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    OpenCV+OpenVINO实现人脸Landmarks实时检测

    自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后,OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测,OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的,Caffe版本的模型是半精度16位的,tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库,对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取,最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型,另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件,然后速度感人,觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具,可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测,但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现,取35个人脸各部位关键点。

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