深度面部属性分析综述
计算机视觉与模式识别
2019-10-29 v3
摘要
近年来，随着深度学习技术在面部属性分析领域取得显著突破，该研究受到了广泛关注。基于深度学习的面部属性分析包含两个基本子问题：面部属性估计，即识别给定图像中是否存在特定面部属性；以及面部属性操作，即合成或移除所需的面部属性。本文从估计与操作两个视角对深度面部属性分析进行了全面综述。首先，我们总结了深度面部属性分析遵循的通用流程，该流程包含两个阶段：数据预处理和模型构建。此外，我们介绍了 FAE 和 FAM 在这一两阶段流程中的基础理论。其次，介绍了面部属性分析中常用的数据集和性能指标。第三，我们构建了最先进方法的分类体系，并详细回顾了深度 FAE 和 FAM 算法。此外，还介绍了一些与面部属性相关的其他问题及相关的实际应用。最后，我们讨论了当前面临的挑战和未来有前景的研究方向。
引用
@article{arxiv.1812.10265,
title = {A Survey of Deep Facial Attribute Analysis},
author = {Xin Zheng and Yanqing Guo and Huaibo Huang and Yi Li and Ran He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10265},
year = {2019}
}
备注
submitted to International Journal of Computer Vision (IJCV)