本来上一周在还计划每一周自己写一些机器学习相关的代码，然后写一写人脸检测方面技术的总结，不过最近的工作实在是比较忙，并且因为组内人手不够，导致我被调去搞ios开发了，作为一个ios知识储备为0的人实在是有些囧~

技术总结

1. 人脸这方面主要是在搞一个face alignment 3000 FPS的算法，主要是看中了这个算法的快速准确地特点，但是实际的结果并不像作者论文那么的完美，这个算法说的3000fps是单独把人脸对齐的时间提出来算的，没有加入比较耗时的人脸检测时间。我们使用了opencv的人脸检测加上fps3000的对齐，在比较高配的pc上也只能做到30fps，所以这个算法还需要进一步的优化，可能需要加入一些人脸追踪的算法来减少检测的时间。想要进一步了解这个算法的人，可以看我的前同事写的博客~FPS3000。
2. 我还看了剑桥openface的库，他们把人脸做的很cool，加入了人眼追踪和三维坐标的恢复。他们的算法比我们的算法稳定性要好很多，人脸的特征点在实时追踪的情况下相当的稳定，不像我们的fps3000会跳动很厉害。但是这个算法也只能在pc上做到30fps左右，远远没有达到手机可用的标准。想要明确了解的可以移步github：openface。
3. 本周其他的时间就主要是在踩物体追踪程序移植到ios的接口的坑了，小白表示各种坑~而且这里要提醒自己：在用别人的库之前，先看看这个库作者是不是已经把接口写好了！！！这周弄了半天，各种bug，结果发现作者早就把这个算法对应的接口写好了，并且使用opencv for ios可以直接的调用，马蛋啊！！！这里了附上一个别人调用这个接口的例子，使用了好几种物体追踪算法，十分感谢：物体追踪for ios。

ps

这周没有时间搞自己感兴趣的一些代码，不过接触了ios也是挺有意思的，虽然objc语法好奇葩~总归还是学到了不少东西吧~继续加油~