阿里云服务器 个人网站,永州城乡建设中等职业技术学校网站,如何查一个网站有没有做外链,小说网站开发项目简介在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测#xff0c;往往人脸这方面会有专门的算法#xff08;包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等等#xff09;#xff0c;并且和通用目标检测#xff08;识别#xff09;会有一定的差别#xff0c;着主要来源于人…在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测往往人脸这方面会有专门的算法包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等等并且和通用目标检测识别会有一定的差别着主要来源于人脸的特殊性有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
1 目前主要有人脸检测方法分类
目前人脸检测方法主要包含两个区域传统人脸检测算法和基于深度学习的人脸检测算法。传统人脸检测算法主要可以分为4类
1基于知识的人脸检测方法
2基于模型的人脸检测方法
3基于特征的人脸检测方法
4基于外观的人脸检测方法。
由于本书着重关注深度学习下面会着重介绍基于深度学习的人脸检测方法。
2006年Hinton首次提出深度学习Deep Learning的概念它是通过组合低层的特征形成更高层的抽象特征。随后研究者将深度学习应用在人脸检测领域主要集中在基于卷积神经网络CNN的人脸检测研究如基于级联卷积神经网络的人脸检测cascade cnn、 基于多任务卷积神经网络的人脸检测MTCNN、Facebox等很大程度上提高了人脸检测的鲁棒性。当然通用目标检测算法像Faster-rcnn、yolo、ssd等也有用在人脸检测领域也可以实现比较不错的结果但是和专门人脸检测算法比还是有差别。下面部分主要介绍基于深度学习的的人脸检测算法基于深度学习的通用目标检测算法将在第二大节介绍。
2 如何检测图片中不同大小的人脸
传统人脸检测算法中针对不同大小人脸主要有两个策略
1缩放图片的大小图像金字塔如图1所示
2缩放滑动窗的大小如图2所示。 图 1 图像金字塔
图 2 缩放滑动窗口
基于深度学习的人脸检测算法中针对不同大小人脸主要也有两个策略但和传统人脸检测算法有点区别主要包括:
1缩放图片大小。不过也可以通过缩放滑动窗的方式基于深度学习的滑动窗人脸检测方式效率会很慢存在多次重复卷积所以要采用全卷积神经网络FCN用FCN将不能用滑动窗的方法。
2通过anchor box的方法如图8.3所示不要和图8.2混淆这里是通过特征图预测原图的anchor box区域具体在facebox中有描述。 图 3 anchor box
###3 如何设定算法检测最小人脸尺寸?
主要是看滑动窗的最小窗口和anchorbox的最小窗口。
1滑动窗的方法
假设通过12×12的滑动窗不对原图做缩放的话就可以检测原图中12×12的最小人脸。但是往往通常给定最小人脸a40、或者a80以这么大的输入训练CNN进行人脸检测不太现实速度会很慢并且下一次需求最小人脸a30*30又要去重新训练通常还会是12×12的输入为满足最小人脸框a只需要在检测的时候对原图进行缩放即可ww×12/a。
2anchorbox的方法
原理类似这里主要看anchorbox的最小box通过可以通过缩放输入图片实现最小人脸的设定。
4 如何定位人脸的位置
1滑动窗的方式
滑动窗的方式是基于分类器识别为人脸的框的位置确定最终的人脸 图 4 滑动窗
2FCN的方式
FCN的方式通过特征图映射到原图的方式确定最终识别为人脸的位置特征图映射到原图人脸框是要看特征图相比较于原图有多少次缩放缩放主要查看卷积的步长和池化层假设特征图上(2,3)的点可粗略计算缩放比例为8倍原图中的点应该是(16,24)如果训练的FCN为12*12的输入对于原图框位置应该是(16,24,12,12),当然这只是估计位置具体的再构建网络时要加入回归框的预测主要是相对于原图框的一个平移与缩放。
3通过anchor box的方式
通过特征图映射到图的窗口通过特征图映射到原图到多个框的方式确定最终识别为人脸的位置。
5 如何通过一个人脸的多个框确定最终人脸框位置 图 5 通过NMS得到最终的人脸位置
NMS改进版本有很多最原始的NMS就是判断两个框的交集如果交集大于设定的阈值将删除其中一个框那么两个框应该怎么选择删除哪一个呢 因为模型输出有概率值一般会优选选择概率小的框删除。
6 基于级联卷积神经网络的人脸检测Cascade CNN cascade cnn的框架结构是什么
级联结构中有6个CNN3个CNN用于人脸非人脸二分类另外3个CNN用于人脸区域的边框校正。给定一幅图像12-net密集扫描整幅图片拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置以接近真实目标。接着输入到NMS中消除高度重叠窗口。下面网络与上面类似。
cascade cnn人脸校验模块原理是什么
该网络用于窗口校正使用三个偏移变量Xn:水平平移量Yn:垂直平移量Sn:宽高比缩放。候选框口(x,y,w,h)中(x,y)表示左上点坐标(w,h)表示宽和高。
我们要将窗口的控制坐标调整为 x − x n w / s n , y − y n h / s n , w / s n , h / s n x-{x_nw}/{s_n},y-{y_nh}/{s_n},{w}/{s_n},{h}/{s_n} x−xnw/sn,y−ynh/sn,w/sn,h/sn 这项工作中我们有 N 5 × 3 × 3 45 N5×3×345 N5×3×345种模式。偏移向量三个参数包括以下值 S n ( 0.83 , 0.91 , 1.0 , 1.10 , 1.21 ) Sn(0.83,0.91,1.0,1.10,1.21) Sn(0.83,0.91,1.0,1.10,1.21) X n ( − 0.17 , 0 , 0.17 ) Xn(-0.17,0,0.17) Xn(−0.17,0,0.17) Y n ( − 0.17 , 0 , 0.17 ) Yn(-0.17,0,0.17) Yn(−0.17,0,0.17)
同时对偏移向量三个参数进行校正。 3、训练样本应该如何准备
人脸样本
非人脸样本
级联的好处
级联的工作原理和好处
最初阶段的网络可以比较简单判别阈值可以设得宽松一点这样就可以在保持较高召回率的同时排除掉大量的非人脸窗口最后阶段网络为了保证足够的性能因此一般设计的比较复杂但由于只需要处理前面剩下的窗口因此可以保证足够的效率级联的思想可以帮助我们去组合利用性能较差的分类器同时又可以获得一定的效率保证。
7 基于多任务卷积神经网络的人脸检测MTCNN 1.MTCNN模型有三个子网络。分别是P-Net,R-Net,O-Net.我想问一下1.模型中的三个input size是指的是同一张图resize到不同尺度下喂给不同模型还是同一张图依次经过三个模型然后是不同的输入尺寸这部分能给我讲一下吗2.每个模型它都有对应三个结果face classification;bounding box;facial landmark这三个在网络上是如何对应的呢
为了检测不同大小的人脸开始需要构建图像金字塔先经过pNet模型输出人脸类别和边界框边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框将识别为人脸的框映射到原图框位置可以获取patch之后每一个patch通过resize的方式输入到rNet识别为人脸的框并且预测更准确的人脸框最后rNet识别为人脸的的每一个patch通过resize的方式输入到oNet跟rNet类似关键点是为了在训练集有限情况下使模型更鲁棒。
还要注意一点构建图像金字塔的的缩放比例要保留为了将边界框映射到最开始原图上的
还要注意一点如何从featureMap映射回原图
8 Facebox 1Rapidly Digested Convolutional Layers(RDCL)
在网络前期使用RDCL快速的缩小feature map的大小。 主要设计原则如下
Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的stride分别是4, 2, 2 和 2。这样整个RDCL的stride就是32可以很快把feature map的尺寸变小。卷积(或pooling)核太大速度就慢太小覆盖信息又不足。文章权衡之后将Conv1, Pool1, Conv2 和 Pool2 的核大小分别设为7x7,3x3,5x5,3x3使用CReLU来保证输出维度不变的情况下减少卷积核数量。
2Multiple Scale Convolutional Layers(MSCL)
在网络后期使用MSCL更好地检测不同尺度的人脸。 主要设计原则有
类似于SSD在网络的不同层进行检测采用Inception模块。由于Inception包含多个不同的卷积分支因此可以进一步使得感受野多样化。
3Anchor densification strategy
为了anchor密度均衡可以对密度不足的anchor以中心进行偏移加倍如下图所示
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