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全面分析人脸识别(上)
发布来源:美狐美颜    Date:2021-10-11 15:04:21

我们可能断断续续听说过人脸检测、人脸识别等算法,那么这些常用于美颜sdk的算法之间,到底有没有联系?答案是“有的”。

可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。而开头提到的人脸检测,实际上是人脸识别的基础层算法。

基础层算法,相当于人脸的预处理。一张人脸,首先要经过人脸检测、特征关键点处理,质量模型过滤之后,才能到应用层算法做处理,并应用到实际场景中。基础层算法的优劣,很大程度上会影响最终改的人脸识别准确率和效果。

下面是常见的基础层算法:

美颜sdk

人脸检测:

定义:将一张照片或一段视频中的人脸检测出来,并输入人脸矩阵坐标。

作用:用于截取人脸,用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法。

原理:二分类模型,通过深度学习训练样本识别是否是人脸。

特征关键点:

定义:检测到人脸后,将人脸的特征点标记出来,每个特征点都有属性,能表示是脸部位置。

作用:人脸摆正对齐:实际场景中,抓取的人脸一般不是正方向的,需要摆正后再进行人脸比对、搜索等;人脸处理:美颜sdk应用中的贴纸等人脸特效,需要检测到人脸特征关键点后,再对关键部位进行针对性处理。

原理:将人脸照片的关键点都坐上标记,通过深度学习、分类模型,让算法能检测到特征点并识别特征点的属性。

美颜sdk

质量模型:

定义:对人脸照片的角度、光照、模糊度等进行评估,让符合要求的照片进行到下一步人脸识别。

作用:适应不用业务中对照片的需求,比如有些场景,需要口罩能识别,有些场景则不能。提升人脸比对、人脸搜索等后续人脸识别的准确率。

原理:回归模型,对每张照片标记模糊、光照、遮挡的分值,进行监督训练后,输入照片接口输出对应的质量分值。

以上,就是人脸识别技术中的所有基础层算法,至于应用层算法,由于文章篇幅的原因,我们将在下篇文章中再讲,如果你对美颜sdk开发有需求,欢迎咨询官方客服。

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本文标签: 美颜sdk
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