KR101563124B1 - 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법 - Google Patents

퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 개인마다 고유한 얼굴 이미지를 봄, 여름, 가을 및 겨울의 고유 색과 접목하여 개인별 최적 퍼스널 컬러를 진단 및 추출함으로써 개인별로 최적화된 퍼스널 컬러를 제공하여 사용자가 고급스런 이미지를 연출할 수 있도록 하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법을 제공하며, 퍼스널 컬러 매칭 시스템은 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터, 컨설턴트가 설정한 복수개의 유형 그룹 및 상기 얼굴 이미지 데이터를 상기 유형 그룹별로 분류한 분류 데이터가 저장된 이미지 유형 데이터 베이스, 컨설팅을 희망하는 이용자의 얼굴 이미지에 근거하여 입력된 이용자 데이터가 저장되는 이용자 정보 데이터 베이스, 상기 유형 그룹별로 마련된 색채 데이터가 저장되는 색채 데이터 베이스, 입력된 상기 이용자 데이터를 상기 얼굴 이미지 데이터와 비교하여 상기 얼굴 이미지 데이터로부터 상기 이용자 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출한 후 추출된 상기 얼굴 이미지 데이터와 대응하는 분류 데이터로부터 유형 그룹을 추출하는 이미지 유형 선택 모듈, 추출된 상기 유형 그룹에 대응하는 상기 색채 데이터를 상기 색채 데이터 베이스로부터 추출하는 컬러 매칭 모듈 및 상기 이미지 유형 선택 모듈 및 상기 컬러 매칭 시스템을 제어하는 주 제어 유닛을 포함한다.

Description

퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법{PERSONAL COLOR MATCHING SYSTEM AND MATCHING METHOD THEREOF}
본 발명은 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
퍼스널 컬러(personal color)는 개인이 가지고 있는 신체 색(body color)과 조화를 이루어 생기가 돌고 활기차게 보이도록 하는 개인별 컬러를 의미한다.
퍼스널 컬러는 신체 색과 조화를 이룰 때 얼굴에 생기가 돌고 활기차 보이는 이미지를 연출할 수 있도록 한다.
반면, 개인의 고유한 신체 색과 어울리지 않는 퍼스널 컬러를 적용할 경우 피부가 거칠어 보이고 투명감이 사라져 피부의 결점이 부각되기 때문에 자신의 신체 색을 인지하고 신체 색에 적합한 퍼스널 컬러를 의류, 악세서리, 화장, 렌즈색, 모발색 등에 적용함으로써 보다 효율적으로 개인별 이미지 관리를 수행할 수 있다.
그러나, 신체 색과 조화를 이루는 퍼스널 컬러는 개인이 객관적으로 인지 및 발견하기 어렵기 때문에 신체 색에 적합한 퍼스널 컬러를 개인이 결정하기 어려운 문제점을 갖는다.
본 발명은 개인마다 고유한 얼굴 이미지를 봄, 여름, 가을 및 겨울의 고유 색과 접목하여 개인별 최적 퍼스널 컬러를 진단 및 추출함으로써 개인별로 최적화된 퍼스널 컬러를 제공하여 사용자가 고급스런 이미지를 연출할 수 있도록 하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법을 제공한다.
일실시예로서, 퍼스널 컬러 매칭 시스템은 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터, 컨설턴트가 설정한 복수개의 유형 그룹 및 상기 얼굴 이미지 데이터를 상기 유형 그룹별로 분류한 분류 데이터가 저장된 이미지 유형 데이터 베이스; 컨설팅을 희망하는 이용자의 얼굴 이미지에 근거하여 입력된 이용자 데이터가 저장되는 이용자 정보 데이터 베이스; 상기 유형 그룹별로 마련된 색채 데이터가 저장되는 색채 데이터 베이스; 입력된 상기 이용자 데이터를 상기 얼굴 이미지 데이터와 비교하여 상기 얼굴 이미지 데이터로부터 상기 이용자 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출한 후 추출된 상기 얼굴 이미지 데이터와 대응하는 분류 데이터로부터 유형 그룹을 추출하는 이미지 유형 선택 모듈; 추출된 상기 유형 그룹에 대응하는 상기 색채 데이터를 상기 색채 데이터 베이스로부터 추출하는 컬러 매칭 모듈; 및 상기 이미지 유형 선택 모듈 및 상기 컬러 매칭 모듈을 제어하는 주 제어 유닛을 포함한다.
퍼스널 컬러 매칭 시스템의 상기 얼굴 이미지 데이터는 맨얼굴(bare face)색 또는 화장한 얼굴색을 포함하는 얼굴색 데이터, 얼굴 형상 데이터, 염색하지 않은 또는 염색한 모발색 데이터, 렌즈 미착용 또는 렌즈 착용 눈동자색 데이터 중 적어도 하나를 포함한다.
퍼스널 컬러 매칭 시스템의 상기 이용자 정보 데이터 베이스는 상기 이용자가 입력한 이용자 입력 데이터가 저장되는 이용자 입력 데이터 베이스 및 이미지 컨설턴트가 상기 이용자의 얼굴 이미지를 판단하여 입력한 컨설턴트 입력 데이터가 저장되는 컨설턴트 입력 데이터 베이스를 포함하며, 상기 색채 데이터 베이스에는 직업별, 사교, 행사 및 여행에 적합한 코디 데이터가 상기 유형 그룹 별로 저장된다.
퍼스널 컬러 매칭 시스템의 상기 이미지 유형 선택 모듈은 상기 이용자 입력 데이터에 제1 가중치를 부여하고, 상기 컨설턴트 입력 데이터에 상기 제1 가중치보다 큰 제2 가중치를 부여한 상기 이용자 데이터를 상기 유형 그룹에 적용하여 상기 이용자의 이미지 유형을 추출한다.
퍼스널 컬러 매칭 시스템의 상기 컬러 매칭 모듈은 상기 이용자로부터 직업 정보, 사교 정보, 행사 정보, 여행 정보를 포함하는 상황 데이터가 입력되면 상기 상황 데이터를 비교하여 상황에 맞는 상기 코디 데이터를 선택한다.
퍼스널 컬러 매칭 시스템의 상기 유형 그룹은 8개의 군으로 구분되며, 상기 유형 그룹에 각각 대응하는 상기 색채 데이터는 32개의 색채를 포함한다.
일실시예로서, 퍼스널 컬러 매칭 방법은 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터, 얼굴 이미지 데이터에 근거한 유형 그룹 및 유형 그룹 및 얼굴 이미지 데이터에 의하여 상기 얼굴 이미지를 복수개로 분류한 분류 데이터를 포함하는 얼굴 이미지 데이터 베이스 및 상기 유형 그룹 마다 설정된 색채들을 포함하는 색채 데이터 베이스를 구축하는 단계; 이용자 정보 데이터 베이스에 상기 이용자의 얼굴 이미지와 연관된 이용자 데이터를 입력하는 단계; 이미지 유형 선택 모듈을 이용하여 이미지 유형 분류 데이터 베이스에 저장된 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터 및 상기 이용자 데이터를 비교하여 얼굴 이미지 데이터로부터 상기 이용자 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출하고, 추출된 상기 얼굴 이미지 데이터를 분류 데이터와 비교하여 분류 데이터로부터 상기 이용자의 유형 그룹을 결정하는 단계; 및 컬러 매칭 모듈을 이용하여 다수의 색채 데이터들이 저장되어 있는 색채 데이터 베이스로부터 상기 이용자의 상기 유형 그룹에 대응하는 색채를 추출하는 단계를 포함한다.
상기 이용자 데이터를 입력하는 단계는 단말 1을 이용하여 이용자가 이용자 입력 데이터를 직접 입력하는 단계; 및 단말 2를 이용하여 컨설턴트가 이용자의 상기 얼굴 이미지를 판단한 컨설턴트 데이터를 입력하는 단계를 포함한다.
상기 유형 그룹은 8개의 군들을 포함하며, 상기 유형 그룹에 각각 대응하는 상기 색채 데이터는 32개의 색채를 포함한다.
상기 이용자 정보 데이터 베이스에 상기 이용자의 상기 얼굴 이미지와 연관상기 이용자 데이터를 입력하는 단계는 상기 이용자의 직업 정보, 사교 정보, 행사 정보, 여행 정보를 포함하는 상황 데이터를 입력하는 단계를 포함하며, 상기 상황 데이터가 입력되면, 상기 색채 데이터 베이스에 저장된 직업별, 사교, 행사 및 여행에 적합한 코디 데이터 및 상기 상황 데이터를 비교하여 상기 이용자의 상황에 적합한 색채를 선택하는 단계를 더 포함한다.
본 발명에 따른 퍼스널 컬러 매칭 시스템 및 방법은 컨설팅을 희망하는 이용자의 얼굴 데이터를 데이터 베이스화된 다수의 얼굴 이미지 데이터와 매칭시켜 이용자의 이미지에 적합한 복수개의 유형 그룹을 선택하고, 유형 그룹에 포함된 퍼스널 컬러를 선택하고, 퍼스널 컬러 중 이용자의 상황에 적합한 코디 색채를 제공함으로써 이용자의 이미지에 가장 적합한 색채를 의류, 악세서리, 가방, 신발 등에 적용함으로써 이용자의 이미지를 보다 향상시킬 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 퍼스널 컬러 매칭 시스템의 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이미지 유형 데이터 베이스의 얼굴 이미지 데이터의 구조를 도시한 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 이미지 유형 데이터 베이스의 유형 그룹의 구조를 도시한 도면이다.
도 4는 도 1의 이미지 유형 데이터 베이스의 분류 데이터의 구조를 도시한 도면이다.
도 5는 도 1의 이용자 정보 데이터 베이스의 구조를 도시한 도면이다.
도 6은 도 1의 색채 데이터 베이스의 구조를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 퍼스널 컬러 매칭 시스템을 이용한 퍼스널 컬러 매칭 방법을 도시한 순서도이다.
도 8은 도 7의 퍼스널 컬러 매칭 방법에 따른 매칭 순서를 도시한 블럭도이다.
하기의 설명에서는 본 발명의 실시 예를 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 퍼스널 컬러 매칭 시스템의 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 퍼스널 컬러 매칭 시스템(700)은 이미지 유형 데이터 베이스(100), 이용자 정보 데이터 베이스(200), 색채 데이터 베이스(300), 이미지 유형 선택 모듈(400), 컬러 매칭 모듈(500) 및 주 제어 유닛(600)을 포함한다.
도 2는 도 1에 도시된 이미지 유형 데이터 베이스의 얼굴 이미지 데이터의 구조를 도시한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 이미지 유형 데이터 베이스(100)는 이미지 컨설턴트가 이미 컨설팅한 복수명의 얼굴 또는 신체와 연관된 여러 항목의 누적 데이터를 포함하는 얼굴 이미지 데이터(110), 복수개의 유형 그룹(120) 및 상기 얼굴 이미지 데이터(110)를 유형 그룹 별로 분류한 분류 데이터(130)가 저장된다.
이미지 유형 데이터 베이스(100)의 얼굴 이미지 데이터(110), 유형 그룹(120) 및 분류 데이터(130)는 이미지 컨설턴트로부터 직접 입력 및 가공된다.
특히 이미지 컨설턴트는 과거 컨설팅 경험, 색채학 등을 바탕으로 유형 그룹(120)을 설정 및 얼굴 이미지 데이터(110)를 토대로 각 이용자를 특정 유형 그룹으로 분류한 분류 데이터(130)를 이미지 유형 데이터 베이스(100)에 저장한다.
도 2를 참조하면, 얼굴 이미지 데이터(110)는 다수명의 이름, 성별, 나이 등과 같은 인적 정보가 저장되는 식별 데이터(code1), 화장한 얼굴색 데이터(code2) 및 맨(bare) 얼굴색 데이터(code3)을 포함하는 얼굴색 데이터, 얼굴 형상 데이터(code4), 피부색 데이터(code5), 모발색 데이터(code6), 눈동자색 데이터(code7) 및 렌즈 색깔 데이터(code8) 등을 포함한다.
화장한 얼굴색 데이터(code2), 맨 얼굴색 데이터(code3), 염색한 모발색 데이터(code5), 모발색 데이터(code6), 눈동자색 데이터(code7) 및 렌즈 색깔 데이터(code8)는 각각 색상(H), 명도(V) 및 채도(C)를 종합한 HVC 표시법(HVC painting indicate method)에 따른 수치 형태, 텍스트 또는 텍스트와 숫자의 조합 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(100)의 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장된다.
이하, 본 발명의 일실시예에서, HVC 표시법에 따른 수치는 "숫자YR" 형태로 표시된다.
구체적으로 화장한 얼굴색 데이터(code2), 맨 얼굴색 데이터(code3)는 얼굴 중 이마, 오른 볼, 왼 볼 및 턱의 피부색을 측색계를 통해 각각 측정한 측정값을 평균으로 산출하여 생성될 수 있다.
화장한 얼굴색 데이터(code2)는 측색계 등을 통해 측정된 HVC 표시법에 따라서, 예를 들어, a1(8.1YR), a2(8.5YR), a3(5.1YR), a4(4.9YR), a5(5.9YR), a6(5.5YR), a7(4.6YR) 및 a8(4.1YR)로 구분된다. 화장한 얼굴색 데이터(code 2)는 구간으로 표시되어도 무방하다.
맨 얼굴색 데이터(code3)는 측색계 등을 통해 측정된 HVC 표시법에 따라서, 예를 들어, b1(8.0YR), b2(8.4YR), b3(5.0YR), b4(4.8YR), b5(5.8YR), b6(5.4YR), b7(4.7YR) 및 b8(4.0YR)로 구분되며, 맨 얼굴색 데이터(code 3)는 구간으로 표시되어도 무방하다.
얼굴 형상 데이터(code4)는, 예를 들어, 둥근형, 계란형, 긴형 및 각진형으로 구분되며, 얼굴 형상 데이터(code4)는 텍스트, 숫자 또는 텍스트와 숫자의 조합 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(110)에 저장될 수 있다.
얼굴 형상 데이터(code4)에서, 예를 들어, 둥근형은 c1, 계란형은 c2, 긴형은 c3 및 각진형은 c4로 구분되어 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장될 수 있다.
피부색 데이터(code5)는 희고 노란빛이며 윤기 있는 피부, 희고 붉은빛으로 윤기 없는 피부, 노랗고 윤기 없는 피부 및 누렇고 어두운 빛으로 윤기 있는 피부로 구분될 수 있고, 피부색 데이터(code5)는 텍스트, 숫자 또는 텍스트와 숫자의 조합 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(110)에 저장될 수 있다.
피부색 데이터(code5)는 얼굴의 피부색 뿐만 아니라, 목, 손, 발 등 외부에 노출되는 피부색을 포함할 수 있다.
피부색 데이터(code5)는, 예를 들어, 희고 노란빛이며 윤기 있는 피부는 d1, 희고 붉은빛으로 윤기 없는 피부는 d2, 노랗고 윤기 없는 피부는 d3 및 누렇고 어두운 빛으로 윤기 있는 피부는 d4로 구분되며, 피부색 데이터(code5)는 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장될 수 있다.
모발색 데이터(code6)는 따뜻한 갈색으로 윤기 있는 모발, 가는 머리카락으로 윤기없는 모발, 푸석푸석한 미릿결로 윤기 없는 모발, 흙갈색으로 윤기 있는 모발로 구분될 수 있고, 모발색 데이터(code6)은 텍스트, 숫자 또는 텍스트와 숫자의 조합 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(110)에 저장될 수 있다.
모발색 데이터(code6)는, 예를 들어, 따뜻한 갈색으로 윤기 있는 모발은 e1, 가는 머리카락으로 윤기없는 모발은 e2, 푸석푸석한 미릿결로 윤기 없는 모발은 e3, 흙갈색으로 윤기 있는 모발은 e4로 구분되며, 모발색 데이터(code6)은 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장될 수 있다. 이에 더하여 모발색 데이터(code6)에는 염색한 모발 및 흑발이 더 포함될 수 있다.
눈동자색 데이터(code7)는 갈색으로 생기있는 눈빛, 부드러운 갈색으로 부드러운 눈빛, 부드러운 갈색으로 깊은 눈빛, 푸른 빛의 흰자위로 강한 눈빛으로 구분될 수 있고, 눈동자색 데이터(code7)은 텍스트, 숫자 또는 텍스트와 숫자의 조합 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(110)에 저장될 수 있다.
눈동자색 데이터(code7)는 갈색으로 생기있는 눈빛은 f1, 부드러운 갈색으로 부드러운 눈빛은 f2, 부드러운 갈색으로 깊은 눈빛은 f3, 푸른 빛의 흰자위로 강한 눈빛은 f4로 구분되며, 눈동자색 데이터(code7)는 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장될 수 있다.
렌즈색 데이터(code8)는 안구에 착용된 렌즈의 색깔에 따라 구분될 수 있고, 렌즈색 데이터(code8)은 텍스트 또는 숫자 형태로 이미지 유형 데이터 베이스(110)에 저장될 수 있다.
렌즈색 데이터(code8)는, 예를 들어, 푸른색 렌즈 색깔은 g1, 녹색 렌즈 색깔은 g2, 갈색 렌즈 색깔은 g3, 보라색 렌즈 색깔은 g4로 구분되며, 렌즈색 데이터(code8)는 얼굴 이미지 데이터(110)에 저장될 수 있다.
비록 본 발명의 일실시예에서는 예를 들어 얼굴 이미지 데이터(100)가 8 개의 데이터 항목들로 이루어진 것이 도시 및 설명되고 있지만, 이와 다르게 컨설팅의 종류, 컨설팅 목적에 따라 얼굴 이미지 데이터(100)는 8개 이하 또는 9개 이상의 데이터 항목들을 포함하여도 무방하다.
도 3은 도 1에 도시된 이미지 유형 데이터 베이스의 유형 그룹의 구조를 도시한 도면이다.
도 1 및 도 3을 참조하면, 이미지 유형 데이터 베이스(100)에 포함된 유형 그룹(120)은 이미지 컨설턴트에 의하여 정의된다.
이미지 컨설턴트는 유형 그룹(120)을, 예를 들어, 4개의 메인 유형 그룹(125)들로 구분하고, 4 개의 메인 유형 그룹(125)들은 각각 2 개의 서브 유형 그룹(127)으로 구분한다. 따라서, 이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 유형 그룹(120)을 모두 8 개의 유형 그룹으로 구분한다.
이미지 컨설턴트는 4 개의 메인 유형 그룹(125)들을, 예를 들어, 봄형(srping type), 여름형(summer type), 가을형(autumn type) 및 겨울형(winter type)으로 구분한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 봄형을 다시 비비드(vivid) 유형 및 웜(warm) 유형으로 구분하고, 여름형을 다시 엘레강트(elegant) 유형 및 로맨틱(romantic) 유형으로 구분하며, 가을형을 다시 네츄럴(natural) 유형 및 클래식(classic) 유형으로 구분하며, 겨울형을 쿨(cool) 유형 및 다이내믹(dynamic) 유형으로 구분한다.
이미지 컨설턴트는 혈색이 없고 밝으며 노란 얼굴색으로 피부표면이 고르고 얼굴색 전체가 통일감이 있으며, 얼굴색, 모발 및 눈동자색의 대비가 큰 특징을 갖는 이용자를 봄 형의 하나인 웜 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 웜 유형에 비해 노란 빛이 강한 얼굴색으로 웜 유형 대비 보다 건강해 보이며, 피부표면과 얼굴색이 통일감이 있으며, 얼굴색, 모발발색 및 눈동자색의 대비가 큰 특징을 갖는 이용자를 봄 형의 하나인 비비드 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 피부가 아주 희고 핑크빛이 약하게 나타나며 전체적으로 피부표면과 얼굴색의 통일감이 크며, 얼굴색, 모발 및 눈동자색의 대비가 적은 특징을 갖는 이용자를 여름형의 하나인 엘레강트 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 부분적으로 핑크 빛과 노란색이 나타나는 얼굴색으로 피부 표면이 고르지 못하고 얼굴색의 통일감이 적으며, 얼굴색과 모발, 눈동자색의 대비가 적은 특징을 갖는 이용자를 여름형의 하나인 로맨틱 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 얼굴색이 노랗지만 피부에 윤기가 없고 혈색이 좋지 않으며, 피부표면과 얼굴색의 통일감이 적으며, 얼굴색과 모발색 및 눈동자색과의 대비가 적은 특징을 갖는 이용자를 가을형의 하나인 네츄럴 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 네츄럴 유형에 비해 더 어두운 노란 얼굴색으로 푸석푸석한 피부표면과 얼굴색의 통일감이 아주 적으며 얼굴색과 모발 및 눈동자색의 대비가 적은 특징을 갖는 이용자를 가을형의 하나인 클래식 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 밝은 피부색이지만 푸른기가 돌며, 누른빛의 얼굴색으로 피부 표면과 얼굴색의 통일감이 적으며, 얼굴색, 모발색 및 눈동자색의 대비가 큰 특징을 갖는 이용자를 겨울형의 하나인 쿨형 유형으로 정의한다.
이미지 컨설턴트는, 예를 들어, 얼굴 전체가 어둡게 보이며 피부 표면이 고르지 못하고 얼굴색은 통일감이 적으며, 얼굴색, 모발 및 눈동자색의 대비가 매우 큰 특징을 갖는 이용자를 겨울형의 하나인 다이내믹 유형으로 정의한다.
이와 같이 이미지 컨설턴트에 의하여 도 3에 도시된 메인 유형 그룹(125) 및 서브 유형 그룹(127)이 정의되면, 이미지 컨설턴트가 정의된 메인 휴여 그룹(125) 및 서브 유형 그룹(127)이 이미지 유형 데이터 베이스(100)의 유형 그룹(120)에 저장된다.
비록 본 발명의 일실시에에서는 이미지 컨설턴트가 도 3에 도시된 바와 같이 4 개의 메인 유형 그룹(125) 및 8개의 서브 유형 그룹(127)을 설정한 것이 도시 및 설명되고 있지만, 메인 유형 그룹(125) 및 서브 유형 그룹(127)의 개수는 컨설팅 내용, 컨설팅 목적 등에 의하여 가감될 수 있다.
도 4는 도 1의 이미지 유형 데이터 베이스의 분류 데이터의 구조를 도시한 도면이다.
도 1, 도 2 및 도 4를 참조하면, 이미지 컨설턴트는 얼굴 이미지 데이터 베이스(110) 및 유형 그룹(120)이 설정 및 저장되면, 얼굴 이미지 데이터 베이스(110)에 저장된 화장한 얼굴색, 맨 얼굴색, 얼굴 형상, 피부색, 모발색, 눈동자색 및 렌즈색 및 앞서 설명한 유형 그룹(120)을 분류하는 특징에 근거하여 얼굴 이미지 데이터 베이스(110)에 저장된 각 이용자를 4 개의 메인 유형 그룹 및 8개의 서브 유형 그룹으로 분류하여 분류 데이터(130)에 저장한다.
분류 데이터(130)를 생성하는 과정은 이미지 컨설턴트가 직접 수행할 수 있지만, 얼굴 이미지 데이터(110)에 근거하여 이미지 컨설턴트가 설정한 각 유형 별 특징에 따라 자동 분류되어도 무방하다.
도 4를 참조하면, 도 2의 식별 데이터의 A는 화장한 얼굴색이 a2(8.5YR), 맨 얼굴색이 b1(8.0YR), 얼굴 형상이 둥근형인 c1, 피부색이 희고 노란빛이며 윤기 있는 피부색인 d1, 모발색이 따뜻한 갈색으로 윤기 있는 모발색인 e1, 눈동자색이 부드러운 갈색으로 부드러운 눈빛인 f2이고, 식별 데이터 A는 앞서 상술한 이미지 컨설턴트가 정의한 특징에 따라 메인 유형 그룹(125)이 봄형이며, 서브 유형 그룹은 비비드 유형이다.
식별 데이터 A의 유형 분류에서 화장한 얼굴색, 맨 얼굴색, 피부색 및 얼굴 형상은, 예를 들어, 메인 유형 그룹의 선택에 관여하며, 모발색 및 눈동자색은, 예를 들어, 서브 유형 그룹의 선택에 관여한다, 그러나 이와 같은 선택은 하나의 예일 뿐이며, 컨설팅을 희망하는 이용자에 따라서 메인 유영 그룹 및 서브 유형 그룹을 선택하기 위한 데이터의 종류는 변경될 수 있다.
이와 같은 방식으로 도 4에서 식별 데이터 B는 메인 유형 그룹(125)이 가을형이며, 서브 유형 그룹은 클래식 유형으로 결정되며, 식별 데이터 C는 메인 유형 그룹(125)이 여름형이고 서브 유형 그룹은 엘레강트 유형으로 결정되며, 식별 데이터 D는 메인 유형 그룹(125)이 겨울형이고 서브 유형 그룹은 쿨 유형으로 결정된다.
이하, 퍼스널 컬러 매칭 시스템(700)의 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 대하여 설명하기로 한다.
도 5는 도 1의 이용자 정보 데이터 베이스의 구조를 도시한 도면이다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 이용자 정보 데이터 베이스(200)는 이용자 입력 데이터 베이스(210) 및 컨설턴트 입력 데이터 베이스(220)를 포함한다.
이하, 이용자 입력 데이터 베이스(210)에 저장된 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터 베이스(220)에 저장된 컨설턴트 입력 데이터를 이용자 데이터로서 정의하기로 한다.
컨설팅을 희망하는 이용자는 단말 1(205)을 통해 이용자 자신의 화장한 얼굴색, 얼굴색, 얼굴 형상, 피부색, 모발색, 눈동자색 및 렌즈색과 관련된 데이터를 직접 이용자 입력 데이터 베이스(210)에 입력하여 저장하는데, 컨설팅을 희망하는 이용자가 제공하여 저장된 데이터는 이하 이용자 입력 데이터로서 정의된다.
이용자가 단말 1(205)을 통해 입력한 이용자 입력 데이터는 인터넷망, 근거리 통신망, 유선망 등을 매개로 이용자 입력 데이터 베이스(210)에 저장될 수 있다.
도 5를 참조하면, 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가칭)이 이용자 입력 데이터 베이스(210)에 저장한 이용자 입력 데이터는 화장한 얼굴색이 a3(5.1YR)이고, 맨 얼굴색은 b4(4.8YR), 얼굴 형상은 둥근형 c1이고, 피부색은 희고 노란빛이며 윤기 있는 피부색인 d1, 모발색은 갈색으로 윤기 있는 모발인 e1, 눈동자색은 부드러운 갈색으로 부드러운 눈동자색인 f2이고 옵션으로 선호 렌즈색은 푸른색 렌즈인 g1이다.
한편, 이미지 컨설턴트는 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가칭)의 얼굴 이미지를 직접 대면, 사진, 동영상 등으로 판단하여 홍길동(가칭)의 데이터를 단말 2(215)를 통해 컨설턴트 입력 데이터 베이스(220)에 저장한다.
이미지 컨설턴트가 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가칭)의 얼굴 이미지를 판단하여 컨설턴트 입력 데이터 베이스(220)에 저장한 컨설턴트 입력 데이터는 화장한 얼굴색이 a5(5.9YR)이고, 맨 얼굴색은 b7(4.7YR), 얼굴 형상은 계란형 c2이고, 피부색은 희고 붉은빛이며 윤기 없는 피부색인 d2, 모발색은 갈색으로 윤기 있는 모발인 e1, 눈동자색은 부드러운 갈색으로 부드러운 눈동자색인 f2이고 옵션으로 렌즈색은 푸른색 렌즈인 g1이다.
도 5를 참조하면, 컨설팅을 희망하는 이용자가 입력한 이용자 입력 데이터 및 이미지 컨설턴트가 컨설팅을 희망하는 이용자를 판단하여 입력한 컨설턴트 입력 데이터를 비교하면, 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터는 일부는 일치하지만 일부는 다르다.
이는 컨설팅을 희망하는 이용자는 일반적으로 얼굴 또는 신체의 정보를 객관적으로 정확하게 산출하기 어렵기 때문이다.
본 발명의 일실시예에서는 컨설팅을 희망하는 이용자가 제공한 이용자 입력 데이터와 함께 전문적인 컬러 매칭 기술을 숙지한 이미지 컨설턴트가 컨설팅을 희망하는 이용자를 객관적으로 판단하여 제공한 컨설턴트 입력 데이터를 함께 이용하여 컨설팅을 희망하는 이용자의 요구를 수용하면서 컨설팅을 희망하는 이용자의 객관적이면서 정확한 유형을 판단한다.
이와 같이 이용자가 입력한 이용자 입력 데이터 및 이미지 컨설턴트가 입력한 컨설턴트 입력 데이터를 모두 수용하여 이용자의 유형을 판단할 경우, 앞서 설명한 바와 같이 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터는 전부 일치 또는 부분 일치 모두 상이할 수 있다.
입력자 이용 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터가 부분적으로 일치 또는 모두 상이할 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 이용자가 입력한 이용자 입력 데이터에는 제1 가중치를 적용하고, 이미지 컨설턴트가 제공한 컨설턴트 입력 데이터에는 제1 가중치보다 높은 제2 가중치를 적용하여 종합 판정 데이터를 생성함으로써 이용자의 견해 및 이미지 컨설턴트의 견해을 모두 반영하되 이미지 컨설턴트의 견해를 보다 많이 수용할 수 있도록 한다.
비록 본 발명의 일실시예에서는 이미지 컨설턴의 의견을 반영하기 위해 사용되는 제2 가중치가 이용자의 의견을 반영하기 위해 사용되는 제1 가중치보다 높게 선정되었지만, 이와 다르게 이용자의 의견을 적극적으로 반영하기 위해 상기 제1 가중치가 이미지 컨설턴트의 의견을 반영하기 위한 제2 가중치 이상이어도 무방하다.
이용자 정보 데이터 베이스(200)에 컨설팅을 희망하는 이용자 및 컨설턴트가 입력한 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터를 종합한 종합 판정 데이터는 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 저장된다.
도 5에 도시된 이용자 정보 데이터 베이스(200)에는 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터 이외에 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가칭)의 직업, 각종 모임 종류, 행사, 선호 여행지, 특수 상황과 같은 상황 정보들이 단말 1(205) 또는 단말 2(215)를 통해 저장될 수 있다.
도 6은 도 1의 색채 데이터 베이스의 구조를 도시한 도면이다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 이미지 컨설턴트는 앞서 도 3에 도시된 바와 같이 이미지 유형 데이터 베이스(100)의 유형 그룹(120)이 설정되면, 이미지 컨설턴트의 경험, 색채학, 최근 유행 및 패션 감각 등에 근거하여 각 유형 그룹(120)별로 각 유형 그룹(120)에 적합한 유형별 색채들을 설정하고, 색채에 연관된 정보를 수치, 텍스트 또는 수치와 텍스트가 조합된 방식으로 색채 데이터 베이스(300)의 색채 데이터(310)에 저장한다.
이에 더하여, 이미지 컨설턴트는 컨설팅을 희망하는 이용자의 직업, 성별, 나이, 모임, 회식, 여행에 적합한 색채를 별도로 선정하여 색채 데이터 베이스(300)의 코디 데이터(320)에 저장한다.
색채 데이터 베이스(300)에 저장된 색채 데이터(310)는 도 3에 도시된 각 유형 그룹(120)에 대응하는 개수로 형성된다.
예를 들어, 도 3에 도시된 유형 그룹(120)이 2개의 메인 유형 그룹(125) 및 8 개의 서브 유형 그룹(127)으로 이루어질 경우, 색채 데이터(310)도 8 개의 군으로 이루어진다.
구체적으로 색채 데이터(310)는 여름형 유형으로 엘레강트 유형에 적용되는 엘레강트 색채 데이터(311)를 포함하며, 엘레강트 색채 데이터(311)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 여름형 유형으로 로맨틱 유형에 적용되는 로맨틱 색채 데이터(312)를 포함하며, 로맨틱 색채 데이터(312)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 가을형 유형으로 네츄럴 유형에 적용되는 네츄렬 색채 데이터(313)를 포함하며, 네츄럴 색채 데이터(313)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 가을형 유형으로 클래식 유형에 적용되는 클래식 색채 데이터(314)를 포함하며, 클래식 색채 데이터(314)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 봄형 유형으로 비비드 유형에 적용되는 비비드 색채 데이터(315)를 포함하며, 비비드 색채 데이터(315)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 봄형 유형으로 웜 유형에 적용되는 웜 색채 데이터(316)를 포함하며, 웜 색채 데이터(316)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 겨울 유형으로 쿨 유형에 적용되는 쿨 색채 데이터(316)를 포함하며, 쿨 색채 데이터(317)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
색채 데이터(310)는 겨울형 유형으로 다이내믹 유형에 적용되는 다이내믹 색채 데이터(318)를 포함하며, 다이내믹 색채 데이터(318)는 세부적으로 8 개의 컬러군들로 이루어지고 각 컬러군이 서로 다른 4개의 색채들로 이루어져 총 32 개의 색채들을 포함한다.
따라서 8개의 서브 유형 그룹은 각각 32개의 색채를 포함하기 때문에 색채 데이터(310)는 총 256개의 색채들을 포함한다.
한편, 색채 데이터 베이스(300)에 저장된 코디 데이터(320)는 각 서브 유형 그룹에 포함된 색채 데이터(310)를 이루는 32개의 색채를 직업별, 각종 모임 종류별, 행사별, 선호 여행지별, 특수 상황별로 분류한 정보 데이터를 포함한다.
따라서 컨설팅을 희망하는 이용자의 유형 그룹이 결정된 후 이용자가 직업, 모임 종류, 행사, 선호 여행지, 특수 상황을 입력할 경우 코디 데이터(320)를 이용하여 상황별로 색채 데이터(310)에 포함된 색채들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다.
이미지 유형 선택 모듈(400)은 단말 1(205)을 통해 컨설팅을 희망하는 이용자로부터 이용자 입력 데이터 및 단말 2(215)를 통해 이미지 컨설턴트로부터 컨설턴트 입력 데이터가 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 각각 입력되면, 이용자 입력 데이터 및 컨설턴트 입력 데이터를 종합한 이용자 데이터를 로딩하여 얼굴 이미지 데이터(110)와 이용자 데이터를 비교하여 이용자 데이터와 매칭되는 얼굴 이미지 데이터(110)를 추출한다.
얼굴 이미지 데이터(110)에 이용자 데이터와 매칭되는 데이터가 없을 경우, 이미지 유형 선택 모듈(400)은 단말 2(215)로 매칭 데이터가 없음을 통보하여 이미지 컨설턴트가 컨설팅을 희망하는 이용자의 유형 그룹을 결정할 수 있도록 한다.
이미지 유형 선택 모듈(400)로부터 컨설팅을 희망하는 이용자의 유형 그룹이 결정되면 이미지 유형 선택 모듈(400)에서 선택된 이용자의 유형 그룹 데이터는 후술 될 컬러 매칭 모듈(500)로 제공된다.
도 5의 이용자 정보 데이터 베이스에 입력된 홍길동(가명)의 유형 그룹을 결정하기 위해서, 이미지 유형 선택 모듈(400)은 이용자 정보 데이터 베이스(200)에서 이용자 데이터 및 이미지 유형 데이터 베이스(100)로부터 얼굴 이미지 데이터를 각각 로드 받아 이들을 비교 및 분석한다.
예를 들면, 도 5에서 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가명)의 입력 데이터는 화장한 얼굴색은 a3(5.1YR)이고, 맨 얼굴색은 b3(5.0YR)이고, 얼굴 형상은 계란형인 c2이고, 피부색은 희고 붉은빛이며 윤기 없는 피부색인 d2이고, 모발색은 가늘고 윤기 없는 모발인 e2이고, 눈동자색은 부드러운 갈색으로 부드러운 눈동자빛인 f2이다.
홍길동(가명)의 이용자 데이터가 입력되면, 이미지 유형 선택 모듈(400)은 홍길동(가명)의 이용자 데이터를 도 2에 도시된 얼굴 이미지 데이터(110)와 비교하여 이용자 데이터와 가장 유사한 얼굴 이미지 데이터(110)를 선택한다.
예를 들어, 도 2의 식별 데이터 C는 화장한 얼굴색을 제외하면 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가명)의 이용자 데이터와 일치하기 때문에 이미지 유형 선택 모듈(400)은 식별 데이터 C가 홍길동(가명)과 가장 유사한 얼굴 이미지를 갖는 것으로 판단한다.
이미지 유형 선택 모듈(400)은 선택된 식별 데이터 C와 대응하는 유형 그룹을 선택하기 위해 도 4에 도시된 분류 데이터(130)를 검색하여, 분류 데이터(130)로부터 식별 데이터 C의 메인 유형 그룹 및 서브 유형 그룹을 추출한다.
추출 결과 도 4의 식별 데이터 C의 메인 유형 그룹이 여름형이고, 서브 유형 그룹이 엘레강트 유형이기 때문에 이미지 유형 선택 모듈(400)은 홍길동(가명)의 메인 그룹 유형을 여름형으로 선택하고, 서브 그룹 유형을 엘레강트 유형으로 선택한다.
본 발명의 일실시예에서 이미지 유형 선택 모듈(400)은 이용자 데이터 및 얼굴 이미지 데이터(110)를 비교하여, 예를 들어, 이용자 데이터 및 얼굴 이미지 데이터(110)가 60% 이상 일치할 경우 해당 얼굴 이미지 데이터를 선택할 수 있다.
컬러 매칭 모듈(500)은 이미지 유형 선택 모듈(400)로부터 컨설팅을 희망하는 이용자의 메인 유형 그룹 및 서브 유형 그룹이 결정되면, 색채 데이터 베이스(300)의 색채 데이터(310)를 로딩하여 컨설팅을 희망하는 이용자의 메인 유형 그룹 및 서브 유형 그룹에 해당하는 색채 데이터를 색채 데이터 베이스(300)로부터 추출한다.
예를 들어, 도 5에 도시된 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가명)의 메인 유형 그룹이 여름형이고, 서브 유형 그룹이 엘레강트이기 때문에 컬러 매칭 모듈(500)은 색채 데이터(310)에 포함된 32 개의 색채로 이루어진 엘레강트 색채 데이터(311)를 선택하며, 엘레강트 색채 데이터(311)는 컨설팅을 희망하는 이용자인 홍길동(가명)의 얼굴 및 신체 이미지에 가장 어울리는 퍼스널 컬러로서 선정된다.
이외에 컬러 매칭 모듈(500)은 도 5에 도시된 바와 같이 컨설팅을 희망하는 홍길동(가명)의 직업, 각종 모임 종류, 행사, 선호 여행지, 특수 상황과 같은 이용자의 상황 정보가 입력되었을 경우, 엘레강트 색채 데이터(311)에 포함된 색채들 중 상기 상황에 적합한 적어도 하나의 코디 데이터(320)를 선택한다.
예를 들어, 컬러 매칭 모듈(500)은 컨설팅을 희망하는 홍길동(가명)이 모임에 참석할 때에는 엘레강트 색채 데이터(311)에 포함된 32개의 색채 중 적어도 하나의 색채를 선택하는데, 컬러 매칭 모듈(500)에서 선택한 적어도 하나의 색채는 모임 상황에 가장 적합한 색채를 포함한다.
또한, 컬러 매칭 모듈(500)은 의복 색채, 악세서리 색채, 가방, 신발 등 착용 아이템의 종류마다 적합한 색채를 제공할 수 있다.
주 제어 유닛(600)은 이미지 유형 데이터 베이스(100), 이용자 정보 데이터 베이스(200), 색채 데이터 베이스(300)에서의 데이터 입력 및 출력을 수행하며, 이미지 유형 선택 모듈(400) 및 컬러 매칭 모듈(500)에서의 데이터 비교 및 데이터 추출을 제어한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 퍼스널 컬러 매칭 시스템을 이용한 퍼스널 컬러 매칭 방법을 도시한 순서도이다. 도 8은 도 7의 퍼스널 컬러 매칭 방법에 따른 매칭 순서를 도시한 블럭도이다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 컨설팅을 희망하는 이용자에 적합한 퍼스널 컬러를 매칭하기 위해서 먼저 이미지 유형 데이터 베이스(100) 및 색채 데이터 베이스(300)가 구축된다.(단계 S10)
이미지 유형 데이터 베이스(100) 및 색채 데이터 베이스(300)는 과거 컨설팅을 수행한 이용자의 데이터를 누적하여 구축될 수 있다.
이미지 유형 데이터 베이스(100)에는 도 2에 도시된 바와 같이 다수명의 얼굴 이미지와 연관된 얼굴 이미지 데이터(110), 얼굴 이미지 데이터를 8 개로 분류한 유형 그룹(120) 및 얼굴 이미지 데이터(110) 및 유형 그룹(120)에 의하여 분류된 분류 데이터(130)가 각각 저장된다.
색채 데이터 베이스(300)에는 8 개의 유형 그룹(120)에 각각 대응하는 32개의 색채를 포함하는 색채 데이터(310) 및 이용자의 상황에 따라 적용되는 코디 데이터(320)가 저장된다.
이미지 유형 데이터 베이스(100) 및 색채 데이터 베이스(300)가 구축된 후, 이용자가 컨설팅을 희망할 경우, 이용자와 연관된 이용자 데이터가 단말 1 및 단말 2를 통해 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 입력된다.(단계 S20)
이용자 정보 데이터 베이스(200)에 저장되는 이용자 데이터는 도 1에 도시된 바와 같이 컨설팅을 희망하는 이용자가 직접 입력한 이용자 입력 데이터(210) 및 이미지 컨설턴트가 이용자를 판단하여 입력한 컨설턴트 입력 데이터(220)를 포함한다.
이용자 데이터는 이용자 입력 데이터(210)에 제1 가중치를 부여하고, 컨설턴트 입력 데이터(220)에 제1 가중치 이상의 제2 가중치를 부여하여 종합적으로 판단한 데이터이다.
이용자 데이터에 포함되는 데이터는 화장한 얼굴색, 맨 얼굴색, 얼굴 형상, 피부색, 모발색, 눈동자색, 렌즈색 등이 포함될 수 있으며, 이용자 데이터에는 이들 데이터 이외에 신체 사이즈, 손 및 발의 크기 등 다양한 정보가 추가될 수 있다.
또한, 이용자 데이터에는 이용자의 직업, 선호 장소, 모임 종류, 선호하는 여행지 등과 같은 상황 정보를 포함할 수 있다.
이용자 데이터가 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 입력되면, 이미지 유형 선택 모듈(400)은 이용자 정보 데이터 베이스(200)에 입력된 이용자 데이터 및 이미지 유형 데이터 베이스(100)에 저장된 얼굴 이미지 데이터(110)를 로딩하여 이용자 데이터 및 얼굴 이미지 데이터(110)를 비교하여 이용자 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터(110)를 추출한다.
이미지 유형 데이터 베이스(100)에서 이용자의 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터(110)를 추출하지 못할 경우, 이미지 유형 데이터 베이스(100)는 이용자의 데이터를 컨설턴트가 관리하는 단말 2(215)로 출력하여 이미지 컨설턴트가 이용자의 입력 데이터로부터 이용자의 유형 그룹을 선택할 수 있도록 한다.
이미지 유형 선택 모듈(400)이 이용자 데이터와 가장 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출하면, 이미지 유형 선택 모듈(400)은 추출된 얼굴 이미지 데이터와 대응하는 분류 데이터(130)를 검색하여, 분류 데이터(130)로부터 컨설팅을 받기를 희망하는 이용자의 메인 유형 그룹 및 서브 메인 유형 그룹을 결정한다.(단계 S30)
이미지 유형 선택 모듈(400)에 의하여 컨설팅을 희망하는 이용자의 메인 유형 그룹 및 서브 유형 그룹이 선택되면, 컬러 매칭 모듈(500)은 색채 데이터 베이스(300)로부터 선택 및 결정된 서브 유형 그룹에 대응하는 색채 데이터(310)로부터 컨설팅을 희망하는 이용자의 퍼스널 컬러를 추출한다.(단계 S40)
퍼스널 컬러 정보는 이미지 컨설턴트가 관리하는 단말 2(215)로 제공된다. 퍼스널 컬러 정보는 이미지 컨설턴트가 관리하는 단말 2(215) 뿐만 아니라 이용자의 단말 1(205)로도 제공될 수 있다.
한편, 컬러 매칭 모듈(500)은 이용자의 메인 유형 그룹 및 서브 유형 그룹이 결정된 후, 컨설팅을 희망하는 이용자가 직업, 모임 종류, 여행 등과 같은 상황 정보를 입력하였는가를 판단하여 상황 정보가 입력되었을 경우,(단계 S50) 색채 데이터 베이스(300)에 포함된 코디 데이터(320)를 이용하여 이용자의 서브 유형 그룹에 포함된 복수개의 색채 중 상황에 적합한 코디 색채를 추출한다. (단계 S60)
이상에서 상세하게 설명한 바에 의하면, 컨설팅을 희망하는 이용자의 얼굴 데이터를 데이터 베이스화된 다수의 얼굴 이미지 데이터와 매칭시켜 이용자의 이미지에 적합한 복수개의 유형 그룹을 선택하고, 유형 그룹에 포함된 퍼스널 컬러를 선택하고, 퍼스널 컬러 중 이용자의 상황에 적합한 코디 색채를 제공함으로써 이용자의 이미지에 가장 적합한 색채를 의류, 악세서리, 가방, 신발 등에 적용함으로써 이용자의 이미지를 보다 향상시킬 수 있는 효과를 갖는다.
한편, 본 도면에 개시된 실시예는 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명한 것이다.
100...이미지 유형 데이터 베이스 200...이용자 정보 데이터 베이스
300...색채 데이터 베이스 400...이미지 유형 선택 모듈
500...컬러 매칭 모듈 600...주 제어 유닛
700...퍼스널 컬러 매칭 시스템

Claims (10)

  1. 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터, 컨설턴트가 설정한 복수개의 유형 그룹 및 상기 얼굴 이미지 데이터를 상기 유형 그룹별로 분류한 분류 데이터가 저장된 이미지 유형 데이터 베이스;
    컨설팅을 희망하는 이용자의 얼굴 이미지에 근거하여 입력된 이용자 데이터가 저장되는 이용자 정보 데이터 베이스;
    상기 유형 그룹별로 마련된 색채 데이터가 저장되는 색채 데이터 베이스;
    입력된 상기 이용자 데이터를 상기 얼굴 이미지 데이터와 비교하여 상기 얼굴 이미지 데이터로부터 상기 이용자 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출한 후 추출된 상기 얼굴 이미지 데이터와 대응하는 분류 데이터로부터 유형 그룹을 추출하는 이미지 유형 선택 모듈;
    추출된 상기 유형 그룹에 대응하는 상기 색채 데이터를 상기 색채 데이터 베이스로부터 추출하는 컬러 매칭 모듈; 및
    상기 이미지 유형 선택 모듈 및 상기 컬러 매칭 모듈을 제어하는 주 제어 유닛을 포함하며,
    상기 이용자 정보 데이터 베이스는 상기 이용자가 입력한 이용자 입력 데이터가 저장되는 이용자 입력 데이터 베이스 및 이미지 컨설턴트가 상기 이용자의 얼굴 이미지를 판단하여 입력한 컨설턴트 입력 데이터가 저장되는 컨설턴트 입력 데이터 베이스를 포함하며, 상기 색채 데이터 베이스에는 직업별, 사교, 행사 및 여행에 적합한 코디 데이터가 상기 유형 그룹 별로 저장되고,
    상기 이미지 유형 선택 모듈은 상기 이용자 입력 데이터에 제1 가중치를 부여하고, 상기 컨설턴트 입력 데이터에 상기 제1 가중치보다 큰 제2 가중치를 부여한 상기 이용자 데이터를 상기 유형 그룹에 적용하여 상기 이용자의 이미지 유형을 추출하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 얼굴 이미지 데이터는 맨얼굴(bare face)색 또는 화장한 얼굴색을 포함하는 얼굴색 데이터, 얼굴 형상 데이터, 염색하지 않은 또는 염색한 모발색 데이터, 렌즈 미착용 또는 렌즈 착용 눈동자색 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 컬러 매칭 모듈은 상기 이용자로부터 직업 정보, 사교 정보, 행사 정보, 여행 정보를 포함하는 상황 데이터가 입력되면 상기 상황 데이터를 비교하여 상황에 맞는 상기 코디 데이터를 선택하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 유형 그룹은 8개의 군으로 구분되며, 상기 유형 그룹에 각각 대응하는 상기 색채 데이터는 32개의 색채를 포함하는 퍼스널 컬러 매칭 시스템.
  7. 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터, 얼굴 이미지 데이터에 근거한 유형 그룹, 상기 유형 그룹 및 얼굴 이미지 데이터에 의하여 상기 얼굴 이미지를 복수개로 분류한 분류 데이터를 포함하는 얼굴 이미지 데이터 베이스 및 상기 유형 그룹 마다 설정된 색채들을 포함하는 색채 데이터 베이스를 구축하는 단계;
    이용자 정보 데이터 베이스에 상기 이용자의 얼굴 이미지와 연관된 이용자 입력 데이터를 입력하는 단계;
    이미지 유형 선택 모듈을 이용하여 이미지 유형 분류 데이터 베이스에 저장된 다수의 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 이미지 데이터 및 상기 이용자 입력 데이터를 비교하여 얼굴 이미지 데이터로부터 상기 이용자 입력 데이터와 유사한 얼굴 이미지 데이터를 추출하고, 추출된 상기 얼굴 이미지 데이터를 상기 분류 데이터와 비교하여 상기 분류 데이터로부터 상기 이용자의 유형 그룹을 결정하는 단계; 및
    컬러 매칭 모듈을 이용하여 다수의 색채 데이터들이 저장되어 있는 색채 데이터 베이스로부터 상기 이용자의 상기 유형 그룹에 대응하는 색채를 추출하는 단계를 포함하며,
    상기 이용자의 유형 그룹을 결정하는 단계는 상기 이미지 유형 선택 모듈이 상기 이용자 입력 데이터에 제1 가중치를 부여하고, 이미지 컨설턴트가 상기 이용자 입력 데이터에 상기 제1 가중치보다 큰 제2 가중치를 부여한 이용자 입력 데이터를 상기 유형 그룹에 적용하여 상기 이용자의 이미지 유형을 추출하는 퍼스널 컬러 매칭 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 이용자 데이터를 입력하는 단계는 단말 1을 이용하여 이용자가 이용자 입력 데이터를 직접 입력하는 단계; 및
    단말 2를 이용하여 컨설턴트가 이용자의 상기 얼굴 이미지를 판단한 컨설턴트 데이터를 입력하는 단계를 포함하는 퍼스널 컬러 매칭 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 유형 그룹은 8개의 군들을 포함하며, 상기 유형 그룹에 각각 대응하는 상기 색채 데이터는 32개의 색채를 포함하는 퍼스널 컬러 매칭 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 이용자 정보 데이터 베이스에 상기 이용자의 상기 얼굴 이미지와 연관상기 이용자 데이터를 입력하는 단계는 상기 이용자의 직업 정보, 사교 정보, 행사 정보, 여행 정보를 포함하는 상황 데이터를 입력하는 단계를 포함하며,
    상기 상황 데이터가 입력되면, 상기 색채 데이터 베이스에 저장된 직업별, 사교, 행사 및 여행에 적합한 코디 데이터 및 상기 상황 데이터를 비교하여 상기 이용자의 상황에 적합한 색채를 선택하는 단계를 더 포함하는 퍼스널 컬러 매칭 방법.
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