摘要
本文针对单张图像的面部对齐问题提出了解决方案。我们展示了如何利用回归树的集成方法，直接从像素强度的稀疏子集出发，估计面部关键点的位置，从而在保持高精度预测的同时实现超实时的性能。本文提出了一种基于梯度提升（gradient boosting）的通用框架，用于学习回归树的集成模型，该框架以最小化平方误差损失为目标，并能自然处理缺失或部分标注的数据。我们进一步探讨了如何利用图像数据的结构特性引入合适的先验信息，以实现高效的特征选择。此外，本文还研究了多种正则化策略及其在防止过拟合中的重要作用。最后，我们分析了训练数据量对预测精度的影响，并探索了使用合成数据进行数据增强的效果。