美颜sdk、动态贴纸、滤镜等功能已经越来越融入到我们的生活中，已经成为当下互联网社交中必不可少的“美颜”工具。随着人们对美颜需求的不断提高，美颜sdk也在时刻保持更新与迭代，以此保证能满足用户们日新月异的要求。而这些功能的背后都会用到一个关键技术，那就是“人脸识别”，一般来说一款美颜sdk好坏与否的评判标准都是由人脸识别技术决定的，下文小编将为大家科普一下人脸识别技术的实现原理以及目前的难点。

一、人脸识别原理

整体来讲，人脸识别原理有三个关键点：

1、人脸检测

就拿美颜sdk来说，想要识别人脸，首先第一步要做的是在图像或者视频帧中找到所有人脸的相关位置，然后再把人脸部分“分离”，一般采用方向梯度直方图来获取人脸的位置。然后再将图片灰度化，因为色彩对于找到人脸位置并无明显作用，接着计算图像中各像素的梯度，最终通过将图像变换为HOG形式，我们就可以提取图像的特征，从而获取人脸位置。

2、人脸对齐

要知道，真实的拍摄环境中图片中的人脸是各种各样的，可能倾斜、也可能是侧脸。为了方便给人脸编码，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。人脸对齐的第一步就是人脸是特征点估计。Dlib有专门的函数和模型，能够实现人脸68个特征点的定位。找到特征点后，就可以通过图像的几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

3、人脸编码
训练一个神经网络，将输入的脸部图像生成为128维的预测值。训练的大致过程为：将同一人的两张不同照片和另一人的照片一起喂入神经网络，不断迭代训练，使同一人的两张照片编码后的预测值接近，不同人的照片预测值拉远。也就是减小类内距离，增大类间距离。

二、人脸识别的难点

那么，美颜sdk人脸识别技术现在遇到的难点是什么呢？总体来讲，人脸识别技术最难的无疑是在冗杂的环境中识别人脸信息，特别是当下接入美颜sdk的直播和短视频平台，主播们的直播环境以及背景都是各不相同的，可能在阴暗的黑影里、亦或是在强光下、甚至是更为复杂的室内环境，这对算法的鲁棒性考验极大，另外还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

受限于篇幅问题，今天只为大家讲述这两个关键点，如果您对美颜sdk有需求，欢迎咨询美狐官方客服！

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