目前，深度學習幾乎成了計算機視覺領域的標配，也是當下人工智能領域最熱門的研究方向。計算機視覺的應用場景和深度學習背后的技術(shù)原理是什么呢？下面讓我們來一探究竟。

計算機視覺的應用

什么是計算機視覺呢？形象地說，計算機視覺就是給計算機裝上眼睛（照相機）和大腦（算法），讓計算機可以感知周圍的環(huán)境。目前計算機視覺研究主要集中在基礎應用場景，像圖片分類、物體識別、人臉的3D建模等。

識別物體是圖片分類的一個比較常見的應用，例如一個簡單的貓咪識別模型，我們首先要給計算機定義模型，然后準備大量貓咪的照片去訓練這個模型，讓計算機能識別出來，輸一張圖片的時候能識別出圖片是不是貓咪。正常情況下計算機模型能識別得比較準確，但是當我們輸入了一些有遮擋、形態(tài)多變或者角度、光照不一的圖片時，之前我們建立的模型就識別不出來。這就是計算機視覺在應用中存在的難點問題。

深度學習背后的技術(shù)原理

機器學習

在計算機視覺領域中是怎么運用深度學習來解決問題的呢？深度學習作為機器學習的一種，這里先簡單介紹下機器學習。

機器學習的本質(zhì)其實是為了找到一個函數(shù)，讓這個函數(shù)在不同的領域會發(fā)揮不同的作用。像語音識別領域，這個函數(shù)會把一段語音識別成一段文字；圖像識別的領域，這個函數(shù)會把一個圖像映射到一個分類；下圍棋的時候根據(jù)棋局和規(guī)則進行博弈；對話，是根據(jù)當前的對話生成下一段對話。

機器學習離不開學習兩個字，根據(jù)不同的學習方式，可以分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習兩種方式。

監(jiān)督學習中，算法和數(shù)據(jù)是模型的核心所在。在監(jiān)督學習中最關鍵的一點是，我們對訓練的每個數(shù)據(jù)都要打上標簽，然后通過把這些訓練數(shù)據(jù)輸入到算法模型經(jīng)過反復訓練以后，每經(jīng)過一次訓練都會減少算法模型的預計輸出和標簽數(shù)據(jù)的差距。通過大量的訓練，算法模型基本上穩(wěn)定下來以后，我們就可以把這個模型在測試數(shù)據(jù)集上驗證模型的準確性。這就是整個監(jiān)督學習的過程，監(jiān)督學習目前在圖片分類上應用得比較多。

再來看非監(jiān)督學習。跟監(jiān)督學習不同的地方是，非監(jiān)督學習不需要為所有的訓練數(shù)據(jù)都打上標簽。非監(jiān)督學習主要應用在兩個大類，第一類是做聚類分析，聚類分析是把一組看似無序的數(shù)據(jù)進行分類分組，以達到能夠更加更好理解的目的；另外是做自動編碼器，在數(shù)據(jù)分析的時候，原始數(shù)據(jù)量往往比較大，除了包含一些冗余的數(shù)據(jù)，還會包含一些對分析結(jié)果不重要的數(shù)據(jù)。自動編碼器主要是對原始數(shù)據(jù)做降維操作，把冗余的數(shù)據(jù)去掉，提高后面數(shù)據(jù)分析的效率。

通過不同的學習方式獲取到數(shù)據(jù)后，算法是接下來非常重要的一環(huán)。算法之于計算機就像大腦對于我們?nèi)祟悾x擇一個好的算法也是特別重要的。

上面是ImaegNet競賽的結(jié)果，2012年以前圖片分類采用的機器學習的模型是特征+支持向量機的模型，2012年以后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺領域發(fā)揮著至關重要的作用。為什么2014年以后卷積神經(jīng)網(wǎng)絡才發(fā)揮它的作用呢？我們先來看看神經(jīng)網(wǎng)絡。

神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡是受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，研究者認為人腦所有的神經(jīng)元都是分層的，可以通過不同的層次學習不一樣的特征，由簡單到復雜地模擬出各種特征。

上圖是計算機應用數(shù)學的方式來模擬人腦中神經(jīng)元的示意圖。a1到ak是信號的輸入，神經(jīng)元會對輸入信號進行兩次變換。第一部分是線性變換，因為神經(jīng)元會對自己感興趣的信號加一個權(quán)重；第二部分是非線性變換。

神經(jīng)網(wǎng)絡就是由許多的神經(jīng)元級聯(lián)而形成的，每一個神經(jīng)元都經(jīng)過線性變換和非線性變換，為什么會有非線性變換？從數(shù)學上看，沒有非線性變換，不管你神經(jīng)網(wǎng)絡層次有多深都等價于一個神經(jīng)元。如果沒有非線性變換，神經(jīng)網(wǎng)絡深度的概念就沒有什么意義了。

這是大家知道的神經(jīng)元網(wǎng)絡整體的模型，我們具體怎么來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡呢？

第一步，定義一個網(wǎng)絡模型，初始化所有神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重和偏置。定義好網(wǎng)絡模型以后再定義好這個模型的代價函數(shù)，代價函數(shù)就是我們的預測數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)的差距，這個差距越小，說明模型訓練得越成功。第一次訓練的時候會初始化所有神經(jīng)元的參數(shù)。輸入所有訓練數(shù)據(jù)以后，通過當前的模型計算出所有的預測值，計算預測值以后和標簽數(shù)據(jù)比較，看一下預測值和實際值有多大的差距。

第二步，不斷優(yōu)化差距，使差距越來越小。神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)導數(shù)的原理發(fā)明了反向傳播和梯度下降算法，通過N次訓練后，標簽數(shù)據(jù)與預測值之間的差距就會越來越小，直到趨于一個極致。這樣的話，所有神經(jīng)元的權(quán)重、偏置這些參數(shù)都訓練完成了，我們的模型就確定下來了。接下來就可以在測試集上用測試數(shù)據(jù)來驗證模型的準確率。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

以上所講的都是一般的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡，接下來進入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是專門針對圖片處理方面的神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡首先會輸入一張圖片，這張圖片是30×30，有三個顏色通道的數(shù)據(jù)，這是輸入層。下面是卷積層，有一個卷積核的概念，每一個卷積核提取圖片的不同特征。

提取出來以后到池化層，就是把卷積層的數(shù)據(jù)規(guī)模縮小，減少數(shù)據(jù)的復雜度。卷積和池化連起來我們叫做一個隱層，一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡會包含很多個隱層，隱層之后是全連接層，全連接層的目的是把前面經(jīng)過多個卷積池化層的特征把數(shù)據(jù)平鋪開，形成特征向量，我們把特征向量輸入到分類器，對圖片進行分類。

簡單來說，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡更適合計算機視覺主要有兩個原因，一是參數(shù)共享，另外一個是稀疏連接。

基于深度學習的人臉識別算法模型

以上是深度學習在計算機視覺領域的相關應用以及它背后的技術(shù)原理，接下來看看基于深度學習的人臉識別算法模型。

先看一下人臉識別的應用場景，主要分三個方面：一是1：1的場景，如過安檢的時身份證和人臉比對、證券開戶；二是1：N的場景，比如說公安部要在大量的視頻中檢索犯罪嫌疑人；三是大數(shù)據(jù)分析場景，主要是表情分類，還有醫(yī)學的分析等。

上圖主要是人臉識別簡單的流程，右邊的是訓練模型，有人臉的大數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過Gabor、LBP等經(jīng)驗描述子，或深度學習算法提取特征模型，這個模型部署在應用上，應用通過攝像頭、視頻獲取到人臉以后做預處理，進行特征提取，特征比對，最后輸出結(jié)果，這是比較通用的人臉識別的流程。

DeepID算法

DeepID算法的目的是識別兩張圖片，最后的輸出是兩張圖片的相似度。輸入圖片A和圖片B，經(jīng)過DeepID卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型會計算出向量A和向量B，合并成向量AB。然后將向量AB輸入分類器，算出向量AB的相似度，最后以這個相似度區(qū)分這兩個圖片是不是同一類。

這里要提到的兩個模型，一是DeepID的模型，二是分類器的模型。DeepID模型是用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法訓練的，最后的應用是把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡后面的softmax分類層去掉，得到softmax前面的特征向量；分類器模型是比較經(jīng)典的如支持向量機/聯(lián)合貝葉斯分類。訓練過程中，把訓練樣本分成五份，四份用來訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，一份用來訓練分類器，可以相互印證。

DeepID除了在網(wǎng)絡模型上做的工作，還會對圖片做預處理。像Patch的處理，按照圖片以人臉的某一個部位為中心生成固定大小的圖片，然后對每一個特定的Patch訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。一張圖片輸入后，切分成多個patch，分別輸入到對應的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。每一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡輸出一個向量，通過降維的算法，把所有patch對應的輸出向量進行處理，去除冗余信息，得到人臉的向量表示。

最后在比較兩張人臉時，就是分別將兩張人臉的這個向量輸入分類器得到相似度結(jié)果的。這里多patch切分有一個優(yōu)勢，比如在現(xiàn)實應用中有一些人的臉部是被遮擋的，由于它是分為不同的patch，這樣的場景下魯棒性會比較好。

DeepFace算法

再來看DeepFace算法。這是人臉對齊的流程，這張圖是史泰龍的側(cè)臉圖片，第一步是把人臉截取出來，對人臉上面68個基本點，描述出基本點以后，用三角剖分的算法把68個基本點連起來，然后將標準的人臉模型運用到三角剖分上，這樣標準的人臉模型就具備了這樣的深度。

經(jīng)過仿射變形后，將側(cè)臉模型轉(zhuǎn)成正臉模型，最后把這個模型應用到具體的圖片上，就得到了人的正臉圖片。這個算法的主要作用是通過一些模型將人物的側(cè)臉轉(zhuǎn)成正臉，以便做進一步的人臉識別/人臉分類 。

DeepFace神經(jīng)網(wǎng)絡如圖所示，前面三個卷積層比較普通，是用來提取臉部的一些基本特征；后面三個卷積層有一些改進，用的是參數(shù)不共享的卷積核，我們提到卷積核的基本特征有一個是參數(shù)是共享的，因為研究認為圖片中不同的部位一些基本特征是相似的。

但在這個算法中，經(jīng)過人臉對齊之后，它的不同的區(qū)域會有不同的基本特征，所以這里運用了參數(shù)不共享的卷積核。參數(shù)不共享，就不會發(fā)揮出卷積核參數(shù)少的優(yōu)勢，這樣可能增加訓練的復雜度。

FaceNet算法

FaceNet算法是谷歌人臉識別的一種算法，F(xiàn)aceNet算法提出三元組的概念：三張圖片放在一起，兩張圖片是同一個人的，一張圖片不是同一個人的。如果一個三元組中，同一個人的圖片的距離要大于不同人之間的距離，那么經(jīng)過學習以后，這個三元組中同一個人的圖片之間的距離，會小于不同人的圖片之間的距離。它不用做分類，直接計算出兩張圖片之間的距離。

其他算法

其他算法如FR+FCN，通過神經(jīng)網(wǎng)絡去訓練，當你得到一個人側(cè)臉照的時候，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡生成正面照；Face+baidu是傳統(tǒng)的卷積網(wǎng)絡，建立在大數(shù)據(jù)的基礎上，訓練了數(shù)百萬張人臉。

Pose+Shape+expression augmentation，這篇論文是通過三個變量擴充數(shù)據(jù)集，讓數(shù)據(jù)搜集工作變得容易；CNN-3DMM，它在標準的3D人臉模型基礎上，訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡，來給標準3D模型生成不同的參數(shù)，這個神經(jīng)網(wǎng)絡會根據(jù)不同的圖片生成不同的參數(shù)，給個體建立不一樣的3D模型。

基于DeepID算法的人臉搜索項目

最后介紹一下我們曾做過的一個人臉識別模型的項目。活動攝影承接商需要把一些會場活動、體育賽事等活動照片拍攝下來以后上傳到他們的網(wǎng)站上，因為圖片有幾百上千張，活動參與者很難找到自己的圖片。如果用人臉識別的模型，就可以把自己的臉部拍下來上傳，在圖片集中快速找到自己的照片。

我們看一下它整體的架構(gòu)。右邊是人臉庫的導入，活動攝影承接商獎會場拍攝的一千張照片導入搜索目標庫。導入以后做多patch預處理，運用DeepID的算法，計算每張圖片各patch的特征向量，放到特征向量庫里，建立一個從特征向量到原始圖片的索引。

左邊的部分是用戶搜索，拍攝了自己的頭像后，把它上傳上來進行搜索，后臺同樣先對用戶頭像做多patch切分，通過DeepID模型計算出用戶頭像的特征向量，然后在特征向量庫中逐步比對目標特征向量，將相似度最高的N個特征向量檢索出來，最后通過索引查到原始圖片，返回給用戶。

以上是深度學習背后的技術(shù)原理以及它在計算機視覺領域常見的應用，希望通過對這些原理的解析及應用的分享，讓大家更加直觀快速地了解人工智能技術(shù)層面的基礎概念，并且對人工智能技術(shù)的學習和運用有所啟發(fā)。