美颜sdk磨皮算法与人脸皮肤识别技术

在之前的文章中小编曾提起过，美颜sdk以及其它美颜工具的核心技术都是人脸关键点识别，只有先识别人脸关键点才能进行后续的美颜操作。今天小编要讲的美颜sdk磨皮算法同样不例外，因为磨皮的目标就是人像中的所有皮肤，所以皮肤检测技术对于磨皮来说是非常重要的。

时至今日，皮肤检测算法依旧是业内研究的重点项目，因为它在其它领域也颇有作为，如工业和医疗行业。回到正题，目前美颜sdk磨皮技术最大的难点依旧是如何规避非皮肤区域的影响，例如：头发、衣服等物品的干扰，在有异物干扰的情况下是否能实现精准、快速的识别。之前，小编曾经提起过保边滤波的解决方案，换种说法，使用各种滤波算法处理人像皮肤也就是所谓的“磨皮”。

皮肤检测算法的实现流程

经过市场调研后小编发现目前皮肤检测主要有以下几个方式。其一是基于颜色空间的皮肤检测；其二是基于随机决策树和SVM皮肤像素分类；其三是基于Deep Learning皮肤分割的方式。

1、颜色空间

总体来讲，美颜sdk在实战中需要保持着极高的精准度与速度，特别是当下比较热门的直播和短视频平台，对美颜sdk有着极高的需求度，这也让视频美颜处理成为了一大趋势，甚至逐渐成为平台“刚需”，所以在平台中美颜工具能否实时、高效率、稳定的处理美颜特效是非常重要的，不然会影响到用户体验，在以上三个检测方式中，基于颜色空间的方案处理速度最快，因为它的算法比较简单，这也导致了精度的下降，可以说是“双刃剑”，因此此类算法广泛应用于实时视频直播场景。除此之外，很多手机美颜应用中也是应用的此类算法。

2、皮肤像素分类

这种方式分类速度比较慢，精度与DL皮肤分割差异大，目前主要考虑像素颜色

皮肤像素分类法。二者对比来看，DL皮肤分割的方式因为集合了像素颜色、空间等特征，所以精确度会高一些，后来因为GPU优化，在直播这种实时处理的场景中也可完美适配。所以，此类方式应该是未来美颜sdk磨皮的主流解决方案。

上文就是小编对于美颜sdk磨皮算法和皮肤检测算法的理解，如果您对美颜sdk技术感兴趣，请关注我！