【摘 要】
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卷积神经网络的架构局限性及其计算复杂性影响了遮挡人脸的识别精度,其主要原因为不能判别人脸中具体的遮挡位置,导致在识别存在未知遮挡的人脸时,识别精度会急速下降.本文提出一种基于图卷积推理网络的人脸遮挡位置检测网络,利用残差网络和空间金字塔池化提取人脸的低层、高层及边缘特征,通过图投影将相似的像素特征投影到图节点,计算节点之间的投影数据关系以推理分析可能遮挡的区域,并为该区域分配像素进行检测,最终检测出人脸遮挡区域.采用Helen等数据集进行模型训练和测试,经过实验验证,该方法检测精度和分割精度均优于目前其他
【机 构】
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山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006
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卷积神经网络的架构局限性及其计算复杂性影响了遮挡人脸的识别精度,其主要原因为不能判别人脸中具体的遮挡位置,导致在识别存在未知遮挡的人脸时,识别精度会急速下降.本文提出一种基于图卷积推理网络的人脸遮挡位置检测网络,利用残差网络和空间金字塔池化提取人脸的低层、高层及边缘特征,通过图投影将相似的像素特征投影到图节点,计算节点之间的投影数据关系以推理分析可能遮挡的区域,并为该区域分配像素进行检测,最终检测出人脸遮挡区域.采用Helen等数据集进行模型训练和测试,经过实验验证,该方法检测精度和分割精度均优于目前其他神经网络人脸遮挡检测的方法.
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