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改进人脸特征矫正网络的遮挡人脸识别方法

Improved face feature rectification network for occluded face recognition
陈秋雨
芦天亮
中国人民公安大学 信息网络安全学院, 北京 100038

摘要

现有人脸识别模型受口罩等遮挡因素影响导致准确率无法提升。当前主流研究方法将有无遮挡场景分开训练后,整合应用于多场景。针对遮挡人脸识别模型的局限性,提出一种改进人脸特征矫正网络(FFR-Net)模型。该模型可同时用于有无遮挡人脸识别并应用于口罩与眼镜遮挡两种识别场景中。人脸特征矫正网络模型提出了一种人脸特征矫正模块,为保证充分利用无遮挡区域特征信息,在该模块中的空间分支引入involution算子扩大图像信息交互区域,增强在空间范围内面部特征信息;在通道分支引入坐标注意力机制,捕获跨通道信息以增强特征表示,利于模型准确地定位识别目标区域;将Meta-ACON作为该模块新的动态激活函数,通过动态调整线性或非线性程度以提高模型泛化能力和计算准确度。最后,利用改进的人脸特征矫正网络模型在CASIA-Webface经处理的有无口罩遮挡人脸数据集上进行训练,其在LFW经处理的有无口罩遮挡数据集、Meglass数据集上的测试结果准确率分别达到了82.50%和89.75%,优于现有算法,验证了所提方法的有效性。

基金项目

中国人民公安大学2022年基本科研业务费项目
国家社科基金重大项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0447
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1535-1541
文章编号: 1001-3695(2023)05-039-1535-07

发布历史

[2022-12-07] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版

引用本文

陈秋雨, 芦天亮. 改进人脸特征矫正网络的遮挡人脸识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1535-1541. (Chen Qiuyu, Lu Tianliang. Improved face feature rectification network for occluded face recognition [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1535-1541. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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