本发明涉及一种发型记录方法、发型记录系统及发型记录设备。本公开进一步涉及相应的计算机程序。
在本文中所使用的发型记录尤其涉及理发操作之后的发型记录方法。也就是说，对已有发型进行记录、扫描、采样等。换言之，基于已有发型反向获取发型参数。因此获取描述发型的数据。这样获取的发型记录数据可以用于在后续状态下再现记录时所呈现的发型。
背景技术：
理发和造型在很大程度上是一种手动任务，通常需要娴熟的操作者(美发师、发型师等)对顾客进行理发和/或造型操作。一般地，即使顾客对某次发型或造型很满意，手动任务也需要重复进行，例如，较短的发型需要每隔四至八周重复一次。此外，即使是资深美发师或发型师，也无法准确再现某个发型。一方面，发型师可以基于头发目前(生长)的状态想象待施加的发型。另一方面，发型师可以回忆上次处理后的发型的原始处理状态并将其视觉化。此外，顾客可以通过指出自己或穿戴发型模型的其他人的视觉图来选择或要求某个发型。
已经进行多次尝试以提供允许用户以机器支持和受控方式修剪自己或他人头发的智能理发器。为此，可以提供一种被布置为根据待理发人头部的某个位置来调整当前理发长度的理发器。换言之，期望发型储存在计算设备中，计算设备被布置为，例如，通过调整可移动间隔梳来相应地操作理发器。然而，这首先需要发型模型已经储存在计算设备中。已经提出在实际进行理发时记录理发器的机器参数。这可以涉及记录指示相应的位置的相应理发长度的多个数值对。
在这种背景下，wo2013/163999a1公开了一种包括毛发修剪装置的可编程毛发修剪系统，所述毛发修剪系统被布置为用于通过电磁跟踪系统来检测毛发修剪装置相对于正在进行毛发修剪的人的头部的位置；将该位置与预先生成的与各位置的期望毛发修剪长度有关的毛发长度轮廓数据相关联；根据所述毛发修剪设备的当前位置及所述毛发长度轮廓数据，自动且动态地调整所述毛发修剪设备的毛发修剪长度。
wo2013/096572a1公开了一种用于剪切对象上的头发以符合特定发型的自动系统，所述系统包括被配置为接合剪切机构以剪切所述对象上的所述头发的理发设备；以及可操作以与所述理发设备交互以确定所述理发设备相对于基准点的位置的定位结构。
进一步参见fr2964023a1，其公开了一种用于进行毛发处理的方法，所述方法包含利用定位系统确定手或部分手相对于头皮或假人头的位置，以用于辅助毛发处理。基于手或部分手的位置，利用定位系统将对应的信息发送至用户，从而在毛发上执行预设动作。fr2964023a1进一步提出测量毛发长度以限定毛发模型。
wo1999/022694a2公开了一种将发型编程至系统中以复制发型的方法，系统包含来自具体个人头部的经验传感器测量数据，其中毛发存在传感器设置可以在过程区域内监测毛发存在的位置。在所述过程区域内设置毛发腔室。进一步地，提供一种将头发纵向拉动穿过腔室的方法。当毛发存在传感器检测到大部分毛发的末端已经被拉动穿过腔室时，计算机记录头部上在该特定点处的毛发长度。提出使用标准模式将所述毛发存在传感器移动经过头部的所有毛发，从而在多个点测量长度。
从us2015/0059796a1已知一种手动毛发测定工具，所述工具包括长条部件，该长条部件从其长度方向的一个端部起每隔预定的长度单位示出刻度线，并且，该长条部件被构造为通过将端部贴靠在头皮上，能够用于基于上述刻度线来进行头发的长度测量，其中在该端部中形成凹部；并且通过将该端部贴靠在头皮上而在凹部和头皮之间产生间隙，从而凹部的宽度方向上的两个端部与头皮接触。
然而，在实际应用中，所提出的途径仅表现出有限的准确性和性能。必须进行大量人工干预以最终形成足以呈现当前发型的头发模型。
因此，确实存在对于理发操作之后随后记录当前发型的改进以及替代方法的需求。一方面，用户可能希望模仿其在专业美发师那里接受的专业发型。另一方面，一些发型只有在去过理发店一段时间(如几天甚至一两周)后才最好看。因此，发型记录器和方法仍存在改进的空间。
技术实现要素：
本公开的一个目的在于提供一种促进并改进实际理发操作之后进行的发型记录过程的发型记录方法、发型记录系统及相应的发型记录设备。优选地，提出一种改进的反向设计/反向工程途径，其使得能够相对轻松地实现数据收集，尤其是花费的时间非常少。优选地，使得根据本公开的方法和系统能够适用于根据所检测的毛发属性值来记录参数。进一步优选地，根据本公开的方法、系统和设备可以引导并指示用户以具体地继续或修改发型记录操作，所述发型记录操作可以涉及指示需要进一步测量和/或细化的位置。
在本公开的第一方面，提供一种发型记录方法，其包括以下步骤：
-提供毛发属性测量单元，尤其是毛发长度测量单元，
-将所述测量单元布置为靠近毛发部并使所述测量单元穿过毛发，
-检测所述测量单元的实际位置，
-检测关注的毛发属性值，尤其是毛发长度代表值，
-记录当前发型，包括：
-跟踪所述测量单元的实际位置，
-将检测到的毛发属性值分配至位置值，
-推导条件参数，尤其是品质参数，以及
-基于所推导条件参数的用户反馈。
在本发明的另一方面，提出一种发型记录系统，所述系统包括：
-计算设备，其包括反馈单元，
-手持设备，其包括毛发属性测量单元，测量单元被布置为当测量单元被布置为靠近毛发位置并穿过毛发时，检测关注的毛发属性值，尤其是毛发长度代表值，
-位置检测单元，被布置用于检测测量单元的实际位置，
-记录控制单元，被布置为：
-操作位置检测单元追踪测量单元的实际位置，
-操作测量单元将检测到的毛发属性值分配至位置值，
-推导条件参数，尤其是品质参数，以及
-基于所推导的条件参数提供用户反馈。
在本公开的又一方面，提供一种发型记录设备，尤其是手持设备，其包括：被布置为接合关注对象的毛发部的接合部、毛发属性测量单元、位置指示部及被布置为与远程计算设备通信的控制接口，其中操作数据经由所述控制接口而被交换，操作数据包括位置数据和毛发属性数据，尤其是毛发长度数据，其中设备被布置为与位置基准相配合，并与远程设备的毛发轮廓分配部相配合，并且其中测量单元可以以基本设置和细化设置操作，基本设置涉及粗网测量，细化设置涉及细网测量。粗网测量也可以被称为低分辨率测量。细网测量也可以被称为高分辨率测量。
本公开的主要方面是基于以下见解：通过评估已经记录的样本，并基于该评估，通过提供用户反馈影响剩余记录过程，可以极大地简化并改进反向记录现有发型的行为。例如，关注对象(待记录发型的人)可以具有毛发特性相对恒定的大片毛发区。例如，被监测的人(在本文中也称关注对象)大部分头皮上的毛发长度可以相对恒定。进一步地，所谓的过渡区可以出现在毛发属性值大幅变化的区域。例如，可能涉及长度变化。
因此，可以评估相应的记录值以确定是否存在此类过渡区。为了进一步提高发型记录的准确性，设备的用户可以继而被提醒以将测量单元重复移动至过渡区和/或使测量单元缓慢穿过过渡区，以实现更准确地采样。这可以主要应用于粗测量中出现不期望结果的区域，如出现毛发长度的不期望变化率的区域。
一般地，测量数据可以通过不同方式获取。例如，可以执行所谓的点测量，其中用户接近或轻拍相应的毛发部，继而对该毛发部进行测量或采样。因此，用户可以在多个毛发点连续采样，以生成毛发属性图。在两个测量点之间不需要明显的毛发接触或皮肤接触。
另一个选择是沿毛发部移动所述设备，例如，同时与毛发皮肤或头皮保持至少松散接触。之后，可以以特定采样速率进行采样，该采样涉及以所述设备的特定移动行程来获取多个毛发属性样本。
在本文中，用户可以是本身具有该发型的人，或者在记录过程中提供辅助的另一人。
一般地，在执行发型记录操作时，可以生成数据集，其包括毛发属性值与位置值的映射。相应地，可以获得分别包括位置值及对应的毛发属性值，尤其是毛发长度值的大量数值对。毛发属性值也可以涉及当前位置的毛发密度、特定位置存在的卷曲、毛发颜色、水分含量、真皮属性等。
最后，可以生成毛发部、尤其是头部毛发的虚拟图。由于可以以这种方式获取毛发长度轮廓，该虚拟图也可以称为毛发拓扑图。
测量单元的实际位置可以基于相对于位置基准的位置指示值来检测。例如，可以提供施加多个测量值或测量值图案的头部或头皮模型。因此，可以通过二维或三维表示来描述头部的特定数据点。
在本文中，术语“条件参数”(或品质参数)应理解为基于所记录的毛发属性值的控制值或控制值组。例如，条件参数可以包括采样覆盖率、采样密度(每单位长度/面积的样本)或速率、毛发属性变更等。毋庸置疑，条件参数也可以基于相应的值的组合。此外，条件参数可以涉及绝对或相对信号变化，尤其是毛发长度变化。此外，条件参数可以涉及测量值与期望值的偏差，例如，期望值可以是内插的结果，或者可以是基于模型的。在该方法的一个实施例中，所述条件参数基于下述至少一个参数：
-长度值，尤其是绝对长度值或相对长度值，
-位置值，尤其是头部拓扑值，
-移动速度值，尤其是绝对移动速度值或相对移动速度值，
-采样参数，尤其是采样密度或采样速率，
-变化率值，尤其是瞬时变化率值或位置变化率值，以及
-覆盖面积值。
也可以使用上述参数种的至少两个参数的组合。采样密度可以涉及每单位面积和/或每单位路径长度的样品的数目。采样速率通常涉及每单位时间内的样本的数目。变化率值可以涉及毛发属性值的时间变化率和毛发属性值的位置变化率。
在该发型记录方法的一个实施例中，可以施加粗测量，并由分段细网测量作为补充，以提高例如过渡区内的采样密度或采样速率。
在该方法的另一个实施例中，记录当前发型的步骤进一步包括：
-监测条件参数，
-检测条件参数的偏差，以及
-提供校正用户反馈，以减少所检测的偏差。
以此方式，可以建立控制回路，进一步提高发型记录程序的质量。因此，例如，当发生反应为高变化率的较大值变化时，可以检测到存在过渡带。因此，相应的条件参数会采取相应的值并且指示存在与目标值或目标范围的偏差。例如，在恒定长度毛发区，每单位长度的两个采样密度值或每单位面积的四个采样密度值可能是足够的。然而，在过渡区，可能需要分别获取每单位长度的四个采样密度值或每单位面积的16个采样密度值。因此，可以提醒用户进行进一步测量，或在过渡区内重复记录过程。一般地，目标是在过渡区内获取更多样本，即增加采样密度。
在该发型记录方法的另一实施例中，所述提供用户反馈的步骤包括以下步骤中的至少一个：
-请求重复测量单元之前的移动，
-在移动测量单元时请求减速，
-指示邻近部分中存在大的长度变化的过渡区，
-指示请求细化测量的区域，以及
-指示目前还没有进行测量的区域。
因此，可以以有针对性的方式引导用户，从而以请求的精度并在合理的短时间段内完成发型记录程序。
在该发型记录方法的又一实施例中，提供用户反馈的步骤进一步包括下述步骤中的至少一个：
-提供视觉反馈，
-提供触觉反馈，以及
-提供声音反馈。
例如可以通过指向关注对象的头部表示的特定区域而在远程设备上提供视觉反馈。触觉反馈可以涉及由振动源生成力反馈。声音反馈可以涉及方向信息、位置信息等。在一定程度上，触觉反馈和/或声音反馈可以在测量单元处提供。因此，可以在测量单元处指示以更慢的方式进行测量，以达到更高采样密度。同样地，可以在测量单元处提供视觉反馈，例如，通过使用指示器、箭头等，以引导操作测量单元的用户。反馈还可以涉及直接在人的头部处的指示，例如，通过标记或高亮待细化部分。为此，可以使用光点或激光点。
在发型记录方法的又一实施例中，所述测量单元可以以基本设置和细化设置操作，基本设置涉及粗网(低采样分辨率/密度)测量，并且所述细化设置涉及至少部分地施加细网(高采样分辨率/密度)测量。毋庸置疑，测量单元也可以以多于两种设置来操作。因此，可以执行细化分级测量。例如，基于已经获取的样本，可以计算下一批样本的估计值。在实际记录值与预测值相差较大的情况下，可以提醒用户细化测量。
在发型记录系统的一个实施例中，记录控制单元包括控制回路部，其被布置为监测条件参数，检测条件参数的偏差，并提供校正用户反馈，以减少所检测的偏差。
在发型记录系统的进一步实施例中，用户反馈经由以下项中的至少一项而提供：计算设备、尤其是计算设备的显示器、以及手持设备、尤其是手持设备的触觉致动器或声源。也可以提供经由计算设备与触觉致动器的组合反馈。
在发型记录系统的又一实施例中，毛发属性测量单元被布置为毛发长度测量单元。例如，在wo1999/022694a2、fr2964023a1和us2015/0059796a1中，讨论了多种毛发长度测量途径。该系统可以使用类似途径。
在发型记录系统的另一实施例中，位置检测单元包括位置基准和相对位置检测单元，相对位置检测单元用于检测测量单元相对于位置基准的位置。关于这一点，参见wo2013/163999a1。因此，可以在记录当前发型时提供由关注对象穿戴的可穿戴位置基准。
在发型记录系统的另一示例性实施例中，位置检测单元被布置为检测测量单元的绝对全局位置。为此，可以利用光学测量，如基于相机的测量。此外，可以利用电磁辐射以确定测量单元的位置。
在发型记录系统的又一实施例中，位置检测单元设置被布置为间接位置检测单元，用于基于多个位置测量样本来检测当前拓扑，尤其是头部拓扑，并且用于匹配拓扑与整体拓扑模型。
例如，位置检测单元可以包括加速度传感器，其被布置为检测并跟踪位置检测单元的移动。因此，当位置检测单元根据围绕头部的特定图案移动时，优选与皮肤或头皮接触，所获取的信号可以与头部拓扑模型相匹配。因此，所获取的值可以间接地分配至头部模型。
毋庸置疑，也可以使用组合位置检测测量手段，例如，相对位置和绝对位置组合检测。加速度传感器可以进一步细化跟踪和位置检测过程及用户指导，因为其可以监测用户是否真的根据所提供建议来移动设备。
在发型记录设备的一个示例性实施例中，设备被布置为毛发切割器具中的一种，尤其是包括如梳附件等附件、以及限制用途记录设备的毛发切割器具，附件被布置为用于毛发长度测量，限制用途记录设备用于记录当前发型。当设备被布置为毛发切割器具时，设备可以以理发模式以及发型记录模式操作。如上所述，优选在发型记录模式下，不进行理发操作。相反地，旨在在后面的操作中对之前操作的发型进行检测和采样；即理发动作与发型记录动作之间一般存在时间偏差。
在本文中，术语“限制用途记录设备”应当是指不被布置为进行理发操作的设备。相反地，限制用途设备也可以称为记录设备，其主要用途在于记录当前发型。因此，限制用途设备可以被布置为单一用途的发型记录设备。
在本发明的另一方面，提供一种计算机程序，其包括程序代码装置，程序代码装置用于在计算设备执行计算机程序时，使计算设备执行本文所述的方法的步骤。
程序代码可以编码在一个或多个非瞬时有形介质中，以由如计算机等计算机器执行。在一些示例性实施例中，程序代码可以经由网络、通过系统中使用的计算机可读信号介质来从其它设备或数据处理系统下载至永久存储单元或存储器中。例如，储存在服务器数据处理系统中的计算机可读存储单元或存储介质中的程序代码可以经由网络从服务器下载至该系统。提供程序代码的数据处理设备可以是服务器计算机、客户端计算机或能够储存并传输数据代码的其它一些设备。
在本文中，术语“计算机”可以表示各种处理设备。换言之，具有可观的计算能力的移动设备也可以称为计算设备，即使这些设备所提供的处理能力资源要比标准“计算机”少。毋庸置疑，此类“计算机”可以是个人护理设备和/或系统的一部分。此外，术语“计算机”也可以表示可能涉及或利用云环境中所提供的计算能力的分布式计算设备。术语“计算机”或“计算”也可以涉及总体上能够处理数据的医疗技术设备、健康科技设备、个人护理设备、健身装备设备以及监测设备。能够处理相应的数据的任意自动化信息处理设备或系统也可以称为计算设备。
本公开的优选实施例在从属权利要求中限定。应当理解的是，所要求保护的方法和所要求保护的计算机程序的优选实施例可以具有与如在所要求保护的系统和设备以及从属系统/设备权利要求中所限定类似的优选实施例。
附图说明
参考下文描述的实施例，本发明的这些和其它方面将变得显而易见并得以阐明。在以下附图中：
图1示出发型记录系统的示例性实施例的简化的整体布局；
图2示出发型记录系统的实施例的另一替代布局；
图3示出发型记录系统的又一示例性实施例；
图4示出关注对象的头部的简化示意性透视表示，用于发型记录的手持设备与头部相关联地布置；
图5示出施加说明性数据点图案或网的头部的简化侧视图；
图6示出施加数据网或图案的示例性毛发部(头皮)的平面图；
图7示出呈现在示例性记录路径上获取的毛发属性值的简化图；
图8示出发型记录方法的实施例的简化框图；
图9示出说明发型记录程序中实施的控制回路的另一简化框图；
图10示出说明毛发长度测量程序的示例性实施例的另一简化框图；
图11示出说明根据本公开的测量细化方法实施例的另一简化框图；以及
图12、图13和图14示出说明用于示例性测量细化的头部模型表示的简化坐标系。
具体实施方式
图1示出发型记录系统10的简化示意图。发型记录系统10被布置为记录顾客或对象12的当前发型，以相应地操作毛发切割器具，来重现所要求的发型。在图1中，图示出在对象12的头部14处的毛发部16。
系统10包括设备20，其被布置为手持或手动引导设备。设备20可以模仿毛发切割器具的形式和/或被布置为补充有记录单元的毛发切割器具。一般地，设备20可以由用户握持并操作，以记录对象12的当前发型。这可以涉及使移动设备20穿过毛发部16。
设备20可以由对象12自己(待记录发型的人)保持并操作。替代地，设备20可以由另一人操作。手持设备20的操作者在下文中称为用户。
设备20包括测量单元22。例如，梳24可以设置在设备20中，其与测量单元22操作性地耦合。梳24被布置为穿过毛发以检测并测量梳24实际上可接触/接合的毛发部的当前长度。
进一步地，系统10包括位置检测单元30，其在图1中通过简化框示意性示出。位置检测单元30包括位置基准32。位置检测单元30也可以称为跟踪单元。已经存在许多位置检测单元30的实施例。总体上，位置检测单元30的主要目的在于检测设备20相对于毛发部16或对象12的头部(头皮)14的当前位置。因此，可以获得数值对，数值对一方面包括实际位置，另一方面包括分配至该实际位置的毛发属性值，尤其是毛发长度值。
假设可以检测到多个数值对，则可以生成描述对象12当前发型的数据网(栅格)或图案。
进一步地，系统10包括计算设备40。计算设备40可以被布置为移动设备，如平板电脑、手机等。计算设备40包括处理单元42，其被布置为用于处理数据。进一步地，可以设置反馈单元44、46。例如，反馈单元可以包括屏幕44。进一步地，反馈单元可以包括扬声器46。然而，设备20本身也可以设置有反馈单元48。反馈单元48可以被布置为触觉反馈单元或力反馈单元。也可以经由设备20提供视觉反馈和/或声音反馈。
在一个实施例中，在显示器或屏幕44处提供用户反馈50。例如，用户反馈50包括对象12的(或模型的)头部或头皮部的表示，以及关于应当进行细化测量的关注区域的指示。进一步地，用户反馈50可以涉及关于设备20的建议移动速度、设备20的建议移动方向等的指示。
因此，系统100可以被布置为引导用户以在相当短的时间段内并且以期望的精确度水平来完成发型记录过程。用于完成发型记录过程所需要的用户知识和认知水平可以被降低，这使技术相对较差的客人/用户也可以轻松操作系统10。
系统10的一个主要优势在于，可以向用户提供反馈，从而允许测量网/图案的部分细化。另一方面，在已经实际检测到恒定毛发属性值的毛发部16区域内，不需要细化采样/测量过程。相反地，在检测到很大变化率的毛发部16区域内，可以基于具体问题具体分析的原则建议细化测量。
图2示出毛发型记录系统10的示例性实施例，其大体对应上文中已经结合图1说明的实施例。进一步地，图3示出发型记录系统10的又一示例性实施例，其同样具有与图1和图2所示布局相对应的大体布局。
在图2中，系统10包括实施测量单元22的手持设备20。进一步地，提供接合部58，其被布置为接触对象12的皮肤或头皮，以检测毛发属性值，尤其是毛发长度值。进一步地，设备20包括位置指示部60。位置指示部60允许检测设备20的位置并相应地跟踪设备20。为了记录对象12的当前发型，设备20沿头部或头皮移动。在移动过程期间，生成样本。样本涉及设备20的当前位置及分配至该当前位置的毛发属性值，尤其是毛发长度。在图2中，位置基准32是可以由对象12穿戴的可穿戴基准。例如，可以使用如wo2013/163999a1中所公开的耳戴式基准。因此，可以检测并跟踪设备20相对于位置基准32的相对位置。因此，可以处理设备20在对象12的头部的当前位置。设备20进一步包括控制接口62，数据和信息可以通过控制接口62来交换。
在系统的一个实施例中，设备20、位置检测单元30和计算设备40被布置为彼此通信，优选以无线方式。因此，图2中示出的计算设备40也包括控制接口72。此外，此类位置基准32或位置检测单元30也可以设置有对应的控制接口(图2中未示出)。因此，可以向计算设备40的记录控制单元70供应样本，该样本包括与设备20的实际位置及对应的毛发属性值相关的数值对。通过沿对象的头部移动设备20，可以获得发型的虚拟数据表示。换言之，可以生成代表对象12的头部14的形状和对应的毛发外观的数据网或数据集。
为了改进发型记录过程，在计算设备40处设置控制回路部74。控制回路部74被布置为处理并评估品质参数，并在检测到品质参数显著偏差的情况下引导校正的用户反馈。如果是这种情况，可以提醒用户重复之前的移动和/或将设备20移动至需要细化记录的特定区域。在更普遍的意义上，品质参数也可以称为条件参数。进一步地，品质参数可以被布置为精确度参数。
进一步地，毛发轮廓分配部76被设置在计算设备40中。毛发轮廓分配部用于映射所检测的毛发属性值，以最终生成当前发型的形状和外观的整体数据表示。
一般地，设备20可以以任意的和/或有针对性的方式移动。例如，初始记录阶段可以涉及设备20沿着并且相对于对象12的头皮的任意移动。系统10可以被布置为自主学习方式，并指示哪个毛发区还需要测量和采样。因此，在随后的完成阶段中，提醒用户覆盖还没有测量的区域。进一步地，在随后的细化阶段中，重复测量并采样特定区域以实现质量(精度)目标。
图3的布置与图2的布置的主要区别在于设置有用于位置检测的远程视觉位置传感器80、82。例如，可以设置摄像机以便从不同位置监测对象12和设备20，以使得能够对设备20相对于对象12的头部的位置的三维跟踪。可以处理由位置传感器80、82所获取的图像，以便相应地检测并跟踪请求位置(如设备20与头皮的接触位置)。以此方式，设备20的当前位置也可以被检测并被分配至对应的毛发属性值。毋庸置疑，图3所图示出的远程位置传感器与图2中所图示出的可穿戴位置基准也可以组合，以便进一步改进位置检测性能。
图4示例性地示出对象12的头部表示。进一步地，图4中用虚线表示坐标系。用x、y、z指示的箭头指示相应的方向。例如，图4中坐标系的(虚拟)原点位于人12的头部中央。因此，包括头部形状和毛发长度值的毛发图90可以在跟踪设备20的当前位置并同时获得毛发属性值时获取。需要位置指示部60相对于位置基准32的相对位置以将当前检测到的毛发属性值分配至头部的当前位置。
图5示出包括线98和节点100的三维网96。例如，可以存在经线和纬线。其它结构/图案也是可以预见的。当各个线98彼此交织时，可以限定节点100。不一定需要用户完全遵循网96的预设布置。相反地，设备20的当前移动路径可以限定线98并最终形成当前网。进一步地，不一定需要恰好在节点100处记录包括位置值和毛发属性值的属性值。相反地，也可以使用其它数据点(节点之间)。在设备20的移动路径彼此交织并限定节点100的情况下，相应的数值对可以彼此比较以评估测量的有效性。网96也可以通过点测量、如用设备20重复轻拍(接触)皮肤或头皮14来限定。
图6示出对象的头皮的铺开(平面)图。与图5一样，提供网104，其主要用于说明性目的。在网104的覆盖区域内记录数值对，从而最终限定期望毛发属性图。例如，附图标记106表示设备20的示例性移动路径。
然而，需要再次强调的是，点测量也是可以预见的，其中用户以往复的方式移动设备20，其中设备20间歇性地在特定测量点处接近或接触皮肤，其中两个测量点之间的转移可以包括设备20的中间提升。同样基于点测量可以获取多个样本，从而最终导出毛发属性轮廓。点测量可以涉及拉动运动，从而可以在设备20移动远离头皮16时检测毛发长度。
这种情况下，进一步参考示出毛发属性图的图7。图7中的图包括表示图6中所示路径106的横坐标轴。图7的纵坐标轴108例示出在路径106特定点处获取的毛发属性值。相应的样本在图7中分别用附图标记110、112、114表示。在路径106的中央部记录的相对恒定值称为样本112。在路径106的侧段记录的同样相对恒定的值称为样本110、114。然而，在过渡带或中间带116、118，出现大的变化率。
假设初始测量是基于两个样本之间的相对较大距离(图7中的实线)，可以提供用户反馈以提醒用户在中间带116、118处重复记录过程。以此方式，可以记录中间样本120，该中间样本120细化过渡区的测量。基于粗测量，可以进行补充细化测量。因此，可以获取采样速度/采样密度与记录时间之间的有益平衡。毋庸置疑，也可以在粗测量甚至没有完成的情况下通过指示相应的区域没有足够覆盖来提供用户反馈。因此，可以通过系统10支持并引导用户，从而大大简化发型记录过程。
毋庸置疑，测量值的细化不一定需要精确重复设备20沿同样的路径106的移动。也可以使用邻近路径以用于数据细化/丰富及质量改进。
进一步参见图8，其示出根据本公开的发型记录方法的示例性实施例。
在初始步骤s10，提供毛发属性测量单元，尤其是毛发长度测量单元。在随后的步骤s12中，测量单元被布置为靠近关注的对象的毛发部，尤其是头部。进一步地，步骤s12包括使测量单元穿过对象的毛发。
随后可以执行步骤s14，其包括检测测量单元的实际位置。进一步地，可以提供步骤s16，其包括检测关注的毛发属性值，尤其是毛发长度代表值。毋庸置疑，步骤s14、s16基本上可以以同步方式执行。例如，可以施加特定采样速率，根据该采样速率来记录相应的数值对。
随后可以执行进一步的步骤s18，其中评估记录程序的总体覆盖率。如果在步骤s18中确定需要进一步测量，则随后执行步骤s20。在步骤s20，可以提供用户反馈，提醒用户重复步骤s12、s14和s16。一方面，步骤s18可以处理整体覆盖率。另一方面，步骤s18可以处理条件参数，尤其是品质参数。例如，品质参数可以涉及邻近测量点/样本的毛发属性值的变化率。在检测到急剧的过渡和/或不期望/非预测值时，执行进一步(中间)测量以更详细地记录该过渡可能是有益的。因此，可以在步骤s20中提供适当的指令性用户反馈。
当在步骤18中评估到已经获得足够信息和数据时，所述方法可以在步骤s22终止。在步骤s22，提供关注对象的毛发属性轮廓，如毛发长度轮廓。基于在步骤s22中提供的轮廓，可以在之后重现对象的当前发型。
图9示出发型记录方法实施例的另一示例性实施例。结合图9说明的程序可以视为图8所示方法的补充。
在图9中，提供步骤s50，其包括记录毛发属性轮廓。例如，这可以涉及根据粗测量(低采样速率/采样密度)，以第一粗设置来操作发型记录系统。因此，可以获取数据集的粗网/图案。之后可以执行步骤s52，其中评估毛发属性轮廓以评估或导出品质参数。例如，品质参数可以包括数值变化率和/或来自插值的检测值与邻近测量点之间的偏差。无论是哪种情况，都可以期望提供需要细化测量的过渡。
在这一点上，在步骤s54评估品质参数是否落入/低于限定极限/阈值，或超过该极限。在后一种情况下，随后执行步骤s56，其包括提供用户反馈以提醒用户执行特定校正的动作。例如，校正的动作可以涉及通过将发型记录系统的手持设备重复移动至预期出现大的过渡的期望位置而进行的细化测量。校正的动作还可以涉及使手持设备减速。
之后，可以再次执行步骤s50，其中更新毛发属性轮廓。因此，可以进行新评估。当在步骤s54中评估到品质参数落入限定极限内时，可以在步骤s56中完成毛发属性轮廓的生成。
进一步参见图11，其示出根据本公开的方法的示例性实施例。更具体地，图10所示的程序涉及检测关注的毛发属性值，尤其是毛发长度值。因此，图10中的步骤s100和s112可以形成本文所讨论的整体方法的一部分。下文中根据实施毛发长度测量梳的测量单元讨论并说明步骤s100和s112。如上文已经描述的，毛发属性测量、尤其是毛发长度测量的其它途径是可以预见的。
步骤s100涉及手持设备的测量单元的梳附件内未检测到毛发或不存在毛发的状态。在随后的步骤s102中，手持设备移动至接近关注对象的毛发部，尤其是关注对象的头部。步骤s102可以涉及相应的位置和/或接近的监测和检测。
最终，在步骤s104，可以检测到与对象皮肤的接触。具体对于头部毛发，可以检测到头皮接触。对于毛发长度测量，以对象的皮肤或头皮作为基准或基础。步骤s104可以触发或启动进一步的记录步骤。例如，随后可以执行步骤s106，其涉及获取手持设备在关注对象头皮或头部的当前位置的记录。进一步地，可以存在步骤s108，其涉及检测附件梳中的有毛发至没毛发的变化。为此，例如，可以使用光学/视觉感测。当检测到相应的对照(有毛发至没毛发变化)时，可以执行包含在相应步骤s110中的长度测量。因此，可以检测毛发属性值，尤其是毛发长度值。在随后的步骤s112中，可以记录相应的样本。样本包括位置记录和毛发属性值记录。如虚线箭头所示，可以重复执行步骤s100-s110以限定基本覆盖关注对象整个头部毛发的毛发属性轮廓或毛发长度轮廓。
随后，根据图11进一步详细描述示例性测量和细化途径。
简言之，该方法涉及步骤s150，其涉及初始起点测量。进一步的步骤s152涉及判断因当前偏差真正需要细化的区域。进一步地，随后可以执行步骤s154，其涉及提供用户反馈，尤其是建议用户测量待细化子区域的其它点。在随后的步骤s156中，用户可以执行待细化区域中至少一个其它点的实际测量。之后可以执行后续步骤s158，其涉及限定用于进一步处理的新测量(子)区域。例如，当前测量点可以基本上使得能够将一个区域分割为多个(如3个)子区域。在进一步中的步骤s160中，可以进行新测量(子)区域的评估，其可以再次涉及确定偏差。如果检测到偏差仍然太大，可以随后执行步骤s154，如建立细化回路。因此，可以随后执行步骤s162，其涉及收集测量值并最终完成毛发长度轮廓记录程序。
下文中将进一步详细描述根据图11所示方法的示例性实施例。出于说明性目的，进一步参见图12、图13和图14。对于智能毛发切割器具来说，存在其可以达到的分辨率的实际极限，即在头部上的什么距离会出现长度差异。而且也存在发型分辨率的实际极限，即多大的发型长度尺寸实质上限定该发型。例如，以到10mm的空间分辨率作为实际值的长度信息来为智能毛发切割器具限定发型。
为了记录完整毛发长度轮廓，应避免以10mm的分辨率测量头部，因为这样太费力。相反地，建议用内插值来测量限定数量的点，以得出头部每个位置处的有效长度。因此，基于限定数量的测量点，可以描述整体发型。
例如，初始测量可以包括五个点(如前、后、左、右和顶点)。测量完初始的五个点后，可以确定是否需要附加的测量。在五个测量起点长度变化很小(如小于12％)的情况下，可以认为剪切得非常均匀。任意附加的测量可以视为对用户来说是可选的，而非强制的。
然而，整体均匀的发型并不是很常见。但是，考虑到现实中的不同发型，更实际的是具有不确定性并提示对每个起始区域进行附加的测量。
例如，模型区域可以构造为由三个点集之间的线界定的截锥形球的表面区域。描述头皮的其它模型也是可以预见的。之后，基于所限定的起点，执行递归到细节的测量，但只在需要的地方执行，该测量以检测测量长度、估计长度及偏差计算为指导。因此，可以实现精确度与测量时间/精力之间的极大平衡。
头部上的位置可以例如记录为球极坐标。为了得到示例性毛发长度轮廓，并不需要实际球坐标。假设(人)头部通常具有特定标准尺寸，纬度(φ)和经度(λ)的角度读数足以用于记录和应用，并且半径值r可以忽略。例如，假设典型半径为～80mm，这意味着需要～10mm的分辨率及～7°(度)的角栅格分辨率。这种情况下，参见图12，其示出示意性基准头部/头皮，其中用纬度(φ)、经度(λ)和半径(r)描述球位置。
如果点界定区内仍然存在不确定性，则评估记录毛发长度轮廓的通用途径。如果存在不确定性(超过限定阈值的偏差)，则提醒用户在该区域进行额外测量。之后，在细分区域重复该程序，或直到达到约7°的最小相关细分。因此，可以实现足够的细化。给定(已处理)的边界点用图13中的p1、p2和p3表示。
根据示例性实施例，通过计算(球模型表面的)三个边界点纬度值和经度值的平均值可以确定提示坐标(下文中称为提示点(pp))。进一步地，用户进行测量的实际位置(pm)可以不同于准确(理想)提示点(pp)，记录具有φm和λm(纬度和经度偏差)的该位置pm并记录相关长度值。毋庸置疑，起点(如上文所述的五个点)也可以不在其理想位置，而只是位于用户实际进行测量的坐标附近。图13示出布置在由点p1、p2和p3限定的球段中央区的提示/建议点pp。图14示出提示点pp附近的选定点pm。
对于新数据点pm，计算最近的(上述方法中的)三个已测量点。计算每个记录点pc跨过球到达pm的(纵向或角)距离。例如，这可以通过使用haversine函数(给出球上两个点之间从其经度和纬度的大圆距离)或者通过简单的线性距离实现。然而，由于主要目的是分类，即使实际距离值并不正确，用直线代替球面距离也可以提供大体等同的结果。因此，对于每个数据点pm和pc，距离可以用下述方程计算：设距离为x2+y2的平方根，
将计算距离列表分类至新点pm可以提供最近的三个点。例如，最近的三个数据点继而被作为新pm测量的封闭三角。用于确定pm预测长度值的这些角的三个长度值的内插可以以多种方式实现。例如，可以进行二次内插或双线性内插。一个示例性的简单实用选择是简单地计算长度的平均值。毋庸置疑，关注区也可以由三个以上的数据点来限定。
如果测量长度与预测值的差超过限定阈值(如12％)，且距离大于分辨率阈值(如7°)，则建议进行附加的测量。可以建议对所有用于细化的细分区域(如三角区域)进行附加测量、或者选择性地仅在高偏差区进行附加测量。
因此，以pm相对于早期测量点对(如p2和p3)的增量、如pm与平均值或其它计算值的偏差为指导，可以判断由[pm,p3,p2]所限定的区域是否需要进一步细化。这种细化可以在其它任意子区域内重复。针对集合[pm,p3,p2]产生的新提示点pp在图14中示出。
如果测量长度落入限定差阈值内，或者与邻近点的距离小于上文所述的分辨率阈值，则不建议对该区域进一步细化。由[p1,p3,p2]限定的区域继而被认为已经扫描并标记。这种情况下，点pm标记为完整的。包括“完整”点的任意区域均不需要进一步提示。
例如，可以以少于五个起始数据点开始。需要进一步强调的是，上文应当理解为示例性实施例而不应理解为限制本公开的范围。
虽然附图和以上描述中已经详细说明并描述了本发明，但这些说明和描述应视为说明性或示例性的，而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。在实践所要求保护的发明的过程中，通过学习附图、公开内容及所附权利要求，本领域技术人员对于所公开实施例的其它变型是可以理解并实现的。
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权利要求中的任意附图标记不应该被理解为限定其范围。