一般做网站是用什么程序做的,航空港建设局网站,全自动网页在线生成系统,做网站的属于什么行业人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步#xff0c;它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。虽然人脸的结构是确定的#xff0c;由眉毛、眼睛、鼻子和嘴等部位组成#xff0c;近似是一个刚体#xff0c;但由于…人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。虽然人脸的结构是确定的由眉毛、眼睛、鼻子和嘴等部位组成近似是一个刚体但由于姿态和表情的变化不同人的外观差异光照遮挡的影响准确的检测处于各种条件下的人脸也是一件相对困难的事情。传统人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库而现阶段人脸关键点检测数据库通常为复杂环境下采集的数据库。AFLW 人脸数据库包含 25993 幅从 Flickr 采集的人脸图像每个人脸标定 21 个关键点。COFW 人脸数据库包含 LFPW 人脸数据库训练集中的 845 幅人脸图像以及其他 500 幅遮挡人脸图像而测试集为 507 幅严重遮挡(同时包含姿态和表情的变化)的人脸图像每个人脸标定 29 个关键点。MVFW 人脸数据库为多视角人脸数据集包括 2050 幅训练人脸图像和 450 幅测试人脸图像每个人脸标定 68 个关键点。Dlib是基于现代C的一个跨平台通用的框架缘起于实现了2014年一篇著名CVPR论文的算法“用回归树一毫秒搞定人脸对齐。”每个人脸标定 68 个关键点自从人脸检测Dlib库问世网友们纷纷表示好用(Dlib人脸特征点检测效果图)毋庸置疑人脸关键点越多检测就更精准、更贴边、更能解决关键点抖动的问题满足更多场景需求。很明显我们发现尽管是目前最受欢迎的人脸检测Dlib特征点最多也只是到眉毛处在额头区域是没有分布特征点的。(人脸68个特征点分布)于是最近有个叫做Niko的程序猿发布了拥有81个关键点能够覆盖额头区域的面部检测工具其主要的工作就是在人脸检测Dlib库68个特征点的基础上增加了13个特征点(共81个) 把前额也包含在追踪范围里使得头部检测和图像操作更加精确。0-67是dlib既有的68个脸部关键点68-80是程序猿新增的13个前额关键点。程序猿说他是从Patrick Huber的eos项目 (一个轻量级3DMM) 上fork出了一个分支用Surrey人脸模型找到了自己需要的这13个额外的点。然后用整个ibug大数据库训练了模型拿81点替换了原本的68点。它的训练方法类似于Dlib的68个面部特征点形状预测器。只是在原有的68个特征点的基础上在额头区域增加了13个点。这就使得头部的检测以及用于需要沿着头部顶部的点的图像操作更加精准。
