기존에 있는 퍼스널 컬러 진단 서비스는 대부분 사용자 이미지를 분석하고 퍼스널 컬러를 찾아주거나, 자가진단 설문을 통해 퍼스널 컬러를 알려주는 두 형태 중 한가지 형태로 진행되는 경우가 많았습니다. 저희는 두가지 서비스 모두를 구현하여 사용자들이 좀 더 정확한 퍼스널 컬러를 확인할 수 있도록 했습니다.
## 2)상세
### 타 서비스와의 차별성❕
첫째, 기존에 있는 퍼스널 컬러 진단 서비스는 대부분 사용자 이미지를 분석하고 퍼스널 컬러를 찾아주거나, 자가진단 설문을 통해 퍼스널 컬러를 알려주는 두 형태 중 한가지 형태로 진행되는 경우가 많았습니다. 저희는 두가지 서비스 모두를 구현하여 사용자들이 좀 더 정확한 퍼스널 컬러를 확인할 수 있도록 했습니다.
### 2. front
둘째, 기존에 있는 이미지 분석 서비스는 잘못된 이미지로 학습된 결과물인 경우가 많았습니다. 보다 정확한 결과를 위하여 인위적으로 바뀐 사진이나 필터 등이 들어간 얼굴 이미지가 아닌 색상을 기준으로 학습시켰습니다.
### 3. back
셋째, 기존에 있는 자가진단 서비스에는 여성 위주의 언어 선택 및 질문이 대부분이었습니다. 이를 보완하여 최대한 남녀 모두 적용될 수 있는 언어를 선택했습니다. 뿐만 아니라 질문의 양을 늘려서 정확도를 높이고자 했습니다.
# 전체 서비스
// 전체 서비스 동작 이미지//
...
...
@@ -24,10 +24,10 @@
또한, 원본 알고리즘은 웜톤과 쿨톤의 스탠다드 값을 연예인들의 이미지를 학습시켜 평균치를 구했는데, 본래 이미지를 통해서 확인하는 퍼스널 컬러는 조명, 화이트 밸런스, 화장 여부 등에 의해 영향을 많이 받기 때문에 이 부분을 수정하였습니다. 퍼스널 컬러 대표 색 이미지들의 Lab b값을 training시켜, 그 평균치를 스탠다드 값으로 업데이트 하였습니다.
# 빌드 방법
## http://www.find-your-color.ml
# 사용 방법
# 사용 방법
## http://www.find-your-color.ml
# LICENSE
마더 프로젝트 https://github.com/starbucksdolcelatte/ShowMeTheColor.git
