人脸特征点检测（一）：深度卷积神经网络级联结构

人脸特征检测（face feature detection），又被称为“facial landmark detection”、“facial keypoint detection”以及“face alignment”，是在完成人脸检测任务的基础上，进一步对人脸上的关键部位，如眼睛、鼻子、嘴巴等进行精确定位的过程。

人脸关键点检测在多个领域具有广泛的应用价值，以下列举了部分典型应用场景：

（1）面部特征检测有助于提升人脸识别的准确性。通过识别出的人脸特征点，可以将不同角度的人脸图像对齐至标准的平均人脸形状，从而使得在对齐后的图像中，各类特征点的位置趋于一致。已有相关研究证明，使用经过对齐处理后的图像训练得到的人脸识别模型具有更高的识别效率。

（2）头部姿态估计。通过对特征点方向信息的分析，能够推断出头部的姿态信息，即判断人脸所面对的方向。

（3）人脸融合。在完成人脸特征点的对齐后，可以将两张不同的人脸图像合成一张新的融合图像。

（4）虚拟化妆。当前许多图像处理软件中提供的虚拟化妆功能正是基于人脸识别与关键点检测技术实现的。

（5）人脸替换。通过跟踪并识别目标人物的脸部关键点信息，可以实现将一张人像替换为另一张人像的操作。

卷积神经网络适用于分类与回归两类任务，在执行分类任务时，最终全连接层输出的维度等于类别数量，并通过Softmax层采用Softmax Loss