得益于深度学习技术在计算机视觉领域的广泛成功,我们身边越来越多的场景开始利用基于深度学习的计算机视觉算法来处理图片与视频。人脸的检测及分析,也受到深度学习的影响,产生了长足的进步。但现有的基于深度学习的算法,大多将人脸检测与人脸相关分析任务分别处理,没有利用各任务之间的相关性,对网络进行协同训练。同时,相比于单模型同时实现多个人脸相关分析任务,这种分别处理的模式,导致在进行人脸分析时,需要先对输入图片进行人脸检测,再同时运行多种所需的人脸分析算法,导致整个系统无法进行端到端的训练,同时占用了许多的运算资源;而少量可以用单模型同时完成人脸检测与相关人脸分析任务的算法,又是基于R-CNN的框架实现,由于没有实现端到端的训练,这种算法训练时需要先生成并存储可能的候选区域与相应的标签,这使得算法的训练步骤繁琐,且占用了许多空间。针对现有算法的不足,本文设计并实现了两种框架的单模型多任务人脸分析算法,其主要贡献如下:(1)本文提出了一种基于检测关键点,并利用相关性标签进行分组的方法,来同时完成人脸检测、面部特征点检测与性别识别。实验结果显示,本文所提出的方法,可以进行有效的人脸检测,同时在面部特征点检测与性别识别上均可达到与主流算法相近的性能。(2)由于本文提出的基于关键点与相关性标签的方法在人脸检测性能上还有一定的提升空间,且无法实现实时处理,本文又基于一段式目标检测框架,设计了可以实时进行人脸检测、面部特征点检测与性别识别的算法。本文对YOLO v3原有的特征融合网络进行了改进,针对面部特征点检测任务需要浅层局部特征的特点,加入了基础网络的浅层特征。实验证明,本文的改进方法可以提高网络在面部特征点检测任务上的性能。同时,相比于本文提出的基于关键点与相关性标签的方法,基于一段式目标检测框架进行实现,人脸检测与性别识别性能更好,且可以实现实时处理。