mtcnn人脸检测算法介绍

0. 概述

MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks，多任务卷积神经网络)，是2016年由Kaipeng Zhang、Zhanpeng Zhang等提出的一种多任务人脸检测模型，该模型使用3个CNN级联算法结构，将人脸检测和人脸特征点提取同时完成。

原论文中被引用了无数次的算法示意图如下：

由上图可知，MTCNN整个流程结构中，首先会按照不同的缩放因子(resize_factor)，将图像缩放成不同大小的size，形成图像的特征金字塔。接下来，是三个级联的CNN网络结构组成的三个阶段。在第一阶段，通过浅CNN(Proposal Network, P-Net)快速生成候选窗口；然后，通过更复杂的CNN(Refinement Network, R-Net)来过滤大量非人脸窗口；最后，通过更强大的CNN(Output Network, O-Net)再次优化结果，并输出5个面部关键点位置。

下面就来分别介绍这三个网络。

1. P-Net

P-Net的网络结构如下图所示：

第一阶段，使用称为Proposal Network(P-Net)的全卷积网络来获取候选人脸窗及其边界框的回归向量，然后利用估计的边界框回归向量校准候选框，最后，采用非极大值抑制(non-maximum suppression, NMS)对高度重合的候选框进行合并。

P-Net的输入是12x12的图像。这些训练样本可以通过滑动窗口或随机采样方法获取，训练样本分为三种，分别是正样本、负样本和中间样本。这些样本的划分使用候选区域和ground truth的IoU (Intersection over Union) 进行衡量，其中，大于0.65的为正样本，小于0.3的为负样本，介于0.4和0.65之间的为中间样本。 (网络上其他资料有将小于0.4的作为负样本，本文引用原论文的数据0.3)     

输入数据被resize成12x12大小并转换成12x12x3的格式，然后通过10个3x3x3的卷积核，3x3的Max Pooliing (stride=2)，生成10个5x5的特征图；这些特征图再经过16个3x3x10的卷积核，生成16个3x3的特征图；接下来再经过32个3x3x16的卷积核，生成32个1x1的特征图；最后，针对这32个1x1的特征图，分为三个分支：(1) 经过2个1x1x32的卷积核，生成2个1x1的特征图用于分类；(2) 经过4个1x1x32的卷积核，生成4个1x1的特征图用于回归框判断；(3) 经过10个1x1x32的卷积核，生成10个1x1的特征图用于人脸关键点判断。

2. R-Net

 R-Net的网络结构如下图所示：

从P-Net输出的所有候选对象都被输入到另一个CNN，称为Refinement Network (R-Net)，该网络会进一步过滤大量虚假候选对象，以及利用边界框回归进行校准、使用NMS合并候选框。

该层输入图像大小为24x24，前面两层卷积过程与P-Net相似，不再重复。第三层卷积，对第二层卷积输出的48个4x4的特征图用64个2x2x48的卷积生成64个3x3的特征图之后，将这些特征图转换为128的全连接层，接下来，仍然是三个分支：(1) 用大小为2的全连接层进行分类；(2) 用大小为4的全连接层进行bounding box的位置回归；(3) 用大小为10的全连接层进行人脸轮廓关键点检测。

3. O-Net

 O-Net网络结构如下图所示：

该阶段与第二阶段R-Net相似，但网络结构更复杂了一些。但该阶段的目的是使用更多细节描述人脸，尤其是会输出5个人脸关键点(Facial Landmarks)。

4. 完整流程

综合以上介绍，整个mtcnn的完整流程如下：

因为暂时只关注网络结构及模型应用，暂时不关注训练过程，所以训练的内容基本没太介绍。

今天就分享这么多，回头再上代码。