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文档简介
一种基于局部分块注意力双支路优化的口本发明公开了一种基于局部分块注意力双支路优化的口罩人脸识别方法,包括采集人脸RGB图像数据;基于dlib人脸关键点检测来估计脸模拟口罩遮挡图像;构建局部分块注意力模2步骤30根据检测到的人脸关键点及评估的人脸偏转方步骤50将局部分块注意力模块嵌入至深度卷积网络步骤60以深度卷积网络全局支路的全局特征作匹配进所述步骤40具体包括:裁剪卷积网络的中间层特征图,取出上半特征所述步骤50具体包括:将深度卷积网络作为人脸特征提取模块的2.根据权利要求1所述的基于局部分块注意力双支路优化的口罩人脸识别方法,其特3.根据权利要求1所述的基于局部分块注意力双支路优化的口罩人脸识别方法,其特4.根据权利要求1所述的基于局部分块注意力双支路优化的口罩人脸识别方法,其特35.根据权利要求1所述的基于局部分块注意力双支路优化的口罩人脸识别方法,其特4情况下进行人脸识别是一个具有挑战性且亟待[0006]在通用人脸识别系统上进行优化的方法如专利CN112818901A在系统逻辑上进行5口罩人脸与正常人脸之间存在较大类内方差给识别系统带来的一系列复杂且具有挑战性6[0031]根据检测到人脸关键点及估计的人脸偏转方向,对正脸[0036]双支路联合优化的人脸深度特征提取网络的整体框架如图3所示,将ResNet50深上独立的分类头部,在混合口罩人脸数据集上进行联合优化,损失函数为加权的双支路加权系数用于在训练时平衡全局分支和局部分7发明所揭露的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,
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