【总结】有三AI所有原创人脸相关的学习资料汇总（2022年12月）

人脸图像的应用领域想必所有做视觉算法的都不会陌生，所有的安防监控、几乎现在所有的在线身份认证、支付、考勤都需要用到人脸检测与人脸识别，人脸识别甚至被用于追逃疑犯，找寻失踪人口。

所有的在线直播平台，手机拍照软件，都会接入人脸美颜，各种各样的人脸特效。

虚拟主播在新闻部门上岗大家也已经习以为常了，以后我们会越来越多和虚拟人共存。

最新的人脸换脸等技术也被广泛应用于影视剧内容创作，如网络电视剧《风声》中周一围换脸赵立新。

人脸图像的研究和应用之广，本身就已经覆盖了大部分图像研究方向，在各类互联网公司的招聘中，也是被重点考察的内容。甚至许多的研究组、创业公司，就是专门做人脸方向。而纵观整个CV领域，做人脸算法的从业者却不多，做得好的就更少了。

学好人脸算法，对于计算机视觉领域从业，自然是不会错的。我们公众号输出了很多人脸领域的相关学习资料，下面我们对其中的一些重点内容来进行简单的汇总。

人脸相关文章

公众号最早期的人脸相关学习资料就是一系列技术文章，包括了绝大多数人脸领域的技术综述，内容覆盖人脸属性分析（年龄、表情、颜值、脸型识别），人脸风格化，人脸三维重建，人脸美妆，人脸属性编辑等。

年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)，如下图就是年龄值的估计。

所谓“颜值”，就是根据大众的认知来对人脸的美丽程度进行评分。不过即使人来打分，大家也口味各异，御姐萝莉各有所爱。

人脸脸型分类就是算法根据一张包含面部的照片推测出人脸属于那种脸型，是人人都爱的瓜子脸还是有正义感的国字脸(也就是方形脸)或者其他常见的脸型，如圆脸、方脸等等。脸型的识别可用于装饰推荐，心理学等领域。

人脸表情识别(facialexpression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。我们对表情识别的相关内容做了一个较为详细的综述。

所谓人脸风格化，就是将人脸头像转换为特定的风格头像，最常见的包括素描肖像风格，卡通形象(动画)风格，油画风格，人脸风格化已经成为了一个非常热门的研究领域和应用方向。

美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了。而所谓妆造迁移算法，指的是将一张人像的妆容迁移到任意一张人像照片中，这是美颜算法中比较复杂的技术，示意图如下。

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。我们给大家重点介绍了其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。

人脸属性编辑是一个很广的应用领域，不仅可以用于辅助其他诸如人脸识别等相关的任务，也可以独立成若干新的任务，在人机交互，娱乐社交领域有广泛应用，我们简单介绍了其中核心算法以及如何深入学习。

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人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断地整理提出，极大地促进了该领域的发展。我们从人脸检测、关键点检测、人脸识别、人脸属性分析、人脸姿态与3D，人脸活体与伪造，人脸风格化等几个方向来给大家做了非常详细的汇总介绍。

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在人脸方向，我们推荐了绝大部分重要领域里值得初学者阅读学习的资料，包括人脸检测，人脸关键点检测，人脸活体检测与伪造人脸检测，人脸属性分析，单张图像三维人脸重建，人脸识别和验证，人脸识别难题之遮挡、年龄、姿态、妆造到亲属关系、人脸攻击，换脸算法等方向。

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