美颜sdk中有一款非常重要的技术，叫做人脸关键点定位，有了它才能对人脸的五官和面部做出相应调整，才能让贴纸找准位置，那么人脸关键点是如何在美颜sdk中进行应用的呢，下面，小编将详细介绍下。

一、什么叫人脸关键点

从生物学角度来看，人脸由眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇和耳朵等五官构成的，在得到图像中人脸的区域之后如何把五官标记出来呢？因此就有了关键点描述。那什么叫做人脸关键点定位呢？人脸关键点定位是指在人脸检测的基础上，根据输入的人脸图像，自动定位出眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛等人脸面部的关特征点，因此，人脸关键点定位方法输入为人脸外观图像，输出为人脸的特征点集合。

二、何为人脸对齐

对于一张输入的人脸图像，不仅需要人脸五官的关键点，还需要把人脸的外轮廓标记出来，因此另一个概念叫人脸对齐。人脸对齐方法是指在一张人脸图像声搜索人脸预先定义的点，从一个粗估计的人脸形状开始，然后通过迭代来细化形状的估计，接着将人脸中的眼睛、嘴唇、鼻子、下巴检测出来，最后用特征点标记出来。

因此可以看出，人脸对齐是在人脸检测之后的步骤，先是人脸检测，然后是人脸对齐。人脸对齐包括人脸形状的约束和估计，再加上人脸关键点定位。人脸关键点模型的发展随着时间的发展点数越来越多，最早期的无关键点分别为眼睛中的两个点、鼻尖点和嘴角两个点。

三、人脸关键点技术的后续发展

5个关键点并不支持人脸的各种精细化处理，2013年，一个非常经典的机器学习人脸对齐算法，即SDM。SDM采用的HOG特征，其模型为68个关键点，其分布为：人脸的外形轮廓有17个点，嘴唇有20个点，眉毛外边缘有5个点，眼睛周围有6个点，68个点基本可以解决大部分人脸模型的应用，如抖音上的眼睛放大、瘦脸，或加一些可爱的表情或耳坠等配饰。

随着技术的发展，人脸模型的关键点越来越多，有的美颜sdk能达到200多个点，其对人脸信息的标注已经非常精细了，对于各种人脸的应用可以做到非常高精度的处理。而且因为遮挡、大角度偏转等问题，目前主流的框架开始从2D转移到3D模型，这也是美狐下一步的升级计划，如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

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