人脸检测的若干思考!!!

1.目前主要有人脸检测方法分类?

主要包含两类: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: 基于知识、模型、特征和外观的人脸检测方法;

基于深度学习的方法:基于级联CNN的人脸检测(cascade cnn)、 基于多任务CNN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。

2.如何检测图片中不同大小的人脸?

传统人脸检测算法的策略:

(1)缩放图片的大小(2)缩放滑动窗的大小

基于深度学习的人脸检测算法的策略:

(1)缩放图片大小。(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(通过特征图预测原图的anchor box区域)。

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a=40、或者a=80,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a=30*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:w=w×12/a。

(2)anchorbox的方法

原理类似,这里主要看anchorbox的最小box,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:基于分类器识别为人脸的框的位置确定最终的人脸;

2)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)

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。

滑动窗的方式

5 如何通过一个人脸的多个框确定最终人脸框位置?

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。

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