人脸68、29、21、14、5关键点标注序号及对应关系

最近需要用到solvePnP算法[1]通过人脸关键点求解人脸姿态，涉及到的数据集中关键点标注数量不统一，但网上使用solvePnP算法时人脸模型比较好找到的是68个关键点，因此需要找到模型的68个关键点中与其他几种数量关键点的对应关系。

98关键点标注序号

68关键点标注序号

68关键点标注是目前数据集中最常见的标注方式，比如300W, AFW, HELEN, LFPW, IBUG、XM2VTS数据集等。

35关键点标注序号

代表数据集：LFPW（但在文献中通常采用29关键点，29关键点+左右耳朵上下中6个点 = 35关键点）

29关键点标注序号

代表数据集：LFPW、COFW数据集

21关键点标注序号

代表数据集：AFLW。下图是AFLW数据集中21个关键点的标注序号，网上看到也有一些数据集标注21个关键点，但是顺序与AFLW数据集不同，比如MORPH Album 2 database等，详情见：

5/6关键点标注序号

5点数据集：FRGC-V2、MTFL/MAFL数据集。左右两个嘴角，两个眼的中心，鼻子5个关键点。

6点数据集：AFW。两眼中心、鼻尖、嘴唇3点共6个关键点。

68关键点与29关键点序号对应关系

29关键点中的序号：[ 1, 5, 3, 4, 7, 2, 9, 11, 12, 10, 19, 21, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 ]

68关键点中的序号：[ 18, 20, 22, 23, 25, 27, 37, 40, 43, 46, 32, 31, 36, 34, 49, 55, 52, 63, 67, 58, 9]

有了对应关系后，就可以使用3D人脸模型中的指定点，来使用solvePnP算法来指定头部姿态了。3D人脸模型人脸模型可以通过这里获取：，对人脸模型的处理可以参考：。计算头部姿态的方法可以参考[2]。

[1] 

[2]