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美颜sdk在短视频中的算法原理
发布来源:美狐美颜    Date:2020-06-10 10:54:40

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?

美颜sdk

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。

美颜sdk

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。

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