细粒度深度特征掩码估计的遮挡人脸识别算法

王富平; 王定莎; 李藕; 刘卫华; 刘鸿玮

西安交通大学学报 ›› 2025, Vol. 59 ›› Issue (2) : 170 -179.

王富平, 王定莎, 李藕, 刘卫华, 刘鸿玮

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摘要

针对人脸遮挡产生面部结构信息丢失，从而导致人脸识别准确率降低的问题，提出了一种细粒度深度特征掩码估计的遮挡人脸识别算法。首先，将人脸图像输入特征金字塔网络中，从而得到多尺度深度语义特征；其次，将从特征金字塔网络提取的特征经过空洞卷积处理后，与MobileNetV3网络提取的精细浅层特征进行融合，并以像素级二值掩码为标签训练网络以获得细粒度特征掩码；进而，利用该深度特征掩码与深层特征相乘，以抑制由遮挡产生的干扰特征，获得更准确的人脸表征；最后，采用余弦损失和掩码估计损失联合训练网络，提高遮挡人脸识别算法的性能。在LFW数据集基础上创建了口罩、围巾和中心遮挡3种类型的人脸遮挡数据集，实验结果表明：在不同的数据集上，所提算法与现有算法相比均具有更高的识别准确率，并在不同类型遮挡情况下均能获得十分稳定的人脸识别结果；所提算法在数据集LFW和LFW口罩遮挡上的识别准确率分别达到了99.38%和98.42%,在数据集LFW围巾遮挡和LFW中心遮挡上的识别准确率分别达到了98.72%和98.65%,均优于对比算法。