FaceNet－A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 论文解读

~简要介绍

FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTube Faces DB数据集上，准确率为0.9512。

FaceNet是一个通用的系统，可以用于人脸验证（是否是同一人？），识别（这个人是谁？）和聚类（寻找类似的人？）。FaceNet采用的方法是通过卷积神经网络学习将图像映射到欧几里得空间。空间距离直接和图片相似度相关：同一个人的不同图像在空间距离很小，不同人的图像在空间中有较大的距离。只要该映射确定下来，相关的人脸识别任务就变得很简单。

当前存在的基于深度神经网络的人脸识别模型使用了分类层（classification layer）：中间层为人脸图像的向量映射，然后以分类层作为输出层。这类方法的弊端是不直接和效率低。

与当前方法不同，FaceNet直接使用基于triplets的LMNN（最大边界近邻分类）的loss函数训练神经网络，网络直接输出为128维度的向量空间。我们选取的triplets（三联子）包含两个匹配脸部缩略图和一个非匹配的脸部缩略图，loss函数目标是通过距离边界区分正负类，如图1-1所示。

triplet loss

triplet loss 的启发是传统loss函数趋向于将有一类特征的人脸图像映射到同一个空间。而triplet loss尝试将一个个体的人脸图像和其它人脸图像分开。

模型的目的是将人脸图像X embedding入d维度的欧几里得空间。在该向量空间内，我们希望保证单个个体的图像 和该个体的其它图像 距离近，与其它个体的图像 距离远。如图5-1所示：

triplets筛选

triplets 的选择对模型的收敛非常重要。如公式1所示，对于，我们我们需要选择同一个体的不同图片，使；同时，还需要选择不同个体的图片，使得。在实际训练中，跨越所有训练样本来计算argmin和argmax是不现实的，还会由于错误标签图像导致训练收敛困难。实际训练中，有两种方法来进行筛选：

一，每隔n步，计算子集的argmin和argmax。

二，在线生成triplets，即在每个mini-batch中进行筛选positive/negative样本。

本文中，我们采用在线生成triplets的方法。我们选择了大样本的mini-batch（1800样本/batch）来增加每个batch的样本数量。每个mini-batch中，我们对单个个体选择40张人脸图片作为正样本，随机筛选其它人脸图片作为负样本。负样本选择不当也可能导致训练过早进入局部最小。为了避免，我们采用如下公式来帮助筛选负样本：

深度卷积神经网络

采用adagrad优化器，使用随机梯度下降法训练CNN模型。在cpu集群上训练了1000-2000小时。边界值设定为0.2。

模型优点

模型对图像质量（像素值）不敏感，即使80*80像素的图片生成的结果也可以接受

作者测试了不同的embedding维度，结果如表5-3所示，发现128维度是最为合适的。

随着训练数据量的增加，准确率也随之增加。

FaceNet是一种直接将人脸图像embedding进入欧几里得空间的方法。该模型的优点是只需要对图片进行很少量的处理（只需要裁剪脸部区域，而不需要额外预处理，比如3d对齐等），即可作为模型输入。同时，该模型在数据集上准确率非常高。

待优化：

一，分析错误的样本，进一步提高识别精度，特别是增加模型在现实场景中的识别精度。

二，以该模型为基础，将其用于现实应用开发中。

三，减少模型大小，减少对cpu计算量的消耗，以及减少训练时间（作者在cpu集群上需要1000-2000小时的训练。）

~论文细节

• 三元组的目标函数并不是这篇论文首创，我在之前的一些Hash索引的论文中也见过相似的应用。可见，并不是所有的学习特征的模型都必须用softmax。用其他的效果也会好。
• 三元组比softmax的优势在于
  
  • softmax不直接，（三元组直接优化距离），因而性能也不好。
  • softmax产生的特征表示向量都很大，一般超过1000维。
• FaceNet并没有像DeepFace和DeepID那样需要对齐。
• FaceNet得到最终表示后不用像DeepID那样需要再训练模型进行分类，直接计算距离就好了，简单而有效。
• 论文并未探讨二元对的有效性，直接使用的三元对。

~代码细节

基于mtcnn和facenet的实时人脸检测与识别系统开发

采用opencv2实现从摄像头读取视频帧

对图片采用mtcnn方法，检测人脸；

采用预训练的facenet对检测的人脸进行embedding，embedding成128维度的特征；

对人脸embedding特征采用svm/knn进行分类，实现人脸识别；

opencv读取

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

mtcnn

对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，人脸检测效果更好；同时，内存消耗不大，可以实现实时人脸检测。

mtcnn检测出人脸后，对人脸进行剪切并resize为（96,96，3）作为facenet输入

#建立mtcnn人脸检测模型，加载参数
print('Creating networks and loading parameters')
gpu_memory_fraction=1.0
with tf.Graph().as_default():
    gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_memory_fraction)
    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, './davidsandberg_facenet-master/data/')

bounding_boxes, _ = detect_face.detect_face(img, minsize, pnet, rnet, onet, threshold, factor)
nrof_faces = bounding_boxes.shape[0]#人脸数目
print('找到人脸数目为：{}'.format(nrof_faces))

crop_faces=[]
for face_position in bounding_boxes:
    face_position=face_position.astype(int)
    print(face_position[0:4])
    cv2.rectangle(img_color, (face_position[0], face_position[1]), (face_position[2], face_position[3]), (0, 255, 0), 2)
    crop=img_color[face_position[1]:face_position[3],
             face_position[0]:face_position[2],]

    crop = cv2.resize(crop, (96, 96), interpolation=cv2.INTER_CUBIC )


    print(crop.shape)
    crop_faces.append(crop)
    plt.imshow(crop)
    plt.show()

plt.imshow(img_color)
plt.show()

facenet embedding

Facenet是谷歌研发的人脸识别系统，该系统是基于百万级人脸数据训练的深度卷积神经网络，可以将人脸图像embedding（映射）成128维度的特征向量。以该向量为特征，采用knn或者svm等机器学习方法实现人脸识别。Facenet在LFW数据集上识别准确率为0.9963

恢复预训练facenet模型和使用模型进行embedding

#建立facenet embedding模型
print('建立facenet embedding模型')
tf.Graph().as_default()
sess = tf.Session()
images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, 
                                                       image_size, 
                                                       image_size, 3), name='input')

phase_train_placeholder = tf.placeholder(tf.bool, name='phase_train')



embeddings = network.inference(images_placeholder, pool_type, 
                               use_lrn, 
                               1.0, 
                               phase_train=phase_train_placeholder)



ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(1.0)
saver = tf.train.Saver(ema.variables_to_restore())
#ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(os.path.expanduser(model_dir))
#saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

model_checkpoint_path='./model-20160506.ckpt-500000'
#ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(os.path.expanduser(model_dir))
#model_checkpoint_path='model-20160506.ckpt-500000'


#saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
saver.restore(sess, model_checkpoint_path)
print('facenet embedding模型建立完毕')

######省略部分代码
emb_data = sess.run([embeddings], 
                            feed_dict={images_placeholder: face_data, phase_train_placeholder: False })[0]

人脸识别

对人脸进行embedding后，得到128维度的特征向量 。以该特征向量为基础，可以采用任何机器学习的方法进行分类和识别。本文中，选取了knn（k-NearestNeighbor）方法（你可以换其它任何分类方法，比如svm或者神经网络方法等）。本文中，采用了sklearn库实现knn模型的训练和预测。

首先，需要训练分类器。训练数据为：类别1：目标人脸1；类别2：目标人脸2…，类别n：其他人脸。本代码中，类别1：我的人脸数据（经过人脸检测和embedding，共98个样本）；类别2：其它人脸（采用lfw数据集随机选取的人脸数据，共69个样本）。训练代码如下：

#训练KNN分类

from sklearn import metrics  
from sklearn.externals import joblib

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, train_y, test_size=.3, random_state=42)

# KNN Classifier  
def knn_classifier(train_x, train_y):  
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
    model = KNeighborsClassifier()  
    model.fit(train_x, train_y)  
    return model  

classifiers = knn_classifier 

model = classifiers(X_train,y_train)  
predict = model.predict(X_test)  

accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predict)  
print ('accuracy: %.2f%%' % (100 * accuracy)  ) 
#保存模型
joblib.dump(model, 'knn.model')

训练后的分类器即可对人脸进行识别，代码如下：

model = joblib.load('knn.model')
predict = model.predict(X_test) 
print ('识别结果为：{}'.format(predict)) 

待优化

mtcnn人脸检测方法精确度很高，但是依然存在一些问题。

一，该方法无法识别倾斜度大于45度的人脸和侧面的人脸。如图6-2所示，当倾斜度大于45度后，系统无法检测出人脸。该问题原因可能是mtcnn网络训练数据中没有大倾斜度的人脸照片。解决的方法可以有两种：（1）对训练照片进行旋转，在但前mtcnn网络的基础上进行finetune；（2）在视频帧读取后，旋转不同角度后，分别传入mtcnn进行人脸检测。前一种方法需要处理大量的人脸数据；后一种方法会影响实时检测的速度。

二，mtcnn人脸检测方法还存在另外的小问题：有时可能会被汪星人欺骗（好吧，汪星人的脸也是脸，该方法很强大，哦也！请忽略）。该问题不影响实际应用。

同时，当前系统的识别分类器是基于仅仅167个正负样本训练的knn分类器，测试准确率仅为94%左右。进一步改进可以考虑：（1）采集更多的类别与数量的训练样本训练分类器，实现多个类别的人脸识别； （2）选择其它分类方法（svm/神经网络等）。（3）将分类器训练部分集成，实现实时训练与识别。

~相关技术

face++,DeepID3，FaceNet

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等

对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。如图3-1所示，正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法 ，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。

1，face++（0.9950 ）；2，DeepFace（0.9735 ）；3,FR+FCN（0.9645 ）；4，DeepID（0.9745 ）；5，FaceNet（0.9963 ）；6， baidu的方法（0.9977 ）；7,pose+shape+expression augmentation（0.9807）；8，CNN-3DMM estimation(0.9235 ，准确率没那么高，但是值得参考)。