美颜SDK人脸检测技术也被叫做人脸关键点/特征点的检测与定位，对于人脸特征点不同点位、SIFT等形式的图像特征点，我们一般都称为人工实现定义的点，在不同的应用场景中，特征点定位的点位数量也会随之发生改变。
人脸检测除了在美颜SDK以外，在其它场景中也有所建树，例如安检、购物支付等场景，就拿离咱们最近的一个来说吧，手机人脸识别解锁大家应该都用过，这其中就有用到人脸检测技术。总而言之，无论是美颜工具还是其它的场景，想要进行下一步操作时，第一步的人脸检测和识别是必不可少的，下文小编将为大家深入讲解一下人脸检测技术。
一、传统人脸检测
对比于其它人脸技术，传统人脸检测同样会受到光照等外部因素所影响，导致最终结果出现偏差。同时，人脸配准可以通过特征点描述人脸的大体结构，因为人脸结构是固定且完整的一个状态，但是头部摆动姿态以及表情变化会对其造成影响。因此，传统的人脸配准目前需要解决的问题就是“精准度”，如何提高精准度、如何快速定位人脸关键点已经成了所有技术人员的主要研究方向。
时下，最为有效的方式就是通过特征描述符颜色、肤色等特征对不同人脸进行分类检测，如果是复杂的面部情况可以选择纹理特征描述来解决，例如Haar纹理的人脸配准。上文中，特征描述都并没有考虑到特征点的位置关联，所以不能维持人脸结构。另外，二者的形状特征都是通过分布模型来表述，产生特征点响应图后再标记出人脸的具体位置。
二、深度人脸检测
上文，小编讲了传统人脸检测技术，接下来再说一下深度人脸检测。实际上，从十多年前深度学习技术就开始在计算机视觉领域进行布局，并且取得了不小的成果，同时也为人脸检测技术带来了一定的便利，就拿人脸描述符来说，至少广大技术人员不用费劲构建了。另外，美颜SDK的智能美妆功能同样需要人脸检测进行精准识别，对于关键点定位有着超高要求，例如“睫毛、眼线”这种细致的操作，不能出现一丁点偏差，只有精确无误的人脸关键点检测才能实现自然、真实的效果。
上文就是小编对于人脸检测技术的部分见解，剩余部分将会放在以后的文章中更新。如果您对美颜SDK有需求，欢迎咨询美狐官方客服，时下美狐正赶元旦特惠，请把握机会！
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