神经网络可以通过输出图片的特征点的(x,y)坐标来实现对你目标特征的识别。
人脸识别：
用算法确认眼角的位置。神经网络的输出输出两个数字lx、ly。假设人脸有64个特征值。
上述图中输出的一个向量，64*3+1（有无人脸）＝129个单元，实现人脸的检测和定位，这只是识别脸部表情的基本模块。为了构建这样的网络，需要准备一个图片x和标签y的训练集。我们还可以定义一些关键特征点，如胸部的中点，左肩左肘腰等，然后通过神经网络标注人物姿态的关键特征点。再输出这些标注过的特征点，就相当于输出人物的姿态动作。实现这个功能，我们需要设定这些关键特征，从胸部（l1x，l1y)...(l32x,l32y),一旦了解如何用二维坐标系定义人物姿态，批量添加输出单元，用以输出
识别的各个特征点的 （x,y)的坐标值。注意的是，特征点1的特性在所有的图片继续保持一致。就好比特征点‘1’永远是右眼的外眼角，特征点2永远是右眼的内眼角。特征点3永远是左眼的内眼角。特征点4永远是左眼的外眼角。