SeetaFaceEngine/FaceAlignment/
论文: Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment实现思路(与论文不太一致):多个级联的SAN第一个SAN用5个平均landmark抽SIFT特征,预测坐标偏移 (论文没有使用平均人脸关键点,直接使用人脸图片作为输入,预测初始坐标值)第二个SAN基于前面的landmark结果继续抽SIFT