CV论文干货讲解：复杂场景下的人脸识别_场景人物识别

人脸识别是一种通过计算机对人脸图像进行处理和分析的技术，可用于验证身份、监控安全、个性化推荐、社交媒体和医疗等领域。随着人工智能技术的不断发展，人脸识别已经成为一种越来越普遍的技术应用。然而，人脸识别技术仍然存在一些挑战和技术难点，如人脸表情、姿态、光照变化等多样性问题、人脸伪造和攻击问题、隐私保护和公平性问题等。针对这些问题，研究人员正在不断开展探索和创新，以提高人脸识别技术的准确度、稳定性、安全性和可靠性。人脸检索内容可以看：https://www.quickconn.net.cn/market/rljs-v1.html

下面介绍两种复杂场景下的人脸识别技术。

MoFaNeRF: Morphable Facial Neural RadianceField

Yiyu Zhuang和Hao Zhu等人提出了一种新的参数化模型，名为Morphable FacialNeRF，可以将自由视角的图像用神经辐射场映射到编码的面部形状、表情和外观的矢量空间中。具体而言，该模型将编码后的面部形状、表情和外观，以及空间坐标和视线方向作为MLP的输入，并输出空间点的辐射度，用于生成逼真的图像。与传统的三维可变形模型（3DMM）相比，Morphable FacialNeRF在直接合成真实的面部图像方面表现出了卓越的性能，包括眼睛、嘴巴和胡须等细节。同时，通过对输入的形状、表情和外观代码进行插值，可以轻松实现连续的面部变形。通过引入特定身份的调制和纹理编码器，该模型可以合成准确的光度测量细节，并展现出强大的表现能力。