基于matlab的MTCNN（多任务卷积神经网络）人脸检测算法

关键词：Matlab；深度学习；多任务卷积神经网络；人脸检测；

背景

在不受约束的环境中，由于个体姿势的多样性、光照条件的变化以及潜在的遮挡问题，人脸检测和对齐任务面临诸多挑战。近期的研究表明，深度学习技术在这些任务上展现出了卓越的性能。本文提出了一种基于深度学习的级联多任务框架，旨在通过检测与对齐任务间的内在联系来提升整体性能。具体而言，本框架采用由三个阶段组成的深度卷积网络，以自底向上的方式预测人脸及其关键点的位置。此外，本文还提出了一种在线硬样本挖掘策略，以进一步提高实际应用中的性能。本方法在FDDB和WIDER FACE等具有挑战性的人脸检测基准测试以及AFLW人脸对齐基准测试中，均实现了比现有技术更高的准确性，同时保持了实时性能。

多任务卷积神经网络（MTCNN）

MTCNN是由中国科学院深圳研究院于2016年提出的，用于人脸检测任务的深度学习模型。该模型能够在同一框架内集成人脸检测与人脸关键点检测任务。MTCNN网络结构由三个阶段组成，即P-Net、R-Net和O-Net，形成一个级联网络。该模型采用候选区域加分类器的方法，兼顾了检测速度与精度，实现了快速高效的人脸检测，如图1所示。

图1 MTCNN效果展示说明

方法原理

MTCNN是一种用于人脸检测的深度学习算法。它由多个阶段组成，每个阶段都执行特定的任务，例如区域提议、特征提取和边界框回归。下面是一个简化的流程图，描述了使用MTCNN进行人脸检测的一般步骤：

输入图像：将待检测的图像输入到MTCNN模型中。

阶段1：快速区域提议：使用一个卷积神经网络（CNN）来快速生成人脸候选区域。这个阶段通常使用P-Net，它能够快速地从图像中提取出可能包含人脸的区域。

生成多个候选区域：P-Net输出多个候选区域，这些区域是可能包含人脸的矩形框。

阶段2：特征提取：对于每个候选区域，使用另一个CNN（通常称为R-Net）来提取特征并进一步筛选候选区域。

特征表示：R-Net输出每个候选区域的特征表示，这些特征将用于后续的边界框回归。

阶段3：边界框回归：使用第三个CNN（通常称为O-Net）来细化每个候选区域的边界框，包括位置和大小。

细化候选区域：O-Net输出细化后的边界框，这些边界框更准确地定位了人脸的位置。

阶段4：边界框细化：对细化后的边界框进行进一步的调整，以确保最终的人脸检测结果的准确性。

最终的人脸检测结果：输出最终的检测结果，包括人脸的位置和大小。

MTCNN通过这种多阶段的级联方法，能够在保持高准确率的同时，提高检测速度。每个阶段都专注于不同的任务，从而实现对人脸的精确检测。

图2 MTCNN方法流程图

实验结果

笔者基于上述的方法编写了MATLB代码，图片经过P-Net处理后，会得到特征图，并通过分类和非极大值抑制（NMS）筛选掉大部分非人脸候选区域。剩余的候选区域在原图中裁剪后输入到R-Net，进一步筛选并去除错误的候选。最后，剩余的候选区域再次裁剪并输入到O-Net，此时能够输出精确的边界框和关键点坐标，如图3所示。

图3 MTCNN检测结果

MTCNN人脸检测器在速度和准确性方面表现出色。在WIDE人脸基准测试中的评估显示，与非深度学习方法相比，性能有显著提升。预测速度取决于图像大小、分辨率、金字塔尺度和硬件配置（如CPU或GPU）。在典型的CPU上，对于VGA分辨率的图像，帧速率可达到约10 fps。与MATLAB内置的人脸检测器相比，MTCNN在面部姿势的适应性上更为强大，实时检测结果如下图所示。