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口罩人脸识别课堂考勤系统的研究与实现

口罩人脸识别课堂考勤系统的研究与实现

作者：陶鑫中南财经政法大学

学位级别：硕士

一直以来课堂考勤都是由老师点名来完成的,这种方式效率低下,信息化程度低,无法避免有学生无故缺席、替人答到等现象,从而老师无法准确掌握学生的课堂出勤情况。人脸考勤技术作为近年来的研究热点之一,已经逐步在校园和企业中得到了推... 详细信息

一直以来课堂考勤都是由老师点名来完成的,这种方式效率低下,信息化程度低,无法避免有学生无故缺席、替人答到等现象,从而老师无法准确掌握学生的课堂出勤情况。人脸考勤技术作为近年来的研究热点之一,已经逐步在校园和企业中得到了推广和普及,得到了校园师生和企业人员的一致响应。我们知道,在约束条件下的人脸识别技术已经在社会生活中被广泛应用,然而在自然场景下的人脸采集很多都是处于无约束条件下的,比如大面积遮挡、光照条件不好或者人脸姿态角度偏转过大等,这样会破坏人脸特征的提取,从而降低人脸识别的准确率。在疫情防控的背景下,对于这一技术在校园中应用的研究变得尤为迫切和重要。本文对课堂考勤系统中的口罩人脸识别策略进行了研究对比,在了解国内外相关技术的研究动态后,最终采取了基于卷积神经网络（CNN）的人脸检测和人脸识别算法。本文的主要工作如下:（1）研究了课堂考勤系统和人脸识别技术的应用现状,对比了应用在人脸检测和识别中的传统方法和深度学习方法,针对其面临的问题介绍了利用基于卷积神经网络的模型结构来进行人脸检测和识别的优越性。（2）针对课堂考勤需要多人脸同时检测的特点,本文利用了由三个级联卷积神经网络组成的人脸检测模型MTCNN来进行多人脸的实时检测和对齐。另外还针对无约束条件下存在的低质量图像问题,采用人脸图像质量评估函数来对输入的人脸图像进行打分,让得分高、质量高的图像直接进入到下一步人脸识别的过程,质量低的系统直接筛除并重新检测,提高了系统识别的性能。（3）同时本文采用FaceNet模型来学习人脸图像的特征,FaceNet将人脸图像映射到欧氏空间,通过空间距离来衡量人脸的相似度,并采用了三重损失函数,使得模型的学习能力更加高效。（4）基于课堂考勤系统的基本流程,根据系统的基本架构设计和功能设计以及数据库设计等,使用Python语言和Django框架,结合My SQL数据库,最终设计和实现了一种口罩人脸识别课堂考勤系统。实验结果表明,本系统具有良好的多人脸实时检测和识别性能,对于无约束环境也有较好的鲁棒性和准确率。

关键词：课堂考勤口罩人脸识别图像筛选 MTCNN FaceNet

适用于嵌入式的高性能口罩人脸识别的技术研究

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适用于嵌入式的高性能口罩人脸识别的技术研究

作者：刘鹏电子科技大学

学位级别：硕士

作为机器视觉任务中最为基础的人脸识别,已经普及到生活的方方面面。在军事领域、公共安全领域、公共交通领域、银行金融领域和生活服务领域都有非常重要的应用价值。基于以往应用场景的限制,这些人脸识别的研究大多是针对通用标准人脸... 详细信息

作为机器视觉任务中最为基础的人脸识别,已经普及到生活的方方面面。在军事领域、公共安全领域、公共交通领域、银行金融领域和生活服务领域都有非常重要的应用价值。基于以往应用场景的限制,这些人脸识别的研究大多是针对通用标准人脸的,在口罩人脸识别应用场景下会出现大幅度的精度下降乃至完全失去识别作用。随着新冠疫情的全球爆发,原有的应用场景被打破,为解决在进出这些地方摘下口罩所带来的安全隐患,需要能够适用与嵌入式设备的口罩人脸识别模型,所以本文针对该视觉任务进行研究。本文主要的创新与工作量可以归纳为以下几点:1.在缺乏口罩人脸数据集作为研究对象的情况下,结合数据集的需求体量,通过对各个数据采集方法的优劣进行分析比对,最终采用了人工生成数据集的方式。在原有的大体量标准人脸数据集的基础之上,结合人脸关键点检测、人脸对齐、人脸姿态评估、图片拼接技术和3D人脸重构技术得到了本文研究所需的口罩人脸数据集,该数据集包含了162988类别、一共6665925张口罩人脸图片。2.结合本文嵌入式口罩人脸识别的研究主题,通过对现有轻量化骨干网络和强化网络学习能力方法的分析与总结,得到了几个可以用于设计具有较强特征学习能力的轻量化骨干网络的设计准则,基于几个设计准则和本文研究数据的特征,在现有高质量骨干网络的设计框架下,自主设计了适用于嵌入式高性能的口罩人脸识别的轻量化骨干网络Mixnest。通过与现有轻量化骨干网络的对比实验验证了自主设计骨干网络的有效性。3.为了进一步加强网络学习能力,结合当前注意力机制在视觉方面的研究热点,在现有注意力机制的研究基础之上,设计了自定义的空间注意力模块,且通过几组对比实验验证了该注意力模块在强化有用特征学习方面的能力。4.考虑到口罩人脸识别在嵌入式设备上快速移植的必要性,结合现有的移植技术,设计并实现了一套基于C++的完整离线口罩人脸识别开发工具包(SDK),并完成了相关的测试。工具包移植部署了本文的口罩人脸识别模型和人脸识别应用开发所需的其它附属功能。为了进一步提高部署模型的性能,开发工具包涉及的所有模型都完成了针对嵌入式移植的网络结构优化和权重量化工作。

关键词：口罩人脸数据集口罩人脸识别轻量化网络注意力机制嵌入式移植部署

基于形态模型关键点的戴口罩人脸识别方法研究

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基于形态模型关键点的戴口罩人脸识别方法研究

作者：陈奕文重庆理工大学

学位级别：硕士

目前,行人佩戴口罩出行已成为常态。在这样的环境下,口罩的佩戴给人脸识别带来了新的挑战。口罩遮挡导致人脸信息缺失,影响人脸关键点定位的准确性。口罩在造成遮挡的同时,本身纹理信息也对人脸的检测与特征提取造成了干扰,使人脸特征... 详细信息

目前,行人佩戴口罩出行已成为常态。在这样的环境下,口罩的佩戴给人脸识别带来了新的挑战。口罩遮挡导致人脸信息缺失,影响人脸关键点定位的准确性。口罩在造成遮挡的同时,本身纹理信息也对人脸的检测与特征提取造成了干扰,使人脸特征表达发生改变,无法实现与系统中记录的特征信息进行匹配,降低了人脸比对的有效性。口罩的佩戴使传统的人脸识别技术不再有效。因此,解决戴口罩人脸识别问题是目前迫切的需求。现有研究大多将口罩看作造成人脸信息缺失与干扰识别效果的因素,因此试图消除或降低口罩带来的影响实现人脸识别。这些方法大都建立在对遮挡部分的丢弃上,人脸信息缺失与干扰依然影响识别结果。论文将“戴口罩人脸”作为研究整体对象,提出一种基于形态模型关键点的戴口罩人脸识别方法。论文的主要内容包括:1)戴口罩人脸形态模型预定位。通过口罩四周边沿和内部纹理(上纹理、中纹理、下纹理)的变形,挖掘出口罩-人脸贴合区真实人脸特征,提出了一种基于口罩-人脸接触特性的戴口罩人脸形态模型,对其中68个关键点的分布进行了预定位。2)戴口罩人脸关键点定位。根据戴口罩人脸形态模型对戴口罩人脸图像进行人工标注,再利用级联回归树算法,训练出拥有戴口罩人脸关键点精准定位能力的回归器,并根据回归器在测试集中的表现调整训练参数找到最优性能。此外,利用人脸对齐网络,将人工标注的二维关键点坐标映射为三维关键点坐标,并构建了一个包含400幅图像、标注有三维关键点信息的戴口罩人脸图像数据集。3)基于人脸比对的戴口罩人脸识别。利用Mask The Face算法,将用于验证的正常人脸图像转化为虚拟的戴口罩人脸图像,然后与真实的待测戴口罩人脸图像在“M:N”条件下进行人脸比对,并实现了戴口罩人脸的可靠识别。实验结果表明:基于戴口罩人脸形态模型关键点定位算法在测试数据集上的ION与IPN定位误差分别为3.65与5.68,其性能略优于其他经典方法,能够实现对戴口罩人脸关键点的精准定位;在“M:N”条件下的戴口罩人脸比对成功率为89.95%,能够成功进行戴口罩人脸识别,从而证明了戴口罩人脸形态模型的有效性。

关键词：人脸识别人脸形态模型人脸关键点口罩人脸识别

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基于注意力机制的口罩人脸识别研究及其应用

基于注意力机制的口罩人脸识别研究及其应用

作者：李洪涛佛山科学技术学院

学位级别：硕士

基于深度学习的人脸检测以及识别技术日新月异,不仅在精度和速度方面达到较高的水平,也已经广泛的应用于生活中的各个场景。但是,在国家疫情的关键时刻,常规的人脸检测与人脸识别算法在针对口罩人脸遮挡的实际应用中,存在着较大的局限... 详细信息

基于深度学习的人脸检测以及识别技术日新月异,不仅在精度和速度方面达到较高的水平,也已经广泛的应用于生活中的各个场景。但是,在国家疫情的关键时刻,常规的人脸检测与人脸识别算法在针对口罩人脸遮挡的实际应用中,存在着较大的局限性。由于口罩的大面积遮挡,从口罩人脸图像中提取的特征不足以进行身份识别与验证。因此如何准确、快速地检测与识别口罩人脸成为现如今疫情时代深度学习应用的热点以及关键问题之一。本文主要针对特殊环境下的口罩人脸,检测出戴口罩的人脸并且对其进行相应的身份识别。根据口罩人脸的特殊性,结合神经网络的特点,充分利用注意力机制思想,设计深度学习算法,尽可能的减少口罩对人脸识别的影响,实现了戴口罩人脸的检测与识别,本文具体内容如下:(1)提出了基于动态卷积构建单阶段检测网络进行口罩人脸的判别方法,解决了在真实的考勤环境中,快速且准确的检测出人脸是否佩戴口罩的问题。本文结合动态卷积,对卷积块进行注意力权重更新,实现不同输入有不同的卷积核参数;同时,为了针对不同场景下的口罩人脸判断,结合选择性特征融合的方法进行参数相加,提高了该算法速度及精度,能够满足真实环境下的口罩人脸判断。(2)设计了基于密集特征金字塔的口罩人脸检测算法,在真实环境下,口罩人脸信息与普通人脸差别较大,并且由于人脸的关键点隐藏在口罩之下,难以准确对齐。为解决以上问题,本文结合轻量级的骨干网络结构,构建了新型特征金字塔进以及上下文模块配合单阶段的人脸检测算法,实现口罩人脸以及人脸关键点的准确检测,实验结果表明,本文算法针对微小、口罩人脸有较好的检测效果。(3)设计了结合孪生网络的口罩人脸识别算法。解决了传统人脸特征提取网络,所得到的人脸特征差异性较小,不足以进行相似度比较的问题。本文引入孪生网络,利用数字图像处理得到人脸轮廓特征,形成另一条有效特征提取网络,与语义特征提取网络实现特征的交叉融合,并配合局部特征卷积实现手动权重设置,利用网络层注意力机制重新分配轮廓特征网络关键特征的权重。与传统人脸识别算法对比,本文算法针对口罩人脸,并且对普通人脸也有更好的识别效果。(4)开发了一套真实环境下的口罩人脸打卡系统。基于本文算法的考勤系统,能够实时判断用户是否佩戴口罩,能够对已经判断佩戴口罩的人脸进行检测识别。并且系统设计了较为完备的数据库系统,能够对每次来访数据信息进行记录。本文算法能在国家防疫特殊时期起到积极的防控作用,并且在安防、教育和商业等领域都具有重要的研究意义和推广价值。

关键词：口罩人脸识别动态卷积特征金字塔孪生网络注意力机制

开放场景口罩人脸识别挑战赛冠军技术方案分析

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警察技术 2021年第6期 19-21页

作者：高磊李弼彭楠过佳赵炫视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室公安部第一研究所北京百度网讯科技有限公司

为推动疫情防控等应用场景下戴口罩人脸识别的技术创新和应用水平提升,中国图象图形学学会与视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室组织了开放场景口罩人脸识别挑战赛。介绍了挑战赛的技术测评方案,并分析了冠军团队的技术... 详细信息

为推动疫情防控等应用场景下戴口罩人脸识别的技术创新和应用水平提升,中国图象图形学学会与视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室组织了开放场景口罩人脸识别挑战赛。介绍了挑战赛的技术测评方案,并分析了冠军团队的技术方案,为开放场景口罩人脸识别的技术研究提供参考。

关键词：开放场景口罩人脸识别挑战赛冠军技术方案

基于FaceNet网络的口罩人脸识别人流监测系统

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现代电子技术 2023年第19期46卷 65-69页

作者：龙慧张雅璐罗觉灵李世杰何伟杰长沙师范学院信息科学与工程学院湖南长沙400100 远大空调有限公司湖南长沙410137

随着新冠疫情面向全球的放开,为排查新型冠状病毒肺炎感染者的时空交集人员,对各大高校场景中人员感染、二次感染等情况进行预防,以及对人员流动做有效监测,提出基于FaceNet网络改进的口罩人脸识别技术。采用MobilenetV2替换FaceNet原... 详细信息

随着新冠疫情面向全球的放开,为排查新型冠状病毒肺炎感染者的时空交集人员,对各大高校场景中人员感染、二次感染等情况进行预防,以及对人员流动做有效监测,提出基于FaceNet网络改进的口罩人脸识别技术。采用MobilenetV2替换FaceNet原有的主干网络,实现戴口罩下人脸身份识别,并将社交距离算法、非接触群体测温技术进行整合,将算法技术融入树莓派4B中。通过对网络模型进行实验以及训练,相比于现有的FaceNet网络极大程度优化了识别精度、推理速度,准确率显著提升,在识别群体人脸时的召回率显著提高。使用较高配置的物联网系统,对开放后的各大高校可精确检测个体人员流动、人员体温、违反社交距离人员、个体时空交集、楼栋中各通道的人流密集度等情况,能够很好预防感染或二次感染。

关键词：新冠疫情二次感染人流追踪群体测温口罩人脸识别机器学习人工智能物联网技术

基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法

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传感器与微系统 2023年第1期42卷 144-148页

作者：姜绍忠姚克明陈磊王中洲郭复澳江苏理工学院电子信息工程学院江苏常州213001

针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。... 详细信息

针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。在卷积模块引入空间注意力模块,加强模型对于鲁棒人脸特征信息的提取,使用Sub-center Arcface损失函数,进一步提高模型的分类精度。在人工合成的口罩人脸数据集和真实的戴口罩人脸数据集上的实验表明,本文模型能够同时有效处理戴口罩和不戴口罩人脸识别任务,拥有较小的参数量的同时,具备较高的识别精度。

关键词：口罩人脸识别混合模型空间注意力机制 Sub-center Arcface损失函数

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口罩混合人脸识别系统研究与实现

口罩混合人脸识别系统研究与实现

作者：黄路广州大学

学位级别：硕士

在全球疫情逐渐受控、社会生活逐步恢复正常的背景下,人们在公共场合的着装方式发生了重大变化。如今,人脸识别技术面临着一种新的挑战:在人群中既有戴口罩的人,也有不戴口罩的人,这给传统的人脸识别技术带来了巨大的挑战。对于戴口罩... 详细信息

在全球疫情逐渐受控、社会生活逐步恢复正常的背景下,人们在公共场合的着装方式发生了重大变化。如今,人脸识别技术面临着一种新的挑战:在人群中既有戴口罩的人,也有不戴口罩的人,这给传统的人脸识别技术带来了巨大的挑战。对于戴口罩的人群,由于口罩遮挡了大部分面部特征,传统的深度学习人脸识别方法效果不佳。而针对戴口罩和不戴口罩的混合人群,目前的人脸检测精度不高,而单独使用无口罩人脸识别模型或者口罩人脸识别模型的准确率也不尽如意。为了解决这些问题,本文的研究主要内容如下:(1)针对人脸检测精度不高的问题,本文提出了一种改进的Retina Face人脸检测方法。该方法选取Res Net-50作为主干特征提取网络,并嵌入注意力机制模块,以提高网络对感兴趣特征的关注度,减少目标周围干扰特征的影响。此外,采用加权双向特征金字塔网络替换传统的特征金字塔网络,实现更有区分度的特征融合,并通过对单阶段无头模块引入更多尺寸的卷积,以适应不同尺度的人脸目标。实验结果表明,该方法相较于原始的Retina Face取得了一定的提升。(2)针对口罩人脸识别准确率不高的问题进行研究,本文提出了一种融合注意力和焦点损失的Arc Face口罩人脸识别方法。该方法采用一个改进的网络作为特征提取网络,并将注意力模块与特征提取网络结合。同时,引入了一种名为焦点损失的动态缩放的交叉熵损失函数,用于辅助Arc Face的度量函数。本文还通过对CASIA-Web Face、LFW、Age DB和CFP四个公开人脸识别数据集上进行处理得到四个口罩遮挡人脸识别数据集,并使用该方法在这四个数据集中进行训练与测试。实验结果表明,所提出的方法提高了识别准确性并降低了网络参数的数量。(3)针对混合人群识别准确率不高的问题进行研究,本文提出了一种混合人脸识别的方法。该方法使用Mobile Net网络进行训练得到口罩检测模型,对输入的人脸图像进行口罩佩戴情况的判断,然后将人脸图像传入到相应的人脸识别模型中进行识别,实验结果表明,此方法取得了一定的提升。接着,为了迈向实际应用,本文搭建了一个混合人脸识别系统,实现了人脸采集、实时口罩检测、实时人脸检测以及实时人脸识别的功能。通过这三部分的研究,本文有效地解决了人脸检测、口罩人脸识别以及混合人脸识别准确率低的问题,同时迈向实际应用,搭建混合人脸识别系统,实现了人脸采集、实时口罩检测、实时人脸检测以及实时人脸识别的功能。

关键词：人脸检测口罩人脸识别注意力机制混合人脸识别

面向公共安全的静默活体检测与口罩人脸识别系统

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面向公共安全的静默活体检测与口罩人脸识别系统

作者：周延华南理工大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉算法、图像识别技术的不断发展,人脸识别技术也日益成熟,应用于各种支付、门禁、打卡等场景,然而这些场景易受到伪造人脸的入侵,对人们的财产安全会造成一定威胁,同时随着新冠疫情的爆发,人们被要求在公共场合佩戴口罩,... 详细信息

随着计算机视觉算法、图像识别技术的不断发展,人脸识别技术也日益成熟,应用于各种支付、门禁、打卡等场景,然而这些场景易受到伪造人脸的入侵,对人们的财产安全会造成一定威胁,同时随着新冠疫情的爆发,人们被要求在公共场合佩戴口罩,因此口罩人脸识别也是当今社会的一个研究热点,关系着人们的健康安全。活体检测目前存在准确率较低、易受环境影响并且需要用户进行繁琐的动作配合等缺点,而口罩人脸识别技术目前需要用户上传佩戴口罩人脸的样本图片,过程较为繁琐,存在欠样本的问题。本文针对活体检测的难点,提出了基于改进型LBP纹理特征的SVM算法和基于改进型VGG-16神经网络算法;针对口罩人脸识别的问题,提出了批量口罩人脸样本自动生成算法。然后将模型进行压缩,将它们集成于嵌入式系统上,本文的主要工作包括以下四个部分:(1)口罩人脸识别算法的研究。本文针对口罩人脸识别现如今存在欠样本的问题,通过研究基于多级级联回归树的人脸关键点定位算法来对人脸关键点进行定位,并根据定位点来批量自动生成口罩人脸样本。本文通过对比各类人脸相似度计算方法来选取合适的算法来对口罩人脸进行比对,从而实现戴口罩的人脸识别。(2)基于人脸纹理特征的SVM活体检测算法研究。为了使得活体检测算法针对环境变化有鲁棒性,本文选择提取人脸图片的LBP特征作为分类的依据,设计了一种包含异常值检测的基于区域像素中位数的改进型LBP特征,以避免局部噪声点异常像素值对特征的提取造成干扰,再将提取得到的LBP特征矩阵转化为直方图向量,最后基于SVM(支持向量机)对这些特征向量进行训练并保存此基于纹理特征的支持向量机模型。(3)基于卷积神经网络的人脸活体检测算法的研究。传统活体检测需要用户配合摄像头做出动作来进行识别,为实现高精度的静默活体检测,本文通过研究改进型VGG-16神经网络,在网络合适的位置加入了Squeeze-Excitation模块,并融合批量归一化和随机失活层来模拟白化操作进而提高模型泛化性能,然后对模型进行了实验性能分析验证了模型的可靠性,最后完成一系列的模型压缩工作使得模型易于移植到移动端,完成移动端的部署。(4)人脸活体检测及口罩人脸识别系统的实现。为了融合本文提出的两种活体检测算法的优点,本文系统通过捕获多帧图像,并计算两种算法在多帧图像上的识别结果(4)人脸活体检测及口罩人脸识别系统的实现。为了融合本文提出的两种活体检测算法的优点,本文系统通过捕获多帧图像,并计算两种算法在多帧图像上的识别结果的均值,得到最终结果。本文系统最终部署到安卓开发板上,是基于移动端设备的人脸静默活体检测与口罩人脸识别系统。最终,对该系统进行了实际测试,实验结果表明了系统能快速且准确地检测是否为人脸活体并实现口罩人脸识别。

关键词：卷积神经网络人脸活体检测口罩人脸识别局部二值模式特征