人臉檢測 早已比較成熟，傳統的基於hog＋線性分類器 的方案檢測效果已經相當不錯，我們也不再過多討論，本節重點討論人臉特徵點對齊，特徵點對齊主要應用在確定關鍵點的位置上，並進一步用於人臉姿態或狀態的判斷（用在輔助駕駛、疲勞檢測、ar等）。
1 . asm
asm (active shape model)：通過形狀模型對目標物體進行抽象
基於點分布模型（point distribution model, pdm）的演算法．在pdm中，外形相似的物體，例如人臉／人手／心臟等幾何形狀可以通過若干landmarks的座標依次串聯形成乙個形狀向量．
asm訓練＋搜尋
3 . clm
clm 是有約束的區域性模型( constrained local model), 也是通過初始化平均臉的位置，然後讓每個平均臉上的特徵點在其領域位置上進行搜尋匹配來完**臉點檢測． asm也屬於clm的一種
提出的背景是更好地解決了非線性優化問題
參考鏈結
如下
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一文快速回顧 機器學習線性代數基礎
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