KR102554058B1 - 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 있어서, 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득하는 사용자 피부 분석부; 상기 사용자 피부 분석부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 식별된 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영하는 얼굴 객체 생성부; 상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득하는 스타일링 정보 획득부; 및 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 제2 얼굴 객체에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 스타일 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이외에도 본 문서를 통해 파악되는 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치{A VIRTUAL EXPERIENCE DEVICE THAT RECOMMENDS CUSTOMIZED STYLES TO USERS}

본 발명은 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 관한 것으로서, 구체적으로는 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하는 기술에 관한 것이다.

최근 소비 트렌드를 설정하고 주도하고 있는 MZ세대가 뷰티 업계에서도 전에 없던 바람을 일으키고 있다. 자신의 개성을 중시하는 이 세대가 뷰티 업계에서 제시하던 색상 트렌드를 거부한 채, 자신만의 색상을 추구하며 전에 없던 소비 형태를 보여주고 있는 것으로, 이른 바, "퍼스널 컬러"의 시대가 도래한 것이다. 특히, 최근의 MZ 세대는 스스로가 퍼스널 컬러를 진단하거나 전문가에게 퍼스널 컬러를 진단하여, 옷이나 헤어, 메이크 업에 변화를 줄 때도 쿨톤, 웜톤 컬러 들을 찾아보는 등 평소에도 퍼스널 컬러를 다양하게 활용하고 있다.

이에 따라, 뷰티 업계에서는 MZ 세대의 퍼스널 컬러에 대한 관심이 증가함에 따라 소비자가 자신의 톤에 맞춰 손 쉽게 제품을 선택하고 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 결합한 기술들을 개발하고 있다.

일 예로서, 한국공개특허 10-2020-0045759(퍼스널 컬러 매칭 스타일링 시스템)에는 사용자가 입력한 정보를 분석해 사용자 아바타를 생성하여, 퍼스널 컬러를 진단하고 사용자가 입력한 키워드를 분석해 아바타에 진단된 퍼스널 컬러를 반영해 맞춤 스타일링을 추천하는 기술이 개시되어 있다.

그러나, 상술한 선행기술에서는 단순히 사용자의 퍼스널 컬러를 진단하고, 진단된 퍼스널 컬러에 기반한 맞춤형 스타일링을 아바타에 반영해 사용자에게 추천하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하는 기술은 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.

이에 본 발명은 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하여, 사용자에게 사용자 본인의 개성을 보다 효과적으로 표현하도록 하는 것에 그 목적이 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 있어서, 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득하는 사용자 피부 분석부; 상기 사용자 피부 분석부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 식별된 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영하는 얼굴 객체 생성부; 상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득하는 스타일링 정보 획득부; 및 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 제2 얼굴 객체에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 스타일 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 사용자 피부 분석부는, 상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득하는 피부 이미지 획득부; 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작하는 분석 프로세스 시작부; 상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입을 식별하는 피부 타입 식별부; 및 상기 피부 타입 식별부의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별하여, 기 저장된 복수 개의 색조 정보 중 사용자의 피부 톤과 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정하는 맞춤형 색조 정보 결정부;를 포함하되, 상기 사용자의 피부 타입은, 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함하는 것이 바람직하다.

상기 피부 이미지 획득부는, 상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 상기 제1 카메라로 하여금 상기 안면 피부의 겉면 층 하부에 위치한 기저 층을 촬영하도록 하는 광량 제어부; 및 상기 광량 제어부에 의해 상기 광량이 증가된 상태에서, 상기 제1 카메라가 상기 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 상기 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 상기 제2 이미지 정보를 획득하는 제2 이미지 획득부;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 얼굴 객체 생성부는, 상기 제2 카메라가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부의 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 상기 제1 얼굴 객체를 생성하는 객체 모델링부; 및 상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영한 후, 상기 중첩된 이미지를 토대로 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체에 반영하여 상기 제2 얼굴 객체의 생성을 완료하는 제2 얼굴 객체 생성부;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 타입 객체는, 상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체인 것이 가능하다.

상기 스타일링 정보 획득부는, 상기 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체에 대한 비교 분석 프로세스를 시작하는 비교 분석 프로세스 시작부; 상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인하는 유사율 확인부; 및 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별하는 스타일링 정보 식별부;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는, 셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭되어 있는 것이 가능하다.

상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트 하는 것이 가능하다.

상기 스타일링 정보는, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 스타일링 정보 각각과 매칭된 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체의 헤어 스타일 및 메이크 업 스타일을 변경하기 위한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 포함하되,

상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 가이드 정보를 포함하는 것이 가능하다.

상기 스타일 추천부는, 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 상기 제2 얼굴 객체에 반영하는 스타일링 객체 반영부; 및 상기 스타일링 객체 반영부의 기능 수행이 완료되면, 상기 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체에 반영된 메이크업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 메이크 업 가이드 정보를 함께 출력하는 가이드 정보 출력부;를 포함하는 것이 가능하다.

본 발명인 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치는 사용자의 두부에 대응되는 얼굴 객체에 사용자의 두부의 형태(예: 눈썹, 눈, 코, 입술, 귀, 얼굴형 및 두상)에 기반한 적합한 스타일링 객체(예: 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체)를 반영하고, 사용자의 피부 톤에 매칭되는 맞춤형 색조 정보를 반영하여, 사용자에게 맞춤화된 다양한 스타일을 추천할 수 있다.

또한, 사용자의 피부 타입에 적합한 메이크 업 스타일을 추천함으로써, 사용자가 앓고 있는 피부 질환을 커버할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 사용자 피부 분석부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 피부 이미지 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 얼굴 객체 생성부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일링 정보 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일 추천부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100)(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 사용자 피부 분석부(101), 얼굴 객체 생성부(103), 스타일링 정보 획득부(105) 및 스타일 추천부(107)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라(101a)가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제1 카메라(101a)는 상기 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 구성으로, 사용자의 안면 피부를 촬영하는 구성일 수 있다. 상기 제1 카메라(101a)의 일 영역에는 별도의 조명 모듈이 형성되어, 사용자의 안면 피부 촬영 시, 촬영되는 사용자의 피부 영역에 빛을 조사하는 구성일 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 제1 카메라(101a)는 사용자의 안면 피부뿐만 아니라, 사용자의 안면 부분을 제외한 이외의 다른 신체 부위의 피부를 촬영할 수 있다. 이 때, 상기 가상 체험 장치(100)는 사용자의 안면 피부뿐만 아니라 다른 신체 부위의 피부를 촬영해 사용자의 피부 상태를 확인하기 위하여, 일 영역에 상기 조명 모듈뿐만 아니라 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서가 일 영역에 위치한 상태일 수 있다.

이에 따라, 상기 가상 체험 장치(100)는 상기 제1 카메라(101a) 및 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서를 통해 획득하는 데이터에 기반하여, 사용자의 피부 타입이 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입 및 피지 타입인지를 판단할 수 있다. 더불어, 상기 가상 체험 장치(100)는 상기 제1 카메라(101a) 및 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서를 통해 획득하는 데이터에 기반하여, 사용자의 피부 일 영역이 튼살 영역, 백반증 영역 및 상처 영역 중 적어도 하나인지를 식별할 수 잇다.일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 제1 카메라(101a)로부터 피부 이미지 정보를 획득할 수 있다. 상기 피부 이미지 정보는 사용자의 안면 피부를 촬영함에 따라 생성되는 정보로써, 이미지 및 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 피부 이미지 정보는 사용자의 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 사용자의 안면 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 피부 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 획득된 피부 이미지 정보를 분석할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 상기 피부 이미지 정보를 분석해 사용자의 피부 톤을 식별하고, 식별된 사용자의 피부 톤에 적합한 퍼스널 컬러인 색조 정보를 획득하기 위한 알고리즘일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 비지도 자율 학습 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 상기 피부 이미지 정보를 통해 사용자의 피부 톤과 사용자의 피부 타입을 식별하기 위하여, 다른 사용자 또는 셀럽들의 피부 톤 및 피부 타입과 색조 정보 간의 상관 관계를 분석 및 학습하는 알고리즘일 수 있다.

더불어, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 ANN 모델(artificial neural network model), CNN 모델(convolution neural network model) 및 RNN 모델(recurrent neural network model)을 포함할 수 있으며, 이 외에도 다양한 모델의 알고리즘을 포함할 수 있다.

이에 따라, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)을 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 분석하고, 분석 결과를 통해 사용자의 피부 톤을 식별하고, 식별된 피부 톤에 매칭되는 퍼스널 컬러인 색조 정보를 획득할 수 있다. 이 때, 사용자의 피부 톤에 매칭되는 색조 정보는 하나이거나 복수 개일 수 있다. 즉, 본 발명에서 언급되는 색조는 사용자의 피부 톤과 어울리는 퍼스널 컬러와 대응되는 구성으로써, 상기 색조 정보는 사용자의 피부 톤과 어울리는 퍼스널 컬러 정보일 수 있다.

이 때, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 제1 이미지 정보에 기반한 피부의 색과 상기 제2 이미지 정보에 기반한 피부의 색의 평균 값을 사용자의 안면 피부에 대한 피부 톤으로 식별(또는 결정)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 사용자 피부 분석부(101)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라(103a)가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성할 수 있다. 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제1 얼굴 객체의 생성을 완료하면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 카메라(103a)는 사용자의 두부를 촬영(또는 스캔)하는 구성일 수 있다. 이에 따라, 상기 제2 카메라(103a)는 사용자의 두부를 스캔(또는 촬영)함에 따라 사용자의 이목구비의 형태 및 위치, 얼굴형 및 두상의 형태와 대응되는 3D 입체 모델을 생성할 수 있는 모델 데이터를 획득(또는 생성)할 수 있다. 상기 모델 데이터는 사용자의 두부를 가상의 공간에 3D 입체 모델로 구현하기 위한 소스(source) 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제2 카메라(103a)가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로, 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성할 수 있다. 상기 제1 얼굴 객체는 사용자의 두부에 포함되는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태와 대응되는 가상 객체를 의미할 수 있다. 즉, 상기 제1 얼굴 객체는 사용자의 두부와 대응되는 형태로 형성된 3D 입체 모델일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에서 식별된 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다. 예를 들어, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 "A" 사용자의 두부에 대응되는 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에서 식별된 "A" 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 색인 살색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.

이 때, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 코드(예: #D99164)에 기반한 피부 색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체(103b)의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는 셀럽 또는 다른 사용자들의 얼굴 객체를 가상의 공간에 구현하기 위한 소스(source) 정보로써, 각각의 기준 형상 정보에는 스타일링 정보가 매칭된 상태일 수 있다. 상기 각각의 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보는 상기 각각의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체의 형태에 적합한 헤어 스타일 및 메이크 업 정보가 포함된 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 기반으로, 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대응되는 얼굴 객체를 생성해 가상의 공간에 구현할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대응되는 얼굴 객체의 구현을 완료하면, 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와 비교할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와의 유사율이 지정된 수치 이상인 얼굴 객체를 식별하고, 식별된 얼굴 객체에 대응되는 형상 정보를 확인할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와의 유사율 확인 시, 눈썹 및 이목구비 각각에 대한 형태, 위치 및 각도를 기준으로 유사율을 확인할 수 있으며, 얼굴형과 두상의 형태를 기준으로 유사율을 확인할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 제2 얼굴 객체(103b)에 반영되어 있는 사용자의 피부 톤과 같은 계열에 포함된 피부 톤이 반영된 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체(103b)를 비교할 수 있다. 상기 피부 톤의 계열은 봄 웜톤, 여름 쿨톤, 가을 웜톤, 겨울 쿨톤으로 구분될 수 있으며, 세부 계열로써, 봄 웜톤에 라이트 계열, 브라이트 계열 및 비비드 계열이 구성될 수 있고, 여름 쿨톤에 라이트 계열, 쿨뮤트 계열 및 소프트 계열이 구성될 수 있고, 가을 웜톤에 웜뮤트 계열, 소프트 계열 및 딥 계열로 구성될 수 있으며, 겨울 쿨톤에 딥 계열, 클리어 계열 및 브라이트 계열이 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와 유사율이 지정된 수치 이상인 얼굴 객체를 확인하면, 상기 확인된 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보는 상기 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체에 적합한 헤어 스타일 정보 및 메이크 업 정보를 포함하는 정보일 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일 정보는 추천 미용실 정보, 헤어 스타일 비용 정보, 헤어 스타일 명칭 정보, 헤어 스타일 손질 정보, 헤어 스타일 가격 정보 및 추천 염색 정보를 포함한 상태일 수 있다. 더불어, 상기 헤어 스타일 정보는 헤어 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 헤어 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(103b)에 다른 사용자의 헤어 스타일과 동일한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.

또한, 상기 메이크 업 정보는 메이크 업 명칭 정보, 메이크 업 가이드(예: 가이드 영상) 정보 및 메이크 업 제품 정보를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 메이크 업 스타일 정보는 메이크 업 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 메이크 업 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(103b)에 다른 사용자의 메이크 업 스타일과 동일한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)를 비교해 유사율을 확인하기 위한 알고리즘일 수 있다. 또한, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 분석 및 학습하는 알고리즘일 수 있다. 이 때, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 다른 사용자 및 셀렙에 대한 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보를 통해 상기 상관 관계를 분석 및 학습할 수 있다.

이에 따라, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 외부 데이터베이스로부터 새로운 스타일링 정보를 수신하여, 학습 결과를 토대로 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 새로운 스타일링 정보를 매칭시킬 수 있다.

즉, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 비지도 자율 학습 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 학습 결과를 토대로 새로운 스타일링 정보를 수신해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 매칭하기 위해, 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 스타링링 정보 간의 관계를 학습하는 알고리즘일 수 있다. 더불어, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 ANN 모델(artificial neural network model), CNN 모델(convolution neural network model) 및 RNN 모델(recurrent neural network model)을 포함할 수 있으며, 이 외에도 다양한 모델의 알고리즘을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(107)는 맞춤형 색조 정보 및 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 제2 얼굴 객체(103b)에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영한 제3 얼굴 객체(107a)를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체(107a)를 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 맞춤형 색조 정보와 상기 스타일링 정보는 복수 개일 수 있기 때문에, 제2 얼굴 객체(103b)에 다양한 스타일을 반영해 다양한 제3 얼굴 객체(107a)를 생성할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 사용자 피부 분석부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 사용자 피부 분석부(200)(예: 도 1의 사용자 피부 분석부(101))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(200)는 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라(201a)(예: 도 1의 제1 카메라(101a))가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(200)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 피부 이미지 획득부(201), 분석 프로세스 시작부(203), 피부 타입 식별부(205) 및 맞춤형 색조 정보 결정부(207)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(201)는 제1 카메라(201a)가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라(201a)의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보(201b)와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보(201c)를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제1 카메라(201a)는 일 영역에 조명 모듈이 위치한 상태일 수 있다. 이에 따라, 상기 조명 모듈에서 조사되는 광량에 따라 상기 제1 카메라(201a)가 촬영하는 사용자의 안면 피부에 대한 촬영 영역(예: 피부 층)은 변경될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 분석 프로세스 시작부(203)는 상기 제1 이미지 정보(201b)와 상기 제2 이미지 정보(201c)의 획득이 완료되면, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보(201b)와 상기 제2 이미지 정보(201c)를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 상태 분석 프로세스는 사용자의 안면 피부에 대한 피부 톤을 식별하고, 사용자의 피부 타입(203a)이 어떤 타입인지를 식별하기 위해 수행되는 프로세스일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자의 피부 타입(203a)은 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함할 수 있다. 즉, 상기 피부 상태 분석 프로세스는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보(201b) 및 상기 제2 이미지 정보(201c)를 분석함으로써, 사용자의 피부 타입(203a)을 식별함과 동시에 사용자의 피부 톤을 식별하는 프로세스일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 타입 식별부(205)는 상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보(201b)에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보(201c)에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입(203a)을 식별할 수 있다.

예를 들어, 상기 피부 타입 식별부(205)는 "A" 사용자의 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 분석할 수 있다. 상기 피부 타입 식별부(205)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 중첩된 이미지를 분석함으로써, 상기 중첩된 이미지에 색소 침착에 대응되는 이미지 객체가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 상기 피부 타입 식별부(205)는 사용자의 피부 타입(203a)이 색소 침착 타입인 것을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 피부 타입 식별부(205)의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보(201b)에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보(201c)에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 기 저장된 피부 색 데이터테이블(205a)에서 상기 제1 피부 색과 상기 제2 피부 색의 평균 값을 획득할 수 있다. 이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 획득된 평균 값에 대응되는 피부 색상 정보를 상기 기 저장된 피부색 데이터테이블(205a)에서 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 피부 색상 정보의 추출을 완료하면, 상기 추출된 피부 색상 정보에 기반한 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별할 수 있다.

이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)을 통해 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 중 상기 식별된 사용자의 피부 톤(205a)에 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)을 통해 상기 식별된 사용자의 피부 톤(205a)의 계열을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 톤의 계열은 봄 웜톤, 여름 쿨톤, 가을 웜톤, 겨울 쿨톤으로 구분될 수 있으며, 세부 계열로써, 봄 웜톤에 라이트 계열, 브라이트 계열 및 비비드 계열이 구성될 수 있고, 여름 쿨톤에 라이트 계열, 쿨뮤트 계열 및 소프트 계열이 구성될 수 있고, 가을 웜톤에 웜뮤트 계열, 소프트 계열 및 딥 계열로 구성될 수 있으며, 겨울 쿨톤에 딥 계열, 클리어 계열 및 브라이트 계열이 구성될 수 있다.

이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 중 사용자의 피부 톤에 대응되는 계열 및 세부 계열에 대응되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 복수 개의 색조 정보 각각에는 상기 계열 및 세부 계열에 따른 피부 색상 정보가 매칭된 상태일 수 있다.

이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 사용자의 피부 톤에 대응되는 계열 및 세부 계열에 대응되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 맞춤형 색조 정보는 사용자의 피부 톤에 적합한 색상을 포함하는 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)은 기 저장된 피부색 데이터테이블(205a)에 저장된 기 저장된 복수 개의 피부 색상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 간의 상관 관계를 확인하기 위한 알고리즘일 수 있다. 또한, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)은 중첩된 이미지를 분석하여 사용자의 피부 타입을 식별하기 위한 알고리즘일 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 피부 이미지 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 피부 이미지 획득부(300)(예: 도 2의 피부 이미지 획득부(201))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(300)는 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(300)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로써, 광량 제어부(301) 및 제2 이미지 획득부(303)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 광량 제어부(301)는, 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 제1 카메라로 하여금 안면 피부의 겉면 층(305a) 하부에 위치한 기저 층(305b)을 촬영하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 광량 제어부(301)는, 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 안면 피부에 조사되는 빛을 피지 감지가 가능한 빛으로 변경할 수 있다. 이에 따라, 제1 카메라는 사용자의 안면 피부에 피지가 형성된 이미지 정보(305c)를 획득할 수 있다. 상기 피지가 형성된 이미지 정보는 사용자의 피부 타입을 구분하기 위해 활용되는 정보일 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 광량 제어부(301)는 상기 조명 모듈을 제어해 사용자의 피부에 조사되는 광량을 조절함으로써, 제1 카메라가 사용자의 피부를 촬영한 데이터를 획득하도록 할 수 있다. 이에 따라, 가상 체험 장치(예: 도 1의 가상 체험 장치(100))는 상기 제1 카메라를 통해 획득한 데이터를 통해 사용자의 피부에 대한 톤을 식별하고, 사용자의 피부 타입이 어떤 타입인지를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 이미지 획득부(303)는 상기 광량 제어부(301)에 의해 광량이 증가된 상태에서, 제1 카메라가 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 제2 이미지 정보를 획득할 수 있다.

보다 자세하게, 상기 제2 이미지 획득부(303)는, 상기 제1 카메라가 상기 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에 털에 대응되는 이미지 객체를 제거할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 얼굴 객체 생성부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 얼굴 객체 생성부(400)(예: 도 1의 얼굴 객체 생성부(103))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(400)는 사용자 피부 분석부(예: 도 1의 사용자 피부 분석부(101))의 기능 수행이 완료된 상태에서, 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 피부 톤을 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(400)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 객체 모델링부(401) 및 제2 얼굴 객체 생성부(403)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 객체 모델링부(401)는 제2 카메라가 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로, 사용자의 두부의 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체(401a)를 생성할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 객체 모델링부(401)는 상기 모델 데이터를 기반으로, 가상의 공간에 사용자의 두부의 형태와 대응되는 제1 얼굴 객체(401a)를 구현할 수 있다. 이 때, 상기 제1 얼굴 객체(401a)는 사용자의 이목구비의 형태 및 위치, 얼굴형 및 두상의 형태와 대응되는 형태로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 제1 얼굴 객체(401a)의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다. 이에 따라, 상기 제1 얼굴 객체(401a)에는 사용자의 피부 색과 동일한 색의 피부 톤이 반영될 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 상기 피부 톤의 반영이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부가 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 식별하였던 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자의 피부 타입은, 상기 사용자 피부 분석부가 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 중첩된 이미지를 분석하여 확인하는 구성으로써, 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함하는 구성일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다. 상기 타입 객체는 상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체일 수 있다.

예를 들어, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 중첩된 이미지에 피지 타입에 기반한 피지가 존재하는 경우, 상기 피지의 위치 및 형태에 대응되는 타입 객체를 생성해 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다.

이에 따라, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영 완료함으로써, 제2 얼굴 객체(403a)의 생성을 완료할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일링 정보 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 스타일링 정보 획득부(500)(예: 도 1의 스타일링 정보 획득부(105))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(500)는 제1 얼굴 객체에 사용자의 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체(503a)의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(500)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 비교 분석 프로세스 시작부(501), 유사율 확인부(503) 및 스타일링 정보 식별부(505)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 비교 분석 프로세스 시작부(501)는 제2 얼굴 객체(503a)의 생성이 완료되면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘(507)을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b) 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 제2 얼굴 객체(503a)에 대한 비교 분석 프로세스를 시작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 비교 분석 프로세스는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형성 정보(503b) 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들과 상기 생성된 제2 얼굴 객체(503a)를 비교하기 위한 프로세스로써, 보다 정확하게, 제2 얼굴 객체(503a)에 기반한 사용자의 두부에 포함되는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태가 기준 얼굴 객체에 기반한 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태와 얼마나 유사한지를 확인하기 위한 프로세스일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)는 셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭된 상태일 수 있다. 다만, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)는 상기 셀럽이나 다른 사용자의 피부 톤에 기반한 피부 색상 정도 포함된 상태일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교 시, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태를 기준으로 유사율을 확인할 수 있다. 즉, 상기 유사율 확인부(503)는 형태 및 위치뿐만 아니라, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형성 각도도 함께 상기 유사율 확인 시, 비교하는 구성으로 활용할 수 있다.

보다 자세하게, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 가상의 공간에 구현하고, 나열 또는 중첩하여 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태에 대한 유사율을 확인할 수 있다. 다만, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체(503a)에 반영된 피부 톤의 계열(또는 세부 계열)과 동일한 계열(또는 세부 계열)을 가지는 기준 얼굴 객체만을 비교 대상으로 선택해 유사율을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 지정된 수치는 상기 기준 얼굴 객체들 각각의 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태에 대하여 제2 얼굴 객체(503a)의 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태가 얼마나 유사한지를 식별하기 위한 기준이 되는 수치로써, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태 각각에 대한 지정된 수치 또는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태 각각에 대한 지정된 수치를 평균화한 수치가 설정된 상태일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 식별부(505)는 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체(503a)와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보는 상기 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 대응되는 셀럽 또는 다른 사용자의 스타일 정보를 의미할 수 있다. 보다 자세하게, 상기 스타일링 정보는 헤어 스타일 정보 및 메이크 업 정보를 포함할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일 정보는 추천 미용실 정보, 헤어 스타일 비용 정보, 헤어 스타일 명칭 정보, 헤어 스타일 손질 정보, 헤어 스타일 가격 정보 및 추천 염색 정보를 포함한 상태일 수 있다. 더불어, 상기 헤어 스타일 정보는 헤어 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 헤어 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(503a)에 다른 사용자의 헤어 스타일과 동일한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.

또한, 상기 메이크 업 정보는 메이크 업 명칭 정보, 메이크 업 가이드(예: 가이드 영상) 정보 및 메이크 업 제품 정보를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 메이크 업 스타일 정보는 메이크 업 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 메이크 업 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(503a)에 다른 사용자의 메이크 업 스타일과 동일한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘(507)은, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)와 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트할 수 있다. 상기 스타일링 정보는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)에 이미 매칭되어 있거나 새롭게 매칭되기 위한 정보일 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일 추천부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 스타일 추천부(600)(예: 도 1의 스타일 추천부(107))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(600)는 맞춤형 색조 정보 및 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체(601b)를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체(601b)를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(600)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 스타일링 객체 반영부(601) 및 가이드 정보 출력부(603)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 제2 얼굴 객체(601a)에 반영할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일링 객체는 상기 스타일링 정보에 포함된 헤어 스타일 정보에 포함되어 있는 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 헤어 스타일 정보에 기반한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다. 또한, 상기 메이크 업 객체는 상기 스타일링 정보에 포함된 메이크 업 정보에 포함되어 있는 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 메이크 업 정보에 기반한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 제2 얼굴 객체(601a)에 반영하기 이전에, 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입을 확인할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입을 확인하기 위하여, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 위치한 타입 객체의 위치 및 형태를 확인할 수 있다. 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 위치한 타입 객체의 위치 및 형태를 확인하고, 상기 메이크 업 스타일링 객체의 형태를 수정하거나 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영되는 맞춤형 색조 정보를 변경할 수 있다.

예를 들어, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입이 "색소 침착 타입"이고, "색소 침착 타입"에 대응되는 타입 객체가 제2 얼굴 객체(601a)의 코 부분에 위치한 경우, 코 부분에 반영되는 메이크 업 스타일링 객체 중 일부를 "색소 침착" 타입 객체를 가릴 수 있는 형태로 변경하거나 "색소 침착" 타입 객체에 기반한 침착 부위의 색을 인근의 피부 색과 동일한 색조로 변경할 수 있다.

이 때, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 제2 얼굴 객체에 대한 피부 타입을 확인하고, 상기 식별된 피부 타입에 기반한 타입 객체를 식별할 수 있다. 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘은 얼굴 객체를 식별하는 알고리즘이면서, 동시에 다른 사용자 및 셀럽의 형상 정보에 기반한 얼굴 객체를 확인해, 피부 톤 및 피부 타입을 식별하고, 식별된 피부 톤 및 피부 타입과 색조 정보의 상관 관계를 분석 및 학습 가능한 알고리즘일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 가이드 정보 출력부(603)는 상기 스타일링 객체 반영부(601)의 기능 수행이 완료되면, 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체(601b)를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체(601b)를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 반영된 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드하기 위한 메이크 업 가이드 정보(603a)를 함께 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 메이크 업 가이드 정보(603a)는 상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업을 사용자가 수행하기 위한 화장법에 대한 정보로써, 화장법의 순서, 화장법에 사용되는 제품 및 화장법 수행 시 유의 사항(예: 특정 피부 질환에 대한 제품 사용 금지, 특정 안면 부위에 대한 색조의 진하기) 등을 포함하는 정보일 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11000)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11000)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11000) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11000)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(10000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 7에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(11600)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 있어서,
   본체 일 영역에 위치한 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득하는 사용자 피부 분석부;
   상기 사용자 피부 분석부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 식별된 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영하는 얼굴 객체 생성부;
   상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득하는 스타일링 정보 획득부; 및
   상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 제2 얼굴 객체에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 스타일 추천부;를 포함하되,
   상기 사용자 피부 분석부는,
   상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득하는 피부 이미지 획득부;
   상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작하는 분석 프로세스 시작부;
   상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입을 식별하는 피부 타입 식별부; 및
   상기 피부 타입 식별부의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별하여, 기 저장된 복수 개의 색조 정보 중 사용자의 피부 톤과 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정하는 맞춤형 색조 정보 결정부;를 포함하되,
   상기 피부 이미지 획득부는,
   상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 상기 제1 카메라로 하여금 상기 안면 피부의 겉면 층 하부에 위치한 기저 층을 촬영하도록 하는 광량 제어부; 및
   상기 광량 제어부에 의해 상기 광량이 증가된 상태에서, 상기 제1 카메라가 상기 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 상기 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 상기 제2 이미지 정보를 획득하는 제2 이미지 획득부;를 포함하되,
   상기 얼굴 객체 생성부는,
   상기 제2 카메라가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 포함되는 눈썹, 눈, 코, 귀 및 입술 각각의 형태와 위치, 사용자의 얼굴형 및 사용자의 두상 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 상기 제1 얼굴 객체를 생성하는 객체 모델링부; 및
   상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영한 후, 상기 중첩된 이미지를 토대로 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체에 반영하여 상기 제2 얼굴 객체의 생성을 완료하는 제2 얼굴 객체 생성부;를 포함하되,
   상기 타입 객체는,
   상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체이되,
   상기 스타일링 정보 획득부는,
   상기 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체에 대한 비교 분석 프로세스를 시작하는 비교 분석 프로세스 시작부;
   상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인하는 유사율 확인부; 및
   상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별하는 스타일링 정보 식별부;를 포함하되,
   상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는,
   셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭되어 있되,
   상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은,
   상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트 하되,
   상기 스타일링 정보는,
   상기 기 저장된 복수 개의 기준 스타일링 정보 각각과 매칭된 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체의 헤어 스타일 및 메이크 업 스타일을 변경하기 위한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 포함하며,
   상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 가이드 정보를 포함하되,
   상기 스타일 추천부는,
   상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 상기 제2 얼굴 객체에 반영하는 스타일링 객체 반영부; 및
   상기 스타일링 객체 반영부의 기능 수행이 완료되면, 상기 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체에 반영된 메이크업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 메이크 업 가이드 정보를 함께 출력하는 가이드 정보 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제

Images