【杂谈】GAN对人脸图像算法产生了哪些影响？-优快云博客

人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。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，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。

文/编辑 | 言有三

人脸检测

人脸检测是一个古老的课题了，从传统算法发展到深度学习算法，已经非常的成熟，不过这并不是意味着完美。GAN在人脸检测领域中的贡献主要体现在小脸的超分辨上。

以文[1]为代表，生成器使用了一个超分辨率网络(super-resolution network)和一个改进网络(refinement network)对模糊的小脸进行上采样，能够提高wider face难测试集(Hard subset)的结果。

[1] Bai Y, Zhang Y, Ding M, et al. Finding tiny faces in the wild with generative adversarial network[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 21-30.

遮挡人脸恢复与姿态仿真

人脸识别算法发展了很久也已经在工业界大规模应用，但是它的难题仍然是很明显的，遮挡就是其中一个大问题，GAN可以被应用于遮挡人脸的恢复。

另一方面，姿态对人脸识别等算法的影响非常大，也会造成上述的遮挡问题，将GAN用于姿态仿真，比如正脸化，将非常有助于人脸识别等模型的性能提升。FF-GAN[2]是其中的代表性模型，它是一个基于3DMM模型的条件GAN。

[2] Yin X, Yu X, Sohn K, et al. Towards large-pose face frontalization in the wild[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017: 3990-3999.

年龄与表情仿真

跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。

表情与年龄一样，也会对人脸识别算法构成一定挑战，年龄和表情编辑同时还是一个兼具娱乐性的应用方向，GAN在其中大有可为。

[3] Antipov G, Baccouche M, Dugelay J L. Face aging with conditional generative adversarial networks[C]//2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017: 2089-2093.

[4] Song L, Lu Z, He R, et al. Geometry guided adversarial facial expression synthesis[C]//2018 ACM Multimedia Conference on Multimedia Conference. ACM, 2018: 627-635.

换脸算法与伪造脸识别

换脸算法有很多种，不过时下最流行的自然是基于GAN的算法，使得换脸已经从实验室走向了工业界，甚至达到了以假乱真的效果。当然，一个工业级的应用肯定还需要GAN以外其他领域技术的辅助，我们后面会给大家介绍。

目前多个大规模的伪造数据集[6]也被发布，检测伪造脸的研究才刚刚开始，面临着巨大的挑战，只希望科技能尽量向善。

[5] Korshunov P, Marcel S. Deepfakes: a new threat to face recognition? assessment and detection[J]. arXiv preprint arXiv:1812.08685, 2018.

[6] FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

人脸美颜与风格化

人脸美颜是一个由来已久的研究课题，传统的方法多是基于滤波算法和几何变换，可以实现磨皮美白以及脸型调整。随着GAN的流行，更多的个性化操作变得可行，比如人脸的妆造迁移，以BeautyGAN[7]为其中的典型代表。

另一方面，头像风格化等应用[8]在娱乐社交领域也有很重要的一席之地，感兴趣的可以跟进。

[7] Li T, Qian R, Dong C, et al. Beautygan: Instance-level facial makeup transfer with deep generative adversarial network[C]//2018 ACM Multimedia Conference on Multimedia Conference. ACM, 2018: 645-653.

[8] Kim J, Kim M, Kang H, et al. U-GAT-IT: unsupervised generative attentional networks with adaptive layer-instance normalization for image-to-image translation[J]. arXiv preprint arXiv:1907.10830, 2019.

如何进行实战深造

上面简略地介绍了GAN在人脸图像领域中的主要应用，还有一些通用的属性编辑内容没有讲述。上述的每一个方向细细深究都会有非常多的内容，值得想在人脸算法领域有所建树的同学跟进。学习GAN可以参考【杂谈】如何系统性地学习生成对抗网络GAN

如果想长期学习，可以进入有三AI知识星球的网络结构1000变板块和人脸相关的数据集板块持续学习。