我們已經讨論了兩個關于人臉檢測的兩個方法，分别為OpenCV中的級聯分類器以及Dlib庫中的人臉檢測，這次我們來讨論第三種方法，使用Dlib中的卷積神經網絡來進行人臉檢測。
卷積神經網絡的背景
作為機器學習算法中最核心的理論，卷積神經網絡在任何情況下都有着非常突出的表現。
由于神經網絡理論本身較為複雜，在這裡我們隻是簡單的進行讨論一下。
深度學習的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。
1981 年的諾貝爾醫學獎，頒發給了 David Hubel（出生于加拿大的美國神經生物學家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是“發現了視覺系統的資訊處理”，可視皮層是分級的。
人類的視覺原理如下：從原始信号攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接着做初步處理（大腦皮層某些細胞發現邊緣和方向），然後抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然後進一步抽象（大腦進一步判定該物體是隻氣球）。下面是人腦進行人臉識别的一個示例：
對于不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：
我們可以看到，在最底層特征基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特征（輪子、眼睛、軀幹等），到最上層，不同的進階特征最終組合成相應的圖像，進而能夠讓人類準确的區分不同的物體。
那麼我們可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網絡，較低層的識别初級的圖像特征，若幹底層特征組成更上一層特征，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？
答案是肯定的，這也是許多深度學習算法（包括CNN）的靈感來源。
卷積神經網絡-CNN 的基本原理
典型的 CNN 由3個部分構成：
1.卷積層
2.池化層
3.全連接配接層
如果簡單來描述的話：
卷積層負責提取圖像中的局部特征；池化層用來大幅降低參數量級(降維)；全連接配接層類似傳統神經網絡的部分，用來輸出想要的結果。
詳細的原理就不過多讨論。
卷積層的運算過程如下圖，用一個卷積核掃完整張圖檔：
這個過程我們可以了解為我們使用一個過濾器（卷積核）來過濾圖像的各個小區域，進而得到這些小區域的特征值。
在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為，每個卷積核代表了一種圖像模式，如果某個圖像塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此圖像塊十分接近于此卷積核。如果我們設計了6個卷積核，可以了解：我們認為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副圖像。以下就是25種不同的卷積核的示例：
總結：卷積層的通過卷積核的過濾提取出圖檔中局部的特征，跟上面提到的人類視覺的特征提取類似。
池化層簡單說就是下采樣，他可以大大降低資料的次元。其過程如下：
上圖中，我們可以看到，原始圖檔是20×20的，我們對其進行下采樣，采樣視窗為10×10，最終将其下采樣成為一個2×2大小的特征圖。
之是以這麼做的原因，是因為即使做完了卷積，圖像仍然很大（因為卷積核比較小），是以為了降低資料次元，就進行下采樣。
總結：池化層相比卷積層可以更有效的降低資料次元，這麼做不但可以大大減少運算量，還可以有效的避免過拟合。
接下來就是全連接配接層了，這個部分就是最後一步了，經過卷積層和池化層處理過的資料輸入到全連接配接層，得到最終想要的結果。
經過卷積層和池化層降維過的資料，全連接配接層才能”跑得動”，不然資料量太大，計算成本高，效率低下。
以上就是CNN的簡單描述，我們之後将用于實戰。
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