3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網: ．既要高精度也要高性能，人臉辨識主流算法大合集

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來源：苏宁科技人工智能实验室图像技术专家何智翔

在上一篇文章中，我們回顧了人臉辨識算法的發展歷程，介紹了人臉辨識算法，從傳統機器學習算法，到現在的深度學習算法的演進歷程。接下來，我們將詳細介紹一下人臉辨識常見的應用方式，以及現在主流的人臉辨識算法。

1. 人臉辨識的主要應用方式

為了講清楚人臉辨識算法的設計思路，有必要首先介紹人臉辨識在實際場景中的，主要的三種不同的應用方式。這三種方式我們會習慣的稱之為：「1：1」、「1：N」，「1：n」。

1.1 驗證場景

在驗證場景下，人臉辨識算法主要用於回答「這是否為某人」。

用於回答「這是否為某人」時，該人的身份是確定，人臉辨識需要做的工作，是確認當前的照片，是否與該人的身份一致。此時會將給定的人臉圖像與電腦中，儲存的某人的圖像比較，回答給定的圖像是否為該人的。

通常，一個人在電腦中會儲存一幅正面，或多幅不同角度的圖像，我們稱之為註冊照。而給定的人臉圖像我們一般稱之為驗證照。

這種應用模式適用於門禁、出入境通關、網路實名制、辦證機構等應用場所，透過證件資訊獲取某人身份，然後根據證件使用者的照片，保證他與證件所有者是同一個人，即實名認證下的人證合一。

因為驗證場景下，通常是直接比較兩幅人臉圖像，提取出來的兩個特徵的相似度，所以我們常稱之為 1：1。

圖 1 驗證流程

1.2 辨認場景

在辨認場景下，人臉辨識算法主要回答「這是誰」。

在這種場景下，人員的身份資訊是未知的。我們需要將給定的人臉圖像，與電腦中儲存的 N 個人的圖像逐個比對，輸出 M 幅圖像，這些圖像的相似度按從大到小排列，再由人來確定這是誰。當然，因為現在人臉辨識算法的精度非常高，所以在一些不太嚴謹的場合，可以直接用相似度最大的那張圖像，來自動判定這是誰。

通常，一個人在電腦中，會儲存一幅正面，或多幅不同角度的圖像。為了提高辨認的速度，註冊照往往會預先提取特徵，並將之儲存在電腦中。而給定的人臉圖像，我們稱之為查詢照。

這種應用模式，適用於人員身份的查詢和核查，比對目標庫通常是常住人口庫、逃犯庫等覆蓋面非常廣泛，容量非常龐大的人臉數據庫，庫容量 N 通常能夠達到上千萬、甚至上億級別。

因為辨認場景下，通常需要將給定的一副人臉圖像，與電腦中儲存的 N 個人的圖像比較，所以我們常稱之為 1：N。

圖 2 辨認流程

1.3 監控場景

監控場景從名字上來看就知道，人臉辨識是用於監控 (watch list) 系統（目標人篩查）。而監控場景同時具有辨認和驗證的特點，人臉辨識算法需要回答「這是否為要找的人」。

在這種情況下，人員的身份資訊同樣是未知的。我們需要將給定的人的圖像，與監控目標人員進行比較，確定該人是否在監控列表中，同時確定該人身份。

為什麼說它同時具有辨認和驗證的特點呢？是因為它需要搜索整個監控列表，這與辨認場景是類似的；同時他需要確定該人是否在監控列表中，如果將監控列表看作 1：1 中的 1 的話，這又類似於驗證場景。

但是它又完全不同於辨認或者驗證。驗證場景與它的差異很明顯，我們就不說了。而它與辨認場景的差異主要在於以下幾點：

（1）在辨認場景下，給定的人雖然身份信息未知，但是他肯定存在一張（或多張）註冊照存儲在計算機中；

（2）辨認場景下可以有人工進行參與；

（3）監控列表的容量，通常遠遠小於辨認場景下的人臉數據庫的容量。

這種應用模式適用於視頻監控，比對目標一般是逃犯、管控人員或者恐怖分子、重點關注人員等佈控人員，也可是白名單和紅名單等目標人員，庫容量一般為幾千人，甚至萬人級別。

因為監控場景下，庫容量相對辨認場景要小，所以我們稱之為 1：n。

圖 3 監控流程

2. 人臉辨識的主流算法

從人臉辨識的三種主要應用方式可以看到，比較兩張人臉的圖像，是否為同一個人，是所有應用的基礎。從這個角度來說，所有的人臉辨識應用其實都是驗證場景，而人臉辨識算法的驗證性能，是衡量該算法精度高低的最直接的指標。在數據庫已知的情況下，根據驗證性能可以推算出，該算法在三種不同場景下的精度性能。

而比較兩張人臉圖像是否為同一人，主要依靠從這兩張圖像中，分別提取到的兩個特徵的相似度高低，來進行衡量。因此人臉辨識算法的關鍵，就是透過訓練一個特徵提取模型，從人臉圖像中，得到一個具有鑒別能力的特徵，而相似度的計算，則一般採用餘弦距離。

如何更加有效的訓練出，一個能夠提取具有鑒別力特徵的模型呢？一種思路通過蒐集更多的數據去提升模型的性能（從數據上挖掘），另外一種思路透過更加有效的利用數據，去提升模型的性能（從模型上挖掘）。當然，實際情況往往是兩種思路同時採用。

2.1 從數據上提高辨識性能

深度學習相比傳統機器學習，一個最重大的優勢，就是對海量數據的利用能力。雖然對於深度學習來說，不一定總是數據越多，效果越好，但是在人臉辨識領域，絕大多數情況是數據越多，效果越好。如果讓我選擇，我肯定會選擇要更多的數據。

在吳恩達的深度學習課程中，他曾經給出一個經典的數據，與深度學習模型性能的關係曲線。

圖 4 數據與深度學習

因此在人臉辨識行業內，大家往往會透過獲取，或者製造海量的人臉數據，去充分訓練人臉辨識模型，來獲得更好的結果。

以商湯為例，早在 2017 年的時候，他們就已經使用了多達 30 台電腦，240 個 GPU 對 10 億個標注樣本（包含 1 億個不同的人）並行訓練，總訓練時間為 1 個月左右。而現在他們的數據量的累積，到達了一個什麼程度，可想而知。

雖然數據規模，已經到達這樣一個恐怖的地步，但是人臉辨識中的數據紅利，還遠遠沒有殆盡，如何進一步從數據中，挖掘性能紅利，依然是當下人臉辨識研究的熱點之一。

因為人臉辨識應用場景的特殊性，它往往要求極低錯誤接受率下的正確辨識率，這就更是對模型的性能提出了極高的挑戰。所以可以針對不同的應用場景，如商場監控、移動辦公打卡、網路身份認證等等，採集不同場景下的大量數據，進行針對性的微調。採用這樣的方法，我們依然能夠非常有效的提升，模型在特定場景下的辨識性能。

除了獲取數據以外，業內往往還採用增加噪聲、顏色變化、隨機裁剪，或者縮放、局部區域組合、隨機遮擋等等，種種圖像變換手段，進一步產生更多的數據，以增強模型的泛化能力，防止過擬合。

2.2 從模型上提高辨識性能

數據是有限的，在有限數據的情況下，如何更加有效的利用數據，從而獲得比別人更好的性能，這就要求我們從模型上，充分挖掘已有數據的潛力，獲得更好的性能。

一般來講，業內通常有兩種做法，一種是使用更好的骨幹網路，一種是利用測度學習的手段，對提取的特徵進行優化。

2.2.1 骨幹網路設計上提高性能

1）殘差結構

在 2016 年以前，大家的主要研究方向，集中在如何設計更高效的網路去辨識人臉。在這段期間出現了如 VGG、Inception 等一系列從骨幹網路入手，去提升模型性能的算法。但是到了 2016 年，殘差網路的問世，幾乎可以說是終結了，各種千奇百怪的骨幹網路設計，順便從事實上終結了 image net 比賽。

後續幾乎所有的深度網路，都離不開殘差結構的身影，相比較之前的幾層，幾十層的深度網路，在殘差網路面前都不值一提，殘差結構可以很輕鬆的構建幾百層，一千多層的網路而不用擔心梯度消失過快的問題，原因就在於殘差結構的捷徑（shortcut）部分。

圖 5 殘差結構

在殘差結構出現以前，影響深度學習，特別是深層神經網路訓練的，一個最主要的因素，是由於反向傳播算法的鏈式法則，導致的梯度消失和梯度爆炸，其中往往是梯度消失出現的更多一些。

透過加權正則化或梯度剪切，可以在一定程度上解決梯度爆炸的問題。

而殘差結構利用捷徑，這樣一個跨層連接的機制，無損地傳播梯度，解決了深層網路訓練中的梯度消失的問題。從此，深度學習的網路，可以輕鬆到達上百乃至上千層，而不用擔心難以訓練的問題。

2）BN 層

另外一個具有重要影響力的網路結構設計，就是 BN 層的提出。現在添加 BN 層，在幾乎所有的深度學習骨幹網路設計中，都已經成為了一個標準操作，它具有加速網路收斂速度，提升訓練穩定性的效果。

BN 全名是 Batch Normalization 即批次規範化，透過規範化操作，將輸出信號規範化，保證網路的穩定性。具體的 BN 原理非常複雜，在這裡不做詳細展開。

我們需要知道的是，它透過對每一層的輸出，規範為均值和方差一致的方法，消除了網路加權參數，帶來的放大縮小的影響，進而解決梯度消失和爆炸的問題，或者可以理解為 BN 層將輸出，從飽和區拉倒了非飽和區。它帶來的優點主要有：

（1）可以放心的使用大學習率，而不用小心的調參了，較大的學習率極大的提高了學習速度；

（2）BN 本身上也是一種正則化的方式，能夠增加模型的泛化能力；

（3）BN 降低了數據之間的絕對差異，有一個去相關的性質，更多的考慮相對差異性，因此在分類任務上具有更好的效果。

3）Dropout 層

此外，在網路特徵輸出層的後面，分類器前面添加一個 Dropout 層，也是訓練人臉辨識網路的一個常規操作。

Dropout 層是 Hinton 在 2014 年，提出來的一個神器，專門用於應對神經網路的過擬合問題。它的操作非常簡單，靈感來自於繁殖中的遺傳和突變，相當於是每次訓練，每個神經元只有概率 p 來參與單次神經網路的訓練，等效於最後的輸出層，乘以一個 Mask 矩陣，該矩陣有百分比為 p 的元素被置 0，其餘為 1。有無 Dropout，最後的分類準確率，會有明顯的差異。

圖 6 Dropout 對分類性能的影響

它唯一的缺點，就是會明顯增加訓練時間，因為引入 Dropout 之後，相當於每次只是訓練的原先網路的一個子網絡，為了達到同樣的精度，需要的訓練次數會增多。

2.2.2 測度學習

1）Deep ID

最早用測度學習的方式，來提升模型性能的嘗試，我認為應該是 Deep ID 的工作。它為了使模型提取出來的特徵更具有區分性，在訓練網路的結構設計上，採用了類似 Contrastive Loss（對比損失）這樣的思路。

圖 7 DeepID 的結構

圖 8 DeepID2+

透過在 Softmaxloss 的基礎上，添加驗證信號，並與辨識信號加權，有效的提升了特徵的鑒別能力，在一定程度上縮小了類內差異，增大了類間差異。

然而 Deep ID 訓練的時候需要大量的數據，而且對比損失本身也不是很好訓練，需要小心調參才能獲得很好的結果。

2）三元組損失

圖 9 三元組損失

伴隨著 Deep ID 的嘗試，接下來就是谷歌的 Triplet Loss（三元組損失）。三元組損失在物理意義上，就是透過學習，使得同類樣本的 Positive 樣本，更靠近 Anchor，而不同類的樣本 Negative 則遠離 Anchor。

它在數學表達上也直觀簡單，損失函數定義為：同類樣本的距離，減去不同類樣本的距離。縮小該損失函數，就意味著縮小同類樣本的距離，或者增大不同類樣本的距離。它的實際使用效果也非常的好，特別是用在遷移學習上面。

早期三元組損失，使用歐氏距離，但是因為人臉辨識中，常用餘弦距離，衡量特徵之間的相似程度，所以後面很快就有人使用餘弦距離，對三元組損失進行了改造。

3）Insight Face

接下來測度學習的應用，集中在對訓練過程中的分類器的改造上面。因為分類器採用的全連接形式，等效於計算餘弦距離，而餘弦距離衡量的，是不同特徵之間的夾角，但是在這種形式下， Softmax 函數並沒有直接作用在角度上面，對決策邊界的影響很小，所以導致優化 Softmax 函數，並不能保證真正縮小類內差異。

圖 10 分類器的計算

圖 11 SoftmaxLoss

在這種情況下，就有人提出，能不能透過改造最後的分類器，使得 Softmax 函數，直接作用到角度上，從而在優化的同時，能夠保證縮小類內距離，增加類間距離。

圖 12 InsightFace 的損失函數

Insight Face 就在這種思想下應運而生，它的損失函數如圖 12 所示，直接作用在了角度距離上，能夠更加有效的從角度，來優化最後的決策邊界，使得同一類樣本提取到的特徵更加聚合。參數 m 則保證了不同類樣本之間的特徵，存在一定的間隔。

2.2.3 其他改進

除了上述的一些流行的改進以外，業內為了提高人臉辨識特徵，提取的精度和速度，也做了一些其它的改進。

比如最近的改進，是商湯利用深度學習，增加從側臉到正臉的映射，來提高模型的精度，即 Deep Residual EquivAriant Mapping (DREAM) 的模組。

此外還有將語音語義上，常用的注意力機制，引入到人臉辨識中的一些改進等等。

為了提高特徵提取速度，業內提出了 Mobile Face Net、Shufflenet 等輕量級網路，利用知識蒸餾的手段，去壓縮網路模型結構等。

上述這些改進也都取得了非常好的效果。

3. 人臉辨識性能的評價標準

那麼，如何評價一個人臉辨識模型性能的好壞呢？這裡介紹一下人臉辨識性能常用的評價標準。

前面介紹過，評價一個人臉辨識模型性能好壞，最直接的就是它驗證性能的好壞。評價模型的驗證性能的主要指標，包括註冊失敗率，基本等同於模板提取失敗率，驗證的 ROC 曲線及等誤率值。

圖 13 驗證性能的等誤率和 ROC 曲線

具體指標的計算如下：

（1）註冊失敗率

註冊失敗率 = 特徵提取失敗次數 / 特徵提取總次數 × 100%；

（2）錯誤拒絕率

相似度值範圍內等分為若干檔，得到若干個不同的閾值 S，計算不同閾值 S 的 FRR 如下：

FRR(S) = 同人比對相似度中低於閾值 S 的數量 / 同一人比對總數 × 100%；

（3）錯誤接受率

相似度值範圍內，等分為若干檔，得到若干個不同的閾值 S，計算不同閾值 S 的 FAR 如下：

FAR(S) = 非同人比對相似度中，不低於閾值 S 的數量 / 非同人比對總數 ×100%；

（4）等誤率

計算不同閾值時的錯誤接受率，和錯誤拒絕率。相似度閾值為橫座標，錯誤接受率和錯誤拒絕率為縱座標，用不同閾值的錯誤接受率，和錯誤拒絕率數據繪製曲線，如圖 13 所示，錯誤接受率等於錯誤拒絕率點的縱座標值，為等錯誤率。

4. 蘇寧在人臉辨識上的探索

4.1 蘇寧人臉辨識的主要用用場景

人臉辨識在蘇寧的各種應用場景下，都得到了廣泛的應用。最典型的應用，如員工打卡和蘇寧園區內部的監控，相對來說人臉數據庫的規模比較小，場景比較受控，而且人員的配合度比較高。我們的算法在這上面，都取得了非常高的辨識精度，千萬分之一 FAR 下的 FRR 在 5% 以內。

但是，對人臉辨識來說，最具有挑戰性的場景還是大規模的 1：N 的人臉應用。N 的規模通常在千萬級別或者億級別，直接從絕對數字上，放大了人臉辨識的產生的各種錯誤。這種場景通常會出現在，警政公安系統的安控場景下（這是以中國這種集權國家而言，民主世界許多國家都不允許使用人臉辨識於警政應用上），其他情況下的具體應用，還幾乎沒有。但是其實在智慧零售中也需要大規模 1：N 的人臉辨識能力。

蘇寧線下門市店人臉辨識應用的難度，又進一步增加：首先這是一個非用戶配合的場景；其次蘇寧有幾億會員，這個 N 是很恐怖的；再次，從業務上希望能夠對用戶進行分組，能夠去除店員的資訊，辨識出 VIP 會員，還要能對新用戶進行挖掘，同時要能做到黑名單的安全佈控；除此之外，有幾千家門市店的數據推流，系統的流量也是很大的。要設計這樣的解決方案，是非常恐怖的。

圖 14 蘇寧北斗系統的演進

早期蘇寧的人臉辨識系統還不完善，這樣的龐大工作量幾乎完全由人工處理。但是隨著蘇寧人臉辨識算法的日益成熟，現在 AI 已經取代人，實現了完全自動化的客流分析統計、VIP 客戶辨識等功能，並應用在了蘇寧線下門市店中。

圖 15 蘇寧北斗系統

這裡我們不再過多討論，系統架構的複雜，而是接著介紹一下，蘇寧在人臉辨識上的一些實戰經驗。

4.2 數據上的探索

對於蘇寧來說，如何獲取更多更豐富的人臉數據，並進行有效清洗，也始終是工作的重點之一。有了豐富的圖像來源還不夠，因為採集到的人臉圖像，往往有很嚴重的噪聲；雖然算法模型，對一定的人臉噪聲足夠增強，但我們研究發現，更加高品質的數據集，的確可以提高算法模型性能，所以仍需要透過清洗標注，來去除這些噪聲數據。

為此，蘇寧專門成立了數據處理部門，用於獲取、清洗和標注數據。除了已知常見的那些公開數據集，如 MS_celeb_1M、VggFace2、CASIA_WebFace 等。我們也利用蘇寧多樣化的內部場景，構建了豐富的針對不同場景的人臉數據庫資源，這樣訓練出的模型，在實際場景中有更好的區分能力。

此外，我們也利用多種圖像處理手段，以及利用對抗式生成網路，生成了豐富多彩的人臉樣本，進一步提高了模型精度。

4.3 模型上的探索

蘇寧在人臉辨識算法上，尤其是模型上也做出了許多的探索。美國普渡大學生物工程學教授 Eugenio Culurciello ，在他的神經網路設計史中，給出了一張有關不同的骨幹網路，在 ImageNet 上的表現的分析圖。我們在它的基礎上，重點測試了 Resnet、Mobilenet 等幾種骨幹網路，根據速度和精度，選出了最適合我們應用場景的模型。