这是一个看脸的时代，一提到美颜sdk，大家最为熟悉的就是人脸识别，前面在讲美颜sdk的时候也不少讲过人脸识别技术。然而一个完整的人脸识别系统包含三大主要部分，即人脸检测、人脸配准以及人脸识别。而这三者之间的关系如下：人脸检测在图像中找到人脸的位置，接着人脸配准在人脸上找到面部器官的位置，最后人脸识别抽取特征与既有人脸对比计算相似度，最终确认人脸对应的身份。

下面就跟大家简单讲讲人脸配准技术，以及它在美颜sdk中是如何工作的。

一、人脸配准简介

人脸配准又称人脸特征点检测与定位。人脸特征点不同于角点或SIFT特征点等通常意义上的图像特征点，人脸特征点通常是由人工事先定义的点。根据不同的应用场景，特征点有不同的数目，例如5点，68点，82点等。美狐美颜sdk就采用了更为高级的106点。在美颜sdk中，人脸配准配合人脸美化与虚拟化妆、人脸自拍动效等领域得到了广泛应用。

二、人脸配准研究现状

人脸配准的研究方向现在分为两个方向，传统人脸配准和深度人脸配准。

传统人脸配准：和其他人脸技术类似，光照、头部姿态、标定等的变化，以及遮挡都会很大程度影响人脸配准的精度。但是人脸配准也具有自身特点，首先特征点描述了人脸的结构（轮廓和五官），其次，头部姿态、表情等变化造成的特征点位置变化明显。传统人脸配准研究需要一直尝试寻找更加精准的特征描述来表达这种既确定又变化的点的组合，再根据描述符选择适当的优化求解方法，从而定位人脸特征点。

深度人脸配准：当前，深度神经网络已经逐步在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域取得了前所未有的成功，同样也给人脸配准的研究带来了巨大的优势：不需要再挖空心思构建各种繁琐复杂的人脸描述符了。目前学术界工业界比较认可的深度人脸配准方法有两类：级联卷积网络人脸配准以及多任务深度人脸配准。由于这两个配准牵扯到大量的技术步骤，在此就不再展开了。

以上，就是美颜sdk背后的技术之一——人脸配准的介绍。如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

声明：本文由美狐原创，未经允许禁止转载，谢谢合作。