WO2023239110A1 - Virtual experience device for recommending customized style to user - Google Patents

Virtual experience device for recommending customized style to user Download PDF

Info

Publication number
WO2023239110A1
WO2023239110A1 PCT/KR2023/007513 KR2023007513W WO2023239110A1 WO 2023239110 A1 WO2023239110 A1 WO 2023239110A1 KR 2023007513 W KR2023007513 W KR 2023007513W WO 2023239110 A1 WO2023239110 A1 WO 2023239110A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
skin
information
user
styling
face object
Prior art date
Application number
PCT/KR2023/007513
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
강문태
Original Assignee
주식회사 네일클럽
강문태
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 네일클럽, 강문태 filed Critical 주식회사 네일클럽
Publication of WO2023239110A1 publication Critical patent/WO2023239110A1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions

Definitions

  • Korean Patent Publication No. 10-2020-0045759 Personal Color Matching Styling System
  • Korean Patent Publication No. 10-2020-0045759 analyzes the information entered by the user to create a user avatar, diagnoses the personal color, and analyzes the keywords entered by the user to create a personal image diagnosed in the avatar.
  • a technology that recommends customized styling based on color has been disclosed.
  • the present invention is a virtual experience device that recommends a customized style to the user, and when the user's skin image information is acquired through the first camera located in one area of the body of the virtual experience device, the user's skin image information is obtained through a pre-stored first artificial intelligence algorithm.
  • identifying the skin tone and obtaining customized color tone information for the identified skin tone and obtaining model data obtained by photographing the user's head through a second camera, a facial object, which is a 3D three-dimensional model, is created through the model data; ,
  • a facial object which is a 3D three-dimensional model
  • the virtual experience device for recommending a customized style to a user implemented in a computing device including one or more processors according to an embodiment of the present invention and one or more memories storing instructions executable by the processor, located in one area of the main body
  • the first camera captures the user's facial skin and obtains skin image information reflecting the user's skin condition
  • the skin image information is analyzed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm to identify the user's skin tone.
  • a user skin analysis unit that acquires customized color tone information corresponding to the identified skin tone;
  • the function of the user's skin analysis unit is completed and the second camera located in one area of the main body captures the user's head and obtains model data, which is 3D scan data, the user's skin is analyzed based on the obtained model data.
  • a face object generator that generates a first face object that is a 3D model of the head and reflects the identified skin tone to the first face object;
  • a reference face object and the second face object based on a plurality of pre-stored reference shape information are created through a pre-stored second artificial intelligence algorithm.
  • a styling information acquisition unit that compares and confirms reference shape information whose similarity rate is greater than or equal to a specified value, and obtains styling information corresponding to the confirmed reference shape information; And when the acquisition of the customized color tone information and the styling information is completed, a third face object is created by reflecting the style based on the customized color tone information and the styling information in the second face object, and the generated third face object is Characterized in that it includes a style recommendation unit that outputs through a display located in one area of the main body and recommends a customized style to the user.
  • the user skin analysis unit controls a lighting module located in one area of the first camera to generate first image information, which is image information about the outer layer of the facial skin.
  • first image information which is image information about the outer layer of the facial skin.
  • second image information which is image information about the basal layer of the skin;
  • a skin type identification unit that overlaps an image based on the first image information and an image based on the second image information and identifies the user's skin type through the overlapped image; And while the function of the skin type identification unit is in progress, the skin color corresponding to the average value of the first skin color based on the first image information and the second skin color based on the second image information is converted to the user's skin tone.
  • a customized color tone information determination unit that identifies and determines at least one color tone information matching the user's skin tone among a plurality of pre-stored color tone information as customized color tone information customized to the user's skin tone; including, the skin tone of the user
  • the types preferably include normal type, dry type, oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type.
  • the skin image acquisition unit controls the lighting module to increase the amount of light irradiated to the facial skin, allowing the first camera to capture the lower surface layer of the facial skin.
  • the first camera acquires third image information including hair and the basal layer of the facial skin by photographing the basal layer of the facial skin in a state in which the light quantity is increased by the light quantity controller, the third camera It may be possible to include a second image acquisition unit that removes hair from the facial skin from an image based on image information and obtains the second image information including only the basal layer.
  • the facial object generator starts a modeling process and creates the first virtual 3D model corresponding to the shape of the user's head based on the acquired model data.
  • an object modeling unit that generates a face object;
  • the user's skin tone identified by the user skin analysis unit is reflected in the first face object, and then a type object based on the user's skin type based on the overlapping image.
  • the type object is formed in a form corresponding to dry trouble, oily trouble, sensitive trouble, pigmentation trouble, atopic trouble, dermatitis trouble, and sebum trouble formed on the user's facial skin based on the overlapping image, and is displayed on the first face. It is possible that it is a virtual object that is reflected in the object.
  • the styling information acquisition unit When the generation of the second face object is completed, the styling information acquisition unit generates reference face objects based on each of a plurality of pre-stored reference shape information through a pre-stored second artificial intelligence algorithm, and generates each of the generated reference face objects. and a comparative analysis process start unit that starts a comparative analysis process for the second facial object; When the comparative analysis process starts, each of the reference face objects is compared with the second face object to determine whether there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is greater than or equal to a specified value.
  • a similarity rate confirmation unit if there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is more than a specified value, identifying styling information matched to the reference shape information corresponding to the reference face object whose similarity rate is more than the specified value. It is possible to include a styling information identification unit.
  • the plurality of pre-stored reference shape information is source information used to implement a facial object that is a 3D model corresponding to the head of a celebrity or other user, and it is possible that styling information is matched to each piece of information. do.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm machine-learns the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information and the styling information matched to each of the pre-stored plurality of reference shape information, and determines the pre-stored plurality of criteria in an external database. It is possible to receive new styling information for each piece of shape information and update the matching relationship for the plurality of previously stored reference shape information.
  • the styling information is a configuration that matches each of the plurality of pre-stored reference styling information, and includes a hair styling object and a makeup styling object for changing the hairstyle and makeup style of the second face object,
  • the style recommendation unit includes: a styling object reflection unit that reflects a hair styling object and a makeup styling object based on the styling information to the second face object when acquisition of the styling information is completed; And when the function of the styling object reflection unit is completed, the color based on the customized color tone information is reflected in the makeup styling object to generate a third face object, and the third face object is output through the display to the user. It is possible to include a guide information output unit that recommends a customized style to the user and also outputs makeup guide information for guiding a makeup method corresponding to the makeup styling object reflected in the second face object.
  • the present inventor's virtual experience device that recommends a customized style to a user is a facial object corresponding to the user's head with a suitable styling object based on the shape of the user's head (e.g., eyebrows, eyes, nose, lips, ears, face shape, and head shape). (e.g. hair styling object and makeup styling object) and customized color tone information matching the user's skin tone, various styles customized to the user can be recommended.
  • a suitable styling object based on the shape of the user's head (e.g., eyebrows, eyes, nose, lips, ears, face shape, and head shape).
  • hair styling object and makeup styling object e.g. hair styling object and makeup styling object
  • customized color tone information matching the user's skin tone e.g. hair styling object and makeup styling object
  • FIG. 1 is a block diagram for explaining a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram illustrating a user skin analysis unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a facial object creation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a block diagram illustrating a styling information acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, etc. may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may be referred to as a first component without departing from the scope of the present invention.
  • the term and/or includes any of a plurality of related stated items or a combination of a plurality of related stated items.
  • FIG. 1 is a block diagram for explaining a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • a virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) for recommending a customized style to a user is implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor. ) may include a user skin analysis unit 101, a face object creation unit 103, a styling information acquisition unit 105, and a style recommendation unit 107.
  • the user skin analysis unit 101 when the first camera 101a located in one area of the main body photographs the user's facial skin and obtains skin image information reflecting the user's skin condition, pre-stored By analyzing the skin image information through the first artificial intelligence algorithm 101b, the user's skin tone can be identified and customized color tone information corresponding to the identified skin tone can be obtained.
  • the first camera 101a can photograph not only the user's facial skin, but also the skin of other body parts other than the user's facial area.
  • the virtual experience device 100 measures the oil and moisture status of the user's skin as well as the lighting module in one area in order to check the user's skin condition by photographing not only the user's facial skin but also the skin of other body parts.
  • a sensor capable of detection may be located in one area.
  • the skin image information is information generated by photographing the user's facial skin and may include at least one of an image and a video.
  • the skin image information may include first image information that is image information about the outer layer of the user's facial skin and second image information that is image information about the base layer of the user's facial skin.
  • the user skin analysis unit 101 identifies (or determines) the average value of the skin color based on the first image information and the skin color based on the second image information as the skin tone for the user's facial skin. )can do.
  • the facial object creation unit 103 completes the function of the user skin analysis unit 101
  • the second camera 103a located in one area of the main body photographs the user's head and
  • model data which is 3D scan data
  • a first facial object which is a 3D stereoscopic model
  • the face object creation unit 103 completes generating the first face object
  • the user's skin tone identified by the user skin analysis unit 101 may be reflected in the first face object.
  • the second camera 103a may be configured to photograph (or scan) the user's head. Accordingly, the second camera 103a scans (or photographs) the user's head and generates model data that can generate a 3D stereoscopic model corresponding to the shape and position of the user's facial features, face shape, and head shape. Can be acquired (or created).
  • the model data may be source information for implementing the user's head as a 3D model in a virtual space.
  • the facial object generator 103 creates a 3D stereoscopic model of the user's head based on the acquired model data.
  • the first face object may refer to a virtual object corresponding to the shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips included in the user's head, and the shape of the head (or hair). That is, the first facial object may be a 3D model formed in a shape corresponding to the user's head.
  • the face object generator 103 may reflect a skin color based on a skin code (eg, #D99164) corresponding to the user's skin tone to the first face object.
  • a skin code eg, #D99164
  • the plurality of pre-stored reference shape information is source information for implementing facial objects of celebrities or other users in a virtual space
  • styling information may be matched to each reference shape information. You can.
  • the styling information matched to each of the reference shape information may be information including hairstyle and makeup information suitable for the shape of the reference face object based on each of the reference shape information.
  • the styling information acquisition unit 105 may generate a face object corresponding to a plurality of pre-stored reference shape information based on a pre-stored second artificial intelligence algorithm and implement the facial object in a virtual space.
  • the styling information acquisition unit 105 may compare it with the user's second face object 103b.
  • the styling information acquisition unit 105 selects a face object whose similarity rate with the user's second face object 103b is greater than or equal to a specified value among the face objects corresponding to each of the plurality of pre-stored reference shape information. You can identify and check shape information corresponding to the identified face object.
  • the styling information acquisition unit 105 determines the similarity rate with the user's second facial object 103b in the facial object corresponding to each of the plurality of pre-stored reference shape information, and determines the eyebrows and facial features respectively. You can check the similarity rate based on the shape, location, and angle, and you can check the similarity rate based on the shape of the face and head.
  • the makeup information may include makeup name information, makeup guide (eg, guide video) information, and makeup product information.
  • the makeup style information may include a makeup styling object.
  • the makeup styling object may be a virtual object for reflecting the same makeup style as that of another user on the second face object 103b.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm for checking the similarity rate by comparing a reference face object based on a plurality of pre-stored reference shape information with the user's second facial object 103b.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm that analyzes and learns the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information and styling information matched to each of the pre-stored plurality of reference shape information.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm can analyze and learn the correlation through a plurality of pre-stored reference shape information for other users and celebrities.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm may receive new styling information from an external database and match the new styling information to each of the plurality of pre-stored reference shape information based on learning results.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm may include at least one of a supervised learning algorithm, a semi-supervised learning algorithm, and an unsupervised learning algorithm, but is not limited thereto.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm that receives new styling information based on learning results and learns the relationship between a plurality of pre-stored reference shape information and styling information in order to match it to a plurality of pre-stored reference shape information.
  • the pre-stored artificial intelligence algorithm may include an artificial neural network model (ANN model), a convolution neural network model (CNN model), and a recurrent neural network model (RNN model), and may also include algorithms of various models. You can.
  • ANN model artificial neural network model
  • CNN model convolution neural network model
  • RNN model recurrent neural network model
  • the style recommendation unit 107 when the style recommendation unit 107 completes acquisition of the customized color tone information and styling information, the style recommendation unit 107 creates a third face reflecting a style based on the customized color tone information and the styling information in the second face object 103b.
  • the created third facial object 107a can be output through a display located in one area of the main body to recommend a customized style to the user.
  • various third face objects 107a can be generated by reflecting various styles in the second face object 103b.
  • Figure 2 is a block diagram illustrating a user skin analysis unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • the user skin analysis unit 200 uses a first camera 201a (e.g., the first camera 101a in FIG. 1) located in one area of the main body to photograph the user's facial skin and analyze the user's skin.
  • a first camera 201a e.g., the first camera 101a in FIG. 1
  • the skin image information can be analyzed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm to identify the user's skin tone and obtain customized color tone information corresponding to the identified skin tone. there is.
  • the user skin analysis unit 200 has a detailed configuration for performing the above-described functions, including a skin image acquisition unit 201, an analysis process start unit 203, a skin type identification unit 205, and It may include a customized color tone information determination unit 207.
  • the skin image acquisition unit 201 controls the lighting module located in one area of the first camera 201a to control the facial skin.
  • First image information 201b which is image information about the outer layer of the skin
  • second image information 201c which is image information about the base layer of the skin
  • the first camera 201a may have a lighting module located in one area. Accordingly, the capturing area (eg, skin layer) of the user's facial skin captured by the first camera 201a may change depending on the amount of light emitted from the lighting module.
  • the capturing area eg, skin layer
  • the analysis process start unit 203 completes the acquisition of the first image information 201b and the second image information 201c
  • the first image information 201c is processed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm.
  • a skin condition analysis process may be started by analyzing the image information 201b and the second image information 201c.
  • the skin condition analysis process may be a process performed to identify the skin tone of the user's facial skin and identify the user's skin type 203a.
  • the user's skin type 203a may include normal type, dry type, oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type. That is, the skin condition analysis process identifies the user's skin type (203a) by analyzing the first image information (201b) and the second image information (201c) through the pre-stored first artificial intelligence algorithm. At the same time, it may be a process of identifying the user's skin tone.
  • the skin type identification unit 205 overlaps an image based on the first image information 201b and an image based on the second image information 201c to , the user's skin type 203a can be identified through the overlapping images.
  • the skin type identification unit 205 may overlap an image based on the first image information of user “A” and an image based on the second image information, and analyze the overlapped image.
  • the skin type identification unit 205 may confirm that an image object corresponding to pigmentation exists in the overlapping image by analyzing the overlapping image using the pre-stored first artificial intelligence algorithm. Accordingly, the skin type identification unit 205 can confirm that the user's skin type 203a is a pigmentation type.
  • the customized color tone information determination unit 207 determines the first skin color and the second skin color based on the first image information 201b while the function of the skin type identification unit 205 is being performed.
  • the skin color corresponding to the average value of the second skin color based on the image information 201c may be identified as the user's skin tone.
  • the customized color tone information determination unit 207 may obtain the average value of the first skin color and the second skin color from the previously stored skin color data table 205a. Accordingly, the customized color tone information determination unit 207 may extract skin color information corresponding to the obtained average value from the previously stored skin color data table 205a.
  • the customized color tone information determination unit 207 when the customized color tone information determination unit 207 completes the extraction of the skin color information, it may identify the skin color based on the extracted skin color information as the user's skin tone.
  • the customized color tone information determination unit 207 determines at least one of the plurality of color tone information 207a previously stored through the first artificial intelligence algorithm 209 that matches the skin tone 205a of the identified user.
  • One piece of color tone information can be determined as customized color tone information tailored to the user's skin tone.
  • the customized color tone information determination unit 207 may identify the series of the identified user's skin tone 205a through a pre-stored first artificial intelligence algorithm 209.
  • the customized tone information determination unit 207 selects at least one tone information corresponding to a series and detailed series corresponding to the user's skin tone among the plurality of pre-stored tone information 207a for the user's skin tone. This can be decided with customized color tone information. Skin color information according to the series and detailed series may be matched to each of the plurality of color tone information.
  • Figure 3 is a block diagram illustrating a skin image acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • a virtual experience device that recommends a customized style to a user may include a skin image acquisition unit 300 (eg, the skin image acquisition unit 201 of FIG. 2).
  • the skin image acquisition unit 300 controls the lighting module located in one area of the first camera to detect the outer layer of the facial skin.
  • First image information which is image information
  • second image information which is image information about the basal layer of the skin
  • the skin image acquisition unit 300 may include a light quantity control unit 301 and a second image acquisition unit 303 as detailed components for performing the above-described functions.
  • the light quantity control unit 301 controls the lighting module located in one area of the first camera to detect sebum using the light irradiated on the facial skin. You can change the light as much as possible. Accordingly, the first camera may acquire image information 305c showing sebum formed on the user's facial skin. The image information on the sebum formation may be information used to distinguish the user's skin type.
  • the light quantity control unit 301 may control the lighting module to adjust the amount of light irradiated to the user's skin, thereby allowing the first camera to acquire data capturing the user's skin.
  • the virtual experience device e.g., the virtual experience device 100 in FIG. 1 identifies the tone of the user's skin through data acquired through the first camera and determines what type of skin the user has. can be identified.
  • the second image acquisition unit 303 captures the hair and basal layer of the facial skin by using the first camera to photograph the basal layer of the facial skin while the light quantity is increased by the light quantity control unit 301.
  • third image information including this hair on the facial skin can be removed from the image based on the third image information to obtain second image information including only the basal layer.
  • the second image acquisition unit 303 may remove an image object corresponding to hair from an image based on the third image information.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a facial object creation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • a virtual experience device that recommends a customized style to a user may include a face object generator 400 (eg, the face object generator 103 in FIG. 1 ).
  • the face object creation unit 400 uses a second camera located in one area of the main body when the function of the user skin analysis unit (e.g., the user skin analysis unit 101 in FIG. 1) is completed.
  • model data which is 3D scan data
  • a first facial object which is a 3D stereoscopic model of the user's head
  • the skin tone may be reflected in the first facial object.
  • the face object creation unit 400 may include an object modeling unit 401 and a second face object creation unit 403 as detailed components for performing the above-described functions.
  • the object modeling unit 401 when the second camera acquires model data, the object modeling unit 401 starts a modeling process and creates a virtual object corresponding to the shape of the user's head based on the acquired model data.
  • the first face object 401a which is a 3D model, can be created.
  • the object modeling unit 401 may implement the first facial object 401a corresponding to the shape of the user's head in a virtual space based on the model data.
  • the first facial object 401a may be implemented in a form that corresponds to the shape and position of the user's facial features, face shape, and head shape.
  • the second face object creation unit 403 completes the creation of the first face object 401a
  • the user's skin tone identified by the user skin analysis unit is converted into the first face object. It can be reflected in (401a). Accordingly, a skin tone of the same color as the user's skin color may be reflected in the first facial object 401a.
  • the user's skin type is confirmed by the user's skin analysis unit analyzing the overlapping image through the pre-stored first artificial intelligence algorithm, and is divided into normal type, dry type, oily type, and sensitive type. , pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type.
  • the second face object generator 403 may reflect a type object based on the user's skin type to the first face object 401a.
  • the type object is formed in a form corresponding to dry trouble, oily trouble, sensitive trouble, pigmentation trouble, atopic trouble, dermatitis trouble, and sebum trouble formed on the user's facial skin based on the overlapping image, and is the first facial object. It may be a virtual object reflected in .
  • the second face object generator 403 For example, if there is sebum based on sebum type in the overlapping image, the second face object generator 403 generates a type object corresponding to the location and shape of the sebum to create the first face object ( 401a).
  • the second face object generator 403 can complete the creation of the second face object 403a by reflecting the type object based on the skin type to the first face object 401a.
  • Figure 5 is a block diagram illustrating a styling information acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
  • a virtual experience device that recommends a customized style to a user may include a styling information acquisition unit 500 (eg, the styling information acquisition unit 105 of FIG. 1 ).
  • the styling information acquisition unit 500 has a detailed configuration for performing the above-described functions, and includes a comparative analysis process start unit 501, a similarity rate check unit 503, and a styling information identification unit 505. may include.
  • the comparison and analysis process start unit 501 completes the creation of the second face object 503a
  • the plurality of reference shape information previously stored through the second artificial intelligence algorithm 507 ( 503b)
  • a comparative analysis process may be started for each of the generated reference face objects and the second face object 503a.
  • the comparative analysis process is a process for comparing the generated second facial object 503a with reference facial objects based on each of the plurality of pre-stored reference formation information 503b, and more precisely, The shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips included in the user's head based on the second face object 503a, and the shape of the head (or hair) are based on the reference face object. , it may be a process to check how similar the shape and position of the ears, face shape, and lips are to the shape of the head (or hair).
  • the similarity rate checker 503 compares each of the reference face objects with the second face object 503a, and compares the second face object 503a with each of the reference face objects. 2 You can check whether there is a reference face object whose similarity rate with the face object is more than a specified value.
  • the plurality of pre-stored reference shape information 503b is source information used to implement a facial object that is a 3D three-dimensional model corresponding to the head of a celebrity or other user, and each piece of information Styling information may be in a matched state.
  • the plurality of previously stored reference shape information 503b may include skin color based on the skin tone of the celebrity or other user.
  • the similarity rate check unit 503 compares each of the reference face objects with the second face object 503a, and the shape and position of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips. You can check the similarity rate based on the shape of the head.
  • the similarity rate confirmation unit 503 can be used to compare not only the shape and position but also the formation angles of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips when checking the similarity rate.
  • the similarity rate check unit 503 implements the reference face objects and the second face object 503a in a virtual space, and arranges or overlaps them to include eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips. You can check the similarity rate for the shape and location of and the shape of the head. However, the similarity rate check unit 503 only selects the reference face object having the same series (or detailed series) as the skin tone series (or detailed series) reflected in the second face object 503a among the reference face objects. You can select the comparison target and check the similarity rate.
  • the specified value is calculated based on the shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips of each of the reference face objects, and the shape of the head of the eyebrows, eyes, and eyes of the second face object 503a.
  • a specified value for each, or an average value of the specified values for each of the shape and position of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips, and the shape of the head may be set.
  • the styling information identification unit 505 determines that if there is a reference face object whose similarity rate with the second face object 503a is more than a specified value among the reference face objects, the similarity rate is more than the specified value. Styling information matched to reference shape information corresponding to the reference face object can be identified.
  • the pre-stored second artificial intelligence algorithm 507 performs machine learning on the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information 503b and styling information, and determines the pre-stored plurality of criteria in an external database. By receiving new styling information for each piece of shape information, the matching relationship for the plurality of previously stored reference shape information can be updated.
  • the styling information may already be matched to the plurality of pre-stored reference shape information 503b or may be information for newly matching.
  • the makeup guide information 603a is information about makeup methods for a user to perform makeup corresponding to the makeup styling object, including the order of makeup methods, products used for makeup methods, and when performing makeup methods.
  • Information may include precautions (e.g., prohibiting use of a product for certain skin diseases, darker shades for certain facial areas), etc.
  • FIG. 7 illustrates an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • descriptions of unnecessary embodiments that overlap with the description of FIGS. 1 to 6 described above will be omitted. Do this.
  • the computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, and an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem (11400), a power circuit (11500), and a communication circuit (11600). At this time, the computing device 10000 may correspond to a user terminal (A) connected to a tactile interface device or the computing device (B) described above.
  • the memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is.
  • the memory 11200 may include software modules, instruction sets, or various other data necessary for the operation of the computing device 10000.
  • the peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of the computing device 10000 to the processor 11000 and memory 11200.
  • the processor 11000 may execute a software module or set of instructions stored in the memory 11200 to perform various functions for the computing device 10000 and process data.
  • the input/output subsystem 11400 can couple various input/output peripheral devices to the peripheral interface 11300.
  • the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or, if necessary, a touch screen or sensor to the peripheral device interface 11300.
  • peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or, if necessary, a touch screen or sensor to the peripheral device interface 11300.
  • input/output peripheral devices may be coupled to the peripheral interface 11300 without going through the input/output subsystem 11400.
  • the communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.
  • the communication circuit 11600 may include an RF circuit to transmit and receive RF signals, also known as electromagnetic signals, to enable communication with other computing devices.
  • FIG. 7 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 10000 may omit some components shown in FIG. 7, further include additional components not shown in FIG. 7, or 2. It may have a configuration or arrangement that combines more than one component.
  • a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. 7, and the communication circuit 11600 may be equipped with various communication methods (WiFi, 3G, LTE). , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may also include a circuit for RF communication.
  • Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented as hardware, software, or a combination of both hardware and software, including one or more signal processing or application-specific integrated circuits.
  • Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded on a computer-readable medium.
  • the program according to this embodiment may be composed of a PC-based program or a mobile terminal-specific application.
  • the application to which the present invention is applied can be installed on a user terminal through a file provided by a file distribution system.
  • the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request from the user terminal.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device may include multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

The present invention relates to a virtual experience device for recommending a customized style to a user and, more specifically, to a technology that provides a customized style for a user's ears, eyes, mouth, and nose, and the user's face shape, head shape, and skin tone, wherein: when the user's skin image information is obtained through a first camera located in one area of the main body of the virtual experience device, the user's skin tone is identified and customized color tone information is obtained for the identified skin tone through a pre-stored first artificial intelligence algorithm; and when model data obtained by photographing the user's head through a second camera is obtained, a face object that is a 3D stereoscopic model is generated through the model data, and the identified skin tone is reflected to the generated face object and the face object is analyzed through a pre-stored second artificial intelligence algorithm.

Description

사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치Virtual try-on device that recommends customized styles to users
본 발명은 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 관한 것으로서, 구체적으로는 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a virtual experience device that recommends a customized style to the user. Specifically, when acquiring the user's skin image information through the first camera located in one area of the main body of the virtual experience device, the pre-stored first artificial intelligence When the user's skin tone is identified through an algorithm and customized color tone information for the identified skin tone is acquired, and model data obtained by photographing the user's head through a second camera is obtained, a 3D three-dimensional model of the face is created through the model data. Creates an object, reflects the skin tone identified in the created face object, analyzes the face object through a pre-stored second artificial intelligence algorithm, and provides a customized style for the user's features, face shape, head, and skin tone. It's about technology.
최근 소비 트렌드를 설정하고 주도하고 있는 MZ세대가 뷰티 업계에서도 전에 없던 바람을 일으키고 있다. 자신의 개성을 중시하는 이 세대가 뷰티 업계에서 제시하던 색상 트렌드를 거부한 채, 자신만의 색상을 추구하며 전에 없던 소비 형태를 보여주고 있는 것으로, 이른 바, "퍼스널 컬러"의 시대가 도래한 것이다. 특히, 최근의 MZ 세대는 스스로가 퍼스널 컬러를 진단하거나 전문가에게 퍼스널 컬러를 진단하여, 옷이나 헤어, 메이크 업에 변화를 줄 때도 쿨톤, 웜톤 컬러 들을 찾아보는 등 평소에도 퍼스널 컬러를 다양하게 활용하고 있다.The MZ generation, which is setting and leading recent consumption trends, is creating an unprecedented wave in the beauty industry. This generation, which values its own individuality, is rejecting the color trends presented by the beauty industry and pursuing its own color, showing an unprecedented consumption pattern. The era of so-called "personal color" has arrived. will be. In particular, the recent MZ generation uses personal color in a variety of ways, such as diagnosing their personal color themselves or having an expert diagnose their personal color, and looking for cool-toned and warm-toned colors when changing clothes, hair, and makeup. there is.
이에 따라, 뷰티 업계에서는 MZ 세대의 퍼스널 컬러에 대한 관심이 증가함에 따라 소비자가 자신의 톤에 맞춰 손 쉽게 제품을 선택하고 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 결합한 기술들을 개발하고 있다.Accordingly, as the MZ generation's interest in personal color increases, the beauty industry is developing technologies that combine various services so that consumers can easily select and use products according to their tone.
일 예로서, 한국공개특허 10-2020-0045759(퍼스널 컬러 매칭 스타일링 시스템)에는 사용자가 입력한 정보를 분석해 사용자 아바타를 생성하여, 퍼스널 컬러를 진단하고 사용자가 입력한 키워드를 분석해 아바타에 진단된 퍼스널 컬러를 반영해 맞춤 스타일링을 추천하는 기술이 개시되어 있다.As an example, Korean Patent Publication No. 10-2020-0045759 (Personal Color Matching Styling System) analyzes the information entered by the user to create a user avatar, diagnoses the personal color, and analyzes the keywords entered by the user to create a personal image diagnosed in the avatar. A technology that recommends customized styling based on color has been disclosed.
그러나, 상술한 선행기술에서는 단순히 사용자의 퍼스널 컬러를 진단하고, 진단된 퍼스널 컬러에 기반한 맞춤형 스타일링을 아바타에 반영해 사용자에게 추천하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하는 기술은 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.However, in the above-mentioned prior art, only the technology of diagnosing the user's personal color and recommending customized styling based on the diagnosed personal color to the avatar is disclosed, and the technology is located in one area of the main body of the virtual experience device. When acquiring the user's skin image information through the first camera, the user's skin tone is identified through the first pre-stored artificial intelligence algorithm, customized color tone information for the identified skin tone is acquired, and the user's skin tone is acquired through the second camera. When acquiring model data by photographing the head of a person, a face object, which is a 3D three-dimensional model, is created through the model data, and the identified skin tone is reflected in the created face object to create the face object through a pre-stored second artificial intelligence algorithm. As technology that provides a customized style for the user's facial features, facial features, head shape, and skin tone has not been disclosed, the need for technology that can solve this problem is emerging.
이에 본 발명은 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라를 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 사용자의 피부 톤을 식별 및 식별된 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보를 획득하고, 제2 카메라를 통해 사용자의 두부를 촬영한 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델 데이터를 통해 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 생성하고, 생성된 얼굴 객체에 식별된 피부 톤을 반영해 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 얼굴 객체를 분석하여, 사용자의 이목구비, 얼굴형 및 두상 및 피부 톤에 대한 맞춤형 스타일을 제공하여, 사용자에게 사용자 본인의 개성을 보다 효과적으로 표현하도록 하는 것에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention is a virtual experience device that recommends a customized style to the user, and when the user's skin image information is acquired through the first camera located in one area of the body of the virtual experience device, the user's skin image information is obtained through a pre-stored first artificial intelligence algorithm. When identifying the skin tone and obtaining customized color tone information for the identified skin tone, and obtaining model data obtained by photographing the user's head through a second camera, a facial object, which is a 3D three-dimensional model, is created through the model data; , By reflecting the skin tone identified in the generated facial object and analyzing the facial object through a pre-stored second artificial intelligence algorithm, customized styles for the user's features, face shape, head, and skin tone are provided to the user. The purpose is to allow you to express your individuality more effectively.
본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 있어서, 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득하는 사용자 피부 분석부; 상기 사용자 피부 분석부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 식별된 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영하는 얼굴 객체 생성부; 상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득하는 스타일링 정보 획득부; 및 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 제2 얼굴 객체에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 스타일 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the virtual experience device for recommending a customized style to a user implemented in a computing device including one or more processors according to an embodiment of the present invention and one or more memories storing instructions executable by the processor, located in one area of the main body When the first camera captures the user's facial skin and obtains skin image information reflecting the user's skin condition, the skin image information is analyzed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm to identify the user's skin tone. a user skin analysis unit that acquires customized color tone information corresponding to the identified skin tone; When the function of the user's skin analysis unit is completed and the second camera located in one area of the main body captures the user's head and obtains model data, which is 3D scan data, the user's skin is analyzed based on the obtained model data. a face object generator that generates a first face object that is a 3D model of the head and reflects the identified skin tone to the first face object; When the skin tone is reflected in the first face object and the creation of the second face object is completed, a reference face object and the second face object based on a plurality of pre-stored reference shape information are created through a pre-stored second artificial intelligence algorithm. a styling information acquisition unit that compares and confirms reference shape information whose similarity rate is greater than or equal to a specified value, and obtains styling information corresponding to the confirmed reference shape information; And when the acquisition of the customized color tone information and the styling information is completed, a third face object is created by reflecting the style based on the customized color tone information and the styling information in the second face object, and the generated third face object is Characterized in that it includes a style recommendation unit that outputs through a display located in one area of the main body and recommends a customized style to the user.
상기 사용자 피부 분석부는, 상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득하는 피부 이미지 획득부; 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작하는 분석 프로세스 시작부; 상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입을 식별하는 피부 타입 식별부; 및 상기 피부 타입 식별부의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별하여, 기 저장된 복수 개의 색조 정보 중 사용자의 피부 톤과 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정하는 맞춤형 색조 정보 결정부;를 포함하되, 상기 사용자의 피부 타입은, 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함하는 것이 바람직하다.When the first camera captures the user's facial skin, the user skin analysis unit controls a lighting module located in one area of the first camera to generate first image information, which is image information about the outer layer of the facial skin. a skin image acquisition unit that acquires second image information, which is image information about the basal layer of the skin; When the acquisition of the first image information and the second image information is completed, an analysis process that starts a skin condition analysis process of analyzing the first image information and the second image information through the pre-stored first artificial intelligence algorithm. beginning; When the skin condition analysis process starts, a skin type identification unit that overlaps an image based on the first image information and an image based on the second image information and identifies the user's skin type through the overlapped image; And while the function of the skin type identification unit is in progress, the skin color corresponding to the average value of the first skin color based on the first image information and the second skin color based on the second image information is converted to the user's skin tone. A customized color tone information determination unit that identifies and determines at least one color tone information matching the user's skin tone among a plurality of pre-stored color tone information as customized color tone information customized to the user's skin tone; including, the skin tone of the user The types preferably include normal type, dry type, oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type.
상기 피부 이미지 획득부는, 상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 상기 제1 카메라로 하여금 상기 안면 피부의 겉면 층 하부에 위치한 기저 층을 촬영하도록 하는 광량 제어부; 및 상기 광량 제어부에 의해 상기 광량이 증가된 상태에서, 상기 제1 카메라가 상기 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 상기 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 상기 제2 이미지 정보를 획득하는 제2 이미지 획득부;를 포함하는 것이 가능하다.When the first camera captures the user's facial skin, the skin image acquisition unit controls the lighting module to increase the amount of light irradiated to the facial skin, allowing the first camera to capture the lower surface layer of the facial skin. A light quantity control unit for photographing the base layer located at; And when the first camera acquires third image information including hair and the basal layer of the facial skin by photographing the basal layer of the facial skin in a state in which the light quantity is increased by the light quantity controller, the third camera It may be possible to include a second image acquisition unit that removes hair from the facial skin from an image based on image information and obtains the second image information including only the basal layer.
상기 얼굴 객체 생성부는, 상기 제2 카메라가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부의 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 상기 제1 얼굴 객체를 생성하는 객체 모델링부; 및 상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영한 후, 상기 중첩된 이미지를 토대로 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체에 반영하여 상기 제2 얼굴 객체의 생성을 완료하는 제2 얼굴 객체 생성부;를 포함하는 것이 가능하다.When the second camera acquires the model data, the facial object generator starts a modeling process and creates the first virtual 3D model corresponding to the shape of the user's head based on the acquired model data. an object modeling unit that generates a face object; And when the creation of the first face object is completed, the user's skin tone identified by the user skin analysis unit is reflected in the first face object, and then a type object based on the user's skin type based on the overlapping image. It is possible to include a second face object generator that reflects the first face object to complete the creation of the second face object.
상기 타입 객체는, 상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체인 것이 가능하다.The type object is formed in a form corresponding to dry trouble, oily trouble, sensitive trouble, pigmentation trouble, atopic trouble, dermatitis trouble, and sebum trouble formed on the user's facial skin based on the overlapping image, and is displayed on the first face. It is possible that it is a virtual object that is reflected in the object.
상기 스타일링 정보 획득부는, 상기 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체에 대한 비교 분석 프로세스를 시작하는 비교 분석 프로세스 시작부; 상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인하는 유사율 확인부; 및 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별하는 스타일링 정보 식별부;를 포함하는 것이 가능하다.When the generation of the second face object is completed, the styling information acquisition unit generates reference face objects based on each of a plurality of pre-stored reference shape information through a pre-stored second artificial intelligence algorithm, and generates each of the generated reference face objects. and a comparative analysis process start unit that starts a comparative analysis process for the second facial object; When the comparative analysis process starts, each of the reference face objects is compared with the second face object to determine whether there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is greater than or equal to a specified value. a similarity rate confirmation unit; And if there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is more than a specified value, identifying styling information matched to the reference shape information corresponding to the reference face object whose similarity rate is more than the specified value. It is possible to include a styling information identification unit.
상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는, 셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭되어 있는 것이 가능하다.The plurality of pre-stored reference shape information is source information used to implement a facial object that is a 3D model corresponding to the head of a celebrity or other user, and it is possible that styling information is matched to each piece of information. do.
상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트 하는 것이 가능하다.The pre-stored second artificial intelligence algorithm machine-learns the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information and the styling information matched to each of the pre-stored plurality of reference shape information, and determines the pre-stored plurality of criteria in an external database. It is possible to receive new styling information for each piece of shape information and update the matching relationship for the plurality of previously stored reference shape information.
상기 스타일링 정보는, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 스타일링 정보 각각과 매칭된 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체의 헤어 스타일 및 메이크 업 스타일을 변경하기 위한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 포함하되,The styling information is a configuration that matches each of the plurality of pre-stored reference styling information, and includes a hair styling object and a makeup styling object for changing the hairstyle and makeup style of the second face object,
상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 가이드 정보를 포함하는 것이 가능하다. It is possible to include guide information for guiding a makeup method corresponding to the makeup styling object.
상기 스타일 추천부는, 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 상기 제2 얼굴 객체에 반영하는 스타일링 객체 반영부; 및 상기 스타일링 객체 반영부의 기능 수행이 완료되면, 상기 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체에 반영된 메이크업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 메이크 업 가이드 정보를 함께 출력하는 가이드 정보 출력부;를 포함하는 것이 가능하다.The style recommendation unit includes: a styling object reflection unit that reflects a hair styling object and a makeup styling object based on the styling information to the second face object when acquisition of the styling information is completed; And when the function of the styling object reflection unit is completed, the color based on the customized color tone information is reflected in the makeup styling object to generate a third face object, and the third face object is output through the display to the user. It is possible to include a guide information output unit that recommends a customized style to the user and also outputs makeup guide information for guiding a makeup method corresponding to the makeup styling object reflected in the second face object.
본 발명인 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치는 사용자의 두부에 대응되는 얼굴 객체에 사용자의 두부의 형태(예: 눈썹, 눈, 코, 입술, 귀, 얼굴형 및 두상)에 기반한 적합한 스타일링 객체(예: 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체)를 반영하고, 사용자의 피부 톤에 매칭되는 맞춤형 색조 정보를 반영하여, 사용자에게 맞춤화된 다양한 스타일을 추천할 수 있다.The present inventor's virtual experience device that recommends a customized style to a user is a facial object corresponding to the user's head with a suitable styling object based on the shape of the user's head (e.g., eyebrows, eyes, nose, lips, ears, face shape, and head shape). (e.g. hair styling object and makeup styling object) and customized color tone information matching the user's skin tone, various styles customized to the user can be recommended.
또한, 사용자의 피부 타입에 적합한 메이크 업 스타일을 추천함으로써, 사용자가 앓고 있는 피부 질환을 커버할 수 있다.Additionally, by recommending a makeup style suitable for the user's skin type, it is possible to cover skin diseases suffered by the user.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치를 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 사용자 피부 분석부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram illustrating a user skin analysis unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 피부 이미지 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 3 is a block diagram illustrating a skin image acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 얼굴 객체 생성부를 설명하기 위한 블록도이다.FIG. 4 is a block diagram illustrating a facial object creation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일링 정보 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 5 is a block diagram illustrating a styling information acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일 추천부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 6 is a block diagram illustrating a style recommendation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Various embodiments and/or aspects are now disclosed with reference to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth to facilitate a general understanding of one or more aspects. However, it will also be appreciated by those skilled in the art that this aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings set forth in detail certain example aspects of one or more aspects. However, these aspects are illustrative and some of the various methods in the principles of the various aspects may be utilized, and the written description is intended to encompass all such aspects and their equivalents.
본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.As used herein, “embodiment,” “example,” “aspect,” “example,” etc. may not be construed to mean that any aspect or design described is better or advantageous than other aspects or designs. .
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Additionally, the terms "comprise" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but exclude the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. It should be understood as not doing so.
또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Additionally, terms containing ordinal numbers, such as first, second, etc., may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may be referred to as a first component without departing from the scope of the present invention. The term and/or includes any of a plurality of related stated items or a combination of a plurality of related stated items.
또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are as commonly understood by a person of ordinary skill in the technical field to which the present invention pertains. It has the same meaning. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and unless clearly defined in the embodiments of the present invention, have an ideal or excessively formal meaning. It is not interpreted as
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치를 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100)(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 사용자 피부 분석부(101), 얼굴 객체 생성부(103), 스타일링 정보 획득부(105) 및 스타일 추천부(107)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) for recommending a customized style to a user is implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor. ) may include a user skin analysis unit 101, a face object creation unit 103, a styling information acquisition unit 105, and a style recommendation unit 107.
일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라(101a)가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the user skin analysis unit 101, when the first camera 101a located in one area of the main body photographs the user's facial skin and obtains skin image information reflecting the user's skin condition, pre-stored By analyzing the skin image information through the first artificial intelligence algorithm 101b, the user's skin tone can be identified and customized color tone information corresponding to the identified skin tone can be obtained.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 카메라(101a)는 상기 가상 체험 장치의 본체 일 영역에 위치한 구성으로, 사용자의 안면 피부를 촬영하는 구성일 수 있다. 상기 제1 카메라(101a)의 일 영역에는 별도의 조명 모듈이 형성되어, 사용자의 안면 피부 촬영 시, 촬영되는 사용자의 피부 영역에 빛을 조사하는 구성일 수 있다. According to one embodiment, the first camera 101a is located in one area of the main body of the virtual experience device and may be configured to photograph the user's facial skin. A separate lighting module may be formed in one area of the first camera 101a to radiate light to the area of the user's skin being imaged when photographing the user's facial skin.
상기와 관련하여, 상기 제1 카메라(101a)는 사용자의 안면 피부뿐만 아니라, 사용자의 안면 부분을 제외한 이외의 다른 신체 부위의 피부를 촬영할 수 있다. 이 때, 상기 가상 체험 장치(100)는 사용자의 안면 피부뿐만 아니라 다른 신체 부위의 피부를 촬영해 사용자의 피부 상태를 확인하기 위하여, 일 영역에 상기 조명 모듈뿐만 아니라 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서가 일 영역에 위치한 상태일 수 있다. In relation to the above, the first camera 101a can photograph not only the user's facial skin, but also the skin of other body parts other than the user's facial area. At this time, the virtual experience device 100 measures the oil and moisture status of the user's skin as well as the lighting module in one area in order to check the user's skin condition by photographing not only the user's facial skin but also the skin of other body parts. A sensor capable of detection may be located in one area.
이에 따라, 상기 가상 체험 장치(100)는 상기 제1 카메라(101a) 및 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서를 통해 획득하는 데이터에 기반하여, 사용자의 피부 타입이 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입 및 피지 타입인지를 판단할 수 있다. 더불어, 상기 가상 체험 장치(100)는 상기 제1 카메라(101a) 및 사용자의 피부에 대한 유수분 상태를 검출할 수 있는 센서를 통해 획득하는 데이터에 기반하여, 사용자의 피부 일 영역이 튼살 영역, 백반증 영역 및 상처 영역 중 적어도 하나인지를 식별할 수 잇다.일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 제1 카메라(101a)로부터 피부 이미지 정보를 획득할 수 있다. 상기 피부 이미지 정보는 사용자의 안면 피부를 촬영함에 따라 생성되는 정보로써, 이미지 및 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 피부 이미지 정보는 사용자의 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 사용자의 안면 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 포함할 수 있다.Accordingly, the virtual experience device 100 determines whether the user's skin type is normal or dry based on data acquired through the first camera 101a and a sensor capable of detecting the oil and moisture state of the user's skin. You can determine whether the skin type is oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, or sebum type. In addition, the virtual experience device 100 is based on data acquired through the first camera 101a and a sensor capable of detecting the oil and moisture state of the user's skin, and determines whether one area of the user's skin is a stretch mark area or vitiligo. It is possible to identify at least one of an area and a wound area. According to one embodiment, the user skin analysis unit 101 may acquire skin image information from the first camera 101a. The skin image information is information generated by photographing the user's facial skin and may include at least one of an image and a video. The skin image information may include first image information that is image information about the outer layer of the user's facial skin and second image information that is image information about the base layer of the user's facial skin.
일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 피부 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 획득된 피부 이미지 정보를 분석할 수 있다.According to one embodiment, when the acquisition of the skin image information is completed, the user skin analysis unit 101 may analyze the acquired skin image information through the pre-stored first artificial intelligence algorithm.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 상기 피부 이미지 정보를 분석해 사용자의 피부 톤을 식별하고, 식별된 사용자의 피부 톤에 적합한 퍼스널 컬러인 색조 정보를 획득하기 위한 알고리즘일 수 있다. According to one embodiment, the pre-stored first artificial intelligence algorithm 101b is an algorithm for analyzing the skin image information to identify the user's skin tone and obtaining color tone information that is a personal color suitable for the identified user's skin tone. It can be.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 비지도 자율 학습 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 상기 피부 이미지 정보를 통해 사용자의 피부 톤과 사용자의 피부 타입을 식별하기 위하여, 다른 사용자 또는 셀럽들의 피부 톤 및 피부 타입과 색조 정보 간의 상관 관계를 분석 및 학습하는 알고리즘일 수 있다. According to one embodiment, the pre-stored first artificial intelligence algorithm 101b may include at least one of a supervised learning algorithm, a semi-supervised learning algorithm, and an unsupervised learning algorithm, but is not limited thereto. The pre-stored first artificial intelligence algorithm 101b analyzes the skin tone of other users or celebrities and the correlation between the skin type and color tone information in order to identify the user's skin tone and the user's skin type through the skin image information. And it may be a learning algorithm.
더불어, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)은 ANN 모델(artificial neural network model), CNN 모델(convolution neural network model) 및 RNN 모델(recurrent neural network model)을 포함할 수 있으며, 이 외에도 다양한 모델의 알고리즘을 포함할 수 있다. In addition, the previously stored first artificial intelligence algorithm 101b may include an artificial neural network model (ANN model), a convolution neural network model (CNN model), and a recurrent neural network model (RNN model), and various other models. Algorithms may be included.
이에 따라, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(101b)을 통해 사용자의 피부 이미지 정보를 분석하고, 분석 결과를 통해 사용자의 피부 톤을 식별하고, 식별된 피부 톤에 매칭되는 퍼스널 컬러인 색조 정보를 획득할 수 있다. 이 때, 사용자의 피부 톤에 매칭되는 색조 정보는 하나이거나 복수 개일 수 있다. 즉, 본 발명에서 언급되는 색조는 사용자의 피부 톤과 어울리는 퍼스널 컬러와 대응되는 구성으로써, 상기 색조 정보는 사용자의 피부 톤과 어울리는 퍼스널 컬러 정보일 수 있다.Accordingly, the user skin analysis unit 101 analyzes the user's skin image information through the pre-stored first artificial intelligence algorithm 101b, identifies the user's skin tone through the analysis result, and identifies the identified skin tone. You can obtain hue information, which is a personal color that matches. At this time, there may be one or more color tone information matching the user's skin tone. That is, the color tone mentioned in the present invention corresponds to a personal color that matches the user's skin tone, and the color tone information may be personal color information that matches the user's skin tone.
이 때, 상기 사용자 피부 분석부(101)는 상기 제1 이미지 정보에 기반한 피부의 색과 상기 제2 이미지 정보에 기반한 피부의 색의 평균 값을 사용자의 안면 피부에 대한 피부 톤으로 식별(또는 결정)할 수 있다.At this time, the user skin analysis unit 101 identifies (or determines) the average value of the skin color based on the first image information and the skin color based on the second image information as the skin tone for the user's facial skin. )can do.
일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 사용자 피부 분석부(101)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라(103a)가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성할 수 있다. 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제1 얼굴 객체의 생성을 완료하면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.According to one embodiment, when the facial object creation unit 103 completes the function of the user skin analysis unit 101, the second camera 103a located in one area of the main body photographs the user's head and When model data, which is 3D scan data, is acquired, a first facial object, which is a 3D stereoscopic model, can be created on the user's head based on the acquired model data. When the face object creation unit 103 completes generating the first face object, the user's skin tone identified by the user skin analysis unit 101 may be reflected in the first face object.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 카메라(103a)는 사용자의 두부를 촬영(또는 스캔)하는 구성일 수 있다. 이에 따라, 상기 제2 카메라(103a)는 사용자의 두부를 스캔(또는 촬영)함에 따라 사용자의 이목구비의 형태 및 위치, 얼굴형 및 두상의 형태와 대응되는 3D 입체 모델을 생성할 수 있는 모델 데이터를 획득(또는 생성)할 수 있다. 상기 모델 데이터는 사용자의 두부를 가상의 공간에 3D 입체 모델로 구현하기 위한 소스(source) 정보일 수 있다.According to one embodiment, the second camera 103a may be configured to photograph (or scan) the user's head. Accordingly, the second camera 103a scans (or photographs) the user's head and generates model data that can generate a 3D stereoscopic model corresponding to the shape and position of the user's facial features, face shape, and head shape. Can be acquired (or created). The model data may be source information for implementing the user's head as a 3D model in a virtual space.
일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제2 카메라(103a)가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로, 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성할 수 있다. 상기 제1 얼굴 객체는 사용자의 두부에 포함되는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태와 대응되는 가상 객체를 의미할 수 있다. 즉, 상기 제1 얼굴 객체는 사용자의 두부와 대응되는 형태로 형성된 3D 입체 모델일 수 있다.According to one embodiment, when the second camera 103a acquires the model data, the facial object generator 103 creates a 3D stereoscopic model of the user's head based on the acquired model data. 1 You can create a face object. The first face object may refer to a virtual object corresponding to the shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips included in the user's head, and the shape of the head (or hair). That is, the first facial object may be a 3D model formed in a shape corresponding to the user's head.
일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에서 식별된 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다. 예를 들어, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 "A" 사용자의 두부에 대응되는 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부(101)에서 식별된 "A" 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 색인 살색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다. According to one embodiment, when the generation of the first face object is completed, the face object creation unit 103 selects the skin color corresponding to the skin tone of the user identified by the user skin analysis unit 101 to the first face object. It can be reflected in the face object. For example, when the face object creation unit 103 completes generating the first face object corresponding to the head of user “A”, the skin tone of user “A” identified in the user skin analysis unit 101 The skin color corresponding to the skin index may be reflected in the first facial object.
이 때, 상기 얼굴 객체 생성부(103)는 사용자의 피부 톤에 대응되는 피부 코드(예: #D99164)에 기반한 피부 색을 상기 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.At this time, the face object generator 103 may reflect a skin color based on a skin code (eg, #D99164) corresponding to the user's skin tone to the first face object.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체(103b)의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, when the skin tone is reflected in the first face object and the creation of the second face object 103b is completed, the styling information acquisition unit 105 uses a pre-stored second artificial intelligence algorithm. By comparing a reference face object based on a plurality of pieces of stored reference shape information with the second face object, reference shape information with a similarity rate greater than or equal to a specified value can be confirmed, and styling information corresponding to the confirmed reference shape information can be obtained.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는 셀럽 또는 다른 사용자들의 얼굴 객체를 가상의 공간에 구현하기 위한 소스(source) 정보로써, 각각의 기준 형상 정보에는 스타일링 정보가 매칭된 상태일 수 있다. 상기 각각의 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보는 상기 각각의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체의 형태에 적합한 헤어 스타일 및 메이크 업 정보가 포함된 정보일 수 있다.According to one embodiment, the plurality of pre-stored reference shape information is source information for implementing facial objects of celebrities or other users in a virtual space, and styling information may be matched to each reference shape information. You can. The styling information matched to each of the reference shape information may be information including hairstyle and makeup information suitable for the shape of the reference face object based on each of the reference shape information.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 기반으로, 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대응되는 얼굴 객체를 생성해 가상의 공간에 구현할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대응되는 얼굴 객체의 구현을 완료하면, 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와 비교할 수 있다.According to one embodiment, the styling information acquisition unit 105 may generate a face object corresponding to a plurality of pre-stored reference shape information based on a pre-stored second artificial intelligence algorithm and implement the facial object in a virtual space. In relation to the above, when the styling information acquisition unit 105 completes the implementation of the face object corresponding to the plurality of pre-stored reference shape information, it may compare it with the user's second face object 103b.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와의 유사율이 지정된 수치 이상인 얼굴 객체를 식별하고, 식별된 얼굴 객체에 대응되는 형상 정보를 확인할 수 있다.According to one embodiment, the styling information acquisition unit 105 selects a face object whose similarity rate with the user's second face object 103b is greater than or equal to a specified value among the face objects corresponding to each of the plurality of pre-stored reference shape information. You can identify and check shape information corresponding to the identified face object.
상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와의 유사율 확인 시, 눈썹 및 이목구비 각각에 대한 형태, 위치 및 각도를 기준으로 유사율을 확인할 수 있으며, 얼굴형과 두상의 형태를 기준으로 유사율을 확인할 수 있다. In relation to the above, the styling information acquisition unit 105 determines the similarity rate with the user's second facial object 103b in the facial object corresponding to each of the plurality of pre-stored reference shape information, and determines the eyebrows and facial features respectively. You can check the similarity rate based on the shape, location, and angle, and you can check the similarity rate based on the shape of the face and head.
상기와 관련하여, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 제2 얼굴 객체(103b)에 반영되어 있는 사용자의 피부 톤과 같은 계열에 포함된 피부 톤이 반영된 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체(103b)를 비교할 수 있다. 상기 피부 톤의 계열은 봄 웜톤, 여름 쿨톤, 가을 웜톤, 겨울 쿨톤으로 구분될 수 있으며, 세부 계열로써, 봄 웜톤에 라이트 계열, 브라이트 계열 및 비비드 계열이 구성될 수 있고, 여름 쿨톤에 라이트 계열, 쿨뮤트 계열 및 소프트 계열이 구성될 수 있고, 가을 웜톤에 웜뮤트 계열, 소프트 계열 및 딥 계열로 구성될 수 있으며, 겨울 쿨톤에 딥 계열, 클리어 계열 및 브라이트 계열이 구성될 수 있다.In relation to the above, the styling information acquisition unit 105 corresponds to each of a plurality of pre-stored reference shape information reflecting a skin tone included in the same series as the user's skin tone reflected in the second face object 103b. The face object and the second face object 103b may be compared. The skin tone series can be divided into spring warm tone, summer cool tone, fall warm tone, and winter cool tone. As a detailed series, spring warm tone can be composed of light series, bright series, and vivid series, and summer cool tone can be composed of light series, Cool mute series and soft series may be composed, autumn warm tones may be composed of warm mute series, soft series, and deep series, and winter cool tones may be composed of deep series, clear series, and bright series.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(105)는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대응되는 얼굴 객체에서 상기 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)와 유사율이 지정된 수치 이상인 얼굴 객체를 확인하면, 상기 확인된 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the styling information acquisition unit 105 selects a face object whose similarity rate with the user's second face object 103b is greater than or equal to a specified value among the face objects corresponding to each of the plurality of pre-stored reference shape information. If confirmed, styling information corresponding to the reference shape information corresponding to the confirmed face object can be obtained.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보는 상기 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체에 적합한 헤어 스타일 정보 및 메이크 업 정보를 포함하는 정보일 수 있다.According to one embodiment, the styling information may be information including hairstyle information and makeup information suitable for a reference face object based on the reference shape information.
상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일 정보는 추천 미용실 정보, 헤어 스타일 비용 정보, 헤어 스타일 명칭 정보, 헤어 스타일 손질 정보, 헤어 스타일 가격 정보 및 추천 염색 정보를 포함한 상태일 수 있다. 더불어, 상기 헤어 스타일 정보는 헤어 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 헤어 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(103b)에 다른 사용자의 헤어 스타일과 동일한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.In relation to the above, the hair style information may include recommended hair salon information, hair style cost information, hair style name information, hair style care information, hair style price information, and recommended dyeing information. In addition, the hair style information may include a hair styling object. The hair styling object may be a virtual object to reflect the same hairstyle as that of another user in the second face object 103b.
또한, 상기 메이크 업 정보는 메이크 업 명칭 정보, 메이크 업 가이드(예: 가이드 영상) 정보 및 메이크 업 제품 정보를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 메이크 업 스타일 정보는 메이크 업 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 메이크 업 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(103b)에 다른 사용자의 메이크 업 스타일과 동일한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.Additionally, the makeup information may include makeup name information, makeup guide (eg, guide video) information, and makeup product information. In addition, the makeup style information may include a makeup styling object. The makeup styling object may be a virtual object for reflecting the same makeup style as that of another user on the second face object 103b.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 사용자의 제2 얼굴 객체(103b)를 비교해 유사율을 확인하기 위한 알고리즘일 수 있다. 또한, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 분석 및 학습하는 알고리즘일 수 있다. 이 때, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 다른 사용자 및 셀렙에 대한 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보를 통해 상기 상관 관계를 분석 및 학습할 수 있다.According to one embodiment, the pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm for checking the similarity rate by comparing a reference face object based on a plurality of pre-stored reference shape information with the user's second facial object 103b. . Additionally, the pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm that analyzes and learns the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information and styling information matched to each of the pre-stored plurality of reference shape information. At this time, the pre-stored second artificial intelligence algorithm can analyze and learn the correlation through a plurality of pre-stored reference shape information for other users and celebrities.
이에 따라, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 외부 데이터베이스로부터 새로운 스타일링 정보를 수신하여, 학습 결과를 토대로 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 새로운 스타일링 정보를 매칭시킬 수 있다.Accordingly, the pre-stored second artificial intelligence algorithm may receive new styling information from an external database and match the new styling information to each of the plurality of pre-stored reference shape information based on learning results.
즉, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 비지도 자율 학습 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은 학습 결과를 토대로 새로운 스타일링 정보를 수신해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 매칭하기 위해, 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 스타링링 정보 간의 관계를 학습하는 알고리즘일 수 있다. 더불어, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 ANN 모델(artificial neural network model), CNN 모델(convolution neural network model) 및 RNN 모델(recurrent neural network model)을 포함할 수 있으며, 이 외에도 다양한 모델의 알고리즘을 포함할 수 있다.That is, the pre-stored second artificial intelligence algorithm may include at least one of a supervised learning algorithm, a semi-supervised learning algorithm, and an unsupervised learning algorithm, but is not limited thereto. The pre-stored second artificial intelligence algorithm may be an algorithm that receives new styling information based on learning results and learns the relationship between a plurality of pre-stored reference shape information and styling information in order to match it to a plurality of pre-stored reference shape information. there is. In addition, the pre-stored artificial intelligence algorithm may include an artificial neural network model (ANN model), a convolution neural network model (CNN model), and a recurrent neural network model (RNN model), and may also include algorithms of various models. You can.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(107)는 맞춤형 색조 정보 및 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 제2 얼굴 객체(103b)에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영한 제3 얼굴 객체(107a)를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체(107a)를 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천할 수 있다.According to one embodiment, when the style recommendation unit 107 completes acquisition of the customized color tone information and styling information, the style recommendation unit 107 creates a third face reflecting a style based on the customized color tone information and the styling information in the second face object 103b. By creating an object 107a, the created third facial object 107a can be output through a display located in one area of the main body to recommend a customized style to the user.
상기와 관련하여, 상기 맞춤형 색조 정보와 상기 스타일링 정보는 복수 개일 수 있기 때문에, 제2 얼굴 객체(103b)에 다양한 스타일을 반영해 다양한 제3 얼굴 객체(107a)를 생성할 수 있다.In relation to the above, since the customized color tone information and the styling information may be plural, various third face objects 107a can be generated by reflecting various styles in the second face object 103b.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 사용자 피부 분석부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram illustrating a user skin analysis unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 사용자 피부 분석부(200)(예: 도 1의 사용자 피부 분석부(101))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, a virtual experience device that recommends a customized style to a user (e.g., a virtual experience device that recommends a customized style to a user) implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories that store instructions executable by the processor The virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) may include a user skin analysis unit 200 (eg, the user skin analysis unit 101 of FIG. 1).
일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(200)는 본체 일 영역에 위치한 제1 카메라(201a)(예: 도 1의 제1 카메라(101a))가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the user skin analysis unit 200 uses a first camera 201a (e.g., the first camera 101a in FIG. 1) located in one area of the main body to photograph the user's facial skin and analyze the user's skin. When acquiring skin image information reflecting the condition, the skin image information can be analyzed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm to identify the user's skin tone and obtain customized color tone information corresponding to the identified skin tone. there is.
일 실시예에 따르면, 상기 사용자 피부 분석부(200)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 피부 이미지 획득부(201), 분석 프로세스 시작부(203), 피부 타입 식별부(205) 및 맞춤형 색조 정보 결정부(207)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user skin analysis unit 200 has a detailed configuration for performing the above-described functions, including a skin image acquisition unit 201, an analysis process start unit 203, a skin type identification unit 205, and It may include a customized color tone information determination unit 207.
일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(201)는 제1 카메라(201a)가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라(201a)의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보(201b)와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보(201c)를 획득할 수 있다.According to one embodiment, when the first camera 201a captures the user's facial skin, the skin image acquisition unit 201 controls the lighting module located in one area of the first camera 201a to control the facial skin. First image information 201b, which is image information about the outer layer of the skin, and second image information 201c, which is image information about the base layer of the skin, can be obtained.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 카메라(201a)는 일 영역에 조명 모듈이 위치한 상태일 수 있다. 이에 따라, 상기 조명 모듈에서 조사되는 광량에 따라 상기 제1 카메라(201a)가 촬영하는 사용자의 안면 피부에 대한 촬영 영역(예: 피부 층)은 변경될 수 있다.According to one embodiment, the first camera 201a may have a lighting module located in one area. Accordingly, the capturing area (eg, skin layer) of the user's facial skin captured by the first camera 201a may change depending on the amount of light emitted from the lighting module.
일 실시예에 따르면, 상기 분석 프로세스 시작부(203)는 상기 제1 이미지 정보(201b)와 상기 제2 이미지 정보(201c)의 획득이 완료되면, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보(201b)와 상기 제2 이미지 정보(201c)를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작할 수 있다.According to one embodiment, when the analysis process start unit 203 completes the acquisition of the first image information 201b and the second image information 201c, the first image information 201c is processed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm. A skin condition analysis process may be started by analyzing the image information 201b and the second image information 201c.
일 실시예에 따르면, 상기 피부 상태 분석 프로세스는 사용자의 안면 피부에 대한 피부 톤을 식별하고, 사용자의 피부 타입(203a)이 어떤 타입인지를 식별하기 위해 수행되는 프로세스일 수 있다.According to one embodiment, the skin condition analysis process may be a process performed to identify the skin tone of the user's facial skin and identify the user's skin type 203a.
일 실시예에 따르면, 상기 사용자의 피부 타입(203a)은 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함할 수 있다. 즉, 상기 피부 상태 분석 프로세스는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보(201b) 및 상기 제2 이미지 정보(201c)를 분석함으로써, 사용자의 피부 타입(203a)을 식별함과 동시에 사용자의 피부 톤을 식별하는 프로세스일 수 있다.According to one embodiment, the user's skin type 203a may include normal type, dry type, oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type. That is, the skin condition analysis process identifies the user's skin type (203a) by analyzing the first image information (201b) and the second image information (201c) through the pre-stored first artificial intelligence algorithm. At the same time, it may be a process of identifying the user's skin tone.
일 실시예에 따르면, 상기 피부 타입 식별부(205)는 상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보(201b)에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보(201c)에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입(203a)을 식별할 수 있다.According to one embodiment, when the skin condition analysis process starts, the skin type identification unit 205 overlaps an image based on the first image information 201b and an image based on the second image information 201c to , the user's skin type 203a can be identified through the overlapping images.
예를 들어, 상기 피부 타입 식별부(205)는 "A" 사용자의 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 분석할 수 있다. 상기 피부 타입 식별부(205)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 중첩된 이미지를 분석함으로써, 상기 중첩된 이미지에 색소 침착에 대응되는 이미지 객체가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 상기 피부 타입 식별부(205)는 사용자의 피부 타입(203a)이 색소 침착 타입인 것을 확인할 수 있다.For example, the skin type identification unit 205 may overlap an image based on the first image information of user “A” and an image based on the second image information, and analyze the overlapped image. The skin type identification unit 205 may confirm that an image object corresponding to pigmentation exists in the overlapping image by analyzing the overlapping image using the pre-stored first artificial intelligence algorithm. Accordingly, the skin type identification unit 205 can confirm that the user's skin type 203a is a pigmentation type.
일 실시예에 따르면, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 피부 타입 식별부(205)의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보(201b)에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보(201c)에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별할 수 있다. According to one embodiment, the customized color tone information determination unit 207 determines the first skin color and the second skin color based on the first image information 201b while the function of the skin type identification unit 205 is being performed. The skin color corresponding to the average value of the second skin color based on the image information 201c may be identified as the user's skin tone.
상기와 관련하여, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 기 저장된 피부 색 데이터테이블(205a)에서 상기 제1 피부 색과 상기 제2 피부 색의 평균 값을 획득할 수 있다. 이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 획득된 평균 값에 대응되는 피부 색상 정보를 상기 기 저장된 피부색 데이터테이블(205a)에서 추출할 수 있다.In relation to the above, the customized color tone information determination unit 207 may obtain the average value of the first skin color and the second skin color from the previously stored skin color data table 205a. Accordingly, the customized color tone information determination unit 207 may extract skin color information corresponding to the obtained average value from the previously stored skin color data table 205a.
일 실시예에 따르면, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 피부 색상 정보의 추출을 완료하면, 상기 추출된 피부 색상 정보에 기반한 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별할 수 있다.According to one embodiment, when the customized color tone information determination unit 207 completes the extraction of the skin color information, it may identify the skin color based on the extracted skin color information as the user's skin tone.
이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)을 통해 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 중 상기 식별된 사용자의 피부 톤(205a)에 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)을 통해 상기 식별된 사용자의 피부 톤(205a)의 계열을 식별할 수 있다.Accordingly, the customized color tone information determination unit 207 determines at least one of the plurality of color tone information 207a previously stored through the first artificial intelligence algorithm 209 that matches the skin tone 205a of the identified user. One piece of color tone information can be determined as customized color tone information tailored to the user's skin tone. The customized color tone information determination unit 207 may identify the series of the identified user's skin tone 205a through a pre-stored first artificial intelligence algorithm 209.
일 실시예에 따르면, 상기 피부 톤의 계열은 봄 웜톤, 여름 쿨톤, 가을 웜톤, 겨울 쿨톤으로 구분될 수 있으며, 세부 계열로써, 봄 웜톤에 라이트 계열, 브라이트 계열 및 비비드 계열이 구성될 수 있고, 여름 쿨톤에 라이트 계열, 쿨뮤트 계열 및 소프트 계열이 구성될 수 있고, 가을 웜톤에 웜뮤트 계열, 소프트 계열 및 딥 계열로 구성될 수 있으며, 겨울 쿨톤에 딥 계열, 클리어 계열 및 브라이트 계열이 구성될 수 있다.According to one embodiment, the skin tone series can be divided into spring warm tone, summer cool tone, autumn warm tone, and winter cool tone, and as a detailed series, spring warm tone can be composed of light series, bright series, and vivid series, Summer cool tones can be composed of light, cool-mute and soft tones, fall warm tones can be composed of warm-mute, soft and deep tones, and winter cool tones can be composed of deep, clear and bright tones. You can.
이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 상기 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 중 사용자의 피부 톤에 대응되는 계열 및 세부 계열에 대응되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 복수 개의 색조 정보 각각에는 상기 계열 및 세부 계열에 따른 피부 색상 정보가 매칭된 상태일 수 있다. Accordingly, the customized tone information determination unit 207 selects at least one tone information corresponding to a series and detailed series corresponding to the user's skin tone among the plurality of pre-stored tone information 207a for the user's skin tone. This can be decided with customized color tone information. Skin color information according to the series and detailed series may be matched to each of the plurality of color tone information.
이에 따라, 상기 맞춤형 색조 정보 결정부(207)는 사용자의 피부 톤에 대응되는 계열 및 세부 계열에 대응되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 대한 맞춤형 색조 정보로 결정할 수 있다. 상기 맞춤형 색조 정보는 사용자의 피부 톤에 적합한 색상을 포함하는 정보일 수 있다.Accordingly, the customized color tone information determination unit 207 may determine at least one color tone information corresponding to a series and a detailed series corresponding to the user's skin tone as customized color tone information for the user's skin tone. The customized color tone information may be information containing a color suitable for the user's skin tone.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)은 기 저장된 피부색 데이터테이블(205a)에 저장된 기 저장된 복수 개의 피부 색상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 색조 정보(207a) 간의 상관 관계를 확인하기 위한 알고리즘일 수 있다. 또한, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘(209)은 중첩된 이미지를 분석하여 사용자의 피부 타입을 식별하기 위한 알고리즘일 수 있다. According to one embodiment, the pre-stored first artificial intelligence algorithm 209 determines the correlation between the plurality of pre-stored skin color information stored in the pre-stored skin color data table 205a and the pre-stored plurality of color tone information 207a. It may be an algorithm for confirmation. Additionally, the pre-stored first artificial intelligence algorithm 209 may be an algorithm for identifying the user's skin type by analyzing overlapping images.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 피부 이미지 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 3 is a block diagram illustrating a skin image acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 피부 이미지 획득부(300)(예: 도 2의 피부 이미지 획득부(201))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, a virtual experience device that recommends a customized style to a user (e.g., a virtual experience device that recommends a customized style to a user) implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories that store instructions executable by the processor The virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) may include a skin image acquisition unit 300 (eg, the skin image acquisition unit 201 of FIG. 2).
일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(300)는 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, when the first camera captures the user's facial skin, the skin image acquisition unit 300 controls the lighting module located in one area of the first camera to detect the outer layer of the facial skin. First image information, which is image information, and second image information, which is image information about the basal layer of the skin, can be obtained.
일 실시예에 따르면, 상기 피부 이미지 획득부(300)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로써, 광량 제어부(301) 및 제2 이미지 획득부(303)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the skin image acquisition unit 300 may include a light quantity control unit 301 and a second image acquisition unit 303 as detailed components for performing the above-described functions.
일 실시예에 따르면, 상기 광량 제어부(301)는, 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 제1 카메라로 하여금 안면 피부의 겉면 층(305a) 하부에 위치한 기저 층(305b)을 촬영하도록 할 수 있다.According to one embodiment, when the first camera photographs the user's facial skin, the light quantity control unit 301 controls a lighting module located in one area of the first camera to increase the amount of light irradiated to the facial skin, The first camera may be configured to image the basal layer 305b located below the outer layer 305a of the facial skin.
일 실시예에 따르면, 상기 광량 제어부(301)는, 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 안면 피부에 조사되는 빛을 피지 감지가 가능한 빛으로 변경할 수 있다. 이에 따라, 제1 카메라는 사용자의 안면 피부에 피지가 형성된 이미지 정보(305c)를 획득할 수 있다. 상기 피지가 형성된 이미지 정보는 사용자의 피부 타입을 구분하기 위해 활용되는 정보일 수 있다.According to one embodiment, when the first camera photographs the user's facial skin, the light quantity control unit 301 controls the lighting module located in one area of the first camera to detect sebum using the light irradiated on the facial skin. You can change the light as much as possible. Accordingly, the first camera may acquire image information 305c showing sebum formed on the user's facial skin. The image information on the sebum formation may be information used to distinguish the user's skin type.
상기와 관련하여, 상기 광량 제어부(301)는 상기 조명 모듈을 제어해 사용자의 피부에 조사되는 광량을 조절함으로써, 제1 카메라가 사용자의 피부를 촬영한 데이터를 획득하도록 할 수 있다. 이에 따라, 가상 체험 장치(예: 도 1의 가상 체험 장치(100))는 상기 제1 카메라를 통해 획득한 데이터를 통해 사용자의 피부에 대한 톤을 식별하고, 사용자의 피부 타입이 어떤 타입인지를 식별할 수 있다.In relation to the above, the light quantity control unit 301 may control the lighting module to adjust the amount of light irradiated to the user's skin, thereby allowing the first camera to acquire data capturing the user's skin. Accordingly, the virtual experience device (e.g., the virtual experience device 100 in FIG. 1) identifies the tone of the user's skin through data acquired through the first camera and determines what type of skin the user has. can be identified.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 이미지 획득부(303)는 상기 광량 제어부(301)에 의해 광량이 증가된 상태에서, 제1 카메라가 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 제2 이미지 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the second image acquisition unit 303 captures the hair and basal layer of the facial skin by using the first camera to photograph the basal layer of the facial skin while the light quantity is increased by the light quantity control unit 301. When obtaining third image information including this, hair on the facial skin can be removed from the image based on the third image information to obtain second image information including only the basal layer.
보다 자세하게, 상기 제2 이미지 획득부(303)는, 상기 제1 카메라가 상기 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에 털에 대응되는 이미지 객체를 제거할 수 있다.More specifically, when the first camera acquires the third image information, the second image acquisition unit 303 may remove an image object corresponding to hair from an image based on the third image information.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 얼굴 객체 생성부를 설명하기 위한 블록도이다.FIG. 4 is a block diagram illustrating a facial object creation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 얼굴 객체 생성부(400)(예: 도 1의 얼굴 객체 생성부(103))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, a virtual experience device that recommends a customized style to a user (e.g., a virtual experience device that recommends a customized style to a user) implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories that store instructions executable by the processor The virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) may include a face object generator 400 (eg, the face object generator 103 in FIG. 1 ).
일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(400)는 사용자 피부 분석부(예: 도 1의 사용자 피부 분석부(101))의 기능 수행이 완료된 상태에서, 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 피부 톤을 제1 얼굴 객체에 반영할 수 있다.According to one embodiment, the face object creation unit 400 uses a second camera located in one area of the main body when the function of the user skin analysis unit (e.g., the user skin analysis unit 101 in FIG. 1) is completed. When acquiring model data, which is 3D scan data, by photographing the user's head, a first facial object, which is a 3D stereoscopic model of the user's head, is created based on the acquired model data and identified by the user skin analysis unit. The skin tone may be reflected in the first facial object.
일 실시예에 따르면, 상기 얼굴 객체 생성부(400)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 객체 모델링부(401) 및 제2 얼굴 객체 생성부(403)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the face object creation unit 400 may include an object modeling unit 401 and a second face object creation unit 403 as detailed components for performing the above-described functions.
일 실시예에 따르면, 상기 객체 모델링부(401)는 제2 카메라가 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로, 사용자의 두부의 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체(401a)를 생성할 수 있다.According to one embodiment, when the second camera acquires model data, the object modeling unit 401 starts a modeling process and creates a virtual object corresponding to the shape of the user's head based on the acquired model data. The first face object 401a, which is a 3D model, can be created.
상기와 관련하여, 상기 객체 모델링부(401)는 상기 모델 데이터를 기반으로, 가상의 공간에 사용자의 두부의 형태와 대응되는 제1 얼굴 객체(401a)를 구현할 수 있다. 이 때, 상기 제1 얼굴 객체(401a)는 사용자의 이목구비의 형태 및 위치, 얼굴형 및 두상의 형태와 대응되는 형태로 구현될 수 있다.In relation to the above, the object modeling unit 401 may implement the first facial object 401a corresponding to the shape of the user's head in a virtual space based on the model data. At this time, the first facial object 401a may be implemented in a form that corresponds to the shape and position of the user's facial features, face shape, and head shape.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 제1 얼굴 객체(401a)의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다. 이에 따라, 상기 제1 얼굴 객체(401a)에는 사용자의 피부 색과 동일한 색의 피부 톤이 반영될 수 있다.According to one embodiment, when the second face object creation unit 403 completes the creation of the first face object 401a, the user's skin tone identified by the user skin analysis unit is converted into the first face object. It can be reflected in (401a). Accordingly, a skin tone of the same color as the user's skin color may be reflected in the first facial object 401a.
상기와 관련하여, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 상기 피부 톤의 반영이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부가 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 식별하였던 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다. In relation to the above, when the reflection of the skin tone on the first face object 401a is completed, the second face object creation unit 403 identifies the user skin analysis unit through a pre-stored first artificial intelligence algorithm. A type object based on the user's skin type may be reflected in the first face object 401a.
일 실시예에 따르면, 상기 사용자의 피부 타입은, 상기 사용자 피부 분석부가 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 중첩된 이미지를 분석하여 확인하는 구성으로써, 정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함하는 구성일 수 있다.According to one embodiment, the user's skin type is confirmed by the user's skin analysis unit analyzing the overlapping image through the pre-stored first artificial intelligence algorithm, and is divided into normal type, dry type, oily type, and sensitive type. , pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다. 상기 타입 객체는 상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체일 수 있다.According to one embodiment, the second face object generator 403 may reflect a type object based on the user's skin type to the first face object 401a. The type object is formed in a form corresponding to dry trouble, oily trouble, sensitive trouble, pigmentation trouble, atopic trouble, dermatitis trouble, and sebum trouble formed on the user's facial skin based on the overlapping image, and is the first facial object. It may be a virtual object reflected in .
예를 들어, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 중첩된 이미지에 피지 타입에 기반한 피지가 존재하는 경우, 상기 피지의 위치 및 형태에 대응되는 타입 객체를 생성해 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영할 수 있다.For example, if there is sebum based on sebum type in the overlapping image, the second face object generator 403 generates a type object corresponding to the location and shape of the sebum to create the first face object ( 401a).
이에 따라, 상기 제2 얼굴 객체 생성부(403)는 상기 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체(401a)에 반영 완료함으로써, 제2 얼굴 객체(403a)의 생성을 완료할 수 있다.Accordingly, the second face object generator 403 can complete the creation of the second face object 403a by reflecting the type object based on the skin type to the first face object 401a.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일링 정보 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 5 is a block diagram illustrating a styling information acquisition unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 스타일링 정보 획득부(500)(예: 도 1의 스타일링 정보 획득부(105))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5, a virtual experience device that recommends a customized style to a user (e.g., a virtual experience device that recommends a customized style to a user) implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories that store instructions executable by the processor The virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) may include a styling information acquisition unit 500 (eg, the styling information acquisition unit 105 of FIG. 1 ).
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(500)는 제1 얼굴 객체에 사용자의 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체(503a)의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, when the user's skin tone is reflected in the first face object and the creation of the second face object 503a is completed, the styling information acquisition unit 500 uses a pre-stored second artificial intelligence algorithm. By comparing the second face object 503a with a reference face object based on a plurality of stored reference shape information, reference shape information with a similarity rate greater than a specified value can be confirmed, and styling information corresponding to the confirmed reference shape information can be obtained. there is.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 획득부(500)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 비교 분석 프로세스 시작부(501), 유사율 확인부(503) 및 스타일링 정보 식별부(505)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the styling information acquisition unit 500 has a detailed configuration for performing the above-described functions, and includes a comparative analysis process start unit 501, a similarity rate check unit 503, and a styling information identification unit 505. may include.
일 실시예에 따르면, 상기 비교 분석 프로세스 시작부(501)는 제2 얼굴 객체(503a)의 생성이 완료되면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘(507)을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b) 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 제2 얼굴 객체(503a)에 대한 비교 분석 프로세스를 시작할 수 있다.According to one embodiment, when the comparison and analysis process start unit 501 completes the creation of the second face object 503a, the plurality of reference shape information previously stored through the second artificial intelligence algorithm 507 ( 503b) By generating reference face objects based on each of the reference face objects, a comparative analysis process may be started for each of the generated reference face objects and the second face object 503a.
일 실시예에 따르면, 상기 비교 분석 프로세스는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형성 정보(503b) 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들과 상기 생성된 제2 얼굴 객체(503a)를 비교하기 위한 프로세스로써, 보다 정확하게, 제2 얼굴 객체(503a)에 기반한 사용자의 두부에 포함되는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태가 기준 얼굴 객체에 기반한 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상(또는 헤어)의 형태와 얼마나 유사한지를 확인하기 위한 프로세스일 수 있다.According to one embodiment, the comparative analysis process is a process for comparing the generated second facial object 503a with reference facial objects based on each of the plurality of pre-stored reference formation information 503b, and more precisely, The shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips included in the user's head based on the second face object 503a, and the shape of the head (or hair) are based on the reference face object. , it may be a process to check how similar the shape and position of the ears, face shape, and lips are to the shape of the head (or hair).
일 실시예에 따르면, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인할 수 있다.According to one embodiment, when the comparative analysis process starts, the similarity rate checker 503 compares each of the reference face objects with the second face object 503a, and compares the second face object 503a with each of the reference face objects. 2 You can check whether there is a reference face object whose similarity rate with the face object is more than a specified value.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)는 셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭된 상태일 수 있다. 다만, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)는 상기 셀럽이나 다른 사용자의 피부 톤에 기반한 피부 색상 정도 포함된 상태일 수 있다.According to one embodiment, the plurality of pre-stored reference shape information 503b is source information used to implement a facial object that is a 3D three-dimensional model corresponding to the head of a celebrity or other user, and each piece of information Styling information may be in a matched state. However, the plurality of previously stored reference shape information 503b may include skin color based on the skin tone of the celebrity or other user.
일 실시예에 따르면, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 비교 시, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태를 기준으로 유사율을 확인할 수 있다. 즉, 상기 유사율 확인부(503)는 형태 및 위치뿐만 아니라, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형성 각도도 함께 상기 유사율 확인 시, 비교하는 구성으로 활용할 수 있다. According to one embodiment, the similarity rate check unit 503 compares each of the reference face objects with the second face object 503a, and the shape and position of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips. You can check the similarity rate based on the shape of the head. In other words, the similarity rate confirmation unit 503 can be used to compare not only the shape and position but also the formation angles of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips when checking the similarity rate.
보다 자세하게, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들과 상기 제2 얼굴 객체(503a)를 가상의 공간에 구현하고, 나열 또는 중첩하여 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태에 대한 유사율을 확인할 수 있다. 다만, 상기 유사율 확인부(503)는 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체(503a)에 반영된 피부 톤의 계열(또는 세부 계열)과 동일한 계열(또는 세부 계열)을 가지는 기준 얼굴 객체만을 비교 대상으로 선택해 유사율을 확인할 수 있다.In more detail, the similarity rate check unit 503 implements the reference face objects and the second face object 503a in a virtual space, and arranges or overlaps them to include eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips. You can check the similarity rate for the shape and location of and the shape of the head. However, the similarity rate check unit 503 only selects the reference face object having the same series (or detailed series) as the skin tone series (or detailed series) reflected in the second face object 503a among the reference face objects. You can select the comparison target and check the similarity rate.
일 실시예에 따르면, 상기 지정된 수치는 상기 기준 얼굴 객체들 각각의 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태에 대하여 제2 얼굴 객체(503a)의 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태가 얼마나 유사한지를 식별하기 위한 기준이 되는 수치로써, 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태 각각에 대한 지정된 수치 또는 눈썹, 눈, 코, 귀, 얼굴형 및 입술의 형태 및 위치와 두상의 형태 각각에 대한 지정된 수치를 평균화한 수치가 설정된 상태일 수 있다.According to one embodiment, the specified value is calculated based on the shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips of each of the reference face objects, and the shape of the head of the eyebrows, eyes, and eyes of the second face object 503a. , a standard value for identifying how similar the shape and position of the nose, ears, face, and lips are to the shape and position of the head; the shape and position of the eyebrows, eyes, nose, ears, face, and lips; and the shape of the head. A specified value for each, or an average value of the specified values for each of the shape and position of eyebrows, eyes, nose, ears, face shape, and lips, and the shape of the head may be set.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 정보 식별부(505)는 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체(503a)와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별할 수 있다.According to one embodiment, the styling information identification unit 505 determines that if there is a reference face object whose similarity rate with the second face object 503a is more than a specified value among the reference face objects, the similarity rate is more than the specified value. Styling information matched to reference shape information corresponding to the reference face object can be identified.
일 실시예에 따르면, 상기 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보는 상기 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 대응되는 셀럽 또는 다른 사용자의 스타일 정보를 의미할 수 있다. 보다 자세하게, 상기 스타일링 정보는 헤어 스타일 정보 및 메이크 업 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the styling information matched to the reference shape information may mean style information of a celebrity or another user corresponding to a reference face object based on the reference shape information. More specifically, the styling information may include hairstyle information and makeup information.
상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일 정보는 추천 미용실 정보, 헤어 스타일 비용 정보, 헤어 스타일 명칭 정보, 헤어 스타일 손질 정보, 헤어 스타일 가격 정보 및 추천 염색 정보를 포함한 상태일 수 있다. 더불어, 상기 헤어 스타일 정보는 헤어 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 헤어 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(503a)에 다른 사용자의 헤어 스타일과 동일한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.In relation to the above, the hair style information may include recommended hair salon information, hair style cost information, hair style name information, hair style care information, hair style price information, and recommended dyeing information. In addition, the hair style information may include a hair styling object. The hair styling object may be a virtual object to reflect the same hairstyle as that of another user in the second face object 503a.
또한, 상기 메이크 업 정보는 메이크 업 명칭 정보, 메이크 업 가이드(예: 가이드 영상) 정보 및 메이크 업 제품 정보를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 메이크 업 스타일 정보는 메이크 업 스타일링 객체를 포함한 상태일 수 있다. 상기 메이크 업 스타일링 객체는 제2 얼굴 객체(503a)에 다른 사용자의 메이크 업 스타일과 동일한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.Additionally, the makeup information may include makeup name information, makeup guide (eg, guide video) information, and makeup product information. In addition, the makeup style information may include a makeup styling object. The makeup styling object may be a virtual object for reflecting the same makeup style as that of another user on the second face object 503a.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘(507)은, 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)와 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트할 수 있다. 상기 스타일링 정보는 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보(503b)에 이미 매칭되어 있거나 새롭게 매칭되기 위한 정보일 수 있다.According to one embodiment, the pre-stored second artificial intelligence algorithm 507 performs machine learning on the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information 503b and styling information, and determines the pre-stored plurality of criteria in an external database. By receiving new styling information for each piece of shape information, the matching relationship for the plurality of previously stored reference shape information can be updated. The styling information may already be matched to the plurality of pre-stored reference shape information 503b or may be information for newly matching.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치를 통해 가상 체험 장치의 스타일 추천부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 6 is a block diagram illustrating a style recommendation unit of a virtual experience device through a virtual experience device that recommends a customized style to a user according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(예: 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치(100))(이하, 가상 체험 장치로 칭함)는 스타일 추천부(600)(예: 도 1의 스타일 추천부(107))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6, a virtual experience device that recommends a customized style to a user (e.g., a virtual experience device that recommends a customized style to a user) implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories that store instructions executable by the processor The virtual experience device 100 (hereinafter referred to as a virtual experience device) may include a style recommendation unit 600 (eg, the style recommendation unit 107 in FIG. 1 ).
일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(600)는 맞춤형 색조 정보 및 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체(601b)를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체(601b)를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천할 수 있다.According to one embodiment, when the style recommendation unit 600 completes the acquisition of the customized color tone information and styling information, the style based on the customized color tone information and the styling information is reflected on the second face object 601a to create a third face object 601a. By creating a face object 601b, the generated third face object 601b can be output through a display located in one area of the main body to recommend a customized style to the user.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일 추천부(600)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 스타일링 객체 반영부(601) 및 가이드 정보 출력부(603)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the style recommendation unit 600 may include a styling object reflection unit 601 and a guide information output unit 603 as detailed components for performing the above-described functions.
일 실시예에 따르면, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 제2 얼굴 객체(601a)에 반영할 수 있다.According to one embodiment, when acquisition of styling information is completed, the styling object reflection unit 601 may reflect a hair styling object and a makeup styling object based on the styling information on the second face object 601a.
상기와 관련하여, 상기 헤어 스타일링 객체는 상기 스타일링 정보에 포함된 헤어 스타일 정보에 포함되어 있는 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 헤어 스타일 정보에 기반한 헤어 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다. 또한, 상기 메이크 업 객체는 상기 스타일링 정보에 포함된 메이크 업 정보에 포함되어 있는 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 상기 메이크 업 정보에 기반한 메이크 업 스타일을 반영하기 위한 가상의 객체일 수 있다.In relation to the above, the hair styling object is a component included in the hairstyle information included in the styling information, and is a virtual object for reflecting a hairstyle based on the hairstyle information in the second face object 601a. It can be. Additionally, the makeup object may be a configuration included in the makeup information included in the styling information and may be a virtual object for reflecting a makeup style based on the makeup information on the second face object 601a. there is.
다른 실시예에 따르면, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 제2 얼굴 객체(601a)에 반영하기 이전에, 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입을 확인할 수 있다.According to another embodiment, the styling object reflection unit 601 displays the hair styling object and the makeup styling object based on the styling information on the second face object 601a before reflecting it on the second face object 601a. You can check your skin type.
상기와 관련하여, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입을 확인하기 위하여, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 위치한 타입 객체의 위치 및 형태를 확인할 수 있다. 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 위치한 타입 객체의 위치 및 형태를 확인하고, 상기 메이크 업 스타일링 객체의 형태를 수정하거나 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영되는 맞춤형 색조 정보를 변경할 수 있다.In relation to the above, the styling object reflection unit 601 may check the location and shape of the type object located in the second face object 601a in order to confirm the skin type of the second face object 601a. there is. The styling object reflection unit 601 confirms the location and shape of the type object located in the second face object 601a, modifies the shape of the makeup styling object, or custom color tone information reflected in the makeup styling object. can be changed.
예를 들어, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 대한 피부 타입이 "색소 침착 타입"이고, "색소 침착 타입"에 대응되는 타입 객체가 제2 얼굴 객체(601a)의 코 부분에 위치한 경우, 코 부분에 반영되는 메이크 업 스타일링 객체 중 일부를 "색소 침착" 타입 객체를 가릴 수 있는 형태로 변경하거나 "색소 침착" 타입 객체에 기반한 침착 부위의 색을 인근의 피부 색과 동일한 색조로 변경할 수 있다. For example, the styling object reflection unit 601 may determine that the skin type of the second face object 601a is “pigmentation type” and the type object corresponding to “pigmentation type” is the second face object 601a. ), change some of the makeup styling objects reflected on the nose to a form that can cover the "pigmentation" type object, or change the color of the deposition area based on the "pigmentation" type object to the nearby skin. You can change it to the same hue as the color.
이 때, 상기 스타일링 객체 반영부(601)는 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 제2 얼굴 객체에 대한 피부 타입을 확인하고, 상기 식별된 피부 타입에 기반한 타입 객체를 식별할 수 있다. 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘은 얼굴 객체를 식별하는 알고리즘이면서, 동시에 다른 사용자 및 셀럽의 형상 정보에 기반한 얼굴 객체를 확인해, 피부 톤 및 피부 타입을 식별하고, 식별된 피부 톤 및 피부 타입과 색조 정보의 상관 관계를 분석 및 학습 가능한 알고리즘일 수 있다.At this time, the styling object reflection unit 601 may check the skin type of the second face object through a pre-stored first artificial intelligence algorithm and identify a type object based on the identified skin type. The pre-stored first artificial intelligence algorithm is an algorithm that identifies face objects, and at the same time identifies face objects based on shape information of other users and celebrities, identifies skin tone and skin type, and identifies the identified skin tone, skin type, and color tone. It may be an algorithm that can analyze and learn the correlation of information.
일 실시예에 따르면, 상기 가이드 정보 출력부(603)는 상기 스타일링 객체 반영부(601)의 기능 수행이 완료되면, 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체(601b)를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체(601b)를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체(601a)에 반영된 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드하기 위한 메이크 업 가이드 정보(603a)를 함께 출력할 수 있다.According to one embodiment, when the function of the styling object reflection unit 601 is completed, the guide information output unit 603 reflects the color based on the customized color tone information to the makeup styling object to create a third face object ( 601b), output the third face object 601b through the display, recommend a customized style to the user, and recommend a makeup method corresponding to the makeup styling object reflected in the second face object 601a. Make-up guide information 603a for guidance can also be output.
일 실시예에 따르면, 상기 메이크 업 가이드 정보(603a)는 상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업을 사용자가 수행하기 위한 화장법에 대한 정보로써, 화장법의 순서, 화장법에 사용되는 제품 및 화장법 수행 시 유의 사항(예: 특정 피부 질환에 대한 제품 사용 금지, 특정 안면 부위에 대한 색조의 진하기) 등을 포함하는 정보일 수 있다.According to one embodiment, the makeup guide information 603a is information about makeup methods for a user to perform makeup corresponding to the makeup styling object, including the order of makeup methods, products used for makeup methods, and when performing makeup methods. Information may include precautions (e.g., prohibiting use of a product for certain skin diseases, darker shades for certain facial areas), etc.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.FIG. 7 illustrates an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention. In the following description, descriptions of unnecessary embodiments that overlap with the description of FIGS. 1 to 6 described above will be omitted. Do this.
도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.As shown in FIG. 7, the computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, and an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem (11400), a power circuit (11500), and a communication circuit (11600). At this time, the computing device 10000 may correspond to a user terminal (A) connected to a tactile interface device or the computing device (B) described above.
메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is. The memory 11200 may include software modules, instruction sets, or various other data necessary for the operation of the computing device 10000.
이때, 프로세서(11000)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11000)에 의해 제어될 수 있다.At this time, access to the memory 11200 from other components, such as the processor 11000 or the peripheral device interface 11300, may be controlled by the processor 11000.
주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11000) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11000)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.The peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of the computing device 10000 to the processor 11000 and memory 11200. The processor 11000 may execute a software module or set of instructions stored in the memory 11200 to perform various functions for the computing device 10000 and process data.
입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.The input/output subsystem 11400 can couple various input/output peripheral devices to the peripheral interface 11300. For example, the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or, if necessary, a touch screen or sensor to the peripheral device interface 11300. According to another aspect, input/output peripheral devices may be coupled to the peripheral interface 11300 without going through the input/output subsystem 11400.
전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다. Power circuit 11500 may supply power to all or some of the terminal's components. For example, power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as batteries or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator, or a power source. It may contain arbitrary other components for creation, management, and distribution.
통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.
또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, if necessary, the communication circuit 11600 may include an RF circuit to transmit and receive RF signals, also known as electromagnetic signals, to enable communication with other computing devices.
이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(10000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 7에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(11600)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.This embodiment of FIG. 7 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 10000 may omit some components shown in FIG. 7, further include additional components not shown in FIG. 7, or 2. It may have a configuration or arrangement that combines more than one component. For example, a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. 7, and the communication circuit 11600 may be equipped with various communication methods (WiFi, 3G, LTE). , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may also include a circuit for RF communication. Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented as hardware, software, or a combination of both hardware and software, including one or more signal processing or application-specific integrated circuits.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded on a computer-readable medium. In particular, the program according to this embodiment may be composed of a PC-based program or a mobile terminal-specific application. The application to which the present invention is applied can be installed on a user terminal through a file provided by a file distribution system. As an example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request from the user terminal.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For ease of understanding, a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device may include multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be used by any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. It can be embodied permanently or temporarily. Software may be distributed over networked computing devices and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, various modifications and variations can be made by those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components are used. Alternatively, appropriate results may be achieved even if substituted or substituted by an equivalent. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims also fall within the scope of the claims described below.

Claims (10)

  1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치에 있어서,In the virtual experience device for recommending a customized style to a user implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor,
    본체 일 영역에 위치한 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하여 사용자의 피부 상태가 반영된 피부 이미지 정보를 획득하는 경우, 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 피부 이미지 정보를 분석하여, 사용자의 피부 톤을 식별해 상기 식별된 피부 톤에 대응되는 맞춤형 색조 정보를 획득하는 사용자 피부 분석부;When the first camera located in one area of the main body captures the user's facial skin and obtains skin image information reflecting the user's skin condition, the skin image information is analyzed through a pre-stored first artificial intelligence algorithm to determine the user's skin condition. a user skin analysis unit that identifies the tone and obtains customized color tone information corresponding to the identified skin tone;
    상기 사용자 피부 분석부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 본체 일 영역에 위치한 제2 카메라가 사용자의 두부를 촬영하여 3차원 스캔 데이터인 모델 데이터를 획득하는 경우, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부에 대한 3D 입체 모델인 제1 얼굴 객체를 생성하여, 상기 식별된 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영하는 얼굴 객체 생성부;When the function of the user's skin analysis unit is completed and the second camera located in one area of the main body captures the user's head and obtains model data, which is 3D scan data, the user's skin is analyzed based on the obtained model data. a face object generator that generates a first face object that is a 3D model of the head and reflects the identified skin tone to the first face object;
    상기 제1 얼굴 객체에 상기 피부 톤이 반영되어 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 기반한 기준 얼굴 객체와 상기 제2 얼굴 객체를 비교해 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 형상 정보를 확인하여, 상기 확인된 기준 형상 정보에 대응되는 스타일링 정보를 획득하는 스타일링 정보 획득부; 및When the skin tone is reflected in the first face object and the creation of the second face object is completed, a reference face object and the second face object based on a plurality of pre-stored reference shape information are created through a pre-stored second artificial intelligence algorithm. a styling information acquisition unit that compares and confirms reference shape information whose similarity rate is greater than or equal to a specified value, and obtains styling information corresponding to the confirmed reference shape information; and
    상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 제2 얼굴 객체에 상기 맞춤형 색조 정보 및 상기 스타일링 정보에 기반한 스타일을 반영해 제3 얼굴 객체를 생성하여, 상기 생성된 제3 얼굴 객체를 상기 본체 일 영역에 위치한 디스플레이를 통해 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 스타일 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.When the acquisition of the customized color tone information and the styling information is completed, a third face object is created by reflecting the style based on the customized color tone information and the styling information in the second face object, and the generated third face object is A virtual experience device that recommends a customized style to a user, comprising a style recommendation unit that recommends a customized style to the user by outputting the output through a display located in one area of the main body.
  2. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 사용자 피부 분석부는,The user skin analysis unit,
    상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 제1 카메라의 일 영역에 위치한 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부의 겉면 층에 대한 이미지 정보인 제1 이미지 정보와 상기 피부의 기저 층에 대한 이미지 정보인 제2 이미지 정보를 획득하는 피부 이미지 획득부;When the first camera captures the user's facial skin, the lighting module located in one area of the first camera is controlled to provide first image information, which is image information for the outer layer of the facial skin, and the basal layer of the skin. a skin image acquisition unit that acquires second image information, which is image information for the skin;
    상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보의 획득이 완료되면, 상기 기 저장된 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 제1 이미지 정보와 상기 제2 이미지 정보를 분석하는 피부 상태 분석 프로세스를 시작하는 분석 프로세스 시작부;When the acquisition of the first image information and the second image information is completed, an analysis process that starts a skin condition analysis process of analyzing the first image information and the second image information through the pre-stored first artificial intelligence algorithm. beginning;
    상기 피부 상태 분석 프로세스가 시작되면, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 이미지와 상기 제2 이미지 정보에 기반한 이미지를 중첩하여, 상기 중첩된 이미지를 통해 사용자의 피부 타입을 식별하는 피부 타입 식별부; 및When the skin condition analysis process starts, a skin type identification unit that overlaps an image based on the first image information and an image based on the second image information and identifies the user's skin type through the overlapped image; and
    상기 피부 타입 식별부의 기능 수행이 진행되는 동안, 상기 제1 이미지 정보에 기반한 제1 피부 색 및 상기 제2 이미지 정보에 기반한 제2 피부 색의 평균 값에 대응되는 피부 색을 사용자의 피부 톤으로 식별하여, 기 저장된 복수 개의 색조 정보 중 사용자의 피부 톤과 매칭되는 적어도 하나의 색조 정보를 사용자의 피부 톤에 맞춤화된 맞춤형 색조 정보로 결정하는 맞춤형 색조 정보 결정부;를 포함하되,While performing the function of the skin type identification unit, the skin color corresponding to the average value of the first skin color based on the first image information and the second skin color based on the second image information is identified as the user's skin tone. Thus, it includes a customized color tone information determination unit that determines at least one color tone information that matches the user's skin tone among the plurality of pieces of color information previously stored as customized color information customized to the user's skin tone,
    상기 사용자의 피부 타입은,The user's skin type is,
    정상 타입, 건성 타입, 지성 타입, 민감성 타입, 색소 침착 타입, 아토피 타입, 피부염 타입 및 피지 타입을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.A virtual experience device that recommends customized styles to users, including normal type, dry type, oily type, sensitive type, pigmentation type, atopic type, dermatitis type, and sebum type.
  3. 제2항에 있어서,According to paragraph 2,
    상기 피부 이미지 획득부는,The skin image acquisition unit,
    상기 제1 카메라가 사용자의 안면 피부를 촬영하는 경우, 상기 조명 모듈을 제어해 상기 안면 피부에 조사되는 광량을 증가시켜, 상기 제1 카메라로 하여금 상기 안면 피부의 겉면 층 하부에 위치한 기저 층을 촬영하도록 하는 광량 제어부; 및When the first camera photographs the user's facial skin, the lighting module is controlled to increase the amount of light irradiated to the facial skin, allowing the first camera to photograph the basal layer located below the outer layer of the facial skin. A light quantity control unit that allows; and
    상기 광량 제어부에 의해 상기 광량이 증가된 상태에서, 상기 제1 카메라가 상기 안면 피부의 기저 층을 촬영해 안면 피부의 털 및 기저 층이 포함된 제3 이미지 정보를 획득하는 경우, 상기 제3 이미지 정보에 기반한 이미지에서 상기 안면 피부의 털을 제거해 기저 층만이 포함된 상기 제2 이미지 정보를 획득하는 제2 이미지 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.When the first camera acquires third image information including hair and the basal layer of the facial skin by photographing the basal layer of the facial skin while the light quantity is increased by the light quantity control unit, the third image A virtual experience device that recommends a customized style to a user, comprising a second image acquisition unit that removes hair from the facial skin from the information-based image to obtain the second image information including only the basal layer.
  4. 제3항에 있어서,According to paragraph 3,
    상기 얼굴 객체 생성부는,The face object creation unit,
    상기 제2 카메라가 상기 모델 데이터를 획득하는 경우, 모델링 프로세스를 시작하여, 상기 획득된 모델 데이터를 기반으로 사용자의 두부의 형태와 대응되는 가상의 3D 입체 모델인 상기 제1 얼굴 객체를 생성하는 객체 모델링부; 및When the second camera acquires the model data, an object that starts a modeling process and generates the first facial object, which is a virtual 3D stereoscopic model corresponding to the shape of the user's head, based on the acquired model data modeling department; and
    상기 제1 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 상기 사용자 피부 분석부에 의해 식별된 사용자의 피부 톤을 상기 제1 얼굴 객체에 반영한 후, 상기 중첩된 이미지를 토대로 상기 사용자의 피부 타입에 기반한 타입 객체를 상기 제1 얼굴 객체에 반영하여 상기 제2 얼굴 객체의 생성을 완료하는 제2 얼굴 객체 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.When the creation of the first face object is completed, the user's skin tone identified by the user skin analysis unit is reflected in the first face object, and then a type object based on the user's skin type is created based on the overlapping image. A virtual experience device that recommends a customized style to a user, comprising a second face object generator that reflects the first face object to complete the creation of the second face object.
  5. 제4항에 있어서,According to paragraph 4,
    상기 타입 객체는,The type object is,
    상기 중첩된 이미지에 기반한 사용자의 안면 피부에 형성된 건성 트러블, 지성 트러블, 민감성 트러블, 색소 침착 트러블, 아토피 트러블, 피부염 트러블 및 피지 트러블에 대응되는 형태로 형성되어, 상기 제1 얼굴 객체에 반영되는 가상의 객체인 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.The virtual skin is formed in a shape corresponding to dry skin problems, oily skin problems, sensitive skin problems, pigmentation problems, atopic skin problems, dermatitis problems, and sebum problems formed on the user's facial skin based on the overlapping image, and is reflected in the first facial object. A virtual experience device that recommends a customized style to a user, characterized in that it is an object of.
  6. 제5항에 있어서,According to clause 5,
    상기 스타일링 정보 획득부는,The styling information acquisition unit,
    상기 제2 얼굴 객체의 생성이 완료되면, 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘을 통해 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 기반한 기준 얼굴 객체들을 생성하여, 생성된 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체에 대한 비교 분석 프로세스를 시작하는 비교 분석 프로세스 시작부;When the creation of the second face object is completed, reference face objects are generated based on each of a plurality of pre-stored reference shape information through a pre-stored second artificial intelligence algorithm, and each of the generated reference face objects and the second face object are generated. Comparative analysis process beginning, which starts the comparative analysis process for;
    상기 비교 분석 프로세스가 시작되면, 상기 기준 얼굴 객체들 각각과 상기 제2 얼굴 객체를 비교하여, 상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하는지를 확인하는 유사율 확인부; 및When the comparative analysis process starts, each of the reference face objects is compared with the second face object to determine whether there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is greater than or equal to a specified value. a similarity rate confirmation unit; and
    상기 기준 얼굴 객체들 중 상기 제2 얼굴 객체와의 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체가 존재하면, 상기 유사율이 지정된 수치 이상인 기준 얼굴 객체에 대응되는 기준 형상 정보에 매칭된 스타일링 정보를 식별하는 스타일링 정보 식별부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.If there is a reference face object among the reference face objects whose similarity rate with the second face object is more than a specified value, identifying styling information matched to the reference shape information corresponding to the reference face object whose similarity rate is more than the specified value. A virtual experience device that recommends a customized style to a user, comprising a styling information identification unit.
  7. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보는,The plurality of previously stored reference shape information is,
    셀럽이나 다른 사용자들의 두부에 대응되는 3D 입체 모델인 얼굴 객체를 구현하기 위해 활용되는 소스(source) 정보로써, 각각의 정보마다 스타일링 정보가 매칭되어 있는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.It is source information used to implement facial objects, which are 3D three-dimensional models corresponding to the heads of celebrities and other users, and is a virtual product that recommends a customized style to the user, characterized by matching styling information to each piece of information. Experience device.
  8. 제7항에 있어서,In clause 7,
    상기 기 저장된 제2 인공지능 알고리즘은,The pre-stored second artificial intelligence algorithm is,
    상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보와 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 매칭된 스타일링 정보 간의 상관 관계를 머신 러닝하여, 외부 데이터베이스에서 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보 각각에 대한 새로운 스타일링 정보를 수신해 상기 기 저장된 복수 개의 기준 형상 정보에 대한 매칭 관계를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.Machine learning the correlation between the plurality of pre-stored reference shape information and the styling information matched to each of the pre-stored plurality of reference shape information, and receiving new styling information for each of the plurality of pre-stored reference shape information from an external database. A virtual experience device that recommends a customized style to a user, characterized in that the matching relationship for the plurality of previously stored reference shape information is updated.
  9. 제8항에 있어서,According to clause 8,
    상기 스타일링 정보는,The styling information is,
    상기 기 저장된 복수 개의 기준 스타일링 정보 각각과 매칭된 구성으로써, 상기 제2 얼굴 객체의 헤어 스타일 및 메이크 업 스타일을 변경하기 위한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 포함하되,A configuration that matches each of the plurality of pre-stored reference styling information, and includes a hair styling object and a makeup styling object for changing the hairstyle and makeup style of the second face object,
    상기 메이크 업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 가이드 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.A virtual experience device that recommends a customized style to a user, comprising guide information for guiding a makeup method corresponding to the makeup styling object.
  10. 제9항에 있어서,According to clause 9,
    상기 스타일 추천부는,In the style recommendation section,
    상기 스타일링 정보의 획득이 완료되면, 상기 스타일링 정보에 기반한 헤어 스타일링 객체 및 메이크 업 스타일링 객체를 상기 제2 얼굴 객체에 반영하는 스타일링 객체 반영부; 및a styling object reflection unit that reflects a hair styling object and a makeup styling object based on the styling information to the second face object when the acquisition of the styling information is completed; and
    상기 스타일링 객체 반영부의 기능 수행이 완료되면, 상기 맞춤형 색조 정보에 기반한 색상을 상기 메이크 업 스타일링 객체에 반영하여, 제3 얼굴 객체를 생성하고, 상기 디스플레이를 통해 상기 제3 얼굴 객체를 출력해 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하되, 상기 제2 얼굴 객체에 반영된 메이크업 스타일링 객체에 대응되는 메이크 업 방법을 가이드 하기 위한 메이크 업 가이드 정보를 함께 출력하는 가이드 정보 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자에게 맞춤형 스타일을 추천하는 가상 체험 장치.When the styling object reflection unit completes its function, the color based on the customized color tone information is reflected in the makeup styling object to create a third face object, and the third face object is output through the display to the user. A guide information output unit that recommends a customized style and outputs makeup guide information for guiding a makeup method corresponding to the makeup styling object reflected in the second face object. Recommended virtual experience device.
PCT/KR2023/007513 2022-06-10 2023-06-01 Virtual experience device for recommending customized style to user WO2023239110A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220070722A KR102554058B1 (en) 2022-06-10 2022-06-10 A virtual experience device that recommends customized styles to users
KR10-2022-0070722 2022-06-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023239110A1 true WO2023239110A1 (en) 2023-12-14

Family

ID=87160050

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2023/007513 WO2023239110A1 (en) 2022-06-10 2023-06-01 Virtual experience device for recommending customized style to user

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102554058B1 (en)
WO (1) WO2023239110A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117596741B (en) * 2023-12-08 2024-05-14 东莞莱姆森科技建材有限公司 Intelligent mirror control method and system capable of automatically adjusting light rays

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090106040A (en) * 2008-04-04 2009-10-08 세종대학교산학협력단 Makeup system and method for virtual 3D face based on multiple sensation interface
KR101987189B1 (en) * 2018-12-21 2019-06-10 주식회사 트위니 Makeup recommendation kiosk
KR102185638B1 (en) * 2019-10-31 2020-12-02 김다솜 System of total coordination proposal with most famous full fashion style by using AI and operating method thereof
KR102316723B1 (en) * 2021-02-08 2021-10-25 주식회사 더대박컴퍼니 Body-tailored coordinator system using artificial intelligence

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090106040A (en) * 2008-04-04 2009-10-08 세종대학교산학협력단 Makeup system and method for virtual 3D face based on multiple sensation interface
KR101987189B1 (en) * 2018-12-21 2019-06-10 주식회사 트위니 Makeup recommendation kiosk
KR102185638B1 (en) * 2019-10-31 2020-12-02 김다솜 System of total coordination proposal with most famous full fashion style by using AI and operating method thereof
KR102316723B1 (en) * 2021-02-08 2021-10-25 주식회사 더대박컴퍼니 Body-tailored coordinator system using artificial intelligence

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DONG HYUN ET AL.: "Quantification of Melanin Density at Epidermal Basal Layer by Using Confocal Scanning Laser Microscope (CSLM)", JOURNAL OF THE SOCIETY OF COSMETIC SCIENTISTS OF KOREA, vol. 40, no. 3, 1 September 2014 (2014-09-01), pages 259 - 268, XP009550934, ISSN: 1226-2587, Retrieved from the Internet <URL:https://koreascience.kr/article/JAKO201431454589001.pdf> *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102554058B1 (en) 2023-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2023239110A1 (en) Virtual experience device for recommending customized style to user
WO2020180134A1 (en) Image correction system and image correction method thereof
WO2016159523A1 (en) Biometric information acquisition method and device for same
WO2018236058A1 (en) Electronic device for providing property information of external light source for interest object
WO2020032559A2 (en) System and method for disease diagnosis using neural network
WO2020179995A1 (en) Electronic device and control method therefor
WO2020045848A1 (en) System and method for diagnosing disease using neural network performing segmentation
WO2021153858A1 (en) Device for assisting identification by using atypical skin disease image data
WO2019235828A1 (en) Two-face disease diagnosis system and method thereof
WO2021045367A1 (en) Method and computer program for determining psychological state through drawing process of counseling recipient
WO2017115937A1 (en) Device and method synthesizing facial expression by using weighted value interpolation map
WO2023018285A1 (en) Artificial intelligence virtual makeup method and device using multi-angle image recognition
WO2021010671A2 (en) Disease diagnosis system and method for performing segmentation by using neural network and unlocalized block
WO2020141907A1 (en) Image generation apparatus for generating image on basis of keyword and image generation method
WO2019231038A1 (en) Method for providing beauty content
WO2022045746A1 (en) Computing apparatus and method for authentication of pattern code including facial feature information
WO2022087706A1 (en) Method for detecting and segmenting the lip region
WO2021225226A1 (en) Alzheimer diagnosis device and method
WO2024039058A1 (en) Skin diagnosis apparatus and skin diagnosis system and method comprising same
WO2021085886A1 (en) Optical mask device and control method therefor
WO2024014853A1 (en) Method and device for detecting facial wrinkles using deep learning-based wrinkle detection model trained according to semi-automatic labeling
WO2021261688A1 (en) Learning apparatus and method for creating emotion expression video and apparatus and method for emotion expression video creation
WO2022097766A1 (en) Method and device for restoring obscured area
WO2020122513A1 (en) Method for processing two-dimensional image and device for executing method
WO2021145511A1 (en) Cooking apparatus using artificial intelligence and method for operating same

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23820046

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1