一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，包括数据集预处理、构建人脸识别网络、训练网络和测试。本发明专利技术采用MTCNN骨干网络进行人脸区域检测与人脸关键点检测，使用注意力机制使网络聚焦于没有被遮挡的部位，采用CNN神经网络将人脸图像映射到128维的欧几里得空间，根据两幅人像的欧几里得距离判断两个人的相似程度。本发明专利技术旨在解决如何获取非遮挡人脸部分的人脸特征，从而提高人脸识别任务的性能和鲁棒性，改善复杂遮挡场景下的人脸检测效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于facenet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，属于计算机视觉。

技术介绍

1、人脸识别任务是现代安全系统和身份验证技术的重要组成部分，它利用先进的图像处理和模式识别技术来识别和验证个体的身份。人脸识别作为一种非接触式的识别技术，相较于指纹识别、虹膜识别等，拥有良好的适应性、灵活性和扩展性。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，人脸识别已经从简单的特征比对进化到复杂的生物特征分析，其应用范围也从传统的安防领域扩展到移动支付、社交媒体、智能设备解锁等众多日常生活场景，并在维护公共信息安全、促进生成生活等方面具有重大现实意义。

2、然而，在非约束性场景中，人脸不可避免会发生遮挡现象，导致常规的人脸检测与识别算法出现不同程度的性能下降。而其中原因一方面是面部信息的整体性遭到破坏，关键信息丢失，模型难以提取到足够的有效特征；另一方面面部遮挡物属于噪声数据，使得模型提取的特征同样包含噪声，从而导致人脸检测算法出现漏检以及人脸识别算法无法正确识别身份信息。这些问题在很大程度上影响了人脸识别系统运行效果。p>

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【技术保护点】

1.一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：所述步骤二具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：所述步骤三具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于FaceNet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：所述步骤四具体包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于facenet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于facenet和注意力机制的遮挡人脸识别方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于facenet和注意力机制的遮挡人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：张继勇，王鹏飞，周晓飞，唐江平，鲍柳昕，李世峰，何帆，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：