本文介绍了基于深度学习的人脸检测方法，并详细分析了其准确性和效率，同时对多个数据集和评估指标进行了比较和讨论，旨在指导如何选择适合不同应用的人脸检测器并开发更加高效和准确的检测器。

Dec, 2021

本文综述了自 2001 年以来至今关于面部表情识别的研究工作以及该领域的进展，包括面部表情识别的应用、数据库的使用和标准化等方面。此外，还讨论了使用 FACS 行动单元和 MPEG-4 面部动画参数进行面部参数编码的方法和近年来面部检测、跟踪和特征提取方法的进展。最后，本文总结了挑战和未来方向。

Mar, 2012

本文提出一种深层级联多任务框架，通过三层深度卷积神经网络的分级设计，在对人脸和人脸特征区域进行预测的粗到细的过程中，利用其中的内在相关性以提高人脸检测和特征点定位的性能，在学习过程中还采用一种新型的在线困难样本挖掘方法，能够自动提高性能而无需手动样本选择。

Jan, 2022

该研究针对人脸识别中的关键问题：人脸检测、人脸对齐和人脸识别，通过在同一骨干架构下进行面部识别方法的比较基准测试，提出了最新的人脸识别状态，针对红外图像、无遮挡、带口罩、戴眼镜等情况对不同的识别算法进行了评估。

Nov, 2022

本篇综述论文介绍了基于大量标记图像的面部特征点检测，总结了现有方法并将其分类为四大类：基于约束局部模型，基于主动外貌模型，基于回归和其他方法。虽然已取得了重要进展，但仍有待进一步探索面部特征点检测的未来方向。

Oct, 2014

本文综述了红外成像在人脸识别领域的应用，通过综合分析当前最有影响力的方法与数据库，总结出未来研究的方向。

Jan, 2014

该论文综述了计算机视觉和机器学习在视频分析任务中的应用，重点介绍了动作识别和预测两个领域的现有技术、算法、数据集、评价标准及未来发展方向。

Jun, 2018

本文介绍了一个基于深度学习的系统级实时面部 分析设计，使用神经网络进行物体检测、分类和回归，可以识别每个人的年龄、性别、面部表情和相似度。同时，文章提出了一种多任务网络来同时预测年龄、性别和面部表情，该系统达到了与现有先进方法相同的精度和实时性能要求。

Sep, 2021

本调查综述了过去几年中在人类行为识别方面的最新进展，该领域的主要研究领域包括计算机视觉、视频监控、人机交互和视频检索。

Jan, 2015

该论文提出了一种基于多图像区域（头部、身体等）的简单的人员识别框架，以应对社交媒体照片中的人员识别问题，并针对训练和测试样本之间的时间和外观差距提出了新的识别方法，该方法在 PIPA 基准上取得了最先进的结果，对不同的特征进行了深入的分析。

Oct, 2017