基于tndroid及人脸识别的智能妆容搭配APP

徐可文 张欢 张永

【摘要】本项目采用Opencv和java，基于Android studio平台上打造的一款智能妆容搭配APP。通过调用Android摄像头的接口捕捉到人脸，再通过Opencv图像处理检测到人脸的各个部位，由脸型与各部位的信息推荐多种妆容。并且会根据天气和特定节日进行妆容和服饰进行推荐。

【关键词】Opencv Java Android 智能推荐

一、系统核心功能实现

在进入APP的首页可以播放一些滚动的广告，广告内容来自于时尚界的各种流行元素，让用户了解时尚尖端的流行趋势。

（一）人脸训练

人脸训练过程是比较复杂的过程，检测特征采用haar特征，利用opencv库里自带的haar特征训练器，以及网络上的人脸训练图片，将图片进行预处理，然后使用预处理好的正样本、负样本，利用haar特征训练器，最终训练出人脸模型xml文件，这个xml文件是人脸识别准确率的关键，其他器官的训练与人脸训练步骤相同。

（二）人脸检测

图像处理部分采用opencv来实现，具体的实现原理：（1）使用CascadeClassifier类加载训练好的人脸检测XML模型文件：（2）将待检测图片转成灰度图片；（3）将灰度图片进行直方图均衡化处理；（4）借助训练好的人脸检测XML文件保存人脸部分；其他器官的檢测方法与人脸检测方法相同。核心代码如下：

camera>>image：

cvtColor（image，grayimage，CV BGR2GRAY）：

Mat equalizedlmage：

equalizeHist（grayimage，equalizedImage）：//直方图均衡化，提升亮度和对比度 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）：//寻找人脸中心点

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

}

imshow（"picture"，image）：

if（waitKey（1）==q）

{

imageNumber++；

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

imwrite（filename，image）：

imshow（filename，image）：

）

（三）照片美颜

照片美颜主要是人脸部分的美颜，对于照片中人脸部分美颜，可以采用人脸检测的方法确定美颜范围，也可以根据肤色检测的方法确定美颜范围，最终我们选择人脸检测的方法确定美颜范围。人脸美颜的重点包括：磨皮与美白（高亮）。磨皮算法：①对原图进行双边滤波；②使用滤波后的图像减去原图像；③对最终相减的图像进行高斯滤波；④使用原图像与高斯滤波后的图像混合光线。

美白算法：美白算法可以在磨皮算法的基础上使用图像锐化来处理

Mat kern=（Mat（3，3）<<0，-1，0，

1，6，-1，

0，-1，0）：

filter2D（plusImage，plusImage，plusImage.depth（），kern）：//图像锐化

以上就是图像锐化的具体操作，使用fiIter2D来对图像进行卷积运算，就可以达到美白的效果。照片美颜部分核心代码如下：

Mat image：

image=imread（"2.jpg"）：

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

imshow（"原图"，image）：

face（image，faceImage）：

smoothing（image，smoothingImage，60）：//双边滤波

man（smoothingImage，skinImage）：

plusimg（smoothingImage，skinImage，p]usImage）：//合成图像

Mat kern=（Mat（3，3）<<0，-1，0，

1，6，-1，

0，-1，0）：

filter2D（plusImage，plusImage，plusImage.depth（），kern）：//图像锐

imshow（"合成图"，plusImage）：

二、后台实现

该软件后台主要用Java实现，Java是一种面向对象的语言，所有的思维都可以站在面向对象的角度思考，并且Java的跨平台性能比较好。在数据管理方面主要采用mysql数据库，在服务器访问mysq]的时候可能会有并发问题和资源泄漏等问题，这个时候需要采用数据库连接池技术，并发访问需要使用线程安全等技术为用户数据访问提供保障。数据库中的表：用户信息表（保存用户的基本信息）；服饰妆容信息表（保存各种风格的服饰妆容信息）；视频信息表（保存各种美妆视频的信息）等。当捕获用户的照片之后，根据用户的脸部特征以及天气和节日情况，给不同年龄段的用户推荐不同的妆容和穿搭。

三、小结

在产品中设置了相应的其他软件的下载入口，提高关联软件的下载量。同时也为一些化妆品、服饰做推广，寻找试用者并做用户属性调查，并且还有直接跳出的广告页面。爱美之心，人皆有之，人类对美的追求随着文明的进步在不断提高，为了让年轻的我们在追随美的道路上更加宽阔，于是提出一款针对16-36岁的爱美用户打造一款集人脸识别美妆视频推荐和服饰搭配的APP，让追求时尚、爱美、有社交需求的女性呈现出好看的一面。通过美妆视频及服饰推荐，让她们变的更加自信。