摘要
人脸属性识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题之一,对人脸图像的分析和理解具有重要的研究意义,同时在图像检索、人脸识别、微表情识别和推荐系统等诸多领域具有广泛的实际应用价值.随着深度学习的快速发展,目前国内外学者已提出许多基于深度学习的人脸属性识别(deep learning based facial attribute recognition,DFAR)方法.首先,阐述人脸属性识别方法的总体流程.接着,按照不同的模型构建方式,分别对基于部分的与基于整体的DFAR方法进行详细地概述与讨论.具体地,对基于部分的DFAR方法按是否采用规则区域定位进行分类,而对基于整体的DFAR方法则分别从基于单任务学习、基于多任务学习的角度进行区分,并对基于多任务学习的DFAR方法根据是否采用属性分组来进一步细分.然后介绍了常用的人脸属性识别数据集与评价指标,并对比与分析了新近提出的DFAR方法的性能.最后对DFAR方法的未来研究趋势进行展望.
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62071404)
国家自然科学基金面上项目(61773325)
福建省自然科学基金面上项目(2021J011185)
福建省自然科学基金面上项目(2020J01001)
福建省科技计划项目(2020H0023)
厦门市青年创新基金(3502Z20206068)
NETL
NSTL
维普
万方数据