近三年臉部識別頂會論文lists(更新中...)
臉部識別三年來頂會論文lists
1. ICCV 2017
大多數的論文涉及的是臉部糾正的內容，還有臉部的3D重建，還有就是對於小尺度的臉部檢測方面，和視訊識別臉部的內容。
S3FD: Single Shot Scale-Invariant Face Detector(單照片的尺寸比例無關臉部檢測器)
//更多在於解決基於錨定點的檢測器隨著物體的減小而檢測效果惡化的問題
Cross-View Asymmetric Metric Learning for Unsupervised Person Re-Identification（跨檢視的非對稱度量學習的非監督的人員重識別）
//更多在於Re-ID，但是非對稱度量學習可能給臉部的區分有一定的幫助
Real Time Eye Gaze Tracking With 3D Deformable Eye-Face Model（實時的3D眼臉變形模型的眼睛網格跟蹤）
//6個特徵點識別以及3D模型的矯正
How Far Are We From Solving the 2D & 3D Face Alignment Problem? (And a Dataset of 230,000 3D Facial Landmarks)
//大資料集+臉部糾正的survey和基於自己資料集的一個2D -3D 的臉部糾正網路
Reconstruction-Based Disentanglement for Pose-Invariant Face Recognition（基於重建的姿勢無關人臉識別去糾纏）
//主要是提出一個與姿勢無關的特徵表示方法，尋找一個豐富的嵌入層來編碼個體特徵，還有非個體特徵。提出一個新的特徵的重建度量方法來學習將個體和特徵去糾纏。
Recurrent 3D-2D Dual Learning for Large-Pose Facial Landmark Detection（對於大動作的臉部landmark檢測的輪迴3D - 2D 的雙重學習）
//解決檢測大姿勢下的landmark的識別困難，提出3D-2D學習和2D-3D學習的微調方法，迴圈進行
Anchored Regression Networks Applied to Age Estimation and Super Resolution(錨定迴歸網路應用在年齡估計與超畫素)
Large Pose 3D Face Reconstruction From a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression（通過直接的Volumetric CNN迴歸在基於單圖片的大動作的3D臉部構建）
//2D - 3D 的3D模型構建
Efficient Online Local Metric Adaptation via Negative Samples for Person Re-Identification（通過負樣本的高效的線上區域性度量調整的行人重識別）
Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis（超越臉部旋轉：全域性和區域性的感知的GAN的真實感和個體保持正面檢視推理）
//GAN和區域性特徵的擷取，利用Encoder和Decoder產生出一個臉部模型糾正，和區域性的糾正，組合在一起產生一個整體的臉部，從而進行識別，實現臉部糾正，竟然用GAN 在臉部糾正也是有趣了。
Detecting Faces Using Inside Cascaded Contextual CNN（利用內部級聯上下文CNN檢測臉部）
//好像深圳先進院就愛弄些新結構，內部關聯的CNN 的臉與非臉的分類器，提出的是Face Body輸入的雙源上下文CNN
DeepCoder: Semi-Parametric Variational Autoencoders for Automatic Facial Action Coding (用於自動面部動作編碼的半引數變分自動編碼器）
Pose-Invariant Face Alignment With a Single CNN（單CNN的動作姿勢無關的的臉部糾正）
//級聯、視覺化、
Unsupervised Domain Adaptation for Face Recognition in Unlabeled Videos（非監督的源適應的無標記視訊的臉部識別）
//視訊與拍照的差別在於視訊不是每一幀都是清晰的，彌合照片與視訊的差別，增強基於臉部圖片的網路對於視訊幀的存在模糊的幀的識別能力。學習一個與源無關的特徵，通過是源生成的區分器（類似GAN的樣子
Attention-Aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition（視訊臉部識別的聚焦深度強化學習）
//主要的目標是把模糊的幀給拋掉，以避免誤導網路。圖片空間與特徵空間共同輸入優化臉部資訊的使用
Range Loss for Deep Face Recognition With Long-Tailed Training Data（長尾訓練資料的深度臉部識別的範圍損失）
//部分標記個體有較少的圖片集，那麼把那些稱作為長尾，長尾的資料集，以往的論文的做法是把這些資料給拋棄掉的，但是這篇論文的做法引入了range loss 來有效的利用這些資料來訓練臉部CNN
Learning Dense Facial Correspondences in Unconstrained Images（學習無約束圖片中的複雜臉部的關聯性）
//主要提出的是做2D圖片對應的3D模型的對映位置的mask，從而可以做到把同一類的臉部圖片對應同一個模型的不同位置進行關聯。
Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild （面向自然環境下大姿勢的臉部的前向糾正）
//一個利用GAN 作臉部糾正的一個模型，輸入就是3D臉部模型和大動作的變形臉部圖片，輸出是一張生成的臉部前向糾正圖片，然後進行識別。
Faster Than Real-Time Facial Alignment: A 3D Spatial Transformer Network Approach in Unconstrained Poses（比實時臉部糾正更快：一種在不關聯的姿勢下的3D 空間變換網路方法）
//一張2D圖片提取3D結構，提出3DSTN，用TPS來變形。識別臉部的關鍵landmark，然後通過關鍵點對應TPS變換，對於缺失的資訊不人為補充。
2. CVPR 2016
Face Alignment Across Large Poses: A 3D solution (3D跨大姿勢的臉部糾正方法)
Face2Face: Real-Time Face Capture and Reenactment of RGB Videos（實時RGB視訊的臉部獲取與重演）
Unconstrained Face Alignment via Cascaded Compositional Learning（通過級聯組合學習的非關聯的臉部糾正）
Automated 3D Face Reconstruction From Multiple Images Using Quality Measures（利用質量度量從多圖片自動3D臉部重建）
Occlusion-Free Face Alignment: Deep Regression Networks Coupled With De-Corrupt AutoEncoders（不模糊的臉部糾正：與De-corrupt自動編碼器結合的深度迴歸網路）
Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection（用於臉部檢測的聯合訓練的級聯CNN）
Mnemonic Descent Method: A Recurrent Process Applied for End-To-End Face Alignment（記憶複雜的方法：一種迴圈處理應用在端到端的臉部糾正方法）
Large-Pose Face Alignment via CNN-Based Dense 3D Model Fitting（通過CNN為基礎的複雜3D模型適應的大姿勢的臉部糾正）
Adaptive 3D Face Reconstruction From Unconstrained Photo Collections（從非關聯的圖片集合中適應性的3D臉部重建）
Pose-Aware Face Recognition in the Wild（自然環境下的關注姿勢的臉部識別）
Sparsifying Neural Network Connections for Face Recognition（用於臉部識別的稀疏化的神經網路連線）
Latent Factor Guided Convolutional Neural Networks for Age-Invariant Face Recogniton（用於與年齡非相關的由潛在的因素引導的臉部識別CNN ）
WIDER FACE : A Face Detection Benchmark（WIDER FACE 一種臉部檢測評價資料集）
Discriminative Invariant Kernel Features: A Bells-and-Whistles-Free Apporach to Unsupervised Face Recognition and Pose Estimation（有區分的不變的核特徵：一種與非重要特徵無關的非監督的臉部識別與姿態估計方法）
Longitudinal Face Modeling via Temporal Deep Restricted Boltzmann Machines（通過短暫的深度首先的波爾茲曼機的縱向臉部模型）