KR102183370B1 - 케어 정보를 획득하기 위한 방법, 케어 정보를 공유하기 위한 방법, 및 그것들을 위한 전자 장치 - Google Patents

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Abstract

케어 정보를 획득하기 위한 방법, 케어 정보를 공유하기 위한 방법, 그리고 그것들을 위한 전자 장치가 제공된다. 케어 정보를 획득하기 위한 상기 방법은: 상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 그 얼굴 데이터의 초기 피부 정보를 획득하는 단계; 클라우드 데이터베이스에 의해 상기 현재 사용자를 상기 초기 피부 정보에 따라 복수의 그룹들 중 하나로 분류하는 단계; 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 상기 전자 장치에 의해 세팅하는 단계; 그리고 상기 초기 피부 정보, 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹 내 다른 사용자의 피부-달성 이력을 상기 전자 장치에 의해 획득하는 단계를 포함한다. 상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 다른 사용자에 의해 달성된 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이다.

Description

케어 정보를 획득하기 위한 방법, 케어 정보를 공유하기 위한 방법, 및 그것들을 위한 전자 장치 {METHOD FOR OBTAINING CARE INFORMATION, METHOD FOR SHARING CARE INFORMATION, AND ELECTRONIC APPARATUS THEREFOR}
관련된 출원 상호 참조
본원은 2016년 5월 24일에 출원된 대만 출원 일련 번호 105116064의 우선권의 이익을 향유한다. 상기 언급된 출원의 전체는 본원에 참조로 편입되며 그리고 본원의 일부를 형성한다.
기술적인 분야
본원 개시는 피부 검출 및 피부 케어 (care)에 관한 정보를 공유하기 위한 기술에 관련되며, 그리고 더욱 상세하게는 피부 케어 정보를 획득하기 위한 방법, 피부 케어 정보를 공유하기 위한 방법 그리고 그것들을 위한 전자 장치에 관련된다.
전통적인 피부 검출은 사람의 피부 상태를 얻기 위해서 인간의 피부를 스캔하기 위해 전문적인 피부 검출 장치를 보통 채택한다. 그 서비스 제공자의 판매자는 그 피부 상태에 따른 대응하는 케어 제품들을 또한 추천할 수 있다. 그러나, 사용자들이 그런 피부 검출 장치를 소유하는 것은 어렵다. 그 이유는 그런 피부 검출 장치는 보통은 비싸며 과도하게 크기 때문이다. 또한, 상기 피부 검출 장치는 피부를 스캔하기 위해 상이한 확대 배율들을 가진 현미경들을 설치하는 것을 필요로 하며, 그래서 피부 영역의 작은 부분만이 매 회에 스캔될 수 있기 때문에 그 피부 검출 장치는 동작시키기에 긴 시간을 필요로 할 수 있다. 더욱이, 사용자들은 그 피부 검출 장치를 이용하여 피부 상태를 판별하기 위해서 숙련되게 훈련되어야만 한다. 그러므로, 사용자들이 자기 가신의 피부 또는 피부 상태가 실제로 개선되었는가의 여부를 항상 알기를 원하는 경우에, 그 피부 검출 장치는 그런 요구를 충족시킬 수 없을 수 있다.
반면에, 더욱 효율적이며 시간을 절약하는 방식으로 젊음과 아름다음을 유지하기 위해서, 그 사용자들은 다른 사람들이 자기 자신의 피부를 어떻게 돌보는가, 피부 케어를 위해 얼마나 오랜 시간이 걸리는가, 어떤 종류의 케어 제품들이 사용될 것인가 등에 관한 케어 정보를 습득하기를 원한다는 것은 아주 흔하다. 그럼에도 불구하고, 케어 정보에 대한 확실성은 판별하기 어렵지만 사용자들 자신에 의해서만 판별될 수 있다. 또한, 각 개인이 다른 사람들과는 아주 상이한 피부 성장 환경을 가지고 다이어트를 하기 때문에, 케어 정보에 대한 확실성은 한 가지 방법을 이용함으로써 단순하게 보장될 수는 없다. 따라서, 어떻게 피부 검출을 수행하고, 어떻게 피부 케어의 진행을 기록하고 그리고 어떻게 다른 사람들과 그 케어 정보를 공유하는가는 자신의 피부 상태들을 개선하기를 원하는 사용자들에게는 가장 필요한 제품 특징들 중 하나가 되고 있다.
본 발명의 개시는 피부 케어 정보를 획득하기 위한 방법 및 그것을 위한 전자 장치에 관한 것이며, 그것들로 인해서 사용자들은 다른 사용자들에 의해 공유된 케어 정보 (예를 들면, 케어 행동들, 사용된 케어 제품들 등)를 그 사용자를 위한 얼굴 피부 케어에 대한 레퍼런스로서 획득할 수 있다.
반면에, 상기 개시들은 피부 케어 정보를 공유하기 위한 방법 및 그것을 위한 전자 장치를 제공하며, 그것들에 의해서 사용자는 피부 케어 이력을 피부-상태 목표를 달성한 이후에 상기 전자 장치에 의해서 동일한 피부 상태를 가진 다른 사용자들과 공유할 수 있으며, 이는 얼굴 피부 케어를 위한 개인적인 팁들을 공유하기 위한 것이다.
본 발명의 상기 개시의 케어 정보를 획득하기 위한 방법은, 이미지 캡쳐링 장비를 포함하는 전자 장치에 적응된다. 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다: 상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 초기 피부 정보를 획득하기 위해 그 얼굴 데이터를 분석하는 단계; 클라우드 데이터베이스에 의해 상기 현재 사용자를 상기 초기 피부 정보에 따라 복수의 그룹들 중 하나로 분류하는 단계로, 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함하는, 분류 단계; 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 상기 전자 장치에 의해 세팅하는 단계; 그리고 상기 초기 피부 정보, 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹들 중 하나로부터 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을 상기 전자 장치에 의해 획득하는 단계. 상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이다.
본 발명 개시의 실시예에서, 상기 현재 사용자를 그룹들 하나로 분류하는 상기 단계는: 상기 현재 사용자를 상기 초기 피부 정보 및 복수의 분류 기준들에 따라 상기 그룹들 중 하나로 분류하는 단계를 포함한다. 상기 분류 기준들은 상기 현재 사용자의 성별, 나이, 지리적인 위치, 인종 정보 및 상기 미리 정해진 시간 구간 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함한다.
본 발명 개시의 실시예에서, 상기 방법은: 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보 및 현재의 피부 정보를 계속해서 기록하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재의 피부 정보와 비교함으로써 상기 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별하는 단계; 그리고 상기 피부-상태 목표가 달성될 때에 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치하는 단계를 더 포함한다.
본 발명 개시의 실시예에서, 상기 초기 피부 정보 또는 상기 현재 피부 정보는 상기 얼굴 데이터로부터 분석된 복수의 가변 특징들을 포함한다. 상기 가변 특징들은 주름들, 얼굴 라인들, 홍반 (Erythema), 여드름 (acne), 반점들 (spots), 모공들 (pores), 피부 색상 및 다크 서클 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함한다.
본 발명 개시의 실시예에서, 상기 초기 피부 정보 또는 상기 현재의 피부 정보는 상기 가변 특징들에 따라 계산된 복수의 피부 파라미터들을 더 포함한다. 상기 피부 파라미터들은 맑음 (clearness), 질감 (texture), 견고함 (firmness), 밝음 (brightness) 및 건강함 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함한다.
본 발명 개시의 실시예에서, 상기 케어 정보는 상기 분류된 사용자들 중 하나의 적어도 하나의 사용된 케어 제품 및 적어도 하나의 케어 행동을 적어도 포함한다.
본 발명 개시의 케어 정보를 공유하기 위한 방법은 이미지 캡쳐링 장비를 포함하는 전자 장치에 적합하다. 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다: 상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 현재의 피부 정보를 초기 피부 정보로서 획득하기 위해 그 얼굴 데이터를 분석하는 단계; 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 상기 전자 장치에 의해 세팅하는 단계; 상기 전자 장치에 의해서, 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보 및 상기 현재의 피부 정보를 계속해서 기록하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재의 피부 정보와 비교함으로써 상기 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별하는 단계; 상기 피부-상태 목표가 달성될 때에 상기 미리 정해진 시간 구간 내 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치하는 단계; 그리고 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 피부-상태 목표를 달성하기를 원하는 다른 사용자와 상기 피부-달성 이력을 공유하는 단계.
본 발명 개시의 전자 장치는 이미지 캡쳐링 장비, 입력 장비 및 네트워크 통신 장비를 포함한다. 상기 이미지 캡쳐링 장비는 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득한다. 상기 프로세서는 상기 이미지 캡쳐링 장비 및 상기 입력 장비에 연결된다. 상기 프로세서는 상기 네트워크 통신 장비를 경유하여 네트워크에 연결된다. 상기 프로세서는 초기 피부 정보를 얻기 위해 상기 얼굴 데이터를 분석하고, 그리고 상기 현재 사용자를 상기 네트워크 내 클라우드 데이터베이스에 의해 상기 초기 피부 정보에 따라 복수의 그룹들 중 하나로 분류하며, 이 경우 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함한다. 상기 입력 장비는 상기 현재 사용자에 의해 세팅된 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 수신하며, 그리고 상기 프로세서는 상기 초기 피부 정보, 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹들 하나로부터 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을 획득한다. 상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이다.
위의 내용을 기초로 하여, 본 발명 개시의 실시예들에 따라, 상기 전자 장치 내 상기 이미지 캡쳐링 장비는 상기 사용자의 초기 피부 정보를 획득하기 위해서 사용자를 위한 피부 검출을 수행하기 위해 사용되며, 그리고 상기 클라우드 데이터베이스는 스킨 상태를 향상시키기 위해서 비슷한 환경, 비숫한 미리 정해진 시간 구간 및 비슷한 피부-상태 목표를 가진 사용자들을 동일한 그룹으로 분류하기 위해 사용된다. 피부-상태 목표가 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 사용자에 의해 달성되면, 상기 전자 장치는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 사용자의 케어 정보 (예를 들면, 피부를 위한 케어 행동, 사용된 케어 제품들 등)를 배치하고, 그리고 상기 피부-달성 이력을 동일한 그룹 내 동일한 상태를 가진 다른 사용자들에게 공유시킬 수 있다. 그처럼, 얼굴 피부를 위한 개인적인 팁들이 공유될 수 있을 것이다. 반면에, 상기 사용자는 다른 사용자들에 의해 공유된 케어 정보를 상기 현재 사용자를 위한 얼굴 피부 케어에 대한 레퍼런스들로서 또한 획득할 수 있다.
본 발명 개시의 상기 특징들 및 유리함들을 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위해서, 도면들과 동반된 여러 실시예들이 다음과 같이 상세하게 설명된다.
본 발명의 효과는 본 명세서의 해당되는 부분들에 개별적으로 명시되어 있다.
동반되는 도면들은 상기 개시에 대한 추가의 이해를 제공하기 위해서 포함된 것이며, 그리고 본 명세서에 편입되어 본 명세서의 일부를 구성한다. 상기 도면들은 본 발명 개시의 실시예들을 예시하며 그리고 설명과 함께 본 발명 개시의 원칙들을 설명하기 위해 도움이 된다.
도 1은 본 발명 개시의 실시예에 따른 전자 장치의 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명 개시의 실시예에 따라 케어 정보를 획득하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명 개시의 실시예에 따른 얼굴 마크업 및 터치 스크린의 개략적인 도면이다.
도 4는 본 발명 개시의 실시예에 따른 얼굴 데이터의 얼굴 부분들 각각의 개략적인 도면이다.
도 5는 본 발명 개시의 실시예에 따라 케어 정보를 공유하기 위한 방법의 흐름도이다.
전술한 그리고 다른 상세한 설명들, 특징들, 및 효과들은 아래에서의 도면들과 동반된 실시예들을 제공함으로써 더욱 광범위하게 설명될 의도라는 것이 이해되어야 한다. 다음의 실시예들에서, "위 (up)", "아래 (down)", "앞 (front)", "뒤 (back)", "왼쪽 (left)" 및 "오른쪽 (right)"과 같이 방향들을 지시하기 위해 사용된 용어는 동반된 도면들에서의 방향들을 단순하게 언급한다. 그러므로, 상기 방향성 용어는 본 발명 개시를 제한하는 것이 아니라 예시하기 위해 사용된다. 더욱이, 동일한 또는 유사한 참조 번호들은 다음의 실시예들에서 동일한 또는 유사한 요소들을 나타낸다.
도 1은 본 발명 개시의 실시예에 따른 전자 장치 (100)의 개략적인 도면이다. 상기 전자 장치 (100)는 이미지 캡쳐링 장비 (110), 프로세서 (120), 네트워크 통신 장비 (130), 디스플레이 스크린 및 입력 장비를 포함한다. 상기 프로세서 (120)는 이미지 캡쳐링 장비 (110), 네트워크 통신 장비 (130), 디스플레이 스크린 및 입력 장비에 연결된다. 본 발명 개시의 본 실시예에서, 상기 전자 장치 (100)는 예를 들면 화장대 상에 설치된 설비일 수 있다. 이 경우에, 상기 전자 장치 (100)의 디스플레이 스크린은 화장대의 거울 뒤에 설치되어, 다른 사용자들의 피부-달성 이력은 물론이며 텍스트 또는 이미지를 디스플레이하여 사용자가 그 거울을 통해서 보도록 할 수 있다.
다른 실시예들에서, 상기 전자 장치 (100)는 또한 소비자 전자 제품들 (예를 들면, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 등)일 수 있으며 또는 휴대용 거울과 조합하여 형성된 휴대용 거울 박스일 수 있다. 본 실시예에서, 상기 디스플레이 스크린 및 상기 입력 장비는 터치 스크린 (140)을 이용하여 구현될 수 있을 것이다. 본 발명 개시의 본 실시예에서, 상기 터치 스크린 (140) 외부에 배치된 유리 부분은 그 거울로 구성되어 그 거울의 유효함을 제공할 수 있을 것이다.
상기 이미지 캡처링 장비 (110)는 카메라일 수 있을 것이며, 이는 현재의 사용자의 얼굴 데이터를 얻기 위해서 이미지를 캡쳐하도록 구성된다. 상기 프로세서 (120)는 중앙 처리 유닛, 이미지 프로세서 또는 특수 목적 프로세서일 수 있다. 상기 프로세서 (120)는 이어지는 프로세스에서의 단계들을 수행하기 이전에 상기 이미지 캡쳐링 장비 (110)에 의해 획득된 얼굴 데이터를 분석한다. 상기 프로세서 (120)는 상기 네트워크 통신 장비 (130)를 경유하여 네트워크 (150)에 연결된다. 상기 네트워크 통신 장비 (130)는 하나 또는 그 이상의 통신 프로토콜들 (예를 들면, 무선 네트워크 프로토콜, 블루투스 프로토콜 등)을 지원하는 네트워크 칩 또는 네트워크 카드일 수 있다. 본 실시예에서, 상기 네트워크 (150)는 클라우드 데이터베이스 (160)를 포함한다. 상기 클라우드 데이터베이스 (160)는 다양한 사용자들의 개인적인 정보 (예를 들면, 그 사용자의 나이, 지리적인 위치 등) 및 얼굴 피부 케어를 위한 피부-달성 이력을 포함할 수 있다. 또한, 상기 클라우드 데이터베이스 (160)는 이 사용자들을 복수의 분류 기준에 따라서 상이한 그룹들로 분류할 수 있다. 상기 분류 기준에 따라 상기 사용자들을 어떻게 분류하는가에 관한 상세한 내용들은 다음의 설명에서 나중에 제공될 것이다.
본 발명 개시의 실시예들에 따라서 케어 정보를 획득하기 위한 방법 그리고 그 케어 정보를 공유하기 위한 방법들에서의 단계들은 상기 전자 장치 내 하드웨어 칩들 또는 펌웨어 칩들에 의해 구현될 수 있을 것이며, 그리고 상기 전자 장치 (100) 내 프로세서 (120)에 의해 실행되는 소프트웨어 또는 APP에 의해 또한 구현될 수 있을 것이다.
도 2는 본 발명 개시의 실시예에 따라 케어 정보를 획득하는 방법의 흐름도이다. 본 발명 개시의 이 실시예에서, 케어 정보를 획득하기 위한 상기 방법은 도 1에서 보이는 것처럼, 이미지 캡쳐링 장비 (110)를 포함하는 전자 장치 (100)에 적응된다. 도 2의 흐름도에서의 각 단계는 도 1에서의 전자 장치 (100)의 각 요소를 참조하여 설명된다. 단계 S210에서, 상기 프로세서 (120)는 상기 이미지 캡쳐링 장비 (110)로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하며 그리고 상기 프로세서 (120)는 초기 피부 정보를 획득하기 위해서 상기 현재 사용자의 얼굴 데이터를 분석한다. 본 실시예에서, 상기 이미지 캡처링 장비 (110)는 더 높은 이미지 해상도를 위한 캡쳐링 기능을 필요로 할 수 있으며, 또는 더욱 바람직한 이미지들을 획득하기 위해서 여러 샷들을 촬영할 수 있을 것이다. 그 이유는, 사람 얼굴의 피부 상태를 상세하게 검출하기 위해서, 그 이미지들은 더 높은 해상도, 전체 얼굴 및 비-흐림 (non-blur) 이미지들을 위해 미리 세팅된 개수 (예를 들면, 4M 픽셀들)보다 더 많은 개수의 유효 픽셀들을 가져야 하기 때문이다. 그렇지 않다면, 얼굴 데이터에 대한 이어지는 인식은 흐름 이미지들 상에서 수행될 수 없다.
여기에서, 단계 S210에서의 상세한 프로세서가 아래에서 상세하게 설명될 것이다. 우선, 상기 프로세서 (120)는 현재 사용자의 얼굴 데이터를 상기 이미지 캡처링 장비 (110)로부터 획득한다. 도 3은 터치 스크린 (140) 그리고 본 발명 개시의 실시예에 따른 얼굴 마크업 (310)의 개략적인 도면이다. 도 3을 참조하면, 도 3이 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하도록 의도된 것일 때에, 상기 이미지 캡처링 장비 (110)에 의해 현재 캡처된 이미지를 상기 터치 스크린 (140)에 상에 제시하면서, 하나의 얼굴 마크업 (310)이 디스플레이 스크린 (예를 들면, 상기 터치 스크린 (140)) 상에 제시될 수 있을 것이다. 다른 말로 하면, 본 실시예에서의 얼굴 마크업 (310)의 주요한 목적은 상기 전자 장치 (100)가 상기 터치 스크린 (140) 상의 얼굴 마크업 (310) 내 사용자 얼굴의 이미지를 획득할 것을 의도한 현재 사용자의 (얼굴 윤곽, 눈, 코 브리지 등을 포함하는) 얼굴 부분들의 위치들을 표시하는 것이다. 본 실시예의 이런 적용은 얼굴 윤곽만을 포함하거나 또는 눈들의 위치들만을 포함하는 얼굴 마크업과 같은 다른 유형의 얼굴 마크업을 채택하여 위의 것을 또한 구현할 수 있을 것이다. 이 방식에서, 사용자는 상기 얼굴 부분들을 상기 얼굴 마크업 (310)에 자체-정렬할 수 있으며, 그래서 후속의 프로세스에서 상기 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 판별할 때에 상기 프로세서 (150)가 더욱 정밀할 수 있도록 한다. (예를 들면, 상기 현재 사용자의 얼굴 부분들이 측면 측에 과도하게 기울어질 때에, 상기 얼굴 부분들 사이의 입술 아래 영역이 너무 작을 때 등에) 상기 현재 사용자가 사진 자세로 인해 상기 이미지 캡처링 장비 (110)에 직접적으로 대면하는 방식에서 상기 얼굴 부분들을 정렬시키지 않는다면, 상기 얼굴 부분들을 포함하는 영역이 완전하게 캡처되지 않을 수 있기 때문에, 얼굴 인식이 수행될 수 없다
도 1 및 도 2의 단계 S210을 참조하면, 상기 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득한 이후에, 상기 프로세서 (120)는 초기 피부 정보를 획득하기 위해서 상기 현재 사용자의 얼굴 데이터를 분석한다. 상기 피부 정보 (예를 들면, 초기 피부 정보 및 아래에서 설명된 현재의 피부 정보)를 획득하기 위해 상기 프로세서 (120)가 어떻게 상기 얼굴 데이터를 분석하는가에 관한 설명이 아래에서 제공된다. 본 실시예에서, 상기 피부 정보는 상기 현재 사용자의 얼굴 이미지 내 상이한 구역들을 분석함으로써 획득된 그리고 피부에 관련된 복수의 가변 특징들의 엄격함 레벨일 수 있으며, 여기에서 상기 가변 특징들은 피부에 관련된 피부 파라미터들 각각을 계산하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 이 가변 특징들은, 예를 들면, 주름들, 얼굴 라인들, 홍반 (Erythema), 여드름 (acne), 반점들 (spots), 모공들 (pores), 피부 색상, 다크 서클 등이다. 상기 전자 장치 (100) 내 상기 프로세서 (120)는 특정 판별 레퍼런스 및 상기 엄격함 레벨에 따라 상기 가변 특징들을 획득하고, 그리고 상기 가변 특징들에 따라 상기 얼굴 파라미터들을 계산할 수 있다.
도 4는 본 발명 개시의 실시예에 따른 얼굴 데이터의 참조번호 460의 얼굴 부분들 (410) 각각의 개략적인 도면이다. 도 4를 참조하면, 도 4는 상기 프로세서 (120)에 의해 획득된 현재 사용자의 얼굴 데이터 (400)이며, 그리고 얼굴 인식 기술을 사용함으로써 상기 얼굴 데이터 (400)는 복수의 얼굴 부분들 (410 내지 460)로 분할된다. 이 얼굴 부분들 (410 내지 460)은 이마 부분 (410), 코 부분 (420), 눈 부분 (430), 우측-얼굴 부분 (440), 좌측-얼굴 부분 (450) 및 턱 부분 (460)을 포함한다. 위에서 설명된 가변 특징들은 그것들이 나타난 상이한 부분들로 인해 상이한 특징 정의들을 가질 수 있을 것이며, 또는 그것들의 엄격함 레벨, 및 가변 특징들은 본 실시예에서 도 4를 참조하여 하나씩 설명된다. 본 실시예에서, 상기 가변 특징들의 상기 엄격함 레벨은 레벨 1 (가장 덜 엄격함) 내지 레벨 5 (가장 엄격함)로 더 분할되며, 그리고 상기 가변 특징들의 영역들은 전체 얼굴에 대한 자신들의 영역 백분율들을 계산하기 위한 단편들로서 참조된다. 본 실시예를 그렇게 적용하는 것은 이 가변 특징들의 정의들이 본원의 실시예들에 의해 제한되는 것이 아니라 요청들을 기반으로 하여 또한 조절될 수 있을 것이라는 것을 또한 이해해야 한다.
소위 "주름들 (wrinkles)"의 용어는 더 깊고 더 긴 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400)에서의 선형 증가를 언급하는 것이며, 그리고 상기 얼굴 부분들 (410 내지 460) 각각에 나타날 수 있다. 본 실시예에서, "주름들"의 깊이 및 길이의 최대 값들, 평균 값들 및 최소 값들은 상기 클라우드 데이터베이스 (160) 또는 다른 소스들로부터의 사용자 얼굴 데이터를 통해서 획득될 수 있을 것이며, 그리고 그 값들은 상기 얼굴 데이터 (400) 내 주름들의 개수 및 그 전체 얼굴에 대한 주름들의 영역 백분율을 계산하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 또한, 본 실시예에서, 주름들은 상기 얼굴 데이터 (400) 내에서 라벨링하는 방식으로 그 사용자에 대한 레퍼런스들로서 표시된다. 소위 "얼굴 라인들"의 용어는 더 얕고 더 짧은 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400) 내에서의 선형 증가를 언급하는 것이며, 그리고 상기 얼굴 부분들 (410 내지 460) 각각에 나타날 수 있다. 본 실시예에서, "얼굴 라인들"의 깊이 및 길이의 최대 값들, 평균 값들 및 최소 값들은 상기 클라우드 데이터베이스 (160) 또는 다른 소스들로부터의 사용자 얼굴 데이터를 통해서 획득될 수 있을 것이며, 그리고 그 값들은 상기 얼굴 데이터 내 얼굴 라인들의 개수 및 그 전체 얼굴에 대한 얼굴 라인들의 영역 백분율을 계산하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 또한, 본 실시예에서, 얼굴 라인들은 상기 얼굴 데이터 (400) 내에서 라벨링하는 방식으로 그 사용자에 대한 레퍼런스들로서 표시된다.
소위 "홍반 (Erythema)"의 용어는 사용자의 피부 색상에 비교하여 불그스레한 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400) 내 모반 (plaque)을 언급하는 것이며 더 큰 영역을 가지며, 그리고 상기 얼굴 부분들 (410 내지 460) 각각에 나타날 수 있다. 전체 얼굴에 대한 홍반의 영역 백분율은 얼굴 이미지 인식 기술을 통해 획득될 수 있을 것이다. 소위 "여드름 (acne)"의 용어는 사용자의 피부 색상에 비교하여 불그스레한 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400) 내 모반을 언급하는 것이며 더 작은 영역을 가지며, 그리고 상기 얼굴 부분들 (410 내지 460) 각각에 나타날 수 있다. 얼굴 데이터 (400) 내 여드름의 개수는 얼굴 이미지 인식 기술을 통해 획득될 수 있을 것이며, 그리고 상기 개수에 따른 엄격함 레벨을 결정하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 소위 "반점들 (spots)"의 용어는 사용자의 피부 색상에 비교하여 더 어두운 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400) 내 모반이나 반점을 언급하는 것이며,그리고 상기 얼굴 부분들 (410 내지 460) 각각 내에 나타날 수 있을 것이다. 상기 얼굴 데이터 (400) 내 반점들의 개수 및 상기 전체 얼굴에 상대적인 반점들의 영역 백분율은 얼굴 이미지 인식 기술을 통해 획득될 수 있을 것이며, 그리고 상기 개수 및 상기 영역 백분율에 따라 엄격함 레벨을 결정하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 상기 소위 "모공들 (pores)"의 용어는 상기 우측-얼굴 부분 (440), 좌측-얼굴 부분 (450) 및 코 부분 (420) 내 피부 표면 상의 모공 및 열린 구멍을 언급하는 것이다. 상기 얼굴 데이터 (400) 내 모공들의 개수 그리고 상기 우측-얼굴 부분 (440), 좌측-얼굴 부분 (450) 및 코 부분 (420)에 대한 모공들의 영역 백분율은 얼굴 이미지 인식 기술을 통해서 획득될 수 있을 것이며, 그리고 상기 개수 및 상기 영역 백분율들에 따른 엄격함 레벨을 결정하기 위해 사용될 수 있을 것이다.
소위 "피부 색상 (skin color)"의 용어는 전체 얼굴의 얼굴 데이터 (400) 내 피부 그 자체의 평균 피부 색상을 언급하는 것이다. 여기에서의 상기 평균 색상은 여드름 및 반점들이 생기는 위치들에서의 피부 색상들 및 다크 서클의 피부 색상을 포함하지 않을 수 있을 것이다. 소위 "다크 서클 (dark circle)"의 용어는 상기 눈 부분 (430) 아래의 위치들에서의 피부 색상을 언급하는 것이다.
상기 가변 특징들은 상기 얼굴 데이터 (400) 내 절대값들에 속하지만, 상기 얼굴 피부 케어의 분야에서 흔히 사용되는 특정 피부 파라미터들과는 여전히 약간 상이하다. 그러므로, 본 실시예에서, 도 1의 프로세서 (120)는 상기 가변 특징들에 따라 피부 파라미터들을 계산할 수 있을 것이다. 이 피부 파라미터들은 얼굴 피부 케어의 분야에서 흔히 사용되는 결정 기준이다. 상기 피부 파라미터들은, 예를 들면, 맑음 (clearness), 질감 (texture), 견고함 (firmness), 밝음 (brightness), 건강함 등이다. 본 실시예에서, 상기 피부 파라미터들은 촬영된 사용자의 두 얼굴 이미지들을 기초로 한다. 예를 들면, 두 얼굴 이미지들 사이에서의 피부 진행 레벨 (skin progress level)은, 예를 들면, 초기 피부 정보를 현재의 피부 정보와 비교함으로써 계산될 수 있을 것이다. 그처럼, 이 피부 파라미터들은 백분율 (%)로 표현될 수 있다. 피부의 "맑음 (clearness)"은 다크 사이클의 색상-페이딩 레벨은 물론이며 전체 얼굴의 화이트 레벨, 얼굴 상의 얼굴 모공들 (예를 들면, 반점들, 홍반, 여드름, 모공들)의 줄어든 영역 또는 줄어든 개수를 계산함으로써 획득될 수 있을 것이다. 피부의 "질감 (texture)"은 얼굴 라인들의 커버리지 영역을 계산함으로써 주로 획득되며, 그리고 모공들의 커버리지 영역 및 개수를 제2 옵션으로서 계산함으로써 또한 획득될 수 있을 것이다. 피부의 "견고함 (firmness)"은 모공들의 개수 및 영역을 계산함으로써 획득된다. 피부의 "밝음 (brightness)"은 전체 얼굴의 밝음 레벨을 주 가변 특징으로서 계산함으로써 주로 획득된다. 피부의 "건강함 (healthiness)"은 홍반의 개수 그리고 홍반의 커버리지 영역을 주 가변 특징들로서 계산함으로써 주로 획득된다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 방법은 단계 S210이 완료된 이후에 단계 S220으로 진행한다. 단계 S220에서, 상기 프로세서 (120)는 네트워크 (150) 내 클라우드 데이터베이스 (160)에 의해 상기 초기 피부 정보에 따라서 상기 현재의 사용자를 복수의 그룹들 중 하나의 그룹으로 분류한다. 본 실시예에서, 상기 클라우드 데이터베이스 (160) 내 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함한다. 단계 S220의 목적은 동일한 지리적 위치, 동일한 환경, 유사한 인종 또는 심지어는 유사한 다이어트를 가진 사용자들을 동일한 그룹으로 분류하는 것을 목표로 하는 것이며, 그래서 동일한 그룹 내 사용자들이 피부 케어 이력들 및 경험들을 다른 사람들과 공유하는 것을 가능하게 하도록 한다.
본 발명 개시의 본 실시예에서, 상기 현재 사용자는 주로 상기 초기 피부 정보에 따라서 대응하는 그룹으로 분류되며, 그래서 동일한 또는 대략적으로 같은 피부 정보를 가진 사용자들이 동일한 그룹으로 분류될 수 있도록 한다. 본 발명 개시의 범위와 일치하는 몇몇의 실시예들에서, 상기 초기 피부 정보에 따라서 사용자들을 분류하는 것 이외에, 상기 프로세서 (120)는 상기 현재 사용자를 복수의 분류 기준들에 따라 상기 그룹들 중 하나로 또한 분류할 수 있을 것이다. 상기 개시의 본 실시예들의 상기 분류 기준들은 다양한 방식들에 의해 구현될 수 있을 것이며, 그리고 이 분류 기준들 각각은 상기 현재 사용자를 분류함으로써 구현될 수 있을 것이다. 상기 분류 기준들은 그 현재 사용자의 성별, 나이, 지리적 위치 및 인종 정보 중 하나 또는 그것들의 결합과 같은 그 사용자를 주로 기초로 하는 분류 기준들일 수 있다. 또한 상기 분류 기준들은 상기 현재 사용자에 의해 세팅된 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표일 수 있다. "미리 정해진 시간 구간" 및 "피부-상태 목표"에 관한 상세한 설명들은 다음의 실시예들에서 제공될 것이다.
첫 번째 분류 기준은 그 사용자의 성별이다. 남자 사용자 및 여성 사용자의 피부 상태들이 매우 상이하기 때문에, 상이한 성별을 가진 사용자가 첫 번째로 분류되어야 할 수 있다. 두 번째 분류 기준은 그 사용자의 나이이다. 20세부터 25세까지의 사용자들 그리고 26세부터 30세까지의 사용자들의 피부 상태들 및 피부 케어 이력들은 또한 매우 상이하다. 세 번째 분류 기준은 지리적 위치들 사이의 관계일 수 있다 (예를 들면, 사용자들은 그 사용자들이 위치한 지역들 또는 지리적인 구역들에 따라 분류된다). 상기 지리적인 구역들은 지구 상의 7개 대륙들 (예를 들면, 아시아, 북미 등)에 따라서 분류될 수 있을 것이다. 이 분류 기준은 비슷한 지리적 환경을 가진 사용자 정보를 동일한 그룹으로 분류하는 것을 목표로 한다. 네 번째 분류 기준은 "인종"일 수 있다. 소위 "인종"의 용어는 그 사용자의 인종 유형을 획득하는 것을 목표로 하며, 그래서 사용자들이 신체적인 패턴들 또는 유전적인 특성들에서 공통적인 특징들의 인종 유형들을 가지는, 그런 그룹으로 사용자가 분류될 수 있도록 한다. "인종"을 이용하여 분류하는 동안에, 사용자들은 외모 특징들 (예를 들면, 머리 색상, 피부 색상 및 얼굴 골격 구조), 성별 등과 같은 객관적인 상태들을 기초로 하여 자기 자신의 "인종" 유형을 자체 선택할 수 있을 것이다. 실제의 구현들에서, 상기 사용자의 인종 유형은 이미지 인식 기술을 통해서 상기 전자 장치 상의 이미지 캡처링 장비에 의해 결정될 수 있을 것이며, 또는 선택된 언어에 의해 결정될 수 있을 것이다. 상기 "인종" 유형은 남태평양상 흑인 인종 (즉, 흑인), 코카서스 인종 (즉, 백인), 몽고 인종 (즉, 황인), 오스트레일리아 인종 (즉, 갈색인) 및 아프리카 남부지역 흑인 (전통적인 흑인과는 상이한 독립적인 인종)일 수 있다. 상기 사용자들이 자기 자신의 "인종"을 분류 기분으로서 선택하는 문제를 가질 수 있을 것이라는 것이 가능하다. 그 경우에, "언어"는 상기 분류 기준으로서 "인종"을 대체하기 위해 사용될 수 있을 것이며, 이는 동일한 인종인 대부분의 사람이 유사한 언어들을 말하기 때문이다. 본 실시예를 적용하는 것은 전술한 실시예들에 의해 제한된 것이 아니라, 상기 분류 기준을 이용하거나 상기 데이터베이스 내 사용자 데이터의 양 또는 데이터 콘텐트 내 차이들에 따른 다른 분류 기준을 추가하는가 또는 그렇지 않는가의 여부를 적절하게 조절할 수 있을 것이다.
단계 S230에서, 상기 현재 사용자는 상기 전자 장치 (100) 내 입력 장비 (예를 들면, 터치 스크린 (140))를 이용함으로써 원하는 향상을 위한 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 세팅할 수 있다. "미리 정해진 시간 구간" 및 "피부-상태 목표"는 상기 사용자에 의해 세팅될 수 있을 것이며 또는 상기 클라우드 데이터베이스 (160)를 통해 상기 전자 장치 (100)에 의해 추천될 수 있을 것이다. "미리 정해진 시간 구간"은, 예를 들면, 한 주, 한 달, 세 달, 여섯 달, 일 년 또는 이 년으로 세팅될 수 있을 것이다; "피부-상태 목표"는, 예를 들면, 향상될 맑음의 원하는 백분율, 주름들의 엄격함 레벨에 대한 원하는 축소 등으로 세팅될 수 있을 것이다.
단계 S240에서, 상기 "미리 정해진 시간 구간" 및 "피부-상태 목표"를 수신한 이후에, 상기 전자 장치 (100)는 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을, 상기 초기 정보, 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 그룹들 중 하나로부터 획득한다. 상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이다. 다른 말로 하면, 상기 전자 장치 (100)는, 단계 S240에서, 동일한 또는 비슷한 초기 피부 정보를 구비한, 동일한 또는 비슷한 미리 정해진 시간 구간을 구비한, 동일한 또는 비슷한 피부-상태 목표를 구비한 그리고 동일한 그룹의 다른 사용자들에 의해 이미 달성된 피부-달성 이력을 찾기 위해서 클라우드 데이터베이스 (160) 내에서 상기 현재 사용자를 포함하는 그룹을 검색하며, 그래서 상기 피부-달성 이력이 상기 현재 사용자를 위한 레퍼런스들로서 소용이 될 수 있도록 한다. 상기 케어 정보는 상기 분류된 사용자들의 적어도 하나 이상의 사용된 케어 제품들 및 적어도 하나의 케어 행동을 적어도 포함한다. 따라서, 상기 전자 장치 (100)의 사용과 함께, 상기 현재 사용자는 상기 다른 사용자들에 의해 공유된 케어 정보를 상기 현재 사용자를 위한 얼굴 피부 케어에 대한 레퍼런스들로서 획득할 수 있다. 반면에, 상기 전자 장치 (100)는 상기 케어 정보 내에 상기 케어 제품들이나 상기 케어 제품들과 동일한 또는 유사한 효과를 가지는 제품들의 구매 정보를 또한 제공할 수 있을 것이며, 이는 상기 전자 장치 (100)의 기능성을 더욱 확장하기 위한 것이다.
동일한 그룹 또는 동일한 레벨 내 사용자들은 비슷한 피부 정보 및 상태들을 가진 것으로서만 참조될 수 있으며, 이는 상기 피부 상태를 상이한 유형들 또는 레벨들로 분할 (예를 들면, 상기 피부 상태는 1 내지 10의 레벨들로 분할될 수 있을 것이다)하는 방식에 의해 각 사용자의 피부 정보가 분류되거나 식별되기 때문이라는 것에 유의해야 한다. 그러므로, 사용자들이 초기 피부 정보에 따라 상이한 그룹들로 분류될 때에, 동일한 그룹 내 사용자들의 피부 상태들은 비슷하다.
상기 현재 사용자가 피부-달성 이력을 획득한 이후에 상기 피부-달성 이력 내 케어 정보에 따라 상기 얼굴 피부 케어를 집행하기를 원한다면, 단계 S250에서, 상기 전자 장치 (100)의 프로세서 (120)는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 현재 피부 정보 및 상기 현재 사용자의 케어 정보 (예를 들면, 사용된 케어 제품, 피부 케어 행동 등)를 계속적으로 기록한다. 그러면, 단계 S260에서, 상기 프로세서 (120)는 초기 검출 내 상기 초기 피부 정보를 상기 현재 피부 정보와 비교함으로써, 상기 현재 사용자에 의해 세팅된 피부-상태 목표가 달성되는가의 여부를 판별한다.
상기 현재 사용자에 의해 세팅된 피부-상태 목표가 상기 미리 정해진 시간 구간에서 달성될 때에, 상기 방법은 단계 S260으로부터 단계 S270으로 진행하며, 단계 S270에서, 상기 프로세서 (120)는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치한다. 나중에, 상기 프로세서 (120)는 상기 피부-달성 이력을 상기 클라우드 데이터베이스 (160)로 업로드하는가의 여부를 상기 현재 사용자에게 문의할 수 있다. 그렇게 함으로써, 상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 피부-달성 이력을 달성하기를 원하는 다른 사용자에게 공유될 수 있으며, 이 경우에 상기 다른 사용자 및 상기 현재 사용자는 동일한 그룹에 속한다. 반면에, 상기 현재 사용자에 의해 세팅된 상기 피부-상태 목표가 상기 미리 정해진 시간 구간 내에 달성되지 않을 때에, 상기 방법은 단계 S260으로부터 단계 S280으로 진행한다. 단계 S280에서, 상기 프로세서 (120)는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 피부 케어 이력 내로 배치하며, 그리고 상기 피부 케어 이력은 다른 사용자들, 서비스 제공자 또는 심지어는 피부과 의사에게 공유될 수 있을 것이며, 그래서 그들이 이 피부 케어 이력이 상기 얼굴 피부를 실제로 향상시킬 수 있도록 한다. 더욱이, 피부과 의사가 상기 케어 정보 및 상기 흐름을 더 향상시키기 위해서 상기 피부 케어 이력에 관한 향상을 위한 제안들을 제공할 수 있을 것 같다.
도 5는 본 발명 개시의 실시예에 따라 케어 정보를 공유하기 위한 방법의 흐름도이다. 본 발명 개시의 본 실시예에서, 케어 정보를 공유하기 위한 상기 방법은 도 1에서 도시된 것과 같은 이미지 캡쳐링 장비 (110)를 포함하는 전자 장치 (100)에 적응된다. 도 5의 흐름도에서의 각 단계는 도 1 내 전자 장치 (100)의 각 요소를 참조하여 설명된다. 단계 S510에서, 상기 프로세서 (120)는 상기 이미지 캡처링 장비 (110)로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하며, 그리고 상기 프로세서 (120)는 상기 얼굴 데이터를 분석하여, 현재의 피부 정보를 초기 피부 정보로서 획득한다. 단계 S520에서, 상기 프로세서 (120)는 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 상기 전자 장치 (100) 내 입력 장비 (예를 들면, 터치 스크린 (140))에 의해 세팅한다. 단계 S530에서, 상기 현재 사용자는 상기 전자 장치 (100) 내 다양한 요소들을 사용하여, 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 현재 피부 정보 및 케어 정보를 연속해서 기록하며 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재 피부 정보와 비교함으로써 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별한다. 단계 S540에서, 상기 피부-상태 목표가 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 달성되었는가의 여부를 판별할 때에, 상기 프로세서 (120)는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치한다. 단계 S550에서, 상기 프로세서 (120)는 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력을 상기 네트워크 통신 장비 (130)에 의해 네트워크 (150) 내 클라우드 데이터베이스 (160)를 통해서, 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 동일한 피부-상태 목표를 달성하기를 원하는 다른 사용자와 공유할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 현재 사용자 및 상기 다른 사용자는 동일한 그룹으로 분류되어야 한다. 상기의 상세한 단계들은 전술할 실시예에 관련된 것일 수 있다.
요약하면, 본 발명 개시의 실시예에 따라, 상기 전자 장치 내 이미지 캡처링 장비는 사용자의 초기 피부 정보를 획득하기 위해서 사용자를 위한 피부 검출을 수행하기 위해 사용되며, 그리고 피부 상태를 향상시키기 위해 비슷한 환경, 비슷한 미리 정해진 시간 구간 및 비슷한 피부-상태 목표를 가진 사용자들을 동일한 그룹으로 분류한다. 상기 피부-상태 목표가 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 사용자에 의해 달성된다면, 상기 전자 장치는 그 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 사용자의 케어 정보 (예를 들면, 피부를 위한 케어 행동, 사용된 케어 제품들 등)를 배치하고, 그리고 그 피부-달성 이력을 동일한 그룹 내 동일한 상태를 가진 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 그처럼, 얼굴 피부 케어를 위한 개인적인 팁들이 공유될 수 있을 것이다. 반면에, 상기 사용자는 다른 사용자들에 의해 공유된 케어 정보를 상기 현재 사용자를 위한 얼굴 피부에 대한 레퍼런스들로서 또한 획득할 수 있다.
다양한 수정들 및 변형들이 상기 개시된 실시예들에 대해 만들어질 수 있다는 것이 본 발명이 속한 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자들에게는 자명할 것이다. 본 명세서 및 예들은 단지 예시적인 것으로 간주되며, 다음의 청구항들 및 그것들의 등가들에 의해 표시된 본 발명 개시의 진정한 범위를 구비하는 것으로 의도된 것이다.

Claims (17)

  1. 이미지 캡쳐링 장비를 포함하는 전자 장치에 적합한, 케어 (care) 정보 획득 방법으로, 상기 방법은:
    상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 초기 피부 정보를 획득하기 위해 그 얼굴 데이터를 분석하는 단계로, 상기 초기 피부 정보는 이미지 인식을 통해 상기 얼굴 데이터로부터 분석된 얼굴 특징을 포함하는 가변 특징들에 따라 계산된 복수의 피부 파라미터들을 포함하며, 그리고 상기 피부 파라미터들은 숫자이며 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 상기 얼굴 특징의 전체 얼굴에 대한 영역 백분율에 기반하여 계산되는, 획득 및 분석 단계;
    클라우드 데이터베이스 사용에 의해 인구통계적 속성들과 연관된 복수의 분류 기준들 중 적어도 하나 그리고 상기 초기 피부 정보에 따라서 프로세서에 의해 상기 현재 사용자를 복수의 그룹들 중 하나로 분류하는 단계로, 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함하는, 분류 단계;
    상기 현재 사용자에 의해 입력된, 원하는 피부 향상을 위한 원하는 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 세팅하는 단계로, 상기 피부 상태 목표는 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 향상될 전체 얼굴에 대한 상기 얼굴 특징의 원하는 백분율에 대한 원하는 축소인, 세팅 단계;
    상기 초기 피부 정보, 상기 원하는 피부 향상을 위한 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹들 중 하나로부터 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을 획득하는 단계로, 상기 피부-달성 이력은 상기 초기 피부 정보와 비슷한, 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이며, 상기 케어 정보는 상기 분류된 사용자들의 케어 행동들 및 사용된 케어 제품들을 포함하는, 획득 단계; 그리고
    상기 초기 피부 정보와 비슷한, 상기 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 상기 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들 하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 상기 케어 정보를 이용하여 상기 피부-상태 목표를 달성하기 위한 처리를 구현하는 단계를 포함하는 케어 정보 획득 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분류 기준들은 상기 현재 사용자의 성별, 나이, 지리적인 위치, 인종 정보 및 상기 미리 정해진 시간 구간 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 케어 정보 획득 방법.
  3. 제1항에 있어서:
    상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보 및 현재의 피부 정보를 계속해서 기록하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재의 피부 정보와 비교함으로써 상기 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별하는 단계; 그리고
    상기 피부-상태 목표가 달성될 때에 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치하는 단계를 더 포함하는, 케어 정보 획득 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 가변 특징들은 주름들, 얼굴 라인들, 홍반 (Erythema), 여드름 (acne), 반점들 (spots), 모공들 (pores), 피부 색상 및 다크 서클 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 케어 정보 획득 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 피부 파라미터들은 맑음 (clearness), 질감 (texture), 견고함 (firmness), 밝음 (brightness) 및 건강함 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 케어 정보 획득 방법.
  6. 삭제
  7. 이미지 캡쳐링 장비를 포함하는 전자 장치에 적합한, 케어 정보 공유 방법으로, 상기 방법은:
    상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하고 그리고 현재 피부 정보를 초기 피부 정보로서 획득하기 위해 그 얼굴 데이터를 분석하는 단계로, 상기 초기 피부 정보는 이미지 인식을 통해 상기 얼굴 데이터로부터 분석된 얼굴 특징을 포함하는 가변 특징들에 따라 계산된 복수의 피부 파라미터들을 포함하며, 그리고 상기 피부 파라미터들은 숫자이며 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 상기 얼굴 특징의 전체 얼굴에 대한 영역 백분율에 기반하여 계산되는, 획득 및 분석 단계;
    클라우드 데이터베이스 사용에 의해 인구통계적 속성들과 연관된 복수의 분류 기준들 중 적어도 하나 그리고 상기 초기 피부 정보에 따라서 상기 현재 사용자를 복수의 그룹들 중 하나로 분류하는 단계로, 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함하는, 분류 단계;
    상기 현재 사용자에 의해 입력된, 원하는 피부 향상을 위한 원하는 미리 정해진 시간 구간 및 피부-상태 목표를 세팅하는 단계로, 상기 피부 상태 목표는 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 향상될 전체 얼굴에 대한 상기 얼굴 특징의 원하는 백분율에 대한 원하는 축소인, 세팅 단계;
    상기 초기 피부 정보, 상기 원하는 피부 향상을 위한 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹들 중 하나로부터 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을 획득하는 단계로, 상기 피부-달성 이력은 상기 초기 피부 정보와 비슷한, 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이며. 상기 케어 정보는 상기 분류된 사용자들의 케어 행동들 및 사용된 케어 제품들을 포함하는, 획득 단계;
    상기 초기 피부 정보와 비슷한, 상기 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 상기 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 상기 케어 정보를 이용하여 상기 피부-상태 목표를 달성하기 위한 처리를 구현하는 단계;
    상기 전자 장치에 의해서, 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보 및 상기 현재의 피부 정보를 계속해서 기록하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재의 피부 정보와 비교함으로써 상기 원하는 피부 향상을 위한 상기 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별하는 단계;
    상기 피부-상태 목표가 달성될 때에 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간 내 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치하는 단계; 그리고
    상기 초기 피부 정보와 비슷한, 상기 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 상기 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 피부-상태 목표를 달성하기를 원하며 상기 현재 사용자와 동일한 그룹으로 분류된 다른 사용자와 상기 피부-달성 이력을 공유하는 단계를 포함하는, 케어 정보 공유 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 분류 기준들은 상기 현재 사용자의 성별, 나이, 지리적인 위치, 인종 정보 및 상기 미리 정해진 시간 구간 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 케어 정보 공유 방법.
  10. 삭제
  11. 전자 장치로서:
    현재 사용자의 얼굴 데이터를 획득하는 이미지 캡쳐링 장비;
    상기 이미지 캡쳐링 장비에 연결된 프로세서;
    상기 프로세서에 연결된 입력 장비; 그리고
    네트워크 통신 장비를 포함하며,
    상기 프로세서는 상기 네트워크 통신 장비를 경유하여 네트워크에 연결되며,
    상기 프로세서는 상기 이미지 캡쳐링 장비로부터 상기 얼굴 데이터를 획득하며 그리고 초기 피부 정보를 얻기 위해 상기 얼굴 데이터를 분석하고, 상기 초기 피부 정보는 이미지 인식을 통해 상기 얼굴 데이터로부터 분석된 얼굴 특징을 포함하는 가변 특징들에 따라 계산된 복수의 피부 파라미터들을 포함하며, 그리고 상기 피부 파라미터들은 숫자이며 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 상기 얼굴 특징의 전체 얼굴에 대한 영역 백분율에 기반하여 계산되며;
    상기 프로세서는, 상기 네트워크 내 클라우드 데이터베이스에 의해 인구통계적 속성들과 연관된 복수의 분류 기준들 중 적어도 하나 그리고 상기 초기 피부 정보에 따라서 상기 현재 사용자를 복수의 그룹들 중 하나로 분류하며, 상기 그룹들 각각은 복수의 분류된 사용자들을 포함하며;
    상기 입력 장비는 상기 현재 사용자에 의해 입력된 원하는 피부 향상을 위한 피부-상태 목표 및 원하는 미리 정해진 시간 구간을 수신하며, 상기 피부 상태 목표는 상기 얼굴 특징의 엄격함 레벨이나 향상될 전체 얼굴에 대한 상기 얼굴 특징의 원하는 백분율에 대한 원하는 축소이며,
    상기 프로세서는 상기 초기 피부 정보, 상기 미리 정해진 시간 구간 및 상기 피부-상태 목표에 따라 상기 현재 사용자를 포함하는 상기 그룹들 하나로부터 상기 분류된 사용자들 중 하나에 대응하는 피부-달성 이력을 획득하며,
    상기 피부-달성 이력은 비슷한 초기 피부 정보 및 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 피부-상태 목표에 관한 케어 정보이며, 상기 케어 정보는 상기 분류된 사용자들의 케어 행동들 및 사용된 케어 제품들을 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 초기 피부 정보와 비슷한, 상기 비슷한 초기 피부 정보 및 상기 원하는 미리 정해진 시간 구간과 비슷한, 상기 비슷한 미리 정해진 시간 구간의 환경들하에서 상기 분류된 사용자들 중 하나에 의해 달성된 상기 피부-상태 목표에 관한 상기 케어 정보를 이용하여 상기 피부-상태 목표를 달성하기 위한 처리를 구현하는, 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 분류 기준들은 상기 현재 사용자의 성별, 나이, 지리적인 위치, 인종 정보 및 상기 미리 정해진 시간 구간 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 전자 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보 및 현재의 피부 정보를 계속해서 기록하고 그리고 상기 초기 피부 정보를 상기 현재의 피부 정보와 비교함으로써 상기 피부-상태 목표가 달성되었는가의 여부를 판별하고, 그리고
    상기 프로세서는 상기 피부-상태 목표가 달성될 때에 상기 미리 정해진 시간 구간 내에서 상기 현재 사용자의 케어 정보를 상기 현재 사용자에 대응하는 피부-달성 이력 내로 배치하며 그리고 상기 피부-달성 이력을 상기 클라우드 데이터베이스로 업로드하는, 전자 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 가변 특징들은 주름들, 얼굴 라인들, 홍반, 여드름, 반점들, 모공들, 피부 색상 및 다크 서클 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 전자 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 케어 정보는 상기 현재 사용자의 적어도 하나의 케어 행동 및 상기 현재 사용자에 의해 사용된 적어도 하나의 케어 제품을 적어도 포함하며,
    상기 피부 파라미터들은 맑음, 질감, 견고함, 밝음 및 건강함 중 하나 또는 그것들의 조합을 포함하는, 전자 장치.
  16. 삭제
  17. 삭제
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