用于皮肤测试、定制配方和化妆品生产的智能系统的制作方法

1.本发明涉及一种适于化妆品领域用户的确定定制配方的方法。具体而言，本发明涉及一种可以确定定制的化妆品配方的皮肤检查，定制的化妆品配方包括至少一种化妆品基质和至少一种活性成分。这种检查可以通过智能镜来实现。


背景技术：

[0002]“定制配方”指的是活性成分和基质的各种组合或化合物，可产生化妆品领域的最终特性。考虑到评估配方结果所需的各种类型参数，这些组合对特定人员有效。例如，参数可以是皮肤特征。
[0003]“化妆品基质”是指设计用于接触皮肤各外部部分，尤其是表皮的物质或化合物。化妆品基质是除纯活性成分之外的所有成分。它可以是乳液、乳霜、啫喱、乳霜啫喱、香膏、乳清、油或其组合。它可以吸收纯活性成分。根据皮肤类型，它可能有不同的质地，通常占化妆品总体积的80％以上。
[0004]“活性成分”是指一种高度浓缩的物质，因此只需在化妆品中少量添加。它也是化妆品的活性部分，这意味着它为化妆品提供了一些作用并产生了一些特性。这样就可以确定化妆品的性质，并针对确定的条件。活性成分与皮肤类型和皮肤损伤有关。
[0005]“智能镜”是一种能够实现多种功能的设备。特别是，智能镜可以拍照，将信息记录到数据库中，并在屏幕上显示分析结果。
[0006]
在使用化妆品时，用户可能会使用不适合自己皮肤的产品，即可能产生不良影响的产品。用户也可以使用没有带来预期结果的产品，即效率低或进展缓慢的产品。因此，在这一领域需要开发适合任何特定用户的定制配方。
[0007]
现有技术中已知的专利us9760935b2提供了一种解决方案，该解决方案是根据对用户的一张或多张图片或视频的分析，推荐产品和美容护理、护肤和抗衰老产品的方法。
[0008]
然而，这份文件的解决方案主要是预测性的。它旨在根据其他几个用户的统计结果推荐产品，为用户提供预测。因此，它不能为用户提供定制的解决方案。
[0009]
现有技术中已知的专利us20190026013a1提供的解决方案涉及一种在带有显示屏和处理器的计算机设备中实施的方法，该计算机设备用于从包括多个面部特征的图片中为化妆品产品提供改进接口。
[0010]
然而，该解决方案仅用于选择和推荐与选定面部特征相匹配的现有化妆品，并通过图像显示和图像处理提供面部预测。同样，本文件中的解决方案不能推荐针对特定用户定制的新化妆品配方。


技术实现要素：

[0011]
本发明旨在克服目前现有技术中的问题，这得益于皮肤检查的方法，该方法提供定制的化妆品配方，并为用户生成定制的化妆品。
[0012]
本发明包括一个确定适合用户的定制化妆品配方的方法，包括收集图片或视频信
息的步骤，将所述信息存储到数据库的步骤，把所述信息保存到数据库中的步骤，比较收集的信息与数据库中的信息的步骤以及设计分析结果的步骤，其中，所述方法包括建议化妆品配方的步骤，所述化妆品配方包括至少一种化妆品基质和/或至少一种为用户量身定制的活性成分。
[0013]
根据一个实施例，该方法的特征在于，它包括一个能够检测用户面部的传感器系统，并且优选在以下条件中选择至少一个条件：粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。
[0014]
根据一个实施例，该方法的特征在于，确定至少一种活性成分用于以下条件中选择的至少一个条件：粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。
[0015]
根据一个实施例，该方法的特征在于，扫描至少70％的面部轮廓，包括选自眼睛、鼻孔或嘴唇的基点。
[0016]
根据一个实施例，该方法的特征在于，至少扫描全脸的99.8％。
[0017]
根据一个实施例，该方法的特征在于，对皮肤有标记区域的全脸扫描至少为98％。
[0018]
根据一个实施例，该方法的特征在于，化妆品基质选自乳霜、乳清、油、香膏、啫喱、乳霜啫喱、乳液或其组合。
[0019]
根据一个实施例，该方法的特征在于，确定定制的化妆品配方包括以下步骤：
[0020]
·
拍摄图片并检测图片中的人脸的步骤。
[0021]
·
描绘用于区域中的面部的分析和划分的面部轮廓的步骤。
[0022]
·
对所述图片中的皮肤进行分析的步骤。
[0023]
·
从所述分析中评级的步骤。
[0024]
·
创建定制的化妆品配方的步骤。
[0025]
·
根据所述定制化妆品配方创建定制化妆品的步骤。
[0026]
·
化妆品使用前后的结果的对比分析的步骤。
[0027]
本发明还包括能够实现该方法的智能镜设备。
[0028]
将在下文和附图中介绍该方法的其他特点和优点。
[0029]
然而，该解决方案仅用于选择和推荐与选定面部特征相匹配的现有化妆品，并通过图像显示和图像处理提供面部预测。同样，本文件中的解决方案不能推荐针对特定用户定制的新化妆品配方。
[0030]
本发明旨在克服目前现有技术中的问题，这得益于皮肤检查的方法，该方法提供定制的化妆品配方，并为用户生成定制的化妆品。
[0031]
本发明包括一个确定适合用户的定制化妆品配方的方法，包括收集图片或视频信息的步骤，将所述信息存储到数据库的步骤，把所述信息保存到数据库中的步骤，比较收集的信息与数据库中的信息的步骤以及设计分析结果的步骤，其中，所述方法包括建议化妆品配方的步骤，所述化妆品配方包括至少一种化妆品基质和/或至少一种为用户量身定制的活性成分。
[0032]
根据一个实施例，该方法的特征在于，它包括一个能够检测用户面部的传感器系
统，并且优选在以下条件中选择至少一个条件：粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。
[0033]
根据一个实施例，该方法的特征在于，确定至少一种活性成分用于以下条件中选择的至少一个条件：粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。
[0034]
根据一个实施例，该方法的特征在于，扫描至少70％的面部轮廓，包括选自眼睛、鼻孔或嘴唇的基点。
[0035]
根据一个实施例，该方法的特征在于，至少扫描全脸的99.8％。
[0036]
根据一个实施例，该方法的特征在于，对皮肤有标记区域的全脸扫描至少为98％。
[0037]
根据一个实施例，该方法的特征在于，化妆品基质选自乳霜、乳清、油、香膏、啫喱、乳霜啫喱、乳液或其组合。
[0038]
根据一个实施例，该方法的特征在于，确定定制的化妆品配方包括以下步骤：
[0039]
·
拍摄图片并检测图片中的人脸的步骤。
[0040]
·
描绘用于区域中的面部的分析和划分的面部轮廓的步骤。
[0041]
·
对所述图片中的皮肤进行分析的步骤。
[0042]
·
从所述分析中评级的步骤。
[0043]
·
创建定制的化妆品配方的步骤。
[0044]
·
根据所述定制化妆品配方创建定制化妆品的步骤。
[0045]
·
化妆品使用前后的结果的对比分析的步骤。
[0046]
本发明还包括能够实现该方法的智能镜设备。
附图说明
[0047]
将在下文和附图中介绍该方法的其他特点和优点。
[0048]
[图1]图1所示为该方法的主要步骤的概要图。
[0049]
[图2a]图2a所示为根据本发明的用于检测用户面部的设备。
[0050]
[图2b]图2b所示为根据本发明生产定制化妆品的设备。
具体实施方式
[0051]
图1概述了该方法的主要步骤。
[0052]
第一步是用户拍摄图片，然后检测图片中的人脸。
[0053]
用户无需以任何特定方式摆姿势。一张简单的脸部正面快照就足够了。用户可以通过一个设备(例如，智能镜)或任何方式(包括捕获和显示图片的系统)来获取图片。
[0054]
用户面部扫描依赖于人工神经网络和/或对50000多张面部进行训练的“机器学习”。至少扫描全脸的99.9％。有色皮肤和有标记的脸上的扫描率至少为98％。扫描也适用于轮廓缩小的脸，这意味着内部轮廓小于100％至70％的脸。
[0055]
第二步包括描绘用于区域中的分析和划分的面部轮廓。
[0056]
根据该方法的一个实施例，第二步是描绘出准确的轮廓，例如，排除图片背景、颈
部和头发。为此，人工智能依赖于两个支柱：
[0057]
·
扫描基点可以是，例如，眼睛、鼻孔或嘴唇。
[0058]
·
检测模糊轮廓的特定人工神经元网络。
[0059]
有利地，结果包括一组邻接几何形状，这些几何形状可以在表面上连接100多个点，并且可以识别每个要进行特殊处理的区域和不进行处理的区域。
[0060]
例如，一方面，将眼睛和耳朵之间的菱形与前额和颧骨之间的菱型进行比较，另一方面，可以看出鼻子的亮度必然不同。因此，最好考虑到同一特定区域可能存在的差异。
[0061]
例如，关于区域封闭处理，该方法整体排除了眼睛、嘴和鼻孔。
[0062]
此外，该方法还考虑了另一种区域封闭处理，即通过人工智能检测“非皮肤”区域。例如，这是一组扫描定义的分析区域以检测异常的算法，例如，眼镜、鼻孔、可能的伤口或因亮度异常而产生的畸变(例如，过度闪烁或太强阴影的影响)。
[0063]
将这些区域排除在处理之外有利地使人们能够更好地关注感兴趣的区域，从而更好地检测准确的面部轮廓.
[0064]
特别是，该算法首先学习每个区域的颜色和亮度特性，以计算平均值，然后推断出相关异常。
[0065]
例如，太明显的皮肤不包括太浓烈的阴影，而深色皮肤上可能包含具有相同亮度的相同颜色。
[0066]
已经为每个分析制定了具体的算法。事实上，通常情况下，它们可以根据皮肤的一般颜色进行调整。它们可以考虑到每个区域的特殊性，并可能将离平均值太远的极值排除在计算之外。
[0067]
因此，这些算法具有良好的自适应性。
[0068]
对于一些要分析的情况，无法定义要检测的规则和对象；因此，设计了一个机器学习系统。事实上，专门用于所涉及的每个分析的神经网络和/或“机器学习”，是在至少2500个要检测对象的图片数据库上训练的。
[0069]
第三步包括分析图片中的皮肤。分析的主要对象与皮肤状况有关，例如，粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。
[0070]
对于皱纹，人工智能可以检测到颜色的变化，从而根据形状和位置来定义皱纹。
[0071]
有利的是，每个皱纹的视觉轮廓都被绘制在一个层中，在其中每个皱纹都显示在检测到的位置，并且与数值成比例。
[0072]
有利的是，扫描可以评估每个皱纹的长度。
[0073]
有利的是，扫描可以根据其宽度和亮度变化的强度来评估皱纹。
[0074]
有利的是，扫描使计算每个区域和每个类别的皱纹的数量成为可能。
[0075]
对于皮肤粗糙，扫描步骤应扫描皮肤的小裂缝和/或大纹理，根据年龄和区域，这些皮肤可能是皮脂过剩、痤疮疤痕、复合皮肤弹性丧失或大量黑斑
[0076]
有利的是，扫描步骤的结果是一个层，它增强了均匀性的重要变化，并产生一个分数，该分数可以衡量特定区域的表面和强度。
[0077]
对于皮肤发红的情况，该方法首先逐像素扫描皮肤的平均颜色，这是皮肤肤色和用户一般状况的函数。
[0078]
然后，在第二次扫描中，根据皮肤变红趋势的平均值进行扫描，从一组皮疹和敏感皮肤样本的图片中选择红色。
[0079]
例如，化妆可以很容易地隐藏皮疹区域，但在识别参考颜色时很少转移和产生假阳性结果。
[0080]
有利的是，斑点只是那些绘制面部大小和形状区域的点，不包括伤口或纽扣。
[0081]
有利的是，扫描显示出刺激、极度干燥或导致烧伤的特定密度。
[0082]
对于水分状况，分析是指油性皮肤的症状：亮度和反射环境光的能力。
[0083]
缺水会导致皮肤变暗。少数点被排除在外，例如鼻尖和额头顶部，以防秃顶。
[0084]
扫描很容易被化妆粉损坏，而根据本发明，在可控照明下涂抹面霜前后的扫描非常可靠。
[0085]
对于深粉红色的情况，分析测量了相邻两个点之间的色素差异，并在每个区域的多个点上重复该过程。一旦检测到离平均值很远的大表面，其轮廓就被系统地排除在测量之外。
[0086]
因此，该算法给出了一个全局分数，即测量值的差异与存在显著差异的点数之间的权重。例如，测量区域不包括从鼻尖开始的下面部。
[0087]
对于皮肤默认情况，分析完全依赖于机器学习。神经网络经过训练，可以识别包含新按钮的按钮和区域，可以通过小碰撞和在特定位置变红的趋势检测到这些按钮和区域。
[0088]
例如，这项开发依赖于2000张痤疮阳性图片的数据库，其中有20000多个皮肤缺陷。
[0089]
有利的是，图片中被评论的图片越多，系统就越准确。
[0090]
有利的是，系统会自动纠正亮度问题。
[0091]
第四步是根据分析结果利用对分区的表面和强度的加权进行评级。
[0092]
该算法给出了一个全局分数，即测量值的差异与存在显著差异的点数之间的加权。例如，分数将考虑用户的年龄和皱纹。此评级系统对每个问题都有效。
[0093]
评级的可靠性取决于对用户在给定时刻、给定情况下的分析。仅根据年龄或相对于其他人的年龄进行评级是有缺陷的。
[0094]
第五步包括创建定制的化妆品配方。
[0095]
通过分析和评级，可以开始选择含有至少一种基质和至少一种活性成分的定制化妆品配方。为此，至少要保留一个条件，以确定定制化妆品配方应包含哪些活性成分。
[0096]
考虑用户的年龄，选择取决于条件的严重性的确定，例如，粗糙、皮肤开裂、皮脂过多、痤疮疤痕、皮肤弹性的复合损失、皮肤粒度、皱纹、色素沉淀、皮肤光泽、皮肤亮度、发红、敏感性、干燥、皮肤水分和缺陷，如痣、斑点、黑斑、黑眼圈或眼袋。然后，系统将所选条件的严重性与其他类似或同等年龄的人进行比较。然后，系统给它打分。如果该分数高于平均值，则系统会有利地分配特定的活性成分。如果此分数低于平均值，系统也会有利地分配特定的活性成分。
[0097]
由于基质的作用，系统将活性成分确定为年龄、治疗条件的选择以及每种条件的严重性的函数。
[0098]
系统还根据治疗条件确定基质，以设计定制的化妆品配方。
[0099]
如果基质是啫喱、乳清或乳霜，配方基质应为水基。
[0100]
如果基质是香膏，配方基质应为水基和油基。
[0101]
如果基质是油，配方基质应是油基。
[0102]
因此，有利地，该系统分配了与活性成分协同作用的基质，从而提高了定制化妆品配方的效率。
[0103]
有利地，该方法可以设计多种不同的配方，即至少超过40000种不同的配方。
[0104]
第六步是从定制的化妆品配方中创建定制的化妆品产品。
[0105]
根据一个实施例，本发明的所有步骤只能由一个系统或设备实现。这意味着该设备能够实现扫描、各种分析、配方建议和定制化妆品的生产。
[0106]
根据另一个实施例，一方面，可以能够根据步骤一到五扫描、分析和建议配方的设备能够实现化妆品的生产。例如，智能镜(见图2a)。另一方面，该设备连接到一个生产定制化妆品的设备。
[0107]
第七步包括使用化妆品前后的对比分析。用户将能够评估其化妆品，并测量针对选定条件的活性成分的功效。
[0108]
图2a显示了根据本发明用于检测用户面部7的设备5、6。
[0109]
图2b显示了根据本发明的一个变形的一种能够生产定制化妆品的设备。根据本发明的变形，定制化妆品(4)的生产是通过定制化妆品配方(1)的生产设备实现的，该定制化妆品配方包括一组根据本发明的基质(2)和一组根据本发明的活性成分(3)。