A recomendação de produtos cosméticos nas lojas foi baseada na expertise subjetiva dos consultores. Nenhuma ferramenta permitiu objetivar a condição da pele de um cliente, identificar os critérios dermatológicos determinantes e deduzir uma recomendação personalizada de produto. O cliente queria transformar a experiência na loja com um aplicativo que pudesse marcar um rosto a partir de uma simples foto, visualizar os critérios de forma compreensível e gerar imagens mostrando o impacto dos atributos alterados, tudo em tempo real, na frente do cliente.
Análise facial para recomendações de produtos
Uma empresa de cosméticos de luxo queria oferecer a seus clientes um diagnóstico de pele personalizado diretamente na loja: uma foto, uma pontuação, critérios identificados e uma recomendação de produto sob medida. Projetamos os modelos de Deep Learning que tornam essa experiência possível, que agora estão implantados nas lojas e resultaram em uma publicação científica.
Problématique
Solution
Ce que nous avons construit
Implantamos 2 cientistas de dados e 1 engenheiro de dados para projetar um sistema completo de análise de pele por visão computacional, desde o modelo até a produção na loja.
Etapa 1 — Escolha de arquitetura e pré-processamento. Exploração e seleção das arquiteturas modelo mais adequadas ao problema, com adaptação de arquiteturas de última geração. Definição de canais de pré-processamento para garantir robustez em fotos tiradas em condições reais (iluminação da loja, diversidade de pele).
Etapa 2 — Treinamento e otimização. Otimização de hiperparâmetros, paralelização do treinamento e estabelecimento de uma estrutura interna para acelerar as iterações. A modelo classifica o rosto em vários critérios dermatológicos a partir de uma única foto.
Etapa 3 — Interpretabilidade e geração de imagens. Desenvolvimento de um módulo para visualizar recursos internos para identificar os critérios determinantes para pontuação. Geração de imagens modificadas para mostrar o impacto de cada atributo de forma intuitiva e visual para o cliente.
Etapa 4 — A produção começou na loja. Implantação do aplicativo na loja, documentação completa e transferência para equipes internas. O sistema funciona em tempo real na frente do cliente.
Projets dans la même catégorie
