來源 | AI 算法與圖像處理
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本文的內容預覽
人臉檢測的概念
人臉檢測是一種在多種應用中使用的計算機技術，可以識別數字圖像中的人臉。人臉檢測還指人類在視覺場景中定位人臉的過程。
人臉檢測可以視為目標檢測的一種特殊情況。在目標檢測中，任務是查找圖像中給定類的所有對象的位置和大小。例如行人和汽車。
人臉檢測示例
在人臉檢測中應用較廣的算法就是MTCNN（ Multi-task Cascaded Convolutional Networks的縮寫）。MTCNN算法是一種基於深度學習的人臉檢測和人臉對齊方法，它可以同時完成人臉檢測和人臉對齊的任務，相比於傳統的算法，它的性能更好，檢測速度更快。
本文目的不是為了強調MTCNN模型的訓練，而是如何使用MTCNN提取人臉區域和特征點，為后續例如人臉識別和人臉圖片預處理做鋪墊。
接下來介紹MTCNN的使用，讓大家對其有一個直觀的感受，再深入了解其原理。
MTCNN的使用
Paper地址：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/ github鏈接：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment其他版本：https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow
作者是基於caffe實現的，因為本人配置了多次，都失敗了，因此嘗試了其他框架的，采用mxnet框架，當然也附上了pytorch版本的。
本次使用的項目鏈接：https://github.com/YYuanAnyVision/mxnet_mtcnn_face_detection
其他參考：pytorch版本：https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch
第一步：將項目克隆下來
git clone https://github.com/YYuanAnyVision/mxnet_mtcnn_face_detection當然很有可能會中途失敗，我自己也是嘗試多次都沒搞定，又慢又老是不行。不過之前分享過一個妙招，如果看過的小伙伴一定知道如何解決。
這里附上文章鏈接：
完美解決Github上下載項目失敗或速度太慢的問題
第二步：配置好所需的環境
mxnet的安裝非常容易，這里以我的電腦為例安裝GPU版本的mxnet
只需一行代碼即可完成安裝，首先查詢自己所安裝cuda的版本，並輸入對應的指令即可
# 例如我的電腦是cuda 9.0的pip install mxnet-cu90這里有補充說明https://pypi.org/project/mxnet-cu90/，更多內容可以百度搜索解決。
第三步：運行代碼
該項目已經有預訓練模型了，直接運行main.py即可。
但是你一運行，就會發現 哦豁，報錯了。
這是因為該項目是用python2寫的，所以存在一些需要修改的地方。
問題一：ImportError: cannot import name 'izip' （報錯文件 mtcnn_detector.py）
解決方案：python3中的zip就相當於 python2 itertools里的izip
因此，只需要做以下修改即可，在mtcnn_detector.py將報錯的from itertools import izip注釋掉，下面加一行試試看。
具體操作，在main.py中找到 from itertools import izip，並修改成下面即可。
#from itertools import izipizip = zip解決了之后在運行一次main.py
卧槽，又不行了
問題2：TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
類型錯誤：“float”對象不能解釋為整數
解決方法：將報錯的地方存在的 “/” 都修改成 “//” 即可，同類報錯，相同的解決方法。
python2和python3中運算符的區別。
python3中 / 運算的結果是含有浮點數的。而python2中/是等價於python3中的 // ，python3中// 表示向下取整的除法。
# 舉個例子在python3中 //print(3/2,3//2) # 輸出 1.5， 1歷經千辛萬苦，最終展示效果：
到這里我們已經能夠檢測到人臉了，對於自己的圖片，只需要修改main.py中讀入的圖片路徑即可。更多自定義操作，例如批量處理和保存，可以根據自己的需求來添加。
MTCNN的原理
對於如此經典的網絡僅僅掌握其使用還是不夠的，因此接下來將詳細的說明一下其內在的原理。
圖片來源與論文原文
從上圖可以知道主要包括四個操作，三個步驟。
1、圖像金字塔
對圖片進行Resize操作，將原始圖像縮放成不同的尺度，生成圖像金字塔。然后將不同尺度的圖像送入到這三個子網絡中進行訓練，目的是為了可以檢測到不同大小的人臉，從而實現多尺度目標檢測。
圖像金字塔是圖像中多尺度表達的一種。對於圖像金字塔的具體原理這里不詳細展開，有興趣可以參考這篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140
三個子網絡圖
2、P-Net（Proposal Network）
論文原文對P-Net的描述：該網絡結構主要獲得了人臉區域的候選框和邊界框的回歸向量。然后基於預測邊界框回歸向量對候選框進行矯正。在這之后，我們采用NMS來合並重疊率高的候選框。
P-Net是一個人臉區域的候選網絡，該網絡的輸入一個12x12x3的圖像，通過3層的卷積之后，判斷這個12x12的圖像中是否存在人臉，並且給出人臉框的回歸和人臉關鍵點。
網絡的第一部分輸出是用來判斷該圖像是否存在人臉，輸出向量大小1x1x2，也就是兩個值。
網絡的第二部分給出框的精確位置，一般稱為框回歸。P-Net輸入的12×12的圖像塊可能並不是完美的人臉框的位置，如有的時候人臉並不正好為方形，有可能12×12的圖像偏左或偏右，因此需要輸出當前框位置相對完美的人臉框位置的偏移。這個偏移大小為1×1×4，即表示框左上角的橫坐標的相對偏移，框左上角的縱坐標的相對偏移、框的寬度的誤差、框的高度的誤差。
網絡的第三部分給出人臉的5個關鍵點的位置。5個關鍵點分別對應着左眼的位置、右眼的位置、鼻子的位置、左嘴巴的位置、右嘴巴的位置。每個關鍵點需要兩維來表示，因此輸出是向量大小為1×1×10。
3、R-Net（Refine Network）
論文原文對P-Net的描述：P-Net的所有候選框都輸入到R-Net中，該網絡結構還是通過邊界框回歸和NMS來去掉大量的false-positive區域。
從網絡圖可以看到，只是由於該網絡結構和P-Net網絡結構有差異，多了一個全連接層，所以會取得更好的抑制false-positive的作用。在輸入R-Net之前，都需要縮放到24x24x3，網絡的輸出與P-Net是相同的，R-Net的目的是為了去除大量的非人臉框。
4、O-Net（Output Network）
論文原文對O-Net的描述：這個階段類似於第二階段，但是在這個階段在此階段，我們目的通過更多的監督來識別面部區域。特別是，網絡將輸出五個面部關鍵點的位置。
從網絡圖可以看到，該層比R-Net層有多了一層卷積層，所以處理的結果會更加精細。輸入的圖像大小48x48x3，輸出包括N個邊界框的坐標信息，score以及關鍵點位置。
總結
從P-Net到R-Net，再到最后的O-Net，網絡輸入的圖像越來越大，卷積層的通道數越來越多，網絡的深度（層數）也越來越深，因此識別人臉的准確率應該也是越來越高的。
對各個網絡結果的作用理解之后，我們深入了解一下其所采用的損失函數。
MTCNN的損失函數
針對人臉識別問題，直接使用交叉熵代價函數，對於框回歸和關鍵點定位，使用L2損失。最后把這三部分的損失各自乘以自身的權重累加起來，形成最后的總損失。
1、人臉識別損失函數（cross-entry loss）
2、回歸框的損失函數 （Euclidean loss）
3、關鍵點的損失函數 （Euclidean loss）
4、總損失
具體的各個公式的含義，大家應該都明白，這里強調一下，最后的總損失前添加了一個權重 α ，即損失函數所對應的權重是不一致的。詳細設置可以參看論文原文。
【end】
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