龍鵬 ——《深度學習與人臉影像應用》預告篇*專案整體介紹

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大家好，我是龍鵬，我的新系列分享《深度學習與人臉影像應用》已經在平臺上上線了，這次我將給大家帶來深度學習與人臉影像應用相關的分享，本次的分享將包含五個方面的內容：

1）人臉與關鍵點的檢測問題；

2）人臉的性別 臉型以及顏值等識別問題；

3）人臉的年齡表情識別問題；

4）人臉的美顏以及風格化相關的問題；

5）人臉的三維重建以及人臉的遷移等問題。

這裡呢，我先給大家介紹下我們的專案。

在這一次的分享中，我將給大家詳細地介紹一下我們的專案相關的背景以及一些基本的概念。在我們的小程式中本系列的內容大綱中可以看到我們這一次是深度學習人臉影像應用的分享，它包含了不下於十個子課題。

那我們這次的讀者或者說聽眾都是哪類人群呢？

主要包含兩類人群。

第一個是深度學習從業人員。本人已經在深度學習這個崗位，從事了三年多的工作，再加上讀書的時候從事了三年多的傳統的計算機視覺相關的學習。這六年來的經驗告訴我，我們平時處理的影像，大部分人臉仍然是人臉相關的影像。如今在工業界，人臉的應用仍然是最為廣泛的，包括大家在日常生活中已經廣泛使用的人臉識別身份認證，以及線上上主播們使用的人臉的美顏等等。所以作為一個深度學習從業人員，或者說計算機視覺相關方面的從業人員，我們不得不對人臉相關的演算法和應用做一個比較全面熟悉的瞭解。

第二個是對相關技術感興趣的愛好者。我們這次的分享將從兩個維度來進行，第一個是技術的應用，第二個是相關應用裡面的核心技術的展示。所以我們這次不會對技術本身做過度的細節的分享。那麼對相關技術感興趣的愛好者，也能從這次的分享中得到很多的啟示。

我們的分享內容主要包含人臉關鍵點檢測，以及人臉的美顏與風格化、年齡表情識別等。這裡已經涵蓋了基本上所有的人臉相關的應用是非常豐富的。

在正式開始做分享之前，我們有必要詳細地介紹一下人臉影像的特點。人臉影像相對於其他的影像來說，它自有它獨特的特點，這個特點體現在 演算法 和 應用 這兩個方面。

下面我們首先先給大家展示一下人臉相關的應用。

圖1

圖1是馬爸爸在一次晚會上給我們展示了一個刷臉的應用，如今刷臉的應用已經在市場上已經被驗證了好幾年了。從支付寶的刷臉認證到銀行的刷臉認證，以及到我們現在有很多APP的身份認證，人臉刷臉在身份認證中已經像當年的指紋識別一樣，產生了非常非常重大的意義。可以說我們如今的日常生活中已經離不開人臉的刷臉應用。

圖2

圖2是一個人臉屬性的展示，它包含了性別年齡表情，魅力值也就是顏值，以及是否戴眼鏡帽子口罩這樣的一些屬性，這些都是人臉的一些基本的屬性。對這些基本屬性的檢測，是我們進一步對人臉影像進行分析的一個基礎。

圖3

圖3是一個人臉風格化相關的應用。我們可以看到像天天P圖、美圖秀秀這樣的一些APP，它總是會在特定的節日，比如說六一兒童節、七一建軍節這樣的一些節日，推出一些與這個主題非常相關的一些風格化的濾鏡，每次都能收穫一堆的轉發和流量。

圖4

圖4是一個美顏的展示。如今不管是一款新的手機，在他釋出的時候會強調他的AI美顏功能還是我們現線上上的大量女主播都已經完全離不開美顏這樣的一個技術，可以說美顏這樣的一個技術，對提升人的自信心，也是一個非常非常有用和關鍵的技術。

圖5

圖5是一個紋理貼圖的應用。我們可以看到，我們將成龍大哥的紋理成功的貼到了劉亦菲的臉上，從而展示了一張融合的人臉。這就是一個非常經典的換臉的應用，也是一項比較好玩有趣的應用。

圖6

最後圖6是一個表情遷移的業務。右邊是我們的一個source，也就是我們的表情源，左邊是我們的Target，也就是我們的影片源，他是一個什麼樣的應用呢？就是我們右邊的這樣的一個人，我們可以實時的做一些表情，做各種各樣的嘴部表情，他會時時的遷移到影片源，也就是說我們可以透過線下自己的表情在控制影片裡面人物的表情，這樣的一個技術，對於未來的C級電影製作是非常非常具有深刻的影響的。它可以大規模地降低我們的製作成本。

以上就展示了我們的一些人臉相關的應用，當然這並不是人臉所有的應用，但是已經包含了絕大部分已經落地，或者說未來具有非常有潛力落地的一些應用。

那人臉影像到底有它的一些什麼樣的特點？

首先， 獨特性 ：相對於其他的影像來說，人臉的應用是極其廣泛的。前面我們已經給大家展示了不下於十種的應用，這相對於其他的影像來說，這就是一個獨特性。

其次， 形變大 ：人臉是一個非剛體，它的形變大 。 什麼意思呢？就是人臉的形狀。在人的隨著年齡的增長，以及人的表情變化，它會具有比較大的一個形態的變化，這給我們的演算法往往提出了很大的一個挑戰。因為對於這樣的一個非剛體的話，他的建模問題就比剛體的建模問題會更加複雜。

最後， 人臉影像的影響因素特別多 ：

1）光照:我們在暗光情況下和逆光情況下處理人臉影像，對演算法的要求是不一樣的。

2）姿態:如今雖然人臉識別問題已經得到了廣泛的研究，但是對於姿態非常大的，比如說非常大的一個側臉，以及上下俯仰角非常大的這種臉來說，人臉的檢測與識別仍然是一個比較大的問題。

3）表情:因為人可以做出各種各樣的誇張的表情，這個大的表情也會對我們的人臉的一些檢測識別產生影響。

4）人臉臉上的一些裝飾：包括髮型鬍鬚，以及戴的一些飾品，是否戴帽子等等，都會對我們的人臉影像產生一些遮擋，以及汙染，這也是影響人臉識別的一個主要因素。

5）人臉天然的多樣性：人臉隨著年齡的增長，隨著疾病的發生，以及隨著一些不可預見的外傷，都會對影像本身造成一個比較大的損害。這也對我們的演算法提出了很多很多的挑戰。

雖然人臉識別問題人臉檢測問題已經研究了幾十年，但是在現在的一個線下環境下，我們仍然包含非常非常多的挑戰，值得我們去研究。

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