81個關鍵點，幫你緊密追蹤女神的臉，比Dlib還多了13點

鬼栗子 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

為什麼要追蹤人臉？

大概，是想要實現什麼大膽的想法吧。比如加個貼緊臉部的特技：

來自Face Maker應用

有個叫做Niko的程序猿，發布了擁有81個關鍵點的面部檢測工具：

Niko

Niko說，他在Dlib庫68個關鍵點的基礎上加了13個，把前額也包含在追蹤範圍里。

那樣，就可以加上更豐富的特技了。比如，帶個帽子：

來自Tommy Palladino，並非Niko成果

介紹一下

先來仔細看一看這隻霉霉，臉上81個關鍵點的分布：

0-67是dlib既有的68個臉部關鍵點；

68-80是程序猿新增的13個前額關鍵點。

程序猿說，他是從Patrick Huber的eos項目 (一個輕量級3DMM) 上，fork出了一個分支，用Surrey人臉模型找到了自己需要的這13個額外的點。

然後，用整個ibug大資料庫訓練了模型，拿81點替換了原本的68點。不過，訓練方法還是和dlib差不多的。

成果，就是文章開頭見到的樣子。不過，也可以做成表情包：

Dlib何方神聖？

Dlib，是用C 寫成的機器學習庫，提供了C 和Python介面。

庫裡面有許多常見的演算法，人臉標記便是赫赫有名的一個。

緣起2014年，Dlib實現了當年一篇著名CVPR論文的演算法：

「用回歸樹，一毫秒搞定人臉對齊。」

由此，Dlib名聲大振。人臉標記、人臉識別、人臉姿態估計，庫裡面各種各樣的演算法都廣為流傳。

Dlib人臉姿態估計

後來出現的許多庫，都是在它的基礎上開發的：Python人臉識別庫face_recognition便是其一。

Niko的81個關鍵點，也是借鑒了Dlib人臉標記的68個點。

如今，Dlib已經更新到19.17版本了。

Niko的81點傳送門：

https://github.com/codeniko/shape_predictor_81_face_landmarks

Surrey Face Model：

https://cvssp.org/faceweb/3dmm/facemodels/

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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