Joint Face Detection and Alignment Using Multi-task Cascade Convolutional Networks笔记

人脸识别是当今人工智能中的一个研究热点。不同的姿势、光线以及遮挡物等，都会给人脸识别增加困难。这篇文章提出了一个基于深度CNN的，串联、多任务的框架，串联的方法利用了人脸检测（face detection）和人脸对齐（face alignment）之间的内在关系，以提高识别率。在保持算法实时反应的基础上，对FDDB和WIDER FACE等基准测试集的识别率都超越了当前的最新水平。

相关工作

• Viola和Jones的工作：人脸识别的开山之作，缺点在于针对较为复杂情况下的人脸识别，精确率不够。
• DPM(Deformable Part Models)方法：缺点在于计算量大，训练样本需要大量的注解。
• Yang等人提出的基于深度CNN的人脸识别工作：时间代价很高。
• Li等人使用了串联的CNN来检测人脸，但是需要对识别出的人脸窗口(bounding box)进行校准，并且忽略了人脸的特征点与bounding box之间的联系。
• 另外，硬样本的挖掘也影响检测器的性能。以前的工作通常采用离线的方法，这篇文章中使用了在线的、自适应的挖掘方法。

方法步骤

这篇文章中提出的方法主要可以分为以下三个阶段。

• 使用一个较为浅度的CNN来从输入图片中生成候选的人脸窗口。
• 使用一个更为复杂的CNN来拒绝一些非人脸的窗口，并对人脸窗口进行校正。
• 最后，使用更为复杂的CNN来精化之前的结果，进行人脸的对齐操作，并生成5个特征点。

详细的工作步骤如下。

• 对于每一张输入图片，把它进行不同幅度的缩放，组成一个图像的金字塔，作为串联方法中各个步骤的输入。
• 使用PNet(Proposal Net)，是一个完全的卷积神经网络，来生成候选的人脸窗口。然后使用回归向量，对生成的候选窗口进行校正。
• 所有候选窗口进入第二阶段，使用RCNN(Refine CNN)，来拒绝一些假的候选，并对bounding box进行校正。
• 对人脸进行更细致的处理，生成5个特征点。

文中使用的CNN的结构如下图（引自原文）。

训练过程

训练过程可以分为以下步骤。

• 对人脸的分类(face classification)。学习目标是进行二元分类，对每个样本xi，其损失函数是一个交叉熵（cross entropy）函数。
  Ldeti=−(ydetilog(Pi)+(1−ydeti)(1−log(Pi)))
  其中Pi是xi为人脸的概率。ydeti∈{0,1}是xi是否为人脸的真实取值。
• bounding box回归。比较CNN给出的窗口与真实窗口之间的差别。学习目标是一个回归问题，损失函数为：
  Lboxi=||y^boxi−yboxi||22
  其中，y^boxi是CNN网络给出的，需要回归的对象，yboxi∈R4是真实的窗口。（左上、右下两个点的坐标，需要4个数值）
• 特征值的定位。与bounding box相似，生成的人脸特征点也需要进行回归。一共有5个特征点（双眼、鼻尖以及两嘴角）。人脸的对齐所对应的损失函数为：
  Llandmarki=∥y^landmarki−ylandmarki∥22
  其中y^landmarki∈R10是网络模型所计算出来的5个特征点的坐标（10个数值组成的向量）。ylandmarki是人脸特征点的真实坐标。
• 多源训练。如前所述，这篇文章中提到的CNN框架，需要完成多项任务。针对这多项任务的串联训练，不同的损失函数{det, box, landmark}的作用和权重也各不相同。整个过程的学习目标如下。
  minΣNi=1Σj∈{det,box,landmark}αjβjiLji
  其中αj代表了任务的重要性。在PNet和RNet中，(αdet=1,αbox=0.5,αlandmark=0.5)。而在ONet中，(αdet=1,αbox=0.5,αlandmark=1)。βji∈{0,1}是样本类型指示符。
• 硬样本的挖掘。传统硬样本的挖掘，是在分类器的训练完成之后。这篇文章在人脸的分类（人脸/非人脸）的过程中，采用了在线的自适应挖掘方法。在每个mini-batch的训练过程中，把前向传播过程中处理的样本，按照损失函数结果进行排序，用其中最好的70%作为硬样本。只用这些样本来后向传播、梯度计算。