美顏sdk是什麼？美顏sdk有哪些技術組成？

隨著短影片、直播類 app的流行 ，美顏 sdk 也逐漸被人們所熟知 。 “美顏”， 顧名思義就是 透過影片 / 圖片技術對人臉進行美化 的操作，如果放在美顏 sdk中 “美化” 的概念就比較複雜了，會 牽扯到眾多深度學習、影像處理、影像學技術 等 。今天小編就給大家講講， 美顏 sdk 中 有哪些常用的技術。

一、人臉檢測技術

美顏 sdk 中所用到的人臉檢測技術指的是對影片中、圖片中的人臉進行檢測， 同時 準確定位人臉的位置。 那麼 人臉檢測主要的技術難點 在哪裡呢？小編認為，在複雜環境 下 依然能準確無誤的識別目標中 人臉 位置是非常重要的，因為每個使用者在使用美顏 sdk時的背景和環境因素都是不同的，這也是評判人臉檢測技術是否優質的標準 。 除此之外， 而人臉檢測的發展 可以粗略分為兩個分支 ， 第一個分支是 深度學習 ， 在深度學習之前，人臉檢測主要是套用人工 既定 的特徵，根據人工特徵來訓練檢測器來 識別、檢測 人臉 ， 後期當深度學習技術在計算機視覺中佔據 “霸主”地位後，業內人員便又開始嘗試深度神經網路來訓練人臉模型，這也是當下需要及時解決的熱點問題之一，畢竟這也是多個行業經常用到的技術。

二、 人臉關鍵點定位 技術

此項 技術是對人臉中眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及臉部的輪廓進行定位。 這也是緊接在人臉檢測背後 在 目標 中檢測到人臉， 最終再進行 關鍵點定位。人臉關鍵點定位技術 和 人臉檢測技術 在實際應用中其實是 一樣 的 ， 也會遇到被複雜環境影響的問題，所以如何獲得準確的人臉關鍵點是當今演算法中需要解決的痛點之一。

無獨有偶 ， 人臉關鍵點定位技術的發展，也可分為深度學習前的時期和深度學習時期：在前期傳統的人臉關鍵點包含主動形狀 、 主動外觀等 技術 。當 後期 有了關鍵點後，美顏 sdk 中的瘦臉、磨皮、美白等 “美顏”操作才能正常進行。 上述 這些演算法一般都應用在手機等移動裝置中， 特別是應用到安卓、 IOS中的OpenGL和Metal。

受限於篇幅問題 ， 小編在這裡只講了兩個美顏 sdk的關鍵技術點，關於其它技術演算法我會放到後面的文章中給大家講解，如果您對美顏sdk技術感興趣，請關注我！