人臉檢測技術——深度學習算法原理

上篇推送介紹了人臉檢測技術的基本概念，人臉檢測與人臉識別的區別，以及通過代碼向讀者直觀地展示了人臉檢測技術；這篇文章，將主要介紹人臉檢測技術的算法原理。
人臉檢測指的是檢測出圖片中的人臉，並能夠標示出人臉的位置。人臉檢測技術主要完成了兩件工作：第一，判斷圖片中是否包含人臉區域；第二，如果圖片中存在人臉，將人臉的位置預測出來。
人臉檢測分爲前深度學習時期和深度學習時期：前深度學習時期，人們主要將傳統的計算機視覺算法運用於人臉檢測，傳統的計算機視覺算法，依賴於人工提取特徵，然後使用這些人工特徵來訓練一個檢測器；在深度學習時期，人們嘗試將卷積神經網絡應用於人臉檢測這一問題，一般有兩種方式：一種是將適用於多種任務的目標檢測網絡（如faster-rcnn網絡，yolo網絡）應用於人臉檢測任務；另一種是研究專門的人臉檢測網絡。
本文接下來將主要簡述基於深度學習技術的人臉檢測算法原理：首先，講述faster-rcnn網絡的基本原理，以及如何將faster-rcnn應用於人臉檢測；接着，講述專門用於人臉檢測的卷積神經網絡。

1. 通用目標檢測網絡

通用目標檢測網絡有faster-rcnn，yolo，ssd以及最新的基於點檢測的等網絡。只要有相應的數據集，這些網絡一般可用來檢測任意目標，比如皮卡丘、車輛、人臉等。

1.1 faster-rcnn檢測算法的基本原理

faster-rcnn[1]是一種通用的目標檢測網絡。faster-rcnn網絡結構大體上可以分爲三個部分。第一部分是用來提取圖片特徵，生成feature maps的卷積層。第二部分是候選區域生成網絡——RPN。第三部分是對候選區域進行分類和調整的網絡。其網絡結構如下圖所示。

這幅圖應按照從下往上看。最下面是image，這是整個網絡的輸入。image的上面是卷積層conv layers。在這裏，卷積層主要是用來提取圖片特徵，生成feature maps。提取特徵的卷積層，可以使用Vgg Net網絡結構，也可以使用Res Net網絡結構。image數據經過conv layers後得到feature maps。faster rcnn網絡的後幾層，便是基於feature maps來計算的。
真正使faster-rcnn具備檢測能力的是RPN層和Roi Pooling層。其中，RPN層用於生成候選區域。Roi Pooling層使用RPN層生成的候選區域，以及conv layers最後一層的輸出，來生成固定大小的proposal feature map。
classifier層以Roi Pooling層的輸出作爲輸入，進行全連接運算，並使用Softmax來預測候選區域所屬的類別。

1.2 faster-rcnn應用於人臉檢測

將faster-rcnn應用於人臉檢測，需要在訓練這個網絡的時候，使用人臉檢測數據集。github上有基於caffe的faster rcnn的實現[2]。讀者可以基於這個工程，使用一些開源或者自己標註的人臉檢測數據集，訓練出一個用於人臉檢測的模型。

2. 專門應用於人臉檢測的卷積神經網絡

2.1 專門用於人臉檢測的卷積神經網絡的發展現狀

自深度學習在計算機視覺領域大放異彩後，人們設計了一些專門應用於人臉檢測的網絡結構。級聯卷積神經網絡，常被人們應用在人臉檢測任務。例如，cascadeCNN，MTCNN等。在專門用於人臉檢測的卷積神經網絡中，最經典的網絡當屬MTCNN。MTCNN在github上有一些源碼，以及一些已經訓練好的模型。讀者可以下載到本地機器上運行。

2.2 cascadeCNN

cascadeCNN[3]是一種比較快速的人臉檢測網絡。該網絡在FDDB數據集上可以達到85.1%以上的準確率。

cascadeCNN的網絡結構如下圖所示。

calibration-net的網絡結構如下圖所示。該網絡用於校正人臉框。

2.3 MTCNN

MTCNN全稱是Multitask Cascaded Convolutional Networks，是2016年中國科學院深圳先進技術研究院的研究成果。MTCNN將人臉檢測與人臉關鍵點檢測放在了一起，大體上可以分爲三層網絡結構：PNet、RNet和ONet。

該網絡的結構如下圖所示。

第一步：P-Net是一個全卷積網絡，通過淺層的CNN用來生成候選區域。使用Bounding box regression和非極大值抑制（NMS）來過濾並校正候區域。
第二步：N-Net對候選區域進行調整。將通過P-Net的候選窗輸入R-Net中，拒絕掉大部分效果比較差的候選區域，使用Bounding box regression和NMS進一步優化候選區域。
第三步：O-Net是一個較爲複雜的卷積神經網絡。O-Net輸出最終的人臉框和特徵點位置。這個網絡最終輸出人臉框的位置，以及五個人臉關鍵點。

3. 人臉檢測最新進展

以上的成果是17年之前的，這些經典的網絡有的在工業界取得非常成熟的應用。下面推薦兩篇18年的論文以及一篇19年的文章，有興趣的同學，可以細讀並復現一下這些文章，三篇文章分別是Face Detection Using Improved Faster RCNN[6]、Hoi Feature Agglomeration Networks for Single Stage Face Detection[7]、Single-Shot Scale-Aware Network for Real-Time Face Detection[8]。這三篇文章均在一些開源的人臉數據集如WIDER FACE上均取得不錯的效果；其中，最後一篇文章在VGA分辨率下對人臉的檢測速度可以達到82.1 FPS。
本文簡單介紹了人臉檢測的發展歷程。主要闡述了可以應用於人臉檢測的通用目標檢測網絡faster rcnn，以及專門用於人臉檢測的級聯卷積神經網絡cascadeCNN和MTCNN；這些網絡是比較經典的人臉檢測網絡，是跟進最新人臉檢測的基礎，有興趣的讀者可以通過閱讀原文來加深理解。
下一篇文章，將基於一個網絡結構和一個數據集，來講述如何訓練一個人臉檢測模型。敬請關注！

參考文獻

[1] Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2015: 91-99.
[2] faster rcnn實現 https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
[3] Li H, Lin Z, Shen X, et al. A convolutional neural network cascade for face detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 5325-5334.
[4] Zhang K , Zhang Z , Li Z , et al. Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2016, 23(10):1499-1503.
[5] MTCNN代碼 https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
[6] C. Zhang, X. Xu, D. Tu Face Detection Using Improved Faster RCNN. arXiv preprint arXiv:1802.02142, 2018.
[7] J. Zhang, X. Wu, J. Zhu, Steven C.H. Hoi Feature Agglomeration Networks for Single Stage Face Detection. arXiv preprint arXiv:1712.00721, 2018.
[8] S. Zhang, L. Wen, H. Shi, Z. Lei, S. Lyu, Stan Z. Li Single-Shot Scale-Aware Network for Real-Time Face Detection. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2019.

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