如果把美颜SDK的发展用简短的文字表述的话，小编认为是一个由点到面、由浅入深的一个过程。目前，美颜SDK已经进入了一个全新的世代，曾经的美颜只能实现简单场景的静态图片美颜，而今的美颜SDK已经可以应用于多种复杂场景的美化，例如直播与短视频等平台的实时直播视频美化。

那么，让美颜SDK发生质变的原因是什么呢？小编认为这与人脸识别技术脱不了干系，因为它是大部分美颜功能的核心基础。以直播为例，相机所捕捉到的每一帧画面都得通过人脸识别技术进行识别，然后再记录所有的关键点位置，最终结合各种图像技术与美颜技术得到最后的效果。下文小编将为大家深入讲解一下人脸识别的两个分支技术：机器学习、深度学习，以及它们对美颜SDK发展所做的“贡献”。

一、机器学习

简而言之，机器学习就是通过像素基本特征，搜集大量图像素材进行演算、分析、解析图像数据，并从中学习，最终再结合后续的算法做出决策。

二、深度学习

接下来再来讲一下深度学习技术，自行模拟人类的思维去识别目标人脸的思路就是二者最大的区别，因为人在观察目标的时候，边缘检测类的神经元会有所反应，根据这个原理我们可以得出，观察物体时会先观察“边缘”，所以人脸识别深度学习技术也应该从简单的层级到复杂的层级。

用个简单的例子给大家讲解，如果此时需要识别直播中的主播人脸，但是直播间有很多遮挡物，人脸变得不完整，此时传统像素特征的机器学习就没办法识别了，因为它容易受到多种因素影响。而深度学习技术不会出现这种问题，因为它可以像人一样，轻松辨别出遮挡物与人脸。

从上述机器学习与深度学习的解答我们可以看出，深度学习的特质更符合当今的美颜SDK，无论是功能还是算法，都离不开它的帮助，正是因为有了深度学习技术，才让计算机视觉以及人脸识别技术学会了“审美”，这也是美颜SDK得以质变的主要因素之一。

受限于篇幅问题，今天暂时只为大家讲到这里，如果您对美颜SDK有需求，欢迎咨询美狐美颜官方客服，我们会为您提供专业服务。

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