基于深度学习的人脸美颜及风格迁移算法研究文献综述

文献综述

文 献 综 述一、研究背景与目的随着行业的发展，市场对人脸美颜技术的需求越来越广泛。

现利用Python以及PyCharm设计一个人脸美颜的程序，采用pyqt5实现基本的GUI界面构建一个可视化平台，dlib实现对人脸的识别，opencv实现一系列的美化处理。

设计各个模块实现对人脸的美白、磨皮、亮眼等的操作，最后通过深度学习将人脸进行卡通化的处理实现风格的切换。

首先将设计分为三个模块，人脸识别模块、美化处理模块、GUI模块。

随着网络以及各种衍生产业的不断发展，为满足各种网民对于自身照片的个性化编辑，美颜产品正在以迅猛的势头发展着。

人脸美颜以及风格迁移系统主要分为人脸识别以及人脸处理两个部分。

如今的各种美颜App提供的功能不单单是一些普通的美白、磨皮处理等功能，而是能够将三次元人像转变为手绘风格的跨次元功能。

这种技术是一个深度学习和传统算法相结合的算法组合。

因此人脸美颜以及风格迁移是一项值得深入考虑的技术，有利于网络世界的多样化发展，具有一定的社会意义。