Розробка застосунку для підбору індивідуальних б’юті-рекомендацій на основі аналізу рис обличчя

Abstract

Кваліфікаційна робота бакалавра містить наступні структурні частини: вступ, чотири розділи, висновки, список використаних джерел та додатки. Перший розділ «Дослідження предметної області» охоплює аналіз типології зовнішності, класифікації косметичних засобів та принципів формування індивідуальних рекомендацій. Розглянуто методи аналізу зовнішності та сучасні технології визначення характеристик обличчя. Проведено огляд існуючих рішень, включаючи аналіз переваг та обмежень систем. Сформульовано функціональні, нефункціональні та технічні вимоги. Другий розділ «Проєктування системи» присвячено архітектурному проєктуванню мобільного застосунку на основі патерну MVVM з використанням фреймворку GetX. Розроблено структуру бази даних з використанням NoSQL-сховища Hive. Спроєктовано алгоритм аналізу рис обличчя, що включає етапи попередньої обробки зображення, детекцію ключових точок та класифікацію. Розроблено систему персоналізованих рекомендацій з механізмом адаптивного навчання та спроєктовано UI. Третій розділ «Програмна реалізація» описує вибір технологічного стеку та структурну організацію програмного коду за принципом «feature-first». Представлено реалізацію модуля аналізу обличчя з використанням Google ML Kit Face Detection, включаючи алгоритми обробки зображень та класифікації характеристик. Розроблено систему формування рекомендацій з базою знань структурованих правил. Реалізовано користувацький інтерфейс з п'яти основних екранів та адміністративну панель для управління контентом. Четвертий розділ «Тестування та оцінювання якості» містить результати тестування програмного продукту, включаючи модульне, інтеграційне та функціональне тестування. Досліджено точність рекомендацій з використанням метрик та експертного оцінювання. Здійснено оптимізацію продуктивності та оцінку релевантності системи методом A/B тестування. Результати роботи демонструють ефективність розробленої системи, що забезпечує релевантність косметологічних рекомендацій для користувачів.