存在遮挡的人脸识别方法及装置与流程

本公开涉及人脸识别，尤其涉及一种存在遮挡的人脸识别方法及装置。

背景技术：

1、目前因为疫情，人们出门都需要戴口罩，也就是在进行人脸识别时待识别的图片往往存在遮挡。但是因为存在遮挡的人脸识别中对图片被遮挡的情况考虑不足，这导致人脸识别模型识别存在遮挡情况的图片准确率低的问题。

2、在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：传统人脸识别模型识别存在遮挡情况的图片准确率低的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种存在遮挡的人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，传统人脸识别模型识别存在遮挡情况的图片准确率低的问题。

2、本公开实施例的第一方面，提供了一种存在遮挡的人脸识别方法，包括：利用全局平均池化层、全连接层和激活层构建遮挡感知网络；利用遮挡感知网络、尺度网络和transformer模块构建右分支网络，利用注意力机制模块和尺度网络构建左分支网络，利用构建右分支网络和左分支网络构建眼周注意力网络；分别在残差网络模型的第二阶段网络、第三阶段网络和第四阶段网络之后插入眼周注意力网络，得到人脸识别模型；对人脸识别模型进行训练，利用训练好的人脸识别模型进行人脸识别。

3、本公开实施例的第二方面，提供了一种存在遮挡的人脸识别装置，包括：第一构建模块，被配置为利用全局平均池化层、全连接层和激活层构建遮挡感知网络；第二构建模块，被配置为利用遮挡感知网络、尺度网络和transformer模块构建右分支网络，利用注意力机制模块和尺度网络构建左分支网络，利用构建右分支网络和左分支网络构建眼周注意力网络；第三构建模块，被配置为分别在残差网络模型的第二阶段网络、第三阶段网络和第四阶段网络之后插入眼周注意力网络，得到人脸识别模型；人脸识别模块，被配置为对人脸识别模型进行训练，利用训练好的人脸识别模型进行人脸识别。

4、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

5、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

6、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：因为本公开实施例通过利用全局平均池化层、全连接层和激活层构建遮挡感知网络；利用遮挡感知网络、尺度网络和transformer模块构建右分支网络，利用注意力机制模块和尺度网络构建左分支网络，利用构建右分支网络和左分支网络构建眼周注意力网络；分别在残差网络模型的第二阶段网络、第三阶段网络和第四阶段网络之后插入眼周注意力网络，得到人脸识别模型；对人脸识别模型进行训练，利用训练好的人脸识别模型进行人脸识别，因此，采用上述技术手段，可以解决现有技术中，传统人脸识别模型识别存在遮挡情况的图片准确率低的问题，进而提高模型识别存在遮挡情况的图片准确率。

技术特征：

1.一种存在遮挡的人脸识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用全局平均池化层、全连接层和激活层构建遮挡感知网络，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述遮挡感知网络、尺度网络和transformer模块构建右分支网络，利用注意力机制模块和所述尺度网络构建左分支网络，利用所述构建右分支网络和所述左分支网络构建眼周注意力网络，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差网络模型由第零阶段网络、第一阶段网络、所述第二阶段网络、所述第三阶段网络和所述第四阶段网络依次连接组成。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述右分支网络中的所述遮挡感知网络对所述第一特征图进行自适应遮挡感知处理，得到第二特征图，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，包括：

8.一种存在遮挡的人脸识别装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及人脸识别技术领域，提供了一种存在遮挡的人脸识别方法及装置。该方法包括：利用全局平均池化层、全连接层和激活层构建遮挡感知网络；利用遮挡感知网络、尺度网络和Transformer模块构建右分支网络，利用注意力机制模块和尺度网络构建左分支网络，利用构建右分支网络和左分支网络构建眼周注意力网络；分别在残差网络模型的第二阶段网络、第三阶段网络和第四阶段网络之后插入眼周注意力网络，得到人脸识别模型；对人脸识别模型进行训练，利用训练好的人脸识别模型进行人脸识别。采用上述技术手段，解决现有技术中，传统人脸识别模型识别存在遮挡情况的图片准确率低的问题。

技术研发人员：杨战波,黄泽元,蒋召
受保护的技术使用者：北京龙智数科科技服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11