美颜sdk中的人脸美型实现流程详解

在之前的文章中，小编讲了许多美颜sdk的功能实现流程，有一些是热门功能，例如美白、磨皮等，但是有一个功能小编遗漏没有讲到，虽然不常提起，但是它的热度并不低，这个功能就是——“人脸美型”。本篇文章，小编将为大家讲述一下美颜sdk人脸美型的实现流程与具体应用。

一、目前的人脸美型sdk包含哪些功能？

小编调研市场后发现，目前市场上的人脸美型sdk基本都包含五官方面的调整，例如器官的大小、间距、形状等，极个别的会附带一些面部美颜微调功能，如亮眼、美牙等。

二、人脸美型是如何实现的？算法逻辑是什么？

1、平均脸

人脸美型的第一步和美颜功能类似，需要先调用数据库中获取到的人脸信息，然后根据不同性别构建出一个“平均脸”。

2、性别区分

第一步中，小编提到了构建平均脸钱需要先区分性别，这个步骤是非常重要的，将采集后的人像进行性别区分，然后分类为男/女，搭建出不同的平均脸数据。具体的实现方式分为两种，一个是实现设定的工程代码，另一个是机器训练。在这里就不详细展开了，因为会涉及到许多复杂算法。

3、用户人像与平均脸的映射

在搭建完平均脸之后，再将采集到的用户人脸关键点和搭建平均脸的人脸关键点进行映射、融合，这个实现方式可以理解为仿射变换。

4、获取用户人脸和平均脸的距离

这个步骤极其重要，主要采用欧式距离计算法，重点是计算完美人脸与用户人脸的差值。通过具体的差值可以进行下一步数值的调整与人脸形变，在这个过程中可以加入固定模板或者自定义调控。

5、对用户人脸进行“变形”

经过了上述所说的几个关键步骤之后美颜sdk人脸美型迎来了最后一个操作，这一步骤需要特定的代码来实现，例如MLS、三角表格变形等方式，具体的代码小编就不过深入讲解了，大家感兴趣的话可以自行搜索一下。

上文就是小编对于美颜sdk人脸美型算法的讲解，本篇文章主要方向是实现方式与具体应用，当然人脸美型最重要的目的还是在面对不同用户时可以智能判断并选择最优的解决方案，最终达到一个良好的美型效果。