ColorFinder

서비스 주제

• 퍼스널 컬러를 기반으로 한 의류 추천 쇼핑몰

플랫폼

• 웹

기획 배경

• 의류 소비량 증가

  • 코로나19 펜데믹이 종료되면서 의류 소비량이 증가하였다

    → 의류에 대한 관심 증가

• 퍼스널 컬러의 유행

  • 어울리지 않는 색상을 선택하여 어색함을 뜻하는 ‘톤그로’라는 신조어 등장
  • 퍼스널 컬러 진단 비용 1회 평균 10만원 소요

• 개인 의류 소비 만족도를 높이기 위해 퍼스널 컬러 진단 및 소비자 맞춤형 의류 추천 쇼핑몰을 제작하자!

핵심 기능

• 회원가입 & 로그인
  • 로그인을 하지 않아도 상품 페이지 접근 가능
  • 로그인 시 정보 (퍼스널 컬러, 성별, 기온)에 따른 맞춤형 의류 추천 서비스 사용 가능
  • 로그인 시 퍼스널 컬러 진단 서비스 사용 가능
• 퍼스널 컬러 진단
  • 사용자가 업로드한 이미지로 퍼스널 컬러 진단
  • 봄 웜톤, 여름 쿨톤, 가을 웜톤, 겨울 쿨톤 네 가지로 진단
  • 진단 결과를 유저 정보에 업데이트 가능
• 상품 페이지
  • 쇼핑몰 ‘스파오’ 의류 이미지 크롤링
  • 상품 클릭 시 상세 페이지로 이동
  • 장바구니, 구매하기 기능
• 맞춤형 의류 추천 서비스
  • 퍼스널 컬러, 성별, 기온에 따라 의류를 추천해주는 AI 추천 상품
  • 비로그인, 퍼스널 컬러 정보 없을 시에는 기온에 적합한 의류 추천

상세 기능

1. 퍼스널 컬러 진단
   1. 사용자 이미지의 얼굴 인식 → 피부색 범위 추출 → LAB B 값 (파란색 - 노란색) 평균 추출
   2. 4가지 퍼스널 컬러 별 대표 연예인 이미지를 100장 이상 수집 → 각 이미지의 피부색 범위 추출 → 각 이미지의 LAB B 값 평균 추출 → 퍼스널 컬러 별로 평균을 낸 데이터 셋 구성
   3. 사용자의 LAB B 값 평균과 데이터 셋의 LAB B 값의 차를 구하여 가장 가까운 결과 반환
2. 의류의 퍼스널 컬러 분류
   1. 퍼스널 컬러 톤별 팔레트에서 색상 추출 후 파이썬 프로그램 내 톤별 팔레트 생성
   2. 구글 클라우드 플랫폼의 Vision AI를 이용하여 이미지 객체 인식 및 객체 색상 추출
   3. 의류 이미지에서 추출한 색상과 톤별 팔레트를 비교 (유클리디안 3차원 거리 계산으로 RGB 컬러의 거리 계산)
   4. 가장 가까운 색상의 톤으로 의류의 퍼스널컬러 진단