检索结果-南通市图书馆

作者：黄冰冰华南理工大学

学位级别：硕士

据调查显示,外貌是影响中国女性自信的最主要因素,但仍有近80%的中国女性化妆群体仍处在初级阶段,对于化妆初学者而言,他们需要花费大量时间探索自己理想的妆容;与此同时,基于人脸识别的研究在美妆行业产生了丰富的应用系统,但这些应用... 详细信息

据调查显示,外貌是影响中国女性自信的最主要因素,但仍有近80%的中国女性化妆群体仍处在初级阶段,对于化妆初学者而言,他们需要花费大量时间探索自己理想的妆容;与此同时,基于人脸识别的研究在美妆行业产生了丰富的应用系统,但这些应用系统还难以满足中国女性对妆容推荐的诉求。通过调研发现,中国女性受访者对妆容推荐的需求度达84.2%,同时其对妆容风格的选择具有职业和场合适应性,其中日常妆容的需求度最高,以此确立本研究的目标人群、用户场景与产品定位。基于一定的化妆理论基础与实践技术,本文收集了人脸风格分类数据集与推荐妆容数据集,经手动分类后,邀请专业化妆师进行风格类别校正。并通过人脸风格与妆容风格的匹配性探究实验,从除均衡风格外的8种风格的人脸分类数据集中随机选取15张,运用妆容迁移算法将不同类型的妆容迁移到选取的素颜人脸上,以此评估不同人脸风格对试妆效果的影响。结果表明,同一种妆容在不同风格的素颜人脸上的试妆效果及同一人脸对不同风格妆容的试妆效果有显著差异,且不同的面部的感觉、知觉水平与妆容的形态、色彩意化映射具有正向联系,以此提出中国女性的妆容推荐规则和妆容设计原则。根据用户调研与实验结果,探讨了基于人脸风格分析的中国女性妆容推荐方法。采用了基于神经网络的分类算法对分类好的数据集进行监督训练,得出人脸风格分类模型;并根据一定的妆容推荐规则,利用人脸关键点检测分支已经训练好的网络,抽取输入图像和对应数据库中人脸图像的特征图,在隐空间中进行特征图的余弦相似度比较,排序后选出最相似的妆容推荐给用户。通过综合用户调研、化妆知识调研、风格匹配实验结果及妆容推荐方法的研究成果,本文设计了一款满足用户需求的基于微信小程序的中国女性妆容推荐应用,帮助用户快速找到心仪的妆容,并运用开发的应用原型进行系统可用性测试,最后的测试结果证明了其应用价值。

关键词：中国女性人脸风格妆容推荐深度学习应用设计

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深度学习在人脸妆容推荐系统中的应用研究

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软件工程 2020年第12期23卷 19-23页

作者：黄萍朱惠娟左志远南京理工大学紫金学院江苏南京210000

本文设计了一款基于CNN、Alexnet等网络模型的妆容推荐系统,系统能根据脸部属性差异来推荐适宜的化妆方法,满足用户的个性化化妆需求。从技术实践的角度上来说,完成了从数据收集、模型训练到应用开发部署的开发流程。在工程实现上引入... 详细信息

本文设计了一款基于CNN、Alexnet等网络模型的妆容推荐系统,系统能根据脸部属性差异来推荐适宜的化妆方法,满足用户的个性化化妆需求。从技术实践的角度上来说,完成了从数据收集、模型训练到应用开发部署的开发流程。在工程实现上引入当今比较主流云架构方案,采用较为先进的架构,使得应用的性能和各方面的扩展延伸上都得到了增强。

关键词：妆容推荐深度学习人脸特征提取

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维普期刊数据库

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基于不同风格下的美妆推荐算法的研究

基于不同风格下的美妆推荐算法的研究

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作者：洪梦霞长江大学

学位级别：硕士

近些年,人脸自动化妆技术受到越来越多女性的关注,美妆行业也产生了丰富的应用系统,但是这些系统仅仅提供了一些局部修容方法和试妆的功能,难以满足女性在妆容推荐方面的要求。目前,人脸妆容推荐算法大多是基于人脸相似度进行妆容的推荐... 详细信息

近些年,人脸自动化妆技术受到越来越多女性的关注,美妆行业也产生了丰富的应用系统,但是这些系统仅仅提供了一些局部修容方法和试妆的功能,难以满足女性在妆容推荐方面的要求。目前,人脸妆容推荐算法大多是基于人脸相似度进行妆容的推荐,这样的方法并不十分合理,最相似人脸上的妆容并不等同于合适的妆容,因此本文利用深度学习算法对女性人脸妆容推荐进行了研究,主要内容如下:(1)使用经典的四种卷积神经网络模型对Fashion-MNIST数据集进行监督训练后对比分析实验结果,选择出Alex Net模型和VGGNet模型分别用于局部妆容推荐算法和整体妆容风格推荐算法的主干网络,然后探讨并实验了不同激活函数对Alex Net模型和VGGNet模型训练结果的影响,选择了最合适的激活函数应用于Alex Net模型和VGGNet模型中。(2)在数据集的收集与标注的工作中,筛选整理了2000张女性素颜人脸图片制作成素颜人脸数据集;基于素颜人脸数据集和Face++人工智能平台的面部特征分析API收集并标注了人脸局部特征数据集,局部特征包括脸型、眼型和唇形;基于一定的化妆理论基础针对女性人脸五官上可能存在的不足,收集了局部妆容推荐规则制作成了局部妆容推荐数据集;基于妆容风格理论知识选取了十种风格的妆容,使用美颜相机软件将十种风格的妆容迁移到素颜人脸图片上,借助于Face++人工智能平台的颜值分析API获得素颜人脸化上十种风格妆容的颜值得分,以最高分所对应的妆容风格对素颜人脸图片进行标注,形成妆容风格推荐数据集。(3)在妆容推荐算法的实验中,使用BP神经网络和Alex Net模型训练人脸局部特征识别器进行人脸脸型、眼型和唇形的分类,然后利用本文收集的局部妆容推荐数据集实现局部妆容推荐;使用VGGNet神经网络模型作为整体妆容风格推荐算法的基础模型,并对VGGNet神经网络模型做了一定的结构改进,引入了BN操作和Drop Out层,调整了VGGNet神经网络模型的全连接层,基于改进的VGGNet模型训练妆容风格推荐数据集,实现整体妆容的推荐。利用Face++颜值分析API和视觉方法分别判定本文的局部妆容推荐和整体妆容推荐的实验效果,结果证明,本文提出的局部妆容推荐算法在一定程度上提高了女性的颜值,本文提出的整体妆容风格推荐算法推荐的妆容对女性来说也确实是比较合适的。

关键词：深度学习卷积神经网络妆容风格妆容推荐

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