请生成一个Java程序用于检测人脸特征点的

好的，以下是一个基于JavaCV实现人脸检测和特征点标定的示例程序，你可以在本地环境中运行它：

import java.io.File;

import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Rect;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Scalar;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.RectVector;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_32SC1;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imread;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

public class FaceDetector {
    public static void main(String[] args) {
        //加载人脸检测器
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

        //加载特征点检测器
        String landmarksPath = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat";
        FaceLandmarkDetector landmarkDetector = new FaceLandmarkDetector(landmarksPath);

        //加载人脸识别器
        FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
        faceRecognizer.read("face_recognizer.xml");

        //加载测试图片
        String imagePath = "test.jpg";
        Mat image = imread(imagePath);

        //检测人脸
        RectVector faceDetections = new RectVector();
        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

        //在检测到的人脸区域中标定特征点
        for (int i = 0; i < faceDetections.size(); i++) {
            Rect face = faceDetections.get(i);
            Mat faceImage = new Mat(image, face);
            RectVector landmarks = landmarkDetector.detect(faceImage);
            drawLandmarks(faceImage, landmarks);

            //识别人脸
            int[] label = new int[1];
            double[] confidence = new double[1];
            faceRecognizer.predict(faceImage, label, confidence);
            String name = "Unknown";
            if (confidence[0] < 100) {
                name = "Person " + label[0];
            }

            //在图片上标出人脸区域和识别结果
            rectangle(image, face, new Scalar(0, 255, 0, 0), 3, 8, 0);
            putText(image, name, new Point(face.x(), face.y() - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, new Scalar(0, 255, 0, 0), 2, LINE_AA, false);
        }

        //保存结果图片
        opencv_imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
    }

    /**
     * 在人脸上标定68个特征点
     *
     * @param faceImage 人脸图像
     * @param landmarks 特征点坐标
     */
    private static void drawLandmarks(Mat faceImage, RectVector landmarks) {
        for (int i = 0; i < landmarks.size(); i++) {
            Point point = landmarks.get(i);
            circle(faceImage, point, 2, new Scalar(0, 255, 0, 0), -1, 8, 0);
        }
    }
}

在这个程序中，我们首先加载了人脸检测器、特征点检测器和人脸识别器，然后加载了一张测试图片，并在其中检测人脸。对于每个检测到的人脸，我们在其中标定出68个特征点，并用识别器识别出人脸的身份。最后，我们在原始图片上标出人脸区域和识别结果，并将结果保存到本地。

需要注意的是，这个程序依赖于OpenCV和Dlib库，请先在本地环境中安装好这两个库，并将JavaCV相关的jar包添加到项目的classpath中。同时，需要将人脸检测器和特征点检测器的模型文件和人脸识别器的训练结果文件放置在正确的路径下。