FAN论文：Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18)
FAN GitHub :https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAttribute-FAN
- 背景
预期想利用FAN算法，将人脸特征提取后，做择偶偏好。 - FAN算法原理
FAN算法是一个分类算法，分类器学习人脸的每个特征，例如眼睛，鼻子，嘴巴，查看整体的准确率以及在每个特征上学习的准确率。
算法主要分布两部分：
1）利用GAN技术提取用户脸部局部特征以及人脸纹理特征，文中称为：1_synthesized_image.jpg 。
2）分别对用户原始照片和synthesized照片利用深度学习提取特征
3）将两种类型的照片特征进行全连接，基于交叉熵损失函数做分类。
4）FAN可提取特征 - 特征提取
1）FAN模型给的demo基于原始照片和抽象 后的照片。 因此特征提取想过较好。
2）本地测试因为只有原始照片（抽象照片需要利用GAN处理，没来得及做），可提取的特征较少。
3）识别校准的是眼镜，帽子，性别。 小类别的： 嘴巴微张，发际线后移，发色，涂唇膏，但识别不准。