「杂谈」计算机视觉人脸图像的十几个大的应用方向，你懂了几分？
2020-02-16 13:45:50
文/编辑 | 言有三
人脸图像属于最早被研究的一类图像，也是计算机视觉领域中应用最广泛的一类图像，可以说掌握好人脸算法，基本就玩转了计算机视觉领域。在经历了几十年的发展后，现在人脸图像都有哪些研究和应用领域呢？本文从人脸特征，人脸检测，人脸关键点检测，人脸识别，人脸属性分析，人脸分割，人脸美颜，人脸编辑与风格化，三维人脸重建等方向来进行简单介绍。
人脸特征
人脸的特征表达是最早期的人脸图像研究领域，早期研究者通过各类底层的图像特征来对人脸图像进行表征，包括以肤色高斯模型为代表的颜色特征，以LBP为代表的纹理特征，以ASM为代表的形状特征，以Eigenfaces为代表的统计特征等。
随着深度学习技术的发展，传统人脸特征提取的时代基本一去不复返了，但是从事该领域的工作人员了解背后的思想精髓是很有必要的。
人脸检测
人脸的第一个高层次任务便是人脸检测，它也是后续所有人脸算法的预处理步骤。
传统的人脸检测方法从基于规则的方法到基于分类的方法，形变模型等，是一个非常大的算法家族，横跨几十年的研究，多数工作在寻找更强大的特征描述算子和分类器。
随着深度学习目标检测技术发展，当前人脸检测问题基本得到解决，剩下一部分较难的问题包括真实场景下的大姿态，严重遮挡，模糊小脸，非真实人脸检测，仍然有部分研究空间。
关键点检测
关键点检测又称人脸对齐，它是人脸识别，人脸属性分析与编辑等众多任务的重要预处理步骤。
目前正脸的人脸关键点检测研究非常成熟，剩下一部分较难的问题包括真实场景下的大姿态，模糊脸关键点检测。
人脸识别
人脸识别是当前最为人熟知的人脸领域，已经在社交，金融等领域广泛应用，目前通用的人脸识别算法已经发展的很成熟。
尽管如此，人脸识别还有许多难题，包括遮挡人脸，跨年龄的人脸识别，伪造人脸识别等。
人脸表情识别与编辑
人脸表情识别作为重要的人脸属性，在人机交互、娱乐、自动驾驶等领域都有广泛的应用。
由于真实场景中不同人脸的表情具有很大的类内差异，人脸微表情等识别难度较高，使得当前只能识别一些非常基本的表情，还没有特别成熟商用的表情识别系统。
人脸的表情编辑不仅可以辅助人脸识别等任务的提升，同时还是一个非常具有娱乐性的应用方向，属于当前的研究热点。
人脸年龄识别与编辑
年龄是重要的生物特征，由于受到成长环境，妆造等因素影响，真实人脸年龄的估计是一个非常具有挑战性的问题。
如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
人脸姿态估计与编辑
人脸姿态估计与人脸关键点定位任务联系紧密，另外大姿态会造成遮挡，对人脸识别等算法造成挑战。
如果能对人脸姿态进行归一化，将非常有助于人脸识别等模型的性能提升。
人脸属性分割
人脸属性分割属于图像分割在人脸领域中的应用，与人脸关键点检测的地位类似，它是人脸编辑等很多人脸任务的预处理步骤，可以辅助提升该类任务的性能。
人脸颜值与美颜
人脸颜值分析是一个具有非常强社交属性的需求，人脸美颜则是一个由来已久的研究课题，已经深入人们的日常社交。
当前以美白塑形为代表的技术已非常成熟，研究热点和难点在于快速的个性化妆造迁移等方向。
人脸风格化
人脸风格化在内容创作，娱乐社交中非常重要，随着技术的发展，具有较大的商业前景。
换脸与伪造脸识别
换脸算法属于时下最流行的人脸编辑领域之一，已经从实验室走向了工业界，达到了以假乱真的效果。
伪造脸的流行对基于人脸的许多应用构成了严重挑战，也因此催生了伪造脸识别等新的热门领域。
人脸三维重建
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。
人脸三维重建的研究已经有几十年的历史，但是基于图像的快速高精度三维人脸重建还没有工业落地，需要研究人员继续努力。
以上人脸的主要应用场景，每一个方向虽然都有了许多进展，但是也遗留着很多的难题并没有解决，人脸算法是整个计算机领域中最大的方向，值得每一个立志于从事计算机视觉领域的算法人员深入掌握。
有三AI的主要学习资源
关于人脸相关的算法，有三AI有以下主要学习资料，包括综述性质的文章，系统性的论文跟读，有三AI知识星球学习资料以及有三AI秋季划人脸算法学习小组。
1，技术综述
从2018年中开始，我们输出了一系列的人脸相关的综述，从人脸数据集，表情，年龄，颜值，到GAN对人脸的影响等等。
2，系统性论文跟读
为了让大家能高效无障碍的入门人脸算法，我们仔细筛选了重要方向的论文。
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