「美顏」是乙個深度學習+影象處理+圖形學的技術。「美顏」牽涉到這些技術包括：人臉檢測、人臉關鍵點定位、瘦臉、磨皮、美白等。其中，人臉檢測、人臉關鍵點定位是用深度學習技術來做的；而瘦臉、磨皮和美白就牽涉到計算機圖形學裡的技術，使用opengl，metal來對檢測到的人臉進行渲染。
人臉檢測技術指的是對中的人臉進行檢測，並定位到中人臉的位置。人臉檢測主要的技術難點在於，人臉在一張中可能存在人臉區域光照條件，人臉姿態變化、人臉表情變化、遮擋等問題。準確的檢測出人臉相對來說是一件困難的事情。
人臉檢測也可分為兩個時期：乙個是深度學習之前的時期，另乙個是深度學習時期。在深度學習之前，人們做人臉檢測，主要使用人工設計好的特徵，根據人工特徵來訓練檢測器檢測人臉。當深度學習在計算機視覺領域佔據絕對主導地位之後，人們開始嘗試用深度神經網路來做人臉檢測，目前，主流的人臉檢測方法大概有這麼兩種：一種是使用通用的目標檢測網路來訓練人臉檢測模型，如faster-rcnn（一種目標檢測網），ssd (single shot multibox detector)，yolo (you only look once) 等等；另一種是使用專門的人臉檢測網路，如cascadecnn（convolutional neural network cascade for facedetection，級聯結構的卷積神經網路，一種目標檢測網路），mtcnn（multi-task cascaded convolutional neural network，多工級聯卷積神經網路）等等。
人臉關鍵點定位技術同人臉檢測技術一樣，在實際應用中，也存在人臉的尺度、光照、表情、姿態、遮擋等問題。要對絕大多數獲得準確的人臉關鍵點，也是乙個比較難的任務。
下圖展示了人臉檢測技術和人臉關鍵點定位技術的應用。
有了關鍵點以後，便可以對中人臉區域做瘦臉、磨皮、美白等「美顏」操作。這些演算法一般應用在移動裝置上：在android上可以使用opengl es（opengl for embedded systems，嵌入式系統的opengl），在ios上可以使用metal根據人臉關鍵點的位置，對人臉進行瘦臉、磨皮、美白之類的渲染。
在opengl或metal環境下，在shader（紋理）中通過對畫素位置進行偏移來實現對臉部區域的放大縮小：由變形前座標，根據變形對映關係，得到變形後坐標。這其中變形對映關係是最關鍵的，不同的對映關係，將得到不同的變形效果。平移、縮放、旋轉，對應的是不同的對映關係，即不同的變換公式。當然實際在計算過程中，用的是逆變換，即由變形後坐標，根據逆變換公式反算變形前座標，然後插值得到該座標rgb畫素值，將該rgb值作為變形後坐標對應的畫素值。這樣才能保證變形後的影象是連續、完整的。
膚色檢測可分兩大類，一類是用顏色空間統計資訊，來計算出**所在的區域，另一類是基於機器學習的方法。傳統方法是基於ycrcb顏色空間cr,cb範圍篩選法。深度學習方法有cnn、fcn、unet、densenet，文獻中用的較多的就是unet(convolutional networks for biomedical image segmentation)。 濾波演算法一般可以使用高斯濾波或者雙邊濾波等。
的美白，是操作這個上的所有畫素點，獲得畫素點的r、g、b、a的值然後獲取到的值進行一定數目的增量。在影象處理領域中，一張會使用三原色 red、green、blue來儲存的顏色資訊，三個值的取值範圍是0-255：越靠近0，影象就越黑，等於0的時候就是純黑色；越靠近255，影象就越白，等於255的時候就是白色。的美白就是利用的這個原理。
如下是我使用ycrcb顏色空間cr範圍篩選法方法進行膚色檢測，一次雙線性插值進行磨皮，調整畫素值進行美白後得到的美顏後的，cpu耗時33ms。
# 對cr通道分量進行高斯濾波
img_cr = cv2.gaussianblur(img_cr, (5, 5), 0)
# 膚色檢測
_, skin = cv2.threshold(img_cr, 0, 255, cv2.thresh_binary + cv2.thresh_otsu)
# 美白
image[np.where(skin)] = np.clip((whi * image[np.where(skin)] + 10), 0, 255)
#雙線性濾波 磨皮
image = cv2.bilateralfilter(image, 20, 50, 50)
white = np.uint8(image)
print(time.time()-st)
cv2.imshow('bai',white)
cv2.waitkey(0)
真正要做好美顏演算法，需要用到深度學習裡面的人臉檢測、人臉關鍵點定位(最少68個關鍵點)、人臉膚色檢測（unet等,傳統的膚色檢測演算法不夠細膩）這三個模型，目前已有人臉檢測模型（mtcnn）。人臉關鍵點定位用於瘦臉、大眼等操作。膚色檢測用於磨皮和美白階段，防止對非**進行模糊。
研究者們不侷限於美顏，研究美妝演算法，增強使用者體驗。代表性的研究有psgan(pose-robust spatial-aware gan for customizable makeup transfer)，ladn(local adversarial disentangling network for facial makeup and de-makeup)等。親測可用的美妝**具體效果如下圖。
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