本研究使用轻量级卷积神经网络进行多任务学习，识别人脸和分类面部属性。使用MobileNet、EfficientNet和RexNet架构提出了几种模型，并在数据集上证明了它们的有效性。此外，将已训练的模型用作视频帧中面部区域的特征提取器，识别精度比以前已知的模型高4.5%。