【摘 要】
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新型冠状肺炎感染病（COVID-19）爆发并持续蔓延,严重影响了全世界人民的日常生活。为了防止COVID-19的传播,世界卫生组织建议人们在公共场所佩戴口罩。而佩戴口罩会屏蔽人脸的重要特征信息,导致人脸重要特征丢失,这对传统的人脸识别技术构成了严峻的挑战。因此,利用实现过程简单、识别效率高的算法对被口罩遮挡的人脸进行识别显得尤为重要。本文结合深度神经网络与注意力机制算法,实现对口罩遮挡人脸的有效识
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新型冠状肺炎感染病（COVID-19）爆发并持续蔓延,严重影响了全世界人民的日常生活。为了防止COVID-19的传播,世界卫生组织建议人们在公共场所佩戴口罩。而佩戴口罩会屏蔽人脸的重要特征信息,导致人脸重要特征丢失,这对传统的人脸识别技术构成了严峻的挑战。因此,利用实现过程简单、识别效率高的算法对被口罩遮挡的人脸进行识别显得尤为重要。本文结合深度神经网络与注意力机制算法,实现对口罩遮挡人脸的有效识别。主要研究工作如下:（1）针对公开的人脸数据集存在数据不均衡、遮挡数量不足等问题,本文采用多级联卷积神经网络（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）进行人脸检测,去除样本冗余信息,降低网络计算量。并使用Dlib算法为人脸特征划定遮挡空间,辅以仿射变换方法,将遮挡掩模块映射至人脸预定位置,生成遮挡人脸数据集Maskface。研究不同深度神经网络的人脸识别方法并进行对比实验,实验结果证明深层网络结构可以获取足够的判别特征以提升识别准确率,但仍然无法解决口罩遮蔽问题。（2）针对口罩遮挡情况下人脸识别准确率不高的问题,本文提出一种基于深度残差网络（ResNet）的改进算法,网络结构中引入卷积核替换思维和平均池化层,减少网络参数和缓解信息丢失;其次采用Mish激活函数,提升网络的泛化能力;最后引入联合损失函数,使得人脸类间距更疏远和类内距更紧凑,以提升人脸识别精度。实验结果表明,本文所提算法对遮挡人脸识别问题有效。（3）为了进一步提升遮挡人脸识别准确性,本文提出一种基于注意力机制的遮挡人脸识别算法,在ResNet网络结构中嵌入注意力机制网络,对非遮蔽区域赋予较高的权重,对遮蔽的特征赋予较低的权重,实现对面部的深度特征提取,以提高训练效果。实验结果表明,本文所提算法显著提高遮挡人脸识别精度的同时,保证了对一般人脸识别的通用性。
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