脸部关键点识别是指通过计算机视觉技术自动检测并定位面部特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的过程，广泛应用于人脸识别和表情分析等领域。
该项目结合了计算机视觉技术和深度学习架构来构建面部关键点检测系统。面部关键点包括眼睛、鼻子和嘴巴周围的特定位置，在多种应用中有重要用途，如面部跟踪、姿势识别、表情分析及情感识别等。整个项目分为四个Python笔记本：
1. 笔记本一：加载并可视化数据集中的面部关键点信息。
2. 笔记本二：定义卷积神经网络（CNN）模型，并利用该模型训练以预测面部关键点的位置。
3. 笔记本三：运用Haar级联算法结合经过训练的CNN进行实时面部检测及关键点定位。
4. 笔记本四：展示如何应用所开发的关键点识别技术来创建有趣的效果和过滤器。
该项目是Udacity计算机视觉纳米学位课程的一部分，并遵循MIT许可协议。
5星
