歡迎來到《每周CV論文推薦》。在這個專欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專注于讓大家能夠系統(tǒng)性完成學(xué)習(xí)，所以我們推薦的文章也必定是同一主題的。

人臉圖像是整個圖像處理領(lǐng)域里面研究時間最長，應(yīng)用最廣的方向，今天給大家介紹入門深度學(xué)習(xí)人臉檢測必讀的文章。

作者&編輯 | 言有三

1?Faceness-Net

傳統(tǒng)的人臉檢測算法有一類是分別檢測人臉各個組件，然后融合，深度學(xué)習(xí)早期也有文章做同樣的研究，即Faceness-Net。作為最早期的嘗試，感興趣的同學(xué)可以簡單閱讀。

文章引用量：40+

推薦指數(shù)：?????

[1]?Yang S, Luo P, Loy C C, et al. Faceness-net: Face detection through deep facial part responses[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2017, 40(8): 1845-1859.

2?Cascade CNN

Cascade CNN來源于2015年CVPR上的一篇論文A Convolution Neural Network Cascade for Face Detection，可以認為是傳統(tǒng)技術(shù)和深度網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的一個代表，和VJ人臉檢測器一樣，其包含了多個分類器，這些分類器采用級聯(lián)的結(jié)構(gòu)進行組織，不同之處在于Cascade CNN使用卷積網(wǎng)絡(luò)作為每一級的分類器。

文章引用量：600+

推薦指數(shù)：?????

[2] Li H, Lin Z, Shen X, et al. A convolutional neural network cascade for face detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 5325-5334.

3 MTCNN

MTCNN同Cascade CNN一樣也是基于Cascade的框架，但是整體思路更加巧妙合理，并且將人臉檢測和人臉關(guān)鍵點檢測任務(wù)同時完成。

文章引用量：900+

推薦指數(shù)：?????

[3] Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks[K. Zhang al., 2016

4 RCNN系列的應(yīng)用

Faster RCNN是一個很好的框架，自然會被用于人臉檢測，而在線負樣本挖掘，center loss等策略可以讓Faster RCNN框架更好地被應(yīng)用于人臉檢測任務(wù)。

文章引用量：200+

推薦指數(shù)：?????

[4] Jiang H, Learned-Miller E. Face detection with the faster R-CNN[C]//2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017). IEEE, 2017: 650-657.

[5]?Wang H, Li Z, Ji X, et al. Face R-CNN[J]. 2017.

5 DenseBox

Densebox是一個多尺度的FCN框架，不基于Anchor機制，直接在圖像上預(yù)測出目標(biāo)的邊框及類別，通過與人臉關(guān)鍵點任務(wù)的配合可以提高檢測的精度。

文章引用量：100+

推薦指數(shù)：?????

[6]?Huang L, Yang Y, Deng Y, et al. Densebox: Unifying landmark localization with end to end object detection[J]. arXiv preprint arXiv:1509.04874, 2015.

6 如何獲取文章與交流

找到有三AI開源項目即可獲取。

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

文章細節(jié)眾多，閱讀交流在有三AI知識星球中進行，感興趣可以加入。

總結(jié)

人臉檢測屬于目標(biāo)檢測任務(wù)中的一種，但是又有它的獨特性，往后我們將推薦人臉檢測中多尺度，多姿態(tài)，遮擋等子問題的文章。

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總結(jié)

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