KR20230062609A - 색상 클라우드 생성을 위한 크래들 - Google Patents

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KR20230062609A
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Abstract

크래들은 모발과 같은 객체의 영상을 캡처하는 데 사용될 수 있다. 그런 다음 그 영상은 색상 클라우드를 사용하여 그 재료와 관련된 색상 정보를 추출하고 시각화하는 데 사용될 수 있다. 색상 클라우드는 영상의 하나 이상의 프레임들에 있는 모든 색상을 포함한다. 크래들은 크래들 상의 윈도우를 통해 재료를 볼 수 있는 영상 기록 디바이스를 포함한다. 스마트폰은 조명을 제공할 뿐만 아니라 영상 기록 디바이스로서 역할을 하도록 크래들과 함께 사용될 수 있다.

Description

색상 클라우드 생성을 위한 크래들
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2020. 11. 30. 출원된 미국 출원 제17/107,073호; 및 2021. 2. 25. 출원된 프랑스 출원 제FR2101813호의 이익을 주장하며, 각각의 전체 내용은 본 명세서에 참고로 통합된다.
분광 광도계(Spectrophotometer)는 모발 견본(hair swatch)들의 색상을 판독하는 데 사용되지만, 단일 RGB, L*a*b*, LCh 또는 HSV 트리플릿의 형태로 재료(material)의 단일 디지털 표현만을 제공하고, 전형적으로 1cmx1cm 미만의 영역만을 판독한다. 또한, 두 재료들을 비교할 때, 분석은 3 공간들 사이의 색상 공간에서 유클리드 거리(euclidean distance)로 제한되고(예를 들어,
Figure pct00001
), 및 검출을 위한 이 임계값은 사람에 의해 모발 색상에서 아직 결정되지 않는다. 또한, 단일 색상(예를 들어, RGB 또는 L*a*b*)은 측정 영역의 평균 색상이며, 평균 색상은 구체적이 아니라 수학적 개념이다. 이론적으로, 예를 들어, 모발 영역의 평균 색상을 취할 수 있고, 그 색상은 그 모발 영역에도 존재하지 않을 수 있다.
본 개시는 색상 클라우드를 생성하기 위한 장치에 관한 것이며, 이 장치는: 제1 단부, 윈도우를 갖는 제2 단부, 및 제1 단부를 제2 단부에 연결하는 적어도 하나의 벽을 갖는 크래들; 및 크래들의 제1 단부에 있는 영상 기록 디바이스(video recording device)를 포함하고, 영상 기록 디바이스는 윈도우를 통해 보이는 재료의 영상을 캡처하도록 구성된다. 다른 양태에서, 본 개시는 또한 객체에 대한 색상 클라우드를 생성하기 위한 시스템에 관한 것이며, 이 시스템은: 제1 단부, 윈도우를 갖는 제2 단부, 및 제1 단부를 제2 단부에 연결하는 적어도 하나의 벽을 갖는 크래들; 상기 크래들의 상기 제1 단부에 부착된 이미지 센서 - 상기 이미지 센서는 상기 윈도우를 통해 보이는 객체의 복수의 디지털 이미지를 캡처하도록 구성됨 - ; 그리고 상기 이미지 센서에 동작 가능하게 결합된 처리 회로부를 포함하고, 상기 처리 회로부는, 상기 객체의 상기 복수의 디지털 이미지와 연관된 색상 정보의 3차원 가상 표현을 생성하고; 그리고 상기 객체의 하나 이상의 중요 특성을 식별하고, 상기 객체의 색상 정보의 상기 3차원 가상 표현과 연관된 하나 이상의 입력들에 기초하여 상기 객체의 중요 특성의 아이덴티티를 나타내는 하나 이상의 가상 인스턴스들을 그래픽 사용자 인터페이스 디스플레이 상에 생성하도록 구성된다.
일 실시예에서, 영상 기록 디바이스는 모바일 디바이스 상의 카메라이다.
일 실시예에서, 장치는 제1 단부, 제2 단부, 및 적어도 하나의 벽 중 적어도 하나에 부착된 광원(light source)을 더 포함한다.
일 실시예에서, 광원은 모바일 디바이스 상의 플래시 광(flash light)이다.
일 실시예에서, 장치는 영상 기록 디바이스에 연결되고 재료의 영상으로부터 색상 클라우드를 생성하도록 구성된 처리 회로부를 더 포함한다.
일 실시예에서, 장치는 크래들의 제1 단부에 부착되어 영상 기록 디바이스를 홀딩(hold)하는 홀더(holder)를 더 포함한다.
일 실시예에서, 제2 단부는 색상 분리를 위해 윈도우에 인접한 복수의 색상들로 착색된다.
도 1은 영상을 캡처하고 그에 대한 색상 클라우드를 생성하기 위해 모발을 가로질러 크래들을 드래그하는 사용자를 도시한다.
도 2는 색상 클라우드를 생성하고 이용하는 하나의 방법을 도시한다.
도 3은 크래들의 제1 실시예를 도시한다.
도 4는 크래들의 제2 실시예를 도시하며, 여기서 크래들은 스마트폰에 부착될 수 있다.
도 5a는 영상을 캡처하기 위해 사용된 사용자의 모발을 도시하며, 여기서 영상은 사용자의 모발의 길이에 걸쳐 캡처한다(그들의 모발 뿌리들로부터 시작하여 그들의 모발 팁들에서 끝남).
도 5b는 시간의 순서로 레이아웃된 영상의 복수의 프레임들의 예를 도시하며, 여기서 사용자는 모발의 뿌리들로부터 시작하여 모발의 팁들에서 끝나는 모발의 영상을 캡처하였다.
도 6은 영상의 모든 프레임으로부터의 모든 색상들을 디스플레이하는 단일 색상 클라우드의 예를 도시한다.
도 7은 색상 정보(color information) 및 빈도 정보(frequency information)를 갖는 색상 클라우드의 예를 도시한다.
도 8은 견본들로부터 생성된 4개의 상이한 색상 클라우드들의 예를 도시하며, 이는 그런 다음 그들의 유사성들 및 차이들을 시각화하기 위해 L*a*b* 색상 공간(L* 및 b* 차원들 상에 투영됨)에 오버레이된다.
도 9는 영상 상에 직접 상이한 모발 사이의 공유 색상들 및 고유 색상들을 도시한다.
본 개시는 매우 반복가능하고 휴대 가능하며 임의의 조명 환경에서 작동할 수 있는 방식으로, 사람 머리 위의 모발 견본들 및 실제 모발과 같은 임의의 재료의 광학 반사들을 정량화할 수 있는 물리적 디바이스 및 고유 알고리즘을 설명한다. 크래들(cradle)로 지칭될 디바이스는 재료(모발과 같은) 상에 사용될 수 있고, 본 명세서에서 색상 클라우드(colorcloud)로 정의되는 재료의 전체적인 디지털 표현을 획득하기 위해 색상 클라우드 알고리즘으로 재료를 분석하게 한다. 이 색상 클라우드는 다른 반사 재료 또는 상이한 시점에서의 동일한 반사 재료의 다른 색상 클라우드들(예를 들어, 세척되기 전과 후의 착색된 모발)과 비교될 수 있다. 본 명세서에 개시된 실시예들은 재료들의 영상 캡처들로부터 기존 색상들을 추출한다(그리고 순 결과(net result)를 생성하기 위해 임의의 산술 방식으로 그들을 조작하지 않는다). 이 기술은 미세한 색상 변화를 검출하기 위한 기초로서 강건한 색상 세트들을 사용할 수 있다.
도 1은 일 실시예에서의 사용 사례를 도시한다. 사용자(101)는 크래들(102)을 취하고, 그것을 그들의 모발(103)에 걸쳐 드래그할 수 있다. 크래들(102)이 사용자의 모발(103)에 걸쳐 드래그됨에 따라, 모발(103)의 영상을 획득할 수 있다. 이 영상은 색상 클라우드 알고리즘을 사용하여 분석되어 색상 클라우드를 생성할 수 있다.
도 2는 일 실시예를 통한 흐름도이다. S202에서, 사용자의 모발과 같은 재료의 영상이 크래들을 사용하여 획득된다. 예를 들어, 사용자의 모발에 대한 색상 클라우드를 생성하기 위해, 사용자는 모발의 전체 길이를 따라(즉, 모발의 뿌리로부터 팁까지) 크래들을 실행할 수 있다. S204에서, 영상의 하나 이상의 프레임들로부터 색상 클라우드가 생성된다. 본질적으로, 하나 이상의 프레임들에 있던 모든 색상들이 추출되고 색상 클라우드로 도시된다. S206에서, 색상 클라우드는 다른 색상 클라우드들과 비교된다. 이 비교는 색상 매칭 및/또는 색상 구별(color differentiation)을 위해 사용될 수 있다.
크래들은 재료의 색상 클라우드가 생성될 수 있도록 재료의 영상을 캡처할 수 있게 하는 장치이다. 크래들의 예가 도 3에 도시되어 있다(실선은 크래들의 외부를 나타내고, 점선은 내부를 나타낸다). 크래들은 제1 단부(301), 제2 단부(302), 제2 단부(302) 상의 윈도우(303), 및 제1 단부(301)를 제2 단부(302)에 연결하는 벽(304)을 갖는다. 일 실시예에서, 제1 단부(301) 및 제2 단부(302)는 크래들의 대향 단부들에 있다. 영상 기록 디바이스(305)와 같은 이미지 센서는 크래들 내부의 제1 단부(301)에 부착되어 윈도우(303)를 통해 보이는 모든 재료(306)(예를 들어, 모발)의 영상을 캡처할 수 있다. 또한, 크래들은 영상 기록 디바이스(305)에 연결된 처리 회로부(308)를 가질 수 있고, 재료(306)의 영상으로부터 색상 클라우드를 생성하고, 생성된 색상 클라우드를 이전 색상 클라우드들과 비교하도록 구성될 수 있는 있다. 크래들의 제2 단부(302)는 영상 기록 디바이스(305)에 의해 캡처될 때 색상 분리를 위해 윈도우(303)에 인접한 미리 결정된 세트의 색상들(309)로 착색될 수 있다. 영상은 윈도우(303)를 통해 재료(306) 및 윈도우(303)에 인접한 미리 결정된 세트의 색상들(309) 둘 다를 캡처할 수 있고; 그런 다음, 미리 결정된(즉, 알려진) 색상들은 재료(306)의 색상을 결정할 때 참조를 위해 사용될 수 있다. 광(307)은 또한 크래들에 부착되어 영상 기록 디바이스(305)로부터 윈도우(303)로 잘 조명된(well-lit) 시야를 제공할 수 있다. 크래들은 영상을 촬영할 때 영상 기록 디바이스(305)와 재료(306) 사이의 일관된 거리(consistent distance)를 유지하는 데 사용될 수 있다. 크래들은 또한 손잡이(310)를 가질 수 있다.
처리 회로부(308)는 색상 클라우드 유닛 및 중요 특성 유닛을 포함할 수 있다. 색상 클라우드 유닛은 이미지 센서에 결합된 회로부를 포함할 수 있고, 객체와 연관된 색상 발생 빈도, 색상 변동, 또는 색상 강도 분포를 나타내는 영역들과 같은 객체의 복수의 디지털 이미지들과 연관된 색상 정보의 3차원 가상 표현을 생성하도록 구성될 수 있다. 중요 특성 유닛은 객체의 하나 이상의 중요 특성을 식별하고, 객체의 색상 정보의 3차원 가상 표현과 연관된 하나 이상의 입력들에 기초하여 객체의 중요 특성의 아이덴티티를 나타내는 하나 이상의 가상 인스턴스들을 그래픽 사용자 인터페이스 디스플레이 상에 생성하기 위한 회로부를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 객체는 모발일 수 있고, 3차원 가상 표현은 모발의 복수의 디지털 이미지들과 연관된 모발 색상 정보 및/또는 모발 특성 정보일 수 있다. 또한, 3차원 가상 표현은 이미징된 객체와 연관된 특정 특성의 발생의 색상 빈도를 나타내기 위해 가변 강도(varying intensity)를 갖는 복셀들(voxels)을 포함할 수 있다. 특성 정보의 예들로는 객체 식별 데이터, 객체 특성 데이터, 발생 데이터의 색상 빈도, 색상 변화 데이터, 색상 강도 데이터, 색상 데이터의 부재 여부, 프레임별 또는 픽셀별 색상 분석 정보 등이 있다. 색상 정보의 비제한적인 예는 색조(hue), 틴트(tint), 톤(tone), 음영(shade) 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 기본 색상의 틴트는 그 색상의 더 밝은 버전이고, 음영은 더 어두운 버전이다. 일 실시예에서, 톤은 기본 색상의 명도(lightness)(틴트) 또는 어두움(음영)을 지칭한다. 이미지 객체가 모발인 경우, 3차원 가상 표현은 모발의 복수의 디지털 이미지들과 연관된 회색 모발 커버리지(coverage), 광택(shine), 광휘(radiance), 및 균일성(evenness)을 나타내는 복셀들을 포함하는 모발 특성 정보를 포함할 수 있다. 모발 특성의 예는 모발의 손상 상태, 인공 착색제의 농도, 색상 분포, 회색 커버리지, 텍스처, 광택, 분포 밀도, 두피 특성 등을 포함할 수 있다.
도 3의 크래들의 본체는 본질적으로 일 단부에 윈도우(303)를 갖는 중공 직사각형 프리즘이었다. 일 실시예에서, 윈도우(303)가 커버될 때, 크레들의 몸체 내부의 유일한 광은 광(307)으로부터의 것일 수 있다. 이는 크래들 내의 조명 조건을 일관되게 유지할 수 있다. 또한, 다른 실시예들에서, 크래들은 실린더, 큐브(cube), 사다리꼴 프리즘(trapezoidal prism) 등과 같은 상이한 형상을 가질 수 있다. 크래들은 또한 스크린을 가질 수 있으며, 이는 색상 클라우드를 시각화하는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 크래들의 제1 단부는 영상 기록 디바이스로서 모바일 디바이스(예를 들어, 스마트폰)의 카메라를 사용하도록 구성될 수 있다. 일 예가 도 4에 도시되어 있으며, 여기서 크래들의 제1 단부(401)는 부착된 스마트폰(402)일 수 있다. 스마트폰(402) 상의 카메라(403)는 제2 단부(406) 상의 윈도우(405)를 통해 재료(404)의 영상을 캡처할 수 있다. 또한, 스마트폰(402)에 이미 있는 처리 회로부는 색상 클라우드를 생성하는 데 사용될 수 있다. 색상 클라우드 및 기타 관련 정보는 스마트폰의 화면에 직접 시각화될 수 있다. 또한, 스마트폰의 플래시 광(407)은 스마트폰의 카메라(403)로부터 윈도우(405)로 잘 조명된 시야를 제공하는 데 사용될 수 있다. 크래들은 또한 스마트폰(402)이 사용 중일 때 크래들에 적절하게 부착되고, 사용 중이 아닐 때 크래들로부터 분리되게 하는 홀더(408)를 가질 수 있다.
캡처된 영상은 색상 클라우드가 생성되기를 원하는 재료의 것일 수 있다. 영상 기록 디바이스가 윈도우에 의해 제공된 크래들의 개구를 통해 재료의 영상을 캡처할 수 있도록 크래들이 홀딩되어야 한다. 윈도우는 외부 광이 크래들 내부로 들어오는 것을 차단할 수 있도록 재료에 대해 직접 홀딩될 수 있다. 재료의 예는 머리 위의 모발일 수 있다. 이 경우, 크래들은 뿌리의 영상을 캡처함으로써 시작할 수 있고, 이어서 모발을 가로질러 팁으로 드래그될 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 프레임들을 포함하는 영상은 적어도 6초 길이 및 적어도 초당 60 프레임일 수 있다. 영상이 사람의 모발이나 모발 견본을 캡처한 경우 이 모발은 직모이거나 곱슬일 수 있다.
재료의 영상을 획득하는 것은 누군가의 모발의 영상을 캡처하는 것을 포함할 수 있다. 일 예가 도 5a 및 도 5b에 도시되어 있다. 먼저, 도 5a를 참조하면, 모델 모발의 뿌리(51a)에서 시작하여 모델 모발의 팁(52a)을 향해 아래로 진행하는 모델 모발의 전체 길이를 영상으로 캡처한다. 도 5b는 시간 순서로 레이아웃된 (도 5a로부터의) 캡처된 영상의 각각의 프레임을 도시하며, 여기서 상부 좌측 프레임(51b)은 모발 뿌리(51a)의 것이고, 하부 우측 프레임(52b)은 모발 팁(52a)의 것이다. 다른 실시예에서, 재료의 영상을 획득하는 것은 누군가의 모발의 전체 길이 미만의 영상을 캡처하는 것(예를 들어, 누군가의 모발의 절반만을 캡처하는 것)을 포함할 수 있다. 영상은 위쪽 또는 비스듬히 진행되는 것과 같이 아래쪽 이외의 다른 방향들로 캡처될 수 있다.
색상 클라우드 알고리즘은 영상의 하나 이상의 프레임들로부터 색상 클라우드를 생성하는 데 사용될 수 있다. 색상 클라우드 알고리즘은 하나 이상의 프레임들로부터 색상 정보를 추출할 수 있다. 색상 클라우드는 복수의 프레임들 중 하나 이상에 존재하는 모든 색상을 포함한다. 다른 실시예에서, 색상 클라우드는 복수의 프레임들 중 하나 이상에 존재하는 모든 색상, 및 복수의 프레임들 중 하나 이상에 존재하는 모든 색상의 빈도를 포함한다. 다른 실시예에서, 색상 클라우드는 복수의 프레임들 중 하나 이상에 존재하는 모든 색상, 및 복수의 프레임들 중 하나 이상에 존재하는 모든 색상의 빈도를 포함하고, 여기서 빈도는 최소 미리 결정된 임계값을 초과한다.
일 실시예에서, 색상 클라우드 알고리즘은 영상의 단일 프레임으로부터 모든 색상들을 추출함으로써 색상 클라우드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 5b에서, 개별 색상 클라우드가 각각의 프레임에 대해 생성될 수 있다. 각각의 프레임에 대해 생성된 색상 클라우드는 그 단일 프레임에 존재하는 모든 색상들, 및 다른 실시예에서, 그 단일 프레임에 존재하는 각각의 색상의 빈도를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 색상 클라우드 알고리즘은 (단일 프레임으로부터가 아니라) 영상 내의 프레임들의 그룹으로부터 누적 색상들을 추출함으로써 색상 클라우드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 5b를 다시 참조하면, 색상 클라우드는 10개의 프레임의 각각의 그룹에 대해 생성될 수 있으며, 여기서 10개의 프레임의 각각의 그룹에 대해 생성된 색상 클라우드는 10개의 프레임의 특정 그룹에 존재하는 모든 색상, 및 다른 실시예에서 10개의 프레임의 그룹에 존재하는 각각의 색상의 빈도를 포함한다.
색상 클라우드의 예가 도 6에 도시되어 있으며, 여기서 색상 클라우드는 색상 공간을 사용하여 영상의 모든 프레임에 걸쳐 모든 색상을 디스플레이한다. 영상들은 시간 기반이기 때문에, 특정 프레임들을 선택하는 것은 특정 시점 및/또는 시간 범위에서 색상 클라우드가 생성되게 할 수 있다.
색상 클라우드 알고리즘이 영상의 하나 이상의 프레임들로부터 모든 색상을 추출하면, 색상 클라우드는 무수히 많은 형태로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 색상은 색상 공간에 디스플레이될 수 있고; 색상 공간은 색상 정보를 전달하기 위해 L*a*b*, RGB, LCh, HSV 등과 같은 좌표를 사용할 수 있다.
다른 실시예에서, 색상 클라우드는 영상의 하나 이상의 프레임들에 각각의 색상이 존재했던 빈도(즉, 횟수)를 포함할 수 있다. 도 7에 일례가 도시되며, 여기서 픽셀이 더 밝을수록, 그 픽셀에 의해 표현되는 색상의 빈도가 더 높고, 그 반대도 마찬가지이다. 외부 색상 클라우드(71)(즉, 풀 색상 클라우드)는 하나 이상의 프레임들에 존재하는 모든 색상을 캡처하는 반면, 내부 색상 클라우드(72)(즉, 최적화된 색상 클라우드)는 더 높은 빈도로 존재하는 색상을 캡처한다. 색상이 더 높은 빈도로 존재하는지 여부를 결정하기 위한 임계값은 애플리케이션에 따라 조정될 수 있다. 하나의 예에서, 내부 색상 클라우드(72)만이 사용되고, 저빈도(즉, 낮은 정보) 색상들은 노이즈로서 제거된다.
다른 실시예에서, 색상 클라우드는 회색 모발 커버리지, 광택(shine), 광휘(radiance), 균일성(evenness), 광채(glow) 등과 같은 모발의 특성들을 식별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 색상 클라우드로부터의 색상 및 빈도 정보는 "낮은 정보" 색상들을 필터링하고 색상들의 검출을 강화하여 누군가가 갖는 회색 모발의 양을 추출하는 데 사용될 수 있다. 또 다른 예로서, 모발의 광택 수준은 모발의 색상 클라우드에서 L* 값의 평균, 분산, 및 공간적으로 연결된 클러스터들을 조사함으로써 계산될 수 있고; 높은 가변성(variability)은 어두운 것으로부터 밝은 것까지의 넓은 범위의 L* 값을 제안하고, 공간적으로 연결된 높은 L* 값은 광택의 대역을 제안하며, 이 두 정보는 조합될 때 광택에 대한 사람의 인식과 관련된다.
색상 클라우드는 유사성 및 차이를 식별하기 위해 다른 색상 클라우드들과 비교될 수 있다. 이것은 색상 변화 검출 및 색상 매칭을 가능하게 할 수 있다. 다른 색상 클라우드들과 비교한 예가 도 8에 도시되어 있다. 색상 클라우드들은 두 개의 세척되지 않은 견본들과 이들이 세척된 후 동일한 두 개의 견본들에 대해 생성된다. 중첩(overlap)되는 색상 클라우드들의 부분들은 색상의 유사성(즉, 두 견본들에 존재하는 색상들)을 나타내고, 중첩되지 않는 부분들은 색상의 차이(즉, 견본들 간에 공유되지 않는 색상)를 나타낸다. 이 기술은 색상 공간에서 색상 그룹들의 그룹들의 중첩 및 비중첩(예를 들어, 그룹의 수, 그룹 유사성, 그룹의 평균 색상)을 정량화한다.
또한, 모발 색상 사이의 유사성과 차이를 다시 영상으로 시각화할 수 있다. 예가 도 9에 도시되어 있으며, 여기서 세척 전후의 견본에 대해 색상 클라우드가 만들어 졌다. 모발의 어두운 영역들은 공유된 색상을 나타내고 밝은 영역들은 고유한 색상을 나타낸다. 이러한 색상 클라우드들 사이의 유사성과 차이는 견본에서 직접 식별하고 시각화될 수 있다. 즉, 사용자는 모발을 캡처하기 위해 사용된 영상들 중 하나를 재생할 수 있고, 유사성/차이는 영상의 모발 상에 직접 보여질 수 있다. 이는 영상 픽셀의 색상을 두 개의 다른 색상 클라우드들 중 하나 또는 두 개의 다른 색상 클라우드들의 중첩에 포함된 색상과 간단히 매칭시켜 수행된다. 예를 들어, 색상 클라우드 중첩 또는 색상 클라우드 교차 내의 색상들 중 임의의 색상과 매칭되는 영상 픽셀의 색상은 시각화 영상에서 어두운 색상으로 착색될 것이다.
다른 실시예에서, 모발 견본들의 아틀라스(atlas)는 각각의 모발 견본에 대해 생성된 색상 클라우드들의 디렉토리를 가질 수 있다. 그런 다음, 모발의 임의의 후속 캡처들은 생성된 색상 클라우드를 가질 수 있고, 가장 가까운 매치(즉, 색상이 가장 유사함)를 결정하기 위해 아틀라스 내의 견본들과 비교될 수 있다. 좋은 구별을 위해, 견본들은 다른 견본들보다 자신과 더 유사해야 한다.
본 명세서에 언급된 기술들은 (예를 들어, 모발 견본들 및 모발 머리로부터의) 큰 범위의 반사를 캡처하여, 색상과 같은 정밀하고 강건한 이종 재료들을 측정하고, 정밀하고 강건한 모발 색상 변화를 측정할 수 있다. 이들 기술들의 적용들은 최신 계측 기기들(instrumentations)(예를 들어, 분광 광도계들)보다 더 정밀하고 재현가능하게 색 변화를 측정하는 것, (모발 색채업자가 할 수 있는 바와 같이) 사람 모발의 색상을 측정하는 것, 회색 커버리지를 측정하는 것(예를 들어, 모발 색상 제품이 얼마나 많이 사용되는지를 나타내기 위해 누군가의 뿌리에서의 회색의 양을 측정하는 것), 모발의 건강을 측정하는 것(예를 들어, 광택 수준에 기초하여, 여기서 너무 낮은 광택은 둔함(dullness)을 나타내고 손상된 모발을 제안할 수 있음), 착색 및/또는 세척 전후의 모발의 동적 시각화들 등을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 언급된 기술들은 또한 가정에서의 소비자 색상 평가, 매장에서의 디스플레이 및 시각화, 및 가정에서의 소비자 제품 추천을 허용할 수 있다. 예를 들어, 소비자는 영상을 캡처하기 위해 그들의 폰에 앱(app)을 다운로드하고 색상 클라우드를 생성할 수 있다. 앱은 추가로 모발의 특정 특성에 기초하여 모발 제품들을 추천할 수 있다(예를 들어, 사용자의 모발 색상, 회색 레벨, 및 앱에서 수행된 조사에 기초하여 특정 모발 색상 제품을 추천할 수 있다). 또한, 크래들은 휴대가능한 능력(예를 들어, 접이식 카드보드 크래들, 3D 인쇄된 크래들 등)을 가질 수 있다.

Claims (8)

  1. 색상 클라우드(colorcloud)를 생성하는 장치로서,
    제1 단부, 윈도우를 갖는 제2 단부, 및 상기 제1 단부를 상기 제2 단부에 연결하는 적어도 하나의 벽을 갖는 크래들; 및
    상기 크래들의 상기 제1 단부에 있는 영상 기록 디바이스 - 상기 영상 기록 디바이스는 상기 윈도우를 통해 보이는 재료의 영상을 캡처하도록 구성됨 - 를 포함하는, 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상 기록 디바이스는 모바일 디바이스 상의 카메라인, 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 단부, 상기 제2 단부, 및 상기 적어도 하나의 벽 중 적어도 하나에 부착된 광원을 더 포함하는, 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 광원은 모바일 디바이스 상의 플래시 광(flash light)인, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 기록 디바이스에 연결되고 상기 재료의 상기 영상으로부터 색상 클라우드를 생성하도록 구성된 처리 회로부를 더 포함하는, 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 크래들의 상기 제1 단부에 부착되어 상기 영상 기록 디바이스를 홀딩하는 홀더를 더 포함하는, 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 제2 단부는 색상 분리를 위해 상기 윈도우에 인접한 복수의 색상으로 착색되는, 장치.
  8. 객체에 대한 색상 클라우드를 생성하기 위한 시스템으로서,
    제1 단부, 윈도우를 갖는 제2 단부, 및 상기 제1 단부를 상기 제2 단부에 연결하는 적어도 하나의 벽을 갖는 크래들;
    상기 크래들의 상기 제1 단부에 부착된 이미지 센서 - 상기 이미지 센서는 상기 윈도우를 통해 보이는 객체의 복수의 디지털 이미지를 캡처하도록 구성됨 - ; 및
    상기 이미지 센서에 동작 가능하게 결합된 처리 회로부를 포함하고, 상기 처리 회로부는,
    상기 객체의 상기 복수의 디지털 이미지와 연관된 색상 정보의 3차원 가상 표현을 생성하고; 및
    상기 객체의 하나 이상의 중요 특성을 식별하고, 상기 객체의 색상 정보의 상기 3차원 가상 표현과 연관된 하나 이상의 입력들에 기초하여 상기 객체의 중요 특성의 아이덴티티를 나타내는 하나 이상의 가상 인스턴스들을 그래픽 사용자 인터페이스 디스플레이 상에 생성하도록 구성되는, 시스템.
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