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为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络(FCN)架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题.理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性.提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析.实验结果表明:二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度.所提方法在300