Q: Para que serve a API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA?

A API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA analisa o cabelo do usuário a partir de três selfies e o classifica em uma de nove categorias de tipo de cabelo — do Tipo 1 (Liso) ao Tipo 4C (Crespo extremamente definido). Ela foi criada para marcas de beleza, plataformas de e-commerce, ferramentas de salão e apps de beleza que desejam oferecer personalização objetiva, baseada em IA, sem depender de os clientes informarem por conta própria o tipo de cabelo. Casos de uso comuns incluem mecanismos de recomendação de produtos, fluxos de consulta virtual e enriquecimento de CRM próprio.

Question 1

O que a API retorna — um único tipo de cabelo ou uma faixa?

Accepted Answer

A API retorna uma faixa de limite abrangendo dois tipos adjacentes. O campo mapping fornece uma string legível por máquina como "3a to 3b", e o campo term traz o equivalente em linguagem natural, como "Cachos soltos a médios". Essa saída em gradiente reflete a diversidade real dos cabelos — a maior parte se encontra entre arquétipos — e oferece um sinal mais rico para mecanismos de recomendação do que um único rótulo rígido.

Question 2

Para que serve a API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA?

Accepted Answer

A API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA é treinada com mais de 7.000 imagens de cabelo em todo o espectro de cachos — do Tipo 1 Liso ao Tipo 4C Crespo extremamente definido.

Esse treinamento extenso permite que o modelo ofereça uma classificação de limite, retornando uma faixa precisa entre dois tipos de cabelo adjacentes em vez de uma categoria única e forçada. O resultado é uma saída mais precisa e acionável para sistemas de recomendação a jusante.

Question 3

Por que são exigidas três fotos em vez de uma?

Accepted Answer

O tipo de cabelo não pode ser avaliado de forma confiável a partir de um único ângulo. Reflexos de luz, resíduos de produtos e a perspectiva da câmera podem fazer com que cabelos ondulados pareçam lisos — ou cachos fechados pareçam soltos — em um único frame. A entrada com três ângulos (frontal, 45° esquerda, 45° direita) oferece ao modelo uma visão de 180° do volume e da curvatura dos fios, capturando tanto o volume quanto a definição dos cachos com muito mais precisão do que qualquer abordagem com uma única imagem. As três imagens também devem ter as mesmas dimensões em pixels; tamanhos diferentes retornarão o erro error_mismatch_image_size.

Question 4

Quais requisitos de imagem devem ser atendidos para evitar erros?

Accepted Answer

As imagens devem estar em formato JPG ou PNG, entre 320px e 4096px em ambas as dimensões, e ter menos de 10 MB de tamanho. As três imagens devem ter as mesmas dimensões em pixels. O rosto do usuário deve estar totalmente visível — sem cortes — e ocupar cerca de 50–80% da largura do frame. Para a foto frontal, a inclinação da cabeça deve permanecer dentro de ±10° em relação ao reto. Para as duas fotos laterais, o ângulo de guinada deve exceder 15° a partir do centro. Os erros mais comuns são error_insufficient_lighting (muito escuro), error_face_position_too_small (rosto muito distante da câmera) e error_face_angle_invalid (fotos laterais com ângulo insuficiente). O cabelo deve estar solto — não preso — para permitir uma análise precisa da textura

Question 5

O que é o JS Camera Kit e eu preciso dele?

Accepted Answer

O JS Camera Kit é um componente opcional, mas altamente recomendado, fornecido pela Perfect Corp. Ele é um fluxo de captura de fotos incorporável ao navegador que orienta os usuários pela sequência de três selfies em tempo real — fornecendo feedback ao vivo sobre ângulo, enquadramento e iluminação antes do envio das imagens. Sem ele, você teria que desenvolver sua própria interface de captura e validação. O uso do Kit normalmente aumenta de forma significativa as taxas de sucesso das tarefas, reduzindo o envio de fotos inválidas, que é a principal causa de falhas de detecção. Ele se integra diretamente a experiências web móveis e desktop, sem exigir desenvolvimento de app nativo.

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API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA

API de Detecção de Tipo de Cabelo com IA

10 tipos de cabelo - Cobertura de espectro completo

Movida por um modelo de detecção de cachos com 10 arquétipos que enquadra cada cliente em uma de nove categorias precisas — cobrindo cabelos lisos, ondulados, cacheados e crespos com a mesma profundidade.

1: Liso

2A: Ondulado suave

2B: Ondulado médio

2C: Ondulado intenso

3A: Cachos soltos

3B: Cachos médios

3C: Cachos fechados

4A: Crespo suave

4B: Crespo

4C: Crespo extremamente definido