文/編輯 | 言有三
人臉影像屬於最早被研究的一類影像，也是計算機視覺領域中應用最廣泛的一類影像，可以說 掌握好人臉演算法，基本就玩轉了計算機視覺領域。在經歷了幾十年的發展後，現在人臉影像都有哪些研究和應用領域呢？本文從人臉特徵，人臉檢測，人臉關鍵點檢測，人臉識別，人臉屬性分析，人臉分割，人臉美顏，人臉編輯與風格化，三維人臉重建等方向來進行簡單介紹。
人臉特徵
人臉的特徵表達是最早期的人臉影像研究領域，早期研究者透過各類底層的影像特徵來對人臉影像進行表徵，包括以膚色高斯模型為代表的顏色特徵，以LBP為代表的紋理特徵，以ASM為代表的形狀特徵，以Eigenfaces為代表的統計特徵等。
隨著深度學習技術的發展，傳統人臉特徵提取的時代基本一去不復返了，但是從事該領域的工作人員瞭解背後的思想精髓是很有必要的。
人臉檢測
人臉的第一個高層次任務便是人臉檢測，它也是後續所有人臉演算法的預處理步驟。
傳統的人臉檢測方法從基於規則的方法到基於分類的方法，形變模型等，是一個非常大的演算法家族，橫跨幾十年的研究，多數工作在尋找更強大的特徵描述運算元和分類器。
隨著深度學習目標檢測技術發展，當前人臉檢測問題基本得到解決，剩下一部分較難的問題包括真實場景下的 大姿態，嚴重遮擋，模糊小臉，非真實人臉檢測，仍然有部分研究空間。
關鍵點檢測
關鍵點檢測又稱人臉對齊，它是人臉識別，人臉屬性分析與編輯等眾多工的重要預處理步驟。
目前正臉的人臉關鍵點檢測研究非常成熟，剩下一部分較難的問題包括真實場景下的 大姿態，模糊臉關鍵點檢測。
人臉識別
人臉識別是當前最為人熟知的人臉領域，已經在社交，金融等領域廣泛應用，目前通用的人臉識別演算法已經發展的很成熟。
儘管如此，人臉識別還有許多難題，包括 遮擋人臉，跨年齡的人臉識別，偽造人臉識別等。
人臉表情識別與編輯
人臉表情識別作為重要的人臉屬性，在人機互動、娛樂、自動駕駛等領域都有廣泛的應用。
由於真實場景中不同人臉的表情具有很大的類內差異，人臉微表情等識別難度較高，使得當前只能識別一些非常基本的表情，還沒有特別成熟商用的表情識別系統。
人臉的表情編輯不僅可以輔助人臉識別等任務的提升，同時還是一個非常具有娛樂性的應用方向，屬於當前的研究熱點。
人臉年齡識別與編輯
年齡是重要的生物特徵，由於受到成長環境，妝造等因素影響，真實人臉年齡的估計是一個非常具有挑戰性的問題。
如果能對 年齡進行歸一化，去除年齡因素的干擾，將大大提升跨年齡人臉識別的精度。
人臉姿態估計與編輯
人臉姿態估計與人臉關鍵點定位任務聯絡緊密，另外大姿態會造成遮擋，對人臉識別等演算法造成挑戰。
如果能對 人臉姿態進行歸一化，將非常有助於人臉識別等模型的效能提升。
人臉屬性分割
人臉屬性分割屬於影像分割在人臉領域中的應用，與人臉關鍵點檢測的地位類似，它是人臉編輯等很多人臉任務的預處理步驟，可以輔助提升該類任務的效能。
人臉顏值與美顏
人臉顏值分析是一個具有非常強社交屬性的需求，人臉美顏則是一個由來已久的研究課題，已經深入人們的日常社交。
當前以美白塑形為代表的技術已非常成熟，研究熱點和難點在於 快速的個性化妝造遷移等方向。
人臉風格化
人臉風格化在內容創作，娛樂社交中非常重要，隨著技術的發展，具有較大的商業前景。
換臉與偽造臉識別
換臉演算法屬於時下最流行的人臉編輯領域之一，已經從實驗室走向了工業界，達到了以假亂真的效果。
偽造臉的流行對基於人臉的許多應用構成了嚴重挑戰，也因此催生了 偽造臉識別等新的熱門領域。
人臉三維重建
基於影像的人臉三維重建在人臉分析與娛樂領域裡有巨大的應用場景，同時它也可以用於提升人臉關鍵點檢測，人臉識別，人臉編輯等很多工。
人臉三維重建的研究已經有幾十年的歷史，但是 基於影像的快速高精度三維人臉重建還沒有工業落地，需要研究人員繼續努力。
以上人臉的主要應用場景，每一個方向雖然都有了許多進展，但是也遺留著很多的難題並沒有解決，人臉演算法是整個計算機領域中最大的方向，值得每一個立志於從事計算機視覺領域的演算法人員深入掌握。
有三AI的主要學習資源
關於人臉相關的演算法，有三AI有以下主要學習資料， 包括綜述性質的文章，系統性的論文跟讀，有三AI知識星球學習資料以及有三AI秋季劃人臉演算法學習小組。
1，技術綜述
從2018年中開始，我們輸出了一系列的人臉相關的綜述，從人臉資料集，表情，年齡，顏值，到GAN對人臉的影響等等。
2，系統性論文跟讀
為了讓大家能高效無障礙的入門人臉演算法，我們仔細篩選了重要方向的論文。
「每週CV論文推薦」 初學深度學習活體與偽造人臉檢測必讀的文章