用深度學習檢測面部特征
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標簽：深度學習(119547)
也許你很想了解，如何在實時視頻聊天中，檢測對方的面部情緒。我將向您展示一種利用深度學習技術與傳統技術結合的方法。
過去的挑戰性任務是檢測面部及其特征，如眼睛、鼻子、嘴巴，甚至從輪廓中識別情緒。這個任務現在可以通過深度學習來解決，任何有才華的少年，都可以在幾個小時內完成。
▍受限局部模型（CLM）
如果你像我一樣，需要執行臉部跟蹤（我將一個人的手勢從網絡攝像頭轉移到一個動畫角色），你可能會發現，最好的算法之一是受限局部模型（CLM）。
如由Cambridge Face Tracker或其較新的OpenFace化身所實現的。這是基于將檢測任務，分解為動態形狀模型（ASM）和動態外觀模型（AAM），并且使用預訓練的線性SVM（支持向量機）算法來改進檢測。
它首先粗略地估計關鍵點位置，然后對包含臉部和調整關鍵點位置的預先訓練的圖像應用SVM。這是循環的，直到我們識別的髠錯誤足夠低。
此外，值得一提的是，它假定圖像上的臉部位置已經被預訓練，例如通過使用Viola-Jones檢測器（Haar cascades）。
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