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人脸识别科学概念普及

人脸识别问题宏观上分为两类：1. 人脸验证 2. 人脸识别。

人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。

人脸识别做的是 1 比 N 的比对，即判断系统当前见到的人，为事先见过的众多人中的哪一个。比如疑犯追踪，小区门禁，会场签到，以及新零售概念里的客户识别。

人脸识别论文合集项目资源

该项目涵盖了人脸识别所用种种技术包括面部对齐，面部验证和面部表征以及面部重建等，并且论文研究跨越了十个年份，从2008年到2018年，通过浏览论文也能了解到人脸识别的“近代”发展史。

项目链接：

https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition

项目列表：

• Face Detection;
• Face Alignment;
• Face Recognition && Face Identification && Face Verification && Face Representation ;
• Face(Facial) Attribute && Face(Facial) Analysis;
• Face Reconstruction;
• Face Tracking;
• Face Super-Resolution && Face Deblurring && Face Hallucination;
• Face Generation && Face Synthesis && Face Completion && Face Restoration;
• Face Transfer && Face Editing && Face swapping;
• Face Anti-Spoofing;
• Face Retrieval;
• DataSets

论文简览：

Mark.AI专栏简介:

首个深度学习垂直领域资源推荐专栏，于每日晚更新，更新内容主要为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以智慧对话世界，在这里，持续感受人工智能技术的魅力。

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