Kazemi et al. предложили именно способ автоматического нахождения антропометрических точек (лэндмарков) на произвольном изображении, причем очень быстрый. Тогда как AAM / ASM — способ сопоставления лиц на основе лэндмарков.
Update: по опыту коммерческого применения, Haar чаще фолтит (просто не умеем его готовить?), даже на фронтальных, но и повороты отрабатывает, и засветы и пр. мусор. Тогда как HOG не пропускает (корректно отрабатывает) фронтальные вообще, а на поворотных, засвченных и т.п. — хуже.
Для этого нужно обрезать голову сети — так мы получим карты фильтров. Эти фильтры показывают области, вносящие наибольший вклад в определение класса входного изображения. Если теперь эти фильтры применить к конкретному изображению — «засветим» характерные черты конкретного человека.
Update: по опыту коммерческого применения, Haar чаще фолтит (просто не умеем его готовить?), даже на фронтальных, но и повороты отрабатывает, и засветы и пр. мусор. Тогда как HOG не пропускает (корректно отрабатывает) фронтальные вообще, а на поворотных, засвченных и т.п. — хуже.