美顏sdk人臉配準技術發展現狀

每當說起美顏 sdk，大家肯定會聯想到人臉識別技術，此技術不僅在美顏行業有建樹，在其它行業也大有作為，例如安防、教育等，就拿一個離我們最近的例子來說吧，手機人臉解鎖、掃臉付款大家肯定非常瞭解了，幾乎每個人都會用到。今天，小編跟大家聊一下美顏sdk中一個與人臉識別含金量不相上下的技術——人臉配準。

從傳統人臉識別技術的流程來看，一個完整的人臉識別會有三個流程：①人臉檢測、②人臉配準、③人臉識別。三者在人臉識別這個流程中會透過流水線式的操作，首先人臉檢測先確定好目標中人臉的位置，然後人臉配準技術再找面部關鍵器官的位置，最後用人臉識別提取、計算人臉，以此確定人臉的身份，手機掃臉解鎖開屏就是非常好的例子。

一、人臉配準簡述

從另一個角度來講，人臉配準也被稱為人臉特徵點檢測和定位，但是它又不是通常意義上的影像特徵點，而是由人工提前設定好的點，在不同應用場景中，特徵點會有所浮動。除上訴所說美顏 sdk以外，人臉配準還被其它領域所應用，其中多為安檢、人臉相關的行業，主要用於提高人臉識別的速度與準確率。

二、人臉配準發展狀況

目前，人臉配準依然作為美顏 sdk重要技術之一，技術已經趨近於飽和，時下需要解決的問題是如何提高在直播中的容錯率、提高穩定性，和其它的人臉技術相似，在實際使用中，很多冗雜因素都會影響到人臉配準的精度，所以在這裡一般會採取深度學習的方案進行改進，最佳化傳統機器學習的演算法，二者相輔相成，提高人臉配準的實戰能力。但是，就目前情況來說，採用深度學習的開發商還是佔少數，極大部分都因為技術問題停留在機器學習上，至於後期如何發展，小編認為肯定會轉向深度學習的方案，因為這背後是使用者不斷提高的需求，傳統方案已經無法滿足當前使用者與平臺所需，機器學習被最佳化只是時間問題。

上文就是小編對於美顏sdk人臉配準技術的講解，受限於篇幅問題，並沒有深入探究。實際上，每一個不起眼功能的背後都有著複雜的美顏演算法與計算機視覺技術，如果對此感興趣，請關注我！後續我會給大家帶來更多幹貨。