如何以正确的姿态让 @微信官方给我戴一个圣诞帽与技术实现原理剖(3)

　　从机器计算的角度来看，该识别流程的一个 detector pipeline 可以划分为如下几个环节：

　　想了解细节的同学可以翻到最下方参考部分阅读相关文献。

　　3. 制作新头像

　　在定位了头像以及姿态之后，所需要做的就是图层的叠加，官方后台存有100多种圣诞帽的素材，后台服务会先新建一个 canvas 图层导入原有头像，然后适配一个合适的圣诞帽进行叠加，针对姿势、大小、颜色作相应的调整，然后将结果导出为 png 图片更新进数据库，并通知前端 fetch 更新用户头像。

　　据悉，这里的一整套操作流程已经规范化，后续官方将会将这套整合了自然语言处理、人脸识别与后端资源处理自动化的解决方案开源到 GitHub ——全世界最大的同性交友平台上，请持续关注。

　　写在最后

　　我们其实也需要对自己的头像进行一翻审视，太难的头像....也会增加微信实现的难度，比如说这种脑袋太多的..

　　参考

　　正则表达式 - 维基百科

　　Building a Facial Recognition Pipeline with Deep Learning in Tensorflow

　　A summary of deep models for face recognition

　　人脸识别主要算法原理 - liulina603的专栏 - CSDN博客

　　CascadeCNN人脸检测学习笔记 - CSDN博客

　　人脸识别 - 维基百科