dlib代码解读人脸关键点检测器的训练

Posted 2021-02-20 ph-one

1. 源代码
先给出测试的结果，关键点并不是特别准，原因是训练样本数据量太少。

以下给出完整的人脸关键点检测器训练代码。详细的代码解读请看第二部分。

/* faceLandmarksTrain.cpp
function:借助dlib训练自己的人脸关键点检测器(参考dlib/examples/train_shape_predictor_ex)
date:2016/11/6
author:Elaine_Bao
*/

#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <iostream>

using namespace dlib;
using namespace std;

// ----------------------------------------------------------------------------------------
//获取两眼间距离，输出D[i][j]表示objects[i][j]中人脸的两眼间距离
std::vector<std::vector<double> > get_interocular_distances(
const std::vector<std::vector<full_object_detection> >& objects
);

// ----------------------------------------------------------------------------------------

int main(int argc, char** argv)
{
try
{
//一、preprocessing
//1. 载入训练集，测试集
const std::string faces_directory = "faces";
dlib::array<array2d<unsigned char> > images_train, images_test;
std::vector<std::vector<full_object_detection> > faces_train, faces_test;

load_image_dataset(images_train, faces_train, faces_directory + "/training_with_face_landmarks.xml");
load_image_dataset(images_test, faces_test, faces_directory + "/testing_with_face_landmarks.xml");

// 二、training
//1. 定义trainer类型
shape_predictor_trainer trainer;
//设置训练参数
trainer.set_oversampling_amount(300);
trainer.set_nu(0.05);
trainer.set_tree_depth(2);
trainer.be_verbose();

// 2. 训练，生成人脸关键点检测器
shape_predictor sp = trainer.train(images_train, faces_train);

// 三、测试
cout << "mean training error: " <<
test_shape_predictor(sp, images_train, faces_train, get_interocular_distances(faces_train)) << endl;
cout << "mean testing error: " <<
test_shape_predictor(sp, images_test, faces_test, get_interocular_distances(faces_test)) << endl;

// 四、存储
serialize("sp.dat") << sp;
}
catch (exception& e)
{
cout << " exception thrown!" << endl;
cout << e.what() << endl;
}
}

// ----------------------------------------------------------------------------------------

double interocular_distance(
const full_object_detection& det
)
{
dlib::vector<double, 2> l, r;
double cnt = 0;
// Find the center of the left eye by averaging the points around
// the eye.
for (unsigned long i = 36; i <= 41; ++i)
{
l += det.part(i);
++cnt;
}
l /= cnt;

// Find the center of the right eye by averaging the points around
// the eye.
cnt = 0;
for (unsigned long i = 42; i <= 47; ++i)
{
r += det.part(i);
++cnt;
}
r /= cnt;

// Now return the distance between the centers of the eyes
return length(l - r);
}

std::vector<std::vector<double> > get_interocular_distances(
const std::vector<std::vector<full_object_detection> >& objects
)
{
std::vector<std::vector<double> > temp(objects.size());
for (unsigned long i = 0; i < objects.size(); ++i)
{
for (unsigned long j = 0; j < objects[i].size(); ++j)
{
temp[i].push_back(interocular_distance(objects[i][j]));
}
}
return temp;
}

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2. 代码解读 step by step
2.1 预处理阶段
2.1.1 载入训练集、测试集
const std::string faces_directory = "faces";
dlib::array<array2d<unsigned char> > images_train, images_test;
std::vector<std::vector<full_object_detection> > faces_train, faces_test;

load_image_dataset(images_train, faces_train, faces_directory + "/training_with_face_landmarks.xml");
load_image_dataset(images_test, faces_test, faces_directory + "/testing_with_face_landmarks.xml");
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训练集和测试集图片存储在”faces”文件夹下，另外该文件夹下还需包含training_with_face_landmarks.xml，testing_with_face_landmarks.xml，包含图片中人脸bounding box的位置、68个人脸关键点的位置。组织形式为：

其中faces_train, faces_test的类型中包含full_object_detection，其原型如下（在full_object_detection.h中定义），其中rect存储的是人脸bounding box的位置，parts则存储68个关键点的位置。

full_object_detection(
const rectangle& rect_,
const std::vector<point>& parts_
) : rect(rect_), parts(parts_) {}
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2.2 训练阶段
2.2.1 定义trainer，用于训练人脸关键点检测器
shape_predictor_trainer trainer;
//设置训练参数
trainer.set_oversampling_amount(300);
trainer.set_nu(0.05);
trainer.set_tree_depth(2);
trainer.be_verbose();
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人脸关键点检测器的算法原理主要来自于文章[1]中的方法。简单地说就是通过多级级联的回归树进行关键点回归，在[1]中表述为如下式子：

其中S^(t)S^(t)表示第t级回归器的形状，rtrt表示第t级回归器的更新量，更新策略采用GBDT，即每级回归器学习的都是当前形状与groundtruth形状的残差。
其中训练器shape_predictor_trainer在shape_predictor.h中定义如下：

shape_predictor_trainer (
)
{
_cascade_depth = 10;
_tree_depth = 4;
_num_trees_per_cascade_level = 500;
_nu = 0.1;
_oversampling_amount = 20;
_feature_pool_size = 400;
_lambda = 0.1;
_num_test_splits = 20;
_feature_pool_region_padding = 0;
_verbose = false;
}
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逐项解释每个参数的意思：
(1) _cascade_depth: 表示级联的级数，默认为10级级联。
(2) _tree_depth: 树深，则树的叶子节点个数为2(_tree_depth)2(_tree_depth)个。
(3) _num_trees_per_cascade_level: 每个级联包含的树的数目，默认每级500棵树。则整个模型中树的总数为_cascade_depth * _num_trees_per_cascade_level，默认为5000棵树。

(4) _nu:正则项，nu越大，表示对训练样本fit越好，当然也越有可能发生过拟合。_nu取值范围(0,1]，默认取0.1。

(5) _oversampling_amount:通过对训练样本进行随机变形扩大样本数目。比如你原来有N张训练图片，通过该参数的设置，训练样本数将变成N*_oversampling_amount张。所以通常该值越大越好，只是训练耗时也会越久。

(6) _feature_pool_size:在每级级联中，我们从图片中随机采样_feature_pool_size个pixel用来作为训练回归树的特征池，这种稀疏的采样能够保证复杂度相比于从原图像所有pixel中进行训练的复杂度要低。当然该参数值越大通常精度越高，只是训练耗时也会越久。_feature_pool_size取值范围>1。

(7) _lambda:在回归树中是否分裂节点是通过计算pixel pairs的强度差是否满足阈值来决定的。如下式所示，如果所选的pixel pairs的强度大于阈值，则表示回归树需要进一步分裂。

这些pixel pairs是通过在上述特征池中随机采样得到的，倾向于选择邻近的pixels。这个_lambda就是控制选择pixel的远近程度的，值小表示倾向于选择离得近的pixel,值大表示并不太在意是否选取邻近的pixel pairs。_lambda取值范围(0,1)。

(8) _num_test_splits:如何分裂节点？在生成回归树时我们在每个节点随机生成_num_test_splits个可能的分裂，然后从中选取最佳的分裂。该参数值越大结果越精确，只是训练耗时也会越久。

(9) _feature_pool_region_padding:当我们要从图像中随机采样pixel来构建特征池时，我们会在training landmarks周围_feature_pool_region_padding范围内进行特征采样。当_feature_pool_region_padding=0时，则表示在landmark的1*1 box内采样。

通过以上对参数的理解我们基本可以知道每个参数设什么值合适。例如在本例中，选择设置_oversampling_amount=300,这是因为我们的训练样本很少，通过oversampling来增加样本量。对_nu和_tree_depth的设置也是为了防止过拟合。

2.2.2 训练，生成人脸关键点检测器
shape_predictor sp = trainer.train(images_train, faces_train);
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训练过程则是通过GBDT建立各级回归树。

2.3 测试
cout << "mean training error: " <<
test_shape_predictor(sp, images_train, faces_train, get_interocular_distances(faces_train)) << endl;
cout << "mean testing error: " <<
test_shape_predictor(sp, images_test, faces_test, get_interocular_distances(faces_test)) << endl;

//模型存储
serialize("sp.dat") << sp;
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这样就可以将sp.dat用于其他图片的人脸关键点检测了。具体使用方法可以参见dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp。

[1] One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees by Vahid Kazemi and Josephine Sullivan, CVPR 2014.

原文链接：https://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53054533