1.什么是人脸识别
这部分演示了百度总部大楼的人脸识别系统，员工刷脸进出办公区，在这个演示中主要应用到了人脸识别技术和活体检测。
人脸识别的术语：
1）face verification：输入图像、名字ID判断输入图像是不是名字ID指定的用户
2）face recognition：有一个包含K个用户的数据库，拿到一幅图片，然后判断图片中的人是不是在数据库中，在输出指定用户name，不在就输出未识别。
人脸识别要比人脸验证要困难的多，在人脸验证中准确率99%也许可以接受，但是放到包含100个用户的人脸识别数据集下，这个误差就会被放大，意味着1%的概率会出错。在后续我们首先构建人脸验证系统作为基本模块，如果准确率够高就可以把它用在识别系统上。人脸验证系统的难点在于解决one-shot learning（一次学习）问题。
2. one-shot learning
one-shot的意思是你需要通过单单一张图片，就能去识别这个人，但是在深度学习中只有一个训练样本时，它的表现并不好，那么如何去解决这个问题呢？
假如员工数据库有四个员工，当某个员工来的时候，你想通过人脸识别系统判断他是不是四个员工之一，系统需要做的是仅仅通过一张照片，来识别前面这个人。所以在one-shot学习问题中只能通过一个样本来进行学习以能够认出同一个人，大多数人脸识别系统都要解决这个问题，因为在你的数据库中每个雇员可能都只有一张照片。有一种办法是将人的照片输入卷积神经网络，使用softmax单元输出5个标签，分别对应四个员工和四个都不是，但是这样的效果并不好，假如有新的员工加入你的团队，你就需要重新训练你的神经网络，这个确实有些糟糕。
要让人脸识别做到一次学习，为了能有更好的效果，你需要做的是学习similarity函数，详细的说就是下图中d表示的函数，d以两张图片作为输入，然后输出这两张图片的差异值，如果是同一个人的两张照片，希望输出一个很小的值，如果是两个差异很大的人的照片d输出一个很大的值。这样新加入一个员工只许将其的照片加入到数据库中即可，不需要重新训练模型。
3.Siamese网络
Siamese网络就是实现上节函数d的训练，你经常会看到如下的网络结构，输入一个图像经过一系列的卷积、池化和全连接层最终得到一个特征向量，有时候会将其输入softmax单元来做分类，但是在这里我们不需要将其输入softmax单元。加入输出的特征向量大小是128维，将其命名为f(x(1))f(x(1))，你可以将其看成输入图像的编码。
建立一个人脸识别系统的方法是，如果你要比较两个图片的话，把两个图片喂入有相同网络结构和参数的神经网络，然后分别得到一个128维的向量，两个图像的编码分别命名为f(x(1))f(x(1))、f(x(2))f(x(2))，x(1)x(1)、x(2)x(2)分别表示输入的两张图片，那么将两张图片的编码只差可以定义为:
d(x(1),x(2))=||f(x(1))−f(x(2))||22
d(x(1),x(2))=||f(x(1))−f(x(2))||22
对于两个不同的输入，运行相同的卷积神经网络，然后比较他们这一般叫做Siamese网络架构[1]。
从上面的描述可知，计算两个图片的网络结构有着同样的参数，所以实际只需要训练一个网络，它计算得到的编码可以用于计算函数d，换句话说其实就是神经网络的参数定义了一个编码函数f(xi)f(xi)可以将图片转换成向量编码。所以我们需要做的就是训练这个网络，使其在两张图片是同一个人的时候距离函数尽可能的小，不是同一个人的时候距离函数尽可能的大。
4.Triplet损失
想要通过神经网络来学到好的人脸图像编码，方法之一是定义三元组损失函数然后用梯度下降，为了应用三元组损失函数，你需要比较成对的图像。
用Triplet的术语来说，你通常会看到anchor(A)、positive(P))、negtative(N)三幅图像，positive是和anchor是同一个人，negative和anchor是不同的人，所以我们希望我们的网络参数能满足:
d(A,P)−d(A,N)≤0
d(A,P)−d(A,N)≤0
其中：d(A,P)=||f(A)−f(P)||2d(A,P)=||f(A)−f(P)||2,d(A,N)=||f(A)−f(N)||2d(A,N)=||f(A)−f(N)||2，这个函数还存在一个问题就是如果d(A,P)d(A,P)和d(A,N)都为0也满足上不等式，但是这并不是我们所想要的，为了避免网络最终学出上面情况，我们在公式中加入超参数αα，公式变形为:
d(A,P)−d(A,N)+α≤0
d(A,P)−d(A,N)+α≤0
Triplet损失函数的定义：
Triplet损失函数的定义基于A、P、N三张图片，损失函数可以表示为：
l(A,P,N)=max(d(A,P)−d(A,N)+α,0)
l(A,P,N)=max(d(A,P)−d(A,N)+α,0)
所以只要能使d(A,P)−d(A,N)+α≤0d(A,P)−d(A,N)+α≤0损失函数的值就为0，如果d(A,P)−d(A,N)+α>0d(A,P)−d(A,N)+α>0大于0就会得到一个正损失。损失函数只关心d(A,P)−d(A,N)+α≤0d(A,P)−d(A,N)+α≤0，但是并不关心小多少。整个网络的代价函数表示为：
J=∑i=1ml(Ai,Pi,Ni)
J=∑i=1ml(Ai,Pi,Ni)
,
假如你有一个1万张图片的训练样本集，包含1000个人，那么平均每个人有10张图片，将其构建成A、P、N的三元组组合，从而训练网络结构，最终通过梯度下降来训练你的网络。
随机的选择图片构成三元组组合可以达到目的，但是这样的训练样本集很容易就能满足d(A,P)−d(A,N)+α≤0d(A,P)−d(A,N)+α≤0的条件，我们在选择训练样本集 的时候更多应该关注A和N之间差异比较小的图像，从而让网络在这些图像上有更好的区分度[2]。
5.面部验证与二分类
这部分分享了一种把人脸识别转变成二分类问题的方法。这种方法选取一对Siamese网络结构，使其同时计算图像的embedings，然后将这些embeding输入到逻辑回归单元进行预测，如果是同一个人就输出1，不是同一个人就输出0，这种方法可以替代Triplet损失，最后的逻辑回归单元
yˆ=σ(∑k=1128|f(x(i))k−f(x(j))k|)+b
y^=σ(∑k=1128|f(x(i))k−f(x(j))k|)+b
其中：k为embeding的下标。因为是Siamese网络结构，上下两个网络结构的参数是完全一致的。
参考文献
[1] DeepFace closing the gap to human level performance. Taigeman et.al 2014
[2] FaceNet:A unified embeding for face recognition and clustering.Schroff et al.2015
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作者：ice_actor
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78603042