相比起静态图片，服务于短视频平台的美颜sdk功能实现讲究一个词：动态处理。没错，和图片美化不同，短视频的动态美颜显然要更加复杂，但是技术流程却是相似的。接下来，小编就给各位介绍下，美颜sdk在短视频中的算法原理步骤是怎样的？

一、通过深度学习人脸识别

首先要做的依旧是要进行“人脸识别”，毕竟，美颜sdk只有先识别人脸，才能进行下一步工作，这已经是十分成熟的技术了，小编已经在前面的文章中介绍过好多次，在此就不详细展开了。在动态美颜中，人脸识别的核心技术是“深度学习”，具体点就是在后台中构建一个神经网络，然后利用海量的图片数据进行学习训练，最终生成一种能够自适应各种图片的算法。利用这种算法，就可以对任何一帧动态画面进行人脸识别。所以，如何利用硬件对美颜sdk中的人脸识别算法进行“调教”是关键。

二、实时捕捉画面快速换肤

接着，对于短视频中实时捕捉的画面，程序会抓取原图，分析与标准美颜的差异，在进行大量学习训练之后，得到由原始肤色到“标准美肤”的计算方法，之后将原图按照特定算法快速完成肤色转换，达到“美白”、“磨皮”、“滤镜”等一系列效果。由于这种计算要求极高的反应速度，所以程序算法中采用的人工神经网络结构往往并不复杂。因为太复杂的算法需要更久的处理时间，不符合现实情况。

“瓜子脸”、“大眼睛”等脸型变换也是类似的原理。在短视频中，从摄像头采集的每一帧画面，都会在人脸识别之后，通过关键点位置采集到五官的信息，然后按照“标准脸型”的尺寸，对画面进行处理，然后将处理之后的画面再做输出，这样美颜之后的效果才逼真。

如今各种手机终端和软件在性能上都不断提高，卷积神经网络的引入使得深度学习更加灵活、快速、风格化。

三、需要注意的一点

说完算法实现步骤，从实际情况入手，美颜sdk中此类技术对于开发者来说不用了解得特别详细，因为现在这些算法可以通过云端来实现。而且云端必须要具备“人脸识别”和美颜的API接口，当用户拍摄完短视频后会马上上传到云端进行处理，云端会一帧一帧地对短视频进行人脸识别，并对识别出来的脸部使用双边滤波算法进行处理，从而达到美颜效果，再把处理好的视频发送到客户端。

以上，就是美颜sdk在短视频中的算法原理实现步骤。如果，您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。