人臉特征點檢測 最新論文 人臉特征點檢測問題面臨哪些挑戰？
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人臉特征點檢測問題面臨哪些挑戰？
作者分別來自天津大學、武漢大學、騰訊AI實驗室、美國天普大學。 感謝各位大牛! 作者首先從算法實用性角度討論了人臉特征點檢測問題的面臨的挑戰。 人臉表情變化很大，真實環境光照復雜，而且現實中大量存在人臉局部被遮擋的情況等。
如何預測人臉特征點？
如果采取更大的網絡，特征點的預測會更加準確魯棒，但耗時多，為了在速度和性能上做找到平衡點，使用較小的網絡，并采用級聯的思想，先進行粗檢測，然后微調特征點位置。 下面是最終預測人臉特征點的landmarks_detection.py，其中人臉檢測采用的是級聯CNN或者opencv人臉檢測，在人臉檢測的基礎上預測人臉特征點位置，并將預測的相對位置轉換成圖像上的絕對坐標。
人臉檢測和人臉關鍵點檢測有什么聯系？
作者認為人臉檢測和人臉關鍵點檢測兩個任務之間往往存在著潛在的聯系，然而大多數方法都未將兩個任務有效的結合起來，本文為了充分利用兩任務之間潛在的聯系，提出一種多任務級聯的人臉檢測框架，將 人臉檢測和人臉關鍵點檢測 同時進行。 MTCNN 包含三個級聯的多任務卷積神經網絡，分別是 Proposal Network (P-Net)、Refine Network (R-Net)、Output Network (O-Net) ，每個多任務卷積神經網絡均有三個學習任務，分別是 人臉分類、邊框回歸和關鍵點定位 。
最早使用 CNN 進行人臉關鍵點檢測的論文有哪些？
該論文由港中文的孫祎、王曉剛、湯曉鷗提出，應該是最早使用 CNN 進行人臉關鍵點檢測的論文之一了。 在論文中，作者設計了 Three-level cascaded CNNs 用于人臉關鍵點檢測（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 level 中，模型會對各個人臉關鍵點做多次預測，取其平均值。