얼굴형을 고려한 자카드 유사도 기반 헤어스타일 추천 시스템 = Jacquard Similarity-based Hairstyle Recommendation System based on Face Shapes

국문 초록 (Abstract)

다양한 산업에서 개인화된 추천 서비스에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 사용자 선호도와 신체적 특징을 통합하는 정교한 추천 알고리즘의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 자카드 유사도(Jaccard similarity)를 기반으로 사용자의 얼굴 특징 및 스타일 선호도를 가중치로 반영하는 새로운 헤어스타일 추천 시스템을 제안한다. 특히, 얼굴형(긴 얼굴형, 각진 턱 등)과 이목구비 비율 등 세부적인 얼굴 특징을 분석하여, 사용자 개개인의 특성과 조화를 이루는 헤어스타일을 추천한다. 제안된 알고리즘은 자카드 유사도에 가중치를 적용하여 기존 방식에서 놓쳤던 얼굴 특징과 스타일 요소 간의 상호작용을 효과적으로 반영한다. 실험 결과, 기존의 단순 자카드 유사도 방식보다 더 높은 정확도와 사용자 만족도를 제공하는 정교한 추천 결과를 도출하였다. 본 연구는 뷰티 및 패션 분야에서 개인화된 서비스 수준을 높이는 데 기여할 수 있는 잠재력을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the demand for personalized recommendation services in various industries continues to grow, the importance of sophisticated recommendation algorithms that incorporate user preferences and physical features has become increasingly important. In this study, we propose a novel hairstyle recommendation system based on Jacquard similarity to weight users’ facial features and style preferences. In particular, we analyze detailed facial features such as face shape (long face, angular chin, etc.) and forehead-eye ratio to recommend hairstyles that are in harmony with the user’s individual characteristics. The proposed algorithm effectively reflects the interaction between facial features and style elements that are missed in the existing methods by weighting the Jacquard similarity. Experimental results show that the proposed algorithm provides sophisticated recommendations with higher accuracy and user satisfaction than the traditional simple Jacquard similarity method. This research has the potential to contribute to increasing the level of personalized services in the beauty and fashion fields.