SMUsinsa는 SMWUxMUSINSA의 약자로, 온라인으로 퍼스널 컬러를 진단받고
개개인에게 어울리는 색상을 바탕으로 무신사스토어 의류를 쇼핑할 수 있는 웹서비스 입니다.
현재 대다수의 온라인 쇼핑몰에서는 사용자의 관심을 반영하여 사용자가 선호할 만한 의류를 예상해 추천한다.
그러나 관심도 외에 사용자 개인이 가지고 있는 특성을 고려한 추천은 찾아볼 수 없었다.
의류와 색상은 밀접한 연관을 가지고 있음에도 불구하고 현재 온라인 쇼핑몰들에서는 색상 필터링의 기준이 한정적이며,
색상에 매치되는 의류의 색상 범위가 매우 넓다.
따라서 본 프로젝트에서는 소비자에게 어울리는 구체적인 색을 퍼스널 컬러 이론 기준에 따라 분류하고, 직접 진단받을 수 있는 웹 서비스를 구성했다.
이를 통해 개인의 특징에 중점을 둔 쇼핑 시스템을 제시하고자 한다.
Frontend: HTML,CSS,JavaScript
Backend: MySQL,Python,Django
Library: OpenCV,Pillow,scikit-image
오프라인으로 퍼스널 컬러를 진단받은 경험이 없는 사용자들을 위해 직접 사진을 업로드하고 퍼스널 컬러를 진단받습니다.
dlib를 이용해 얼굴 영역을 검출한 후 Lab 색상 모델로 변경하고, 이후 얼굴에서 빰 영역을 도출한 뒤
뺨 영역과 얼굴 전체 피부 영역의 Lab값을 구해 가중평균을 산출한 후 기준에 따라 퍼스널 컬러를 분류합니다.
분류된 결과 페이지에서 바로 해당 톤의 쇼핑 페이지로 넘어갈 수 있습니다.
4개의 계절별 퍼스널 컬러에 따라 구성된 의류 쇼핑 페이지에서 자신에게 어울리는 색상의 의류를 쇼핑할 수 있습니다.
무신사스토어의 상의 상품을 크롤링하고, 크롤링한 상품 썸네일 이미지를 가져와 의류 영역을 추출합니다.
이후 의류 영역의 색상을 클러스터링하여 최빈 색상을 찾고, 대표색으로 설정한 다음 hsv와 lab색상모델로 변경합니다.
대표색의 s,v값과 구성해놓은 pccs데이터셋의 s,v값을 비교하여 pccs톤을 발견하고, h값과 b값을 이용해 웜쿨 여부를 판단합니다.
pccs톤과 웜쿨여부를 종합하여 의류의 최종 퍼스널 컬러를 도출한 후, 데이터베이스에 저장합니다.