AI最前线：CPU实时人脸检测，各种朝向都逃不过

选自Github

机器之心编译，参与：思源

作为 CV 重要的组成部分，人脸检测旨在利用卷积神经网络从人脸图像中抽取足够的信息。然而虽然 CNN 能高效处理图像数据，但大多数情况下它的设计都是针对一般图像处理任务。卷积网络本身并不会太考虑旋转等情况，即使考虑也只是通过数据增强稍微优化一点。在这个项目及对应的论文中，作者提出并实现了一种完全旋转平面（RIP）不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向，并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。

如上所示很多计算机视觉任务或目标检测需要处理不同的旋转方向，而为了解决这样的问题，Xuepeng Shi 等研究者提出了一种用于旋转不变性人脸检测的 PCN（progressive calibration networks）。这种 PCN 能逐步校准每个候选面部的 PIP 方向为垂直方向，并更好地从非面部图像中区分出面部图像。

论文：Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.06039.pdf

具体而言，PCN 会抽选识别候选面部图像块，并将朝下的图像块翻转至正向，这样就会减半 RIP 的角度范围，即从 [−180° , 180° ] 到 [−90° , 90° ]。然后旋转过的面部图像块会进一步区分朝向并校准到垂直向的 [−45° , 45° ] 范围，这样又会减半 RIP 的角度范围。最后，PCN 会分辨到底这些候选图像块是不是人脸，并预测出精确的 RIP 角度。

通过将校准过程分割为几个渐进的步骤，且在早期校准步骤只预测粗略的朝向，PCN 最后能实现精确的校准。此外，每一个校准步骤可以简单地旋转-90°、90°和 180°，因此额外的计算量非常低，这也就是为什么该检测项目能在 CPU 上实时运行的重要原因。通过在逐渐降低的 RIP 范围内执行二元分类（是人脸或不是人脸），PCN 能在 360° RIP 旋转角度内准确地检测到人脸，而本项目重点就是实现这样旋转不变的人脸检测器。

原论文图 3：uepeng Shi 等研究者提出的 PCN 概览，它会逐渐降低旋转的角度范围，并最终预测人脸及其旋转的角度。

这种能处理不同旋转方向的人脸检测器有非常高的准确率，因为它会先将候选人脸旋转至正向再预测。此外，这种方法同样有非常小的计算量，该 GitHub 项目表示它甚至可以在 CPU 上实时检测人脸。

PCN 多角度实时人脸检测项目地址：https://github.com/Jack-CV/PCN-FaceDetection

下图展示了 PCN 项目在不同情境下的检测效果，我们会发现即使面部的朝向多种多样，它也能非常准确地检测出来。

PCN 的目标是在准确地检测人脸及朝向的情况下尽可能降低计算力。Xuepeng Shi 等研究者同样在标准 VGA 图像（640×480）上对比了 PCN 与其它旋转不变的人脸检测器。这些检测器分别在带有 3.4GHz CPU 和 GTX Titan X GPU 的台式电脑上进行测试，速度测试结果与召回率都展示在下表，更详细的内容请查看原论文。值得注意的是，将方形结果转换为矩形或椭圆型有助于更好地拟合标注值，因此能实现更高的准确率，不过下表并没有做这样的转换。

项目使用方法

根据 GitHub 项目所示，目前该项目所测试的环境主要在 Linux，且需要 Caffe 和 OpenCV（2.4.10 或其它兼容版本）的支持。因为该项目采用的是 Caffe 框架，所以小编放弃测试了～

以下是一些简要的配置，首先可以设置人脸的最小检测尺寸（size >= 20）：

detector.SetMinFaceSize(size);

配置图像金字塔的缩放因子（1.4 <= factor <= 1.6）：

detector.SetImagePyramidScaleFactor(factor);

配置人脸检测的置信度阈值（0 <= thresh1, thresh2, thresh3 <= 1）：

detector.SetScoreThresh(thresh1, thresh2, thresh3);

是否平滑人脸检测框（smooth = true or false），推荐在视频中使用，它可以获得更加稳定的人脸检测框。

detector.SetVideoSmooth(smooth);

读者可查看 picture.cpp 和 video.cpp 查看细节，如果你们想在 FDDB 上复现结果，可以直接运行 fddb.cpp。我们可以在 FDDB 中旋转图像以获得 FDDB-left、FDDB-right 和 FDDB-down，然后分别测试它们。具体而编译并运行：

cd $PCN_ROOT/code# You should set "CAFFEROOT" in lib.sh, compile.sh, and run.sh first. sh lib.shsh compile.sh picture/video/fddbsh run.sh picture/video/fddb

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