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\times3
，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：
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,
2,
2,
name='pool1') .conv( # 第二个卷积
3,
3,
48,
1,
1,
padding='VALID',
relu=False,
name='conv2') .prelu(
name='prelu2') .max_pool(
3,
3,
2,
2,
padding='VALID',
name='pool2') .conv( # 第三个卷积
2,
2,
64,
1,
1,
padding='VALID',
task=task,
relu=False,
name='conv3',
wd=self.weight_decay_coeff) .prelu(
name='prelu3') .fc( # 全连接层
128,
task=task,
relu=False,
name='conv4',
wd=self.weight_decay_coeff) .prelu(
name='prelu4'))
if self.mode == 'train':
if task == 'cls': # face classification，使用fc
(self.feed('prelu4')
.fc(2, task=task, relu=False,
name='rnet/conv5-1', wd=self.weight_decay_coeff))
elif task == 'bbx': # bounding box regression，使用fc
(self.feed('prelu4')
.fc(4, task=task, relu=False,
name='rnet/conv5-2', wd=self.weight_decay_coeff))
elif task == 'pts': # facial landmark localization，使用fc
(self.feed('prelu4')
.fc(10, task=task, relu=False,
name='rnet/conv5-3', wd=self.weight_decay_coeff))
self.out_put.append(self.get_output())
else:
(self.feed('prelu4')
.fc(2, relu=False, name='rnet/conv5-1')
.softmax(name='softmax'))
self.out_put.append(self.get_output())
(self.feed('prelu4')
.fc(4, relu=False, name='rnet/conv5-2'))
self.out_put.append(self.get_output())
2.2.3. 第三阶段O-Net
第三阶段的网络O-Net时MTCNN网络的最后输出，ONet的模型结构如下所示：
第三阶段的模型与第二阶段基本一致，在最后一层的特征图后也是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 ONet(NetWork):
def setup(self, task='data', reuse=False):
with tf.variable_scope('onet', reuse=reuse):
(
self.feed(task) .conv( # 第一组卷积
3,
3,
32,
1,
1,
padding='VALID',
relu=False,
name='conv1') .prelu(
name='prelu1') .max_pool(
3,
3,
2,
2,
name='pool1') .conv( # 第二组卷积
3,
3,
64,
1,
1,
padding='VALID',
relu=False,
name='conv2') .prelu(
name='prelu2') .max_pool(
3,
3,
2,
2,
padding='VALID',
name='pool2') .conv( # 第三组卷积
3,
3,
64,
1,
1,
padding='VALID',
relu=False,
name='conv3') .prelu(
name='prelu3') .max_pool(
2,
2,
2,
2,
name='pool3') .conv( # 第四组卷积
2,
2,
128,
1,
1,
padding='VALID',
relu=False,
name='conv4') .prelu(
name='prelu4') .fc( # 全连接层
256,
relu=False,
name='conv5') .prelu(
name='prelu5'))
if self.mode == 'train':
if task == 'cls': # face classification，使用fc
(self.feed('prelu5')
.fc(2, task=task, relu=False,
name='onet/conv6-1', wd=self.weight_decay_coeff))
elif task == 'bbx': # bounding box regression，使用fc
(self.feed('prelu5')
.fc(4, task=task, relu=False,
name='onet/conv6-2', wd=self.weight_decay_coeff))
elif task == 'pts': # facial landmark localization，使用fc
(self.feed('prelu5')
.fc(10, task=task, relu=False,
name='onet/conv6-3', wd=self.weight_decay_coeff))
self.out_put.append(self.get_output())
else:
(self.feed('prelu5')
.fc(2, relu=False, name='onet/conv6-1')
.softmax(name='softmax'))
self.out_put.append(self.get_output())
(self.feed('prelu5')
.fc(4, relu=False, name='onet/conv6-2'))
self.out_put.append(self.get_output())
(self.feed('prelu5')
.fc(10, relu=False, name='onet/conv6-3'))
self.out_put.append(self.get_output())
2.3. 训练目标
在上述的三个网络中，都包含了三个目标，分别为face classification，bounding box regression和facial landmark localization。
2.3.1. Face Classification
人脸分类的目标是用于判断网络生成的窗口部分是否是人脸，这个一个典型的分类问题，可以使用交叉熵的损失函数，具体的目标如下所示：
L_i^{det}=-\left ( y_i^{det}log\left ( p_i \right )+\left ( 1-y_i^{det} \right )\left ( 1-log\left ( p_i \right ) \right ) \right )
其中，
p_i
是模型产出的结果，
y_i^{det}\in \left \{ 0,1 \right \}
表示的是标注的结果。
2.3.2. Bounding Box Regression
Bounding Box的目的是为了生成人脸的目标框，在计算的过程中，需要计算当前的bounding box和标注的bounding box之间的差异，这个可以由回归问题表示，具体的目标如下所示：
L_i^{box}=\left \| \hat{y}_i^{box}-y_i^{box} \right \|^2_2
其中，
\hat{y}_i^{box}
是模型产出的结果，
y_i^{box}\in \mathbb{R}^4
表示的是标注的bounding box，其中每一个bounding box是由四维数据组成，分别为：左上点坐标，长和宽。
2.3.3. Facial Landmark Localization
Facial Landmark Localization的目的是要生成人脸的landmark，与Bounding Box一样，需要比较模型产出的结果与标注结果之间的差异，也是可以通过回归问题来表示彼此之间的差异，具体的目标如下所示：
L_i^{landmark}=\left \| \hat{y}_i^{landmark}-y_i^{landmark} \right \|^2_2
其中，
\hat{y}_i^{landmark}
是模型产出的结果，
y_i^{landmark}\in \mathbb{R}^{10}
表示的是标注的landmark，其中每一个人脸的landmark是包括了五个点，分别为左眼，右眼，鼻子，嘴的左角，嘴的右角。
2.3.4. 多目标的融合
有了上述的三个目标函数，在训练的过程中，需要一个统一的目标的目标函数将上述的三个目标函数融合，具体可以由下面公式表示：
min\; \sum_{i=1}^{N}\sum_{j\in \left \{ det,box,landmark \right \}}\alpha _j\beta _i^jL_i^j
其中，
\alpha _j
和
\beta _i^j
是两个超参，但是在[1]中，给出了固定的值，其中
\beta _i^j\in \left \{ 0,1 \right \}
，
\alpha _j
的值为：
- P-Net和R-Net：
\alpha _{det}=1
，
\alpha _{box}=0.5
，
\alpha _{landmark }=0.5
- O-Net：
\alpha _{det}=1
，
\alpha _{box}=0.5
，
\alpha _{landmark }=1
2.4. 其他
除了上述对模型以及目标函数的分析，在MTCNN中，还有两点，一个是在模型中使用的是PReLU激活函数，另一个是在训练过程中，为了能提升模型的效果，使用到了在线困难样本挖掘（online hard sample mining）。
2.4.1. PReLU激活函数
PReLU激活函数[3]与ReLU的对比如下图所示：
PReLU的具体形式为：
f\left ( y_i \right )=\begin{cases} y_i & \text{ if } y_i> 0 \\ a_iy_i & \text{ if } y_i\leq 0 \end{cases}
2.4.2. 在线困难样本挖掘
在线困难样本挖掘（Online Hard Sample Mining）旨在训练过程中找到难以训练正确的样本。在实际的过程中，在每个训练的mini-batch中，对当前的batch中的所有样本计算损失值，并排序，选择出top的70%作为hard samples，在反向计算的过程中，只计算这些样本的梯度值。在参考[2]中并未实现这部分的代码。
3. 总结
在现如今再回过头来看MTCNN这个模型，无论是模型还是思路上都已经比较落后，但在当时的条件下，确实由于其较好的表现，在业界得到了很多的应用。回顾MTCNN算法，整体的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，并且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，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，同时，在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法，进一步帮助整个过程的训练。从现在再回过头来看MTCNN，存在着以下的几个问题：
- 三个网络模型（P-Net，R-Net和O-Net）是分开单独训练的，没有做到端到端
- 模型结构较为简单，卷积网络在后续得到了更多的发展
补充：在三个网络模型中，至于网络模型结构的设计，没有get到其设计的原理。
参考文献
[1] Zhang K, Zhang Z, Li Z, et al. Joint face detection and alignment using multitask cascaded convolutional networks[J]. IEEE signal processing letters, 2016, 23(10): 1499-1503.
[2] https://github.com/zhaozhiyong19890102/MTCNN-Tensorflow
[3] He K, Zhang X, Ren S, et al. Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 1026-1034.