摘 要：針對(duì)復(fù)雜自然場(chǎng)景中人臉識(shí)別的難題，提出一種基于特征加權(quán)融合的輕量級(jí)人臉識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)MobileFaceNet進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)自然場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別。SEMobileFaceNet對(duì)原MobileFaceNet的BottleBlock模塊及邊緣損失ArcFace進(jìn)行了優(yōu)化，在BottleBlock模塊中加入了SE，利用通道注意力機(jī)制對(duì)不同通道的特征進(jìn)行加權(quán)融合，提高對(duì)關(guān)鍵特征的利用。對(duì)邊緣損失ArcFace的改進(jìn)在于將角度裕量改為動(dòng)態(tài)調(diào)整，根據(jù)梯度值的大小忽略或裁剪部分梯度。改進(jìn)后的SEMobileFaceNet在自然場(chǎng)景人臉識(shí)別中準(zhǔn)確率和召回率更高，泛化能力更好，能夠有效完成復(fù)雜環(huán)境中的人臉識(shí)別。

關(guān)鍵詞：特征加權(quán)融合；輕量級(jí)人臉識(shí)別；數(shù)據(jù)預(yù)處理； SEMobileFaceNet；BottleBlock模塊；邊緣損失ArcFace

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）10-000-03

0 引 言

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算能力的提升，人臉識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于日常生活以及安全領(lǐng)域，為人們提供了一種高效、準(zhǔn)確和便捷的身份識(shí)別和驗(yàn)證方式。然而，由于硬件、信號(hào)傳輸、姿態(tài)表情、光照強(qiáng)度、透視失真、遮擋等干擾因素影響，使自然場(chǎng)景下人臉識(shí)別的難度劇增。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，有學(xué)者將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器應(yīng)用到自然場(chǎng)景中的人臉識(shí)別領(lǐng)域，并且取得了較好的效果。然而，人臉識(shí)別模型往往是對(duì)人臉數(shù)據(jù)圖片的全圖進(jìn)行特征提取，而圖片中的背景會(huì)對(duì)識(shí)別精度造成一定影響；同時(shí)深度學(xué)習(xí)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而收集的大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)質(zhì)量往往難以保證，其中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)不僅會(huì)導(dǎo)致人臉識(shí)別模型在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)振蕩，也會(huì)對(duì)人臉識(shí)別模型的識(shí)別精度造成影響；當(dāng)人臉數(shù)據(jù)集中包含大量錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)，甚至有可能導(dǎo)致人臉識(shí)別訓(xùn)練失敗。

針對(duì)現(xiàn)有的MobileFaceNet特點(diǎn)[1-4]，考慮到錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)人臉識(shí)別模型的訓(xùn)練存在較大影響，加上自然場(chǎng)景中由于環(huán)境復(fù)雜導(dǎo)致人臉識(shí)別困難等問(wèn)題，提出了一種基于特征加權(quán)融合的輕量級(jí)人臉識(shí)別方法。該方法對(duì)MobileFaceNet進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的SEMobileFaceNet在自然場(chǎng)景下的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率更高，泛化能力更好，能夠有效解決復(fù)雜環(huán)境中的人臉識(shí)別問(wèn)題。通過(guò)訓(xùn)練可以不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，使訓(xùn)練過(guò)程更為高效穩(wěn)定，從而提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能[5]。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

輕量級(jí)人臉識(shí)別系統(tǒng)的模塊構(gòu)成如圖1所示。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于收集人臉數(shù)據(jù)，并對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)人臉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、圖像正則化以及隨機(jī)飽和度色調(diào)變化，將增強(qiáng)后的圖像通過(guò)裁剪和縮放的方式進(jìn)行調(diào)整。通過(guò)該數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，能夠有效提高SEMobileFaceNet的性能，且對(duì)自然場(chǎng)景下的人臉識(shí)別也具有更好的魯棒性和有效性[6]。

人臉識(shí)別模塊基于SEMobileFaceNet實(shí)現(xiàn)自然場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別。首先將需要識(shí)別的人臉圖像輸入到訓(xùn)練好的SEMobileFaceNet中，得到人臉特征，將人臉特征和用戶信息存入人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中。在使用時(shí)，將設(shè)備抓拍到的人臉圖像輸入到SEMobileFaceNet中，得到實(shí)時(shí)人臉特征，將實(shí)時(shí)人臉特征與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行余弦相似度比對(duì)，依據(jù)比對(duì)結(jié)果，判斷抓拍圖像是否為人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的用戶[7]。

2 SEMobileFaceNet

改進(jìn)MobileFaceNet（SEMobileFaceNet）的流程如圖2所示。其中，C方塊為卷積操作，Cdw為深度可分離卷積操作，Cd方塊為下采樣卷積操作。

SEMobileFaceNet包含stream模塊、backbone模塊和head模塊。將預(yù)處理后的人臉圖像數(shù)據(jù)輸入到SEMobileFaceNet中，先讀取輸入的圖像信息，經(jīng)過(guò)stream模塊快速下采樣得到前期特征CC2dw，稱(chēng)為SEMobileFaceNet第2層的輸出特征。經(jīng)過(guò)stream模塊得到的前期特征CC2dw會(huì)輸入到backbone模塊，backbone模塊由多個(gè)包含SE的BottleBlock模塊堆疊構(gòu)成。backbone模塊總共有3個(gè)堆疊塊，每個(gè)堆疊塊的最后一層都進(jìn)行2倍下采樣，將特征圖尺寸縮小為原來(lái)的1/2。前期特征CC2dw通過(guò)3個(gè)backbone模塊后得到原始特征CC5。

3 BottleBlock模塊改進(jìn)流程

添加了SE的BottleBlock模塊工作流程如圖3所示。其中，Conv_g_block為分組卷積操作，Conv_dw_block為通道卷積操作，Conv_p_block為通道融合卷積操作，AvgPool方塊為平均池化操作，MLP為先壓縮后擴(kuò)張通道數(shù)的雙層卷積操作，為像素對(duì)應(yīng)相乘操作，為像素對(duì)應(yīng)相加操作。

在帶SE的BottleBlock模塊中，將上一層輸出的特征Ci-1輸入到深度可分離卷積塊，得到輸出特征Ci，深度可分離卷積塊由3個(gè)卷積模塊FC、Fdw、FP構(gòu)成，計(jì)算過(guò)程如式（1）所示：

前期特征CC2dw經(jīng)過(guò)backbone模塊，得到原始特征信息CC5，將CC5輸入head模塊，得到人臉嵌入特征，經(jīng)過(guò)BatchNormal函數(shù)，最后得到輸出的人臉特征C0。

加入SE可以加強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵特征的利用，提高SEMobileFaceNet的精度以及魯棒性。使用改進(jìn)后的ArcFace輔助SEMobileFaceNet進(jìn)行訓(xùn)練，將輸出的人臉特征C0與人臉數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽輸入到改進(jìn)后的ArcFace，可以得到SEMobileFaceNet的損失。使用梯度下降算法優(yōu)化SEMobileFaceNet，使SEMobileFaceNet輸出相同人臉I(yè)D的人臉特征距離不斷拉近[8]。

4 ArcFace改進(jìn)

通過(guò)改進(jìn)ArcFace，可以提高模型訓(xùn)練過(guò)程中的穩(wěn)定性，同時(shí)通過(guò)丟棄異常數(shù)據(jù)，一定程度上可以提高模型的精度。在經(jīng)過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)的初始訓(xùn)練后，在后續(xù)訓(xùn)練過(guò)程中，會(huì)對(duì)訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的大梯度值進(jìn)行裁減或丟棄。

5 實(shí)現(xiàn)過(guò)程

將人臉圖像數(shù)據(jù)輸入到SEMobileFaceNet中，對(duì)SEMobileFaceNet進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的SEMobileFaceNet。人臉圖像數(shù)據(jù)在經(jīng)過(guò)SE前，會(huì)先經(jīng)過(guò)SEMobileFaceNet中的其他前置模塊轉(zhuǎn)變?yōu)橹虚g特征，中間特征進(jìn)入SE后，會(huì)依次進(jìn)入自適應(yīng)平均池化及卷積模塊，得到通道權(quán)重，將通道權(quán)重乘以輸入的中間特征，并與輸入的中間特征相加，得到加權(quán)融合后的人臉特征[9]。將人臉特征信息與人臉數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的ArcFace，得到SEMobileFaceNet的損失。依據(jù)SEMobileFaceNet的損失計(jì)算出SEMobileFaceNet的梯度，使用梯度下降算法對(duì)SEMobileFaceNet權(quán)重進(jìn)行更新。改進(jìn)的ArcFace的角度裕量從動(dòng)態(tài)正態(tài)分布中進(jìn)行隨機(jī)采樣，其均值會(huì)隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，直到達(dá)到最后的目標(biāo)值。經(jīng)過(guò)一定次數(shù)的初始訓(xùn)練后，對(duì)訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的較大梯度值進(jìn)行裁減或丟棄。

將需要識(shí)別的人臉圖像輸入到訓(xùn)練好的SEMobileFaceNet中，得到用戶的人臉特征。將人臉特征和用戶信息存入人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中，完成人臉注冊(cè)。人臉注冊(cè)時(shí)，每個(gè)用戶的人臉特征及人臉信息中的ID信息唯一且相互對(duì)應(yīng)。在進(jìn)行人臉比對(duì)時(shí)，會(huì)設(shè)定一個(gè)相似度閾值，當(dāng)抓拍到的人臉圖像的實(shí)時(shí)特征與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中所有人臉特征相似度都低于閾值時(shí)，認(rèn)定該抓拍的人臉圖像為陌生人。當(dāng)抓拍到的人臉圖像的實(shí)時(shí)特征與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征存在一個(gè)或多個(gè)相似度大于閾值時(shí)，取相似度最高的人臉特征作為本次抓拍人臉的識(shí)別結(jié)果[10]。

6 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)自然場(chǎng)景人臉識(shí)別中的難點(diǎn)，本文提出基于特征加權(quán)融合的輕量級(jí)人臉識(shí)別方法，在MobileFaceNet的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的MobileFaceNet在自然場(chǎng)景下的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率更高，泛化能力也更好。本方法能夠有效利用圖像中的關(guān)鍵特征減少漏檢、誤檢的情況，有效提高復(fù)雜環(huán)境下人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度。

注：本文通訊作者為龔汝洪。

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