Analisi della pelle AI gratuita

Consenti ai tuoi utenti di ottenere valutazioni e consigli personalizzati della pelle a costo zero

Mappatura facciale

Si tratta di una mappatura facciale avanzata con una mappa termica 3D adatta per mappare i punti di riferimento del viso e individuare le aree problematiche della pelle. GlaMar è in grado di rilevare oltre 14 problemi cutanei in modo che gli utenti ne siano consapevoli
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Monitoraggio dei progressi della pelle

Gli utenti possono monitorare i progressi del loro trattamento per la cura della pelle, poiché lo strumento aiuta a salvare ogni esperienza di scansione passata. Ciò consentirà agli utenti di confrontare le ultime scansioni della pelle con la loro attuale condizione della pelle per misurare i possibili cambiamenti

Raccomandazioni personalizzate sui prodotti

Dopo il processo di analisi, lo strumento suggerirà prodotti, trattamenti e persino routine su misura per risolvere le esigenze della pelle. Gli utenti ricevono consigli adatti ai loro problemi di pelle
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Frequently asked questions

Ciò comporta l'uso di un dispositivo diagnostico intelligente con l'integrazione della tecnologia di intelligenza artificiale per analizzare la pelle dell'utente, comprendere o individuare le aree problematiche della pelle e generare consigli su misura e personalizzati per la cura della pelle. L'analisi della pelle con intelligenza artificiale di GlaMar prevede l'uso di uno strumento di intelligenza artificiale per acquisire le immagini degli utenti e valutare i parametri generali della pelle per identificare gli oltre 14 difetti della pelle, come pori, rughe, acne, macchie e umidità, per identificare i principali difetti della pelle. Successivamente, vengono suggeriti possibili prodotti per la cura della pelle da utilizzare con un motore di chatbot personalizzato per rispondere a domande correlate, ma la disponibilità dipende dal piano selezionato.

Non esiste una risposta specifica per questo. Ma l'accuratezza di questi strumenti di scansione dell'analisi cutanea con intelligenza artificiale si basa in gran parte su tre fattori: la qualità dei dati di addestramento, la progettazione del modello e il contesto di utilizzo. Quando il sistema viene addestrato su una varietà di immagini di alta qualità, che coprono la maggior parte dei gruppi di età, delle tonalità della pelle e delle forme del viso, il risultato tende ad essere più accurato. Quando i dati di addestramento sono piccoli o distorti, anche l'output sarebbe distorto.

Gli utenti si fanno analizzare la pelle e vengono a conoscenza dei problemi cutanei appropriati. Inoltre, riceveranno suggerimenti adeguati per la cura della pelle per migliorare questi problemi cutanei. Lo strumento consente loro di salvare le scansioni cutanee passate e presenti per tracciare il loro percorso di miglioramento della cura della pelle mentre interagiscono con i consigli sulla cura della pelle. Inoltre, l'analisi della pelle basata sull'intelligenza artificiale di GlaMar include un chatbot personalizzato chiamato «SkingPT», che consente agli utenti di chiedere e ottenere risposte a problemi relativi alla cura della pelle in pochi secondi.

La longevità dipende da alcuni fattori, come l'hardware del dispositivo dell'utente e la stabilità della connessione Internet dell'utente. Generalmente, lo strumento è costruito con elementi avanzati basati sull'intelligenza artificiale per garantire il corretto funzionamento e la velocità di elaborazione dell'analisi cutanea AI. Ma fondamentalmente, il tempo di scansione richiede normalmente alcuni secondi per la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale.

Aiuta i marchi di bellezza a fornire esperienze iperpersonalizzate. L'intelligenza artificiale è in grado di esaminare la visibilità dei pori, l'uniformità del tono della pelle, il rossore, le linee sottili e la forma del viso. In base a queste metriche, lo strumento tende a suggerire consigli sui prodotti, consigli per la routine o suggerimenti per la cura della pelle per consentire agli utenti di risolvere i loro problemi cutanei.

I vincoli esistenti sono la dipendenza dall'illuminazione, la qualità delle telecamere, i dati di allenamento influenzati dai dati demografici e la sensibilità agli angoli o alle espressioni facciali. L'intelligenza artificiale può imparare a identificare le ombre come un problema di texture, ma può avere difficoltà a gestire accessori come occhiali, maschere o trucco pesante.

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