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該論文由港中文的孫祎、王曉剛、湯曉鷗提出，應(yīng)該是最早使用 CNN 進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的論文之一了。 在論文中，作者設(shè)計(jì)了 Three-level cascaded CNNs 用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)（5 Points）：Left Eye Center (LE)，Right Eye Center (RE)，Nose Tip (N)，Left Mouth Corner (LM)，Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各個(gè) level 中，模型會(huì)對(duì)各個(gè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)做多次預(yù)測(cè)，取其平均值。
優(yōu)點(diǎn)是快和多任務(wù)，不僅使用簡(jiǎn)單的端到端的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法，而且能夠做到去分辨人臉的喜悅、悲傷、憤怒等分類(lèi)標(biāo)簽屬性，這樣跟文章的標(biāo)題或者說(shuō)是文章的主題貼合——多任務(wù)。 我們可以從下圖看到，缺點(diǎn)容易漂移，也就是對(duì)于人臉關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)上面，并不能做到很好的精度或者很高的精度，因此有待進(jìn)一步修改網(wǎng)絡(luò)的雛形。 另外一點(diǎn)是對(duì)于人臉關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)上，檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)小，如果增加其人臉關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)，或降低精度，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的通病。
如果采取更大的網(wǎng)絡(luò)，特征點(diǎn)的預(yù)測(cè)會(huì)更加準(zhǔn)確魯棒，但耗時(shí)多，為了在速度和性能上做找到平衡點(diǎn)，使用較小的網(wǎng)絡(luò)，并采用級(jí)聯(lián)的思想，先進(jìn)行粗檢測(cè)，然后微調(diào)特征點(diǎn)位置。 下面是最終預(yù)測(cè)人臉特征點(diǎn)的landmarks_detection.py，其中人臉檢測(cè)采用的是級(jí)聯(lián)CNN或者opencv人臉檢測(cè)，在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)人臉特征點(diǎn)位置，并將預(yù)測(cè)的相對(duì)位置轉(zhuǎn)換成圖像上的絕對(duì)坐標(biāo)。
版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接和本聲明。 人臉特征點(diǎn)檢測(cè)（Facial landmark detection），即人臉特征點(diǎn)定位、人臉對(duì)齊 (Face Alignment)，是在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，對(duì)人臉上的特征點(diǎn)例如嘴角、眼角等進(jìn)行定位。
