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全面分析人脸识别(下)
发布来源:美狐美颜    Date:2021-10-12 15:29:13

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。

美颜sdk

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。

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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。

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