遮挡人脸问题 | 详细解读Attention-Based方法解决遮挡人脸识别问题（附论文下载）

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发布于 2021-07-07 10:55:31

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1简介

在非约束性环境(如大量人群)中捕获的人脸照片，仍然对当前的人脸识别方法构成挑战，因为人脸经常被前景中的物体或人遮挡。然而，很少有研究涉及到识别部分面孔的任务。

本文提出了一种新的遮挡人脸识别方法，能够识别不同遮挡区域的人脸。通过将一个ResNet中间特征映射的attentional pooling与一个单独的聚合模块相结合来实现这一点。为了保证attention map的多样性，并处理被遮挡的部分，作者进一步对遮挡Face的常见损失函数进行了调整。实验表明，在多个benchmark下本文方法的性能优于所有baseline。

本文工作贡献可以概括为以下几点:

以ResNet为例，利用attentional pooling和聚合网络提出了一种新的扩展，并使用2种适用于部分FR的常见损失函数进行训练；
在多个局部FR的详尽分析中表明，本文的改进大大提高了识别性能。

2方法

2.1 Network Architecture

下图描述了partial FR方法，分为3个模块:Extract、Attend和Aggregate。

Extract模块从输入图像中提取特征图

F\in R^{20×20×1024}

和attention maps

A\in R^{20×20×K}

，其中K表示attention maps的个数。

在Attend模块中，使用重新校准的attention maps将特征图合并为K个中间特征向量。

Aggregate模块将这些中间特征向量映射到联合特征空间中，得到最终特征向量$f\in R^{256}。

1 Extract

受Comparator networks启发，作者使用了一个删减的ResNet-50架构，它在第4个block之后结束。因此，只进行了3次空间降采样，得到了大小为20×20的特征图，其中区域仍然具有很好的可区分性。与Comparator networks不同的是，在第3个block之后分离ResNet，以允许2个分支专注于各自的任务。而在第4个block之后直接得到F，然后再加上一个1×1的卷积以及ReLU激活函数获取a。具体架构总结如表1所示。

生成的attention maps应满足以下2个关键属性:

attention maps应是互斥的，即不同的attention maps聚焦于人脸图像的不同区域;
attention maps的激活与区域的可见性相关。

值得注意的是，implicitly-defined attention maps激活并不一定遵循人类定义的面部标志(如眼睛或鼻子)的直觉。

2 Attend

和Comparator networks一样，attention maps A需要重新校准。Xie等人提出了基于集的FR归一化A的attentional pooling方法，对集合内的所有图像分别进行归一化，从而确保从A中激活程度最大的图像中提取出各自的信息。

本文作者只考虑一个单一的图像，并期望不同的attention maps是相关的，因为这些主要取决于脸部的区域，即，如果眼睛被遮挡，相应的attention maps应该包含低激活值。因此，建议使用无参数的重新标定：

首先，用sigmoid函数

f_{norm(·)}= sigmoid(·)

对A进行normalize。这样，每个attention maps的每个像素分别归一化为(0,1);此外，先使用Global Average Pooling (GAP)，然后使用

f_{ex(·)}= softmax(·)

，计算一个向量$s\in R^K}表示每个attention maps的重要性:

索引

i,j,k

表示第

个attention maps的第

行和第

列的像素。通过引入GAP获得了所有attention maps的全局信息，并利用softmax函数将其转化为指示各attention maps重要性的概率分布。接下来，将第

个自归一化的attention maps

A_k

与其相应的重要性

s_k

相乘，得到最终的重新校准的attention maps

。

因此，在重新校准中将每个attention maps中的局部信息与跨attention maps的全局信息结合在一起。

重新校准后，应用attentional pooling，得到K个特征描述子

v_k \in R^{1024}

这样，第

个特征描述符中就包含了对应attention maps

A_k

激活时

的信息。

3 Aggregate

用Aggregate模块来总结partial FR模型。由于所有的特征描述符

v_k

依赖于它们对应的attention maps

A_k

聚焦于

内的不同区域，所以不可能进行直接聚合。因此，将每个

v_k

分别映射到一个联合特征空间

f_k\in R^{256}

，每个

v_k

使用一个单独的全连接层。

注意，由于每个

v_k

都在不同的特征空间中，所以权重不是共享的。由于

f_k

同样对身份信息进行编码，所以通过计算平均值得到最终的特征向量

f\in R^{256}

2.2 Loss Functions

为了训练模型，作者使用3个损失的加权和，其描述如下:

用

\lambda_{wCE}

、

\lambda_{wDIV}

和

\lambda_{REG}

表示超参数来平衡损失，

L_{REG}

为所有可训练权重的

L_2

范数。

1 Weighted Cross-Entropy

L_{wCE}

为了处理一些代表被遮挡区域的向量，从而降低相关性，作者提出了一种加权的softmax CrossEntropy(CE)。对于CE损失添加一个全连接层到每个特征向量

f_k

匹配训练数据集中类的数量。通过这种方法得到了K CE损失

L_{CE,K}

。为了得到最终加权CE损失，对每个

L_{CE,K}

及其重要性

s_k

进行了scale:

通过这种方式，该网络学习强调代表可见人脸区域的attention maps，同时减轻代表遮挡区域的attention maps的影响。需要注意的是，由于最后一个全连接层的权值是共享的，所以每个

f_k

的转换是相等的，因此，要保证它们同样编码身份信息，即位于相同的特征空间。此外，由于训练数据集中有大量的类，

f_k

作为瓶颈层提高了网络的泛化能力。

2 Weighted Diversity Regularizer

L_{wDIV}

多样性正则化的目的是确保attention maps的多样性，因为如果不进行正则化，网络容易倾向于只使用一个attention maps或生成K个相同的attention maps。因此作者使用多样性正则化算法来惩罚不同attention maps之间的相互重叠。首先，使用softmax函数将每个attention maps

A_k

自归一化为概率分布

P_k

接下来，计算所有

P_k

的像素级最大值，并得到所有像素的和。对于互不重叠的attention maps，这个和接近于1，可以计算加权多样性损失

L_{wDIV}

如下:

3实验

表2描述了LFW数据集上不同benchmark protocols的聚合精度。当考虑一个ResNet-50(没有微调)，它在训练期间从未暴露于部分脸，可以观察到标准FR模型非常容易受到partial faces的影响。通过对partial faces进行微调，该模型在partial protocols上表现得更好。ResNet-50在非non-centered protocols上的性能优于ResNet-41，但在centered protocols上的性能较差。作者认为这是由于ResNet-50包含更多可训练参数。因此，由于中心不是数据扩充的一部分，它更容易对训练过程中呈现的空间信息进行过拟合。