现在，大多数美颜APP拍照后，都只有添加各种滤镜、美白、粗暴美型，早已不能满足广大女性群体对于美颜的需求，加上如今年轻女性和男性的审美标准和猎奇心理都在发生改变，社交方式的趣味性也变得不同，比如原来大家可能在空间、朋友圈、直播上看到美女帅哥都会觉得很吸睛，点赞粉丝直奔而来，但之后随着类似于抖音等软件的出现，由于加持了特效美颜sdk，可以发现不仅俊男靓女的照片能引起围观，各种普通群众的搞怪合成视频或合成照片同样能吸引无数粉丝的追捧。而这些搞怪的美颜效果，则需要用到人脸识别的相关技术。

那么，如果开发者自己想要通过人脸识别技术来优化和改进美颜sdk，改如何做呢？大概有以下几个步骤：

一、目标用户画像分析

1、了解目标用户的主流群体：学生群体对月美颜美妆的心理需求、时尚人士的美妆需求、长相普通的人和长相突出的人对于美颜的心理需求等。
2、了解用户的年龄组成、地域分布对应的美妆特点。
3、不同收入群体的美颜美妆需求关注点。

二、市场分析

嵌入人脸识别技术美颜sdk市场规模，产业链，潜在的边际效应利益等。

三、文档准备

1、需求文档：通过对上面目标用户画像信息的收集，详细的分析目前的用户需求，针对不同群体，设计不同的产品解决方案，包括市场的需求文档。

2、数据文档：前期的人脸图片收集、分发、标注总结文档，各种脸型的分类，多少人完成眼睛美颜图片的分类等。

3、产品文档

场景落地文档：例如听歌时头上戴虚拟耳机，叹气时嘴上叼烟等针对不同的人脸姿态场景研究可能的落地产品形式。

产品设计文档：如美颜sdk的页面交互设计、导航设计、视觉呈现设计等。

开发流程文档：提交需求、可行性分析、立项、设计流程、开发流程、算法搭建、模型训练、测试训练等一系列流程的步骤及跟进。

4、模型训练及测试文档：数据标注好后，输入至算法，搭建人脸识别美颜的模型框架，如前期用成千上万的照片训练机器的人脸关键点定位，让机器找准五官的位置。

以上就是美颜sdk人脸识别项目设计思路的部分步骤，鉴于文章篇幅问题，关于剩下的数据标注、项目流程跟踪、项目测试、优化等步骤，小编将放到下篇文章中继续介绍。

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