Abstract:
Non bastano più decine di nuance colori tipologie di cosmetici. La parola in questione è PERSONALIZZAZIONE. I clienti cercano prodotti personalizzati per la cura della pelle soluzioni veloci ed efficaci. Grazie all afflusso di tecnologie di intelligenza artificiale e realtà aumentata nello spazio di vendita al dettaglio è stato possibile ridefinire il modo in cui i clienti interagiscono con i marchi. Oggetto della tesi è un distributore di fondotinta personalizzato da porre all interno dei negozi di cosmetici. Essendo l obiettivo principale quello di produrre un prodotto personalizzato si inizia con un analisi del viso del cliente. Una volta finita l analisi il cliente potrà decidere se acquistare o meno il prodotto personalizzato ed erogato in pochi istanti. Il dispositivo sarà inoltre in grado di fornire consigli utili sull utilizzo e l abbinamento dei prodotti in modo da invogliare il cliente all acquisto di prodotti in negozio. La ricerca è iniziata dall analizzare il campo dell internet of things quindi i vantaggi e i rischi i campi applicativi per arrivare all innovazione digitale nel retail. Vengono analizzati i campi di Intelligenza Artificiale machine learning e deep learning. E stato fatto un punto sulla Beauty Tech. Il mercato della beauty tech è caratterizzato da intelligenza artificiale Internet of Things Deep learning big data dispositivi intelligenti biotecnologie nanotecnologie ecc. che stanno convergendo e sviluppandosi. In particolare nella tesi sono stati riportati esempi di: -metodi di riconoscimento facciale e come viene addestrata l'IA per il riconoscimento facciale, -metodi e tecniche dell'analisi facciale basati sul deep learning: Face Analysis di Microsoft in natura utilizzando solo dati sintetici, -metodi e tecniche dell'analisi facciale basati sul deep learning: nuove informazioni sull'aspetto e la misurazione della pelle, -metodi e tecniche dell'analisi facciale basati sul deep learning: PERFECT CORP. Analisi della pelle online.
