功能强大的美颜相机是如何使人像变美的?


功能强大的美颜相机是如何使人像变美的?



美颜相机正在被越来越多爱美的朋友们熟悉并使用, 无论是旅游还是逛街, 都能看到人们使用美颜相机拍照的身影 。 那么美颜相机里神奇的瘦脸、磨皮、美白等功能是如何实现的呢?
美颜一张照片首先要进行人脸检测, 即检测图片中是否存在人脸, 并定位其位置 。 这个过程主要的技术难点在于图片中可能存在光照条件变化、人脸姿态变化、人脸表情变化以及遮挡等问题 。
在深度学习理论诞生之前, 人们主要使用人工设计好的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, 人们便开始尝试用深度神经网络来做人脸检测 。 目前, 主流的用来训练人脸检测模型的方法有两种, 一种是使用通用的目标检测网络, 如SSD(Single Shot MultiBox Detector, 单次多边框探测器)、YOLO(You Only Look Once, 只看一遍图片就能把目标检测出来)等;另一种是专门的人脸检测网络, 如CascadeCNN(Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection, 级联结构的卷积神经网络)等 。
【功能强大的美颜相机是如何使人像变美的?】检测到人脸后, 就需要对人脸关键点进行定位, 即对眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部轮廓进行定位 。 传统的人脸关键点定位技术有ASM(Active Shape Model, 主动形状模型), CPR(Cascaded Pose Regression, 级联姿势回归)等 。
有了定位到人脸的关键点以后, 便可以对人脸区域进行瘦脸、磨皮、美白等“美颜”操作 。 瘦脸是通过对像素位置进行偏移来实现对脸部区域的放大、缩小, 即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、旋转等对应的都是不同的映射关系, 即不同的变换公式 。 在实际计算过程中, 要运用插值的方法来保证变形后的图像是连续、完整的, 这样图像才不会失真 。
磨皮是使皮肤看起来更加光滑, 其主要应用了计算机图像处理的一些滤波算法, 如高斯滤波或双边滤波等 。
美白是在图像处理领域中使用三原色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;越靠近255, 图像就越白 。
本文由北京印刷学院物理系副教授李蜜丹进行科学性把关 。

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