在前幾篇文章中我們看到了怎樣檢測圖片上的物體，例如人臉，那麼把實現人臉識別的時候是不是可以把圖片中的人臉截取出來再交給識別人臉的模型呢？下面的流程是可行的，但因為人臉的範圍不夠準確，截取出來的人臉並不在圖片的正中心，對於識別人臉的模型來說，資料質量不夠好就會導致識別的效果打折。  這一篇文章會介紹如何使用機器學習檢測臉部關鍵點 (眼睛鼻子嘴巴的位置)，檢測圖片上的人臉以後，再檢測臉部關鍵點，然後基於臉部關鍵點來調整人臉範圍，再根據調整後的人臉範圍擷取人臉並交給後面的模型，即可提升資料質量改善識別效果。  ## 臉部關鍵點檢測模型 臉部關鍵點檢測模型其實就是普通的 CNN 模型，在[第八篇文章](https://www.cnblogs.com/zkweb/p/13354826.html)中已經介紹過