帮助与文档
热搜关键词:美颜SDK萌颜SDK视频美颜SDK   
人脸皮肤检测算法是如何在美颜sdk中发挥作用的
发布来源:美狐美颜    Date:2020-08-11 17:16:39

美颜sdk的核心技术是磨皮,而磨皮的对象就是人像中的皮肤区域,因此,皮肤检测至关重要。

皮肤检测算法一直以来都是业界研究的热点,在工业和医疗中应用广泛。针对美颜sdk磨皮技术,能否避开头发、衣服等物品的干扰,能否实现视频流处理,都与皮肤检测的精度与速度息息相关。在前面的几篇文章中,小编已经讲述了各种保边滤波算法,实际上,使用这些滤波算法处理人像的皮肤区域,就是所说的磨皮。

美颜sdk的皮肤检测算法

皮肤检测算法总概

目前,皮肤检测主要可以归纳为以下几种方法:

1、基于颜色空间的皮肤检测算法。

2、基于随机森林决策树以及SVM的皮肤像素分类算法。

3、基于Deep Learning的皮肤区域分割算法。

美颜sdk中的皮肤检测算法

美颜项目在实际应用中往往要求皮肤检测既要准确又要高效,尤其是随着短视频、直播类应用的迅速崛起,高清视频实时处理已经成为流行趋势,能否在实时处理中应用皮肤检测算法,对于美颜效果至关重要。在以上在三大类的检测方法中,基于颜色空间法速度最快,算法复杂度最低,精度也最低,但是对于视频实时处理场景可以接受,因此,在视频实时处理中流行最广,目前大多数手机中的应用都是使用的这种方法。

皮肤像素分类法,速度慢,精准度与DL皮肤区域分割法差距较大,只考虑了像素颜色特征,误检较多,因此,在DL皮肤区域分割法流行之前,基本用语处理照片检测;

相对而言,DL皮肤区域分割法由于集合了像素颜色、空间位置与纹理特征,精准度可以达到95%以上,随着GPU优化的深入,实时处理也不再是问题,因此,这类方法将是以后美颜算法应用的发展趋势。

以上,就是人脸皮肤检测算法在美颜sdk中的大体应用和总概,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。

本文标签: 美颜sdk
相关阅读
13188947262
0.025359s