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功能強大的美顏相機是如何使人像變美的？

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功能強大的美顏相機是如何使人像變美的？



美顏相機正在被越來越多愛美的朋友們熟悉并使用， 無論是旅游還是逛街， 都能看到人們使用美顏相機拍照的身影 。 那么美顏相機里神奇的瘦臉、磨皮、美白等功能是如何實現的呢？
美顏一張照片首先要進行人臉檢測， 即檢測圖片中是否存在人臉， 并定位其位置 。 這個過程主要的技術難點在于圖片中可能存在光照條件變化、人臉姿態變化、人臉表情變化以及遮擋等問題 。
在深度學習理論誕生之前， 人們主要使用人工設計好的特征來訓練檢測器檢測人臉；當深度學習在計算機視覺領域占據絕對主導地位之后， 人們便開始嘗試用深度神經網絡來做人臉檢測 。 目前， 主流的用來訓練人臉檢測模型的方法有兩種， 一種是使用通用的目標檢測網絡， 如SSD（Single Shot MultiBox Detector， 單次多邊框探測器）、YOLO（You Only Look Once， 只看一遍圖片就能把目標檢測出來）等；另一種是專門的人臉檢測網絡， 如CascadeCNN（Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection， 級聯結構的卷積神經網絡）等 。
【功能強大的美顏相機是如何使人像變美的？】檢測到人臉后， 就需要對人臉關鍵點進行定位， 即對眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及臉部輪廓進行定位 。 傳統的人臉關鍵點定位技術有ASM（Active Shape Model， 主動形狀模型）， CPR（Cascaded Pose Regression， 級聯姿勢回歸）等 。
有了定位到人臉的關鍵點以后， 便可以對人臉區域進行瘦臉、磨皮、美白等“美顏”操作 。 瘦臉是通過對像素位置進行偏移來實現對臉部區域的放大、縮小， 即由變形前坐標根據變形映射關系， 得到變形后坐標 。 這其中變形映射關系是最關鍵的， 不同的映射關系將得到不同的變形效果 。 平移、縮放、旋轉等對應的都是不同的映射關系， 即不同的變換公式 。 在實際計算過程中， 要運用插值的方法來保證變形后的圖像是連續、完整的， 這樣圖像才不會失真 。
磨皮是使皮膚看起來更加光滑， 其主要應用了計算機圖像處理的一些濾波算法， 如高斯濾波或雙邊濾波等 。
美白是在圖像處理領域中使用三原色來保存圖片的顏色信息， 三個值的取值范圍是0～255， 越靠近0， 圖像就越黑；越靠近255， 圖像就越白 。
本文由北京印刷學院物理系副教授李蜜丹進行科學性把關 。

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