一、 需求概述
1.識(shí)別出照片中的人臉；
2.識(shí)別出照片中的臉型和人臉上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴四個(gè)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(duì)人臉的美麗程度進(jìn)行評(píng)價(jià)；
4.綜合評(píng)價(jià)人臉的顏值，給出總評(píng)分；
5.將程序嵌入客戶(hù)現(xiàn)有的WEB頁(yè)面；
6.大小、形狀、位置識(shí)別誤差不超過(guò)實(shí)際情況的15%（不低于“研值”APP目前的識(shí)別效果）。
APP隨意測(cè)試圖片
二、 架構(gòu)說(shuō)明
"說(shuō)明:
顏值評(píng)價(jià)應(yīng)用服務(wù)器由Django構(gòu)建，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的相關(guān)算法需要由python來(lái)實(shí)現(xiàn)，Django是一個(gè)開(kāi)放源代碼的Web應(yīng)用框架，由Python寫(xiě)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(jì)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(píng)價(jià)應(yīng)用服務(wù)器都需要有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。
三、架構(gòu)流程
1、 用戶(hù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，發(fā)送人臉圖片至本地的顏值評(píng)分應(yīng)用服務(wù)器；
2、 本地的顏值評(píng)分應(yīng)用服務(wù)器根據(jù)負(fù)載均衡的原理將請(qǐng)求平均發(fā)送給顏值評(píng)分AI服務(wù)器
3、 本地的顏值評(píng)分AI服務(wù)器無(wú)需與外部的人臉及五官識(shí)別API進(jìn)行通訊；
4、 本地的顏值評(píng)分AI服務(wù)器對(duì)臉型、五官大小、位置等進(jìn)行評(píng)分，并將結(jié)果反饋給本地的顏值評(píng)分應(yīng)用服務(wù)器；
5、 本地的顏值評(píng)分應(yīng)所有服務(wù)器講結(jié)果返回給用戶(hù)。
四、技術(shù)實(shí)現(xiàn) 4.1臉型及五官的識(shí)別
基于SIFT特征點(diǎn)提取以及深度學(xué)習(xí)建模訓(xùn)練的發(fā)法，標(biāo)注臉型及五官的特征點(diǎn)。如下圖：
"說(shuō)明:
4.2臉型長(zhǎng)寬及五官大小位置的計(jì)算
根據(jù)臉型及五官的特征點(diǎn)，按指標(biāo)值計(jì)算的臉型和五官的大小及位置。
4.3五官和臉型的評(píng)分
根據(jù)客戶(hù)發(fā)來(lái)的” 三庭五眼數(shù)據(jù) “生成標(biāo)準(zhǔn)臉臉型及五官模板，按模板匹配程度來(lái)計(jì)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(biāo)配1個(gè)Intel Xeon E5-2609 v4 (1.7GHz/8-core/20MB/6.4GT-s QPI/85W, DDR4-1866)；
2.標(biāo)配16GB (2x 8GB) 2400MT/s (DDR4-2400) Registered DIMMs at 1.2V)內(nèi)存
3.標(biāo)配1個(gè)HP FlexFabric 10Gb 2-port 536FLB FlexibleLOM和1個(gè)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(pán)。
六、驗(yàn)收方式
1： 人臉識(shí)別
在測(cè)試樣本上精度可以達(dá)到95%以上。
2： 臉型與五官大小位置計(jì)算
考慮到標(biāo)準(zhǔn)比較客觀(guān)，實(shí)現(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)值的誤差在了10%。
3： 顏值評(píng)分
考慮到標(biāo)準(zhǔn)比較主觀(guān)，實(shí)現(xiàn)與人工判斷比較接近的程度。