3.2 特征点检测(Landmark detection)

仅对目标的关键特征点坐标进行定位,这些关键点被称为landmarks

选定特征点个数,并生成包含特征点的标签训练集,利用神经网络输出脸部关键特征点的位置

具体做法:准备一个卷积网络和一些特征集,将人脸图片输入卷积网络,输出1表示有人脸,0表示没有人脸,然后输出(l1xl_{1x}l1yl_{1y})……直到(l64xl_{64x}l64yl_{64y}),ll代表一个特征,即该网络模型共检测人脸上64处特征点,加上是否为face的标志位,输出label共有64x2+1=129个值,即有129个输出单元,由此实现对图片的人脸检测和定位

检测人体姿势动作:

特征点的特性在所有图片中必须保持一致

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