美颜sdk的人脸表情识别是依靠什么技术实现的？

自从直播和短视频平台接入美颜sdk之后，用户们体验到了更多新颖的拍摄方式，特别是近期比较热门的摆pose拍摄，只需要在相框中摆出指定姿势即可完成拍摄，可以说是新鲜感十足。此技术的实现方式也不是很复杂，可以理解为“大号的”人脸表情识别，那么美颜sdk人脸表情识别是通过哪些技术实现的呢？下文小编为大家讲解一下。

一、人脸识别
人脸识别技术基本上都会内含一个预先处理的模块，它将人脸从一整个图像中分离出来，后续再专注于获取人脸关键点的特征，以此完成相关任务成果。最为常见的人脸提取方式为Viola和Jones提出的目标检测器（下面简称为V&J），此技术主要基于“分类器”，以此实现实时目标检测的框架。另外，因为Haar特征与人脸的适配度更高，所以作为人脸检测的主力工具。

另外，还有时下比较热门的深度学习人脸检测算法，例如任务级联卷积神经网络，亦或者直接通过目标检测算法实现的人脸检测，例如Faster-CNN技术。所以，人脸检测的方式可以根据不同的形式选择，上文的V&J是人脸检测算法中非常常见的方式之一，如果要在人脸检测和人脸对齐中挑选几个具有挑战性的基准测试和横向比对中胜过V&J的话，难度不容小觑，因为V&J算法可以在受控的数据中精准的识别人脸。

二、人脸归一

众所周知，直播美颜sdk和短视频美颜sdk的用户在拍摄时很容易收到外部因素影响，例如光线、遮挡等问题，在这些条件影响下，能识别到的人脸核心区域信息就会消失，从而极大影响最终的效果。所以，一些研究者会考虑将“人脸归一”，然后在进行表情识别或者模型训练，关于此技术实际上还有很多细分操作，在这里就不过多讲解了。

三、数据增强

最后一种美颜sdk人脸表情识别的实现方式也比较常用，也经常被应用到预处理，它就是：数据增强。众所周知，深度学习需要很多的训练数据才能保持算法的高精准度，在人脸表情识别的领域同样需要大量的数据集。

以上就是小编总结的三种美颜sdk人脸表情识别的实现方式，除此之外还有一些冷门的技术没有讲到，小编会放在以后的文章中再为大家科普。