一提到美颜，很多人第一时间想到的，可能就是美白、磨皮、滤镜之类的功能，实际上，除了以上几个热门功能以外，还有一些容易被用户遗漏的功能，例如“人脸美型”。在此之前，小编曾经花了大篇幅来讲述了人脸检测、人脸关键点检测的原理。下面我们来谈谈美颜sdk人脸美型的具体应用与实现流程。
一、人脸美型的具体应用
1、眼睛大小 2、脸型大小 3、鼻子大小 4、两眼间距 5、嘴巴大小 6、眼部调整 7、脸型调整 ……
二、人脸美型的主要作用
1、脸型自动调整
首当其中的就是脸型方面的调整，可以进行智能美型或者采用固定模板美型，除此之外还有更为精细的“自定义”。
2、五官自动调整
包括眼睛的大小，鼻子形状、眉毛位置、嘴巴形状、大小、位置。用户如果觉得麻烦可以直接套用固定的美型模板。
三、人脸美型的算法逻辑
1、建立平均值面孔
利用数据库中收集的人脸检测信息，根据不同的性别，构造出不同的正脸平均值。
2、性别鉴定
该步骤需要对采集到的人像照片进行性别鉴别，并根据鉴别结果分别计算出男女脸部的平均数据。这个过程需要用到相关的代码和大量的机器训练、学习来实现，因为篇幅的关系，这里不做过多的讨论，感兴趣的话后续小编可以单开一篇文章讲解。
3、计算用户面部
计算规则可采用欧式距离等方式，市面上主流的计算方式是欧氏距离检测，其计算出的距离表示用户人脸与完美人脸之间的差。
4、根据计算出来的距离，不同程度地变形用户的面部
这一步需要用到一些复杂的算法，比如MLS，三角形变形等，因为涉及到很多技术上的东西，所以在这里就不多说了。
以上的过程，就是美颜sdk人脸美型的大体功能与实现实现流，它的最终目标也不难理解，就是在面对不同场景的人像时，可以自动判断出大眼矫正还是小眼矫正，瘦脸还是胖脸等，从而综合打造出一个相对完美的美颜、美型方案。
至此，人脸美型篇基本已经讲述完毕，后续的话可能深入讲解一些美颜sdk人脸美型代码相关的话题，如果你对人脸美型或者美颜sdk有需求，欢迎咨询美狐人员，我们会为您提供专业美颜解决方案。
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