人脸识别系统设计实践：代码生成训练PNET的图片数据
人脸识别系统设计实践：代码生成训练PNET的图片数据
望月从良
发布于 2021-01-04 03:16:07
发布于 2021-01-04 03:16:07
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上一节我们了解了PNET的基本原理，本节看看如何生成PNET需要的训练数据。总体而言我们需要产生两部分数据，一部分图片里面包含人脸，另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸，而是图片中人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。
算法会设定三个阈值，当人脸在图片区域占据比率不超过30%，那么认为图片不包含人脸。如果超过30%但是不到45%，那么图片属于“中性”，当人脸占据区域超过65%则断定图片内含有人脸。训练使用的数据集为WIDERFace,该数据集不但包含了大量含有人脸的图片，而且还通过文本文件详细描述了每张图片中人脸所在的坐标位置。
下载给定数据集后解压，可以看到路径下有多个文件夹和一个文本文件，文件夹中包含不同类型的人脸图片，文本文件描述了每张图片中人脸的坐标位置，例如打开文本可以看到如下一行信息：
0_Parade_marchingband_1_205 59.60 56.00 78.29 74.94 39.41 1.66 56.60 22.60 90.26 18.61 106.71 41.04 144.10 15.87 161.05 37.30 117.68 30.32 132.38 47.02 201.93 16.36 221.37 36.06 162.79 53.26 176.50 72.45 97.98 53.26 113.19 79.43 9.34 85.48 22.43 106.57 59.35 116.15 76.15 139.59 45.29 161.07 59.74 182.17 18.25 247.82 48.34 278.95 114.79 237.10 139.12 265.09 210.80 239.19 231.73 266.66 308.43 259.50 332.99 285.24 402.90 205.89 433.36 242.02 260.95 141.52 280.40 164.15 283.12 151.71 301.22 170.71 353.49 159.85 370.91 183.38 238.07 37.05 250.12 56.08 251.39 28.39 271.26 47.62 266.40 56.71 280.56 75.95 357.28 80.38 371.45 101.73 489.01 112.72 508.57 135.54 545.43 122.50 561.98 148.07 511.58 73.61 529.88 94.92 543.67 75.11 560.97 100.18 544.68 49.29 561.22 67.59 562.48 67.09 583.04 96.17 464.94 68.59 482.75 94.92 502.80 37.00 520.86 56.81 595.57 53.05 612.62 70.85 574.01 138.29 588.80 159.86 554.71 164.62 567.99 185.18 497.47 256.35 526.72 284.60 580.56 239.07 607.82 267.32 706.86 166.62 747.08 209.82 654.28 140.01 672.72 164.13 533.31 3.35 549.04 20.67 596.23 20.99 613.08 39.74 684.31 47.47 699.18 67.20 665.16 40.90 678.88 58.91 659.73 6.03 673.73 27.46 747.49 10.31 765.78 32.90 795.22 17.75 809.80 37.76 813.52 16.03 830.67 41.19 850.39 39.76 870.40 62.63 806.94 59.48 823.81 84.06 739.20 54.34 756.92 78.35 831.81 117.80 852.40 140.38 866.69 108.36 882.70 132.09 798.11 221.94 830.85 260.00 870.04 236.21 898.59 267.28 911.23 223.52 927.69 245.54 991.32 142.56 1011.70 164.67 940.88 88.66 958.15 109.39 917.04 24.75 939.50 53.08 1000.30 25.44 1017.23 45.83 932.24 58.95 949.51 83.14 759.27 34.53 774.08 57.43 758.94 127.71 775.70 152.78 346.72 22.38 363.76 40.91 25.75 42.00 40.87 63.96 47.01 23.81 62.83 45.78 328.05 219.76 350.44 243.90 "
数据以空格将不同信息分离，第一个空格前面的字符串对应图片的名称，上面数据就表明有一张名为0_Parade_marchingband_1_205.jpg的图片，后面的数字以每四个为一组分别对应一张人脸在图片中的坐标，因此我们可以通过这些数据将图片中的人脸“框”出来：
txt_line = "0_Parade_marchingband_1_205 59.60 56.00 78.29 74.94 39.41 1.66 56.60 22.60 90.26 18.61 106.71 41.04 144.10 15.87 161.05 37.30 117.68 30.32 132.38 47.02 201.93 16.36 221.37 36.06 162.79 53.26 176.50 72.45 97.98 53.26 113.19 79.43 9.34 85.48 22.43 106.57 59.35 116.15 76.15 139.59 45.29 161.07 59.74 182.17 18.25 247.82 48.34 278.95 114.79 237.10 139.12 265.09 210.80 239.19 231.73 266.66 308.43 259.50 332.99 285.24 402.90 205.89 433.36 242.02 260.95 141.52 280.40 164.15 283.12 151.71 301.22 170.71 353.49 159.85 370.91 183.38 238.07 37.05 250.12 56.08 251.39 28.39 271.26 47.62 266.40 56.71 280.56 75.95 357.28 80.38 371.45 101.73 489.01 112.72 508.57 135.54 545.43 122.50 561.98 148.07 511.58 73.61 529.88 94.92 543.67 75.11 560.97 100.18 544.68 49.29 561.22 67.59 562.48 67.09 583.04 96.17 464.94 68.59 482.75 94.92 502.80 37.00 520.86 56.81 595.57 53.05 612.62 70.85 574.01 138.29 588.80 159.86 554.71 164.62 567.99 185.18 497.47 256.35 526.72 284.60 580.56 239.07 607.82 267.32 706.86 166.62 747.08 209.82 654.28 140.01 672.72 164.13 533.31 3.35 549.04 20.67 596.23 20.99 613.08 39.74 684.31 47.47 699.18 67.20 665.16 40.90 678.88 58.91 659.73 6.03 673.73 27.46 747.49 10.31 765.78 32.90 795.22 17.75 809.80 37.76 813.52 16.03 830.67 41.19 850.39 39.76 870.40 62.63 806.94 59.48 823.81 84.06 739.20 54.34 756.92 78.35 831.81 117.80 852.40 140.38 866.69 108.36 882.70 132.09 798.11 221.94 830.85 260.00 870.04 236.21 898.59 267.28 911.23 223.52 927.69 245.54 991.32 142.56 1011.70 164.67 940.88 88.66 958.15 109.39 917.04 24.75 939.50 53.08 1000.30 25.44 1017.23 45.83 932.24 58.95 949.51 83.14 759.27 34.53 774.08 57.43 758.94 127.71 775.70 152.78 346.72 22.38 363.76 40.91 25.75 42.00 40.87 63.96 47.01 23.81 62.83 45.78 328.05 219.76 350.44 243.90 "
annotation = txt_line.strip().split(' ')
img_path = annotation[0]
box = list(map(float, annotation[1:]))
boxes = np.array(box, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)
print("image contains {} faces".format(len(boxes)))
img = cv2.imread(img_path + ".jpg")
for box in boxes:
top_left = (box[0], box[1])
bottom_right = (box[2], box[3])
img = cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (255,0,0), 1)
cv2_imshow(img)
上面代码运行后结果如下：
可以看到图片中很多人脸都被蓝色方框选中，由此根据数据集给定信息我们可以构造不同类型的训练数据，第一种称为”neg”的图片，图片中人脸占总区域的比率不到0.3，第二种称为”part”，这种人脸在这种图片中占据的区域在0.3到0.4之间，第三种称为”pos”，人脸占据图片区域在0。65以上，为了更形象的展示这三种图片的特性，我们选择一张只有一个人脸的图片进行实例讲解，首先我们把读取人脸坐标的逻辑用一个函数封装起来，然后加载实例需要的人脸图片：
def get_img_boxes(txt_line):
cur_path = os.getcwd()
annotation = txt_line.strip().split(' ')
img_path = os.path.join(cur_path, annotation[0] + ".jpg")
box = list(map(float, annotation[1:]))
boxes = np.array(box, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)
return img_path, boxes
txt_line = "0_Parade_marchingband_1_849 448.51 329.63 570.09 478.23 "
img_path, boxes = get_img_boxes(txt_line)
print("image contains {} faces".format(len(boxes)))
face_img = cv2.imread(img_path)
for box in boxes:
top_left = (box[0], box[1])
bottom_right = (box[2], box[3])
face_img = cv2.rectangle(face_img, top_left, bottom_right, (255,0,0), 1)
cv2_imshow(face_img)
上面代码运行后结果如下：
接下来我们要生成”neg”属性的训练图片，算法的基本思路是，在图片上随机选择一系列区域，然后计算所选择区域与人脸区域的“并”，所谓”并“就是将选择区域与人脸区域两部分面积求和，然后减去重叠部分的面积，然后计算重叠部分面积占“并”后面积的比率，根据比率的大小来决定图片的属性，由此我们给出计算人脸所占区域比率的代码：
def IOU(box, boxes):
box_area = (box[2] - box[0] + 1) * (box[3] - box[1] + 1)
boxes_area = (boxes[:,2] - boxes[:,0] + 1) * (boxes[:,3] - boxes[:,1] + 1)
#计算矩形重叠部分面积
xx1 = np.maximum(box[0], boxes[: ,0])
yy1 = np.maximum(box[1], boxes[:,1])
xx2 = np.minimum(box[2], boxes[:,2])
yy2 = np.minimum(box[3], boxes[:,3])
w = np.maximum(0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0, yy2 - yy1 + 1)
over_lap = w * h
area_combine = (box_area + boxes_area - over_lap + 1e-10) #1e-10避免数值为0
overlap_percentage = over_lap / area_combine
return overlap_percentage
代码将两个区域的面积加总然后减去两个区域的重叠部分由此得到两个区域的“并后我们随机在图片上扣出一系列区域，然后选择那些与人脸区域交集所占比率小于0.3的区域作为训练数据：
npr=np.random
def create_neg_parts(img, face_boxes):
neg_num = 0
height, width, channel = img.shape
neg_boxes = []
while neg_num < 50:
#随机截取一个区域,不小于12*12,因为pnet要训练得识别12*12的图片内部是否有人脸
size = npr.randint(12, min(width, height) / 2)
#选取左上角坐标
nx = npr.randint(0, width - size)
ny = npr.randint(0, height - size)
crop_box = np.array([nx, ny, nx+size, ny + size])
iou = IOU(crop_box, face_boxes)
if np.max(iou) < 0.3: #如果截取的面积与所有人脸面积重叠部分小于两者合并面积的0.3表明截取面积中不含有人脸
neg_boxes.append(crop_box)
neg_num += 1
return neg_boxes
def draw_boxes(img, boxes, color):
for box in boxes:
top_left = (box[0], box[1])
bottom_right = (box[2], box[3])
img = cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, color, 1)
cv2_imshow(img)
接着我们调用上面代码并将所选择的区域绘制出来，这样读者就能对算法和代码有更感性的理解：
print(len(boxes))
color = (0, 255, 0)
neg_boxes = create_neg_parts(face_img, boxes)
draw_boxes(face_img.copy(), neg_boxes, color)
代码运行后所得结果如下：
注意到绿色方框所对应的区域要不完全不包含人脸，要不与人脸区域的交集所占比率少于0.3.为了让网络对人脸的识别能力更强，我们还需要构造一部分人脸区域所占比率接近0.3的图片，也就是图片中含有一小部分人脸，这种只包含部分人脸的图片对网络的训练效果最好，选取包含部分人脸图片的代码如下：
def create_neg_overlapped_parts(img, face_boxes): #产生只含有部分脸部的区域
height, width, channel = img.shape
neg_overlapped_boxes = []
for box in face_boxes:
left, top, right, bottom = box
w = right - left
h = bottom - top
if max(w, h) < 20 or left < 0 or top < 0: #忽略掉小于20像素的人脸区域
continue
for i in range(5): #每个人脸区域最多生成5个重叠不超过0.3的区域
size = npr.randint(12, min(width, height))
delta_x = npr.randint(max(-size, -left), w)
delta_y = npr.randint(max(-size, -top), h) #沿着左上角随机上下和左右偏移形成重叠区域的左上角
nx1 = int(max(0, left + delta_x))
ny1 = int(max(0, top + delta_y))
if nx1 + size > width or ny1 + size > height: #确保创建的区域不超过整个图片范围
continue
crop_box = np.array([nx1, ny1, nx1+size, ny1+size])
iou = IOU(crop_box, face_boxes)
if np.max(iou) < 0.3:
neg_overlapped_boxes.append(crop_box)
return neg_overlapped_boxes
neg_overlapped_boxes = create_neg_overlapped_parts(face_img, boxes)
print(len(neg_overlapped_boxes))
color = (0, 0, 255)
draw_boxes(face_img.copy(), neg_overlapped_boxes, color)
上面代码运行后结果如下：
从上图看到红色方框就是代码选择的区域，这些区域与蓝色人脸区域都有重叠，同时重叠部分占两个区域面积的比率都少于03.接下来使用同样的方法产生性质为“part”和”post”的图片，这类图片包含一部分人脸，其中人脸所占图片比率在0.3和0.45之间，要不就占据比率超过0.65，而后者是被认为包含了人脸的图片，代码如下：
def create_pos_part_box(img, boxes): #产生与脸部重叠部分超过0.65和0.45的交集区域
height, width, channel = img.shape
pos_boxes = []
pos_offset = []
part_boxes = []
part_offset = []
for box in boxes:
left, top, right, bottom = box
w = right - left
h = bottom - top
if max(w, h) < 20 or left < 0 or top < 0:
continue
for i in range(20): #每个人脸生成20个与人脸部分重叠超过0.65或0.4的区域
size = npr.randint(int(min(w, h) * 0.8), np.ceil(1.25 * max(w, h)))
if w < 5:
continue
delta_x = npr.randint(-w * 0.2, w * 0.2)
delta_y = npr.randint(-h * 0.2, h * 0.2)
nx1 = int(max(left + w /2 + delta_x - size / 2, 0))
ny1 = int(max(top + h / 2 + delta_y - size / 2, 0))
nx2 = nx1 + size
ny2 = ny1 + size
if nx2 > width or ny2 > height: # 生成区域不能超出图片大小
continue
crop_box = np.array([nx1, ny1, nx2, ny2])
#计算生成区域左上角和右下角相对于人脸框的偏移比率后期计算需要
offset_x1 = (left - nx1)/float(size)
offset_y1 = (top - ny1) / float(size)
offset_x2 = (right - nx2) / float(size)
offset_y2 = (bottom - ny2) / float(size)
box_ = box.reshape(1, -1)
iou = IOU(crop_box, box_)
if np.max(iou) >= 0.65:
pos_boxes.append(crop_box)
pos_offset.append((offset_x1, offset_y1, offset_x2, offset_y2))
elif np.max(iou) >= 0.4:
part_boxes.append(crop_box)
part_offset.append((offset_x1, offset_y1, offset_x2, offset_y2))
return pos_boxes, pos_offset, part_boxes, part_offset
pos_boxes, pos_offset, part_boxes, part_offset = create_pos_part_box(face_img, boxes)
print("pos boxes len: ", len(pos_boxes))
print("part boxes len: ", len(part_boxes))
color = (125, 125, 0)
draw_boxes(face_img.copy(), pos_boxes, color) #显示与脸部重叠面积超过0.65的区域
上面代码运行后结果如下：
图片中绿色方框就是代码选择比率超过0.65的区域，注意到这些区域与蓝色方框对应的人脸区域有很大的重叠部分，我们再看看比率在0.3到0.45直接的区域：
color = (0, 125, 125)
draw_boxes(face_img.copy(), part_boxes, color) #显示与脸部重叠面积超过0.4的区域
代码运行后所得结果如下：
我们将三部分数据分别存储在不同文件夹下，第一种存在”neg”文件夹，第二种存在”part”文件夹，第三种存在”pos”文件夹，然后就可以把他们当做训练数据输入网络。这些实践对理论的理解至关重要，如若不然你看论文描述的算法就会落入到云里雾里，这也是我认为很多知乎上的文章是装逼假把式的主要原因。
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原始发表：2020-12-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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