今天給大家分享一個非常優(yōu)秀的GitHub項目，由GitHub用戶ChanChiChoi創(chuàng)建，包括了幾乎所有人臉方向的論文，適合需要在人臉領(lǐng)域進行學(xué)習(xí)的朋友跟讀。

項目簡介

項目地址為https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition，該項目還參考了如下項目：

[1]?polarisZhao/awesome-fac

[2]?L706077/DNN-Face-Recognition-Papers

[3]?ShownX/FacePaperCollection

[4]?HansonSun/FaceRecognition-Papers

[5]?shaoxiaohu/CVPR2016

[6]?zhanglaplace/PaperPaper

[7]?gdshen/paper_notes

[8]?lcybuzz/Personal-Face-Related-Paper-Record

[9]?betars/Face-Resources

[10]?xuewengeophysics/Awesome-Face-Recognition

[11]?face-rec.org/Video-Based Face Recognition Algorithms

項目特點

該GitHub項目有如下幾個特點：

(1) 按照各個方向進行了整理，也就是上圖列出的10多個方向，如Face Detection && Face Segmentation等。

(2) 按照時間線進行了整理，這樣方便大家對文章的時效性進行追溯。

(3) 提供了論文鏈接，對于有開源代碼的則提供了代碼鏈接，如下：

(4) 內(nèi)容很全，A4打印的話有54頁之多。

總之，這是一個非常適合新手了解人臉各個方向英文論文的項目，推薦在人臉方向想要有所建樹的同學(xué)關(guān)注，可以打印出來時常看看，為了方便大家我也在后臺提供了已經(jīng)打印好的PDF版本，回復(fù)“人臉項目”即可獲取，當(dāng)然建議大家直接關(guān)注GitHub項目。

有三AI人臉內(nèi)容

有三一直都在做人臉相關(guān)的內(nèi)容，且一直說，搞定了人臉基本上就搞定了計算機視覺中的各類算法，因為人臉大大小小10多個研究和應(yīng)用領(lǐng)域，其中涉及到分類，檢測，分割，重建，風(fēng)格化等基礎(chǔ)算法。可以很容易地遷移到其他領(lǐng)域，因此在人臉方向我們做了很多的分享，包括：

1. 人臉所有領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集介紹。了解數(shù)據(jù)集的構(gòu)建，有助于加深對任務(wù)的理解。

【總結(jié)】最全1.5萬字長文解讀7大方向人臉數(shù)據(jù)集v2.0版，搞計算機視覺怎能不懂人臉

【技術(shù)綜述】一文道盡“人臉數(shù)據(jù)集”

2. 人臉推薦的論文閱讀。循序漸進讀論文，打好根基才能走的更快更遠。

【每周CV論文推薦】 深度學(xué)習(xí)人臉檢測入門必讀文章

【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉關(guān)鍵點檢測必讀文章

【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉識別和驗證必讀文章

【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉屬性分析必讀的文章

【每周CV論文推薦】 初學(xué)活體檢測與偽造人臉檢測必讀的文章

【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)單張圖像三維人臉重建需要讀的文章

【每周CV論文推薦】 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

3. 人臉的技術(shù)綜述。快速了解各個領(lǐng)域，值得你閱讀。

【雜談】計算機視覺在人臉圖像領(lǐng)域的十幾個大的應(yīng)用方向，你懂了幾分？

【年終總結(jié)】有三AI至今在人臉圖像算法領(lǐng)域都分享了哪些內(nèi)容？

【雜談】GAN對人臉圖像算法產(chǎn)生了哪些影響？

【技術(shù)綜述】人臉表情識別研究

【技術(shù)綜述】人臉顏值研究綜述

【技術(shù)綜述】人臉年齡估計研究現(xiàn)狀

4. 秋季劃人臉算法實戰(zhàn)小組。實戰(zhàn)為王&答疑解惑，一起加入小組進行長期學(xué)習(xí)，這樣更容易激發(fā)興趣，學(xué)的更好。

【總結(jié)】有三AI秋季劃人臉算法組3月直播講了哪些內(nèi)容，計算機視覺你不可能繞開人臉圖像

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【开源项目】一个GitHub项目，囊括人脸图像要读的重要论文的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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