关键词：

1. 概述

人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）模型[1]，MTCNN算法的效果也是得到了很多实际项目的验证，在工业界得到了广泛的应用，在我个人的实际项目中也得到了较多应用。在MTCNN算法中，主要有三点的创新：

• MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习；
• 在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来；
• 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法；

这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。

2. 算法原理

2.1. MTCNN的基本原理

MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联：

• 第一阶段的网络产出人脸的候选窗口
• 第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口
• 第三阶段在第二阶段的基础上进一步修正，并给出最终的五个脸部的landmark

在网络的训练过程中综合考虑人脸边框回归和面部关键点检测。MTCNN的网络整体架构如下图所示：

由上图中可以看到，MTCNN主要由四个模块：

• 图像金字塔（Image Pyramid）：通过对原始图像进行不同尺度的变换，得到图像金字塔，以适应不同大小的人脸的进行检测，在MTCNN中，是将图像resize成了三种大小，分别为$12\times 12\times 3$，$24\times 24\times 3$和$48\times 48\times 3$，这三种大小分别对应了以下三个阶段模型的输入
• 阶段1（Proposal Network）: 对上述的图像金字塔中$12\times 12\times 3$的图像提取Bounding-Box，并利用NMS过滤掉大部分的窗口
• 阶段2（Refine Network）: 对上述的图像金字塔中$24\times 24\times 3$的图像，根据阶段1中提取出的Bounding-Box进一步修正，去除掉不符合要求的bounding box
• 阶段3（Output Network）: 对上述的图像金字塔中$48\times 48\times 3$的图像，根据阶段2中提取出的Bounding-Box进行最终的分析，以得到最终的结果

2.2. 三个阶段的网络

2.2.1. 第一阶段P-Net

P-Net的网络结构如下图所示：

在P-Net中，包含了三个卷积+Max-Pooling操作，其中，卷积核的大小统一为$3\times 3$，对于上述的网络结果，具体的参数分析如下：

• data：大小为$12\times 12\times 3$
• 第一组卷积（包括conv，PReLU，Max-Pooling）
  • conv：输入（$12\times 12\times 3$），输出（$10\times 10\times 10$，卷积核大小为$3\times 3$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$10$）
  • PReLU：输入（$10\times 10\times 10$），输出（$10\times 10\times 10$）
  • Max-Pooling：输入（$10\times 10\times 10$），输出（$5\times 5\times 10$，核的大小为$2\times 2$，padding为$0$，步长为$2$）
• 第二组卷积（包括conv，PReLU）
  • conv：输入（$5\times 5\times 10$），输出（$3\times 3\times 16$，卷积核大小为$3\times 3$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$16$）
  • PReLU：输入（$3\times 3\times 16$），输出（$3\times 3\times 16$）
• 第三组卷积（包括conv，PReLU）
  • conv：输入（$3\times 3\times 16$），输出（$1\times 1\times 32$，卷积核大小为$3\times 3$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$32$）
  • PReLU：输入（$1\times 1\times 32$），输出（$1\times 1\times 32$）

最终得到$32$个大小为$1\times 1$的特征图，下面分为三个任务分别描述：

• face classification：输入（$1\times 1\times 32$），输出（$1\times 1\times 2$，卷积核大小为$1\times 1$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$2$）
• bounding box regression：输入（$1\times 1\times 32$），输出（$1\times 1\times 4$，卷积核大小为$1\times 1$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$4$）
• facial landmark localization：输入（$1\times 1\times 32$），输出（$1\times 1\times 10$，卷积核大小为$1\times 1$，padding为$0$，步长为$1$，卷积核的个数为$10$）

注：三个任务的输出都是直接在最后一层的特征图上使用卷积操作。

参考[2]的代码实现，P-Net的代码如下：

class PNet(NetWork):

    def setup(self, task='data', reuse=False):

        with tf.variable_scope('pnet', reuse=reuse):
            (
                self.feed(task) .conv( # 第一组卷积
                    3,
                    3,
                    10,
                    1,
                    1,
                    padding='VALID',
                    relu=False,
                    name='conv1') .prelu(
                    name='PReLU1') .max_pool(
                    2,
                    2,
                    2,
                    2,
                    name='pool1') .conv( # 第二组卷积
                    3,
                    3,
                    16,
                    1,
                    1,
                    padding='VALID',
                    relu=False,
                    name='conv2') .prelu(
                        name='PReLU2') .conv( # 第三组卷积
                            3,
                            3,
                            32,
                            1,
                            1,
                            task=task,
                            padding='VALID',
                            relu=False,
                            name='conv3',
                            wd=self.weight_decay_coeff) .prelu(
                                name='PReLU3'))

        if self.mode == 'train':
            if task == 'cls': # face classification
                (self.feed('PReLU3')
                     .conv(1, 1, 2, 1, 1, task=task, relu=False,
                           name='pnet/conv4-1', wd=self.weight_decay_coeff))
            elif task == 'bbx': # bounding box regression
                (self.feed('PReLU3')
                     .conv(1, 1, 4, 1, 1, task=task, relu=False,
                           name='pnet/conv4-2', wd=self.weight_decay_coeff))
            elif task == 'pts': # facial landmark localization
                (self.feed('PReLU3')
                     .conv(1, 1, 10, 1, 1, task=task, relu=False,
                           name='pnet/conv4-3', wd=self.weight_decay_coeff))
            self.out_put.append(self.get_output())
        else:
            (self.feed('PReLU3')
                 .conv(1, 1, 2, 1, 1, relu=False, name='pnet/conv4-1')
                 .softmax(name='softmax'))
            self.out_put.append(self.get_output())
            (self.feed('PReLU3')
                 .conv(1, 1, 4, 1, 1, relu=False, name='pnet/conv4-2'))
            self.out_put.append(self.get_output())

2.2.2. 第二阶段R-Net

R-Net的网络结构如下图所示：

第二阶段的模型与第一阶段基本一致，只是在最后一层的特征图后接上了一个全连接层，同时在连接三个不同任务时也是使用了全连接的操作，参考[2]的代码如下：

class RNet(NetWork):

    def setup(self, task='data', reuse=False):

        with tf.variable_scope('rnet', reuse=reuse):
            (
                self.feed(task) .conv( # 第一个卷积
                    3,
                    3,
                    28,
                    1,
                    1,
                    padding='VALID',
                    relu=False,
                    name='conv1') .prelu(
                    name='prelu1') .max_pool(
                    3,
                    3,
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