基于深度學(xué)習(xí)的三維人臉識別方法研究

摘 要：本文通過深度卷積網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）實現(xiàn)人臉的三維特征和二維特征的提取。對建立的兩個DCNN進(jìn)行訓(xùn)練以及識別測試。將兩個DCNN提取的二維人臉圖像及人臉深度圖的高層抽象特征作為一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）的輸入，輸出結(jié)果作為提取的最終特征。實驗結(jié)果表明，與其他識別方法相比，本文設(shè)計的方法在識別正確率上得到了可觀的提高。

關(guān)鍵詞：三維人臉識別；深層卷積網(wǎng)絡(luò)；特征提取

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.11.133

1 基于DCNN的三維人臉識別

1.1 DCNN結(jié)構(gòu)

文章搭建的DCNN分別如圖1和圖2所示，包含層卷積層、最大池采樣層，除輸入與輸出外，中間各層均可稱為隱藏層。文章將卷積后的激活函數(shù)設(shè)置為ReLU（Rectified Linear Units）非線性矯正函數(shù)，公式為f（x）=max（0， x），相較于使用Sigmoid函數(shù)，DCNN訓(xùn)練后的識別結(jié)果有效的提高[1]。

1.2 n路Soft-max 回歸層 及訓(xùn)練算法改進(jìn)

文章使用soft-max回歸層預(yù)測多種類別的概率，如圖1所示。類別數(shù)表示為n，預(yù)測標(biāo)簽值即為每種類別的概率，預(yù)測標(biāo)簽值，則：

代表類別i的概率，，則：

對于第n種類別的概率：

可以推導(dǎo)出：

其中soft-max回歸層的參數(shù)集為。

通過最大似然估計法以獲得整個網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)，即：

是通過訓(xùn)練不斷進(jìn)行改進(jìn)的參數(shù)，K為n種類別的樣本總和，是第組輸入向量，；為預(yù)測標(biāo)簽值。通過訓(xùn)練使代價函數(shù)不斷減小或達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)。模型代價函數(shù)的公式為：

對公式（5）求偏導(dǎo)，得：

的維度為類別數(shù)n，其自由度為n-1，則向量中存在冗余度為1的。的存在使在調(diào)整的過程中容易過大。這時，在損失函數(shù)的收斂計算中增加權(quán)重衰減項（>0），以防止值過大。

理論證明，是一個凸函數(shù)，因此使 的迭代運算目標(biāo)可使用梯度下降算法，在此算法中，得到的結(jié)果誤差進(jìn)行反向傳播，從而調(diào)整，（其中為學(xué)習(xí)速率）：

（8）

在模型的訓(xùn)練過程中，通過將前一次得到的梯度值與一常數(shù)相乘添加到當(dāng)前梯度的計算過程中的方法來帶動梯度下降的過程。這種改進(jìn)的優(yōu)勢在于利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)加速計算過程，避免訓(xùn)練過程陷入局部最優(yōu)。

文章將兩個網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作為三維數(shù)據(jù)和二位數(shù)據(jù)的高層特征，將其作為一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的輸入進(jìn)行分類。

2 實驗結(jié)果及分析

2.1 學(xué)習(xí)速率及各層向量可視化實驗

文章中的數(shù)據(jù)源圖像包含了人的臉部、頭發(fā)、肩部等，通過Haar 特征結(jié)合Adaboost的方法，去掉多余部分，只提取圖像中人的臉部，提高模型輸入的質(zhì)量[2，3]。將提取的二維人臉圖片歸一化為大小，并將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖。

將數(shù)據(jù)模型的空間信息表示為z軸上的大小，將其映射為二維圖像，則z值的大小通過灰度值來表示，通過這種方法得到的二維圖像成為深度圖。利用類間最大方差法（Otsu）[4]對深度圖進(jìn)行操作，消除多余部分，保留人的臉部。將人臉深度圖歸一化到 6853。

學(xué)習(xí)速率可認(rèn)為是參數(shù)更新的幅度。文章通過對學(xué)習(xí)速率賦值的方法得到不同學(xué)習(xí)速率的識別曲線，首次令。在訓(xùn)練過程中，將進(jìn)行過臉部提取的數(shù)據(jù)分成三部分。第一部分用于訓(xùn)練，第二部分?jǐn)?shù)據(jù)用于驗證訓(xùn)練過程中的識別率，整個訓(xùn)練過程結(jié)束后用第三部分測試整個模型識別率。最終，將學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.06。

模型中隱藏層的輸出如圖3所示。

2.2 對比實驗及分析

將本文三維人臉識別方法與幾種常用人臉識別方法進(jìn)行比較實驗，采用n=64，即64個人，每人選取不同的姿態(tài)和光照的圖像10張，得到樣本總數(shù)k為640，結(jié)果如表1所示。通過對比發(fā)現(xiàn)，本文識別算法較其他幾種方法識別率有了明顯的提高。

3 結(jié)論

文章分別建立了兩個用于二維人臉圖像特征提取和人臉深度特征提取的DCNN模型。相較于傳統(tǒng)人臉識別方法，本文算法增加了深度信息，以增強算法對人臉姿態(tài)和外部環(huán)境的魯棒性。經(jīng)過對卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多方面的改進(jìn)，加速算法收斂，得到數(shù)據(jù)的高層抽象表示，實現(xiàn)分類任務(wù)。通過實驗驗證了算法所提取的特征具有代表性及可分性。并進(jìn)行了本文算法與幾種常用算法的比較實驗，驗證了本文方法在人臉識別正確率上得到了可觀的優(yōu)化。

參考文獻(xiàn)：

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[4]Yan L V，Gong Q.Application of weighting 3D-Otsu method in image segmentation [J].Application Research of Computers， 2011，28（04）：1576-1579.

作者簡介：吳夢蝶（1990-），女，河北滄州人，碩士，助教，教師，研究方向：深度學(xué)習(xí)、圖像識別。