【原】【年终总结】有三AI至今在人脸图像算法领域都分享了哪些内容？

在所有图像中，人脸是最大的一个领域，研究人员最多，应用范围最广，对我们的生活影响最深。每一个从事计算机视觉的人不可能完全绕过人脸图像，那么迄今为止有三AI在人脸方向都输出了哪些内容呢？

人脸算法综述

从去年年中的时候开始，我们接着输出了一系列的人脸相关的综述，从人脸数据集，表情，年龄，颜值，GAN对人脸的影响等等，详情请阅读以下文章链接。

首先是一篇人脸数据集文章，涵盖人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等方向，基本包括主流的数据集介绍。

【技术综述】一文道尽“人脸数据集”

年龄特征作为人类的一种重要生物特征，如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中，基于年龄信息的各种人机交互系统，例如与年龄相关的安全监控，与年龄有关的智能广告推荐系统等都将从中获益。

【技术综述】人脸年龄估计研究现状

人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注。

【技术综述】人脸表情识别研究

爱美之心人皆有之，人脸颜值和脸型在娱乐领域也受到了一定的关注与应用。

【技术综述】人脸颜值研究综述

【技术综述】人脸脸型分类研究现状

GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，在人脸检测识别与编辑等领域都有非常广泛的应用，正当其时。

【杂谈】GAN对人脸图像算法产生了哪些影响？