基于对比学习的多特征融合戴口罩人脸识别
Multi feature fusion for masked face recognition based on contrastive learning
1. 清华大学 深圳国际研究生院, 广东 深圳 518055
2. 广东省公安科技协同创新中心, 广州 510050
摘要
随着计算机视觉技术应用的发展和智能终端的普及，口罩遮挡人脸识别已成为人物身份信息识别的重要部分。口罩的大面积遮挡对人脸特征的学习带来极大挑战。针对戴口罩人脸特征学习困难这一问题，提出了一种基于对比学习的多特征融合口罩遮挡人脸识别算法，该算法改进了传统的基于三元组关系的人脸特征向量学习损失函数，提出了基于多实例关系的损失函数，充分挖掘戴口罩人脸和完整人脸多个正负样本之间的同模态内和跨模态间的关联关系，学习人脸中具有高区分度的能力的特征，同时结合人脸眉眼等局部特征和轮廓等全局特征，学习口罩遮挡人脸的有效特征向量表示。在真实的戴口罩人脸数据集和生成的戴口罩人脸数据上与基准算法进行了比较，实验结果表明所提算法相比传统的基于三元组损失函数和特征融合算法具有更高的识别准确率。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0266
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 277-281,287
文章编号: 1001-3695(2024)01-044-0277-05
发布历史
[2023-10-09] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版
引用本文
陈岸明, 林群雄, 刘伟强. 基于对比学习的多特征融合戴口罩人脸识别 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 277-281,287. (Chen Anming, Lin Qunxiong, Liu Weiqiang. Multi feature fusion for masked face recognition based on contrastive learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 277-281,287. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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