GDC 2018大会，AR技术将参观者的脸化妆成小矮人形象

ImaginaTIon参加了上周举办的GDC 2018大会，今年的增强现实（AR）技术仍然令人兴奋，我们在小矮人和emoji上做了一些有意思的尝试。我们在人脸检测Demo上增加整容功能——将参观者的脸化妆成小矮人形象。

那么具体是怎么 *** 作的呢？我们设置了一个实时反馈摄像头，然后每一帧都能实时的检测到包含人脸的区域。然后我们会在人脸上增加小矮人帽以及个性化的头发和胡须。

为什么？为什么不呢？

从技术方面来看，这个Demo运行在集成了ImaginaTIon PowerVR G6430 GPU的谷歌Nexus平台上，我们已经进行了适当的修改使它支持实时的webcam视频流输入，采用OpenCL进行人脸检测，最后将结果渲染到屏幕上。这个算法没有采用神经网络，尽管它在近几年来变得很流行。与之相反，这个Demo中检测器的基础采用的是局部二值模式（LBP）分类器，它会检测每个相邻的像素，并基于中心像素与四周相邻像素的阈值差异计算出结果。

在此设置中LBP是弱分类器，这些弱分类器的输出会被组合成级联的强分类器，强分类器来决定检测的结果是否确实是真正的人脸。除了核心算法之外，还有一些其他的启发，比如精确的提取含有皮肤颜色的区域以及处理有旋转角度的人脸。如果你对PowerVR传统机器视觉包括人脸检测有浓厚的兴趣，请点击链接了解更多信息。

这个基于神经网络的人脸检测Demo不仅仅具备人脸检测功能，还能提供身份识别，第一次进入到画面内的人脸会被注册记录，当再次进入画面时就能够识别了。这两个Demo都是基于GPU的，如果使用我们最新的PowerVR 2NX神经网络加速，人脸检测采用专用的硬件来执行，能提供更高的性能，同时也可以释放GPU去执行其他任务（比如渲染物理层的小矮人形象或者emoji表情）。阅读这篇博客了解更多相关细节：为什么说PowerVR 2NX NNA是神经网络加速的未来？。