「人臉關鍵點偵測 (Facial Landmark Detection)」，也稱為「臉部特徵點偵測」或「臉部對齊 (Facial Alignment)」，是電腦視覺領域中一個重要的任務。它是姿態估計 (Pose Estimation) 的一個特定應用，專門針對人臉。其目標是在人臉圖像或影片中自動定位和標記出人臉上的特定關鍵點或特徵點。
你可以將人臉關鍵點偵測想像成在人臉照片上標出眼睛的角落、眉毛的轉折點、鼻尖、嘴巴的邊緣等重要的面部特徵點。
人臉關鍵點的類型：人臉關鍵點的數量和位置可以根據具體的應用而有所不同，但通常包括以下這些：
- 眼睛： 眼角、瞳孔中心等
- 眉毛： 眉頭、眉峰、眉尾等
- 鼻子： 鼻尖、鼻翼、鼻樑等
- 嘴巴： 嘴角、上唇和下唇的輪廓點等
- 下巴輪廓： 人臉下巴的邊緣點
常見的人臉關鍵點數量可以是幾個到幾十個，甚至更多。例如，一個常見的標準是標註 68 個面部關鍵點。
人臉關鍵點偵測的方法：
人臉關鍵點偵測的方法主要可以分為以下幾類：
- 基於形狀模型的方法 (Shape Model-based Methods): 例如主動外觀模型 (Active Appearance Models, AAM) 和主動形狀模型 (Active Shape Models, ASM)。這些方法通過學習人臉形狀的統計模型，然後將模型擬合到新的圖像上。
- 基於機器學習的方法 (Machine Learning-based Methods):
- 基於回歸的方法 (Regression-based Methods): 直接學習從圖像特徵到關鍵點坐標的映射關係。 基於分類的方法 (Classification-based Methods): 將關鍵點的每個可能位置視為一個類別，然後對每個像素進行分類。
- 基於深度學習的方法 (Deep Learning-based Methods): 目前最先進的方法通常基於深度學習模型，例如：
- 卷積神經網路 (CNNs): 訓練 CNN 直接預測關鍵點的坐標。 Hourglass Networks: 一種專門為姿態估計設計的網路結構，可以捕捉不同尺度的信息。 Stacked Hourglass Networks: 將多個 Hourglass 網路堆疊在一起，以逐步提高預測的準確性。
人臉關鍵點偵測的應用：
人臉關鍵點偵測技術在許多領域都有廣泛的應用：
- 人臉辨識與驗證 (Face Recognition and Verification): 通過對齊人臉關鍵點，可以提高人臉識別的準確性。
- 臉部表情分析 (Facial Expression Analysis): 分析臉部關鍵點的位置和變化，以識別不同的情緒和表情。
- 頭部姿勢估計 (Head Pose Estimation): 根據臉部關鍵點的位置，估計頭部的朝向和角度。
- 臉部動畫 (Facial Animation): 將動畫或虛擬角色的臉部關鍵點與真實人臉的關鍵點進行映射，實現臉部動畫效果。
- 美顏與濾鏡 (Beauty Filters and Effects): 通過調整臉部關鍵點的位置和周圍像素，實現美顏、瘦臉、大眼等效果。
- 視線追蹤 (Eye Gaze Tracking): 定位眼睛的關鍵點，以判斷用戶的視線方向。
- 虛擬化妝 (Virtual Makeup): 在臉部關鍵點的基礎上疊加虛擬化妝效果。
- 安全與監控 (Security and Surveillance): 用於人臉追蹤和分析。
- 人機互動 (Human-Computer Interaction): 通過臉部關鍵點進行人臉追蹤和交互。
總之，人臉關鍵點偵測是一項非常重要的電腦視覺技術，它能夠精確地定位人臉上的關鍵特徵，為許多基於人臉的應用提供了基礎。
