【课程总结】Day13（下）：人脸识别和MTCNN模型

前言

在上一章课程【课程总结】Day13（上）：使用YOLO进行目标检测，我们了解到目标检测有两种策略，一种是以YOLO为代表的策略：特征提取→切片→分类回归；另外一种是以MTCNN为代表的策略：先图像切片→特征提取→分类和回归。因此，本章内容将深入了解MTCNN模型，包括：MTCNN的模型组成、模型训练过程、模型预测过程等。

人脸识别

在展开了解MTCNN之前，我们对人脸检测先做一个初步的梳理和了解。人脸识别细分有两种：人脸检测和人脸身份识别。

人脸检测

简述

人脸检测是一个重要的应用领域，它通常用于识别图像或视频中的人脸，并定位其位置。

识别过程

输入图像：首先，将包含人脸的图像输入到人脸检测模型中。
特征提取：深度学习模型将学习提取图像中的特征，以便识别人脸。
人脸定位：模型通过在图像中定位人脸的位置，通常使用矩形边界框来框定人脸区域。
输出结果：最终输出包含人脸位置信息的结果，可以是边界框的坐标或其他形式的标注。

输入输出

输入：一张图像
输出：所有人脸的坐标框

应用场景

表情识别：识别人脸的表情，如快乐、悲伤等。
年龄识别：根据人脸特征推断出人的年龄段。
人脸表情生成：通过检测到的人脸生成不同的表情。
…

人脸检测特点

人脸检测是目标检测中最简单的任务

类别少
人脸形状比较固定
人脸特征比较固定
周围环境一般比较好

人脸身份识别

简述

人脸身份识别是指通过识别人脸上的独特特征来确定一个人的身份。

识别过程

人脸录入流程：

数据采集：采集包含人脸的图像数据集。
人脸检测：使用人脸检测算法定位图像中的人脸区域。
人脸特征提取：通过深度学习模型提取人脸图像的特征向量。
特征向量存储：将提取到的特征向量存储在向量数据库中。

人脸验证流程：

人脸检测：使用人脸检测算法定位图像中的人脸区域。
人脸特征提取：通过深度学习模型提取人脸图像的特征向量。
人脸特征匹配：将输入人脸的特征向量与向量数据库中的特征向量进行匹配。
身份识别：根据匹配结果确定输入人脸的身份信息。

应用领域

安防监控：用于门禁系统、监控系统等，实现人脸识别进出控制。
移动支付：通过人脸识别来进行身份验证，实现安全的移动支付功能。
社交媒体：用于自动标记照片中的人物，方便用户管理照片。
人机交互：实现人脸识别登录、人脸解锁等功能。

一般来说，一切目标检测算法都可以做人脸检测，但是由于通用目标检测算法做人脸检测太重了，所以会使用专门的人脸识别算法，而MTCNN就是这样一个轻量级和专业级的人脸检测网络。

MTCNN模型

简介

MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks）是一种用于人脸检测和面部对齐的神经网络模型。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.02878v1

模型结构

MTCNN采用了级联结构，包括三个阶段的深度卷积网络，分别用于人脸检测和面部对齐。
每个阶段都有不同的任务，包括人脸边界框回归、人脸关键点定位等。

这个级联过程，相当于海选→淘汰赛→决赛的过程。

整体流程

上图是论文中对于MTCNN整体过程的图示，我们换一种较为容易易懂的图示来理解整体过程：

先将图片生成不同尺寸的图像金字塔，以便识别不同大小的人脸。
将图片输入到P-net中，识别出可能包含人脸的候选窗口。
将P-net中识别的可能人脸的候选窗口输入到R-net中，识别出更精确的人脸位置。
将R-net中识别的人脸位置输入到O-net中，进行更加精细化识别，从而找到人脸区域。

备注：上图引用自科普：什么是mtcnn人脸检测算法

P-net：人脸检测

名称：提议网络（proposal network）
作用：P网络通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行处理，识别出可能包含人脸的候选窗口，并对这些候选窗口进行边界框的回归，以更准确地定位人脸位置。
特点：
- 纯卷积网络，无全链接（精髓所在）

R-net：人脸对齐

名称：精修网络（refine network）
作用：R网络通过分类器和回归器对P网络生成的候选窗口进行处理，进一步筛选出包含人脸的区域，并对人脸位置进行修正，以提高人脸检测的准确性。

O-net：人脸识别

名称：输出网络（output network）
作用：O网络通过更深层次的卷积神经网络处理人脸区域，优化人脸位置和姿态，并输出面部关键点信息，为后续的面部对齐提供重要参考。

MTCNN用到的主要模块

图像金字塔

MTCNN的P网络使用的检测方式是：设置建议框，用建议框在图片上滑动检测人脸

由于P网络的建议框的大小是固定的，只能检测12*12范围内的人脸，所以其不断缩小图片以适应于建议框的大小，当下一次图像的最小边长小于12时，停止缩放。

IOU

定义：IOU（Intersection over Union）是指交并比，是目标检测领域常用的一种评估指标，用于衡量两个边界框（Bounding Box）之间的重叠程度。
两种方式：

交集比并集
交集比最小集

O网络iou值大于阈值的框被认为是重复的框会丢弃，留下iou值小的框，但是如果出现了下图中大框套小框的情况，则iou值偏小也会被保留，是我们不想看到的，因此我们在O网络采用了第二种方式的iou以提高误检率。

NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）

定义：
NMS是一种目标检测中常用的技术，旨在消除重叠较多的候选框，保留最具代表性的边界框，以提高检测的准确性和效率。

工作原理：
NMS的工作原理是通过设置一个阈值，比如IOU（交并比）阈值，对所有候选框按照置信度进行排序，然后从置信度最高的候选框开始，将与其重叠度高于阈值的候选框剔除，保留置信度最高的候选框。

如上图所示框出了五个人脸，置信度分别为0.98，0.83，0.75，0.81，0.67，前三个置信度对应左侧的Rose，后两个对应右侧的Jack。
NMS将这五个框根据置信度排序，取出最大的置信度(0.98)的框分别和剩下的框做iou，保留iou小于阈值的框(代码中阈值设置的是0.3)，这样就剩下0.81和0.67这两个框了。
重复上面的过程，取出置信度(0.81)大的框和剩下的框做iou，保留iou小于阈值的框。这样最后只剩下0.98和0.81这两个人脸框了。

代码实现

P-Net

import torch
from torch import nn

"""
    P-Net
"""

class PNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.features_extractor = nn.Sequential(
            # 第一层卷积
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=10, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=10),
            nn.ReLU(),

            # 第一层池化
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2, padding=1),

            # 第二层卷积
            nn.Conv2d(in_channels=10, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=16),
            nn.ReLU(),

            # 第三层卷积
            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=32),
            nn.ReLU()
        )
    
        # 概率输出
        self.cls_out = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        # 回归量输出
        self.reg_out = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=4, kernel_size=1, stride=1, padding=0)


    def forward(self, x):
        print(x.shape)
        x = self.features_extractor(x)
        cls_out = self.cls_out(x)
        reg_out = self.reg_out(x)

        return cls_out, reg_out

R-Net

import torch
from torch import nn

class RNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        self.feature_extractor = nn.Sequential(
            # 第一层卷积 24 x 24
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=28, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=28),
            nn.ReLU(),

            # 第一层池化 11 x 11
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False),
            
            # 第二层卷积 9 x 9
            nn.Conv2d(in_channels=28, out_channels=48, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=48),
            nn.ReLU(),

            # 第二层池化 (没有补零) 4 x 4
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=False),
            
            # 第三层卷积 3 x 3
            nn.Conv2d(in_channels=48, out_channels=64, kernel_size=2, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=64),
            nn.ReLU(),

            # 展平
            nn.Flatten(),

            # 全连接层 [batch_size, 128]
            nn.Linear(in_features=3 * 3 * 64, out_features=128)
        )
        
        # 概率输出
        self.cls_out = nn.Linear(in_features=128, out_features=1)
        
        # 回归量输出
        self.reg_out = nn.Linear(in_features=128, out_features=4)
        
    def forward(self, x):
        x = self.feature_extractor(x)
        cls = self.cls_out(x)
        reg = self.reg_out(x)
        return cls, reg

O-Net

import torch
from torch import nn


class ONet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.feature_extractor = nn.Sequential(
            # 第1层卷积 48 x 48
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(num_features=32),
            nn.ReLU(),
            
            # 第1层池化 11 x 11
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False),
            
            # 第2层卷积 9 x 9
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=