計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場(chǎng)景和深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理詳解

目前，深度學(xué)習(xí)幾乎成了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的標(biāo)配，也是當(dāng)下人工智能領(lǐng)域最熱門的研究方向。計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場(chǎng)景和深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理是什么呢？下面讓我們來(lái)一探究竟。

計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用

什么是計(jì)算機(jī)視覺呢？形象地說，計(jì)算機(jī)視覺就是給計(jì)算機(jī)裝上眼睛（照相機(jī)）和大腦（算法），讓計(jì)算機(jī)可以感知周圍的環(huán)境。目前計(jì)算機(jī)視覺研究主要集中在基礎(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景，像圖片分類、物體識(shí)別、人臉的3D建模等。

識(shí)別物體是圖片分類的一個(gè)比較常見的應(yīng)用，例如一個(gè)簡(jiǎn)單的貓咪識(shí)別模型，我們首先要給計(jì)算機(jī)定義模型，然后準(zhǔn)備大量貓咪的照片去訓(xùn)練這個(gè)模型，讓計(jì)算機(jī)能識(shí)別出來(lái)，輸一張圖片的時(shí)候能識(shí)別出圖片是不是貓咪。正常情況下計(jì)算機(jī)模型能識(shí)別得比較準(zhǔn)確，但是當(dāng)我們輸入了一些有遮擋、形態(tài)多變或者角度、光照不一的圖片時(shí)，之前我們建立的模型就識(shí)別不出來(lái)。這就是計(jì)算機(jī)視覺在應(yīng)用中存在的難點(diǎn)問題。

深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中是怎么運(yùn)用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決問題的呢？深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，這里先簡(jiǎn)單介紹下機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)其實(shí)是為了找到一個(gè)函數(shù)，讓這個(gè)函數(shù)在不同的領(lǐng)域會(huì)發(fā)揮不同的作用。像語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，這個(gè)函數(shù)會(huì)把一段語(yǔ)音識(shí)別成一段文字；圖像識(shí)別的領(lǐng)域，這個(gè)函數(shù)會(huì)把一個(gè)圖像映射到一個(gè)分類；下圍棋的時(shí)候根據(jù)棋局和規(guī)則進(jìn)行博弈；對(duì)話，是根據(jù)當(dāng)前的對(duì)話生成下一段對(duì)話。

機(jī)器學(xué)習(xí)離不開學(xué)習(xí)兩個(gè)字，根據(jù)不同的學(xué)習(xí)方式，可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式。

監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法和數(shù)據(jù)是模型的核心所在。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的一點(diǎn)是，我們對(duì)訓(xùn)練的每個(gè)數(shù)據(jù)都要打上標(biāo)簽，然后通過把這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到算法模型經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練以后，每經(jīng)過一次訓(xùn)練都會(huì)減少算法模型的預(yù)計(jì)輸出和標(biāo)簽數(shù)據(jù)的差距。通過大量的訓(xùn)練，算法模型基本上穩(wěn)定下來(lái)以后，我們就可以把這個(gè)模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。這就是整個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程，監(jiān)督學(xué)習(xí)目前在圖片分類上應(yīng)用得比較多。

再來(lái)看非監(jiān)督學(xué)習(xí)。跟監(jiān)督學(xué)習(xí)不同的地方是，非監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要為所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都打上標(biāo)簽。非監(jiān)督學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在兩個(gè)大類，第一類是做聚類分析，聚類分析是把一組看似無(wú)序的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分組，以達(dá)到能夠更加更好理解的目的；另外是做自動(dòng)編碼器，在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，原始數(shù)據(jù)量往往比較大，除了包含一些冗余的數(shù)據(jù)，還會(huì)包含一些對(duì)分析結(jié)果不重要的數(shù)據(jù)。自動(dòng)編碼器主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)做降維操作，把冗余的數(shù)據(jù)去掉，提高后面數(shù)據(jù)分析的效率。通過不同的學(xué)習(xí)方式獲取到數(shù)據(jù)后，算法是接下來(lái)非常重要的一環(huán)。算法之于計(jì)算機(jī)就像大腦對(duì)于我們?nèi)祟?，選擇一個(gè)好的算法也是特別重要的。

上面是ImaegNet競(jìng)賽的結(jié)果，2012年以前圖片分類采用的機(jī)器學(xué)習(xí)的模型是特征+支持向量機(jī)的模型，2012年以后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。為什么2014年以后卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才發(fā)揮它的作用呢？我們先來(lái)看看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，研究者認(rèn)為人腦所有的神經(jīng)元都是分層的，可以通過不同的層次學(xué)習(xí)不一樣的特征，由簡(jiǎn)單到復(fù)雜地模擬出各種特征。

上圖是計(jì)算機(jī)應(yīng)用數(shù)學(xué)的方式來(lái)模擬人腦中神經(jīng)元的示意圖。a1到ak是信號(hào)的輸入，神經(jīng)元會(huì)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行兩次變換。第一部分是線性變換，因?yàn)樯窠?jīng)元會(huì)對(duì)自己感興趣的信號(hào)加一個(gè)權(quán)重；第二部分是非線性變換。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由許多的神經(jīng)元級(jí)聯(lián)而形成的，每一個(gè)神經(jīng)元都經(jīng)過線性變換和非線性變換，為什么會(huì)有非線性變換？從數(shù)學(xué)上看，沒有非線性變換，不管你神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次有多深都等價(jià)于一個(gè)神經(jīng)元。如果沒有非線性變換，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度的概念就沒有什么意義了。

這是大家知道的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)整體的模型，我們具體怎么來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？

第一步，定義一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，初始化所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。定義好網(wǎng)絡(luò)模型以后再定義好這個(gè)模型的代價(jià)函數(shù)，代價(jià)函數(shù)就是我們的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)的差距，這個(gè)差距越小，說明模型訓(xùn)練得越成功。第一次訓(xùn)練的時(shí)候會(huì)初始化所有神經(jīng)元的參數(shù)。輸入所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)以后，通過當(dāng)前的模型計(jì)算出所有的預(yù)測(cè)值，計(jì)算預(yù)測(cè)值以后和標(biāo)簽數(shù)據(jù)比較，看一下預(yù)測(cè)值和實(shí)際值有多大的差距。

第二步，不斷優(yōu)化差距，使差距越來(lái)越小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)導(dǎo)數(shù)的原理發(fā)明了反向傳播和梯度下降算法，通過N次訓(xùn)練后，標(biāo)簽數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值之間的差距就會(huì)越來(lái)越小，直到趨于一個(gè)極致。這樣的話，所有神經(jīng)元的權(quán)重、偏置這些參數(shù)都訓(xùn)練完成了，我們的模型就確定下來(lái)了。接下來(lái)就可以在測(cè)試集上用測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確率。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

以上所講的都是一般的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接下來(lái)進(jìn)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專門針對(duì)圖片處理方面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先會(huì)輸入一張圖片，這張圖片是30×30，有三個(gè)顏色通道的數(shù)據(jù)，這是輸入層。下面是卷積層，有一個(gè)卷積核的概念，每一個(gè)卷積核提取圖片的不同特征。

提取出來(lái)以后到池化層，就是把卷積層的數(shù)據(jù)規(guī)?？s小，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。卷積和池化連起來(lái)我們叫做一個(gè)隱層，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)包含很多個(gè)隱層，隱層之后是全連接層，全連接層的目的是把前面經(jīng)過多個(gè)卷積池化層的特征把數(shù)據(jù)平鋪開，形成特征向量，我們把特征向量輸入到分類器，對(duì)圖片進(jìn)行分類。

簡(jiǎn)單來(lái)說，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合計(jì)算機(jī)視覺主要有兩個(gè)原因，一是參數(shù)共享，另外一個(gè)是稀疏連接。

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法模型

以上是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用以及它背后的技術(shù)原理，接下來(lái)看看基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法模型。先看一下人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景，主要分三個(gè)方面：一是1：1的場(chǎng)景，如過安檢的時(shí)身份證和人臉比對(duì)、證券開戶；二是1：N的場(chǎng)景，比如說公安部要在大量的視頻中檢索犯罪嫌疑人；三是大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，主要是表情分類，還有醫(yī)學(xué)的分析等。

上圖主要是人臉識(shí)別簡(jiǎn)單的流程，右邊的是訓(xùn)練模型，有人臉的大數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過Gabor、LBP等經(jīng)驗(yàn)描述子，或深度學(xué)習(xí)算法提取特征模型，這個(gè)模型部署在應(yīng)用上，應(yīng)用通過攝像頭、視頻獲取到人臉以后做預(yù)處理，進(jìn)行特征提取，特征比對(duì)，最后輸出結(jié)果，這是比較通用的人臉識(shí)別的流程。

DeepID算法

DeepID算法的目的是識(shí)別兩張圖片，最后的輸出是兩張圖片的相似度。輸入圖片A和圖片B，經(jīng)過DeepID卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)計(jì)算出向量A和向量B，合并成向量AB。然后將向量AB輸入分類器，算出向量AB的相似度，最后以這個(gè)相似度區(qū)分這兩個(gè)圖片是不是同一類。

這里要提到的兩個(gè)模型，一是DeepID的模型，二是分類器的模型。DeepID模型是用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的，最后的應(yīng)用是把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后面的softmax分類層去掉，得到softmax前面的特征向量；分類器模型是比較經(jīng)典的如支持向量機(jī)/聯(lián)合貝葉斯分類。訓(xùn)練過程中，把訓(xùn)練樣本分成五份，四份用來(lái)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一份用來(lái)訓(xùn)練分類器，可以相互印證。

DeepID除了在網(wǎng)絡(luò)模型上做的工作，還會(huì)對(duì)圖片做預(yù)處理。像Patch的處理，按照?qǐng)D片以人臉的某一個(gè)部位為中心生成固定大小的圖片，然后對(duì)每一個(gè)特定的Patch訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一張圖片輸入后，切分成多個(gè)patch，分別輸入到對(duì)應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)向量，通過降維的算法，把所有patch對(duì)應(yīng)的輸出向量進(jìn)行處理，去除冗余信息，得到人臉的向量表示。

最后在比較兩張人臉時(shí)，就是分別將兩張人臉的這個(gè)向量輸入分類器得到相似度結(jié)果的。這里多patch切分有一個(gè)優(yōu)勢(shì)，比如在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中有一些人的臉部是被遮擋的，由于它是分為不同的patch，這樣的場(chǎng)景下魯棒性會(huì)比較好。

DeepFace算法

再來(lái)看DeepFace算法。這是人臉對(duì)齊的流程，這張圖是史泰龍的側(cè)臉圖片，第一步是把人臉截取出來(lái)，對(duì)人臉上面68個(gè)基本點(diǎn)，描述出基本點(diǎn)以后，用三角剖分的算法把68個(gè)基本點(diǎn)連起來(lái)，然后將標(biāo)準(zhǔn)的人臉模型運(yùn)用到三角剖分上，這樣標(biāo)準(zhǔn)的人臉模型就具備了這樣的深度。

經(jīng)過仿射變形后，將側(cè)臉模型轉(zhuǎn)成正臉模型，最后把這個(gè)模型應(yīng)用到具體的圖片上，就得到了人的正臉圖片。這個(gè)算法的主要作用是通過一些模型將人物的側(cè)臉轉(zhuǎn)成正臉，以便做進(jìn)一步的人臉識(shí)別/人臉分類 。

DeepFace神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖所示，前面三個(gè)卷積層比較普通，是用來(lái)提取臉部的一些基本特征；后面三個(gè)卷積層有一些改進(jìn)，用的是參數(shù)不共享的卷積核，我們提到卷積核的基本特征有一個(gè)是參數(shù)是共享的，因?yàn)檠芯空J(rèn)為圖片中不同的部位一些基本特征是相似的。

但在這個(gè)算法中，經(jīng)過人臉對(duì)齊之后，它的不同的區(qū)域會(huì)有不同的基本特征，所以這里運(yùn)用了參數(shù)不共享的卷積核。參數(shù)不共享，就不會(huì)發(fā)揮出卷積核參數(shù)少的優(yōu)勢(shì)，這樣可能增加訓(xùn)練的復(fù)雜度。

FaceNet算法

FaceNet算法是谷歌人臉識(shí)別的一種算法，F(xiàn)aceNet算法提出三元組的概念：三張圖片放在一起，兩張圖片是同一個(gè)人的，一張圖片不是同一個(gè)人的。如果一個(gè)三元組中，同一個(gè)人的圖片的距離要大于不同人之間的距離，那么經(jīng)過學(xué)習(xí)以后，這個(gè)三元組中同一個(gè)人的圖片之間的距離，會(huì)小于不同人的圖片之間的距離。它不用做分類，直接計(jì)算出兩張圖片之間的距離。

其他算法

其他算法如FR+FCN，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去訓(xùn)練，當(dāng)你得到一個(gè)人側(cè)臉照的時(shí)候，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成正面照；Face+baidu是傳統(tǒng)的卷積網(wǎng)絡(luò)，建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練了數(shù)百萬(wàn)張人臉。

Pose+Shape+expression augmentation，這篇論文是通過三個(gè)變量擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，讓數(shù)據(jù)搜集工作變得容易；CNN-3DMM，它在標(biāo)準(zhǔn)的3D人臉模型基礎(chǔ)上，訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)給標(biāo)準(zhǔn)3D模型生成不同的參數(shù)，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)不同的圖片生成不同的參數(shù)，給個(gè)體建立不一樣的3D模型。

基于DeepID算法的人臉?biāo)阉黜?xiàng)目

最后介紹一下我們?cè)鲞^的一個(gè)人臉識(shí)別模型的項(xiàng)目。活動(dòng)攝影承接商需要把一些會(huì)場(chǎng)活動(dòng)、體育賽事等活動(dòng)照片拍攝下來(lái)以后上傳到他們的網(wǎng)站上，因?yàn)閳D片有幾百上千張，活動(dòng)參與者很難找到自己的圖片。如果用人臉識(shí)別的模型，就可以把自己的臉部拍下來(lái)上傳，在圖片集中快速找到自己的照片。

我們看一下它整體的架構(gòu)。右邊是人臉庫(kù)的導(dǎo)入，活動(dòng)攝影承接商獎(jiǎng)會(huì)場(chǎng)拍攝的一千張照片導(dǎo)入搜索目標(biāo)庫(kù)。導(dǎo)入以后做多patch預(yù)處理，運(yùn)用DeepID的算法，計(jì)算每張圖片各patch的特征向量，放到特征向量庫(kù)里，建立一個(gè)從特征向量到原始圖片的索引。

左邊的部分是用戶搜索，拍攝了自己的頭像后，把它上傳上來(lái)進(jìn)行搜索，后臺(tái)同樣先對(duì)用戶頭像做多patch切分，通過DeepID模型計(jì)算出用戶頭像的特征向量，然后在特征向量庫(kù)中逐步比對(duì)目標(biāo)特征向量，將相似度最高的N個(gè)特征向量檢索出來(lái)，最后通過索引查到原始圖片，返回給用戶。

以上是深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理以及它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域常見的應(yīng)用，希望通過對(duì)這些原理的解析及應(yīng)用的分享，讓大家更加直觀快速地了解人工智能技術(shù)層面的基礎(chǔ)概念，并且對(duì)人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和運(yùn)用有所啟發(fā)。