问题

基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么?

回答
基于深度卷积神经网络(CNN)的人脸识别原理详解

深度卷积神经网络(CNN)在人脸识别领域取得了革命性的进展,其强大的特征提取能力使其能够处理人脸的多样性、复杂性和变化性。理解其原理需要从以下几个核心方面入手:

1. CNN 的基本架构与工作流程

首先,我们需要了解 CNN 的基本构成和信息处理流程。一个典型的人脸识别 CNN 通常包含以下几个关键层:

卷积层 (Convolutional Layer): 这是 CNN 的核心。它通过一系列可学习的 滤波器(filters) 或 卷积核(kernels) 对输入图像(人脸)进行滑动操作。每个滤波器都关注图像的特定局部特征,例如边缘、角落、纹理等。卷积操作可以看作是提取图像的局部信息,并将这些信息编码到 特征图(feature maps) 中。
滤波器 (Filter/Kernel): 一组权重值,用于扫描输入图像。在人脸识别中,这些滤波器会学习到检测人脸中的特定模式,例如眼睛的轮廓、鼻子的形状、嘴唇的纹理等。
卷积操作 (Convolution Operation): 滤波器在输入图像上逐像素滑动,将滤波器中的权重与对应区域的像素值进行点乘求和,并加上一个偏置项(bias)。这个过程会生成一个与原图尺寸略有不同的输出,即特征图。
步长 (Stride): 控制滤波器在图像上滑动的距离。步长越大,输出的特征图尺寸越小,信息损失也越大。
填充 (Padding): 在输入图像的边缘添加零值,以避免在卷积过程中丢失边缘信息,并保持特征图的尺寸。

激活函数层 (Activation Layer): 在卷积层之后,通常会应用一个非线性激活函数,最常见的是 ReLU (Rectified Linear Unit)。激活函数的作用是引入非线性,使得网络能够学习更复杂的模式。
ReLU (f(x) = max(0, x)): 当输入为正时,直接输出;当输入为负时,输出为零。这有助于解决梯度消失问题,加速训练。

池化层 (Pooling Layer): 池化层的作用是 降维 (downsampling) 和 特征不变性 (translation invariance)。它通过对特征图中的局部区域进行聚合操作来减少特征图的尺寸,同时保留最重要的特征信息。
最大池化 (Max Pooling): 在一个固定大小的窗口内,只保留最大的激活值。这有助于网络对轻微的平移和形变具有鲁棒性。
平均池化 (Average Pooling): 在一个固定大小的窗口内,计算所有激活值的平均值。

全连接层 (Fully Connected Layer, FC): 在经过多层卷积、激活和池化后,提取到的特征图会被展平(flatten)成一个向量。然后,这个向量会被输入到全连接层。全连接层中的每个神经元都与前一层的所有神经元相连接,负责将提取到的高级特征组合起来,最终做出分类决策。
在传统的人脸识别中,全连接层最后会连接一个 Softmax 层,用于将输出映射到不同人脸类别的概率。

2. 深度学习在人脸识别中的核心思想:学习判别性特征嵌入

传统的人脸识别方法通常依赖于手工设计的特征提取器(如 LBP, HOG 等),这些方法对光照、姿态、表情等变化不够鲁棒。而深度 CNN 的优势在于其 端到端的学习能力。它能够自动地从原始像素数据中学习到 判别性强的特征表示(discriminative feature representation),也称为 人脸嵌入 (face embedding) 或 人脸特征向量 (face feature vector)。

整个过程可以概括为:

层次化特征提取:
浅层卷积层: 学习到低级的、局部化的特征,如边缘、角点、纹理等。
中间卷积层: 将低级特征组合成更复杂的模式,如眼睛、鼻子、嘴巴的局部结构。
深层卷积层: 将这些局部结构组合成更全局、更抽象的人脸特征,能够捕捉到人脸的整体结构和身份信息。

特征空间的映射: CNN 的目标是将不同身份的人脸映射到特征空间中的不同区域,而同一身份的人脸则被映射到特征空间中的相似区域。理想情况下,同一身份的人脸特征向量之间的距离很小,而不同身份的人脸特征向量之间的距离很大。

3. 关键的技术与损失函数

为了实现上述目标,CNN 在人脸识别中会采用一些关键的技术和特定的损失函数:

损失函数 (Loss Function): 损失函数是衡量模型预测结果与真实标签之间差距的指标,通过优化损失函数来训练模型。在人脸识别中,常用的损失函数有:
Softmax Loss (多分类交叉熵损失): 这是最基本的损失函数,用于将人脸分类到不同的身份。然而,它可能不足以学习到高度可区分的特征。
Triplet Loss:
三元组 (Triplet): 由一个 锚点 (Anchor) 样本、一个 正例 (Positive) 样本(与锚点同一个人脸)和一个 负例 (Negative) 样本(与锚点不同一个人脸)组成。
目标: 使锚点与正例之间的距离小于锚点与负例之间的距离,并且有一个 边距 (margin)。即 `distance(anchor, positive) + margin < distance(anchor, negative)`。
作用:Triplet Loss 强制模型学习到一个能够区分不同人脸的嵌入空间,使得同一身份的人脸更靠近,不同身份的人脸更远离。

Angular Softmax Loss (ArcFace, CosFace, SphereFace等): 这些改进的 Softmax Loss 函数在角度空间上进行优化,通过引入角度裕度或加权来增强特征的可区分性。它们将特征向量和权重向量之间的夹角作为判别依据,直接在角度上进行约束,使得特征具有更好的角度判别性。例如,ArcFace 在余弦相似度上引入了角度余量 (angular margin),强制特征向量与权重向量之间的夹角更大,从而提高特征的判别力。

数据增强 (Data Augmentation): 为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,通常会对训练数据进行各种变换,如:
翻转 (Flipping): 水平翻转人脸。
裁剪 (Cropping): 随机裁剪人脸的局部区域。
旋转 (Rotation): 微小角度的旋转。
尺度缩放 (Scaling): 改变人脸的尺寸。
颜色抖动 (Color Jittering): 改变图像的亮度、对比度、饱和度等。

Batch Normalization (批标准化): 在卷积层和全连接层之间使用 Batch Normalization,可以加速训练、提高模型稳定性,并减轻对初始化的依赖。

4. 人脸识别的两个主要阶段:注册 (Enrollment) 和识别 (Identification/Verification)

基于 CNN 的人脸识别通常包含以下两个阶段:

注册 (Enrollment):
1. 将一张人脸图片输入到训练好的 CNN 模型中。
2. 通过 CNN 的特征提取网络,得到该人脸的 高维特征向量 (embedding)。
3. 将这个特征向量存储起来,并与该人的身份信息关联。这个特征向量就代表了这个人的人脸身份。

识别 (Identification/Verification):
身份验证 (Verification): 判断两张人脸是否属于同一个人。
1. 将待验证的两张人脸图片分别输入到 CNN 模型中,提取它们的特征向量。
2. 计算这两个特征向量之间的 相似度(通常使用余弦相似度或欧氏距离)。
3. 设定一个 阈值 (threshold)。如果相似度高于阈值,则认为它们是同一个人;否则,不是。
身份识别 (Identification): 在一个已知人脸数据库中查找与给定人脸最相似的人。
1. 将待识别的人脸图片输入到 CNN 模型中,提取其特征向量。
2. 将这个特征向量与数据库中所有已知人脸的特征向量进行比对。
3. 找出与待识别特征向量最相似(距离最近或相似度最高)的那个已知人脸,即识别出该人的身份。

5. 典型的人脸识别 CNN 模型架构 (例如 VGGFace, FaceNet, DeepFace)

许多成功的人脸识别 CNN 模型都基于经典的 CNN 架构进行了改进,并使用了特定的损失函数和训练策略。

VGGFace: 基于 VGG 网络,训练了一个大规模的人脸识别模型。
FaceNet: 谷歌提出的模型,直接学习人脸的嵌入表示,并使用 Triplet Loss 进行训练,旨在将人脸映射到一个嵌入空间,使得不同的人脸在空间中尽可能分开,而相同的人脸尽可能靠近。
DeepFace: Facebook 提出的模型,通过对人脸进行预处理(如对齐、标准化)和使用深层 CNN 来提高识别精度。

总结

基于深度卷积神经网络的人脸识别原理,可以概括为:

1. 强大的特征提取能力: CNN 通过多层次的卷积、激活和池化操作,能够从原始像素数据中自动学习到具有高度判别性的人脸特征。
2. 学习判别性特征嵌入: CNN 的目标是将不同身份的人脸映射到特征空间中的不同区域,使得同一身份的人脸在特征空间中聚集,而不同身份的人脸相互远离。
3. 精细的损失函数设计: Triplet Loss 和各种角度约束的 Softmax Loss 是关键,它们能够指导网络学习到更加可区分的特征表示。
4. 端到端的训练: 从原始图像到最终的特征表示,整个过程是端到端学习的,无需人工设计特征。
5. 高效的匹配: 通过将人脸转换为固定长度的特征向量,可以高效地进行人脸比对,实现身份验证和识别。

总而言之,深度卷积神经网络通过学习一种将人脸映射到高维向量空间的方式,使得同一身份的人脸在这个空间中彼此靠近,而不同身份的人脸彼此远离。这种“嵌入”方式极大地提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。

网友意见

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我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示:

1、Input Image -> Detect

输入:原始的可能含有人脸的图像。

输出:人脸位置的bounding box。

这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection),在OpenFace中,使用的是dlib、OpenCV现有的人脸检测方法。此方法与深度学习无关,使用的特征是传统计算机视觉中的方法(一般是Hog、Haar等特征)。

对人脸检测这一步感兴趣的可以参考下列资料:

2、Detect -> Transform -> Crop

输入:原始图像 + 人脸位置bounding box

输出:“校准”过的只含有人脸的图像

对于输入的原始图像 + bounding box,这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点,然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。所谓关键点,就是下图所示的绿色的点,通常是眼角的位置、鼻子的位置、脸的轮廓点等等。有了这些关键点后,我们就可以把人脸“校准”,或者说是“对齐”。解释就是原先人脸可能比较歪,这里根据关键点,使用仿射变换将人脸统一“摆正”,尽量去消除姿势不同带来的误差。这一步我们一般叫Face Alignment。

在OpenFace中,这一步同样使用的是传统方法,特点是比较快,对应的论文是:

3、Crop -> Representation

输入:校准后的单张人脸图像

输出:一个向量表示。

这一步就是使用深度卷积网络,将输入的人脸图像,转换成一个向量的表示。在OpenFace中使用的向量是128x1的,也就是一个128维的向量。

我们可以先看一下VGG16的模型:


VGG16是深度学习中一个比较简单的基本模型。输入神经网络的是图像,经过一系列卷积后,全连接分类得到类别概率。

在通常的图像应用中,我们可以去掉全连接层,用计算的特征(一般就是卷积层的最后一层,e.g. 图中的conv5_3)来当作提取的特征进行计算。但如果对人脸识别问题同样采用这样的方法,即,使用卷积层最后一层做为人脸的“向量表示”,效果其实是不好的。如何改进?我们之后再谈,这里先谈谈我们希望这种人脸的“向量表示”应该具有哪些性质。

在理想的状况下,我们希望“向量表示”之间的距离就可以直接反映人脸的相似度:

  • 对于同一个人的人脸图像,对应的向量的欧几里得距离应该比较小。
  • 对于不同人的人脸图像,对应的向量之间的欧几里得距离应该比较大。

这种表示实际上就可以看做某种“embedding”。在原始的VGG16模型中,我们使用的是softmax损失,没有对每一类的向量表示之间的距离做出要求。所以不能直接用作人脸表示。

举个例子,使用CNN对MNIST进行分类,我们设计一个特殊的卷积网络,让最后一层的向量变为2维,此时可以画出每一类对应的2维向量表示的图(图中一种颜色对应一种类别):


上图是我们直接使用softmax训练得到的结果,它就不符合我们希望特征具有的特点:

  • 我们希望同一类对应的向量表示尽可能接近。但这里同一类(如紫色),可能具有很大的类间距离。
  • 我们希望不同类对应的向量应该尽可能远。但在图中靠中心的位置,各个类别的距离都很近。

那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么?其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。centor loss实际上是在softmax的loss上再加入一个损失,这个损失对每一类规定了一个“中心”点,每一类的特征应该离这个中心点比较近,而不同类的中心点离的比较远。加入center loss后,训练出的特征大致长这样:

这样的特征表示就比较符合我们的要求了。center loss的原始论文在这里:ydwen.github.io/papers/ 。上面这两幅图同样是从这篇论文中截下来的。

顺带一提,除了center loss外。学习人脸特征表示的方法还有很多,如triplet loss(论文地址:A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering)。triplet loss直接这样的用三元组(A的图像1,A的图像2,B的图像)来训练网络。去掉了最后的分类层,强迫神经网络对相同的人脸图像(三元组中的同一人A)建立统一的表达。

4、实际应用

输入:人脸的向量表示。

有了人脸的向量表示后,剩下的问题就非常简单了。因为这种表示具有相同人对应的向量的距离小,不同人对应的向量距离大的特点。接下来一般的应用有以下几类:

  • 人脸验证(Face Identification)。就是检测A、B是否是属于同一个人。只需要计算向量之间的距离,设定合适的报警阈值(threshold)即可。
  • 人脸识别(Face Recognition)。这个应用是最多的,给定一张图片,检测数据库中与之最相似的人脸。显然可以被转换为一个求距离的最近邻问题。
  • 人脸聚类(Face Clustering)。在数据库中对人脸进行聚类,直接K-Means即可。

5、后记

以上给大家介绍了OpenFace中处理人脸问题的pipeline。需要特别指出的是,人脸相关的问题是一个比较大的方向,一篇文章显然是说不清楚的,这里只是基于OpenFace,对比较重要的方法还有名词做了一个解释。在OpenFace中,为了速度的考虑,提取人脸特征之前的Face Detection和Face Alignment就是使用的传统方法。实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法,比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中,Face Alignment使用就是一个基于autoencoder网络的方法。另外,学习人脸特征同样有适合不同场景的不同方法,这些都是要进一步学习的。

以上。大家有什么问题可以在评论中提出~

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