一、 需求概述
1.識別出照片中的人臉;
2.識別出照片中的臉型和人臉上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴四個器官的大小及形狀、位置;
3.并根據(jù)臉型以及主要器官的大小、形狀、位置對人臉的美麗程度進行評價;
4.綜合評價人臉的顏值,給出總評分;
5.將程序嵌入客戶現(xiàn)有的WEB頁面;
6.大小、形狀、位置識別誤差不超過實際情況的15%(不低于“研值”APP目前的識別效果)。
APP隨意測試圖片
二、 架構(gòu)說明
"說明:
顏值評價應(yīng)用服務(wù)器由Django構(gòu)建,因為深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法需要由python來實現(xiàn),Django是一個開放源代碼的Web應(yīng)用框架,由Python寫成,許多成功的網(wǎng)站和APP都基于Django。
Django采用了MVC的軟件設(shè)計模式,即模型M,視圖V和控制器C三層分離的架構(gòu)。顏值評價應(yīng)用服務(wù)器都需要有對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。
三、架構(gòu)流程
1、 用戶通過互聯(lián)網(wǎng),發(fā)送人臉圖片至本地的顏值評分應(yīng)用服務(wù)器;
2、 本地的顏值評分應(yīng)用服務(wù)器根據(jù)負載均衡的原理將請求平均發(fā)送給顏值評分AI服務(wù)器
3、 本地的顏值評分AI服務(wù)器無需與外部的人臉及五官識別API進行通訊;
4、 本地的顏值評分AI服務(wù)器對臉型、五官大小、位置等進行評分,并將結(jié)果反饋給本地的顏值評分應(yīng)用服務(wù)器;
5、 本地的顏值評分應(yīng)所有服務(wù)器講結(jié)果返回給用戶。
四、技術(shù)實現(xiàn) 4.1臉型及五官的識別
基于SIFT特征點提取以及深度學(xué)習(xí)建模訓(xùn)練的發(fā)法,標注臉型及五官的特征點。如下圖:
"說明:
4.2臉型長寬及五官大小位置的計算
根據(jù)臉型及五官的特征點,按指標值計算的臉型和五官的大小及位置。
4.3五官和臉型的評分
根據(jù)客戶發(fā)來的” 三庭五眼數(shù)據(jù) “生成標準臉臉型及五官模板,按模板匹配程度來計算的臉型和五官的得分。
五、硬件配置要求 (建議)HPE BL460c Gen9 刀片服務(wù)器
1.標配1個Intel Xeon E5-2609 v4 (1.7GHz/8-core/20MB/6.4GT-s QPI/85W, DDR4-1866);
2.標配16GB (2x 8GB) 2400MT/s (DDR4-2400) Registered DIMMs at 1.2V)內(nèi)存
3.標配1個HP FlexFabric 10Gb 2-port 536FLB FlexibleLOM和1個HP Smart HBA H244br控制器,支持RAID 0,1。
4.支持2塊熱插拔SFF SAS/SATA/SDD硬盤。
六、驗收方式
1: 人臉識別
在測試樣本上精度可以達到95%以上。
2: 臉型與五官大小位置計算
考慮到標準比較客觀,實現(xiàn)與標準值的誤差在了10%。
3: 顏值評分
考慮到標準比較主觀,實現(xiàn)與人工判斷比較接近的程度。
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