KR20220080685A - 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템에 관한 것으로서, 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 레코그니션 유닛; 검출된 유저의 페이스 영역으로부터 유저의 페이셜 파트를 개별적으로 추출하는 익스트랙팅 유닛; 추출된 유저의 페이셜 파트 각각에 소정의 이펙트를 선택적으로 적용하는 이펙팅 유닛; 유저가 적용한 소정의 이펙트에 대한 정보로부터 유저의 프리퍼런스 이펙트(preference effect)를 선택적으로 수집하는 콜렉팅 유닛; 및 유저가 소정의 공간에 입장하면, 프리퍼런스 이펙트에 따라 유저에게 소정의 오브젝트를 선택적으로 제안하는 서제스팅 유닛을 포함하는 기술적 사상을 개시한다.

Description

유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템{System for suggesting of user's customized object through analyzing of user's preference data}

본 발명은 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 유저의 단말기로 촬영된 유저의 영상 또는 셀카 영상으로부터, 유저의 페이스를 인식하고 유저의 페이셜 파트에 소정의 이펙트를 적용하며, 유저로부터 선택되는 소정의 이펙트를 분석하여 프리퍼런스 이펙트를 산출하여 유저에게 맞춤형 오브젝트를 제안하기 위한 시스템에 관한 기술분야이다.

안면 인식 시스템(facial recognition system)은 디지털 이미지를 통해 각 사람을 자동으로 식별하는 컴퓨터 지원 응용 프로그램을 말한다. 이는 살아 있는 이미지에 나타나는 선택된 얼굴 특징과 안면 데이터베이스를 서로 비교함으로써 이루어진다.

안면 인식 기술은 AI기반의 생체인식 기술로서 사진이나 영상으로부터 얼굴의 특징적인 형상을 인식하여 데이터베이스에 저장하며, 이를 비교 분석하여 안면을 식별하는 기술이다.

최근에는 안면인식 기술을 활용한 분야가 뷰티 업계에서 활성화되고 있다. 특히, 뷰티 테크의 핵심이 되는 안면 인식 기술은 사람들의 안면 기능의 위치를 감지해, 헤어스타일이나 컨투어링 등 여러 가지 변화된 모습을 보여준다. 이러한 기술은 사람들이 더욱 더 정교하고 과학적으로 뷰티 트렌드에 접근할 수 있도록 한다.

이와 관련된 선행 특허문헌의 예로서 “증강된 화장 서비스 제공 방법 (등록번호 제10-2158233호, 이하 특허문헌1이라 한다.)”이 존재한다.

특허문헌1에 따른 발명의 경우, 사용자 무선단말의 앱이 사용자 무선단말의 카메라부의 자동초점 촬영 상태에서 입력되는 영상데이터에 포함된 하나 이상의 화상데이터를 판독하여 화장할 사용자 안면에 대응하는 안면 영역을 인식하고, 사용자 무선단말의 앱이 인식된 안면 영역에 형성된 사용자 안면의 기하학 구조를 해석한 사용자 안면 기하학구조 정보를 생성하여 지정된 저장영역에 저장하고, 사용자 안면 기하학 구조 상의 거리 산출을 위해 특정가능한 둘 이상의 특징 점을 결정하고, 카메라부의 자동초점 과정에서 자동 결정된 초점거리와 화상데이터 상의 둘 이상 특정 점 간 픽셀 거리와 무선단말에 구비된 카메라 스펙 정보 중 하나 이상의 정보를 지정된 산출식의 입력값으로 대입하여 둘 이상의 특정 점 간 거리를 포함하는 사용자 안면 기하학 구조에 대한 현실세계와 일대일 축적의 사용자 안면 수치 정보를 결정하고, 사용자 무선단말의 앱이 사용자 안면 기하학 구조 정보와 사용자 안면 수치 정보를 지정된 운영서버로 전송하면, 운영서버에서 사용자 안면 기하학 구조 정보와 사용자 안면 수치 정보를 수신하고, 운영서버에서 사용자 안면 기하학 구조 정보와 일대일 축적의 사용자 안면 수치 정보를 이용하여 사용자의 실제 안면과 일대일 매칭되는 사용자 전용 화장의 3D 모델링 데이터를 생성하고, 운영서버에서 사용자의 실제 안면에 일대일 매칭시켜 생성된 사용자 전용 모델링 데이터에 지정된 화장을 적용하여 생성된 사용자 전용 화장 데이터를 확인하고, 운영서버에서 사용자 무선단말의 앱으로 사용자 전용 화장 데이터를 제공하면, 사용자 무선단말의 앱이 사용자 전용 화장 데이터를 수신하여 지정된 저장영역에 저장하고, 사용자 무선단말의 앱이 지정된 저장영역에 저장된 사용자 안면 기하학 구조 정보를 근거로 카메라부를 통해 입력되는 영상데이터에 포함된 화상데이터를 판독하여 영상데이터에 존재하는 사용자의 안면 영역을 실시간 인식하며, 사용자 무선단말의 앱이 영상데이터에 존재하는 사용자의 안면 영역을 실시간 인식한 경우 영상데이터 상에서 인식된 사용자의 안면 영역에 사용자 전용 화장 데이터를 중첩 표시하여 사용자의 안면을 증강한다.

또 다른 특허문헌의 예로서 “3Ｄ 얼굴인식 시스템 및 방법 (공개번호 제10-2020-0098875호, 이하 특허문헌2이라 한다.)”이 존재한다.

특허문헌2에 따른 발명의 경우, 웹 서비스를 통해 의뢰 영상을 입력하여, 의뢰 영상에 대한 얼굴 검색을 요청하는 검색 요청 단말기, 웹 서비스를 통해 얼굴 검색 요청을 접수하고, 의뢰 영상에 대하여 매칭 조건을 설정하여, 의뢰 영상에 대한 검색을 요청하는 검색 처리 단말기, 및 의뢰 영상에서 추출된 얼굴 영역으로부터 특징점을 추출하고 얼굴의 포즈 예측을 수행하여 생성한 예측 얼굴 포즈 정보와, 데이터베이스에 저장된 3차원 얼굴 모델링 정보를 이용한 3차원 얼굴 인식 과정에 따라 검색된 얼굴 관련 정보를 검색 처리 단말기로 전송하는 검색 서버부를 포함하며, 검색 처리 단말기는 웹 서비스를 통해 얼굴 관련 정보와 얼굴 관련 정보에 대한 감정서를 검색 요청 단말기로 전송한다.

또 다른 특허문헌의 예로서 “제품 추천 지원시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 (공개번호 제10-2020-0065661호, 이하 특허문헌3이라 한다.)”이 존재한다.

특허문헌3에 따른 발명의 경우, 사용자로부터 사용자 프로필 정보를 입력받는 스마트 기기; 및 스마트 기기로부터 사용자 프로필 정보를 수신하고, 매장 서버에서 제공하는 제품 정보를 기반으로 사용자 프로필 정보와 대응되는 제품을 추천하는 하나 이상의 추천 제공 정보를 생성하여 스마트 기기로 송신하는 관리 서버를 포함하며, 관리 서버는 매장 서버에서 제공하는 제품 정보에 기반하여 제품 정보를 복수 개의 유형으로 분류하는 제품 정보 분류 모듈; 및 복수 개의 유형으로 분류된 제품 정보와 사용자 프로필 정보를 비교하고, 사용자 프로필 정보와 대응되는 제품을 추천하는 하나 이상의 추천 제공 정보를 생성하는 추천 모듈을 포함한다.

또 다른 특허문헌의 예로서 “상품구매추천시스템과 상품구매추천방법 및 이를 이용한 상품구매추천용 어플리케이션 (등록번호 제10-1854135호, 이하 특허문헌4이라 한다.)”이 존재한다.

특허문헌4에 따른 발명의 경우, 특정 상품의 상품명, 상품종류, 제조회사, 가격, 유통기한, 판매점 위치에 대한 정보가 저장되는 상품정보저장부; 상품정보저장부에 저장된 상품의 유통기한이 동일하면 동일한 태그가 부여되는 태그설정부; 상품정보저장부에 저장된 특정 상품에 대한 재료 및 재료의 양, 열량에 대한 정보를 추출하는 재료정보추출부; 태그설정부에서 동일한 태그가 부여된 상품에 동일한 할인율을 설정하는 가격 설정부; 상품정보저장부, 재료정보추출부 및 가격설정부에 저정된 정보를 이용하여, 거리지수, 건강지수, 가격지수, 종류지수, 품질지수를 계산하는 지수계산부; 지수계산부에서 계산된 지수 값이 큰 순서대로 상품구매추천을 하는 구매추천부; 및 구매추천부에 저장된 정보를 할인율이나 지역명으로 검색가능한 검색부로 이루어진다.

그러나, 기존의 특허문헌 1과 2의 경우, 단말기로부터 촬영되는 사진이나 영상으로부터 사용자의 얼굴을 인식하며, 인식된 얼굴 부위에 뷰티 효과를 적용하는 기술을 포함하지만, 이때, 적용되는 뷰티 효과는 인식된 얼굴 부위에 이미지 보정 필터나 컬러 필터를 입히는 한정된 기술적 사상만을 개시하고 있다.

또한, 특허문헌 3과 4의 경우, 유저가 제품이나 상품을 구매하는데 있어서 추천하는 시스템을 제공하고 있으나, 유저의 취향 정보를 획득하여 유저에게 맞춤형 제품을 추천을 제공하는 기술적 사상을 존재하지 않는다.

등록번호 제10-2158233호 공개번호 제10-2020-0098875호 공개번호 제10-2020-0065661호 등록번호 제10-1854135호

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템은 상기한 바와 같은 종래 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 다음과 같은 해결하고자 하는 과제를 제시한다.

첫째, 유저의 단말기로부터 촬영되는 유저의 영상 정보를 수집하여, 유저의 얼굴을 인식하고자 한다.

둘째, 인식된 유저의 얼굴 부위 각각에 소정의 효과를 선택적으로 적용하고자 한다.

셋째, 유저의 선택에 따라 적용된 소정의 효과에 대한 정보를 획득하여 유저의 취향을 파악하고자 한다.

넷째, 유저가 소정의 공간에 입장하면, 유저의 취향에 따른 제품을 추천하고자 한다.

본 발명의 해결 과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템은 상기의 해결하고자 하는 과제를 위하여 다음과 같은 과제 해결 수단을 가진다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템은 모바일 유닛으로부터 취득된 유저의 영상으로부터 상기 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 레코그니션 유닛(recognition unit); 상기 레코그니션 유닛으로부터 검출된 상기 유저의 페이스 영역으로부터 상기 유저의 페이셜 파트(facial part)를 개별적으로 추출하는 익스트랙팅 유닛(extracting unit); 상기 익스트랙팅 유닛으로부터 추출된 상기 유저의 상기 페이셜 파트 각각에 소정의 이펙트(effect)를 선택적으로 적용하는 이펙팅 유닛(effecting unit); 상기 유저가 적용한 상기 소정의 이펙트에 대한 정보로부터 상기 유저의 프리퍼런스 이펙트(preference effect)를 선택적으로 수집하는 콜렉팅 유닛(collecting unit); 및 상기 유저가 소정의 공간에 입장하면, 상기 콜렉팅 유닛으로부터 수집된 상기 프리퍼런스 이펙트에 따라 상기 유저에게 소정의 오브젝트를 선택적으로 제안하는 서제스팅 유닛(suggesting unit)을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 레코그니션 유닛은, 상기 모바일 유닛으로부터 상기 유저의 영상을 가져와서 스캔하는 스캔(scan)부; 상기 유저의 영상으로부터 소정의 무브먼트가 포착되는 영역을 상기 유저의 페이스 영역으로 인식하는 퍼시빙(perceiving)부; 및 상기 퍼시빙부로부터 인식된 상기 유저의 페이스 영역과 백그라운드 영역을 분리하여, 상기 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 디텍팅(detecting)부 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 익스트랙팅 유닛은, 상기 디텍팅부로부터 선택적으로 검출된 상기 유저의 페이스 영역으로부터 3차원의 페이스 쉐입을 형성하는 쉐이핑(shaping)부; 상기 쉐이핑부로부터 형성된 상기 3차원의 페이스 쉐입으로부터 상기 유저의 페이셜 파트를 선택적으로 추출하는 트레킹(tracking)부; 및 상기 유저의 상기 소정의 무브먼트에 따른 상기 페이셜 파트의 앵글 변화를 감지하여, 상기 3차원의 페이스 쉐입에 반영하여 얼라이닝(aligning)부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 이펙팅 유닛은, 상기 유저로부터 미리 결정된 액션과 상호 연동되어, 상기 미리 결정된 액션에 의해 상기 페이셜 파트가 선택되도록 하는 유저 액션(user action)부; 및상기 미리 결정된 액션에 의해 선택된 상기 페이셜 파트에 상기 소정의 이펙트를 선택적으로 적용하는 어플라잉(applying)부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 콜렉팅 유닛은, 상기 유저에 의해 선택적으로 적용되는 상기 소정의 이펙트에 대한 정보를 수집하여 정렬하는 이펙트 솔팅부; 및 상기 이펙트 솔팅부로부터 정렬된 상기 소정의 이펙트에 대한 정보를 분석하여 상기 유저의 상기 프리퍼런스 이펙트를 선택적으로 산출하는 이펙트 분석부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 이펙트 솔팅부는, 상기 유저에 의해 선택적으로 적용된 상기 소정의 이펙트의 브랜드 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 브랜드 솔팅부; 상기 유저에 의해 선택적으로 적용된 상기 소정의 이펙트의 컬러 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 컬러 솔팅부; 및 상기 유저로부터 상기 미리 결정된 액션에 의해 선택된 상기 페이셜 파트 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 파트 솔팅부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 이펙트 분석부, 상기 이펙트 솔팅부로부터 유저로부터 상기 임의의 조건에 따라 솔팅된 상기 소정의 이펙트에 대한 정보 중, 상위 n%의 상기 소정의 이펙트만을 선별하여 상기 프리퍼런스 이펙트로 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 서제스팅 유닛은, 상기 소정의 공간에 제공되어, 상기 유저의 상기 모바일 유닛을 센싱하는 센싱부; 센싱된 상기 모바일 유닛으로부터 상기 유저의 상기 프리퍼런스 이펙트를 송수신 받는 센딩부; 및 상기 프리퍼런스 이펙트로부터 상기 소정의 공간에 존재하는 적어도 하나 이상의 상기 오브젝트를 상기 유저에게 선택적으로 추천하는 레코멘딩(recommending)부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 레코멘딩부는, 상기 프리퍼런스 이펙트를 반영하여 상기 소정의 공간에 존재하는 상기 오브젝트 중, 상기 유저에게 추천하기 위한 레코멘딩 오브젝트를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 상기 레코멘딩부는, 상기 소정의 공간에 입장한 상기 유저가 상기 레코멘딩 오브젝트에 근접하면, 상기 유저의 상기 모바일 유닛으로 소정의 알림을 선택적으로 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.

이상과 같은 구성의 본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템은 다음과 같은 효과를 제공한다.

첫째, 유저의 단말기로부터 유저의 영상 정보를 수집하여 유저의 페이스 영역만을 검출할 수 있게 된다.

둘째, 유저의 페이스 영역으로부터 유저의 페이셜 파트를 추출하고, 유저의 페이셜 파트에 소정의 이펙트를 선택적으로 적용할 수 있게 된다.

셋째, 유저가 적용한 소정의 이펙트에 대한 정보를 수집하여, 유저의 프리퍼런스 이펙트를 분석하고 산출할 수 있게 된다.

넷째, 유저가 소정의 공간에 입장하면, 유저의 프리퍼런스 이펙트가 송수신되어 유저의 취향에 따라 유저 맞춤형 오브젝트를 추천할 수 있게 된다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 개념도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 블록도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 레코그니션 유닛의 블록도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 익스트랙팅 유닛의 개념도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 익스트랙팅 유닛의 블록도이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙팅 유닛의 개념도이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 스팟 커버링부의 개념도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙팅 유닛의 블록도이다.
도9는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 콜렉팅 유닛의 개념도이다.
도10은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 콜렉팅 유닛의 블록도이다.
도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 서제스팅 유닛의 개념도이다.
도12는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 서제스팅 유닛의 블록도이다.
도13은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙트 분석부의 개념도이다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 개념도이다. 도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 블록도이다. 도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 레코그니션 유닛의 블록도이다. 도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 익스트랙팅 유닛의 개념도이다. 도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 익스트랙팅 유닛의 블록도이다. 도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙팅 유닛의 개념도이다. 도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 스팟 커버링부의 개념도이다. 도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙팅 유닛의 블록도이다. 도9는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 콜렉팅 유닛의 개념도이다. 도10은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 콜렉팅 유닛의 블록도이다. 도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 서제스팅 유닛의 개념도이다. 도12는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 서제스팅 유닛의 블록도이다. 도13은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙트 분석부의 개념도이다.

종래 기술들은 풀 프레임(full frame)으로서 유저의 안면을 일정한 틀에 맞추어진 상태로 셋팅, 변형, 색 변형 등에 해당하는바, 본인의 얼굴을 왜곡시키는 문제점이 있다.

종래 기술들은 유저의 얼굴을 그대로 살려 특정 부위만을 선택적으로 원하는 색조 혹은 원하는 화장 테크닉을 선택적으로 적용할 수 없는 문제점이 있었다.

본원 발명은 위 종래기술들에 비하여, 사용자 혹은 유저의 얼굴을 그대로 반영하되, 본인이 직접 화장하는 것과 같이 실제 화장을 시도해볼 수 있고, 화장을 덧바르는 등의 효과를 낼 수 있게 된다.

또한, 사용자가 적용한 효과 데이터를 수집하고 축적하여, 사용자가 자주 사용하는 효과를 파악하여 유저의 취향에 따른 오브젝트는 선택적으로 추천할 수 있게 된다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 경우, 도1에 도시된 바와 같이, 유저의 모바일 유닛(1000)으로부터 유저의 영상으로부터 유저의 페이스 영역과 유저의 페이셜 파트(facial part)를 추출하며, 페이셜 파트 각각에 가상의 메이크업 이펙트(makeup effect)를 적용하게 된다.

또한, 유저가 적용한 소정의 이펙트를 분석하여 유저가 선호하는 프리퍼런스 이펙트를 산출하고, 프리퍼런스 이펙트에 따라서 유저에게 맞춤형 오브젝트를 추천할 수 있도록 한다.

여기서 말하는 모바일 유닛(1000)은 유저의 단말기(휴대폰, PC, 태블릿pc) 등에 제공되어, 유저로 하여금 카메라를 실행하여 사진 또는 영상을 촬영하고 편집할 수 있는 어플리케이션, 앱 등으로 정의할 수 있다.

즉, 모바일 유닛(1000)에 포함되며 상호 연동된 레코그니션 유닛(100), 익스트랙팅 유닛(200), 이펙팅 유닛(300) 통해서 유저의 단말기로 촬영된 유저의 영상 또는 셀카 영상으로부터, 유저의 페이스를 인식하고 유저의 페이셜 파트 각각에 소정의 이펙트를 적용하게 된다.

또한, 콜렉팅 유닛(400)을 통해서 유저가 자주 사용하는 소정의 이펙트에 대한 정보를 획득하여 프리퍼런스 이펙트를 산출하고, 서제스팅 유닛(500)은 유저가 소정의 공간에 입장하면, 유저에 취향에 따라 맞춤형 오브젝트를 선택적으로 제안할 수 있도록 한다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 경우, 도2에 도시된 바와 같이, 레코그니션 유닛(recognition unit, 100), 익스트랙팅 유닛(extracting unit, 200), 이펙팅 유닛(effecting unit, 300), 및 콜렉팅 유닛(collecting unit, 400), 및 서제스팅 유닛(suggesting unit, 500)을 포함하게 된다.

먼저, 레코그니션 유닛(100)의 경우, 도1에 도시된 바와 같이, 모바일 유닛(1000)으로부터 취득된 유저의 영상으로부터 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 구성이다.

레코그니션 유닛(100)은 유저로부터 유저의 단말기를 통해서 카메라가 실행될 때, 실시간으로 촬영되는 유저의 영상으로부터 유저의 페이스 영역만을 인식하고 검출하는 구성이다.

레코그니션 유닛(100)은 이미 상용화된 비전 센서, 적외선 센서, 초음파 센서, 위치 감지 센서, 또는 카메라 센서 등으로 등의 것을 활용하면 되는 바, 자세한 기작은 생략하도록 한다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 레코그니션 유닛(100)의 경우, 도3에 도시된 바와 같이, 스캔(scan)부(110), 퍼시빙(perceiving)부(120), 및 디텍팅(detecting)부(130)를 포함하게 된다.

먼저, 스캔부(110)의 경우, 모바일 유닛(1000)으로부터 유저의 영상을 가져와서 스캔하는 구성이다.

스캔부(110)는 유저의 단말기로부터 실시간으로 촬영되는 유저의 영상을 선별적으로 가져오며, 해당 영상으로부터 유저의 페이스 영역을 인식하기 위해 스캔하도록 한다.

퍼시빙부(120)의 경우, 유저의 영상으로부터 소정의 무브먼트가 포착되는 영역을 유저의 페이스 영역으로 인식하는 구성이다.

퍼시빙부(120)는 유저의 영상 중, 유저의 페이스 영역을 인식하기 위해 유저의 소정의 무브먼트를 포착하여 이를 유저의 페이스 영역으로 정의하도록 한다.

퍼시빙부(120)에서는 서버로부터 미리 축적된 페이셜 패턴 정보를 제공받아, 미리 축적된 페이셜 패턴 정보에 기초하여, 유저의 영상으로부터 소정의 시간 동안 유저의 소정의 무브먼트를 감지하여 유저의 페이스 영역만을 인식하게 된다.

예컨대, 퍼시빙부(120)로부터 포착되는 소정의 무브먼트는 유저가 유저의 페이스를 촬영하거나 셀카를 찍을 때, 카메라를 실행한 상태에서 유저의 페이스가 잘 나오도록 하는 각도를 찾기 위해 유저의 페이스를 이리 저리 움직일 때의 무브먼트로 정의하는 것이 바람직하다.

또한, 유저가 유저의 페이스가 잘 나오도록 하는 각도를 찾은 후에, 유저의 페이스가 고정되어 있다 하더라도 유저의 눈동자는 움직임이 발생하기 때문에, 유저의 눈동자의 깜빡임, 움직임을 통해서 소정의 무브먼트를 포착할 수 있게 된다.

디텍팅부(130)의 경우, 퍼시빙부(120)로부터 인식된 유저의 페이스 영역과 백그라운드 영역을 분리하여, 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 구성이다.

디텍팅부(130)에서는 유저의 영상 중 유저의 페이스 영역이 인식되면, 유저의 영상 중 페이스 영역을 제외한 부분은 백그라운드 영역으로 인식하고 분리하게 된다.

디텍팅부(130)에서는 유저의 페이스 영역과 백그라운드 영역이 각각 분리되면, 유저의 페이스 영역만을 선택적으로 검출하도록 한다.

익스트랙팅 유닛(200)의 경우, 도4에 도시된 바와 같이, 레코그니션 유닛(100)으로부터 검출된 유저의 페이스 영역으로부터 유저의 페이셜 파트(facial part)를 개별적으로 추출하는 구성이다.

익스트랙팅 유닛(200)에서 개별적으로 추출하는 유저의 페이셜 파트는, 유저의 얼굴 부위 각각으로 정의한다.

예컨대, 익스트랙팅 유닛(200)에서 추출하는 유저의 페이셜 파트에는 유저의 눈, 눈썹, 속눈썹, 눈동자, 눈커풀, 애교살, 아이홀, 코, 콧망울, 콧대, 콧구멍, 인중, 입, 입술, 치아, 얼굴형, 피부, 볼, 턱, 광대뼈, 이마, 머리카락 또는 귀 등이 포함된다.

익스트랙팅 유닛(200)은 이미 상용화된 이미지에서 얼굴이 존재하는 위치를 확인하는 안면인식 기술, 얼굴 검출 알고리즘, 특징점 추출 알고리즘 기술 등을 활용하는 되는 바, 자세한 기작은 생략하도록 한다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 익스트랙팅 유닛(200)의 경우, 도5에 도시된 바와 같이, 쉐이핑(shaping)부(210), 트레킹(tracking)부(220), 얼라이닝(aligning)부(230), 및 어드레스(address)부(240)를 포함하게 된다.

먼저, 쉐이핑부(210)의 경우, 디텍팅부(130)로부터 검출된 유저의 페이스 영역으로부터 3차원의 페이스 쉐입을 형성하는 구성이다.

쉐이핑부(210)에서는 유저의 페이스를 3차원의 페이스 쉐입으로 형성하는 것은 유저의 페이스의 윤곽에 따른 유저의 페이셜 파트를 추출하기 위해서이다.

트레킹부(220)의 경우, 쉐이핑부(210)로부터 형성된 3차원의 페이스 쉐입으로부터 유저의 페이셜 파트를 선택적으로 추출하는 구성이다.

트레킹부(220)에서 페이셜 파트를 선택적으로 추출하기 위해서 유저의 페이셜 파트를 추적하게 된다. 유저의 페이셜 파트를 추적하기 위해서 서버에 미리 축적된 페이셜 패턴 정보에 기초하여 추적하게 된다.

미리 축적된 페이셜 패턴 정보에는 통상적인 사람의 얼굴의 비율에 대한 정보와, 얼굴의 형상 정보와 같은 얼굴이 가지는 전형적인 패턴 정보로 정의한다.

예컨대, 미리 축적된 페이셜 패턴 정보에는 얼굴은 크게 두 개의 눈이 좌우에 대칭되어 상부에 배치되며, 중앙에 코가 배치하고 하부에 입이 배치된다는 얼굴의 부위별 배치의 상호 관계가 포함된다. 또한, 얼굴에서 눈, 코, 입의 크기에 대한 비율, 눈과 코 사이의 거리 비율, 눈과 입 사이의 거리 비율, 코와 입 사이의 거리 비율, 이마로부터 눈과의 거리 비율 등의 비율에 대한 정보가 포함된다.

얼라이닝부(230)의 경우, 유저의 소정의 무브먼트에 따른 페이셜 파트의 앵글 변화를 감지하여 3차원 페이스 쉐입에 반영하는 구성이다.

얼라이닝부(230)는 유저가 유저의 페이스가 잘 나오도록 하는 각도를 찾기 위해 소정의 무브먼트가 발생하기 때문에, 유저의 앵글 변화에 따른 유저의 페이셜 파트의 변화를 반영하기 위한 기능을 수행한다.

어드레스부(240)의 경우, 트레킹부(220)로부터 추출된 페이셜 파트의 각각에 임의의 주소를 할당하여 개별적으로 저장하는 구성이다.

어드레스부(240)는 추출된 페이셜 파트에 따라 임의로 분할하며, 분할된 페이셜 파트에 임의의 주소(A1, A2, A3, …)를 랜덤하게 부여하여 유저의 페이셜 파트 정보를 개별적으로 저장하도록 한다.

이펙팅 유닛(300)의 경우, 익스트랙팅 유닛(200)으로부터 추출된 유저의 페이셜 파트 각각에 소정의 이펙트를 선택적으로 적용하는 구성이다.

이펙팅 유닛(300)을 통해 유저의 페이셜 파트에 적용되는 소정의 이펙트에는 메이크업 이펙트 또는 피규레이션 이펙트가 존재하며, 소정의 이펙트를 통해서 유저의 페이셜 파트 각각에 가상의 메이크업 또는 가상의 성형 또는 가상의 튜닝이 가능하게 된다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 이펙팅 유닛(300)의 경우, 도6에 도시된 바와 같이, 유저 액션(user action)부(310), 및 어플라잉(applying)부(320)를 포함하게 된다.

유저 액션부(310)의 경우, 유저로부터 미리 결정된 액션과 상호 연동되어, 미리 결정된 액션에 의해 페이셜 파트가 선택되도록 하는 구성이다.

유저 액션부(310)는 유저의 미리 결정된 액션에 따라서 소정의 이펙트를 적용하기 위한 것이다. 유저의 미리 결정된 액션은 유저가 유저의 단말기의 액정을 터치하거나, 음성 명령을 하거나, 단축어 등을 사용하여 유저로 하여금, 페이셜 파트를 선택하도록 하는 것이다. 예컨대, 유저가 유저의 단말기에 표시된 유저의 페이셜 파트 중 하나를 선택적으로 터치하면, 모바일 유닛(1000)은 유저의 터치를 인식하여 이펙팅 유닛(300)에 전달하여 유저의 액션에 따라 소정의 이펙트 효과를 적용할 수 있게 된다.

또한, 유저 액션부(310)에서는 하나의 페이셜 파트를 선택하여 소정의 이펙트가 단일 적용될 수 있으며, 다중의 페이셜 파트를 선택하여 소정의 이펙트가 다중 적용될 수도 있다.

어플라잉부(320)의 경우, 미리 결정된 액션에 의해 선택된 페이셜 파트에 소정의 이펙트를 선택적으로 적용하는 구성이다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 어플라잉부(320)의 경우, 도8에 도시된 바와 같이, 메이크업부(321), 피규레이션부(322), 리모델링부(323), 및 스팟 커버링부(324)를 포함하게 된다.

먼저, 메이크업부(321)의 경우, 유저의 미리 결정된 액션에 의해 페이셜 파트 중 피부, 눈, 눈썹, 속눈썹, 눈동자, 눈커풀, 애교살, 아이홀, 코, 콧망울, 콧대, 콧구멍, 인중, 입, 치아, 턱, 볼, 광대뼈, 이마, 귀, 머리카락 또는 얼굴형 중 적어도 하나 이상의 외형에 메이크업 이펙트를 적용하는 구성이다.

메이크업부(321)는 미리 세팅된 가상의 가상의 코스메틱 오브젝트를 페이셜 파트에 선택적으로 적용하는 것을 메이크업 이펙트로 설정하게 된다.

메이크업부(321)에서 메이크업 이펙트를 설정하기 위한 미리 세팅된 가상의 코스메틱 오브젝트는 코스메틱 유형을 가상의 오브젝트로 생성한 것이다. 미리 세팅된 가상의 코스메틱 오브젝트에는 베이스 메이크업을 위한 프라이머, 베이스, 비비크림 씨씨크림, 파운데이션, 쿠션, 컨실러, 파우더, 립 메이크업을 위한 립스틱, 립틴트, 립글로스, 립라이너, 립밤, 아이 메이크업을 위한 아이라이너, 아이브로우, 아이섀도우, 마스카라, 윤곽 메이크업을 위한 블러셔, 치크, 하이라이터, 쉐딩, 컨투어링 등을 포함하는 것이 바람직하다.

이와 같은 미리 세팅된 가상의 코스메틱 오브젝트는 유저에 의해 임의 선택되어, 유저의 페이셜 파트에 개별적으로 적용된다.

또한, 미리 세팅된 가상의 코스메틱 오브젝트는 미리 결정된 액션에 의해 선택된 페이셜 파트에 따라서 각각 상이한 집군의 하위 코스메틱 오브젝트가 제시되며, 유저에 의해 하위 코스메틱 오브젝트의 일부가 선택되면, 선택된 하위 코스메틱 오브젝트가 선택된 페이셜 파트에 적용될 수 있다.

예컨대, 미리 결정된 액션에 의해 유저의 페이셜 파트 중 입술이 선택되면, 립 메이크업과 관련된 립스틱, 립 틴트, 립글로스, 립라이너, 립밤 등이 제시되고, 유저가 이중에서 립 틴트를 선택하면 유저의 페이셜 파트 중 입술에 유저가 선택한 립 틴트가 적용될 수 있다.

또한, 메이크업부(321)에서는 하위 코스메틱 오브젝트의 컬러, 제형, 질감, 또는 피부톤 중 적어도 하나 이상을 제시하여 유저로 하여금 하위 코스메틱 오브젝트를 선택되도록 한다.

예컨대, 유저가 립 틴트를 선택하면, 메이크업부(321)에는 립 틴트의 컬러, 제형, 질감, 또는 피부톤 따라 정렬된 데이터를 유저에게 제시하며, 유저가 코랄 컬러를 원할 경우, 컬러를 선택하여 코랄의 립 틴트를 선택하여 적용할 수 있도록 한다.

피규레이션부(322)의 경우, 유저의 미리 결정된 액션에 의해 페이셜 파트 중 피부, 눈, 눈썹, 속눈썹, 눈동자, 눈커풀, 애교살, 아이홀, 코, 콧망울, 콧대, 콧구멍, 인중, 입, 치아, 턱, 볼, 광대뼈, 이마, 귀, 머리카락 또는 얼굴형 중 적어도 하나 이상의 외형이 튜닝되도록 피규레이션 이펙트를 적용하는 구성이다.

피규레이션부(322)는 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입을 페이셜 파트에 선택적으로 적용하는 것을 피규레이션 이펙트로 설정하는 구성이다.

피규레이션부(322)에서 피규레이션 이펙트를 설정하기 위한 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입은 페이셜 파트 중 피부를 매끈함, 톤업, 팔자 주름 삭제, 모공 삭제하거나, 페이셜 파트의 크기 조절, 선명도, 간격, 각도, 모양, 길이 등을 조절하는 것으로 정의할 수 있다.

미리 세팅된 가상의 파트 쉐입은 유저에 의해 임의 선택되어, 페이셜 파트에 개별적으로 적용되는 것을 특징으로 한다.

또한, 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입은 유저의 미리 결정된 액션에 의해 선택된 페이셜 파트와 관련된 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입 집군이 제시되고, 유저는 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입 집군 중 어느 하나를 선택하면, 유저의 페이셜 파트는 유저가 선택한 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입 집군 중 하나의 스타일로 튜닝되는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 유저가 페이셜 파트 중 입을 선택하면, 입과 관련된 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입의 집군 되는 입술 모양, 입꼬리, 치아 미백, 입크기 등이 제시된다. 유저가 입술 모양, 입꼬리, 치아 미백, 입 크기 중 입꼬리를 선택하게 되면 입꼬리의 모양이 튜닝될 수 있도록 한다.

리모델링부(323)의 경우, 유저 액션부(310)로부터 선택된 페이셜 파트를 선택적으로 삭제하며, 삭제된 페이셜 파트에는 미리 세팅된 가상의 파트 쉐입을 인풋하는 구성이다.

스팟 커버링부(324)의 경우, 도7에 도시된 바와 같이, 유저의 페이셜 파트의 특정 부분으로부터 스팟 포인트를 찾아내며, 유저로 하여금 스팟 포인트를 선택적으로 커버링할 수 있도록 한다.

이때, 스팟 포인트는 익스트랙팅 유닛(200)으로부터 추출된 유저의 페이셜 파트 중 그레이 레벨(gray level) 전형적인 패턴으로부터 벗어나 그레이 레벨의 변화가 있는 부분을 스팟 포인트라고 정의하게 된다.

예컨대, 유저의 페이스에 존재하는 점, 기미, 주근깨, 여드름, 잡티, 검버섯, 모공 또는 흉터 등이 스팟 포인트로 검출될 수 있다.

스팟 커버링부(324)에서는 어플라잉부(320)로부터 유저의 페이셜 파트 중 스팟 포인트가 검출되면, 유저로 하여금 해당 스팟 포인트는 다른 페이셜 파트와는 상이한 적용을 할 수 있도록 한다.

즉, 스팟 커버링부(324)는 해당 스팟 포인트에는 다른 페이셜 파트와는 다르게 메이크업 이펙트 또는 피규레이션 이펙트를 강화시켜 독립적으로 적용할 수 있도록 한다.

아울러, 스팟 커버링부(324)는 스팟 포인트에 상이한 적용을 하는 것은 유저에 의해 선택 가능하도록 한다.

예컨대, 유저의 페이스 영역에 존재하는 하나의 점이 콤플렉스가 된다면 메이크업 이펙트 또는 피규레이션 이펙트를 강화시켜 커버할 수 있지만, 만약 이 점이 유저의 페이스의 트레이드 마크일 경우, 유저는 이 스팟 포인트를 커버할 이유가 없기 때문이다. 따라서, 유저의 선택에 의해서 스팟 포인트에 상이한 적용을 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.

콜렉팅 유닛(400)의 경우, 도9에 도시된 바와 같이, 유저가 적용한 소정의 이펙트에 대한 정보로부터 유저의 프리퍼런스 이펙트(preference effect)를 선택적으로 수집하는 구성이다.

콜렉팅 유닛(400)은 유저가 이펙팅 유닛(300)에서 적용하는 소정의 이펙트에 대한 정보를 축적하고, 그 중에서 유저가 자주 사용하는 소정의 이펙트에 대한 정보를 산출하여 유저의 취향과 선호도를 분석할 수 있도록 한다.

여기서 말하는 프리퍼런스 이펙트는, 유저가 자주 사용하는 이펙트, 최근에 사용한 이펙트, 또는 유저가 선호하는 이펙트로 정의할 수 있다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 콜렉팅 유닛(400)의 경우, 도10에 도시된 바와 같이, 이펙트 솔팅(effect sorting)부(410) 및 이펙트 분석부(420)를 포함하게 된다.

이펙트 솔팅부(410)의 경우, 유저에 의해 선택적으로 허용되는 소정의 이펙트에 대한 정보를 수집하여 정렬하는 구성이다.

이펙트 솔팅부(410)에서는 유저 액션부(310)로부터 유저의 미리 결정된 액션에 의해 선택된 페이셜 파트에 대한 모든 정보와 어플라잉부(320)로부터 유저의 페이셜 파트에 적용되는 소정의 이펙트에 대한 모든 정보를 수집하게 된다.

이펙트 솔팅부(410)는 브랜드 솔팅부(411), 컬러 솔팅부(412) 및 파트 솔팅부(413)를 포함하게 된다.

브랜드 솔팅부(411)의 경우, 유저에 의해 선택적으로 적용된 소정의 이펙트의 브랜드 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 구성이다.

브랜드 솔팅부(411)는 유저가 적용한 소정의 이펙트 정보로부터 유저가 자주 사용하는 브랜드, 선호하는 브랜드, 최근 관심있는 브랜드 등을 분석하기 위해 임의의 조건에 따라 솔팅하게 된다.

이때, 임의의 조건은 예컨대, 유저가 적용한 브랜드 정보 또는 브랜드 검색 정보를 수집하고, 브랜드 정보를 조건으로 설정하여 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하여 유저가 선호하고 관심있는 브랜드를 파악할 수 있게 된다.

컬러 솔팅부(412)의 경우, 유저에 의해 선택적으로 적용된 소정의 이펙트의 컬러 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 구성이다.

컬러 솔팅부(412)는 유저가 적용한 소정의 이펙트 정보 중 유저가 자주 사용하는 컬러에 대한 정보를 수집하고 컬러 정보를 조건으로 설정하여 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하여 유저가 선호하거나 유저에게 어울리는 컬러를 파악할 수 있게 된다.

파트 솔팅부(413)의 경우, 유저로부터 미리 결정된 액션에 의해 선택된 페이셜 파트 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 구성이다.

파트 솔팅부(413)는 유저의 미리 결정된 액션에 의해 페이셜 파트 중 피부, 눈, 눈썹, 속눈썹, 눈동자, 눈커풀, 애교살, 아이홀, 코, 콧망울, 콧대, 콧구멍, 인중, 입, 치아, 턱, 볼, 광대뼈, 이마, 귀, 머리카락 또는 얼굴형 중 적어도 하나 이상의 외형을 선택하거나 검색한 정보를 수집하여, 자주 선택되는 페이셜 파트에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하게 된다.

파트 솔팅부(413)를 통해 유저가 평소에 자주 보정하는 페이셜 파트의 정보를 파악하고 유저가 평소에 콤플렉스로 느끼는 페이셜 파트의 정보까지 얻을 수 있게 된다.

이펙트 분석부(420)의 경우, 이펙트 솔팅부(410)로부터 정렬된 소정의 이펙트에 대한 정보를 분석하여 유저의 프리퍼런스 이펙트를 선택적으로 산출하는 구성이다.

이펙트 분석부(420)은 이펙트 솔팅부(410)로부터 임의의 조건에 따라 솔팅된 소정의 이펙트 정보 중, 상위 n%의 소정의 이펙트만을 선별하여 프리퍼런스 이펙트로 산출하게 된다.

이펙트 분석부(420)에서는 브랜드 솔팅부(411), 컬러 솔팅부(412), 파트 솔팅부(413)로부터 솔팅된 데이터로부터 상위 n퍼센트의 이펙트만을 선별하여 각각의 유저가 선호하고 관심가지는 브랜드, 컬러, 페이셜 파트에 대한 정보를 산출하여 분석할 수 있도록 한다.

서제스팅 유닛(500)의 경우, 도11에 도시된 바와 같이, 유저가 소정의 공간에 입장하면, 콜렉팅 유닛(400)으로부터 수집된 프리퍼런스 이펙트에 따라 유저에게 소정의 오브젝트를 선택적으로 제안하는 구성이다.

여기서 말하는 소정의 공간은, 화장품, 잡화, 건강용품, 식품 등과 같은 오브젝트를 판매하는 장소로서, 백화점, 마트, 브랜드 매장, 팝업 스토어, 오프라인 매장, 면세점, 쇼핑몰 등이 해당된다.

또한, 서제스팅 유닛(500)에서 유저에게 추천 및 제안되는 소정의 오브젝트는 소정의 공간에 존재하며 판매되는 모든 유형물로서 정의할 수 있게 된다.

서제스팅 유닛(500)은 유저가 소정의 공간에 입장하면, 유저의 모바일 유닛(1000)을 인식하여 유저의 입장을 감지하고, 유저의 동의 여부에 따라서 선택적으로 유저의 프리퍼런스 이펙트 데이터를 송수신 받을 수 있게 된다.

본 발명에 따른 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템의 서제스팅 유닛(500)의 경우, 도12에 도시된 바와 같이, 센싱(sensing)부(510), 센딩(sending)부(520) 및 레코멘딩(recommending)부(530)을 포함하게 된다.

센싱부(510)의 경우, 소정의 공간에 제공되어 유저의 모바일 유닛(1000)을 센싱하는 구성이다.

센싱부(510)는 유저가 소정의 공간에 입장하게 되면 유저의 모바일 유닛(1000)을 자동으로 센싱하여 유저의 모바일 유닛(1000)으로부터 필요한 데이터를 송수신할 수 있는 기능을 수행한다.

센싱부(510)에서는 소리, 빛, 블루투스와 같은 신호를 주기적으로 송출하게 되며, 소정의 공간에 입장한 유저의 모바일 유닛(1000)이 신호를 받게 되면, 모바일 유닛(1000)과 상호 페어링되어 필요한 정보를 주고받게 되는 것이다.

센딩부(520)의 경우, 센싱된 모바일 유닛(1000)으로부터 유저의 프리퍼런스 이펙트를 송수신 받는 구성이다.

센딩부(520)는 센싱된 모바일 유닛(1000)으로부터 유저의 동의에 한하여 유저의 프리퍼런스 이펙트 정보를 송수신 받는 것이 바람직하다.

또한, 센싱부(520)는 유저의 프리퍼런스 이펙트 정보를 수신 받으며, 레코멘딩부(530)로부터 산출되는 레코멘딩 오브젝트에 대한 정보를 유저의 모바일 유닛(1000)으로 전달하는 역할을 수행한다.

즉, 센싱부(510)와 센딩부(520)를 통해 유저의 모바일 유닛(1000)을 센싱하고 필요한 정보를 제공받아 유저에게 유저의 위치에 기반한 맞춤형 정보 제공이 가능할 수 있게 된다.

레코멘딩부(530)의 경우, 프리퍼런스 이펙트로부터 소정의 공간에 존재하는 적어도 하나 이상의 오브젝트를 유저에게 선택적으로 추천하는 구성이다.

레코멘딩부(530)는 프리퍼런스 이펙트를 반영하여 소정의 공간에 존재하는 오브젝트 중 유저에게 추천하기 위한 레코멘딩 오브젝트를 산출하게 된다.

소정의 공간에 존재하는 모든 오브젝트의 정보는 미리 저장되어 있는 것이 바람직하며, 프리퍼런스 이펙트로부터 레코멘딩 오브젝트를 산출할 수 있게 된다.

예컨대, 레코멘딩부(530)는 유저의 프리퍼런스 이펙트 중 하나가 A브랜드일 경우, A브랜드에 대한 오브젝트를 레코멘딩 오브젝트로 산출하게 된다. 또한, 유저의 프리퍼런스 이펙트 중 하나가 코랄 컬러일 경우, 소정의 공간에 존재하는 코랄 컬러의 오브젝트를 레코멘딩 오브젝트로 산출할 수 있게 된다.

레코멘딩부(530)는 소정의 공간에 입장한 유저가 레코멘딩 오브젝트에 접근하면 유저의 모바일 유닛(1000)으로 소정의 알람을 선택적으로 제공할 수 있게 된다.

또한, 레코멘딩부(530)는 유저에게 추천하기 위하여 소정의 공간에 존재하는 레코멘딩 오브젝트의 위치 정보를 유저의 모바일 유닛(1000)으로 전송하여 유저로 하여금 레코멘딩 오브젝트를 안내할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.

아울러, 레코멘딩부(530)의 경우, 이펙트 정렬부(531), 필터 생성부(532), 이펙트 인입부(533), 및 이펙트 전송부(534)를 포함하게 된다.

먼저, 이펙트 정렬부(531)의 경우, 레코멘딩 오브젝트 정보를 1과 0의 바이너리 시퀀스(binary sequence)로 컨버팅하여, 일렬로 나열하는 구성이다.

이펙트 정렬부(531)에서 바이너리 시퀀스로 컨버팅된 레코멘딩 오브젝트 정보는 도13에 도시된 바와 같이, #1 과 #2로서 복제하게 된다.

필터 생성부(532)의 경우, #1 과 #2으로 복제된 컨버팅된 레코멘딩 오브젝트 정보가 입력되면 소정의 규칙으로 필터링하여 변환하는 구성이다.

또한, 필터 생성부(532)에서의 소정의 규칙에는 and 조건, or 조건 등의 규칙이 존재하며, 소정의 규칙을 통해서 컨버팅된 레코멘딩 오브젝트 정보를 필터링하여 변환할 수 있게 된다.

이펙트 인입부(533)의 경우, 이펙트 정렬부(531)에서 정렬된 컨버팅된 레코멘딩 오브젝트 정보는(#1) 머리(head)부터 binary by binary 로 필터 생성부(532)에 인입시키고, 이펙트 정렬부(531)에서 정렬된 컨버팅된 레코멘딩 오브젝트 정보는(#2)는 꼬리(tail)부터 binary by binary 로 필터 생성부(532)에 인입시키는 기능을 수행한다.

이펙트 전송부(534)의 경우, 필터 생성부(532)로부터 필터링되어 변환된 레코멘딩 오브젝트 정보를 전송하는 구성이다.

이때, 이펙트 전송부(534)가 송신단이 되고, 모바일 유닛(1000)이 수신단이 되며 수신단에서는 변환된 레코멘딩 오브젝트 정보만을 받게 된다. 만약, 수신단이 필터 생성부의 규칙 정보를 모르면 변환된 레코멘딩 오브젝트 정보는 원상태의 레코멘딩 오브젝트로서 복원할 수 없게 된다.

따라서, 수신단은 필터 생성부(532)의 규칙에 대한 정보를 미리 가지고 있도록 하며, 해당 규칙은 송신단과 수신단만이 공유하여 외부로부터의 정보 유출이나 해킹을 사전에 방지할 수 있게 된다.

본 발명의 권리 범위는 특허청구범위에 기재된 사항에 의해 결정되며, 특허 청구범위에 사용된 괄호는 선택적 한정을 위해 기재된 것이 아니라, 명확한 구성요소를 위해 사용되었으며, 괄호 내의 기재도 필수적 구성요소로 해석되어야 한다.

1000: 모바일 유닛 100: 레코그니션 유닛
110: 스캔부 120: 퍼시빙부
130: 디텍팅부 200: 익스트랙팅 유닛
210: 쉐이핑부 220: 트레킹부
230: 얼라이닝부 240: 어드레스부
300: 이펙팅 유닛 310: 유저 액션부
320: 어플라잉부 321: 메이크업부
322: 피규레이션부 323: 리모델링부
324: 스팟 커버링부 400: 콜렉팅 유닛
410: 이펙트 솔팅부 411: 브랜드 솔팅부
412: 컬러 솔팅부 413: 파트 솔팅부
420: 이펙트 분석부 500: 서제스팅 유닛
510: 센싱부 520: 센딩부
530: 레코멘딩부 531: 이펙트 정렬부
532: 필터 생성부 533: 이펙트 인입부
534: 이펙트 전송부

Claims (10)

1. 모바일 유닛으로부터 취득된 유저의 영상으로부터 상기 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 레코그니션 유닛(recognition unit);
   상기 레코그니션 유닛으로부터 검출된 상기 유저의 페이스 영역으로부터 상기 유저의 페이셜 파트(facial part)를 개별적으로 추출하는 익스트랙팅 유닛(extracting unit);
   상기 익스트랙팅 유닛으로부터 추출된 상기 유저의 상기 페이셜 파트 각각에 소정의 이펙트(effect)를 선택적으로 적용하는 이펙팅 유닛(effecting unit);
   상기 유저가 적용한 상기 소정의 이펙트에 대한 정보로부터 상기 유저의 프리퍼런스 이펙트(preference effect)를 선택적으로 수집하는 콜렉팅 유닛(collecting unit); 및
   상기 유저가 소정의 공간에 입장하면, 상기 콜렉팅 유닛으로부터 수집된 상기 프리퍼런스 이펙트에 따라 상기 유저에게 소정의 오브젝트를 선택적으로 제안하는 서제스팅 유닛(suggesting unit)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 레코그니션 유닛은,
   상기 모바일 유닛으로부터 상기 유저의 영상을 가져와서 스캔하는 스캔(scan)부;
   상기 유저의 영상으로부터 소정의 무브먼트가 포착되는 영역을 상기 유저의 페이스 영역으로 인식하는 퍼시빙(perceiving)부; 및
   상기 퍼시빙부로부터 인식된 상기 유저의 페이스 영역과 백그라운드 영역을 분리하여, 상기 유저의 페이스 영역을 선택적으로 검출하는 디텍팅(detecting)부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
3. 제2항에 있어서, 상기 익스트랙팅 유닛은,
   상기 디텍팅부로부터 선택적으로 검출된 상기 유저의 페이스 영역으로부터 3차원의 페이스 쉐입을 형성하는 쉐이핑(shaping)부;
   상기 쉐이핑부로부터 형성된 상기 3차원의 페이스 쉐입으로부터 상기 유저의 페이셜 파트를 선택적으로 추출하는 트레킹(tracking)부; 및
   상기 유저의 상기 소정의 무브먼트에 따른 상기 페이셜 파트의 앵글 변화를 감지하여, 상기 3차원의 페이스 쉐입에 반영하여 얼라이닝(aligning)부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
4. 제3항에 있어서, 상기 이펙팅 유닛은,
   상기 유저로부터 미리 결정된 액션과 상호 연동되어, 상기 미리 결정된 액션에 의해 상기 페이셜 파트가 선택되도록 하는 유저 액션(user action)부; 및
   상기 미리 결정된 액션에 의해 선택된 상기 페이셜 파트에 상기 소정의 이펙트를 선택적으로 적용하는 어플라잉(applying)부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
5. 제4항에 있어서, 상기 콜렉팅 유닛은,
   상기 유저에 의해 선택적으로 적용되는 상기 소정의 이펙트에 대한 정보를 수집하여 정렬하는 이펙트 솔팅부; 및
   상기 이펙트 솔팅부로부터 정렬된 상기 소정의 이펙트에 대한 정보를 분석하여 상기 유저의 상기 프리퍼런스 이펙트를 선택적으로 산출하는 이펙트 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
6. 제5항에 있어서, 상기 이펙트 솔팅부는,
   상기 유저에 의해 선택적으로 적용된 상기 소정의 이펙트의 브랜드 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 브랜드 솔팅부;
   상기 유저에 의해 선택적으로 적용된 상기 소정의 이펙트의 컬러 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 컬러 솔팅부; 및
   상기 유저로부터 상기 미리 결정된 액션에 의해 선택된 상기 페이셜 파트 정보를 수집하여 임의의 조건에 따라 솔팅하는 파트 솔팅부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
7. 제6항에 있어서, 상기 이펙트 분석부,
   상기 이펙트 솔팅부로부터 유저로부터 상기 임의의 조건에 따라 솔팅된 상기 소정의 이펙트에 대한 정보 중, 상위 n%의 상기 소정의 이펙트만을 선별하여 상기 프리퍼런스 이펙트로 산출하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
8. 제5항에 있어서, 상기 서제스팅 유닛은,
   상기 소정의 공간에 제공되어, 상기 유저의 상기 모바일 유닛을 센싱하는 센싱부;
   센싱된 상기 모바일 유닛으로부터 상기 유저의 상기 프리퍼런스 이펙트를 송수신 받는 센딩부; 및
   상기 프리퍼런스 이펙트로부터 상기 소정의 공간에 존재하는 적어도 하나 이상의 상기 오브젝트를 상기 유저에게 선택적으로 추천하는 레코멘딩(recommending)부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
9. 제8항에 있어서, 상기 레코멘딩부는,
   상기 프리퍼런스 이펙트를 반영하여 상기 소정의 공간에 존재하는 상기 오브젝트 중, 상기 유저에게 추천하기 위한 레코멘딩 오브젝트(recommending object)를 산출하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
   
10. 제9항에 있어서, 상기 레코멘딩부는,
    상기 소정의 공간에 입장한 상기 유저가 상기 레코멘딩 오브젝트에 근접하면, 상기 유저의 상기 모바일 유닛으로 소정의 알림을 선택적으로 제공하는 것을 특징으로 하는, 유저의 프리퍼런스 데이터 분석을 통한 유저의 맞춤형 오브젝트 서제스팅 시스템.
    

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