音视频调研总结
1、贴纸分类
1、静态贴纸
一般会用来模拟相框，就相当于2005年前后的中学流行拍大头贴那样，在照片上加一些特色的元素，此种实现比较简单，我们不借助第三方sdk的情况能够实现，但是体验没有新意，用户可能感觉不太好玩。
2、动态贴纸（2D）（参照https://www.jianshu.com/p/122bedf3a17e）
由于动态贴纸是基于人脸识别构建的功能，那么动态贴纸又会涉及到人脸的各个器官。对此，我们需要对动态贴纸进行分析归纳：头顶、耳朵、眼睛、脸颊、鼻子、下巴、脖子等相关的人脸属性
头顶 —— 一般是指头顶中心，头顶中心有可能会放一些云彩、帽子之类的贴纸
耳朵 —— 耳朵也放在额头上方，就跟动漫中娘化动物的耳朵一样比如今年是猪年，猪的装饰就很多
眼睛 —— 一般用于眨眼等总眼角等地方喷出花朵、贴合眼泪或者动物头像也会进行眨眼睛等功能的实现，或者眼睛上加镜框的实现
脸颊 —— 一般会用来处理贴纸的腮红等功能
鼻子 —— 通常会贴合胡须等
脖子 —— 用来处理围脖之类的装饰
这些是动态贴纸的常用的器官， 这样用户在录制视频的时候感觉有新意，第三者在观看录制的视频的时候感觉也是非常好玩的，但是实现的这样的功能难度是比较大，原因是需要对人脸的识别以及器官的识别，这需要一定的人脸模型的基础才能构建。
3、动态AR贴纸（3D）
这个玩法特别新意， 但是实现比较难，效果有
表情投射 —— 人脸表情投射到动物头像上
3D道具 —— 在视频录制的时候，录制视频有3d宠物，3d宠物的跟随录制视频人的表情变化而变化
手势控制 —— 手势去抓视频内飘雪动效之类的
通过调研分析得到：
动态AR贴纸（3D）资源较少实现较难，除非借助第三方的SDK才能达到一定的效果。原因：对动作表情识别精读较高，需要3D建模制造动效素材。
动态贴纸（2D）现在比较普遍，主要难点在人脸、表情、器官的识别，以及自定义相机的处理，和音视频的拼接与剪辑的处理。
静态贴纸 这个实现起来相对与比较容易一些，因为只需要考虑自定义的相机的处理和音视频的处理。没有人脸识别那样的动效。
2、第三方SDK分析
1、相芯科技
相芯科技不单单提供识别和美颜功能，相芯还为开发者提供了一款高效便捷的AR人脸道具编辑器——FU Editor。功能强大，第三方合作企业较多，比如百度的全民小视频就是采用该SDK。
2、旷视科技（face++）
主要以识别起家的公司，识别率较高，识别的灵敏性好，以及SDK拆分较细，可以根据不同的需要集成不同SDK，这样导致包内不会有无用的SDK。OPPO VIVO手机的人脸识别就是集成face++的SDK进行的，依据（http://www.tmtpost.com/3413202.html）
3、三大云厂商小视频SDK对比分析
主要对腾讯云小视频，阿里云小视频，金山云小视频（金山魔方）进行的对比分析，详细请参照（https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/5612756111/14e8bdc8f0010020yk）
最后得到的三大厂商的综合排名是：1.阿里云小视频，2.腾讯云小视频，3.金山云小视频
4、其他不出名公司（宝宝特效）
宝宝特效（http://www.lansear.cn/product/bbtx）推广挺广泛的，但是功能一般，体验一般，没有贴纸自己的编辑生成等相关功能，合作接入方都是一些一般的公司（深圳新闻网，深圳保利剧院等都是一些本土公司）
3、开发方案
通过调研分析，如果只实现静态的贴纸话，需要的技术储备有开发自定义的相机，以及进行音视频的处理，所以应该只能实现到静态贴纸的功能，但是现在大部分小视频都是动效结合，如果需要实现2D贴纸以及3D或者AR贴纸实现方案简单整理一下三种可以参照
1、完全自研
如果只需要考虑人脸识别（不考虑器官识别以及表情相关问题）功能，可以参考OpenCV的人脸识别案例，或者是git上的开源（https://github.com/RedApparat/FaceDetector），进行人脸识别后进行贴纸的绘制，自定义相机的开发音视频的处理等，如果考虑器官识别和表情的识别，暂时自研开发感觉不可实现，因为需要器官样本的训练，图像处理各个阈值的处理。
2、半自研
所谓的半自研就是，人脸识别以及器官表情识别这样识别性的问题，交给第三方SDK，根据第三方的SDK返回识别的结果值，进行贴纸的绘制，这样的优点是集成SDK较少，识别效果好，比如只集成旷视科技人脸识别，根据人脸识别返回的结果进行添加绘制贴纸。可以参照开源项目git（https://github.com/CainKernel/CainCamera）
3、完全第三方
这样开发周期短，稳定性有保证，但是这样需要完全集成第三方的SDK，比如百度旗下的全民小视频集成相芯科技这个案例，集成的SDK较大，可能会有一些冗余的集成。