一種基于卷積神經網絡的人臉識別方法*

于達嶺，黃洪瓊

(上海海事大學 信息工程學院，上海 201306)

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一種基于卷積神經網絡的人臉識別方法*

于達嶺，黃洪瓊

(上海海事大學 信息工程學院，上海 201306)

近年來，隨著深度學習的發展，卷積神經網絡已經廣泛運用到圖像識別領域，它不僅提高了識別的準確率，同時自特征提取方面的效果也優于許多傳統的算法。提出一種基于卷積神經網絡的人臉識別算法。該方法主要涉及兩方面，一是使用卷積神經網絡對訓練集進行特征提??；二是將提取的特征圖片輸入改進的神經網絡進行訓練及識別。通過MATLAB進行了仿真實驗，對比結果表明卷積神經網絡有很好的特征提取性能及良好識別效果，比現有的算法有很大的優勢。

人臉識別；卷積神經網絡；特征提取

0 引言

人臉識別是近年來機器學習與模式識別等人工智能領域的研究熱點之一，也是生物特征識別技術中發展較快的技術之一。目前，人臉識別已經廣泛應用于視頻監控、人機交互、門禁安全等領域。傳統的人臉識別方法有下列幾種：(1)基于幾何特征[1]的人臉識別。通常使用邊緣檢測與投影函數等方法提取人臉主要器官的特征，并且匹配各種距離公式。幾何特征方法普適性及穩定性較好，但是學習效率不高，學習能力也相對較弱。(2)基于隱馬爾可夫模型[2]的人臉識別。該方法能夠運用面部各器官的聯系以及其不同的特征，且具有一定的魯棒性。然而其公式較為復雜、計算量大，訓練過程易出錯且時間長。且馬爾科夫模型依賴于對圖像前期的預處理，識別率不高且在在一定程度上受光照的影響。(3)基于主成分分析法[3](Principal Component Analysis，PCA)的人臉識別。將圖像二維矩陣轉化為一維矩陣后維度大大增加，增加了計算的復雜度。K-L(Karhumen-Loeve)變換雖然可以有效地將維度降低之后再進行特征提取，然而該過程也大大地延長了算法的特征提取時間。且PCA算法容易受到光照明暗等外界因素的影響。(4)基于人工神經網絡的人臉識別。其中具有代表性的是BP(Back-Propogation)算法[4]，該算法具備了神經網絡學習能力較強且抗干擾能力較強的特點，有良好的非線性映射能力，容錯能力和泛化能力較好，有很好的魯棒性。然而標準的BP算法容易陷入局部極小值而不能得到全局最優，且識別結果的優劣依賴人工選取特征合理性。

通過以上分析能夠看出，現有方法都多多少少存在不足，本文提出的基于卷積神經網絡[5-7](Convolutional Neutral Network，CNN)的識別算法能夠自動地學習輸入人臉圖片的特征以及分類，避免了圖像前期的預處理。實驗證明，基于卷積神經網絡的識別算法具有良好的特征提取[8]性能以及較高的識別精度。

1 卷積神經網絡

1.1 網絡結構

與其他神經網絡相比，卷積神經網絡[9]不同之處在于其在輸入層前加入了卷積層。卷積神經網絡主要分為：輸入層、卷積層、降采樣(池化)層、全連層、輸出層，其結構主要由卷積層(C)同下采樣層(S)相互交替并在尾部與一個全連接層(F)相接，如圖1所示。

圖1 卷積神經網絡結構

圖1中，C1層即為卷積層。卷積層的工作是通過一個可學習的卷積核(特征矩陣)與前一層的圖像矩陣，按一定的順序依次與對應位置的像素相乘，將相乘所得結果加權求和得到一個值。當卷積完成時，會產生新的圖像矩陣。卷積層的對前一層特征提取的工作完成。實現算法為：卷積層輸出=sigmoid(sum(卷積)+偏置)。數學公式為：

(1)

其中，f(·)為激活函數，通常是sigmoid，其公式為:

(2)

Mj表示選擇的輸入maps的集合，b為偏置。

S2為降采樣層，也叫作池化層。CNN的降采樣方法有很多，本文采取的是最經典的最大池化。該層在CNN的主要作用為對前一層卷積層特征進行降維。所有降采樣層最大池化工作原理如下：將前一層輸入的像素矩陣平均分為若干個n×n的像素矩陣塊，取每個矩陣塊里的最大值作為該矩陣的新值，這樣便形成一個大小為原來1/n的新特征矩陣。過程如圖2所示。

圖2 跨步為2的最大池化過程

降采樣層大大減少了計算量，并且有效地避免因特征過多而產生的過擬合現象。

1.2 CNN訓練過程

本次研究所采用的CNN網絡結構[9]分為6層，包含了2層卷積層、2層降采樣層以、1層全連接層，如圖1 所示。CNN網絡模型特征的學習步驟如下：

(1)FERET人臉庫所采用的圖片像素統一為80×80的人臉圖，故不必在對圖片進行歸一化。在輸入層二值化處理后便可輸入網絡。

(2)C1層的卷積操作中，采用5×5的卷積核對輸入像素為80×80的人臉圖像進行卷積操作。本文設置的特征圖像為9幅，卷積后得到的特征圖大小為76×76。本文所提取的特征圖即為C1層卷積后的9幅特征圖。

(3)S2降采樣層對C1層的新特征矩陣進行采樣，采樣的大小為(2，2)，跨步為2，后面采取最大池化，得到38×38的新矩陣。特征圖仍為9幅。

(4)C3層對S2層再次進行卷積操作。卷積核為5×5，特征圖片由原先9幅設置為5幅，大小為34×34。

(5)S4為第二個下采樣層，同S2，采樣大小仍為(2,2)，跨步為2，大小為17×17。

(6)F5層為全連接層。全連接層就是把輸出層的神經元同輸入層每個神經元都連接，神經元數目通常與分類個數有關，本文在輸出層設置2個神經元。

之后，使用FP(前向傳播)、BP(反向傳播)等算法，網絡會自動調整偏置、權重等未知參數，整個網絡的訓練模型構造完成。

2 實驗

2.1 數據集

本文所采用的人臉數據庫包括兩個部分：FERET人臉庫以及Cohn-Kanade表情庫的各個部分峰值表情圖。FERET人臉庫由美國軍方項目組Feret(Face Recognition Technology)所建，包括200個人，每人7幅，共1 400張圖，包含了不同的表情、姿態以及光照條件，是人臉識別領域常用的數據庫之一。Cohn-Kanada庫中選取了6類不同峰值表情圖各40張，這些圖包含了表情、光照、色彩等變化。FERET部分人臉樣本如圖3所示。

圖3 FERET部分人臉樣本

Cohn-Kanada部分人臉樣本如圖4所示。

圖4 Cohn-Kanada部分人臉樣本

2.2 實驗結果及分析

本文將C1層的輸出結果作為特征圖片。通過提取大量的特征圖片，再將提取的特征圖片作為訓練集1，用原人臉樣本作為訓練集2，分別輸入卷積神經網絡，通過同樣的測試樣本，對比其識別率。在MATLAB程序中，本文的學習效率(alpha)設置為1，批次(batchsize)設置為50，迭代次數(numpochs)設置為10。

因為本文的訓練樣本較少，為了更好地防止模型的過擬合，在網絡的輸出層之前加上dropout層。文獻[10]中提到，在每個批次中，通過忽略一定比例的特征檢測器(將該比例隱層節點值設為0)，可以明顯地減少過擬合現象。而dropout層會以一定概率讓一些隱藏的神經元節點失效，以減少實際訓練參數，從而達到充分防止過擬合的效果。本文dropout設置為0.5。

為了驗證本文所提出方法的有效性，實驗分三組進行。

(1)用原樣本輸入卷積神經網絡。FERET人臉庫中有400個人的人臉圖，每人包含7張不同角度的人臉灰度圖。取每個人7張人臉圖的前6張作為訓練樣本，后1張作為測試樣本。Cohn-kanade人臉庫中，取6種不同表情共1 656張人臉圖作為訓練樣本。取其中6種不同表情剩余共 256張人臉作為測試樣本。測試結果如表1所示。

表1 ORL、Cohn-Kanade人臉庫樣本識別率

(2)使用卷積神經網絡C1層提取的特征人臉圖片輸入卷積神經網絡。用卷積神經網絡對本文所用的FERET及Cohn-Kanade選取人臉庫進行特征提取，選取與實驗(1)中相同的樣本作為測試樣本，輸入到卷積神經網絡。提取的特征人臉識別率如表2所示。部分特征提取圖如圖5所示。

圖5 部分特征提取圖

人臉庫(特征圖)訓練樣本測試樣本識別率/%誤識率/%FERET120020099.80.2Cohn-Kanade140025699.50.5

(3)將實驗(1)和實驗(2)中的原樣本以及特征樣本各一半樣本輸入神經網絡。使用實驗(1)中所用的600張FERET人臉圖以及實驗(2)中所用的另外600張FERET特征提取圖作為訓練集，測試集仍為實驗(1)中選取的200張人臉圖。Cohn-Kanade庫中，同樣選取實驗(1)中所用的700張灰度圖加上實驗(2)中使用的另外700張特征圖作為訓練樣本，測試樣本仍為實驗(1)中所選取的256張原人臉圖。測試結果如表3所示。

表3 原樣本+特征樣本的識別率

從實驗(1)得出，經過改進的卷積神經網絡在樣本較少的情況下仍能克服光照、表情等條件變化，保持很高的識別率，展示出了較強的抗畸變和泛化能力以及廣闊的應用前景。

對比實驗(1)、(2)、(3)的結果可以發現，經過卷積神經網絡第一個卷積層提取的特征圖片訓練后的識別效果要優于原人臉圖庫。由此也可以得出卷積神經網絡具有良好的特征提取性能。

3 結論

本文將卷積神經網絡運用到人臉識別當中，并在實驗中取得了良好的識別率。通過大量樣本進行實驗得出，在處理二維圖像時，避免了前期復雜的預處理及繁瑣的人工特征提取過程，表現出了良好的特征提取性能，同時能夠較好地解決過擬合問題。雖然卷積神經網絡在圖像處理方面有良好的識別效果，然而仍然存在一些不足，其網絡結構往往是根據特定的圖像數據庫進行設計，最佳參數及算法的優化仍需依賴于研究者的經驗，有很大的主觀性。而在對自然圖像進行分類和識別時，初始參數的選擇以及網絡結構的選擇會對訓練產生很大的影響，下一步將基于上述問題進行進一步探索。

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A face recognition method based on CNN

Yu Daling, Huang Hongqiong

(College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

In recent years, with the development of deep learning, convolution neural network has been widely used in the field of image recognition. It improves the recognition accuracy, at the same time the feature extraction effect is superior to many traditional algorithms.This paper proposes a face recognition algorithm based on convolution neural network.The method mainly involves two aspects: one is using convolution neural network for feature extraction;the other is to extract the characteristics of the image to input the improved neural network for training and recognition.Through the MATLAB simulation experiments, the results show that the convolutional neural network has good feature extraction performance and good recognition effect.

face recognition; convolution neural network; feature extraction

國家自然科學基金(61673260)

TP391.9

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.14.016

于達嶺，黃洪瓊.一種基于卷積神經網絡的人臉識別方法[J].微型機與應用，2017,36(14)：49-51，56.

2017-01-29)

于達嶺(1991-)，男，碩士，主要研究方向：智能信息處理及應用。

黃洪瓊(1973-)，女，博士，副教授，主要研究方向：智能信息處理、智能交通系統及航運智能運輸系統。