Chanel
Analiza gestów kosmetycznych z wykorzystaniem AI w celu obiektywizacji doświadczeń klienta.
Wyzwanie
- Dział neuronauki Chanel chciał uzyskać naukowe dane na temat sposobu używania swoich produktów za pomocą testów wideo.
- Celem było zebranie mierzalnych danych dotyczących sposobu aplikacji kosmetyku, aby ocenić jego jakość.
- Zazwyczaj niewielka liczba ruchów przy nakładaniu produktu jest oznaką łatwości jego użycia.
Rozwiązanie Galadrim
- Zaimplementowaliśmy algorytmy analizy wideo w Pythonie, korzystając z biblioteki MediaPipe.
- Nasze rozwiązanie identyfikuje głowę, dłoń i palce osoby nakładającej produkt i rejestruje jej ruchy.
- Wykorzystujemy sztuczną inteligencję do liczenia i kategoryzacji ruchów oraz analizy ich charakteru (masaż półkolisty, wklepywanie...).
