基于人脸模型的人脸对齐方法调查和分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。面部模型是人脸独特特征的数学表示。本文为入门者、从业者和研究人员提供了对用于面部对齐的不同面部模型的全面分析，包括模型的解释和训练，以及将模型拟合到新面部图像的示例。研究发现，在面部极端姿势的情况下，3D 模型更受青睐，而基于深度学习的方法通常使用热图。此外，还讨论了面部模型在面部对齐领域的可能未来发展方向。
该研究提出了一种新的面部定位方法，通过将头部姿势信息与面部定位网络的特征图相融合，实现了鲁棒的面部定位。同时，还提出了基于知识蒸馏的训练方法，用于预测面部几何标记。实验评估了预测的面部标记与头部姿势信息之间的相关性，以及面部标记的准确性与头部姿势信息的质量之间的变化。在多个数据集上与最先进的方法进行了竞争性性能比较，证明了该方法的有效性。
