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過(guò)去十年，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)了許多先進(jìn)的新算法和突破性的研究，并且引入了新的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。

這一切始于 2012 年的 AlexNet。AlexNet 是一個(gè)深度（卷積）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在 ImageNet 數(shù)據(jù)集（擁有超過(guò) 1400 萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)集）上取得了很高的準(zhǔn)確率。

人類(lèi)是如何識(shí)別人臉的？

也許，人類(lèi)大腦中的神經(jīng)元首先識(shí)別場(chǎng)景中的人臉（從人的體形和背景），然后提取面部特征，并通過(guò)這些特征對(duì)人進(jìn)行分類(lèi)。我們已經(jīng)在一個(gè)無(wú)限大的數(shù)據(jù)集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了訓(xùn)練。

機(jī)器中的面部識(shí)別是以同樣的方式實(shí)現(xiàn)的。首先，我們采用面部檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)場(chǎng)景中的人臉，然后從檢測(cè)到的人臉中提取面部特征，最后使用算法對(duì)人進(jìn)行分類(lèi)。

面部識(shí)別系統(tǒng)的工作流

1. 人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)是物體檢測(cè)的一個(gè)特化版本，特別之處在于，它只檢測(cè)一種物體，即人臉。就像計(jì)算機(jī)科學(xué)里需要權(quán)衡時(shí)間和空間，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也需要在推理速度和準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡?，F(xiàn)在有很多物體檢測(cè)算法，不同算法對(duì)速度和準(zhǔn)確性的取舍有所不同。

本文評(píng)估了如下幾個(gè)最先進(jìn)的物體檢測(cè)算法：

• OpenCV（Haar-Cascade）

• MTCNN

• YoloV3 和 Yolo-Tiny

• SSD

• BlazeFace

• ShuffleNet 和 Faceboxes

為了構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的人臉檢測(cè)系統(tǒng)，我們需要準(zhǔn)確且快速的算法，以滿足在 GPU 以及移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行的需要。

準(zhǔn)確度

在流媒體視頻的實(shí)時(shí)推理中，人們的面部可能有不同的姿勢(shì)、遮擋和照明效果。因此，算法能在不同的光照條件和不同姿態(tài)下精確檢測(cè)人臉?lè)浅Ｖ匾?/p>

在不同的姿態(tài)和光照條件下的人臉檢測(cè)

OpenCV（Haar-ascade）

我們從 OpenCV 的 Haar-cascade 實(shí)現(xiàn)開(kāi)始，它是一個(gè)用 C 語(yǔ)言編寫(xiě)的開(kāi)源圖像處理庫(kù)。

優(yōu)點(diǎn)： 由于這個(gè)庫(kù)是用 C 語(yǔ)言編寫(xiě)的，所以它在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的推理速度非?？臁?/p>

缺點(diǎn)： 這個(gè)實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題是它無(wú)法檢測(cè)側(cè)臉，而且在不同姿態(tài)和光照條件下表現(xiàn)欠佳。

MTCNN

這種算法基于深度學(xué)習(xí)方法。它使用深度級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Cascaded Convolutional Neural Networks）來(lái)檢測(cè)人臉。

優(yōu)點(diǎn)： 它比 OpenCV 的 Haar-Cascade 方法準(zhǔn)確性更高

缺點(diǎn)： 運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。

YOLOV3

YOLO（“You only  look  once”）是用于物體檢測(cè)的最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法。它由許多卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，形成一個(gè)深度 CNN 模型 (深度意味著模型架構(gòu)復(fù)雜性很高）。

原始的 YOLO 模型可以檢測(cè) 80 個(gè)不同的物體類(lèi)別，而且檢測(cè)精度很高，而我們只需要用該模型檢測(cè)一個(gè)物體——人臉。我們?cè)?WiderFace（包含 393,703 個(gè)面部標(biāo)簽 的圖像數(shù)據(jù)集）數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了這個(gè)算法。

YOLO 算法還有一個(gè)微型版本，即 Yolo-Tiny。Yolo-Tiny 需要的計(jì)算時(shí)間比較少，但卻犧牲了一些準(zhǔn)確性。我們用相同的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了一個(gè) Yolo-Tiny 模型，其邊界框（boundary box）結(jié)果并不一致。

優(yōu)點(diǎn)： 非常準(zhǔn)確，沒(méi)有任何缺陷。比 MTCNN 更快。

缺點(diǎn)： 由于具有巨大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，它需要的計(jì)算資源更多。因此，該算法在 CPU 或移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行地很慢。在 GPU 上，它的大型架構(gòu)也需要耗費(fèi)更多的 VRAM。

SSD

SSD（Single Shot Detector）也是一個(gè)類(lèi)似 YOLO 的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

優(yōu)點(diǎn)： 良好的準(zhǔn)確性。它可以檢測(cè)各種姿勢(shì)、光照和遮擋。良好的推理速度。

缺點(diǎn)： 比 YOLO 模型差。雖然推理速度較好，但仍不能滿足在 CPU、低端 GPU 或移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的要求。

BlazeFace

就像它的名字一樣，它是由谷歌發(fā)布的速度極快的人臉檢測(cè)算法。它接受 128x128 維的圖像輸入，推理時(shí)間是亞毫秒級(jí)，已優(yōu)化到可以在手機(jī)中使用。它速度這么快的原因是：

• YOLO 和 SSD 用來(lái)檢測(cè)大量的類(lèi)別，而 BlazeFace 不同，是一個(gè)專(zhuān)門(mén)的人臉檢測(cè)器模型。因此 BlazeFace 的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)比 YOLO 和 SSD 的架構(gòu)小。

• 它采用的是深度可分離卷積層（Depthwise Separable Convolution），而不是標(biāo)準(zhǔn)的卷積層，這樣就降低了計(jì)算量。

優(yōu)點(diǎn)： 非常好的推理速度，且人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確率高。

缺點(diǎn)： 這個(gè)模型的優(yōu)化目標(biāo)是對(duì)手機(jī)攝像頭獲取的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，因此它預(yù)期人臉會(huì)覆蓋圖像中的大部分區(qū)域，而當(dāng)人臉尺寸較小時(shí)，它的識(shí)別效果就是很好。所以，當(dāng)對(duì)閉路電視攝像機(jī)獲取的（CCTV ，Closed Circuit Tele Vision）圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，它表現(xiàn)得并不理想。

Faceboxes

Faceboxes 是我們使用的最新的人臉檢測(cè)算法。與 BlazeFace 類(lèi)似，它是一個(gè)小型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只為檢測(cè)一種類(lèi)別——人臉而設(shè)計(jì)。它的推理時(shí)間可滿足 CPU 上的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求。它的準(zhǔn)確度可以與 Yolo 人臉檢測(cè)算法相媲美，而且，不管圖像中的人臉較大還是較小，它都可以精確地檢測(cè)。

優(yōu)點(diǎn)： 推理速度快，準(zhǔn)確性好。

缺點(diǎn)： 評(píng)估仍在進(jìn)行中。

2. 特征提取

在檢測(cè)到圖像中的人臉后，我們對(duì)人臉進(jìn)行裁剪，并將其送入特征提取算法，該算法創(chuàng)建面部嵌入（face-embeddings）——一個(gè)代表人臉特征的多維（主要是 128 或 512 維）向量。我們使用 FaceNet 算法來(lái)創(chuàng)建面部嵌入。

嵌入向量代表一個(gè)人的面部特征。因此，同一個(gè)人的兩個(gè)不同圖像的嵌入向量之間的距離比較接近，而不同人的嵌入向量之間的距離比較遠(yuǎn)。其中，兩個(gè)向量之間的距離采用的是歐氏距離。

3. 面部分類(lèi)

在得到面部嵌入向量后，我們訓(xùn)練了一種分類(lèi)算法，即 K- 近鄰（K-nearest neighbor，KNN）算法，根據(jù)一個(gè)人的嵌入向量對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。

假設(shè)在一個(gè)組織中，有 1000 名員工。我們創(chuàng)建了所有員工的面部嵌入，并使用嵌入向量訓(xùn)練分類(lèi)算法。該算法以面部嵌入向量作為輸入，以人的名字作為輸出返回。

在把圖片放到網(wǎng)上前，用戶(hù)可以采用過(guò)濾器修改圖片中的特定像素。人眼無(wú)法察覺(jué)這些變化，但它會(huì)讓面部識(shí)別算法覺(jué)得很困惑。

當(dāng)前，面部識(shí)別算法已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步。但這僅僅是技術(shù)革命的開(kāi)始。可以想象一下，未來(lái)面部識(shí)別算法和聊天機(jī)器人技術(shù)的聯(lián)合起來(lái)是多么強(qiáng)大。而南京漢榮視覺(jué)AI，場(chǎng)景算法首選品牌。