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人脸关键点定位3000fps的LBF方法

来源：互联网 
这个公式包含了很多信息，我们先来认识几个名词。我们把关键点的集合称作形状，形状包含了关键点的位置信息，而这个位置信息一般可以用两种形式表示，第一种是关键点的位置相对于整张图像，第二种是关键点的位置相对于人脸框(标识出人脸在整个图像中的位置)。我们把第一种形状称作绝对形状，它的取值一般介于 0 到 w or h，第二种形状我们称作相对形状，它的取值一般介于 0 到 1。这两种形状可以通过人脸框来做转换。公式中的 St 就表示了绝对形状，Rt 表示一个回归器，I 表示图像，Rt 根据图像和形状的位置信息，预测出一个形变，并将它加到当前形状上组成一个新的形状。t 表示级联层数，一般我们会通过多层级联来预测形状。这个公式包含了很多信息，我们先来认识几个名词。我们把关键点的集合称作形状，形状包含了关键点的位置信息

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