人机交互系统（4，java基础项目实战_java人机交互框架

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。

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。

1.2 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1.1所示）；

（2）缩放滑动窗的大小（如图1.2所示）。

图 1.1 图像金字塔

图 1.2 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1.3所示，不要和图1.2混淆，这里是通过特征图预测原图的anchorbox区域，具体在facebox中有描述）。

图 1.3 anchor box

1.3 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，通过可以通过缩放输入图片实现最小人脸的设定。

1.4 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 1.4 滑动窗

（2）FCN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。

1.5 如何通过一个人脸的多个框确定最终人脸框位置？

图 1.5 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。

1.6 基于级联卷积神经网络的人脸检测（Cascade CNN）

1.cascade cnn的框架结构是什么？

级联结构中有6个CNN，3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。

2.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：

这项工作中，我们有种模式。偏移向量三个参数包括以下值：

同时对偏移向量三个参数进行校正。

4.训练样本应该如何准备？

人脸样本

非人脸样本

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享

5.级联的好处

• 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。

1.7 基于多任务卷积神经网络的人脸检测（MTCNN）