不得不说，如今是一个“看脸”的时代，人们为了提升颜值可谓是“花样百出”，因此甚至诞生了“颜值经济”，美颜SDK就是最好的一个例子，短视频、直播平台中接入后，可以实现各种美颜功能，轻松优化用户面容、提高颜值，如今甚至已经成了用户和平台不可或缺的一部分。

小编查看用户使用习惯发现最近美颜SDK有个功能非常受大家欢迎，使用频率也是非常高的，它就是“智能美妆”，今天小编将与大家浅谈一下，请耐心阅读。

说起美颜SDK的智能美妆，那肯定不能不了解它所应用到的核心技术：“人脸识别、人脸配准”，而今天要探讨的主体也是智能美妆与人脸识别间的联系。

一、技术背景

这还要从十几年前说起，深度神经网络就已经主播在计算机视觉等多个领域取得了前所未有的成就，这也给人脸配准的研究带来了新的动力，因为它的出现，技术人员再也无需挖空心思去构建各种繁琐的人脸描述符。整体来讲，目前计算机视觉领域比较认可的两种深度人脸配准的方式有两种，第一种是级联卷积网络人脸配准；另一种是多任务深度人脸配准。其中，级联卷积网络人脸配准包含三级，每一级又包含多个卷积网络，第一级一般会给出一个初始点位置估计，之后在此基础上后两级再精细调整特征点的位置，可以多任务配准与其它相关的人脸属性同时训练。与脸部特征点相关的属性包含姿态、表情等，多任务训练可以有效提升特征点检测定位的精确度，不同的任务则会有不同的收敛速度和难度。目前在计算机视觉学界一般提供两种解决方案：任务提早终止准则和参数动态控制机制。

二、研究现状

和其他人脸技术相似，人体姿态、表情变化，以及外部嘈杂环境都会很大程度影响人脸配准的精度，但人脸配准也有具有自身特点，首先特征点描述了人脸的结构，人脸结构是完整稳定的，五官相对位置固定；其次，头部姿态、表情等变化造成的特征点位置变化明显。传统人脸配准研究需要一直尝试寻找更加精准的特征描述来表达这种既确定又变化的点的组合，再根据描述符选择适当的优化求解方法，从而定位人脸特征点。

上文就是小编总结的人脸配准、人脸识别的技术背景以及与美颜SDK智能美妆之间的联系，大家也想不到一个小小的功能背后有着这么大学问吧？如果您对美颜SDK感兴趣，欢迎关注美狐美颜，后续小编会为大家更新更多美颜相关知识。

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