美顏sdk的人臉表情識別是依靠什麼技術實現的？

自從直播和短影片平臺接入美顏 sdk之後，使用者們體驗到了更多新穎的拍攝方式，特別是近期比較熱門的擺pose拍攝，只需要在相框中擺出指定姿勢即可完成拍攝，可以說是新鮮感十足。此技術的實現方式也不是很複雜，可以理解為“大號的”人臉表情識別，那麼美顏sdk人臉表情識別是透過哪些技術實現的呢？下文小編為大家講解一下。

一、人臉 識別技術

人臉識別技術基本上都會內含一個預先處理的模組，它將人臉從一整個影像中分離出來，後續再專注於獲取人臉關鍵點的特徵，以此完成相關任務成果。最為常見的人臉提取方式為 Viola和Jones提出的目標檢測器（下面簡稱為V&J），此技術主要基於“分類器”，以此實現實時目標檢測的框架。另外，因為Haar特徵與人臉的適配度更高，所以作為人臉檢測的 主力 工具。

另外，還有時下比較熱門的深度學習人臉檢測演算法，例如任務級 聯卷積神經網路 ， 亦或者直接透過目標檢測演算法實現的人臉檢測，例如 Faster-CNN技術。所以，人臉檢測的方式可以根據不同的形式選擇，上文的V&J是人臉檢測演算法中非常常見的方式之一，如果要在人臉檢測和人臉對齊中挑選幾個具有挑戰性的基準測試和橫向比對中勝過V&J的話，難度不容小覷，因為V&J演算法可以在受控的資料中精準的識別人臉。

二、 人臉 歸一

眾所周知，直播美顏 sdk和短影片美顏sdk的使用者在拍攝時很容易收到外部因素影響，例如光線、遮擋等問題，在這些條件影響下，能識別到的人臉核心區域資訊就會消失，從而極大影響最終的效果。所以，一些研究者會考慮將“人臉歸一”，然後在進行表情識別或者模型訓練，關於此技術實際上還有很多細分操作，在這裡就不過多講解了。

三、資料增強

最後一種美顏 sdk人臉表情識別的實現方式也比較常用，也經常被應用到預處理，它就是：資料增強。眾所周知，深度學習需要很多的訓練資料才能保持演算法的高精準度，在人臉表情識別的領域同樣需要大量的資料集。

以上就是小編總結的三種美顏 sdk人臉表情識別的實現方式，除此之外還有一些冷門的技術沒有講到，小編會放在以後的文章中再為大家科普。