人脸识别：基于深度学习的人脸识别_（2）.深度学习基础
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深度学习基础
引言
深度学习属于机器学习的重要组成部分。
多层神经网络被用来模拟人脑的结构与功能。
从而实现了对复杂数据中隐藏模式的自主识别与理解。
在计算机视觉领域中，
深度学习已取得显著的应用成果，
特别是在面部表情识别与生物特征识别等领域的应用取得了突破性进展。
本节旨在系统阐述深度学习的核心概念、典型算法及其应用框架，
从而为其后的面部表情识别技术奠定了坚实的理论基础与技术基础。
神经网络基础
什么是神经网络
神经网络作为一种计算模型，在多个领域中具有广泛的应用价值。该系统由大量节点（亦称神经元）构成，并通过复杂的连接关系形成了完整的网络结构。每个个体不仅能够接收输入信息，并对其进行处理分析最后生成相应的输出结果。在实际应用中，该系统通常被划分为三个主要部分：第一部分为输入层用于接收原始数据；第二部分为隐藏层经过特征提取与转换；第三部分则根据处理后的信息生成最终结果。
神经网络的基本结构
神经网络的基本结构包括以下几部分：
输入层 ：接收原始数据。
隐藏层 ：包含一个或多个层，负责特征提取和数据转换。
输出层 ：生成最终的预测结果。
权重和偏置 ：连接层之间的参数，用于调整输入对输出的影响。
激活函数 ：用于引入非线性，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid、Tanh等。
损失函数：用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差距，常见的包括均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）等。
优化器 是一种用于更新网络权重和偏置的学习算法，在深度学习模型训练过程中发挥着关键作用。常见的深度学习优化算法包括基于梯度的方法如 Gradient Descent（梯度下降）、Adam 和 RMSprop 等方法。
神经网络的前向传播
前向传播涉及神经网络中数据从输入层传递到输出层的关键机制。通过前向传播被利用来生成预测结果。每一层将它的输出传递给下一层作为输入直到最后一层产生最终的结果。
代码示例：前向传播
假设有一个简单的神经网络模型，由输入层、隐藏层以及输出层层组成。其中输入层包含2个神经元、隐藏层包含3个神经元以及输出层拥有1个神经元。通过Python语言及其NumPy库实现前向传播过程。
import numpy as np
# 定义输入数据
X = np.array([1, 2])
# 定义权重和偏置
W1 = np.array([[0.1, 0.2, 0.3],
[0.4, 0.5, 0.6]])
b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
W2 = np.array([[0.1, 0.2, 0.3]])
b2 = np.array([0.1])
# 定义激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 前向传播
def forward_pass(X, W1, b1, W2, b2):
# 输入层到隐藏层
z1 = np.dot(X, W1) + b1
a1 = sigmoid(z1) # 激活函数
# 隐藏层到输出层
z2 = np.dot(a1, W2.T) + b2
a2 = sigmoid(z2) # 激活函数
return a2
# 调用前向传播函数
output = forward_pass(X, W1, b1, W2, b2)
print("输出层的输出：", output)神经网络的反向传播
反向传播是一种用于神经网络训练的算法，在深度学习模型中被广泛应用。其核心原理是链式法则，在这一机制下我们能够系统地计算出损失函数相对于各个权重参数的梯度，并通过迭代优化来调整模型参数以最小化预测误差。
代码示例：反向传播
采用上述描述的简单神经网络进行反向传播运算。给定一个损失函数 MSE ，为了计算损失函数关于权重和偏置的梯度，并通过梯度下降方法更新模型参数。
# 定义损失函数
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
# 定义损失函数对预测值的梯度
def mse_gradient(y_true, y_pred):
return 2 * (y_pred - y_true) / y_true.size
# 反向传播
def backward_pass(X, y_true, W1, b1, W2, b2, a1, a2, learning_rate=0.1):
# 计算输出层的误差
error_output = mse_gradient(y_true, a2)
delta_output = error_output * sigmoid(a2) * (1 - sigmoid(a2))
# 计算隐藏层的误差
error_hidden = np.dot(delta_output, W2)
delta_hidden = error_hidden * sigmoid(a1) * (1 - sigmoid(a1))
# 更新权重和偏置
W2 -= learning_rate * np.dot(a1.T, delta_output)
b2 -= learning_rate * np.sum(delta_output, axis=0)
W1 -= learning_rate * np.dot(X.T, delta_hidden)
b1 -= learning_rate * np.sum(delta_hidden, axis=0)
return W1, b1, W2, b2
# 训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([[0.1], [0.2], [0.3]])
# 初始化权重和偏置
W1 = np.random.randn(2, 3)
b1 = np.random.randn(3)
W2 = np.random.randn(3, 1)
b2 = np.random.randn(1)
# 训练过程
for epoch in range(1000):
# 前向传播
z1 = np.dot(X_train, W1) + b1
a1 = sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, W2) + b2
a2 = sigmoid(z2)
# 计算损失
loss = mean_squared_error(y_train, a2)
if epoch % 100 == 0:
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss}")
# 反向传播
W1, b1, W2, b2 = backward_pass(X_train, y_train, W1, b1, W2, b2, a1, a2)
# 最终的预测
final_output = forward_pass(X_train[0], W1, b1, W2, b2)
print("最终预测：", final_output)深度学习常用算法
卷积神经网络（CNN）
一种基于卷积操作的人工神经网络模型称为卷积神经网络（CNN），在深度学习领域中被广泛应用于图像处理任务。该算法首先通过卷积层提取图像的特征；接着通过池化层进一步简化特征；最后通过全连接层完成分类或回归任务。
卷积层
卷积层是CNN的重要组成部分之一，在输入数据上通过可移动的卷积核执行卷积操作以实现对图像局部特征的提取。而该操作能够显著地识别图像中的边缘、纹理等细节信息。
池化层
池化层通过有效地降低数据的空间复杂度、减少了运算负担并成功地维持了关键特征。常见的池化操作主要包括最大池化和平均池化技术。
全连接层
全连接层通过将每一层的所有节点相互连接来构成一个紧密的神经网络结构。这种结构主要负责执行分类任务，并将提取到的各种特征映射到输出结果中。
循环神经网络（RNN）
循环型神经网络被设计为处理序列型数据，在自然语言处理领域具有广泛的应用。通过引入时间维度，在当前输入的基础上完成计算的同时使其能够记忆之前传递的信息。
生成对抗网络（GAN）
作为一种深度学习模型，在生成任务中表现出色的是GAN系统。它主要包含两个核心模块：一个是用于合成数据的generator（生成功能），另一个是用于鉴别真实与合成数据的discriminator（鉴別功能）。这两个模块通过相互对抗不断优化，在持续的对抗训练过程中逐渐提升性能质量，在完成这一任务的过程中能够逐步提高所合成数据的质量和真实性。
深度学习框架
TensorFlow
TensorFlow开发自Google的开放源代码深度学习框架，在提供全面且强大的API及工具集合的基础上实现模型构建与训练过程更加简便。该框架不仅适用于Python、C++以及Java等编程语言，并且在多个领域展现出广泛的应用潜力
安装TensorFlow
pip install tensorflow代码示例：使用TensorFlow构建简单的神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(3, activation='sigmoid', input_shape=(2,)))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([[0.1], [0.2], [0.3]])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)
# 预测
X_test = np.array([[1, 2]])
y_pred = model.predict(X_test)
print("预测结果：", y_pred)PyTorch
PyTorch是开发于Facebook开源的深度学习框架。该框架具备动态计算图以及灵活设计的API。PyTorch与多种编程语言兼容，并主要用于Python。
安装PyTorch
pip install torch代码示例：使用PyTorch构建简单的神经网络
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 3)
self.fc2 = nn.Linear(3, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.sigmoid(self.fc1(x))
x = self.sigmoid(self.fc2(x))
return x
# 实例化模型
model = SimpleNN()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练数据
X_train = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]], dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor([[0.1], [0.2], [0.3]], dtype=torch.float32)
# 训练模型
for epoch in range(1000):
# 前向传播
y_pred = model(X_train)
loss = criterion(y_pred, y_train)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")
# 预测
X_test = torch.tensor([[1.0, 2.0]], dtype=torch.float32)
y_pred = model(X_test)
print("预测结果：", y_pred.item())Keras
Keras是一个先进的神经网络API，在TensorFlow、Theano等底层框架上运行。它通过友好的API接口，并使构建与训练深度学习模型过程极为方便。
安装Keras
pip install keras代码示例：使用Keras构建简单的神经网络
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(3, activation='sigmoid', input_dim=2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([[0.1], [0.2], [0.3]])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)
# 预测
X_test = np.array([[1, 2]])
y_pred = model.predict(X_test)
print("预测结果：", y_pred)深度学习在图像处理中的应用
图像预处理
在应用深度学习算法进行图像处理时，通常会先对图像进行预处理步骤。这些步骤有助于提升模型的准确性和泛化能力。常见的图像预处理手段有归一化、裁剪、缩放以及数据增强等多种技术。
归一化
归一化过程涉及将图像数据中的像素值标准化至特定数值范围（通常为[0, 1]或[-1, 1]）。通过归一化处理，模型训练过程中的收敛速度得到显著提升。
代码示例：图像归一化
import numpy as np
# 假设有一个3x3的图像
image = np.array([[255, 0, 0],
[0, 255, 0],
[0, 0, 255]], dtype=np.float32)
# 归一化到[0, 1]
normalized_image = image / 255.0
print("归一化后的图像：\n", normalized_image)数据增强
数据增强其主要作用在于以增强模型的泛化能力为目标而进行的操作。常见的数据增强方法包括图像旋转变换、图像平移变换、图像缩放变换以及图像翻转变换等技术手段。
代码示例：使用Keras进行数据增强
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 创建数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest'
)
# 假设有一个4x4的图像
image = np.array([[[255, 0, 0],
[0, 255, 0],
[0, 0, 255],
[255, 255, 255]]], dtype=np.float32)
# 将图像转换为4D张量 (batch_size, height, width, channels)
image = image.reshape((1,) + image.shape)
# 生成增强数据
for batch in datagen.flow(image, batch_size=1):
augmented_image = batch[0].astype('uint8')
print("增强后的图像：\n", augmented_image)
break # 生成一个增强图像后停止图像分类
图像分类是深度学习在图像处理中的一个核心任务。基于卷积神经网络（CNN）模型的开发与应用，在这一领域中取得了显著成果
代码示例：使用TensorFlow进行图像分类
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 数据预处理
X_train = X_train.astype('float32') / 255.0
X_test = X_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# 构建CNN模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))目标检测
另一个重要应用是将目标检测视为深度学习在图像处理领域的主要方向之一。基于现有技术框架中使用的方法包括但不限于YOLO、Faster R-CNN等模型，我们能够识别并定位图像中的多个目标。
代码示例：使用PyTorch进行目标检测
import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
# 加载预训练模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
# 加载图像
image = F.to_tensor(plt.imread('path_to_image.jpg')).unsqueeze(0)
# 进行预测
with torch.no_grad():
predictions = model(image)
# 解析预测结果
boxes = predictions[0]['boxes'].numpy()
labels = predictions[0]['labels'].numpy()
scores = predictions[0]['scores'].numpy()
# 绘制预测结果
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(plt.imread('path_to_image.jpg'))
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
if score > 0.5: # 只绘制置信度大于0.5的预测
rect = patches.Rectangle((box[0], box[1]), box[2] - box[0], box[3] - box[1],
linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)
ax.text(box[0], box[1], f"{label} {score:.2f}", color='white', fontsize=8)
plt.show()深度学习在人脸识别中的应用
人脸检测
在人脸识别过程中，人脸检测被视为第一步。在识别出人脸位置后，则可通过裁剪操作将其提取出来进行后续处理。其中较为常用的方法主要包括两种：一种是基于Haar级联分类器的传统方法。而Haar级联分类器作为一种经典的特征分类算法，则主要依赖于计算单元间的差异值来进行判断。另一种则是基于深度学习的方法，则利用卷积神经网络（CNN）实现更为精确的人脸检测。
代码示例：使用OpenCV进行人脸检测
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载预训练的Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 绘制检测结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
for (x, y, w, h) in faces:
rect = patches.Rectangle((x, y), w, h, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
plt.gca().add_patch(rect)
plt.show()代码示例：使用PyTorch进行人脸检测
import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
# 加载预训练的Faster R-CNN模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
# 加载图像
image = F.to_tensor(plt.imread('path_to_image.jpg')).unsqueeze(0)
# 进行预测
with torch.no_grad():
predictions = model(image)
# 解析预测结果
boxes = predictions[0]['boxes'].numpy()
labels = predictions[0]['labels'].numpy()
scores = predictions[0]['scores'].numpy()
# 绘制预测结果
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(plt.imread('path_to_image.jpg'))
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
if score > 0.5: # 只绘制置信度大于0.5的预测
rect = patches.Rectangle((box[0], box[1]), box[2] - box[0], box[3] - box[1],
linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)
ax.text(box[0], box[1], f"{label} {score:.2f}", color='white', fontsize=8)
plt.show()人脸对齐
人脸对齐是将检测到的人脸进行标准化处理这一概念。它确保了不同位置和尺度下的人脸能够在相同的坐标系中进行识别与匹配。这一过程对于提升人脸识别系统的准确性和鲁棒性起到了至关重要的作用。其中常用的方法包括通过关键点检测技术和仿射变换实现。
代码示例：使用Dlib进行人脸对齐
import dlib
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
# 加载预训练的面部关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 加载Haar级联分类器
face_cascade = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行人脸检测
faces = face_cascade(gray_image)
# 绘制检测结果并进行对齐
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
for face in faces:
# 检测面部关键点
shape = predictor(gray_image, face)
landmarks = np.array([[shape.part(i).x, shape.part(i).y] for i in range(68)])
# 选择两个关键点进行对齐
left_eye = landmarks[36:42].mean(axis=0)
right_eye = landmarks[42:48].mean(axis=0)
# 计算旋转角度
delta = right_eye - left_eye
angle = np.degrees(np.arctan2(delta[1], delta[0]))
# 计算仿射变换矩阵
eyes_center = ((left_eye + right_eye) * 0.5).astype(np.int32)
M = cv2.getRotationMatrix2D(tuple(eyes_center), angle, 1.0)
# 进行仿射变换
aligned_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
# 绘制对齐结果
ax.imshow(cv2.cvtColor(aligned_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
for (x, y) in landmarks:
ax.scatter(x, y, color='r', s=1)
plt.show()人脸特征提取
该过程旨在从经过对齐后的面部图像中系统性地提取出具有实用价值的面部特性信息，并通过这些特性信息实现后续的人脸识别任务。主要采用卷积神经网络（CNN）这一技术框架来进行深层特征求解；此外，则主要依赖于基于大量数据预训练的经典模型体系（如VGG、ResNet等），通过迁移学习技术进一步提升模型性能。
代码示例：使用预训练的ResNet进行人脸特征提取
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
aligned_image = transform(image).unsqueeze(0)
# 进行特征提取
with torch.no_grad():
features = model(aligned_image)
# 打印特征
print("提取的特征：", features)人脸识别
人脸识别主要通过提取图像中的脸部特征来进行身份识别。常见的方法通常涉及利用深度学习模型进行特征提取，并结合分类器如支持向量机（SVM）或K近邻（KNN）来进行分类。此外有一些端到端的深度学习模型如FaceNet和ArcFace可以直接实现人脸识别过程。
代码示例：使用FaceNet进行人脸识别
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
from facenet_pytorch import InceptionResnetV1
# 加载预训练的FaceNet模型
model = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval()
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),
transforms.Resize((160, 160)),
transforms.ToTensor()
])
# 加载图像
image1 = cv2.imread('path_to_image1.jpg')
image2 = cv2.imread('path_to_image2.jpg')
aligned_image1 = transform(image1).unsqueeze(0)
aligned_image2 = transform(image2).unsqueeze(0)
# 进行特征提取
with torch.no_grad():
embedding1 = model(aligned_image1)
embedding2 = model(aligned_image2)
# 计算特征之间的距离
distance = torch.dist(embedding1, embedding2)
# 判断是否为同一个人
threshold = 1.0 # 阈值可以根据实际情况调整
if distance < threshold:
print("是同一个人")
else:
print("不是同一个人")
# 显示图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].imshow(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1].imshow(cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()人脸验证
人脸验证主要是为了确定两张图像中的人脸是否为同一人。通常是通过计算两张图像中人脸特征之间的距离来实现的。当这一距离小于某个阈值时，则判定为同一人。
代码示例：使用ResNet进行人脸验证
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Identity() # 移除全连接层，直接输出特征
model.eval()
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载图像
image1 = cv2.imread('path_to_image1.jpg')
image2 = cv2.imread('path_to_image2.jpg')
aligned_image1 = transform(image1).unsqueeze(0)
aligned_image2 = transform(image2).unsqueeze(0)
# 进行特征提取
with torch.no_grad():
embedding1 = model(aligned_image1)
embedding2 = model(aligned_image2)
# 计算特征之间的距离
distance = torch.dist(embedding1, embedding2)
# 判断是否为同一个人
threshold = 1.0 # 阈值可以根据实际情况调整
if distance < threshold:
print("是同一个人")
else:
print("不是同一个人")
# 显示图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].imshow(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1].imshow(cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()总结
深度学习采用多层神经网络模型去模仿人类大脑的架构与功能，并以此实现对复杂数据模式的自动生成与识别过程。在计算机视觉领域中，在人脸识别这一领域取得了显著进展。本节阐述了神经网络的基本架构、主流算法以及常用的框架结构，并借助具体代码展示了如何进行人脸检测、对齐以及特征提取与识别流程。期待这些内容能够为其后续研究工作奠定坚实基础
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