人脸对齐常用评价标准

1 the inter-ocular distance normalized error

其中xixix_i表示预测坐标点，x∗ixi∗x^*_i表示ground-truth，dIODdIODd_{IOD}表示两眼中心间距离，归一化该因素是为了消除因脸部尺寸不统一带来的不合理变化
当然其中dIODdIODd_{IOD}也可以用两外眼角间距离、人脸shape外接矩形对角线长度代替

2 the mean normalized error (MNE)

符号意义与上面相同，仅仅多了一项平均项

3 the area-under-the-curve (AUCaAUCaAUC_a)

AUCaAUCaAUC_a就是通过计算该曲线的面积进行评估

其中，eee表示归一化误差，f(e)" role="presentation" style="position: relative;">f(e)f(e)f(e)表示累积误差分布函数

横坐标表示归一化误差值eee（由1中式得），纵坐标表示小于归一化误差e" role="presentation" style="position: relative;">eee的特征点占所有特征点的比例，也就是该曲线右下区域越大越好；值得一说的是，该方法的好处就在于AUCaAUCaAUC_a值不像平均误差那样受单个点误差较大而发生较大变化，非常敏感
详见：https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554

4 the Cumulative Errors Distribution (CED) curve

CED与AUC有些类似，但又不同；如下图（来自Look at Boundary论文）

横坐标表示归一化点与点间误差eee，见1中公式；纵坐标表示小于归一化误差e" role="presentation" style="position: relative;">eee的样本占总样本的比例，换句话说，误差eee大于某个阈值T" role="presentation" style="position: relative;">TTT的样本定义为失败样本，统计失败率；如图中在误差阈值为T=0.1T=0.1T= 0.1时，LAB的失败率为2.17%；另外图中Error是指平均误差（MNE），见方法2

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