人脸特征点检测

接着上一篇的人脸检测，这里进一步做了人脸特征点检测。算法很简单，参考论文：Face Alignment by Explicit Shape Regression。算法的实现源码在https://github.com/liguocn/MagicLib里的ExplicitShapeRegression.cpp里面。下面贴上一个检测结果：

人脸特征点检测

人脸特征点有不少应用，比如可以对齐人脸，或者做人脸变形。我在人脸数据库里挑选了一些人脸，对齐它们，求出它们的平均特征脸，然后把人脸通过特征点驱动变形，使其特征点和平均特征对齐，最后把这些变形对齐的脸平均，就得到了平均脸，这图是一个例子：

平均人脸

由此想到一个人脸美化的应用，可以通过特征点作为人脸特征，来寻找和它最接近的但是更漂亮的人脸（可以通过机器学习的方法训练一个人脸漂亮分数的回归器），然后把它通过特征点驱动变形，就可以美化人脸了，下面是一个例子：

人脸美化

当然，这种美化属于几何特征的美化，另外还可以从颜色着手进行美化。目前市面上的很多美图软件就是从颜色入手的，比如美白。

人脸特征点还可用于三维人脸重建，我记得以前有一篇博客介绍过FaceGen这款软件，它的输入就是一张人脸图片和一些标定的人脸特征点：

FaceGen

差不多可以通过二维的人脸特征点的几何信息，通过机器学习的方法，来估计出三维的人脸参数，这个三维人脸几何应该会比较光滑，但是贴上人脸纹理以后，几何细节会丰富一些，如果做得再细致点，可以估计出法线贴图信息，那三维几何信息会更加逼真。

人脸特征点还可以用于一些人脸识别的算法，关于人脸识别，以后再做介绍。