人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自己练习写的一个“粗糙”的人脸识别小项目讲起，也算是做一个学习记录。
首先 ，整个项目的框架包括四个主要的部分：（1）利用opencv从图像传感器处（比如电脑摄像头）实时的读入视频帧；（2）使用mtcnn网络做人脸检测和对齐；（3）利用facenet网络计算人脸特征，也就是embedding；（4）knn算法进行具体的人脸识别。如下图所示：
其中的mtcnn的人脸检测是很关键的一步，它检测定位的人脸准确与否直接影响到后面的特征计算与识别；facenet实际是一个对人脸进行特征编码的网络，具体的实现后面会讨论；knn的分类算法在用于真正的识别前要经过训练，训练的样本的质量好坏与数量也会对识别的 结果产生很大的影响。今天在这只讨论mtcnn网络的人脸检测对齐部分。
mtcnn网络全称为multi-task convolutinal neural network，意为多任务卷积神经网络。mtcnn由三个神经网络组成，分别是P-Net, R-Net, O-Net。在使用这些网络之前，首先要将原始图片缩放到不同尺寸，形成一个图像金字塔，接着会对每个尺寸的图片通过神经网络计算一遍。其目的在于兼顾图片中的不同大小的人脸，在统一的尺度下检测人脸。
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第一个网络P-Net的结构如下图所示：
P-Net的输入是一个12x12的3通道RGB图像，它的作用是要判断这个网络中是否有人脸，并且给出人脸框和关键点位置。第一个部分face classification输出的是判断是人脸的概率和不是人脸的概率，两个值加起来严格等于1；第二个部分输出的是框的精确位置，4个值分别是框的左上角二维坐标和框的高度与宽度；第三个部分输出的是人脸5个关键点：左眼，右眼，鼻子，左嘴角，右嘴角的位置的二维坐标。
第二个网络R-Net的网络结构与P-Net差别不大，如下图：
除了输入大小与中间层大小不同，R-Net的结构与P-Net非常相似，只是在最后的输出层前多加入了一个全连接层。R-Net的输出完全与P-Net一样，同样由人脸判别，框回归，关键点位置预测三部分组成。
第三个网络O-Net结构如下：
O-Net相比R-Net在结构上又多出一个中间层，但是输出结果还是一样的。
从P-Net到R-Net，再到O-Net，网络输入的图片越来越大，中间层的通道数越来越多，识别人脸的准确度也越来越高。实际上mtcnn的工作原理就是P-Net先做一遍过滤，将过滤后的结果交给R-Net进行过滤，最后再将过滤的结果交给O-Net进行判别。它是层层递进的一个筛查机制。
mtcnn中每个网络都有三部分输出，因此训练时损失的定义也由三部分组成。针对人脸判别face classification，使用交叉熵损失，针对框和回归点的判定，直接使用L2损失。最后这三部分损失各自乘以自身的权重再加起来，形成最后的总损失。P-Net和R-Net网络关心框位置的准确性，O-Net关心关键点判定，它们三部分的各自权重是不一样的。
mtcnn网络需要大量的人脸数据进行训练，才能得到合适的网络参数，达到较好的检测效果。在github上有已经训练好的mtcnn模型可以直接使用，点这里可以直达。其中的src/align/detect_face.py与det1.npy，det2.npy，det3.npy就是mtcnn网络的结构与训练模型，可以直接使用。
测试mtcnn的部分代码：
def test(): video = cv2.VideoCapture( 0) print( 'Creating networks and loading parameters') with tf.Graph().as_default(): gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction= 1.0) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options, log_device_placement= False)) with sess.as_default(): pnet, rnet, onet = detect_face.create_mtcnn(sess, None) minsize = 20 threshold = [ 0.6, 0.7, 0.7] factor = 0.709 while True: ret, frame = video.read() bounding_boxes, _ = detect_face.detect_face(frame, minsize, pnet, rnet, onet, threshold, factor) nrof_faces = bounding_boxes.shape[ 0] print( '找到人脸数目为:{}'.format(nrof_faces)) for face_position in bounding_boxes: face_position = face_position.astype(int) cv2.rectangle(frame, (face_position[ 0], face_position[ 1]),(face_position[ 2], face_position[ 3]), ( 0, 255, 0), 2) cv2.imshow( 'show', frame) if cv2.waitKey( 5) & 0xFF == ord( 'q'): break video.release() cv2.destroyAllWindows() 1经过测试，mtcnn的实时性和准确性都非常好。
