關鍵詞：Matlab；深度學習；多任務卷積神經網絡；人臉檢測；

背景

在不受約束的環境中，由于個體姿勢的多樣性、光照條件的變化以及潛在的遮擋問題，人臉檢測和對齊任務面臨諸多挑戰。近期的研究表明，深度學習技術在這些任務上展現出了卓越的性能。本文提出了一種基于深度學習的級聯多任務框架，旨在通過檢測與對齊任務間的內在聯系來提升整體性能。具體而言，本框架采用由三個階段組成的深度卷積網絡，以自底向上的方式預測人臉及其關鍵點的位置。此外，本文還提出了一種在線硬樣本挖掘策略，以進一步提高實際應用中的性能。本方法在FDDB和WIDER FACE等具有挑戰性的人臉檢測基準測試以及AFLW人臉對齊基準測試中，均實現了比現有技術更高的準確性，同時保持了實時性能。

多任務卷積神經網絡（MTCNN）

MTCNN是由中國科學院深圳研究院于2016年提出的，用于人臉檢測任務的深度學習模型。該模型能夠在同一框架內集成人臉檢測與人臉關鍵點檢測任務。MTCNN網絡結構由三個階段組成，即P-Net、R-Net和O-Net，形成一個級聯網絡。該模型采用候選區域加分類器的方法，兼顧了檢測速度與精度，實現了快速高效的人臉檢測，如圖1所示。

圖1 MTCNN效果展示說明

方法原理

MTCNN是一種用于人臉檢測的深度學習算法。它由多個階段組成，每個階段都執行特定的任務，例如區域提議、特征提取和邊界框回歸。下面是一個簡化的流程圖，描述了使用MTCNN進行人臉檢測的一般步驟：

輸入圖像：將待檢測的圖像輸入到MTCNN模型中。

階段1：快速區域提議：使用一個卷積神經網絡（CNN）來快速生成人臉候選區域。這個階段通常使用P-Net，它能夠快速地從圖像中提取出可能包含人臉的區域。

生成多個候選區域：P-Net輸出多個候選區域，這些區域是可能包含人臉的矩形框。

階段2：特征提取：對于每個候選區域，使用另一個CNN（通常稱為R-Net）來提取特征并進一步篩選候選區域。

特征表示：R-Net輸出每個候選區域的特征表示，這些特征將用于后續的邊界框回歸。

階段3：邊界框回歸：使用第三個CNN（通常稱為O-Net）來細化每個候選區域的邊界框，包括位置和大小。

細化候選區域：O-Net輸出細化后的邊界框，這些邊界框更準確地定位了人臉的位置。

階段4：邊界框細化：對細化后的邊界框進行進一步的調整，以確保最終的人臉檢測結果的準確性。

最終的人臉檢測結果：輸出最終的檢測結果，包括人臉的位置和大小。

MTCNN通過這種多階段的級聯方法，能夠在保持高準確率的同時，提高檢測速度。每個階段都專注于不同的任務，從而實現對人臉的精確檢測。

圖2 MTCNN方法流程圖

實驗結果

筆者基于上述的方法編寫了MATLB代碼，圖片經過P-Net處理后，會得到特征圖，并通過分類和非極大值抑制（NMS）篩選掉大部分非人臉候選區域。剩余的候選區域在原圖中裁剪后輸入到R-Net，進一步篩選并去除錯誤的候選。最后，剩余的候選區域再次裁剪并輸入到O-Net，此時能夠輸出精確的邊界框和關鍵點坐標，如圖3所示。

圖3 MTCNN檢測結果

MTCNN人臉檢測器在速度和準確性方面表現出色。在WIDE人臉基準測試中的評估顯示，與非深度學習方法相比，性能有顯著提升。預測速度取決于圖像大小、分辨率、金字塔尺度和硬件配置（如CPU或GPU）。在典型的CPU上，對于VGA分辨率的圖像，幀速率可達到約10 fps。與MATLAB內置的人臉檢測器相比，MTCNN在面部姿勢的適應性上更為強大，實時檢測結果如下圖所示。

最后，如有相關需求，歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯系