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人脸对齐之SDM论文解析以及牛顿迭代法

概述在人脸相关应用中，获得的人脸图像常常形状各异，这时就需要对人脸形状进行归一化处理。人脸对齐就是将两个不同的形状进行归一化的过程，将一个形状尽可能地贴近另一个形状。值得注意的是，在英语文献中，Face Alignment和Facial Landmark Detection常常混用，在我的系列博客里面，Facial Landmark Detection指的是人脸特征点检测，而Face Alignm...

近期学习关键点检测相关内容，基于CNN的方法已经替代以往经典的方法（ASM,AAM等），于是乎得看看CNN是如何应用到关键点检测上的。创新点： 1.将CNN应用到人脸关键点检测当中 2.提出级联CNN，这个级联CNN的level-1 有一个非常重要的作用，就是解决了传统人脸关键点检测时都会遇到的一个问题——关键点初始化，传统参数化方法（ASM,AAM等）若初始化不当，容易陷入局部最优。 虽然作者没...

《Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning》发表于ECCV-2014，作者来自香港中文大学汤晓鸥团队的Zhanpeng Zhang等人。创新点： 1.将MTL（多任务学习）结合CNN应用到人脸关键点检测 2.为解决各任务有着不同收敛速度而导致的优化难问题，提出针对多任务学习的early stopping。Zhang等人将MTL（Mu...

TCNN，全名Tweaked Convolutional Neural Networks， 其中，Tweaking implies fine-tuning the final layers for particular head pose创新点： 1.对CNN提取的特征进行聚类，将各簇对应的样本进行分析，最后发现同一簇表现出“相同属性”（姿态，微笑，性别）的人脸。对此，设计了K个FC5和K个FC6...

Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks 由萨里大学研究人员（第一至四作者）与江南大学研究人员（第五作者）共同研究，被CVPR2018收录，最早于2017年11月在arXiv上发表(美[ˈɑ:rkaɪv]) ： https://arxiv.org/abs/1711.067...

下面介绍一些典型的仿射变换：（1）平移，将每一点移到到（x+t , y+t)，变换矩阵为(2)缩放变换  将每一点的横坐标放大或缩小sx倍，纵坐标放大（缩小）到sy倍，变换矩阵为（3）旋转变换原点：目标图形围绕原点顺时针旋转Θ 弧度，变换矩阵为(4) 旋转变换  ：目标图形以（x , y ）为轴心顺时针旋转θ弧度，变换矩阵为 相当于两次平移与一次原点旋转变换...

图像几何变换之仿射变换1:定义：仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位置顺序不会发生变化）。非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切。这类变换可以用一个3*3的矩阵M来表示，其最后一行为...

DAN算法是个两阶段的对齐算法，最大的两个亮点，使用了全图进行进行回归，使用两阶段的策略；训练过程：第一阶段的输入是原图，均值shape，目标shape；第二阶段的对齐层，求出来预测出来的offset，加上均值shape，得到一阶段的预测shape，之后求出来预测的shape；之后求出来predictShape到meanShape的仿射系数，predictShape乘以仿射系数之后得到二阶段的输入...

三维空间的刚体运动描述方式欧氏、相似、仿射、射影变换Transformation Matrix DOF 不变性质 示意图 欧氏变换（Euclidean) 1) 旋转矩阵 RR 是正交矩阵正交矩阵； 6 长度 夹角 体积 相似变换（Similarity） 1) 旋转部分多了一个缩放因子缩放因子 ss，...

《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》来源：清华 商汤源码：https://github.com/wywu/LAB目录 0 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Boundary-Aware Face Alignment 3.1 Boundary...

1：需要人脸的均值图片2：需要人脸的mean_shape3: 需要人脸平均的128*128的均值和方差；之后采用减去均值除以方差；4：两阶段的需要旋转和对齐；5：添加预训练模型...

一篇优秀的人脸特征点检测算法，学习一下~paper: PFLD: A Practical Facial Landmark Detectorlink: PFLD papercode: no open source yet Android apk摘要人脸关键点检测器实际应用所需特征: 准确...

基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50099115作者：hjimce一、相关理论    本篇博文主要讲解2013年face++的大牛们提出粗到精人脸特征点定位算法...

清华&商汤开源超高精度边缘感知人脸对齐算法 作者 | Wayne Wu 等 译者 | Zhiyong Liu 编辑 | Vincent AI 前线导读：人脸对齐是找到人脸位置之后，再找出人脸特征点的位置，比如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等点的位置。可以理解成面部特征点定位或者人脸五官定位。这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于...

ICCV2017 https://www.adrianbulat.com/face-alignment Pytorch Code: https://github.com/1adrianb/face-alignment Torch7 Code: https://github.com/1adrianb/2D-and-3D-face-alignment本文深入探讨了人脸对齐问题，文章题目起的很霸...

平移变换数学公式：旋转变换数学公式：缩放变换数学公式：错切变换数学公式： 刚性变换：只由平移变换和旋转变换组成。  仿射变换主要包括平移变换、旋转变换、缩放变换（也叫尺度变换）、倾斜变换（也叫错切变换、剪切变换、偏移变换）、翻转变换。有六个自由度仿射变换保持二维图形的“平直性”和“平行性”，但是角度会改变。“平直性”：变换后直线还是直线、圆弧...

1 介绍       本文所述方法为SDM在人脸对齐上的应用（Supvised Descent Method）。SDM本是一种求函数逼近的方法，可以用于最小二乘求解。SDM并非一种人脸对齐方法，只是作者在提出新的人脸对齐方法中运用了自己的最小二乘方法。      人脸对齐，又叫做人脸特征点定位，需要先人工指定点的具有规律的位置，然后在输入的人脸上按照特征点分布规律把点标记出来。2 人脸对齐的应用 ...

《Facial Landmark Detection with Tweaked Convolutional Neural Networks》论文解读论文地址：http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/tcnn_landmarks/概述如我前面所说，人脸特征点检测是一个回归问题，这个问题需要关注两个方面：一是人脸特征表示，二是回归方法。这次解析的论文是...

随机森林训练LBF的方法

人脸对齐LBF算法中用到的算法

整体来看，其实 ，ESR是基础版本的形状回归，ERT将回归树修改为GBDT，由原始的直接回归形状，改进为回归形状残差，而LBF，是加速特征提取，由原来的像素差分特征池，改为随机选择点。 转自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/53575091基于LBF方法的人脸对齐，出自Face Alignment at3000 FPS ...

第一步：下载DLib的库,解压在 D:\Program Files\下第二步：右键项目工程->属性->C/C++->常规->附加包含目录D:\Program Files\dlib-19.0D:\Program Files\dlib-19.0\dlib\external\libjpegD:\Program Files\dlib-19.0\dlib\extern

人脸对齐LBF算法的训练部分实现步骤，简单的介绍

resnet中个人的理解

faster个人理解

3000FPS是人脸对齐算法，特点是速度快！

SDM用于人脸检测，人脸对齐，人脸跟踪环境配置

人脸定点数据集：https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各...

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/xzzppp/article/details/74939823一、人脸关键点检测数据库（2001年发布）BioID ：约1000幅图像,每个人脸标定20个关键点。https://www.bioid.com/About/BioID-Face-Database（2011年发布）LFPW：1132幅图像,每个人脸标定29个关键点http://neeraj...

转载博客：https://blog.youkuaiyun.com/chenriwei2/article/details/49706563实验过程：数据准备由于港中文[1]他们有公开了训练集，所以我们就可以直接使用他们提供的图像库就好了。 数据是需要转化的：1、框出人脸图像部分，从新计算关键点的坐标 2、缩放人脸框大小，同时更新计算的关键点坐标 3、一些数据增强处理：我只采样了左右对称的增强方法（还可以采用的数...

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31761796MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，该模型中综合考虑了人脸边框回归和面部关键点检测。该级联的CNN网络结构包括PNet，RNet，ONet。本文主要介绍人脸检测中常用的数据处理方法，包括Bounding Box绘制，IOU计算，滑动窗口生成，回归框偏移值计算，面部轮廓关键点以及面部轮廓关键点回归。PNe...

相关博客： http://blog.youkuaiyun.com/yang_xian521/article/details/7468571 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d8e91f401015pv5.html http://blog.163.com/huai_jing@126/blog/static/1718619832013111525150259/ http://blo...

人脸关键点：DAN-Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignmentDAN-Deep Alignment Network，发表于CVPR-2017。很纳闷DAN取名中的D，为什么是deep，如果是深度学习的deep，岂不是很无区分性？有知道的朋友请告诉我这个D是什么意思~ DAN从名字上...

说实话，当我看到这篇论文的时候，网上已经有很多介绍其原理的文章了。这些文章写的很不错，也给予我很大的帮助。因此，我更希望在自己的博文里介绍更为具体的实现步骤，并分享自己实现过程中总结到的经验。算法大体介绍这部分的内容网上应该很多了，因此我简要介绍一下。先看图：  MtCNN总体来说分为三个部分：PNet、RNet和ONet。将图片输入后，首先由PNet分析，产生若干个候选框（包括候选框坐标、候选框...

一：目标 人脸关键点检测是在人脸检测的基础上，对人脸上的特征点例如眼睛、鼻子、嘴巴等进行定位。本例是使用caffe框架实现的结果，效果如下：  二：数据源的制作        因为lmdb不支持多标签，所以这里使用的是hdf5格式，支持多标签。        卷积神经网络可以用于分类和回归任务，做分类任务时最后一个全连接层的输出维度为类别数，接着Softmax层采用Softmax Loss计算损失...

300W 数据集是一个非常通用的人脸对齐数据集，也是近年来凡paper，都要出指标比对的必然数据集。该数据集共计3148+689张图像，每个图像上包含不止一张人脸，但是对于每张图像只标注一张人脸。该数据集包含的文件目录为：afw(337)，helen(train 2000+test 330)，ibug(1...