CN112818901B - 一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法 - Google Patents
一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,包括预处理、检测模型训练、识别模型训练和识别结合,预处理包括以下步骤,通过人脸关键点算法对人脸数据集中每个人脸图像中的人脸关键点进行检测,对人脸数据集中的每个人脸图像进行模拟口罩遮挡;检测模型训练包括以下步骤,确定人脸数据集中每个人脸图像在进行模拟口罩遮挡后的人脸框及人脸关键点;使用检测模型对人脸数据集中的人脸图像进行检测人脸图像中人脸框、人脸5个关键点、人脸是否佩戴口罩的检测训练;所述识别模型训练中的识别模型包括戴口罩识别模型和未戴口罩识别模型。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域,特别涉及一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法。
背景技术
近年来人脸识别技术得到了快速发展且是计算机视觉中落地较成熟的一项技术,人脸识别技术的基本流程为:人脸检测、人脸质量判断、人脸对齐、人脸提特征、人脸比对。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。但是基于有遮挡的人脸识别仍是一个值得攻克的难题。
现有的实现口罩人脸识别的技术方案,其主要实现方案的特点为:
1、训练样本集构建:人为给现有数据集的人脸带上口罩;
2、以arcface为基线训练人脸提特征模型;
3、提取眉、眼特征进行注意力加权;
4、损失函数采用softmaxloss和triple loss。
现有的实现戴口罩人脸识别的技术方案,其缺点为:
1、戴口罩的人脸检测精度不高,导致人脸对齐的效果不好;
2、仅在计算损失之前加入注意力机制,效果不显著;
3、现实场景中戴口罩人脸识别模型对于未戴口罩的人脸识别率较低。
发明内容
本发明的目的在于:提供了一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,将人脸数据集中的每个人脸图像均进行模拟口罩遮挡,使得同一个人脸图像有无口罩遮挡和有口罩遮挡这两种人脸图像,同时进行识别模型训练,并且在有口罩遮挡的人脸图像的识别训练中加入空间注意力权重,解决了上述问题。
本发明采用的技术方案如下:
一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,包括预处理、检测模型训练、识别模型训练和识别结合,
所述预处理包括以下步骤,步骤S101:通过人脸关键点算法对人脸数据集中每个人脸图像中的人脸关键点进行检测,检测得出每个人脸图像中的68个人脸关键点;
步骤S102:对人脸数据集中的每个人脸图像进行模拟口罩遮挡;
所述检测模型训练包括以下步骤,步骤S201:确定人脸数据集中每个人脸图像在进行模拟口罩遮挡后的人脸框及人脸关键点;
步骤S202:融合模拟口罩遮挡前及进行模拟口罩遮挡后的人脸图像到人脸数据集,并给每个人脸图像增加是否佩戴口罩的标签A;
步骤S203:使用检测模型对人脸数据集中的人脸图像进行检测人脸图像中人脸框、人脸5个关键点、人脸是否佩戴口罩的检测训练;
所述人脸5个关键点为左眼、右眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角;
所述识别模型训练中的识别模型包括戴口罩识别模型和未戴口罩识别模型,训练戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S301:通过检测模型训练中的检测模型对融合后的人脸数据集中的每个人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S302:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片A;
步骤S303:在步骤S302生成的所有正方形图片A中,定位人脸框鼻梁以上区域为感兴趣矩形区域ROI;
步骤S304:在arcface模型中输入每个正方形图片,对每个正方形图片A的每一层特征层增加空间注意力权重;
步骤S305:使用arcface loss损失函数对增加空间注意力权重后的正方形图片A进行识别训练;
训练未戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S401:通过检测模型训练中的检测模型对步骤S101中的人脸数据集中的未进行模拟口罩遮挡的人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S402:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片B;
步骤S403:使用arcface loss损失函数对生成的正方形图片B进行识别训练。
为了更好地实现本方案,进一步地,所述识别结合为,根据监测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,当判断结果为人脸图像无口罩遮挡时,通过未戴口罩识别模型来进行人脸识别;当判断结果为人脸图像有口罩遮挡时,通过戴口罩识别模型来进行人脸识别。
为了更好地实现本方案,进一步地,所述步骤S304中的增加空间注意力权重的方式为:
计算saliency map,提取特征层产生的feature map的大小为W*H*K,其中所有K层相同位置的激活值相加后求和,形成W*H;然后进行归一化,使所有值处于[0,1];
将感兴趣矩形区域ROI映射到feature map上形成区域RI;
在saliency map中将区域RI内的激活值置为1,其他区域激活值不变;
特征层产生的每一层的W*H的feature map区域为:
为了更好地实现本方案,进一步地,所述步骤S303中的感兴趣矩形区域ROI覆盖人脸的两只眉毛和两只眼睛。
为了更好地实现本方案,进一步地,所述步骤S203中的检测模型基于retinaface模型。
为了解决现有能实现戴口罩人脸识别的技术方案中的三个缺点,设计了本方案。为了解决缺点1,在预处理步骤模块中,将人脸数据集中的每个人脸图像均进行模拟口罩遮挡,使得同一个人脸图像有无口罩遮挡和有口罩遮挡这两种人脸图像,对这两种人脸图像同时进行识别模型训练,使得检测模型能够检测出人脸图像是否佩戴口罩。而在识别模型中,将人脸图像生成一个正方形图片,然后将人脸框鼻梁以上覆盖人脸的两只眉毛和两只眼睛的区域设置为感兴趣矩形区域ROI,并且在arcface模型中输入每个正方形图片,对每个正方形图片的每一层特征层增加空间注意力权重,然后使用arcface loss损失函数对增加空间注意力权重后的正方形图片进行识别训练,提高戴口罩的人脸检测精度。
为了解决问题2,我们将增加空间注意力权重的步骤,改为在arcface模型中输入每个正方形图片后,就直接在每个正方形图片的每一层特征层增加空间注意力权重,而不是类似现有技术中在识别训练后计算损失时增加注意力权重,这样使得空间注意力权重是直接加入到计算正方形图片的每层特征层里,效果更明显。
为了解决问题3,我们在方案中加入识别结合模块,根据监测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,当判断结果为人脸图像无口罩遮挡时,通过匹配人脸图像中的68个关键点来进行人脸识别;当判断结果为人脸图像有口罩遮挡时,通过识别模型来进行人脸识别,这种设置,将戴口罩的人脸和未戴口罩的人脸分开识别,提高了未戴口罩的人脸识别率。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1.本发明所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,将人脸数据集中的每个人脸图像均进行模拟口罩遮挡,使得同一个人脸图像有无口罩遮挡和有口罩遮挡这两种人脸图像,同时进行识别模型训练,提高戴口罩的人脸检测精度;
2.本发明所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,将增加空间注意力权重的步骤,改为在arcface模型中输入每个正方形图片后,这样使得空间注意力权重是直接加入到计算正方形图片的每层特征层里,效果更明显;
3.本发明所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,在方案中加入识别结合模块,根据监测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,将戴口罩的人脸和未戴口罩的人脸分开识别,提高了未戴口罩的人脸识别率。
附图说明
为了更清楚地说明本技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图,其中:
图1是本发明的流程框图;
图2是本发明的人脸图像68个关键点及感兴趣矩形区域ROI示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,应当理解,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例,因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例,本领域普通技术工作人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;也可以是直接相连,也可以是通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合图1-图2对本发明作详细说明。
实施例1
一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,包括预处理、检测模型训练、识别模型训练和识别结合,
所述预处理包括以下步骤,步骤S101:通过人脸关键点算法对人脸数据集中每个人脸图像中的人脸关键点进行检测,检测得出每个人脸图像中的68个人脸关键点,人脸图像68个关键点示意图如图2;
步骤S102:对人脸数据集中的每个人脸图像进行模拟口罩遮挡;
所述检测模型训练包括以下步骤,步骤S201:确定人脸数据集中每个人脸图像在进行模拟口罩遮挡后的人脸框及人脸关键点;
步骤S202:融合模拟口罩遮挡前及进行模拟口罩遮挡后的人脸图像到人脸数据集,并给每个人脸图像增加是否佩戴口罩的标签A;
步骤S203:使用检测模型对人脸数据集中的人脸图像进行检测人脸图像中人脸框、人脸5个关键点、人脸是否佩戴口罩的检测训练;
所述人脸5个关键点为左眼、右眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角;
所述识别模型训练中的识别模型包括戴口罩识别模型和未戴口罩识别模型,训练戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S301:通过检测模型训练中的检测模型对融合后的人脸数据集中的每个人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S302:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片A;
步骤S303:在步骤S302生成的所有正方形图片A中,定位人脸框鼻梁以上区域为感兴趣矩形区域ROI,如图2;
步骤S304:在arcface模型中输入每个正方形图片,对每个正方形图片A的每一层特征层增加空间注意力权重;
步骤S305:使用arcface loss损失函数对增加空间注意力权重后的正方形图片A进行识别训练;
训练未戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S401:通过检测模型训练中的检测模型对步骤S101中的人脸数据集中的未进行模拟口罩遮挡的人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S402:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片B;
步骤S403:使用arcface loss损失函数对生成的正方形图片B进行识别训练。
工作原理:为了解决背景技术中提到的现有能实现戴口罩人脸识别的技术方案中的三个缺点,设计了本方案。为了解决缺点1,在预处理步骤模块中,将人脸数据集中的每个人脸图像均进行模拟口罩遮挡,使得同一个人脸图像有无口罩遮挡和有口罩遮挡这两种人脸图像,对这两种人脸图像同时进行识别模型训练,使得检测模型能够检测出人脸图像是否佩戴口罩。而在识别模型中,将人脸图像生成一个正方形图片,然后将人脸框鼻梁以上覆盖人脸的两只眉毛和两只眼睛的区域设置为感兴趣矩形区域ROI,并且在arcface模型中输入每个正方形图片,对每个正方形图片的每一层特征层增加空间注意力权重,然后使用arcface loss损失函数对增加空间注意力权重后的正方形图片进行识别训练,提高戴口罩的人脸检测精度。
为了解决问题2,我们将增加空间注意力权重的步骤,改为在arcface模型中输入每个正方形图片后,就直接在每个正方形图片的每一层特征层增加空间注意力权重,而不是类似现有技术中在识别训练后计算损失时增加注意力权重,这样使得空间注意力权重是直接加入到计算正方形图片的每层特征层里,效果更明显。
实施例2
本实施例在实施例1的基础上,如图1,所述识别结合为,根据监测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,当判断结果为人脸图像无口罩遮挡时,通过未戴口罩识别模型来进行人脸识别;当判断结果为人脸图像有口罩遮挡时,通过戴口罩识别模型来进行人脸识别。
进行人脸识别时,对比人脸和每个人脸图像的关键点,当人脸和一个人脸图像中所有的关键点的总误差阈值不超过预设误差阈值时,则判定为该人脸图像对应的人脸;当人脸和所有人脸图像中所有的关键点的总误差阈值超过预设误差阈值时,则判定为无匹配的人脸图像。
所述步骤S304中的增加空间注意力权重的方式为:
计算saliency map,提取特征层产生的feature map的大小为W*H*K,其中所有K层相同位置的激活值相加后求和,形成W*H;然后进行归一化,使所有值处于[0,1];
将感兴趣矩形区域ROI映射到feature map上形成区域RI;
在saliency map中将区域RI内的激活值置为1,其他区域激活值不变;
特征层产生的每一层的W*H的feature map区域为:
所述步骤S303中的感兴趣矩形区域ROI覆盖人脸的两只眉毛和两只眼睛。
所述步骤S203中的检测模型基于retinaface模型。
工作原理:为了解决背景技术中的问题3,我们在方案中加入识别结合模块,根据监测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,当判断结果为人脸图像无口罩遮挡时,通过匹配人脸图像中的68个关键点来进行人脸识别;当判断结果为人脸图像有口罩遮挡时,通过识别模型来进行人脸识别,这种设置,将戴口罩的人脸和未戴口罩的人脸分开识别,提高了未戴口罩的人脸识别率。
本实施例的其他部分与上述实施例1相同,故不再赘述。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明做任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化,均落入本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,包括预处理、检测模型训练、识别模型训练和识别结合,其特征在于:
所述预处理包括以下步骤,步骤S101:通过人脸关键点算法对人脸数据集中每个人脸图像中的人脸关键点进行检测,检测得出每个人脸图像中的68个人脸关键点;
步骤S102:对人脸数据集中的每个人脸图像进行模拟口罩遮挡;
所述检测模型训练包括以下步骤,步骤S201:确定人脸数据集中每个人脸图像在进行模拟口罩遮挡后的人脸框及人脸关键点;
步骤S202:融合模拟口罩遮挡前及进行模拟口罩遮挡后的人脸图像到人脸数据集,并给每个人脸图像增加是否佩戴口罩的标签A;
步骤S203:使用检测模型对人脸数据集中的人脸图像进行检测人脸图像中人脸框、人脸5个关键点、人脸是否佩戴口罩的检测训练;
所述人脸5个关键点为左眼、右眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角;
所述识别模型训练中的识别模型包括戴口罩识别模型和未戴口罩识别模型,训练戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S301:通过检测模型训练中的检测模型对融合后的人脸数据集中的每个人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S302:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片A;
步骤S303:在步骤S302生成的所有正方形图片A中,定位人脸框鼻梁以上区域为感兴趣矩形区域ROI;
步骤S304:在arcface模型中输入每个正方形图片,对每个正方形图片A的每一层特征层增加空间注意力权重;
计算saliency map,提取特征层产生的feature map的大小为W*H*K,其中所有K层相同位置的激活值相加后求和,形成W*H;然后进行归一化,使所有值处于[0,1];
将感兴趣矩形区域ROI映射到feature map上形成区域RI;
在saliency map中将区域RI内的激活值置为1,其他区域激活值不变;
特征层产生的每一层的W*H的feature map区域为:
;
其中,λ1=0.5,λ2=0.4,φ=4;
步骤S305:使用arcface loss损失函数对增加空间注意力权重后的正方形图片A进行识别训练;
训练未戴口罩识别模型包括以下步骤,步骤S401:通过检测模型训练中的检测模型对步骤S101中的人脸数据集中的未进行模拟口罩遮挡的人脸图像进行人脸框及人脸关键点定位;
步骤S402:通过人脸框及人脸5个关键点对人脸进行对齐,每个人脸图像生成一个正方形图片B;
步骤S403:使用arcface loss损失函数对生成的正方形图片B进行识别训练。
2.根据权利要求1所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,其特征在于:所述识别结合为,根据检 测模型中判断出的人脸图像是否有口罩遮挡来选择人脸识别模型,当判断结果为人脸图像无口罩遮挡时,通过未戴口罩识别模型来进行人脸识别;当判断结果为人脸图像有口罩遮挡时,通过戴口罩识别模型来进行人脸识别。
3.根据权利要求1所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,其特征在于:所述步骤S303中的感兴趣矩形区域ROI覆盖人脸的两只眉毛和两只眼睛。
4.根据权利要求1所述的一种基于眼部注意力机制的戴口罩人脸识别方法,其特征在于:所述步骤S203中的检测模型基于retinaface模型。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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