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“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，安防门禁管理系统，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

人脸特征点定位的目的是在人脸检测/跟踪获取的人脸区域的基础上，进一步，确定脸部特征点（眼睛、嘴巴中心点、眼睛、嘴巴轮廓特征点、轮廓特征点等）的位置。人脸特征点定位的基本思路，主要是将人脸局部的纹理特征和特征点之间的位置约束进行结合来进行处理。

　　4. Active Shape Models-Their Training and Application. T. F. COOTES， C. J. TAYLOR， D. H. COOPER， AND J. GRAHA. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 1995.

　　入选理由：

　　早期的人脸特征点定位，很多工作主要集中在定位眼球中心点和嘴巴中心点等两三个关键点上，但是，后来慢慢大家认为，引入更多的点，并加入相互约束会提高定位精度和稳定性。ASM是后来被大家所follow的将数十个脸部特征点的纹理和位置关系约束一起考虑来进行计算的模型，COOTES的这篇文章发表于1995年，是开先河之作，经典。

该公司是一家社区安全服务商，提供的产品包括了智慧管理平台、物业智慧管理平台、业主客户端、人脸门禁、智能车闸等。公司介绍，成都超有范技有限公司是以国家工程实验室为技术依托，针对社区安全智联建设项目为突破口的技术服务与运

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一个企业仅仅是创始人之间互补还不够，在推进AI产业落地时，旷视科技针对整个组织的密度和阵型也摸索出了一套模型，即AI公司的产品部门在落地一个行业时，需要具备四类人：首先是产品经理，也相当于该板块的CEO，他既需要有AI的背景同时也需要学习行业的背景，这个比重大概是50%的AI、50%的行业；第二是要有

相当于CTO的技术负责人，他和CEO一样，也要对AI技术和行业具有综合掌握能力；第三是CAIO即AI官，他是能在算法上实现突破的人，而且要对算法可行性有非常好的评估能力，这个人可以只有10%的行业理解，但剩下的90%都专注于AI；第四则是CMO，他是让AI技术真正实现闭环的人，对他而言，可能只要了解10%的AI，门禁管理系统，而剩下的90%需要他对行业的积累和了解，且能够推动AI产品走向市场。印奇说，哪怕是一个小的AI产品落

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