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机器学习和深度学习对视频美颜sdk有哪些影响?
发布来源:美狐美颜    Date:2023-01-17 16:25:37

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。


视频美颜sdk


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。


视频美颜sdk


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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