人臉識別剩下的難題：從遮擋，年齡，姿態(tài)，妝造到親屬關(guān)系，人臉攻擊
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本文轉(zhuǎn)自：AI算法與圖像處理
遮擋人臉的檢測和識別是一個很常見的現(xiàn)實問題，不論是姿態(tài)等帶來的自遮擋還是外物帶來的遮擋，都會嚴(yán)重?fù)p害人臉識別模型的性能，值得對相關(guān)領(lǐng)域感興趣的朋友深入關(guān)注。
[1] Wang J, Yuan Y, Yu G. Face attention network: An effective face detector for the occluded faces[J]. arXiv preprint arXiv:1711.07246, 2017.
[2] Yuan X, Park I K. Face De-occlusion using 3D Morphable Model and Generative Adversarial Network[J]. arXiv preprint arXiv:1904.06109, 2019.
年齡的變化使得人臉的圖像特征發(fā)生很大的變化，跨年齡的人臉識別無疑也是一個很難的問題，同時也是一個具有重大社會價值的課題。從年齡不變特征提取到年齡仿真，相關(guān)的研究非常多，這個綜述可以作為一個好的開始。
[3] Sawant M M, Bhurchandi K M. Age invariant face recognition: a survey on facial aging databases, techniques and effect of aging[J]. Artificial Intelligence Review, 2019, 52(2): 981-1008.
大姿態(tài)造成人臉顯著特征的缺失，一樣會嚴(yán)重影響模型的性能。從姿態(tài)不變特征提取到正臉姿態(tài)仿真，相關(guān)的研究非常多，這個綜述可以作為一個好的開始。
文章引用量：200+
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[4] Ding C, Tao D. A comprehensive survey on pose-invariant face recognition[J]. ACM Transactions on intelligent systems and technology (TIST), 2016, 7(3): 37.
的變化會導(dǎo)致人臉的生理特征發(fā)生變化，而妝造則可能直接掩蓋了人臉固有的特征，也對人臉識別構(gòu)成了很大的挑戰(zhàn)，非常具有研究意義。
[5] Li Y, Song L, Wu X, et al. Anti-Makeup: Learning a bi-level adversarial network for makeup-invariant face verification[C]//Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2018.
由于遺傳等因素，子女的人臉會與父母相似，因此人臉識別中有一個小的領(lǐng)域即親屬人臉識別，也具有一定的研究意義。
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[6] Robinson J P, Shao M, Wu Y, et al. Families in the wild (fiw): Large-scale kinship image database and benchmarks[C]//Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia. ACM, 2016: 242-246
當(dāng)前的人臉偽造技術(shù)已經(jīng)非常高超，如何檢測與識別偽造人臉將是未來一個很大的挑戰(zhàn)。
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[7] R?ssler A, Cozzolino D, Verdoliva L, et al. Faceforensics: A large-scale video dataset for forgery detection in human faces[J]. arXiv preprint arXiv:1803.09179, 2018.
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