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口罩遮挡模式下人脸识别方法研究及实现

口罩遮挡模式下人脸识别方法研究及实现

作者：吕荣镇哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

21世纪以来,人脸识别技术得到长足的进步。人脸识别的准确率已经到达极高的水平,因此人脸识别技术在当今需要身份识别的安防、考勤等领域得到广泛的应用。2019年末爆发的新冠疫情严重影响人们的健康和生活,在紧迫的疫情下,佩戴口罩出行... 详细信息

21世纪以来,人脸识别技术得到长足的进步。人脸识别的准确率已经到达极高的水平,因此人脸识别技术在当今需要身份识别的安防、考勤等领域得到广泛的应用。2019年末爆发的新冠疫情严重影响人们的健康和生活,在紧迫的疫情下,佩戴口罩出行成为阻止疫情传播的重要手段。但是当人们都佩戴上口罩时,社区的门禁、手机的人脸识别解锁都无法正确识别。这是由于口罩会对人脸造成大面积的遮挡,在正确佩戴口罩的情况下,嘴巴和鼻子等关键部位都会遮住,从而导致人脸特征的缺失,最终无法识别人脸。近些年,科研人员针对遮挡人脸识别提出各种算法,但是这些算法在口罩这种大面积遮挡的情况下还是无法进行有效的特征提取。因此,本文针对口罩遮挡模式下人脸的识别问题,提出如下的解决方法。首先针对人脸口罩数据集不足的问题,本文提出一种改进的生成对抗网络人脸口罩合成算法。该算法采用空间变换网络作为生成器,用生成器生成口罩的变换参数的方法来合成真实度较高的戴口罩人脸图片。本文还引入了金字塔卷积网络来提高生成器对变形参数的学习能力,并选用收敛更快而且不容易产生模式坍塌的Wasserstein距离对GAN网络的损失函数进行改进。优化后的算法所合成的图片真实可靠,可被用于后续人脸特征网络训练的数据集的图片。针对当前口罩遮挡问题,本文提出一种遮挡感知网络。该网络是Inception-Res Net-v1网络结构、注意力机制网络和图像分割网络相结合的特征提取网络。本文的遮挡感知网络通过对人脸可见特征进行有效提取和对口罩遮挡区域特征的抑制来提高对口罩遮挡模式下人脸的识别率。实验结果证明,本文的改进算法与其他算法相比有着更好的识别精度。在本文的最后设计人脸检测与识别平台的人机交互软件。该软件采用MTCNN网络进行人脸检测以及本文提出的特征提取网络来实现对戴口罩人脸的识别。除此以外,本软件还通过SSD检测算法以及本文提出的口罩合成算法实现人脸的口罩检测人脸和人脸口罩合成等功能。

关键词：人脸识别口罩遮挡生成对抗网络卷积神经网络

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基于深度学习的口罩遮挡人脸检测方法研究

基于深度学习的口罩遮挡人脸检测方法研究

作者：邓厚康湖南师范大学

学位级别：硕士

自2020年以来,新型冠状病毒在全球范围内蔓延,人们的健康受到严重威胁。为了防止病毒在人群中快速的传播,在公共场所佩戴口罩是保护人们的主要方式。因此,利用深度学习方法检测是否佩戴口罩,可以有效的保护人们的安全,降低病毒的危害。... 详细信息

自2020年以来,新型冠状病毒在全球范围内蔓延,人们的健康受到严重威胁。为了防止病毒在人群中快速的传播,在公共场所佩戴口罩是保护人们的主要方式。因此,利用深度学习方法检测是否佩戴口罩,可以有效的保护人们的安全,降低病毒的危害。本文选取自然环境下人脸口罩遮挡和暗光环境下人脸口罩遮挡两个方向出发,分别展开对自然环境下口罩遮挡检测和暗光环境下口罩遮挡检测的研究。本文的具体工作如下:(1)由于现在还没有在自然环境下使用的公开人脸口罩遮挡检测数据集。针对这一问题,首先创建了口罩遮挡检测数据集facemaskimage,然后设计了一种可以生成口罩人脸的方法,对数据进行了扩充。最终得到包含4656张图像的口罩遮挡人脸数据集,并对其进行人工标注,其中包括口罩遮挡人脸总计标注18126个口罩遮挡人脸,未被口罩遮挡人脸总计标注16120个人脸。(2)针对自然环境下人脸和口罩遮挡人脸的多样性,尺寸不一等问题和口罩遮挡人脸检测要求具有很快的检测速度和检测精度,本文提出SSD-Mask口罩遮挡人脸检测算法。首先在原有SSD模型的基础上,增加了人脸口罩遮挡检测任务。其次通过引入反卷积和特征融合,结合注意力机制过滤出需要保留的信息,提高了口罩遮挡人脸检测能力。最终通过实验表明本文算法在自制数据集facemask-image上取得了91.7%的平均准确率和22.7FPS的检测速度。(3)针对暗光环境下图像信息缺失造成的检测率低的问题,提出一种基于图像增强的暗光环境下的口罩遮挡检测算法。首先通过对比传统图像算法和基于Enlighten GAN网络的图像增强算法,发现Enlighten GAN更加能够还原暗光环境下的人脸特征。再与带有RPN网络的Faster-RCNN算法相结合,构建一个含有两级人脸检测器的暗光环境口罩遮挡人脸检测模型,模型通过RPN网络生成候选区域,候选区域确定待确定样本,将其图像送入到Enlighten GAN暗光图像增强网络中去,利用GAN网络拥有的生成器进行重新生成增强后的图像然后继续送到Faster R-CNN检测器中分类。最终将所有得到口罩遮挡人脸检测结果进行位置的回归输出。通过实验对比,本文方法提高了暗光环境下的口罩遮挡人脸检测效果。

关键词：口罩遮挡人脸检测图像增强注意力机制特征融合

基于深度学习的面向口罩遮挡人脸识别技术研究

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基于深度学习的面向口罩遮挡人脸识别技术研究

作者：张照乾防灾科技学院

学位级别：硕士

虽然我们已经战胜了新冠疫情,但是在全球背景下,新的流感和病毒也在快速传播,戴口罩成了日常防控传染性疾病的必要措施,这也带来了一个新的问题:口罩遮挡下的人脸识别问题。由于口罩的遮挡,人脸识别技术的准确率大大降低,对于需要安全... 详细信息

虽然我们已经战胜了新冠疫情,但是在全球背景下,新的流感和病毒也在快速传播,戴口罩成了日常防控传染性疾病的必要措施,这也带来了一个新的问题:口罩遮挡下的人脸识别问题。由于口罩的遮挡,人脸识别技术的准确率大大降低,对于需要安全认证的场合,如高铁、机场等,这种问题显得尤为突出。因此,使用实现简单且识别效率高的算法对戴口罩的人脸进行识别变得尤为关键。本文通过结合改进Dense Net神经网络结合改进EIGC注意力机制算法,成功实现了对戴口罩人脸的有效识别。下面是本文的主要研究内容:(1)为了解决公开的口罩遮挡人脸数据集中的同一身份口罩遮挡人脸数据较少和图片质量较低的问题,本项目通过网络爬取和基于LFW(Labled Faces in the Wild)制作口罩遮挡数据集,通过去重过滤和数据加强制作口罩人脸和未遮挡人脸30000余张,通过口罩人脸标注与数据增强方法扩充口罩遮挡数据集。(2)为了解决口罩遮挡对人脸识别准确率的影响问题,本文提出了一种改进的算法,它基于密集卷积网络(Dense Net)并嵌入了改进的注意力网络El GC。通过融合上下文信息和轻量化卷积控制,该算法能够为未被遮挡的区域分配较高的权重,为被遮挡的特征分配较低的权重,从而深化人脸特征提取,提高学习效果。此外,本文还采用了Mish激活函数来提高改进Dense Net网络的泛化能力。实验结果表明,在口罩遮挡人脸识别任务中,改进后的Dense Net网络口罩遮挡人脸识别准确率从74.03%提升到93.59%,未遮挡人脸识别准确率从95.21%提升到99.26%,检测速度提升了27.2%,能够很好满足口罩遮挡人脸识别要求。(3)为了进一步提高口罩遮挡下人脸识别的实际适用性,本文设计并实现了一个基于改进Dense Net模型口罩遮挡人脸识别系统。通过对不同时段不同口罩遮挡200余次人脸测试中,系统均能保持较好的流畅性和较高识别精度,该系统满足在现实复杂情况下口罩遮挡人脸识别要求,具有较高的实用性。

关键词： DenseNet 口罩遮挡人脸识别注意力机制

面向多角度和口罩遮挡的加权人脸识别方法研究与实现

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北京电子科技学院学报 2023年第4期31卷 53-68页

作者：王文聪谷宇金鑫北京电子科技学院电子与通信工程系北京市100070

在深度学习迅速发展的背景下,人脸识别技术已取得了显著的进步。然而,在实际应用中,由于口罩的遮挡以及人脸角度的变化,人脸识别的精确度和实用性面临了新的挑战。目前对于口罩遮挡的人脸识别和人脸角度变化情况下的人脸识别主要是各自... 详细信息

在深度学习迅速发展的背景下,人脸识别技术已取得了显著的进步。然而,在实际应用中,由于口罩的遮挡以及人脸角度的变化,人脸识别的精确度和实用性面临了新的挑战。目前对于口罩遮挡的人脸识别和人脸角度变化情况下的人脸识别主要是各自独立处理,尚未有完整解决这两个因素共同影响的多条件人脸识别问题的方法。因此,本文提出了一种新的加权人脸识别方法,该方法综合考虑了口罩遮挡和人脸角度变化的问题。该方法首先根据是否佩戴口罩将人脸识别问题进行分类,然后利用多种人脸识别模型进行识别。最后,该方法引入了一个基于头部转动角度的权重决定机制,以便在面部转动和口罩遮挡的情况下,更好地利用不同的识别模型。在处理多角度和口罩遮挡问题时,该方法的方法表现优于现有的人脸识别方法,为后疫情时代的人脸识别提供了新解决方案。

关键词：人脸识别多角度识别口罩遮挡深度学习加权识别

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基于口罩遮挡情况下的人脸识别算法研究

信息记录材料 2022年第6期23卷 139-141页

作者：梁文龙湖南信息职业技术学院湖南长沙410000

随着互联网技术的发展,人脸识别在人们日常生活中广泛应用,当前出入公共场所佩戴口罩已经成为了新常态。传统的人脸识别算法已经达到较高的准确度。在佩戴口罩的情况下,传统的人脸识别算法识别精度下降明显,改进了一种卷积神经网络并命... 详细信息

随着互联网技术的发展,人脸识别在人们日常生活中广泛应用,当前出入公共场所佩戴口罩已经成为了新常态。传统的人脸识别算法已经达到较高的准确度。在佩戴口罩的情况下,传统的人脸识别算法识别精度下降明显,改进了一种卷积神经网络并命名为ImproveFaceNet,用于人脸识别,主要是将注意力机制与卷积神经网络有效地结合,将目标识别的重点集中在口鼻及以上区域,降低了对人脸其他区域的依赖程度。经过对比实验可知,ImproveFaceNet可以有效地提高在口罩遮挡情况下的人脸识别精度。

关键词：口罩遮挡人脸识别 ImproveFaceNet 卷积神经网络注意力

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提高口罩遮挡人脸识别准确度的研究

电子测试 2021年第18期32卷 54-55,60页

作者：侯现坤周玮宿州学院安徽宿州234000

人脸识别目前应用于多个领域,受控性人脸识别现在有很高的准确度,超过人眼的97.35%,但由于新冠疫情的肆虐,导致大部分人在疫情期间外出都会佩戴口罩,导致识别的准确度降低。因此如何消除口罩遮挡对人脸识别产生的影响,从而提升口罩遮挡... 详细信息

人脸识别目前应用于多个领域,受控性人脸识别现在有很高的准确度,超过人眼的97.35%,但由于新冠疫情的肆虐,导致大部分人在疫情期间外出都会佩戴口罩,导致识别的准确度降低。因此如何消除口罩遮挡对人脸识别产生的影响,从而提升口罩遮挡人脸识别准确度方面还有很大的研究空间。本文通过提取出未遮挡部分,对未遮挡部分hog特征提取并对提取的特征进行pca降维,通过对嘴巴检测判断是否佩戴口罩,另外加入canny边缘检测作为参考决策。

关键词：口罩遮挡 hog特征区域比例边缘检测

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基于扩散模型的遮挡人脸修复研究

基于扩散模型的遮挡人脸修复研究

作者：蔡宇浩南昌大学

学位级别：硕士

人脸修复及相关技术是图像处理领域一个热点且具挑战性的研究课题。人脸图像修复的目标是通过算法和模型还原图像中的细节和结构,以提高图像的质量和可用性。目前的大多数图像修复模型还存在诸多问题,例如:在面对大面积图像丢失的问题时... 详细信息

人脸修复及相关技术是图像处理领域一个热点且具挑战性的研究课题。人脸图像修复的目标是通过算法和模型还原图像中的细节和结构,以提高图像的质量和可用性。目前的大多数图像修复模型还存在诸多问题,例如:在面对大面积图像丢失的问题时,会出现修复区域图像模糊或单一甚至没有有效信息的修复结果;不能批量针对所有图像的某一个特征区域进行修复;修复结果与原图像的融合生硬,存在明显的交界线。本文基于扩散模型,针对局部遮挡的人脸识别方法、修复技术开展研究,主要工作如下:（1）制定了“实例分割——文件格式转化——图像修复”技术路线,由训练好的YOLOv8实例分割得到txt格式的掩膜文件,通过txt文件和原始图片得到黑色的掩膜图片,掩膜图片和遮挡的原始图像作为输入由不同的图像生成模型进行推理得到最后结果,使图像修复模型可以针对性的修复口罩遮挡区域,保护未遮挡的区域的人脸信息。（2）使用重去噪方法,对Guided-Diffusion模型修复结果区域融合不和谐问题进行了改进实验。扩散模型修复图像是将修复的区域与已知区域加在一起得到,但这会导致修复区域与已知区域不认识,即体现在结果上的语义不融合。通过先重加噪,让不融合的中间结果X_t加噪得到的Xt+i中两部分的交界区域既有了已知区域的信息又有了未知区域的信息,再重去噪得到X,_t,X,_t相比于X_t在区域融合上和谐了许多,通过调节4)的大小和多次重复这样的步骤直至达到较好的效果。通过多个对比实验和消融实验修复效果的量化比较表明,基于扩散模型的遮挡人脸修复研究技术路线和改进方法在人脸图像修复任务上效果良好。

关键词：口罩遮挡人脸图像修复 GAN模型扩散模型

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基于局部特征加强的戴口罩人脸识别算法研究

基于局部特征加强的戴口罩人脸识别算法研究

作者：甘成惠成都理工大学

学位级别：硕士

近几年新冠肺炎疫情迅速爆发并席卷全球各大国家。为防止疫情呈现病毒式扩散,公众被要求在公共场所佩戴口罩来物理隔离病毒传染。现如今,佩戴口罩已经成为日常生活出行的重要部分,然而口罩等遮挡物会破坏人脸的关键信息,极大影响人脸识... 详细信息

近几年新冠肺炎疫情迅速爆发并席卷全球各大国家。为防止疫情呈现病毒式扩散,公众被要求在公共场所佩戴口罩来物理隔离病毒传染。现如今,佩戴口罩已经成为日常生活出行的重要部分,然而口罩等遮挡物会破坏人脸的关键信息,极大影响人脸识别检测效果,如何高效且准确识别出人脸带遮挡物的行人身份是一个迫切需要解决的问题。本课题研究基于局部特征加强的戴口罩人脸识别的算法。佩戴口罩的人脸识别可分为人脸检测和目标识别两个过程,通过人脸检测算法得到人脸方框和特征坐标点位置后,舍弃被遮挡的人脸区域,聚焦在未被遮挡的人脸特征点上,这里涉及到人脸关键特征点的局部加强策略以及高效的神经网络多分类方法。最后在制作的数据集上进行模型测试。实验证实本文的基于局部特征加强的戴口罩人脸识别比传统人脸识别有着更高的检测率和识别率。具体研究内容如下:(1)改进了戴口罩人脸检测算法技术。传统MTCNN多任务级联卷积神经网络算法因其较高的检测速度和准确率在无遮挡人脸检测领域取得了广泛应用。由于该算法缺乏口罩人脸图像的特征学习使得人脸检测效果表现不佳,为了消除口罩遮挡物对人脸检测产生的干扰,本文基于现有的MTCNN的基础提出新型的MTDCNN人脸检测网络模型。首先引入深层可分离卷积和空洞卷积的组合卷积方法代替原始的卷积方法,同时添加RDN残差网络,协同提高输入图片的特征提取效果。其次,舍弃传统MTCNN人脸检测算法中的NMS非极大值抑制方法,在MTCNN模型中的R-Net和O-Net结构中引入soft-NMS算法和Io U-aware密集目标检测技术,优化了MTCNN模型结构。实验结果表明本文提出的MTDCNN改进算法可有效提高人脸检测率。(2)基于标准人脸数据集RMFD扩充戴口罩遮挡物的人脸图片数据集ARRMFD。向标准的人脸图片中添加四种不同颜色口罩,生成戴口罩的人脸图片数据集ARRMFD,提高了人脸识别模型的泛化性能。(3)提出人脸局部特征加强方法和改进的DRDN人脸识别模型。针对有遮挡物人脸方框内的局部特征,利用SMOTE方法扩充至正常人脸特征点的数量大小,然后将该人脸特征坐标点组成的数组作为多分类模型的输入,进行分类训练。在RDN残差网络中引入深层可分离卷积和空洞卷积组合的卷积方法,提出了改进的DRDN人脸识别分类模型,实验结果表明本文提出DRDN改进模型可有效提高人脸识别率。(4)基于局部特征加强的方法优化戴口罩人脸识别算法。通过可视化测试平台进行算法验证,实验结果表明本文提出的人脸识别改进算法在RMFD和ARRMFD数据集上的识别率远高于其它常见的戴口罩人脸识别算法,为现阶段的口罩遮挡人脸识别技术提供了可行的技术方案。

关键词：口罩遮挡 MTDCNN DRDN 卷积神经网络

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面向人脸识别的口罩区域修复算法

电信科学 2021年第8期37卷 66-76页

作者：李悦钱亚冠关晓惠李蔚王滨顾钊铨浙江科技学院大数据学院浙江杭州310023 浙江水利水电学院信息工程与艺术设计学院浙江杭州310027 杭州海康威视网络与信息安全实验室浙江杭州310051 广州大学网络空间先进技术研究院广东广州510006

遮挡下的人脸识别一直是现实场景中的一个难题。特别是新冠肺炎疫情爆发后,在机场、车站等需要鉴别入场人员身份信息的场所,口罩遮挡使得可供识别的面部特征大幅减少,原有的人脸识别算法准确率随之下降。对去除口罩遮挡进行了研究,提出... 详细信息

遮挡下的人脸识别一直是现实场景中的一个难题。特别是新冠肺炎疫情爆发后,在机场、车站等需要鉴别入场人员身份信息的场所,口罩遮挡使得可供识别的面部特征大幅减少,原有的人脸识别算法准确率随之下降。对去除口罩遮挡进行了研究,提出了一个新的框架修复人脸,利用边缘生成网络还原遮挡区域的边缘,在此基础上再利用区域填充网络恢复被遮挡的人脸,同时保留身份信息。为提升模型的性能,提出空间加权对抗损失和身份一致性损失训练上述网络,并利用关键点信息,构建了两个戴口罩的人脸数据集。实验结果表明,恢复被口罩遮挡的人脸的图像使人脸识别算法ArcFace的准确率达到98.39%,比直接采用ArcFace识别遮挡人脸提升了4.13%的准确率。

关键词：口罩遮挡人脸识别边缘生成网络区域填充网络

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