上篇推送介绍了人脸检测技术的基本概念，人脸检测与人脸识别的区别，以及通过代码向读者直观地展示了人脸检测技术；这篇文章，将主要介绍人脸检测技术的算法原理。   人脸检测指的是检测出图片中的人脸，并能够标示出人脸的位置。人脸检测技术主要完成了两件工作：第一，判断图片中是否包含人脸区域；第二，如果图片中存在人脸，将人脸的位置预测出来。   人脸检测分为前深度学习时期和深度学习时期：前深度学习时期，人们主要将传统的计算机视觉算法运用于人脸检测，传统的计算机视觉算法，依赖于人工提取特征，然后使用这些人工特征来训练一个检测器；在深度学习时期，人们尝试将卷积神经网络应用于人脸检测这一问题，一般有两种方式：一种是将适用于多种任务的目标检测网络（如faster-rcnn网络，yolo网络）应用于人脸检测任务；另一种是研究专门的人脸检测网络。   本文接下来将主要简述基于深度学习技术的人脸检测算法原理：首先，讲述faster-rcnn网络的基本原理，以及如何将faster-rcnn应用于人脸检测；接着，讲述专门用于人脸检测的卷积神经网络。

  通用目标检测网络有faster-rcnn，yolo，ssd以及最新的基于点检测的等网络。只要有相应的数据集，这些网络一般可用来检测任意目标，比如皮卡丘、车辆、人脸等。

  faster-rcnn[1]是一种通用的目标检测网络。faster-rcnn网络结构大体上可以分为三个部分。第一部分是用来提取图片特征，生成feature maps的卷积层。第二部分是候选区域生成网络——RPN。第三部分是对候选区域进行分类和调整的网络。其网络结构如下图所示。   这幅图应按照从下往上看。最下面是image，这是整个网络的输入。image的上面是卷积层conv layers。在这里，卷积层主要是用来提取图片特征，生成feature maps。提取特征的卷积层，可以使用Vgg Net网络结构，也可以使用Res Net网络结构。image数据经过conv layers后得到feature maps。faster rcnn网络的后几层，便是基于feature maps来计算的。   真正使faster-rcnn具备检测能力的是RPN层和Roi Pooling层。其中，RPN层用于生成候选区域。Roi Pooling层使用RPN层生成的候选区域，以及conv layers最后一层的输出，来生成固定大小的proposal feature map。   classifier层以Roi Pooling层的输出作为输入，进行全连接运算，并使用Softmax来预测候选区域所属的类别。

  将faster-rcnn应用于人脸检测，需要在训练这个网络的时候，使用人脸检测数据集。github上有基于caffe的faster rcnn的实现[2]。读者可以基于这个工程，使用一些开源或者自己标注的人脸检测数据集，训练出一个用于人脸检测的模型。

  自深度学习在计算机视觉领域大放异彩后，人们设计了一些专门应用于人脸检测的网络结构。级联卷积神经网络，常被人们应用在人脸检测任务。例如，cascadeCNN，MTCNN等。在专门用于人脸检测的卷积神经网络中，最经典的网络当属MTCNN。MTCNN在github上有一些源码，以及一些已经训练好的模型。读者可以下载到本地机器上运行。

  cascadeCNN[3]是一种比较快速的人脸检测网络。该网络在FDDB数据集上可以达到85.1%以上的准确率。   cascadeCNN的网络结构如下图所示。   calibration-net的网络结构如下图所示。该网络用于校正人脸框。

  MTCNN全称是Multitask Cascaded Convolutional Networks，是2016年中国科学院深圳先进技术研究院的研究成果。MTCNN将人脸检测与人脸关键点检测放在了一起，大体上可以分为三层网络结构：PNet、RNet和ONet。   该网络的结构如下图所示。   第一步：P-Net是一个全卷积网络，通过浅层的CNN用来生成候选区域。使用Bounding box regression和非极大值抑制（NMS）来过滤并校正候区域。   第二步：N-Net对候选区域进行调整。将通过P-Net的候选窗输入R-Net中，拒绝掉大部分效果比较差的候选区域，使用Bounding box regression和NMS进一步优化候选区域。   第三步：O-Net是一个较为复杂的卷积神经网络。O-Net输出最终的人脸框和特征点位置。这个网络最终输出人脸框的位置，以及五个人脸关键点。

  以上的成果是17年之前的，这些经典的网络有的在工业界取得非常成熟的应用。下面推荐两篇18年的论文以及一篇19年的文章，有兴趣的同学，可以细读并复现一下这些文章，三篇文章分别是Face Detection Using Improved Faster RCNN[6]、Hoi Feature Agglomeration Networks for Single Stage Face Detection[7]、Single-Shot Scale-Aware Network for Real-Time Face Detection[8]。这三篇文章均在一些开源的人脸数据集如WIDER FACE上均取得不错的效果；其中，最后一篇文章在VGA分辨率下对人脸的检测速度可以达到82.1 FPS。   本文简单介绍了人脸检测的发展历程。主要阐述了可以应用于人脸检测的通用目标检测网络faster rcnn，以及专门用于人脸检测的级联卷积神经网络cascadeCNN和MTCNN；这些网络是比较经典的人脸检测网络，是跟进最新人脸检测的基础，有兴趣的读者可以通过阅读原文来加深理解。   下一篇文章，将基于一个网络结构和一个数据集，来讲述如何训练一个人脸检测模型。敬请关注！

[1] Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2015: 91-99. [2] faster rcnn实现 https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn [3] Li H, Lin Z, Shen X, et al. A convolutional neural network cascade for face detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 5325-5334. [4] 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. [5] MTCNN代码 https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment [6] C. Zhang, X. Xu, D. Tu Face Detection Using Improved Faster RCNN. arXiv preprint arXiv:1802.02142, 2018. [7] J. Zhang, X. Wu, J. Zhu, Steven C.H. Hoi Feature Agglomeration Networks for Single Stage Face Detection. arXiv preprint arXiv:1712.00721, 2018. [8] S. Zhang, L. Wen, H. Shi, Z. Lei, S. Lyu, Stan Z. Li Single-Shot Scale-Aware Network for Real-Time Face Detection. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2019.

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