17、基于神经网络实现面部识别系统

基于神经网络实现面部识别系统

1. 面部检测与识别概述

在进行面部识别之前，首先要完成面部检测。使用Python中的OpenCV进行面部检测简单且高效，检测速度令人印象深刻。面部检测完成后，接下来的重点就是面部识别。需要注意的是，面部检测与神经网络并无关联，使用Haar特征的面部检测是一种古老但可靠的算法，至今仍被广泛使用。不过，面部检测仅仅是提取出包含面部的区域，后续还需利用提取出的面部进行面部识别。

2. 面部识别系统的要求

面部识别系统有以下几个重要要求：

2.1 速度

面部识别系统需要具备快速响应的能力。以智能手机的面部识别为例，在注册过程中，通常只需用前置摄像头在数秒内从不同角度扫描面部，手机捕获面部图像并训练神经网络以识别用户，这个过程必须快速完成。而传统的卷积神经网络（CNN）在训练时速度较慢，即使使用强大的GPU，训练时间也可能长达数小时甚至数天，从用户体验的角度来看，这种训练时长对于面部识别系统的注册过程是不实际的，因此CNN无法满足面部识别系统对速度的要求。

2.2 可扩展性

面部识别系统需要具有良好的可扩展性，训练的模型最终要能够适应数百万不同用户，每个用户都有独特的面部特征。然而，CNN在这方面存在不足。例如，之前训练的用于区分猫和狗的CNN，只能识别和分类猫和狗的图像，对于未训练过的其他动物则无法识别。如果将CNN用于面部识别，就需要为每个用户单独训练一个神经网络，从可扩展性的角度来看，这是不可行的。随着用户数量的增加，系统会很快陷入困境。

2.3 小数据下的高准确性

面部识别系统需要在少量训练数据的情况下保证足够的准确性和安全性。在之前使用CNN进行猫和狗图像分类的项目中，使用了包含数千张猫和狗图像的大型数据集进行训练。但在面部识别中，通常无法获得如此大量的数据，以智能手机的面部识别注册过程为例，仅拍摄了少量照片，就需要利用这些有限的数据训练模型。而CNN需要大量图像才能进行有效训练，虽然在图像分类任务中具有较高的准确性，但这是以需要大量训练数据为代价的，因此CNN无法满足面部识别系统在小数据下的高准确性要求。

2.4 各要求对比表格

要求	CNN是否满足	原因
速度	否	训练速度慢，即使使用GPU也可能需要数小时甚至数天
可扩展性	否	需要为每个用户单独训练神经网络，不具有可扩展性
小数据下的高准确性	否	需要大量训练数据才能保证准确性

3. 一次性学习

鉴于面部识别系统的独特要求和限制，传统的使用大型数据集训练CNN进行分类的范式（批量学习分类）并不适用于面部识别问题。因此，目标是创建一种能够仅使用单个训练样本就学会识别任何面部的神经网络，这种神经网络训练方式被称为一次性学习。

一次性学习为机器学习问题带来了一种新的范式。以往，机器学习问题大多被视为分类问题，而在面部识别中，不仅要将其看作分类问题，还需要估计两个输入图像之间的相似度。

一个一次性学习的面部识别模型在判断所呈现的面部是否属于某个人（例如，人A）时，应执行以下任务：
1. 检索存储的人A的图像（在注册过程中获得），这是真实图像。
2. 在测试时（例如，有人试图解锁人A的手机），捕获此人的图像，这是测试图像。
3. 利用真实图像和测试图像，神经网络输出两张照片中面部的相似度得分。
4. 如果神经网络输出的相似度得分低于某个阈值（即两张照片中的人看起来不相似），则拒绝访问；如果高于阈值，则允许访问。

以下是该过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[检索真实图像] --> B[捕获测试图像]
    B --> C[计算相似度得分]
    C --> D{得分是否高于阈值?}
    D -- 是 --> E[允许访问]
    D -- 否 --> F[拒绝访问]

4. 简单的一次性预测 - 向量间的欧几里得距离

在深入探讨如何使用神经网络进行一次性学习之前，先来看一种简单的方法。给定真实图像和测试图像，一种简单的一次性预测方法是直接测量两张图像之间的差异。由于所有图像本质上都是三维向量，欧几里得距离可以提供一种数学公式来计算两个向量之间的差异。

然而，使用欧几里得距离进行面部识别在实际应用中并不理想。虽然从理论上讲，欧几里得距离用于面部识别是合理的，但在实际情况中，照片可能会因角度、光照的变化以及佩戴眼镜等配饰导致主体外观的改变而产生差异。因此，仅使用欧几里得距离的面部识别系统在实际应用中的表现会很差。

5. 孪生神经网络

前面提到，单纯的CNN和单纯的欧几里得距离方法都不太适合面部识别，但它们各自都有一定的价值。可以将它们结合起来，形成一种更好的方法。

人类通过比较面部的关键特征来识别面部，例如眼睛的形状、眉毛的厚度、鼻子的大小、面部的整体形状等。这种能力是人类与生俱来的，并且很少受到角度和光照变化的影响。可以尝试让神经网络从面部图像中识别这些特征，然后使用欧几里得距离来测量所识别特征之间的相似度。

卷积层在自动寻找这些识别特征方面表现出色。对于面部识别，研究人员发现，将卷积层应用于人类面部时，能够提取出眼睛和鼻子等空间特征。基于此，一次性学习算法的核心如下：
1. 使用卷积层从面部提取识别特征。卷积层的输出应该是将图像映射到低维特征空间（例如，一个128 x 1的向量）。卷积层应将同一主体的面部在低维特征空间中映射得彼此靠近，反之，不同主体的面部应尽可能远离。
2. 使用欧几里得距离测量卷积层输出的两个低维向量之间的差异。由于要比较两张图像（真实图像和测试图像），因此会有两个向量。欧几里得距离与两张图像之间的相似度成反比。

这种方法比之前单纯基于原始图像像素的欧几里得距离方法更有效，因为第一步中卷积层的输出代表了面部的识别特征（如眼睛和鼻子），这些特征对角度和光照具有不变性。

需要注意的是，由于要同时将两张图像输入到神经网络中，因此需要两组独立的卷积层。但这两组卷积层需要共享相同的权重，因为希望相似的面部在低维特征空间中映射到相同的点。如果两组卷积层的权重不同，相似的面部将被映射到不同的点，欧几里得距离也就失去了意义。

这种神经网络被称为孪生神经网络，因为它在卷积层部分有一个连接组件，就像连体双胞胎一样。

6. 对比损失

由于这种基于距离预测的神经网络训练范式与传统的基于分类的预测不同，因此需要一种新的损失函数。在之前的分类问题中，通常使用简单的损失函数（如分类交叉熵）来衡量预测的准确性。但在基于距离的预测中，基于准确性的损失函数不再适用。因此，需要一种新的基于距离的损失函数来训练用于面部识别的孪生神经网络，这种损失函数被称为对比损失函数。

定义以下变量：
- (Y_{true})：如果两个输入图像来自同一主体（相同面部），则(Y_{true}=1)；如果来自不同主体（不同面部），则(Y_{true}=0)。
- (D)：神经网络输出的预测距离。

对比损失的定义如下：
[
L_{contrastive} = Y_{true} \times \frac{1}{2} \times D^2 + (1 - Y_{true}) \times \frac{1}{2} \times \max(0, m - D)^2
]
其中，(m)是一个常数正则化项。简单来说，对比损失函数确保孪生神经网络在真实图像和测试图像中的面部相同时预测出较小的距离，在面部不同时预测出较大的距离。

7. 面部数据集

7.1 数据集选择

有许多公开可用的面部数据集，选择适合训练面部识别系统的数据集时，应包含不同主体的照片，每个主体有从不同角度拍摄的多张照片，并且理想情况下应包含主体不同表情（如闭眼等）的照片，因为这些照片在面部识别系统中经常会遇到。基于这些考虑，选择了由剑桥AT&T实验室创建的面部数据库。该数据库包含40个主体的照片，每个主体有10张照片，照片在不同的光照和角度下拍摄，并且主体有不同的面部表情，部分主体还拍摄了戴眼镜和不戴眼镜的照片。

7.2 数据集导入与处理

数据集和代码可从GitHub仓库下载，下载后数据集位于’Chapter07/att_faces/’路径下。图像存储在子文件夹中，每个子文件夹对应一个主体。以下是将原始图像文件导入为Python中的NumPy数组的代码：

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
import os

faces_dir = 'att_faces/'
X_train, Y_train = [], []
X_test, Y_test = [], []

# 获取子文件夹列表
subfolders = sorted([f.path for f in os.scandir(faces_dir) if f.is_dir()])

# 遍历子文件夹
for idx, folder in enumerate(subfolders):
    for file in sorted(os.listdir(folder)):
        img = load_img(folder+"/"+file, color_mode='grayscale')
        img = img_to_array(img).astype('float32')/255
        if idx < 35:
            X_train.append(img)
            Y_train.append(idx)
        else:
            X_test.append(img)
            Y_test.append(idx-35)

# 转换为NumPy数组
X_train = np.array(X_train)
X_test = np.array(X_test)
Y_train = np.array(Y_train)
Y_test = np.array(Y_test)

需要注意的是，(Y_train)和(Y_test)中的标签只是遍历子文件夹时的索引，即第一个子文件夹中的主体被分配标签1，第二个子文件夹中的主体被分配标签2，依此类推。

7.3 数据可视化

为了更好地了解数据，可以绘制某个主体的九张图像，代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt

subject_idx = 4
fig, ((ax1,ax2,ax3),(ax4,ax5,ax6),
      (ax7,ax8,ax9)) = plt.subplots(3,3,figsize=(10,10))
subject_img_idx = np.where(Y_train==subject_idx)[0].tolist()
for i, ax in enumerate([ax1,ax2,ax3,ax4,ax5,ax6,ax7,ax8,ax9]):
    img = X_train[subject_img_idx[i]]
    img = np.squeeze(img)
    ax.imshow(img, cmap='gray')
    ax.grid(False)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.tight_layout()
plt.show()

从输出结果可以看出，每个主体的照片是从不同角度拍摄的，并且主体有不同的面部表情，部分照片中主体还摘下了眼镜，图像之间存在很大的差异。

还可以绘制前九个主体的单张图像，代码如下：

subjects = range(10)
fig, ((ax1,ax2,ax3),(ax4,ax5,ax6),
      (ax7,ax8,ax9)) = plt.subplots(3,3,figsize=(10,12))
subject_img_idx = [np.where(Y_train==i)[0].tolist()[0] for i in subjects]
for i, ax in enumerate([ax1,ax2,ax3,ax4,ax5,ax6,ax7,ax8,ax9]):
    img = X_train[subject_img_idx[i]]
    img = np.squeeze(img)
    ax.imshow(img, cmap='gray')
    ax.grid(False)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    ax.set_title("Subject {}".format(i))
plt.show()
plt.tight_layout()

通过以上步骤，我们完成了面部数据集的选择、导入、处理和可视化，为后续训练孪生神经网络进行面部识别奠定了基础。

8. 孪生神经网络的构建与训练

8.1 构建孪生神经网络模型

接下来，我们将构建一个孪生神经网络模型，用于面部识别。该模型将包含两个共享权重的卷积层，以确保相似的面部在低维特征空间中映射到相同的点。以下是一个简单的示例代码：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Lambda
import keras.backend as K

# 定义卷积层函数
def create_base_network(input_shape):
    input = Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(input)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
    x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    return Model(input, x)

# 输入形状
input_shape = X_train.shape[1:]

# 创建基础网络
base_network = create_base_network(input_shape)

# 定义输入
input_a = Input(shape=input_shape)
input_b = Input(shape=input_shape)

# 通过基础网络传递输入
processed_a = base_network(input_a)
processed_b = base_network(input_b)

# 定义欧几里得距离函数
def euclidean_distance(vects):
    x, y = vects
    sum_square = K.sum(K.square(x - y), axis=1, keepdims=True)
    return K.sqrt(K.maximum(sum_square, K.epsilon()))

# 计算欧几里得距离
distance = Lambda(euclidean_distance)([processed_a, processed_b])

# 创建孪生神经网络模型
model = Model([input_a, input_b], distance)

8.2 定义对比损失函数

在前面我们已经介绍了对比损失函数，现在将其应用到模型中。以下是对比损失函数的代码实现：

def contrastive_loss(y_true, y_pred):
    margin = 1
    square_pred = K.square(y_pred)
    margin_square = K.square(K.maximum(margin - y_pred, 0))
    return K.mean(y_true * square_pred + (1 - y_true) * margin_square)

8.3 编译和训练模型

使用定义好的对比损失函数编译模型，并进行训练。以下是编译和训练模型的代码：

# 编译模型
model.compile(loss=contrastive_loss, optimizer='adam')

# 准备训练数据对
def create_pairs(x, digit_indices):
    pairs = []
    labels = []
    n = min([len(digit_indices[d]) for d in range(40)]) - 1
    for d in range(40):
        for i in range(n):
            z1, z2 = digit_indices[d][i], digit_indices[d][i + 1]
            pairs += [[x[z1], x[z2]]]
            inc = random.randrange(1, 40)
            dn = (d + inc) % 40
            z1, z2 = digit_indices[d][i], digit_indices[dn][i]
            pairs += [[x[z1], x[z2]]]
            labels += [1, 0]
    return np.array(pairs), np.array(labels)

import random
# 创建训练数据对
digit_indices = [np.where(Y_train == i)[0] for i in range(40)]
tr_pairs, tr_y = create_pairs(X_train, digit_indices)

# 训练模型
model.fit([tr_pairs[:, 0], tr_pairs[:, 1]], tr_y,
          batch_size=128,
          epochs=20,
          validation_split=0.1)

8.4 训练流程表格

步骤	操作
1	构建基础网络，包含卷积层、池化层和全连接层
2	定义输入，通过基础网络传递输入
3	计算欧几里得距离
4	定义对比损失函数
5	编译模型，使用对比损失函数和优化器
6	准备训练数据对
7	训练模型，设置批量大小和训练轮数

9. 模型评估与测试

9.1 评估模型性能

训练完成后，我们需要评估模型的性能。可以使用测试数据对模型进行测试，并计算准确率等指标。以下是评估模型性能的代码：

# 创建测试数据对
digit_indices_test = [np.where(Y_test == i)[0] for i in range(5)]
te_pairs, te_y = create_pairs(X_test, digit_indices_test)

# 进行预测
y_pred = model.predict([te_pairs[:, 0], te_pairs[:, 1]])

# 定义准确率函数
def accuracy(y_true, y_pred):
    pred = y_pred.ravel() < 0.5
    return np.mean(pred == y_true)

# 计算准确率
acc = accuracy(te_y, y_pred)
print(f"模型准确率: {acc}")

9.2 测试流程mermaid流程图

graph LR
    A[创建测试数据对] --> B[进行预测]
    B --> C[定义准确率函数]
    C --> D[计算准确率]
    D --> E[输出模型准确率]

10. 总结

通过以上步骤，我们成功构建了一个基于孪生神经网络的面部识别系统。从面部检测开始，到面部识别系统的要求分析，再到一次性学习、孪生神经网络的构建和训练，最后进行模型评估和测试，我们完成了整个面部识别系统的实现。

在实际应用中，我们可以根据需要调整模型的结构和参数，以提高模型的性能。同时，还可以使用更多的数据集进行训练，以增强模型的泛化能力。

10.1 主要步骤总结列表

1. 完成面部检测，使用OpenCV提取面部区域。
2. 分析面部识别系统的要求，包括速度、可扩展性和小数据下的高准确性。
3. 引入一次性学习的概念，解决面部识别中的数据不足问题。
4. 构建孪生神经网络，结合卷积层和欧几里得距离进行面部识别。
5. 定义对比损失函数，用于训练孪生神经网络。
6. 编译和训练模型，使用训练数据对进行训练。
7. 评估模型性能，使用测试数据对计算准确率。

10.2 未来改进方向表格

改进方向	说明
模型结构优化	调整卷积层的数量和神经元数量，提高特征提取能力。
数据集扩充	使用更多的面部数据集进行训练，增强模型的泛化能力。
超参数调整	调整学习率、批量大小等超参数，优化模型训练过程。

通过不断的改进和优化，我们可以构建出更加高效、准确的面部识别系统，应用于各种实际场景中。