掌握人脸智能技术，我们可以做些什么？

智能人脸业务一直以来在工业届的落地水平都是很深的。甚至早在深度学习技术大热之前，很多依托人脸识别的产品就已经面世。而深度学习基础的发展，则将该项技术的准确度和精度，进一步推上了一个新的高度，而衍生出来的产品也越来越丰富

掌握人脸智能技术，我们可以做些什么呢？在搞清楚这个问题之前，我们先来看看人脸智能有哪些点可以做？

1. 人脸检测

2. 人脸关键点

3. 人脸匹配

4. 人脸属性

5. 换脸以及人脸风格化

6. 等等

   
   

• 人脸检测
  

     人脸检测，Face Detection. 人脸检测问题最初来源于人脸识别（Face Recognition）。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟。而人脸检测，是自动进行人脸识别的基础。

     人脸检测它能够自动从图像中定位到人脸的位置（多个矩形框x，y，w，h），只有在图像中找到人脸，我们才能更好的继续后续的依托人脸的智能业务。

     如下如图所示：

人脸检测也属于目标检测的范畴，因此解决人脸检测问题，我们可以采用通用的目标检测算法框架，比如：SSD、Faster RCNN、Yolo这三种不同系列的目标检测算法。关于不同系列方法有什么特点，这里我们不进行一一介绍。

除去采用通用物体检测框架以外，还可以考虑人脸图像的特点，密集人脸，小人脸等不同场景，来对网络结果进行调整，常见的思路可以总结为：

• 加入人脸关键点等多个任务

• 采用级联的网络结构，从粗到细检测人脸

• 考虑多尺度，上下文等信息，比如：FPN的结构
  

• 优化分类网络的loss设计

• 考虑人脸特点的新的anchor策略

• 等等
  

推荐阅读博客：《人脸检测之(S3FD,SSH,HR,RSA,Face R-CNN,PyramidBox)》

链接地址：https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/80932095

• 人脸关键点技术

人脸关键点定位(Facial landmark localization）： 在人脸检测的基础上，根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，输入为人脸外观图像，输出为人脸的特征点集合，见下图：

有了关键点以后，我们就能准确的定位到人脸的五官位置，这个时候很多基于五官的任务就可以展开，比如：

• 活体检测：睁闭眼，张闭嘴检测

• 人脸美妆

• 人脸贴图

• 人脸换脸（也可以使用GAN）

• 颜值评估

• 等等

关于关键点技术综述，这里推荐阅读：《人脸关键点对齐》

链接：https://www.jianshu.com/p/e4b9317a817f

目前，人脸关键点有：5点，21点，29点，34点，53点，68点，98点和215点。

数据集有：

关键点技术相关的除了人脸关键点以外，实际上还有一些类似的任务可以借鉴，比如：

人体关键点和服装关键点，分别用于姿态估计和流行趋势分析等任务。如下图所示：

• 人脸比对/人脸识别/人脸检索/人脸验证
  

对于人脸匹配/人脸识别/人脸检索/人脸验证这些问题， 算法实现的目的都是去如何衡量两个人脸之间相似度。

算法的输入是两个人脸特征人脸特征由前面的人脸提特征算法获得，输出是两个特征之间的相似度。

举例说明：人脸对比过程，输出结果为相似度96%

对于人脸特征的提取，目前主要用的方法就是深度学习的方法，通常的解决思路有两种：

• 单分支的图像分类方法，进行人脸特征提取

• 多分支的判别性方法，进行人脸特征提取

最后对于人脸特征向量相似度的衡量，可以采用欧氏距离或者余弦距离，或者采用rerank的策略进行一步提高相似性度量结果。

推荐阅读《face recognition[翻译][深度人脸识别:综述]》，链接地址：http://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/9789243.html

《深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续》链接地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1344438

对于人脸匹配问题，实际上在工业场景中存在很多相关的任务，比如：行人ReID，用于智能安防领域内的行人跟踪等业务；车辆识别；图像检索等任务中。

• 人脸属性
  

人脸属性识别:自动估计人脸的属性，比如性别、年龄、表情、人种、是否佩戴眼镜、美丑等。

人脸属性可以用于对人脸数据进行信息结构化。通过人脸可以计算出人的一些属性，基于这些属性（标签）后续可以做很多其他的推荐任务等等

• 换脸以及人脸风格化

2017年12月，一个名为“DeepFakes”的用户在Reddit上发布了一个“假视频”，视频中的艺人其实是后期加上的，但是看起来几乎毫无破绽。他利用了深度学习和AI新技术，在xxxx中把演员的脸替换成某个艺人的脸，从而制作成了这个看上去以假乱真的视频。AI换脸技术也越来越成熟，如下图所示。

Ai换脸技术自诞生以来，好莱坞的一些数字特效公司就对它非常感兴趣，对于好莱坞制片方和制作公司来说，这项技术可以大大提高后期制作的效率，而且大量节约成本。当然，对于此项技术，目前同样存在技术滥用上的担忧，所以大家不要偷偷用它搞事情哦~

对于换脸技术，可以采用两种思路进行解决：1）基于关键点的方案；2)直接采用GAN，来进行生成。

关于GAN的相关内容，推荐阅读：https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo

人脸数据资源库：https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52775598

参考文献：

【1】https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52775598 

【2】https://cloud.tencent.com/developer/article/1344438

【3】https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/80932095

【4】https://www.jianshu.com/p/e4b9317a817f

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