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、 架構說明
"說明:
顏值評價應用服務器由Django構建，因為深度學習的相關算法需要由python來實現(xiàn)，Django是一個開放源代碼的Web應用框架，由Python寫成，許多成功的網站和APP都基于Django。
Django采用了MVC的軟件設計模式，即模型M，視圖V和控制器C三層分離的架構。顏值評價應用服務器都需要有對應的數(shù)據庫服務器。
三、架構流程
1、 用戶通過互聯(lián)網，發(fā)送人臉圖片至本地的顏值評分應用服務器；
2、 本地的顏值評分應用服務器根據負載均衡的原理將請求平均發(fā)送給顏值評分AI服務器
3、 本地的顏值評分AI服務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服務器對臉型、五官大小、位置等進行評分，并將結果反饋給本地的顏值評分應用服務器；
5、 本地的顏值評分應所有服務器講結果返回給用戶。
四、技術實現(xiàn) 4.1臉型及五官的識別
基于SIFT特征點提取以及深度學習建模訓練的發(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
根據客戶發(fā)來的” 三庭五眼數(shù)據 “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。