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人脸算法最佳综述 人脸检测综述( 二 )


本次调查的组织结构基于总体MER管道:
2D CNN和3D CNN的组合结构及其在中国科学院海洋研究所的应用:
综述六基于未标定图像的三维人脸重建技术综述标题:基于未标定图像的三维人脸重建技术综述作者:Araceli Morales，Federico M. Sukno链接:https://arxiv.org/abs/2011.05740
本文综述了203篇相关文献 。
近来，将3D数据集成到面部分析及其应用中受到了极大的关注 。虽然它提供了更精确的面部表示，但是3D面部图像的获取比2D照片更复杂 。在投入大量精力开发系统后，这些系统可以从未校准的2D图像中重建3D人脸 。但是从3D到2D的人脸重建问题并不适合，需要先验知识来限制求解空 。本文回顾了近十年来的三维人脸重建方法，重点介绍了仅使用在非受控条件下拍摄的2D图像的方法 。本文基于添加先验知识的技术对已提出的方法进行了分类，考虑了三种主要策略，即统计模型拟合、光度学和深度学习，并分别进行了评述 。此外，鉴于统计三维人脸模型作为先验知识的相关性，本文还解释了构建过程，并提供了公开可用的三维人脸模型的完整列表 。
3DMM的可用功能:
综述七深度假货和其他:一项关于面部操纵和假货检测的调查标题:深度假货:一项关于面部操纵和假货检测的调查作者:鲁本·托洛萨纳，哈维尔·奥尔特加-加西亚链接:https://arxiv.org/abs/2001.00179
本文综述了105篇相关文献 。
本文综述了人脸图像处理技术(包括深度伪造方法)和检测这种技术的方法 。本文讨论了四种类型的面部操作:全脸合成、面部身份交换(DeepFakes)、面部属性操作和面部表情操作 。
各面部手术组的真假例子:
综述八基于深度学习的单样本人脸识别研究综述标题:基于深度学习的单样本人脸识别研究综述作者:陈德龙，李链接:
本文综述了62篇相关文献 。
在某些实际情况下，训练集中的每个身份只有一个样本 。这种情况被称为每人单样本(SSPP)，这对有效的训练深度模型提出了很大的挑战 。为了解决这个问题，释放深度学习的全部潜力，近年来提出了许多基于深度学习的SSPP人脸识别方法 。对传统的基于SSPP的人脸识别方法进行了一些全面的研究，但很少涉及新的深度学习方法 。本文针对这些深层方法，将其分为虚拟样本法和一般学习法 。在虚拟样本方法中，将生成虚拟人脸图像或虚拟人脸特征，以便于深度模型的训练 。在一般学习方法中，使用附加的多样本一般集合 。在常规学习方法的分析中，涉及到传统方法与深度特征的结合、损失函数的改进和网络结构的改进 。
研究领域之间的关系:
虚拟人脸图像及特征生成方法示意图；
综述九遮挡情况下的人脸识别技术综述题目:遮挡情况下的人脸识别技术综述作者:https://arxiv.org/abs/2006.11366丹增
本文综述了193篇相关文献 。
遮挡情况下人脸识别能力有限是一个由来已久的问题，对人脸识别系统乃至人类都提出了独特的挑战 。相比其他挑战(比如姿势变化，表情不同等 。)，与咬合相关的问题不在研究范围内 。然而，遮挡人脸识别对于充分发挥人脸识别在实际应用中的潜力非常重要 。本文将研究范围限制在遮挡人脸识别上 。首先讨论了什么是遮挡问题，会出现哪些固有的困难，并介绍了人脸识别的第一步遮挡人脸检测 。其次，本文介绍了现有的人脸识别方法是如何解决遮挡问题的，并将其分为三类，即1)遮挡鲁棒特征提取方法，2)遮挡感知人脸识别方法，3)基于遮挡恢复的人脸识别方法 。
OFR涉及不同的遮挡人脸识别测试场景:
综述十【人脸算法最佳综述 人脸检测综述】生物特征质量:FaceQnet在人脸识别中的回顾和应用题目:生物特征质量:faceqnet在人脸识别中的应用作者:https://arxiv.org/abs/2006.03298哈维尔·埃尔南德斯-奥特加
本文综述了53篇相关文献 。
"计算机系统的输出只能和输入信息一样准确."这个相当琐碎的陈述是生物识别的驱动概念之一的基础:生物识别质量 。如今，质量已被广泛认为是决定自动生物特征识别系统性能的首要因素 。这些算法在系统的正确运行中发挥着重要作用，向用户提供反馈，并作为有价值的审计工具 。尽管它们被一致接受，但是在这些方法的发展中缺少一些最常用和最广泛使用的生物学特征 。本文通过开发FaceQnet解决了对更好的人脸质量测量的需求 。FaceQnet是一种新颖的开源人脸质量评估工具，受深度学习技术的启发和支持 。该工具将标量质量度量分配给人脸图像，以预测其识别准确性 。NIST对工作和独立两个版本的FaceQnet进行了综合评估，显示了这种方法的合理性和相对于最新技术指标的竞争力 。


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