一种口罩人脸识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种口罩人脸识别方法及装置，通过本申请提供了依据人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型的解决方案，具体为：获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据；其中，所述人脸区域数据为佩戴口罩的人脸数据；依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型；依据所述口罩遮挡人脸识别模型进行人脸识别。通过口罩遮挡人脸识别模型解决了现有技术无法识别戴口罩的人脸图像的问题，本申请达到了对戴口罩的人脸进行人脸识别的目的。到了对戴口罩的人脸进行人脸识别的目的。到了对戴口罩的人脸进行人脸识别的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种口罩人脸识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种口罩人脸识别方法及装置。

技术介绍

[0002]人脸识别是一项通过提取面部的图像特征来对人进行身份识别的技术，具有准确的高，且无接触的优点，被广泛应用于现实生活中。口罩人脸识别面向的是佩戴口罩的人脸图像，通过对图像中佩戴口罩人脸检测并提取特征，实现佩戴口罩人脸的身份鉴定。在一些需要佩戴口罩的特定场合，比如食堂、饭店等员工需要佩戴口罩上岗，或由于特殊情况，需要行人佩戴口罩的场景，都可以适用。
[0003]在现有的大多数人脸识别使用场景下，使用的都是针对无遮挡人脸识别系统，提取其中关键点并完成人脸识别。

技术实现思路

[0005]鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种口罩人脸识别方法及装置，包括：
[0006]一种口罩人脸识别方法，所述方法用于人脸的识别，包括：
[0007]获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据；其中，所述人脸区域数据为佩戴口罩的人脸数据；
[0008]依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型；
[0009]依据所述口罩遮挡人脸识别模型进行人脸识别。
[0010]优选地，所述依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据的步骤，包括：
[0011]获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成佩戴口罩的人脸图像数据；其中，所述人脸图像数据为未佩戴口罩的人脸图像；
[0012]依据所述佩戴口罩的人脸图像数据生成人脸区域数据。
[0013]优选地，所述依据所述人脸图像数据生成佩戴口罩的人脸图像数据的步骤，包括：
[0014]依据所述人脸图像数据驱动口罩区域和非口罩区域，依据所述口罩区域5和所述非口罩区域生成所述佩戴口罩的人脸图像数据。
[0015]优选地，所述依据所述佩戴口罩的人脸图像数据生成人脸区域数据的步骤，包括：
[0016]将所述佩戴口罩的人脸图像数据带入预设的人脸框进行特征提取生成相对应的人脸概率；其中，所述预设的人脸框至少一个；
[0017]0依据所述人脸概率生成人脸区域数据。
[0018]优选地，所述依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型的步骤，包括：
[0019]依据所述佩戴口罩的人脸数据进行数据挖掘生成挖掘信息数据；
[0020]依据所述挖掘信息数据构建所述口罩遮挡人脸识别模型。
[0021]5优选地，所述依据所述佩戴口罩的人脸数据进行数据挖掘生成挖掘信息数据的步骤，包括：
[0022]对所述佩戴口罩的人脸数据进行提取生成图像的高维特征；
[0023]对所述图像的高维特征对未遮挡部分进行信息挖掘生成挖掘信息数据。
[0024]优选地，所述依据所述挖掘信息数据构建所述口罩遮挡人脸识别模型的0步骤，包括：
[0025]依据所述挖掘信息数据生成512维特征向量；
[0026]依据所述512维特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型。
[0027]为实现本申请还包括一种口罩人脸识别装置，所述装置用于人脸的识别，包括：
[0028]5图像获取模块，用于获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据；其中，所述人脸区域数据为佩戴口罩的人脸数据；
[0029]模型构建模块，用于依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型；
[0030]人脸识别模块，用于依据所述口罩遮挡人脸识别模型进行人脸识别。
[0031]为实现本申请还包括一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如所述的口罩人脸识别方法的步骤。
[0032]为实现本申请还包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的口罩人脸识别方法的步骤。
[0033]本申请具有以下优点：
[0034]在本申请的实施例中，相对于现有技术中的针对无遮挡人脸识别系统，本申请提供了依据人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型的解决方案，具体为：获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据；其中，所述人脸区域数据为佩戴口罩的人脸数据；依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型；依据所述口罩遮挡人脸识别模型进行人脸识别。通过口罩遮挡人脸识别模型解决了现有技术无法识别戴口罩的人脸图像的问题，本申请达到了对戴口罩的人脸进行人脸识别的目的。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对本申请的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的步骤流程图；
[0037]图2是本申请一实施例提供的Facetiousness的神经网络结构示意图；
[0038]图3是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的人脸区域分割图；
[0039]图4是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的模型总体结构图；
[0040]图5是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的Squeeze
‑
and
‑
Excitation
模块示意图；
[0041]图6是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的Axial
‑
Attention模块示意图；
[0042]图7是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别方法的完整的Axial
‑
Attention示意图；
[0043]图8是本申请一实施例提供的一种口罩人脸识别装置的结构框图；
[0044]图9是本专利技术一实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为使本申请的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0046]需要说明的是，对于每一张人脸图像，系统需要先识别并裁剪出人脸区域，然后再使用提取其中关键点并进行人脸对齐，最后使用训练好的模型将人脸图像转化为特征向量，再利用特征向量进行身份的识别。具体的使用过程中，需要先录入待识别用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种口罩人脸识别方法，所述方法用于人脸的识别，其特征在于，包括：获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据；其中，所述人脸区域数据为佩戴口罩的人脸数据；依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型；依据所述口罩遮挡人脸识别模型进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的口罩人脸识别方法，其特征在于，所述依据所述人脸图像数据生成人脸区域数据的步骤，包括：获取人脸图像数据，并依据所述人脸图像数据生成佩戴口罩的人脸图像数据；其中，所述人脸图像数据为未佩戴口罩的人脸图像；依据所述佩戴口罩的人脸图像数据生成人脸区域数据。3.根据权利要求2所述的口罩人脸识别方法，其特征在于，所述依据所述人脸图像数据生成佩戴口罩的人脸图像数据的步骤，包括：依据所述人脸图像数据驱动口罩区域和非口罩区域，依据所述口罩区域和所述非口罩区域生成所述佩戴口罩的人脸图像数据。4.根据权利要求2所述的口罩人脸识别方法，其特征在于，所述依据所述佩戴口罩的人脸图像数据生成人脸区域数据的步骤，包括：将所述佩戴口罩的人脸图像数据带入预设的人脸框进行特征提取生成相对应的人脸概率；其中，所述预设的人脸框至少一个；依据所述人脸概率生成人脸区域数据。5.根据权利要求1所述的口罩人脸识别方法，其特征在于，所述依据所述人脸区域数据的口罩进行权重降低生成人脸特征向量，并依据所述人脸特征向量构建口罩遮挡人脸识别模型的步骤，包括：依据所述佩戴口罩的人脸数据进行数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏敬勇，陈勇勇，刘皓，周洲，
申请(专利权)人：深圳六零四五科技有限公司，
类型：发明
国别省市：