CN112069992A - 一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质，收集若干68点人脸稠密对齐数据集并进行预处理，得到训练数据；根据训练目标构建多监督检测模型，多监督检测模型的损失函数为多任务损失函数；通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型；用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。本发明采用基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，在基于深度学习的人脸检测算法中，引入了68点稠密对齐的关键点监督信息，通过多监督检测模型，有效利用了稠密标注的人脸关键点信息，改善了人脸检测的效果，对于68个面部关键点实现了准确定位。
Description
技术领域
本发明数据人脸检测技术领域，具体涉及一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质。
背景技术
目前，人脸识别算法已经得到了广泛的应用，但对于基于稠密对齐(68点)的人脸关键点的人脸识别依然没有得到很好的解决。与传统的人脸定位或稀疏对齐的人脸检测方法相比，稠密对齐的关键点特征可以在人脸检测的基础上，根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等。
在2D人脸对齐的传统领域，AAM(Active Appearance Model)的方法作为该领域的先驱工作，同时利用了对象的形状和纹理信息。随后基于级联回归的方法如CPR(CascadedPose Regression)、ERT(Ensemble of Regression Trees)等人脸对齐算法进一步提升了对齐的精度。但是这些传统方法的精度普遍较低，实际应用中人脸的不同尺度、姿态、遮挡、光照、复杂表情等对人脸对齐具有较大的挑战性。
随着卷积神经网络和深度学习的发展，出现了3DDFA和DAN等人脸对齐方法，这些方法利用卷积神经网络对于高层特征的提取和挖掘能力来提高面部关键点特征对齐的精度，但是这些方法使用的特征点依旧不够充分。
2019年的Retinaface模型使用人脸五个关键点标注数据，并且提出了一个自监督的人脸编码器用于人脸的检测，达到了同类算法中的优势精度。但是五点的人脸关键点标注对于人脸识别技术的众多应用领域，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等，具有明显劣势。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，包括以下步骤：
步骤1：收集若干68点人脸稠密对齐数据集并进行预处理，得到训练数据；
步骤2：根据训练目标构建多监督检测模型，多监督检测模型的损失函数为多任务损失函数；
步骤3：通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型；
步骤4：用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。
本发明进一步的改进在于，步骤1中，收集网络开源的若干68点人脸稠密对齐数据集，将若干数据集进行整合后统一处理。
本发明进一步的改进在于，步骤1的具体过程如下：
步骤1.1：采用人脸检测器对每个数据集中的每一张图像中的人脸数据进行筛选过滤，使图像中的实际人脸与68点标注信息统一；
步骤1.2：对筛选过滤后的图像标注进行解析，根据7个人脸部件区域生成对应的语义信息标注；其中，7个人脸部件区域为下半部轮廓、上半部轮廓、右眼、鼻子、嘴巴外轮廓与嘴巴内轮廓；
步骤1.3：对经过步骤1.2处理后的数据进行增强，得到训练数据。
本发明进一步的改进在于，步骤2中，多监督检测网络包括轻量化特征提取网络和多任务网络头。
本发明进一步的改进在于，步骤2的具体过程为：
步骤2.1：在轻量化网络MobileNet，构建轻量化特征提取网络；
根据轻量化特征提取网络得到特征，根据特征构建一个特征金字塔，然后在特征金字塔的输出端构建多任务网络头；其中，多任务网络头包括分类网络头、回归网络头、68点关键点回归网络头和面部7个特定区域的语义分割网络头。
本发明进一步的改进在于，分类网络头和回归网络头均通过目标检测算法得到。
本发明进一步的改进在于，步骤2中，多任务损失函数Loss如下：
Loss＝Lcls+Lloc+Llam+Lpol
其中，Lcls为人脸类型判别损失函数，Lloc为人脸位置回归损失函数，Llam为稠密关键点回归损失函数，Lpol为面部语义分割损失函数。
本发明进一步的改进在于，步骤3的具体过程为：将训练超参数设置为500轮，batch size为16，学习率设置为0.001，计算多任务损失函数，再利用随机梯度下降算法训练多监督检测模型，得到最优检测模型。
一种基于多监督稠密对齐的人脸检测系统，包括
预处理模块，用于收集训练数据集并进行预处理，得到训练数据；
构建模块，用于根据训练目标构建多监督检测模型；
训练模块，用于通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型；
检测模块，用于用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如上所述的基于多监督稠密对齐的人脸检测方法。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明采用基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，在基于深度学习的人脸检测算法中，引入了68点稠密对齐的关键点监督信息，通过多监督检测模型，有效利用了稠密标注的人脸关键点信息，改善了人脸检测的效果，对于68个面部关键点实现了准确定位。由68个关键点生成的人脸五官轮廓语义区域，通过多任务损失函数，共同作用于最优的人脸检测模型，不仅提高了人脸检测的精度，还在人脸检测的输出结果上对于68点稠密关键点实现了定位。对于人脸识别技术的众多应用领域，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸自动合成等，都有指导和促进作用。
进一步的，在轻量化网络MobileNet，采用不使用group的卷积层，构建轻量化特征提取网络，用来提升轻量化特征提取网络的运行速度的同时，给传统MobileNet增加更多参数来保证精测精度。
进一步的，通过分类回归、关键点定位，以及由68个关键点生成的人脸五官轮廓语义区域，通过多任务损失函数，共同作用于最优的人脸检测模型，不仅提高了人脸检测的精度，还在人脸检测的输出结果上对于68点稠密关键点实现了定位。
附图说明
图1为本发明实施例所述68点人脸稠密标注的位置示意图。
图2为本发明实施例所述人脸检测方法的流程图。
图3为步骤2.1中分类网络头和回归网络头的人脸类别和位置预测输出图像。
图4为步骤2.1中68点关键点回归网络头的人脸稠密关键点预测输出图像。
图5为步骤2.1中语义分割网络头的人脸区域分割预测输出图像。
图6为本发明实施例所述对于自然条件下的人脸检测结果图。其中，(a)为姿态左右偏转，(b)为头发遮挡和背景人脸干扰。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例
参照图2，其示出了本申请实施例所述基于多监督稠密对齐的人脸检测方法的具体流程，包括：
步骤1：收集训练数据集并进行预处理，得到训练数据。
本发明收集网络开源的若干68点人脸稠密对齐数据集，将若干数据集进行整合后统一处理。68点人脸稠密对齐数据集为现有数据集，数据统一处理主要包含以下内容：
步骤1.1：使用主流先进人脸检测器对每个数据集中的每一张图像中的人脸数据进行筛选过滤，以保证图像中的实际人脸与68点标注信息的统一，排除由于标注不完整造成的负样本噪声干扰。参照图1，其示出了本申请实施例所述人脸68点稠密对齐的关键点位置示意图，可以按照人脸面部部件将68点分为以下五组：
轮廓：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
眉毛：17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
眼睛：36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
鼻子：27 28 29 30 31 32 33 34 35
嘴巴：48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
步骤1.2：对筛选过滤后的图像标注进行解析，根据下面列出的7个人脸部件区域生成对应的语义信息标注。为了提供更多的监督信息，改善68点的回归效果，本发明在原有的模型基础上，增加一个分割预测网络头，并且将人脸68点特征信息分成7个区域作为输入，面部语义掩膜与关键点信息互相提供监督信息共同训练。其对应关系如下：
下半部轮廓：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
上半部轮廓：17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
右眼：36 37 38 39 40 41
左眼：42 43 44 45 46 47
鼻子：27 28 29 30 31 32 33 34 35
嘴巴外轮廓：48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
嘴巴内轮廓：60 61 62 63 64 65 66 67
步骤1.3：对经过步骤1.2处理后的数据进行增强，实现对图像、关键点位置、语义信息标注的数据增强实现一一对应，满足训练要求，从而得到训练数据。
步骤2：根据训练目标构建多监督检测模型。
本发明提出了图2示出的多监督人脸检测网络，根据基于深度学习的目标检测算法基本架构，本发明提出的检测网络主要由轻量化特征提取网络、多任务网络头组成：
步骤2.1：轻量化特征提取网络的构建在轻量化网络MobileNet，采用不使用group的卷积层(即取消卷积核中的group操作)，用来提升轻量化特征提取网络的运行速度的同时，给传统MobileNet增加更多参数来保证精测精度。根据轻量化特征提取网络得到一些特征，根据特征构建一个特征金字塔。
步骤2.2：多任务网络头的构建。在特征金字塔的输出端构建多任务网络头，多任务网络头包括分类网络头、回归网络头、68点关键点回归网络头和面部7个特定区域的语义分割网络头。分类网络头和回归网络头通过目标检测算法得到，实现对人类的分类回归，完成定位任务。其中，分类网络头和回归网络头的人脸类别和位置预测输出图像参见图3，68点关键点回归网络头的人脸稠密关键点预测输出图像参见图4，语义分割网络头的人脸区域分割预测输出图像参见图5。
除了经典目标检测算法的分类网络头和回归网络头以外来实现类别和位置的预测，本发明还针对数据特征，添加了68点关键点回归网络头和面部7个特定区域的语义分割网络头，分别预测68点稠密标注的关键点位置和面部7个特定区域的语义分割信息。
步骤3：根据训练目标构建多任务损失函数。
参照图2，本发明提出的多监督检测模型对应设计了多任务的损失函数来满足训练要求，使用的多任务损失函数主要由以下四个部分构成：人脸类型判别损失函数Lcls，人脸位置回归损失函数Lloc，稠密关键点回归损失函数Llam，面部语义分割损失函数Lpol。四种损失函数按照下式加权求和，训练检测网络：
Loss＝Lcls+Lloc+Llam+Lpol
步骤4：通过训练数据对多监督检测模型进行训练。
将训练超参数设置为500轮，batch size为16，学习率设置为0.001，对输入的数据集进行训练，在该网络下，计算多任务损失函数，再利用随机梯度下降算法训练整个多监督检测模型，最终得到最优模型。
步骤5：用训练完成的最优模型测试对自然人脸图像的检测效果。
利用训练好的模型先在标准证件照人脸图像上进行测试，结果发现检测准确，68个人脸关键点都能较好定位。对在自然条件下采集的人脸照片进行测试，如图6中的(a)和(b)所示，结果表明本发明提出的检测方法在针对复杂情况下(头发遮挡、不同光照、大角度大姿态)的人脸图像也能起到较好的检测效果，68个人脸关键点的正确定位也可以为后续任务提供有效帮助。
本实施例能够利用稠密对齐的68点人脸关键点标注，采用多监督的训练方式大大提升人脸检测的精度，并且通过稠密定位特征点为后续的识别校正等任务打下基础。
一种基于多监督稠密对齐的人脸检测系统，包括
预处理模块，用于收集训练数据集并进行预处理，得到训练数据；
构建模块，用于根据训练目标构建多监督检测模型；
训练模块，用于通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型。
检测模块，用于用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如上所述的基于多监督稠密对齐的人脸检测方法。
本发明提出了一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，包括：68点稠密标注人脸数据集的收集和整理，并根据训练目标对训练数据集进行预处理；根据训练目标，构造多监督检测网络模型来融合分类、定位、关键点、区域语义特征；在训练数据集上对多监督检测网络模型进行训练；使用训练完成的检测网络模型在实际拍摄的人脸图像上验证人脸校正效果。本发明提供的方法通过多监督检测模型，有效利用了稠密标注的人脸关键点信息，改善了人脸检测的效果，对于68个面部关键点实现了准确定位。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：收集若干68点人脸稠密对齐数据集并进行预处理，得到训练数据；
步骤2：根据训练目标构建多监督检测模型，多监督检测模型的损失函数为多任务损失函数；
步骤3：通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型；
步骤4：用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤1中，收集网络开源的若干68点人脸稠密对齐数据集，将若干数据集进行整合后统一处理。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤1的具体过程如下：
步骤1.1：采用人脸检测器对每个数据集中的每一张图像中的人脸数据进行筛选过滤，使图像中的实际人脸与68点标注信息统一；
步骤1.2：对筛选过滤后的图像标注进行解析，根据7个人脸部件区域生成对应的语义信息标注；其中，7个人脸部件区域为下半部轮廓、上半部轮廓、右眼、鼻子、嘴巴外轮廓与嘴巴内轮廓；
步骤1.3：对经过步骤1.2处理后的数据进行增强，得到训练数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤2中，多监督检测网络包括轻量化特征提取网络和多任务网络头。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：
在轻量化网络MobileNet，构建轻量化特征提取网络；
根据轻量化特征提取网络得到特征，根据特征构建特征金字塔，然后在特征金字塔的输出端构建多任务网络头；其中，多任务网络头包括分类网络头、回归网络头、68点关键点回归网络头和面部7个特定区域的语义分割网络头。
6.根据权利要求5所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，分类网络头和回归网络头均通过目标检测算法得到。
7.根据权利要求5所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤2中，多任务损失函数Loss如下：
Loss＝Lcls+Lloc+Llam+Lpol
其中，Lcls为人脸类型判别损失函数，Lloc为人脸位置回归损失函数，Llam为稠密关键点回归损失函数，Lpol为面部语义分割损失函数。
8.根据权利要求1所述的一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，其特征在于，步骤3的具体过程为：将训练超参数设置为500轮，batch size为16，学习率设置为0.001，计算多任务损失函数，再利用随机梯度下降算法训练多监督检测模型，得到最优检测模型。
9.一种基于多监督稠密对齐的人脸检测系统，其特征在于，包括
预处理模块，用于收集训练数据集并进行预处理，得到训练数据；
构建模块，用于根据训练目标构建多监督检测模型；
训练模块，用于通过训练数据对多监督检测模型进行训练，得到最优检测模型；
检测模块，用于用训练完成的最优检测模型检测自然人脸图像。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至8任一项所述的基于多监督稠密对齐的人脸检测方法。
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