如果你想快速系統地串聯計算機視覺領域的知識，人臉圖像應該是最佳選擇，其相關研究覆蓋底層圖像特征，目標檢測與跟蹤，圖像分類和檢索，圖像濾波，圖像分割，三維重建，風格遷移等方向，并且能夠做到相互融合從而進行工業界落地。如果你還不知道人臉圖像能做什么，不如看一看上面的1分鐘視頻，然后我們接下來細看到底都有些什么。

底層圖像特征

或許很多經典的底層圖像特征已經PK不過現在的深度學習模型學習到的特征，但是思想是永恒的，在人臉這個領域，有一些特征理解起來非常直觀。

特征通常可以分為顏色特征、紋理特征、形狀特征，下面我們看看在人臉方向有哪些很經典的東西。

第一個是膚色高斯模型，它是顏色特征。盡管人有白、黃、黑三種膚色，但研究證明，膚色在某些顏色空間上的差異性主要體現在亮度上，在色度上具有較好的聚類表現。因此根據膚色屬性所具有的規律和分布情況對膚色建模，便可以將膚色與非膚色區域區分開。膚色高斯模型在早期可以常用人臉檢測，現在也常用于輔助一些模型進行人臉區域的快速定位。

第二個是haar特征，它是紋理特征。臉部有一些固有的屬性，比如眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側比鼻梁顏色要深，嘴巴比周圍顏色要深等。Haar特征通過對相鄰圖像塊進行灰度比較，并使用積分圖像進行快速計算，在大名鼎鼎的V-J算法中被使用。如果研究過OpenCV人臉檢測算法的，不可能不知道。

第三個是形狀特征，基于人臉特征關鍵點就可以計算出一系列的形狀特征，因為人臉關鍵點是眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、臉部等有語義的特征點，每個人臉都通用卻有獨特性，對于光照姿態等有很強的不變性。

目標檢測與跟蹤

目標檢測可以說是計算機視覺方向中從業者最多的了，不然也不會出現千篇一律的簡歷中寫著跑過Yolo算法，人臉檢測就是目標檢測的一個子領域。

盡管通用的目標檢測算法可以用于人臉檢測，但是人臉檢測依然有它的特點，比如早期的時候一些方法會挨個檢測人臉的各個部位，然后組合成最終人臉。以MTCNN為代表的框架會把人臉檢測和關鍵點檢測問題進行聯合處理。

而如今，在目標檢測領域中的一些難題在人臉檢測領域同樣廣泛存在，比如大姿態人臉、遮擋人臉、模糊小臉，甚至是偽造人臉，搞明白了人臉檢測，目標檢測還會是問題嗎？

另一方面，工業界應用的時候不僅要做檢測，還需要做跟蹤平滑，此時常常需要應用卡爾曼濾波等傳統算法，而不僅僅是一個模型就能搞定，更復雜完整的項目，才能更好地鍛煉能力。

圖像分類和檢索

沒有人不知道圖像分類問題，而為我們所熟悉的人臉識別系統，其中一條典型的技術路線就是圖像分類+驗證+檢索模型的組合。

以上圖DeepFace為例，它首先對輸入人臉經過3D對齊，然后使用數據集訓練一個人臉分類器得到人臉特征提取網絡，最后使用Siamese網絡訓練人臉驗證網絡。這樣一來，就解決了人臉特征的問題，即將高維的人臉表達成了一個低維的特征，接下來就是進行人臉的聚類與檢索。

如今人臉識別系統雖然已經大規模商業化，但并不意味著這里面就沒有事情可以做了。遮擋人臉識別，跨姿態人臉識別，跨年齡人臉識別，妝造不變人臉識別，光照不變人臉識別，少樣本人臉識別，3D人臉識別，視頻人臉識別等都是現實存在的難題。

解決上面這些問題，不僅需要新的技術，也需要對分類檢索等老技術的改進。

圖像濾波

圖像濾波是一類很底層的圖像處理方法，在圖像降噪，圖像去模糊，圖像修復等底層圖像處理領域中是核心技術。那么在人臉圖像中，又用在了哪里呢？大家或許不知道技術，但是不可能沒有接觸過，那就是人像美顏，熟的不能在熟的磨皮美白大法。

其中常見的方法包括均值濾波，雙邊濾波，引導濾波，以及針對這些方法的改進。掌握了核心技術，從人臉美顏遷移到其他的圖像增強領域，就很自然了。

三維重建

三維重建即3D Reconstruction，在計算機視覺中，三維重建是指根據單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程，通常需要從二維的圖像投影恢復出物體的三維形狀和紋理信息，這是接下來計算機視覺會取得突破的重點領域，而人臉的三維重建問題，實在是太典型了。

從基于單張圖的3DMM等人臉通用模型與Shape from Shading(SfS)等優化方法，到基于多張圖的立體視覺，基于視頻的Structure from Motion(SfM)，端到端的與端到端的模型，傳統的與深度學習方法，這個領域涉及的算法非常多，而且難度較高。

另外，如何逼真地重建出人臉的細節信息，如何在二維的人臉被遮擋后還能進行重建，都是當前人臉重建領域要解決的難題，研究起來有足夠的技術深度，一旦攻克也有大量商用場景。

另外3D與圖形學有非常緊密的聯系，使得這些技術在內容創作上有非常大的商業價值，難道你不想加入其中嗎？

圖像編輯與風格化

隨著生成對抗網絡等技術的發展，當前圖像編輯與風格化正在成為計算機視覺領域的新熱點，其中尤其是人臉圖像落地能力最強，在人機交互，娛樂社交，內容創作等領域應用非常廣泛。

從人臉年齡編輯、人臉卡通頭像生成、換臉等全局性質的編輯，到人臉表情編輯，人臉發型，人臉化妝去妝等局部性質等編輯，幾乎覆蓋了圖像編輯與風格化的所有關鍵技術。當前交互式，可控的編輯模型也是研究重點。

怎么規劃學習路線

上面說了這么多，無非就是想告訴大家，作為打算長期在計算機視覺有所建樹的同學，人臉圖像是非常值得研究的，也是不可能繞過的，那么如何長期學習相關知識呢？下面介紹我們的兩個內容。

(1) 2020年7月，有三的新書《深度學習之人臉圖像處理：核心算法與案例實踐》在機械工業出版社出版，這是一本講述在人臉各個方向中的深度學習算法的書籍，同時配套有大量實戰案例。

言有三新書來襲，業界首次深入全面講解深度學習人臉圖像算法

書中各章節內容如下：

第1章 人臉圖像和特征基礎

第2章 深度學習基礎?

第3章 人臉數據集

第4章 人臉檢測

第5章 人臉關鍵點檢測

第6章 人臉識別

第7章 人臉屬性識別

第8章 人臉屬性分割

第9章 人臉美顏和美妝

第10章 人臉三維重建

第11章 人臉屬性編輯

這是市面上唯一一本將人臉各領域這幾年的核心算法講清楚的書，而且在可預見的幾年內都可能如此。

(2) 有三AI秋季劃人臉算法組和GAN組，這是集教材，圖文代碼實踐，視頻課程和直播，知識星球社區，線上微信群，線下活動為一體的終身有效學習小組，詳細可以閱讀以下文章。

【通知】如何讓你的2020年秋招CV項目經歷更加硬核，可深入學習有三秋季劃4大領域32個方向

福利

國慶長假剛剛結束，是時候收收心學習了，給大家贈送本書兩本，留言點贊高者可得，2020年10月9日（今晚）22:00揭曉。

另外如果你想購買簽名版留作紀念，可以到有三的小店，簽名版示意圖和小店二維碼如下：

最后總結一句，人臉圖像算法領域，技術成熟，又有許多需要長期研究的內容，學習它，難道不香嗎？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】一本书同时学分类，检测，分割，三维重建，GAN，难道它不香吗？文末送两本的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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