深度学习--人脸识别

1、 Related works for feature learning 1. Learning-based descriptors2. Deep models Network ArchitectureDeep Learning Identity-Preserving Face SpaceXianhao Gan PCA是将分散在一组变量上的信息集中到某几个综合指 标（主成分）上的数学方法，实际上起着数据降维的作 用，并保证降维过程最大化保留原数据的差异。这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异 （即同一人的不同图像间的差异）很有效用PCA将2维数据降到1维的例子，绿色点表示二维数据，PCA的目标就是找到这样一条直线，使得所有点在这条直线上的投影点之间的平均距离最大。也就是最大化地保留了原数据的差异性。本征脸本征脸（eigenfaceeigenface）方法方法是人脸识别的基准技术，并已成为事实上的工业标准， 该方法基于主成分分析（PCA）本征脸方法本征脸方法如果将本征向量恢复成图像，这些图像很像人脸 ，因此称为“本征脸”。M. Turk & A. Pentland, JC

2、N91本征脸法认为图像的全局结构信息对于识别最重要，将图像看做矩阵,计算本征值和对应的本征向量作为代数特征进行识别,具有无需提取眼、嘴、鼻等几何特征的优点,但在单样本时识别率不高,且在人脸模式数较大时计算量大。本征特征（本征特征（eigenfeatureeigenfeature）方法）方法利用PCA分析眼、鼻、嘴等局部特征，即本征特征方法R. Brunelli & T. Poggio, TPAMI93 A. Pentland et al., CVPR94这实际上相当于：为若干重要的特征建立本征空间，然后将多个 本征空间集成起来本征脸本征脸 vs vs 本征特征本征特征本征脸利用全局特征，本征特征利用局部特征，二者各有优势待识别图像本征脸识别结果本征特征识别结果A. Pentland et al., CVPR94本征脸本征脸 vs vs 本征特征本征特征(2)(1)(3)(4)难题能否自动确定：该用哪些特征？（眼睛？鼻子？嘴？）特征的确切位置在哪儿？（从哪儿到哪儿算眼睛？）将二者结合，可以得到更好的识别效果 同样，这实际上相当于：为若干重要的特征建立本征空间，然 后将多个本征空间集成起来

3、由于嘴部受表情影响 很严重，因此未考虑 嘴部特征深度模型(Deep models)受限波尔兹曼机RBM深度信念网络DBN卷积受限波尔兹曼机CRBM混合神经网络-受限波尔兹曼机CNN-RBM.“深度模型”是手段， “特征学习”是目的！深度学习1.什么是深度学习？2.深度学习的基本思想3.深度学习的常用方法1）自动编码机(AutoEncoder)2）稀疏编码（Sparse Coding）3）受限波尔兹曼机（Restrict Boltzmann Machine , RBM）什么是深度学习？2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的 泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在 科学上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界 和工业界的浪潮。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动 机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模 仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，它 是无监督学习的一种。深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。深度学习的基本思想假设我们

4、有一个系统S，它有n层（S1,Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =S1=S2=.=Sn = O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失。深度学习的常用方法：1.自动编码机(AutoEncoder)Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征2）通过编码过编码 器产产生特征，然后训练训练 下一层层。这样这样 逐层训练层训练 ：稀疏自动编码器（ Sparse AutoEncoder ）：如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0，这就是Sparse名字的来源），我们就可以得到Sparse AutoEncoder法。 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)Input PatchFiltersFeaturesSpars

5、e Coding2.稀疏编码（Sparse Coding）如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时 利用线性代数中基的概念，即O = a1*1 + a2*2+.+ an*n， i是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优 化问题：Min |I O|，其中I表示输入，O表示输出。通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数ai和 基i，这些系数和基就是输入的另外一种近似表达。因此，它们可以用来表达输入I，这个过程也是自动 学习得到的。如果我们在上述式子上加上L1的Regularity 限制，得到： Min |I O| + u*(|a1| + |a2| + + |an |)3.受限波尔兹曼机RBM假设有一个二部图(二分图)，每一层的节点之间没有链接， 一层是可视层 ，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设 所有的节点都是随机二值变 量节点（只能取0或者1值），同时假 设全概率分布p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是 Restricted BoltzmannMachine (RBM)。深度信念网络（ Deep Belief Networks ）深度信念网络是一个

6、包含多层隐层（隐层数大于2） 的概率模型，每一层从前一层的隐含单元捕获高度相关 的关联。DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型 的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和 标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估。典型的DNBs,可视数据v和隐含向量h的关系可 以用概率表示成如下所示形式： CRBM是为识别二维图像信息而特殊设计的一个多层感知器。概念示范：输入图像通过与m个可 训练的滤波器和可加偏置进行卷积 ，在C1层产生m个特征映射图，然 后特征映射图中每组的n个像素再 进行求和，加权值，加偏置，通过 一个Sigmoid函数得到m个S2层的特 征映射图。这些映射图再进过滤波 得到C3层。这个层级结构再和S2一 样产生S4。最终，这些像素值被光 栅化，并连接成一个向量输入到传 统的神经网络，得到输出。卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM ） 权值共享减少参数的方法： 每个神经元无需对全局图像做感受，只需感受局部区域（Feature Map ），在高层会将这些感受不同局部的神经元综合起来获得

7、全局信息。 每个神经元参数设为相同，即权值共享，也即每个神经元用同一个卷积 核去卷积图像。卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM ）Fully connected neural netLocally connected neural net卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM） 多滤波器情形不同的颜色表示不同种类的滤波器p每层隐层神经元的个数按 滤波器种类的数量翻倍p每层隐层参数个数仅与滤 波器大小、滤波器种类的多 少有关例如：隐含层的每个神经元都连接 10x10像素图像区域，同时有100种 卷积核（滤波器）。则参数总个数 为：（10x10+1）x100=10100个卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM） 隐层神经元数量的确定p神经元数量与输入图像大 小、滤波器大小和滤波器的 滑动步长有关。例如，输入图像是1000x1000像素，滤 波器大小是10x10，假设滤波器间没有 重叠，即步长为10，这样隐层的神经 元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=10000个卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM）p卷积过程：用一个可训

8、练的滤波器fx去卷积一个输入的图 像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是Feature Map 了），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。 p子采样过程：每邻域n个像素通过池化（pooling）步骤变 为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然 后通过一个sigmoid激活函数，产生一个大概缩小n倍的特征 映射图Sx+1。FIP特征脸法FIP（Face Identity-Preserving）特征学习采用的是一种多层深度模型，不像DNB与DBM只利用全局特征，它结合了局部和全局的特征，网络架构类似于CRBM（卷积波尔兹曼机），但FIP是一种有监督的特征学习方式，并且FIP要求能重建恢复正面的人脸，因此这种方法对姿态和光照变量具有更好的鲁棒性。(a)LBP：Local Binary Pattern(局部二值模式) (b)LE:an unsupervised feature learning method,PCA (c)CRBM:卷积受限波尔兹曼机 (d)FIP:Face Identity-PreservingFIP深度模型网络架构（Architecture of the deep network）第一个特征提取层中，X0经过X1层后产生32个特征 映射图 ，它是通过一个包含32个子矩阵的权 重矩阵W1滤波后，对X0的某个局部特征的稀疏保留 。where is the rectified linear function that is feature-intensity- invariant.其中

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