【人脸】人脸关键点检测---Face++系列2-4
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一、《粗粒度到精细度的面部对齐基于多尺度局部块回归分析》发布于Face++期刊于2015年
step1：由单一CNN网络预测全局脸部关键点；
step2：基于预估的比例和方向完成人脸图像的空间校正；
step3：多层次裁剪图像块用于各层次模型处理，输出更为精确的位置信息；循环迭代处理直至收敛至同一位置。
第二，《Approaching Human Level Facial Landmark Localization using deep learning techniques》faces++ in 2016
在多层次预测系统中分别实施粗预测和精细预测任务。基于关键点定位的图像块作为输入单元，在经过处理后计算平均值作为最终结果输出。
n=68 K=3
3、《Exploring in Depth the Coarse-to-Fine Framework for Landmarks Detection on Faces》Face++ version 2017
该系统首先通过人脸检测器识别出目标区域，并基于此计算出旋转角度。随后对该目标图像实施校准处理。接着开始粗略定位关键点，并将其分为内眼关键是内眼角和外眼角等部位以及外眼轮廓的关键点为后续精细定位做准备。
依据不同的人脸器官特征分割区域，并据此执行初步细化定位。
基于各个关键点的位置划分patch区域，在其中取3、5、7个主要关键点作为中心位置。
将内外眼轮廓的关键点统一纳入考虑范围。
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