人脸检测和人脸识别技术是深度学习的重要应用之一。本章主要介绍四部分内容：1）MTCNN原理；2）如何利用深度卷积神经网络提取人脸特征；3）如何利用提取的特征进行人脸识别；4）如何在tensorflow中实践上述算法；
一、MTCNN原理：基于卷积神经网络的一种高精度的实时人脸检测和对齐技术
在搭建“人脸识别系统”时，第一步要做的就是人脸检测，即：给出一张图片，将图片中的人脸框处。框出人脸后，还需要对人脸进行对齐，为实现人脸对齐，需要检测人脸中的关键点，根据这些关键点，通过“仿射变换”将人脸进行统一校准，以尽量消除姿势不同带来的误差，如下图所示：
本节中，将介绍一种人脸检测和对齐的方法：MTCNN；
MTCNN网络由3个网络构成，分别为P-Net，R-Net，O-Net。在使用这些网络之前，需要将原始图片缩放到不同尺寸大小，形成一个“图片金字塔”。然后对不同尺寸的图片分别使用MTCNN进行人脸检测和对齐。以下为“图片金字塔”示例：
假设现在要对一个1212的image进行人脸识别，首先将其用MTCNN进行人脸检测和对齐。
step1：将1212的Image送入P-Net，输出由3部分组成：1）face classification（有人脸的概率，和，没有人脸的概率）(112）；2）bounding box regression（由左上角横坐标，纵坐标，高，宽构成）（114）；3）facial landmark localization（由左眼、右眼，鼻子，左嘴角，右嘴角坐标构成）（1110）；
以下为P-Net的结构示意：
利用P-Net进行人脸检测和对齐后，图像中会有很多的提取框，这是由于P-Net对不同尺寸大小图片都进行了框提取的缘故，如下图所示：
step2：将P-Net中得到的提取框统一缩放为2424，然后放入R-Net中，进行人脸检测和识别，R-Net的输出与P-Net相同，以下为R-Net的结构：
经过R-Net得到的提取框消除了P-Net中的很多误判，如下图所示：
step3：将R-Net得到的提取框统一缩放到4848，并将其送入O-Net中，O-Net输出与P-Net相同；
以下为O-Net的网络结构：
经过O-Net后，得到的提取框如下图所示：
可以看出从P-Net，到R-Net，再到O-Net，人脸检测的准确率逐渐提高。在这3种网络中，P-Net运行最快，O-Net运行最慢，因此，可以通过P-Net和R-Net，先减少部分提取框，然后在利用运行速度最慢的O-Net进行框提取。
MTCNN的损失函数由3部分构成：1）facial classification：交叉熵损失；2）bounding box regression：L2损失；3）facial landmark localization：L2损失；其中，在训练P-Net和R-Net时，更关心提取框，因此，可以降低facial landmark localization损失的权重。而在训练O-Net时，更关心关键点，因此，可适当提高facial landmark localization损失的权重。
二、使用深度卷积网络提取特征
在人脸识别中，理想的人脸特征应该具有如下特征：
1、相同的人脸，其特征之间的欧几里得距离应尽可能的小；
2、不同的人脸，其特征之间的欧几里得距离应尽可能的大；
而利用CNN得到的人脸特征往往缺乏上述特征，这是因为，在CNN中，使用的是softmax损失，softmax是类别间的损失，而对于人脸识别来说，每一类就是一个人，他无法对人脸特征之间的距离进行限制。
为保证利用“卷积神经网络”得到的人脸特征具备满足上述条件，我们可以通过定义个性化的损失函数来实现，这里介绍两种损失函数，通过优化这两种损失函数，均可以使得相同人脸特征之间距离尽可能的小，不同人脸特征之间的距离尽可能的大：
- 三元组损失的定义
在这个损失函数中，一个sample有3个image，假设分别为xa,xb,xc，其中xa,xb为同一个人，xb,xc为不同的人。假设通过卷积神经网络得到的三者的特征分别为：f(xa),f(xb),f(xc)，则应使3者特征满足如下关系式：||f(xa) - f(xb)||2 + alpha < ||f(xa) - f(xc)||2；
其三元组损失函数为：L = ||f(xa) - f(xb)||2 + alpha - ||f(xa) - f(xc)||2；通过最优化“三元组损失函数”，获得卷积神经网络参数，从而使得得到的image_feature，相同的image，其特征之间距离尽可能小，不同的image，其特征之间距离尽可能大；
在使用这种方法训练CNN时，有几点问题需要注意：
1）sample的选择：随机选取的sample无法提高CNN特征提取的性能，因此，应进行一定的人为干预：（1）同一sample中，3个image的相似度较高时，可以提高CNN提取特征的性能，但是，此时，CNN往往又不能正确收敛；（2）同一sample中，3个image的相似度过低时，CNN收敛较快，但是，用CNN得到的特征其性能较低；
2）使用“三元组损失函数”，训练CNN时，需要大量的“人脸数据”，才能取得较好的效果； - 中心损失的定义
中心损失没有对image特征之间的距离进行优化，它保持了原有的分类模型（softmax），与此同时，它又为每一个类指定了一个类别中心，同一类图像对应的特征都应该尽可能的靠近自己的类别中心，不同类的类别中心应尽可能的原理。
假设输入的图像为xi，经过CNN后的特征为f(xi)，其类别中心为ci，则中心损失为：Lc = 1/2 ||f(xi) - ci ||2，通过中心损失，可以使得CNN得到的特征满足理想特征的要求。其最终的损失函数还需加入分类损失:Lsoftmax 。最终的损失函数L=lambda * Lc + Lsoftmax 。
在优化损失函数时，除对CNN的参数求梯度外，也对ci求梯度，二者的初始值均为随机赋予。
由上述损失函数求得的CNN所提取的特征具有“内聚性”，如下图所示：
由上图可以看出，当lambda值越大时，中心损失所占权重越大，所得到的特征就越具有“内聚性”。
与三元组损失不同的是，使用中心损失不需要特别的采样方法，且以较少量的图像就可以达到与三元组损失相近的效果。
三、使用特征设计应用
利用上述2中损失函数求得的特征可以应用于以下几个场景：
1、人脸验证：即检测A，B是否为用一个人。只需计算二者特征之间的距离，设定threshold即可。
2、人脸识别：给出一张image，判定其和数据库中哪张image最像，显然可以转换为求距离的问题；
3、人脸聚类：在数据库中对人脸进行聚类，直接用K-Means即可；