简析美颜sdk中的人脸识别算法
我们可能在网上听说过人脸检测、人脸识别等算法，那么这些常用于美颜sdk的算法之间，到底有没有联系？答案是“有的”。
一般来说，可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。而开头提到的人脸检测，实际上是人脸识别的基础层算法。
基础层算法，相当于人脸的预处理。一张人脸，首先要经过人脸检测、特征关键点处理，质量模型过滤之后，才能到应用层算法做处理，并应用到实际场景中。基础层算法的优劣，很大程度上会影响最终改的人脸识别准确率和效果。
下面是常见的基础层算法：
人脸检测：
定义：将一张照片或一段视频中的人脸检测出来，并输入人脸矩阵坐标。
作用：用于截取人脸，用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法。
原理：二分类模型，通过深度学习训练样本识别是否是人脸。
特征关键点：
定义：检测到人脸后，将人脸的特征点标记出来，每个特征点都有属性，能表示是脸部位置。
作用：人脸摆正对齐：实际场景中，抓取的人脸一般不是正方向的，需要摆正后再进行人脸比对、搜索等；人脸处理：美颜sdk应用中的贴纸等人脸特效，需要检测到人脸特征关键点后，再对关键部位进行针对性处理。
原理：将人脸照片的关键点都坐上标记，通过深度学习、分类模型，让算法能检测到特征点并识别特征点的属性。
质量模型：
定义：对人脸照片的角度、光照、模糊度等进行评估，让符合要求的照片进行到下一步人脸识别。
作用：适应不用业务中对照片的需求，比如有些场景，需要口罩能识别，有些场景则不能。提升人脸比对、人脸搜索等后续人脸识别的准确率。
原理：回归模型，对每张照片标记模糊、光照、遮挡的分值，进行监督训练后，输入照片接口输出对应的质量分值。
以上是人脸识别中，常见的基础层算法，接下来继续介绍常用的应用层算法。
活体检测
这是身份认证的第一步，因为首先我要确认这个人是真人，而不是视频、照片、面具等。活体检测的技术上，目前也主要有两大类：对硬件依赖度比较低的，如动作活体，静默活体。对硬件有一定要都，需要和硬件适配的，比如双目活体、3D结构光活体等。
原理上，都是采集人脸照片，并在照片上做标记（真/假样本），并送到模型中训练而得出算法。不同的活体检测，因为样本源不一样，识别效果也不同。所以，活体检测的关键，除了算法、模型构造，还有一个就是图片样本本身所带有的信息量。
滤镜
滤镜是图像美化中必不可少的步骤，所谓滤镜，最初是指安装在相机镜头前过滤自然光的附加镜头，用来实现调色和添加效果。早在08年，美图一炮而红，人们发现，原来滤镜还可以这么玩，自此，美颜滤镜开始了从工具到美学定义者的转变。
早期的传统算法，主要是先使用人脸特征关键点算法，勾画有效区域，然后在不同的区域进行亮度提升、去噪声等算法，实现美颜滤镜。
随着深度学习的兴起，研究人员们开始更关注结果，设计师将原图P成美化完成后的结果图，并用于训练。人们美颜后，究竟想变成什么样？研究重心也开始偏移。
人脸融合与贴纸
贴纸，人脸融合，则是美颜sdk中更高阶的玩法。核心还是人脸特征关键点，对于贴纸和人脸融合来说，关键点的数量越多越好，对齐的越准确。人脸融合，则是将两张人脸的关键点进行融合。
除了以上三种基础应用层算法外，目前延伸出了其他算法，例如属性识别、视线估计和“GAN”。总之，任何技术，都遵循着从技术发展到技术成熟，再到商业落地的发展规律。人脸识别作为一项复合性技术，虽然发展困难重重，但前景令人心动。
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