Le besoin
- Le pôle de neurosciences de Chanel souhaitait obtenir une compréhension scientifique de l'utilisation de ses produits, à l'aide de tests vidéo.
- L'objectif était d'obtenir des données quantifiables la manière dont une personne applique un produit cosmétique pour en évaluer la qualité.
- En général, un faible nombre de mouvements lors de l'application d'un produit est associé à une facilité d'utilisation de celui-ci.
La solution de Galadrim
- Nous avons implémenté des algorithmes de reconnaissance vidéo en Python avec la bibliothèque MediaPipe.
- Notre solution identifie la tête, la main et les doigts de la personne qui applique le produit et enregistre ses mouvements.
- Nous utilisons l'intelligence artificielle pour compter et catégoriser les mouvements et en comprendre la nature (massage en demi-cercle, tapotement...).