최근 외모에 대한 관심의 증가에 따라 뷰티 산업은 연 평균 4.5%의 성장률을 보이고 있다. 특히 IoT 기기의 발달과 더불어 뷰티 서비스를 융합하여 제공 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며 스마트 미러나 휴대폰 어플리케이션을 통한 가상의 화장 모습을 보여주는 서비스 등이 제공되고 있다. 그러나 가상의 메이크업 된 이미지만을 보여줄 뿐 사용자에게 적합한 화장법이 무엇인지 추천해준다고 보기에는 무리가 있다. 본 연구는 사용자 맞춤 메이크업 추천을 위해 시작되었으며 우선적으로 사람의 얼굴 형태 종류와 얼굴형 분류 알고리즘에 대한 동향 조사 형식으로 진행되었다. 다양한 도메인에서 연구 목적에 따라 얼굴 형태를 어떻게 나누었는지와 얼굴형 분류 알고리즘으로는 어떤 방법들이 사용되었는지 조사하였다. 얼굴형의 경우 계란형, 둥근형, 사각형, 삼각형 등의 형태가 기존 연구들에서 다수 나타났으며 얼굴형 분류 알고리즘으로는 서포트 벡터 머신 방법이 주로 사용되었다. 얼굴 형태에 대한 정밀한 연구, 얼굴형 분류 알고리즘의 고도화, IoT 기기에서 실시간 활용이 가능한 경량화 된 알고리즘에 대한 고려를 통해 스마트 미러를 통한 사용자 맞춤 화장법 추천이 가능할 수 있을 것이다.