FR 3145227 A1 20240726 FR 2300497 A 20230119 SYSTÈME, APPAREIL ET PROCÉDÉ DE diagnostic de boucle La présente invention concerne un système, comprenant : au moins un dispositif serveur ; et un dispositif utilisateur mobile qui inclut une circuiterie de traitement configurée pour exécuter une application qui reçoit une entrée d’informations utilisateur concernant une pluralité de caractéristiques d’au moins des cheveux d’un utilisateur, incluant au moins une image des cheveux de l’utilisateur ; et la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur reçoit l’entrée d’informations utilisateur et détermine un motif de boucle de l’utilisateur en fonction des informations reçues Figure pour l'abrégé : néant SYSTÈME, APPAREIL ET PROCÉDÉ DE diagnostic de boucle CONTEXTE Domaine La présente divulgation 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 un retour utilisateur et social pour renforcer à la fois le diagnostic de boucle et la recommandation de produit DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION En matière de soin et d’entretien des cheveux, il existe de nombreux types de cheveux bouclés et les consommateurs aux cheveux bouclés veulent le meilleur soin et le plus approprié à leur type, conformation et forme de boucle et de cheveux. Il existe de nombreux graphiques de motif de boucle différents montrant les types de motifs de boucle, et il peut parfois être difficile d’auto-diagnostiquer l’état, le type et le soin nécessaire de ses propres cheveux. Choisir le mauvais motif peut conduire à sélectionner le mauvais produit, ce qui peut entraîner un mauvais résultat ou un résultat peu optimal. Par conséquent, il existe un besoin concernant une application qui puisse proposer un procédé de diagnostic des cheveux bouclés d’un client et de fourniture d'une recommandation sur un produit ou un traitement pour fournir un résultat souhaité au consommateur. Les modes de réalisation ci-dessous décrivent un système, un dispositif ou une application (« Appli ») qui peut recevoir comme entrée au moins un motif de cheveux bouclés d’un utilisateur sur la base d’une image des cheveux de l’utilisateur, et diagnostiquer un motif de boucle, le degré de 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 capacité d’acheter sur place. Il y a également une opportunité pour la capacité d’adapter le diagnostic et des 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, ils peuvent compter sur l’application pour rediriger le diagnostic et la recommandation en fonction de l’adaptation de leurs cheveux. La présente invention concerne un système, comprenant : au moins un dispositif serveur ; et un dispositif utilisateur mobile qui inclut une circuiterie de traitement configurée pour exécuter une application qui reçoit une entrée d’informations utilisateur concernant une pluralité de caractéristiques d’au moins des cheveux d’un utilisateur, incluant au moins une image des cheveux de l’utilisateur ; et la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur reçoit l’entrée d’informations utilisateur et détermine un motif de boucle de l’utilisateur en fonction des informations reçues. Selon des modes réalisation, le système selon l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, selon toutes les combinaisons techniquement possibles : l'entrée d’informations utilisateur inclut en outre une description textuelle concernant la pluralité de caractéristiques des cheveux de l’utilisateur, la description textuelle concerne au moins un procédé actuel de traitement des cheveux de l’utilisateur et un état actuel des cheveux de l’utilisateur, la description textuelle concerne une première portion des cheveux de l’utilisateur ayant un type de boucle et une autre portion des cheveux de l’utilisateur ayant un second type de boucle, la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur détermine le motif de boucle de l’utilisateur en entrant l’image des cheveux de l’utilisateur dans un réseau neuronal qui est entraîné pour identifier des motifs de boucle dans des images, la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur détermine le motif de boucle de l’utilisateur en déterminant des pixels dans l’image des cheveux de l’utilisateur qui correspondent aux cheveux de l’utilisateur et en effectuant une analyse de régression linéaire pour déterminer une forme des cheveux apparaissant dans l’image, La présente invention concerne également un système, comprenant : un composant d’identification de boucle incluant une circuiterie configurée pour générer un score de prédiction par pixel pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et pour prédire 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 convolutionnel. Selon des modes réalisation, le système comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, selon toutes les caractéristiques suivantes : la génération du score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucle spécifique dans l’image inclut la génération d’un score indicatif de la présence ou l’absence d’une combinaison d’un ou plusieurs parmi un motif de cheveux torsadés, un motif de cheveux bouclés, un motif de cheveux frisés, un motif de cheveux ondulés ou un motif raide. le score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucle spécifique dans l’image inclut un score indiquant la présence ou l’absence de motif de cheveux torsadés, de motif de cheveux bouclés, de motif de cheveux frisés, de motif de cheveux ondulés ou de motif raide, le système comprend en outre : un composant d'appréciation de boucle incluant 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 motif de boucle et de générer des informations d'appréciation des cheveux de l’utilisateur en réponse à une ou plusieurs entrées associées à au moins un score de prédiction pour une présence ou absence de boucles capillaires et pour prédire un score pour une présence ou absence d’un motif de boucle spécifique. [SYSTÈME] La montre un système global 100 selon un mode de réalisation. Les composants de base requis sont un appareil utilisateur 101 (tel qu’un smartphone) et un ou plusieurs appareils serveur 102 (tels qu’une plateforme en nuage). Une description matérielle de ces composants sera fournie ultérieurement. Le smartphone est montré comme incluant une application pour smartphone (« appli ») L’utilisation de l’application pour smartphone implique elle-même que l’utilisateur fournisse effectivement des entrées en faisant des sélections qui conduisent à la fonctionnalité du diagnostic de boucle et aux recommandations de produit. L’application pour smartphone assure également une communication interactive avec la plateforme en nuage. Par exemple, l’application pour smartphone peut recevoir la sélection d'apparences pertinentes qui sont décrites ci-dessus, et peut également fournir un retour utilisateur direct de l’utilisateur sur les apparences envoyées précédemment par la plateforme en nuage et peut notifier la plateforme en nuage sur les couleurs et les recettes effectivement sélectionnées par l’utilisateur et distribuées par le distributeur. Un tel retour peut prendre une forme d’apprentissage machine 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’homme du métier appréciera que les particularités décrites ici puissent être adaptées pour être mises en œuvre sur d’autres dispositifs (par exemple, un ordinateur portable, une tablette, un serveur, une liseuse, une caméra, un dispositif de navigation, etc.). L'exemple de dispositif utilisateur 20 de la comprend 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 sur la et peut inclure une ou plusieurs unités centrales (CPU pour Central Processing Unit), et peut commander chaque élément du dispositif utilisateur 20 pour exécuter 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 des images fixes et en mouvement et à d’autres sortes de traitement de signal. Le contrôleur 110 peut exécuter ces fonctions en exécutant des instructions stockées dans une mémoire 150. Alternativement ou en plus du stockage local de la mémoire 150, les fonctions peuvent être exécutées en utilisant des instructions stockées sur un dispositif externe auquel on accède sur un réseau ou sur un support lisible par ordinateur non transitoire. Comme décrit ci-dessus en relation 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 des opérations 212 et l’unité de gestion de jeu 213 schématisées sur la . La mémoire 150 est un exemple de l'unité de stockage 22 montrée sur la et inclut, sans toutefois s'y limiter, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM) ou une matrice mémoire comprenant 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. En outre, 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 inclut 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, les données d’affichage, etc. L’antenne 101 transmet/reçoit des signaux d’ondes électromagnétiques entre des stations de base pour effectuer des communications radio, telles que les diverses formes de communication par téléphone cellulaire. Le processeur de communication sans fil 102 commande la communication 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 aux données audio fournies par le processeur vocal 103. Le microphone 105 détecte l’audio environnant et convertit l’audio détecté en un signal audio. Le signal audio peut ensuite être transmis au processeur vocal 103 pour traitement supplémentaire. 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 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 comprendre un afficheur 120, un panneau tactile 130, une touche d'opération 140 et un processeur de communication courte distance 107 connecté 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 en mouvement, l’afficheur 120 peut afficher des entrées opérationnelles, telles que des nombres ou des icônes qui peuvent être utilisés pour commander le dispositif utilisateur 20. L’afficheur 120 peut également afficher une interface graphique permettant à un utilisateur de commander des aspects du dispositif utilisateur 20 et/ou d’autres dispositifs. En outre, l’afficheur 120 peut afficher des caractères et des images reçus par le dispositif utilisateur 20 et/ou stockés dans la mémoire 150 ou auxquels on accède 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 inclure un écran d'affichage à panneau tactile physique et un pilote d'écran tactile. Le panneau tactile 130 peut inclure un ou plusieurs capteurs tactiles permettant de détecter une opération d’entrée sur une surface d'opération de l’écran d'affichage à panneau tactile. Le panneau tactile 130 détecte également une forme tactile et une zone tactile. ici, l’expression « opération tactile » fait référence à une opération d'entrée effectuée en touchant une surface d'opération de l'afficheur à 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 dans une opération tactile, le stylet peut inclure un matériau conducteur au moins à la pointe du stylet de sorte que les capteurs inclus dans le panneau tactile 130 peuvent détecter quand le stylet approche/touche la surface d'opération de l'afficheur à panneau tactile (comme dans le cas où un doigt est utilisé pour l’opération tactile). Un ou plusieurs parmi l'afficheur 120 et le panneau tactile 130 sont des exemples de l'afficheur à panneau tactile 25 schématisé sur la et décrit ci-dessus. Dans certains aspects de la présente divulgation, le panneau tactile 130 peut être disposé à côté de l’afficheur 120 (par exemple, stratifié) ou peut être intégré à l’afficheur 120. Pour des raisons de simplicité, la présente divulgation suppose que le panneau tactile 130 est formé intégralement avec l’afficheur 120 et, par conséquent, les exemples abordés ici peuvent décrire des opérations tactiles effectuées sur la surface de l’afficheur 120 plutôt que sur le panneau tactile 130. Cependant, l’homme du métier 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 résistance) avec des structures alternatives. Dans certains aspects de la présente divulgation, le panneau tactile 130 peut inclure des capteurs tactiles d’électrode transparents agencés dans la direction X-Y sur la surface en verre du capteur transparent. Le pilote de panneau tactile peut être inclus dans le panneau tactile 130 pour traitement de commande lié au panneau tactile 130, comme la commande de numérisation. Par exemple, le pilote de panneau tactile peut scanner chaque capteur dans un motif d’électrode transparente à 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 délivrer en sortie une coordonnée et une valeur de capacité électrostatique correspondante pour chaque capteur. Le pilote de panneau tactile peut également délivrer en sortie un identifiant de capteur qui peut être mappé à une coordonnée sur l’écran de panneau tactile. En outre, le pilote de panneau tactile et les capteurs de panneau tactile peuvent détecter quand un objet d’instruction, tel qu’un doigt, se trouve à une distance prédéterminée d’une surface d'opération de l'écran d'affichage à panneau tactile. En d’autres termes, l’objet d’instruction n’a pas nécessairement besoin d’être en contact direct avec la surface d'opération de l’écran d'affichage à panneau tactile pour que des capteurs tactiles détectent l’objet d’instruction et effectuent le traitement décrit ici. 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, en saisissant un étui de protection qui entoure l'afficheur/le panneau tactile). Des signaux peuvent être transmis par le pilote de panneau tactile, par ex. en réponse à une détection d’une opération tactile, en réponse à une requête de la part d’un autre élément basée sur un échange de données minuté, etc. Le panneau tactile 130 et l’afficheur 120 peuvent être entourés d’un boîtier protecteur, qui peut également enserrer les autres éléments inclus dans le dispositif utilisateur 20. Dans certains modes de réalisation, une position des doigts de l’utilisateur sur le boîtier protecteur (mais pas directement sur la surface de l’afficheur 120) peut être détectée par les capteurs du panneau tactile 130. Par conséquent, le contrôleur 110 peut effectuer le traitement de commande de l’affichage décrit ici en fonction de la position détectée des doigts de l’utilisateur qui saisissent le boîtier. Par exemple, un élément dans une interface peut être déplacé vers un nouvel emplacement au sein de l’interface (par exemple, plus près d’un ou de plusieurs doigts) en fonction 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, en fonction de la position détectée du doigt. Par exemple, les capteurs du 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 protecteur), 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 utilisateur 20 avec sa main droite, car le motif de prise détecté correspond à un motif attendu lorsque le dispositif utilisateur 20 est tenu uniquement avec la main droite. La touche d'opération 140 peut comprendre 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 d'opération peuvent être fournis au contrôleur 110 pour effectuer le traitement et la commande associés. 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, des boutons externes du dispositif utilisateur 20 peuvent être éliminés au lieu d’effectuer des entrées via des opérations tactiles, améliorant ainsi l’étanchéité à l'eau. L’antenne 106 peut transmettre/recevoir des signaux d’ondes électromagnétiques vers/depuis d’autres appareils externes, et le processeur de communication sans fil 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 pour Near Field Communication) sont des exemples non limitatifs de protocoles de communication sans fil qui peuvent être utilisés pour la communication inter-dispositif via le processeur de communication sans fil courte distance 107. Le dispositif utilisateur 20 peut inclure un détecteur de mouvement 108. Le capteur de mouvement 108 peut détecter des particularités de mouvement (c’est-à-dire un ou plusieurs mouvements) du dispositif utilisateur 20. Par exemple, le capteur de mouvement 108 peut comprendre un accéléromètre pour détecter l’accélération, un gyroscope pour détecter la vitesse angulaire, un capteur géomagnétique pour détecter la direction, un capteur de géolocalisation pour détecter l'emplacement, etc., ou une combinaison de ceux-ci pour détecter le mouvement du dispositif utilisateur 20. Dans certains modes de réalisation, le capteur de mouvement 108 peut générer un signal de détection qui inclut des données représentant le mouvement détecté. Par exemple, le capteur de mouvement 108 peut déterminer un certain nombre de mouvements distincts dans un mouvement (par exemple, du début de la série de mouvements à 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 supplémentaire peut être effectué d'après les données incluses dans le signal de détection. Le capteur de mouvement 108 peut fonctionner conjointement avec une section de système de positionnement global (GPS pour Global Positioning System) 160. La section GPS 160 détecte la position actuelle du dispositif terminal 100. L’information de la position actuelle détectée par le GPS section 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 comprendre une section de caméra 109, qui comprend une lentille et un obturateur pour capturer des photographies des environs du dispositif utilisateur 20. Dans un mode de réalisation, la section de caméra 109 capture l’environnement d’un côté opposé du dispositif utilisateur 20 à l’utilisateur. Les images des photographies capturées peuvent être affichées sur le panneau d’affichage 120. Une section mémoire sauvegarde les photos capturées. La section mémoire peut résider au sein de la section caméra 109 ou faire partie de la mémoire 150. La section de caméra 109 peut être une particularité distincte attachée au dispositif utilisateur 20 ou être une particularité de caméra intégrée. [Fig 3] Par la suite, une description matérielle des un ou plusieurs dispositifs serveur 102 selon des exemples de modes de réalisation est faite en référence à la [Fig 3]. Sur la [Fig 3], le inclut un processeur CPU X00 qui exécute les processus décrits ci-dessus/ci-dessous. Les données et les instructions de processus peuvent être stockées dans la mémoire X02. Ces processus et instructions peuvent également être stockés sur un disque 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, en mémoire FLASH, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, disque dur ou tout autre dispositif de traitement d’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 d’utilité, démon d’arrière-plan ou composant d’un système d’exploitation, ou d’une combinaison de ceux-ci, exécutant conjointement avec 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 afin d'accomplir le [dispositif] peuvent être réalisés par divers éléments de circuiterie, connus de l’homme du métier. Par exemple, CPU X00 peut être un processeur Xenon ou Core d’Intel of America ou un processeur Opteron d’AMD of America, ou peut être d’autres types de processeur qui seraient reconnus par l'homme du métier de compétence ordinaire. Alternativement, la CPU X00 peut être implémentée sur un FPGA, ASIC, PLD ou en utilisant des circuits logiques discrets, comme l’aurait reconnu l'homme du métier de compétence ordinaire. En outre, la CPU X00 peut être implémentée comme des processeurs multiples travaillant en parallèle pour exécuter les instructions des processus inventifs décrits ci-dessus. Le [dispositif] sur la Figure X inclut également un contrôleur de réseau X06, tel qu’une carte d’interface réseau Intel Ethernet PRO d’Intel Corporation of America, pour interfaçage 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 inclure des sous-réseaux PSTN ou ISDN. Le réseau XX peut également être câblé, comme un réseau Ethernet, ou peut être sans fil, comme un réseau cellulaire dont les 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] comprend en outre un contrôleur d’affichage X08, tel qu’un adaptateur graphique NVIDIA GeForce GTX ou Quadro de NVIDIA Corporation of America pour interfaçage avec l’écran X10, tel qu’un moniteur LCD Hewlett Packard HPL2445w. Une interface E/S universelle X12 s’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, dont des imprimantes et des scanners, 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 s’interfacer avec les haut-parleurs/micro 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 E/S universelle X12 est omise ici pour des raisons de concision car 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. En outre, la circuiterie configurée pour exécuter les fonctions décrites ici peut être implémentée dans des unités à circuits multiples (par exemple, des puces), ou les particularités peuvent être combinées en circuiterie sur un seul jeu de puces. Les fonctions et particularités décrites ici 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 répartis sur de multiples 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 pour Personal Digital Assistant)). 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 via une entrée utilisateur directe et reçue à distance en temps réel ou sous forme de processus discontinu. En outre, certaines implémentations peuvent être effectuées sur des modules ou du matériel qui ne sont pas identiques à ceux décrits. Par conséquent, d’autres implémentations entrent dans le champ d’application qui peut être revendiqué. La description du matériel décrite ci-dessus est un exemple non limitatif de structure correspondante pour l’exécution de la fonctionnalité décrite ici. [COLLECTION DE DONNÉES UTILISATEUR] 1. Collecte d'informations utilisateur sur l’état actuel des cheveux : Informations auto-décrites Les Figures 4-5 montrent les types d’informations descriptives qui sont reçues par l’application de la part de l’utilisateur en ce qui concerne son état actuel des cheveux. Les informations peuvent inclure des informations d’image et/ou des informations descriptives. Par exemple, comme le montre la , en tant qu’informations personnelles, l’application collecte une ou plusieurs informations parmi nom(s), âge, ethnicité, emplacement et contact de l’utilisateur. Comme le montre la , l’utilisateur peut également fournir des informations sur ses habitudes de soin capillaire actuelles, qui peuvent être appelées « parcours capillaire actuel ». On peut voir que ces informations incluent un ou plusieurs des éléments suivants. Si l’utilisateur utilise ou non de la chaleur pour traiter ses cheveux La fréquence d’utilisation de shampooings et/ou de produits revitalisants Si l’utilisateur utilise un traitement par presse à soie Si l’utilisateur laisse ses cheveux défrisés Si les cheveux de l’utilisateur sont traités par couleur 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 auto-décrire ses cheveux comme étant fins, moyens, épais, gras, secs, fragiles, poreux ou frisés. L’utilisateur peut également fournir des informations indiquant si ses cheveux ont différents types de boucles ou caractéristiques dans différentes régions des cheveux. Par exemple, alors qu’un type de boucle peut 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 la nuque. Un système d’imagerie capillaire classique basé sur l’IA ne prendrait pas en compte ce type d’informations et devrait probablement être fourni en tant qu’informations utilisateur. La montre qu’un utilisateur peut prendre une ou plusieurs images en « selfie » de ses cheveux. Spécifiquement, l’utilisateur peut prendre un cliché en selfie, un cliché en selfie à 360° ou une série de photos sous différents angles à l’aide de la capacité caméra du smartphone. Dans un mode de réalisation préféré, comme le montre la , car l’utilisateur doit prendre l’image en selfie de la portion des cheveux qui incarne le motif de boucle de ses cheveux, comme le côté des cheveux, ou si possible une vue de dos de ses cheveux. L’image est de préférence prise sur un fond blanc. [INFORMATIONS D'APPARENCE/BÉNÉFICES SOUHAITÉS] La montre les types d’informations descriptives qui sont reçues par l’application de la part de l’utilisateur en ce qui concerne son apparence (cible) souhaitée. L’utilisateur peut fournir son apparence cible à l’aide de mots et/ou d’images. Comme le montre la , l’utilisateur peut entrer des termes descriptifs concernant les bénéfices souhaités, tels que l’obtention de plus de définition, allongement, hydratation, contrôle des frisottis, réparation des dommages, brillance, douceur ou réduction des fourches. Comme le montre la , l’utilisateur peut entrer une ou plusieurs images indicatives de son « apparence finale » souhaitée. 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 par une pluralité d’images affichées pour l’utilisateur directement au sein de l’application elle-même. Ces images peuvent être des descripteurs textuels pré-associés, comme représenter une apparence 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 BOUCLE] Une fois les informations de description et d’image collectées auprès de l’utilisateur, l’application amènera un diagnostic de boucle à être effectué. Une partie du diagnostic de boucle implique la réalisation d'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 graphique de différents types de motifs de boucles selon un mode de réalisation. Dans cet exemple, il existe huit types différents de motifs de boucle, qui peuvent représenter des motifs de boucle qui sont ondulées, bouclées ou torsadées. Il existe différents procédés d’analyse d’images. Un procédé consiste à détecter des particularités d’une image qui indiquent un certain motif de boucle. Par exemple, un angle dans le motif des cheveux peut être détecté. En raison du contraste des cheveux de l’utilisateur dans l’image sur un fond blanc, les pixels de la 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 contre blanc au sein du fond blanc. Un procédé correspondant à ce type de détection est montré sur la . À l’étape 1101, le système détermine des 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 à l’aide d’une régression linéaire. Spécifiquement, les pixels dans une région « maximale attendue » sont marqués en rouge et ajustés avec une régression polynomiale (degré = 2). En utilisant une paire d'heuristiques pour quel côté de la parabole choisir, on mesure de l’un des bouts 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 No. 10 929 993. Un autre procédé consiste à utiliser l’apprentissage profond ou l’apprentissage automatique pour former un modèle afin de déterminer un motif de boucle dans les images. Dans ce mode de réalisation, le système implémente un ou plusieurs réseaux neuronaux convolutionnels (CNN pour Convolutional Neural Network), dont les modèles peuvent être entraînés en utilisant des jeux de données libre ou des jeux de données participatifs, 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 vectorielles de support, l'agrégation, les réseaux bayésiens, l’apprentissage de renforcement, l’apprentissage par représentation, l’apprentissage par similarité et métrique, l’apprentissage de dictionnaire avec parcimonie, les algorithmes génétiques, l’apprentissage automatique basé sur des règles et les classificateurs d’apprentissage. Des techniques supplémentaires décrites dans les brevet US No 8,442,321, brevet US No 9 015,083, Brevet US No 9 536 293 brevet US No 9 324 022 et Publication U.S. PG 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 convolutionnel, 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 recherchée 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 censée être limitative. La description de la est censée illustrer la fonctionnalité de la configuration illustrée sur la . D'autres particularités de l’invention, au-delà de celles décrites en référence à la , seront abordées ci-dessous. Dans l’opération 1210, l’image selfie capturée de l’utilisateur est reçue Dans l’opération 1220, une analyse d’images et un 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 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. D’autres états des cheveux peuvent être déterminés par le système. De plus amples détails des analyses sont fournis ci-dessous. Une fois les analyses terminées, comme déterminé dans l’opération 1225, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, moyennant quoi les résultats d'analyse 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. Dans l’opération 1225, il est déterminé si l’analyse est complète et, en réponse à une détermination positive, 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 dans l’opération 1230. L’utilisateur peut suivre le régime comme indiqué dans l’opération 1235 et, dans l’opération 1240, il est déterminé si un nouvel intervalle a commencé. Si c’est le cas, le processus 1200 se réitère depuis l’opération 1210. Le système peut accéder aux calendriers et aux minuteries (ainsi qu’au GPS) à bord de l’appareil client ainsi qu’aux calendriers accessibles par réseau sur un réseau. Par conséquent, 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, dans le cas contraire, le système peut réviser le régime, par exemple, changer un produit, recommander d’autres changements de mode de vie, prendre rendez-vous avec un spécialiste, etc. La est un organigramme de données entre une interface client 1340 exemplaire (c’est-à-dire l’application) et des 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 d'aspect du visage 335 et un générateur de recommandation de régime 1350 et peut être couplée de manière communicative à une base de données de compte utilisateur 310 et une base de données produit 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 le spécialiste de l’apprentissage automatique, l'entraînement peut impliquer la sélection d’un jeu 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 participatives. En prenant les étiquettes attribuées comme réalité du terrain, la logique d’apprentissage automatique 1354 peut configurer les 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 multiclasses, des modèles de régression, etc. L’exemple de base de données de compte d’utilisateur 1310 contient les données de tous les utilisateurs du système 100 de manière sécurisée. Cela inclut des données de profil utilisateur, des photos d’utilisateur actuelles et passées 352 pour chaque utilisateur, des analyses capillaires actuelles et passées 358 pour chaque utilisateur, des recommandations de produit actuelles et passées 362 et des recommandations de routine actuelles et passées 364 pour chaque utilisateur. Un exemple de base de données de produit 1320 contient les données de différents produits qui peuvent être utilisés dans un régime. La base de données de produit 1320 peut contenir des enregistrements reflétant les noms de produit, des ingrédients actifs et inactifs, des informations figurant sur l’étiquette, des 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 sur différents produits et peut entrer des produits qui ne sont pas déjà dans la base de données de produit 1320. La présente invention ne se limite pas à des produits particuliers qui peuvent être entrés dans la base de données de produit 1320. L’analyseur de cheveux 1 330 est conçu ou sinon configuré pour classer différentes conditions ou artefacts de l’analyseur de cheveux à partir d’une imagerie des cheveux d’un utilisateur en utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur les 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 incluent le rognage, la rotation, l’enregistrement et le filtrage des images d’entrée avant 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 des caractéristiques des cheveux de l’utilisateur. Un générateur de progression d'aspect des cheveux 1335 peut fonctionner sur les images des cheveux de l’utilisateur pour illustrer comment le visage de l’utilisateur apparaîtrait à un moment dans le futur. Une telle progression peut être en âge, pour laquelle des techniques de progression de l’âge peuvent être déployées, ou peut être en aspect suite à l’adhésion à un régime. Une image de progression 356 peut être fournie à l’utilisateur via l’interface client 1340. Le générateur de recommandation de régime 1350 peut opérer sur les résultats d’analyse 358 obtenus à partir de l’analyseur de cheveux 1330 en prescrivant un régime à l’utilisateur. Les modèles 1370 peuvent être entraînés pour prédire quels produits et routines (recommandations de traitement, cosmétiques et de style de vie, etc.) seraient efficace pour atteindre le but de l’utilisateur en ce qui concerne des caractéristiques de cheveux identifiées dans l’analyse des cheveux. Le générateur de recommandation de régime 1340 peut formater les résultats d’analyse 358 de l’analyseur de cheveux 1330 comme une requête dans, par exemple, la base de données de produit 1320 sur la base des connaissances encodées sur les modèles 1370. En réponse, la base de données de produit 1320 peut renvoyer des données et métadonnées de produit 1366, et des recommandations de produit 362 et des recommandations de routine 364 peuvent être fournies à l’interface client 1340. Comme indiqué ci-dessus, un entraînement de modèles 1370 peut être accompli en étiquetant les données d’image par un expert. Cependant, au lieu d’un expert, certains modes de réalisation de l’invention exploitent des données participatives comme données d'entraînement. La est un diagramme 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 dont on leur demande de caractériser des motifs de boucles et/ou des particularités capillaires. Dans un mode de réalisation, l’échelle de motif de boucle montrée sur la est utilisé avec laquelle les utilisateurs peuvent classifier le type de motif de boucle. 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 ses particularités de la personne dans l’image. À l’aide de 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 entraîner la logique de langage machine 1340. En se référant à la , il 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 d'opération d’essai conformément à l'entraînement participatif 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 participatives 720. Comme l’illustre la figure, la logique d’apprentissage automatique 1340 estime que 80 % des personnes interrogées classifieraient le motif de boucle de l’utilisateur comme un type 7 comme indiqué en 722. Par conséquent, la logique d’apprentissage automatique 1340 peut utiliser le type de boucle 7 comme donnée d’entrée au moment de faire des recommandations, comme cela sera décrit ci-dessous. Les descripteurs textuels de l’utilisateur peuvent être utilisés pour assister le diagnostic de boucle 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 boucle identifié dans l’image. Le système d’apprentissage automatique décrit ci-dessus peut en outre inclure un composant d’identification de boucle incluant 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 convolutionnel. Dans ce procédé, la génération du score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucle spécifique dans l’image inclut la génération d’un score indicatif de la présence ou l’absence d’une combinaison d’un ou plusieurs parmi un motif de cheveux torsadés, 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 boucle spécifique dans l’image peut inclure un score indiquant la présence ou l’absence de motif de cheveux torsadés, 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 boucle spécifique dans l’image inclut un score indicatif de la présence ou l’absence d’un motif de boucle à partir d’une pluralité de motifs de boucle prédéterminés sur une échelle de boucle. Un composant d’évaluation des boucles peut également être fourni lequel inclut une circuiterie configurée pour générer un menu sélectionnable par l’utilisateur qui permet à l’utilisateur de choisir parmi une pluralité de caractéristiques de cheveux et d’images de motif de boucle et de générer des informations d'appréciation des cheveux d’utilisateur en réponse à une ou plusieurs entrées associées à au moins un du score de prédiction pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et du score de prédiction pour la présence ou l’absence d’un motif de boucle spécifique. Un procédé peut également être proposé pour appliquer un classificateur d’image de réseau neuronal convolutionnel à une image utilisateur afin d’obtenir des scores de prédiction par pixel pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et de types de boucles de cheveux, et générer une représentation virtuelle d’une portion de l’image utilisateur et d’un type de boucle de cheveux prédit sur la base des scores de prédiction pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et de types de boucle de cheveux. Un procédé implémenté par ordinateur peut également être prévue pour entraîner un réseau neuronal pour une détection des boucles de cheveux. Ce procédé comprend la collecte d’un jeu d’images numériques de motif de cheveux torsadés, d’images de motif de cheveux bouclés, d’images de motif de cheveux frisés ou d’images de motif de cheveux ondulés à partir d’une banque de données ; l’application d’une ou plusieurs transformations à chaque image des cheveux numérique pour créer un jeu modifié d’images des cheveux numériques ; la création d’un premier jeu d’entraînement comprenant le jeu collecté d’images des cheveux numériques, le jeu modifié d’images des cheveux numériques, et un jeu d’images de motif de boucle sans cheveux numériques ; l’entraînement d’un réseau neuronal dans un premier étage en utilisant le premier jeu d’entraînement ; la création d’un deuxième ensemble d’entraînement pour un deuxième étage d’entraînement comprenant le premier jeu d’entraînement et des images de boucle sans cheveux numériques qui sont incorrectement détectées comme des images de motif de boucle de cheveux après le premier étage d’entraînement ; et l’entraînement du réseau neuronal dans un deuxième étage en utilisant le deuxième jeu d’entraînement. [RECOMMANDATION DE TRAITEMENT DE BOUCLE OU DE PRODUIT] Alors que le processus ci-dessus décrit la façon dont le système effectue un diagnostic de boucle, le diagnostic de boucle est en outre combiné à une entrée de l'apparence ou du bénéfice souhaité par l’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 fait une sélection d'une « apparence » qu’il recherche. Comme le montre la , un composant fonctionnel appelé générateur de recommandation 1710 prend l’entrée du diagnostic de boucle 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. Consultation de table Comme premier procédé, une table de consultation peut être utilisée, laquelle inclut des combinaisons prédéterminées de diagnostic de boucle 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 entrée dans une table de consultation comme décrit ci-dessus. Un style matriciel de table est montré lorsque les possibilités de diagnostic de boucle peuplent un axe de consultation et que les bénéfices souhaités par l’utilisateur peuplent l’axe de consultation opposé. D'après les 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 boucle pourrait en outre inclure d’autres caractéristiques d'appréciation des cheveux de l’utilisateur telles que décrites ci-dessus, et les bénéfices souhaités par l’utilisateur pourraient aussi inclure 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 sur la . La table elle-même peut être générée manuellement d'après des données d’expert. Par exemple, les figures 18B et 18C montrent des informations d’expert qui mappent le type de boucles d’un utilisateur à d’autres caractéristiques, des points de douleur et des recommandations de traitement. La manière 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 « torsadés » lorsque chacune des mèches forme des torsades serrées. Ce sont des cheveux très polyvalents mais qui peuvent être fragiles, en particulier si les mèches sont fines, car ils peuvent comporter une fine couche externe. Les mèches de cheveux « bouclés » s’agglomèrent et s’enroulent sur elles-mêmes en spirale ou en forme de boucles plus lâches. Cette texture a besoin de plein d'humidité pour favoriser un motif défini, mais un peu de frisottis peut lui donner de la personnalité. Les cheveux sont« ondulés » lorsque les mèches se courbent ou forment un « S ». Un deuxième 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 des 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 18-19 montrent des détails supplémentaires sur la manière dont l'apprentissage profond est effectué pour amener l’appli de smartphone (ou la plateforme en nuage) à estimer une recommandation pour un utilisateur. Sur le Figure 18, l'entraînement est effectué pour le modèle d’apprentissage profond. Les entrées sont fournies à l’étage 1910, où des clichés (qui peuvent être des selfies vidéo 360 ou des selfies cliché) sont entrées avec des descripteurs de texte et une étiquette. Étant donné qu’il s’agit de la phase d’entraînement, les images réelles avant et après des utilisateurs peuvent être utilisées pour montrer le motif de boucle diagnostiqué à l’origine et le motif de boucle résultant en tant que paire d’images. En outre, 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 est parvenu au 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 des logiciels disponibles tels que connus dans l’art, 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 inclut des nœuds de chaque couche qui sont agrégés, les agrégats se chevauchent et chaque agrégat transmet des données à de multiples 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 inférée des données d’entrée sans étiquette. On peut voir que l’étage d’entrée n'inclut pas d’étiquette. En outre, la paire d’images inclut l’image selfie entrée par l’utilisateur et l’image sélectionnée par l’utilisateur au sein de l’application. Ces entrées sont transmises au réseau neuronal qui fournira une sortie d’une recommandation de produit et de traitement. [TYPES DE SORTIE] La montre les différents types de recommandations de produit et de traitement générés par le générateur de recommandation d'après le processus décrit ci-dessus. On peut voir que la recommandation peut prendre la forme d’un produit spécifique en multiples catégories, comme le soin des cheveux, la coiffure et le soin du cuir chevelu. Les produits de soin capillaire peuvent inclure shampooing, revitalisation, revitalisation sans rinçage, masque et shampooing sec. Les produits coiffants peuvent inclure de la laque, du rafraîchisseur, des gels et un apprêt. Les produits de soin du cuir chevelu peuvent inclure de l’huile ou de la crème. Outre les produits recommandés, la recommandation générée par le générateur de recommandation peut également inclure des tutoriels et des guides pour aider à éduquer l’utilisateur. Comme le montre la , la recommandation peut inclure des guides liés à la science des cheveux, qui expliquent la structure et la croissance 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 comment l’application fonctionne 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 soin capillaire spécifique/personnalisée en fonction de son type de cheveux, le consommateur peut se sentir très submergée 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 de ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de couleur ou de chaleur. Il prend un cliché de ses cheveux à la lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soin capillaire. Sélectionne un cliché pour simuler à quoi il veut que ses cheveux ressemblent. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, caractère lisse... L’appli diagnostique quel est son type de boucles, leur brillance (ou leur manque), leur niveau de dommages et leur couleur ainsi que les produits recommandés. Enfin, l’appli donnera l'opportunité 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 est décrite 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 de ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de couleur ou de chaleur. Il prend un cliché de ses cheveux à la lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soin capillaire. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, caractère lisse... L’appli diagnostique quel est son type de boucles, leur brillance (ou leur manque), leur niveau de dommages et leur couleur ainsi que les produits recommandés. Enfin, l’appli donnera l'opportunité d’effectuer des achats sur place. Une autre situation est décrite dans laquelle un consommateur « C » a des cheveux très bouclés et a utilisé l’application et a remarqué que ses cheveux ont changé dans le type de cheveux spécifique/personnalisé, 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 la manière dont les cheveux se comportent désormais. Il prend un nouveau cliché de ses cheveux sous une lumière standard. Sélectionne le type de produits qu’il recherche : produits coiffants ou soin capillaire. Sélectionne les types de résultats qu’il recherche : contrôle des frisottis, brillance, caractère lisse... L’appli fournit un diagnostic de beauté adaptable à ses attributs capillaires. Enfin, l’appli donnera l'opportunité de nouveaux produits capillaires, d'achat sur place et de tutoriels sur ce que sont les cheveux bouclés et pourquoi ils se comportent comme ils le font. Enfin, une autre situation est décrite dans laquelle le consommateur « D » est très bouclé, 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 de ses cheveux : fréquence de lavage, habitudes de coiffage, types supplémentaires de dommages tels que l’utilisation de couleur ou de 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 revues et partager ces données avec des amis/de la famille via un lien universel qui sortira 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 une variété de besoins des consommateurs. [PARTICULARITÉS RENFORCÉES] 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 lequel utilise une communauté d’utilisateurs pour renforcer à la fois le diagnostic de boucle et la recommandation de produit (similaire à certaines applications 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 des cheveux » 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 des cheveux » 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 apparence souhaitée, tous les paramètres associés à cet utilisateur peuvent être entrés dans un modèle d’apprentissage automatique. Ces paramètres peuvent inclure les suivants. Profil utilisateur État des cheveux de l’utilisateur au départ (diagnostic de boucle) Apparence souhaitée de 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 de départ et une apparence 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 boucle 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. En outre, 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. Il en va de même pour le processus d’étiquetage. Cela met également à disposition un procédé pour mieux associer les images attribuées aux motifs de boucles aux mots textuels utilisés pour décrire ces images. Dans un exemple, comme le montre ci-dessus la , dans l’application, il peut être demandé à l’utilisateur de fournir sa propre entrée sur le motif de boucle qu’il pense être présent dans une image. Il peut également y avoir plusieurs particularités de « jeu » qui sont non seulement utiles pour divertir l’utilisateur, mais qui fournissent également des données et un retour précieux pour optimiser les particularités du système et fournir des fonctionnalités personnalisées pour l’utilisateur. Par exemple, la montre un graphique où des données sont collectées sur les sélections de l’utilisateur sur un motif de boucle sont montrées pour une image affichée. De plus, le motif de boucle correct est montré à titre de comparaison. Le type de jeu illustré sur la peut être utilisé à au moins deux fins. Premièrement, il peut être utilisé pour étiqueter une image non étiquetée d’un motif de boucle. Dans cette situation, la « réponse correcte » indiquée à la fin du jeu peut être la réponse au pourcentage actuellement le plus élevé fournie par une communauté d’utilisateurs. Deuxièmement, il peut être utilisé pour ajuster l’ensemble du graphique de motif de boucle lui-même. Sur la , on peut voir que l'agrégat de sélections d’utilisateurs ne converge pas vers l'étiquette de motif de boucle correcte. Si une quantité seuil de sélections d’utilisateur est décalée d’un type de boucles supposé correct sur l’échelle de boucle, alors une correction peut être nécessaire pour les types d’images de cheveux utilisées pour déterminer un type de boucle. Premier avantage du jeu montré sur la , c’est que l’utilisateur peut développer un œil pour les motifs de boucles dans les cheveux. Un deuxième bénéfice du jeu montré sur 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 des préférences du grand public. Par exemple, avec des données utilisateur supplémentaires, telles que l’âge, la localisation et d’autres habitudes de vie de l’utilisateur, une entreprise cosmétique peut savoir s’il existe des tendances dans les préférences des utilisateurs en fonction de différentes catégories et localisations des utilisateurs. Achats sur place Bien que la recommandation de produit décrite ci-dessus puisse être effectuée à l’aide d’un grand nombre de produits disponibles dans un grand nombre de revendeurs ou sur le Web, il ne serait pas utile pour l’utilisateur s'il se trouvait dans un magasin lorsqu’il utilise l’appli et que le produit recommandé n’était pas disponible à cet endroit. Par conséquent, l’application peut inclure une particularité qui permet d’effectuer un « scan du magasin » en fonction des produits effectivement en rayon. Premièrement, la montre qu’un produit globalement recommandé 3010 peut être délivré en sortie par le générateur recommandé, comme noté ci-dessus. Cependant, une option supplémentaire 3020 peut être affichée pour « Vérifier des produits en magasin ». Si l’utilisateur sélectionne l’option 3020, un nouvel écran s’affiche sur la . L’utilisateur peut alors choisir entre deux options. Une première option 3030 consiste à vérifier le stock du magasin actuel en ligne. Dans cette option, l’application peut, à l’aide de la fonction GPS du smartphone, déterminer un magasin actuel spécifique dans lequel se trouve l’utilisateur et elle peut sortir 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 scan d’étagère près d’un emplacement physique réel de l’utilisateur. Si l’utilisateur choisit cette option, la fonction caméra du smartphone sera activée et l’utilisateur peut capturer une image d’une pluralité de produits situés sur une étagère. Par exemple, l’utilisateur peut capturer une image d’une étagère de produits de soin capillaire dans un magasin de détail, comme le montre la . Un scan des produits peut être réalisé en utilisant des procédés compris dans l’art. Par exemple, une technique peut être utilisée comme décrit dans le brevet US No 10 579 962. À la suite du scan du 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 Figure 26 A. Évidemment, de nombreuses modifications et variations de la présente divulgation sont possibles à la lumière des enseignements ci-dessus. Il doit donc être entendu que, dans le cadre des revendications annexées, l’invention peut être mise en œuvre autrement que comme cela est spécifiquement décrit ici. Système de détermination de motif de boucle de cheveux, comprenant : au moins un dispositif serveur ; et un dispositif utilisateur mobile qui inclut une circuiterie de traitement configurée pour exécuter une application qui reçoit une entrée d’informations utilisateur concernant une pluralité de caractéristiques d’au moins des cheveux d’un utilisateur, incluant au moins une image des cheveux de l’utilisateur ; et une circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur reçoit l’entrée d’informations utilisateur et détermine un motif de boucle de l’utilisateur en fonction des informations reçues. Système selon la revendication 1, dans lequel l'entrée d’informations utilisateur inclut en outre une description textuelle concernant la pluralité de caractéristiques des cheveux de l’utilisateur. Système selon la revendication 2, dans lequel la description textuelle concerne au moins un procédé actuel de traitement des cheveux de l’utilisateur et un état actuel des cheveux de l’utilisateur. Système selon la revendication 2, dans lequel la description textuelle concerne une première portion des cheveux de l’utilisateur ayant un type de boucle et une autre portion des cheveux de l’utilisateur ayant un second type de boucle. Système selon la revendication 1, dans lequel la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur détermine le motif de boucle de l’utilisateur en entrant l’image des cheveux de l’utilisateur dans un réseau neuronal qui est entraîné pour identifier des motifs de boucle dans des images. Système selon la revendication 1, dans lequel la circuiterie de traitement de l’au moins un dispositif serveur détermine le motif de boucle de l’utilisateur en déterminant des pixels dans l’image des cheveux de l’utilisateur qui correspondent aux cheveux de l’utilisateur et en effectuant une analyse de régression linéaire pour déterminer une forme des cheveux apparaissant dans l’image. Système d’identification de boucle de cheveux, comprenant : un composant d’identification de boucle incluant une circuiterie configurée pour générer un score de prédiction par pixel pour la présence ou l’absence de boucles de cheveux et pour prédire 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 convolutionnel. Système selon la revendication 7, dans lequel la génération du score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucle spécifique dans l’image inclut la génération d’un score indicatif de la présence ou l’absence d’une combinaison d’un ou plusieurs parmi un motif de cheveux torsadés, un motif de cheveux bouclés, un motif de cheveux frisés, un motif de cheveux ondulés ou un motif raide. Système selon la revendication 7, dans lequel le score prédit pour la présence ou l’absence du motif de boucle spécifique dans l’image inclut un score indiquant la présence ou l’absence de motif de cheveux torsadés, de motif de cheveux bouclés, de motif de cheveux frisés, de motif de cheveux ondulés ou de motif raide. Système selon la revendication 7, comprenant en outre : un composant d'appréciation de boucle incluant 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 motif de boucle et de générer des informations d'appréciation des cheveux de l’utilisateur en réponse à une ou plusieurs entrées associées à au moins un score de prédiction pour une présence ou absence de boucles capillaires et pour prédire un score pour une présence ou absence d’un motif de boucle spécifique.