謝志華 江鵬 余新河 張帥

摘 要：為了提高光譜人臉數(shù)據(jù)表征人臉特征的有效性，提出一種基于VGGNet和多譜帶循環(huán)訓(xùn)練的高光譜人臉識(shí)別方法。首先，在光譜人臉圖像的預(yù)處理階段，采用多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MTCNN）進(jìn)行高光譜人臉圖像的精確定位，并利用混合通道的方式對(duì)高光譜人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng);然后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)建立一個(gè)面向高光譜人臉識(shí)別的VGG12深度網(wǎng)絡(luò);最后，基于高光譜人臉數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，引入多譜帶循環(huán)訓(xùn)練方法訓(xùn)練建立的VGG12網(wǎng)絡(luò)，完成最后的訓(xùn)練和識(shí)別。在公開(kāi)的UWA-HSFD和PolyU-HSFD高光譜人臉數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法取得了比其他深度網(wǎng)絡(luò)（如DeepID、DeepFace、VGGNet）更好的識(shí)別性能。

關(guān)鍵詞：高光譜人臉識(shí)別;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);VGGNet，;多譜帶循環(huán)訓(xùn)練;深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)： TP183; TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Abstract： To improve the effectiveness of facial feature represented by hyperspectral face data， a VGGNet and multi-band recurrent training based method for hyperspectral face recognition was proposed. Firstly， a Multi-Task Convolutional Neural Network （MTCNN） was used to locate the hyperspectral face image accurately in preprocessing phase， and the hyperspectral face data was enhanced by mixed channel. Then， a Convolutional Neural Network （CNN） structure based VGG12 deep network was built for hyperspectral face recognition. Finally， multi-band recurrent training was introduced to train the VGG12 network and realize the recognition based on the characteristics of hyperspectral face data. The experimental results of UWA-HSFD and PolyU-HSFD databases reveal that the proposed method is superior to other deep networks such as DeepID， DeepFace and VGGNet.

Key words： hyperspectral face recognition; Convolutional Neural Network （CNN）; VGGNet; multi-band recurrent training; Deep Neural Network （DNN）

0 引言

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，光譜成像已經(jīng)在農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)等方面得到了廣泛的應(yīng)用，其中研究人員已經(jīng)表明[1]：人臉的不同部位具有巨大光譜變異性。而高光譜成像能夠捕獲這種變異性特征，使得高光譜圖像具有更多的判別信息，因此可以將高光譜成像技術(shù)用于人臉識(shí)別。

同傳統(tǒng)的RGB圖像相比，高光譜成像具有顯著優(yōu)勢(shì)：1）對(duì)于圖像中的每個(gè)像素，高光譜相機(jī)能獲取大量連續(xù)的光強(qiáng)度，即圖像中的每一個(gè)像素都包含一個(gè)連續(xù)的光譜，可以非常精確地描述場(chǎng)景中物體的細(xì)節(jié);2）高光譜影像能感知多種被探測(cè)物的大小、形狀、缺陷等外部品質(zhì)特征，大大提高了成像的精度和可靠性;3）高光譜數(shù)據(jù)能夠探測(cè)具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確地區(qū)分人臉的各個(gè)部分，對(duì)于人臉的檢測(cè)和識(shí)別能力有極大提高。此外，對(duì)于人臉圖像，高光譜圖像與RGB圖像相比具有更多的譜帶信息[1]。

文獻(xiàn)[2]首次將高光譜人臉圖像應(yīng)用到人臉識(shí)別中，證明了不同光譜對(duì)人臉組織的差異性;在文獻(xiàn)[3]中，Chang等經(jīng)過(guò)測(cè)試表明，在不同的光源強(qiáng)度下，如鹵素?zé)簟晒鉄?、白天光照，高光譜人臉比可見(jiàn)光下的人臉更具魯棒性;Di等[4]也做了類似工作，他們的研究表明，在光譜測(cè)量中，光譜的譜帶與血紅蛋白有著密切的關(guān)系，特別是高光譜譜帶比其他譜帶更具鑒別力，并挑選了高光譜中33個(gè)譜帶進(jìn)行研究，證明了高光譜的多個(gè)波段比單個(gè)波段和可見(jiàn)光RGB波段在人臉識(shí)別上的效果好;文獻(xiàn)[5]通過(guò)滑動(dòng)窗口的方式將多維的高光譜人臉圖像融合成二維的灰度圖像，然后利用偏最小二乘回歸進(jìn)行識(shí)別，驗(yàn)證了高光譜人臉識(shí)別的有效性;魏冬梅等[6]將波段選擇與Gabor特征融合，通過(guò)分析不同波段的光學(xué)特性，減少了冗余光譜對(duì)識(shí)別的影響;Ghasemzadeh等[7]將三維小波變換同時(shí)應(yīng)用于時(shí)空域提取高光譜人臉的譜間和空間特征。

目前，高光譜的人臉識(shí)別研究主要集中在手工特征提取及其改善[5]，較少關(guān)注深度學(xué)習(xí)特征的提取。鑒于高光譜成像的低信噪比和數(shù)據(jù)復(fù)雜性，研究有利于高光譜人臉識(shí)別的深度特征十分必要。本文借鑒深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）在傳統(tǒng)可見(jiàn)光人臉識(shí)別的研究，基于高光譜成像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了基于 VGGNet和多譜帶循環(huán)的高光譜人臉識(shí)別方法，建立并訓(xùn)練了一個(gè)適合高光譜人臉識(shí)別的VGG12深度網(wǎng)絡(luò)。

1 高光譜人臉識(shí)別方法

1.1 高光譜人臉預(yù)處理

在深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別研究中，人臉的精確定位是不可缺少的一部分，本文采用級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)來(lái)整合多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-Task Convolutional Neural Network， MTCNN）人臉檢測(cè)[8]。該方法由三個(gè)階段組成[8]：第一階段由淺層的全卷積網(wǎng)絡(luò)快速產(chǎn)生候選窗體;第二階段使用增強(qiáng)的CNN在候選窗體中選出更精準(zhǔn)的窗體，丟棄大量的重疊窗體;第三階段使用輸出CNN實(shí)現(xiàn)候選窗體去留，同時(shí)顯示五個(gè)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位。具體實(shí)現(xiàn)方法為：

1）采用四層的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即Propose-Net（P-Net），去獲得候選窗體和邊界回歸向量，其中前三個(gè)卷積核的大小為3×3，最后一個(gè)大小為1×1;同時(shí)，候選窗體根據(jù)邊界框進(jìn)行校準(zhǔn)。然后，利用非極大值抑制方法去除重疊窗體。

2）將經(jīng)過(guò)P-Net確定的、包含候選窗體的圖片送入Refine-Net（R-Net），網(wǎng)絡(luò)最后選用全連接的方式進(jìn)行訓(xùn)練。利用邊界框向量微調(diào)候選窗體，再利用非極大值抑制的方法再次去除重疊窗體。

1.2 網(wǎng)絡(luò)模型

為了進(jìn)行高光譜人臉識(shí)別，搭建了如圖1所示的12層網(wǎng)絡(luò)模型，包含11個(gè)卷積層和1個(gè)全連接層。由于和VGGNet網(wǎng)絡(luò)類似[11]，每個(gè)卷積核的大小都是3×3，因此將此模型命名為VGG12。在VGG12中，前兩層（conv1，conv2）是兩個(gè)64通道的卷積層，所有卷積層的步長(zhǎng)（stride）都為1，周圍填充（padding）也為1，因此conv1和conv1不會(huì)降低維度，會(huì)提取更多的特征。conv2后面是最大池化層，由于池化之后特征圖縮小為原來(lái)的1/4，為了最大限度地保留特征，在進(jìn)行conv3時(shí)又將卷積核的數(shù)量增加一倍，因此conv3的特征圖形是conv2的兩倍，此時(shí)特征圖的大小變成了輸入的四分之一。從con1到conv8都采用類似的方法，即每?jī)蓚€(gè)連續(xù)的卷積層后都加上一個(gè)最大池化層。conv9、conv10、conv11是三個(gè)連續(xù)的卷積層，都由相同數(shù)量和大小的卷積核卷積運(yùn)算而來(lái)。conv11包含了一個(gè)最大池化層，用來(lái)減少特征數(shù)量。最后的第12層是全連接層用來(lái)特征提取，網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為softmax。

1.3 多譜帶循環(huán)訓(xùn)練

已有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGGNet處理的圖片都是三通道的[12]，因此已有的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)三通道的數(shù)據(jù)更有效，本文提出的模型和VGGNet一樣都采用3×3的卷積核，具有一定的共性。為了利用已有網(wǎng)絡(luò)的這種共性，提出了一種多譜帶循環(huán)訓(xùn)練的方法，如圖2所示。

2 實(shí)驗(yàn)和分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集為兩個(gè)常用的高光譜人臉數(shù)據(jù)庫(kù)UWA-HSFD和PolyU-HSFD[5]。PolyU-HSFD數(shù)據(jù)庫(kù)的波段范圍為400～720nm，每個(gè)樣本共有33個(gè)譜帶的二維圖像，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用24個(gè)人構(gòu)成的161幅圖像為原始訓(xùn)練樣本，141幅圖像作為測(cè)試樣本;UWA-HSFD數(shù)據(jù)庫(kù)的波段范圍與PolyU-HSFD相同，每個(gè)樣本共33個(gè)譜帶，數(shù)據(jù)集選取48個(gè)人構(gòu)成的158幅圖像作為訓(xùn)練樣本，96幅圖像作為測(cè)試樣本。為了驗(yàn)證本文方法的有效性，在上述兩個(gè)數(shù)據(jù)集上分別做了以下

3 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)特征的高光譜人臉識(shí)別方法?；诟吖庾V人臉成像的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)規(guī)模限制，結(jié)合預(yù)處理和多譜帶循環(huán)訓(xùn)練方法，構(gòu)建了一個(gè)有效的VGG12深度網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的深度學(xué)習(xí)高光譜人臉識(shí)別方法優(yōu)于已有的人臉識(shí)別深度網(wǎng)絡(luò)。

參考文獻(xiàn)：

[1] OSIA N， BOURLAI T. A spectral independent approach for physiological and geometric based face recognition in the visible， middle-wave and long-wave infrared bands[J]. Image and Vision Computing， 2014， 32（11）： 847-859.

[2] PAN Z， HEALEY G E， PRASCAD M， et al. Face recognition in hyperspectral images [C]// CVPR03Proceedings of the 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2003： 334-339.

[3] CHANG H， KOSCHAN A， ABIDI B， et al. Fusing continuous spectral images for face recognition under indoor and outdoor illuminants[J]. Machine Vision and Applications， 2010， 21（2）： 201-215.

[4] DI W， ZHANG L， ZHANG D. Studies on hyperspectral face recognition in visible spectrum with feature band selection[J]. IEEE Transactions on Systems， Man and Cybernetics — Part A： Systems and Humans， 2010， 40（6）： 1354-1361.

[5] UZAIR M， MAHMOOD A， MIAN A. Hyperspectral face recognition with spatiospectral information fusion and PLS regression[J]. IEEE Transactions on Image Processing， 2015， 24（3）： 1127-1137.

[6] 魏冬梅， 張立人， 胡楠楠，等. 聯(lián)合空譜信息和Gabor特征的高光譜人臉識(shí)別算法[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，37（10）：1077-1083. （WEI D M， ZHANG L R， HU N N， et al. Hyperspectral face recognition with spatial-spectral fusion information and Gabor feature[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology， 2017， 37（10）：1077-1083.）

[7] GHASEMZADEH A， DEMIREL H. 3D discrete wavelet transform-based feature extraction for hyperspectral face recognition [J]. IET Biometrics， 2018， 7（1）： 49-55

[8] ZHANG K， ZHANG Z， LI Z， et al. Joint face detection and alignment using multi-task cascaded convolution networks [J]. IEEE Signal Processing Letters， 2016， 23（10）： 1499-1503.https：//arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf網(wǎng)上只找到PDF

[9] 楊楠， 南琳， 張丁一， 等. 基于深度學(xué)習(xí)的圖像描述研究[J]. 紅外與激光工程，2018，47（2）： 203002. （YANG N， NAN L， ZHANG D Y， et al. Research on image interpretation based on deep learning[J]. Infrared and Laser Engineering， 2018， 47（2）： 203002.）

[10] SZEGEDY C， LIU W， JIA Y Q， et al. Going deeper with convolutions [C]// Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway， NJ： IEEE， 2015： 1-9.

[11] SIMONYAN K， ZISSERMAN A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition [EB/OL]. [2018-03-22]. https：//arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.

[12] 張國(guó)山， 張培崇， 王欣博. 基于多層次特征差異圖的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)[J]. 紅外與激光工程， 2018， 47（2）： 203004. （ZHANG G S， ZHANG P C， WANG X B， Visual place recognition based on multi-level feature difference map[J]. Infrared and Laser Engineering， 2018， 47（2）： 203004.）

[13] KRIZHEVSKY A， SUTSKEVER I， HINTON G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks [C]// NIPS12Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. Lake Tahoe， Nevada： Curran Associates Inc.， 2012， 1： 1097-1105.

[14] MOLLAHOSSEINI A， CHAN D， MAHOOR M H. Going deeper in facial expression recognition using deep neural networks [C]// Proceedings of the 2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. Piscataway， NJ： IEEE， 2016： 1-10.

[15] SUN Y， WANG X， TANG X O. Deep learning face representation from predicting 10000 classes [C]// CVPR 14Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2014： 1891-1898.

[16] TAIGMAN Y， YANG M， RANZATO M， et al. DeepFace： closing the gap to human-level performance in face verification [C]// CVPR 14Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2014： 1701-1708.

[17] IOFFE S， SZEGEDY C. Batch normalization： accelerating deep network training by reducing internal covariate shift [C]// Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning. [S.l.]： ICML， 2015： 448-456.http：//proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.htmlhttps：//arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf