了解美颜SDK的朋友都知道，人脸识别技术中有一个关键项目叫做“人脸配准”，人脸配准多数都用在美颜SDK的智能美妆功能上。而今天小编要跟大家聊得便是人脸配准项目。
首先小编先来给大家讲解一下人脸配准是什么，人脸配准在行业内也被成为人脸特征点检测定位，不同于传统角点、SIFT等图像特征点，人脸配准大多数情况下都是由人工先定义好的特征点。在不同的应用场景下，人脸配准又会有不同的数目。
除此之外，人脸配准在其它领域也颇有成就，例如：人脸动画、人脸表情分析、人脸美化、人脸自拍动效、3D人脸建模、美颜SDK智能美妆等方面。
做完介绍后我们再来聊一聊人脸配准项目的研究。
一、传统人脸配准
相对于其它人脸技术，人脸配准对外部环境的影响也较为“敏感”，光照、目标姿态、表情改变、异物遮挡等情况也会对精度造成很大程度的影响。但整体来讲的话人脸配准也有异于其它的特征，传统人脸配准在研究时的重心也转向了精确度上，一直在寻找更加精准的特征点描述方法，因为这样才能表达变化的复杂环境，最后再通过描述符选择最优的解决方法，这样定位人脸特征点。
二、深度人脸配准
大约从十几年前，深度神经网络就已经在计算机视觉等多个领域“大放异彩”，这也给人脸配准带来了新的思路，特别是在人脸描述符方面。总体而言，目前业内比较认可的深度人脸配准方式有两大类，第一种是多任务深度人脸配准、第二种是级联卷积网络人脸配准。具体操作步骤是通过分级操作，第一级给出初始点位置的预估，后面两级再陆续调整特征点。其次，多任务配准与其它人脸属性一同训练的话有注意提升检测定位的精度，不同任务有不同任务的难度。
以上就是小编对美颜SDK目前人脸配准项目的研究总结，大致可以分为传统人脸配准和深度人脸配准两大类，如果细分的话还会有更多延展话题，在这里就不过多赘述了。如果您对美颜SDK有需求，欢迎咨询美狐官方客服。
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