B-You: uma ferramenta baseada em Deep Learning para estimativa de medidas antropométricas a partir de imagens 2D

• Processo: 22/07320-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Tiago Jose de Carvalho
• Beneficiário: Tiago Jose de Carvalho
• CNAE: Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente
• Pesquisadores associados: Fernanda Kristina da Costa Balieiro ; Mariane Aparecida Miranda ; RICARDO BARZ SOVAT
• Auxílio(s) vinculado(s): 24/18092-3 - Plataforma B-You: uma plataforma para acompanhamento de jornadas de mudanças corporais baseada em dados, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/03914-5 - B-You: uma ferramenta baseada em Deep Learning para estimativa de medidas antropométricas a partir de imagens 2D, BP.TT; 23/01227-0 - B-You: uma ferramenta baseada em Deep Learning para estimativa de medidas antropométricas a partir de imagens 2D, BP.TT; 22/16765-5 - B-You: uma ferramenta baseada em Deep Learning para estimativa de medidas antropométricas a partir de imagens 2D, BP.TT; 23/00219-4 - B-You: uma ferramenta baseada em Deep Learning para estimativa de medidas antropométricas a partir de imagens 2D, BP.TT
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Visão computacional Inteligência artificial Antropometria Imagens Indústria da beleza Experiência estética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Estimativa de Medidas Antropométricas | Human Parsing | multitask learning | Vision Transformers | Inteligência Artificial e Visão Computacional

Resumo

O mercado de estética brasileiro é um dos mais diversificados e dinâmicos do mundo, com crescimento consistente mesmo em momentos de crise. Em 2020, mesmo no ápice da pandemia de COVID-19, segundo levantamento da Associação Brasileira da Indústria de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos (ABIHPEC), o mesmo obteve um crescimento de 5,8%. Além disso, de 2014 a 2019, o mercado de estética cresceu 567% no Brasil, passando a ocupar a quarta posição no ranking mundial. Nesses 5 anos, o número de profissionais da área aumentou de 72 mil para mais de 480 mil, com destaque para o faturamento no setor de franquias no ramo de Saúde, Beleza e Bem-estar, que faturou R$ 34,2 bilhões em 2019. Em 2021 o setor voltou a chamar a atenção quando a Espaçolaser, empresa focada em tratamentos de depilação a laser, lançou seu IPO, levantando mais de R$2,5 bilhões com sua oferta inicial de ações. Entretanto, mesmo em um mercado altamente competitivo como este, há carência de ferramentas tecnológicas que permitam o acompanhamento e aferição precisa dos resultados alcançados com tratamos estéticos aos quais os pacientes são submetidos. Inspirados pelos avanços nos métodos de Deep Learning, a presente proposta visa o estudo de viabilidade da criação do B-You, um software para dispositivos móveis (smartphones e tablets) baseado em métodos de Inteligência Artificial e Visão Computacional, que viabilize a coleta e processamento de imagens 2D em ambientes não controlados, de forma a permitir a obtenção de medidas antropométricas de diferentes regiões do corpo, bem como a utilização de tais medidas para proporcionar uma melhor jornada de acompanhamento de resultados aos usuários. Para a estimativa das medidas, nossa hipótese científica é a de que a combinação do uso de vision transformers, aplicados na extração de características das imagens, em conjunto com o uso de uma rede multi-task, onde cada um dos canais de saída será responsável pela inferência de uma medida antropométrica específica, é suficiente para construir um modelo eficiente e eficaz para a tarefa. Desta forma, temos como resultados esperados ao final do projeto, tanto a geração de um modelo de deep learning eficiente e preciso para realizar a determinação de medidas antropométricas a partir de imagens 2D em ambientes não controlados, quanto um software para dispositivos móveis que permita ao usuário utilizar o modelo de inferência como um serviço em nuvem, o que permitirá a utilização mesmo em dispositivos móveis sem grande poder computacional e de baixo custo. Pela perspectiva mercadológica, também esperamos ao fim do projeto obter um produto mínimo viável com o potencial de trazer ao mercado uma forma mais intuitiva e padronizada para o acompanhamento de resultados de procedimentos estéticos. Vale ressaltar também que, ao final do projeto, propomos testar o produto junto com nosso parceiro, uma rede de clínicas de estética fundada na cidade de Campinas-SP, que atuará tanto no direcionamento da construção da UI/UX do produto, quanto na coleta de dados reais para o melhoramento dos modelos. (AU)