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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

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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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