在上一篇文章中，小编向大家介绍了人脸识别中的基础层算法。本篇将继续介绍人脸识别中的应用层算法。

目前，人脸识别在身份认证领域与互娱领域应用最为广泛，而在智能交互，数据分析处理等方向上，人脸识别也在进行着积极探索。就拿平常人们接触最多的互娱领域来说，人脸识别技术主要应用于美颜APP、美颜sdk中，其核心就在于“人脸特效处理”。结合平台用户偏好，使用针对性的人脸特效策略，引领甚至塑造人们的审美潮流。

以下是人脸识别技术的在互娱方向的代表性应用层算法。

一、活体检测

这是身份认证的第一步，因为首先我要确认这个人是真人，而不是视频、照片、面具等。活体检测的技术上，目前也主要有两大类：对硬件依赖度比较低的，如动作活体，静默活体。对硬件有一定要都，需要和硬件适配的，比如双目活体、3D结构光活体等。

原理上，都是采集人脸照片，并在照片上做标记（真/假样本），并送到模型中训练而得出算法。不同的活体检测，因为样本源不一样，识别效果也不同。所以，活体检测的关键，除了算法、模型构造，还有一个就是图片样本本身所带有的信息量。

二、滤镜

滤镜是图像美化中必不可少的步骤，所谓滤镜，最初是指安装在相机镜头前过滤自然光的附加镜头，用来实现调色和添加效果。早在08年，美图一炮而红，人们发现，原来滤镜还可以这么玩，自此，美颜滤镜开始了从工具到美学定义者的转变。

早期的传统算法，主要是先使用人脸特征关键点算法，勾画有效区域，然后在不同的区域进行亮度提升、去噪声等算法，实现美颜滤镜。

随着深度学习的兴起，研究人员们开始更关注结果，设计师将原图P成美化完成后的结果图，并用于训练。人们美颜后，究竟想变成什么样？研究重心也开始偏移。

三、人脸融合与贴纸

贴纸，人脸融合，则是更高阶的玩法。核心还是人脸特征关键点，对于贴纸和人脸融合来说，关键点的数量越多越好，对齐的越准确。人脸融合，则是将两张人脸的关键点进行融合。

除了以上三种基础应用层算法外，目前延伸出了其他算法，例如属性识别、视线估计和“GAN”。由于文章长度问题，在这里就不做过多介绍了。总之，任何技术，都遵循着从技术发展到技术成熟，再到商业落地的发展规律。人脸识别作为一项复合性技术，虽然发展困难重重，但前景令人心动。如果您对美颜sdk开发有需求，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。