多任務(wù)學(xué)習及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中的運用

任成娟

摘要 在深度學(xué)習的持續(xù)發(fā)展過程中，現(xiàn)階段人臉識別在深度學(xué)習的支持之下獲得了巨大的突破。而加強對人臉鑒別、認證、屬性分類等不同任務(wù)的分析，通過獨立的設(shè)計與運作模式對其進行處理，會導(dǎo)致其耗費大量的時間，且效率也相對較低。而通過多任務(wù)框架的深度卷積網(wǎng)絡(luò)對其進行分析，可以通過端到端的訓(xùn)練，提升深度卷積網(wǎng)絡(luò)算法的簡潔性以及高效性。對此，文章主要對多任務(wù)學(xué)習及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中的運用進行了簡單的探究分析。

【關(guān)鍵詞】多任務(wù)學(xué)習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識別

人臉識別就是一種對人臉面部特征進行身份識別的技術(shù)手段。在教育以及安全等領(lǐng)域中應(yīng)用較為廣泛。傳統(tǒng)的人臉識別算法雖然其獲得了良好的效果，但是因為這些數(shù)據(jù)集中人臉個體相對較小，不同個體擁有的信息也相對較小，其還有一定的完善空間。而通過多任務(wù)學(xué)習機制對其進行分析，具有一定的實踐價值。

1 基于多任務(wù)學(xué)習的人臉識別框架

1.1 人臉識別基本定義與算法流程

人臉識別框架主要就是分為圖片與處理以及識別階段。其中與處理階段就是人臉的定位監(jiān)測分析、人臉特征點標定分析、人臉對齊等幾個步驟。識別階段中其主要就是認證、鑒別以及屬性。人臉認證是判定兩張人臉特征的重要因素，而人臉鑒別是對人臉的對應(yīng)的身份，而屬性分類則是人臉的特定屬性特征。

1.2 人臉預(yù)處理

就是在非限制性場景之中，通過對人臉位置分布在不確定特征、人臉大小的不同尺度進行分析，這是人臉與處理的重要流程。在對其進行與處理的過程中要先檢驗輸入的圖片，對其進行人臉檢測，在獲得人臉位置中的對應(yīng)矩形框架;進而消除其存在的差異性問題。而在實踐中因為人臉姿態(tài)的不同差異，對此必須要對人臉的姿態(tài)進行矯正處理。人臉姿態(tài)的矯正就是通過坐標開展，其關(guān)鍵點的坐標在不同的場景中有著不同的數(shù)量。在得到人臉關(guān)鍵點的特征之中進行人臉矯正，其主要分為2D矯正以及3D矯正兩種類型，其中2D矯正就是通過眼間距、鼻子、嘴角等對其進行變換處理;而3D矯正則就是正臉化，通過標定點配對的方式獲得其三維臉模型的仿射參數(shù)，綜合參數(shù)獲得其相關(guān)位置，在對其進行插值處理、對稱補齊，對其進行系統(tǒng)處理。

1.3 多任務(wù)人臉識別

多任務(wù)人臉識別就是通過多種任務(wù)學(xué)習的訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)以及通過網(wǎng)絡(luò)對人臉進行識別。多任務(wù)學(xué)習主要就是認證、鑒別以及屬性不同類型的監(jiān)督信息。

在實踐中，其主要就是對任務(wù)產(chǎn)生的交叉嫡損失進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的鑒別處理，提升網(wǎng)絡(luò)的初值質(zhì)量;然后在通過對三元組損失對其進行優(yōu)化訓(xùn)練，進而提升其辨別精準度;最后就是在訓(xùn)練基礎(chǔ)之上，加入屬性分類任務(wù)對其進行訓(xùn)練，在完成認證、鑒別以及屬性的處理。

人臉驗證任務(wù)在實踐中要對兩張標準鏈特征進行提取，在對其進行相似度的度量對比，較為常見的方式就是歐式距離、余弦距離與聯(lián)合貝葉斯幾種方式。而比較距離以及閡值的關(guān)系就可以判定其是否通過，在實踐中表明預(yù)選距離相對來說具有一定的效果，在應(yīng)用貝葉斯方法的時候要對其進行額外的訓(xùn)練處理，這樣就會增加其復(fù)雜程度。

人臉鑒別任務(wù)中提取其要鑒別的標準臉的數(shù)值特征之后，在進入到人臉庫中對其進行對比，綜合特征獲得結(jié)果，返回獲得對應(yīng)名字，在海量的注冊中進行人臉識別可以提升其監(jiān)測速度與質(zhì)量。

而人臉屬性分類任務(wù)在實踐中應(yīng)用就是將與處理的標準臉在已經(jīng)訓(xùn)練好的卷積網(wǎng)絡(luò)中進行分析，進而獲得其相關(guān)屬性特征，獲得結(jié)果信息。

2 基于多任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習框架

2.1 鑒別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

人臉鑒別任務(wù)就是標準臉獲得其相關(guān)身份信息。綜合任務(wù)的實際特征，將人臉鑒別任務(wù)理解為多分類的任務(wù)模式。如果在數(shù)據(jù)集中獲得信息屬于不同身份的個人，就要對這些人臉進行分類，在學(xué)習的過程中，要必須要通過網(wǎng)絡(luò)對個人的表情、姿態(tài)變化以及光照的魯棒性對其進行分析，劃分同類;同時必須要區(qū)分相似的人臉，對其進行劃分。而對于給定的人臉圖片，在通過4次卷積池化以及1次全連接之后就會獲得人臉對應(yīng)的特征，然后在對其進行丟棄、處理。

在應(yīng)用中，為了提升網(wǎng)絡(luò)的識別系統(tǒng)精準度。在訓(xùn)練過程中必須要對數(shù)據(jù)信息進行擴充。通過隨機截取輸入圖片中的固定區(qū)域大小數(shù)值，避免因為標準者自身習慣不同產(chǎn)生的禪意性，在精準的分析不同部位額細節(jié)差異，避免網(wǎng)絡(luò)過擬合。在實踐中必須要對人臉的對稱性進行分析，對其進行水平方向的翻折處理。

2.2 認證鑒別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

人臉認證就是對兩張人臉進行判定，分析其是否屬于同一個人。在認證鑒別中三元組損失相對較為直接，在操作中將其獲得的鑒別網(wǎng)絡(luò)作為初值在通過三元組件加強監(jiān)督，可以提升網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的速度，在實踐中也可以提升人臉識別中鑒別與認證任務(wù)的質(zhì)量，提升精準度。

2.3 認證鑒別屬性分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

在應(yīng)用中，人臉識別屬性分類任務(wù)較為重要。在操作志宏要基于認證鑒別網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上，加入屬性分類的監(jiān)督管理信息，對其進行人臉驗證、鑒別以及屬性分類任務(wù)處理。這樣可以有效的消除在人臉數(shù)據(jù)中姿態(tài)、位置以及尺度之間存在的差異性。在操作中可以將認證鑒別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得的網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)初值，在適當?shù)脑黾覥elebA數(shù)據(jù)集。在訓(xùn)練過程中忽略因為位置信息導(dǎo)致的各種損失問題。將網(wǎng)絡(luò)的主體部分氛圍兩路，在利用人臉鑒別以及人臉屬性的交叉嫡損失作為其整體損失數(shù)值，這樣就可以共享網(wǎng)絡(luò)底層特征，利用單一的網(wǎng)絡(luò)就可以進行人臉鑒別、認證以及屬性分類處理。

3 結(jié)束語

通過對多任務(wù)學(xué)習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架在人臉識別中應(yīng)用分析，對基于多任務(wù)學(xué)習人臉識別框架以及基于多任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習框架進行了簡單的闡述分析，將人臉鑒別、認證以及豎向作為其網(wǎng)絡(luò)目標函數(shù)，利用端對端的訓(xùn)練方式對深度卷積網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，整個算法簡單有效，其魯棒性良好，效果顯著。在實踐中通過多任務(wù)學(xué)習以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別，可以提升工作效率與質(zhì)量，提升識別精準性，進而為各項工作的開展提供有效的信息支持。

參考文獻

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