总体来看，绝大部视频美颜sdk的功能都会用到一个核心功能，那就是——人脸关键点识别技术，因为只有识别到面部，并且对面部关键点进行定位之后才能进行后续的操作，小编在之前的文章中也曾提起过，下文我将继续为大家讲解视频美颜sdk的其它核心技术。

一、机器学习与深度学习在视频美颜sdk中担任着什么样的“角色”？

1、机器学习

如果要追溯机器学习的诞生，那得把目光转到上个世纪，在上世纪末期的时候，相关的技术人员便开始着手于一种可以更好识别目标的算法，也就是通过既定的数据。总体来讲，机器学习识别一个目标是通过像素特征而实现，其核心是收集大量的图像素材，如果是视频美颜sdk中的机器学习，需要大量的人像图片、视频素材提供给机器进行“学习”，通过固定的算法进行分析数据并且从中学习，这样就可以对后续类似的操作做出对应的方案。

2、深度学习

实际上，深度学习与机器学习之间有着一定的相似之处，可以用“升级版”来形容。所以，从理论上来讲，深度学习肯定是要强于传统的机器学习技术，因为视频美颜sdk深度学习可以模拟人类的思路进行识别目标。在直播、视频拍摄这种场景里，传统的机器学习有着很高的“误检率”，毕竟视频拍摄很容易受到外部的影响，如异物遮挡等，这就影响到了机器学习的后续操作。而以人类思维进行操作的深度学习技术可以轻松分别遮挡物与人脸，然后再进行后续的操作。总体而言，采用深度学习的视频美颜sdk有着更高的准确度，可以更好的完整用户输入的指令，功能完成度上也是非常高的。

二、小结

上文，小编讲了视频美颜sdk中的机器学习技术与深度学习技术。总的来说，这两个技术在视频美颜sdk中的地位不低于人脸识别，可想而知有多么重要了，小编认为，未来用户对美颜的需求会更加严苛，而深度学习技术能更好的“实战”，替换掉机器学习只是时间问题。

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