برخی فروشگاه‌های آرایشی و بهداشتی برای افزایش رضایت مشتریان خود اپلیکیشن‌هایی نظیر Nail Genius و Makeup Genius طراحی کرده‌اند. این اپلیکیشن‌ها به کاربران امکان می‌دهند با دوربین گوشی خود عکسی بگیرند و به‌طور مجازی محصولاتی مانند رژ لب و لاک ناخن را امتحان کنند. فناوری واقعیت افزوده موجود در این اپلیکیشن‌ها همچنین به مشتریان اجازه می‌دهد تا با چرخاندن سر خود، ظاهر محصولات وزیبایی آن را ببینند را از زوایای مختلف بررسی کنند.
واقعیت افزوده
مشتریان به راحتی جلوی آینه قرار می‌گیرند و انواع سایه‌چشم را امتحان می‌کنند. درست مانند اپلیکیشن، آنها می‌توانند سر خود را بچرخانند تا ظاهر خود را از زوایای مختلف ببینند.
نگرانی‌هایی درباره حفظ حریم خصوصی و اصول هوش مصنوعی
در حالی که هوش مصنوعی مزایای فراوانی را به صنعت زیبایی ارائه می‌دهد، نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی نیز به وجود می‌آورد. بسیاری از نرم‌افزارها با استفاده از تصاویر چهره یا اسکن‌ها، الگوهای دیجیتالی ایجاد می‌کنند که ممکن است نیاز به رعایت مقررات قانونی در زمینه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بیومتریک داشته باشد. داده‌های بیومتریک به‌عنوان اطلاعات حساس شخصی (یا داده‌های دسته‌بندی خاص) تحت قوانین GDPR در بریتانیا طبقه‌بندی می‌شوند. جمع‌آوری و پردازش این داده‌ها نگرانی‌هایی را درباره کسب رضایت از مشتری به همراه دارد. افزون بر جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بیومتریک، استفاده از هوش مصنوعی و واقعیت افزوده در صنعت زیبایی خطر سوءاستفاده از داده‌ها را افزایش می‌دهد. از این رو، برای افرادی که قصد استفاده از این فناوری‌های نوین را دارند، اطمینان از حفاظت قوی داده‌ها باید در اولویت قرار گیرد.
آزمایش‌های مجازی چیست؟
آزمایش‌های مجازی به‌عنوان راه‌حل‌های دیجیتالی نوآورانه، به مصرف‌کنندگان این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به حضور در فروشگاه، به‌صورت مجازی لوازم جانبی، لباس و حتی آرایش را امتحان کنند. این راهکارها با استفاده از ترکیبی از فناوری‌های پیشرفته، از جمله بینایی کامپیوتر برای تحلیل ویژگی‌های فیزیکی کاربر و واقعیت افزوده، تجربه‌ای تعاملی ایجاد می‌کنند که شیوه خرید مصرف‌کنندگان در حوزه مد و زیبایی را متحول می‌سازد.
آزمایش‌های مجازی چگونه کار می کنند؟
آزمایش‌های مجازی با نمایش دیجیتالی لباس و لوازم جانبی بر روی تصویر کاربر انجام می‌شود. این فرایند معمولاً شامل مراحل زیر است:
رندر نهایی:تصویر یا ویدئوی رندر شده به کاربر نمایش داده می‌شود تا لباس یا لوازم جانبی‌اش را ببیند.
ضبط تصویر: کاربر از طریق وب‌کم یا دوربین گوشی هوشمند خود، تصویر یا ویدئویی ارائه می‌دهد.
نقشه‌برداری بدن: الگوریتمهای بینایی کامپیوتری، تصویر کاربر را تجزیه‌وتحلیل کرده و یک مدل دوبُعدی یا سه‌بُعدی از بدن او ایجاد می‌کنند. این مرحله شامل شناسایی ویژگی‌های کلیدی مانند موقعیت چشم‌ها، بینی، دهان و اندازه‌گیری‌های بدن است.
شبیه‌سازی آیتم‌ها: آیتم‌های مجازی شبیه‌سازی شده و روی آواتار دیجیتال کاربر قرار می‌گیرند. استایل این آیتم‌ها بر اساس ورودی کاربر یا توصیه‌های هوش مصنوعی تنظیم می‌شود.
تعامل:
کاربران می‌توانند با تغییر آیتم‌ها، اندازه، سبک و تیپ‌های مختلف، گزینه‌های متنوعی را بررسی کنند. برخی پلتفرم‌ها امکان به‌اشتراک‌گذاری جلسات آزمایش مجازی با دوستان یا در شبکه‌های اجتماعی را نیز فراهم می‌کنند. آزمایش‌های مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، صنعت مد و لوازم آرایشی را دگرگون کرده‌اند و راهکاری تعاملی و راحت برای مشتریان فراهم می‌کنند تا پیش از خرید، محصولات را بررسی کنند. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از هوش مصنوعی پیشرفته و واقعیت افزوده، تجربه‌ای واقعی‌تر ارائه می‌دهند و خرید را برای مشتریان بهبود می‌بخشند.
در حوزه مد، آزمایش‌های مجازی به مشتریان اجازه می‌دهند تا به‌طور مجازی از خانه، لباس‌ها و لوازم آرایشی را امتحان کنند. کاربران می‌توانند با بارگذاری عکس یا استفاده از دوربین زنده، ببینند که لباس‌های مختلف چگونه بر تن آنها قرار می‌گیرد، که این امر نگرانی‌ها در مورد اندازه، تناسب و فرم را کاهش می‌دهد. این نرم‌افزار نه‌تنها تعداد مرجوعی‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه تجربه خرید آنلاین را جذاب‌تر و شخصی‌تر می‌کند.
سیستم‌های آزمایش مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل توانایی‌شان در بهبود تجربه خرید آنلاین، در صنعت مد و لوازم آرایشی به‌شدت محبوب و مورد توجه قرار گرفته‌اند. شکل 1 به‌خوبی کاربردهای این فناوری را در این صنایع به تصویر می‌کشد.
بینایی کامپیوتر
بینایی کامپیوتر پایه و اساس سیستم‌های آزمایش مجازی را تشکیل می‌دهد و به این سیستم‌ها امکان می‌دهد تصاویر و ویدئوها، به‌ویژه ظاهر کاربران، را تجزیه‌وتحلیل کنند. الگوریتمهای کلیدی، مانند تشخیص چهره، از روش‌هایی همچون Haar Cascade یا Faster R-CNN برای مکان‌یابی و شناسایی ویژگی‌های صورت استفاده می‌کنند. علاوه بر این، مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای شناسایی نواحی مختلف چهره مانند چشم‌ها، بینی و دهان به کار گرفته می‌شوند. الگوریتمهای تخمین ژست، مانند OpenPose، نیز برای تعیین ژست بدن کاربر استفاده می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که آیتم‌های لباس به‌درستی و دقیق قرار داده شده‌اند.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده به‌کار گرفته شده‌اند. این سیستم‌ها از فیلترها و الگوریتمهای مبتنی بر محتوا استفاده می‌کنند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) ارتباط بین کاربران و سیستم‌های آزمایش مجازی (VTO) را تسهیل می‌کند. چت‌بات‌های موجود در برنامه‌های VTO با استفاده از NLP، قادر به درک و پاسخگویی به سوالات کاربران هستند و اطلاعات مفیدی درباره محصولات ارائه می‌دهند.
برای مطالب بیشتر به این وبلاگ سری بزنید.