基于掩膜生成网络的遮挡人脸检测方法

摘要：

针对复杂遮挡条件下人脸检测精度低的问题,提出一种基于掩膜生成网络(MGN)的遮挡人脸检测方法.对人脸训练集进行预处理,将训练人脸划分为25个子区域,并为每个子区域分别添加遮挡.将一系列添加遮挡的人脸图像和原始人脸图像作为图像对依次输入MGN进行训练,以生成对应各个遮挡子区域的遮挡掩膜字典.通过组合相关字典项生成与检测人脸遮挡区域相对应的组合特征掩膜,并将该组合特征掩膜与检测人脸深层特征图相点乘,以屏蔽由局部遮挡引起的人脸特征元素损坏.在AR和MAFA数据集上进行实验,结果表明,该方法的检测精度高于MaskNet、RPSM等方法,且检测速度较快.

关键词：遮挡人脸检测;卷积神经网络;掩膜生成网络;遮挡掩膜;组合特征掩膜

所属期刊栏目：47

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目;北京联合大学研究生科研创新项目

在线出版日期：2021-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：292-297,304