一种人脸遮挡检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种人脸遮挡检测方法、装置、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过提取摄像头视频流，从视频流中抽取视频图像，并基于视频图像进行人脸检测，确定对应的人脸图像，对人脸图像进行人脸关键点检测，确定对应的人脸关键点信息，并根据人脸关键点信息对人脸图像进行区域划分得到多个对应的人脸区域图像。进一步将人脸区域图像输入预先训练的人脸遮挡检测模型进行人脸遮挡检测，输出对应人脸区域图像的人脸遮挡标签，所述人脸遮挡标签包含对应的遮挡等级及遮挡物信息。采用上述技术手段，可以对人脸遮挡情况进行准确地、实时地检测，以便于进行人脸遮挡提示，优化用户的使用体验。

A face occlusion detection method, device, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种人脸遮挡检测方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及计算机视觉
，尤其涉及一种人脸遮挡检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着信息技术的高速发展，人脸识别技术已广泛应用于现实生活中的金融支付、门禁考勤、身份识别、交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景中，给人们的生活带来很大便利。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行信息识别和身份认证的一种生物识别技术。通过采集含有人脸的图像或视频流，并在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行匹配与识别，实现基于人脸识别的身份认证与信息识别比对。在进行人脸识别过程中，需要确保采集到的人脸图像特征完整，以此来保证人脸识别结果的精度和有效性。但是，在实际应用过程中，经常会发生两个人的人脸相互遮挡或者被遮挡物(如帽子、墨镜、口罩等遮挡物)遮挡的情况。除此之外，用户的刘海、胡须也会造成人脸部分区域被遮挡。当人脸图像发生遮挡时，人脸的很多特征信息会因遮挡而丢失，导致人脸识别算法出错或失效。
技术实现思路
本申请实施例提供一种人脸遮挡检测方法、装置、电子设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸遮挡检测方法，其特征在于，包括：/n提取摄像头视频流，从所述视频流中抽取视频图像，并基于所述视频图像进行人脸检测，确定对应的人脸图像；/n对所述人脸图像进行人脸关键点检测，确定对应的人脸关键点信息，根据所述人脸关键点信息对所述人脸图像进行区域划分得到多个对应的人脸区域图像；/n将所述人脸区域图像输入预先训练的人脸遮挡检测模型进行人脸遮挡检测，输出对应所述人脸区域图像的人脸遮挡标签，所述人脸遮挡标签包含对应的遮挡等级及遮挡物信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸遮挡检测方法，其特征在于，包括：
提取摄像头视频流，从所述视频流中抽取视频图像，并基于所述视频图像进行人脸检测，确定对应的人脸图像；
对所述人脸图像进行人脸关键点检测，确定对应的人脸关键点信息，根据所述人脸关键点信息对所述人脸图像进行区域划分得到多个对应的人脸区域图像；
将所述人脸区域图像输入预先训练的人脸遮挡检测模型进行人脸遮挡检测，输出对应所述人脸区域图像的人脸遮挡标签，所述人脸遮挡标签包含对应的遮挡等级及遮挡物信息。


2.根据权利要求1所述的人脸遮挡检测方法，其特征在于，所述人脸遮挡检测模型的训练过程包括：
获取人脸遮挡图像，所述人脸遮挡图像包含预先标注的人脸关键点信息、预先划分的人脸区域图像以及对应人脸区域图像的人脸遮挡标签；
对所述人脸遮挡图像进行预处理，并以预先划分的人脸区域图像作为人脸遮挡数据集；
将所述人脸遮挡数据集输入人脸遮挡检测模型进行训练。


3.根据权利要求2所述的人脸遮挡检测方法，其特征在于，所述将所述人脸遮挡数据集输入人脸遮挡检测模型进行训练包括：
基于所述人脸遮挡数据集根据不同遮挡等级和遮挡物信息进行分类训练；
采用交叉熵损失函数计算分类损失，并回传更新权重参数，完成人脸遮挡检测模型训练。


4.根据权利要求2所述的人脸遮挡检测方法，其特征在于，所述对所述人脸遮挡图像进行预处理，包括：
从所述人脸遮挡图像中裁剪出对应的人脸图像；
对所述人脸图像进行数据增广，所述数据增广包括灰度值变换和增加噪声。


5.根据权利要求1所述的人脸遮挡检测方法，其特征在于，所述基于所述视频图像进行人脸检测，确定对应的人脸图像，包括：
将所述视频图像输入预先设置的人脸检测模型，输出对应人脸位置的矩形框，基于所述矩形框裁剪出对应的人脸图...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚伟艺，袁丽莎，
申请(专利权)人：广州织点智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44