本文介绍了人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点，并介绍了当前有哪些对齐算法和深度网络模型，最后列举了人脸对齐在移动端选择对齐算法时需要考虑的几个问题。
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法，该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数，包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明，该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收的论文中，诺丁汉大学的研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集，以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐的网络。研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题，首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入的大型3D数据集上，距离达到接近饱和性能（saturating performance）还有多远。 ImageNet百万级精准标记数据集开启了图像识别新时代，人们也由此意识到，数据跟算法同样重要。为了构建更好的模型和算法，越来越多
端到端深度人脸识别系统由三个关键要素构成：人脸检测（face detection）、人脸对齐（face alignment）和人脸表征（face representation）。其中，人脸检测的作用是定位静止图像或视频帧中的人脸位置。然后，人脸对齐将人脸校准到一个规范的视角，并将人脸图像裁剪到一个标准化像素大小。最后，在人脸表征阶段，从对齐后的图像中提取具有鉴别性的特征用于识别。
本文对人脸对齐的综述，介绍了人脸对齐的定义、发展历程、方法、挑战和未来方向。主要包括人脸对齐的两种方法：生成方法和判别方法。生成方法包括基于形状的生成方法和基于纹理的生成方法，判别方法包括基于距离的判别方法和基于相似性的判别方法。生成方法具有较好的对齐效果，但计算复杂度较高；而判别方法计算复杂度较低，但效果相对较差。文章还介绍了人脸对齐的评估方法，包括基于距离的评估方法和基于相似性的评估方法。最后，文章探讨了人脸对齐的应用，包括人脸检测、人脸识别、人脸表情识别等。
1.概述 文章名称：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 文章来源：2014CVPR 文章作者：Vahid Kazemi ，Josephine Sullivan 简要介绍： One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees算法（以下简称GBDT）是一种基于回归树的人脸对齐算法，这种方法通过建立一个级联的残差回归树（GBD
我们现在使用的模型实现人脸检测，在2080TI上，大概13帧每秒，慢是慢了点，不过胜在精度比较高，如上图所示，都能正确识别，关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图：
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
论文链接： https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e090pe0h36k0m002a7q06d0at215203&site=x
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
OpenCV实现人脸对齐 一：人脸对齐介绍 在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一
本文主要探讨了解决人脸对齐问题，介绍了一种用于人脸对齐的完整方案，包括2D和3D人脸对齐、2D到3D人脸对齐、3D人脸对齐、数据集和度量方法、以及网络架构。研究结果表明，目前的网络性能已经接近饱和，对于一些不常见的姿态，可以通过增加训练数据来提升网络的性能。
人脸对齐，即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换（旋转、缩放、平移等），将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤，可以提升人脸识别的精度。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 看似「天衣无缝」的伪造技术，也是有漏洞的。 视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表，其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸（AI face swap)。一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢？在最近的一项测试中，技术专家兼评论员 Bob Doyle 允许研究人员进行一些关于人脸伪造的测试，期间研究人员采用
们生存的这个星球上，居住着70多亿人。每个人的面孔组成部分相同，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小差异也不大。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式——即使是面容极其相似的双胞胎，也能由微妙的差别区分出来。人脸特征如同指纹一样，无法找到完全相同的存在。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？是否可以设计出与人类一样能够自动识别人脸的机器？这是近几十年来被广泛研究着的热门问题。随着AI技术的发展，也取得了显著的突破。
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术，包括人脸检测，人脸预处理和人脸 表征等方向，详细介绍了最新的算法设计，评估指标，数据集，性能比较等。
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
选自metaphysic.ai 作者：Martin Anderson 机器之心编辑部 看似「天衣无缝」的伪造技术，也是有漏洞的。 视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表，其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸（AI face swap)。一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢？在最近的一项测试中，技术专家兼评论员 Bob Doyle 允许研究人员进行一些关于人脸伪造的测试，
人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用，可以说已经成为非常基础的算法，我们先来回顾一下它的发展历史，Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法（Active Shape Model）开创了人脸关键点对齐的先河，ASM 引入了统计模型来解决对齐问题，紧接着三年之后，他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model，这个方法有很重的历史地位，要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事，传统的 CV 算法太粗暴，难以应付人脸这种高纬特征，AAM 之后算是进入了一个正确的方向，为后来神经网络方法奠定了基础，基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征，只是对 landmark 训练了一个统计模型出来，AAM 进一步优化了 ASM，在回归的过程中加入了纹理特征，这样就解决了特征的泛化匹配的问题，使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后，在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了，算法也已经白菜化，随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
是不是足够可以以假乱真了！这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到，在软件中输入一个说话的人脸录像，通过算法生成对应的人脸模型，套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是，这个逼真的效果看起来毫无违和感。
本次推送参考文献《An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods》 人脸对齐方法的发展具有以下5个里程碑的阶段： 1、1995 年Cootes
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。
本文提出了一种用于人脸检测和对齐的级联分类器框架。该框架使用多个弱分类器进行人脸检测，并通过一个后验分类器进行对齐。实验结果表明，该方法能够有效地检测人脸和对齐人脸，同时具有较好的性能表现。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
本文提出了一种不需要人脸检测的人脸对齐方法。该方法分为两个步骤：1）Basic Landmark Prediction Stage，通过人脸特征点检测；2）Whole Landmark Regression Stage，基于人脸特征点位置，使用一个 Pose Splitting Layer 生成人脸的姿态。该方法可以用于任意姿态的人脸对齐，不需要人脸检测，且在实验中取得了不错的效果。
之前52CV曾经报道过PRNet：人脸3D重建与密集对齐，其结果非常惊艳，在很多人脸应用中都有用武之地。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
本文为人脸识别算法系列专题的综述文章，人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。请大家关注SIGAI公众号，我们会持续解析当下主流的人脸识别算法以及业内最新的进展。
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成，第一步是人脸检测与对齐；第二步是人脸特征提取与比对；在第一步中人脸检测与landmark检测，实现人脸对齐，对齐又分为2D/3D对齐；第二步中提取人脸特征数据，从128维到024维都有可能，获取特征之后识别分为两种模型，一种是1:1称为验证，另外一种1:N称为鉴别。整个流程图示如下：
检测→对齐→表示→分类 在文章中，通过3d模型改进了人脸对齐的方法。然后，通过基于4million人脸图像（4000个个体）训练的一个9层的人工神经网络来进行人脸特征表达。在LFW数据集上取得了0.9
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
本文介绍了一种基于卷积神经网络的快速变脸方法，该方法可以快速地将一张人脸图像转换为另一张人脸图像，并保持其光照、姿势和表情等属性。该方法包括人脸对齐、风格迁移和变脸生成等步骤，并使用一个包含68个面部关键点的三维面部表示。实验结果表明，该方法可以生成高质量的变脸图像，甚至在测试集上获得了更好的结果。
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型，该模型使用MobileNet作为特征提取器，结合人脸检测算法，可以在保持较高准确率的同时，达到实时性能。同时，作者还提供了基于该模型的代码和示例，以方便读者使用。
以上杰作，来自韩国科学技术院 (KAIST) 的一个人脸对齐网络 (FAN) ，是超分辨率AI中优秀的一员，中选了BMVC 2019。
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
人脸检测为目标检测的特例，是商业化最早的目标检测算法，也是目前几乎各大CV方向AI公司的必争之地。
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
*理论联系实际，记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大，包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分的图片都是彩色，只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究，具有很高的研究价值。
人脸检测为目标检测的特例，是商业化最早的目标检测算法，也是目前几乎各大 CV 方向 AI 公司的必争之地。
人可以轻易理解所看到的视觉信息，但将同样的能力赋予计算机，并让其代替人类来进行类脑思考，是人工智能学术界、产业界争相研究的科学课题。人脸作为最重要的生物特征，蕴含了大量的属性信息，如性别、种族、年龄、表情、颜值等，而如何对这些属性信息进行预测，则是人脸分析领域的研究热点之一。
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