目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
一 、人脸识别介绍
二 、基于深度学习的人脸识别方法
实现效果图样例
最后
前言
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯毕业设计-基于深度学习的人脸识别方法
课题背景和意义
实现技术思路
一 、人脸识别介绍
早期基于人脸几何特征的识别方法[2–4] 使用眼睛 、鼻子 、嘴巴等关键部位之间的关系 (如角度 、距离) 构建人脸描述子 ，此类方法忽略了人脸纹理 、外观包含的有用信息 ，因此 ，识别效果一般．基于子空间学习的识别方法如 Eigenfaces 、Fisherfaces ，将原始数据整体映射到低维人脸子空间 ，这类方法很大程度上推动了人脸识别技术的发展．
二 、基于深度学习的人脸识别方法
基于深度学习的人脸识别流程主要包括人脸预处理
(
检测 、对齐 、标准化 、数据增强等)
、特征学习 、特征比对等步骤 ，其中特征学习是人脸识别的关键 ，如何提取强判别性 、强鲁棒性的特征是人脸识别的研究重点．
人脸预处理
基于深度学习的人脸识别方法预处理流程通常包括人脸检测 、关键点定位 、人脸姿态及灰度标准化 、人脸数据裁剪及增强 。
1)
人脸检测
人脸检测指检测出人脸图像中人脸的具体位置 ，通常用矩形框框出人脸．人脸检测方法主要分为 Fast R-CNN 系列 、级联 CNN 系列 以及 SSD 系列 。
2)
人脸对齐
检测出人脸在图像中的位置后需要进行人脸对齐操作 ，人脸对齐指检测人脸特征点
3)
人脸标准化
为了算法的稳定性 ，一般会对图像进行一些数值标准化的处理 ，对不同光强 、不同光源方向下得到的人脸图像进行补偿 ，以减弱由于光照变化造成的图像信号变化
4)
人脸数据增强
数据增强是基于深度学习的人脸识别方法常用的预处理步骤 ，目的是为了增加数据量．
人脸图像深度特征学习
深度卷积神经网络的网络结构和损失函数是影响人脸深度特征学习及识别性能的两个关键因素 。VGGNet ，GoogLeNet]以 及 ResNet 这三类网络相继被提出并成功被应用于物体识别和人脸识别 。
人脸识别网络结构
1）VGGNet
的突出
表现在于使用多个
3
×
3
的卷积核替代
AlexNet
中
7
×
7
的卷积核 ，小的卷积核一方面可以
减少参数 ，另一方面增加了非线性映射 ，有助于提升网络的拟合能力．
2) GoogLeNet
不同于
VGGNet
和
AlexNet
，
GoogLeNet
使用
Inception
模块构建模块化结构 ，在模块中使用不同大小的卷积核实现多尺度特征的融合．
3) ResNet
网络加深理应有利于提升网络的性能 ，但深度增加也给训练带来难度．ResNet 的核心策略是增加跨层连接 ，直接学习层与层之间的残差．ResNet 收敛速度快 ，目前最新的基于深度学习的二维人脸识别方法大部分都采用残差模块．
人脸识别损失函数
损失函数可以指导神经网络将人脸图像映射到不同的特征空间 ，选择合适的损失函数有利于在特征空间将不同类别的人脸图像区分开 ，提升人脸识别的精度．
1) Softmax loss
Softmax loss
是一种常用于人脸图像多分类问题的损失函数．
Softmax 激活函数
的作用是将模型预测结果进行归一化操作 ，使输出结果为 [0
, 1] 区间内的概率值．
其中
x
i
表示第
i
个人脸图像的特征向量 ，
y
i
是
x
i
真实的类别标签 ，
L
i
表示损失 ，
b
为偏置 ，W
T
y
i 与W
T j
分别表示将
x
i
判别为
y
i
类和
j
类的权向量 ，
C
表示总类别数 。
2）
Large Margin Softmax (L-Softmax)
Softmax loss
分类的原理是当人脸图像特征
x
i
来自类别
y
i
时满足
W
T
y
i
x
i
>
W
T j=
y
i
x
i ，
可写成
其中
W
i
为权向量 ，
C
表示总类别数 ，
θ
j,i
为
W
j
和
x
i
之间的夹角 ，
m
用于控制类间距离 ，ψ
(
·
)
是为便于梯度反向传播而设计的单调递减函数 。
下图为两种不同损失函数对应的深度特征可视化：
特征比对
在损失函数的指导下利用海量有标记的人脸图像样本对网络参数进行有监督训练．测试阶段 ，将待测试的人脸图像输入训练好的神经网络提取人脸深度特征 ，使用最近邻分类器通过比较深度特征之间的距离进行身份识别或认证 。假设人脸图像 xi 和 xj 的特征分别为 f(xi) 和 f(xj ) ，当特征之间的距离在预先设定的阈值 τ 范围内时 ，即
则认为这两幅图像来自同一个人 。
人脸数据集
基于深度学习的人脸识别方法需要大量训练数据 ，数据集的发展也反映了人脸识别技术的发展．与早期实验室环境下采集获得的人脸数据不同 ，2007 年公开的 LFW数据集开启了无约束场景下人脸识别研究的新阶段 ，有力地推动了无约束人脸识别的发展．随后不断有更大 、更多样化的人脸数据集被发布 。
评级标准
1）身份认证
一般使用
ROC
曲线作为人脸识别方法的评价指标 ，
ROC
曲线由两项指标确定 ，分别是接受率 (Ture Alarm Rate, TAR)
，误识率
(False Alarm Rate, FAR)
2) 身份识别
一般使用身份识别精度作为识别方法的评价指标 ，计算方式简单明了 ，与认证准确度类似 ，计算识别正确的比例即可．比较特别的是 ，在大规模分类问题中常使用 K
次命中率作为评价的标准 ，即真实标签出现在预测结果前 K
名之内 ，则认为预测正确 。
3)
基于深度学习人脸识别方法比较
随着深度卷积神经网络的发展 ，目前人脸识别方法一般只使用单个网络 ，并且采用的网络结构以 ResNet 为主 ，例如
DeepVisage
、
SphereFace
、
CosFace
等．研究热点也从网络结构设计转移至损失函数的设计 ，例如 L-Softmax
、
NormFace
、 ArcFace
等方法将度量学习的思想引入
Softmax loss
并提升了人脸识别模型的性能 。各种方法的精度比较：
实现效果图样例
基于深度学习的人脸识别：
人脸识别之身份认证：
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最后
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