近年来,随着深度学习技术的飞速发展,其在各方面的应用也越来越广泛,尤其是在人脸识别,图像处理等领域。因此深度学习相关技术也越来越多的应用在美妆行业,推荐系统等相关产业中,比如美图秀秀等美妆软件。但目前对于虚拟上妆这一块,大部分美妆软件的实现方式偏向于物理上的实现,这种实现导致的结果就是妆容过渡不自然,导致上妆效果有失真实性。另外一点就是目前已有的大部分美妆软件功能并不完善,在某种程度上没有满足用户的期待。为了解决上述问题,本文基于深度学习设计并实现了一个虚拟试妆系统。该基于深度学习的虚拟试妆系统主要设计并实现了用户登录与管理模块,基于常见妆容类型的虚拟试妆模块,基于图片类妆容模板的虚拟试妆模块,个性化推荐化妆产品模块。对于用户登录与管理模块,该模块实现了系统基本的登录注册等功能,并为推荐化妆品模块提供了基础判断条件。对于基于常见妆容类型的虚拟试妆模块,该模块主要实现了一个分割模型对人脸不同的部位进行识别并分割,一个妆容转移模型根据分割模型的分割结果进行不同部位的妆容转移,该模块的实现用到的主要技术有全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN),VGG 网络(Visual Geometry Group)。对于基于图片类妆容模板的虚拟试妆模块,该模块主要研究并应用了 BeautyGAN技术实现了实例级的虚拟试妆。对于推荐化妆品模块,该模块主要根据系统使用者的情况提出并使用了一种动态调参的推荐算法,该推荐算法结合了基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法的优点并考虑该系统特点,根据数据库中对当前使用者的记录动态调整权重以达到更加精确以及满意度更高的推荐。最后,整体系统的实现与搭建是基于Python Web进行的。该基于深度学习的虚拟试妆系统结合了两种不同的虚拟试妆方式,呈现了更加完整的试妆功能,在此基础上又实现了个性化推荐化妆产品的功能,分别对不同身份的使用者采用不同的推荐算法以及方式,提高了推荐化妆产品的准确度,增加了系统的用户友好性以及满意度。最终整个系统也经过了多线程高并发的抗压测试。