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这个是Dlib特征点标定需要的模型，已经训练好了，效果很好。
dlib.shape_predictor(shape_predictor_68_face_landmarks_dat).rar
dlib的68点模型，训练好的特征预测器，用来进行python代码人脸识别的特征预测，讲该代码下载到python项目文件夹下，然后预测就行了
安装opencv_contrib过程中下载face_landmark_model.dat失败。下载此文件。
dlib库中所需的人脸检测预训练模型文件,mmod_human_face_detector.dat。
人脸对齐经典文章ESR，加中文注释版，关键点有三个：两级回归模型，形状索引特征和基于相关性的特征选择，弱回归器采用随机fern
由于面部对齐技术在面部分析中的基本作用，因此已在计算机视觉社区中进行了广泛的研究，但它仍然是一个尚未解决的问题。主要的挑战在于人脸图像与相关的人脸形状之间的高度非线性关系，这与地标的潜在相关性相关。.
vs2017编译opencv3.4的需要下载的文件，里面包括face_landmark_model.dat，opencv_ffmpeg.dll，opencv_ffmpeg_64.dll,ippicv_
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型，可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别。ResNet
dlib库，68的特征点（.dat），人脸识别的68个特征点的数据包
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