人脸关键点检测
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案例介绍
分析了近些年的多种人脸检测方法， 结合并设计实现了卷积神经网络在小型数据集 YouTube face 数据集的 68 点人脸关键点模型构建， 经测试精确度和鲁棒性良好， 并结合 Opencv 预训练的 Haar Cascade 分类器检测人脸， 和基于关键点的简单特效添加， 方 法 简 单 有 效， 可 用 于 实 际 场 景 模 块 的构建。尽管方法简单， 但由于数据集和 GPU 计算力的限制， 模型的泛化性不强， 网络的结构仍需要优化，且达不到现实生活的实时检测要求， 需要在保证精度的情况下， 减少推理时间， 优化算法， 而且关键点应用有许多， 如表情识别、姿态识别与矫正和嘴型识别等， 仍需进一步研究与实现。
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分析了近些年的多种人脸检测方法， 结合并设计实现了卷积神经网络在小型数据集 YouTube face 数据集的 68 点人脸关键点模型构建， 经测试精确度和鲁棒性良好， 并结合 Opencv 预训练的 Haar Cascade 分类器检测人脸， 和基于关键点的简单特效添加， 方 法 简 单 有 效， 可 用 于 实 际 场 景 模 块 的构建。尽管方法简单， 但由于数据集和 GPU 计算力的限制， 模型的泛化性不强， 网络的结构仍需要优化，且达不到现实生活的实时检测要求， 需要在保证精度的情况下， 减少推理时间， 优化算法， 而且关键点应用有许多， 如表情识别、姿态识别与矫正和嘴型识别等， 仍需进一步研究与实现。
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