1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1.研究现状妆容学习技术也称为妆容迁移技术，是风格迁移技术应用到妆容转换领域的一个特例。
妆容学习的目标是将某参考图像人物的妆容迁移至另一幅原始图像的人物上。
本文重点围绕构建人脸妆容学习网络,及提高人脸妆容迁移质量展开研究。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1. 人脸检测基于haar特征的级联分类器调用opencv算法模型，通过设置一个子窗口在待检测图片窗口中移位滑动，计算出该区域的特征，级联分类器对该特征进行筛选，检测出人脸位置并在图片中框出。
主要使用人脸图像采集及图像特征提取校准是从设备捕捉到或者用户设定的路径获取图片，随后能够在用户的软件的界面中显示出来。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小，通过直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等将这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
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