大家好，我是龙鹏，这次谈谈深度学习与人脸图像应用相关的技术，将包含五个方面的内容：
1）人脸与关键点的检测问题；
2）人脸的性别 脸型以及颜值等识别问题；
3）人脸的年龄表情识别问题；
4）人脸的美颜以及风格化相关的问题；
5）人脸的三维重建以及人脸的迁移等问题。
这里呢，我先给大家介绍下我们的项目。
在这一次的分享中，我将给大家详细地介绍一下我们的项目相关的背景以及一些基本的概念。在我们的小程序中本系列的内容大纲中可以看到我们这一次是深度学习人脸图像应用的分享，它包含了不下于十个子课题。
那我们这次的读者或者说听众都是哪类人群呢？
主要包含两类人群。
第一个是深度学习从业人员。本人已经在深度学习这个岗位，从事了三年多的工作，再加上读书的时候从事了三年多的传统的计算机视觉相关的学习。这六年来的经验告诉我，我们平时处理的图像，大部分人脸仍然是人脸相关的图像。如今在工业界，人脸的应用仍然是最为广泛的，包括大家在日常生活中已经广泛使用的人脸识别身份认证，以及在线上主播们使用的人脸的美颜等等。所以作为一个深度学习从业人员，或者说计算机视觉相关方面的从业人员，我们不得不对人脸相关的算法和应用做一个比较全面熟悉的了解。
第二个是对相关技术感兴趣的爱好者。我们这次的分享将从两个维度来进行，第一个是技术的应用，第二个是相关应用里面的核心技术的展示。所以我们这次不会对技术本身做过度的细节的分享。那么对相关技术感兴趣的爱好者，也能从这次的分享中得到很多的启示。
我们的分享内容主要包含人脸关键点检测，以及人脸的美颜与风格化、年龄表情识别等。这里已经涵盖了基本上所有的人脸相关的应用是非常丰富的。
在正式开始做分享之前，我们有必要详细地介绍一下人脸图像的特点。人脸图像相对于其他的图像来说，它自有它独特的特点，这个特点体现在算法和应用这两个方面。
下面我们首先先给大家展示一下人脸相关的应用。
图1
图1是马爸爸在一次晚会上给我们展示了一个刷脸的应用，如今刷脸的应用已经在市场上已经被验证了好几年了。从支付宝的刷脸认证到银行的刷脸认证，以及到我们现在有很多APP的身份认证，人脸刷脸在身份认证中已经像当年的指纹识别一样，产生了非常非常重大的意义。可以说我们如今的日常生活中已经离不开人脸的刷脸应用。
图2
图2是一个人脸属性的展示，它包含了性别年龄表情，魅力值也就是颜值，以及是否戴眼镜帽子口罩这样的一些属性，这些都是人脸的一些基本的属性。对这些基本属性的检测，是我们进一步对人脸图像进行分析的一个基础。
图3
图3是一个人脸风格化相关的应用。我们可以看到像天天P图、美图秀秀这样的一些APP，它总是会在特定的节日，比如说六一儿童节、七一建军节这样的一些节日，推出一些与这个主题非常相关的一些风格化的滤镜，每次都能收获一堆的转发和流量。
图4
图4是一个美颜的展示。如今不管是一款新的手机，在他发布的时候会强调他的AI美颜功能还是我们现在线上的大量女主播都已经完全离不开美颜这样的一个技术，可以说美颜这样的一个技术，对提升人的自信心，也是一个非常非常有用和关键的技术。
图5
图5是一个纹理贴图的应用。我们可以看到，我们将成龙大哥的纹理成功的贴到了刘亦菲的脸上，从而展示了一张融合的人脸。这就是一个非常经典的换脸的应用，也是一项比较好玩有趣的应用。
图6
最后图6是一个表情迁移的业务。右边是我们的一个source，也就是我们的表情源，左边是我们的Target，也就是我们的视频源，他是一个什么样的应用呢？就是我们右边的这样的一个人，我们可以实时的做一些表情，做各种各样的嘴部表情，他会时时的迁移到视频源，也就是说我们可以通过线下自己的表情在控制视频里面人物的表情，这样的一个技术，对于未来的C级电影制作是非常非常具有深刻的影响的。它可以大规模地降低我们的制作成本。
以上就展示了我们的一些人脸相关的应用，当然这并不是人脸所有的应用，但是已经包含了绝大部分已经落地，或者说未来具有非常有潜力落地的一些应用。
那人脸图像到底有它的一些什么样的特点？
首先，独特性：相对于其他的图像来说，人脸的应用是极其广泛的。前面我们已经给大家展示了不下于十种的应用，这相对于其他的图像来说，这就是一个独特性。
其次，形变大：人脸是一个非刚体，它的形变大。什么意思呢？就是人脸的形状。在人的随着年龄的增长，以及人的表情变化，它会具有比较大的一个形态的变化，这给我们的算法往往提出了很大的一个挑战。因为对于这样的一个非刚体的话，他的建模问题就比刚体的建模问题会更加复杂。
最后，人脸图像的影响因素特别多：
1）光照:我们在暗光情况下和逆光情况下处理人脸图像，对算法的要求是不一样的。
2）姿态:如今虽然人脸识别问题已经得到了广泛的研究，但是对于姿态非常大的，比如说非常大的一个侧脸，以及上下俯仰角非常大的这种脸来说，人脸的检测与识别仍然是一个比较大的问题。
3）表情:因为人可以做出各种各样的夸张的表情，这个大的表情也会对我们的人脸的一些检测识别产生影响。
4）人脸脸上的一些装饰：包括发型胡须，以及戴的一些饰品，是否戴帽子等等，都会对我们的人脸图像产生一些遮挡，以及污染，这也是影响人脸识别的一个主要因素。
5）人脸天然的多样性：人脸随着年龄的增长，随着疾病的发生，以及随着一些不可预见的外伤，都会对图像本身造成一个比较大的损害。这也对我们的算法提出了很多很多的挑战。
虽然人脸识别问题人脸检测问题已经研究了几十年，但是在现在的一个线下环境下，我们仍然包含非常非常多的挑战，值得我们去研究。
完整内容及视频解读，请关注蜂口小程序~
参与内测免费获取蜂口所有内容，请申请内测（V信18811217595），更有其他优惠福利多多，欢迎大家多多参与，尽情挑刺，凡是好的建议，我们都会虚心采纳哒~
蜂口小程序将持续为你带来最新技术的落地方法，欢迎随时关注了解~