计算机视觉算法实战——面部特征点检测

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1. 领域介绍✨✨

面部特征点检测（Facial Landmark Detection）是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从人脸图像中定位关键的面部特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这些特征点可以用于人脸识别、表情分析、虚拟化妆、动画生成等应用。面部特征点检测的准确性和鲁棒性对于许多实际应用至关重要。

2. 当前相关算法✨✨

目前，面部特征点检测的算法主要分为传统方法和深度学习方法两大类：

2.1 传统方法

• Active Shape Models (ASM)：通过形状模型和局部纹理模型进行特征点检测。

• Active Appearance Models (AAM)：结合形状和外观模型，通过优化模型参数来拟合图像。

• Constrained Local Models (CLM)：在局部区域使用约束模型进行特征点检测。

2.2 深度学习方法

• Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs)：使用卷积神经网络直接回归特征点的位置。

• Cascaded Convolutional Neural Networks (CCNN)：通过级联多个CNN逐步细化特征点位置。

• Hourglass Networks：使用对称的编码器-解码器结构进行特征点检测。

• Transformer-based Models：利用Transformer架构进行特征点检测，近年来表现出色。