美颜技术发展现状和应用场景
随着视频类APP的流行，美颜技术也变得越来越广泛，我们特此跟工业界从事美颜算法岗位的大佬进行了交流，并且打算围绕“美颜”技术展开撰写一系列文章。本篇文章将从两个方面展开：先介绍“美颜”技术在主流APP中的应用；然后讲述“美颜”所设计到的一些技术。
“美颜美颜”，顾名思义，对图片里的人脸进行美化。在图片类、短视频类和直播类的APP中，都存在“美颜”的影子：图片类的APP中，最具代表性的是美图秀秀，美图的人像美容，便用到了“美颜”技术；短视频类的APP中，突出的是抖音和快手，这类APP在录制短视频的时候，有美颜、美妆等选项；直播类的APP中，像映客、YY等都在主播进行直播时加入了“美颜”技术。
“美颜”是一个深度学习+图像处理+图形学的技术。“美颜”牵涉到这些技术包括：人脸检测、人脸关键点定位、瘦脸、磨皮、美白等。其中，人脸检测、人脸关键点定位是用深度学习技术来做的；而瘦脸、磨皮和美白就牵涉到计算机图形学里的技术，使用OpenGL，Metal来对检测到的人脸进行渲染。接下来，我们分别介绍“美颜“当中涉及技术的概念、难点和当前的发展情况。
1. 人脸检测
人脸检测技术指的是对图片中的人脸进行检测，并定位到图片中人脸的位置。人脸检测主要的技术难点在于，人脸在一张图片中可能存在人脸区域光照条件，人脸姿态变化、人脸表情变化、遮挡等问题。准确的检测出人脸相对来说是一件困难的事情。
人脸检测也可分为两个时期：一个是深度学习之前的时期，另一个是深度学习时期。在深度学习之前，人们做人脸检测，主要使用人工设计好的特征，根据人工特征来训练检测器检测人脸。当深度学习在计算机视觉领域占据绝对主导地位之后，人们开始尝试用深度神经网络来做人脸检测，目前，主流的人脸检测方法大概有这么两种：一种是使用通用的目标检测网络来训练人脸检测模型，如faster-rcnn、ssd、yolo等；另一种是使用专门的人脸检测网络，如级联结构的卷积神经网络cascadeCNN、MTCNN等。
2. 人脸关键点
人脸关键点定位技术是对人脸中眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部的轮廓进行定位，人脸关键点定位是紧接在人脸检测后：首先在一张图片中检测到人脸，然后才对检测到的人脸做关键点定位。
人脸关键点定位技术同人脸检测技术一样，在实际应用中，也存在人脸的尺度、光照、表情、姿态、遮挡等问题。要对绝大多数图片获得准确的人脸关键点，也是一个比较难的任务。
人脸关键点定位技术也可分为深度学习前的时期和深度学习时期：传统的人脸关键点技术，有ASM，AAM，CPR等；2013年，香港中文大学首次将卷积神经网络应用到人脸关键点定位上来。目前，落地到产品上的人脸关键点定位，基本都是基于深度学习技术。
下图展示了人脸检测技术和人脸关键点定位技术的应用。
有了关键点以后，便可以对图片中人脸区域做瘦脸、磨皮、美白等“美颜”操作。这些算法一般应用在移动设备上：在Android上可以使用OpenGL ES，在iOS上可以使用Metal根据人脸关键点的位置，对人脸进行瘦脸、磨皮、美白之类的渲染。
3. 瘦脸
在OpenGL或Metal环境下，在shader中通过对像素位置进行偏移来实现对脸部区域的放大缩小：由变形前坐标，根据变形映射关系，得到变形后坐标。这其中变形映射关系是最关键的，不同的映射关系，将得到不同的变形效果。平移、缩放、旋转，对应的是不同的映射关系，即不同的变换公式。当然实际在计算过程中，用的是逆变换，即由变形后坐标，根据逆变换公式反算变形前坐标，然后插值得到该坐标rgb像素值，将该rgb值作为变形后坐标对应的像素值。这样才能保证变形后的图像是连续、完整的。
4. 磨皮
所谓”磨皮“，是使皮肤变得更加光滑，其技术原理是：在图片的人脸框部分再进行一次肤色检测。只对人脸区域做磨皮，磨皮一般使用图像处理的一些滤波算法。
肤色检测可分两大类，一类是用颜色空间统计信息，来计算出皮肤所在的区域，另一类是基于机器学习的方法。
滤波算法一般可以使用高斯滤波或者双边滤波等。
5. 美白
图片的美白，是操作这个图片上的所有像素点，获得像素点的R、G、B、A的值然后获取到的值进行一定数目的增量。在图像处理领域中，一张图片会使用三原色 red、green、blue来保存图片的颜色信息，三个值的取值范围是0-255：越靠近0，图像就越黑，等于0的时候就是纯黑色；越靠近255，图像就越白，等于255的时候就是白色。图片的美白就是利用的这个原理。
以上简要讲解了一下与“美颜”有关的技术点。这个系列在接下来的文章中，将分别详细讲述人脸检测、人脸关键点、瘦脸、磨皮、美白等“美颜”所用到的技术原理和技术细节，敬请关注更新哦！
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