【年终总结】有三AI至今在人脸图像算法领域都分享了哪些内容？

在所有图像中，人脸是最大的一个领域，研究人员最多，应用范围最广，对我们的生活影响最深。每一个从事计算机视觉的人不可能完全绕过人脸图像，那么迄今为止有三AI在人脸方向都输出了哪些内容呢？

人脸算法综述

从去年年中的时候开始，我们接着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，GAN对人脸的影响等等，详情请阅读以下文章链接。

首先是一篇人脸数据集文章，涵盖人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等方向，基本包括主流的数据集介绍。

年龄特征作为人类的一种重要生物特征，如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中，基于年龄信息的各种人机交互系统，例如与年龄相关的安全监控，与年龄有关的智能广告推荐系统等都将从中获益。

人脸表情识别(facial expression 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。

爱美之心人皆有之，人脸颜值和脸型在娱乐领域也受到了一定的关注与应用。

GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，在人脸检测识别与编辑等领域都有非常广泛的应用，正当其时。

系统性的论文推荐阅读

为了让大家能高效无障碍的入门某一个方向，有三花了两个月的时间仔细筛选重要方向的论文并进行了推荐，几个方向如下：

往期的文章链接如下，每一篇文章都有推荐理由和星级。

系统性论文阅读

知识星球人脸板块

在有三AI知识星球，针对GAN在人脸各个方向的应用，包括人脸图像生成，风格化，各个方向的人脸编辑，人脸三维重建等等问题，已经做出了大量解读和讨论，而且这才刚刚开始。

另外，针对人脸中的一些大的数据集，比如超过100G的AffectNet，EmotionNet，给大家提供了下载。以及人脸的各个方向的数据集进行了介绍，让大家扩充眼界。

秋季划人脸算法组

最后，也是最后一站，我们的有三AI秋季划中包含了一个人脸算法组，目标很简单，对标企业，在这里持续讨论和学习人脸各个方向的内容。掌握人脸检测，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，介绍如下：

以上所有内容，综述供大家初步了解一个方向，推荐的文章供大家正确入门，星球供大家进阶，秋季划则作为对标企业的终极解决方案。搞定了人脸算法，还怕什么，希望你喜欢。

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