侯现坤 田文泉

【摘 要】人脸识别在生物识别中有着重要地位，在许多领域发挥着重要地位，但是由于现实生活中人们面部经常会受到局部大面积遮挡，比如在疫情期间大部分外出都会佩戴口罩，面部受到遮挡，导致传统的算法识别的准确度偏低，所以在提升动态局部遮挡人脸识别方面还有很大的研究空间。该技术的研究可以应用于手机的人脸识别，使用者可以不取口罩进行手机解锁更加方便，节约时间而且在疫情期间可以避免取口罩时被口罩上的病毒感染。并且可以运用于警察抓捕犯罪分子，犯罪分子为了避免被发现可能，会佩戴口罩增加人脸识别难度导致识别错误，因此提高口罩人脸识别的准确度可以减少警察的不必要出警，节约人力和物力。提高安检效率，在疫情期间大家都会佩戴口罩出行，如果过安检时要取掉口罩在进行人脸识别会降低安检速度。本项目旨在通过提取未遮挡部分特征和脸部边缘特征，基于深度神经网络训练提高口罩大面积遮挡人脸识别的准确度。

【关键词】口罩;遮挡人脸;识别方法

一、引言

人脸识别主要分为三类有人脸1：1人脸识别以及1：n人脸识别和n：n人脸识别，1：1对比是指给定两个脸判断是否为同一个人，常用于银行柜台，手机解锁，酒店入住等。1：n对比是一张待检索图片，在大小为n的人脸库中比对判断是否有目标人物，主要用于犯罪侦查。n：n比对是大量的摄像头都在实时抓拍，有很多待确定的抓拍人脸与相对比较大的人脸库进行比对，主要用于小区门禁，安防监控等。……