在计算机视觉研究领域，人脸对齐技术作为基础性关键环节，直接影响着人脸识别系统的准确率与三维重建效果。当前主流算法主要基于特征点定位原理，涉及SVM、随机森林及深度卷积网络等机器学习模型的综合应用。
| 阶段 | 主要内容 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 基础夯实 | 图像预处理技术 | 光照归一化、姿态校正 |
| 模型构建 | 特征提取算法 | HOG、LBP特征工程 |
| 优化实践 | 模型调参策略 | 损失函数设计、正则化处理 |
项目由南加州大学计算机视觉实验室博士领衔，导师组成员包含2位IEEE会士和3位顶会论文评审专家，近五年在CVPR、ICCV等会议发表相关论文17篇，具有丰富的算法优化经验。
通过系统化训练，学员将掌握从数据清洗、特征工程到模型部署的全流程开发能力，特别在OpenCV、TensorFlow等工具的应用熟练度方面可获得显著提升，最终形成具有学术价值的完整科研论文。
