CN108364000B - 一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法 - Google Patents

一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，基于对神经网络架构的改进，引入align架构，在人脸识别前，加入针对人脸图片的矫正过程，能够有效避免引入新的特征点检测算法和人脸矫正方法，如此采用改进型神经网络架构实现了端到端的人脸识别过程，能够有效提高人脸相似度检测的效率与准确率。

Description

一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法
技术领域
本发明涉及一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，属于面部识别验证技术领域。
背景技术
自然场景，无约束条件下、基于数字图像特征的人脸识别技术的关键是对人脸特征的提取。通过对不同人脸图像进行特征提取，以及比较可以得出不同人脸之间的相似程度，从而判断出是否为同一人。更进一步通过预留人脸图片，可以实现对目标人物身份的识别；针对实际场景中人脸识别时，非约束条件下人脸在图片中角度、姿态的不同，为提高后续识别任务的准确度，传统方法主要使用人脸特征点检测算法，确定人脸图片中相应特征点的位置，然后根据特征点位置信息对人脸图片进行姿态的矫正，此种方式精度低，实际检测结果中存在移动的错误率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，避免了对人脸进行特征点检测与矫正的手工过程，实现了端到端的人脸识别过程，能够有效提高人脸相似度检测的效率与准确率。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，用于获得人脸间的相似度，其中，神经网络包括Date层、align层、extract层和softmax层；所述相似度获得方法包括如下步骤：
步骤A.针对已知特征向量的各幅训练人脸图像，分别进行预处理，并构建人脸图像训练集合，且平均划分为多个训练子集合，然后导入Data层，并初始化n＝1，进入步骤B；
步骤B.初始化i＝1，并进入步骤C；
步骤C.Data层针对第i个训练子集合向align层进行输送，由align层针对第i个训练子集合进行处理，然后进入步骤D；其中，一方面Data层针对第i个训练子集合中各幅训练人脸图像，依次经过align层中至少一组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构进行人脸特征提取；接着针对所提取的人脸特征，经align层中的一维降维层转化为一维特征向量；然后针对一维特征向量，通过align层中的全连接层获得对应预设数量的图像矫正参数，即获得第i个训练子集合中各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，并输送至align层中的空间转换层；
同时，另一方面Data层将第i个训练子集合中各幅训练人脸图像依次输送至align层中的空间转换层；
由align层中的空间转换层根据第i个训练子集合中、各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，针对第i个训练子集合中对应训练人脸图像分别进行图像矫正，然后进入步骤D；
步骤D.由align层中的空间转换层将第i个训练子集合中矫正后的各幅训练人脸图像，依次向extract层进行输送，依次经过extract层中至少一组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构进行人脸特征提取，然后进入步骤E；
步骤E.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的人脸特征，进一步依次经过extract层中的卷积层、分割层、最大化层、池化层、一维降维层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，然后进入步骤F；
步骤F.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，经过extract层中的全连接层进行归一化操作，接着再依次经过extract层中的分割层、最大化层、抑制操作层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，然后进入步骤G；
步骤G.由extract层中的抑制操作层，将分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，依次向softmax层进行输送，并由softmax层计算得出对训练图片的分类结果，根据已知第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的图片分类标签，以及各幅训练人脸图像的已知特征向量，获得当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，然后进入步骤H；
步骤H.根据当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，针对神经网络进行相应参数调整，然后进入步骤I；
步骤I.判断i是否等于I，I表示训练子集合的数量，是则进入步骤J；否则针对i的值进行加1更新，并返回步骤C；
步骤J.判断n是否等于N，N表示预设迭代次数，是则进入步骤K；否则针对n的值进行加1更新，并返回步骤B；
步骤K.针对各幅待对比人脸图像，分别进行预处理；然后采用上述经过训练神经网络中的Date层、align层、extract层，分别针对各幅待对比人脸图像进行处理，获得分别对应各幅待对比人脸图像的特征向量，并进入步骤L；
步骤L.根据各幅待对比人脸图像的特征向量，计算获得各幅待对比人脸图像之间的相似度。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤A中的预处理，以及所述步骤K中的预处理，均为针对预处理的对象，依次执行裁剪处理、放缩处理、灰度化处理。
作为本发明的一种优选技术方案：所述align层中包含两组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构。
作为本发明的一种优选技术方案：所述extract层中包含四组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤G中，由softmax层根据已知第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的图片分类标签，以及各幅训练人脸图像的已知特征向量，采用概率回归方法得出当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤H中，根据当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，采用梯度下降算法，针对神经网络进行相应参数调整。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤L中，根据各幅待对比人脸图像的特征向量，计算各幅待对比人脸图像特征向量之间的余弦距离，作为各幅待对比人脸图像之间的相似度。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤L中，根据各幅待对比人脸图像的特征向量，按如下公式：
计算各幅待对比人脸图像特征向量之间的余弦距离α，作为各幅待对比人脸图像之间的相似度；其中，θ1、θ2分别为待对比人脸图像的特征向量，|θ1|2表示待对比人脸图像特征向量θ1的L2-norm距离，|θ2|2表示待对比人脸图像特征向量θ2的L2-norm距离。
本发明所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明设计的基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，基于对神经网络架构的改进，引入align架构，在人脸识别前，加入针对人脸图片的矫正过程，能够有效避免引入新的特征点检测算法和人脸矫正方法，如此采用改进型神经网络架构实现了端到端的人脸识别过程，能够有效提高人脸相似度检测的效率与准确率。
附图说明
图1是本发明所设计神经网络架构的示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计了一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，用于获得人脸间的相似度，其中，神经网络包括Date层、align层、extract层和softmax层；所述相似度获得方法，实际应用中，具体包括如下步骤：
步骤A.针对已知特征向量的各幅训练人脸图像，分别进行预处理，包括针对各幅训练人脸图像，依次进行裁剪处理、放缩处理、灰度化处理，并构建人脸图像训练集合，且平均划分为多个训练子集合，然后导入Data层，并初始化n＝1，进入步骤B。
步骤B.初始化i＝1，并进入步骤C。
步骤C.Data层针对第i个训练子集合向align层进行输送，由align层针对第i个训练子集合进行处理，然后进入步骤D；其中，一方面Data层针对第i个训练子集合中各幅训练人脸图像，依次经过align层中至少一组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构进行人脸特征提取。
实际应用中，针对align层中，具体设计包含两组依次为包括卷积层、激活层、池化层的结构；即Data层针对第i个训练子集合中各幅训练人脸图像，依次经过align层中两组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构进行人脸特征提取。
接着针对所提取的人脸特征，经align层中的一维降维层转化为一维特征向量；然后针对一维特征向量，通过align层中的全连接层获得对应预设数量的图像矫正参数，即获得第i个训练子集合中各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，并输送至align层中的空间转换层；实际应用中，这里的图像矫正参数的数量可以定义为6个，即后续采用此处所获6图像矫正参数针对图像进行矫正。
同时，另一方面Data层将第i个训练子集合中各幅训练人脸图像依次输送至align层中的空间转换层。
由align层中的空间转换层根据第i个训练子集合中、各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，针对第i个训练子集合中对应训练人脸图像分别进行图像矫正，然后进入步骤D。
步骤D.由align层中的空间转换层将第i个训练子集合中矫正后的各幅训练人脸图像，依次向extract层进行输送，依次经过extract层中至少一组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构进行人脸特征提取，然后进入步骤E。
实际应用中，针对extract层中，具体设计包含四组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构；即由align层中的空间转换层将第i个训练子集合中矫正后的各幅训练人脸图像，依次向extract层进行输送，依次经过extract层中四组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构进行人脸特征提取。
步骤E.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的人脸特征，进一步依次经过extract层中的卷积层、分割层、最大化层、池化层、一维降维层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，然后进入步骤F。
步骤F.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，经过extract层中的全连接层进行归一化操作，接着再依次经过extract层中的分割层、最大化层、抑制操作层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，然后进入步骤G。
步骤G.由extract层中的抑制操作层，将分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，依次向softmax层进行输送，并由softmax层计算得出对训练图片的分类结果，根据已知第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的图片分类标签，以及各幅训练人脸图像的已知特征向量，采用概率回归方法，获得当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，然后进入步骤H。
步骤H.根据当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，采用梯度下降算法，针对神经网络进行相应参数调整，然后进入步骤I。
步骤I.判断i是否等于I，I表示训练子集合的数量，是则进入步骤J；否则针对i的值进行加1更新，并返回步骤C。
步骤J.判断n是否等于N，N表示预设迭代次数，是则进入步骤K；否则针对n的值进行加1更新，并返回步骤B。
步骤K.针对各幅待对比人脸图像，分别进行预处理，包括针对各幅待对比人脸图像，依次进行裁剪处理、放缩处理、灰度化处理；然后采用上述经过训练神经网络中的Date层、align层、extract层，分别针对各幅待对比人脸图像进行处理，获得分别对应各幅待对比人脸图像的特征向量，并进入步骤L。
步骤L.根据各幅待对比人脸图像的特征向量，按如下公式：
计算各幅待对比人脸图像特征向量之间的余弦距离α，作为各幅待对比人脸图像之间的相似度；其中，θ1、θ2分别为待对比人脸图像的特征向量，|θ1|2表示待对比人脸图像特征向量θ1的L2-norm距离，|θ2|2表示待对比人脸图像特征向量θ2的L2-norm距离。
上述技术方案所设计基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，基于对神经网络架构的改进，引入align架构，在人脸识别前，加入针对人脸图片的矫正过程，能够有效避免引入新的特征点检测算法和人脸矫正方法，如此采用改进型神经网络架构实现了端到端的人脸识别过程，能够有效提高人脸相似度检测的效率与准确率。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (8)

1.一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，用于获得人脸间的相似度，其特征在于，神经网络包括Date层、align层、extract层和softmax层；所述相似度获得方法包括如下步骤：
步骤A.针对已知特征向量的各幅训练人脸图像，分别进行预处理，并构建人脸图像训练集合，且平均划分为多个训练子集合，然后导入Data层，并初始化n＝1，进入步骤B；
步骤B.初始化i＝1，并进入步骤C；
步骤C.Data层针对第i个训练子集合向align层进行输送，由align层针对第i个训练子集合进行处理，然后进入步骤D；其中，一方面Data层针对第i个训练子集合中各幅训练人脸图像，依次经过align层中至少一组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构进行人脸特征提取；接着针对所提取的人脸特征，经align层中的一维降维层转化为一维特征向量；然后针对一维特征向量，通过align层中的全连接层获得对应预设数量的图像矫正参数，即获得第i个训练子集合中各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，并输送至align层中的空间转换层；
同时，另一方面Data层将第i个训练子集合中各幅训练人脸图像依次输送至align层中的空间转换层；
由align层中的空间转换层根据第i个训练子集合中、各幅训练人脸图像分别所对应预设数量的图像矫正参数，针对第i个训练子集合中对应训练人脸图像分别进行图像矫正，然后进入步骤D；
步骤D.由align层中的空间转换层将第i个训练子集合中矫正后的各幅训练人脸图像，依次向extract层进行输送，依次经过extract层中至少一组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构进行人脸特征提取，然后进入步骤E；
步骤E.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的人脸特征，进一步依次经过extract层中的卷积层、分割层、最大化层、池化层、一维降维层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，然后进入步骤F；
步骤F.针对extract层中分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的一维特征向量，经过extract层中的全连接层进行归一化操作，接着再依次经过extract层中的分割层、最大化层、抑制操作层，获得分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，然后进入步骤G；
步骤G.由extract层中的抑制操作层，将分别对应第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的测算特征向量，依次向softmax层进行输送，并由softmax层计算得出对训练图片的分类结果，根据已知第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的图片分类标签，以及各幅训练人脸图像的已知特征向量，获得当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，然后进入步骤H；
步骤H.根据当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，针对神经网络进行相应参数调整，然后进入步骤I；
步骤I.判断i是否等于I，I表示训练子集合的数量，是则进入步骤J；否则针对i的值进行加1更新，并返回步骤C；
步骤J.判断n是否等于N，N表示预设迭代次数，是则进入步骤K；否则针对n的值进行加1更新，并返回步骤B；
步骤K.针对各幅待对比人脸图像，分别进行预处理；然后采用上述经过训练神经网络中的Date层、align层、extract层，分别针对各幅待对比人脸图像进行处理，获得分别对应各幅待对比人脸图像的特征向量，并进入步骤L；
步骤L.根据各幅待对比人脸图像的特征向量，计算获得各幅待对比人脸图像之间的相似度。
2.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述步骤A中的预处理，以及所述步骤K中的预处理，均为针对预处理的对象，依次执行裁剪处理、放缩处理、灰度化处理。
3.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述align层中包含两组依次包括卷积层、激活层、池化层的结构。
4.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述extract层中包含四组依次包括卷积层、分割层、最大化层、池化层、卷积层、分割层、最大化层的结构。
5.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述步骤G中，由softmax层根据已知第i个训练子集合中各幅训练人脸图像的图片分类标签，以及各幅训练人脸图像的已知特征向量，采用概率回归方法得出当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率。
6.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述步骤H中，根据当前参数下网络在第i个训练子集合的错误率，采用梯度下降算法，针对神经网络进行相应参数调整。
7.根据权利要求1所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述步骤L中，根据各幅待对比人脸图像的特征向量，计算各幅待对比人脸图像特征向量之间的余弦距离，作为各幅待对比人脸图像之间的相似度。
8.根据权利要求7所述一种基于神经网络人脸特征提取的相似度获得方法，其特征在于：所述步骤L中，根据各幅待对比人脸图像的特征向量，按如下公式：
计算各幅待对比人脸图像特征向量之间的余弦距离α，作为各幅待对比人脸图像之间的相似度；其中，θ1、θ2分别为待对比人脸图像的特征向量，|θ1|2表示待对比人脸图像特征向量θ1的L2-norm距离，|θ2|2表示待对比人脸图像特征向量θ2的L2-norm距离。
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