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面部识别是深度学习的蓬勃发展的应用。从电话到机场摄像头，无论是在商业上还是在研究领域，该行业都得到了迅速的普及。当我们将其与姿势估计相结合时，我们将获得非常强大的功能。

问题

由于人的脸部是立体对象，因此它可以在所有三个轴上旋转-当然有一些限制。在人脸姿势估计问题中，我们将这些运动称为侧倾，俯仰和偏航，如下图所示：

估计这些姿势对于活动检测系统非常有用。例如，它可能会要求用户执行一些预定义的随机运动（例如，“将您的脸向右旋转”）以检查其活动状况。

数据集

对于这个问题，我们创建了一个数据库，其中包含来自不同面部数据集的6,288张图像。对于每个图像，我们使用Dlib检测面部标志，并计算所有点之间的成对欧几里德距离。因此，给定68点，我们最终得到（68 * 67）/ 2 = 2,278个特征。每个面孔的侧倾，俯仰和偏航都由Amazon的Face Detection API标记。

训练模型

现在，可以训练我们的模型了。我们将Keras用于此步骤。在C ++应用程序中使用它。经过几次尝试，我最终得到以下配置：

强调一些有关我们的模型架构的细节：

1. 强大的正则化：由于我们具有许多功能，因此我的网络中很少提供正则化类型，以防止过度拟合和处理维数的限制。首先，所有层都具有L2正则化，因为我们不希望模型对某些功能过分注重视，尤其是在第一层中。另外，模型的架构本身是一种正则化。它遵循自动编码器的模式，其中每个层的神经元数量少于以前的数量，以“迫使”网络学习相关信息并忽略不相关的信息。

2. 我们本可以在第一层中使用L1正则化来迫使网络忽略不必要的功能（因为这种正则化往往会将与此类信息相关的权重设置为零）。但是，由于已经对网络进行了严格的规范化，因此在我们的测试中，L2正则化也略胜一筹。

结果

这是训练了100个时间段后的损失图表：

如图所示，在数据集上，我们的模型取得了不错的结果。该图还遵循训练深度学习模型时预期的模式。由于我们使用MSE作为损失函数，因此我们可以估计模型的误差为±6º。

在下图中，我们可以看到测试集中每个点的实际角度和预测角度之间的差异。我们可以看到，偏航是最容易预测的，其次分别是侧倾和俯仰。

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