3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網: ．人臉辨識技術全面總結：從傳統方法到深度學習

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英國赫特福德大學與 GBG Plc 的研究者，近日發佈了一篇綜述論文，對人臉辨識方法，進行了全面的梳理和總結，其中涵蓋各種傳統方法，和如今風頭正盛的深度學習方法。機器之心重點編譯介紹了其中的深度學習方法部分，更多有關傳統人臉辨識方法的內容，請參閱原論文。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1811.00116

自七十年代以來，人臉辨識已經成為了電腦視覺和生物辨識領域，被研究最多的主題之一。基於人工設計的特徵，和傳統機器學習技術的傳統方法，近來已被使用非常大型的數據集訓練的深度神經網路取代。

在這篇論文中，我們對流行的人臉辨識方法，進行了全面且最新的文獻總結，其中既包括傳統方法（基於幾何的方法、整體方法、基於特徵的方法和混合方法），也有深度學習方法。

引言

人臉辨識是指能夠辨識或驗證圖像，或影像中的主體的身份的技術。首個人臉辨識算法誕生於七十年代初 [1,2]。自那以後，它們的準確度已經大幅提升，現在相比於指紋或虹膜辨識 [3] 等傳統上被認為更加穩健的生物辨識方法，人們往往更偏愛人臉辨識。

讓人臉辨識比其它生物辨識方法，更受歡迎的一大不同之處，是人臉辨識本質上是非侵入性的。比如，指紋辨識需要使用者將手指按在感測器上，虹膜辨識需要使用者與攝影機靠得很近，語音辨識則需要使用者大聲說話。

相對而言，現代人臉辨識系統僅需要使用者，處於攝影機的視野內（假設他們與攝影機的距離也合理）。這使得人臉辨識成為了，對使用者最友好的生物辨識方法。這也意味著人臉辨識的潛在應用範圍更廣，因為它也可被部署在，使用者不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。

人臉辨識的其它常見應用，還包括門禁管理、詐欺檢測、身份認證和社交媒體。

當被部署在無約束條件的環境中時，由於人臉圖像在現實世界中的呈現，具有高度的可變性（這類人臉圖像通常被稱為自然人臉（faces in-the-wild）），所以人臉辨識也是最有挑戰性的生物辨識方法之一。

人臉圖像可變的地方包括頭部姿勢、年齡、遮擋、光照條件和人臉表情。圖 1 給出了這些情況的示例。

圖 1：在自然人臉圖像中找到的典型變化。（a）頭部姿勢，（b）年齡，（c）光照，（d）臉部表情，（e）遮擋。

人臉辨識技術，這些年已經發生了重大的變化。傳統方法依賴於人工設計的特徵（比如邊和紋理描述量）與機器學習技術（比如主成分分析、線性判別分析或支持向量機）的組合。

人工設計在無約束環境中，對不同變化情況穩健的特徵是很困難的，這使得過去的研究者，側重研究針對每種變化類型的專用方法，比如能應對不同年齡的方法 [4,5]、能應對不同姿勢的方法 [6]、能應對不同光照條件的方法 [7,8] 等。

近段時間，傳統的人臉識別方法已經被基於卷積神經網絡（CNN）的深度學習方法接替。深度學習方法的主要優勢是它們可用非常大型的數據集進行訓練，從而學習到表徵這些數據的最佳特徵。

網路上可用的大量自然人臉圖像，已讓研究者可收集到大規模的人臉數據集 [9-15]，這些圖像包含了真實世界中的各種變化情況。使用這些數據集訓練，基於 CNN 的人臉辨識方法，已經實現了非常高的準確度，因為它們能夠學到人臉圖像中穩健的特徵，從而能夠應對在訓練過程中，使用的人臉圖像所呈現出的真實世界變化情況。

此外，深度學習方法在電腦視覺方面的不斷普及，也在加速人臉識別研究的發展，因為 CNN 也正被用於解決許多其它電腦視覺任務，比如目標檢測和辨識、分割、光學字符辨識、臉部表情分析、年齡估計等。

人臉辨識系統，通常由以下建構模組組成：

人臉檢測。人臉檢測器用於尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的座標。如圖 3a 所示。
人臉對齊。人臉對齊的目標，是使用一組位於圖像中，固定位置的參考點，來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特徵點檢測器，來尋找一組人臉特徵點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找最適合參考點的最佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊後的人臉圖像。更複雜的 3D 對齊算法（如 [16]）還能實現人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。
人臉表徵。在人臉表徵階段，人臉圖像的像素值，會被轉換成緊湊且可判別的特徵向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特徵向量。
人臉匹配。在人臉匹配建構模組中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬於同一個主體的可能性。

圖 2：人臉辨識的構建模塊。

很多人認為人臉表徵，是人臉辨識系統中最重要的組件，這也是本論文第二節所關注的重點。

圖 3：（a）人臉檢測器找到的邊界框。（b）和（c）：對齊後的人臉和參考點。

深度學習方法

卷積神經網路（CNN），是人臉辨識方面最常用的一類深度學習方法。深度學習方法的主要優勢，是可用大量數據來訓練，從而學到對訓練數據中，出現的變化情況，穩健的人臉表徵。這種方法不需要設計對不同類型的類內差異（比如光照、姿勢、臉部表情、年齡等）穩健的特定特徵，而是可以從訓練數據中學到它們。

深度學習方法的主要缺點，是它們需要使用非常大的數據集來訓練，而且這些數據集中，需要包含足夠的變化，從而可以泛化到未曾見過的樣本上。

幸運的是，一些包含自然人臉圖像的大規模人臉數據集已被公開 [9-15]，可被用來訓練 CNN 模型。除了學習判別特徵，神經網路還可以降維，並可被訓練成分類器，或使用度量學習方法。CNN 被認為是端到端可訓練的系統，無需與任何其它特定方法結合。

用於人臉辨識的 CNN 模型，可以使用不同的方法來訓練。其中之一是，將該問題當作是一個分類問題，訓練集中的每個主體都對應一個類別。訓練完之後，可以透過去除分類層，並將之前層的特徵用作人臉表徵，而將該模型用於辨識不存在於訓練集中的主體 [99]。

在深度學習文獻中，這些特徵通常被稱為瓶頸特徵（bottleneck features）。在這第一個訓練階段之後，該模型可以使用其它技術來進一步訓練，以為目標應用優化瓶頸特徵（比如使用聯合貝葉斯 [9] ，或使用一個不同的損失函數，來微調該 CNN 模型 [10]）。

另一種學習人臉表徵的常用方法，是透過優化配對的人臉 [100,101] 或人臉三元組 [102] 之間的距離度量，來直接學習瓶頸特徵。

使用神經網路來做人臉辨識，並不是什麼新思想。1997 年就有研究者為人臉檢測、眼部定位和人臉辨識提出了一種名為「基於概率決策的神經網路（PBDNN）」[103] 的早期方法。

這種人臉辨識 PDBNN ，被分成了每一個訓練主體，一個全連接子網路，以降低隱藏單元的數量和避免過擬合。研究者使用密度和邊特徵，分別訓練了兩個 PBDNN，然後將它們的輸出組合起來，得到最終分類決定。

另一種早期方法 [104] 則組合，使用了自組織映射（SOM）和卷積神經網路。自組織映射 [105] 是一類以無監督方式訓練的神經網路，可將輸入數據映射到更低維的空間，同時也能保留輸入空間的拓撲性質（即在原始空間中，相近的輸入，在輸出空間中也相近）。

注意，這兩種早期方法，都不是以端到端的方式訓練的（[103] 中使用了邊特徵，[104] 中使用了 SOM），而且提出的神經網路架構也都很淺。

[100] 中提出了一種端到端的人臉辨識 CNN。這種方法使用了一種孿生式架構，並使用了一個對比損失函數 [106] 來進行訓練。這個對比損失，使用了一種度量學習流程，其目標是最小化對應同一主體的特徵向量對之間的距離，同時最大化對應不同主體的特徵向量對之間的距離。該方法中使用的 CNN 架構也很淺，且訓練數據集也較小。

上面提到的方法，都未能取得突破性的成果，主要原因是使用了能力不足的網路，且訓練時能用的數據集也相對較小。直到這些模型得到擴展，並使用大量數據 [107] 訓練後，用於人臉辨識的首個深度學習方法 [99,9] 才達到了當前最佳水準。

尤其值得一提的是， Facebook 的 DeepFace [99]，這是最早的用於人臉辨識的 CNN 方法之一，其使用了一個能力很強的模型，在 LFW 基準上實現了 97.35% 的準確度，將之前最佳表現的錯誤率降低了 27%。

研究者使用 softmax 損失，和一個包含 440 萬張人臉（來自 4030 個主體）的數據集，訓練了一個 CNN。本論文有兩個全新的貢獻：（1）一個基於明確的 3D 人臉建模的高效的人臉對齊系統；（2）一個包含局部連接的層的 CNN 架構 [108,109]，這些層不同於常規的卷積層，可以從圖像中的每個區域，學到不同的特徵。

在那同時，Deep ID 系統 [9] 透過在圖塊（patch）上，訓練 60 個不同的 CNN ，而得到了相近的結果，這些圖塊包含十個區域、三種比例，以及 RGB 或灰度通道。在測試階段，會從每個圖塊提取出 160 個瓶頸特徵，加上其水平翻轉後的情況，可形成一個 19200 維的特徵向量（160×2×60）。

類似於 [99]，新提出的 CNN 架構，也使用了局部連接的層。其驗證結果，是透過在這種由 CNN 提取出的 19200 維特徵向量上，訓練一個聯合貝葉斯分類器 [48] 得到的。訓練該系統所使用的數據集，包含 202599 張人臉圖像，來自 10177 位名人 [9]。

對於基於 CNN 的人臉辨識方法，影響準確度的因素主要有三個：訓練數據、CNN 架構和損失函數。因為在大多數深度學習應用中，都需要大訓練集來防止過擬合。一般而言，為分類任務訓練的 CNN 的準確度，會隨每類的樣本數量的成長而提升。這是因為當類內差異更多時，CNN 模型能夠學習到更穩健的特徵。

但是，對於人臉辨識，我們感興趣的是提取出，能夠泛化到訓練集中，未曾出現過的主體上的特徵。因此，用於人臉辨識的數據集，還需要包含大量主體，這樣模型也能學習到更多類間差異。[110] 研究了數據集中主體的數量，對人臉辨識準確度的影響。

在這項研究中，首先以降序形式，按照每個主體的圖像數量，對一個大數據集，進行了排序。然後，研究者透過逐漸增大主體數量，而使用訓練數據的不同子集，訓練了一個 CNN。當使用了圖像數量最多的 10000 個主體進行訓練時，得到的準確度是最高的。

增加更多主體會降低準確度，因為每個額外主體可用的圖像非常少。另一項研究 [111] 研究了更寬度的數據集更好，還是更深度的數據集更好（如果一個數據集包含更多主體，則認為它更寬；類似地，如果每個主體包含的圖像更多，則認為它更深）。這項研究總結到：如果圖像數量相等，則更寬的數據集能得到更好的準確度。

研究者認為，這是因為更寬度的數據集，包含更多類間差異，因而能更好地泛化，到未曾見過的主體上。表 1 展示了某些最常用於訓練人臉辨識 CNN 的公開數據集。

表 1：公開的大規模人臉數據集。

用於人臉辨識的 CNN 架構，從那些在 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰賽（ILSVRC）上，表現優異的架構上，取得了很多靈感。舉個例子，[11] 中使用了一個帶有 16 層的 VGG 網路 [112] 版本，[10] 中則使用了一個相似但更小的網路。

[102] 中探索了兩種不同類型的 CNN 架構：VGG 風格的網路 [112] 和 GoogleNet 風格的網路 [113]。即使這兩種網路，實現了相當的準確度，但 Google Net 風格的網路的參數，數量少 20 倍。

更近段時間，殘差網路（ResNet）[114] ，已經成為了很多目標辨識任務，最受偏愛的選擇，其中包括人臉辨識 [115-121]。ResNet 的主要創新點，是引入了一種使用捷徑，連接的建構模組來學習殘差映射，如圖 7 所示。捷徑連接的使用，能讓研究者訓練更深度的架構，因為它們有助於跨層的資訊流動。

[121] 對不同的 CNN 架構，進行了全面的研究。在準確度、速度和模型大小之間的最佳權衡，是使用帶有一個殘差模組（類似於 [122] 中提出的那種）的 100 層 ResNet 得到的。

圖 7：[114] 中提出的原始的殘差模組。

選擇用於訓練 CNN 方法的損失函數，已經成為近來人臉辨識最活躍的研究領域。即使使用 softmax 損失訓練的 CNN 已經非常成功 [99,9,10,123]，但也有研究者認為使用這種損失函數，無法很好地泛化到訓練集中，未出現過的主體上。

這是因為 softmax 損失，有助於學習能增大類間差異的特徵（以便在訓練集中區別不同的類），但不一定會降低類內差異。研究者已經提出了，一些能緩解這一問題的方法。優化瓶頸特徵的一種簡單方法，是使用判別式子空間方法，比如聯合貝葉斯 [48]，就像 [9,124,125,126,10,127] 中所做的那樣。另一種方法是使用度量學習。

比如，[100,101] 中，使用了配對的對比損失，來作為唯一的監督信號，[124-126] 中還結合使用了分類損失。人臉辨識方面最常用的度量學習方法，是三元組損失函數 [128]，最早在 [102] 中被用於人臉辨識任務。三元組損失的目標，是以一定餘量，分開正例對之間的距離，和負例對之間的距離。從數學形式上講，對於每個三元組 i，需要滿足以下條件 [102]：

其中 x_a 是錨圖像，x_p 是同一主體的圖像，x_n 是另一個不同主體的圖像，f 是模型學習到的映射關係，α 施加在正例對和負例對距離之間的餘量。在實踐中，使用三元組損失訓練的 CNN 的收斂速度，比使用 softmax 的慢，這是因為需要大量三元組（或對比損失中的配對），才能覆蓋整個訓練集。

儘管這個問題，可以透過在訓練階段，選擇困難的三元組（即違反餘量條件的三元組）來緩解 [102]，但常見的做法，是在第一個訓練階段，使用 softmax 損失訓練，在第二個訓練階段使用三元組損失，來對瓶頸特徵進行調整 [11,129,130]。

研究者們已經提出了，三元組損失的一些變體。比如 [129] 中使用了點積，作為相似度度量，而不是阿基里德距離；[130] 中提出了一種概率式三元組損失；[131,132] 中提出了一種修改版的三元組損失，它也能最小化正例和負例分數，分布的標準差。

用於學習判別特徵的另一種損失函數，是 [133] 中提出的中心損失（centre loss）。中心損失的目標，是最小化瓶頸特徵，與它們對應類別的中心之間的距離。透過使用 softmax 損失和中心損失，進行聯合訓練，結果顯示 CNN 學習到的特徵，能夠有效增大類間差異（softmax 損失），和降低類內個體差異（中心損失）。

相比於對比損失和三元組損失，中心損失的優點，是更高效和更容易實現，因為它不需要在訓練過程中構建配對或三元組。另一種相關的度量學習方法，是 [134] 中提出的範圍損失（range loss），這是為改善使，用不平衡數據集的訓練而提出的。範圍損失有兩個組件。

類內的損失組件，是最小化同一類樣本之間的 k-最大距離，而類間的損失組件，是最大化每個訓練批中，最近的兩個類中心之間的距離。透過使用這些極端案例，範圍損失為每個類，都使用同樣的資訊，而不管每個類別中有多少樣本可用。類似於中心損失，範圍損失需要與 softmax 損失結合起來，以避免損失降至零 [133]。

當結合不同的損失函數時，會出現一個困難，即尋找每一項之間的正確平衡。最近一段時間，已有研究者提出了幾種修改 softmax 損失的方法，這樣它無需與其它損失結，合也能學習判別特徵。

一種已被證明，可以增加瓶頸特徵的判別能力的方法，是特徵歸一化 [115,118]。比如，[115] 提出歸一化特徵，以具有單位 L2 範數，[118] 提出歸一化特徵，以具有零均值和單位方差。一個成功的方法，已經在 softmax 損失中，每類之間的決策邊界中，引入了一個餘量 [135]。為了簡單，我們介紹一下使用 softmax 損失進行二元分類的情況。在這種情況下，每類之間的決策邊界（如果偏置為零）可由下式給定：