前言
大家应该都看过布拉德.伯德执导、汤姆.克鲁斯主演的《碟中谍4吧》？茫茫人海的火车站，只要一眨眼的功夫已经被计算机识别出来，随即被特工盯梢；迎面相逢的美女是致命杀手，手机发出嘀嘀的报警声，上面已经显示美女的姓名和信息。这就是本文想要介绍的人脸识别算法，以及如果使用公有云AI平台训练模型。
人脸识别是目前人工智能领域中成熟较早、落地较广的技术之一，人脸识别的目的是要判断图片和视频中人脸的身份。从平常手机的刷脸解锁、刷脸支付，再到安防领域内的人脸识别布控，等等，人脸识别技术都有着广泛的应用。人脸是每个人与生俱来的特征，该特征具有唯一性并且不易被复制，因此为身份鉴别提供了必要的前提。
人脸识别的研究始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展不断提高，以及近几年神经网络技术的再次兴起，尤其是卷积神经网络在图像识别和检测中取得的巨大成功，使得人脸识别系统的效果得到了极大的提升。本文，我们从人脸识别技术的技术细节讲起，带你初步了解人脸识别技术的发展过程，文章的后半篇，我们将会使用ModelArts平台的自定义镜像，带你看看如何利用公有云的计算资源，快速训练一个可用的人脸识别模型。
正文
不管是基于传统图像处理和机器学习技术，还是利用深度学习技术，其中的流程都是一样的。如图1所示，人脸识别系统都包括人脸检测、对齐、编码以及匹配四个基本环节组成。所以该部分首先通过对基于传统图像处理和机器学习算法的人脸识别系统进行概述，就可以看出整个深度学习算法在人脸识别领域内发展的脉络。
图1 人脸检测流程
传统机器学习算法
前面已经说过，人脸识别的目的就是要判断图像中的人脸身份是什么，所以就首先需要先把图像中的人脸检测出来，其实这一步归根结底就是一个目标检测的问题。传统的图像目标检测算法主要有三部分组成，建议框生成、特征工程以及分类，包括著名的RCNN系列算法的优化思路也是基于这三部分进行的。
首先是建议框生成，该步骤最简单的想法就是在图片中crop出来一堆待检测框，然后检测该框内是否存在目标，如果存在，则该框在原图中的位置即为目标检测出的位置，因此在该步骤中对目标的覆盖率越大，则建议框生成策略越好。常见的建议框生成策略有sliding window、Selective Search、Randomized Prim等等，生成大量的候选框，如下图所示。
图2 人脸建议框生成
得到大量的候选框后，传统的人脸检测算法接下来最主要的部分就是特征工程。特征工程其实就是利用算法工程师的专家经验对不同场景的人脸提取各种特征，例如边缘特征、形状形态学特征、纹理特征等等，具体的算法是技术有LBP、Gabor、Haar、SIFT等等特征提取算法，将一张以二维矩阵表示的人脸图片转换成各种特征向量的表示。
得到特征向量之后，就可以通过传统的机器学习分类器对特征进行分类，得到是否是人脸的判断，例如通过adaboost、cascade、SVM、随机森林等等。通过传统分类器分类之后就可以得到人脸的区域、特征向量以及分类置信度等等。通过这些信息，我们就可以完成人脸对齐、特征表示以及人脸匹配识别的工作。
以传统方法中，经典的HAAR+AdaBoost的方法为例，在特征提取阶段，首先会利用haar特征在图片中提取出很多简单的特征。Haar特征如下图3所示。为了满足不同大小人脸的检测，通常会利用高斯金字塔对不同分辨率的图像进行Haar特征的提取。
图3 Haar特征示意图
Haar特征的计算方法是将白**域内的像素和减去黑**域，因此在人脸和非人脸的区域内，得到的值是不一样的。一般在具体实现过程中，可以通过积分图的方法快速实现。一般在归一化到20*20的训练图片中，可供使用的Haar特征数在一万个左右，因此在这种特征规模的情况下，可以利用机器学习的算法进行分类和识别。
得到Haar特征后，可以利用Adaboost进行分类，Adaboost算法是一种将多个比较弱的分类方法合在一起，组合出新的强分类方法。根据该级联分类器，和训练好的各个特征选择阈值，就可以完成对人脸的检测。
从上述方法可以看出，传统的机器学习算法是基于特征的算法，因此需要大量的算法工程师的专家经验进行特征工程和调参等工作，算法效果也不是很好。而且人工设计在无约束环境中对不同变化情况都鲁棒很困难的。过去的图像算法是工程师更多的是通过传统的图像处理方法，根据现实场景和专家经验提取大量的特征，然后对提取的特征再进行统计学习的处理，这样整体算法的性能就非常依赖于现实场景和专家经验，对于人脸这种类别巨大，每类样本不均衡情况严重的无约束场景效果并不是很好。因此，近几年随着深度学习在图像处理中取得的巨大成功，人脸识别技术也都以深度学习为主，并且已经达到了非常好的效果。
深度学习在人脸识别领域的应用
在深度学习的人脸识别系统中，该问题被分成了一个目标检测问题和一个分类问题，而目标检测问题在深度学习中本质还是一个分类问题和回归问题，因此随着卷积神经网络在图片分类上的成功应用，人脸识别系统的效果得到了快速且巨大的提升，并以此诞生了大量的视觉算法公司，并将人脸识别应用在了社会生活的各个方面。
其实利用神经网络来做人脸识别并不是什么新思想，1997年就有研究者为人脸检测、眼部定位和人脸识别提出了一种名为基于概率决策的神经网络的方法。这种人脸识别 PDBNN 被分成了每一个训练主体一个全连接子网络，以降低隐藏单元的数量和避免过拟合。研究者使用密度和边特征分别训练了两个 PBDNN，然后将它们的输出组合起来得到最终分类决定。但是受限于当时算力和数据的严重不足，算法相对简单，因此该算法并没有得到很好的效果。随着仅今年反向传播理论和算力框架等的日趋成熟，人脸识别算法的效果才开始得到巨大的提升。
在深度学习中，一个完整的人脸识别系统也包括图1所示的四个步骤，其中第一步骤叫做人脸检测算法，本质也是一个目标检测算法。第二个步骤叫做人脸对齐，目前又基于关键点的几何对齐和基于深度学习的人脸对齐。第三个步骤特征表示，在深度学习中是通过分类网络的思想，提取分类网络中的一些feature层作为人脸的特征表示，然后用相同的方式对标准人脸像进行处理，最后通过比对查询的方式完成整体的人脸识别系统。下面主要对人脸检测和人脸识别算法的发展进行简单综述。
人脸检测
深度学习在图像分类中的巨大成功后很快被用于人脸检测的问题，起初解决该问题的思路大多是基于CNN网络的尺度不变性，对图片进行不同尺度的缩放，然后进行推理并直接对类别和位置信息进行预测。另外，由于对feature map中的每一个点直接进行位置回归，得到的人脸框精度比较低，因此有人提出了基于多阶段分类器由粗到细的检测策略检测人脸，例如主要方法有Cascade CNN、 DenseBox和MTCNN等等。
MTCNN是一个多任务的方法，第一次将人脸区域检测和人脸关键点检测放在了一起，与Cascade CNN一样也是基于cascade的框架，但是整体思路更加的巧妙合理，MTCNN总体来说分为三个部分：PNet、RNet和ONet，网络结构如下图4所示。
图4 MTCNN网络结构示意图
首先PNet网络对输入图片resize到不同尺寸，作为输入，直接经过两层卷积后，回归人脸分类和人脸检测框，这部分称之为粗检测。将粗检测得到的人脸从原图中crop出来后，在输入的R-Net，再进行一次人脸检测。最后将得到的人脸最终输入O-Net，得到的O-Net输出结果为最终的人脸检测结果。MTCNN整体流程相对比较简单，能够快速的进行部署和实现，但是MTCNN的缺点也很多。包括多阶段任务训练费时，大量中间结果的保存需要占用大量的存储空间。另外，由于改网络直接对feature点进行bounding box的回归，对于小目标人脸检测的效果也不是很好。还有，该网络在推理的过程中为了满足不同大小人脸检测需要，要将人脸图片resize到不同尺寸内，严重影响了推理的速度。
随着目标检测领域的发展，越来越多的实验证据证明目标检测中更多的瓶颈在于底层网络语义低但定位精度相对较高和高层网络语义高但定位精度低的矛盾，目标检测网络也开始流行anchor-based的策略和跨层融合的策略，例如著名的Faster-rcnn、SSD和yolo系列等。因此，人脸检测算法也越来越多的利用anchor和多路输出来满足不同大小人脸检出的效果，其中最著名的算法就是SSH网络结构。
图5 SSH网络结构示意图
从上图中可以看出，SSH网络已经有对不同网络层输出进行处理的方法，只需要一遍推理就能完成不同大小人脸的检测过程，因此称之为Single Stage。SSH的网络也比较简单，就是对VGG不同卷积层惊醒了分支计算并输出。另外还对高层feature进行了上采样，与底层feature做Eltwise Sum来完成底层与高层的特征融合。另外SSH网络还设计了detection module和context module，其中context module作为detection module的一部分，采用了inception的结构，获取更多上下文信息以及更大的感受。
图6 SSH中的detection module模块
图7 SSH中detection module里的context module模块
SSH利用1×1卷积对输出最终的回归和分类的分支结果，并没有利用全连接层，因此可以保证不同尺寸图片的输入都能得到输出的结果，也是响应了当时全卷积设计方式的潮流。遗憾的是该网络并没有输出landmark点，另外其实上下文结构也没有用到比较流行的特征金字塔结构，VGG16的backbone也相对较浅，随着人脸优化技术的不断进行，各种各样的trick也都日趋成熟。因此，最后向大家介绍一下目前人脸检测算法中应用比较广的Retinaface网络。
Retinaface由google提出，本质是基于RetinaNet的网络结构，采用特征金字塔技术，实现了多尺度信息的融合，对检测小物体有重要的作用。网络结构如下所示。
图8 RetinaFace网络结构示意图
从上图可以看出，Retinaface的backbone网络为常见的卷积神经网络，然后加入特征金子塔结构和Context Module模块，进一步融合上下文的信息，并完成包括分类、检测、landmark点回归以及图像自增强的多种任务。
因为人脸检测的本质是目标检测任务，目标检测未来的方向也适用于人脸的优化方向。目前在目标检测中小目标、遮挡目标的检测依旧很困难，另外大部份检测网络更多的开始部署在端侧，因此基于端侧的网络模型压缩和重构加速等等更加考验算法工程师对与深度学习检测算法的理解和应用。人脸识别算法的训练之路（下）
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