原创《基于tndroid人脸识别智能妆容搭配APP》：本论文可用于妆容论文范文参考下载，妆容相关论文写作参考研究。
【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,由脸型和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,其他器官的训练和人脸训练步骤相同.
(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和人脸检测方法相同.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等于3： vector for（size t i等于0：i{Point center（face[i].x+face[i].width/2,face[i].y+face[i].height/2）：//寻*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）等于等于’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：磨皮和美白（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使用原图像和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等于（Mat 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等于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等于（Mat 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. 妆容论文参考资料： 结论：基于tndroid人脸识别智能妆容搭配APP为关于本文可作为妆容方面的大学硕士与本科毕业论文2017年流行妆容画法论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
