FR 3145226 A1 20240726 FR 2300500 A 20230119 Systèmes, dispositif et procédés collaboratifs pour la caractérisation des cheveux bouclés La divulgation du présent document concerne généralement un système, un appareil et un procédé pour diagnostiquer un type de cheveux bouclés d’un utilisateur, fournir une recommandation sur un produit ou un traitement pour l’utilisateur, et utiliser les retours d'information de l’utilisateur et sociaux pour améliorer à la fois le diagnostic des boucles et la recommandation de produit. Figure pour l'abrégé : néant Systèmes, dispositif et procédés collaboratifs pour la caractérisation des cheveux bouclés CONTEXTE Domaine La divulgation du présent document concerne généralement un système, un appareil et un procédé pour diagnostiquer un type de cheveux bouclés d’un utilisateur, fournir une recommandation sur un produit ou un traitement pour l’utilisateur, et utiliser les retours d'information de l’utilisateur et sociaux pour améliorer à la fois le diagnostic des boucles et la recommandation de produit. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION En matière de soins et d’entretien des cheveux, il existe de nombreux types de cheveux bouclés et les consommateurs à cheveux bouclés veulent le meilleur soin et le plus approprié à leur type et forme de boucles et de cheveux. Il existe de nombreux tableaux de motifs de boucles montrant les types de motifs de boucles, et il peut parfois être difficile d’auto-diagnostiquer l’état, le type et le soin nécessaire de vos cheveux. Choisir le mauvais motif peut conduire à sélectionner le mauvais produit, ce qui peut entraîner un mauvais résultat ou un résultat non optimal. Par conséquent, ce qui est nécessaire est une application qui peut proposer un procédé de diagnostic des cheveux bouclés d’un consommateur et de fourniture d'une recommandation sur un produit ou un traitement pour lui fournir un résultat souhaité au consommateur. Les modes de réalisation ci-dessous décrivent un système, un dispositif ou une application (« Appli ») qui peut recevoir en entrée au moins un motif de cheveux bouclés d’un utilisateur sur la base d’un cliché des cheveux de l’utilisateur, et diagnostiquer un motif de boucle, la brillance des cheveux, la couleur et la texture. Sur la base de ce diagnostic, l’application conseillera un produit ou un régime spécifique de produits d’une marque désignée et la possibilité d’effectuer des achats sur place. Il est également possible d’adapter le diagnostic et les recommandations sur l’évolution des cheveux et des besoins des consommateurs. Un mois, un consommateur peut recevoir un diagnostic basé sur le fait que ses cheveux sont secs et peut-être que ses cheveux évoluent et qu’ils sont désormais gras. Grâce à ces nouvelles informations, il peut compter sur l’application pour réorienter le diagnostic et la recommandation en fonction de l’adaptation de ses cheveux. La présente invention concerne un système comprenant : un serveur ; une pluralité de dispositifs utilisateur, dans lequel une circuiterie de traitement de chacun des dispositifs utilisateur est configurée pour exécuter une application qui affiche une image d’une personne avec un type de motif de boucles de cheveux ; et reçoit une entrée de l’utilisateur respectif sur un avis d’un utilisateur sur le type de motif de boucles de cheveux de la personne dans l’image affichée ; dans lequel une circuiterie de traitement du serveur est configurée pour recevoir l'entrée de l’utilisateur entrée depuis chacun des dispositifs de la pluralité de dispositifs utilisateur ; et mettre à jour un modèle d’apprentissage automatique pour effectuer une analyse d’image afin de déterminer un type de motif de boucles présent dans une image sur la base des entrées reçues de chacun de la pluralité de dispositifs. Selon des modes réalisation, le système selon l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : les entrées reçues servent à fournir des étiquettes sur le type de motif de boucles de cheveux de la personne affichée dans l’image, et les entrées reçues servent à mettre à jour une attribution prédéterminée d’un type de motif de boucle à une image sur la base d'un nombre seuil d’utilisateurs ayant un avis sur le type de motif de boucle de cheveux dans l’image qui est différent de l’attribution. [SYSTÈME] La montre un système global 100 selon un mode de réalisation. Les composants de base requis sont un dispositif utilisateur 101 (tel qu’un smartphone) et un ou plusieurs dispositifs serveurs 102 (tels qu’une plateforme en nuage). Une description matérielle de ces composants sera fournie ultérieurement. Le smartphone est montré avec une application pour smartphone (« appli ») incluse L’utilisation de l’application pour smartphone implique que l’utilisateur fournisse effectivement des entrées en effectuant des sélections qui conduisent à la fonctionnalité du diagnostic de boucles et aux recommandations de produits. L’application pour smartphone effectue également une communication interactive avec la plateforme en nuage. Par exemple, l’application pour smartphone peut recevoir la sélection d'allures pertinentes décrites ci-dessus, et peut également fournir un retour d'information direct de l’utilisateur sur les allures envoyées précédemment par la plateforme en nuage et peut notifier la plateforme en nuage sur les couleurs et les recettes réellement sélectionnées par l’utilisateur et distribuées par le distributeur. Un tel retour d'information peut fournir une forme d’apprentissage automatique à la plateforme en nuage et améliorer les algorithmes utilisés par la plateforme en nuage. La est un schéma fonctionnel plus détaillé illustrant un exemple de dispositif utilisateur 20 selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. Dans certains modes de réalisation, le dispositif utilisateur 20 peut être un smartphone. Toutefois, l’artisan qualifié appréciera que les particularités décrites dans le présent document puissent être adaptées pour être implémentées sur d’autres dispositifs (par exemple, un ordinateur portable, une tablette, un serveur, une liseuse, un appareil photo, un dispositif de navigation, etc.). L'exemple de dispositif utilisateur 20 de la comporte un contrôleur 110 et un processeur de communication sans fil 102 connectés à une antenne 101. Un haut-parleur 104 et un microphone 105 sont connectés à un processeur vocal 103. Le contrôleur 110 est un exemple de l’unité de commande 21 montrée à la et peut inclure une ou plusieurs unités centrales de traitement (CPU), et peut commander chaque élément du dispositif utilisateur 20 pour réaliser des fonctions liées à la commande de communication, au traitement de signal audio, à la commande du traitement de signal audio, au traitement et à la commande de l’image fixe et animée et à d’autres types de traitement de signal. Le contrôleur 110 peut réaliser ces fonctions en exécutant des instructions stockées dans une mémoire 150. En variante ou en plus du stockage local de la mémoire 150, les fonctions peuvent être exécutées en utilisant des instructions stockées sur un dispositif externe dont l'accès se fait sur un réseau ou sur un support lisible par ordinateur non transitoire. Comme décrit ci-dessus en lien avec la , le contrôleur 110 peut exécuter des instructions permettant au contrôleur 110 de fonctionner comme l’unité de commande d’affichage 211, l’unité de gestion d'opérations 212 et l’unité de gestion du jeu 213 schématisées sur la . La mémoire 150 est un exemple de l'unité de stockage 22 montrée à la et comporte, sans toutefois s'y limiter, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM) ou une matrice mémoire comportant une combinaison d’unités de mémoire volatile et non volatile. La mémoire 150 peut être utilisée comme mémoire de travail par le contrôleur 110 tout en exécutant les processus et algorithmes de la présente divulgation. De plus, la mémoire 150 peut être utilisée pour le stockage à long terme, par exemple, de données d’image et d’informations connexes. Le dispositif utilisateur 20 comporte une ligne de commande CL et une ligne de données DL comme lignes de bus de communication interne. Les données de commande vers/depuis le contrôleur 110 peuvent être transmises via la ligne de commande CL. La ligne de données DL peut être utilisée pour la transmission de données vocales, l’affichage de données, etc. L’antenne 101 transmet/reçoit des signaux d’ondes électromagnétiques entre les stations de base pour effectuer des communications radio, telles que les différentes formes de communication par téléphone cellulaire. Le processeur de communication sans fil 102 commande la communication réalisée entre le dispositif utilisateur 20 et d’autres dispositifs externes via l’antenne 101. Par exemple, le processeur de communication sans fil 102 peut commander la communication entre les stations de base pour la communication par téléphone cellulaire. Le haut-parleur 104 émet un signal audio correspondant à des données audio fournies par le processeur vocal 103. Le microphone 105 détecte l’audio environnant et convertit l’audio détecté en signal audio. Le signal audio peut ensuite être transmis au processeur vocal 103 pour un traitement ultérieur. Le processeur vocal 103 démodule et/ou décode les données audio lues depuis la mémoire 150 ou les données audio reçues par le processeur de communication sans fil 102 et/ou un processeur de communication sans fil à courte distance 107. De plus, le processeur vocal 103 peut décoder les signaux audio obtenus par le microphone 105. L’exemple de dispositif utilisateur 20 peut également comporter un afficheur 120, un panneau tactile 130, une touche de fonctionnement 140 et un processeur de communication à courte distance 107 connectés à une antenne 106. L'afficheur 120 peut être un afficheur à cristaux liquides (LCD), un panneau d’affichage à électroluminescence organique ou une autre technologie d’écran d’affichage. En plus de l’affichage des données d’images fixes et animées, l'afficheur 120 peut afficher des entrées opérationnelles, telles que des numéros ou des icônes qui peuvent être utilisés pour commander le dispositif utilisateur 20. L’afficheur 120 peut également afficher une interface graphique pour qu'un utilisateur commande des aspects du dispositif utilisateur 20 et/ou d’autres dispositifs. En outre, l’écran 120 peut afficher des caractères et des images reçus par le dispositif utilisateur 20 et/ou stockés dans la mémoire 150 ou dont l'accès se fait à partir d’un dispositif externe sur un réseau. Par exemple, le dispositif utilisateur 20 peut accéder à un réseau tel qu’Internet et afficher du texte et/ou des images transmis à partir d’un serveur Web. Le panneau tactile 130 peut comporter un écran d'affichage de panneau tactile physique et un pilote de panneau tactile. Le panneau tactile 130 peut comporter un ou plusieurs capteurs tactiles pour détecter une opération d’entrée sur une surface de fonctionnement de l’écran d'affichage de panneau tactile. Le panneau tactile 130 détecte également une forme tactile et une zone tactile. Dans le présent document, l’expression « opération tactile » fait référence à une opération d'entrée effectuée en touchant une surface de fonctionnement de l’afficheur de panneau tactile avec un objet d’instruction, tel qu’un doigt, un pouce ou un instrument de type stylet. Dans le cas où un stylet ou similaire est utilisé pour une opération tactile, le stylet peut comporter un matériau conducteur au moins à la pointe du stylet de sorte que les capteurs inclus dans l’écran tactile 130 peuvent détecter lorsque le stylet approche/entre en contact avec la surface de fonctionnement de l’afficheur de panneau tactile (comme dans le cas où un doigt est utilisé pour l’opération tactile). Un ou plusieurs de l'afficheur 120 et du panneau tactile 130 sont des exemples de l’afficheur de panneau tactile 25 schématisé à la et décrit ci-dessus. Dans certains aspects de la présente divulgation, le panneau tactile 130 peut être disposé adjacent à l’afficheur 120 (par exemple, laminé) ou peut être formé d'un seul tenant avec l’afficheur 120. Par souci de simplicité, la présente divulgation suppose que le panneau tactile 130 est formé d'un seul tenant avec l’afficheur 120 et, par conséquent, les exemples évoqués dans le présent document peuvent décrire des opérations tactiles effectuées sur la surface de l’afficheur 120 plutôt que sur le panneau tactile 130. Cependant, l’artisan compétent appréciera que cela n'est pas limitatif. Par souci de simplicité, la présente divulgation suppose que le panneau tactile 130 est une technologie de panneau tactile de type capacitif. Toutefois, il convient d'apprécier que des aspects de la présente divulgation peuvent facilement être appliqués à d’autres types de panneaux tactiles (par exemple, les panneaux tactiles de type résistifs) avec des structures alternatives. Dans certains aspects de la présente divulgation, le panneau tactile 130 peut comporter des capteurs tactiles à électrode transparente agencés dans la direction X-Y sur la surface du verre transparent du capteur. Le pilote de panneau tactile peut être inclus dans le panneau tactile 130 pour le traitement de commande lié au panneau tactile 130, comme la commande de balayage. Par exemple, le pilote de panneau tactile peut balayer chaque capteur dans un schéma d’électrode transparente de capacité électrostatique dans la direction X et la direction Y et détecter la valeur de capacité électrostatique de chaque capteur pour déterminer quand une opération tactile est effectuée. Le pilote de panneau tactile peut fournir en sortie une coordonnée et une valeur de capacité électrostatique correspondante pour chaque capteur. Le pilote de panneau tactile peut également fournir en sortie un identifiant de capteur qui peut être mis en correspondance avec une coordonnée sur l’écran d'affichage de panneau tactile. De plus, le pilote de panneau tactile et les capteurs de panneau tactile peuvent détecter lorsqu’un objet d’instruction, tel qu’un doigt, se trouve à une distance prédéterminée d’une surface de fonctionnement de l’écran d'affichage de panneau tactile. À savoir, l’objet d’instruction n’a pas nécessairement besoin d’être en contact direct avec la surface de fonctionnement de l’écran d'affichage de panneau tactile pour que les capteurs tactiles détectent l’objet d’instruction et effectuent le traitement décrit dans le présent document. Par exemple, dans certains modes de réalisation, le panneau tactile 130 peut détecter une position du doigt d’un utilisateur autour d’un bord du panneau d’affichage 120 (par exemple, saisissant un étui de protection qui entoure l’écran/le panneau tactile). Des signaux peuvent être transmis par le pilote de panneau tactile, par exemple en réponse à la détection d’une opération tactile, en réponse à une interrogation d’un autre élément sur la base d'un échange de données temporisé, etc. Le panneau tactile 130 et l’afficheur 120 peuvent être entourés d’un boîtier de protection, qui peut également renfermer les autres éléments inclus dans le dispositif utilisateur 20. Dans certains modes de réalisation, une position des doigts de l’utilisateur sur le boîtier de protection (mais pas directement sur la surface de l’afficheur 120) peut être détectée par les capteurs du panneau tactile 130. En conséquence, le contrôleur 110 peut effectuer le traitement de commande d’affichage décrit dans le présent document sur la base de la position détectée des doigts de l’utilisateur qui saisissent le boîtier. Par exemple, un élément d’une interface peut être déplacé vers un nouvel emplacement au sein de l’interface (par exemple, plus près d’un ou de plusieurs doigts) sur la base de la position détectée du doigt. En outre, dans certains modes de réalisation, le contrôleur 110 peut être configuré pour détecter quelle main tient le dispositif utilisateur 20, sur la base de la position détectée du doigt. Par exemple, les capteurs de panneau tactile 130 peuvent détecter une pluralité de doigts sur le côté gauche du dispositif utilisateur 20 (par exemple, sur un bord de l’afficheur 120 ou sur le boîtier de protection), et détecter un seul doigt sur le côté droit du dispositif utilisateur 20. Dans cet exemple de scénario, le contrôleur 110 peut déterminer que l’utilisateur tient le dispositif 20 de la main droite, car le motif de prise détecté correspond à un motif attendu lorsque le dispositif utilisateur 20 est tenu uniquement de la main droite. La touche de fonctionnement 140 peut comporter un ou plusieurs boutons ou éléments de commande externes similaires, qui peuvent générer un signal de fonctionnement sur la base d’une entrée détectée par l’utilisateur. En plus des sorties du panneau tactile 130, ces signaux de fonctionnement peuvent être fournis au contrôleur 110 pour effectuer le traitement et la commande liés. Dans certains aspects de la présente divulgation, le traitement et/ou les fonctions associées à des boutons externes et similaires peuvent être effectués par le contrôleur 110 en réponse à une opération d'entrée sur l’écran d'affichage du panneau tactile 130 plutôt que sur le bouton externe, la touche, etc. De cette manière, les boutons externes sur le dispositif utilisateur 20 peuvent être éliminés au lieu d’effectuer des entrées via des opérations tactiles, améliorant ainsi l’étanchéité. L’antenne 106 peut transmettre/recevoir des signaux d’ondes électromagnétiques vers/depuis d’autres appareils externes, et le processeur de communication sans fil à courte distance 107 peut commander la communication sans fil effectuée entre les autres appareils externes. Bluetooth, IEEE 802.11 et la communication en champ proche (NFC) sont des exemples non limitatifs de protocoles de communication sans fil qui peuvent être utilisés pour la communication entre les dispositifs via le processeur de communication sans fil à courte distance 107. Le dispositif utilisateur 20 peut comporter un capteur de mouvement 108. Le capteur de mouvement 108 peut détecter des particularités de mouvement (c’est-à-dire un ou plusieurs déplacements) du dispositif utilisateur 20. Par exemple, le capteur de mouvement 108 peut comporter un accéléromètre pour détecter une accélération, un gyroscope pour détecter une vitesse angulaire, un capteur géomagnétique pour détecter une direction, un capteur de géolocalisation pour détecter une localisation, etc., ou une combinaison de ceux-ci pour détecter un mouvement du dispositif utilisateur 20. Dans certains modes de réalisation, le capteur de mouvement 108 peut générer un signal de détection qui comporte des données représentant le mouvement détecté. Par exemple, le capteur de mouvement 108 peut déterminer un certain nombre de déplacements distincts dans un mouvement (par exemple, du début de la série de déplacements jusque l’arrêt, dans un intervalle de temps prédéterminé, etc.), un certain nombre de chocs physiques sur le dispositif utilisateur 20 (par exemple, un tremblement, un heurt, etc., du dispositif électronique), une vitesse et/ou une accélération du mouvement (instantané et/ou temporel), ou d’autres particularités de mouvement. Les particularités de mouvement détectées peuvent être incluses dans le signal de détection généré. Le signal de détection peut être transmis, par exemple, au contrôleur 110, moyennant quoi un traitement ultérieur peut être effectué sur la base des données incluses dans le signal de détection. Le capteur de mouvement 108 peut fonctionner conjointement avec une section de système de mondial positionnement (GPS) 160. La section GPS 160 détecte la position actuelle du terminal 100. L’information de la position actuelle détectée par la section GPS 160 est transmise au contrôleur 110. Une antenne 161 est connectée à la section GPS 160 pour recevoir et transmettre des signaux vers et depuis un satellite GPS. Le dispositif utilisateur 20 peut comporter une section d’appareil photo 109, qui comporte une lentille et un obturateur pour capturer des photographies de l’environnement autour du dispositif utilisateur 20. Dans un mode de réalisation, la section d’appareil photo 109 capture l’environnement d’un côté opposé du dispositif utilisateur 20 de l’utilisateur. Les images des photographies capturées peuvent être affichées sur le panneau d’affichage 120. Une section de mémoire sauvegarde les photographies capturées. La section de mémoire peut se trouver dans la section d’appareil photo 109 ou faire partie de la mémoire 150. La section d’appareil photo 109 peut être une particularité distincte attachée au dispositif utilisateur 20 ou être une particularité d’appareil photo intégrée. [Fig 3] Ensuite, une description matérielle d’un ou plusieurs dispositifs serveur 102 selon des exemples de modes de réalisation est décrite en référence à la [Fig 3]. À la [Fig 3], le comporte une CPU X00 qui réalise les processus décrits ci-dessus/ci-dessous. Les données de processus et les instructions peuvent être stockées dans la mémoire X02. Ces processus et instructions peuvent également être stockés sur un disque de support de stockage X04 tel qu’un disque dur (HDD) ou un support de stockage portable, ou peuvent être stockés à distance. En outre, les avancées revendiquées ne sont pas limitées par la forme des supports lisibles par ordinateur sur lesquels les instructions du processus inventif sont stockées. Par exemple, les instructions peuvent être stockées sur CD, DVD, dans la mémoire FLASH, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, disque dur ou tout autre dispositif de traitement de l’information avec lequel le [dispositif] communique, tel qu’un serveur ou un ordinateur. En outre, les avancées revendiquées peuvent être fournies en tant qu’application utilitaire, démon d’arrière-plan ou composant d’un système d’exploitation, ou une combinaison de ceux-ci, s'exécutant conjointement avec la CPU X00 et un système d’exploitation tel que Microsoft Windows 7, UNIX, Solaris, LINUX, Apple MAC-OS et d’autres systèmes connus de l’homme du métier. Les éléments matériels pour obtenir le [dispositif] peuvent être réalisés par divers éléments de circuits, connus de l’homme du métier. Par exemple, la CPU X00 peut être un processeur Xenon ou Core d’Intel en Amérique ou un processeur Opteron d’AMD en Amérique, ou peut être d’autres types de processeur qui seraient reconnus par l'homme du métier. En variante, la CPU X00 peut être implémentée sur un FPGA, ASIC, PLD ou en utilisant des circuits logiques discrets, comme le reconnaîtrait l'homme du métier. En outre, la CPU X00 peut être mise en œuvre en tant que processeurs multiples travaillant en coopération pour réaliser les instructions des processus inventifs décrits ci-dessus. Le [dispositif] de la Figure X comporte également un contrôleur de réseau X06, tel qu’une carte d’interface réseau Intel Ethernet PRO d'Intel Corporation en Amérique, pour servir d'interface avec le réseau XX. Comme on peut l’apprécier, le réseau XX peut être un réseau public, tel qu’Internet, ou un réseau privé tel qu’un réseau LAN ou WAN, ou toute combinaison de ceux-ci et peut également comporter des sous-réseaux RTC ou RNIS. Le réseau XX peut également être câblé, comme un réseau Ethernet, ou peut être sans fil, comme un réseau cellulaire comportant des systèmes cellulaires sans fil EDGE, 3G et 4G. Le réseau sans fil peut également être WiFi, Bluetooth ou toute autre forme de communication sans fil connue. Le [dispositif] comporte en outre un contrôleur d’affichage X08, tel qu’un adaptateur graphique NVIDIA GeForce GTX ou Quadro de la société NVIDIA en Amérique pour servir d’interface avec l'afficheur X10, tel qu’un moniteur LCD Hewlett Packard HPL2445w. Une interface d’E/S universelle X12 sert d’interface avec un clavier et/ou une souris X14 ainsi qu’un panneau d'écran tactile X16 sur ou séparé de l’afficheur X10. L’interface E/S universelle se connecte également à divers périphériques X18, y compris des imprimantes et des dispositifs de balayage, tels qu’un OfficeJet ou un DeskJet de Hewlett Packard. Un contrôleur de son X20 est également fourni dans le [dispositif], tel que Sound Blaster X-Fi Titanium de Creative, pour servir d'’interface avec les hauts-parleurs/le microphone X22 et fournir ainsi des sons et/ou de la musique. Le contrôleur de stockage universel X24 connecte le disque de support de stockage X04 au bus de communication X26, qui peut être un ISA, EISA, VESA, PCI ou similaire, pour interconnecter tous les composants du [dispositif]. Une description des particularités et fonctionnalités générales de l’afficheur X10, du clavier et/ou de la souris X14, ainsi que du contrôleur d’affichage X08, du contrôleur de stockage X24, du contrôleur de réseau X06, du contrôleur de son X20 et de l’interface d’E/S universelle X12 est omise dans le présent document par souci de concision puisque ces particularités sont connues. Les exemples d’éléments de circuit décrits dans le contexte de la présente divulgation peuvent être remplacés par d’autres éléments et structurés différemment des exemples fournis ici. Par ailleurs, la circuiterie configurée pour réaliser des particularités décrites dans le présent document peut être implémentée dans des unités à circuits multiples (par exemple, des puces), ou les particularités peuvent être combinées dans la circuiterie sur un seul jeu de puces. Les fonctions et particularités décrites dans le présent document peuvent également être exécutées par divers composants distribués d’un système. Par exemple, un ou plusieurs processeurs peuvent exécuter ces fonctions système, les processeurs étant distribués sur plusieurs composants communiquant dans un réseau. Les composants distribués peuvent inclure une ou plusieurs machines client et serveur, qui peuvent partager le traitement, comme le montre la , en plus de divers dispositifs d’interface humaine et de communication (par exemple, moniteurs d’affichage, smartphones, tablettes, assistants numériques personnels (PDA)). Le réseau peut être un réseau privé, tel qu’un LAN ou un WAN, ou peut être un réseau public, tel qu’Internet. Une entrée dans le système peut être reçue par une entrée utilisateur directe et reçue à distance en temps réel ou en tant que procédé discontinu. De plus, certaines implémentations peuvent être effectuées sur des modules ou du matériel qui ne sont pas identiques à ceux décrits. En conséquence, d’autres implémentations entrent dans le champ d’application qui peut être revendiqué. La description matérielle décrite ci-dessus est un exemple non limitatif de structure correspondante pour réaliser la fonctionnalité décrite dans le présent document. [COLLECTE DE DONNÉES UTILISATEUR] 1. Recueil d'informations utilisateur sur l’état actuel des cheveux : Informations décrites par l'utilisateur lui-même Les Figures 4 à 5 montrent les types d’informations descriptives reçues par l’application en provenance de l’utilisateur en ce qui concerne l'état actuel de ses cheveux. Les informations peuvent comporter l’une ou les deux des informations d’image et des informations descriptives. Par exemple, comme le montre la , en tant qu’informations personnelles, l’application collecte un ou plusieurs parmi le nom, l'âge, l'origine ethnique, le localisation et les coordonnées de l’utilisateur. Comme le montre la , l’utilisateur peut également fournir des informations sur ses habitudes de soins capillaires actuelles, qui peuvent être appelées « parcours capillaire actuel ». Ces informations comportent un ou plusieurs des éléments suivants. Si l’utilisateur utilise ou non la chaleur pour traiter ses cheveux La fréquence d’utilisation de shampooings et/ou de produits revitalisants Si l’utilisateur utilise un traitement de lissage soyeux Si l’utilisateur laisse ses cheveux défrisés Si les cheveux de l’utilisateur sont colorés Si les cheveux de l’utilisateur sont traités chimiquement. Comme le montre la , l’utilisateur peut également fournir des informations sur l’état actuel perçu de ses cheveux. Par exemple, l’utilisateur peut décrire lui-même ses cheveux comme étant fins, moyens, rêches, gras, secs, fragiles, poreux ou crépus. L’utilisateur peut également indiquer si ses cheveux ont différents types de boucles ou caractéristiques dans différentes régions des cheveux. Par exemple, bien qu’un type de boucle puisse être présent dans les parties les plus visibles des cheveux, un autre type de boucle peut être présent dans une région moins visible telle que l’arrière du cou. Un système d’imagerie capillaire classique basé sur l’IA ne prendrait pas en compte ce type d’informations et celles-ci devraient probablement être fournies en tant qu’informations utilisateur. La montre qu’un utilisateur peut prendre une ou plusieurs images d'« autoportrait » de ses cheveux. Plus précisément, l’utilisateur peut prendre un cliché d'autoportrait, un cliché d'autoportrait à 360° ou une série de photos sous différents angles en utilisant la capacité appareil photo du smartphone. Dans un mode de réalisation préféré, comme le montre la , l’utilisateur doit prendre l’image d'autoportrait de la portion des cheveux qui incarne le motif de boucle de ses cheveux, comme le côté des cheveux, ou si possible une vue depuis l’arrière de ses cheveux. L’image est de préférence prise sur un fond blanc. [INFORMATIONS SUR L'ALLURE/LES BÉNÉFICES SOUHAITÉS] La montre les types d’informations descriptives reçues par l’application de la part de l’utilisateur en ce qui concerne l'allure (cible) souhaitée. L’utilisateur peut fournir son allure cible en utilisant des mots et/ou des images. Comme le montre la , l’utilisateur peut entrer des termes descriptifs concernant les bénéfices souhaités, tels que l’obtention de plus de définition, d’un allongement, d’une hydratation, d’un contrôle des frisottis, d’une réparation des dommages, d’une brillance, d’une douceur ou d’une réduction des pointes fourchues. Comme le montre la , l’utilisateur peut entrer une ou plusieurs images indicatives de l'« allure finale » qu’il souhaite. Cela peut être fait conjointement ou en variante à partir des termes descriptifs fournis par l’utilisateur. Par exemple, l’utilisateur peut sélectionner des images prises sur Internet. Les images peuvent être fournies à partir d'une pluralité d’images affichées pour l’utilisateur directement dans l’application elle-même. Ces clichés peuvent être des descripteurs textuels pré-associés, tels que représentant une allure avec un ou plusieurs En variante, les images peuvent ne pas être pré-associées à des descripteurs textuels, et une analyse d’image peut être effectuée sur l’image pour déterminer les caractéristiques des cheveux du modèle dans l’image. [DIAGNOSTIC DE BOUCLES] Après la collecte des informations de description et des informations d’image auprès de l’utilisateur, l’application va provoquer la réalisation d'un diagnostic de boucles. Une partie du diagnostic de boucles consiste à effectuer une analyse d’image pour déterminer le type ou le motif de boucle de l’utilisateur ainsi que d’autres attributs, tels que la texture, le niveau de dommage, le niveau de brillance, la sécheresse et la couleur. La montre un tableau de différents types de modèles de boucles selon un mode de réalisation. Dans cet exemple, il existe huit types différents de motifs de boucles, qui peuvent représenter des motifs de boucles ondulés, bouclés ou frisés. Il existe différents procédés de réalisation d’analyse d’images. Un procédé consiste à détecter des particularités d’une image qui indiquent un certain motif de boucles. Par exemple, un angle dans le motif de cheveux peut être détecté. En raison du contraste des cheveux de l’utilisateur dans l’image sur un fond blanc, les pixels d’une certaine couleur sont détectés et la boucle moyenne est tracée sur un diagramme de dispersion en 2D. Pour faciliter cette étape, l’image de la balance des blancs peut être optimisée de sorte que la balance des blancs du cliché facilite la détection du contraste noir/blanc. Le système peut également détecter automatiquement le pourcentage de noir/blanc sur le fond blanc. Un procédé correspondant à ce type de détection est montré à la . À l’étape 1101, le système détermine les pixels d’une couleur prédéterminée, qui peut être n’importe quelle couleur autre que le blanc, en supposant que l’image est prise sur un fond blanc. À l’étape 1102, l’angle moyen et la boucle sont mesurés. L’angle moyen et la boucle des cheveux sont mesurés en utilisant la régression linéaire. Plus précisément, les pixels dans une région « maximale attendue » sont marqués en rouge et correspondent à une régression polynomiale (degré = 2). En utilisant quelques heuristiques pour quel côté de la parabole choisir, il mesure de l’une des pointes de la parabole à la base. Les heuristiques sont basées sur le côté de la parabole qui a plus de points de données et la concavité de la courbe. Cette technique est décrite plus en détail dans le brevet US N° 10 929 993. Un autre procédé consiste à utiliser l’apprentissage profond ou l’apprentissage automatique pour entraîner un modèle afin de déterminer un motif de boucles dans les images. Dans ce mode de réalisation, le système implémente un ou plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN), dont les modèles peuvent être entraînés en utilisant des jeux de données à code source libre ou des jeux de données collaboratives, comme expliqué ci-dessous. D’autres techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisées conjointement avec la présente invention, y compris, mais sans s'y limiter, l’apprentissage par arbre de décision, l’apprentissage par règles d’association, les réseaux neuronaux artificiels, l’apprentissage profond, la programmation logique inductive, les machines à vecteurs de support, le groupement, les réseaux bayésiens, l’apprentissage de renforcement, l’apprentissage de représentations, l’apprentissage de similarité et métrique, l’apprentissage de dictionnaire parcimonieux, les algorithmes génétiques, l’apprentissage automatique basé sur des règles et les classificateurs d’apprentissage. Des techniques supplémentaires décrites dans le brevet US N° 8 442 321, brevet US N° 9 015 083, brevet US N° 9 536 293, brevet US N° 9 324 022 et publication PG U.S. No. 2014/0376819 A1, peuvent être utilisées avec la présente invention. Dans les descriptions qui suivent, on supposera que la logique d’apprentissage automatique implémente un réseau neuronal convolutif, bien que la présente invention n'y soit pas limitée. Ceux qui possèdent des compétences en intelligence artificielle reconnaîtront de nombreuses techniques qui peuvent être utilisées conjointement avec la présente invention sans s’écarter de l’esprit et de la portée prévue de celle-ci. La est un organigramme par lequel un exemple d’interaction avec un mode de réalisation de l’invention peut être expliqué. L’interaction de la n’est en aucun cas destiné à être limitative. La description de la est destinée à illustrer la fonctionnalité de la configuration illustrée à la . D'autres particularités de l’invention, au-delà de celles décrites en référence à la , seront évoquées ci-dessous. À l’opération 1210, l’image d'autoportrait capturée de l’utilisateur est reçue À l’opération 1220, l’analyse d’images et l’apprentissage automatique sont menés pour analyser la peau de l’utilisateur à partir des images. Le système peut effectuer des analyses qui déterminent, entre autres, un type de motif de boucles, une texture des cheveux, un niveau de dommages des cheveux, un niveau de brillance des cheveux, une sécheresse des cheveux et une couleur des cheveux. D’autres états des cheveux peuvent être déterminés par le système. D'autres détails des analyses sont fournis ci-dessous. Une fois les analyses terminées, comme déterminé à l’opération 1225, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, où les résultats des analyses et le régime prescrit (produits et routines) et/ou les mises à jour du régime sont envoyés à l’utilisateur via une interface de l’application. À l’opération 1225, il est déterminé si l’analyse est complète et, en réponse à une détermination positive de celle-ci, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, moyennant quoi l’application envoie un régime recommandé ou des mises à jour d’un régime à l’utilisateur à l’opération 1230. L’utilisateur peut suivre le régime comme indiqué à l’opération 1235 et, à l’opération 1240, il est déterminé si un nouvel intervalle a commencé. Si c’est le cas, le processus 1200 réitère l’opération 1210. Le système peut accéder aux calendriers et aux minuteries (ainsi qu’au GPS) à bord du dispositif client ainsi qu’aux calendriers accessibles par réseau sur un réseau. En conséquence, disons une fois par semaine, par exemple, l’application peut rappeler à l’utilisateur de prendre un cliché de ses cheveux, c’est-à-dire lui rappeler le nouvel intervalle. Au fil du temps, le système peut déterminer à partir des images prises à chaque intervalle si le régime recommandé fonctionne et, si ce n'est pas le cas, le système peut réviser le régime, par exemple, changer un produit, recommander d’autres changements de mode de vie, prendre un rendez-vous avec un spécialiste, etc. La est un organigramme de données entre un exemple d'interface client 1340 (c’est-à-dire l’application) et les services d’une plateforme de service 1320. Il convient de noter que, sur la . Comme l'illustre la , la logique d’apprentissage automatique 1354 peut comprendre un analyseur de cheveux 1330, un générateur de progression de l’apparence du visage 335 et un générateur de recommandation de régime 1350 et peut être couplée en communication à une base de données de comptes d'utilisateurs 310 et une base de données de produits 320. La logique d’apprentissage automatique 1354 peut entraîner et utiliser des modèles d’apprentissage automatique 1370 pour recommander des régimes et suivre la progression de l’utilisateur sous le régime. Comme l’attestera l'homme du métier de l’apprentissage automatique, l'entraînement peut impliquer la sélection d’un ensemble de particularités, par exemple, un type de motif de boucle, une texture des cheveux, un niveau de dommages des cheveux, un niveau de brillance des cheveux, une sécheresse des cheveux et une couleur des cheveux, et l’attribution d’étiquettes à des données d’image qui reflètent la présence ou la proéminence de ces particularités. L’attribution d'étiquettes peut être effectuée par un expert en la matière ou, comme expliqué ci-dessous, par le biais de données collaboratives. En prenant les étiquettes attribuées comme réalité de terrain, la logique d’apprentissage automatique 1354 peut configurer des modèles 1370 pour prédire le degré de présence des particularités dans une image d'essai, qui peut changer au fil du temps. La présente invention ne se limite pas à une représentation de modèle particulière, qui peut inclure des modèles binaires, des modèles de classification de plusieurs catégories, des modèles de régression, etc. L’exemple de base de données de comptes d'utilisateurs 1310 contient les données de tous les utilisateurs du système 100 de manière sécurisée. Cela comporte les données de profil d’utilisateur, les photos d’utilisateur actuelles et passées 352 pour chaque utilisateur, les analyses capillaires actuelles et passées 358 pour chaque utilisateur, les recommandations de produits actuelles et passées 362 et les recommandations de routines actuelles et passées 364 pour chaque utilisateur. L’exemple de base de données de produits 1320 contient les données de différents produits qui peuvent être utilisés dans un régime. La base de données de produits 1320 peut contenir des enregistrements reflétant les noms de produits, les ingrédients actifs et inactifs, les informations figurant sur l’étiquette, les utilisations recommandées, etc. Dans certains modes de réalisation, tels qu’illustrés en tant qu’entrée de produit 354, l’utilisateur (et d’autres utilisateurs du système) peut fournir un retour d'information sur différents produits et peut saisir des produits qui ne sont pas déjà dans la base de données de produits 1320. La présente invention ne se limite pas à des produits particuliers qui peuvent être saisis dans la base de données de produits 1320. L’analyseur de cheveux 1330 est construit ou est sinon configuré pour classer différents états ou artefacts de l’analyseur de cheveux à partir d’une imagerie des cheveux d’un utilisateur en utilisant des techniques d’apprentissage automatique par rapport aux modèles 1370. Dans certains modes de réalisation, des images photographiques 352 des cheveux d’un utilisateur sont fournies à l’analyseur de cheveux 1330 pour analyse. L’analyseur de cheveux 330 peut implémenter des mécanismes de prétraitement d’image qui comportent le rognage, la rotation, l'enregistrement et le filtrage d'images d’entrée avant l’analyse. Après un tel prétraitement, l'analyseur de cheveux 1330 peut appliquer les modèles 1370 à l’image d’entrée pour localiser, identifier et classer les caractéristiques des cheveux de l’utilisateur. Le générateur de progression d’apparence de cheveux 1335 peut fonctionner sur les images des cheveux de l’utilisateur pour représenter l’apparence du visage de l’utilisateur dans le futur. Une telle progression peut être une progression de l'âge, pour laquelle des techniques de progression de l’âge peuvent être déployées, ou peut une progression de l'apparence suite à l'observation d'un régime. Une image de progrès 356 peut être fournie à l’utilisateur via l’interface client 1340. Le générateur de recommandation de régime 1350 peut fonctionner sur les résultats d’analyse 358 obtenus à partir de l’analyseur de cheveux 1330 pour prescrire un régime à l’utilisateur. Les modèles 1370 peuvent être entraînés pour prédire quels produits et routines (traitement, recommandations cosmétiques et de mode de vie, etc.) seraient efficaces pour atteindre l’objectif de l’utilisateur en ce qui concerne les caractéristiques de cheveux identifiées dans l’analyse de cheveux. Le générateur de recommandation de régime 1340 peut formater les résultats d’analyse 358 de l’analyseur de cheveux 1330 comme une interrogation dans, par exemple, la base de données de produits 1320 sur la base des connaissances encodées sur les modèles 1370. En réponse, la base de données de produits 1320 peut renvoyer les données et métadonnées de produits 1366, et des recommandations de produits 362 et des recommandations de routines 364 peuvent être fournies à l’interface client 1340. Comme indiqué ci-dessus, l'entraînement des modèles 1370 peut être obtenu en étiquetant les données d’image par un expert. Cependant, au lieu d’un expert, certains modes de réalisation de l’invention utilisent des données collaboratives comme données d'entraînement. La est un schéma d’un tel mode de réalisation de l’invention. Pendant l’entraînement, les utilisateurs 410 se voient présenter un ensemble d’images d’entraînement 420 sur lesquelles ils sont invités à caractériser les motifs de boucles et/ou les particularités capillaires. Dans un mode de réalisation, l’échelle de motif de boucles montrée sur la est utilisée pour que les utilisateurs puissent évaluer le type de motif de boucles. Par exemple, chacun des utilisateurs 410 (au fil du temps) se voit présenter un grand nombre d’images et passe en revue un ensemble de questions concernant les particularités de la personne sur l’image. En utilisant l’échelle, chaque utilisateur 410 est invité à sélectionner l’un des types de boucles. Les réponses aux questions peuvent servir d’étiquettes utilisées pour l'entraînement de la logique de langage machine 1340. En se référant à la , est illustré un exemple 1500 dans lequel l’application présente une photographie d’un modèle 1510 et demande à l’utilisateur de déterminer quel type de boucle, parmi une pluralité de types de boucles 1520, est montré dans l’image. La illustre un exemple de fonctionnement d’essai conformément à l'entraînement collaboratif évoqué ci-dessus. Une image d'essai 710, c’est-à-dire la propre image d’un utilisateur, peut être présentée à la logique d’apprentissage automatique 154, qui analyse l’image selon les modèles entraînés sur les données collaboratives 720. Comme l’illustre la figure, la logique d’apprentissage automatique 1340 estime que 80 % des personnes interrogées évalueraient le motif de boucles de l’utilisateur comme un type 7 comme indiqué en 722. En conséquence, la logique d’apprentissage automatique 1340 peut utiliser le type de boucle #7 comme élément de données d’entrée lors de la réalisation de recommandations, comme décrit ci-dessous. Les descripteurs textuels de l’utilisateur peuvent être utilisés pour aider au diagnostic des boucles comme entrée supplémentaire dans le modèle. Par exemple, l’inclusion d’un mot textuel d’un utilisateur décrivant ses propres cheveux en combinaison avec des particularités visuelles dans l’image de ses cheveux contribuera à pondérer la probabilité d’un motif de boucles identifié dans l’image. Le système d’apprentissage automatique décrit ci-dessus peut en outre comporter un composant d’identification de boucles, y compris une circuiterie configurée pour générer un score de prédiction par pixel pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et pour prédire un score pour la présence ou l’absence d’un motif de boucle spécifique dans une image à l’aide d’un ou plusieurs classificateurs d’images de réseau neuronal convolutif. Dans ce procédé, la génération du score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucles spécifique dans l’image comporte la génération d’un score indicatif de la présence ou de l’absence d’une combinaison d’un ou plusieurs parmi un motif de cheveux frisés, un motif de cheveux bouclés, un motif de cheveux crépus, un motif de cheveux ondulés ou un motif raide. Le score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucles spécifique dans l’image peut comporter un score indicatif de la présence ou de l’absence de motif de cheveux frisés, de motif de cheveux bouclés, de motif de cheveux crépus, de motif de cheveux ondulés ou de motif raide. Le score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucles spécifique dans l’image comporte un score indicatif de la présence ou de l’absence d’un motif de boucles à partir d’une pluralité de motifs de boucles prédéterminés sur une échelle de boucles. Un composant d’appréciation de boucles peut également être fourni qui comporte une circuiterie configurée pour générer un menu sélectionnable par l’utilisateur qui permet à un utilisateur de choisir parmi une pluralité de caractéristiques de cheveux et d’images de motifs de boucles et de générer des informations d’appréciation des cheveux de l’utilisateur en réponse à une ou plusieurs entrées associées à au moins l'un du score de prédiction pour une présence ou une absence de boucles de cheveux et à la prédiction d’un score pour une présence ou une absence d’un motif de boucles spécifique. Un procédé peut également être fourni pour appliquer un classificateur d’image de réseau neuronal convolutif à une image utilisateur afin d’obtenir des scores de prédiction par pixel pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et les types de boucles de cheveux, et pour générer une représentation virtuelle d’une portion de l’image utilisateur et d’un type de boucles de cheveux prédit sur la base des scores de prédiction pour la présence ou l’absence de boucles et de types de boucles de cheveux. Un procédé implémenté par ordinateur peut également être prévu pour entraîner un réseau neuronal pour la détection de boucles de cheveux. Ce procédé comporte la collecte d’un ensemble d’images numériques de motifs de cheveux frisés, d’images de motifs de cheveux bouclés, d’images de motifs de cheveux crépus ou d’images de motifs de cheveux ondulés à partir d’un magasin de données ; l’application d’une ou plusieurs transformations à chaque image numérique de cheveux pour créer un ensemble modifié d’images numériques de cheveux ; la création d’un premier ensemble d’entraînement comprenant l’ensemble collecté d’images numériques de cheveux, l’ensemble modifié d’images numériques de cheveux et un ensemble d’images numériques de cheveux sans boucles ; l’entraînement d’un réseau neuronal dans une première étape en utilisant le premier ensemble d’entraînement ; la création d’un second ensemble d’entraînement pour une seconde étape d’entraînement comprenant le premier ensemble d’entraînement et les images numériques de cheveux sans boucles qui sont incorrectement détectées comme images de motifs de boucles de cheveux après la première étape d’entraînement ; et l’entraînement du réseau neuronal dans une seconde étape en utilisant le second ensemble d’entraînement. [RECOMMANDATION DE PRODUIT OU DE TRAITEMENT DE BOUCLE ] Alors que le processus ci-dessus décrit la façon dont le système effectue un diagnostic de boucles, le diagnostic de boucles est en outre combiné à une entrée de l'allure ou du bénéfice souhaité par un utilisateur pour obtenir une recommandation de produit ou de traitement. Comme le montre la , l’utilisateur entre le bénéfice souhaité qu’il recherche dans l’application, ou comme le montre la , l’utilisateur a sélectionné une « allure » qu’il recherche. Comme le montre la , le composant fonctionnel appelé générateur de recommandation 1710 prend l’entrée du diagnostic de boucles 1720 et le bénéfice souhaité par l’utilisateur 1730, et fournit une recommandation 1740 en sortie. Différents procédés de génération d’une recommandation sont décrits ci-dessous. Table de consultation Comme premier procédé, une table de consultation peut être utilisée, qui comporte des combinaisons prédéterminées de diagnostic de boucles et de bénéfice souhaité en association avec une sortie prédéterminée d’une recommandation d’un produit ou d’un traitement. La montre un exemple d'une saisie dans une table de consultation comme décrit ci-dessus. Un style de table matricielle est montré où les possibilités de diagnostic de boucles remplissent un axe de consultation et que les bénéfices souhaités par l’utilisateur remplissent l’axe de consultation opposé. Sur la base des entrées reçues par le générateur de recommandation 1710, une intersection des entrées conduira à la recommandation à générer. Bien que cet exemple soit simplifié, le diagnostic de boucles pourrait en outre comporter d’autres caractéristiques d'appréciation des cheveux de l’utilisateur telles que décrites ci-dessus, et les bénéfices souhaités par l’utilisateur pourraient également comporter d’autres caractéristiques. Une augmentation du nombre de types de caractéristiques contenues dans les données d’entrée nécessitera évidemment une table de consultation étendue. Le type de table de consultation n’est pas limité au type montré à la . La table elle-même peut être générée manuellement sur la base d'une entrée d’expert. Par exemple, les Figures 18B et 18C montrent des informations d’expert qui mettent en correspondance le type de boucles d’un utilisateur avec d’autres caractéristiques, points sensibles et recommandations de traitement. La façon dont ces informations peuvent être utilisées pour compléter la table de consultation de la est évidente. À titre de référence, un type de cheveux « en zigzag » signifie que les mèches forment un zigzag, pas une boucle ou une ondulation. On parle de cheveux « frisés » lorsque chacune des mèches forme des boucles frisées serrées. Ils sont très polyvalents mais peuvent être fragiles, en particulier si les mèches sont fines, car ils peuvent avoir une fine couche externe. Les mèches de cheveux « bouclés » s’agglomèrent et s’enroulent sur elles-mêmes en spirale ou en boucles plus lâches. Cette texture a besoin de beaucoup d’hydratation pour favoriser un motif défini, mais un peu de frisottis peut lui donner de la personnalité. On parle de cheveux « ondulés » lorsque les mèches se courbent ou forment un « S ». Un second procédé pour créer la table de consultation consiste à générer une recommandation basée sur l’apprentissage automatique. Dans ce cas, un ensemble d’images « avant et après » peut être utilisé conjointement avec une étiquette de traitement et/ou un produit qui a été utilisé pour enseigner à une machine quels produits ou procédés de traitement conduisent à certains résultats. Les images peuvent être associées à des descripteurs textuels, tels que ceux fournis par l’utilisateur pour décrire son état actuel de cheveux et les bénéfices souhaités. Cela peut être utilisé pour créer un modèle qui peut être mis à jour en continu avec de nouvelles données d’entraînement au fur et à mesure de leur collecte. Les Figures 18 et 19 montrent des détails supplémentaires sur la manière dont l'apprentissage profond est effectué pour amener l’appli pour smartphone (ou la plateforme en nuage) à estimer une recommandation pour un utilisateur. À la Figure 18, l'entraînement est effectué pour le modèle d’apprentissage profond. Les entrées sont fournies à l’étape 1910, où des clichés (qui peuvent être des autoportraits vidéo 360 ou des autoportraits clichés) sont entrés avec des descripteurs de texte et une étiquette. Étant donné qu’il s’agit de la phase d’entraînement, les clichés réels avant et après des utilisateurs peuvent être utilisés pour montrer le motif de boucles diagnostiqué à l’origine et le motif de boucles résultant en tant que paire d’images. De plus, les mots auto-perçus des utilisateurs décrivant leurs boucles et les descripteurs textuels de leurs bénéfices souhaités peuvent être entrés sous forme de paire de textes. Enfin, l' « étiquette » donnée aux données entrées peut être le produit et/ou le traitement qui a obtenu le résultat souhaité. Les entrées sont fournies à un algorithme d’apprentissage profond à l’étape 1920. L’algorithme d’apprentissage profond utilisé peut être basé sur les logiciels disponibles tels que connus dans la technique, tels que Tensorflow, Keras, Mxnet, Caffe ou Pytorch. Le résultat de l'entraînement étiqueté sera un réseau neuronal à l’étape 1940. Le réseau neuronal créé comporte des nœuds de chaque couche qui sont regroupés, les groupements se chevauchent et chaque groupement transmet des données à plusieurs nœuds de la couche suivante. La montre l’utilisation du modèle d’apprentissage profond une fois que l'entraînement a atteint un niveau adéquat. C’est ce qu’on appelle le « temps d’inférence », car la recommandation sera déduite des données d’entrée sans étiquette. On peut voir que l’étape d’entrée ne comporte pas d’étiquette. De plus, la paire d’images comporte l’image d'autoportrait entrée par l’utilisateur et l’image sélectionnée par l’utilisateur dans l’application. Ces entrées sont apportées au réseau neuronal qui fournira une sortie d’une recommandation de produit et de traitement. [TYPES DE SORTIES] La montre les différents types de recommandations de produits et de traitement générés par le générateur de recommandation sur la base du processus décrit ci-dessus. On peut voir que la recommandation peut prendre la forme d’un produit spécifique dans de multiples catégories, comme les soins capillaires, le coiffage et les soins du cuir chevelu. Les produits de soins capillaires peuvent comporter un shampooing, un revitalisant, un revitalisant sans rinçage, un masque et du shampooing sec. Les produits coiffants peuvent comporter de la laque, un purifiant, des gels et une base. Les produits de soin du cuir chevelu peuvent comporter de l'huile ou de la crème. Outre les produits recommandés, la recommandation générée par le générateur de recommandation peut également comporter des tutoriels et des guides pour aider à éduquer l’utilisateur. Comme le montre la , la recommandation peut comporter des guides liés à la science des cheveux, qui expliquent la structure et la pousse des cheveux à l’aide d’illustrations, de publications, de vidéos et/ou d’animations. Ces tutoriels peuvent être spécifiques aux besoins de l’utilisateur. [Exemples de scénarios] Des exemples de scénarios de fonctionnement de l’application pour différents besoins des utilisateurs sont décrits ci-après. Une situation est décrite dans laquelle un consommateur « A » a des cheveux très distincts mais ne sait pas comment les classer. Lorsqu’il recherche une routine de soins capillaires spécifique/personnalisée pour son type de cheveux, le consommateur peut se sentir très submergé par l’océan de produits parmi lesquels choisir. Dans ce scénario, le consommateur A peut effectuer ce qui suit en utilisant l’application selon un mode de réalisation. Le consommateur télécharge l’appli. Entre des informations sur les habitudes et les actions actuelles sur ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de la couleur ou de la chaleur. Il prend un cliché de ses cheveux à la lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soins capillaires. Sélectionne un cliché pour simuler ce à quoi il veut que ses cheveux ressemblent. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, texture lisse... L’appli diagnostique son type de boucles, sa brillance (ou le manque de brillance), son niveau de dommages et sa couleur ainsi que les produits recommandés. Enfin, l’appli offre la possibilité d’effectuer des achats sur place. Avec des tutoriels sur ce que sont les cheveux bouclés et pourquoi ils se comportent comme ils le font. Une autre situation dans laquelle un consommateur « B » a des cheveux très bouclés et en a assez d’acheter autant de produits différents pour trouver celui qui répond à ses besoins. Dans ce scénario, le consommateur B peut effectuer ce qui suit en utilisant l’application selon un mode de réalisation. Le consommateur télécharge l’appli. Entre des informations sur les habitudes et les actions actuelles sur ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de la couleur ou de la chaleur. Il prend un cliché de ses cheveux à la lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soins capillaires. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, texture lisse... L’appli diagnostique son type de boucles, sa brillance (ou le manque de brillance), son niveau de dommages et sa couleur ainsi que les produits recommandés. Enfin, l’appli offre la possibilité d’effectuer des achats sur place. La illustre une situation dans laquelle un consommateur « C » a des cheveux très bouclés et a utilisé l’application et a remarqué que ses cheveux ont changé en termes de routine spécifique/personnalisée pour son type de cheveux, mais n’est pas sûr de son type de cheveux. Dans ce scénario, le consommateur C peut effectuer ce qui suit en utilisant l’application selon un mode de réalisation. Entre de nouvelles informations sur le comportement actuel des cheveux. Il prend un nouveau cliché de ses cheveux à la lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soins capillaires. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, texture lisse... L’application fournit un diagnostic de beauté adaptable à leurs caractéristiques capillaires. Enfin, l’application donnera la possibilité d’effectuer des achats de nouveaux produits capillaires sur place et des tutoriels sur ce que sont les cheveux bouclés et pourquoi ils se comportent comme ils le font. [Fig 26] Enfin, la [Fig 26] illustre une situation dans laquelle le consommateur « D » a des cheveux très bouclés, mais ne comprend pas pourquoi ils se comportent comme ils le font. Il cherche à apprendre et à suivre son parcours capillaire. Dans ce scénario, le consommateur D peut effectuer ce qui suit en utilisant l’application selon un mode de réalisation. Le consommateur télécharge l’appli. Entre des informations sur les habitudes et les actions actuelles sur ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de la couleur ou de la chaleur. Il clique sur les outils d’apprentissage et les vidéos sur les cheveux Il peut télécharger des clichés de ses coiffures, présenter des utilisations de produits ainsi que des résultats et des évaluations et partager ces données avec ses amis/famille via un lien universel qui fournira en sortie une version partageable de son journal. L’appli recommandera également d’éventuels produits qu’il pourrait vouloir essayer avec une option d’achat sur place. Par conséquent, les exemples de scénarios ci-dessus montrent comment l’application décrite dans les présents modes de réalisation peut répondre à divers besoins des consommateurs. [PARTICULARITÉS AMÉLIORÉES] Entraînement à la recommandation de produit/processus de traitement Bien que le mode de réalisation ci-dessus illustre un scénario du point de vue d’un utilisateur individuel, un système global peut être réalisé qui utilise une communauté d’utilisateurs pour améliorer à la fois le diagnostic de boucles et la recommandation de produit (similaire à certaines demandes que nous avons déposées pour Perso). montre un système 2700 dans lequel une pluralité d’utilisateurs sont connectés au serveur/à la plateforme en nuage 102. Comme noté ci-dessus, chaque utilisateur peut tenir un « journal capillaire » pour suivre ses résultats avec des clichés. Bien que cela puisse être utilisé pour ajuster le traitement ou la recommandation de chaque utilisateur individuel, comme décrit ci-dessus, le « journal capillaire » peut également être utilisé pour permettre au système d'« apprendre » comment différents traitements ont fonctionné avec différents utilisateurs. En d’autres termes, pour chaque utilisateur qui a obtenu des résultats satisfaisants en utilisant un produit ou un traitement pour obtenir une allure souhaitée, tous les paramètres associés à cet utilisateur peuvent être entrés dans un modèle d’apprentissage automatique. Ces paramètres peuvent comporter ce qui suit. Profil Utilisateur État des cheveux au démarrage par l’utilisateur (diagnostic de boucles) Allure souhaitée par l’utilisateur Pourcentage de satisfaction vis-à-vis du résultat Par conséquent, avec des entrées continues, le système apprendra les paramètres pour une probabilité de succès optimale lorsqu’un nouvel utilisateur ayant un certain profil, un état des cheveux au démarrage et l’allure souhaitée commence à utiliser l’application. L’utilisation de données supplémentaires sur la satisfaction peut être utilisée pour pondérer un traitement particulier, lorsque les résultats visuels entre deux utilisateurs sont similaires, mais que des traitements différents ont été utilisés. Entraînement communautaire au diagnostic de boucles Les utilisateurs fournissent leurs propres descriptions de ce à quoi ils pensent que leurs cheveux actuels ressemblent ainsi qu’un cliché. Cela peut être traité comme des données étiquetées au sein du système lui-même. De plus, les utilisateurs peuvent être invités à identifier le type de cheveux qu’ils voient dans d’autres clichés qui peuvent être basés sur des clichés d’autres utilisateurs ou modèles. Cela fournit aussi un processus d’étiquetage. Cela fournit également un procédé pour mieux associer les images attribuées à des motifs de boucles aux mots textuels utilisés pour décrire ces images. Dans un exemple, comme le montre ci-dessus la , dans l’application, l’utilisateur peut être invité à fournir sa propre entrée sur le motif de boucles présent selon lui dans une image. Il peut également y avoir de multiples fonctionnalités de « jeu » qui sont non seulement utiles pour divertir l’utilisateur, mais qui fournissent également des données et un retour d'information précieux pour optimiser les particularités du système et fournir des résultats personnalisés pour l’utilisateur. Par exemple, la montre un graphique où des données collectées sur les sélections utilisateur sur un motif de boucles sont montrées pour une image affichée. De plus, le motif de boucles correct est montré à titre de comparaison. Le type de jeu montré à la peut être utilisé à au moins deux fins. En premier lieu, il peut être utilisé pour étiqueter une image non étiquetée d’un motif de boucles. Dans ce cas, la « réponse correcte » montrée à la fin du jeu peut être la réponse avec le pourcentage le plus élevé actuel fournie par une communauté d’utilisateurs. En second lieu, il peut être utilisé pour ajuster l’ensemble du tableau de motifs de boucles lui-même. À la , on peut voir que le groupe de sélections utilisateur ne converge pas vers l'étiquette correcte de motif de boucles. Si une quantité seuil de sélections utilisateur est décalée d’un type de boucles supposé correct sur l’échelle de boucles, alors une correction peut être nécessaire pour les types d’images de cheveux utilisés pour déterminer un type de boucles. Premier avantage du jeu montré à la , c’est que l’utilisateur peut développer un œil pour les motifs de boucles dans les cheveux. Un second avantage du jeu montré à la est que les sélections de chaque utilisateur peuvent être collectées par un serveur central. Ces données peuvent être très utiles. Par exemple, elles peuvent être utilisées pour apprendre les préférences du grand public. Par exemple, avec des données utilisateur supplémentaires, telles que l’âge, la localisation et d’autres habitudes de mode de vie de l’utilisateur, une entreprise cosmétique peut savoir s’il existe des tendances dans les préférences des utilisateurs sur la base des différentes catégories et localisations des utilisateurs. Achats sur place Bien que la recommandation de produit décrite ci-dessus puisse être effectuée en utilisant un grand nombre de produits disponibles dans un grand nombre de magasins ou sur le Web, elle ne serait pas utile pour l’utilisateur s'il se trouvait dans un magasin lors de utilisation de l’appli et que le produit recommandé n’était pas disponible à cet endroit. Par conséquent, l’application peut comporter une particularité qui permet d’effectuer un « balayage du magasin » sur la base des produits réellement en rayon. En premier lieu, la montre qu’un produit 3010 globalement recommandé peut être fourni en sortie par le générateur de recommandation, comme noté ci-dessus. Cependant, une option supplémentaire 3020 peut être affichée pour « Vérifier les produits en magasin ». Si l’utilisateur sélectionne l’option 3020, un nouvel écran s’affiche alors à la . L’utilisateur peut alors choisir entre deux options. Une première option 3030 consiste à vérifier l’inventaire du magasin actuel en ligne. Dans cette option, l’application peut, en utilisant la fonction GPS du smartphone, déterminer un magasin actuel spécifique dans lequel se trouve l’utilisateur et elle peut fournir en sortie un ou plusieurs produits recommandés actuellement en stock dans le magasin actuel. Cette option suppose que ces informations sont en fait disponibles en ligne. La deuxième option 3040 consiste à effectuer un balayage de rayon près d’un emplacement physique réel de l’utilisateur. Si l’utilisateur choisit cette option, la fonction appareil photo du smartphone est activée et l’utilisateur peut capturer une image d’une pluralité de produits situés sur un rayon. Par exemple, l’utilisateur peut capturer une image d’un rayon de produits de soins capillaires dans un magasin de détail, comme le montre la . Un balayage des produits peut être effectué en utilisant des procédés compris dans la technique. Par exemple, une technique peut être utilisée comme décrit dans le brevet US N° 10 579 962. À la suite du balayage de rayon, un produit approprié peut être identifié visuellement et/ou textuellement comme le montre la . Ce produit peut être similaire ou avoir des ingrédients similaires au produit recommandé de la [Fig 26] A. Évidemment, de nombreuses modifications et variations de la présente divulgation sont possibles à la lumière des enseignements ci-dessus. Il est donc entendu que, dans le cadre des revendications annexées, l’invention peut être mise en pratique autrement que comme cela est spécifiquement décrit dans le présent document. Système de détermination d’un motif de boucle de cheveux comprenant : un serveur ; une pluralité de dispositifs utilisateur, dans lequel une circuiterie de traitement de chacun des dispositifs utilisateur est configurée pour exécuter une application qui affiche une image d’une personne avec un type de motif de boucles de cheveux ; et reçoit une entrée de l’utilisateur respectif sur un avis d’un utilisateur sur le type de motif de boucles de cheveux de la personne dans l’image affichée ; dans lequel une circuiterie de traitement du serveur est configurée pour recevoir l'entrée de l’utilisateur entrée depuis chacun des dispositifs de la pluralité de dispositifs utilisateur ; et mettre à jour un modèle d’apprentissage automatique pour effectuer une analyse d’image afin de déterminer un type de motif de boucles présent dans une image sur la base des entrées reçues de chacun de la pluralité de dispositifs. Système selon la revendication 1, dans lequel les entrées reçues servent à fournir des étiquettes sur le type de motif de boucles de cheveux de la personne affichée dans l’image. Système selon la revendication 1, dans lequel les entrées reçues servent à mettre à jour une attribution prédéterminée d’un type de motif de boucle à une image sur la base d'un nombre seuil d’utilisateurs ayant un avis sur le type de motif de boucle de cheveux dans l’image qui est différent de l’attribution précédemment prédéterminée du type de motif de boucle dans l’image.