替代地,结果可以是目标颜色状态的‘近似’。因此,本发明的实施例涉及将头发的颜色状态从初始颜色状态变换成最终颜色状态或‘朝着’最终颜色状态变换(例如,变换成与最终颜色状态基本上相同但未必精确地相同)。因此,在染发处理之后,(i)头发被变换成处理后颜色状态;和(ii)最终颜色状态和初始颜色状态之间的色差(例如,表示为颜色超空间中的差)大于(例如,显著大于)最终颜色状态和处理后颜色状态之差。
在一些实施例中,数字计算机可预测染发处理的结果。该结果包括处理后颜色状态(例如,紧接在染发处理之后并且在头发经受(一次或多次)洗涤之前)。通常,如果存在多种染发处理或染发合成物,则每种处理(或合成物)与头发的相应预测处理后(例如,立即处理后)状态关联,头发的相应预测处理后状态包括处理后‘颜色状态’并且可选地包括其它处理后状态信息,该其它处理后状态信息的预测可由数字计算机计算——例如,处理后损害状态可被预测。
例如,可计算‘候选处理协议’和/或‘候选头发处理解决方案’的数量。在一个示例中,分配器的至少一些容器180中的每个容器包含用于氧化染发的不同相应类型的固体片剂——例如,参见于2012年3月21日提交的PCT/IB2012/051351(其全部内容通过引用并入本文)和于2014年9月28日提交的PCT/IL2014/050850(其全部内容通过引用并入本文)。在这个示例中,多个候选解决方案中的每个候选解决方案与从每个容器分配的片剂的数量关联。
例如,(i)第一候选解决方案需要从容器180A分配x1 A个片剂,从容器180B分配x1 B个片剂,从容器180C分配x1 C个片剂,以此类推;(ii)第二候选解决方案需要从容器180A分配x2 A个片剂,从容器180B分配x2 B个片剂,从容器180C分配x2 C个片剂,以此类推;(iii)第三候选解决方案需要从容器180A分配x3 A个片剂,从容器180B分配x3 B个片剂,从容器180C分配x3 C个片剂,以此类推;(iv)对于另外的候选解决方案,以此类推。
根据仅基于图6A中呈现的四种候选染发合成物的‘立即处理后颜色状态准确性’的这个‘纯’评分系统(参见图5A和图6A),最高得分被分派给cand2,下一最高得分被分派给cand1,下一最高得分被分派给cand4,并且下一最高(和最低)得分被分派给cand3。
本发明的实施例涉及根据基于多个目的的优点/评分系统(替代于基于立即处理后颜色状态准确性的单个考虑因素的‘纯’评分系统)计算染发合成物(或关联的处理)。如将在别处所讨论的,在一些实施例中,由每个来评估候选染发合成物(或处理)(例如,在步骤S117中或由引擎S170)的优点/评分功能可经用户接口3108进行用户配置。
预测‘持久’——图8A-8C的讨论
图8A示出‘第一人造着色剂’的洗涤/衰减曲线——‘0’次洗涤示出第一人造着色剂的立即处理后浓度。实线曲线涉及未受损或‘正常’头发,而虚线曲线涉及受损头发。术语‘衰减’涉及如下事实:对于每次洗涤,某个量的着色剂可被从头发去除,从而减小浓度。对于受损头发以及对于未受损头发,作为洗涤的函数的衰减是不同的。图8A涉及人造着色剂‘A’并且图8B涉及人造着色剂‘B’——图8A-8B的检查示出:对于不同着色剂,衰减的速率是不同的,并且对于头发的不同损害状态,衰减的速率是不同的。
如本领域中已知的(参见例如通过引用并入的于2012年3月21日提交的PCT/IB2012/051351),当通过多种人造着色剂对头发进行染色时,可通过(i)预测每种人造着色剂的浓度和(ii)将浓度转换成颜色状态来预测处理后颜色状态。就像可预测头发的立即处理后(即,在‘零’次处理后洗涤之后)状态一样,可使用与图8A-8B的那些衰减曲线类似的衰减曲线预测在特定次数的洗涤之后头发的处理后状态。一个示例被示出在图8C中——在染发处理(例如,通过‘候选合成物’)之后初始头发的预测颜色状态被示出。点522A、522B和522C是分别描述头发的颜色状态的颜色超空间中的点,(i)紧接在染发处理之后(即,在‘零’次随后的洗涤之后)——522A (ii)在‘5’次随后的洗涤之后——522B和(iii)在‘5’次随后的洗涤之后——522C。
对于一组人造着色剂,每种染发合成物由每种人造着色剂的不同相对浓度表征。然而,就像可计算头发的立即处理后颜色状态一样,也可计算头发的处理后和(一次或多次)洗涤后颜色状态。就像可基于‘立即处理后颜色状态准确性’(被称为‘染色准确性’)对候选染发合成物或处理进行评分一样,也可基于处理后头发的预测能力对候选染发合成物或处理进行评分,处理后头发的预测能力是即使在(一次或多个)洗涤之后也保留相对‘接近于’目标状态的颜色状态的能力——即,处理后颜色状态和‘目标’颜色之间的接近度相对于洗涤的‘稳健性’。
实现最好的‘立即处理后’颜色准确性的候选染发合成物未必是其所获得的处理后头发随着时间过去/随着处理后洗涤而保留与目标状态‘紧密相似’的颜色状态的合成物。如此,(i)立即处理后头发的染色准确性和(ii)实现抵抗随后的处理后洗涤将会‘持久’或‘稳健’的颜色状态的颜色处理目的/目标可能彼此竞争或‘部分地彼此矛盾’。
图8C示出在洗涤之后两个处理后候选项的颜色空间中的‘运动’。对于立即处理后准确性,HCC cand2优于HCC cand1,因为点522A比点523B更接近目标。然而,在10次洗涤之后,情况变化——HCC cand 1更优,因为523C比523B更接近目标。
预测染发一致性——图9A-9F的讨论
应该理解,当接近观看时,用户的初始头发可包括不同颜色的发干——例如,用户的头发的样本可关于颜色是异质的——例如,天然灰发。因此,初始颜色状态可以是发干的混合物的‘代表性’颜色状态。类似地,在染发处理之后,并不要求头发的每个发干都具有相同颜色 ——处理后颜色状态(即,期望所述处理后颜色状态与‘目标颜色状态’相同或接近)还可表示发干的混合物的‘代表性’颜色状态。
覆盖范围/一致性——如上所述,一些头发(即,天然灰发,但不仅是天然灰发)是多个颜色类型的发干的混合物——(i)包含天然色素的发干(例如,包含黑色素的发干,诸如黑色发干或红色发干或金色发干或棕色发干或包含其它天然色素的发干)和(ii)基本上没有黑色素的天然白色发干。在使这种头发经受染发处理时,包含天然色素的发干的处理后颜色状态可不同于天然白色发干的处理后颜色状态——参见通过引用并入本文的于2015年3月25日提交的PCT/IB2015/000724,其公开了用于计算每个类型的发干的相应处理后颜色状态的技术。不同类型的发干之间的(预测)颜色偏差越大,(预测)‘覆盖范围/一致性’越低——不同类型的发干之间的(预测)颜色偏差越低,(预测)‘覆盖范围/一致性’越大。
图9A图示发干的颜色异质混合物的示例——替代于仅整体上预测混合物的最终颜色状态,可分别针对第一(例如,包含色素)和第二(例如,自然重量)初始头发计算第一和第二预测处理后颜色状态——技术人员参照PCT/ IB2015/ 000724。一旦这些预测处理后颜色状态被计算,就可计算它们之间的‘色差’(例如,颜色超空间中的距离)以表征候选染发处理的一致性/覆盖范围。
图9B图示在使发干的混合物经受候选颜色处理或利用候选头发合成物处理之后与发干的颜色异质混合物的预测颜色状态相关的颜色状态超空间(例如,LAB空间)中的点。特别地,图9B图示颜色状态超空间中的以下各点——(i)在通过染发合成物cand2执行的候选染发处理之后‘第一类型’的发干的预测(例如,由预测引擎计算的)颜色状态524B;(ii)在通过染发合成物cand2执行的候选染发处理之后‘第二类型’的发干的预测(例如,由预测引擎计算的)颜色状态524C;(iii)在通过染发合成物cand2执行的候选染发处理之后头发的发干的颜色异质混合物的预测(例如,由预测引擎计算的)‘总体’混合物平均颜色状态524A,该总体’混合物平均颜色状态524A可以是加权平均值(即,按照第一和第二类型的发干(例如,包含天然色素以及天然白色)的相对量而加权)。
点524B和524C之间(或524A和524B之间或524A和524C之间)的距离越大,‘一致性’或覆盖范围越低。相反地,点524B和524C之间(或524A和524B之间或524A和524C之间)的距离越大,‘一致性’或覆盖范围越低。
类似于具有‘颜色准确性’和‘持久’目标的情况,染色准确性和覆盖范围/一致性的目标可能是竞争目标。而且,‘持久’和‘覆盖范围/一致性’的目标可能也是竞争目标。
在示例9C-9D中,针对关于颜色而言异质的初始头发,分析HCC cand1。在示例9E-9F中,针对关于颜色而言异质的初始头发,分析HCC cand2。
对于本公开,除非另外指出,否则立即处理后颜色状态表示代表头发整体的状态,而非表示代表一种类型的组成发干(例如,关于发干颜色而言颜色异质的头发——例如,天然灰发)的状态。
在图9C和图9E的示例中,‘x’表示与图9E中相比在图9C中更接近目标的立即处理后颜色状态,指示HCC cand1被预测为具有比HCC cand2更优的立即处理后准确性。
然而,如距离D1小于距离D2的图9D和图9F所观察到的,HCC cand2的预测颜色一致性更优。
温和/损害的讨论
在一些实施例中,期望提供这样的染发处理:使头发的预测处理后损害状态最小化和/或确保预测处理后损害状态不超过最大阈值。为此,测量头发的初始损害是有用的。头发的预测处理后损害状态是下面各项的函数:(i)头发的初始损害状态和(ii)由染发处理对头发施加的预测损害(例如,这可取决于(一个或多个)氧化剂(例如,过氧化物)和/或(一个或多个)碱化剂(例如,氨)的浓度和/或取决于其它因素)。
在2015年4月27日提交的PCT/IB2015/053065中描述了用于测量头发的初始损害状态的技术——也参见图13A-13B和图14A-14B。可使对准的发干经受两种测量(例如,在图13A-13B和图14A-14B中示出的配置中),并且比较由被光束从不同方向(例如,图14A的方向1020A和1020B或图14B的方向1020C和1020D)照射的对准发干散射的光的强度。例如,当散射光的强度类似时,这可指示较大的损害状态。
根据图8A-8B的曲线清楚的,初始头发损害的测量还可用于预测‘持久’。
图10A-10C的讨论
图10A-10C示出有助于温和的相关方法——这些方法也可被用于另外的辅助目的。在一些实施例中,(参见步骤S209)根据用户提供(即,经用户接口)的多目的相对重要数据(例如,持久与颜色准确性、颜色与损害、一致性与颜色准确性、一致性与持久等或任何组合的相对重要性),可决定无可用解决方案——根据用户专用多目的相对重要数据(例如,由图5A-5B的滑动器提供)——即,在步骤S209中,可能无‘可用’解决方案——这意味着通常或根据存在于分配器的容器内的材料。在这种情况下,(一个或多个)替代解决方案可被呈现(步骤S231)给用户(例如,每个替代解决方案的至少一些方面——例如,它的预测立即处理后颜色的描述),并且可选地,可在步骤S235中请求输入。
一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态,头发状态电路还被配置为存储描述实现辅助目的的辅助目的规则(例如,存储在任何易失性或非易失性存储装置/存储器中);染发合成物(HCC)预测引擎,被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物;和HCC用户接口(HCC UI),包括推荐呈现用户接口RP UI,推荐呈现用户接口RP UI用于呈现关于计算的HCC或关于目标颜色状态的推荐;其中:HCC预测引擎确定(例如,参见图10B-10C的步骤S209)被预测为在不违反辅助目的规则的情况下将颜色状态变换成目标颜色状态的符合辅助目的规则的HCC的存在;在计算出不存在符合辅助目的规则的HCC的情况下,染发合成物(HCC)预测引擎计算被预测为以预测立即处理后颜色状态准确性为代价符合辅助目的规则的替代HCC;在计算出不存在符合辅助目的规则的HCC(例如,参见离开S209的‘否’分支)的情况下,RP UI通过宣布(例如,参见S231)计算出不存在和/或通过呈现符合辅助目的规则的替代HCC来做出响应。
在一些实施例中,还包括:具有多个容器的分配器装置,不同材料被分别布置在每个容器中,分配器装置被配置为响应于并且根据由染发合成物(HCC)预测引擎执行的计算分别从每个容器分配不同量的材料。
在一些实施例中,如果这种符合辅助目的规则的HCC存在,则系统通过执行下面各项中至少一项来做出响应:i. HCC UI通过宣布符合辅助目的规则的HCC的存在来做出响应;和ii.分配器装置按照由HCC预测引擎针对符合辅助目的规则的HCC确定的相对量从容器分配材料。
在一些实施例中,辅助目的规则是限制头发的预测染发处理后损害的量的最大损害规则。
在一些实施例中,辅助目的规则是要求抵抗染色后洗涤的预测颜色保留的洗涤稳健性规则。
在一些实施例中,辅助目的规则是预测头发颜色一致性规则,预测头发颜色一致性规则描述初始染色前头发的不同颜色发干之中的预测头发颜色一致性。
在本申请的描述和权利要求中,每个动词“包括”、“包含”和“具有”及其词形变化被用于指示:该动词的一个或多个宾语未必是该动词的一个或多个主语的构件、部件、元件或零件的完整列表。
这里引用的所有参考文献的全部内容通过引用被并入。参考文献的引用不构成承认所述参考文献是现有技术。
冠词“一”和“一个”在这里被用于表示所述冠词的一个或超过一个(即,至少一个)语法宾语。作为示例,“元件”表示一个元件或超过一个元件。
术语“包括”在这里被用于表示短语“包括但不限于”,并且与短语“包括但不限于”可互换地使用。
除非上下文清楚地指示不同情况,否则术语“或”在这里被用于表示术语“和/或”,并且与术语“和/或”可互换地使用。
术语“诸如”在这里被用于表示短语“诸如但不限于”,并且与短语“诸如但不限于”可互换地使用。
已如此描述了前面的示例性实施例,对于本领域技术人员而言将会清楚的是,在不脱离如稍后叙述的权利要求的范围和精神的情况下,其各种等同物、变更、修改和改进是可能的。特别地,不同实施例可包括除这里描述的那些特征之外的特征的组合。因此,权利要求不限于前面的讨论。
Claims (19)
1.一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:
头发处理目的优先化用户接口,用于接收多目的相对重要性数据,所述多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;
头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,所述初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受所述潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和
染发合成物预测引擎,响应于经头发处理目的优先化用户接口接收的输入,所述染发合成物预测引擎被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从所述初始颜色状态变换成所述目标颜色状态的定制染发合成物;
其中:
头发处理目的优先化用户接口被配置为使得多目的相对重要性数据描述下面各项的相对重要性:(A)达到所述目标颜色状态;和(B)实现一个辅助目的或实现多个辅助目的的用户指定加权组合;
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后目标颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,所述染发合成物预测引擎计算被预测为以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发变换成目标颜色状态的染发合成物;以及
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以预测立即处理后目标颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,染发合成物预测引擎计算以立即处理后目标颜色状态准确性为代价实现辅助目的的染发合成物;
其中所述辅助目的是与立即处理后目标颜色状态准确性竞争的染发目的。
2.一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:
头发处理目的优先化用户接口,用于接收多目的相对重要性数据,所述多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;
头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,所述初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受所述潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和
分配器装置,具有多个容器,每个容器中分别布置有不同材料,并且每个容器一种材料,所述分配器装置被配置为响应于由数字计算机执行的计算并且根据所述计算分别从每个容器分配不同量的材料;
其中:
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以实现辅助目的为代价优先考虑立即处理后目标颜色状态准确性的多目的相对重要性数据,所述分配器装置按照以实现辅助目的为代价更准确地将用户的头发变换成目标颜色状态的染发合成物的相对量从所述多个容器分配材料;以及
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以立即处理后目标颜色状态准确性为代价优先考虑实现辅助目的的多目的相对重要性数据,分配器装置按照以立即处理后目标颜色状态准确性为代价实现辅助目的的染发合成物的相对量从所述多个容器分配材料;
其中所述辅助目的是与立即处理后目标颜色状态准确性竞争的染发目的。
3.如权利要求1或2所述的系统,其中至少一个辅助目的是处理后颜色保留洗涤稳健性。
4.如权利要求1或2所述的系统,其中至少一个辅助目的是实现不同颜色的初始发干之间的一致颜色状态。
5.如权利要求1或2所述的系统,其中至少一个辅助目的是使处理后损害状态最小化和/或预测处理后损害状态未超过阈值。
6.如权利要求1或2所述的系统,其中至少一个辅助目的是使处理复杂性最小化。
7.一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:
头发处理目的优先化用户接口,用于接收多目的相对重要性数据,所述多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;
头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,所述初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和
染发合成物预测引擎,响应于经头发处理目的优先化用户接口接收的输入,染发合成物预测引擎被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物;
其中:
头发处理目的优先化用户接口被配置为使得多目的相对重要性数据描述下面各项的相对重要性:(A)达到目标颜色状态;和(B)实现一个辅助目的或实现多个辅助目的的用户指定加权组合;
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以所述多个辅助目中的第二辅助目的为代价优先考虑所述多个辅助目中的第一辅助目的的多目的相对重要性数据,所述染发合成物预测引擎计算被预测为以第二辅助目的为代价实现第一辅助目的的染发合成物;以及
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,所述染发合成物预测引擎计算被预测为以第一辅助目的为代价实现第二辅助目的的染发合成物;
其中所述辅助目的是与立即处理后目标颜色状态准确性竞争的染发目的。
8.一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:
头发处理目的优先化用户接口,用于接收多目的相对重要性数据,所述多目的相对重要性数据描述潜在染发处理的不同头发处理目的的相对重要性;
头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,所述初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态;和
分配器装置,具有多个容器,每个容器中分别布置有不同材料,并且每个容器一种材料,分配器装置被配置为响应于由数字计算机执行的计算并且根据所述计算分别从每个容器分配不同量的材料;
其中:
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以第二辅助目的为代价优先考虑第一辅助目的的多目的相对重要性数据,所述分配器装置按照被预测为以第二辅助目的为代价实现第一辅助目的的染发合成物的相对量从多个容器分配材料;以及
响应于经头发处理目的优先化用户接口接收到以第一辅助目的为代价优先考虑第二辅助目的的多目的相对重要性数据,所述分配器装置按照被预测为以第一辅助目的为代价实现第二辅助目的的染发合成物的相对量从多个容器分配材料;
其中所述辅助目的是与立即处理后目标颜色状态准确性竞争的染发目的。
9.如权利要求8所述的系统,其中所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是温和。
10.如权利要求8-9中任一项所述的系统,其中所述第一辅助目的是头发颜色的一致性或覆盖范围,并且第二辅助目的是温和。
11.如权利要求8-9中任一项所述的系统,其中所述第一辅助目的是持久,并且第二辅助目的是头发颜色的一致性或覆盖范围。
12.如权利要求8或9所述的系统,其中所述目标颜色状态和/或初始头发状态数据包括光谱数据和比色数据中的至少一个。
13.如权利要求12所述的系统,其中所述光谱数据包括反射光谱、透射光谱和吸收光谱中的至少一个。
14.一种用于通过分配材料来制备定制染发合成物的系统,所述系统包括:
头发状态电路,被配置为存储潜在染发处理的目标颜色状态和初始头发状态数据,所述初始头发状态数据描述至少在用户的头发经受所述潜在染发处理之前用户的头发的初始颜色状态,所述头发状态电路还被配置为存储描述实现辅助目的的辅助目的规则;
染发合成物预测引擎,被配置为从初始头发状态数据并且从目标颜色状态计算被预测为将用户的头发的颜色状态从初始颜色状态变换成目标颜色状态的定制染发合成物;和
染发合成物用户接口,包括推荐呈现用户接口,所述推荐呈现用户接口用于呈现关于染发合成物或关于目标颜色状态的推荐;
其中:
染发合成物预测引擎确定被预测为在不违反辅助目的规则的情况下将颜色状态变换成目标颜色状态的符合辅助目的规则的染发合成物是否存在;
在计算出不存在符合辅助目的规则的染发合成物的情况下,染发合成物预测引擎计算被预测为以预测立即处理后目标颜色状态准确性为代价符合辅助目的规则的替代染发合成物;
在计算出不存在符合辅助目的规则的染发合成物的情况下,推荐呈现用户接口通过宣布计算出不存在和/或通过呈现所述替代染发合成物来做出响应;
其中所述辅助目的是与立即处理后目标颜色状态准确性竞争的染发目的。
15.如权利要求14所述的系统,还包括:
具有多个容器的分配器装置,每个容器中分别布置有不同材料,分配器装置被配置为响应于由染发合成物预测引擎执行的计算并且根据所述计算分别从每个容器分配不同量的材料,并且每个容器一种材料。
16.如权利要求15所述的系统,其中如果这种符合辅助目的规则的染发合成物存在,则系统通过执行下面各项中至少一项来做出响应:
i. 染发合成物用户接口通过宣布符合辅助目的规则的染发合成物存在来做出响应;和
ii.分配器装置按照由染发合成物预测引擎针对符合辅助目的规则的染发合成物确定的相对量从多个容器分配材料。
17.如权利要求14-16中任一项所述的系统,其中辅助目的规则是最大损害规则,最大损害规则限制头发的预测染发处理后损害的量。
18.如权利要求14-16中任一项所述的系统,其中辅助目的规则是洗涤稳健性规则,洗涤稳健性规则要求抵抗染色后洗涤的预测颜色保留。
19.如权利要求14-16中任一项所述的系统,其中辅助目的规则是预测头发颜色一致性规则,预测头发颜色一致性规则描述初始染色前头发的不同颜色发干之中的预测头发颜色一致性。
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