Nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng nơron tích chập xếp chồng và mô hình Facenet
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619
NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT SỬ DỤNG MẠNG NƠRON
TÍCH CHẬP XẾP CHỒNG VÀ MÔ HÌNH FACENET
A FACE RECOGNITION SYSTEM USING MULTI-TASK CASCADED CONVOLUTIONAL NETWORKS
AND FACENET MODEL
Trần Hồng Việt1,*, Đỗ Đình Tiến1,
Nguyễn Thị Trà1, Trần Lâm Quân2
1. GIỚI THIỆU
TÓM TẮT
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những mô hình học sâu hiệu quả
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) [1, 2, 3] là một trong
những mô hình học sâu thành công nhất trong lĩnh vực
nhận dạng khuôn mặt, các vùng hình ảnh khác nhau luôn
được sử dụng đồng thời khi trích xuất các đặc trưng hình
ảnh, nhưng trong thực tế, các phần khác nhau của khuôn
mặt đóng những vai trò khác nhau trong nhận diện khuôn
mặt. Mỗi khuôn mặt của mỗi người có sự độc đáo và nét
đặc trưng riêng biệt.
nhất trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, các vùng hình ảnh khác nhau luôn
được sử dụng đồng thời khi trích xuất các đặc trưng hình ảnh, nhưng trong thực
tế, các phần của khuôn mặt đóng những vai trò khác nhau trong việc nhận diện.
Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng mối tương quan giữa phát hiện và hiệu
chỉnh để nâng cao hiệu suất trong một mạng nơ-ron tích chập xếp chồng
(MTCNN). Ngoài ra, chúng tôi sử dụng framework FaceNet của Google để tìm
hiểu cách ánh xạ từ hình ảnh khuôn mặt đến không gian Euclide, nơi khoảng
cách tương ứng trực tiếp với độ đo độ tương tự khuôn mặt để trích xuất hiệu suất
của các thuật toán đặc trưng khuôn mặt. Thuật toán gộp trung bình có trọng số
được áp dụng cho mạng FaceNet và thuật toán nhận dạng khuôn mặt dựa trên
mô hình FaceNet cải tiến được đề xuất. Thực nghiệm và ứng dụng thử nghiệm
cho thấy thuật toán nhận dạng khuôn mặt được đề xuất có độ chính xác nhận
dạng cao sử dụng phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên học sâu.
Hình 1. Quá trình nhận dạng khuôn mặt
(Nguồn: https://core.ac.uk/download/pdf/208977767.pdf)
Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, học sâu, FaceNet, mạng nơ-ron tích chập,
mạng nơ-ron tích chập xếp chồng.
ABSTRACT
Hình 1 mô tả quá trình nhận diện khuôn mặt. Trường
hợp ảnh đầu vào (image input) gồm cả không gian có chứa
khuôn mặt người muốn định danh thì ta cần phát hiện
vùng ảnh chỉ chứa khuôn mặt của người đó (face
detection). Đây cũng là một bài toán được tập trung nghiên
The convolutional neural networks (CNN) is one of the most successful deep
learning model in the field of face recognition, the different image regions are always
treated equally when extracting image features, but in fact different parts of the face
play different roles in face recognition. In this paper, we use the inherent correlation
between detection and calibration to enhance their performance in a deep multi- cứu [4, 5]. Ảnh khuôn mặt có thể được tiền xử lý (cân chỉnh
task cascaded convolutional neural network (MTCNN). In addition, we utilize chẳng hạn - face alignment) nhằm đảm bảo chất lượng cho
Google’s FaceNet framework to learn a mapping from face images to a compact nhận diện. Khuôn mặt của mỗi người được trích chọn và
Euclidean space, where distances directly correspond to a measure of face similarity
to extract the performance of facial feature algorithms. The weighted average
pooling algorithm is applied to the FaceNet network, and a face recognition
algorithm based on the improved FaceNet model is proposed. The experiments and
apply system show that the proposed face recognition algorithm has high
recognition accuracy using face recognition method based on deep learning.
biểu diễn thông qua một véc-tơ đặc trưng (feature
extraction) nhằm mô tả những đặc điểm riêng biệt của
khuôn mặt người đó và để so sánh với các khuôn mặt khác.
Việc so sánh khuôn mặt đầu vào với cơ sở dữ liệu các khuôn
mặt đã được lưu trữ (existing database) trở thành việc tính
toán mức độ gần nhau giữa các véc-tơ đặc trưng (feature
matching), từ đó tìm ra khuôn mặt giống nhất trong cơ sở
dữ liệu.
Keywords: Face recognition, deep learning, faceNet, convolutional neural
networks, multi-task cascaded convolutional neural network.
1Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp
2Trung tâm ứng dụng khoa học hàng không, VietnamAirlines
*Email: thviet79@gmail.com
Ngày nhận bài: 12/4/2021
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 20/5/2021
Ngày chấp nhận đăng: 25/6/2021
Hình 2. Các bước chính trong một hệ thống nhận dạng khuôn mặt
64
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY
Một hệ thống nhận diện mặt người thông thường bao connected layer). Hai lớp nơron đầu (tích chập và gộp
gồm bốn bước xử lý sau:
chung) thực hiện vai trò trích chọn đặc trưng của ảnh
khuôn mặt, trong khi lớp thứ ba (kết nối đầy đủ) thực hiện
vai trò ánh xạ các đặc trưng được trích chọn thành đầu ra
cuối cùng, tức là định danh của người được nhận diện. Lớp
nơron tích chập đóng vai trò quan trọng trong CNN, bao
gồm một chồng các phép toán tích chập, là một loại phép
1. Phát hiện khuôn mặt (Face Detection).
2. Phân đoạn khuôn mặt (Face Alignment hay
Segmentation).
3. Trích chọn đặc trưng (Feature Extraction).
4. Nhận diện (Recognition) hay Phân lớp khuôn mặt tuyến tính chuyên biệt. Lớp nơron gộp chung đóng vai trò
(Face Classification).
làm giảm số chiều của không gian đặc trưng được trích
chọn (hay còn gọi là subsampling) nhằm tăng tốc độ xử lý
của quá trình nhận diện. Quá trình học mạng nơron là điều
chỉnh các tham số học của mạng (trainable parameters)
gồm các trọng số liên kết của lớp nơron tích chập và lớp
nơron kết nối đầy đủ. Thuật toán học điển hình của mạng
nơron dạng này là lan truyền ngược sai số với mục tiêu
giảm thiểu sai số kết quả nhận diện của mạng. Ngoài ra,
mạng còn có các tham số cần phải thiết lập trước khi áp
dụng như kích thước của nhân trong phép tích chập, độ
trượt của phép tích chập, hàm kích hoạt, phương pháp tính
của lớp nơron gộp chung và các tham số của mạng.
Bên cạnh những bước chính nêu trên, ta còn có thể áp
dụng thêm một số bước khác như tiền xử lý, hậu xử lý
nhằm làm tăng độ chính xác cho hệ thống. Sau bước phát
hiện khuôn mặt, ta có thể thực hiện bước tiền xử lý
(Preprocessing) bao gồm các bước căn chỉnh ảnh (face
image alignment) và chuẩn hóa ánh sáng (illumination
normalization). Do một vài thông số như: tư thế khuôn mặt,
độ sáng, điều kiện ánh sáng,… phát hiện khuôn mặt được
đánh giá là bước khó và quan trọng nhất so với các bước
còn lại của hệ thống.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi không tập trung tìm
hiểu bước phát hiện khuôn mặt mà chỉ tập trung chủ yếu
vào bước nhận diện khuôn mặt qua việc đề xuất sử dụng
một phương pháp nhận diện khuôn mặt với mạng đa tích
chập xếp chồng và xây dựng ứng dụng nhận diện khuôn
mặt cho các đối tượng sinh viên và các cán bộ giảng viên
trên một số dữ liệu thu thập được. Cách tiếp cận của chúng
tôi là sử dụng mô hình đạt độ chính xác cao trong nhận
diện khuôn mặt dựa trên mạng nơron tích chập với cơ chế
học sâu, kiểm tra mô hình trên bộ dữ liệu mẫu và thử
nghiệm với bài toán nhận diện khuôn mặt. Bài báo được
cấu trúc gồm: Phần 1 giới thiệu về bài toán nhận diện
khuôn mặt; Phần 2 trình bày các nghiên cứu liên quan;
Phần 3 giới thiệu phương pháp đề xuất và nêu bật một số
ưu điểm và hạn chế; Phần 4 thực nghiệm và phân tích kết
quả; Phần 5 kết luận và một số định hướng nghiên cứu.
Nhiều nghiên cứu ứng dụng CNN trong nhận diện
khuôn mặt với các cải tiến ngày một hiệu quả và chất lượng
cao hơn, ứng dụng đa dạng vào các bài toán thực tế.
Nghiên cứu [6] phân tích tính hiệu quả của CNN so với các
phương pháp nhận diện gồm: phân tích thành phần chính
(PCA), mô hình biểu đồ mẫu nhị phân cục bộ (LBPH) và láng
giềng gần nhất (KNN). Thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu ORL
cho thấy LBPH đạt kết quả tốt hơn PCA và KNN, nhưng đối
với CNN được đề xuất cho độ chính xác nhận diện tốt nhất
(98,3% so với ba phương pháp kia chưa đến 90%). Qua đây
phần nào khẳng định phương pháp dựa trên CNN hiệu quả
hơn các phương pháp khác.
Nghiên cứu [7] đã phân tích đánh giá với các kiến trúc
CNN cải tiến khác nhau cho nhận diện khuôn mặt. Thứ nhất
là kiến trúc chứa 22 lớp nơron với 140 triệu tham số học và
cần 1,6 tỷ FLOPS (floating-point operations per second) cho
mỗi ảnh. Dạng kiến trúc thứ hai dựa trên mô hình mạng
Interception của GoogleNet gồm các phiên bản với kích
thước đầu vào khác nhau nhằm làm giảm không gian tham
số học của mạng. Các kiến trúc này được ứng dụng vào các
phạm vi khác nhau, trong khi kiến trúc CNN có kích thước
lớn cho kết quả cao và phù hợp với ứng dụng trên các máy
tính lớn thì với CNN nhỏ hoặc rất nhỏ sẽ phù hợp với các
ứng dụng trên thiết bị di động cầm tay nhưng vẫn đảm bảo
kết quả chấp nhận được. Nhằm tăng hiệu quả cao hơn,
nghiên cứu [8] đề xuất một kiến trúc CNN với quy mô “rất
sâu” gồm 11 khối với 37 lớp nơron, 8 khối đầu đóng vai trò
trích chọn đặc trưng và 3 khối sau thực hiện chức năng
phân lớp để nhận diện. Kiến trúc CNN này được chạy trên
quy mô dữ liệu học mạng rất lớn (LFW và YTF với hàng
nghìn định danh và hàng triệu bức ảnh) và cho kết quả
(98,95% trên LFW và 97,3% trên YTF) tốt hơn so với các mô
hình CNN khác.
2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Hình 3. Một minh họa về kiến trúc dạng khối của mô hình CNN (Nguồn:
Researchgate.net)
Những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công
nghệ học sâu (deep learning) với mạng nơron tích chập
(convolutional neural network - CNN) và được ứng dụng
thành công trong nhiều bài toán thực tế [3, 5]. CNN là một
cấu trúc mạng nơron nhân tạo gồm ba loại lớp nơron (hình
3): lớp nơron tích chập (convolution layer), lớp nơron gộp
chung (pooling layer) và lớp nơron kết nối đầy đủ (fully
Nghiên cứu [4, 14] đã đề xuất một hệ thống mạng
nơron tích chập cho nhận diện khuôn mặt với sự cải tiến
dựa trên kiến trúc CNN của VGG (Visual Geometry Group -
65
Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Vol. 57 - No. 3 (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619
University of Oxford). Đó là sử dụng mô-đun CReLu (hàm P-Net (Proposal Network) nhằm dự đoán các vùng trong
kích hoạt của nơron) thay cho mô-đun hàm kích hoạt ảnh ví dụ là vùng chứa khuôn mặt, mạng tinh chế R-Net
(ReLu) thông thường, mô-đun CReLu thực hiện ghép nối (Refine Network) sử dụng đầu ra của P-Net để loại bỏ các
một ReLu chỉ chọn phần dương với một ReLu chỉ chọn vùng không phải khuôn mặt và mạng đầu ra (Output
phần âm của sự kích hoạt. Ở đây chính là điểm gấp đôi mức Network): sử dụng đầu ra R-Net để đưa ra kết quả cuối cùng
độ phi tuyến của hàm kích hoạt trong CNN và đã được xác với 5 điểm đánh dấu khuôn mặt: 2 điểm mắt, 1 điểm mũi và
định cho chất lượng kết quả tốt hơn. Dựa trên mô hình đề 2 điểm khóe miệng. Facenet là sản phẩm nghiên cứu của
xuất này, xây dựng một hệ thống nhận diện khuôn mặt Google giới thiệu năm 2015, với model này đầu vào là ảnh
theo thời gian thực với một mạng nơron tích chập nhiều đúng kích thước cho đầu ra là một vector 128 features cho
lớp (“rất sâu”) và phân tích thử nghiệm cho kết quả tốt hơn 1 khuôn mặt. Sau đó dùng SVM để phân nhóm các vector
so với kết quả thu được khi sử dụng mô hình ban đầu.
đó vào các nhóm để biết véc-tơ đó là mặt của ai.
Nghiên cứu [8] cải tiến chất lượng nhận diện cho mô
hình dựa trên CNN bằng cách áp dụng phương pháp học
mạng nơron với kỹ thuật “triplet loss”. Một số nghiên cứu
khác tập trung vào vấn đề nhận diện biểu cảm khuôn mặt
với các kỹ thuật được đề xuất. Nghiên cứu [9] đã sử dụng
mô hình CNN để thiết kế hệ thống nhận diện 6 loại biểu
cảm khuôn mặt khác nhau với việc đưa vào tiền xử lý hình
ảnh trước khi nhận diện. Nghiên cứu [10] sử dụng kết hợp
mô hình nhị phân cục bộ (LBP) và mô hình CNN để nhận
diện biểu cảm khuôn mặt. Theo đó, hình ảnh của khuôn
mặt được chuyển thành bản đồ đặc trưng bằng LBP, sau đó
bản đồ đặc trưng LBP này được sử dụng làm đầu vào của
CNN để huấn luyện mạng và nhận diện.
thread/mi-ai-nhan-dien-khuon-mat-trong-video-bang-mtcnn-va-facenet.3013864/)
3.2. Trích chọn đặc trưng (FaceNet)
3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
Facenet là một hệ thống nhúng cho việc nhận dạng và
phân cụm khuôn mặt được đề xuất bởi nhóm tác giả làm
việc tại Google[13] dựa trên việc nhúng mỗi ảnh vào không
gian Euclide bằng cách sử dụng mạng CNN. Thuật toán
nhận diện khuôn mặt trước facenet đều tìm cách biểu diễn
khuôn mặt bằng một vector embedding (là vector chuyển
dữ liệu chữ viết thô thành dữ liệu số thực) thông qua một
layer bottleneck (nút thắt cổ chai có tác dụng giảm chiều
dữ liệu. Trong facenet, quá trình encoding của mạng
convolutional neural network đã giúp ta mã hóa bức ảnh
về 128 chiều. Sau đó những vector này sẽ làm đầu vào cho
hàm loss function đánh giá khoảng cách giữa các vector.
Để áp dụng triple loss, quá trình học được thực hiện với
mỗi bộ ba mẫu học gồm, trong đó là hình ảnh của một
người cụ thể (gọi là ảnh neo - anchor), là ảnh khác của cùng
một người với ảnh (gọi là ảnh dương - positive) và là hình
ảnh của bất kỳ một người khác (gọi là ảnh âm - negative).
Mục tiêu ở đây là học mạng nơron (điều chỉnh trọng số
mạng) sao cho phản hồi của mạng nơron với cặp mẫu là
gần nhau hơn.
Trong phần này, chúng tôi thiết kế mô hình nhận diện
khuôn mặt tập trung chủ yếu vào bước nhận diện khuôn
mặt qua việc đề xuất sử dụng phương pháp nhận diện
khuôn mặt với mạng đa tích chập xếp chồng sử dụng mô
hình Facenet và mô hình VGG16.
3.1. Tiền xử lý ảnh đầu vào
Phần này áp dụng một số phương pháp tiền xử lý trên
hình ảnh đầu vào, bao gồm phát hiện và cắt xén để lấy
vùng ảnh chứa khuôn mặt, cải thiện chất lượng ảnh. Trong
thực tế ứng dụng, ảnh đầu vào thường được trích xuất từ
camera nên bao gồm cả không gian nền, do đó, ta phải
thực hiện giai đoạn tìm kiếm và phát khuôn mặt (gọi là face
detection) nhằm xác định vùng ảnh chứa đúng khuôn mặt
cần xử lý và cắt bỏ không gian nền của ảnh. Để thực hiện
điều này, các tác giả sử dụng phương pháp phát hiện vùng
ảnh có chứa khuôn mặt dựa vào MTCNN.
Khi ảnh khuôn mặt được phát hiện, thực hiện cắt vùng
ảnh khuôn mặt đó từ nền, cải thiện chất lượng ảnh khuôn
mặt này bằng việc chuyển đổi hình ảnh đầu vào thành hình
ảnh đa cấp độ xám và áp dụng phép cân bằng mức xám, co
giãn về kích thước đúng với đầu vào của mạng nơron đã
thiết kế để thực hiện trích chọn đặc trưng và phân lớp.
Hàm triplet loss luôn lấy 3 bức ảnh làm input và trong
mọi trường hợp kì vọng:
d(A, P) < d(A, N) (1)
MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)
gồm 3 mạng CNN (Convolution, Relu, Max Pooling, Fully
Connected Layers) xếp chồng và đồng thời hoạt động khi
detect khuôn mặt. Kiến trúc của MTCNN thể hiện như hình
4. Mỗi mạng có cấu trúc khác nhau và đảm nhiệm vai trò
khác nhau trong task. MTCNN hoạt động theo ba bước, mỗi
bước dùng một mạng noron riêng lần lượt là: mạng đề xuất
Để làm cho khoảng cách giữa vế trái và vế phải lớn hơn,
ta sẽ cộng thêm vào vế trái một hệ số α không âm rất nhỏ.
Khi đó (1) trở thành:
d(A, P) + α ≤ d(A, N)
ꢀ
ꢀ
ꢀ
‖ ( )
‖
‖ ( )
‖
→ f A − f(P) ꢀ + α ≤ f A − f(N)
ꢀ
→ f A − f(P) ꢀ − f A − f(N) ꢀꢀ + α ≤ 0
‖ ( )
‖
‖ ( )
‖
66
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY
Như vậy hàm loss function sẽ là:
vị trí nhất về phát hiện đối tượng và vị trí haivề phân loại
ảnh trong cuộc thi ILSVRC 2014., sau khi train bởi mạng
VGG16 đạt độ chính xác cao nằm trong top-5 test trong dữ
liệu ImageNet gồm 14 triệu hình ảnh thuộc 1000 lớp khác
nhau. Kiến trúc của VGG16 mô tả trong hình 6.
ꢀ
ꢁ
f A − f(P) ꢀ − f A − f(N) ꢀꢀ + α (2)
(
)
∑
‖ ( )
‖
‖ ( )
‖
ℒ A, P, N =
ꢂꢃꢄ
Trong đó n là số lượng các bộ 3 hình ảnh được đưa vào
huấn luyện.
Mục tiêu của hàm loss function là tối thiểu hóa khoảng
cách giữa 2 ảnh khi chúng là negative và tối đa hóa khoảng
cách khi chúng là positive.
Kiến trúc bao gồm 13 lớp tích chập, 5 lớp max-pooling
và 3 lớp kết nối đầy đủ. Số lớp có các tham số có thể điều
chỉnh là 16 (13 lớp tích chập và 3 lớp kết nối đầy đủ). Số
lượng bộ lọc trong khối đầu tiên là 64, con số này được
nhân đôi trong các khối tiếp theo đó cho đến khi đạt 512.
Mô hình này được hoàn thiện bởi hai lớp ẩn kết nối đầy đủ
và một lớp đầu ra. Hai lớp kết nối đầy đủ có cùng số nơ-ron
là 4096. Lớp đầu ra bao gồm 1000 nơ-ron tương ứng với số
Hình 5. Sai số bộ ba tối thiểu hóa khoảng cách giữa ảnh (Anchor) và ảnh
(Positive) và tối đa hóa khoảng cách giữa ảnh (Anchor) và ảnh (Negative)
loại của tập dữ liệu Imagenet.
Trong bước nhận dạng hay phân lớp tức là xác định
danh tính (identity) hay nhãn của ảnh (label) - đó là ảnh của
ai, ở bước nhận dạng/phân lớp, chúng tôi sử dụng phương
pháp VGG16. VGG16 sẽ tiến hành phân lớp ảnh trong tập
huấn luyện, khi đưa ảnh vào nhận dạng sẽ được so sánh,
tìm ra ảnh đó thuộc vào lớp nào.
Do đó để loại bỏ ảnh hưởng của các trường hợp nhận
diện đúng Negative và Positive lên hàm loss function. Ta sẽ
điều chỉnh giá trị đóng góp của nó vào hàm loss function
về 0.
Tức là nếu:
Thực nghiệm trên các bộ dữ liệu được cộng đồng đánh
giá sử dụng (trong phần 4.1). Từ đó xây dựng ứng dụng
nhận diện khuôn mặt cho đối tượng sinh viên và các cán bộ
giảng viên trên một số dữ liệu thu thập được. Cách tiếp cận
của chúng tôi là sử dụng mô hình đạt độ chính xác cao và
hiệu quả trong việc nhận diện khuôn mặt. Để kết hợp các
phương pháp nhận dạng khuôn mặt nhằm đạt hiệu quả
cao, trong phương pháp đề xuất, chúng tôi đưa ra phương
pháp phát hiện khuôn mặt (MTCNN), trích chọn đặc trưng
(FaceNet), phân lớp và nhận diện khuôn mặt (VGG16).
f A − f(P) ꢀ − f A − f(N) ꢀꢀ + α ≤ 0 (3)
ꢀ
‖ ( )
‖
‖ ( )
‖
sẽ được điều chỉnh về 0. Khi đó hàm loss function trở
thành:
ꢁ
(
)
∑
‖ ( )
( )‖ꢀ ‖ (
max( f Aꢂ − f P ꢀ − f Aꢂ −
ꢂ
)
ℒ A, P, N =
ꢂꢃꢄ
(
)‖ꢀ
f Nꢂ ꢀ + α, 0) (4)
Như vậy khi áp dụng Triple loss vào các mô hình
convolutional neural network ta có thể tạo ra các biểu diễn
vector tốt nhất cho mỗi một bức ảnh. Những biểu diễn véc-
tơ này sẽ phân biệt tốt các ảnh Negative rất giống ảnh
Positive. Và đồng thời các bức ảnh thuộc cùng một label sẽ
trở nên gần nhau hơn trong không gian chiếu Euclidean.
4. THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
4.1. Mô tả dữ liệu
3.3. Nhận dạng và phân lớp (VGG16)
Bộ dữ liệu ngoài có bộ dữ liệu mẫu AT&T và Yale được
công bố và sử dụng khá rộng rãi cho bài toán nhận diện
khuôn mặt [6, 16, 17] gồm có thêm bộ dữ liệu thu thập
thêm gồm ảnh của 15 sinh viên, 36 giảng viên trong khoa
CNTT và 455 giảng viên Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật -
Công nghiệp Hà Nội.
Hình 7. Các ảnh của đối tượng “s1” trong dữ liệu AT&T
convolutional-neural-network)
Hình 8. Ảnh của 5 người đầu tiên trong dữ liệu AT&T
Bộ dữ liệu khuôn mặt AT&T (hay còn gọi là dữ liệu ORL)
được tạo bởi Phòng thí nghiệm AT&T thuộc Đại học
VGG16 là mạng CNN được đề xuất bởi K. Simonyan and
A. Zisserman, University of Oxford [13]. Mô hình này giành
67
Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Vol. 57 - No. 3 (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619
Cambridge, năm 2002. Dữ liệu gồm 400 hình ảnh của 40 ảnh của các đối tượng trong tư thế đứng, chụp từ phía trước
người với 10 biểu cảm khuôn mặt khác nhau cho mỗi và một số trường hợp có hơi nghiêng sang trái hoặc phải, lên
người, mỗi biểu cảm tương ứng một hình ảnh. Tất cả các trên hoặc xuống dưới, độ tương phản, ánh sáng khác nhau,
hình ảnh được chụp trên nền đồng nhất tối màu với các đối gồm cả ảnh có đeo kính hoặc không đeo kính, có mũ hoặc
tượng trong tư thế thẳng đứng, chụp từ phía trước và một không mũ. Ảnh khuôn mặt mọi người đều quan sát được, tức
số trường hợp có hơi nghiêng sang trái hoặc phải, lên trên không bị che mất những đặc trưng liên quan.
hoặc xuống dưới. Ảnh khuôn mặt mọi người đều quan sát
Hình 11 đưa ra minh họa một phần tập ảnh được huấn
được, tức không bị che mất những đặc trưng liên quan. Tất
luyện (processed) sau khi đã tìm và cắt khuôn mặt.
cả các hình ảnh đều là ảnh đa mức xám với kích thước
112(cao) × 92(rộng) pixel. Hình 7, 8 minh hoạ các hình ảnh
với các trạng thái khác nhau của một người trong tập dữ
liệu này.
Hình 11. Minh họa một phần của ảnh huấn luyện
Bộ dữ liệu khuôn mặt Yale được tạo bởi Trung tâm điều
khiển và thị giác máy tính tại Đại học Yale, New Haven. Tập
dữ liệu này gồm 165 hình ảnh khuôn mặt chụp từ phía
trước và dưới dạng đa cấp xám của 15 người khác nhau. Có
11 hình ảnh cho mỗi người mô tả các biểu cảm khuôn mặt
và điều kiện khác nhau như ánh sáng (ánh sáng phía bên
phải, ánh sáng ở trung tâm và ánh sáng phía bên trái),
trạng thái nét mặt (bình thường, buồn, vui, ngạc nhiên,
buồn ngủ và nháy mắt), gồm cả ảnh có đeo kính hoặc
không đeo kính. Kích thước của tệp tin hình ảnh tất cả đều
là 243(cao) × 320(rộng). Hình 9, 10 minh hoạ các hình ảnh
với độ sáng, trạng thái khác nhau của một người trong tập
dữ liệu này.
Hình 12 đưa ra một mẫu về tập ảnh thử nghiệm (raw).
Hình 12. Minh họa về ảnh thử nghiệm ban đầu
4.2. Kết quả thử nghiệm
Quá trình thử nghiệm được thực hiện trên hệ thống
máy chủ với cấu hình bộ xử lý GPU, giới bộ nhớ 16Gb RAM
và 16Gb GPU. Hệ thống được cài đặt môi trường Python,
các frameworks và thư viện cơ bản cho học máy (machine
learning) như numpy, matplotlib, tensorflow, keras,... thuận
lợi cho việc tổ chức dữ liệu phục vụ chạy thử nghiệm và lưu
trữ kết quả. Theo đó, chương trình thử nghiệm của chúng
tôi được xây dựng trên môi trường Python và sử dụng
frameworks của tensorflow với giao diện thư viện keras,
đây là thư viện cung cấp các tính năng khá mạnh mẽ cho
xử lý ảnh và cho mô hình Neural network.
Tập dữ liệu ORL và Yale được chia làm 2 tập chính là tập
luyện (processed) và tập thử nghiệm (raw) và được nhận
diện thông qua ảnh Các tập dữ liệu còn lại cũng được chia
làm 2 tập chính như bộ ORL và Yale nhưng theo tỷ lệ tập
thử nghiệm bằng tập luyện và được nhận diện thông qua
webcam.
Kết quả trên bộ dữ liệu AT&T và Yale khi so sánh giữa 3
phương pháp, được trình bày ở bảng 1. Để có thể so sánh
giữa các mô hình tôi sử dụng phương pháp CNN làm tiêu
chuẩn phương pháp này cho tỉ lệ accuracy đạt 95%. Đề
xuất ban đầu dùng phương pháp MTCNN, FaceNet và sử
dụng SVM để phân lớp tuy nhiên tỷ lệ này đạt 95,1% và
tương đương với CNN. Chúng tôi đã đưa ra đề xuất cải tiến
dùng phương pháp như trên nhưng thay vì sử dụng SVM
chúng tôi sử dụng VGG16 và phương pháp này cho kết quả
tốt hơn đạt 97,0% cao hơn so với hai phương pháp trước.
Hình 9. Một phần của tập thử nghiệm trong tập dữ liệu ORL
Bảng 1. Kết quả thử nghiệm giữa các mô hình của tập dữ liệu Yale, AT&T
Phương pháp
CNN
Tỉ lệ train model
95,0%
MTCNN, FaceNet sử dụng SVM (*)
MTCNN, FaceNet sử dụng VGG16 (**)
95,1%
97,0%
Kết quả quá trình huấn luyện VGG16 trên hai tập dữ liệu
Hình 10. Các ảnh của đối tượng “subject01” trong dữ liệu Yale AT&T và Yale được thể hiện trong hình 13. Đồ thị thể hiện tỉ
OmOyq2o)
lệ khi huấn luyện dữ liệu sử dụng VGG16 trên tập AT&T và
Yale. Kết quả thể hiện được hiệu quả trên số epoch và độ
chính xác trong quá trình huấn luyện. Đây là kết quả 10 lần
chạy thử nghiệm. Kết quả trên cả hai tập dữ liệu đều cho
kết quả độ chính xác phân lớp (accuracy) tốt.
Bộ dữ liệu thu thập để chạy ứng dụng gồm 15 sinh viên,
36 giảng viên khoa CNTT và 455 cán bộ giảng viên khác của
trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp. Dữ liệu gồm
68
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY
Từ kết quả trên, chúng tôi xây dựng ứng dụng cho việc
nhận diện khuôn mặt cho dữ liệu thu thập là các sinh viên
và cán bộ giảng viên như mô tả trong mục 4.1. Ứng dụng
được thực hiện trên PyCharm Community Edition, sử dụng
Python 3.7 virtualenv.
5. KẾT LUẬN
Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất mô hình dựa
trên mạng nơron tích chập xếp chồng (MTCNN) để nhận
diện khuôn mặt con người. Mô hình này bao gồm 3 mạng
CNN xếp chồng và đồng thời hoạt động khi detect khuôn
mặt. Mỗi mạng có cấu trúc khác nhau và đảm nhiệm vai trò
khác nhau trong task. Đầu ra của mô hình là vị trí khuôn
mặt và các điểm trên mặt như: mắt, mũi, miệng. Trong mô
hình này phát hiện khuôn mặt bằng MTCNN, trích xuất đặc
trưng bằng Facenet và dùng SVM để phân lớp và nhận diện
mặt. Bên cạnh đó chúng tôi cải tiến MTCNN, trích xuất đặc
trưng bằng Facenet kết hợp việc phân lớp của mô hình
VGG16. Giải pháp này có nhiều ưu điểm như: nhận diện
được mặt ở nhiều góc khác nhau, không cần nhìn thẳng,
nhận diện chính xác hơn, trích xuất được nhiều đặc trưng
khuôn mặt hơn. Chúng tôi cũng tiến hành thực nghiệm
bằng MTCNN sử dụng mô hình Facenet và MTCNN sử dụng
mô hình VGG16 để so sánh độ chính xác. Các mô hình đảm
bảo độ chính xác cao trong việc nhận diện mặt ở nhiều góc
độ và đảm bảo đầu ra các đặc trưng khuôn mặt. Dựa trên
các mô hình này chúng tôi tiến hành xây dựng ứng dụng
nhận diện khuôn mặt với tập dữ liệu là các cán bộ giảng
viên và sinh viên.
Thời gian tới, chúng tôi sẽ nghiên cứu cải thiện hiệu quả
phân lớp trong các mô hình hiện nay đạt kết quả cao của
AlexNet, VGG, Inception [17, 18, 19] , phân tích điều chỉnh
một số lớp CONV bằng lớp nơron. Bên cạnh đó, chúng tôi
thiết kế hệ thống thu thập dữ liệu hình ảnh để tạo bộ dữ liệu
huấn luyện cho mô hình. Việc xây dựng ứng dụng nhận diện
khuôn mặt cho đối tượng sinh viên, giảng viên bước đầu đã
đạt được kết quả tốt và có tính thực tiễn cao. Đây là cơ sở đó
chúng tôi phát triển tiếp và xây dựng ứng dụng cho bài toán
thực tiễn như hệ thống điểm danh khuôn mặt các sinh viên
trong lớp học, hệ thống nhận diện cán bộ tại cơ quan, hệ
thống chấm công, hệ thống nhận diện cư dân…
Hình 13. Đồ thị tỉ lệ khi huấn luyện dữ liệu sử dụng VGG16 trên tập AT&T, Yale
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Jing C., Song T., Zhuang L., Liu G., Wang L., Liu K., 2018. A survey of face
recognition technology based on deep convolutional neural networks. Comput.
386x.2018.01.039
[2]. Mao Y., 2017. Research on Face Recognition Algorithms Based on Deep
Neural Networks. Master, Zhejiang University.
[3]. Y. LeCun, Y. Bengio, 1995. Convolutional networks for images, speech,
and time-series. In M. A. Arbib, editor, The Handbook of Brain Theory and Neural
Networks. MIT Press.
[4]. Lionel Landry S. De o, Elie T. Fute, Emmanuel Tonye, 2018. CNNSFR: A
Convolutional Neural Network System for Face Detection and Recognition.
International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 9, No.
12, pp.240-244.
Hình 14. Minh họa ứng dụng trên bộ dữ liệu cán bộ giảng viên Khoa Công
nghệ thông tin
[5]. Mei Wang, Weihong Deng, 2021. Deep face recognition: A survey. Neuro
computing
Volume
429,
Pages
215-244.
69
Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Vol. 57 - No. 3 (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619
[6]. Patrik Kamencay, Miroslav Benco, Tomas Mizdos, Roman Radil, 2017. A
New Method for Face Recognition Using Convolutional Neural Network. Digital
Image Processing and Computer Graphics, Vol. 15, No. 4, pp.663-672.
[7]. James Philbin, Florian Schro, Dmitry Kalenichenko, 2015. FaceNet: A
Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
[8]. Omkar M. Parkhi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman, 2015. Deep Face
Recognition. University of Oxford.
[9]. Kevin Santoso, Gede Putra Kusuma, Kevin Santoso, Gede Putra Kusuma,
2018. Face Recognition Using Modified OpenFace. 3rd International Conference
on Computer Science and Computational Intelligence, Procedia Computer
Science, No.135, pp.510–517.
[10]. Sonali Sawardekar, Sowmiya Raksha Naik, 2018. Facial Expression
Recognition using Efficient LBP and CNN. International Research Journal of
Engineering and Technology (IRJET), e-ISSN: 2395-0056, Volume: 05, Issue: 06,
p-ISSN: 2395-0072, pp.2273-2277.
[11]. Andre Teixeira Lopes, Edilson de Aguiar, Thiago Oliveira-Santos, 2015.
A Facial Expression Recognition System Using Convolutional Networks. 28th
SIBGRAPI on Conference Graphics, Patterns and Images.
[12]. Ekberjan Derman and Albert Ali Salah, 2018. Continuous Real-Time
Vehicle Driver Authentication
Using Convolutional Neural Network
Based Face Recognition. 13th IEEE International Conference on Automatic Face &
Gesture Recognition.
[13]. F. Schroff, D. Kalenichenko, J. Philbin, 2015. FaceNet: A unified
embedding for face recognition and clustering. 2015 IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 815-823, doi:
10.1109/CVPR.2015.7298682.
[14]. K. Simonyan, Andrew Zisserman, 2015. Very Deep Convolutional
Networks for Large-Scale Image Recognition. In Journal CoRR, volume
abs/1409.1556.
[15]. Hoda Mohammadzade, Amirhossein Sayyafan, Benyamin Ghojogh,
2018. Pixel-Level Alignment of Facial Images for High Accuracy Recognition
Using Ensemble of Patches. Journal of the Optical Society of America A 35(7).
[16]. M. A. Abuzneid, A. Mahmood, 2018. Enhanced Human Face Recognition
Using LBPH Descriptor, Multi-KNN, and BPNN. IEEE Access, Vol. 6, pp.20641-
20651.
[17]. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, 2012. Imagenet
classification with deep convolutional neural networks. In F.Pereira, C. J. C. Burges,
L. Bottou, and K. Q. Weinberger, editors, Advances in Neural Information
Processing Systems 25, pages 1097–1105. Curran Associates, Inc.
[18]. Karen Simonyan, Andrew Zisserman, 2014. Very Deep Convolutional
Networks for Large-Scale Image Recognition. arXiv e-prints, page
arXiv:1409.1556.
[19]. Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott E.
Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew
Rabinovich, 2015. Going deeper with convolutions. 2015 IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 1–9.
AUTHORS INFORMATION
Tran Hong Viet1, Do Dinh Tien1, Nguyen Thi Tra1, Tran Lam Quan2
1Faculty of Information Technology, University of Economics - Technical for
Industries
2Center of Aviation Science Application, VietnamAirlines
70
7 trang
20/04/2022
1660
Bạn đang xem tài liệu "Nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng nơron tích chập xếp chồng và mô hình Facenet", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- nhan_dien_khuon_mat_su_dung_mang_noron_tich_chap_xep_chong_v.pdf
