人脸识别之light_cnn

light_cnn出自2016 cvpr吴翔A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels，

优势在于一个很小的模型和一个非常不错的识别率。主要原因在于，

（1）作者使用maxout作为激活函数，实现了对噪声的过滤和对有用信号的保留，从而产生更好的特征图MFM(Max-Feature-Map)。这个思想非常不错，本人将此思想用在center_loss中，实现了大概0.5%的性能提升，同时，这个maxout也就是所谓的slice+eltwise，这2个层的好处就是，一，不会产生训练的参数，二，基本很少耗时，给人的感觉就是不做白不做，性能还有提升。

（2）作者使用了NIN(Network inNetwork)来减少参数，并提升效果，作者提供的A模型是没有NIN操作的，B模型是有NIN操作的，2个模型的训练数据集都是CASIA，但是性能有0.5%的提升，当然代价是会有额外参数的产生。但是相比其他网络结构，使用NIN还是会使模型小不少，作者论文中的网络结构和B,C模型相对应。

模型比较如下：

作者论文中的识别率是98.80%和实际测试结果非常接近，本人测试使用的对齐方式是使用作者提供的对齐方式。

         这里的S模型，是大神分享的基于light_cnn稍作修改的模型，其实就是通过卷基层替换全连接层来减少参数，当然为了保证输出为256维特征，作者在第一个卷基层的stride*2，这样使得卷积后特征图缩小为原来1半。这种方法减少了模型参数，同时，stride*2使得卷积过程少了1半以上，也许GPU并行后未必会有明显的反应，但是cpu模式下，就会看出运行时间减少不少。

 

修改的作者的对齐程序：

基本思想还是反射变换warpaffine的思想，根据眼睛做旋转，根据眼睛中点和嘴巴中点做缩放，然后crop而出）。

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1. function [res, eyec2, cropped, resize_scale] = align(img, f5pt, ec_mc_y, ec_y,crop_size)  
2. f5pt = double(f5pt);  
3. ang_tan = (f5pt(1,2)-f5pt(2,2))/(f5pt(1,1)-f5pt(2,1));  
4. ang = atan(ang_tan) / pi * 180;  
5. img_rot = imrotate(img, ang, 'bicubic');  
6. imgh = size(img,1);  
7. imgw = size(img,2);  
8.   
9. % eye center  
10. x = (f5pt(1,1)+f5pt(2,1))/2;  
11. y = (f5pt(1,2)+f5pt(2,2))/2;  
12. % x = ffp(1);  
13. % y = ffp(2);  
14.   
15. ang = -ang/180*pi;  
16. %{  
17. x0 = x - imgw/2;  
18. y0 = y - imgh/2;  
19. xx = x0*cos(ang) - y0*sin(ang) + size(img_rot,2)/2;  
20. yy = x0*sin(ang) + y0*cos(ang) + size(img_rot,1)/2;  
21. %}  
22. [xx, yy] = transform(x, y, ang, size(img), size(img_rot));  
23. eyec = round([xx yy]);  
24. x = (f5pt(4,1)+f5pt(5,1))/2;  
25. y = (f5pt(4,2)+f5pt(5,2))/2;  
26. [xx, yy] = transform(x, y, ang, size(img), size(img_rot));  
27. mouthc = round([xx yy]);  
28.   
29. resize_scale = ec_mc_y/abs(mouthc(2)-eyec(2));  
30.   
31. img_resize = imresize(img_rot, resize_scale);  
32.   
33. res = img_resize;  
34. eyec2 = (eyec - [size(img_rot,2)/2 size(img_rot,1)/2]) * resize_scale + [size(img_resize,2)/2 size(img_resize,1)/2];  
35. eyec2 = round(eyec2);  
36. img_crop = zeros(crop_size, crop_size, size(img_rot,3));  
37. % crop_y = eyec2(2) -floor(crop_size*1/3);  
38. crop_y = eyec2(2) - ec_y;  
39. crop_y_end = crop_y + crop_size - 1;  
40. crop_x = eyec2(1)-floor(crop_size/2);  
41. crop_x_end = crop_x + crop_size - 1;  
42.   
43. box = guard([crop_x crop_x_end crop_y crop_y_end], size(img_resize,1));  
44. if (box(2)>size(img_resize,2)||box(4)>size(img_resize,1))  
45.     img_crop(box(3)-crop_y+1:box(4)-crop_y+1, box(1)-crop_x+1:box(2)-crop_x+1,:) =imresize(img_resize,[box(4)-box(3)+1,box(2)-box(1)+1]);  
46. else  
47.     img_crop(box(3)-crop_y+1:box(4)-crop_y+1, box(1)-crop_x+1:box(2)-crop_x+1,:) = img_resize(box(3):box(4),box(1):box(2),:);  
48. end  
49. % img_crop = img_rot(crop_y:crop_y+img_size-1,crop_x:crop_x+img_size-1);  
50. cropped = img_crop/255;  
51. end  
52.   
53. function r = guard(x, N)  
54. x(x<1)=1;  
55. x(x>N)=N;  
56. r = x;  
57. end  
58.   
59. function [xx, yy] = transform(x, y, ang, s0, s1)  
60. % x,y position  
61. % ang angle  
62. % s0 size of original image  
63. % s1 size of target image  
64.   
65. x0 = x - s0(2)/2;  
66. y0 = y - s0(1)/2;  
67. xx = x0*cos(ang) - y0*sin(ang) + s1(2)/2;  
68. yy = x0*sin(ang) + y0*cos(ang) + s1(1)/2;  
69. end  

测试程序：

其中，list.txt数据格式如下：

路径/图片类别eye_x  eye_y  eye_x  eye_y  nose_x nose_y  mouse_x  mouse _y

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1. clear;  
2. clc;  
3. imagelist=importdata('list.txt');  
4.   
5. addpath('/home/caffe/matlab');  
6. caffe.reset_all();  
7.   
8. % load face model and creat network  
9. caffe.set_device(0);  
10. caffe.set_mode_gpu();  
11. %-------1  
12. model = 'LightenedCNN_A_deploy.prototxt';  
13. weights = 'LightenedCNN_A.caffemodel';  
14. %-------2  
15. % model = 'LightenedCNN_B_deploy.prototxt';  
16. % weights = 'LightenedCNN_B.caffemodel';  
17. %-------3  
18. % model = 'LightenedCNN_C_deploy.prototxt';  
19. % weights = 'LightenedCNN_C.caffemodel';  
20.   
21. net = caffe.Net(model, weights, 'test');  
22.   
23. features=[];  
24.   
25. for k=1:size(imagelist.textdata,1)  
26.       
27.     f5pt = [imagelist.data(k,3),imagelist.data(k,5), imagelist.data(k,7),imagelist.data(k,9),imagelist.data(k,11);...  
28.         imagelist.data(k,2),imagelist.data(k,4), imagelist.data(k,6),imagelist.data(k,8),imagelist.data(k,10)];  
29.     f5pt=f5pt';  
30.      
31.     crop_size=128;  
32.     ec_mc_y=48;  
33.     ec_y=40;  
34.     [img2, eyec, img_cropped, resize_scale] = align(img, f5pt, ec_mc_y, ec_y, crop_size);  
35.       
36.     img_final = imresize(img_cropped, [crop_size crop_size], 'Method', 'bicubic');  
37.   
38.     img_final = permute(img_final, [2,1,3]);  
39.     img_final = img_final(:,:,[3,2,1]);  
40.       
41.     if size(img_final,3)>1  
42.     img_final = rgb2gray(img_final);  
43.     end  
44.       
45.     tic  
46.     res = net.forward({img_final});    
47.     toc  
48.     features=[features;[res{1,1}]'];     
49. end  
50. score=[];  
51. for i=1:2:size(features,1)  
52.     scoretmp=pdist2(features(i,:),features(i+1,:),'cosine');%chisq,emd,L1,cosine,euclidean  
53.     score=[score;scoretmp];  
54. end  
55. figure,plot(score);  
56. caffe.reset_all();  

训练的proto文件：http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9790137

reference：

https://github.com/AlfredXiangWu/face_verification_experiment