KR101957773B1 - 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법 및 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치 - Google Patents

영상을 이용한 피부 상태 평가 방법 및 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치 Download PDF

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Abstract

영상을 이용한 피부 상태 평가 방법은 컴퓨터 장치가 피부 영역을 촬영한 제1 영상 및 상기 제1 영상의 촬영 시점 후에 상기 피부 영역을 촬영한 제2 영상을 획득하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 제1 영상에 및 상기 제2 영상에서 각각 상기 피부 영역을 추출하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 색상값을 기준으로 상기 제1 영상의 피부 영역 및 상기 제2 영상의 피부 영역에 대한 차이를 나타내는 복수의 평가값을 연산하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 평가값을 이용하여 상기 피부 영역에 대한 상태 평가를 수행하는 단계를 포함한다.

Description

영상을 이용한 피부 상태 평가 방법 및 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치{EVALUATION METHOD FOR SKIN CONDITION USING IMAGE AND EVALUATION APPARATUS FOR SKIN CONDITION USING IMAGE}
이하 설명하는 기술은 영상을 이용하여 피부 상태를 평가하는 기법에 관한 것이다.
최근 헬스 케어에 대한 관심과 더불어 피부 상태를 측정하거나 진단하는 장치가 등장하고 있다. 대부분의 장치는 상태 측정을 위한 센서 장치를 이용한다.
한국공개특허 제10-2005-0076233호
이하 설명하는 기술은 영상만을 이용하여 사용자의 피부 상태를 평가할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.
영상을 이용한 피부 상태 평가 방법은 컴퓨터 장치가 피부 영역을 촬영한 제1 영상 및 상기 제1 영상의 촬영 시점 후에 상기 피부 영역을 촬영한 제2 영상을 획득하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 제1 영상에 및 상기 제2 영상에서 각각 상기 피부 영역을 추출하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 색상값을 기준으로 상기 제1 영상의 피부 영역 및 상기 제2 영상의 피부 영역에 대한 차이를 나타내는 복수의 평가값을 연산하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 평가값을 이용하여 상기 피부 영역에 대한 상태 평가를 수행하는 단계를 포함한다.
영상을 이용한 피부 상태 평가 장치는 피부 영역을 촬영한 제1 영상 및 상기 제1 영상의 촬영 시점 후에 상기 피부 영역을 촬영한 제2 영상에서 각각 피부 영역을 추출하고, 추출한 피부 영역에 대한 색상값을 기준으로 상기 제1 영상의 피부 영역 및 상기 제2 영상의 피부 영역에 대한 차이를 나타내는 복수의 평가값을 연산하고, 상기 복수의 평가값을 이용하여 상기 피부 영역에 대한 상태 평가를 수행하는 연산 장치를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 추가적인 장치 없이 스마트 기기와 같은 장치를 이용하여 손쉽게 피부 상태를 평가할 수 있다.
도 1은 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치의 구성을 도시한 예이다.
도 2는 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 3은 피부 상태 평가를 위한 히스토그램에 대한 예이다.
도 4는 피부 치료 상태에 대한 평가값의 우선순위를 도시한 예이다.
도 5는 피부 미용 상태에 대한 평가값의 우선순위를 도시한 예이다.
도 6은 피부 상태를 평가하는 스마트 기기의 화면에 대한 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하 설명하는 기술은 사용자의 영상을 분석하여 사용자의 피부 상태를 평가하는 기법에 관한 것이다. 도 1은 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치의 구성을 도시한 예이다. 도 1은 피부 상태 평가 장치가 피부 영역으로 얼굴을 검출하는 예를 도시한다. 피부 상태 평가 장치는 피부 영역을 분석하여 해당 피부 영역에 대한 상태를 평가한다. 피부 상태 평가 장치는 제1 시점의 영상에서 피부 영역을 검출하고, 제1 시점 이후인 제2 시점의 영상에서 동일한 피부 영역을 검출한다. 피부 상태 평가 장치는 제1 시점의 피부 영역과 제2 시점의 피부 영역을 비교분석하여 피부 상태를 평가한다. 이후 설명의 편의를 위해 제1 시점의 피부 영역을 제1 피부 영역이라고 명명하고, 제2 시점의 피부 영역을 제2 피부 영역이라고 명명한다. 피부 상태 평가 장치는 제1 피부 영역의 색상값과 제2 피부 영역에 대한 색상값을 이용하여 피부 상태를 평가하기 위한 척도인 평가값을 연산한다. 피부 상태 평가 장치는 평가값을 기준으로 제1 피부 영역과 제2 피부 영역의 차이를 기준으로 피부 상태(피부 상태의 변화)를 평가한다. 한편 피부 상태에 대한 다양한 항목이 존재한다. 피부 상태를 나타내는 항목에 대해서는 후술한다.
도 1(a)는 스마트폰과 같은 스마트 기기(50)를 이용하여 피부 상태를 평가하는 예이다. 사용자는 스마트 기기(50)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 스마트 기기(50)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴 영역에서 색상값을 추출한다. 스마트 기기(50)는 제1 피부 영역과 제2 피부 영역의 색상값을 이용하여 피부 상태를 평가한다.
도 1(a)에서 스마트 기기(50)는 카메라(51), 저장 장치(52), 연산 장치(53) 및 출력 장치(54)를 포함한다. 카메라(51)는 소스 영상을 획득한다. 연산 장치(53)는 소스 영상에 포함된 피부 영역에 대한 색상값을 추출하고, 색상값을 이용하여 피부 상태를 나타내는 평가값을 연산한다. 저장 장치(52)는 소스 영상을 임시로 저장할 수 있다. 또한 저장 장치(52)는 피부 상태를 평가하는데 사용되는 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 복수의 평가값을 사용하는 경우 피부 상태의 항목에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 저장 장치(52)는 평가값을 연산하는 함수, 피부 상태의 항목에 따라 평가값에 부여되는 가중치 등을 저장할 수 있다. 출력 장치(54)는 평가한 피부 상태에 대한 정보를 출력할 수 있다.
도 1(b)는 PC와 같은 장치를 이용하여 피부 상태를 평가하는 예이다. 사용자는 컴퓨터(85)에 연결된 카메라(81)로 얼굴을 촬영한다. 컴퓨터(85)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴 영역의 색상값을 추출한다. 컴퓨터(85)는 색상값을 이용하여 피부 상태를 나타내는 평가값을 연산한다. 컴퓨터(85)는 평가값을 기준으로 피부 영역에 대한 피부 상태를 평가한다.
도 1(c)는 사용자 단말(91)로 획득한 영상을 이용하여 원격지에 있는 서버(95)가 피부 상태를 평가하는 예이다. 사용자는 사용자 단말(91)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 사용자 단말(91)은 촬영한 소스 영상을 네트워크를 통해 서버(95)에 전달한다. 이 경우 사용자 단말(91)은 데이터 전송을 위한 통신 모듈을 포함한다. 서버(95)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴 영역의 색상값을 추출한다. 서버(95)는 색상값을 이용하여 피부 상태를 나타내는 평가값을 연산하고, 평가값을 기준으로 피부 영역에 대한 피부 상태를 평가한다. 서버(95)는 피부 상태에 대한 정보를 사용자 단말(91)에 전달할 수 있다.
경우에 따라서는 사용자 단말(91)이 소스 영상에서 피부 영역을 검출하여 서버(95)에 전달할 수 도 있다. 이 경우 서버(95)는 피부 영역에 대한 색상값을 추출하고, 평가값을 연산하여 피부 상태를 평가한다. 또는 사용자 단말(91)이 소스 영역에서 피부 영역을 검출하고, 피부 영역에 대한 색상값을 추출할 수 있다. 이 경우 사용자 단말(91)은 피부 영역에 대한 색상값을 서버(95)에 전달하고, 서버(95)는 색상값을 이용하여 피부 상태를 평가할 수 있다.
도 1에서 다양한 장치를 이용하여 피부 상태를 평가하는 예를 설명하였다. 이하 설명의 편의를 위해 영상에서 피부 영역을 검출하고, 피부 영역에 대한 피부 상태를 평가하는 장치를 컴퓨터 장치라고 명명한다.
도 2는 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법에 대한 순서도의 예이다.
컴퓨터 장치는 피부 상태 평가를 위한 소스 영상을 획득한다(110). 소스 영상은 동영상 또는 정지 영상일 수 있다. 소스 영상은 전술한 바와 같이 일정한 시간 간격을 갖고 촬영된 제1 영상 및 제2 영상을 의미한다. 소스 영상은 사용자의 피부 영역을 포함한다. 컴퓨터 장치는 카메라로 촬영한 소스 영상에서 피부 영역을 검출한다(120). 컴퓨터 장치가 피부 영역을 검출하는 알고리즘은 종래 알려진 다양한 기법을 이용할 수 있다. 나아가 컴퓨터 장치는 피부 영역 중 특정한 관심 영역을 추출할 수도 있다. 관심 영역은 얼굴 영역의 이마, 볼 등과 같은 영역일 수 있다. 컴퓨터 장치는 영상 분석을 통해 특정한 관심 영역을 자동으로 추출할 수 있다. 나아가 컴퓨터 장치는 사용자로부터 관심 영역을 선택하는 명령을 받아 관심 영역을 설정할 수도 있다.
컴퓨터 장치는 제1 영상 및 제2 영상에서 각각 피부 영역 또는 관심 영역에 대한 색상값 히스토그램을 추출한다(130). 컴퓨터 장치는 다양한 색상 체계 중 하나 이상에서 색상값을 추출하여 사용할 수 있다.
예컨대, (1) 색상 데이터는 RGB 색상 체계를 기준으로 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 색상 데이터는 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나에 대한 평균값을 사용할 수도 있다. (2) 컴퓨터 장치는 RGB 색상 체계를 다른 색상 체계로 변환할 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 정치는 RGB 색상 체계를 YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, 질감 등과 같은 다양한 색상 체계로 변환할 수 있다. 질감은 대표적으로 영상의 Contrast 값을 이용하여 표현될 수 있다. 컴퓨터 장치는 특정 색상 체계의 색차 성분 또는 휘도 성분 중 적어도 하나를 색상값으로 추출할 수 있다. 이 경우 색상 데이터는 주변 환경(조도 등)에 영향을 적게 받는 성분 중 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCbCr의 경우 Cb 또는 Cr 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. YCgCo의 경우는 Cg 또는 Co 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 나아가 두 개의 색차 성분 중 조도의 변화에 보다 강인한 어느 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCgCo의 경우는 Cg만을 이용할 수 있다. 이 경우 컴퓨터 장치는 피부 영역의 Cg 색상 데이터의 평균값을 색상값으로 추출할 수 있다. (3) 나아가 색상 데이터는 RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, 질감 등과 같은 다양한 색상 체계에서 적어도 하나 이상의 색 성분에 가중치를 적용하여 조합한 값일 수도 있다. 색 성분을 조합하는 경우 색상 데이터는 색상 체계 및 색 성분의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 값을 합산한 값일 수도 있다.
컴퓨터 장치는 제1 피부 영역의 색상값 히스토그램 및 제2 영상의 색상값 히스토그램을 기준으로 평가값을 연산한다(140). 평가값은 제1 피부 영역과 제2 피부 영역의 피부 상태의 차이를 나타내는 척도이다. 컴퓨터 장치는 평가값을 기준으로 피부 영역에 대한 상태를 평가한다(150). 피부 상태에 대한 평가는 정략적 평가 내지 정성적 평가를 의미한다.
피부 상태를 평가하기 위한 척도가 되는 평가값에 대해 설명한다. 컴퓨터 장치는 피부 영역에 대한 색상값만을 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 나아가 컴퓨터 장치는 피부 영역에 대한 히스토그램(Histogram)을 이용하여 평가값을 연산할 수 있다. 도 3은 피부 상태 평가를 위한 히스토그램에 대한 예이다. 이후 도 3을 기준으로 평가값에 대해 설명한다. 컴퓨터 장치는 아래 설명하는 6개의 평가값(d1, d2, d3, d4, d5 및 d6)을 사용하여 피부 상태를 평가할 수 있다.
평가값 d 1
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 히스토그램의 평균값을 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 아래의 수학식 1은 히스토그램의 평균값을 사용한 평가값 d1이다. 아래의 수학식 1에서 mbefore는 이전 시점에 촬영한 제1 영상의 피부 영역(제1 피부 영역)에 대한 히스토그램의 평균값이고, mafter는 제1 영상 이후에 촬영한 제2 영상의 피부 영역(제2 피부 영역)에 대한 히스토그램의 평균값이다.
Figure 112016117275565-pat00001
평가값 d 2
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 히스토그램에서 피크의 위치를 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 아래의 수학식 2는 히스토그램 상에서 피크의 위치에 해당하는 색상값을 사용한 평가값 d2이다. 아래의 수학식 2에서 Mbefore는 제1 피부 영역에 대한 히스토그램의 피크 위치에 해당하는 색상값이고, Mafter는 제2 피부 영역에 대한 히스토그램의 피크 위치에 해당하는 색상값이다. 도 3에서 하나의 히스토그램에서 피크에 해당하는 위치를 표시하였다.
Figure 112016117275565-pat00002
평가값 d 3
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 표준편차를 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 아래의 수학식 3은 표준편차를 사용한 평가값 d3이다. 아래의 수학식 3에서 σbefore는 제1 피부 영역의 색상값에 대한 표준편차이고, σafter는 제2 피부 영역의 색상값에 대한 표준편차이다.
Figure 112016117275565-pat00003
평가값 d 4
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 히스토그램 상에서 피크의 좌측에 위치하는 색상값의 개수를 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 컴퓨터 장치는 히스토그램의 피크 위치를 기준으로 피크의 좌측에 위치하는 색상값의 개수를 사용하여 평가값을 결정할 수 있다. 경우에 따라서는 피크의 우측에 위치하는 색상값의 개수를 사용할 수도 있을 것이다. 아래의 수학식 4는 히스토그램에서 피크의 좌측에 위치하는 색상값의 개수를 사용한 평가값 d4이다. 아래의 수학식 4에서 Nbefore는 제1 피부 영역의 히스토그램에서 피크의 위치를 기준으로 좌측에 있는 색상값들의 개수이고, Nafter는 제2 피부 영역의 히스토그램에서 피크의 위치를 기준으로 좌측에 있는 색상값들의 개수이다. 도 3을 기준으로 설명하면 피크의 좌측에 있는 색상값의 개수는 140개 이다.
Figure 112016117275565-pat00004
평가값 d 5
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 히스토그램의 피크를 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 컴퓨터 장치는 히스토그램의 피크의 높이를 기준으로 평가값을 결정할 수 있다. 아래의 수학식 5는 히스토그램 상에서 피크의 높이를 사용한 평가값 d5이다. 아래의 수학식 5에서 Hbefore는 제1 피부 영역의 히스토그램의 피크 높이이고, Hafter는 제2 피부 영역의 히스토그램의 피크 높이이다. 도 3에서는 하나의 히스토그램에 대해 피크의 높이를 표시하였다.
Figure 112016117275565-pat00005
평가값 d 6
컴퓨터 장치는 색상값에 대한 히스토그램의 피크와 최솟값을 기준으로 평가값을 연산할 수 있다. 아래의 수학식 6은 히스토그램에서 피크의 색상값과 최솟값에 해당하는 색상값을 사용한 평가값 d6이다. 히스토그램에서 최솟값은 가장 좌측에 있는 색상값에 해당한다. 아래의 수학식 6에서 Mbefore는 제1 피부 영역의 히스토그램에서 피크 위치의 색상값이고, Mafter는 제2 피부 영역의 히스토그램에서 피크 위치의 색상값이다. 또한 수학식 6에서 minbefore는 제1 피부 영역의 히스토그램에서 최솟값 위치의 색상값이고, minafter는 제2 피부 영역의 히스토그램에서 최솟값 위치의 색상값이다.
Figure 112016117275565-pat00006
컴퓨터 장치는 전술한 복수의 평가값 d1 ~ d6를 이용하여 피부 상태를 평가할 수 있다. 컴퓨터 장치는 복수의 평가값을 사용하는 경우 복수의 평가값을 합산한 값을 기준으로 피부 상태를 평가할 수 있다. 물론 컴퓨터 장치는 복수의 평가값을 다른 방식으로 가공한 결과를 이용하여 피부 상태를 평가할 수도 있을 것이다. 컴퓨터 장치가 복수의 평가값을 합산하거나 가공한 값을 이용하는 경우 복수의 평가값에 대한 가중치를 부여할 수 있다. 피부 상태의 항목에 따라 복수의 평가값에 대한 가중치가 서로 달라질 수 있다. 예컨대, 특정한 피부 상태의 항목인 경우 전술한 평가값 중 우선적으로 사용될 수 있는 값이 있을 수 있다. 나아가 가중치는 어떤 색상 체계를 사용하는지 나아가 어떤 색상 요소를 사용하는지에 따라 달라질 수도 있다.
도 4는 피부 치료 상태에 대한 평가값의 우선순위를 도시한 예이다. 도 4는 피부 치료 과정에서 평가가 필요한 피부 상태의 항목에 대한 예이다. 도 4는 여드름 심화, 기미/주근깨 옅어짐, 피부 변색 복구, 피부 패임의 채워짐, 피부 홍조 및 화상 흉터 옅어짐을 예로 도시하였다.
도 4(a)는 RGB 색상 체계에서 B값을 사용하여 평가값을 도출한 예이다. 여드름 심화를 예로 설명하면 평가값 d4가 가장 높은 우선순위를 갖는다. 피부 상태 평가에 대한 평가값의 우선 순위를 실험적 결과에 해당한다. 도 4(a)에서 여드름 심화에 대한 평가값 우선 순위는 d4 > d5 > d6 > d3 > d2 > d1이다. 이는 평가값 d4가 여드름 심화 정도를 판단할 수 있는 가장 좋은 평가값이라는 의미이다. 도 4(a)를 살펴보면 피부 상태의 항목에 따라 평가값 우선 순위가 상이한 것을 알 수 있다. 또한, 사용한 DB에 따라 순위가 일부 달라질 수 있다.
컴퓨터 장치는 평가값 d4만을 기준으로 피부 상태에 대한 평가를 수행할 수 있다. 나아가 컴퓨터 장치는 모든 평가값을 이용하여 피부 상태에 대한 평가를 수행할 수 있다. 후자의 경우 컴퓨터 장치는 각 평가값에 대해 우선 순위에 따른 가중치를 부여할 수 있다. 예컨대, 전체 가중치의 합을 1이라고 가정하면 1 순위의 평가값은 0.4, 2 순위의 평가값은 0.35, 3 순위의 평가값은 0.25 등의 가중치를 가질 수 있다.
도 4(b)는 YCbCr 색상 체계에서 Cb값을 사용하여 평가값을 도출한 예이다. 여드름 심화를 예로 설명하면 평가값 d5가 가장 높은 우선순위를 갖는다. RGB의 B를 이용한 도 4(a)와는 다른 결과라는 것을 알 수 있다. 도 4(b)에서 여드름 심화에 대한 평가값 우선 순위는 d5 > d4 > d2 > d6 > d1 > d3이다.
도 5는 피부 미용 상태에 대한 평가값의 우선순위를 도시한 예이다. 도 5는 피부 미용 과정에서 평가가 필요한 피부 상태의 항목에 대한 예이다. 도 5는 잡티 가려짐, 피부톤 밝아짐, 피부톤 일정함, 피부 패임 가려짐 및 홍조 정도를 예로 도시하였다.
도 5(a)는 RGB 색상 체계에서 B값을 사용하여 평가값을 도출한 예이다. 잡티 가려짐을 예로 설명하면 평가값 d5가 가장 높은 우선순위를 갖는다. 피부 상태 평가에 대한 평가값의 우선 순위를 실험적 결과에 해당한다. 도 5(a)에서 잡티 가려짐에 대한 평가값 우선 순위는 d5 > d6 > d3 > d1 > d2 > d4이다. 이는 평가값 d5가 여드름 심화 정도를 판단할 수 있는 가장 좋은 평가값이라는 의미이다. 도 5(b)는 ?CbCr 색상 체계에서 Cb값을 사용하여 평가값을 도출한 예이다. 잡티 가려짐을 예로 설명하면 평가값 d2가 가장 높은 우선순위를 갖는다. RGB의 B를 이용한 도 5(a)와는 다른 결과라는 것을 알 수 있다. 도 5(b)에서 잡티 가려짐에 대한 평가값 우선 순위는 d2 > d1 > d6 > d3 > d5 > d4이다. 또한, 사용한 DB에 따라 순위가 일부 달라질 수 있다.
전술한 바와 같이 컴퓨터 장치는 복수의 평가값을 사용하여 피부 상태를 평가할 수 있다. 이 경우 컴퓨터 장치는 아래의 수학식 7을 사용하여 피부 상태를 평가하기 위한 최종 결과를 연산할 수 있다. 수학식 7에서 wi는 평가값 di에 대한 가중치를 의미한다.
Figure 112016117275565-pat00007
한편 컴퓨터 장치는 두 개 이상의 색요소를 이용하여 피부 영역을 분석할 수 있다. 예컨대, RGB 색상 체계에서 G값과 B값을 이용할 수 있다. 이 경우 색상 요소에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 나아가 컴퓨터 장치는 복수의 색상 체계를 이용하여 피부 영역을 분석할 수 있다. 예컨대, RGB 색상 체계의 B값과 YCbCr 색상 체계의 Cb값을 이용할 수 있다. 이 경우 색상 체계 내지 색상 요소마다 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 아래 수학식 8은 복수의 색상 체계 내지 복수의 색상 요소를 이용하여 피부 상태를 평가하는 예이다.
Figure 112016117275565-pat00008
i는 평가값에 대한 식별자이고, j는 색상 요소에 대한 식별자이다. 예컨대, di1은 R, di2은 G, di3은 B에 대한 평가값이고, wi1은 R, wi2은 G, wi3은 B에 대한 가중치일 수 있다. 이 경우 가중치는 평가값의 종류(i) 및 색상 체계/ 색상 요소의 종류에 따라 서로 다른 값일 수 있다.
도 6는 피부 상태를 평가하는 스마트 기기(50)의 화면에 대한 예이다. 도 6을 기준으로 스마트 기기(50)를 사용하여 피부 상태를 평가하는 과정을 설명한다. 도 6의 스마트 기기는 도 1의 스마트 기기(50)에 해당한다.
도 6(a)는 피부 상태를 평가하는 앱을 실행한 화면에 대한 예이다. 도 6(a)는 제1 영상(Before) 및 제2 영상(After)를 입력하는 메뉴를 표시한다. 사용자는 스마트 기기(50)에 내장된 카메라를 이용하여 제1 영상을 입력하고, 일정한 시간 간격을 갖고 촬영된 제2 영상을 입력할 수 있다('촬영' 메뉴). 또는 사용자는 스마트 기기(50)에 저장한 사진 파일을 불러오는 방식으로 제1 영상 및 제2 영상을 입력할 수도 있다('선택' 메뉴). 도 6(b)는 사용자의 피부 영역이 포함된 제1 영상 및 제2 영상을 입력한 예이다. 도 6(b)는 얼굴 영역을 포함하는 영상을 입력한 예이다.
한편 사용자는 얼굴 영역에서 특정한 관심 영역을 선택할 수 있다. 도 6(c)는 사용자가 얼굴 영역에서 뺨 부위(A로 표시)를 선택한 예이다. 즉, 사용자가 자신의 뺨 영역의 상태에 관심이 있어서 해당 부위를 선택한 예이다.
도 6(d)는 사용자가 제1 영상 및 제2 영상을 입력한 후 '결과 확인' 버튼을 눌러 피부 상태에 대한 평가가 수행된 예이다. 도 6(d)에서 스마트 기기(50)는 화면에 잡티 정도는 엷어지고, 피부톤은 밝아지고, 홍조는 조금 높아진 결과를 표시한다. 스마트 기기(50)는 정성적인 분석 뿐만 아니라, 수치를 백분율로 표시하여 정량적인 평가 결과를 도시할 수도 있다. 도 6에 도시하지 않았지만 스마트 기기는 일정한 기간에 대해 피부 상태를 평가한 결과를 누적하여 저장할 수 있다. 이를 이용하여 스마트 기기는 그래프 형식으로 피부 상태를 표시할 수도 있다.
삭제
본 실시례 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시례는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
50 : 스마트 기기
51 : 카메라
52 : 저장 장치
53 : 연산 장치
54 : 출력 장치
81 : 카메라
85 : 컴퓨터
91 : 사용자 단말
95 : 서버

Claims (11)

  1. 촬영 시점이 다른 제1 소스 영상과 제2 소스 영상을 획득하는 단계;
    상기 제1 소스 영상 및 상기 제2 소스 영상에서 동일한 위치의 제1 및 제2 피부 영역을 추출하는 단계;
    색상값을 기준으로 상기 제1 피부 영역 및 상기 제2 피부 영역에서 제1 히스토그램과 제2 히스토그램을 각각 추출하는 단계; 및,
    상기 추출된 제1 히스토그램 및 상기 제2 히스토그램을 비교해 피부 상태의 차이를 나타내는 복수의 평가값을 연산하는 단계;를 포함하고,
    상기 복수의 평가값은,
    아래의 수학식 1 내지 6 중 적어도 어느 하나에 의해 구해지는 피부 상태 평가 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112018113848907-pat00015
    [ mbefore: 제1 히스토그램의 평균값, mafter: 제2 히스토그램의 평균값]
    [수학식 2]
    Figure 112018113848907-pat00016
    [Mbefore: 제1 히스토그램의 피크 위치에 해당하는 색상값, Mafter: 제2 히스토그램의 피크 위치에 해당하는 색상값]
    [수학식 3]
    Figure 112018113848907-pat00017
    [σbefore: 제1 피부 영역의 색상 값에 대한 표준편차, σafter: 제2 피부 영역의 색상 값에 대한 표준편차]
    [수학식 4]
    Figure 112018113848907-pat00018
    [Nbefore: 제1 히스토그램에서 피크의 위치를 기준으로 좌측에 있는 색상값들의 개수, Nafter: 제2 히스토그램에서 피크의 위치를 기준으로 좌측에 있는 색상값들의 개수]
    [수학식 5]
    Figure 112018113848907-pat00019
    [ Hbefore: 제1 히스토그램의 피크 높이, Hafter: 제2 히스토그램의 피크 높이]
    [수학식 6]
    Figure 112018113848907-pat00020
    [Mbefore: 제1 히스토그램에서 피크 위치의 색상값, Mafter: 제2 히스토그램에서 피크 위치의 색상, minbefore: 제1 히스토그램에서 최솟값 위치의 색상값, minafter: 제2 히스토그램에서 최솟값 위치의 색상값]
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 평가값을 연산하는 단계는 상기 제1 피부 영역 및 제2 피부 영역에 대해 관심 영역을 설정하고, 상기 관심 영역에 대하여 상기 복수의 평가값을 연산하는 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 평가값을 연산하는 단계는 상기 복수의 평가값에 서로 다른 가중치를 부여하여 복수의 평가값을 연산하는 피부 상태 평가 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 색상값은 RGB, HSV, YUV, YCgCo, YCbCr 또는 질감 중 적어도 하나의 색상 체계의 적어도 어느 하나의 성분에 대한 것인 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 상기 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 기재된 피부 상태 평가 방법에 따라 제1 히스토그램 및 제2 히스토그램을 비교해 피부 상태의 차이를 나타내는 복수의 평가값을 연산하는 피부 상태 평가 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
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