人脸特征点检测 最新论文 人脸特征点检测问题面临哪些挑战？
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人脸特征点检测问题面临哪些挑战？
作者分别来自天津大学、武汉大学、腾讯AI实验室、美国天普大学。 感谢各位大牛! 作者首先从算法实用性角度讨论了人脸特征点检测问题的面临的挑战。 人脸表情变化很大，真实环境光照复杂，而且现实中大量存在人脸局部被遮挡的情况等。
如何预测人脸特征点？
如果采取更大的网络，特征点的预测会更加准确鲁棒，但耗时多，为了在速度和性能上做找到平衡点，使用较小的网络，并采用级联的思想，先进行粗检测，然后微调特征点位置。 下面是最终预测人脸特征点的landmarks_detection.py，其中人脸检测采用的是级联CNN或者opencv人脸检测，在人脸检测的基础上预测人脸特征点位置，并将预测的相对位置转换成图像上的绝对坐标。
人脸检测和人脸关键点检测有什么联系？
作者认为人脸检测和人脸关键点检测两个任务之间往往存在着潜在的联系，然而大多数方法都未将两个任务有效的结合起来，本文为了充分利用两任务之间潜在的联系，提出一种多任务级联的人脸检测框架，将 人脸检测和人脸关键点检测 同时进行。 MTCNN 包含三个级联的多任务卷积神经网络，分别是 Proposal Network (P-Net)、Refine Network (R-Net)、Output Network (O-Net) ，每个多任务卷积神经网络均有三个学习任务，分别是 人脸分类、边框回归和关键点定位 。
最早使用 CNN 进行人脸关键点检测的论文有哪些？
该论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥提出，应该是最早使用 CNN 进行人脸关键点检测的论文之一了。 在论文中，作者设计了 Three-level cascaded CNNs 用于人脸关键点检测（5 Points）：Left Eye Center (LE)，Right Eye Center (RE)，Nose Tip (N)，Left Mouth Corner (LM)，Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各个 level 中，模型会对各个人脸关键点做多次预测，取其平均值。