人臉檢測是一種在多種應用中使用的計算機技術，可以識別數字圖像中的人臉。人臉檢測還指人類在視覺場景中定位人臉的過程。

人臉檢測可以視為目標檢測的一種特殊情況。在目標檢測中，任務是查找圖像中給定類的所有對象的位置和大小。例如行人和汽車。

人臉檢測示例

在人臉檢測中應用較廣的演算法就是MTCNN（ Multi-task Cascaded Convolutional Networks的縮寫）。MTCNN演算法是一種基於深度學習的人臉檢測和人臉對齊方法，它可以同時完成人臉檢測和人臉對齊的任務，相比於傳統的演算法，它的性能更好，檢測速度更快。

本文目的不是為了強調MTCNN模型的訓練，而是如何使用MTCNN提取人臉區域和特徵點，為後續例如人臉識別和人臉圖片預處理做鋪墊。

接下來介紹MTCNN的使用，讓大家對其有一個直觀的感受，再深入了解其原理。

MTCNN的使用

Paper地址：
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/
github鏈接：
https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
其他版本：
https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow

作者是基於caffe實現的，因為本人配置了多次，都失敗了，因此嘗試了其他框架的，採用mxnet框架，當然也附上了pytorch版本的。

本次使用的項目鏈接：
https://github.com/YYuanAnyVision/mxnet_mtcnn_face_detection

其他參考：
pytorch版本：
https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch

第一步：將項目克隆下來

git clone https://github.com/YYuanAnyVision/mxnet_mtcnn_face_detection

當然很有可能會中途失敗，我自己也是嘗試多次都沒搞定，又慢又老是不行。不過之前分享過一個妙招，如果看過的小夥伴一定知道如何解決。

這裡附上文章鏈接：

完美解決Github上下載項目失敗或速度太慢的問題

第二步：配置好所需的環境

mxnet的安裝非常容易，這裡以我的電腦為例安裝GPU版本的mxnet

只需一行代碼即可完成安裝，首先查詢自己所安裝cuda的版本，並輸入對應的指令即可

# 例如我的電腦是cuda 9.0的pip install mxnet-cu90

這裡有補充說明
https://pypi.org/project/mxnet-cu90/，更多內容可以百度搜索解決。

第三步：運行代碼

該項目已經有預訓練模型了，直接運行main.py即可。

但是你一運行，就會發現哦豁，報錯了。

這是因為該項目是用python2寫的，所以存在一些需要修改的地方。

問題一：ImportError: cannot import name ‘izip’ （報錯文件 mtcnn_detector.py）

解決方案：python3中的zip就相當於 python2 itertools里的izip

因此，只需要做以下修改即可，在mtcnn_detector.py將報錯的from itertools import izip注釋掉，下面加一行試試看。

具體操作，在main.py中找到 from itertools import izip，並修改成下面即可。

#from itertools import izipizip = zip

解決了之後在運行一次main.py

卧槽，又不行了

問題2：TypeError: ‘float’ object cannot be interpreted as an integer

類型錯誤：「float」對象不能解釋為整數

解決方法：將報錯的地方存在的「/」都修改成「//」即可，同類報錯，相同的解決方法。

python2和python3中運算符的區別。

python3中 / 運算的結果是含有浮點數的。而python2中/是等價於python3中的 // ，python3中// 表示向下取整的除法。

# 舉個例子在python3中 //print(3/2,3//2) # 輸出 1.5， 1

歷經千辛萬苦，最終展示效果：

到這裡我們已經能夠檢測到人臉了，對於自己的圖片，只需要修改main.py中讀入的圖片路徑即可。更多自定義操作，例如批量處理和保存，可以根據自己的需求來添加。

MTCNN的原理

對於如此經典的網路僅僅掌握其使用還是不夠的，因此接下來將詳細的說明一下其內在的原理。

圖片來源與論文原文

從上圖可以知道主要包括四個操作，三個步驟。

1、圖像金字塔

對圖片進行Resize操作，將原始圖像縮放成不同的尺度，生成圖像金字塔。然後將不同尺度的圖像送入到這三個子網路中進行訓練，目的是為了可以檢測到不同大小的人臉，從而實現多尺度目標檢測。

圖像金字塔是圖像中多尺度表達的一種。對於圖像金字塔的具體原理這裡不詳細展開，有興趣可以參考這篇文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140

三個子網路圖

2、P-Net（Proposal Network）

論文原文對P-Net的描述：該網路結構主要獲得了人臉區域的候選框和邊界框的回歸向量。然後基於預測邊界框回歸向量對候選框進行矯正。在這之後，我們採用NMS來合併重疊率高的候選框。

P-Net是一個人臉區域的候選網路，該網路的輸入一個12x12x3的圖像，通過3層的卷積之後，判斷這個12×12的圖像中是否存在人臉，並且給出人臉框的回歸和人臉關鍵點。

網路的第一部分輸出是用來判斷該圖像是否存在人臉，輸出向量大小1x1x2，也就是兩個值。

網路的第二部分給出框的精確位置，一般稱為框回歸。P-Net輸入的12×12的圖像塊可能並不是完美的人臉框的位置，如有的時候人臉並不正好為方形，有可能12×12的圖像偏左或偏右，因此需要輸出當前框位置相對完美的人臉框位置的偏移。這個偏移大小為1×1×4，即表示框左上角的橫坐標的相對偏移，框左上角的縱坐標的相對偏移、框的寬度的誤差、框的高度的誤差。

網路的第三部分給出人臉的5個關鍵點的位置。5個關鍵點分別對應著左眼的位置、右眼的位置、鼻子的位置、左嘴巴的位置、右嘴巴的位置。每個關鍵點需要兩維來表示，因此輸出是向量大小為1×1×10。

3、R-Net（Refine Network）