一种基于深度学习的遮挡人脸识别方案

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    摘要 摘要:在迅速发展的人脸识别领域,遮挡人脸的精准识别一直是一个挑战。本文针对该问题对现有人脸识别模型进行改进:采用ConvNeXt-T作为特征提取,融入ECA注意力机制。强化了未遮挡人脸特征,获取更多有用信息,并且不会增加复杂度;研究不同注意力机制对遮挡人脸识别模型影响,设计新人脸识别模型;构建戴口罩的遮挡人脸数据集,从而高效训练。实验证明,我们的模型对遮挡人脸准确率达99.76%,极端环境综合准确率达99.48%。该研究为遮挡人脸识别问题提供新思路,展示在低照度等极端情况下实现高准确率的潜力。
    作者 钟庆阳
    出处 《中国科技信息》 2023年13期
    关键词
    出版日期 2023年11月02日(中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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