1. 特徵點
利用神經網絡進行對象定位，即通過輸出四個參數值bx、by、bh和bw給出圖片中對象的邊界框
概括地說，神經網絡可以通過輸出圖片上特徵點的(x,y)座標來實現對目標特徵的識別
假設正在構建一個人臉識別應用，出於某種原因，希望算法可以給出眼角的具體位置
眼角座標爲(x,y)，可以讓神經網絡的最後一層多輸出兩個數字 x和 y，作爲眼角的座標值
如果想知道兩隻眼睛的四個眼角的具體位置，那麼從左到右，依次用四個特徵點來表示這四個眼角
對神經網絡稍做些修改，輸出第一個特徵點（1x，1y），第二個特徵點（2x，2y）
依此類推，這四個臉部特徵點的位置就可以通過神經網絡輸出了
2. 設定特徵點
也許除了這四個特徵點，還想得到更多的特徵點輸出值
還可以根據嘴部的關鍵點輸出值來確定嘴的形狀，從而判斷人物是在微笑還是皺眉
也可以提取鼻子周圍的關鍵特徵點
爲了便於說明，可以設定特徵點的個數
假設臉部有64個特徵點，有些點甚至可以幫助定義臉部輪廓或下頜輪廓
選定特徵點個數，並生成包含這些特徵點的標籤訓練集
然後利用神經網絡輸出臉部關鍵特徵點的位置
具體做法是，準備一個卷積網絡和一些特徵集
將人臉圖片輸入卷積網絡
輸出1或0，1表示有人臉，0表示沒有人臉，然後輸出（1x，1y）……直到（64x，64y）
這裏用代表一個特徵，有129個輸出單元
其中1表示圖片中有人臉，因爲有64個特徵，64×2=128
這只是一個識別臉部表情的基本構造模塊
如果玩過Snapchat或其它娛樂類應用
應該對AR（增強現實）過濾器多少有些瞭解，Snapchat過濾器實現了在臉上畫皇冠和其他一些特殊效果
檢測臉部特徵也是計算機圖形效果的一個關鍵構造模塊，比如實現臉部扭曲，頭戴皇冠等等
當然爲了構建這樣的網絡，需要準備一個標籤訓練集
也就是圖片x和標籤y的集合，這些點都是人爲辛苦標註的
3. 關鍵特徵點
如果對人體姿態檢測感興趣，還可以定義一些關鍵特徵點
如胸部的中點，左肩，左肘，腰等等
然後通過神經網絡標註人物姿態的關鍵特徵點
再輸出這些標註過的特徵點，就相當於輸出了人物的姿態動作
當然，要實現這個功能，需要設定這些關鍵特徵點
從胸部中心點(1x，1y)一直往下，直到(32x，32y)
一旦瞭解如何用二維座標系定義人物姿態，操作起來就相當簡單了
批量添加輸出單元，用以輸出要識別的各個特徵點的(x,y)座標值
要明確一點，特徵點1的特性在所有圖片中必須保持一致
就好比，特徵點1始終是右眼的外眼角，特徵點2是右眼的內眼角，特徵點3是左眼內眼角，特徵點4是左眼外眼角等等
所以標籤在所有圖片中必須保持一致
假如標記了一個足夠大的數據集，那麼神經網絡便可以輸出上述所有特徵點
可以利用它們實現其他有趣的效果，比如判斷人物的動作姿態，識別圖片中的人物表情等等
參考：
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