在信息系统和物理系统高度融合的背景下,产业模式发生巨大变革,智能化的产品设计、制造以及销售方式成为制造业寻求突破的关键,越来越多的制造业期望依托互联网提升其产品的附加值和竞争力。眼镜是一种市场上常见的产品,除了具备矫正视力、遮阳等使用功能,还起到修饰用户脸部作用。为了提升产品的竞争力,本文研究了匹配人脸特征的眼镜造型智能推荐系统。该系统能够智能化的分析用户的脸部特征和需求,建立脸部特征、眼镜特征、感性评价的关联模型,推荐符合用户的脸部生理特征和心理需求的眼镜,并依托互联网进行个性化推荐。首先,对基于图片的人脸特征提取进行了研究,并用定性评价方法获取被访者对人脸图片的分类,对比有监督学习和无监督学习神经网络对人脸图片的特征归类的预测效果,使用性能好的GRNN神经网络构建人脸分类预测模型。接着,研究了眼镜特征的识别和归类方法,并搭建眼镜分类预测模型。然后,利用感性工学中语意差分的方法研究了被访者对眼镜与人脸匹配效果的感性评价,并利用数量化理论Ⅰ构建人脸特征、眼镜特征、感性评价映射模型。再根据用户对抽象审美的描绘能力,提出了两种需求输入方法:感性词输入法和用户评分输入法。最后,梳理系统架构、绘制系统原型图以及开发系统。