KR20130007363A

KR20130007363A - 선호 스타일을 이용한 이성 검색 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20130007363A
Application number: KR1020110065519A
Authority: KR
Inventors: 성도헌
Original assignee: 성도헌
Priority date: 2011-07-01
Filing date: 2011-07-01
Publication date: 2013-01-18

Abstract

본 발명은 선호 스타일을 이용한 이성 검색 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 이성 검색 시스템에서 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 검색하는 방법은, 특정 사용자로부터 이성추천을 요청받아, 얼굴부위별로 분류된 각각의 세부 스타일에 대한 호감점수를 상기 사용자의 호감점수 테이블에서 추출하는 추출 단계; 상기 추출한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하는 선별 단계; 및 상기 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 단계;를 포함한다.

Description

선호 스타일을 이용한 이성 검색 방법 및 시스템{Method and system for searching intersexual member by preference style}

본 발명은 이성추천 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자가 선호하는 스타일을 분석하여 이 스타일에 해당하는 이성 사용자를 검색하는 이성 검색 방법 및 시스템에 관한 것이다.

오늘날 통신망과 통신단말의 발전으로 인하여, 다양한 형태의 서비스가 통신 시스템을 통해 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서, 온라인 이성추천 서비스가 있다. 상기 온라인 이성추천 서비스는 채팅, 온라인 중매, 온라인 소개팅 형태와 같이 다양한 형태로 변형되어 사용자들에게 제공되고 있다.

그런데 이러한 온라인 이성추천 서비스는, 단지 사용자의 프로필 정보를 토대로 이 사용자와 어울릴 만한 이성을 추천해 주는 방식이 일반적이다. 예를 들어, 종래의 온라인 이성추천 서비스는, 사용자의 학벌과 동등한 이성을 상기 사용자에게 추천하거나 상기 사용자의 거주지 행정구역과 동일한 장소에 거주하는 이성을 상기 사용자에게 추천하거나, 상기 사용자의 연령대와 유사한 이성을 상기 사용자에게 추천해 주는 방식으로 진행되었다. 즉, 종래의 이성추천 서비스는, 사용자가 선호하는 스타일에 해당하는 이성친구를 사용자에게 추천하는 방식이 아니라 획일화된 알고리즘을 통해서 선별된 이성친구를 상기 사용자에게 추천하는 방식이다.

따라서, 이러한 방식으로 진행되고 있는 온라인 이성추천 서비스는 해당 사용자의 이상형에 가까운 이성친구를 소개하는 비율이 낮고, 이는 사용자의 서비스 만족도를 하락시키는 요인으로 작용되는 문제점이 있다.

본 발명은 이러한 종래의 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 사용자의 선호 스타일을 분석하고, 이 선호 스타일에 적합한 이성 사용자를 검색하여 사용자에게 추천하는 이성 검색 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 사용자가 선호하는 얼굴부위별 세부 스타일의 우선순위를 분석하고, 이 우선순위에 근거하여 상기 사용자의 이상형에 가까운 이성 사용자를 정확하게 검색하여 사용자에게 추천하는 이성 검색 방법 및 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1측면에 따른, 이성 검색 시스템에서 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 검색하는 방법은, 특정 사용자로부터 이성추천을 요청받아, 얼굴부위별로 분류된 각각의 세부 스타일에 대한 호감점수를 상기 사용자의 호감점수 테이블에서 추출하는 추출 단계; 상기 추출한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하는 선별 단계; 및 상기 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2측면에 따른, 이성 검색 시스템에서 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 검색하는 방법은, 상기 사용자의 용모정보와 동일한 용모정보를 가지는 다수의 동성 사용자를 확인하는 동성 사용자 확인 단계; 상기 확인한 각 동성 사용자의 호감점수 테이블에서 얼굴부위 세부 스타일별 호감점수를 각각 추출하는 추출 단계; 상기 추출한 호감점수를 동일한 세부 스타일끼리 가산하는 가산 단계; 상기 가산한 호감점수 중에서 상기 얼굴부위별로 최고 득점을 가지는 세부 스타일을 선별하는 선별 단계; 및 상기 선별된 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제3측면에 따른 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성을 검색하는 시스템은, 이성의 얼굴부위별 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블 및 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일이 정의된 용모정보를 사용자별로 구분하여 저장하는 저장 수단; 및 특정 사용자로부터 이성추천을 요청받으면, 얼굴부위별로 분류된 각각의 세부 스타일에 대한 호감점수를 상기 특정 사용자의 호감점수 테이블에서 추출하고, 상기 추출한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하여, 이 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고 이 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 상기 저장수단에서 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제4측면에 따른, 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성을 검색하는 시스템은, 이성의 얼굴부위별 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블 및 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일이 정의된 용모정보를 사용자별로 구분하여 저장하는 저장 수단; 및 특정 사용자의 용모정보와 동일한 용모정보를 가지는 다수의 동성 사용자를 상기 저장 수단에서 확인하고, 상기 확인한 각 동성 사용자의 호감점수 테이블에서 얼굴부위 세부 스타일별 호감점수를 추출하여, 각각의 호감점수를 동일한 세부 스타일끼리 가산하고, 이렇게 가산한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하여, 이 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 이성 사용자를 상기 저장수단에서 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 사용자가 선호하는 이성의 스타일을 확인하고, 이 스타일에 해당하는 용모를 가지는 이성 사용자를 검색하여 해당 사용자에게 추천함으로써, 사용자의 서비스 만족도를 향상시키는 장점이 있다.

또한, 본 발명은 사용자가 선호하는 얼굴부위별 세부 스타일의 우선순위를 분석하고, 이 분석된 결과를 이용하여 해당 사용자의 이상형에 가까운 이성 사용자를 정확하게 검색하는 이점도 있다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이성 검색 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버와 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 호감점수 테이블을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자의 각 얼굴부위의 세부 스타일을 정의하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자가 선호하는 각 세부 스타일에 대한 호감점수를 산출하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자에게 이성친구를 추천하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자에게 이성친구를 추천하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 선호 스타일을 이용한 이성 검색 방법 및 시스템을 설명하기에 앞서, 후술되는 용어에 대해 설명한다.

얼굴부위는 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴 윤곽, 광대뼈 윤곽 등과 같은 얼굴을 이루는 특정 부위를 의미한다.

세부 스타일은 각 얼굴부위의 다양한 형태를 의미한다. 예를 들어, 얼굴부위에서 얼굴 윤곽의 세부 스타일은 계란형, V라인형, 둥근형, U자형 등으로 분류될 수 있고, 눈썹의 세부 스타일은 화살형, 아치형, 갈매기형, 둥근형 등으로 분류될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 검색 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이성 검색 시스템은 이성 매칭 서버(200) 및 데이터베이스(300)를 포함한다. 상기 이성 매칭 서버(200)는 네트워크(400)를 통해 각각의 통신단말(100) 또는 외부의 다른 서버와 통신한다. 상기 네트워크(400)는 이동통신망과 광대역 유선 인터넷망을 포함하는 것으로서, 본 발명에서의 주지의 관용 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.

통신단말(100)은 이성 매칭 서버(200)로 사용자의 얼굴 이미지를 전송하여, 이성추천 서비스 등록을 요청한다. 또한, 통신단말(100)은 이성 매칭 서버(200)로부터 이성 정보를 수신한다. 이러한 통신단말(100)은 PDA(Personal Digital Assistant), 스마트폰, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)폰, CDMA(Code Division Multiple Access)폰 등과 같은 이동통신단말이거나, 노트북, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 태플릿 컴퓨터 등과 범용 컴퓨터일 수 있다.

데이터베이스(300)는 아이디와 패스워드, 집 주소, 블로그 주소, 홈페이지 주소, 프로필 정보, 얼굴 이미지 등의 회원정보를 저장한다. 아울러, 데이터베이스(300)는 사용자의 얼굴부위별로 세부 스타일이 정의된 용모정보를 저장한다. 또한, 데이터베이스(300)는 각각의 세부 스타일에 대한 이미지 패턴을 저장한다. 게다가, 데이터베이스(300)는 이성의 각 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블을 사용자별로 구분하여 저장한다.

이성 매칭 서버(200)는 사용자가 선호하는 얼굴부위별 세부 스타일을 분석하고, 이 분석된 세부 스타일에 근거하여 사용자에게 이성친구를 추천하는 기능을 수행한다. 또한, 이성 매칭 서버(200)는 통신단말(100)로부터 얼굴 이미지를 수신하면, 이 얼굴 이미지 전체에서 눈, 눈썹, 얼굴 윤곽, 코, 입, 광대뼈 윤곽 등의 얼굴부위 이미지를 추출하고, 이 얼굴부위 이미지를 분석하여 상기 통신단말(100) 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 정의하고, 이 정의된 각 세부 스타일을 데이터베이스(300)의 해당 사용자의 용모정보로서 저장한다. 게다가, 이성 매칭 서버(200)는 사용자가 특정 이성에게 온라인 접근을 시도하면, 이 온라인 접근 유형에 따라 부여하는 가점을 결정하고, 접근된 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 데이터베이스(300)에서 확인한다. 아울러, 이성 매칭 서버(200)는 상기 확인한 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일 각각과 대응하는 사용자의 호감점수를, 데이터베이스(300)에 저장된 해당 사용자의 호감점수 테이블에서 확인하고, 이렇게 확인된 호감점수 각각에 결정된 가점을 가산하여 상기 호감점수 테이블을 갱신한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버와 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이성 매칭 서버(200)는 송수신부(210), 가입자 관리부(220), 스타일 정의부(230), 호감도 관리부(240) 및 검색부(250)를 포함한다. 또한, 데이터베이스(300)는 가입자 정보 저장부(310), 스타일 패턴 저장부(320) 및 호감점수 저장부(330)를 포함한다.

가입자 정보 저장부(310)는 사용자의 ID/패스워드, 성별, 나이, 직업, 집 주소, 블로그 주소, 홈페이지 주소, 얼굴 이미지, 프로필 등의 회원정보를 저장한다. 특히, 가입자 정보 저장부(310)는 사용자의 얼굴부위별로 세부 스타일이 정의된 용모정보를 사용자별로 저장한다.

스타일 패턴 저장부(320)는 복수의 세부 스타일 이미지 패턴을 얼굴부위별로 구분하여 저장한다. 구체적으로, 스타일 패턴 저장부(320)는 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴 윤곽, 광대뼈 윤곽 등과 같은 얼굴의 각 부위에 대한 세분화된 형태 정보인 세부 스타일 이미지 패턴을 얼굴부위별로 구분하여 저장한다. 예를 들어, 스타일 패턴 저장부(320)는 눈썹에 대한 세부 스타일 이미지 패턴으로서, 화살형 눈썹의 이미지 패턴, 아치형 눈썹의 이미지 패턴, 갈매기형 눈썹의 이미지 패턴, 둥근형 눈썹의 이미지 패턴을 저장할 수 있다, 또 다른 예로서, 스타일 패턴 저장부(320)는 얼굴 윤곽에 대한 세부 스타일 이미지 패턴으로서, 계란형 얼굴 윤곽의 이미지 패턴, V라인형 얼굴 윤곽의 이미지 패턴, 둥근형 얼굴 윤곽의 이미지 패턴, U자형 얼굴 윤곽의 이미지 패턴 등을 저장할 수도 있다.

호감점수 저장부(330)는 이성의 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블을 사용자별로 구분하여 저장한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 호감점수 테이블을 나타내는 도면이다. 도 3을 참조하면, 호감점수 테이블은 사용자 ID 필드(331), 얼굴부위 필드(332), 세부 스타일 필드(333) 및 호감점수 필드(334)를 포함하고, 각각의 필드에 근거하여 세부 스타일별 호감점수가 갱신하거나 삭제하거나 생성된다.

상기 사용자 ID 필드(331)에는 사용자의 식별정보(즉, 사용자 ID)와 기록된다. 또한, 얼굴부위 필드(332)에는 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴윤곽, 광대뼈 등과 같은 얼굴 전체 중에서 특정 부위에 대한 식별정보가 기록되고, 세부 스타일 필드(333)에는 해당 얼굴부위의 구체적인 형태를 나타내는 세부 스타일의 식별정보가 기록된다. 또한, 호감점수 필드(334)에는 각 세부 스타일의 호감점수가 기록된다.

이성 매칭 서버(200)의 송수신부(210)는 네트워크(400)를 경유하여 타 서버 또는 통신단말(100)과 데이터를 주고 받는 기능을 수행한다.

가입자 관리부(220)는 회원정보를 생성, 수정, 삭제하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 가입자 관리부(220)는 신규 회원 가입을 요청한 사용자로부터 성명, 아이디/패스워드, 집주소, 블로그 주소, 홈페이지 주소, 프로필 정보, 얼굴 이미지 등의 데이터를 입력받아, 가입자 정보 저장부(310)에 저장함으로써, 신규 회원 가입 절차를 진행한다. 또한, 가입자 관리부(220)는 로그인에 성공한 사용자가 자신의 정보를 변경시키면, 이 변경된 내용을 데이터베이스(300)의 가입자 정보 저장부(310)에 반영하여, 해당 사용자의 데이터를 갱신한다. 게다가, 가입자 관리부(220)는 로그인에 성공한 사용자가 회원탈퇴를 요청하면, 상기 사용자의 데이터를 가입자 정보 저장부(310)에서 삭제할 수 있다. 또한, 가입자 관리부(220)는 통신단말(100)로부터 수신한 아이디와 패스워드가 가입자 정보 저장부(310)의 회원정보로서 저장되어 있는지 여부를 인증하기도 한다.

스타일 정의부(230)는 회원 등록한 사용자로부터 얼굴 이미지를 수신하면, 이 얼굴 이미지 전체에서 눈, 눈썹, 얼굴 전체 윤곽, 코, 입, 광대뼈 윤곽 등의 각 얼굴부위의 부분 이미지를 추출하고, 각각의 부분 이미지를 분석하여 사용자의 얼굴부위별로 세부 스타일을 정의한다. 이때, 스타일 정의부(230)는 상기 추출한 부분 이미지와 스타일 패턴 저장부(320)에 저장된 세부 스타일 이미지 패턴과의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 근거하여 사용자의 얼굴부위별로 세부 스타일을 정의한 후, 정의된 각 세부 스타일을 사용자의 용모정보로서 가입자 정보 저장부(310)에 저장한다.

한편, 스타일 정의부(230)는 상기 추출한 부분 이미지 중에서 어느 하나라도 스타일 패턴 저장부(320)의 세부 스타일 이미지 패턴과 임계값(예컨대, 80%) 이상의 유사도를 가지지 않은 경우, 이 얼굴부위의 부분 이미지를 새로운 세부 스타일로 정의한다. 아울러, 스타일 정의부(230)는 새롭게 정의한 세부 스타일과 해당 얼굴부위 부분 이미지의 패턴을 스타일 패턴 저장부(320)에 저장함으로써, 새로운 세부 스타일의 등록을 완료한다.

검색부(250)는 송수신부(210)를 통해 통신단말(100)로부터 이성추천 요청 메시지를 수신하면, 상기 통신단말(100) 사용자가 선호하는 세부 스타일을 분석하고, 이 세부 스타일에 해당하는 이성에 대한 정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출하여 상기 통신단말(100)로 전송한다. 구체적으로, 검색부(250)는 상기 통신단말(100) 사용자가 선호하는 이성의 세부 스타일별 호감점수를 상기 호감점수 저장부(330)의 호감점수 테이블에서 추출하고, 이 추출한 호감점수 중에서 얼굴부위별로 최고 득점의 세부 스타일을 선별하여, 통신단말(100)의 사용자가 선호하는 얼굴부위별 세부 스타일을 분석한다. 게다가, 검색부(250)는 이렇게 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수를 가지는 세부 스타일을 확인하고, 이 세부 스타일과 매칭되는 하나 이상의 이성 사용자 정보를 가입자 정보 저장부(310)에 우선적으로 검색하여 추천 이성목록에 등록한다.

또한, 검색부(250)는 상기 검색된 이성 정보 중에서, 다음으로 높은 호감점수가 부여된 얼굴부위 세부 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에서 남겨두고, 매칭되는 않은 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에서 제거하는 필터링 과정을 반복함으로써, 추천 이성목록을 갱신한다. 아울러, 검색부(250)는 상기 추천 이성목록에 등록된 각 이성 사용자의 정보(예컨대, 프로필 정보)를 상기 통신단말(100)로 전송함으로써, 상기 통신단말(100)의 사용자에게 이성친구를 추천한다.

한편, 검색부(250)는 이성추천 요청 메시지를 전송한 통신단말(100) 사용자의 세부 스타일별 호감점수가 상기 호감점수 저장부(330)의 호감점수 테이블에 저장되지 않거나 선호 스타일이 분석되지 않은 정도로 미비한 경우, 상기 통신단말(100) 사용자의 용모정보와 동일한 용모정보를 가지는 타 사용자의 데이터를 이용하여 상기 사용자가 선호하는 이성 사용자를 검색할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자의 각 얼굴부위의 세부 스타일을 정의하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 송수신부(210)는 통신단말(100)로부터 사용자의 얼굴 이미지를 수신한다(S401). 이때, 송수신부(210)는 초기 회원 등록하는 사용자의 통신단말(100)로부터 상기 얼굴 이미지를 회원 데이터(아이디, 패스워드, 집주소, 이동통신 전화번호, 프로필 정보 등)와 함께 수신할 수 있으며, 또는 회원 등록 완료하고 로그인에 성공한 통신단말(100)로부터 사용자의 얼굴 이미지를 수신할 수도 있다.

그러면, 스타일 정의부(230)는 수신된 얼굴 이미지 전체에서 눈, 눈썹, 얼굴 전체 윤곽, 코, 입, 광대뼈 윤곽 등의 각 얼굴부위에 대한 부분 이미지를 각각 추출한다(S403). 이어서, 스타일 정의부(230)는 상기 추출한 부분 이미지와 스타일 패턴 저장부(320)에 저장된 각 세부 스타일 이미지 패턴과의 유사도를 각각 산출한다(S405). 이때, 스타일 정의부(230)는 동일한 얼굴부위에 속하는 부분 이미지와 각 세부 스타일 이미지 패턴을 비교하여 유사도를 산출한다. 예를 들어, 스타일 정의부(230)는 눈에 대한 부분 이미지를, 눈_A형 이미지 패턴, 눈_B형 이미지 패턴, 눈_C형 이미지 패턴, 눈_C형 이미지 패턴과 각각 비교함으로써, 눈의 부분 이미지와 눈_A형 이미지 패턴의 유사도, 눈의 부분 이미지와 눈_B형 이미지 패턴의 유사도, 눈의 부분 이미지와 눈_C형 이미지 패턴의 유사도 및 눈의 부분 이미지와 눈_D형 이미지 패턴의 유사도를 산출한다.

이어서, 스타일 정의부(230)는 유사도가 임계값(예컨대, 80%) 이상인 세부 스타일 이미지 패턴이 존재하는지 여부를 얼굴부위 부분 이미지별로 확인한 후, 존재하면 해당 부분 이미지를 임계값 이상의 유사도를 가지는 기존의 세부 스타일(즉, 스타일 패턴 저장부의 세부 스타일)로 각각 정의한다(S407, S409). 예를 들어, 스타일 정의부(230)는 눈의 부분 이미지가 눈_A형 이미지 패턴과 80% 이상의 유사도를 가지는 경우, 상기 눈의 부분 이미지를 '눈_A형'으로 정의한다.

반면에, 스타일 정의부(230)는 얼굴부위의 부분 이미지 중에서 어느 하나라도 세부 스타일 이미지 패턴과 임계값(예컨대, 80%) 이상의 유사도를 가지지 않은 경우, 이 부분 이미지에 대한 새로운 세부 스타일을 정의한다(S411). 그리고 스타일 정의부(230)는 새롭게 정의한 부분 이미지의 패턴을 확인하고, 이 이미지 패턴과 새롭게 정의된 세부 스타일을 매핑하여 스타일 패턴 저장부(320)에 저장함으로써, 새로운 세부 스타일에 대한 등록을 완료한다.

다음으로, 스타일 정의부(230)는 기존의 세부 스타일로 정의하거나 새로운 세부 스타일로 정의한 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일 정보를 가입자 정보 저장부(310)에 해당 사용자의 용모정보로서 저장한다(S413).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자가 선호하는 각 세부 스타일에 대한 호감점수를 산출하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 호감도 관리부(240)는 특정 사용자가 이성 사용자에게 온라인상으로 접근하는 행위 정보를 획득한다(S501). 상기 접근 행위의 종류는 기프티콘을 이성 사용자에게 제공하는 행위, 이성 사용자와 채팅하는 행위, 이성 사용자의 프로필을 열람하는 행위, 이성 사용자의 상세 페이지를 열람하는 행위, 이성 사용자를 친구로서 등록하는 행위 등과 같이 다양하게 규정할 수 있다. 또한, 호감도 관리부(240)는 상기 특정 사용자의 통신단말(100)로부터 수신되는 하이퍼텍스트 기반의 메시지를 분석하여, 상기 특정 사용자가 이성 사용자에게 접근하는 행위 정보를 획득할 수 있다.

다음으로, 호감도 관리부(240)는 획득한 접근 행위 정보를 분석하여, 이 접근 행위의 유형을 확인한다(S503). 즉, 호감도 관리부(240)는 상기 접근 행위가 선물 제공과 관련된 행위, 프로필 열람에 관련된 행위, 상세 페이지 열람에 관련된 행위, 친구 등록에 관련된 행위 중 어느 유형에 속하는지 여부를 확인한다. 이어서, 호감도 관리부(240)는 확인된 접근 행위의 유형에 근거하여 가점을 결정한다(S505). 이때, 호감도 관리부(240)는 접근 행위의 소요시간 또는 횟수에 근거하여 상기 결정된 가점에 가중치를 부여할 수도 있다.

아래의 표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 접근 행위 유형별로 부여되는 가점을 나타내는 표이다.

행위	가점
선물쿠폰	2.0
채팅하기	3.0
프로필 열람 3초 ~ 8초	0.1
프로필 열람 9초 이상	0.3
상세 페이지 열람 5초~ 9초	0.1
상세 페이지 열람 10초 이상	0.3
친구 등록	1.0
블로그 열람 1분 이상	0.5
홈페이지 열람 1분 이상	0.5

표 1에 나타난 바와 같이, 호감도 관리부(240)는 접근 행위의 유형과 접근 행위의 소요시간(즉, 열람시간)에 근거하여 가점을 결정한다.

이렇게 가점을 결정한 호감도 관리부(240)는 상기 이성 사용자의 용모정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출하고, 이 추출한 용모정보에 근거하여 상기 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 확인한다(S507). 다음으로, 호감도 관리부(240)는 상기 확인한 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일 각각과 대응하는 사용자의 호감점수를 호감점수 저장부(330)의 호감점수 테이블에서 확인하고, 이렇게 확인된 호감점수 각각에 S505 단계에서 결정된 가점을 가산하여 상기 사용자의 호감점수 테이블에 기록된 호감점수를 갱신한다(S509).

예를 들어, 'AAA' 사용자가 접근한 이성 사용자의 얼굴부위별 세부스타일이 '눈_A형', '눈썹_A형', '코_C형', '입_B형', '얼굴윤곽_C형', '광대뼈_B형'으로 정의되고, 더불어 'AAA' 사용자의 세부 스타일별 호감점수가 도 3과 같다고 가정하자. 이 경우, 호감도 관리부(240)는 'AAA' 사용자가 특정 이성 사용자에게 선물 쿠폰을 발송한 경우, 상기 'AAA' 사용자의 접근행위에 대한 가점을 2.0으로 결정하고, 상기 이성 사용자의 얼굴부위별 세부스타일이 '눈_A형', '눈썹_A형', '코_C형', '입_B형', '얼굴윤곽_C형' 및 '광대뼈_B형'임을 가입자 정보 저장부(310)의 용모정보에서 확인한다. 그리고 호감도 관리부(240)는 상기 특정 이성 사용자의 세부스타일 각각과 대응하는 'AAA' 사용자의 호감점수를 호감점수 저장부(330)에서 확인하고, 확인된 호감점수 각각에 가점 2.0을 가산하여 'AAA' 사용자의 호감점수 테이블을 갱신한다. 즉, 호감도 관리부(240)는 '눈_A형'의 호감점수 5에 2를 가산하고, '눈썹_A형'의 호감점수 3에 2를 가산하고, '코_C형'의 호감점수 13에 2를 가산하고, '입_B형'의 호감점수 19에 2를 가산하고, '얼굴윤곽_C형'의 호감점수 5에 2를 가산하고, '광대뼈_B형'의 호감점수 15에 2를 가산함으로써, 'AAA' 사용자의 호감점수 테이블을 갱신한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자에게 이성친구를 추천하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 송수신부(210)는 로그인 성공한 사용자의 통신단말(100)로부터 이성추천 요청 메시지를 수신한다(S601). 그러면, 검색부(250)는 상기 로그인 정보에 근거하여 통신단말(100)의 사용자를 식별하고, 이 사용자의 이성에 대한 세부 스타일별 호감점수를 호감점수 저장부(330)의 호감점수 테이블(도 3 참조)에서 추출한다(S603).

이어서, 검색부(250)는 상기 추출한 세부 스타일별 호감점수 중에서 얼굴부위별로 최고 점수가 부여된 세부 스타일을 선별한다(S605). 다음으로, 검색부(250)는 상기 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 전체 중에서 가장 높은 점수를 가지는 세부 스타일을 확인하고, 이 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정한다(S607). 예를 들어, 상기 사용자의 세부 스타일별 호감점수가 도 3과 같다면, 검색부(250)는 각 얼굴부위별로 최고점수가 부여된 '눈_D형', '눈썹_D형', '코_A형', '입_C형', '얼굴윤곽_E형', '광대뼈_C형' 중에서, '눈썹_D형'이 35점으로 가장 높은 점수임을 확인하여, 이 '눈썹_D형'을 검색기준 스타일로 선정한다.

이어서, 검색부(250)는 상기 선정한 검색기준 스타일과 동일한 세부 스타일로 정의되는 이성 사용자를 가입자 정보 저장부(310)에서 검색한 후, 검색된 다수의 이성 사용자의 식별정보(예컨대, 아이디)를 추천 이성목록에 저장한다(S609).

다음으로, 검색부(250)는 상기 추천 이성목록에 저장된 이성 사용자의 식별정보가 사전에 설정된 개수(예컨대, 5명) 이하인지 여부를 확인한 후, 사전에 설정된 개수 이하이면, 상기 추천 이성목록에 등록된 이성 사용자의 식별정보를 이용하여 각 이성 사용자에 대한 상세정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출하여 추천 이성정보로서 통신단말(100)로 전송한다(S611, S613). 이때, 검색부(250)는 이성 사용자의 상세정보로서, 프로필 정보, 얼굴 이미지, 홈페이지 주소 등을 가입자 정보 저장부(310)에 추출하여, 통신단말(100)로 전송할 수 있다.

반면에, 검색부(250)는 상기 추천 이성목록에 저장된 이성 사용자의 식별정보가 사전에 설정된 개수(예컨대, 5명)를 초과하는 경우, S605 단계에서 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 상기 검색기준 스타일 다음으로 높은 점수를 가지는 세부 스타일을 검색기준 스타일로 재선정한다(S615). 예컨대, 상기 사용자의 세부 스타일별 호감점수가 도 3과 같고 '눈썹_D형'이 현재 검색기준 스타일로 선정된 경우, 검색부(250)는 상기 '눈썹_D형' 다음으로 높은 호감점수를 가지는 '입_C형'을 검색기준 스타일로 재선정한다.

이어서, 검색부(250)는 상기 재선정된 검색기준 스타일과 부합되는 용모정보를 가지는 이성 사용자의 식별정보를 상기 추천 이성목록에서 남겨두고, 부합되는 않은 이성 사용자의 식별정보를 상기 추천 이성목록에서 제거한다(S617). 검색부(250)는 추천 이성목록에 등록된 이성 사용자의 식별정보가 일정 개수 이하가 되도록, 필터링 과정(즉, S613 및 S615 단계)을 반복함으로써, 추천 이성목록을 갱신한다.

한편, 검색부(250)는 검색기준 스타일을 선정할 수 있는 세부 스타일이 더 이상 존재하지 않은 경우, 추천 이성목록에 저장된 이성 사용자 식별정보가 사전에 설정된 개수를 초과하더라도 상기 추천 이성목록에 등록된 이성 사용자 각각에 대한 상세정보를 추출하여 통신단말(100)로 전송할 수 있다. 즉, 검색부(250)는 S615 단계와 S617 단계의 반복을 통해, 세부 스타일 각각을 검색기준 스타일로 순차적으로 선정하고 각각의 검색기준 스타일을 토대로 추천 이성목록을 생성하고 필터링하였으나, 이 추천 이성목록에 여전히 사전에 설정된 개수를 초과하는 사용자 정보가 등록된 경우, 더 이상의 필터링 과정을 수행하지 않고 상기 추천 이성목록에 저장된 각각 사용자의 상세 정보를 추천 이성정보로서 통신단말(100)로 전송할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 이성 검색 시스템은, 사용자가 선호하는 각 얼굴부위에 대한 세부 스타일을 확인하고, 이 세부 스타일에 해당하는 용모를 가지는 이성 사용자를 검색하여 해당 사용자에게 추천한다. 특히, 이성 검색 시스템은, 사용자가 선호하는 얼굴부위별 세부 스타일의 순위를 분석하고, 이 분석된 결과를 이용하여 해당 사용자의 이상형에 가까운 용모를 가지는 이성 사용자를 보다 정확하게 검색한다.

한편, 이성 매칭 서버(200)는 호감점수 데이터가 존재하지 않은 사용자로부터 이성추천을 요청받을 수도 있다. 예를 들어, 이성 매칭 서버(200)는 회원 가입을 방금전에 완료한 사용자로부터 이상추천 요청 메시지를 수신하거나, 이성으로의 접근 행위(예컨대, 프로필 열람, 선물쿠폰 발송, 채팅 등)를 전혀 수행하지 않은 사용자의 통신단말(100)로부터 이성추천 요청 메시지를 수신할 수도 있다. 이 경우, 이성 매칭 서버(200)는 사용자가 선호하는 세부 스타일에 대한 호감점수가 호감점수 저장부(330)에 미존재하기 때문에, 이 사용자의 동일한 용모정보를 가지는 타 동성 사용자의 이성에 대한 세부 스타일별 호감점수를 이용하여 이성 사용자의 검색을 수행한다.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 이성 매칭 서버에서 사용자에게 이성친구를 추천하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

이하, 도 7을 참조한 설명에서, 도 6을 참조한 설명과 중복되는 부분은 압축하여 요약한다.

도 7을 참조하면, 송수신부(210)는 로그인 성공한 사용자의 통신단말(100)로부터 이상추천 요청 메시지를 수신한다(S701). 그러면, 검색부(250)는 상기 통신단말(100)의 사용자를 식별하고, 이 사용자가 선호하는 세부 스타일별 호감점수가 호감점수 저장부(330)에서 기록되지 않음을 확인하다.

그리고 검색부(250)는 상기 사용자의 용모정보를 데이터베이스(300)의 가입자 정보 저장부(310)에서 추출하고, 이 사용자와 동일한 용모정보를 가지는 동성 사용자의 식별정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출한다(S703). 즉, 검색부(250)는 상기 사용자의 용모정보를 토대로 이 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 확인하고, 상기 얼굴부위별 세부 스타일 전부와 동일한 세부 스타일을 가지는 다수의 동성 사용자의 식별정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출한다.

이어서, 검색부(250)는 상기 추출한 동성 사용자의 식별정보를 이용하여, 각각의 동성 사용자가 선호하는 세부 스타일별 호감점수를 호감점수 저장부(330)의 호감점수 테이블에서 추출한다(S705). 즉, 검색부(250)는 통신단말(100) 사용자와 동일한 용모정보를 가지는 타 동성 사용자를 확인하고, 각 동성 사용자의 호감점수 테이블에서 세부 스타일별 호감점수를 추출한다. 다음으로, 검색부(250)는 추출한 호감점수를 동일한 세부 스타일끼리 가산한다(S707).

다음으로, 검색부(250)는 상기 가산한 호감점수 중에서 얼굴부위별로 최고 점수가 부여된 세부 스타일을 선별한다(S709). 다음으로, 검색부(250)는 상기 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 전체 중에서 가장 높은 점수를 가지는 세부 스타일을 확인하고, 이 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정한다(S711). 이어서, 검색부(250)는 상기 선정한 검색기준 스타일로 정의되는 용모정보를 가지는 이성 사용자를 가입자 정보 저장부(310)에서 검색한 후, 검색된 다수의 이성 사용자의 식별정보(예컨대, 아이디)를 이성목록에 저장한다(S713).

다음으로, 검색부(250)는 상기 추천 이성목록에 저장된 이성 사용자의 식별정보가 사전에 설정된 개수(예컨대, 5명) 이하인지 여부를 확인하여 이하이면, 상기 추천 이성목록에 등록된 이성 사용자의 상세정보를 가입자 정보 저장부(310)에서 추출하여 추천 이성정보로서 통신단말(100)로 전송한다(S715, S717).

반면에, 검색부(250)는 상기 추천 이성목록에 저장된 이성 사용자의 식별정보가 사전에 설정된 개수(예컨대, 5명)를 초과하는 경우, S709 단계에서 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 상기 검색기준 스타일을 다음으로 높은 점수를 가지는 세부 스타일을 검색기준 스타일로 재선정한다(S719). 그리고 검색부(250)는 상기 재선정된 검색기준 스타일과 부합되는 용모정보를 가지는 이성 사용자의 식별정보를 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에서 남겨두고, 부합되는 않은 이성 사용자의 식별정보를 상기 추천 이성목록에서 제거한다(S721). 아울러, 검색부(250)는 추천 이성목록에 등록된 이성 사용자의 아이디가 사전에 설정된 개수 이하가 되도록, S715, S719, S721 단계를 반복한다.

본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.

도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

100 : 통신단말 200 : 이성 매칭 서버
210 : 송수신부 220 : 가입자 관리부
230 : 스타일 정의부 240 : 호감도 관리부
250 : 검색부 300 : 데이터베이스
310 : 가입자 정보 저장부 320 : 스타일 패턴 저장부
330 ; 호감점수 저장부

Claims

이성 검색 시스템에서, 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 검색하는 방법으로서,
특정 사용자로부터 이성추천을 요청받아, 얼굴부위별로 분류된 각각의 세부 스타일에 대한 호감점수를 상기 사용자의 호감점수 테이블에서 추출하는 추출 단계;
상기 추출한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하는 선별 단계; 및
상기 선별한 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 단계;를 포함하는 이성 검색 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 검색 단계는,
상기 선별한 세부 스타일 중에서, 상기 검색기준 스타일 다음으로 높은 점수가 부여된 세부 스타일을 상기 검색기준 스타일로 재선정하는 재선정 단계;
상기 재선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에 남겨두고 그 외의 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에서 제거하는 필터링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 검색 단계는,
상기 선별한 세부 스타일 각각이 상기 검색기준 스타일로 선정되어 각 검색기준 스타일에 해당하는 용모를 가지는 이성 사용자가 상기 추천 이성목록에서 추려지도록 상기 재선정 단계와 상기 필터링 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
사용자로부터 얼굴 이미지를 수신하는 단계;
상기 얼굴 이미지에서 각 얼굴부위에 해당하는 부분 이미지를 각각 추출하는 단계;
상기 추출한 각 부분 이미지와 사전에 저장된 복수의 세부 스타일 이미지 패턴을 각각 비교하여 유사도를 산출하고, 이 산출된 유사도에 근거하여 상기 얼굴 이미지를 전송한 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 상기 저장된 복수의 세부 스타일 중에서 어느 하나로 각각 정의하는 단계; 및
상기 정의된 얼굴부위별 세부 스타일을 해당 사용자의 용모정보로서 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 정의하는 단계는,
상기 사전에 저장된 복수의 세부 스타일 이미지 패턴과 임계값 이상의 유사도를 가지지 않은 부분 이미지가 존재하면, 이 부분 이미지를 새로운 세부 스타일로 정의하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
이성 사용자에 대한 상기 특정 사용자의 온라인 접근 행위 정보를 획득하고, 이 접근 행위의 유형에 기초하여 가점을 결정하는 단계;
상기 이성 사용자의 용모정보를 추출하고, 이 용모정보를 토대로 상기 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 확인하는 단계; 및
상기 확인한 세부 스타일 각각과 대응하는 호감점수를 상기 특정 사용자의 호감점수 테이블에서 확인하고, 이 확인된 호감점수 각각에 상기 결정된 가점을 가산하여 호감점수 테이블을 갱신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 방법.
이성 검색 시스템에서, 사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성 사용자를 검색하는 방법으로서,
상기 사용자의 용모정보와 동일한 용모정보를 가지는 다수의 동성 사용자를 확인하는 동성 사용자 확인 단계;
상기 확인한 각 동성 사용자의 호감점수 테이블에서 얼굴부위 세부 스타일별 호감점수를 각각 추출하는 추출 단계;
상기 추출한 호감점수를 동일한 세부 스타일끼리 가산하는 가산 단계;
상기 가산한 호감점수 중에서 상기 얼굴부위별로 최고 득점을 가지는 세부 스타일을 선별하는 선별 단계; 및
상기 선별된 얼굴부위별 세부 스타일 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 단계;를 포함하는 이성 검색 방법.
사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성을 검색하는 시스템으로서,
이성의 얼굴부위별 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블 및 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일이 정의된 용모정보를 사용자별로 구분하여 저장하는 저장 수단; 및
특정 사용자로부터 이성추천을 요청받으면, 얼굴부위별로 분류된 각각의 세부 스타일에 대한 호감점수를 상기 특정 사용자의 호감점수 테이블에서 추출하고, 상기 추출한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하여, 이 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고 이 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 다수의 이성 사용자를 상기 저장수단에서 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 수단;을 포함하는 이성 검색 시스템.
제 8 항에 있어서,
상기 검색 수단은,
상기 선별한 세부 스타일 중에서, 상기 검색기준 스타일 다음으로 높은 점수가 부여된 세부 스타일을 상기 검색기준 스타일로 재선정하고, 이 재선정된 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에 남겨두고 그 외의 이성 사용자를 상기 추천 이성목록에서 제거하는 필터링 과정을 반복하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 시스템.
제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
상기 저장 수단은, 복수의 세부 스타일 이미지 패턴을 저장하고,
사용자로부터 수신한 얼굴 이미지 전체에서 상기 얼굴부위별 부분 이미지를 추출하고, 각 부분 이미지와 상기 저장수단에 저장된 복수의 세부 스타일 이미지 패턴을 각각 비교하여 유사도를 산출하여, 이 산출된 유사도에 근거하여 상기 얼굴 이미지를 전송한 사용자의 각 얼굴부위에 대한 세부 스타일을 상기 저장 수단의 세부 스타일로 정의하고, 상기 정의된 얼굴부위별 세부 스타일을 해당 사용자의 용모로서 상기 저장 수단에 저장하는 스타일 정의 수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 시스템.
제 10 항에 있어서,
상기 스타일 정의 수단은,
상기 저장 수단에 저장된 세부 스타일 이미지 패턴과 임계값 이상의 유사도를 가지지 않은 부분 이미지가 존재하면, 이 부분 이미지를 새로운 세부 스타일로 정의하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 시스템.
제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
상기 특정 사용자가 이성 사용자에게로 온라인상에서 접근하는 행위 정보를 획득하여 이 접근 행위에 유형에 기초하여 가점을 결정하고, 상기 특정 사용자가 접근하는 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일을 상기 저장수단에서 추출하여, 이 이성 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일 각각과 대응하는 호감점수를 상기 특정 사용자의 호감점수 테이블에서 확인하고, 이 확인된 호감점수 각각에 상기 결정된 가점을 가산하여 호감점수 테이블을 갱신하는 호감도 관리 수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이성 검색 시스템.
사용자가 선호하는 스타일과 매칭되는 이성을 검색하는 시스템으로서,
이성의 얼굴부위별 세부 스타일에 대한 호감점수가 기록된 호감점수 테이블 및 사용자의 얼굴부위별 세부 스타일이 정의된 용모정보를 사용자별로 구분하여 저장하는 저장 수단; 및
특정 사용자의 용모정보와 동일한 용모정보를 가지는 다수의 동성 사용자를 상기 저장 수단에서 확인하고, 상기 확인한 각 동성 사용자의 호감점수 테이블에서 얼굴부위 세부 스타일별 호감점수를 추출하여, 각각의 호감점수를 동일한 세부 스타일끼리 가산하고, 이렇게 가산한 호감점수 중에서 최고 득점의 세부 스타일을 상기 얼굴부위별로 선별하여, 이 중에서 가장 높은 점수의 세부 스타일을 검색기준 스타일로 선정하고, 이 검색기준 스타일에 해당하는 용모정보를 가지는 이성 사용자를 상기 저장수단에서 검색하여 추천 이성목록에 등록하는 검색 수단;을 포함하는 이성 검색 시스템.