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ai智能美颜4.0:一款美颜智能应用

ai智能美颜4.0:一款美颜智能应用已优化2.颜值解释说明需要配截图使用Face Pose Net重建3d人脸3.检测美是否可以反其道行之,用模型检测丑?todo 缺陷检测Problems1.颜值解释运行过于缓慢,需要优化已优化(todo 改用集成评估策略)

一、开源项目简介

爱美丽是一款美颜智能应用,目标是提高用户颜值,包括:颜值评测,颜值报告,改进方案,颜值PK等。目前版本实现了颜值评测、颜值报告(仅适用亚洲女性)。

二、界面展示

ai智能美颜4.0:一款美颜智能应用(1)

ai智能美颜4.0:一款美颜智能应用(2)

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ai智能美颜4.0:一款美颜智能应用(4)

三、功能概述

包含两种解释lime和shap 推荐使用shap的解释

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Questions

1.使用关键点位置判断是否科学?

关键点位置 皮肤 配比

2.使用人脸变换(face morph)作为美颜目标是否恰当?

使用Face Pose Net重建3d人脸

3.检测美是否可以反其道行之,用模型检测丑?

todo 缺陷检测Problems

1.颜值解释运行过于缓慢,需要优化

已优化(todo 改用集成评估策略)

2.颜值解释说明需要配截图

已优化

3.需要对人脸校正

已优化

Todo

1.尝试使用 MediaPipe 捕获摄像头人脸;

2.尝试使用尺度熵 xgb替换CNN;

3.尝试使用 TFQ 加速模型训练过程;(已应用)

未来计划

1.颜值解释(已添加点位和身体部位对应名称); (使用传统切割手段 和 胶囊图网络Capsule GNN 对比使用)

2.美肤评测(已添加 lbph 特征);

3.使用带语义结构的特征(识别特定皮肤纹理等);

4.使用深度网络对特征进行抽取 (使用autokeras探索SCUT-FBP5500数据集生成模型,仅包含亚洲人和白人);

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5.端上应用:

由于cordova摄像头插件无法通过录像的方式捕捉人脸轮廓,暂时弃用 Android Native C 配置过于复杂,windows下与python兼容性不好端上开发

使用 Android Studio 打开 App/beauty

代替 firebase -> 21yunbox.com

四、技术选型Face Rank Project

颜值评测 检测原理

由于特征较多,使用 MLFeatureSelection 筛选特征

1.人脸轮廓检测

Dlib 人脸关键点检测

2.皮肤检测

byol lda

3.整体特征

resnet

运行环境
  • Python 3.8
使用方法1.clone或解压整个项目;

git clone 或 解压2.安装依赖;2.1 独立安装:

conda install cmake conda install nodejs conda install dlib2.2 导入conda环境:

conda env create -f face.yaml 默认windows环境 linux环境请使用pip install3.修改 predict.py 中的图片路径

# 修改为需要预测的美女图片 test = "data/2.jpg"4.执行预测,即可得到颜值分[0-5],分数越高颜值越高

python predict.py5.预测结果解释:

依次执行 landmarks/ 目录下的 1_gen_feature.py 2_prepare_data.py 即可生成 data/face/features.csv 文件 python predict_interpret.py6.执行摄像头下的实时预测

python predict_cam.py7.运行web预测服务

python predict_server.py 或者启动服务 ./restart_server.sh

预览地址:

http://locahost:5000/pred

开发目录说明:

App 移动端项目 dl 深度神经网络训练过程 doc 文档 feature 特征处理 landmarks 人脸关键点提取过程 leaderboard 人脸排行榜 logs 日志目录 model 模型二进制文件 static flask服务静态文件 template flask服务模版文件 test 测试目录五、开源协议

使用MulanPSL-2.0开源协议

六、源码地址

私信回复:美颜智能应用

或访问一飞开源:https://code.exmay.com/

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