KI-basierte Hautanalyse-API

KI-gestützte Hautbewertung


Maßgeschneiderte Produktempfehlungen
Eingehende Metrikanalyse

Häufig gestellte Fragen
Die Hautanalyse-API von GlamAR hilft Nutzern dabei, ihre Gesichtsbilder zu analysieren, um verschiedene Probleme wie Falten, Akne, Pigmentflecken, Poren und Unregelmäßigkeiten der Hautstruktur zu erkennen, zu bewerten und zu quantifizieren. Dazu werden Bilderkennungs- und Deep-Learning-Modelle verwendet, die anhand von 3 Millionen Datensätzen trainiert wurden, um bei der Analyse genaue Ergebnisse zu liefern.
Die Hautanalyse-API hilft Benutzern bei der Analyse eingereichter Gesichtsbilder mithilfe von KI-basierter Hautsegmentierung, Merkmalskartierung und Zustands klassifizierung. Dabei werden Faltungsneuronale Netze genutzt, um mehrere Hautattribute zu erkennen, und eine strukturierte JSON-Ausgabe mit Problemtypen, Schweregradbewertungen und visuellen Überlagerungen zurückgegeben.
Die Hautanalyse-API kann mehr als 15 Hautprobleme und -beschwerden erkennen, darunter Falten, Akne, verstopfte Poren, Pigmentflecken, dunkle Flecken, Rötungen, Empfindlichkeit, Fettigkeit und Trockenheit. Mithilfe fortschrittlicher KI-basierter Algorithmen erstellt sie einen detaillierten und umfassenden Bericht für die Nutzer.
Verschiedene Branchen können die Hautanalyse-API für vielfältige Zwecke nutzen, beispielsweise Kosmetik- und Hautpflegemarken für virtuelle Diagnosen und Personalisierung, Hautkliniken für die Früherkennung von Hauterkrankungen, E-Commerce- und Einzelhandelsunternehmen für KI-gestützte Produktempfehlungen sowie Forschungs- und Entwicklungsteams für die Prüfung der Wirksamkeit von Inhaltsstoffen in Hautpflegeformulierungen.
Durch die Verwendung einer Hautanalyse-API profitieren Marken von zahlreichen Vorteilen, darunter personalisierte Produktempfehlungen, eine stärkere Kundenbindung, eine höhere Konversionsrate und eine nahtlose Integration. So können sie ihren Kunden eine maßgeschneiderte Hautpflege bieten.
Marken oder Unternehmen können eine Hautanalyse-API für verschiedene Zwecke nutzen, darunter AR-gestützte Hautgesundheitsbewertungen in Beauty-Retail-Apps, personalisierte Produktempfehlungsmaschinen, klinische Hautzustandsüberwachung, Studien zur Wirksamkeit von Kosmetika und Markenbindungsprogramme. So können Nutzer anhand eines detaillierten Analyseberichts einen tiefen Einblick in ihren Hautzustand gewinnen.










