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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187
本文代码下载地址：我的github
本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，模型可能存在overfitting，因为样本小，这一点也无从验证。
但是，本文意在理清程序开发CNN模型的具体步骤，特别是针对图像识别，从拿到图像数据库，到实现一个针对这个图像数据库的CNN模型，我觉得本文对这些流程的实现具有参考意义。
《本文目录》
一、olivettifaces人脸数据库介绍
二、CNN的基本“构件”（LogisticRegression、HiddenLayer、LeNetConvPoolLayer）
三、组建CNN模型，设置优化算法，应用于Olivetti Faces进行人脸识别
四、训练结果以及参数设置的讨论
五、利用训练好的参数初始化模型
六、一些需要说明的
Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库，由40个人的400张图片构成，即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位，每个像素的灰度大小位于0-255之间，每张图片大小为64×64。如下图，这个图片大小是1190*942，一共有20*20张人脸，故每张人脸大小是（1190/20）*（942/20）即57*47=2679：
本文所用的训练数据就是这张图片，400个样本，40个类别，乍一看样本好像比较小，用CNN效果会好吗？先别下结论，请往下看。
要运行CNN算法，这张图片必须先转化为数组（或者说矩阵），这个用到python的图像库PIL，几行代码就可以搞定，具体的方法我之前刚好写过一篇文章，也是用这张图，考虑到文章冗长，就不复制过来了，链接在此：《利用Python PIL、cPickle读取和保存图像数据库》。
训练机器学习算法，我们一般将原始数据分成训练数据（training_set）、验证数据(validation_set)、测试数据(testing_set)。本程序将training_set、validation_set、testing_set分别设置为320、40、40个样本。它们的label为0～39，对应40个不同的人。这部分的代码如下：
"""
加载图像数据的函数,dataset_path即图像olivettifaces的路径
加载olivettifaces后，划分为train_data,valid_data,test_data三个数据集
函数返回train_data,valid_data,test_data以及对应的label
"""
def load_data(dataset_path):
img = Image.open(dataset_path)
img_ndarray = numpy.asarray(img, dtype='float64')/256
faces=numpy.empty((400,2679))
for row in range(20):
for column in range(20):
faces[row*20+column]=numpy.ndarray.flatten(img_ndarray [row*57:(row+1)*57,column*47:(column+1)*47])
label=numpy.empty(400)
for i in range(40):
label[i*10:i*10+10]=i
label=label.astype(numpy.int)
#分成训练集、验证集、测试集，大小如下
train_data=numpy.empty((320,2679))
train_label=numpy.empty(320)
valid_data=numpy.empty((40,2679))
valid_label=numpy.empty(40)
test_data=numpy.empty((40,2679))
test_label=numpy.empty(40)
for i in range(40):
train_data[i*8:i*8+8]=faces[i*10:i*10+8]
train_label[i*8:i*8+8]=label[i*10:i*10+8]
valid_data[i]=faces[i*10+8]
valid_label[i]=label[i*10+8]
test_data[i]=faces[i*10+9]
test_label[i]=label[i*10+9]
#将数据集定义成shared类型，才能将数据复制进GPU，利用GPU加速程序。
def shared_dataset(data_x, data_y, borrow=True):
shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x,
dtype=theano.config.floatX),
borrow=borrow)
shared_y = theano.shared(numpy.asarray(data_y,
dtype=theano.config.floatX),
borrow=borrow)
return shared_x, T.cast(shared_y, 'int32')
train_set_x, train_set_y = shared_dataset(train_data,train_label)
valid_set_x, valid_set_y = shared_dataset(valid_data,valid_label)
test_set_x, test_set_y = shared_dataset(test_data,test_label)
rval = [(train_set_x, train_set_y), (valid_set_x, valid_set_y),
(test_set_x, test_set_y)]
return rval代码太长，就不贴具体的了，只给出框架，具体可以下载我的代码看看：
#分类器，即CNN最后一层，采用逻辑回归（softmax）
class LogisticRegression(object):
def __init__(self, input, n_in, n_out):
self.W = ....
self.b = ....
self.p_y_given_x = ...
self.y_pred = ...
self.params = ...
def negative_log_likelihood(self, y):
def errors(self, y):
#全连接层，分类器前一层
class HiddenLayer(object):
def __init__(self, rng, input, n_in, n_out, W=None, b=None,activation=T.tanh):
self.input = input
self.W = ...
self.b = ...
lin_output = ...
self.params = [self.W, self.b]
#卷积+采样层（conv+maxpooling）
class LeNetConvPoolLayer(object):
def __init__(self, rng, input, filter_shape, image_shape, poolsize=(2, 2)):
self.input = input
self.W = ...
self.b = ...
# 卷积
conv_out = ...
# 子采样
pooled_out =...
self.output = ...
self.params = [self.W, self.b]
上面定义好了CNN的几个基本“构件”，现在我们使用这些构件来组建CNN模型，本程序的CNN模型参考LeNet5，具体为：input+layer0(LeNetConvPoolLayer)+layer1(LeNetConvPoolLayer)+layer2(HiddenLayer)+layer3(LogisticRegression)
这是一个串联结构，代码也很好写，直接用第二部分定义好的各种layer去组建就行了，上一layer的输出接下一layer的输入，具体可以看看代码evaluate_olivettifaces函数中的“建立CNN模型”部分。
CNN模型组建好了，就剩下用优化算法求解了，优化算法采用批量随机梯度下降算法（MSGD），所以要先定义MSGD的一些要素，主要包括：代价函数，训练、验证、测试model、参数更新规则（即梯度下降）。这部分的代码在evaluate_olivettifaces函数中的“定义优化算法的一些基本要素”部分。
优化算法的基本要素也定义好了，接下来就要运用人脸图像数据集来训练这个模型了，训练过程有训练步数（n_epoch）的设置，每个epoch会遍历所有的训练数据（training_set），本程序中也就是320个人脸图。还有迭代次数iter，一次迭代遍历一个batch里的所有样本，具体为多少要看所设置的batch_size。关于参数的设定我在下面会讨论。这一部分的代码在evaluate_olivettifaces函数中的“训练CNN阶段”部分。
代码很长，只贴框架，具体可以下载我的代码看看：
def evaluate_olivettifaces(learning_rate=0.05, n_epochs=200,
dataset='olivettifaces.gif',
nkerns=[5, 10], batch_size=40):
#随机数生成器，用于初始化参数....
#加载数据.....
#计算各数据集的batch个数....
#定义几个变量，x代表人脸数据，作为layer0的输入......
######################
#建立CNN模型:
#input+layer0(LeNetConvPoolLayer)+layer1(LeNetConvPoolLayer)+layer2(HiddenLayer)+layer3(LogisticRegression)
######################
...
....
......
#########################
# 定义优化算法的一些基本要素：代价函数，训练、验证、测试model、参数更新规则（即梯度下降）
#########################
...
....
......
#########################
# 训练CNN阶段，寻找最优的参数。
########################
...
.....
.......另外，值得一提的是，在训练CNN阶段，我们必须定时地保存模型的参数，这是在训练机器学习算法时一个经常会做的事情，这一部分的详细介绍我之前写过一篇文章《DeepLearning tutorial（2）机器学习算法在训练过程中保存参数》。简单来说，我们要保存CNN模型中layer0、layer1、layer2、layer3的参数，所以在“训练CNN阶段”这部分下面，有一句代码：
save_params(layer0.params,layer1.params,layer2.params,layer3.params)
这个函数具体定义为：
#保存训练参数的函数
def save_params(param1,param2,param3,param4):
import cPickle
write_file = open('params.pkl', 'wb')
cPickle.dump(param1, write_file, -1)
cPickle.dump(param2, write_file, -1)
cPickle.dump(param3, write_file, -1)
cPickle.dump(param4, write_file, -1)
write_file.close()
如果在其他算法中，你要保存的参数有五个六个甚至更多，那么改一下这个函数的参数就行啦。
回到本文的模型，首先因为我们train_dataset是320，valid_dataset和test_dataset都是40，所以batch_size最好都是40的因子，也就是能让40整除，比如40、20、10、5、2、1，否则会浪费一些样本，比如设置为30，则320/30=10，余数时20，这20个样本是没被利用的。并且，如果batch_size设置为30，则得出的validation-error和test-error只是30个样本的错误率，并不是全部40个样本的错误率。这是设置batch_size要注意的。特别是样本比较少的时候。
下面是我实验时的记录，固定其他参数，改变batch_size:
batch_size=1、2、5、10、20时，validation-error一直是97.5%，没降下来。我觉得可能是样本类别覆盖率过小，因为我们的数据是按类别排的，每个类别10个样本是连续排在一起的，batch_size等于20时其实只包含了两个类别，这样优化会很慢。
因此最后我将batch_size设为40，也就是valid_dataset和test_dataset的大小了，没办法，原始数据集样本太少了。一般我们都不会让batch_size达到valid_dataset和test_dataset的大小的。
n_epochs也就是最大的训练步数，比如设为200，那训练过程最多遍历你的数据集200遍，当遍历了200遍你的dataset时，程序会停止。n_epochs就相当于一个停止程序的控制参数，并不会影响CNN模型的优化程度和速度，只是一个控制程序结束的参数。
20表示第一个卷积层的卷积核的个数，50表示第二个卷积层的卷积核的个数。这个我也是瞎调的，暂时没什么经验可以总结。
不过从理论上来说，卷积核的个数其实就代表了特征的个数，你提取的特征越多，可能最后分类就越准。但是，特征太多（卷积核太多），会增加参数的规模，加大了计算复杂度，而且有时候卷积核也不是越多越好，应根据具体的应用对象来确定。所以我觉得，CNN虽号称自动提取特征，免去复杂的特征工程，但是很多参数比如这里的nkerns还是需要去调节的，还是需要一些“人工”的。
下面是我的实验记录，固定batch_size=40，learning_rate=0.05，poolsize=（2，2）：
（1）nkerns=[20, 50]时，训练到epoch 36时，validation-error降到2.5%，test-error降到5%
（2）nkerns=[10, 30]时，训练到epoch 46时，validation-error降到5%，test-error降到5%
（3）nkerns=[5, 10]时，训练到epoch 38时，validation-error降到5%，test-error降到7.5%
poolzize在本程序中是设置为(2,2)，即从一个2*2的区域里maxpooling出1个像素，说白了就算4和像素保留成1个像素。本例程中人脸图像大小是57*47，对这种小图像来说，(2,2)时比较合理的。如果你用的图像比较大，可以把poolsize设的大一点。
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上面部分介绍完了CNN模型构建以及模型训练的过程，代码都在train_CNN_olivettifaces.py里面，训练完可以得到一个params.pkl文件，这个文件保存的就是最后的模型的参数，方便你以后直接使用这个模型。以后只需利用这些保存下来的参数来初始化CNN模型，就得到一个可以使用的CNN系统，将人脸图输入这个CNN系统，预测人脸图的类别。
接下来就介绍怎么使用训练好的参数的方法，这部分的代码放在use_CNN_olivettifaces.py文件中。
self.W = params_W
self.b = params_b#读取之前保存的训练参数
#layer0_params~layer3_params都是包含W和b的,layer*_params[0]是W，layer*_params[1]是b
def load_params(params_file):
f=open(params_file,'rb')
layer0_params=cPickle.load(f)
layer1_params=cPickle.load(f)
layer2_params=cPickle.load(f)
layer3_params=cPickle.load(f)
f.close()
return layer0_params,layer1_params,layer2_params,layer3_params
欢迎留言交流，有任何错误请不吝指出！
DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）
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原文地址：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187
