本文主要是介绍【论文笔记】人脸关键点检测_简略版（时时更新中...），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
20160228
Wu Y, Ji Q. Robust Facial Landmark Detection under Significant Head Poses and Occlusion[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015: 3658-3666.
作者提出了一种基于级联回归的人脸关键点检测算法，可以处理遮挡较为严重和大角度的人脸。在回归过程中，迭代计算关键点的遮挡和关键点的位置的更新信息。在表示关键点的遮挡情况时，采用了概率而非二值向量。
关键点检测精度比其它方法，如SDM/ESR等高；而在关键点遮挡方法对比中，precision与OC/RCPR持平，而recall会更高。在与其它方法对比中单核电脑，Matlab检测一张人脸耗时约为0.5s。
20160123
Zhang J, Kan M, Shan S, et al. Leveraging Datasets With Varying Annotations for Face Alignment via Deep Regression Network[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015: 3801-3809.
网上人脸关键点的数据集很多，但标注标准却往往不统一、标定点数也不尽相同。将这些数据合并起来非常重要，但是训练一个统一的模型却比较困难。这篇文章提出了一种基于深度回归网络（deep regression network）和稀疏形状回归方法，能够在不同点数的数据集上训练一个统一的关键点检测模型，同时能够取得比单个训练集更好的结果。
20160115
1. Jourabloo A, Liu X. Pose-invariant 3d face alignment[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015: 3694-3702.
PIFA通过一个可变的人脸3D模型，在回归过程中引入更多的变量，如摄像头投影矩阵、3D关键点等，实现不同角度下（yaw大至90°）的人脸关键点检测，同时能够自动估计2D关键点的可见度。速度较慢。
2. Zhang Z, Luo P, Loy C C, et al. Facial landmark detection by deep multi-task learning[M]//Computer Vision–ECCV 2014. Springer International Publishing, 2014: 94-108.
TCDCN 未将关键点检测看作是一个孤立的问题来解决，而是加入了其它相关属性，如人脸姿态、性别、表情等属性，通过多任务的深度学习网络来训练，对大角度（yaw大至60°）、脸部有遮挡、表情等人脸的关键点的检测准确率非常高，同时作为初始化也能提高其它算法的性能。在GPU机器仅耗时1.5ms。
这篇关于【论文笔记】人脸关键点检测_简略版（时时更新中...）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
