在上一篇文章中，小编提到了美颜sdk算法人脸识别中的四大技术：人脸检测、人脸配准、人脸属性识别、人脸提特征。今天，小编继续介绍下剩余的六个技术。

前一段时间，有用户在咨询美颜sdk技术框架相关问题的时候，突然问了这么一句：在您看来，美颜算法符合哪些标准才算一款好算法？以小编的看法，有以下几个特点。

如今，美颜sdk的功能从原先基础的美白磨皮，发展到现在的美型、道具，甚至出现了虚拟主播形象。在这些酷炫的效果背后，离不开强大的渲染能力。所以，一款跟的上时代的美颜sdk，该如何构建自己的底层框架呢？

美颜sdk在进行图像识别、分类等操作时，都需要提取图像特征。图像特征是一幅图像区别于另一幅图像的基本信息，用来识别和标记图像内容。图像特征通常分为两大类：自然特征和人为特征。

背景抠图是指准确提取静止图片或者视频图片序列中的前景目标，它是许多图像编辑中的关键技术之一，目前，这项技术在美颜sdk中广泛应用，该技术的研究已经有超过20年的历史。

在上篇文章中，小编介绍了2D人脸识别和3D人脸识别的区别，了解到，在美颜sdk这种涉及娱乐的软件项目中，2D人脸识别的应用相对还是比较广泛的。那么2D人脸识别一般是怎么实现的？

人脸识别和人脸检测识别是美颜sdk中的技术支撑之一，在理想状态下，人脸识别准确率越高越好，但实际情况中，经常会受到逆光、暗光、强光、识别角度等诸多实际因素的影响，因此，脱离使用场景单独考量算法的识别准确率参考价值不大。

爱美之心，人皆有之。不管是直播、录短视频，还是使用自拍机，利用美颜app或者在平台接入直播美颜sdk提升颜值，已经成为很多人的常规操作。我们所常见的美颜技术主要是依托于人脸识别和人脸关键点检测技术，用来定位人脸轮廓以及各个部位，来实现美颜的后续功能。虽然市面上的直播美颜sdk品牌众多，功能也不尽相同，但是如果要细分的话，直播美颜sdk所有的功能大体上分为以下几个部分。

在上篇文章中，小编介绍了建立美颜sdk中人脸识别项目中部分关键步骤，包括目标用户画像分析、市场分析、文档准备。接下来的文章中，小编将继续介绍构建人脸模型中最重要的步骤之一：数据标注、以及编译打包测试和优化验收上线。

现在，大多数美颜APP拍照后，都只有添加各种滤镜、美白、粗暴美型，早已不能满足广大女性群体对于美颜的需求，加上如今年轻女性和男性的审美标准和猎奇心理都在发生改变，社交方式的趣味性也变得不同，比如原来大家可能在空间、朋友圈、直播上看到美女帅哥都会觉得很吸睛，点赞粉丝直奔而来，但之后随着类似于抖音等软件的出现，由于加持了特效美颜sdk，可以发现不仅俊男靓女的照片能引起围观，各种普通群众的搞怪合成视频或合成照片同样能吸引无数粉丝的追捧。而这些搞怪的美颜效果，则需要用到人脸识别的相关技术。