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컴퓨터 장치에 의해 수행되는 피부 상태 진단 및 예측 방법에 있어서, 피부 상태를 촬영한 영상을 전처리하는 단계; 전처리된 상기 영상에 대해 피부 상태를 파악할 수 있는 항목을 적어도 둘 이상 설정하고, 상기 항목별 피부 상태의 정도를 판단하기 위해 상기 항목별 복수개의 단계를 설정하는 단계; 상기 단계가 설정된 상기 항목들을 텍스트 데이터로 변환하는 단계; 변환된 상기 텍스트 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능 모델을 통해 각 항목별 피부 상태 결과 데이터를 도출하는 단계; 및 상기 각 항목별 피부 상태 결과 데이터에 적합한 개선 방안 결과 데이터를 도출하는 단계를 포함하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 부위별 피부 상태를 촬영하여 이미지, 비디오 및 파노라마 중 적어도 어느 하나 이상의 영상을 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 영상을 획득하는 단계는, 피부 촬영 시 모공, 피지, 각질 및 피부결 중 적어도 어느 하나 이상의 각각에 대하여 서로 다른 카메라 또는 렌즈의 설정을 적용하여 줌 비율, 노출 및 밝기 중 적어도 어느 하나 이상을 조절하여 적어도 하나 이상의 피부 상태를 촬영한 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 영상을 획득하는 단계는, 피부 촬영 시 복수개의 부위에 대해 각각 영상을 획득하며, 촬영되는 부위별로 카메라 또는 렌즈의 설정을 자동화하여 줌 비율, 노출 및 밝기 중 적어도 어느 하나 이상을 조절하여 각 부위에 대한 복수개의 피부 상태를 촬영한 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 영상을 획득하는 단계는, 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말의 기종별 카메라의 특징을 파악하는 단계; 및 파악된 상기 카메라의 특징을 반영하여 요구되는 줌 비율 및 촬영 설정을 자동 조절하여 영상을 촬영하는 단계를 포함하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서,도출한 각 항목별 피부 상태 결과 데이터 및 상기 피부 상태에 적합한 개선 방안 결과 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능 모델을 통해 개선 방안의 적용 시 피부 상태를 예측하는 단계를 더 포함하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 영상을 전처리하는 단계는, 피부 상태 및 특징을 파악하기 위하여 상기 각 항목별 적합한 색공간 변환, 영역 분할, 필터링 및 특징점 검출 중 적어도 어느 하나 이상의 영상 처리 기법을 수행하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 항목별 복수개의 단계를 설정하는 단계는, 모공 개수, 모공 크기, 모공 내 피지 및 모공 주변 각질 중 적어도 어느 둘 이상을 피부 상태를 파악할 수 있는 항목으로 설정하고, 상기 각 항목별 피부 상태의 정도를 판단하기 위해 숫자로 단계를 표현하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 항목별 복수개의 단계를 설정하는 단계는, 상기 각 항목별 단계의 수가 서로 일치하지 않는 경우 기설정된 기준에 따라 정규화 작업을 통해 단계의 수를 동일하게 일치시키는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 텍스트 데이터로 변환하는 단계는, 상기 단계가 설정된 상기 항목들을 하나의 2D-행렬 또는 m x n 테이블 형식의 텍스트 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 개선 방안 결과 데이터를 도출하는 단계는, 상기 인공지능 모델에 의해 결정된 상기 각 항목별 피부 상태 결과 데이터를 기반으로 상기 각 항목별 결정된 단계를 이용하여 기설정된 변환식을 통해 처방, 솔루션 및 화장품 추천 중 적어도 어느 하나 이상을 제공하며, 상기 각 항목별 결정된 단계의 기설정된 변환식을 룩업 테이블을 생성하여 피부 상태 개선 방안을 도출하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 방법
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피부 상태를 촬영한 영상을 전처리하는 영상 처리부; 전처리된 상기 영상에 대해 피부 상태를 파악할 수 있는 항목을 적어도 둘 이상 설정하고, 상기 항목별 피부 상태의 정도를 판단하기 위해 상기 항목별 복수개의 단계를 설정하는 항목별 단계 결정부; 상기 단계가 설정된 상기 항목들을 텍스트 데이터로 변환하는 텍스트 데이터 생성부; 변환된 상기 텍스트 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능 모델을 통해 각 항목별 피부 상태 결과 데이터를 도출하는 피부 상태 진단부; 및 상기 각 항목별 피부 상태 결과 데이터에 적합한 개선 방안 결과 데이터를 도출하는 피부 상태 개선 방안부를 포함하는, 피부 상태 진단 및 예측 시스템
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제11항에 있어서,상기 부위별 피부 상태를 촬영하여 이미지, 비디오 및 파노라마 중 적어도 어느 하나 이상의 영상을 획득하는 영상 획득부를 더 포함하고, 상기 영상 획득부는, 피부 촬영 시 모공, 피지, 각질 및 피부결 중 적어도 어느 하나 이상의 각각에 대하여 서로 다른 카메라 또는 렌즈의 설정을 적용하여 줌 비율, 노출 및 밝기 중 적어도 어느 하나 이상을 조절하여 적어도 하나 이상의 피부 상태를 촬영한 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 시스템
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제11항에 있어서,상기 피부 상태 진단부에서 도출한 각 항목별 피부 상태 결과 데이터 및 상기 피부 상태 개선 방안부에서 도출한 상기 피부 상태에 적합한 개선 방안 결과 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능 모델을 통해 개선 방안의 적용 시 피부 상태를 예측하는 피부 상태 예측부를 더 포함하는, 피부 상태 진단 및 예측 시스템
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제11항에 있어서, 상기 항목별 단계 결정부는, 상기 각 항목별 단계의 수가 서로 일치하지 않는 경우 기설정된 기준에 따라 정규화 작업을 통해 단계의 수를 동일하게 일치시키는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 시스템
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제11항에 있어서, 상기 텍스트 데이터 생성부는, 상기 단계가 설정된 상기 항목들을 하나의 2D-행렬 또는 m x n 테이블 형식의 텍스트 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는, 피부 상태 진단 및 예측 시스템
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