歡迎回到我們的30天人臉技術探索之旅！在前面的幾天中，我們已經了解了人臉技術的基本概念、人臉偵測的重要性以及傳統的人臉偵測方法。今天，我們將深入研究人臉偵測領域的巔峰 — 基於深度學習的方法。
深度學習已經在計算機視覺領域取得了巨大的成功，並且在各種任務中超越了傳統方法。人臉偵測不例外，深度學習技術已經成為當今人臉偵測系統的主導力量。在本篇文章中，我們將深入探討基於深度學習的人臉偵測方法，重點關注一些最先進的架構，如MTCNN和Single Shot MultiBox Detector（SSD）。
MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一個流行的基於深度學習的人臉偵測架構，由Kaipeng Zhang等人於2016年提出。MTCNN具有三個網絡級聯，每個網絡都有不同的任務：人臉偵測、人臉對齊和人臉特徵點定位。以下是MTCNN的架構和訓練細節：
MTCNN如下圖由三個網絡組成：P-Net、R-Net和O-Net。這些網絡依次應用，以實現人臉偵測，對齊和特徵點定位。
以下是每個網絡的詳細信息：
Proposal Network（P-Net）
P-Net是MTCNN的第一個網絡，它的主要任務是生成潛在的人臉候選區域（bounding boxes）。它是一個小型的卷積神經網絡，一共包括兩個分支：一個用於二元分類（人臉/非人臉），另一個用於回歸（邊界框調整）。P-Net 通過滑動窗口方式在圖像上生成多個候選區域，然後通過二元分類器確定哪些候選區域包含人臉，哪些不包含。
Refine Network（R-Net）
第二個網絡稱為Refine Network（R-Net），顧名思義它是用來調整的。R-Net對P-Net生成的候選區域進行進一步的篩選和調整。它同樣是一個卷積神經網絡，不僅確定區域是否包含人臉，還對候選區域的邊界框進行精確調整，以更好地對齊人臉。
Output Network（O-Net）
O-Net是MTCNN的第三個網絡，它專注於在檢測到的人臉上定位重要的特徵點，如眼睛、鼻子和嘴巴。O-Net通過回歸問題來預測這些特徵點的精確位置，同時還執行人臉/非人臉的二元分類。
我們使用下圖來描述整個模型的運作過程:
詳細步驟:
假設我們的照片為
Step.1 我們先把輸入的照片 resize 成各種大小的照片，resize N 次，每次 resize 成為面積的一半，這樣一共有 N + 1 張照片，最小 12x12 的大小（符合 P-Net 的輸入大小），然後我們將這 resize 後的照片丟進 P-Net 去生出一堆模型覺得可能是臉的框，作法是切下一塊塊 12x12 大小的 patch，可以想成想要判斷不同 scale 的範圍內有沒有人臉。模型每次 output 都是 16 維的，包含以下東西：
* 2 維的使否有人臉分類 （ 有的機率, 沒有的機率
* 4 維人臉 bounding box 的 offset (因為切下來的 patch 可能歪歪的所以回傳預測 框應該在哪裡
* 10 維的人臉關鍵點位置（一共5個點，每個點有 x, y 座標
最後我們把所有的框丟進使用NMS計算去除掉重複範圍的框
Step.2 我們把 P-Net 大致找到可能是人臉的框放大回原圖並且 resize 成為 24x24 大小的圖片並且交由 R-Net 去預測然後再執行跟 P-Net 相同的計算得到相同的 16 維然後一樣採取一樣的判斷處理
Step.3 基本上與 O-Net 執行上述兩部相同，記得 resize R-Net 的結果成為 48x48圖片就好！
MTCNN的訓練過程相對複雜，因為它涉及多個網絡和多個任務。以下是MTCNN的訓練步驟：
訓練P-Net
P-Net首先在大型人臉數據集上進行訓練，用於生成候選區域。訓練包括二元分類（人臉/非人臉）和邊界框回歸兩個任務。通過這一訓練，P-Net學會了生成初步的人臉候選區域。
訓練R-Net
R-Net接受P-Net生成的候選區域，進一步篩選和調整這些區域。R-Net的訓練也包括二元分類和邊界框回歸，以確保生成的區域更精確地對齊人臉。
訓練O-Net
O-Net的訓練是最複雜的，因為它需要預測特徵點的位置。O-Net在眼睛、鼻子和嘴巴等位置預測關鍵點，同時執行人臉/非人臉的二元分類。這一訓練確保了偵測到的人臉具有準確的特徵點位置。
MTCNN的訓練需要大量的標註數據，這些數據包括人臉圖像和對應的標籤，如人臉位置和特徵點位置。這些數據集包含大量多樣化的人臉圖像，確保模型能夠處理各種場景和變化。一些常用的人臉偵測資料集包括：
WIDER Face：這是一個大型的人臉偵測資料集，範例如下圖，包含在不同條件下的數萬張圖像(ex.不同大小，角度，遮擋，表情等等)，其中有多個人臉實例以及每個實例的邊界框和特徵點標註。可由 WIDER Face 官網上下載
CelebA：這個資料集主打包含各種名人的圖像，其中包括多個人臉。它被廣泛用於人臉偵測和識別的研究。官方下載位置在這
FDDB：FDDB（Face Detection in the Wild）是一個針對自然場景中人臉的資料集，它包含各種環境中的人臉圖像，如戶外、室內等。官方下載位置
MTCNN是一個強大的基於深度學習的人臉偵測工具，它的優勢在於它的多級聯結結構，允許模型在多個階段進行人臉檢測，每個階段都有不同的任務。這種分階段的方法使MTCNN能夠在不同尺度和精度下進行人臉檢測，可以實現高性能的人臉偵測、對齊和特徵點定位。該模型的訓練過程需要大量標註數據，並包括多個任務，如二元分類和回歸。通過MTCNN，我們可以實現準確和穩定的人臉偵測，這在許多應用中都是至關重要的。
其他大家常聽到的 Object detection 框架其實也都可以拿來改成預測人臉位置，像是知名的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一種多用途的目標檢測架構，旨在檢測圖像中的多個目標，包括人臉。那因為他在其他地方已經有足夠多的介紹了，我們重心就不放在這。它以其簡單性和高效性而聞名，適用於實時應用。以下是SSD的主要結構特徵：
基礎網絡
SSD的基礎網絡通常使用卷積神經網絡（CNN）來提取圖像特徵。常見的選擇包括VGGNet、ResNet和MobileNet等。這些網絡負責從輸入圖像中提取特徵，這些特徵將用於目標檢測。
多尺度特徵圖
SSD引入了多尺度特徵圖的概念，這些特徵圖來自基礎網絡的不同層級。這些特徵圖具有不同的解析度，可以檢測不同尺寸的目標。多尺度特徵圖有助於處理不同大小的人臉。
多個檢測層
SSD的檢測層通常位於多尺度特徵圖的不同層級上。每個檢測層都負責檢測特定尺寸範圍內的目標。每個檢測層由兩部分組成：
卷積層：卷積層用於從特徵圖中提取目標的位置和類別信息。
檢測框生成層：檢測框生成層負責生成檢測框，通常使用不同尺寸和長寬比的錨點（anchors）來生成檢測框。
類別分數：這些分數用於確定目標的類別，包括人臉和其他可能的目標類別。
邊界框坐標：這些坐標用於確定目標的精確位置。它們定義了檢測框的位置和大小。
先驗框（Prior Boxes）：
SSD使用先驗框來定義不同形狀和尺寸的邊界框，這有助於提高檢測準確性。
非極大值抑制（NMS）
為了去除重疊的檢測框，SSD使用非極大值抑制（NMS）技術。NMS確保每個目標只有一個檢測框與之相關聯，從而消除多重檢測。
訓練SSD模型需要大規模標註的資料集，這些資料集包含圖像以及對應的目標（人臉）位置和類別標籤。訓練自己的人臉偵測模型基本上直參考這個連結即可，包括以下步驟：
資料準備：載入訓練資料集，包括圖像和對應的標籤。資料集中的每個人臉都有一個對應的類別標籤（人臉）和邊界框坐標。
特徵提取：將訓練圖像通過基礎網絡，獲取多尺度特徵圖。
檢測框生成：對每個多尺度特徵圖生成一組預定義大小和比例的錨點，這些錨點用於生成檢測框。
損失計算：計算預測的類別分數和邊界框坐標與真實標籤之間的損失。SSD使用多個檢測層，每個檢測層都有自己的損失。
反向傳播：根據損失值調整模型的權重，使用反向傳播算法。
重複訓練：重複執行上述步驟，直到模型達到滿意的性能水準。
# Intialize detector
detector = cv2.dnn.DetectionModel("ssd.caffemodel", "deploy.prototxt")
# Read image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Getting detections
detections = detector.detect(img)
基於深度學習的人臉偵測方法代表了當今最先進的技術，具有出色的準確性和效率。MTCNN和SSD等架構為人臉偵測帶來了重大突破，使其成為許多應用的核心組件。然而，人臉偵測仍然面臨著一些挑戰，如低光照環境和不同尺度的人臉。因此，研究人員仍在不斷努力改進這些方法，以實現更廣泛的應用。
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