人脸对齐matlab实现-FaceAlignment 3000fps
前言
最近研读了孙剑团队的Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features这篇paper，基于matlab进行实现。
实现原理：
包含训练和测试两个阶段；
1.基于标准随机森林回归算法独立地学习每个特征点的局部二值特征，连接形成每张图像的特征；
2.基于双坐标下降法学习全局线性回归；
论文下载：
http://www.jiansun.org/papers/CVPR14_FaceAlignment.pdf
matlab实现步骤：
1.源代码地址(含有实现方法的英文说明)：
https://github.com/jwyang/face-alignment
2.环境：
官方：win64 + matlab2014a；
个人：win64 + matlab2014b；
3.下载数据库：
数据库下载网址：http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations
可以下载需要的样本库，不过发现300W四个文件夹中的数据完全一样；
4.配置训练样本函数的依赖库liblinear.
从网址http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/可以直接下载liblinear库文件.
如果系统是windows64可以直接将里边windows文件夹中的文件全部拷贝到创建的matlab工程目录下；
5.准备数据.
将数据库解压到工程目录新建的datasets文件夹中，细节可参见train_model.m文件.
6.train_model.m文件中代码表示读入的训练样本数据的文件是Path_Image.txt，所以进入cmd控制台change目录到datasets文件夹中的一个数据库中，比如.\afw，然后输入命令dir /b/s/p/w *.jpg>Path_Images.txt，这是将所有jpg格式的文件名都输入到Path_Images.txt文件中，其他数据库文件的获取类似，注意图片格式和路径即可.
7.训练样本库.
1)在matlab工程目录下创建一个m文件，命名为train_3000fps.m；
filepath_ranf = \'./ranf.mat\';
filepath_ws = \'./ws.mat\';
lbfmodel = train_model_func({ \'afw\' });
ranf = lbfmodel.ranf;
ws = lbfmodel.Ws;
save(filepath_ranf, \'ranf\');
save(filepath_ws, \'ws\');
2)基于train_model.m重新生成train_model_func.m的函数形式；
二者的主体内容完全一样，train_model_func.m只需要在函数开始部分添加一行函数头即可；
function LBFRegModel = train_model_func( dbnames )
然后执行train_3000fps.m文件开始进行训练，训练时间可能会比较长，训练完成之后会得到ranf.mat和ws.mat两个文件.
8.测试结果.
按照步骤6的方法生成要进行测试的数据库的Path_Image.txt文件，然后在matlab工程目录下创建test_3000fps.m文件，
filepath_ranf=\'./ranf.mat\';
filepath_ws=\'./ws.mat\';
r=load(filepath_ranf);
w=load(filepath_ws);
ranf=r.ranf;
ws=w.ws;
t.ranf=ranf;
t.Ws=ws;
test_model_func({\'ibug\'},t);
同时基于test_model.m重新生成test_model_func.m文件，参考步骤7所示，
function test_model_func( dbnames, LBFRegModel )
执行test_3000fps.m文件即可完成测试过程.
9.测试结果的显示；
将测试文件改写为如下，其中文件路径和名称可按照自己的想法进行设置；
filepath_ranf=\'./ranf.mat\';
filepath_ws=\'./ws.mat\';
r=load(filepath_ranf);
w=load(filepath_ws);
ranf=r.ranf;
ws=w.ws;
t.ranf=ranf;
t.Ws=ws;
% test_model_func({\'ibug\'},t);
% %查看结果
[predshapes, Data] = test_model_func({\'ibug\'}, t);
[X, Y, N] = size( predshapes );
for i=1:N
shapes=predshapes(:,:,i);
img=Data{i}.img_gray;
%drawshapes(img, [shapes,Data{i}.shape_gt]);
drawshapes(img, Data{i}.shape_gt);
rectangle(\'Position\', Data{i}.bbox_facedet, \'EdgeColor\', \'b\');
name = [\'.\ibug\\', int2str(i),\'_1\'];
print(gcf, \'-dpng\', name);
hold off;
% pause;
end
需要改写以下几处：
1)测试文件的test_model_func.m文件；
function [predshapes, Data] = test_model_func( dbnames, LBFRegModel )
2)test_model_func.m文件中调用globalprediction函数部分的输出格式作出一些修改；
[Data, predshapes] = globalprediction(binfeatures, Ws{min(s, params.max_numstage)}, Data, Param, min(s, params.max_numstage));
3)修改globalprediction.m文件的函数头；
%function Te_Data = globalprediction(binaryfeatures, W, Te_Data, params, stage) function [Te_Data, predshapes] = globalprediction(binaryfeatures, W, Te_Data, params, stage)
另外，可以更改drawshapes.m文件，得到你想要的显示类型。
实现结果
基于matlab按照以上步骤实现，速度没有论文中的3000fps那么快，当然也可能是系统优化等方面的问题，精度相比sdm稍逊一些；
另外，针对红外图像的landmarks，与一般图像相比，SDM的效果没差，但是LBF的效果就差一些；
接下来也会实现c++版本，测试一下效果；
参考
1.http://blog.csdn.net/wangjian8006/article/details/42004717
2.GitHub：https://github.com/jwyang/face-alignment
3.http://blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/50821972
4.大牛博客
完
