在目標(biāo)檢測領(lǐng)域，可以劃分為人臉檢測與通用目標(biāo)檢測，往往人臉這方面會有專門的算法（包括人臉檢測、人臉識別、人臉其他屬性的識別等），并且和通用目標(biāo)檢測（識別）會有一定的差別。這主要來源于人臉的特殊性（譬如有時候目標(biāo)比較小、人臉之間特征不明顯、遮擋問題等），本文將主要從人臉檢測方面來講解目標(biāo)檢測。

目前主要的人臉檢測方法分類

當(dāng)前，人臉檢測方法主要包含兩個區(qū)域：傳統(tǒng)人臉檢測算法和基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測算法。傳統(tǒng)人臉檢測算法主要可以分為 4 類：

基于知識的人臉檢測方法；

基于模型的人臉檢測方法；

基于特征的人臉檢測方法；

基于外觀的人臉檢測方法。

2006 年，Hinton 首次提出深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的概念，它是通過組合低層的特征形成更高層的抽象特征。隨后研究者將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在人臉檢測領(lǐng)域，主要集中在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的人臉檢測研究，如基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測（Cascade CNN）、基于多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測（MTCNN）、Facebox 等，很大程度上提高了人臉檢測的魯棒性。

當(dāng)然，像Faster RCNN、YOLO、SSD等通用目標(biāo)檢測算法也有用在人臉檢測領(lǐng)域，也可以實(shí)現(xiàn)比較不錯的結(jié)果，但是和專門人臉檢測算法比還是有差別。

如何檢測圖片中不同大小的人臉？

傳統(tǒng)人臉檢測算法中針對不同大小人臉主要有兩個策略：

縮放圖片的大小（圖像金字塔如圖 1 所示）；

圖1 圖像金字塔

縮放滑動窗的大小（如圖 2 所示）。

圖 2 縮放滑動窗口

基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測算法中，針對不同大小人臉主要也有兩個策略，但和傳統(tǒng)人臉檢測算法有點(diǎn)區(qū)別，主要包括：

縮放圖片大小：不過也可以通過縮放滑動窗的方式，基于深度學(xué)習(xí)的滑動窗人臉檢測方式效率會很慢存在多次重復(fù)卷積，所以要采用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN），用 FCN 將不能用滑動窗的方法。

通過 anchor box 的方法：如圖 3 所示，不要和圖 2 混淆，這里是通過特征圖預(yù)測原圖的 anchorbox 區(qū)域，具體在 Facebox 中有描述。

圖 3 anchor box

如何設(shè)定算法檢測最小人臉尺寸？

主要是看滑動窗的最小窗口和 anchorbox 的最小窗口。

滑動窗的方法

假設(shè)通過 12×12 的滑動窗，不對原圖做縮放的話，就可以檢測原圖中 12×12 的最小人臉。

但是往往通常給定最小人臉 a=40、或者 a=80，以這么大的輸入訓(xùn)練 CNN 進(jìn)行人臉檢測不太現(xiàn)實(shí)，速度會很慢，并且下一次需求最小人臉 a=30*30 又要去重新訓(xùn)練，通常還會是 12×12 的輸入，為滿足最小人臉框 a，只需要在檢測的時候?qū)υ瓐D進(jìn)行縮放即可：w=w×12/a。

anchorbox 的方法

原理類似，這里主要看 anchorbox 的最小 box，通過可以通過縮放輸入圖片實(shí)現(xiàn)最小人臉的設(shè)定。

如何定位人臉的位置

滑動窗的方式：

滑動窗的方式是基于分類器識別為人臉的框的位置確定最終的人臉。

圖 4 滑動窗

FCN 的方式：

通過特征圖映射到原圖的方式確定最終識別為人臉的位置，特征圖映射到原圖人臉框是要看特征圖相比較于原圖有多少次縮放（縮放主要查看卷積的步長和池化層）。

假設(shè)特征圖上(2,3)的點(diǎn)，可粗略計(jì)算縮放比例為 8 倍，原圖中的點(diǎn)應(yīng)該是(16,24)；如果訓(xùn)練的 FCN 為 12*12 的輸入，對于原圖框位置應(yīng)該是(16,24,12,12)。

當(dāng)然這只是估計(jì)位置，具體的在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時要加入回歸框的預(yù)測，主要是相對于原圖框的一個平移與縮放。

通過 anchor box 的方式：

通過特征圖映射到圖的窗口，通過特征圖映射到原圖到多個框的方式確定最終識別為人臉的位置。

如何通過一個人臉的多個框確定最終人臉框位置？

圖 5 通過 NMS 得到最終的人臉位置

NMS 改進(jìn)版本有很多，最原始的 NMS 就是判斷兩個框的交集。如果交集大于設(shè)定的閾值，將刪除其中一個框。

那么兩個框應(yīng)該怎么選擇刪除哪一個呢？因?yàn)槟Ｐ洼敵鲇懈怕手担话銜?yōu)選選擇概率小的框刪除。

基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測（Cascade CNN）

Cascade CNN 的框架結(jié)構(gòu)是什么？

級聯(lián)結(jié)構(gòu)中有 6 個 CNN，3 個 CNN 用于人臉非人臉二分類，另外 3 個 CNN 用于人臉區(qū)域的邊框校正。

給定一幅圖像，12-net 密集掃描整幅圖片，拒絕 90% 以上的窗口。剩余的窗口輸入到 12-calibration-net 中調(diào)整大小和位置，以接近真實(shí)目標(biāo)。接著輸入到 NMS 中，消除高度重疊窗口。下面網(wǎng)絡(luò)與上面類似。

Cascade CNN 人臉校驗(yàn)?zāi)K原理是什么？

該網(wǎng)絡(luò)用于窗口校正，使用三個偏移變量：

Xn:水平平移量，Yn:垂直平移量，Sn:寬高比縮放。

候選框口(x,y,w,h)中，(x,y)表示左上點(diǎn)坐標(biāo)，(w,h)表示寬和高。

我們要將窗口的控制坐標(biāo)調(diào)整為：

這項(xiàng)工作中，我們有種模式。偏移向量三個參數(shù)包括以下值：

同時對偏移向量三個參數(shù)進(jìn)行校正。

訓(xùn)練樣本應(yīng)該如何準(zhǔn)備？

人臉樣本；

非人臉樣本。

級聯(lián)的好處

最初階段的網(wǎng)絡(luò)可以比較簡單，判別閾值可以設(shè)得寬松一點(diǎn)，這樣就可以在保持較高召回率的同時排除掉大量的非人臉窗口；

最后階段網(wǎng)絡(luò)為了保證足夠的性能，因此一般設(shè)計(jì)的比較復(fù)雜，但由于只需要處理前面剩下的窗口，因此可以保證足夠的效率；

級聯(lián)的思想可以幫助我們?nèi)ソM合利用性能較差的分類器，同時又可以獲得一定的效率保證。

基于多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測（MTCNN）

MTCNN 模型有三個子網(wǎng)絡(luò)，分別是 P-Net,R-Net,O-Net。

為了檢測不同大小的人臉，開始需要構(gòu)建圖像金字塔，先經(jīng)過 PNet 模型，輸出人臉類別和邊界框（邊界框的預(yù)測為了對特征圖映射到原圖的框平移和縮放得到更準(zhǔn)確的框），將識別為人臉的框映射到原圖框位置可以獲取 patch，之后每一個 patch 通過 resize 的方式輸入到 RNet，識別為人臉的框并且預(yù)測更準(zhǔn)確的人臉框，最后 RNet 識別為人臉的的每一個 patch 通過 resize 的方式輸入到 ONet，跟 RNet 類似，關(guān)鍵點(diǎn)是為了在訓(xùn)練集有限情況下使模型更魯棒。

還要注意一點(diǎn)：構(gòu)建圖像金字塔的的縮放比例要保留，為了將邊界框映射到最開始原圖上。

Facebox

（1）Rapidly Digested Convolutional Layers（RDCL）

在網(wǎng)絡(luò)前期，使用 RDCL 快速的縮小 feature map 的大小。主要設(shè)計(jì)原則如下：

Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的 stride 分別是 4, 2, 2 和 2。這樣整個 RDCL 的 stride 就是 32，可以很快把 feature map 的尺寸變小。

卷積（或 pooling）核太大速度就慢，太小覆蓋信息又不足。權(quán)衡之后，將 Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的核大小分別設(shè)為 7x7,3x3,5x5,3x3。

使用 CReLU 來保證輸出維度不變的情況下，減少卷積核數(shù)量。

（2）Multiple Scale Convolutional Layers（MSCL）

在網(wǎng)絡(luò)后期，使用 MSCL 更好地檢測不同尺度的人臉。主要設(shè)計(jì)原則有：

類似于 SSD，在網(wǎng)絡(luò)的不同層進(jìn)行檢測；

采用 Inception 模塊。由于 Inception 包含多個不同的卷積分支，因此可以進(jìn)一步使得感受野多樣化。

（3）Anchor densification strategy

為了 anchor 密度均衡，可以對密度不足的 anchor 以中心進(jìn)行偏移加倍，如下圖所示：