【CV 入门必读论文】人脸检测的突破：探索 CNN 级联的力量

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发布于 2023-10-12 09:58:03

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发布于 2023-10-12 09:58:03

导言

人脸检测一直是计算机视觉领域中一项重要而具有挑战性的任务。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的人脸检测方法取得了显著的突破。其中一篇备受瞩目的论文是《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》，该论文于2015年发表于IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）。

作为计算机视觉领域最具影响力的会议之一，CVPR为该论文的地位和重要性提供了坚实的背书。论文提出了一种新颖的级联卷积神经网络（CNN）框架，通过多个级联阶段的分类器的结合，能够高效地识别图像中的人脸区域，实现准确性和速度之间的良好平衡。

本篇博客将解析一下《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》这篇论文的主要知识点 —— CNN Cascade。我们将详细介绍论文提出的级联卷积神经网络的结构和工作原理，并阐述每个级联阶段的作用和意义，并解释如何构建级联分类器来进行人脸检测，并讨论每个级联阶段分类器的设计。

这篇论文提出的CNN级联方法（即使用多个CNN组件串联起来进行目标检测）在人脸检测领域中确实具有创新性和重要性。该方法在人脸检测任务中的应用具有重要意义，并取得了显著的性能提升。它为后续的目标检测研究奠定了基础，并在其他领域的目标检测任务中得到了广泛的应用和发展。

接下来，我就讲述一下自己对论文中最主要部分的 CNN 级联进行讲解，希望能够给大家带来帮助。

CNN 级联

当谈到目标检测算法时，卷积神经网络（CNN）级联是一种常见且广泛应用的方法。CNN级联是一种通过将多个CNN组件串联起来来提高检测性能的策略。在文中，我将介绍CNN级联的概念，并详细讨论论文中所描述的 CNN 级联。

CNN 与 CNN 级联是什么

当我们观察和理解周围的事物时，我们的大脑会自动识别和分类不同的物体和场景。同样，计算机视觉中的目标检测任务也需要对图像中的物体进行识别和分类。CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，被广泛应用于图像识别和目标检测任务中。

CNN模型的设计灵感来自于生物学中的神经系统。它通过一系列的卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并利用这些特征进行分类和定位。CNN模型通过学习大量标记好的图像数据，能够自动学习和提取图像中的重要特征，从而实现高精度的目标识别。

然而，在复杂的场景中，单独使用一个CNN模型可能无法满足目标检测的要求。这时候就需要引入CNN级联的概念。CNN级联是一种多阶段的目标检测方法，由一系列CNN模型组成，每个模型负责特定的任务。

在CNN级联中，通常会使用多个CNN模型来逐步筛选和定位目标。通过CNN级联的方法，我们能够通过逐步筛选和调整来提高目标检测的准确性和效率。每个阶段的CNN模型负责特定的任务，从而在不同的尺度和位置上逐步精细化地检测目标。

本篇论文中的 CNN 级联

论文中描述了一系列的 CNN，他们先后执行形成一条管道，每个 CNN 在整个流程中扮演特定的角色，形成了一个级联的处理过程，对于测试图像的处理过程如下图所示，可以看到这个 CNN 级联有以下几个 CNN，12-net、24-net、48-net、12-calibration-net、24-calibration-net、48-calibration-net，下面我来讲解一下 CNN 级联的整个流程以及分别介绍一下论文中所构建的 CNN。

首先，测试图像经过12-net，这是一个浅层的二分类CNN，用于快速扫描测试图像。通过以4个像素间距密集扫描图像，并使用12×12的检测窗口，可以得到一个置信度分数的地图。地图上的每个点对应于测试图像上的一个12×12的检测窗口。

接下来，经过12-calibration-net，这是一个浅层的CNN用于边界框校准。在12-calibration-net中，预定义了一组N个校准模式，用于对检测窗口进行调整。通过根据置信度分数选择高置信度模式的平均结果，实现对检测窗口的校准。这样可以提高检测窗口与实际人脸位置的对齐度。

然后，经过24-net，这是一个中间的二分类CNN，用于进一步减少检测窗口的数量。剩余的经过12-calibration-net筛选的检测窗口被裁剪并调整为24×24的图像，然后经过24-net进行评估。

紧接着是24-calibration-net，它是另一个校准网络，与12-calibration-net类似。经过24-net筛选后的检测窗口也会经过24-calibration-net进行校准，以提高准确性。

最后，经过48-net，这是一个更复杂的二分类CNN。类似于24-net，48-net采用了多分辨率设计，并使用了24×24和12×12的输入。在48-net中，通过将12-net子结构的全连接层与128个输出的全连接层进行连接，提高了整体的判别能力。

在48-net之后，进行全局NMS（非极大值抑制）操作。这是一种筛选机制，用于全局地选择具有最高置信度的检测窗口，并消除不同尺度之间的冗余检测。这样可以使得最准确的检测窗口在正确的尺度上突出显示，并避免48-calibration-net中的冗余评估。

通过这样的一条处理管道，CNN级联方法能够在不同层次上逐步提高人脸识别的准确性。每个CNN网络都在前一层的基础上进行进一步的处理和校准，最终输出检测结果。这种级联设计充分利用了CNN的特点，使得识别过程更加精确和高效。

卷积神经网络（12-net、24-net 与 48-net）

当谈到卷积神经网络（CNN）时，一种常见的比喻是将其比作人类的视觉系统。就像我们的眼睛可以识别图像中的对象一样，CNN可以通过学习和提取图像的特征来实现图像分类和目标检测等任务。

而本篇论文中提出的CNN级联方法包括了三个卷积神经网络模型，分别是12-net、24-net和48-net，这三个CNN的结构如下图所示。为了更好地理解这些网络模型，我们可以将其类比为人类的目标识别过程，接下来，我尽量用简单易懂的语言来讲述这三个网络模型。

1、12-net： 12-net可以看作是人类的"初步观察"阶段。就像我们用肉眼扫视环境以寻找潜在目标一样，12-net对输入图像进行密集扫描以寻找可能的人脸区域。它是一个较浅的卷积神经网络，由卷积层、池化层和全连接层组成。通过卷积和池化操作，12-net能够提取图像中的基础特征，并对每个区域进行二分类，判断其是否为人脸。

def create_net12():     
    # 创建输入层，形状为(12,12,3),名称为'input_12net'
    input_12net = Input(shape=(12,12,3), name = 'input_12net') 
    
    # 创建卷积层，过滤器数量为16,卷积核大小为3,步长为1,输入形状为(12,12,3),名称为'conv_12net'
    conv_12net = Conv2D(filters=16, kernel_size=3, strides=1, input_shape = (12,12,3), name = 'conv_12net')(input_12net) 
    
    # 对卷积层的输出进行批量归一化处理，名称为'norm_1_12net'
    norm_1_12net = BatchNormalization(name = 'norm_1_12net')(conv_12net) 
    
    # 对批量归一化的输出应用ReLU激活函数，名称为'act_1_12net'
    act_1_12net = Activation('relu')(norm_1_12net) 
    
    # 对激活后的输出进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_12net'
    maxpool_12net = MaxPooling2D(pool_size = 3, strides=2, name = 'maxpool_12net')(act_1_12net) 
    
    # 对最大池化后的输出再次应用ReLU激活函数，名称为'act_1_12net'
    act_1_12net = Activation('relu')(maxpool_12net) 
    
    # 将激活后的输出展平，名称为'flatten_12net'
    flatten_12net = Flatten(name = 'flatten_12net')(act_1_12net) 
    
    # 在展平的输出上添加全连接层，神经元数量为16,激活函数为'relu',名称为'fc_12net'
    fc_12net = Dense(units = 16, activation = 'relu', name = 'fc_12net')(flatten_12net) 
    
    # 在全连接层的输出上添加预测层，神经元数量为2,激活函数为'softmax',名称为'prediction_12net'
    prediction_12net = Dense(units = 2, activation = 'softmax', name = 'prediction_12net')(fc_12net) 
    
    # 根据输入层和输出层创建模型对象，名称为'net12'
    net12 = keras.models.Model(inputs = input_12net, outputs = prediction_12net, name = 'net12') 
    
    # 返回创建好的模型对象
    return net12

2、24-net： 24-net可以被视为人类的"进一步观察"阶段。在12-net筛选出候选人脸区域后，24-net进一步深入研究每个区域以确定其是否为真正的人脸。24-net与12-net类似，同样由卷积层、池化层和全连接层组成，但它还引入了多尺度设计。这意味着24-net不仅仅关注输入图像的原始分辨率，还通过输入图像的多个分辨率来提取更丰富的特征信息。这种多尺度设计使得24-net能够更好地检测小尺寸的人脸。

def create_net24(): 
    # 创建输入层，形状为(24,24,3),名称为'input_24net'
    input_24net = Input(shape=(24,24,3), name = 'input_24net') 
    
    # 创建卷积层，过滤器数量为64,卷积核大小为5,步长为1,输入形状为(24,24,3),名称为'conv_24net'
    conv_24net = Conv2D(filters=64, kernel_size=5, strides=1, input_shape = (24,24,3), name = 'conv_24net')(input_24net) 
    
    # 对卷积层的输出进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_24net'
    maxpool_24net = MaxPooling2D(pool_size = 3, strides=2, name = 'maxpool_24net')(conv_24net) 
    
    # 对最大池化后的输出应用ReLU激活函数，名称为'act_1_24net'
    act_1_24net = Activation('relu')(maxpool_24net) 
    
    # 将激活后的输出展平，名称为'flatten_24net'
    flatten_24net = Flatten(name = 'flatten_24net')(act_1_24net) 
    
    # 在展平的输出上添加全连接层，神经元数量为128,激活函数为'relu',名称为'fc_1_24net'
    fc_1_24net = Dense(units = 128, activation = 'relu', name = 'fc_1_24net')(flatten_24net) 
    
    # 创建输入层，形状为(16,),名称为'input_from_12net'
    input_from_12net = Input(shape=(16,), name = 'input_from_12net') 
    
    # 将两个全连接层的输出进行拼接，并在指定轴上进行拼接，名称为'fc_concat_24'
    fc_concat_24 = concatenate([fc_1_24net, input_from_12net], axis = 1, name = 'fc_concat_24') 
    
    # 在拼接后的输出上添加全连接层，神经元数量为128+16,激活函数为'relu',名称为'fc_2_24net'
    fc_2_24net = Dense(units = 128+16, activation = 'relu', name = 'fc_2_24net')(fc_concat_24) 
    
    # 在指定轴上对全连接层的输出进行softmax激活函数处理，得到最终的预测结果，名称为'prediction_24net'
    prediction_24net = Dense(units = 2, activation = 'softmax', name = 'prediction_24net')(fc_2_24net) 
    
    # 根据输入层和输出层创建模型对象，名称为'net24'
    net24 = keras.models.Model(inputs = [input_24net, input_from_12net], outputs = prediction_24net, name ='net24') 
    
    # 返回创建好的模型对象
    return net24

3、48-net： 48-net是级联中的最后一个网络模型，也是最复杂的一个。在这个阶段，可以使用更强大但速度较慢的网络来进行更精确的人脸检测。48-net与24-net共享部分网络结构，但它在结构上更深，并且引入了更多的卷积层和全连接层。它仍然采用多尺度设计，但不再与其他网络共享输入。48-net能够更准确地检测不同尺寸的人脸，并输出最终的人脸检测结果。

def create_net48():
    # 定义输入层，形状为(48,48,3),名称为'input_48net'
    input_48net = Input(shape=(48, 48, 3), name='input_48net')

    # 定义卷积层1,过滤器数量为64,卷积核大小为5,步长为1,输入形状为(48,48,3),名称为'conv_1_48net'
    conv_1_48net = Conv2D(filters=64, kernel_size=5, strides=1, input_shape=(48, 48, 3), name='conv_1_48net')(
        input_48net)

    # 对卷积层1进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_1_24net'
    maxpool_1_48net = MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, name='maxpool_1_24net')(conv_1_48net)

    # 对最大池化后的结果应用ReLU激活函数，名称为'act_1_48net'
    act_1_48net = Activation('relu')(maxpool_1_48net)

    # 对激活后的结果进行归一化处理，名称为'norm_1_48net'
    norm_1_48net = BatchNormalization(name='norm_1_48net')(act_1_48net)

    # 定义卷积层2,过滤器数量为64,卷积核大小为5,步长为1,名称为'conv_2_48net'
    conv_2_48net = Conv2D(filters=64, kernel_size=5, strides=1, name='conv_2_48net')(norm_1_48net)

    # 对卷积层2进行归一化处理，名称为'norm_2_48net'
    norm_2_48net = BatchNormalization(name='norm_2_48net')(conv_2_48net)

    # 定义最大池化层，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_2_48net'
    maxpool_2_48net = MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, name='maxpool_2_48net')(norm_2_48net)
    # 对最大池化后的结果应用ReLU激活函数，名称为'act_2_48net'
    act_2_48net = Activation('relu')(maxpool_2_48net)
    # 将结果展平，名称为'flatten_48net'
    flatten_48net = Flatten(name='flatten_48net')(act_2_48net)
    # 定义全连接层1,输出单元数为256,激活函数为ReLU,名称为'fc_1_48net'
    fc_1_48net = Dense(units=256, activation='relu', name='fc_1_48net')(flatten_48net)

    # 定义输入层1,形状为(16,),名称为'input48_from_12net'
    input48_from_12net = Input(shape=(16,), name='input48_from_12net')
    # 定义输入层2,形状为(128,),名称为'input48_from_24net'
    input48_from_24net = Input(shape=(128,), name='input48_from_24net')

    # 将全连接层1和输入层2进行拼接，并在axis=1上进行拼接，名称为'fc_concat_48'
    fc_concat_48 = concatenate([fc_1_48net, input48_from_24net], axis=1, name='fc_concat_48')
    # 将全连接层1和输入层1进行拼接，并在axis=1上进行拼接，名称为'fc_concat_2_48'
    fc_concat_2_48 = concatenate([fc_concat_48, input48_from_12net], axis=1, name='fc_concat_2_48')

    # 对拼接后的结果进行全连接层2的计算，输出单元数为(256+128+16),激活函数为ReLU,名称为'fc_2_48net'
    fc_2_48net = Dense(units=(256 + 128 + 16), activation='relu', name='fc_2_48net')(fc_concat_2_48)
    # 对全连接层2的结果进行softmax激活函数的计算，输出单元数为2,名称为'prediction_48net'
    prediction_48net = Dense(units=2, activation='softmax', name='prediction_48net')(fc_2_48net)

    # 定义一个名为net48的Keras模型，输入为[input_48net, input48_from_24net, input48_from_12net],输出为prediction_48net
    net48 = keras.models.Model(inputs=[input_48net, input48_from_24net, input48_from_12net], outputs=prediction_48net, name='net48')
    # 返回模型对象
    return net48

通过这样的级联设计，12-net、24-net和48-net共同构成了一个强大的人脸检测系统。每个网络模型在级联过程中扮演了不同的角色，从最初的快速筛选到后续的深入研究和精细调整，以实现更高的检测准确性和鲁棒性。同时，这种 CNN 级联方式能够有效地减少计算量和提高检测速度。通过层层筛选和细化调整，级联网络可以快速且准确地定位人脸，适用于各种实际应用，如人脸识别、表情分析、人脸表情检测等。

边界框校准网络（12-calibration-net、24-calibration-net 与 48-calibration-net）

而边界框校准网络（Calibration Net），即下图中的 12-calibration-net、24-calibration-net 与 48-calibration-net 三个 CNN，则起到一个辅助作用，在级联流程中负责对检测结果进行进一步的校准和调整，以提高检测的精度和准确性。

1、12-calibration-net： 12-calibration-net可以被看作是级联中的第一个校准网络。它的主要目的是校准12-net检测到的人脸边界框，使其更准确地对齐到实际的人脸位置。与传统的回归方法不同，12-calibration-net采用了多类别分类的方式进行校准。通过对输入图像中的每个候选人脸区域进行分类，它能够学习并预测出更精确的人脸边界框位置。

def create_calib12(): 
    # 创建输入层，形状为(12,12,3),名称为'input_12calib'
    input_12calib = Input(shape=(12,12,3), name = 'input_12calib') 
    
    # 创建卷积层，过滤器数量为16,卷积核大小为3,步长为1,输入形状为(12,12,3),激活函数为'relu',名称为'conv_12calib'
    conv_12calib = Conv2D(filters=16, kernel_size=3, strides=1, input_shape = (12,12,3), activation = 'relu', name = 'conv_12calib')(input_12calib) 
    
    # 对卷积层的输出进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_12calib'
    maxpool_12calib = MaxPooling2D(pool_size = 3, strides=2, name = 'maxpool_12calib')(conv_12calib) 
    
    # 将最大池化层的输出展平，名称为'flatten_12calib'
    flatten_12calib = Flatten(name = 'flatten_12calib')(maxpool_12calib) 
    
    # 在展平的输出上添加全连接层，神经元数量为128,激活函数为'relu',名称为'fc_12calib'
    fc_12calib = Dense(units = 128, activation = 'relu', name = 'fc_12calib')(flatten_12calib) 
    
    # 在全连接层的输出上添加预测层，神经元数量为45,激活函数为'softmax',名称为'prediction_12calib'
    prediction_12calib = Dense(units = 45, activation = 'softmax', name = 'prediction_12calib')(fc_12calib) 
    
    # 根据输入层和输出层创建模型对象，名称为'calib12'
    calib12 = keras.models.Model(inputs = input_12calib, outputs = prediction_12calib, name = 'calib12') 
    
    # 返回创建好的模型对象
    return calib12

2、24-calibration-net： 24-calibration-net是级联中的第二个校准网络。它的作用类似于12-calibration-net，但针对的是24-net检测结果的边界框。通过与12-net类似的多类别分类方法，24-calibration-net进一步校准和调整24-net检测到的人脸边界框，以获得更准确和更精细的定位。

def create_calib24(): 
    # 创建输入层，形状为(24,24,3),名称为'input_24calib'
    input_24calib = Input(shape=(24,24,3), name = 'input_24calib') 
    
    # 创建卷积层，过滤器数量为32,卷积核大小为5,步长为1,输入形状为(24,24,3),激活函数为'relu',名称为'conv_24calib'
    conv_24calib = Conv2D(filters=32, kernel_size=5, strides=1, input_shape = (24,24,3), activation = 'relu', name = 'conv_24calib')(input_24calib) 
    
    # 对卷积层的输出进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_24calib'
    maxpool_24calib = MaxPooling2D(pool_size = 3, strides=2, name = 'maxpool_24calib')(conv_24calib) 
    
    # 将最大池化层的输出展平，名称为'flatten_24calib'
    flatten_24calib = Flatten(name = 'flatten_24calib')(maxpool_24calib) 
    
    # 在展平的输出上添加全连接层，神经元数量为64,激活函数为'relu',名称为'fc_24calib'
    fc_24calib = Dense(units = 64, activation = 'relu', name = 'fc_24calib')(flatten_24calib) 
    
    # 在全连接层的输出上添加预测层，神经元数量为45,激活函数为'softmax',名称为'prediction_24calib'
    prediction_24calib = Dense(units = 45, activation = 'softmax', name = 'prediction_24calib')(fc_24calib) 
    
    # 根据输入层和输出层创建模型对象，名称为'calib24'
    calib24 = keras.models.Model(inputs = input_24calib, outputs = prediction_24calib, name = 'calib24') 
    
    # 返回创建好的模型对象
    return calib24

3、48-calibration-net： 48-calibration-net是级联中的最后一个校准网络。它的目标是校准48-net检测到的人脸边界框，以实现最终的精确定位。与前两个校准网络不同，48-calibration-net采用了全局的校准方法，即对不同尺度和大小的检测结果进行整体的校准和调整。这样可以使得在正确尺度上最准确的人脸边界框突出，并避免在48-calibration-net中进行冗余的评估。

def create_calib48(): 
    # 创建输入层，形状为(48,48,3),名称为'input_48calib'
    input_48calib = Input(shape=(48,48,3), name = 'input_48calib') 
    
    # 创建卷积层1,过滤器数量为64,卷积核大小为5,步长为1,输入形状为(48,48,3),激活函数为'relu',名称为'conv_1_48calib'
    conv_1_48calib = Conv2D(filters=64, kernel_size=5, strides=1, input_shape = (48,48,3), activation = 'relu', name = 'conv_1_48calib')(input_48calib) 
    
    # 对卷积层1的输出进行最大池化操作，池化大小为3,步长为2,名称为'maxpool_48calib'
    maxpool_48calib = MaxPooling2D(pool_size = 3, strides=2, name = 'maxpool_48calib')(conv_1_48calib) 
    
    # 对最大池化层的输出进行归一化处理，名称为'norm_1_48calib'
    norm_1_48calib = BatchNormalization(name = 'norm_1_48calib')(maxpool_48calib) 
    
    # 创建卷积层2,过滤器数量为64,卷积核大小为5,步长为1,输入形状为(48,48,3),激活函数为'relu',名称为'conv_2_48calib'
    conv_2_48calib = Conv2D(filters=64, kernel_size=5, strides=1, input_shape = (48,48,3), activation = 'relu', name = 'conv_2_48calib')(norm_1_48calib) 
    
    # 将卷积层2的输出展平，名称为'flatten_48calib'
    flatten_48calib = Flatten(name = 'flatten_48calib')(conv_2_48calib) 
    
    # 在展平的输出上添加全连接层1,神经元数量为256,激活函数为'relu',名称为'fc_48calib'
    fc_48calib = Dense(units = 256, activation = 'relu', name = 'fc_48calib')(flatten_48calib) 
    
    # 在全连接层的输出上添加预测层1,神经元数量为45,激活函数为'softmax',名称为'prediction_48calib'
    prediction_48calib = Dense(units = 45, activation = 'softmax', name = 'prediction_48calib')(fc_48calib) 
    
    # 根据输入层和输出层创建模型对象，名称为'calib48'
    calib48 = keras.models.Model(inputs = input_48calib, outputs = prediction_48calib, name = 'calib48') 
    
    # 返回创建好的模型对象
    return calib48

这些边界框校准的网络模型在级联中的作用是对初步检测结果进行进一步的调整和优化，以提高检测的准确性和稳定性。它们通过学习和预测边界框的位置和形状来对检测结果进行校准，使得最终的人脸定位更加精确和准确。