opencv中人脸特征点的提取算法

我正在opencv中做一个关于表情识别的项目，并且已经成功地提取了人脸区域，我在构建自己的人脸特征点提取算法时遇到了困难，有人能帮我吗？

因为这是我第一次尝试回答这个问题，所以我会尽力做到最好。我不能发布超过两个链接，所以我将尝试至少给出一些提示

你的问题很广泛。这取决于应用程序的类型和要求。你在做在线检测吗，是静态的吗。？基于此，你应该考虑关键点检测算法。我认为构建自己的算法不是一个好主意，因为OpenCV已经有很多方法可供选择。在大多数情况下，您需要做的只是做一些预处理，但这也取决于具体情况

最流行的特征检测方法有：SURF（）、SIFT、ORB、FAST等。请记住，SURF和SIFT是非免费的。SURF和SIFT带来了很多特性，而且非常精确，有点缩放和旋转不变性，但也有点慢（特别是在线跟踪）。FAST和ORB都很快，但它们对噪声更敏感，并且有自己的缺点（请参阅OpenCV文档中的说明）。如果我是你，我会尝试它们中的大多数，看看哪一个做得最好（测试它们并不困难）

其次，你必须选择描述符。非常棒的介绍如下： . 在那里你可以找到所有的基本信息。重要的是，您可以混合使用各种关键点检测算法和特征描述算法（但请记住，并非所有算法都兼容，本教程将对此进行解释）

我没有这篇文章的链接，但是OpenCV文档提供了很多关于这个问题的示例代码，所以请继续看一看

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希望你成功。祝你好运。

你的问题太模糊，不太可能得到答案。提供更多关于你已经做过的事情的细节和/或提出更精确的问题。