简单的履行如下指令对关键点地位进行猜测：

features = model.predict(region, batch_size=1) 

提示一下，你的猜测结不雅是15对(x，y)坐标值，可在如下图像中表示出来：

如不雅上述的操作还不克不及知足你的需求，你还可以进行如下步调：

• 实验如安在保持精度和进步推理速度的同时削减卷积层和滤波器的数量;
• 应用迁徙进修来替代卷积的部分(Xception是我的最爱)
• 应用一个更具体的数据库
• 做一些高等的图像加强来进步鲁棒性

你可能依然认为太简单了，那么推荐钠揭捉?习去做一些3D的处理，你可以参考Facebook和NVIDIA是怎么进行人脸辨认和追踪的。

别的，你可以用已经学到的┞封些进行一些别致的工作(你可能一向想做但不知道怎么实现)：

• 在视频聊天时，把一些好玩的图片放置在人脸面部上，比如：墨镜，搞笑的帽子和胡子等;
• 交换面孔，包含你和同伙的脸，动物和物体等;
• 在自拍及时视频顶用一些新发型、珠宝和豢鞅绝行产品测试;
• 检测你的员工是因为喝酒无法胜任一些义务;
• 大年夜人们的反馈神情中提取当下风行的神情;
• 应用对抗收集(GANs)来进行及时的人脸-卡通变换，并应用收集实现及时人脸和卡通动画神情的同步。

好了~你如今已经学会了怎么制造你本身的视频聊天滤镜了，快去制造一个有趣的吧!

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：教你一个简单的深度学习方法检测人脸面部特征

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