基于tndroid及人臉識別的智能妝容搭配APP

徐可文 張歡 張永

【摘要】本項目采用Opencv和java，基于Android studio平臺上打造的一款智能妝容搭配APP。通過調用Android攝像頭的接口捕捉到人臉，再通過Opencv圖像處理檢測到人臉的各個部位，由臉型與各部位的信息推薦多種妝容。并且會根據天氣和特定節日進行妝容和服飾進行推薦。

【關鍵詞】Opencv Java Android 智能推薦

一、系統核心功能實現

在進入APP的首頁可以播放一些滾動的廣告，廣告內容來自于時尚界的各種流行元素，讓用戶了解時尚尖端的流行趨勢。

（一）人臉訓練

人臉訓練過程是比較復雜的過程，檢測特征采用haar特征，利用opencv庫里自帶的haar特征訓練器，以及網絡上的人臉訓練圖片，將圖片進行預處理，然后使用預處理好的正樣本、負樣本，利用haar特征訓練器，最終訓練出人臉模型xml文件，這個xml文件是人臉識別準確率的關鍵，其他器官的訓練與人臉訓練步驟相同。

（二）人臉檢測

圖像處理部分采用opencv來實現，具體的實現原理：（1）使用CascadeClassifier類加載訓練好的人臉檢測XML模型文件：（2）將待檢測圖片轉成灰度圖片；（3）將灰度圖片進行直方圖均衡化處理；（4）借助訓練好的人臉檢測XML文件保存人臉部分；其他器官的檢測方法與人臉檢測方法相同。核心代碼如下：

camera>>image：

cvtColor（image，grayimage，CV BGR2GRAY）：

Mat equalizedlmage：

equalizeHist（grayimage，equalizedImage）：//直方圖均衡化，提升亮度和對比度 Size minFeatureSize（30，30）： int minNeighbors=3： vector

for（size t i=0：i

{Point center（face[i].x+face[i].width/2，face[i].y+face[i].height/2）：//尋找人臉中心點

ellipse（image，center，Size（face[i].width/2，face[i].height/2），0，0，360，Scalar（0，255，0），4，8，0）：//繪制人臉

}

imshow（"picture"，image）：

if（waitKey（1）==q）

{

imageNumber++；

sprintf（filename，"%d.jpg"，imageNumber）：

imwrite（filename，image）：

imshow（filename，image）：

）

（三）照片美顏

照片美顏主要是人臉部分的美顏，對于照片中人臉部分美顏，可以采用人臉檢測的方法確定美顏范圍，也可以根據膚色檢測的方法確定美顏范圍，最終我們選擇人臉檢測的方法確定美顏范圍。人臉美顏的重點包括：磨皮與美白（高亮）。磨皮算法：①對原圖進行雙邊濾波；②使用濾波后的圖像減去原圖像；③對最終相減的圖像進行高斯濾波；④使用原圖像與高斯濾波后的圖像混合光線。

美白算法：美白算法可以在磨皮算法的基礎上使用圖像銳化來處理

Mat kern=（Mat（3，3）<<0，-1，0，

1，6，-1，

0，-1，0）：

filter2D（plusImage，plusImage，plusImage.depth（），kern）：//圖像銳化

以上就是圖像銳化的具體操作，使用fiIter2D來對圖像進行卷積運算，就可以達到美白的效果。照片美顏部分核心代碼如下：

Mat image：

image=imread（"2.jpg"）：

resize（image，image，Size（image.cols/2，image.rows/2））： //x，y

imshow（"原圖"，image）：

face（image，faceImage）：

smoothing（image，smoothingImage，60）：//雙邊濾波

man（smoothingImage，skinImage）：

plusimg（smoothingImage，skinImage，p]usImage）：//合成圖像

Mat kern=（Mat（3，3）<<0，-1，0，

1，6，-1，

0，-1，0）：

filter2D（plusImage，plusImage，plusImage.depth（），kern）：//圖像銳

imshow（"合成圖"，plusImage）：

二、后臺實現

該軟件后臺主要用Java實現，Java是一種面向對象的語言，所有的思維都可以站在面向對象的角度思考，并且Java的跨平臺性能比較好。在數據管理方面主要采用mysql數據庫，在服務器訪問mysq]的時候可能會有并發問題和資源泄漏等問題，這個時候需要采用數據庫連接池技術，并發訪問需要使用線程安全等技術為用戶數據訪問提供保障。數據庫中的表：用戶信息表（保存用戶的基本信息）；服飾妝容信息表（保存各種風格的服飾妝容信息）；視頻信息表（保存各種美妝視頻的信息）等。當捕獲用戶的照片之后，根據用戶的臉部特征以及天氣和節日情況，給不同年齡段的用戶推薦不同的妝容和穿搭。

三、小結

在產品中設置了相應的其他軟件的下載入口，提高關聯軟件的下載量。同時也為一些化妝品、服飾做推廣，尋找試用者并做用戶屬性調查，并且還有直接跳出的廣告頁面。愛美之心，人皆有之，人類對美的追求隨著文明的進步在不斷提高，為了讓年輕的我們在追隨美的道路上更加寬闊，于是提出一款針對16-36歲的愛美用戶打造一款集人臉識別美妝視頻推薦和服飾搭配的APP，讓追求時尚、愛美、有社交需求的女性呈現出好看的一面。通過美妝視頻及服飾推薦，讓她們變的更加自信。