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。

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

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

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

再來看非監督學習。跟監督學習不同的地方是，非監督學習不需要為所有的訓練數據都打上標簽。非監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據進行分類分組，以達到能夠更加更好理解的目的；另外是做自動編碼器，在數據分析的時候，原始數據量往往比較大，除了包含一些冗余的數據，還會包含一些對分析結果不重要的數據。自動編碼器主要是對原始數據做降維操作，把冗余的數據去掉，提高后面數據分析的效率。

通過不同的學習方式獲取到數據后，算法是接下來非常重要的一環。算法之于計算機就像大腦對于我們人類，選擇一個好的算法也是特別重要的。

上面是ImaegNet競賽的結果，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年以后是卷積神經網絡的模型，卷積神經網絡在計算機視覺領域發揮著至關重要的作用。為什么2014年以后卷積神經網絡才發揮它的作用呢？我們先來看看神經網絡。

神經網絡

神經網絡是受人腦神經元結構的啟發，研究者認為人腦所有的神經元都是分層的，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學的方式來模擬人腦中神經元的示意圖。a1到ak是信號的輸入，神經元會對輸入信號進行兩次變換。第一部分是線性變換，因為神經元會對自己感興趣的信號加一個權重；第二部分是非線性變換。

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

這是大家知道的神經元網絡整體的模型，我們具體怎么來訓練神經網絡呢？

第一步，定義一個網絡模型，初始化所有神經網絡的權重和偏置。定義好網絡模型以后再定義好這個模型的代價函數，代價函數就是我們的預測數據和標簽數據的差距，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元的參數。輸入所有訓練數據以后，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據比較，看一下預測值和實際值有多大的差距。

第二步，不斷優化差距，使差距越來越小。神經網絡根據導數的原理發明了反向傳播和梯度下降算法，通過N次訓練后，標簽數據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，所有神經元的權重、偏置這些參數都訓練完成了，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據來驗證模型的準確率。

卷積神經網絡

以上所講的都是一般的全連接神經網絡，接下來進入卷積神經網絡。卷積神經網絡是專門針對圖片處理方面的神經網絡。卷積神經網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據，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，就是把卷積層的數據規模縮小，減少數據的復雜度。卷積和池化連起來我們叫做一個隱層，一個卷積神經網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過多個卷積池化層的特征把數據平鋪開，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，卷積神經網絡更適合計算機視覺主要有兩個原因，一是參數共享，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；三是大數據分析場景，主要是表情分類，還有醫學的分析等。

上圖主要是人臉識別簡單的流程，右邊的是訓練模型，有人臉的大數據庫，經過Gabor、LBP等經驗描述子，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，經過DeepID卷積神經網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模型是用卷積神經網絡算法訓練的，最后的應用是把卷積神經網絡后面的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典的如支持向量機/聯合貝葉斯分類。訓練過程中，把訓練樣本分成五份，四份用來訓練卷積神經網絡，一份用來訓練分類器，可以相互印證。

DeepID除了在網絡模型上做的工作，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訓練卷積神經網絡。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網絡。每一個卷積神經網絡輸出一個向量，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果的。這里多patch切分有一個優勢，比如在現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。

經過仿射變形后，將側臉模型轉成正臉模型，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臉轉成正臉，以便做進一步的人臉識別/人臉分類 。

DeepFace神經網絡如圖所示，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，經過人臉對齊之后，它的不同的區域會有不同的基本特征，所以這里運用了參數不共享的卷積核。參數不共享，就不會發揮出卷積核參數少的優勢，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，FaceNet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，通過神經網絡去訓練，當你得到一個人側臉照的時候，可以通過神經網絡生成正面照；Face+baidu是傳統的卷積網絡，建立在大數據的基礎上，訓練了數百萬張人臉。

Pose+Shape+expression augmentation，這篇論文是通過三個變量擴充數據集，讓數據搜集工作變得容易；CNN-3DMM，它在標準的3D人臉模型基礎上，訓練一個神經網絡，來給標準3D模型生成不同的參數，這個神經網絡會根據不同的圖片生成不同的參數，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。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層面的基礎概念，并且對人工智能技術的學習和運用有所啟發。