基于Face++的网络爬虫与人脸融合算法的智能发型推荐系统（深度学习算法应用，包含Python代码和打包exe工程）+ 爬虫数据集

简介：
本项目运用Face++技术开发了一款智能发型推荐系统，结合深度学习算法及Python编程实现人脸特征抓取、爬虫数据获取与分析，并最终生成个性化发型建议。含完整数据集与可执行文件工程包。 本项目基于Face++ API与Python网络爬虫技术的结合，旨在自动获取符合用户脸型的发型模板作为参考，从而推荐最适合用户的发型方案。通过整合人脸分析及网络爬取功能，为用户提供个性化、定制化的发型建议服务，以满足其美容需求。此系统在时尚和美容领域具有广阔的应用前景。 项目所需运行环境包括Python与Pycharm开发工具。该项目由四个主要模块构成：Face++ API调用、数据抓取、模型创建以及用户界面设计。借助于注册获取的试用版API Key，Face++ API能够精准定位图片中的人脸，并返回精确坐标信息；利用Selenium结合Chrome无头浏览器实现自动化滚动爬虫技术以收集网络发型图片资源，再通过性别和脸型识别筛选出合适的模板并存储至指定位置。模型构建涵盖库函数调用、模拟用户面部图像设定路径及人脸融合等步骤。 该项目致力于提供高效且个性化的解决方案来帮助消费者根据自身特点选择最适合自己的发型设计。