本文主要是介绍人脸属性 技术总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
对人脸的基本属性 实现 实时性分析。其基本属性包括：68个关键点，表情，年龄(年龄段)，性别，种族。
2.可用于研究的数据集
关键点检测可用数据库：BioID（1000张 20个关键点），LFPW：（1132 张，29个关键点），AFLW（25993张,21个关键点），COFW：（1852张,每个人脸标定29个关键点），ICCV13/MVFW ：（2500张,68个关键点），OCFW： （3837张,68个关键点），300-W ：（600张,68个关键点）
年龄：FG-NET：（82个人,共1002张)，MORPH：（13673个人,共55608张），Adience ： （2284个人,共26580张(年龄、性别识别)）IMDBWIKI ：（20284个人,共523051张(年龄、性别识别)），CACD2000 ：（2000个人,共163446张），LAP
性别：Adience， IMDBWIKI
表情：JAFFE，CK+， MMI
种族：暂未找到
可选大概实现方案：
1.深度学习：
a. 每个属性分别使用：CNN + SoftMaxLoss /EuclideanLoss 。
b. 一个CNN进行特征提取，使用多loss进行不同属性分析。
2.传统方法：
a. HOG/LBP/Gabor +降维（PCA/Adaboost） +SVM/SVR 处理分类/回归 问题
各属性论文的优秀实现方案
一,人脸特征点定位：
1. face alignment at 3000fps 2014, 运行较快（3,000 fps on a desktop or 300 fps on a mobile phone） ，但是存在侧脸准确度低，模型文件太大的问题[受特征点个数影响较大]，在 300-W (68 landmarks)数据集 Common Subset 误差值为4.95 。
2. Deep Convolutional Network Cascade 2013采用三级级联的DCNN网络 准确度较高，该方法在LFPW数据集上取得当时（2013年）最好的定位结果。但是预测时间较长，120毫秒/张 ， 在LFW上5个关键点误差值为1.3左右。
3. Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment 2014 一种由粗到精的自编码器网络，CFAN可以实时地完成人脸人脸对齐（在I7的台式机上达到23毫秒/张）
二，人脸表情识别
1.Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition 2016 结构简单：[Conv-(SBN)-ReLU-(Dropout)-(Max-pool)]M - [Affine-(BN)-ReLU-(Dropout)]N - Affine - Softmax . 准确率为65% dataset provided by Kaggle website, which consists of about 37,000 wellstructured 48 × 48 pixel gray-scale images of faces.
2.Facial Expression Recognition via Learning Deep Sparse Autoencoders 2017准确率在95.7% on CK+ dataset.
三，性别，年龄，种族识别
1.Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks 2015 这篇文章没有什么新算法，只有调参，改变网络层数、卷积核大小，只要懂得Alexnet，实现这篇文献的算法，会比较容易。Gender accuracy 在 86.8% ，Age 预测精准的值 准确率在50.7% ，预测年龄段 准确率在 84.7%， 使用的数据集是Adience 。
2.基于LBP，亮度、形状直方图的多尺度特征融合的性别识别（Gender Classification Based on Fusion of Different Spatial Scale Features Selected by Mutual Information From Histogram of LBP, Intensity, and Shape）（2013年，IEEE检索）在性别识别中融入信息论概念， 对PCA、LDA等经典识别算法进行简化，在简化过程中根据熵、互信息量等指标提出一套特征选择理论，很有创新性和跨学科性。The best gender classification accuracy based on pixel intensities was 87.85% for a 36 × 36 pixel image. Results using shape features yielded 91.59% correct classification for 128 × 128 size, and 93.46% using LBP texture features, also on 128 × 128 image sizes. Fusing the three types of features (intensity, shape and texture) yielded the best score of 95.33% on the FERET database.
4.基于形状特征和神经网络的现实人脸性别分类（Gender recognition on real world faces based on shape representation and neural network）（2014年）先对人脸进行对齐操作，用人工神经网络的方法进行分类，在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验，识别率达到89.3%.
目前考虑实现方案
一，人脸特征点定位：
方案1：考虑运行时间 可以复现 face alignment at 3000fps 2014 ，目前有源代码实现起来比较快。
方案2：考虑精确度 可以复现 Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment 并根据实际情况做相应改进。
二，表情识别：
方案1：使用 HOG 特征 + SVM进行表情分类，目前实验在CK+ 数据集表现良好。
方案2：复现 论文 Facial Expression Recognition via Learning Deep Sparse Autoencoders ，但是其训练过程比较复杂，可以考虑先复现 Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition 2016 看实际效果。
三，性别，年龄，种族：
方案1: 使用特征融合的方法，基于 LBP，亮度，形状直方图及多尺度融合，然后使用SVM进行分类，实现方案可基于该论文（Gender Classification Based on Fusion of Different Spatial Scale Features Selected by Mutual Information From Histogram of LBP, Intensity, and Shape）做调整。
方案2：基于 Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks 2015论文 进行改进，实现三种属性的判别。
这篇关于人脸属性 技术总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
