张东，高丙朋
（新疆大学 电气工程学院，新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830000）
深度学习这一研究方向的最终目标是让机器具备分析事物的能力、识别图像、声音和文字等信息，随着图像领域快速发展，深度学习走到大家眼前，尤其是在图像特征提取和目标检测上，深度学习优势更加突出。传统人脸识别方法主要有主成分分析法（PCA）［1］和局部二值模式（LBP）［2］，目前，人脸识别方法的研究方向集中在两方面：其一为基于整体的研究方法；
其二为分析人脸特征的方法，该方法应用较为广泛，通过使用一些手段保留人脸的一些特征参数，再通过特征参数构成识别特征向量从而达到识别的效果。
计算力得到快速提升以及海量数据的出现，使深度学习训练的模型更具泛化性。Deep⁃Face［3］是 CVPR2014 由 Facebook 提出的方法，为深度卷积神经网络在人脸识别领域发挥更大作用奠定了基础。DeepFace模型在处理人脸对齐过程采用3D对齐方式，使用传统直方图进行图片纹理化并提取对应特征；
在训练过程采用一般的交叉熵损失函数，通过一般的softmax对训练的数据进行分类。经过测试，DeepFace在测试集LFW取得了97.35%的准确率。香港中文大学的Sun等提出DeepID1［4］通过单一的卷积网络来进行特征提取。DeepID2［5］在DeepID1的基础上进行改进，提出通过提升类间差距，降低类内差距，训练出来的特征更加适合人脸识别任务。为解决人脸验证和识别在自然条件下仍然困难的问题，Google 提出了 FaceNet［6］模型，该方法直接将不同人脸图像映射到欧几里得空间，欧几里得空间中两点间直线距离也称欧式距离，它的长度代表了人脸图像的相似性，欧式距离越小就说明两张人脸图像越相似，反之则越不相似。只要该映射空间生成，人脸识别、验证和聚类的任务就可以完成。
2020年，Google提出了将 ViT（vision trans⁃former）［7］作为 transformer应用在图像处理的模型，深度学习的任务是把高维的原始数据映射到低维，低维数据会变的可分，而这个映射就叫embedding，通过embedding的方式可以大大加快训练速度与准确度。ViT将图像经过线性变换得到一定维度的向量，由于transformer的输入就是一系列映射，所以将图像变换后得到的向量送到transformer后就可图像处理，在大型数据集上的表现超过了当前先进的网络模型。由于ViT在图像处理方面的巨大优势，苹果公司提出了轻量级网络MobileViT［8］，其参数量小可以加快计算效率，经过实验测试，其准确率超过大多现有的网络模型。ViT经过实验发现：随着transformer层的增多，结果没有得到优化，甚至出现下降等问题。为解决ViT出现的问题，有学者提出了DeepViT［9］，不仅解决了transformer层的增多，ViT实验结果的不理想，还解决了在ViT模型深度增加后注意力图在一定深层数的计算会趋于相似的问题。在Ima⁃geNet上进行对比测试，结果显示当Transform⁃er block为24和32时，DeepViT准确率比ViT的分别高0.7%和1.6%，分别达到了80.1%和80.9%；
随着Transformer block的增加DeepViT的准确率一直在上升，表明DeepViT模型可以实现更高精度。
普通的卷积神经网络太过复杂、参数量和计算量大，Howard等［10］在 2017年提出了轻量级神经网络MobileNet，提出了深度可分离卷积层，在保证精度高的情况下，大大减少计算量提高了运算效率。但深度可分离卷积之后的激活函数ReLU会带来信息丢失，且不可恢复。所以为了解决MobileNet模型出现的问题，大量学者对其进行改进，其中Sandler等［11］提出了MobileNetV2，MobileNetV2采用了当时流行的残差网络，在深度可分离卷积之前先将输入输送到1×1点卷积；
此外，为防止经过卷积操作后的特征信息被破坏，激活函数ReLU换成了线性输出，但经过实验测试，此模型识别效果不好，实时性不佳，参数量和计算量较大。因此在实际人脸识别过程中，MobileNetV2难以达到要求。
为解决MobileNetV2出现的问题，本文在MobileNetV2网络的基础上加入DeepViT，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和DeepViT的优势，在提高人脸识别准确率的同时，构建一个参数量小，可以大大提高计算效率的网络模型，改进后的MobileDeep⁃ViT作为特征提取网络具有更好的识别性能。
2017年，Google提出轻量级网络Mobile⁃NetV1，其网络结构较为简单，在实验中发现这种结构存在问题。原理是将一个标准卷积层拆分为两个部分，分别为深度卷积（Depthwise）和点卷积（Pintwise），其中Depthwise每个输入通道都有一个独立卷积核，相当于收集了每个通道的特征，输入通道数和输出通道数是一致的，因此Depthwise没有经过升维或降维。点卷积通过使用1×1卷积来实现功能，收集了每个点的特征，可以进行升维或降维。普通卷积和深度可分离卷积的工作特点如图1所示。
图1中，深度可分离卷积的参数量为：Dk×Dk×M+1×M×N；
计算量是由深度卷积和点卷积两部分相加而得。深度卷积的卷积核尺寸Dk×Dk×1，有M个，一共要做Dw×Dh次乘法运算，其中，Dw和Dh是标准卷积的宽和高；
点卷积卷积核尺寸1×1×M，共有N个，需要Dw×Dh次乘法运算，这时深度可分离卷积的计算量Q1见式（1）：
标准卷积参数数量为：Dk×Dk×M×N；
卷积核尺寸是Dk×Dk×M，有N个，一共要做Dw×Dh次乘法运算，所以标准卷积计算量Q2见式（2）：
故深度可分离卷积与普通卷积的计算量下降倍数Q3见式（3）：
可以看出，标准卷积的参数量和计算量是深度可分离卷积的数倍，而且当卷积的宽和高数值较大时，下降的倍数会变得更大，证明深度可分离卷积可以极大提高运算效率。
ReLU定义如式（4）：
式中：x表示输入，f(x)表示输出。
从式中可以得出当输入值为负时，此时流过这个神经元的梯度就为0，权重无法得到更新，网络无法学习，从而丢失信息。Mobile⁃NetV1在减少计算量的同时还存在结构简单、性价比较低、训练时部分kernel为空等问题。MobileNetV2网络结构如表1所示。其中，第一个卷积层输入大小为224×224，输入通道数为3，经过卷积后的输出通道数为32，卷积核每次移动的距离称为步长，此时的步长为2，以此类推；
并且f为输入输出通道数。
MobileNetV2在深度卷积之前进行升维，加入一个点卷积，可使网络在更高维空间提取特征。此外，为解决MobileNetV1激活函数ReLU损耗方面的问题，MobileNetV2在点卷积之后把激活函数ReLU换成线性激活函数。并且Mo⁃bileNetV2借鉴了ResNet思想使输入和输出相加。这种结构可以使得信息在各层之间流动更加容易，在前向传播时提供特征重用作用，当反向传播时也可以起到缓解梯度消失的作用。
2.1 DeepViT的原理
2020年Google提出ViT把transformer直接应用在图像处理上，而后开发出的网络也都是在ViT的基础上改进的。ViT的原理以及优势在文献［7］做了详细的解释和说明。但在实验中发现ViT模型有一定的局限性，在使用相同数据集进行测试时，随着网络深度的增加，ViT的性能不仅会达到饱和，而且注意力图在一定深层数计算之后会出现相似。为解决自注意层引起的问题，DeepViT把ViT中的自注意力换成重新注意，这样相似块的数量不仅减少到零，并且随着模型深度的增加性能将持续提高。ViT和DeepViT模型结构如图2所示。
由图2可知，通过比较ViT和DeepViT模型整体结构，与ViT不同的是，DeepViT提出重新注意替换自我注意层，有效解决了注意力崩溃问题。
2.2 Re-Attention
经过文献［9］已经证实：ViT中不同的transformer block之间的注意力图之间的相似度比较高，尤其是深层。然而来自同一transform⁃er block不同头注意力图相似性非常小。于是提出将各个头的注意力进行交换，并训练深层ViT，使其表现更好。新的Re-Attention Value计算公式见式（5）：
Re-Attention优势有两方面：首先，相比于其他可能的注意力增强方法，Re-Attention利用不同注意力头之间相互作用来收集他们之间的互补信息，可以更好提高注意力图的多样性；
其次Re-Attention的程序非常简洁，只需要修改几行代码就能运用到实际工作，易于实施。
3.1 改进网络结构
鉴于MobileNetV2网络模型轻量级的优势，将MobileNetV2与DeepViT进行融合，在减小参数量的同时并保持较高准确率，设计轻量级卷积神经网络模型MobileDeepViT，改进网络输入大小为256×256，输入通道数为3，其网络结构如表2所示。其中，MDb是MobileDeepViT block，MV2是MobileNetV2 block网络。
在MobileDeepViT网络中，首先将输入特征图送入一个3×3的标准卷积层，此时特征图的尺寸和输出的通道数发生变化，然后依次通过5个MobileNetV2基本单元，需要调整输出通道和步长，再经过 MobileDeepViT block、Mobile⁃NetV2基本单元、MobileDeepViT block、Mobile⁃NetV2基本单元、MobileDeepViT block和一个点卷积。由于MobileNetV2点卷积采用的是线性输出，所以为了更好地提取特征和使网络收敛，在MobileNetV2之外经过卷积处理后的输出都要经过BN层和ReLU非线性激活函数处理从而增加非线性表达能力［12］。
3.2 MobileDeepViT block
MobileNetV2人脸特征提取网络中共有7个bottleneck层，经过MobileNetV2后的图像大小为H×W×C，需要对输出进行n×n、1×1的卷积处理，会得到一个H×W×d的原始图，再将其输入到transformer中，然后把输出的结果进行1×1的点卷积会得到一个H×W×C的卷积，在这时需要把输出和最初的图像进行连接，会得到一个H×W×2C的图像，最后再经过一个输入通道扩大2倍输出通道不变的n×n的卷积，将图像转换为H×W×C。这几部分组成MobileDeepViT block整体结构，每经过一个卷积操作后的输出都需要经过BN层和ReLU6非线性激活函数。此外，整个网络结构中Mo⁃bileDeepViT block的步长都为1。其中，Mo⁃bileDeepViT block中的n×n卷积为标准的n×n卷积，MobileNetV2 block和MobileDeepViT block的结构如图3所示。
由图3可知，MobileDeepViT block与卷积类似，使用两个标准n×n和1×1卷积以及含有Re-Attention 的transformer，用更深的全局处理取代卷积中的局部处理，因此MobileDeepViT block可以看作是一个卷积。并且其具有类似CNN和ViT的属性，有助于更少的参数和简单的训练方法获得更好的效果。
3.3 实验的准备工作与结果分析
3.3.1 数据集的选取及预处理
本文在训练过程中训练集为公共数据集CASIA-WebFace［13］，该数据集应用较为广泛，共含有10 575个人的494 414张图像。训练前需要对数据集进行预处理，将属于同一个人的图像放到同一个文件夹里面，并进行人脸的提取和矫正。
测试数据集选用的是LFW［14］人脸数据集进行模型的评估。LFW数据集包含5749人共13 233张人脸图像，测试前将属于同一个人的图像放到同一个文件夹里，随机选取6000对图像进行对比实验。
欧式距离测试选用的图像为LFW测试集和自制的测试集，实验前要进行灰度处理［15］。
3.3.2 实验环境
实验过程通过python语言编写，框架为py⁃torch，训练和测试步骤是在NVIDIA RTX 3060 GPU上运行，12 GB显存，内存大小为29 GB，训练中bitchsize设置为32；
欧式距离测试实验在MacOS上进行，处理器为四核Intel Core i5、1.1 GHz CPU、8 GB内存。
3.3.3 实验结果及分析
三种不同的特征网络分别是Inception_ResNetV1、MobileNetV1和 MobileDeepViT。In⁃ception_ResNetV1是FaceNet提取特征的原版主干网络；
MobileNetV1是轻量级特征提取网络。实验过程中的评估指标是LFW测试集的识别准确率、模型的大小，三种主干网络具体表现如表3所示。
从表中3可以看出，改进后模型的准确率与Inception_ResNetV1基本一致，但模型参数量大大降低；
与MobileNetV1模型相比，改进后模型的精度不仅有所提高，而且参数量更低。由此可以看出改进后的模型不仅参数量大大减少，而且在精度上有所提升，证明了改进后模型的有效性。
在欧式距离对比实验中，测试图像为灰度图，测试前对图像的脸部进行矫正和截取，当两张不同照片进行测试时，三种主干特征提取网络测试结果如表4、图4所示。
图4中，横、纵坐标都为模型输入图片尺寸，其中，Inception_ResNetV1（左）和 Mobile⁃NetV1（中）输入尺寸为 160×160，MobileDeep⁃ViT（右）的输入尺寸为256×256；
从表4中可知，改进后模型的欧式距离测试结果更小，在LFW和自制测试集的测试结果分别为0.476、0.740，表明该网络模型可以更准确判断两张图像来自同一人。
关于改进模型实时性能测试，本文在Ma⁃cOS测试端测试了三种网络模型预测相似度所消耗的时间，测试结果如表5所示。
从表5中可以看出，本文提出的模型在预测时消耗的时间明显小于Inception_ResNetV1和MobileNetV1，这表明改进后的模型实时性更好。
本文研究并提出轻量级卷积神经网络Mo⁃bileDeepViT用于人脸识别，在轻量级网络的基础上融合DeepViT，解决了人脸识别过程中模型参数大、识别精度低等问题。通过实验结果表明，本文提出的MobileDeepViT模型大小仅为11.1 MB，却获得较高的识别精度，说明本文算法具有较好的人脸识别效果。此外，在欧式距离和实时性对比的实验结果表明，本文模型效果更好。由于影响识别效果的因素较多，未来的工作计划仍然是构建快速以及精度高的网络模型，并且随着新算法提出，下一步需要整合各个算法的优势构建更好的网络。
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