基于通道池化的深度人臉識別網(wǎng)絡(luò)

許超

【摘 要】池化被廣泛應(yīng)用于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種非常有效的特征選擇和降維方法，可以避免深度模型的過擬合問題。但常規(guī)的池化只局限于空間維度上相鄰的同類特征之間，無法對臨近通道的不同類特征降采樣。受到人腦中激活抑制現(xiàn)象的啟發(fā)，提出了一種新穎的通道池化，來進(jìn)行通道間的特征選擇。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表面，通道池化有助于提高深度人臉識別網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】通道池化；深度學(xué)習(xí)；人臉識別；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TP391.41；TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）04-0070-002

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)+和移動支付的推廣普及，極大便利了人們的生活，人臉識別因其自然、便捷和安全，成為了寄以厚望的下一代身份認(rèn)證技術(shù)。算法原理、海量數(shù)據(jù)和硬件算力共同促成了深度學(xué)習(xí)的成功，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法[1]在非受限人臉標(biāo)準(zhǔn)測試集[2]上取得到超越人類的成績。

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三大特點(diǎn)是：局部感知、權(quán)值共享和池化。作為一種有效的特征選擇和降維方法，池化被廣泛應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以有效降低模型的過擬合風(fēng)險，提高學(xué)習(xí)算法的魯棒性。然而，目前通用的池化只作用于高和寬兩個空間維度，在空間上相鄰的特征圖上降采樣，而生物大腦中神經(jīng)鏈接的激活抑制現(xiàn)象更加普適，因此不同通道之間的特征選擇同樣重要。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物視覺神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)的，由卷積層、激活層和池化層交錯組合成的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。典型特點(diǎn)是局部感知、權(quán)值共享和池化，其特殊的結(jié)構(gòu)能建?？臻g相關(guān)性，稀疏連接能有效避免過擬合，因此可以學(xué)到性能出色的模型，被廣泛應(yīng)用于圖像和視頻智能分析任務(wù)[3]。

人臉識別已發(fā)展了五十多年，涌現(xiàn)出了許多識別算法，包括基于幾何特征的方法，基于子空間映射的方法，基于稀疏表達(dá)的方法，以及最新的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在深度學(xué)習(xí)之前，Eigenface[4]和Fisherface[5]等方法只能在受限條件（清晰靜態(tài)正臉）下表現(xiàn)不錯，在復(fù)雜的自然場景中，往往性能損失嚴(yán)重。在深度學(xué)習(xí)時代，人臉識別精度顯著提升，F(xiàn)aceID3[1]在非受限人臉標(biāo)準(zhǔn)測試集[2]上取得到超越人類的成績。

2 通道池化

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以圖片作為直接輸入，在前向推理的過程中，圖片的信息被映射到高層語義空間。在低層的卷積層和池化層中，特征一直保持著寬、高和通道的三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)入全連接層以后，才被編碼成一維向量。卷積層中的卷積核是三維結(jié)構(gòu)，加權(quán)綜合所有通道臨近空間的信息；池化層操作每個通道的二維網(wǎng)格，降低空間上的信息冗余，實(shí)現(xiàn)對特征尺寸進(jìn)行壓縮。

在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，三維特征的每個通道代表了一種特征的幾何分布，不同位置的同種特征對最終決策的貢獻(xiàn)不同，相同位置的不同特征也同樣差距，有些通道的特征反而在不斷干擾著分類器的準(zhǔn)確判斷。但常規(guī)的池化操作只局限于空間維度上相鄰的同類特征之間，無法對臨近通道的不同類特征降采樣，針對這種情況，提出一種新穎的通道池化的方法，進(jìn)行通道之間的特征選擇和降維。常規(guī)池化和通道池化的組合，可以有機(jī)組合出三維池化，提高了池化操作的通用性和靈活性。

3 網(wǎng)絡(luò)框架設(shè)計

隨著殘差網(wǎng)絡(luò)[6]的提出，非常深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛采用，在各種視覺任務(wù)上取得最好的性能，其精巧的短路連接，可以預(yù)防梯度消失和加快訓(xùn)練。因此，在人臉識別網(wǎng)絡(luò)框架設(shè)計時，引入殘差網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計思想，改進(jìn)并提出了31層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基準(zhǔn)對比網(wǎng)絡(luò)。

深度人臉識別網(wǎng)絡(luò)由5個卷積模塊和一個全連接層組成，共計31層，以192×224的三通道彩色人臉圖片作為輸入，將人臉編碼成512維的語義向量。每個卷積模塊包含兩個卷積層，兩個殘差單元和一個常規(guī)池化層，卷積層用于融合殘差特征，二維池化層對每個通道降采樣，使特征尺寸縮小一半，同時通道數(shù)放大一倍。設(shè)計的兩個殘差單元分別用于改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)和基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)的，基準(zhǔn)單元類似于樸素的殘差單元，改進(jìn)單元在兩個卷積層間采用通道池化進(jìn)行降采樣。兩個網(wǎng)絡(luò)均采用帶參修正線性激活函數(shù)（PReLU）[7]作為激活函數(shù)，以避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)萎縮。

深度人臉模型的訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)由兩部分組成：通用的多分類損失函數(shù)Softmax和類內(nèi)約束函數(shù)Center-Loss[8]。Softmax損失使深度模型盡可能分類正確，而中心損失函數(shù)使同一人的臉在高維語義空間中盡可能聚集分布，降低語義空間中不同人的臉分布重合的可能性，從而縮小類內(nèi)距離、放大類間距離，提高深度人臉識別模型的泛化能力。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

以開源深度學(xué)習(xí)庫Caffe[9]作為實(shí)現(xiàn)平臺，對改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)和基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)采用相同的訓(xùn)練參數(shù)配置，訓(xùn)練數(shù)據(jù)采的MS-Celeb[10]數(shù)據(jù)集。模型的初始學(xué)習(xí)率為0.001，每5輪學(xué)習(xí)率×0.1，共訓(xùn)練20輪。

為了充分驗(yàn)證通道池化的有效性，在萬級的非受限人臉驗(yàn)證基準(zhǔn)測試集LFW[2]和百萬級人臉檢索基準(zhǔn)測試集MegafaceV1[11]上評估改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)和基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)的識別性能。從測試和評估結(jié)果可以看出，改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)相對于人臉分類、人臉驗(yàn)證和人臉識別多個子任務(wù)都優(yōu)于基準(zhǔn)模型，證實(shí)了通道池化對于提高深度人臉模型識別準(zhǔn)確率和泛化能力的有效性。

表1 人臉識別模型性能評估

5 結(jié)論

常規(guī)的池化操作只局限于空間維度上相鄰的同類特征之間，無法對臨近通道的不同類特征降采樣。針對這種現(xiàn)象，提出了一種新穎的通道池化方法，使得池化操作更加通用和靈活。設(shè)置對比實(shí)驗(yàn)，在LFW和Megaface基準(zhǔn)測試集上，驗(yàn)證了通道池化的有效性。通道池化的引入，可以提高深度人臉模型的準(zhǔn)確率和泛化能力，是一種有效的特征選擇和降維方法。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Sun Y， Liang D， Wang X， et al. Deepid3： Face recognition with very deep neural networks[J].arXiv preprint arXiv：1502.00873， 2015.

[2]Labeled faces in the wild： A database for studying face recognition in unconstrained environments[R].Technical Report 07-49， University of Massachusetts， Amherst， 2007.

[3]毛勇華，桂小林，李前，賀興時.深度學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)研究[J].計算機(jī)應(yīng)用研究，2016，33（11）：3201-3205.

[4]Turk M， Pentland A. Eigenfaces for recognition[J]. Journal of cognitive neuroscience， 1991，3（1）： 71-86.

[5]Belhumeur P N， Hespanha J P， Kriegman D J. Eigenfaces vs. fisherfaces： Recognition using class specific linear projection[J]. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence， 1997， 19（7）： 711-720.

[6]He K， Zhang X， Ren S， et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016： 770-778.

[7]He K， Zhang X， Ren S， et al. Delving deep into rectifiers： Surpassing human-level performance on imagenet classification[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015： 1026-1034.

[8]Wen Y， Zhang K， Li Z， et al. A discriminative feature learning approach for deep face recognition[C]//European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing， 2016： 499-515.

[9]Jia Y， Shelhamer E， Donahue J， et al. Caffe： Convolutional architecture for fast feature embedding[C]//Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia. ACM， 2014： 675-678.

[10]Guo Y， Zhang L， Hu Y， et al. Ms-celeb-1m： A dataset and benchmark for large-scale face recognition[C]//European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing， 2016： 87-102.

[11]Kemelmacher-Shlizerman I， Seitz S M， Miller D， et al. The megaface benchmark： 1 million faces for recognition at scale[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016： 4873-4882.