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定位综述 目前用于人脸定位的有两种主流方法，一种是基于级联形状回归模型，另一种就是基于深度学习的方法。级联形状回归方法就是使用回归模型，直接学习从人脸表征到人脸形状的映射函数，进而建立从表观到形状的对应关系。这种方法的学习依赖于训练集的选取，如果训练集中包含了复杂的姿态变化，学习到的函数测试性能就会比较好。现有很多基于回归的方法，其中比较突出的有颜水成的DCR（Deep Cascaded Regression）、ESR（Explicitly Shape Regression）方法、LBF（Local Binary Features）方法以及SDM（Supervised Decent Method）方法。但是，上述方法也存在一定的问题，例如，基于提取到的局部图像特征来定位时很难找到具有全局信息
ChatGPT
🔮 ChatGPT Desktop Application (Mac, Windows and Linux)
ClashForAndroid
A rule-based tunnel for Android.
deeplearning_ai_books
deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）
Digital-code
dlib
A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++
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A framework of face cluster
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湖南大学本科生毕业论文LaTeX模板
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定位综述 目前用于人脸定位的有两种主流方法，一种是基于级联形状回归模型，另一种就是基于深度学习的方法。级联形状回归方法就是使用回归模型，直接学习从人脸表征到人脸形状的映射函数，进而建立从表观到形状的对应关系。这种方法的学习依赖于训练集的选取，如果训练集中包含了复杂的姿态变化，学习到的函数测试性能就会比较好。现有很多基于回归的方法，其中比较突出的有颜水成的DCR（Deep Cascaded Regression）、ESR（Explicitly Shape Regression）方法、LBF（Local Binary Features）方法以及SDM（Supervised Decent Method）方法。但是，上述方法也存在一定的问题，例如，基于提取到的局部图像特征来定位时很难找到具有全局信息
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