《Extensive Facial Landmark Localization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade》
- ICCV2013，Face++在DCNN模型上进行改进，提出由粗到精的人脸关键点检测算法。
实现了68个点的高精度定位，该算法将人脸关键点分为内部关键点和轮廓关键点，内部关键点包含眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴共计51个关键点，轮廓关键点包含17个关键点。
论文中4级CNN的级联网络设计：
1）针对内部 51 个关键点，采用四个层级的级联网络进行检测。其中，Level-1主要作用是获得面部器官的边界框；Level-2 的输出是51个关键点预测位置，这里起到一个粗定位作用，目的是为了给 Level-3 进行初始化；Level-3 会依据不同器官进行从粗到精的定位；Level-4 的输入是将 Level-3 的输出进行一定的旋转，最终将51个关键点的位置进行输出。
2）针对外部 17 个关键点，仅采用两个层级的级联网络进行检测。Level-1 与内部关键点检测的作用一样，主要是获得轮廓的 bounding box；Level-2直接预测17个关键点，没有从粗到精定位的过程，因为轮廓关键点的区域较大，若加上Level-3和Level-4，会比较耗时间。
注：单一模型在多点检测的效果上不好。
边界点的定位难点：1.局部纹理信息少；2.定义模糊，背景噪声大。
如果68个点在一起训练，边界点的L2损失将占主导作用，loss不均衡的问题。
网络结构：
其中，N1是内部关键点的第二级，N2是轮廓关键点，N3为其它结构。
算法主要创新点由以下三点：（1）把人脸的关键点定位问题，划分为内部关键点和轮廓关键点分开预测，有效的避免了 loss 不均衡问题；（2）在内部关键点检测部分，并未像DCNN 那样每个关键点采用两个CNN 进行预测，而是每个器官采用一个CNN 进行预测，从而减少计算量；（3）相比于DCNN，没有直接采用人脸检测器返回的结果作为输入，而是增加一个边界框检测层（Level-1），可以大大提高关键点粗定位网络的精度。