摘要
人脸特征点定位是计算机视觉和模式识别领域的关键技术，其在人脸识别、表情分析、人机交互等方面具有广泛应用。
然而，现实场景中人脸图像常受到遮挡、光照、姿态等因素的影响，特别是局部遮挡情况下，准确的人脸特征点定位仍面临巨大挑战。
本综述首先介绍人脸特征点定位和局部遮挡问题的背景及意义，然后重点概述随机蕨和级联回归算法，以及它们在解决局部遮挡人脸特征点定位问题上的优势。
接着，详细分析现有基于随机蕨级联回归的人脸特征点定位方法，比较它们在特征提取、模型构建、训练策略等方面的差异，并探讨不同方法的优缺点。
最后，展望该领域未来的研究方向，例如多模态信息融合、深度学习与传统方法结合等，以期为相关研究提供参考。
关键词：人脸特征点定位；局部遮挡；随机蕨；级联回归；深度学习
人脸特征点定位旨在精确定位人脸图像中的关键点，例如眼角、鼻尖、嘴角等，是人脸识别、表情分析、人机交互等应用的基础。
然而，实际应用中人脸图像常受到遮挡的影响，例如眼镜、口罩、头发等，导致特征点定位困难。
局部遮挡人脸特征点定位是指在人脸部分区域被遮挡的情况下，仍能准确地定位出所有特征点。
这一问题具有重要的研究意义：
提升人脸识别鲁棒性:遮挡情况下，传统人脸识别方法性能下降明显，准确的特征点定位可为遮挡人脸识别提供关键信息。
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