人脸98关键点识别
人脸98关键点识别是一种AI算法，从人脸图像中高精度检测眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、面部轮廓等98个特征点。是人脸识别精度提升、美颜与编辑特效、表情分析、口唇识别等人脸相关应用的基础技术。
算法概述
由人脸检测和关键点估计两个阶段组成。
- 人脸检测：从图像中定位人脸区域
- 98关键点检测：检测眉毛（×10）、眼睛（×10）、鼻子（×9）、嘴巴（×20）、面部轮廓（×33）、瞳孔（×2）等共计98个点
性能指标
| 数据集 | 误差（NME %） |
|---|---|
| 300W | 2.78 |
| COFW | 3.08 |
| AFLW | 1.42 |
边缘AI基板（RV1126B）运行效率
| 处理阶段 | 模型大小 | 处理时间 |
|---|---|---|
| 人脸检测（face_detect） | 44.23MB | 17ms |
| 98关键点检测（face_landmark98） | 10.88MB | 23ms |
| 合计 | 55.11MB | 约40ms |
主要特点
- 高密度关键点：高精度检测面部整体98个点
- 多点基准测试：300W（NME 2.78）、COFW（NME 3.08）、AFLW（NME 1.42）
- 实时性能：检测+关键点合计约40ms
- 多样化应用：人脸识别、美颜、表情分析、视线估计、3D人脸重建
应用场景
- 高精度人脸识别系统（通过面部姿态校正提高精度）
- 美颜与美妆应用（面部各部位的化妆与修饰）
- 表情分析与情绪识别
- AR面部滤镜（社交网络特效）
- 人脸3D模型重建
- 口唇识别（唇读、讲话检测）
- 驾驶员的瞌睡与分心检测
边缘AI基板上的实现
利用 RV1126B 的 NPU，以人脸检测 17ms + 98关键点 23ms，合计约40ms完成处理。具备对实时视频的跟踪性能。