INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un autre objet de la présente invention concerne l’utilisation de la composition telle que définie précédemment pour le conditionnement des fibres kératiniques, en particulier des fibres kératiniques humaines telles que les cheveux.
Au sens de l’invention, et dans la suite de la description, les teneurs étant généralement mesurées et exprimées en % en poids, on entend par « HIPE » ou « émulsion eau-dans-huile (E/H) à haute teneur en phase interne aqueuse » : une émulsion E/H comprenant au moins 70%, de préférence de 70 à 95%, de préférence de 70 à 90%, en poids de phase interne aqueuse ii) sur le poids total de l’émulsion. De préférence la teneur en phase interne aqueuse ii) est inférieure ou égale à 95% en poids sur le poids total de la composition.
Avantageusement, le ratio phase aqueuse ii) sur phase huileuse i) dans la composition sous forme d’émulsion selon l’invention est compris dans la gamme de 70/30 à 95/5, de préférence de 72/28 à 90/10, plus préférentiellement de 75/25 à 85/15. Ainsi, la phase aqueuse ii) représente avantageusement de 70 à 95% en poids, de préférence de 72 à 90% en poids, voire de 75 à 85% en poids, en poids par rapport au poids total de la composition.
i) PHASE HUILEUSE La phase huileuse i) peut également être nommée « phase lipophile » ou encore « phase grasse ».
La phase huileuse représente de préférence de 5 à 30% en poids, plus préférentiellement de 10 à 25% en poids, de préférence de 15 à 25% en poids, par rapport au poids total de la composition.
La phase huileuse de la composition selon l’invention comprend : - une ou plusieurs cires et - un ou plusieurs tensioactifs non ioniques ayant une valeur de HLB inférieure à 10.
Les cires La composition cosmétique de l’invention comprend une ou plusieurs cires.
Comme le montre la , la chambre 314 maintient un conteneur de mascara, qui est transparent pour illustrer le positionnement de la brosse de mascara au sein du conteneur. On peut le voir sur les deux Figures. 26 et 27 qu’un système de chauffage/refroidissement 385 est disposé sous le conteneur de mascara.
La montre une vue rapprochée du système de chauffage/refroidissement 385. Afin de fournir l'option de chauffer ou de refroidir la même surface globale du conteneur de mascara, le système de chauffage/refroidissement est agencé de sorte que les éléments de chauffage 387 et les éléments de refroidissement 389 soient disposés en alternance suivant la longueur du conteneur de mascara. Les éléments de chauffage 387 sont commandés par le contrôleur 391, et les éléments de refroidissement 389 sont commandés par le contrôleur 393.
Les éléments de chauffage peuvent être des éléments de chauffage résistifs tels qu’ils sont compris dans l’art et constitués d’un matériau céramique. Les éléments de refroidissement peuvent être des mini éléments de refroidissement à effet peltier tels que connus dans l’art. Des capteurs de température sont intégrés au système de chauffage/refroidissement 385 pour déterminer la température, et la température est réglée à une quantité prédéterminée pour garantir une application en douceur du cosmétique. Dans un mode de réalisation, le conteneur de mascara peut être chauffé à une température de 100 °F approximativement cinq minutes avant utilisation.
Les températures décrites ci-dessus sont des exemples qui ne sont pas limités à des températures cibles spécifiques, tant que la température réduit la viscosité du mascara pour réduire les agglomérations. Cela pourrait également être utilisé pour le rouge à lèvres afin d’obtenir une dureté idéale du matériau du rouge à lèvres de sorte qu’il se dépose facilement sur les lèvres sans trop de pression, mais ne devient pas trop mou de sorte qu’il s'étale trop facilement de sa forme générale. De plus, il peut être utilisé pour le brillant à lèvres, la colle à sourcils, le correcteur, etc. En fait, tout cosmétique ayant un certain niveau de viscosité (non sec) à commander pour une viscosité d’application optimale. Cela peut être étendu à tout moment à un cosmétique qu’un utilisateur pourrait employer pour obtenir une précision et une facilité d’application même en cas de handicap.
Dans un mode de réalisation, le système décrit ci-dessus emploie un dispositif mobile externe, tel qu’un smartphone, pour fournir une compensation d’apprentissage et de geste. Une application exécutée par un smartphone balaie la taille, la forme et les contours des lèvres dans une image d'autoportrait capturée par l’utilisateur pour se préparer à des mouvements d’application précis. L’application apprend et comprend également les contours de l’utilisateur avec ce balayage. L’application initiera une boucle de rétroaction en demandant à l’utilisateur de prendre des photos « d'autoportrait » avant et après une session d’application cosmétique. Cette étape fournit une mesure sur l’application, lit l'avant et l'après pour signaler à l’appareil comment il aurait pu mieux se déplacer (moins de compensation par rapport à plus de compensation). Le smartphone fournit un miroir en temps réel qui fournit un retour à le dispositif en temps réel pour régler le niveau de compensation et les angles. Une approche plus détaillée de la fonction d’étalonnage sera décrite ci-dessous.
La illustre un problème qui va être résolu par le présent mode de réalisation pour un utilisateur du système. Sur la , il y a un applicateur cosmétique 160 (rouge à lèvres dans cet exemple) que l’utilisateur va amener vers son visage. Une trajectoire cible pour amener le tube de rouge à lèvres vers le visage de l’utilisateur est montrée par la ligne 2901. Cependant, en raison des variations des mouvements involontaires de l’utilisateur, même avec le stabilisateur de mouvement, la trajectoire réelle peut être déviée comme montré à la ligne 2902. Cela peut entraîner des erreurs dans le processus d’application cosmétique, entraînant des marques parasites ou un maquillage mal aligné.
Les Figures 30 et 31 montre une manière de détecter quand le stabilisateur de mouvement doit être réétalonné. Comme le montre la , dans l’application, l’utilisateur peut prendre une photo d'autoportrait de lui-même. L’application emploie ensuite un logiciel de reconnaissance faciale pour balayer le visage et identifier la zone cible d’application (c'est-à-dire lèvres ou yeux). Dans le présent exemple, la zone cible d’application est les lèvres de l’utilisateur et les Figures 30A et 30C montrent différents exemples d’états des lèvres de l’utilisateur pris par une image d'autoportrait.
La montre la région des lèvres lorsque l’utilisateur n’a pas encore appliqué de rouge à lèvres et est considéré comme une image « avant » par rapport au processus global. L’application détectera les limites des lèvres de l’utilisateur à ce point et en particulier les contours de la bordure de la région des lèvres. La montre la région des lèvres lorsque l’utilisateur a appliqué le rouge à lèvres sans erreur détectable. Dans ce cas, l’application détecte que le rouge à lèvres a été appliqué jusqu’à la limite de la région des lèvres et pas au-delà. La montre la région des lèvres lorsque l’utilisateur a commis une erreur détectable telle que la zone montrée par 3101. L’application détecte que cette zone 3101 de rouge à lèvres appliqué se trouve au-delà de la limite de la région des lèvres.
Si une erreur est détectée, comme le montre la , le logiciel d’application est configuré pour mesurer le pourcentage d’erreur entre l’application cible et l’application réelle, et pour reconnaître où l’erreur est commise par rapport à l’emplacement sur les lèvres ainsi que pendant les mouvements effectués par le dispositif à ce moment-là.
En plus de détecter si un cosmétique a dépassé une limite, la est un schéma montrant comment l’apprentissage automatique peut aider à détecter lorsqu’une erreur s’est produite. Pendant l'entraînement, les utilisateurs 410 se voient présenter un ensemble d’images d'entraînement 420 qu’ils sont invités à caractériser si une erreur s’est produite avec l’application de maquillage sur des images de diverses personnes. Dans un mode de réalisation, une échelle d’erreur est utilisée avec laquelle les utilisateurs peuvent évaluer la grandeur d’une erreur. 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. À l’aide de l'échelle, chaque utilisateur 410 est invité à sélectionner une grandeur d’erreur dans l’application de maquillage. Les réponses aux questions peuvent servir d’étiquettes utilisées pour l'entraînement de la logique de langage automatique 154.
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 154 estime que 80 % des personnes interrogées évalueraient la grandeur d'erreur d'application de maquillage de l’utilisateur comme un type #7 comme indiqué en 722. Par conséquent, la logique d’apprentissage automatique 154 peut utiliser la grandeur d’erreur de type #7 pour déterminer si une erreur nécessitant une analyse plus approfondie s’est produite.
Par exemple, le stabilisateur de mouvement emploie une unité de mesure inertielle (IMU), un gyroscope ou un accéléromètre sur l’adaptateur lui-même ou sur la portion supérieure (c’est-à-dire la portion stabilisée) du dispositif stabilisateur de mouvement pour comprendre ces emplacements/orientations. La Figure 32 montre un exemple où un accéléromètre 3201 est fourni au sein de la portion de manche du dispositif stabilisateur de mouvement et est raccordé au PCBA 703. L’accéléromètre comporte un mécanisme de masse, d’amortisseur et de ressort, tel que compris dans l’art, et mesure le mouvement dans les directions X, Y et Z dans un espace tridimensionnel.
La montre des exemples de mesures prises par l’accéléromètre dans les directions X, Y et Z pendant le mouvement normal de l’adaptateur, où pendant une session d’application du rouge à lèvres, l’adaptateur sera maintenu à un niveau constant sans écart significatif.
La montre un scénario dans lequel une région de temps indiquée par 3401 indique un écart dans les mesures des capteurs X, Y et Z par rapport au mouvement normal de l’adaptateur. Sur la base d’un pourcentage d’erreur, d’une direction de l’erreur et d’une durée de l’erreur, le logiciel d’application apprendra à mieux compenser avec différents gestes, différentes vitesses, etc.
Par exemple, si les mesures de l’accéléromètre montrent que l’applicateur cosmétique dévie vers le bas, comme le montre la ci-dessus, le stabilisateur de mouvement peut alors contrecarrer en stabilisant l’application cosmétique dans une direction vers le haut.
Le logiciel pourrait fournir des recommandations supplémentaires à l’utilisateur sur la façon de mieux manipuler l’appareil si possible pour de meilleurs résultats.
Les Figures 30-31 représentent une manière de détecter quand le stabilisateur de mouvement doit être réétalonné. Comme illustré en , dans l’application, l’utilisateur peut prendre une photo de lui-même. L’application utilise ensuite un logiciel de reconnaissance faciale pour scanner le visage et identifier la zone cible de l’application (c.-à-d. lèvres ou yeux). Dans le présent exemple, la zone cible de l’application est les lèvres de l’utilisateur et les figures 30A-30C représentent différents exemples d’état des lèvres de l’utilisateur prises par un selfie.
La représente la région des lèvres lorsque l’utilisateur n’a pas encore appliqué de rouge à lèvres et est considérée comme une image « antérieure » par rapport au processus global. L’application détectera les limites des lèvres de l’utilisateur à ce point et en particulier les contours de la bordure de la région des lèvres. La indique la région des lèvres lorsque l’utilisateur a appliqué le rouge à lèvres sans erreur détectable. Dans ce cas, l’application détecte que le rouge à lèvres a été appliqué jusqu’à la limite de la région des lèvres et pas au-delà. La indique la région de la lèvre lorsque l’utilisateur a commis une erreur détectable telle que la zone indiquée par 3101. L’application détecte que cette zone 3101 du rouge à lèvres appliqué se trouve au-delà de la limite de la région des lèvres.
Si une erreur est détectée, comme indiqué à la , le logiciel d’application est configuré pour mesurer le pourcentage d’erreur entre l’application cible et l’application réelle, et pour reconnaître où l’erreur est commise par rapport à l’emplacement sur les lèvres ainsi que pendant les mouvements effectués par l’appareil à ce moment-là.
En plus de détecter si un produit cosmétique a dépassé une limite, la représente un diagramme montrant comment l’apprentissage automatique peut aider à détecter lorsqu’une erreur s’est produite. Pendant l’apprentissage, les utilisateurs 410 reçoivent un ensemble d’images d’apprentissage 420 qu’ils sont invités à caractériser si une erreur s’est produite avec l’application de maquillage sur des images de différentes personnes. Dans un mode de réalisation, une échelle d’erreur est utilisée avec laquelle les utilisateurs peuvent évaluer l’ampleur d’une erreur. 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. À l’aide d’une échelle, chaque utilisateur 410 est invité à sélectionner une magnitude d’erreur dans l’application de maquillage. Les réponses aux questions peuvent servir d’étiquettes utilisées pour l'apprentissage de la logique de langage automatique 154.
La illustre un exemple de fonctionnement d’essai conformément à l'apprentissage 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 154 estime que 80 % des personnes interrogées évalueraient la magnitude d’erreur de l’utilisateur comme un type #7 comme indiqué en 722. Par conséquent, la logique d’apprentissage automatique 154 peut utiliser la magnitude d’erreur de type #7 pour déterminer si une erreur nécessitant une analyse plus approfondie s’est produite.
Par exemple, le stabilisateur de mouvement utilise une unité de mesure inertielle (IMU), un gyroscope ou un accéléromètre sur l’adaptateur lui-même ou sur la partie supérieure (c’est-à-dire la partie stabilisée) du dispositif stabilisateur de mouvement pour comprendre ces emplacements/orientations. La Fig. 32 représente un exemple où un accéléromètre 3201 est fourni dans la partie poignée du dispositif stabilisateur de mouvement et est connecté au PCBA 703. L’accéléromètre comprend un mécanisme de masse, d’amortissement et de ressort, tel que compris dans l’art, et mesure le mouvement dans les directions X, Y et Z dans un espace tridimensionnel.
La représente des exemples de mesures prises par l’accéléromètre dans les directions X, Y et Z pendant le mouvement normal de l’adaptateur, où pendant une session d’application du rouge à lèvres, l’adaptateur sera maintenu à un niveau constant sans déviation significative.
La représente un scénario dans lequel à un moment indiqué par 3401 on indique un écart dans les mesures des capteurs X, Y et Z par rapport au mouvement normal de l’adaptateur. Sur la base d’une erreur de pourcentage, d’une direction de l’erreur et d’une durée de l’erreur, le logiciel d’application apprendra à mieux compenser différents gestes, différentes vitesses, etc.
Par exemple, si les mesures de l’accéléromètre montrent que l’applicateur de produit cosmétique dérive vers le bas, comme indiqué sur la ci-dessus, le stabilisateur de mouvement peut alors contrecarrer en stabilisant l’application cosmétique vers le haut.
Le logiciel pourrait fournir des recommandations supplémentaires à l’utilisateur sur la façon de mieux manipuler l’appareil si possible pour obtenir de meilleurs résultats.
Dans certains cas, l’accéléromètre ne montrera pas clairement une erreur basée sur une anomalie à une période de temps spécifique. Toutefois, les données peuvent avoir un modèle de signature associé à un type d’erreur. Dans ce scénario, un modèle d’apprentissage profond est utile pour identifier comment associer un remède à une paire du type d’erreur de maquillage indiqué dans l’image du selfie et les données du capteur de mouvement.
En , l’apprentissage est effectué pour le modèle d’apprentissage profond. Les entrées sont fournies à l’étape 3410, où les images (qui peuvent être des selfies ci-dessus) sont entrées avec les données du capteur de mouvement (telles que les données de l’accéléromètre) et une étiquette. Dans ce cas, l’« étiquette » donnée aux données saisies correspond aux paramètres de compensation utilisés dans le stabilisateur de mouvement qui corrigent l’erreur dans le processus d’application de maquillage.
Les entrées sont fournies à un algorithme d’apprentissage profond à l’étape 3420. L’algorithme d'algorithme 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'apprentissage étiqueté sera un réseau neuronal à l’étape 3430. 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 Figure 20 représente 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’étage d’entrée ne comporte pas d’étiquette. En outre, à l’étape 3412, la paire d’images comprend le selfie saisi par l’utilisateur et les données du capteur de mouvement. Ces entrées sont envoyées au réseau neuronal à l’étape 3422, qui fournira une sortie à l’étape 3432 des paramètres de compensation utilisés dans le stabilisateur de mouvement qui remédie à l’erreur du processus d’application de maquillage
Par conséquent, le processus d’apprentissage profond des figures 34A-34B permet à la logique de la machine de déterminer des corrélations entre le selfie de l’utilisateur et les données du capteur de mouvement afin de générer des paramètres de compensation de mouvement pour éviter l’erreur lors de sessions futures.
La représente un organigramme pour compenser les écarts dans le mouvement de l’adaptateur en fonction de la description ci-dessus. À l’étape 3501, l’application reçoit un selfie capturé par l’utilisateur sans aucun produit cosmétique appliqué, ce qui représente l’image « avant ». À l’étape 3502, l’application reçoit un selfie capturé par l’utilisateur après l’application du produit cosmétique, ce qui représente l’image « avant ».
Des exemples non limitatifs de tensioactifs amphotères incluent la cocoamidopropyl sultaïne, la cocoamidopropyl bétaïne, la lauryl bétaïne, la laurylhydroxy sulfobétaïne, la lauryldiméthyl bétaïne, la cocoamidopropyl hydroxysultaïne, la béhényl bétaïne, la capryl/capramidopropyl bétaïne, la lauryl hydroxysultaïne, la stéaryl bétaïne et leurs combinaisons. Dans certains modes de réalisation, l'au moins un composé de bétaïne peut être choisi dans le groupe consistant en coco bétaïne, cocoamidopropyl bétaïne, béhényl bétaïne, capryl/capramidopropyl bétaïne, lauryl bétaïne, et leurs combinaisons.
Les hydroxyl sultaïnes utiles dans la composition nettoyante moussante selon des modes de réalisation de la divulgation incluent la formule (XVIII) suivante : (XVIII)
Les alkylamphoacétates utiles incluent ceux répondant à la formule (XIX) :
Les alkyl amphodiacétates utiles incluent ceux répondant à la formule (XX) :
d) les silicones à ammonium quaternaire de formule (IX) :
dans laquelle : - R 7 , identiques ou différents, représentent un radical hydrocarboné monovalent ayant de 1 à 18 atomes de carbone, et en particulier un radical alkyle en C 1 -C 18 , un radical alcényle en C 2 -C 18 ou un cycle comprenant 5 ou 6 atomes de carbone, par exemple méthyle ; - R 6 représente un radical hydrocarboné divalent, notamment un radical alkylène en C 1 -C 18 ou un radical alkylèneoxy divalent en C 1 -C 18 , par exemple en C 1 -C 8 relié au Si par une liaison SiC ; - R 8 , identiques ou différents, représentent un atome d'hydrogène, un radical hydrocarboné monovalent ayant de 1 à 18 atomes de carbone, et en particulier un radical alkyle en C 1 -C 18 , un radical alcényle en C 2 -C 18 , un radical -R 6 -NHCOR 7 ; - X - est un anion tel qu'un ion halogénure, notamment chlorure ou un sel d'acide organique, notamment acétate ; et - r représente une valeur statistique moyenne allant de 2 à 200, en particulier de 5 à 100.
Ces silicones sont par exemple décrites dans la demande EP-A-0530974; on peut en particulier citer la silicone de nom INCI : QUATERNIUM 80.
dans lesquelles : - a est un nombre entier supérieur ou égal à 1, de préférence allant de 5 à 200, plus particulièrement allant de 10 à 100 ; - b est un nombre entier compris entre 0 et 200, de préférence allant de 4 et 100, plus particulièrement entre 5 et 30 ; - x est un nombre entier allant de 1 à 10000, plus particulièrement de 10 à 5000; - R" est un atome d'hydrogène ou un méthyl ; - R, identiques ou différents, représentent un radical divalent hydrocarboné en C 2 -C 12 , linéaire ou ramifié, comportant éventuellement un ou plusieurs hétéroatomes tels que l'oxygène; de préférence, R, identiques ou différents, désigne un radical éthylène, un radical propylène linéaire ou ramifié, un radical butylène linéaire ou ramifié, ou un radical CH 2 CH 2 CH 2 OCH 2 CH(OH)CH 2 -; préférentiellement R désigne un radical CH 2 CH 2 CH 2 OCH 2 CH(OH)CH 2 - ; et - R', identiques ou différents, représentent un radical divalent hydrocarboné en C 2 -C 12 , linéaire ou ramifié, comportant éventuellement un ou plusieurs hétéroatomes tels que l'oxygène; de préférence, R', identiques ou différents, désigne un radical éthylène, un radical propylène linéaire ou ramifié, un radical butylène linéaire ou ramifié, ou un radical CH 2 CH 2 CH 2 OCH 2 CH(OH)CH 2 -; préférentiellement R' désigne -CH(CH 3 )-CH 2 -.
Les blocs siloxane représentent de préférence entre 50 et 95% en moles du poids total de la silicone, plus particulièrement de 70 à 85% en moles.
La masse moléculaire moyenne en poids (Mw) de la silicone est de préférence comprise entre 5 000 et 1 000 000 g/mol, plus particulièrement entre 10 000 et 200 000 g/mol.
* Q- représente un contre-ion anionique organique ou minéral tel qu’un halogénure ou un alkylsulfate.
Particulièrement, on peut citer les colorants directs à charges cationiques endocycliques azoïques et hydrazono de formule (C-II) à (C-V) tels que définis précédemment ; plus particulièrement les colorants directs cationiques de formule (C-II) à (C-V) à charge cationiques endocycliques décrits dans les demandes de brevets WO 95/15144, WO 95/01772 et EP-714954.
Particulièrement les colorants de formule (C-II-1) et (C-IV-1) sont choisis parmi le Basic Red 51, Basic Yellow 87 et Basic Orange 31 ou leurs dérivés : Basic Red 51 Basic Orange 31 Basic Yellow 87,
À titre de colorants fluorescents, on peut citer les radicaux issus des colorants acridines, acridones, benzanthrones, benzimidazoles, benzimidazolones, benzindoles, benzoxazoles, benzopyranes, benzothiazoles, coumarines, difluoro{2-[(2H-pyrrol-2-ylidène-kN)méthyl]-1H-pyrrolato-kN}bores (BODIPY®), dicétopyrrolo-pyrroles, fluorindines, (poly)méthines (notamment cyanines et styryles/hémicyanines), naphthalimides, naphthanilides, naphthylamine (comme les dansyles), oxadiazoles, oxazines, périlones, périnones, pérylènes, polyènes/caroténoides, squaranes, stilbènes, xanthènes.
Les céramides ou leurs analogues susceptibles d’être employés répondent de préférence à la formule suivante : R 3 CH(OH)CH(CH 2 OR 2 )(NHCOR 1 ), dans laquelle :