这不是普通的护肤App，是一位AI“皮肤医生”！

如果你也想开发一款类似的AI皮肤检测App，我来拆解一下背后的技术实现，看看它到底有多牛！ 1. 人脸识别+图像分析 用户打开App时会拍照，识别五官和皮肤问题。这一块可以用： • iOS/Android前置摄像头API获取图像 • MediaPipe / OpenCV / Dlib检测面部关键点 • 自训练CNN模型识别痘痘、斑点、肤色、干燥区域等 关键：需要收集大量皮肤图像数据，训练一个多标签分类模型。 2. Skin Health 分数算法 系统会给出一个健康评分，比如82%、78%，这其实是模型输出的一种归一化结果。 • 通过图像中的多个皮肤维度（毛孔、油脂、色斑等）评分 • 使用 规则加权算法 或 机器学习模型回归输出 • 结合历史数据，还可以做健康趋势分析 3. 护肤方案推荐系统 根据用户皮肤情况推荐产品/步骤，比如： • “早晚护肤流程”组件 • 推荐“Organic Cleanser”等产品 实现方式： • 构建一个“皮肤问题 → 护肤方案”的知识图谱或规则引擎 • 加上商品接口，结合后台CMS管理产品推荐 4. 用户数据跟踪与可视化 用户可以查看“上次扫描时间”、“干燥程度”、“痘痘指数”等，这需要： • 前端展示图表（Echarts / D3.js） • 后端数据库记录用户每次分析结果 • 用户历史健康趋势可视化 5. 开发技术栈建议 • 前端：Flutter（跨平台高颜值UI开发利器） • 后端：Node.js + Express + MongoDB（快速上手、扩展灵活） • AI模型部署：TensorFlow Lite（移动端运行模型）或API方式接入云端模型 • 云服务：Firebase / AWS / 阿里云（用于存储、认证、图像处理） 这类AI护肤App的门槛其实不低，前端要漂亮，后端要稳，模型还要准。但一旦打磨好，就是AI+美妆赛道的杀手级产品。