人脸图像的应用领域想必所有做视觉算法的都不会陌生，所有的安防监控、几乎现在所有的在线身份认证、支付、考勤都需要用到人脸检测与人脸识别，人脸识别甚至被用于追逃疑犯，找寻失踪人口。
所有的在线直播平台，手机拍照软件，都会接入人脸美颜，各种各样的人脸特效。
虚拟主播在新闻部门上岗大家也已经习以为常了，以后我们会越来越多和虚拟人共存。
最新的人脸换脸等技术也被广泛应用于影视剧内容创作，如网络电视剧《风声》中周一围换脸赵立新。
人脸图像的研究和应用之广，本身就已经覆盖了大部分图像研究方向，在各类互联网公司的招聘中，也是被重点考察的内容。甚至许多的研究组、创业公司，就是专门做人脸方向。而纵观整个CV领域，做人脸算法的从业者却非常少，做得好的就更少了。
学好人脸算法，对于计算机视觉领域从业，自然是不会错的。我们公众号从一开始，就更新了很多人脸领域的相关技术文章，下面我们对其中的一些重点内容来进行简单的汇总。
人脸识别相关损失
人脸识别无疑仍然是当下人脸图像领域中影响力最大、应用最广、商业价值最高、成熟落地的方向。在2018年，我们总结了人脸识别算法中常用的优化目标，softmax loss以及它的变种，写了一篇《一文道尽softmax loss及其变种》的文章，后来被竞相转载与模仿。
softmax loss是我们最熟悉的loss之一，在图像分类和分割任务中都被广泛使用。Softmax loss是由softmax和交叉熵(cross-entropy loss)loss组合而成，所以全称是softmax with cross-entropy loss。原始的softmax loss非常优雅，简洁，被广泛用于分类问题。它的特点就是优化类间的距离非常棒，但是优化类内距离时比较弱。
鉴于此，就有了很多对softmax loss的改进，被广泛用于人脸识别领域。
原版的文章有些许错误编辑，大家可以去知乎搜索到修订后的总结版，或者直接去我的最新版《深度学习之人脸图像算法：理论与实践》书籍中补充阅读。
PS：关于更多的人脸关键点检测，人脸识别模型相关的内容，没有在公众号进行分享，请大家直接阅读我的书籍。
人脸属性分析相关的综述
在2018年，我们总结了人脸属性分析相关的技术综述，内容覆盖人脸年龄、人脸表情、人脸颜值、人脸脸型等。
1、人脸年龄
简单地说，基于人脸图像的年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)，如下图就是年龄值的估计。
2、人脸颜值
所谓“颜值”，就是根据大众的认知来对人脸的美丽程度进行评分。可即使人来打分，大家也口味各异，御姐萝莉各有所爱。计算机又如何判断人的美丑呢？感兴趣不如看看。
3、人脸脸型
人脸脸型分类就是算法根据一张包含面部的照片推测出人脸属于那种脸型，是人人都爱的瓜子脸还是有正义感的国字脸(也就是方形脸)或者其他常见的脸型，如圆脸、方脸等等。脸型的识别可用于装饰推荐，心理学等领域。
4、人脸表情
人脸表情识别(facialexpression 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，成为学术界和工业界的研究热点。我们对表情识别的相关内容做了一个较为详细的综述。
