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JWSunny/MobileNet_facial_landmarks

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MobileNet_facial_landmarks

1、本项目是关于人脸关键点定位在移动端的demo实现,是18-19年初的一些工作说明;
2、主要方法是基于mobilenet-ssd的模型修改的结构,用于人脸68关键点的定位工作;
3、demo中依赖一些训练的模型权重,具体可从网盘下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/1o-v_fE-kBiv7JGhBuIUSNw?pwd=2ah5 提取码: 2ah5

4、原始基于DCNN实现的人脸关键点定位在移动端(华为畅享8)的推理时间大概是600ms;具体的模型实现可参考之前的项目;
https://github.com/JWSunny/Face_Landmarks/tree/master/DCNN
5、主要在华为畅享8上进行测试,在无任何移动端推理框架优化的情况下,推理时间300ms;

下面主要是一些结果展示:

测试结果-1 测试结果-2 测试结果-3

新增表情识别

(1) 关键点到所有关键点中心点在坐标抽上的距离(68*2);
(2) 关键点到中心点的直线距离;
(3) 关键点与中心点的角度;(共272维);
(4) 设计简单的神经网络进行多个表情的预测,并移植到移动端,推理时间大概350ms,同样是华为畅享8;
关键点-表情结果-1 关键点-表情结果-2 关键点-表情结果-3 关键点-表情结果-4

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