摘要
人脸多属性估计旨在从人脸图像中同时识别多种属性，例如性别、年龄、表情、种族等，是计算机视觉领域的重要研究方向，拥有广泛的应用场景。
近年来，深度卷积网络的出现极大地推动了人脸多属性估计的发展。
本文首先介绍人脸多属性估计和深度卷积网络的相关概念，并综述人脸多属性估计的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法。
然后，重点阐述基于深度卷积网络的人脸多属性联合估计方法，包括多任务学习框架、特征共享策略、损失函数设计等关键技术。
最后，探讨人脸多属性联合估计的应用领域和未来发展趋势。
关键词：人脸多属性估计；深度卷积网络；多任务学习；特征共享；损失函数
人脸多属性估计，也称为人脸属性识别，是指从人脸图像中自动识别出多种属性信息，例如性别、年龄、表情、种族、发型、配饰等等。
这项技术在人机交互、安全监控、身份识别、娱乐社交等领域有着广泛的应用。
例如，在人机交互中，可以通过分析用户的人脸属性来提供个性化的服务；在安全监控中，可以利用人脸属性信息来快速检索目标人群；在身份识别中，可以将人脸属性作为辅助信息来提高识别精度。
传统的基于手工特征的人脸属性估计方法通常依赖于先验知识和领域专家经验，泛化能力有限。
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