La recomendación de productos cosméticos en las tiendas se basó en la experiencia subjetiva de los consultores. Ninguna herramienta permitía objetivar el estado de la piel de un cliente, identificar los criterios dermatológicos determinantes y deducir una recomendación de producto personalizada. El cliente quería transformar la experiencia en la tienda con una aplicación que pudiera puntuar un rostro a partir de una simple fotografía, visualizar los criterios de forma comprensible y generar imágenes que mostraran el impacto de los atributos modificados, todo ello en tiempo real y delante del cliente.
Análisis facial para recomendaciones de productos
Una empresa de cosmética de lujo quería ofrecer a sus clientes un diagnóstico cutáneo personalizado directamente en la tienda: una foto, una puntuación, criterios identificados y una recomendación de producto hecha a medida. Diseñamos los modelos de aprendizaje profundo que hacen posible esta experiencia, que ahora se implementan en las tiendas y han dado lugar a una publicación científica.
Problema
Solución
Lo que construimos
Hemos contratado a 2 científicos de datos y 1 ingeniero de datos para diseñar un sistema completo de análisis de la piel mediante visión artificial, desde el modelo hasta la producción en la tienda.
Paso 1 — Elección de la arquitectura y preprocesamiento Exploración y selección de las arquitecturas modelo más adecuadas al problema, con la adaptación de arquitecturas de última generación. Definición de canalizaciones de preprocesamiento para garantizar la solidez de las fotografías tomadas en condiciones reales (iluminación del taller, diversidad de pieles).
Paso 2 — Entrenamiento y optimización Optimización de los hiperparámetros, paralelización del entrenamiento y establecimiento de un marco interno para acelerar las iteraciones. La modelo puntúa el rostro según varios criterios dermatológicos a partir de una sola foto.
Paso 3 — Interpretabilidad y generación de imágenes Desarrollo de un módulo para visualizar las características internas a fin de identificar los criterios determinantes de la puntuación. Generación de imágenes modificadas para mostrar el impacto de cada atributo de una manera intuitiva y visual para el cliente.
Paso 4 — Producción en tienda Despliegue de la aplicación en tienda, documentación completa y transferencia a los equipos internos. El sistema funciona en tiempo real frente al cliente.
Proyectos de la misma categoría
