# 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

[![](https://2314428465-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Le0cHhI0S0DK8pwlrmD%2F-Le0cKOp1vaxoORIi4ak%2F-Le0cdWn1DtsbR6IywTB%2F1231import.png?generation=1556953091679843\&alt=media)](https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books/blob/master/images/100b265aefc4b0170fb39ed339e5181a.png)

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（$$l_{1x}$$，$$l_{1y}$$）……直到（$$l_{64x}$$，$$l_{64y}$$），$$l$$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：

![](https://2314428465-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Le0cHhI0S0DK8pwlrmD%2F-Le0cKOp1vaxoORIi4ak%2F-Le0cdWpSlcUrqVgbUd7%2F1232import.png?generation=1556953092687421\&alt=media)

特征点的特性在所有图片中必须保持一致
