融合PVT多级特征的口罩人脸识别研究

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

冉瑞生;  高天宇;  房斌; 

作者机构：

重庆大学计算机学院;  重庆师范大学计算机与信息科学学院; 

关键词：

口罩人脸识别;  自注意力机制;  Transformer;  特征融合; 

期刊名称：

石河子大学学报(自然科学版)

i s s n：

1007-7383

年卷期：

2024 年 42 卷 001 期

页   码：

126-132

摘   要：

呼吸系统疾病的流行使口罩扮演着重要角色,这给人脸识别算法带来了新的挑战.受到多尺度特征融合模型的启发,提出一种基于金字塔视觉 Transformer(Pyramid Vision Transformer,PVT)的提取口罩人脸特征的模型.该模型引入自注意力机制来提取丰富的人脸信息,通过融合 PVT 多个层级的特征向量,来实现对口罩人脸的多尺度关注,相较于传统特征融合模型,具有更高的识别精度和更少的参数量.此外,模型采用 Sub-center ArcFace损失函数来提升鲁棒性.模型在大规模模拟口罩人脸数据集上进行训练,并分别在普通人脸、模拟口罩人脸和真实口罩人脸数据集上进行了测试和评估.实验结果表明,所提出的方法与其他主流方法相比,具有较高的识别精度,是一种有效的口罩人脸识别方法.