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美颜api中的智能美妆是如何实现的(下)?
发布来源:美狐美颜   Date:2021-07-13 14:35:07

在上一篇文章中,小编粗略地介绍了下人工配准的定义,接下来,小编将继续介绍,作为美颜api智能美妆的核心技术,人工配准是如何在不同的应用场景下工作的。

对于人脸配准的研究日新月异,工业界产品应用对技术的要求也越来越高,且不同应用场景对人脸配准提出了不同的要求。

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一、应用现状

人脸识别业务的核心问题是人脸图像像素之间高层语义的对齐,即人脸关键特征点定位。错误的特征定位会导致提取的人脸描述特征严重变形,进而导致识别西能下降。为了更好地支持人脸识别,需要加大人脸框的变化范围,以减少对人脸检测框大小的依赖。所以一般来讲,人脸特征点会选择5个点,这样既能保证一定的人脸结构描述能力,又减少了配准误差对人脸识别的影响。

美颜api智能美妆需要人脸特征点达到超高精度定位,例如眼妆中的眼线睫毛,只有定位够精准,才能达到自然贴合的美妆效果。为了提供精度,可以采用级联模型,先粗略定位人脸面部特征,再对五官进行精细化定位。

人脸自拍动效应用处理移动端视频,对配准的处理速度要求严格,传统人脸配准技术不具备判定跟踪是否成功的能力,为避免跟踪过程中出现跟丢的现象,必须依赖耗时较长的人脸检测,所以要为人脸配准也增加人脸判定功能,以减少对人脸检测的依赖。

有了以上的基础,智能美妆中的眼影、眉毛、眼线、口红等等才能实现高度定位,准确“化妆”。

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二、未来发展

知晓了智能美妆的核心技术和运作原理,未来还可以发展出更多的方向和应用场景。

AR虚拟试妆:通过人脸识别技术和AR技术的结合,可实现“刷脸”实时动态试妆,为顾客搭配合适的妆容,帮助顾客了解自己更适合的美妆产品,免去手动试妆涂抹的麻烦。从而借助智能技术,提升顾客在门店的购物体验。

智能皮肤检测:如果在美妆门店引入带有智能皮肤检测功能的检测设备,可提供自助式皮肤检测服务,帮助顾客进行智能皮肤检测,系统可根据检测结果向顾客推荐合适的化妆品。这样,对于顾客来说,可以得到护肤、美妆的相关专业建议。

以上就是美颜api中智能美妆的实现过程、应用现状和未来发展,如果您对美颜sdk接入有需求,欢迎咨询客服。

 声明:本文由美狐原创,未经允许禁止转载,谢谢合作。

本文标签: 美颜api
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