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戴口罩人脸识别:提升遮挡面部下的识别效率
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更新于2024-07-12
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本发明涉及生物特征识别技术领域,特别针对戴口罩情况下的人脸识别问题提出了一种创新方法、系统、设备及存储介质。传统的人脸识别技术主要依赖于无口罩人脸特征,但在佩戴口罩时,由于面部遮挡,识别率会大幅下降,尤其是在2020年新冠疫情中,戴口罩成为了常态,这对身份验证提出了挑战。 发明的核心在于,首先,通过捕捉待识别的人脸图像,利用兴趣区域ROI(Region of Interest)处理,生成目标人脸图像,这有助于聚焦于关键面部区域。接着,该方法采用标准的局部二值模式(LBP)特征提取,这是一种常用的方法,用于捕捉图像纹理信息。 进一步,发明通过分块提取并确定加权多块局部二值模式(MB-LBP)特征,这种特征提取策略根据目标人脸图像的不同区域赋予不同的权重,例如眼部和/或额部特征被赋予更高的权重,因为这些区域即便在口罩下也相对稳定,可以提供更多的识别线索。 然后,使用支持向量机(SVM)处理LBP特征和MB-LBP特征,形成投票结果矩阵,通过设置的权重对这两种特征进行加权融合,以增强识别的准确性。这种融合方法旨在弥补口罩遮挡带来的信息缺失,提高在复杂环境下的识别性能。 本发明的主要创新点在于针对戴口罩情况设计的人脸识别方法,它通过优化特征提取和融合策略,提高了在实际应用中,如小区门禁、企业考勤等场景下,识别戴口罩人脸的能力,从而弥补了现有技术在处理遮挡人脸时的不足,提升了人脸识别的鲁棒性和实用性。
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IV
最高。
16.所述的戴口罩人脸识别方法,其中,所述依据所述投票结果矩阵并基于设定的权重比对所
述 lbp 特征和所述 mb
-
lbp 特征进行加权融合,生成人脸识别结果中,所述人脸识别结果为融合矩阵的最大值。
17.一种戴口罩人脸识别系统,其中,包括:
18.提取 lbp 特征模块,用于提取目标人脸图像中标准的局部二值模式 lbp 特征;
19.确定 mb
-
lbp 特征模块,用于对所述目标人脸图像进行分块提取并确定出相应的加权多块局部二值模
式 mb
-
lbp 特征;
20.处理特征模块,用于通过支持向量机分别处理所述 lbp 特征和所述 mb
-
lbp 特征,确定出相应的投票结果矩阵;
21.加权融合模块,用于依据所述投票结果矩阵并基于设定的权重比对所述 lbp 特征和所述
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