今天主要爲大家介紹美顏中人臉檢測與對齊的相關算法，圖玩智能科技爲企業提供更穩定更優質的美顏產品及服務，歡迎隨時諮詢www.toivan.com.
人臉檢測與關鍵點檢測問題描述：
人臉檢測解決的問題爲給定一張圖片，輸出圖片中人臉的位置，即使用方框框住人臉，輸出方框的左上角座標和右下角座標或者左上角座標和長寬。算法難點包括：人臉大小差異、人臉遮擋、圖片模糊、角度與姿態差異、表情差異等。而關鍵檢測則是輸出人臉關鍵點的座標，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
深度學習相關算法：
（1）Cascade CNN
Cascade CNN源於發表於2015年CVPR上的一篇論文A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection【2】，作者提出了一種級連的CNN網絡結構用於人臉檢測。算法主體框架是基於V-J的瀑布流思想【1】，是傳統技術和深度網絡相結合的一個代表，Cascade CNN包含了多個分類器，這些分類器使用級聯結構進行組織，與V-J不同的地方在於Cascade CNN採用卷積網絡作爲每一級的分類器。整個網絡的處理流程如下圖所示：
整個處理流程裏包含了六個網絡：12-net、12-calibration-net、24-net、24-calibration-net、48-net、48-calibration-net，其中三個二分類網絡用於分類其是否爲人臉，另外三個calibration網絡用於矯正人臉框邊界。其中第二個網絡之後、第四個網絡之後、第五個網絡之後使用NMS算法過濾掉冗餘的框。
該算法結合了V-J框架構造了級連的CNN網絡結構並設計邊界矯正網絡用來專門矯正人臉框邊界，在AFW數據集上準確率達到97.97%。
（2）Faceness-Net
Faceness-Net源於論文A convolutional neural network cascade for face detection【3】，該算法基於DCNN網絡【5】的人臉局部特徵分類器，算法首先進行人臉局部特徵的檢測，使用多個基於DCNN網絡的facial parts分類器對人臉進行評估，然後根據每個部件的得分進行規則分析得到Proposal的人臉區域，然後從局部到整體得到人臉候選區域，再對人臉候選區域進行人臉識別和矩形框座標迴歸，該過程分爲兩個步驟。
第一個步驟：每個人臉局部特徵使用attribute-aware網絡檢測並生成人臉局部圖，其中一共五個特徵屬性： 頭髮、眼睛、鼻子、嘴巴、鬍子。然後通過人臉局部圖根據評分構建人臉候選區域，具體如下圖所示：
第二個步驟：訓練一個多任務的卷積網絡來完成人臉二分類和矩形框座標迴歸，進一步提升其效果，具體如下圖所示：
Faceness從臉部特徵的角度來解決人臉檢測中的遮擋和姿態角度問題，其整體性能在當時是非常好的，在AFW數據集上準確率可以達到98.05%。
（3）MTCNN
MTCNN源於論文Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks【6】，是基於多任務級聯卷積神經網絡來解決人臉檢測和對齊問題，同時輸出圖片的人臉矩陣框和關鍵點座標（左眼、右眼、鼻子、嘴巴左上角、嘴巴右上角）。
輸入階段：爲應對目標多尺度問題，將原始圖像resize到不同尺寸，構建圖像金字塔，作爲三階級聯架構的輸入，這樣處理可以更好地檢測大小不一的人臉。
第一階段：通過一個全部由卷積層組成的CNN，取名P-Net，獲取候選人臉框、關鍵點座標和人臉分類（是人臉或不是），之後採用NMS過濾掉高重疊率的候選窗口。如下圖所示：
第二階段：第一階段輸出的候選人臉框作爲更爲複雜的R-Net網絡的輸入，R-Net進一步篩除大量錯誤的候選人臉框，同樣也通過NMS過濾掉高重疊率的候選窗口。
第三階段：與第二階段類似，最終網絡輸出人臉框座標、關鍵點座標和人臉分類（是人臉或不是）。
MTCNN通過三級的級聯卷積神經網絡對任務進行從粗到細的處理，還提出在線困難樣本生成策略（online hard sample mining ）可以進一步提升性能。兼併了速度與準確率，速度在GPU上可以達到99FPS，在 FDDB數據集上可以達到95.04準確率。
二、人臉對齊
人臉對齊通過人臉關鍵點檢測得到人臉的關鍵點座標，然後根據人臉的關鍵點座標調整人臉的角度，使人臉對齊，由於輸入圖像的尺寸是大小不一的，人臉區域大小也不相同，角度不一樣，所以要通過座標變換，對人臉圖像進行歸一化操作。人臉關鍵點檢測有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，這裏就不詳細介紹，主要說一下得到人臉關鍵點之後如何進行人臉對齊，是所有人臉達到歸一化效果，
該過程涉及到圖像的仿射變換，簡單來說，“仿射變換”就是：“線性變換”+“平移”，即座標的變換。假如我們希望人臉圖片歸一化爲尺寸大小600*600，左眼位置在（180，200），右眼位置在（420，200）。 這樣人臉中心在圖像高度的1/3位置，並且兩個眼睛保持水平，所以我們選擇左眼角位置爲( 0.3*width, height / 3 )，右眼角位置爲（0.7*width , height / 3） 。
利用這兩個點計算圖像的變換矩陣（similarity transform），該矩陣是一個2*3的矩陣，
如果我們想對一個矩形進行變換，其中x、y方向的縮放因爲分別爲sx，sy，同時旋轉一個角度 ，然後再在x方向平移tx, 在y方向平移ty
利用opencv的estimateRigidTransform方法，可以獲得這樣的變換矩陣，但遺憾的是，estimateRigidTransform至少需要三個點，所以我們需要構選第三個點，構造方法是用第三個點與已有的兩個點構成等邊三角形。
經過上一步的處理之後，所有的圖像都變成一樣大小，並且又三個關鍵點的位置是保持一致的，但因爲除了三個點對齊了之外，其他點並沒有對齊。所以根據得到的變換矩陣對剩下所有的點進行仿射變換：
img爲輸入圖像;
warped爲變換後圖像，類型與src一致;
M爲變換矩陣，需要通過其它函數獲得，當然也可以手動輸入;
Image_size爲輸出圖像的大小;