KR20210061690A - 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 넥라인 추천 서비스 제공 서버를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법으로서, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 넥라인 형태 정보를 포함하는 의류 제품 정보를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계;를 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명은 사용자의 얼굴에 대한 콤플렉스를 보완할 수 있는 의류 제품을 추천할 수 있다.

Description

맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법{Apparatus and system and method for providing customized clothing recommendation service}
본 발명은 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 사용자의 얼굴 유형에 적합한 넥라인을 구비한 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근에는 패션에 대한 관심이 증가하면서 온라인상에서도 의류에 대한 정보가 활발하게 전파되고 있다. 개인의 욕구가 갈수록 복잡해지고, 자신만의 개성을 살릴 수 있는 의류 시장이 발전하고 있는 추세이고 이러한 욕구를 인터넷 구매를 통해 해결하려는 추세가 주류이지만, 이 또한 온라인상에서 이미 기성화된 사이즈의 의류를 구매해야 하는 현 상황에서 고객의 개성을 살리고 자신에게 최적화된 의류를 구매하는데 한계가 있었다.
이동통신 단말기를 이용하여 사용자에게 적합한 맞춤 의류 찾는 기술이 개발되고 있다. 단순히 사용자에게 날씨 등의 부가 정보와 함께 추천하는 맞춤 의상 정보를 제공해 주는 기능부터, 특수한 인터넷 서버에 접속한 후 미리 마련된 의상 데이터들을 이용하여 원하는 스타일로 의상들을 코디해 볼 수 있고, 원하는 의상을 구매할 수 있도록 하는 서비스들도 개발되었다.
예를 들어, 종래의 기술로 이동통신 단말기를 이용하여 특정 인터넷 사이트에 접속한 후 실시간으로 특정한 행사나 특정한 날씨에 어떠한 옷을 선택해야 할 지에 대한 조언을 구할 수 있는 시스템과 방법이 제안되었다.
상기한 종래의 의상 코디 정보는 대부분 통신망이나 인터넷등을 이용하여 정보를 제공해 주는 웹서버 혹은 통신망 서버에 접속한 후, 코디에 필요한 정보를 온라인으로 제공받거나, 웹사이트를 통해서만 제공되는 영상 합성 및 편집 기술을 이용하여 자신에게 적합한 의상을 구매할 수 있도록 하는 방법이다.
그러나, 현재까지의 맞춤 의류 제공 시스템은 단순히 사용자의 신체 사이즈에 국한되어 의상 정보를 주는 것일뿐 사용자의 얼굴 유형에 적절한 의류 제품 정보는 주어지지 않았다. 이러한 결과로 인하여 자신의 얼굴 유형에 가장 적합한 의류 정보를 파악하여 적용하는데 한계가 있었다. 따라서, 현재까지의 화상에 따른 맞춤 의류 정보는 얼굴 유형과는 상관없이 오직 신체 사이즈만을 고려하여 서비스를 제공하였기 때문에 자신에게 가장 잘 어울리는 의류 선택에 문제가 있었던 것이다.
대한민국공개특허공보 10-2001-0017399
본 발명은 사용자의 얼굴에 대한 콤플렉스를 보완할 수 있는 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 사용자의 얼굴 유형에 적합한 넥라인을 구비한 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 넥라인의 넓이와 깊이, 넥라인에 배치되는 카라 등의 상세 속성이 사용자의 얼굴 유형에 적합한 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 넥라인 추천 서비스 제공 서버를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법으로서, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 넥라인 형태 정보를 포함하는 의류 제품 정보를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 상부 이미지는 상기 사용자의 얼굴 전체와 어깨 양끝을 포함하고, 상기 상부 이미지는 사용자 단말기의 카메라로 촬영된 이미지를 상기 사용자 단말기의 어플리케이션 실행 후 불러온 이미지이거나 상기 사용자 단말기의 상기 어플리케이션 실행 후 상기 사용자 단말기의 상기 카메라로 촬영된 이미지일 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 사용자의 얼굴 유형은 긴형, 둥근형, 사각형, 달걀형 또는 역삼각형을 포함하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3 수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 측정하고, 상기 제1 내지 제4 수치에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 넥라인 의류 제품은 V자형, 스퀘어형, 보트형, 라운드형, 스위트하트형, 오프숄더형 또는 U자형을 포함하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 긴형 얼굴인 경우 상기 라운드형 또는 상기 오프숄더형 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 둥근형 얼굴의 경우 상기 V자형, 상기 스퀘어형 또는 상기 보트형 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 사각형 얼굴의 경우 상기 라운드형, 상기 U자형 또는 상기 스위트하트형 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 달걀형 얼굴의 경우 상기 V자형, 상기 스퀘어형, 상기 보트형, 상기 라운드형, 상기 스위트하트형, 상기 오프숄더형 또는 상기 U자형 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 역삼각형 얼굴의 경우 상기 라운드형, 상기 U자형 넥라인 또는 보트형 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 의류 제품 정보는 카라 정보를 포함하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 둥근형 얼굴이면 세로로 긴 카라 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 긴형 얼굴이면 세로가 짧은 카라 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 어깨넓이에 해당하는 제5 수치를 더 측정하고, 상기 제1 수치와 상기 제5 수치에 기초하여 상기 사용자가 큰 얼굴인지 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 의류 제품 정보는 넥라인 넓이와 깊이 정보를 포함하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이면 상기 넥라인의 깊이가 표준 넥라인 깊이 보다 확장된 넥라인 의류 제품, 상기 넥라인의 넓이가 표준 넥라인 넓이 보다 확장된 넥라인 의류 제품 또는 상기 넥라인의 깊이 및 넓이가 표준 넥라인 깊이 및 넓이 보다 확장된 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 사용자의 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크면 상기 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하고, 상기 사용자의 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크지 않으면 상기 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 넥라인 추천 서비스 제공 서버를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법으로서, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 넥라인 형태 정보를 포함하는 의류 제품 정보를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자가 얼굴 유형을 선택한 선택 얼굴 유형 정보를 수신하는 단계; 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 이용하여 사용자 얼굴 유형을 판단하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3 수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 이용하여 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및 상기 상부 이미지에서 어깨넓이에 해당하는 제5 수치 및 상기 제1 수치에 기초하여 상기 사용자가 큰 얼굴인지 판단하는 단계;를 포함하고, 상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 없으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하고, 상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이 아니고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 없으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이 아니고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
본 발명은 사용자의 얼굴에 대한 콤플렉스를 보완할 수 있는 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 얼굴 유형에 적합한 넥라인을 구비한 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명은 넥라인의 넓이와 깊이, 넥라인에 배치되는 카라 등의 상세 속성이 사용자의 얼굴 유형에 적합한 의류 제품을 추천할 수 있다.
도 1은 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 환경의 일 구현이다.
도 2는 사용자 얼굴 정보를 수집하기 위해 사용자의 단말기로 사용자의 상부를 촬영하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 제공하는 모습을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 정보 예시도이다.
도 5는 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 상세 속성 정보 중 카라 정보에 대한 예시도이다.
도 6은 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 상세 속성 정보 중 넥라인 넓이 및 깊이 정보에 대한 예시도이다.
도 7은 촬영된 사용자의 상부에서 사용자 얼굴 유형을 판단하는데 필요한 수치 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 신호 흐름에 대한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법이다.
도 10은 도 9의 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법 중 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 신호 흐름에 대한 예시도이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법이다.
도 14는 도 13의 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 15는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법을 구현하기 위한 시스템을 구성하는 사용자 단말기, 넥라인 추천 서비스 제공서버, 의류 제품 정보 제공 서버 각각을 의미하는 컴퓨터 시스템에 대한 예시적인 블록도이다.
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. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 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. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
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.
시스템 흐름: 개시된 기술은 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법을 제공하는 것과 관련된다.
컴퓨터 시스템: 더 상세한 설명 및 첨부 도면에 후속하는 예시적이고 비 제한적인 구현의 다양한 양태의 기본 또는 일반적인 이해를 가능하게 하는 것을 돕기 위해 간략화된 요약이 제공된다. 그러나 이 요약은 포괄적이거나 포괄적인 개요로 의도되지는 않는다. 그 대신에 이 요약의 유일한 목적은 후속하는 다양한 구현에 대한 보다 상세한 설명의 서두로서 간단한 형태로 일부 예시적인 비 - 제한적 구현과 관련된 일부 개념을 제시하는 것이다.
개시된 기술의 다른 양상 및 이점은 도면, 상세한 설명 및 청구 범위를 검토함으로써 알 수 있다.
도 1은 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 환경의 일 구현이고, 도 2는 사용자 얼굴 정보를 수집하기 위해 사용자의 단말기로 사용자의 상부를 촬영하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 3은 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 제공하는 모습을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 정보 예시도이고, 도 5는 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 상세 속성 정보 중 카라 정보에 대한 예시도이고, 도 6은 넥라인 유형에 따른 의류 제품 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위해 의류 제품 정보 제공 서버에서 제공하는 의류 제품 상세 속성 정보 중 넥라인 넓이 및 깊이 정보에 대한 예시도이고, 도 7은 촬영된 사용자의 상부에서 사용자 얼굴 유형을 판단하는데 필요한 수치 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템(100)은 사용자 단말기(110), 의류 제품 정보 제공 서버(140), 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150) 및 네트워크(190)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 단말기(110)는 어플리케이션(120) 및 카메라(130)를 포함할 수 있다. 카메라(130)는 사용자의 얼굴 및 어깨를 포함한 상부를 촬영하는데 사용될 수 있다. 사용자 단말기(100)는 현재 스마트폰으로 지칭되는 것과 같은 카메라를 갖는 인터넷 - 접속 컴퓨팅 장치와 같은 독립형 카메라 또는 다른 장치의 일부일 수 있다. 예를 들어 Apple Computer의 iPhone® 및 Samsung 및 LG의 Android 기반 전화가 있다. 어플리케이션(120)는 카메라(130)를 통해 사용자의 상부 촬영시 사용자에게 촬영 기준을 제시하여 촬영될 수 있도록 하고 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있는 상부 이미지를 생성할 수 있다. 상부 이미지는 사용자의 얼굴 및 어깨 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 도 2를 참조하면, 어플리케이션(120)은 사람 얼굴과 어깨 양끝을 포함한 상부 참고선(A)을 사용자 단말기(100)의 디스플레이에 보일 수 있다. 사용자는 카메라(130)를 통해 사용자의 모습을 촬영하면서 사용자의 상부가 상부 참고선(A)에 올 수 있도록 촬영할 수 있다. 사용자의 얼굴 유형을 판단하기 위하여 사용자의 상부가 촬영되어야 한다. 즉, 사용자의 얼굴 전체와 어깨 양끝이 나오도록 촬영되어야 한다. 또한, 사용자 단말기(110)는 사용자 얼굴 유형 판단 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 제공받기 위하여 생성된 상부 이미지를 네트워크(190)를 통해 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)에 전송할 수 있다. 사용자 단말기(110)는 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)로부터 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로, 도 3을 참조하면, 사용자 단말기(110)는 사용자의 얼굴이 각진 얼굴형으로 정보를 제공하면 각진 얼굴형에 적합한 U자형인 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
의류 제품 정보 제공 서버(140)는 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)에 의류 제품 정보를 수집하고 저장할 수 있다. 또한, 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 의류 제품 정보를 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)에 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 의류 정보 저장소 (141)를 포함할 수 있다. 의류 정보 저장소(141)는 의류 제품 정보를 저장할 수 있다. 의류 제품 정보는 넥라인에 관한 정보 및 상세 속성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 도 4를 참조하면, 소정의 원피스 제품은 의류 제품 정보 중 속성란에서 넥라인 형태가 V자형(N)임을 알 수 있다. 이와 같이 넥라인에 관한 정보는 의류 제품의 속성 정보에 대부분 포함될 수 있다. 상품 속성에 대한 정보를 제대로 입력하지 않을 경우, 의류 제품 제공 서비스 관리자로부터 페널티를 받을 가능성이 있어서 의류 제품을 제공하는 업체는 상품 속성 정보를 자세히 적는 경향이 있다. 도 4의 원피스 제품 아래에 위치한 소정의 의류 제품은 상품 속성에 대한 정보가 제대로 기재되지 않는 안좋은 예이다. 다른 예로, 도 5를 참조하면, 소정의 카라가 있는 의류 제품은 상세 속성란에 카라 모양에 대한 정보가 기재될 수 있다. 또 다른 예로, 도 6을 참조하면, 소정의 의류 제품은 상세 속성란에 넥라인의 넓이, 넥라인의 깊이에 대한 정보가 기재될 수 있다.
넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 단말기(110)로부터 상부 이미지를 수신하여 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있다. 또한, 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 판단된 얼굴 유형 정보와 의류 제품 정보 제공 서버(140)에서 제공하는 의류 제품 정보를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 추천 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보와 넥라인 추천 의류 제품 정보를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 이에 제한되는 것은 아니고, 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 단말기(110)에 내장된 구성일 수 있다. 보다 구체적으로, 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 의류 정보 저장소(151)와, 의류 제품 추천 엔진(152)을 포함할 수 있다. 의류 정보 저장소(151)는 사용자 단말기(110)에서 제공된 얼굴 이미지와 의류 제품 정보 제공 서버(140)에서 제공하는 의류 제품 정보를 저장할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)는 의류 정보 저장소(151)에 저장된 얼굴 이미지와 의류 제품 정보에 기초하여 사용자에 적합한 넥라인 추천 의류 제품을 추천할 수 있다. 즉, 의류 제품 추천 엔진(152)은 사용자의 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴 이미지에서 소정의 수치를 측정할 수 있다. 일 예로, 도 7을 참조하면, 의류 제품 추천 엔진(152)은 사용자의 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치(L1), 어깨넓이에 해당하는 제2 수치(L2), 머리수직길이에 해당하는 제3 수치(L3), 턱선의 길이 판단을 위한 제4 수치(L4), 이마의 길이에 해당하는 제5 수치(L5)를 측정할 수 있다. 이 때, 머리 넓이는 양쪽 머리옆점 사이의 수평 거리일 수 있다. 머리 수직 길이는 머리마루점에서 턱끝점까지의 수직 거리일 수 있다. 턱선의 길이는 귀 밑 약 2.5cm 정도 내려온 지점, 즉 턱의 가장 넓은 부분에서부터 시작해 턱의 가운데 부분(인중에서 일자로 내려오는 부분)까지의 길이에 2를 곱하면 턱선의 총 길이가 될 수 있다. 이마의 길이는 이마의 가로 폭 중 가장 넓은 부분의 한쪽 끝에서부터 반대쪽 끝 부분의 길이일 수 있다. 어깨 넓이는 왼쪽 어깨점에서 오른쪽 어깨점까지의 수평거리일 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 통계청의 한국인인체치수조사에서 제공하는 기준 얼굴 크기 및 얼굴 이미지에서 측정된 소정의 수치를 이용하여 사용자의 얼굴이 큰 얼굴인지 판단할 수 있다. 한국인인체친수조사(2016')에 따르면, 한국 남성의 표준 얼굴 크기는 머리넓이가 15.9cm이고 머리 수직길이가 23.9cm이고 어깨넓이가 39.6cm이다. 한국 여성의 표준 얼굴 크기는 머리넓이가 15.1cm이고 머리 수직길이가 22.1cm이고 어깨넓이가 35.8cm이다. 표준 얼굴 크기는 기준 얼굴 크기가 될 수 있다. 일 예로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 제1 수치(L1)가 제2 수치(L2)의 50% 이상이면 큰 얼굴로 판단할 수 있다. 다른 예로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 제1 수치(L1)가 표준 머리넓이 보다 20%이상 크고, 제3 수치(L3)가 표준 머리 수직길이보다 20%이상 크고, 제1 수치(L1)가 제2 수치(L2)의 50% 이상이면 큰 얼굴로 판단할 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴 이미지에서 측정된 소정의 수치를 이용하여 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있다. 일 예로, 의류 제품 추천 엔진(152)는 얼굴 유형을 긴형, 둥근형, 사각형, 달걀형, 역삼각형으로 구분할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)는 머리 수직길이인 제3 수치(L3)가 머리넓이인 제1 수치(L1)의 1.8배이상이고, 머리넓이인 제1 수치(L1)와 턱선의 길이인 제4 수치(L4)의 2배, 이마의 길이인 제5 수치(L5)치가 서로 20% 이내의 오차로 동일하면 긴형 얼굴로 판단할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)는 머리 수직길이인 제3 수치(L3)와 머리넓이인 제1 수치(L1) 간의 차이가 2.5cm이내이고 이마의 길이인 제5 수치(L5)가 머리넓이인 제1 수치(L1)의 60% 내지 70%이면 둥근형 얼굴로 판단할 수 있다. 추가적으로 의류 제품 추천 엔진(152)는 턱선이 둥글고 완만하다고 판단하면 둥근형 얼굴로 판단할 수 있도록 설정할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 머리수직길이인 제3 수치(L3)와 머리 넓이인 제1 수치(L1) 간의 차이가 2.5 내지 5cm 이내이고, 머리넓이인 제1 수치(L1)와 턱선의 길이인 제4 수치(L4)의 2배, 이마의 길이인 제5 수치(L5)치가 서로 20% 이내의 오차로 동일하면 사각형 얼굴로 판단할 수 있다. 추가적으로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴의 각선이 일직선이고, 귀 밑 아래부터 턱의 중앙으로 이어지는 부분이 날카롭게 각 져있는 것으로 판단하면 사각형 얼굴로 판단할 수 있도록 설정할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 한국인의 표준 얼굴형 사이즈와 20% 이내의 오차로 동일하고 이마의 길이인 제5 수치(L5)가 턱선의 길이인 제4 수치(L5)의 2배 보다 크면 달걀형 얼굴로 판단할 수 있다. 추가적으로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 턱선이 둥글면 달걀형 얼굴로 판단할 수 있도록 설정할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)는 머리수직길이인 제3 수치(L3)가 머리넓이인 제1 수치(L1)의 1.6 내지 1.8 배이고 이마의 길이인 제5 수치(L5)가 턱선의 길이인 제4 수치(L5)의 2배 보다 크면 역삼각형 얼굴로 판단할 수 있다. 추가적으로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 턱선의 길이가 짧고 뾰족하면 역삼각형 얼굴로 판단할 수 있도록 설정할 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 일 예로, 의류 제품 추천 엔진(152)은 긴형 얼굴의 경우 라운드형 넥라인 또는 오프숄더형 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 둥근형 얼굴의 경우 V자형 넥라인, 스퀘어형 넥라인 또는 보트형 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 사각형 얼굴의 경우 라운드형 넥라인, U자형 넥라인 또는 스위트하트형 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 달걀형 얼굴의 경우 모든 형태의 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 역삼각형 얼굴의 경우 라운드형 넥라인, U자형 넥라인, 하이형 넥라인 또는 보트형 넥라인 의류 제품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 둥근형 얼굴인 사용자는 얼굴이 갸름해 보일 수 있는 스퀘어형, 보트형 또는 V자형 넥라인 의류 제품이 추천될 수 있다. 긴형 얼굴인 사용자는 얼굴이 더 길어 보이게 만드는 V자형 넥라인 제품은 추천되지 않고 시선을 좌우로 끄는 라운드형 넥라인 또는 오프숄더형 넥라인 의류 제품이 추천될 수 있다. 사각형 얼굴인 사용자는 얼굴을 날카롭게 보이게 하는 스퀘어형 넥라인 의류 제품은 추천되지 않고 부드러운 인상을 줄 수 있는 U자형 넥라인 의류 제품이 추천될 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴 유형에 매칭되는 카라 의류 제품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 의류 제품 추천 엔진(152)은 둥근형 얼굴일수록 세로로 긴 카라 의류 제품을 추천할 수 있다. 의류 제품 추천 엔진(152)은 긴형 얼굴일수록 세로가 짧은 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 큰 얼굴일수록 큰 얼굴에 비례하여 표준 카라 크기에서 카라 크기가 확장된 의류 제품을 추천할 수 있다.
또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 얼굴 크기에 비례하여 넥라인의 넓이와 넥라인의 깊이를 비례한 수치를 갖는 의류 제품을 추천할 수 있다. 넥라인의 표준 넓이와 깊이는 한국인의 평균 얼굴 크기에 따른 넥라인의 넓이인 16 내지 18cm와 넥라인의 깊이인 8 내지 9 cm일 수 있다. 즉, 의류 제품 추천 엔진(152)은 판단된 사용자의 얼굴 크기에 따라서 넥라인의 표준 넓이와 깊이에서 한국인의 표준 얼굴 크기와 사용자의 얼굴 크기에 비례하여 넥라인의 표준 넓이와 깊이에 비례한 수치를 갖는 의류 제품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 의류 제품 추천 엔진(152)은 둥근형이며 큰 얼굴인 경우 V형 넥라인을 추천하되 표준 넥라인 깊이와 넓이에서 10%씩 확장된 넥라인의 깊이와 넓이를 구비한 의류 제품을 추천할 수 있고, 스퀘어형 또는 보트형 넥라인을 추천하되 넥라인의 넓이를 표준 넥라인 넓이에서 10% 확장된 넥라인의 넓이를 구비한 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 둥근형이고 큰얼굴이며 카라가 있는 옷을 추천 할 경우, 의류 제품 추천 엔진(152)은 세로로 긴 카라 형태를 구비하고 표준 카라 크기에서 10% 확장된 카라 크기의 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 의류 제품 추천 엔진(152)은 사각형이며 큰 얼굴인 경우 라운드형 또는 U자형 넥라인을 추천하되 표준 넥라인 넓이에서 10%씩 확장된 넥라인의 넓이를 구비한 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 사각형이고 큰얼굴이며 카라가 있는 옷을 추천할 경우, 의류 제품 추천 엔진(152)은 세로로 긴 카라 형태를 구비하고 표준 카라 크기에서 10% 확장된 카라 크기의 의류 제품을 추천할 수 있다.
따라서, 본 발명은 사용자의 얼굴에 대한 콤플렉스를 보완할 수 있는 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 본 발명은 사용자의 얼굴 유형에 적합한 넥라인을 구비한 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 본 발명은 넥라인의 넓이와 깊이, 넥라인에 배치되는 카라 등의 상세 속성이 사용자의 얼굴 유형에 적합한 의류 제품을 추천할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 신호 흐름에 대한 예시도이다.
도 8을 참조하면, 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 넥라인 속성 정보를 포함한 의류 제품 정보 수집 및 저장할 수 있다(S601). 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)로 의류 제품 정보를 전송할 수 있다(S602). 사용자 단말(110)은 사용자 얼굴 정보를 수집할 수 있다(S603). 사용자 단말기(110)은 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)로 사용자 상부 이미지를 전송할 수 있다(S604). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 상부 이미지에 기초하여 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있다(S605). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 판단된 사용자의 얼굴 유형에 기초하여 의류 제품을 추천할 수 있다(S606). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 단말기(110)로 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 전송할 수 있다(S607). 사용자 단말기(110)은 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 제공할 수 있다(S608).
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 의류 제품 정보를 수신하는 단계(S710)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 및 어깨 정보를 수신하는 단계(S720)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 도 2에서 설명한 상부 이미지를 사용자 단말기로부터 수신할 수 있다. 상부 이미지는 사용자의 얼굴 및 어깨 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지에 기초하여 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계(S730)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단된 사용자의 얼굴 유형에 기초하여 의류 제품을 추천하는 단계(S740)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 추천된 의류 제품 정보를 전송하는 단계(S750)을 포함할 수 있다.
도 10은 도 9의 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 10을 참조하면, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계(S801)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴 유형 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기 판단하는 단계(S802, S803)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 크기를 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴이 큰 얼굴인지 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자의 얼굴이 기준 얼굴 크기보다 크면 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하는 단계(S804)를 포함할 수 있다. 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 형태, 넥라인의 넓이 및 깊이, 카라 형태에 관한 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자의 얼굴이 기준 얼굴 크기보다 크지 않으면 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계(S805)를 포함할 수 있다. 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 형태에 관한 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법 중 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 11을 참조하면, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기 판단하는 단계(S901, S902)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 크기를 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴이 큰 얼굴인지 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자의 얼굴이 기준 얼굴 크기보다 크면 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계(S903)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴 유형 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계(S904)를 포함할 수 있다. 일 예로, S904의 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다. 다른 예로, S904는 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천할 수 있다. 이 경우, 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 형태, 넥라인의 넓이 및 깊이, 카라 형태에 관한 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자의 얼굴이 기준 얼굴 크기보다 크지 않으면 얼굴 유형에 관계없이 의류 제품을 추천하는 단계(S903)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 이 경우 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 다양한 임의의 넥라인 형태의 의류 제품을 추천할 수 있다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템의 신호 흐름에 대한 예시도이다.
도 12를 참조하면, 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 넥라인 속성 정보를 포함한 의류 제품 정보 수집 및 저장할 수 있다(S1101). 의류 제품 정보 제공 서버(140)는 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)로 의류 제품 정보를 전송할 수 있다(S1102). 사용자 단말기(110)은 사용자 얼굴 정보를 수집할 수 있다(S1103). 사용자 단말기(110)은 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)로 상부 이미지를 전송할 수 있다(S1104). 사용자 단말기(110)은 사용자가 선택한 사용자 얼굴 유형 정보를 저장할 수 있다(S1105). 사용자 단말기(110)은 넥라인 추천 서비스 제공 서버로 선택 얼굴 유형 정보를 전송할 수 있다(S1106). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 얼굴 및 어깨 정보에 기초하여 사용자의 얼굴 유형을 판단할 수 있다(S1107). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 판단된 사용자의 얼굴 유형에 기초하여 의류 제품을 추천할 수 있다(S1108). 넥라인 추천 서비스 제공 서버(150)는 사용자 단말기(110)로 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 전송할 수 있다(S1109). 사용자 단말기(110)은 판단된 사용자의 얼굴 유형 정보 및 넥라인 추천 의류 제품 정보를 제공할 수 있다(S1110).
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법이다.
도 13을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 의류 제품 정보를 수신하는 단계(S1210)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계(S1220)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 도 2에서 설명한 얼굴 이미지를 사용자 단말기로부터 수신할 수 있다. 얼굴 이미지는 사용자의 얼굴 및 어깨 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 선택 얼굴 유형 정보를 수신하는 단계(S1230)을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자는 사용자 단말기의 어플리케이션에 사용자의 얼굴 유형을 선택할 수 있다. 사용자 단말기는 선택된 얼굴 유형에 따른 선택 얼굴 유형 정보를 넥라인 추천 서비스 제공 서버로 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 및 어깨 정보에 기초하여 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계(S1240)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단된 사용자의 얼굴 유형 및 선택 얼굴 정보에 기초하여 의류 제품을 추천하는 단계(S1250)를 포함할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 도 14의 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법을 따를 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 추천된 의류 제품 정보를 전송하는 단계(S1260)을 포함할 수 있다.
도 14는 도 13의 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법이다.
도 14를 참조하면, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계(S1301)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴 유형 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기 판단하는 단계(S1302, S1303)를 포함할 수 있다. 사용자 얼굴 크기를 판단하는 단계는 앞서 설명한 사용자의 얼굴이 큰 얼굴인지 판단하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크면, 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보를 비교하는 단계(S1304, S1305)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형이 둥근형이지만 선택 얼굴 유형 정보가 사각형이면 서로 차이가 있다고 판단할 수 있다. 다른 예로, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형이 역삼각형이지만 선택 얼굴 유형 정보가 역삼각형이면 서로 차이가 없다고 판단할 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크고 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보가 차이가 없으면 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하는 단계(S1306)를 포함할 수 있다. 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 형태, 넥라인의 넓이 및 깊이, 카라 형태에 관한 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크고 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보가 차이가 있으면 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단한 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 비중을 서로 달리하여 의류 제품을 추천하는 단계(S1307)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형 정보와 선택 얼굴 유형 정보가 서로 차이가 있으면 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품을 70%로 하고 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않은 임의의 넥라인 형태의 의류 제품을 30%로 하여 추천할 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크지 않으면, 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보를 비교하는 단계(S1308, S1309)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형이 둥근형이지만 선택 얼굴 유형 정보가 사각형이면 서로 차이가 있다고 판단할 수 있다. 다른 예로, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형이 역삼각형이지만 선택 얼굴 유형 정보가 역삼각형이면 서로 차이가 없다고 판단할 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크지 않고 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보가 차이가 있으면 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 판단한 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 비중을 서로 달리하여 의류 제품을 추천하는 단계(S1307)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 넥라인 추천 서비스 제공 서버는 판단된 얼굴 유형 정보와 선택 얼굴 유형 정보가 서로 차이가 있으면 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품을 70%로 하고 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않은 임의의 넥라인 형태의 의류 제품을 30%로 하여 추천할 수 있다.
또한, 사용자의 얼굴 유형 판단 및 의류 제품 추천 방법은 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크지 않고 판단된 얼굴 유형과 선택 얼굴 유형 정보가 차이가 없으면 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계(S1310)를 포함할 수 있다. 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는 방법은 앞서 설명한 넥라인 형태에 관한 의류 제품을 추천하는 방법을 따를 수 있다.
따라서, 본 발명은 사용자의 얼굴에 대한 콤플렉스를 보완할 수 있는 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 본 발명은 사용자의 얼굴 유형에 적합한 넥라인을 구비한 의류 제품을 추천할 수 있다. 또한, 본 발명은 넥라인의 넓이와 깊이, 넥라인에 배치되는 카라 등의 상세 속성이 사용자의 얼굴 유형에 적합한 의류 제품을 추천할 수 있다.
도 15는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법을 구현하기 위한 시스템을 구성하는 사용자 단말기, 넥라인 추천 서비스 제공서버, 의류 제품 정보 제공 서버 각각을 의미하는 컴퓨터 시스템에 대한 예시적인 블록도이다.
프로세서(872)는 ASIC 또는 RISC 프로세서 일 수 있다. FPGA 또는 기타 로직 또는 게이트 어레이 일 수 있다. 그래픽 처리 장치(GPU) 리소스를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(810)은 전형적으로 버스 서브 시스템(850)을 통해 다수의 주변 장치와 통신하는 적어도 하나의 프로세서(872)를 포함한다. 이들 주변 장치는, 예를 들어, 메모리 장치 및 파일 저장 서브 시스템을 포함하는 저장 서브 시스템(826), 사용자 인터페이스 입력 장치(838), 사용자 인터페이스 출력 장치(878) 및 네트워크 인터페이스 (876)을 포함한다. 입력 및 출력 장치는 사용자가 컴퓨터 시스템(810)과 상호 작용할 수 있게 한다. 네트워크 인터페이스 (876)은 다른 컴퓨터 시스템의 대응 인터페이스 장치에 대한 인터페이스를 포함하여 외부 네트워크에 인터페이스를 제공한다.
사용자 인터페이스 입력 장치들(838)은 키보드를 포함할 수 있으며 마우스, 트랙볼, 터치 패드 또는 그래픽 태블릿과 같은 포인팅 장치, 스캐너, 상기 디스플레이에 통합된 터치 스크린, 음성 인식 시스템 및 마이크로폰과 같은 오디오 입력 장치 및 다른 유형의 입력 장치를 포함 할 수 있다. 일반적으로, 용어 "입력 장치"의 사용은 가능한 유형의 장치 및 정보를 컴퓨터 시스템(810)에 입력하는 방법을 포함하도록 의도된다.
사용자 인터페이스 출력 장치들(878)은 디스플레이 서브 시스템, 프린터, 팩스 장치, 또는 오디오 출력 장치와 같은 비 시각적 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 음극선 관 (CRT), 액정 디스플레이 (LCD)와 같은 평판 장치, 프로젝션 장치, 또는 가시적 이미지를 생성하기 위한 다른 메커니즘을 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 또한 오디오 출력 장치와 같은 비 시각적 디스플레이를 제공할 수도 있다. 일반적으로, "출력 장치"라는 용어의 사용은 가능한 유형의 장치 및 컴퓨터 시스템(810) 으로부터 사용자 또는 다른 기계 또는 컴퓨터 시스템으로 정보를 출력하는 방법을 포함하도록 의도된다.
저장 서브 시스템(826)은 여기에 설명된 모듈 및 방법의 일부 또는 전부의 기능을 제공하는 프로그래밍 및 데이터 구성을 저장한다. 이들 소프트웨어 모듈은 일반적으로 프로세서(872) 단독으로 또는 다른 프로세서와 함께 실행된다.
저장 서브 시스템(826)에 사용되는 메모리 서브 시스템(822)은 프로그램 실행 동안 명령 및 데이터의 저장을 위한 주 랜덤 액세스 메모리(RAM)(834) 및 고정된 명령이 저장되는 판독 전용 메모리(ROM)(832)를 포함하는 다수의 메모리를 포함할 수 있다. 파일 저장 서브 시스템(836)은 프로그램 및 데이터 파일을 위한 영구 저장 장치를 제공할 수 있으며, 하드 디스크 드라이브, 관련 이동식 매체와 함께 플로피 디스크 드라이브, CD-ROM 드라이브, 광 드라이브 또는 이동식 매체 카트리지를 포함할 수 있다. 특정 구현의 기능을 구현하는 모듈은 저장 서브 시스템(826) 의 파일 저장 서브 시스템(336)에 의해 저장될 수 있다.
버스 서브 시스템(850)은 컴퓨터 시스템(810)의 다양한 컴포넌트들 및 서브 시스템들이 의도된 바와 같이 서로 통신 하게하는 메커니즘을 제공한다. 버스 서브 시스템(850)은 단일 버스로서 개략적으로 도시되어 있지만, 버스 서브 시스템의 다른 구현 예는 다수의 버스를 사용할 수 있다.
컴퓨터 시스템(810)은 워크 스테이션, 서버, 컴퓨팅 클러스터, 블레이드 서버, 서버 팜 또는 임의의 다른 데이터 처리 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 포함하는 다양한 유형일 수 있다. 컴퓨터 및 네트워크의 끊임없이 변화하는 특성으로 인해, 도시된 컴퓨터 시스템(810)의 설명은 하나의 예로서 만 의도된다. 컴퓨터 시스템(810)의 많은 다른 구성이 도시된 컴퓨터 시스템 보다 더 많거나 적은 구성 요소를 가질 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 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 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
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.
또한 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
100 맞춤 의류 추천 서비스 제공 시스템
110 사용자 단말기
120 어플리케이션
130 카메라
140 의류 제품 정보 제공 서버
141 의류 정보 저장소
150 넥라인 추천 서비스 제공 서버
151 의류 정보 저장소
152 의류 제품 추천 엔진
190 네트워크

Claims (11)

  1. 넥라인 추천 서비스 제공 서버를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법으로서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 넥라인 형태 정보를 포함하는 의류 제품 정보를 수신하는 단계;
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계;
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계;를 포함하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 상부 이미지는 상기 사용자의 얼굴 전체와 어깨 양끝을 포함하고,
    상기 상부 이미지는 사용자 단말기의 카메라로 촬영된 이미지를 상기 사용자 단말기의 어플리케이션 실행 후 불러온 이미지이거나 상기 사용자 단말기의 상기 어플리케이션 실행 후 상기 사용자 단말기의 상기 카메라로 촬영된 이미지인 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자의 얼굴 유형은 긴형, 둥근형, 사각형, 달걀형 또는 역삼각형을 포함하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는,
    상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3 수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 측정하고,
    상기 제1 내지 제4 수치에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 넥라인 의류 제품은 V자형, 스퀘어형, 보트형, 라운드형, 스위트하트형, 오프숄더형 또는 U자형을 포함하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는,
    상기 긴형 얼굴인 경우 상기 라운드형 또는 상기 오프숄더형 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 둥근형 얼굴의 경우 상기 V자형, 상기 스퀘어형 또는 상기 보트형 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 사각형 얼굴의 경우 상기 라운드형, 상기 U자형 또는 상기 스위트하트형 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 달걀형 얼굴의 경우 상기 V자형, 상기 스퀘어형, 상기 보트형, 상기 라운드형, 상기 스위트하트형, 상기 오프숄더형 또는 상기 U자형 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 역삼각형 얼굴의 경우 상기 라운드형, 상기 U자형 넥라인 또는 보트형 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 의류 제품 정보는 카라 정보를 포함하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는,
    상기 둥근형 얼굴이면 세로로 긴 카라 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 긴형 얼굴이면 세로가 짧은 카라 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  6. 제3 항에 있어서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 어깨넓이에 해당하는 제5 수치를 더 측정하고, 상기 제1 수치와 상기 제5 수치에 기초하여 상기 사용자가 큰 얼굴인지 판단하는 단계를 포함하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  7. 상기 제3 항에 있어서,
    상기 의류 제품 정보는 넥라인 넓이와 깊이 정보를 포함하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는,
    상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이면 상기 넥라인의 깊이가 표준 넥라인 깊이 보다 확장된 넥라인 의류 제품, 상기 넥라인의 넓이가 표준 넥라인 넓이 보다 확장된 넥라인 의류 제품 또는 상기 넥라인의 깊이 및 넓이가 표준 넥라인 깊이 및 넓이 보다 확장된 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  8. 상기 제6 항에 있어서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는,
    상기 사용자의 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크면 상기 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하고,
    상기 사용자의 얼굴 크기가 기준 얼굴 크기보다 크지 않으면 상기 판단된 얼굴 유형과 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  9. 넥라인 추천 서비스 제공 서버를 이용하여 사용자에게 적합한 넥라인 의류 제품을 추천하는 맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법으로서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 넥라인 형태 정보를 포함하는 의류 제품 정보를 수신하는 단계;
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상부 이미지를 수신하는 단계;
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 사용자가 얼굴 유형을 선택한 선택 얼굴 유형 정보를 수신하는 단계;
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계;를 포함하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는, 상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3 수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 이용하여 사용자 얼굴 유형을 판단하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는, 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하고, 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 상부 이미지에 기초하여 상기 사용자의 얼굴 유형을 판단하는 단계는,
    상기 상부 이미지에서 머리넓이에 해당하는 제1 수치, 머리수직길이에 해당하는 제2 수치, 턱선의 길이 판단을 위한 제3 수치, 이마의 길이에 해당하는 제4 수치를 이용하여 사용자 얼굴 유형을 판단하는 단계; 및
    상기 상부 이미지에서 어깨넓이에 해당하는 제5 수치 및 상기 제1 수치에 기초하여 상기 사용자가 큰 얼굴인지 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 넥라인 추천 서비스 제공 서버가 상기 판단된 얼굴 유형 및 상기 선택 얼굴 정보에 기초하여 넥라인 의류 제품을 추천하는 단계는,
    상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 없으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 및 상세 속성 의류 제품을 추천하고,
    상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이 아니고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 없으면 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되는 넥라인 의류 제품을 추천하고,
    상기 사용자 얼굴이 큰 얼굴이 아니고 상기 판단된 얼굴 유형과 상기 선택 얼굴 정보와 비교하여 서로 얼굴 유형에 차이가 있으면 판단된 얼굴 유형에 매칭된 넥라인 의류 제품과 상기 판단된 얼굴 유형에 매칭되지 않는 넥라인 의류 제품의 추천 개수 비중을 달리하여 넥라인 의류 제품을 추천하는
    맞춤 의류 추천 서비스 제공 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102461863B1 (ko) * 2022-04-28 2022-11-01 주식회사 패션에이드 개인화 스타일링 추천 시스템 및 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010017399A (ko) 1999-08-11 2001-03-05 구본준 액정표시패널
KR20030083453A (ko) * 2002-04-23 2003-10-30 모영일 코디네이션 운영시스템 및 그를 이용한 단계적 코디제안방법
KR20100093232A (ko) * 2009-02-16 2010-08-25 동명대학교산학협력단 개인의 신체적 특성과 트랜드를 고려한 패션 코디 추천 방법
KR20130027801A (ko) * 2011-09-08 2013-03-18 에버클라우드 주식회사 스타일매칭용 사용자단말기, 스타일매칭용 사용자단말기를 이용한 스타일매칭시스템 및 그 방법
KR20160070498A (ko) * 2014-12-10 2016-06-20 한국표준과학연구원 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6891381B2 (en) * 1999-12-30 2005-05-10 Secure Logistix Human body: scanning, typing and profiling system
US6546309B1 (en) * 2000-06-29 2003-04-08 Kinney & Lange, P.A. Virtual fitting room
US7584122B2 (en) * 2001-03-08 2009-09-01 Saint Laurie Ltd. System and method for fitting clothing
KR20020077623A (ko) 2001-04-02 2002-10-12 엘지전자주식회사 코디네이션 정보 제공 서비스 시스템 및 이 시스템의 운영방법
US7479956B2 (en) * 2001-10-19 2009-01-20 Unique Solutions Design Ltd. Method of virtual garment fitting, selection, and processing
TWI235041B (en) * 2004-12-09 2005-07-01 Univ Tsinghua Characteristic points automatically identification method for three-dimensional space scanning data of human body
JP5926755B2 (ja) * 2014-03-19 2016-05-25 国立大学法人京都大学 関係性グラフ用オブジェクト表示システム
CN107993111A (zh) * 2016-10-26 2018-05-04 深圳市衣锦未来科技有限公司 一种在线人体尺寸测量系统
WO2019178417A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Anger Bradford K Customized textile measuring, ordering, and manufacturing system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010017399A (ko) 1999-08-11 2001-03-05 구본준 액정표시패널
KR20030083453A (ko) * 2002-04-23 2003-10-30 모영일 코디네이션 운영시스템 및 그를 이용한 단계적 코디제안방법
KR20100093232A (ko) * 2009-02-16 2010-08-25 동명대학교산학협력단 개인의 신체적 특성과 트랜드를 고려한 패션 코디 추천 방법
KR20130027801A (ko) * 2011-09-08 2013-03-18 에버클라우드 주식회사 스타일매칭용 사용자단말기, 스타일매칭용 사용자단말기를 이용한 스타일매칭시스템 및 그 방법
KR20160070498A (ko) * 2014-12-10 2016-06-20 한국표준과학연구원 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102461863B1 (ko) * 2022-04-28 2022-11-01 주식회사 패션에이드 개인화 스타일링 추천 시스템 및 방법

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