基于人脸识别的智能穿衣搭配工具DressU

方国庆 陆正球 邬晓杰 孙世浩

(宁波大红鹰学院，浙江 宁波 315175)

随着经济的发展和移动互联网的全面普及，我国的服装产业和市场发生了重大的变革。如何在互联网+信息的时代下改变局势，很大程度上要依托科技的进步。目前大部分的衣橱APP都是以身形推荐为主，人们在使用的过程中体验度不佳，易产生审美疲劳。根据有关专家的回答，正常人除了体型比较极端的除外，基本上他们的穿衣打扮是跟他们的脸有关，所以脸是最大的特征，为此，根据用户脸型的轮廓、大小，五官的大小等特征来分析并提取数据，最终通过数据分析得出结果，推荐她适合穿什么类型的衣服，再根据不同的场景来做出更细致的衣服款式、颜色推荐。通过机器智能的推荐，减少了人为帮助搭配的人力成本，可以解决现代女性搭配能力弱的问题。

一、需求分析

该系统为手机客户端模块，基于人脸识别的智能穿衣搭配工具APP主要包括分类查看、录入单品、导入单品、每日搭配、场景搭配、人脸搭配、数据分析、智能搭配与穿衣推荐等功能。

手机端提供如下设计：

(1)衣橱管理：点击衣橱能看到格式分类的查看方式，分类包括开衫/针织衫、外套、连衣裙、半裙、裤子、鞋子和包等多种服饰，使得服饰分类明确，整齐美观。

(2)单品录入：用户点击单品录入之后可看到单品详情，详情包括主题、分类、颜色、标间与适合穿戴的季节。

(3)场景搭配：用户可以选择想要的场景进行搭配，APP内包含多种场景模式：生日聚会、运动、K歌、逛街、居家与工作等。库内包含多种服饰，用户可根据场景搭配推荐里的服饰进行自由搭配，搭配出属于自己风格的服饰。用户点击日历的日期，APP会显示对应日期的搭配记录。

(4)智能搭配：用户自拍一张，拍摄完APP进行人脸识别，分析脸部特征，产生数据回馈，分析适合穿衣风格，智能推荐穿衣搭配，用户可根据推荐搭配的描述或者衣橱推荐的服饰自行选择要穿的样式。

二、DressU的架构模型设计

本系统的Android客户端采用目前流行的多次C/S架构，在安卓开发平台上，以免费开源的Eclipse为开发工具，并绑定Android SDK为开发环境，以MySQl、MongoDB为后台数据库，以当前主流的Java 、C#和Python为开发语言，用xml来布局。

根据系统的功能分析，明确了系统需求，由手机客户端组成，确定了系统的逻辑架构。本文将系统分为三个层次，分别为视图层、控制层、模型层。

三、基于人脸识别的智能穿衣搭配工具DressU的页面设计

(一)手机客户端软件进入主页

用户开启手机客户登录进入客户端首页

(二)衣橱管理界面

用户点击衣橱能看到格式分类的查看方式。

(三)场景搭配界面

用户场景搭配选项，选择需要的场景进行搭配。

(四)场景搭配界面

用户拍摄完，进行人脸识别，产生数据回馈，分析适合穿衣风格，智能推荐穿衣搭配。

四、结语

基于人脸识别的智能穿衣搭配工具DressU拥有全方位一体化服务，通过机器的智能推荐，减少了人为帮助搭配的人力成本，解决了现代女性搭配能力弱的问题。智能推荐还结合一系列的推荐方式，比如先录入一部分明星的穿衣风格，根据用户的脸型相似于哪个明星，再对比其数据库，做出类似的推荐，让用户根据推荐寻找穿衣灵感，提高穿衣搭配能力。DressU，精准的人脸识别与VM算法给用户带来更实用，更舒心，更安全的穿衣搭配体验，打造时尚穿衣新理念的全新APP。

[1]于明媚.结合虚拟现实技术的智能衣橱系统的设计与实现[D].华中师范大学，2016.

[2]刘晓曈.基于深度学习的分类预测方法研究及应用[D].东南大学，2017.

[3]吕妙娴.基于卷积神经网络的人脸识别方法研究[D].暨南大学，2017.

[4]周也.Face++：赋能机器之眼 构建城市大脑——访北京旷视科技有限公司副总裁谢忆楠[J].中国商界，2018(Z1)：100-103.

[5]黄文杰，姚庚梅.大数据时代下爬虫技术应用与研究——以标讯快车项目为例[J].科技创新与应用，2018(06)：37-38+41.