JDA简介

JDA（Joint Cascade Face Detection and Alignment）算法 [1] 应该算目前比较先进的人脸检测算法.它结合了 cascade 和 alignment ，一方面做alignment对进一步的人脸识别意义重大，另一方面作者在 section 2 讲到了landmark附近的特征可促进分类器分辨出更准确的结果，最后，将这两者放在一起做不仅相互促进而且还相互节省了时间.

JDA训练算法流程

  1. 训练随机森林（这里用的是random classification/regression forest）
  2. 提取LBF特征
  3. 利用LBF做全局回归

训练随机森林

整个JDA被分为T个stage，每个stage要训练K个mixed classification/regression decision tree，另外每棵树 只回归一个关键点（landmark） . 每个树的训练方法都是一样，所以只要了解一棵树的训练方法就行了.

训练一棵树的流程如下：

更多文章请关注《万象专栏》