Схема работы приложения:
1. Получается кадр с камеры в формате yuv420
2. Конвертируется в yuv444 для отправки в шейдер и nv21 для mlkit. Для ускорения работы пиксели обрабатываются группами по 4шт и работа распараллелена через OpenMP (отключено в итоговом приложении для уменьшения размера бинаря, добавляет ~800кб). C openmp кадр конвертируется за время 50-100 мксек, без ~300 мксек.
3. Mlkit ищет ключевые точки
4. Шейдер отрисовывает кадр, делая в 1 проход искажение геометрии в окрестности ключевых точек, цветокоррекцию и конвертацию yuv -> rgv, чтобы не нагружать этим CPU.

Работа проверялась на телефоне и в андроид эмуляторе в виртуальной комнате с подстановкой баннера на стену (нужно для этого переключить камеру с фронтальной на заднюю, изменив значение переменной camera_type в классе VideoCameraPreview.java)

Для ускорения работы можно было бы сделать 2 шейдера - для отрисовки большей части изображения без искажения и для отрисовки небольшой части площади с ним. Это разгрузило бы GPU.

Ещё из интересного - макрос, подставлящий GLSL шейдер в с/с++ код так, что IDE парсит его как сишный код с подсветкой.

Работа над приложением не окончена, конкурсное задание не выполнено. Приложение не позволяет представить «лучшую версию себя» собеседнику. 

Пользователю доступно преобразования видеопотока по следующим параметрам: насыщенность, изменения размеров носа и глаз. Манипуляции с параметром «кожа» не приводят к видимым результатам. Все изменения необходимо производить вручную, автоматической коррекции видеопотока в работе не предусмотрено. На всех устройствах, задействованных в тестировании, приложение по умолчанию выводит искаженную блёклую картинку с камеры.