2 系统核心模块原理

本系统的核心模块为：人脸检测模块、面部特征点标记模块、颜色对比模块，具体如图2-7。

图2-7 系统核心模块
其中，人脸检测模块的主要功能是在图片中识别出人脸，并定位出人脸所在的位置以确保后续工作顺利进行。面部特征标记模块涵盖了人脸五官68个特征点的信息，可以由此得到唇部的特征点信息并标记出唇部并获取嘴唇的颜色。颜色对比模块的功能主要为将获取到的唇部颜色和口红的色号进行匹配，选择相近的颜色值。
2.3.1人脸检测模块
人脸检测模块往大方向去看便是深度学习中的目标检测。识别一张图片中存在什么物体，该物体在哪个位置，就是目标检测。标检测中能检测出来的物体取决于我们的需要，由此可知，人脸检测便是目标检测中所需要检测的物体为人脸。于是，人脸检测主要完成了两个工作：一是判断所给的图片中是否含有人脸区域；二是如果图片中存在人脸，则需要将人脸的位置预测出来。举个例子，如苹果公司旗下苹果手机的人脸解锁功能还有中国各大高校带有人脸识别的出入校门系统，都需要先检测出脸部才能进行识别，在各大高校的进出校门系统中可以看到，屏幕上会出现出校门者的脸随后对该人脸进行对焦，这一步便可以概括人脸检测。
人脸检测最开始是由人工提取特征，将这些人工特征训练成一个检测器，进行人脸识别。而随时时代的进步，科技的发展，如今的人脸检测使用的是深度学习的卷积神经网络，衍生出了：Faster R-CNN算法、SSD算法等多种算法。这些算法不仅可以应用人脸检测，同样也可以应用到目标检测。下面将介绍Faster R-CNN算法与SSD算法。
⑴Faster R-CNN算法
在2014年由于R-CNN（Region proposal+CNN）框架提出之后，目标检测算法迅速地发展起来。在选择性搜索的策略下接着相继提出了两种相应的目标检测算法，但是由于选择性搜索是一个影响网络性能的缓慢的并且耗费时间的过程，因此，在2015年这种更优化的目标检测算法Faster R-CNN被卲少仁等人提出。Faster R-CNN可分为四个内容，分别为Conv layers、Region Proposal Networks、Roi Pooling、Classification，如下图2-8所示。

图2-8 Faster R-CNN基本结构

第三章 系统需求分析与数据库设计

3.1系统需求概述
随着人工智能的兴起，将人工智能与人类生活需要连接起来，可以让人工智能更好地服务于人类。本系统真是基于此进行研发，结合生活需要，以口红色号作为切入点，制作一款口红识别器，此款口红识别器的作用在于：对女生而言，看剧再也不用辛苦地去扒女主角的口红色号了，只需要截出一张图就可以轻松识别口红色号。对于男生而言，再也不用担心给女朋友买口红会踩雷了。随着国家经济的发展，化妆品行业的盛行，此款系统具有一定的市场价值，并且可以满足用户的一定需求。
3.2功能需求分析
口红色号识别系统主要流程：1、登录系统界面。2、输入需要识别的图片。3、程序后台检测图片人脸位置，标记出唇部并提取出颜色与色库进行对比，并得出结果。4、返回结果。
软件使用人主要为广大群众。以下是口红色号识别系统用例图，如图3-1所示

图3-1 系统用例图

第四章 系统的设计与实现

4.1系统的总体设计
本系统遵循便捷、易于使用的原则，使得用户不需要特别的专业技能就可以使用。将系统分为三个功能模块，分别是登录模块、识别模块、注册模块，再根据这三个模块再进行设计，层次分解、自顶向下完成整个系统的设计。
本系统的整体设计图如下图4-1所示

图4-1 系统整体设计图
用户的使用步骤如下：
1、在系统内注册账户
2、登录系统
3、上传需要进行口红色号识别的图片
4、等待识别结果返回
4.2系统功能模块设计与实现
根据上文所分的三个功能模块进行设计
⑴登录模块：
用户进入系统主页面，会有一个登录框，用户需准确填写账号、密码以及验证码才能登录系统。用户只有在登录之后才能使用后续内容。登录功能的简略页面设计图如下图4-2所示

图4-2 登录页面设计图
登录模块具体的页面实现如下图4-3所示：

图4-3 登录页面实现图

第五章 系统测试

5.1测试流程
系统测试是开发系统的最后一步，也是极其重要的一步，它是对整个系统的最终审查，是检测该系统是否合格的关键。在测试这一环节可以发现一些系统的漏洞并且及时改正，对整个系统而言十分重要。在本次测试中，需要测试的模块有登录模块、识别模块与注册模块。主要的内容是检测这三个模块里的功能能否正确实现，具体流程如下
⑴搭建好测试环境，对三个模块分别进行测试
⑵记录下测试用例的缺陷并解决
⑶完成测试
5.2测试用例
表5-1 口红识别用例
需求功能名称 测试用例名称 执行说明 执行情况 是否通过
浏览器页面启动 浏览器页面启动测试 测试开发环境是否存在问题；页面是否能正常打开。 良好 是
用户登录 登录测试 测试用户打开页面之后能否进行用户登录，跳转主页面是否流畅；能否登录成功。 良好 是
口红识别 口红识别测试 测试是否能正常识别口红色号并给予反馈。 良好 是
用户注册 注册测试 测试用户是否能够顺利注册。 良好 是
5.3测试小结
本次测试是为了对基于深度学习的口红识别器的系统进行质量检测。除了检验质量是否合格之外，也为了从中可以发现在开发过程中没有发现的问题从而更好地对系统进行优化。
本次测试针对各个模块和功能进行了反复测试，发现该系统的整体性能尚可，并且容易上手易于操作，测试结果基本达到了期望。但是在细节方面以及前端美化方面还是存在不足。在问题发现之后及时对本系统进行改进。

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