OpenCV 3.0中的人脸地标提取。有人能推荐一些好的开源库，让我可以提取面部标志吗？

我目前正在使用OpenCV3.0，希望我能够创建一个可以做3件事的程序。首先，在实时视频提要中查找人脸。其次，使用ASM或AAM提取人脸标志点的位置。最后，利用支持向量机对视频中人脸的表情进行分类

我对此做了大量的研究，但找不到最合适的开源AAM或ASM库来完成此功能。此外，如果可能的话，我希望能够训练AAM或ASM提取我需要的特定面部标志。例如，下面链接的图片中的所有编号点：

如果有任何替代方案，我已经建议获得所需的功能，那么请随时向我建议

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提前感谢您的回答，欢迎所有建议帮助我完成此项目。

AAM和ASM都是非常老派的，结果有点令人失望

大多数面部地标跟踪器使用层叠贴片或深度学习。您有一个DLib，它的性能非常好（+BSD许可证），在github上有一些其他的DLib，或者一些API，可以免费使用

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您还可以看看我使用的C++/OpenCV/DLib以及您引用的所有功能，这些功能都非常实用。

我建议您使用该库。它是用C++编写的，使用OpenCV 2。您不会对此感到失望。

在评论中，我看到您选择使用dlib库培训自己的人脸地标检测器。关于dlib使用什么训练集生成他们提供的“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”模型，您有一些问题

一些建议：

• 作者（Davis King）表示，他使用了iBUG 300-W数据集中的注释图像。该数据集共有11167张图像，使用68点约定进行注释。作为一个标准技巧，他还镜像每个图像以有效地将训练集的大小增加一倍，即11167*2=22334个图像。以下是指向数据集的链接：
  • 注：iBUG 300-W数据集包括两个非免费/公开的数据集：XM2VTS和FRGCv2。不幸的是，这些图像占ibug 300-W的大多数（7310张图像，或65.5%）
  • 原始论文仅针对HELEN、AFW和LFPW数据集进行了培训。因此，您应该能够仅在公开可用的图像（HELEN、LFPW、AFW、IBUG）上生成一个相当好的模型，即3857图像。
    • 如果你在谷歌上搜索“一毫秒人脸对齐卡泽米”，这篇论文（和项目页面）将是最热门的

通过阅读dlib博客文章的评论部分，您可以了解更多有关培训过程的详细信息。特别是，他简要讨论了他为培训选择的参数：

考虑到训练集的大小（数千张图像），我认为仅凭少量图像无法获得可接受的结果。幸运的是，有许多公开的人脸数据集，包括上面链接的数据集：）

希望有帮助

• 尝试Stasm4.0.0。它在脸上给出了大约77个点

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规则。您还可以传递它cv:：Mat和一个用于te检测的Rect。@berak我想知道为什么这么好的工具不受欢迎，但后来我看到它出现在SF中。@berak经过进一步挖掘后，它现在似乎出现在GitHub上（），尽管他们网站上的一些链接仍然指向SF，这太好了。嘿@dashesy，你能给我发电子邮件吗？我想和你讨论一下计算机视觉（如果可能的话）。谢谢非常感谢您的详细回复，我觉得我现在知道我需要走哪个方向了。非常感谢。我刚刚下载并测试了你的程序，给我留下了非常深刻的印象。我目前使用OpenCV进行人脸检测运行得非常好。你能告诉我下一步需要做什么吗？使用DLib在视频中跟踪我的面部地标（类似于在程序中选择模型1时显示的网格）。最重要的是，我如何提取这些值的坐标？提前感谢您，我感谢您的建议和帮助。请查看文档和演示，但您需要将opencv mat转换为dlib格式，然后使用dlib函数中的face rect、image和model来获取面部标记。很抱歉再次打扰您，但我已经开始使用“形状预测器面部地标.dat“。然而，我想知道是否有可能改变这一点，以更紧密地反映我希望在上面链接的图像中跟踪的几个地标？或者我需要做些什么来实现这些结果。再次感谢您的时间和帮助。别担心，我已经找到了如何训练此类数据文件的示例，不久将亲自尝试。我将使用我自己的包含人脸的图像进行训练。在本例中，他们使用了4张带有多个标记面的图像，以及另外5张带有标记面的图像进行测试。你是否知道有多少张图片包含多少张人脸用于训练和测试是最佳的？或者我应该严格模仿那些用于原始文件培训的文件吗？不要担心，如果你不知道或者不想再回答，我已经给你安装了足够多的窃听器：）我使用简化的标记集对60张图像进行了训练-我想我是认真考虑了相关因素，图像很好，但不管怎样，结果很差。。。不过，请不要从评论中获取太多信息，我不知道我对实现流程有什么不知道的。