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基于人臉識別的智能穿衣搭配工具DressU

2018-01-24 16:51:24方國慶陸正球鄔曉杰孫世浩
山西青年 2018年13期
關鍵詞:人臉識別分類智能

方國慶 陸正球 鄔曉杰 孫世浩

(寧波大紅鷹學院,浙江 寧波 315175)

隨著經濟的發展和移動互聯網的全面普及,我國的服裝產業和市場發生了重大的變革。如何在互聯網+信息的時代下改變局勢,很大程度上要依托科技的進步。目前大部分的衣櫥APP都是以身形推薦為主,人們在使用的過程中體驗度不佳,易產生審美疲勞。根據有關專家的回答,正常人除了體型比較極端的除外,基本上他們的穿衣打扮是跟他們的臉有關,所以臉是最大的特征,為此,根據用戶臉型的輪廓、大小,五官的大小等特征來分析并提取數據,最終通過數據分析得出結果,推薦她適合穿什么類型的衣服,再根據不同的場景來做出更細致的衣服款式、顏色推薦。通過機器智能的推薦,減少了人為幫助搭配的人力成本,可以解決現代女性搭配能力弱的問題。

一、需求分析

該系統為手機客戶端模塊,基于人臉識別的智能穿衣搭配工具APP主要包括分類查看、錄入單品、導入單品、每日搭配、場景搭配、人臉搭配、數據分析、智能搭配與穿衣推薦等功能。

手機端提供如下設計:

(1)衣櫥管理:點擊衣櫥能看到格式分類的查看方式,分類包括開衫/針織衫、外套、連衣裙、半裙、褲子、鞋子和包等多種服飾,使得服飾分類明確,整齊美觀。

(2)單品錄入:用戶點擊單品錄入之后可看到單品詳情,詳情包括主題、分類、顏色、標間與適合穿戴的季節。

(3)場景搭配:用戶可以選擇想要的場景進行搭配,APP內包含多種場景模式:生日聚會、運動、K歌、逛街、居家與工作等。庫內包含多種服飾,用戶可根據場景搭配推薦里的服飾進行自由搭配,搭配出屬于自己風格的服飾。用戶點擊日歷的日期,APP會顯示對應日期的搭配記錄。

(4)智能搭配:用戶自拍一張,拍攝完APP進行人臉識別,分析臉部特征,產生數據回饋,分析適合穿衣風格,智能推薦穿衣搭配,用戶可根據推薦搭配的描述或者衣櫥推薦的服飾自行選擇要穿的樣式。

二、DressU的架構模型設計

本系統的Android客戶端采用目前流行的多次C/S架構,在安卓開發平臺上,以免費開源的Eclipse為開發工具,并綁定Android SDK為開發環境,以MySQl、MongoDB為后臺數據庫,以當前主流的Java 、C#和Python為開發語言,用xml來布局。

根據系統的功能分析,明確了系統需求,由手機客戶端組成,確定了系統的邏輯架構。本文將系統分為三個層次,分別為視圖層、控制層、模型層。

三、基于人臉識別的智能穿衣搭配工具DressU的頁面設計

(一)手機客戶端軟件進入主頁

用戶開啟手機客戶登錄進入客戶端首頁

(二)衣櫥管理界面

用戶點擊衣櫥能看到格式分類的查看方式。

(三)場景搭配界面

用戶場景搭配選項,選擇需要的場景進行搭配。

(四)場景搭配界面

用戶拍攝完,進行人臉識別,產生數據回饋,分析適合穿衣風格,智能推薦穿衣搭配。

四、結語

基于人臉識別的智能穿衣搭配工具DressU擁有全方位一體化服務,通過機器的智能推薦,減少了人為幫助搭配的人力成本,解決了現代女性搭配能力弱的問題。智能推薦還結合一系列的推薦方式,比如先錄入一部分明星的穿衣風格,根據用戶的臉型相似于哪個明星,再對比其數據庫,做出類似的推薦,讓用戶根據推薦尋找穿衣靈感,提高穿衣搭配能力。DressU,精準的人臉識別與VM算法給用戶帶來更實用,更舒心,更安全的穿衣搭配體驗,打造時尚穿衣新理念的全新APP。

[1]于明媚.結合虛擬現實技術的智能衣櫥系統的設計與實現[D].華中師范大學,2016.

[2]劉曉曈.基于深度學習的分類預測方法研究及應用[D].東南大學,2017.

[3]呂妙嫻.基于卷積神經網絡的人臉識別方法研究[D].暨南大學,2017.

[4]周也.Face++:賦能機器之眼 構建城市大腦——訪北京曠視科技有限公司副總裁謝憶楠[J].中國商界,2018(Z1):100-103.

[5]黃文杰,姚庚梅.大數據時代下爬蟲技術應用與研究——以標訊快車項目為例[J].科技創新與應用,2018(06):37-38+41.

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