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。

时代的发展日新月异，科技也在不断进步，在当今这个时代，我们的生活质量也得到了大幅提高，对于精神层面的享受也不再停留于收音机、报纸上，而是更多的倾向于视频中，这预示着我们早已迈入了流量社会，而直播就是流量变现的渠道之一。所以有越来越多的社交出现在我们的视野中，但是这些平台要想获得更好的发展，就离不开美颜api接口。那么你了解美颜api接口吗？

在前两篇文章中，小编介绍了美颜api中，图像特征提取技术的重点名词、如何利用颜色特征抽取图像的实现方法，本篇文章将继续介绍如何利用纹理特征抽取图像。

上篇文章中，小编介绍了美颜api中，图像特征提取技术的重点名词，本篇文章将重点介绍美颜api图像特征抽取的方法。

图像特征提取是计算机视觉和图像处理的一个步骤，在美颜pi接口，人脸识别等技术中广泛使用。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。

人脸试妆，是人脸识别技术的延伸，可以提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能，且支持实时试妆。可应用于社交传播、营销推广等多种场景，集成于美颜sdk中，满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。

在美颜sdk中，大家所见到的3d面具，其算法基础是3d人脸建模。3d建模一直是计算机视觉领域中的关键问题，而其中的3d人脸建模，在游戏、影视特效、VR等领域应用广泛。但是由于人脸的复杂性、易变性，建立逼真的3d人脸模型，成为众多研究者不得不面对的一大挑战。

摄影，在越来越多的领域发挥着作用，而由摄影诞生出的图像技术，也在随时代飞速发展。其中人脸识别以及人脸美化，很多人都不会感到陌生，可以说这两样技术已经渗透到了我们生活的方方面面。

AI美颜是近两年兴起的以海量数据为依据，采用人工智能方式，通过深度学习神经网络来实现智能美颜的算法。