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美颜SDK人脸识别技术的表示方法
发布来源:美狐美颜   Date:2022-06-30 14:04:27

之前的许多文章中,小编曾多次聊起过美颜SDK的人脸识别技术,基本逻辑和基础知识大家应该都比较清楚了,都是将图像特征点提取出来后再转移到“子空间”中,然后在子空间里衡量相似性或者分类学习的一个过程。这时候就有小伙伴们提问了,应该怎样在客观世界中协调并统一一个有效的表示方法呢?应该如何合适子空间与分类?为了解决这种问题,技术人员提供了许许多多的解决方法。而这也是今天小编要讲的主题,下文我们一起来探讨一下吧。


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整体而言,如今的人脸识别技术是比较笼统的,客观上来看这实际上是一个很多技术与方法的集合,原因如下:

一、图像特征提取

首先来说一下比较关键的一步,也是图像处理比较初级的一步,目前可以用在图像特征提取的方式非常多,看似杂乱无章,但实际上可以分为很多类目,例如颜色特征、形状特征,每一种特征都有归类的方法,其中最为方便的就是HOG、LBP特征法等,受限于篇幅问题,小编在这就不过多讲解了。

二、预处理

人脸图像的预处理这一步之前也有讲到过,最重要的节点就是消除噪声、灰度归一、几何校正等,上述这些常用的美颜SDK技术都有现成的算法可以实现,可以说是比较基础的操作。但是,这都是说的静态人像图像的预处理,而不是动态人像,如果是动态的话就比较复杂了,常规操作是将动态人脸图像分割为一组静态图像,最后再将人脸进行边缘检测以及定位等操作,详细步骤小编可以放在以后文章讲述。


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三、几何特征、模板

人脸识别技术经过技术人员多年的研究已经有了许多新的方向,如今我们再来梳理一下,主要包括与基于几个特征、模板等,今天小编先来讲一下几何特征和模板。

1、几何特征

几何特征的处理方法是比较传统的,在早期的时候主要用于研究人脸五官的形状的几何表述。

2、模板

模板的处理方法比较好理解,就是拿自己既定的末班和目标图像中区域一致的地方做对比,涉及特征脸、先行判断分析、神经网络等方法。

以上,就是美颜SDK中,关于人脸识别技术表示的主流方法。如果您对美颜SDK开发有需求,欢迎咨询美狐官方客服。


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本文标签: 美颜SDK
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