face landmark[1]. mtcnn-pytorch | joint face detection and alignment using multi-task cascaded convolutional networks[2016]
[2]. mtcnn-blog:
[3]. pfld-pytorch | pfld: a practical facial landmark detector[2019-arxiv]
[4]. metricface-pytorch | pytorch for sphereface, cosface, addface, arcface.
opencv : aligment-*****
def face_alignment(img, points, scale=1.0):
# 以mtcnn輸出的5-landmark為例
center = tuple(points[:2,:].mean(axis=0).astype(int)) # 以眉心作為中心
# center = tuple(points[2].astype(int)) # 鼻尖為中心
模型假設：對於任意的人臉[必須與模板人臉（正臉）的尺度相同]，可以通過旋轉和平移這兩個操作來得到正臉！
數學表達：x * t = m 或者 x = m * t^(-1)這裡m和x依次表示正臉和任意狀態的臉，t表示變換矩陣。
最優解：t* = argmin_t ||x * t - m||^2
下面以mtcnn得到的5-keypoints為例，詳解face-alignment的細節：
step - 1. 確定正臉模板landmark引數(這裡以module_size = 250 x 250為例子)
dst_pts = np.array([[78.89219125 115.39352792], [170.65572739 114.95848213], [125.06562471 160.1263455 ],
[ 87.36797174 206.1729942 ], [163.35910559 205.8127267 ]],dtype=np.float32)
step - 2.利用mtcnn獲取待矯正人臉的face_landmark:
bbox, src_pts = mtcnn.detect_face(src_img) # mtcnn-pytorch, src_img.shape = (250, 250, 3)
step - 3.求解變換矩陣trans, [詳見gettransmatrix函式]
step - 4.利用變換矩陣trans來align人臉
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