小模型学习（1）-人脸识别

【写作背景】因为最近一直在研究大模型，在与客户进行交流时，如果要将大模型的变革性能力讲清楚，就一定要能将AI小模型的一些原理和效果讲清楚，进而形成对比。当然这不是一件简单的事情，一方面大模型分析问题的的本质原理业界依然无法清楚解释，另外一方面理解AI小模型原理本身也有一定门槛，但是我认为必须得试图去理解这些问题。这个背景下，我找出了多年前买的一本《刷脸背后》的书籍重新学习，试图从人脸识别这个场景去理解AI小模型处理问题的思路，进而找出大模型更好的解释之道。

人脸识别包括三个基本步骤：

第一步：从图像中检索人脸边框，所用的是人脸检测技术。而人脸检测技术有多种，可以基于肤色的，也可以基于人脸特征点（如眼睛）的方法，等等。

人脸检测算法主要有DPM、LAEO、Viola&Jones算法，这些算法基本也是通过有标注的图像训练而来；也有基于深度学习的人脸检测算法，如CNN Facial Point Detection人脸检测算法，DDFD人脸检测算法，以及多种算法的混合应用。（类似与当前大模型的MOE,混合专家模型）

【意外发现，DDFD人脸检测算法是基于基于Alexnet进行微调改造而来的神经网络模型，而Alexnet作为一种深度卷积神经网络模型，其创始人居然是Alex Krizhevsky ， Ilya Sutskever and Geoffrey Hinton。Ilya Sutskever 是谁？就是当前火爆的 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家，最近联合董事会开除了OPEN AI CEO Sam Altman; Geoffrey Hinton就更厉害了，扫地僧，Ilya Sutskever 的博导）

第二步：是人脸区域的特征提取。根据算法原理和关注点的不同，人脸特征可以有很多种。深度学习特征是一种特征；还有Gabor，SIFT、HOG等多种特征提取方法。通过PCA、LDA等特征降维的方法得到特征，也可以作为人脸的特征；人脸面部的特征点信息，可以选取5个特征点（双眼中心、鼻子、两个嘴角），或2个特征点（包括眉梢、鼻端、下巴、双眼中心、鼻子、两个嘴角等信息），或30个乃至更多的特征点，每个特征点的位置和像素都可以用于表征人脸的特征。学术界已经有人脸特征点自动定位算法。人脸特征提取方法，以及最后所使用的特征，对人脸识别的准确度具有关键作用。

第三步：是训练识别人脸特征与人的标签对应关系的分类模型。经过第二步，训练图像集中每个图像都可以用一个特征向量来表示（如一个4096维的特征向量)，最后加上该图像的标签（表示是那个人的人脸）。一个图像对应一行类似与上面所属的记录，如果有m个训练图像，就得到m行这样的记录矩阵。然后，在该矩阵上，使用SVM，KNN,SOFTMAX regression,Logistic regression等方法训练分类模型。利用最后得到的模型，预测测试图像中每个图像对应的人的标签。

思考：上面人脸识别的三个步骤，可以简单理解为先通过少量特征点找到人脸，然后通过算法提取每个人脸的特征，并用一组特征向量表示，且每个特征向量后面增加一个该人的姓名。比如

【A1,A2,A3,A4,A5,小明】，

如果有m个测试集，就会有一个行的矩阵，就类似构建了数据库，接下来就是使用该数据库。如何使用？把人脸输入，通过特征提取算法提取该人脸的特征向量，然后通过计算与之前构建数据库（就是那个m行的大矩阵）的欧式距离或者余弦相似度，从而找到输入的人脸是谁。

可以发现，人脸识别的认证，首先必须构建一个全量的人脸特征向量数据库，然后进行识别，那么这类应用其实之中识别已知的对象，对于不在特征库里面的人脸，就没法检出，当然，在人脸识别认证这个场景不存在未知人脸，比如公安部门构建的人脸库，不可能存在漏录（每个人都用身份证）。

关于Alexnet：

经常问的问题

Q1. AlexNet有什么用？

答：AlexNet 是一种开创性的卷积神经网络 (CNN)，主要用于图像识别和分类任务。它在2012年赢得了ImageNet大规模视觉识别挑战赛，标志着深度学习的突破。AlexNet 的架构凭借其对卷积层和修正线性单元 (ReLU) 的创新使用，为现代深度学习模型奠定了基础，推动了计算机视觉和模式识别应用的发展。

Q2。为什么 AlexNet 比 CNN 更好？

A. AlexNet是CNN的一种特定类型，是一种特别擅长理解图像的神经网络。当 AlexNet 被引入时，它在识别图片中的物体方面表现出了令人印象深刻的结果。它变得流行是因为它更深（有更多层）并使用一些聪明的技巧来提高准确性。所以，AlexNet并不比CNN更好；它是一种 CNN，对使 CNN 在图像相关任务中流行起来具有重要影响。

尾注

快速总结我们在本文中看到的架构。

它有 8 层，具有可学习的参数。
模型的输入是 RGB 图像。
它有 5 个卷积层和最大池化层的组合。
然后它有 3 个全连接层。
所有层使用的激活函数是Relu。
它使用了两个 Dropout 层。
输出层使用的激活函数是Softmax。
该架构中的参数总数为 6230 万个。