KR20200020767A - 피부 상태 평가 방법 및 프로그램 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 피부 이미지에 기초하여 피부의 상태를 평가는 방법에 있어서, 피부 이미지로부터 제1 특징 벡터(Characteristic Vector)를 생성하는 단계; 상기 제1 특징 벡터 및 제1 피부 인식기(Skin Recognizer)에 기초하여 상기 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 단계; 및 상기 제2 특징 벡터 및 제2 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다. 이때 상기 제1 피부 인식기는 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트(Data set)이고, 상기 제2 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다.

Description

피부 상태 평가 방법 및 프로그램{METHOD FOR EVALUATING SKIN AND PROGRAM FOR EXECUTING THE METHOD}
본 발명의 실시예들은 피부의 상태를 평가하기 위한 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
피부는 모발, 네일, 털 및 땀샘과 같은 피부 부속 조직을 포함하는 외피 시스템의 최대 기관이다. 피부는 하부 근육과 기관을 보호하는 상피 조직의 다중층을 포함한다. 피부는 여러 외부 및 내부 요인으로부터 끊임없는 공격을 받기 때문에 피부는 수많은 병에 감염될 수 있다. 따라서, 피부 상태를 모니터링하는 것은 건강의 관점에서 그리고 미용의 관점에서 중요하다.
피부의 상태를 모니터링하는 방법들이 다수 존재하지만, 대부분의 방법들이 피부과 의사 또는 피부과에 구비되는 전용 장치에 대한 접근을 요구한다. 그러나 이와 같은 의사 또는 전용 장치에 대한 접근은 어려움, 불편함 및 과도한 비용의 지출이 수반된다.
따라서 피부과 의사를 대면하거나 피부과에 구비되는 전용 장치 없이도 일반 사용자가 손쉽게 피부의 상태를 파악할 수 있는 보다 간단한 솔루션이 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 피부 이미지로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급을 확인할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.
또한 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정하여 해당 피부에 대한 적절한 조치가 취해질 수 있도록 하는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.
나아가 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합하여 제공할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 이미지에 기초하여 피부의 상태를 평가는 방법은, 피부 이미지로부터 제1 특징 벡터(Characteristic Vector)를 생성하는 단계; 상기 제1 특징 벡터 및 제1 피부 인식기(Skin Recognizer)에 기초하여 상기 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 단계; 및 상기 제2 특징 벡터 및 제2 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다. 이때 상기 제1 피부 인식기는 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트(Data set)이고, 상기 제2 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다.
상기 속성은 상기 피부의 홍조 정도, 상기 피부의 주름 정도, 상기 피부의 평탄도를 포함하고, 상기 제2 특징 벡터는 상기 홍조 정도, 상기 주름 정도 및 상기 평탄도 각각에 대응되는 적어도 하나 이상의 벡터 성분을 포함할 수 있다.
상기 피부의 등급은 상기 피부에 대한 관리 필요성에 따른 적어도 하나 이상의 등급을 포함할 수 있다. 이때 상기 적어도 하나 이상의 등급은 특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함할 수 있다.
상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계는 상기 피부 이미지와 상기 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 벡터를 생성할 수 있다.
상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계는 상기 피부 이미지에서 얼굴 영역을 인식하는 단계; 및 상기 인식된 얼굴 영역에 대응되는 이미지에 기초하여 상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 방법은 상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계 이전에 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값이 표지(Labeled)된 하나 이상의 트레이닝(Training) 피부 이미지에 기초하여 상기 제1 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계; 및 피부의 등급이 표지되고, 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값을 포함하는 하나 이상의 트레이닝(Training) 피부 정보에 기초하여 상기 제2 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 방법은 상기 피부의 등급을 결정하는 단계 이후에, 상기 제2 특징 벡터와 대응되는 각 속성에 대한 속성값 및 상기 피부의 등급 중 적어도 하나를 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 피부 이미지로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급을 확인할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.
또한 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정하여 해당 피부에 대한 적절한 조치가 취해질 수 있도록 하는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.
나아가 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합하여 제공할 수 있는 피부 상태 평가 방법 및 프로그램을 구현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치가 피부 인식기를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치가 피부 인식기를 이용하여 피부 등급을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치가 제1 벡터를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치에 의해 수행되는 피부 상태 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말에 표시되는 화면의 예시이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 형태는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템은 서버(100), 사용자 단말(200), 외부장치(300) 및 이들을 연결하는 통신망(400)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 피부의 이미지를 수신하고, 피부의 상태를 등급으로 평가할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성과 등급이 표지된 하나 이상의 피부 이미지를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 시킬 수 있다. 보다 상세한 설명은 후술한다.
본 발명에서 '피부'는 인체의 표면을 구성하는 인체의 조직으로, 속성값이나 등급을 알고자 하는 대상일 수 있다. 이때 피부는 얼굴의 피부일 수도 있고, 인체의 다양한 부위의 피부일 수 있다. 다만 이하에서는 설명의 편의를 위하여 피부가 얼굴의 피부인 것을 전제로 설명한다.
한편 본 발명에서 '피부의 속성'은 피부를 평가하는데 근간이 되는 다양한 요소들을 의미할 수 있다. 가령 피부의 속성은 피부의 홍조 정도, 피부의 주름 정도 및 피부의 평탄도 중 어느 하나를 의미할 수 있다.
이때 피부의 홍조 정도는 피부가 붉은 정도를 의미하는 것으로, 피부가 붉을수록 홍조 정도가 높은 것일 수 있다. 피부의 홍조 정도는 피부의 색을 판단하는 요소로써의 의미를 가질 수 있다.
피부의 주름 정도는 피부의 탄력 저하로 인해 피부가 잘게 접히는 정도를 의미할 수 있다. 이때 피부의 주름 정도가 높은 것은 피부가 잘게 접히는 면적이 크거나 또는 잘게 접힌 정도가 큰 경우를 의미할 수 있다.
한편 피부의 평탄도는 피부의 주름에 의한 굴곡을 제외한 나머지 요인으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수 있다. 가령 피부의 평탄도는 모공으로 인해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수도 있고, 특정 부위의 상처나 점, 흉터 등에 의해 피부가 울퉁불퉁한 정도를 의미할 수 있다.
다만 상술한 피부의 속성은 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니며, 피부의 상태를 대표할 수 있는 것이라면 본 발명의 피부의 속성으로 사용될 수 있음이 자명하다.
본 발명에서 '피부의 등급'은 전술한 피부의 속성에 기초하여 피부의 관리 필요성에 따라 결정되는 수치일 수 있다. 등급은 가령 4개의 등급으로, 특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함할 수 있다. 다만 이와 같은 등급의 구분은 예시적인 것이며, 피부를 더 많은 등급으로 또는 더 적은 등급으로 분류할 수 있다. 이때 피부의 등급은 피부의 전술한 속성을 다각적으로 고려하여 산출될 수 있다.
본 발명에서 사용자 단말(200)은 피부의 이미지를 서버(100)로 전송하고, 서버(100)로부터 피부에 대한 속성값이나 피부의 등급을 수신할 수 있는 다양한 장치를 의미할 수 있다. 이 때 단말은 휴대용 단말(201)일 수도 있고 퍼스널 컴퓨터(202)일 수도 있다.
사용자 단말(200)은 콘텐츠 등을 표시하기 위한 표시수단, 이러한 콘텐츠에 대한 사용자의 입력을 획득하기 위한 입력수단을 구비할 수 있다. 이 때 입력수단 및 표시수단은 다양하게 구성될 수 있다. 가령 입력수단은 키보드, 마우스, 트랙볼, 마이크, 버튼, 터치패널 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
도면에는 도시되지 않았지만 사용자 단말(200)은 피부에 대한 다양한 정보를 획득하는 피부 진단 장치(미도시)와 함께 사용될 수 있다.
피부 진단 장치(미도시)는 적어도 하나 이상의 파장의 광을 피부에 조사하여 각각의 파장의 광에 대한 피부의 이미지를 획득하고, 사용자 단말(200)을 통하여 서버(100)로 전송할 수 있다. 또한 피부 진단 장치(미도시)는 서버(100)로부터 사용자 단말(200)이 수신한 요청에 따라 다양한 각도에서의 피부 이미지를 획득하고, 이를 서버(100)로 전송할 수도 있다.
피부 진단 장치(미도시)는 피부의 이미지 외에, 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 정보를 획득하고, 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 피부 이미지의 촬영시의 온도, 습도, 조도, 색온도 및 자외선 정도를 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다.
물론 피부 진단 장치(미도시)는 피부 그 자체의 물리량을 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 피부 진단 장치(미도시)에 구비되는 다양한 센서에 기초하여, 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등을 측정하고 이를 서버(100)에 전송할 수도 있다.
이와 같은 피부 진단 장치(미도시)는 전술한 바와 같이 사용자 단말(200)과 별개의 장치일 수 있다. 가령 피부 진단 장치(미도시)는 사용자 단말(200)과 유/무선 네트워크를 통하여 연결되는 장치로, 이러한 경우 사용자 단말(200)은 피부 진단 장치(미도시)와 서버(100)를 매개하는 장치일 수 있다.
한편 피부 진단 장치(미도시)는 사용자 단말(200)에 포함되는 장치일 수 있다. 바꾸어 말하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)은 전술한 피부 진단 장치로써 동작할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서 외부장치(300)는 서버(100) 및 사용자 단말(200)과 통신망(400)을 통하여 데이터를 송수신 하는 다양한 장치를 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 서버(100)에 구비되는 피부 인식기를 트레이닝 하기 위한 트레이닝 피부 이미지 또는 트레이닝 피부 정보를 제공하는 장치일 수 있다. 가령 외부장치(300)는 피부병원의 서버로 피부의 이미지와 해당 피부에 대한 진단 정보(특히 전술한 피부의 속성에 대한 평가나 등급 등)를 제공하는 장치일 수 있다. 이와 같은 외부장치(300)는 단수일 수도 있고, 복수일 수도 있다.
한편 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 외부장치(300) 자신이 획득한 피부 이미지의 속성값이나 등급을 결정하고자 하는 장치일 수 있다. 가령 외부장치(300)는 피부과 등에 구비되어, 사용자에 대한 피부 정보를 제공하고자 하는 장치일 수 있다. 다만 전술한 두 가지 경우는 모두 예시적인 것으로, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서 통신망(400)은 서버(100), 사용자 단말(200) 및 외부장치(300)를 연결하는 역할을 수행한다. 예를 들어, 통신망(400)은 사용자 단말(200)이 서버(100)에 접속한 후 패킷 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공한다. 통신망(400)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성값이나 등급을 알고자 하는 피부의 이미지를 수신하고, 해당 피부의 속성값이나 등급을 결정할 수 있다. 물론 피부의 속성값이나 등급을 결정하기에 앞서서, 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 트레이닝 피부 이미지 또는 트레이닝 피부 정보를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 시킬 수 있다. 이를 위하여 서버(100)는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 통신부(111), 제어부(112) 및 메모리(113)를 포함할 수 있다. 또한 도면에는 도시되지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 입/출력부, 프로그램 저장부 등을 더 포함할 수 있다.
통신부(111)는 피부 상태 평가 장치(110)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)와 같은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
제어부(112)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(Microprocessor), 중앙처리장치(Central Processing Unit: CPU), 프로세서 코어(Processor Core), 멀티프로세서(Multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
메모리(113)는 피부 상태 평가 장치(110)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 메모리는 자기 저장 매체(Magnetic Storage Media) 또는 플래시 저장 매체(Flash Storage Media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)가 서버(100)에 구비되는 것을 전제로 설명하지만, 역할배분에 따라 피부 상태 평가 장치(110)는 서버(100)와 별도로 구비될 수도 있다.
한편 전술한 바와 같이 서버(100), 즉 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 속성값 또는 등급을 결정하고자 하는 피부의 이미지를 수신하고, 해당 피부의 하나 이상의 속성에 대한 속성값 또는 등급을 결정할 수 있다. 또한 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 하나 이상의 속성값 및 등급이 표지된 하나 이상의 트레이닝 피부 이미지 또는 트레이닝 피부 정보를 획득하고, 이에 기초하여 피부 인식기를 트레이닝 할 수 있다.
이하에서는 피부 상태 평가 장치(110)가 하나 이상의 트레이닝 피부 이미지 또는 트레이닝 피부 정보로부터 피부 인식기를 생성 및/또는 업데이트 하는 방법에 대해 먼저 설명하고, 생성된 피부 인식기에 기초하여 피부의 하나 이상의 속성값 및 등급을 결정하는 방법을 나중에 설명한다.
< 피부 상태 평가 장치(110)의 피부 인식기 생성/업데이트 방법 >
본 발명에서 '피부 인식기'는 제1 피부 인식기와 제2 피부 인식기를 포괄하는 개념이다. 또한 피부 인식기를 '생성'하는 것은 피부 인식기를 최초로 구성하는 것뿐만 아니라, 구성된 피부 인식기를 업데이트 하는 것을 의미할 수 있다.
제1 피부 인식기는 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트(Data set)일 수 있다. 이때 제1 특징 벡터는 복수의 피부의 이미지 각각으로부터 생성되는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 제1 피부 인식기는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된, 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑(Mapping) 정보일 수 있다.
한편 제2 피부 인식기는 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트일 수 있다.
제1 피부 인식기와 유사하게 제2 피부 인식기 또한 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
피부 상태 평가 장치(110)는 복수의 트레이닝 피부 이미지 및/또는 트레이닝 피부 정보를 분류하기 위해 Logistic regression, Decision tree, Nearest-neighbor classifier, Kernel discriminate analysis, Neural network, Support Vector Machine, Random forest, Boosted tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.
피부 상태 평가 장치(110)는 어떤 피부의 속성값이나 등급을 예측하기 위해 Linear regression, Regression tree, Kernel regression, Support vector regression, Deep Learning 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.
또한 피부 상태 평가 장치(110)는 벡터의 연산을 위해 Principal component analysis, Non-negative matrix factorization, Independent component analysis, Manifold learning, SVD 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.
피부 상태 평가 장치(110)는 복수의 피부의 이미지의 그룹화를 위해 k-means, Hierarchical clustering, mean-shift, self-organizing maps(SOMs) 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.
피부 상태 평가 장치(110)는 데이터 비교를 위해 Bipartite cross-matching, n-point correlation two-sample testing, minimum spanning tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.
다만 전술한 알고리즘 및/또는 방식(기법)은 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.
한편 피부 인식기는 전술한 바와 같이 데이터 셋트(Data set)일 수 있다. 바꾸어 말하면 피부 인식기는 행렬(Matrix)과 같이 복수개의 숫자로 구성된 데이터 셋트일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)의 제어부(112)는 제1 피부 인식기(331) 및 제2 피부 인식기(332)의 생성을 위해 하나 이상의 트레이닝 피부 이미지(310)를 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 획득할 수 있다.
이때 트레이닝 피부 이미지(310)에는 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 피부의 등급이 표지되어 있을 수 있다. 바꾸어 말하면, 트레이닝 피부 이미지(310)는 이미 그 속성값과 등급을 하는 피부에 대한 이미지로, 피부 인식기의 생성 및/또는 트레이닝을 위해 사용되는 정보일 수 있다.
가령 첫 번째 트레이닝 피부 이미지(311)의 경우, 피부 이미지(311)에 대한 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도 등을 포함하는 속성값(312)과 피부의 등급(313)이 표지되어 있을 수 있다. 이때 홍조 정도, 주름 정도 및 평탄도 각각은 0.1, 0.8과 같이 각각의 속성에 대한 강도를 나타내는 수치일 수 있다. 또한 피부의 등급은 '제1 등급' 또는 '제3 등급'과 전술한 4개의 등급 중 어느 하나의 등급일 수 있다.
한편 속성값(312)은 전술한 세가지 속성에 대한 속성값 외에도, 피부 연령(가령 피부연령 30세), 성별(가령 남성), 인종(가령 동양인), 질병여부(가령 만성 피부염) 등에 대한 속성값을 더 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 이와 같은 트레이닝 피부 이미지(310)를 외부장치(300)로부터 획득할 수도 있고, 피부 상태 평가 장치(110)의 메모리(113)로부터 획득할 수도 있다. 가령 제어부(112)는 특정 피부과의 서버에 저장된 진료 이력으로부터 트레이닝 피부 이미지(310)를 획득할 수도 있다. 이때 피부과 서버에 저장된 진료 이력은 전문가(가령 피부과 의사)에 의해 작성된 것일 수 있다. 바꾸어 말하면 트레이닝 피부 이미지(310)는 전문가가 피부를 평가한 자료에 기초한 것일 수 있다. 또한 제어부(112)는 스스로가 과거에 다른 피부 이미지의 속성값이나 등급을 결정한 이력으로부터 트레이닝 피부 이미지(310)를 획득할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 획득한 트레이닝 피부 이미지(310) 각각으로부터 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다. 가령 제어부(112)는 첫 번째 트레이닝 피부 이미지(311)로부터 제1 특징 벡터(321)를 생성할 수 있다. 이때 제어부(112)는 피부 이미지에(311) 대한 이미지 분석에 기초하여 제1 특징 벡터(321)를 생성할 수 있다.
가령 제어부(112)는 보다 정확한 피부 상태의 평가를 위하여 피부 이미지(311)에서 얼굴 영역을 인식할 수 있으며, 도 5를 참조하여 설명한다. 제어부(112)는 이목구비의 인식 기법 및 윤곽선의 인식 기법 등을 활용하여 이미지(510) 내의 얼굴 영역을 결정할 수 있다. 제어부(112)는 인식된 얼굴 영역에 대응되는 이미지(511)에 기초하여 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 바꾸어 말하면 제어부(112)는 피부 이미지(510)에서 상태 평가의 대상이 되지 않는 영역을 제외하고, 상태 평가의 대상이 되는 이미지(511) 만으로 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 이로써 본 발명은 이미지의 획득 상태 또는 방법에 따른 피부 상태 평가의 부정확성의 요소를 배제할 수 있다.
한편 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
이미지의 경우 시각적인 정보만을 수반한다. 따라서 이미지로부터는 피부에 대한 시각적인 정보 외의 나머지 정보(가령 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등)를 획득하기 어려울 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
또한 이미지는 획득 환경에 따라 그 결과가 상이할 수 있다. 가령 특정 색상의 조명 조건에서 이미지를 획득한 경우, 이미지 상의 피부의 색은 원래 피부의 색과 상이할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수도 있다.
한편 피부에 대한 하나 이상의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량은 전술한 피부 진단 장치(미도시) 및/또는 사용자 단말(200)에 의해 획득되어 전송된 것일 수 있다.
이로써 본 발명은 다양한 환경 요소를 고려하여 보다 정확하게 피부의 상태를 평가할 수 있다.
다시 도 3으로 돌아오면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제1 특징 벡터(321) 및 트레이닝 피부 이미지(311)의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(312)에 기초하여 제1 피부 인식기(331)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이때 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(312)은 제2 특징 벡터(322)의 형태일 수 있다. 바꾸어 말하면 트레이닝 피부 이미지(311)에는 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(312)에 대응되는 제2 특징 벡터(322)가 표지되어 있을 수 있다. 이와 같은 제2 특징 벡터(322)는 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(312)에 대한 별도의 변환 과정을 통해 생성된 것일 수 있다.
전술한 바와 같이 제1 피부 인식기(331)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된, 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제1 특징 벡터(321)와 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(312)(즉 제2 특징 벡터(322))를 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 제1 피부 인식기(331)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 제1 피부 인식기(331)를 업데이트 시킬 수 있다. 가령 제1 피부 인식기(331)의 데이터 셋트가 도 3에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 제어부(112)는 제1 특징 벡터(321)와 제2 특징 벡터(322)에 기초하여 제1 피부 인식기(331)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다.
제어부(112)는 복수의 트레이닝 피부 이미지로부터 제1 특징 벡터를 반복하여 생성하고, 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값(즉 제2 특징 벡터)를 반복하여 획득하고, 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 보다 정확도가 향상된 피부의 속성값을 제공하는 제1 피부 인식기(331)를 획득할 수 있다.
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제2 특징 벡터(322) 및 트레이닝 피부 이미지 정보에 포함된 피부의 등급(313)에 기초하여 제2 피부 인식기(332)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이 때 피부의 등급(313)은 제3 특징 벡터(323)의 형태일 수 있다. 바꾸어 말하면 트레이닝 피부 이미지(311)에는 피부의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터(323)가 표지되어 있을 수 있다. 이와 같은 제3 특징 벡터(323) 또한 피부의 등급(313)에 대한 별도의 변환 과정을 거쳐 생성된 것일 수 있다.
전술한 바와 같이 제2 피부 인식기(332)도 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제2 특징 벡터(322)와 피부의 등급(313)(즉 제3 특징 벡터(323))을 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 제2 피부 인식기(332)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 제2 피부 인식기(332)를 업데이트 시킬 수 있다. 가령 제2 피부 인식기(332)의 데이터 셋트가 도 3에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 제어부(112)는 제2 특징 벡터(322)와 제3 특징 벡터(323)에 기초하여 제2 피부 인식기(332)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다.
제어부(112)는 제2 특징 벡터와 제3 특징 벡터를 반복하여 획득하고 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 보다 정확도가 향상된 피부의 등급을 제공하는 제2 피부 인식기(332)를 획득할 수 있다.
이로써 본 발명은 높은 정확도로 속성값을 제공하는 제1 피부 인식기(331)와 높은 정확도로 등급을 제공하는 제2 피부 인식기(332)를 획득할 수 있다.
< 피부의 속성값 및 피부의 등급을 결정하는 방법 >
이상에서는 도 3을 통하여 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기(331, 332)를 생성하는 방법을 설명하였다. 이하에서는 도 4를 통하여 전술한 과정에 의하여 생성된 피부 상태 평가 장치(110)가 평가 대상 피부의 속성값과 등급을 결정하는 방법을 설명한다.
이하에서는 전술한 과정에 의해서 피부 인식기(331, 332)가 피부 상태 평가 장치(110)에 의해 생성되어 있음을 전제로 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)가 피부 인식기(331, 332)를 이용하여 평가 대상 피부의 속성값과 등급을 결정하는 방법을 설명한다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)의 제어부(112)는 평가 대상 피부의 피부 이미지(411)를 수신할 수 있다.
이 때 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 피부 이미지(411)를 수신할 수도 있고, 외부장치(300)로부터 피부 이미지(411)를 수신할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 피부 이미지(411)에 대한 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다. 도 3에서 설명한 바와 같이 제어부(112)는 피부 이미지(411)에 대한 이미지 분석에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다. 가령 제어부(112)는 보다 정확한 피부 상태의 평가를 위하여 피부 이미지(411)에서 얼굴 영역을 인식할 수 있으며, 도 5를 참조하여 설명한다. 제어부(112)는 이목구비의 인식 기법 및 윤곽선의 인식 기법 등을 활용하여 이미지(510) 내의 얼굴 영역을 결정할 수 있다. 제어부(112)는 인식된 얼굴 영역에 대응되는 이미지(511)에 기초하여 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 바꾸어 말하면 제어부(112)는 피부 이미지(510)에서 상태 평가의 대상이 되지 않는 영역을 제외하고, 상태 평가의 대상이 되는 이미지(511) 만으로 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 이로써 본 발명은 이미지의 획득 상태 또는 방법에 따른 피부 상태 평가의 부정확성의 요소를 배제할 수 있다.
한편 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
이미지의 경우 시각적인 정보만을 수반한다. 따라서 이미지로부터는 피부에 대한 시각적인 정보 외의 나머지 정보(가령 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등)를 획득하기 어려울 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
또한 이미지는 획득 환경에 따라 그 결과가 상이할 수 있다. 가령 특정 색상의 조명 조건에서 이미지를 획득한 경우, 이미지 상의 피부의 색은 원래 피부의 색과 상이할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수도 있다.
한편 피부에 대한 하나 이상의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량은 전술한 피부 진단 장치(미도시) 및/또는 사용자 단말(200)에 의해 획득되어 전송된 것일 수 있다.
이로써 본 발명은 다양한 환경 요소를 고려하여 보다 정확하게 피부의 상태를 평가할 수 있다.
다시 도 4로 돌아오면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터(421) 및 제1 피부 인식기(331)에 기초하여 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 대응되는 제2 특징 벡터(422)를 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이 제1 피부 인식기(331)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된, 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 피부 이미지(411)로부터 생성된 제1 특징 벡터(421)를 제1 피부 인식기(331)에 입력하여 출력 결과로써 제2 특징 벡터(422)를 획득할 수 있다. 이때 제2 특징 벡터(422)는 피부의 적어도 하나의 속성 각각에 대응되는 벡터 성분을 포함할 수 있다. 가령 제2 특징 벡터(422)는 피부의 홍조 정도에 해당하는 두 개의 벡터 성분과, 피부의 주름 정도에 해당하는 여섯개의 벡터 성분과, 피부의 평탄도에 해당하는 세 개의 벡터 성분을 포함할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부 이미지(411)로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값을 획득할 수 있다. 이때 속성값은 그 자체로 피부의 상태를 나타내는 지표로써의 의미를 가질 수 있을 뿐만 아니라, 피부의 등급 결정의 기초로써의 의미를 가질 수 있다.
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제2 특징 벡터(422) 및 제2 피부 인식기(332)에 기초하여 피부의 등급을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이 제2 피부 인식기(332)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해서 획득된 제2 특징 벡터(422)를 제2 피부 인식기(332)에 입력하여 출력 결과로써 제3 특징 벡터(431)를 획득할 수 있다. 이때 제3 특징 벡터(431)는 피부의 등급을 나타내는 벡터로써의 의미를 가질 수 있다. 물론 제3 특징 벡터(431)는 피부의 등급과 대응되는 백터 성분을 포함할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 제2 특징 벡터 및 제3 특징 벡터 각각에 대응되는 정보중 적어도 일부를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이때 제2 특징 벡터에 대응되는 정보는 피부의 각 속성에 대한 속성값일 수 있다. 또한 제3 특징 벡터에 대응되는 정보는 피부의 평가 등급일 수 있다.
선택적 실시예에서, 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 제2 특징 벡터 및 제3 특징 벡터 각각에 대응되는 정보중 적어도 일부를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다.
이때 제3 특징 벡터에 대응되는 정보, 즉 피부의 평가 등급은 피부의 전반적인 상태로써의 의미를 가질 수 있으며, 제2 특징 벡터에 대응되는 정보, 즉 피부의 각 속성에 대한 속성값은 피부에 대한 구체적인 치료에 있어서 어떤 부분의 개선이 필요한지를 알려주는 개별적인 정보로써의 의미를 가질 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 추천 관리 상품을 결정하고, 이를 사용자 단말(200)에 더 제공할 수 있다. 이때 추천 관리 상품은 피부의 관리를 위한 치료 서비스, 피부의 관리를 위한 제품 및 피부의 관리를 위한 교육 콘텐츠 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합적으로 제공할 수 있다.
한편 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 사용자 단말(200)로 제공한 추천 관리 상품에 대한 사용자의 선택 정보를 수신하고, 이러한 사용자의 선택 정보에 기초하여 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 제3 서버(미도시)로 전송할 수 있다. 이때 제3 서버(미도시)는 추천 관리 상품의 운영 주체의 서버일 수 있다.
가령 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 치료 서비스'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 제어부(112)는 치료 서비스를 제공하는 의료기관의 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수 있다. 이때 제어부(112)는 피부 이미지를 함께 전송할 수도 있다. 전송된 정보는 피부의 치료를 위한 일련의 과정(가령 전문의의 배정 등)에서 활용될 수 있다.
또한 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 제품 또는 콘텐츠'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 제어부(112)는 제품 또는 콘텐츠의 제공 주체 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수도 있다.
이로써 본 발명은 피부에 대한 이미지로부터 정확한 피부의 진단이 가능할 뿐만 아니라, 후속절차와도 연계하여 피부 상태에 따라 적절한 처리 방법을 제공해 줄 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)에 의해 수행되는 피부 상태 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 5를 통해 설명한 내용과 중복되는 내용의 설명은 생략한다. 또한 이하에서는 전술한 과정에 의해서 피부 인식기(331, 332)가 피부 상태 평가 장치(110)에 의해 생성되어 있음을 전제로 설명한다. 바꾸어 말하면 S61 및 S62에 따라 피부 상태 평가 장치(110)에 의해 제1 피부 인식기(331) 및 제2 피부 인식기(332)가 트레이닝 되어 있는 상태라고 가정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 평가 대상 피부의 피부 이미지를 수신할 수 있다.(S63)
도 4를 다시 참조하여 설명하면, 피부 상태 평가 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 피부 이미지(411)를 수신할 수도 있고, 외부장치(300)로부터 피부 이미지(411)를 수신할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지(411)에 대한 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다. 도 3에서 설명한 바와 같이 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지(411)에 대한 이미지 분석에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
가령 피부 상태 평가 장치(110)는 보다 정확한 피부 상태의 평가를 위하여 피부 이미지(411)에서 얼굴 영역을 인식할 수 있으며, 도 5를 참조하여 설명한다. 피부 상태 평가 장치(110)는 이목구비의 인식 기법 및 윤곽선의 인식 기법 등을 활용하여 이미지(510) 내의 얼굴 영역을 결정할 수 있다. 피부 상태 평가 장치(110)는 인식된 얼굴 영역에 대응되는 이미지(511)에 기초하여 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 바꾸어 말하면 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지(510)에서 상태 평가의 대상이 되지 않는 영역을 제외하고, 상태 평가의 대상이 되는 이미지(511) 만으로 제1 특징 벡터(520)를 생성할 수 있다. 이로써 본 발명은 이미지의 획득 상태 또는 방법에 따른 피부 상태 평가의 부정확성의 요소를 배제할 수 있다.
한편 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
이미지의 경우 시각적인 정보만을 수반한다. 따라서 이미지로부터는 피부에 대한 시각적인 정보 외의 나머지 정보(가령 피부의 탄력도, 피부의 수분 포함 정도, 피부의 각질 두께, 피부에 칠해진 메이크업의 두께 등)를 획득하기 어려울 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부의 적어도 하나의 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.
또한 이미지는 획득 환경에 따라 그 결과가 상이할 수 있다. 가령 특정 색상의 조명 조건에서 이미지를 획득한 경우, 이미지 상의 피부의 색은 원래 피부의 색과 상이할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터를 생성함에 있어서 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량을 더 고려하여 제1 특징 벡터를 생성할 수도 있다.
한편 피부에 대한 하나 이상의 물리량이나 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량은 전술한 피부 진단 장치(미도시) 및/또는 사용자 단말(200)에 의해 획득되어 전송된 것일 수 있다.
이로써 본 발명은 다양한 환경 요소를 고려하여 보다 정확하게 피부의 상태를 평가할 수 있다.
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제1 특징 벡터(421) 및 제1 피부 인식기(331)에 기초하여 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 대응되는 제2 특징 벡터(422)를 결정할 수 있다.(S65)
전술한 바와 같이 제1 피부 인식기(331)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된, 복수의 피부의 이미지 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지(411)로부터 생성된 제1 특징 벡터(421)를 제1 피부 인식기(331)에 입력하여 출력 결과로써 제2 특징 벡터(422)를 획득할 수 있다. 이때 제2 특징 벡터(422)는 피부의 적어도 하나의 속성 각각에 대응되는 벡터 성분을 포함할 수 있다. 가령 제2 특징 벡터(422)는 피부의 홍조 정도에 해당하는 두 개의 벡터 성분과, 피부의 주름 정도에 해당하는 여섯개의 벡터 성분과, 피부의 평탄도에 해당하는 세 개의 벡터 성분을 포함할 수 있다. 이로써 본 발명은 피부 이미지로부터 하나 이상의 피부의 속성에 대한 속성값을 획득할 수 있다. 이때 속성값은 그 자체로써 피부의 상태를 나타내는 지표로써의 의미를 가질 수 있을 뿐만 아니라, 피부의 등급 결정의 기초로써의 의미를 가질 수 있다.
이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 제2 특징 벡터(422) 및 제2 피부 인식기(332)에 기초하여 피부의 등급을 결정할 수 있다.(S66)
전술한 바와 같이 제2 피부 인식기(332)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 이러한 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해서 획득된 제2 특징 벡터(422)를 제2 피부 인식기(332)에 입력하여 출력 결과로써 제3 특징 벡터(431)를 획득할 수 있다. 이때 제3 특징 벡터(431)는 피부의 등급을 나타내는 벡터로써의 의미를 가질 수 있다. 물론 제3 특징 벡터(431)는 피부의 등급과 대응되는 백터 성분을 포함할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부의 각 속성에 대한 속성값을 확인함과 동시에, 이에 기초하여 피부의 객관적인 등급을 결정하여 해당 피부에 대한 적절한 조치가 취해질 수 있도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 제2 특징 벡터 및 제3 특징 벡터 각각에 대응되는 정보중 적어도 일부를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.(S67) 이때 제2 특징 벡터에 대응되는 정보는 피부의 각 속성에 대한 속성값일 수 있다. 또한 제3 특징 벡터에 대응되는 정보는 피부의 평가 등급일 수 있다.
선택적 실시예에서, 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 제2 특징 벡터 및 제3 특징 벡터 각각에 대응되는 정보중 적어도 일부를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다.
이때 제3 특징 벡터에 대응되는 정보, 즉 피부의 평가 등급은 피부의 전반적인 상태로써의 의미를 가질 수 있으며, 제2 특징 벡터에 대응되는 정보, 즉 피부의 각 속성에 대한 속성값은 피부에 대한 구체적인 치료에 있어서 어떤 부분의 개선이 필요한지를 알려주는 개별적인 정보로써의 의미를 가질 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 추천 관리 상품을 결정하고, 이를 사용자 단말(200)에 더 제공할 수 있다. 이때 추천 관리 상품은 피부의 관리를 위한 치료 서비스, 피부의 관리를 위한 제품 및 피부의 관리를 위한 교육 콘텐츠 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부의 상태 분석과 더불어 각 상태에 기초한 해결방안 등을 통합하여 제공할 수 있다.
한편 피부 상태 평가 장치(110)는 전술한 과정에 의해 사용자 단말(200)로 제공한 추천 관리 상품에 대한 사용자의 선택 정보를 수신하고, 이러한 사용자의 선택 정보에 기초하여 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 제3 서버(미도시)로 전송할 수 있다. 이때 제3 서버(미도시)는 추천 관리 상품의 운영 주체의 서버일 수 있다.
가령 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 치료 서비스'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 치료 서비스를 제공하는 의료기관의 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수 있다. 이때 피부 상태 평가 장치(110)는 피부 이미지를 함께 전송할 수도 있다. 전송된 정보는 피부의 치료를 위한 일련의 과정(가령 전문의의 배정 등)에서 활용될 수 있다.
또한 사용자 단말(200)로부터 '피부의 관리를 위한 제품 또는 콘텐츠'에 대한 선택 정보를 수신한 경우, 피부 상태 평가 장치(110)는 제품 또는 콘텐츠의 제공 주체 서버로 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급을 전송할 수 있다.
이로써 본 발명은 피부에 대한 이미지로부터 정확한 피부의 진단이 가능할 뿐만 아니라, 후속절차와도 연계하여 피부 상태에 따라 적절한 처리 방법을 제공해 줄 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말(200)에 표시되는 화면(700)의 예시이다.
도 7을 참조하면, 화면(700)은 사용자가 평가하고자 하는 피부의 이미지가 표시되는 영역(710), 피부에 대한 간략한 정보와 등급이 표시되는 영역(720), 피부의 각 속성에 대한 속성값이 표시되는 영역(730) 및 추천 관리 상품이 표시되는 영역(740, 750)을 포함할 수 있다.
피부에 대한 간략한 정보와 등급이 표시되는 영역(720)에 표시되는 등급은 제어부(112)가 제2 특징 벡터 및 제2 피부 인식기에 기초하여 결정한 것일 수 있다. 한편 함께 표시되는 성별과 추정연령은 이미지 분석으로부터 도출된 것일 수도 있고, 사용자 단말(200)로부터 입력 받은 것일수도 있다.
피부의 각 속성에 대한 속성값이 표시되는 영역(730)에 표시되는 하나 이상의 속성들은 제어부(112)가 제1 특징 벡터 및 제1 피부 인식기에 기초하여 결정한 제2 특징 벡터에 기초한 것일 수 있다.
추천 관리 상품이 표시되는 영역(740, 750)에 표시되는 추천 관리 상품 및 서비스는 제어부(112)가 피부의 각 속성에 대한 속성값 및 피부 등급에 기초하여 결정한 것일 수 있다.
이로써 사용자는 화면(700)을 통하여 자신의 피부 상태를 손쉽게 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 자신의 피부 상태에 맞는 적절한 상품을 결정하여 구매할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 저장하는 것일 수 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 서버
110: 피부 상태 평가 장치
111: 통신부
112: 제어부
113: 메모리
200: 사용자 단말
300: 외부장치
400: 통신망

Claims (9)

  1. 피부 이미지 및 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법에 있어서,
    상기 피부 이미지 및 상기 피부가 노출되어 있는 환경에 대한 물리량으로부터 제1 특징 벡터(Characteristic Vector)를 생성하는 단계;
    상기 제1 특징 벡터 및 제1 피부 인식기(Skin Recognizer)에 기초하여 상기 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값과 대응되는 제2 특징 벡터를 결정하는 단계; 및
    상기 제2 특징 벡터 및 제2 피부 인식기에 기초하여 상기 피부의 등급을 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 제1 피부 인식기는
    복수의 환경에서의 복수의 피부의 이미지 및 상기 복수의 환경에 대한 복수의 물리량 각각에 대응되는 제1 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트(Data set)이고,
    상기 제2 피부 인식기는
    복수의 피부 각각의 하나 이상의 속성값에 대응되는 제2 특징 벡터와 상기 복수의 피부 각각의 등급에 대응되는 제3 특징 벡터 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트이고,
    상기 환경에 대한 물리량은
    피부 이미지의 촬영시의 온도, 습도, 조도, 색온도 및 자외선 정도 중 적어도 하나를 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  2. 제1 항에 있어서
    상기 속성은
    상기 피부의 홍조 정도, 상기 피부의 주름 정도, 상기 피부의 평탄도를 포함하고,
    상기 제2 특징 벡터는
    상기 홍조 정도, 상기 주름 정도 및 상기 평탄도 각각에 대응되는 적어도 하나 이상의 벡터 성분을 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  3. 제1 항에 있어서
    상기 피부의 등급은
    상기 피부에 대한 관리 필요성에 따른 적어도 하나 이상의 등급을 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  4. 제3 항에 있어서
    상기 적어도 하나 이상의 등급은
    특별한 관리가 필요 없는 제0 등급, 일반적인 관리가 필요한 제1 등급, 전문적인 관리가 필요한 제2 등급 및 치료가 시급한 제3 등급을 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  5. 제1 항에 있어서
    상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계는
    상기 피부 이미지와 상기 피부의 적어도 하나의 물리량에 기초하여 제1 벡터를 생성하는, 피부 상태 평가 방법.
  6. 제1 항에 있어서
    상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계는
    상기 피부 이미지에서 얼굴 영역을 인식하는 단계; 및
    상기 인식된 얼굴 영역에 대응되는 이미지에 기초하여 상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  7. 제1 항에 있어서
    상기 피부 상태 평가 방법은
    상기 제1 특징 벡터를 생성하는 단계 이전에
    피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값이 표지(Labeled)된 하나 이상의 트레이닝(Training) 피부 이미지에 기초하여 상기 제1 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계;
    및
    피부의 등급이 표지되고, 피부의 적어도 하나의 속성에 대한 속성값을 포함하는 하나 이상의 트레이닝(Training) 피부 정보에 기초하여 상기 제2 피부 인식기를 트레이닝 하는 단계;를 더 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  8. 제1 항에 있어서
    상기 피부 상태 평가 방법은
    상기 피부의 등급을 결정하는 단계 이후에,
    상기 제2 특징 벡터와 대응되는 각 속성에 대한 속성값 및 상기 피부의 등급 중 적어도 하나를 제공하는 단계;를 더 포함하는, 피부 상태 평가 방법.
  9. 컴퓨터를 이용하여 제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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