DAN —— facial key points

关于人脸关键点检测领域的论文研究显示，在实际应用中该技术虽然存在一定的性能瓶颈（速度稍显不足），但其核心思路仍然值得借鉴。研究发现，在视频处理过程中，通常会遇到人脸关键点检测时伴随的抖动现象（即姿态变化导致的目标定位不稳定），而传统的基于深度学习的方法通常难以应对连续的人脸目标跟踪需求（即无法持续稳定地追踪同一人物的表情或动作）。为了弥补这一缺陷，在现有技术基础上我们提出了一种可行的人脸目标跟踪方案（即通过改进算法框架实现了对动态场景下的人脸识别与定位）。

CVPR Workshop 2017《Deep Alignment Network: A convolutional neural network for resilient face positioning》

基于Theano的实现： https://github.com/MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork

首先，可以明显看出是一个 迭代 处理的框架。 关键点检测流程如下：

（1）初始

输入灰度图