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特征点检测

神经网络可以通过输出图片的特征点的(x,y)坐标来实现对你目标特征的识别。

人脸识别:

用算法确认眼角的位置。神经网络的输出输出两个数字lx、ly。假设人脸有64个特征值。

特征点检测

上述图中输出的一个向量,64*3+1(有无人脸)=129个单元,实现人脸的检测和定位,这只是识别脸部表情的基本模块。为了构建这样的网络,需要准备一个图片x和标签y的训练集。我们还可以定义一些关键特征点,如胸部的中点,左肩左肘腰等,然后通过神经网络标注人物姿态的关键特征点。再输出这些标注过的特征点,就相当于输出人物的姿态动作。实现这个功能,我们需要设定这些关键特征,从胸部(l1x,l1y)...(l32x,l32y),一旦了解如何用二维坐标系定义人物姿态,批量添加输出单元,用以输出

识别的各个特征点的 (x,y)的坐标值。注意的是,特征点1的特性在所有的图片继续保持一致。就好比特征点‘1’永远是右眼的外眼角,特征点2永远是右眼的内眼角。特征点3永远是左眼的内眼角。特征点4永远是左眼的外眼角。



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