要实现人脸贴纸编程，你需要遵循以下步骤：
人脸检测与关键点识别
使用人脸检测算法（如MTCNN、FaceNet等）来检测图像或视频中的面部特征点。
提取这些特征点，通常用于确定贴纸应该放置在人脸的哪个位置。
贴纸融合
根据检测到的特征点，计算出一个基准点，这可以是人脸的某个特定部位（例如眼睛、嘴巴或鼻子）的中心点。
构建一个贴纸模板，并将其放置在基准点上。
将贴纸图像与背景图像进行透明度混合，以实现动态贴纸效果。
使用合适的库和SDK
可以使用现成的人脸识别和贴纸库，如华为的ML Kit、Tengine-Kit等，这些库提供了预训练模型和API，可以简化开发过程。
遵循库的文档和示例代码，将人脸检测和贴纸融合功能集成到你的应用程序中。
优化和调整
根据需要调整贴纸的大小、位置和透明度，以获得最佳效果。
可能需要使用图像处理技术（如Alpha混合）来确保贴纸与背景图像无缝融合。
测试和调试
在不同的图像和视频上测试你的贴纸功能，确保它在各种条件下都能正常工作。
对代码进行调试，解决可能出现的问题，如性能瓶颈或错误的人脸检测。
```java
import com.tengine.core.Engine；
import com.tengine.core.Face；
import com.tengine.core.Image；
import com.tengine.face.FaceDetect；
public class FaceStickerDemo {
public static void main（String[] args） {
// 初始化Tengine-Kit
Engine engine = Engine.create（）；
engine.init（CameraActivity.this, AndroidConfig.create（）
.setCameraMode（）
.openFunc（AndroidConfig.Func.BlazeFace）
.openFunc（AndroidConfig.Func.Landmark）
.setDefaultInputImageFormat（）
.setInputImageSize（previewWidth, previewHeight）
.setOutputImageSize（（int） ScreenWidth, （int） ScreenHeight）
）；
// 获取一张贴纸图像
Image stickerImage = Image.open（"maozi-1.png"）；
// 调用人脸检测和人脸关键点
FaceDetect faceDetect = Face.detect（mV21Bytes）；
float[] facePoints = faceDetect.getFacePoints（）；
// 在这里实现贴纸融合逻辑
// ...
// 释放资源
engine.release（）；
}
}
```
请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑和优化。如果你不熟悉这些库的使用，建议先阅读相关文档和示例代码，逐步构建你的贴纸功能。