在人臉檢測(cè)領(lǐng)域比較權(quán)威的測(cè)試集FDDB上進(jìn)行評(píng)測(cè)， 100誤檢時(shí)的召回率達(dá)到85.2%， 1000誤檢時(shí)的召回率達(dá)到89.3%。

　　2.人臉定位

　　面部特征點(diǎn)定位在人臉識(shí)別、表情識(shí)別、人臉動(dòng)畫等人臉分析任務(wù)中至關(guān)重要的一環(huán)。人臉定位算法需要選取若干個(gè)面部特征點(diǎn)，點(diǎn)越多越精細(xì)，但同時(shí)計(jì)算量也越大。兼顧精確度和效率，我們選用雙眼中心點(diǎn)、鼻尖及嘴角五個(gè)特征點(diǎn)。經(jīng)測(cè)試，它們?cè)诒砬椤⒆藨B(tài)、膚色等差異上均表現(xiàn)出很好的魯棒性。

　　人臉定位接口程序如下所示，需要先加載預(yù)先訓(xùn)練好的模型，再進(jìn)行定位檢測(cè)：

　　人臉定位程序的效果如下所示：

　　本算法在AFLW數(shù)據(jù)集上的定位誤差及與其他算法的對(duì)比情況：

　　3.人臉校準(zhǔn)

　　本步驟目的是擺正人臉，將人臉置于圖像中央，減小后續(xù)比對(duì)模型的計(jì)算壓力，提升比對(duì)的精度。主要利用人臉定位獲得的5個(gè)特征點(diǎn)(人臉的雙眼、鼻尖及嘴角)獲取仿射變換矩陣，通過仿射變換實(shí)現(xiàn)人臉的擺正。

　　目標(biāo)圖形以(x,y)為軸心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)Θ弧度，變換矩陣為：

　　人臉校準(zhǔn)C++代碼可參考如下所示：

　　一般此步驟不建議使用外部庫(kù)做變換，所以這里提供仿射變換python源碼以供參考：

　　人臉校準(zhǔn)的效果如圖所示：

　　4.人臉比對(duì)

　　人臉比對(duì)和人臉身份認(rèn)證的前提是需要提取人臉獨(dú)有的特征點(diǎn)信息。在人臉校準(zhǔn)之后可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將輸入的人臉進(jìn)行特征提取。如將112×112×3的臉部圖像提取256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)特征信息，并將其作為人臉的唯一標(biāo)識(shí)。在注冊(cè)階段把256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，而認(rèn)證階段則提取系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)與當(dāng)前圖像新生成的256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)最終得到人臉比對(duì)結(jié)果。

　　人臉比對(duì)流程的示意圖如下所示：

　　通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的特征點(diǎn)示意圖如下：