导语 介绍人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点 一、 人脸对齐，也叫做人脸特征点检测，图为人脸特征点例子 [1503364877459_5055_1503364878157.png][1503365510964..._8012_1503365511197.jpg] 二、 人脸对齐有哪些应用？...即：x = F(i) 所以， 人脸对齐算法便是设计函数(规则)F， F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的人脸，比如真实环境下的人脸)。...关于人脸检测与对齐的融合 这类算法的idea是检测与对齐部分过程可以复用， 该类算法对于跟踪有很好的帮助， 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是人脸， 需要用到人脸检测器， 而人脸检测器通常速度较慢...[1503365339028_5444_1503365339509.png] 六、 移动端选择对齐算法考虑的问题： 速度、模型大小、追踪问题等 参考资料 人脸对齐的应用有哪些？
OpenCV实现人脸对齐 一：人脸对齐介绍 在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一般都是通过对人脸进行分割...，然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点，连线之后根据它们有水平线的角度，旋转实现人脸对齐之后在提取人脸区域，OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据，最常见的Landmark数据就是人脸的68...实现对齐主要是基于眼睛的位置，对人脸倾斜进行几何变换，实现人脸对齐操作，人脸对齐对提高人脸识别率特别重要，常见的人脸识别系统都会包含人脸对齐操作，举例如下： ?...二：人脸对齐代码实现 基于OpenCV实现人脸对齐主要分为如下几步 1.人脸检测器定义与Landmark检测 OpenCV中通过HAAR或者LBP特征实现了人脸检测，最新的OpenCV3.4基于残差网络也实现了人脸检测...img); waitKey(0); } 2.Landmark数据处理 对Landmark数据提取获得眼睛位置坐标，这里我们获取的是36与45两个点坐标计算角度（参照第一张图），然后通过几何变换实现人脸对齐操作
cvlab.cse.msu.edu/project-pifa.html MatConvNet code model can run at real time during testing 这里针对人脸对齐问题...pair constraint 2）使用多个人脸对齐数据库进行训练 以前基于 3D 模型拟合的人脸对齐算法只使用 稀疏的特征点作为 supervision。...如果要实现高质量的 密集人脸对齐(DeFA)，面临的首要问题就是没有对应的训练数据库，所有的人脸对齐数据库中标记的特征点不超过68个特征点，所以我们需要寻找有用的信息来作为额外的 supervision...面临的第二个问题就是需要各种的训练数据，但是不同的人脸对齐数据库 labeled differently，标记的特征点个数不一样。 上面两个问题该如何解决了？...2）为了实现这个密集人脸对齐，我们定义了一个新颖的 3D 人脸模型拟合算法加入多个约束和 跨数据库训练 3）我们模型的性能优异。
来源：OpenCV团队 人脸对齐，即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换（旋转、缩放、平移等），将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤，可以提升人脸识别的精度。...根据人脸关键点进行对齐是人脸对齐的一种方法。下图显示了人脸检测和5点人脸关键点检测的结果。 ? 图1 进行人脸对齐后： ?...以人脸对齐为例，输入参数from为图1中检测出的5个关键点的坐标，to为对齐的关键点位置坐标。对齐的关键点位置可以由训练数据计算得出。...以人脸对齐为例，src是输入图像(图1)，dst是输出的对齐的人脸图像(图2b)，M是2x3的仿射变换矩阵，dsize是要求的对齐人脸图像的大小。 图2可以用下面的函数来实现。 ?...如果只需对齐眼睛，也可以通过OpenCV的函数getRotationMatrix2D()直接计算变换矩阵。 ?
概述 人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。...近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional...在MTCNN算法中，主要有三点的创新： MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习； 在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来； 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...； 这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收的论文中，诺丁汉大学的研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集，以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐的网络。...研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题，首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入的大型3D数据集上，距离达到接近饱和性能（saturating performance）还有多远...在这项工作中，作者专注于特征点定位（landmark localization），尤其是人脸特征点定位，也被称为人脸对齐（face alignment），“人脸对齐”也可以说是过去几十年来计算机视觉中研究最多的主题之一...然后，我们训练了一个3D人脸对齐网络，并在新的大型3D人脸特征点数据集进行评估，调查我们距离解决3D人脸对齐问题尚有多远。 4....论文：我们距离解决2D&3D人脸对齐还有多远？ ? 摘要 本文研究了一个非常深的神经网络在现有的2D和3D人脸对齐数据集上达到接近饱和性能的程度。
概述人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。...近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional...在MTCNN算法中，主要有三点的创新：MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习；在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来；在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...；这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
现在的人脸对齐有三种方法： 基于局部方法（local-basedmethods）； 基于全局的方法（holistic-basedmethods）； 基于混合的方法。...当前，也有许多人将深度学习的框架应用到人脸对齐的问题上，这种方法一般都是一种基于全局的（holistic），从粗到精（coarse-to-fine）的方式。...图9 重要因素评价 总结： 本文献主要讲解了最近的人脸对齐方法的实证研究。首先扩展了300W数据集，并形成了300W ++数据集，并具有更实用的人脸检测。...然后，提出了一个新的人脸对齐评估标准AUCα，这是非常有效的衡量一个单一的性能价值。 在此基础上，对几种代表性人脸定位方法，包括现成模型和重训练模型进行了敏感性分析和比较研究。...还研究了级联人脸对齐中的几个有影响的方面。从一个全面的实证研究中，得出了当前人脸对齐方法的有用结论，并为实际应用提出了深刻的见解。
也就是人脸特征点的估计位置 和真值位置尽可能的接近。数学语言描述就是最小化 ?...根据 shape S 估计的方法，可以将人脸对齐分为 optimization-based and regression-based 基于优化的方法 最小化另一个相关的损失函数，这类方法效果主要依赖于...fixed shape model in an iterative alignment process (as most methods do)may also be suboptimal 分两个步骤来做人脸对齐可能更好
在逐步详细介绍GBDT之前，按照惯例，先介绍人脸对齐的基本概念和原理。...2.人脸对齐（Face Alignment）基本概念及原理 基本概念： 人脸识别（face recognizaton）按顺序可以大体上分为四个部分，即人脸检测（face detection),人脸对齐（...人脸检测就是在一张图片中找到人脸所处的位置，即将人脸圈出来，比如拍照时数码相机自动画出人脸。人脸对齐就是在已经检测到的人脸的基础上，自动找到人脸上的眼睛鼻子嘴和脸轮廓等标志性特征位置。...本文研究其中的第二部分：人脸对齐 人脸对齐中的几个关键词： 形状（shape）：形状就是人脸上的有特征的位置，如下图所示，每张图中所有黄点构成的图形就是该人脸的形状； 特征点（landmark）...人脸对齐的最终目的就是在已知的人脸方框（一般由人脸检测确定人脸的位置）上定位其准确地形状。
导语 ：人脸对齐领域较早但是非常重要的ASM算法介绍 主动形状模型发表在95年，已经是比较老的模型了， 但是该算法是以后很多人脸对齐算法的基础，对理解人脸对齐领域算法有益，所以做了些研究。...ASM是一个通用的形状模型，在这里， 我们重点讨论在人脸上的应用。在PDM中，外形相似的物体，例如人脸、人手等几何形状可以通过若干关键特征点（landmarks）的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。...例如， 对于人脸： 这里的Xi 即为上图人脸的形状向量。 ASM通过对形状向量的统计建模来控制合理的形状分布，同时每个单独特征点的局部梯度统计模型，用于在预测迭代时确定点的移动方向和位置。...对齐效果 上图中每个特征点是一种颜色。 这样， 我们得到了每个样本对齐之后形状向量。把这些形状向量作为线性形状模型的输入。...二、 线性形状模型 ASM中假设合理的人脸形状向量分布在 高维空间的一个超平面上， 并且每个维度合理范围限制在3倍方差(3 sigma 原则)。 下面介绍怎么找到这个超平面。
本文讨论的物体就是人脸，当前这个方法可以用于任意类的物体，主要该类不同物体之间存在对应的特征，例如大部分医学图像和人造物体。...原始的 ASM文献使用 local eigen models，这里我们使用 GentleBoost 训练的 discriminative haar wavelets，这种方法在人脸检测中效果很好。
人脸对齐可以看作在一张人脸图像搜索人脸预先定义的点（也叫人脸形状），通常从一个粗估计的形状开始，然后通过迭代来细化形状的估计。...形状提供一个搜索空间上的约束条件 人脸对齐主要讲人脸中的 eyes, mouth, nose and chin 检测出来，用特征点标记出来 ?...人脸对齐是一个中间步骤，首先是人脸检测，然后是人脸对齐，人脸对齐的结果可以用于： 人脸识别、Face recognition，属性计算、Attribute computing，表情识别、Expression...recognition 人脸对齐的挑战性还是比较大的 ?...用于人脸对齐的 Generative methods 对人脸外观构建 parametric models，拟合生成模型的目标是找到一组形状和外观参数可以得到一个最符合测试人脸图像的生成模型。
Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》所言，采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐...，输出人脸的Bounding Box以及人脸的关键点（眼睛、鼻子、嘴）位置。...精心设计的级联CNN架构（carefully designed cascaded CNNs architecture） 在线困难样本挖掘（online hard sample mining strategy） 人脸对齐联合学习...O-Net：是单纯的卷积神经网络（CNN），先将P-Net认为可能包含人脸的Bounding Box 双线性插值到24×24，输入给O-Net，判断是否包含人脸，如果包含人脸，也回归出Bounding...MTCNN效果好的后面2个原因在线困难样本挖掘和人脸对齐联合学习将在下一节介绍。
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks【6】，是基于多任务级联卷积神经网络来解决人脸检测和对齐问题...兼并了速度与准确率，速度在GPU上可以达到99FPS，在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率，具体如下图所示： 二、人脸对齐（部分参考于GraceDD的博客文章） 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...人脸关键点检测有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，这里就不详细介绍，主要说一下得到人脸关键点之后如何进行人脸对齐，是所有人脸达到归一化效果...，其他点并没有对齐。
kensun0/Joint_Cascade_Face_Detection_And_Alignment https://github.com/FaceDetect/jointCascade_py 本文是早期的将人脸检测和对齐相结合的文献...2 Alignment Helps Detection: a Post Classifier 这里首先通过后验分类器的方式来验证 人脸对齐 对人脸检测是有帮助的。...上面的结果得出的结论就是 人脸对齐对于人脸检测是有帮助的。但是这种后验分类器的方式不是很好。...and too slow 3 A Unified Framework for Cascade Face Detection and Alignment 这里我们的目标是提出一个统一的框架来完成 级联人脸检测和对齐...Cascade Alignment 级联人脸对齐 文献【19】提出一个 pose regression framework，后来用于人脸对齐效果很好。
Unconstrained Face Alignment without Face Detection CVPRW2017 以前人脸对齐主要存在的问题：1）人脸对齐严重依赖于人脸检测来初始化，2）任意姿态的人脸对齐效果不是很好...（例如大于45度的 yaw angle） 本文提出一种不需要人脸检测的人脸对齐方法。...分两个步骤：1）Basic Landmark Prediction Stage，人脸特征点检测；2）Whole Landmark Regression Stage 基于人脸特征点位置，我们使用一个 Pose...Splitting Layer 可以生成人脸的姿态 framework： ?...人脸姿态分类完之后，我们对每个姿态的人脸进行姿态归一化 ? 2.2.2 Shape Regression Sub-network 有了姿态归一化之后的人脸，我们进行人脸形状特征点密集提取 ?
创新点： 1.将CNN应用到人脸关键点检测当中 2.提出级联CNN，这个级联CNN的level-1 有一个非常重要的作用，就是解决了传统人脸关键点检测时都会遇到的一个问题——关键点初始化，传统参数化方法...但是人脸是由比较规范的结构，如人眼就是在上部，鼻子就是在中部，嘴就是在下部，因此应该采用局部权值共享。...2013年，Sun等人首次将CNN应用到人脸关键点检测，并且取得较好的结果(BioID、LFPW数据集上)，今天就来看看Sun等人提出的Deep Convolutional Network Cascade...，到底是如何应用到人脸关键点检测的。...然而对于fixed spatial layout的任务就不应该这样做，例如人脸特征点检测，眼睛就是在上面，鼻子就是在中间，嘴巴就是在下面的。
landmark estimation under occlusion ICCV’13 http://www.vision.caltech.edu/xpburgos/ICCV13/ 本文主要考虑人脸对齐中的遮挡问题...，我们对遮挡进行显示的建模分析，detecting occlusions explicitly，并建立了一个人脸特征点遮挡的数据库 Caltech Occluded Faces in the Wild
www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html https://github.com/suzuichi/OneMillisecondFaceAlignment 本文也是使用级联回归器来做人脸特征对齐的...在图像中我们使用一个 向量的形式来表示人脸的 shape，因为 一些变化因素如： shape deformation and nuisance factors such as changes in illumination...在测试阶段，基于向量的人脸特征点 shape 优化是一个 non-convex with many local optima。
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