ASM(Active Shape Model)早期的基于统计学习的人脸配准算法
AAM (active appearance model)是ASM的改进算法
CLM constrained local model
CR级联回归
LBF (local binary feature)局部二元模式
ERT (ensemble of regression tree）集成回归树梯度提升的学习方法，并提出了提取有效像素差特征的距离先验。
ESR：提出了两阶段的学习策略和像素差特征，并通过随机蒛来回归人脸关键点的位置；
LBP：在ESR的基础上提出了稀疏的局部二值化特征，并用随机回归森林进行学习。
FDG(first derivative of Gaussian operator)是一种多方向的梯度算子，在指定方向角θ后，其计算公式为
FDG具有很强的抗噪声能力，能够很好的保留图像的边缘信息。相比较Gabor等其他梯度特征，更适合人脸配准实时性的要求。
