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    FACEGOOD 推出10万点人脸关键点跟踪,重新定义工业级人脸3D重建

    人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用,可以说已经成为非常基础的算法,我们先来回顾一下它的发展历史,Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法(Active Shape Model)开创了人脸关键点对齐的先河,ASM 引入了统计模型来解决对齐问题,紧接着三年之后,他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model,这个方法有很重的历史地位,要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事,传统的 CV 算法太粗暴,难以应付人脸这种高纬特征,AAM 之后算是进入了一个正确的方向,为后来神经网络方法奠定了基础,基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征,只是对 landmark 训练了一个统计模型出来,AAM 进一步优化了 ASM,在回归的过程中加入了纹理特征,这样就解决了特征的泛化匹配的问题,使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后,在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了,算法也已经白菜化,随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。

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