提高口罩遮挡人脸识别准确度的研究

侯现坤，周玮

（宿州学院，安徽宿州,234000）

关键字：口罩遮挡；hog 特征；区域比例；边缘检测

0 引言

人脸识别是目前主流生物特征识别技术（Biometrics），在生活中有着广泛用途，应用于门禁考勤系统，电脑手机安全防范，ATM 机智能报警系统，人物追踪等领域。具有误识率低，难仿冒，不易察觉，不需接触，自然性等优点。因此受到了很多研究者关注，刘瑞钦[1]提出使用多尺度直方图解决了特征提取时块的大小选择问题，使用欧拉公式对矩阵进行白化处理，实验表明在FERET 数据库上识别准确度很高。袁宝华[2]基于水平长直线检测的口罩检测，首先对图片归一化处理，根据眉毛粗定位其他器官，通过检测波峰来判断长直线的有无，判断出口罩位置。蒋婵，黄晁，陈春燕[3]通过数据增强方法，对训练集进行手动遮挡，使用平均脸策略，对遮挡区域进行分割和处理，获得类似于自然遮挡图像，解决了训练集样本不足的问题。林胜光[4]基于神经网络结合区域权值，并对中间卷积层进行高斯滤波处理，利用使用滤波后的特征进行人脸对比，提高人脸识别的准确度。本文根据霍夫直线检测判断人脸是否佩戴口罩，并通过提取未遮挡部分hog 特征，对分类器进行级联来提高口罩遮挡人脸识别的准确度。

1 方法描述

1.1 高斯卷积

高斯卷积把原始图片与卷积核中心重叠对应位置相乘，卷积核每次移动一个像素，卷积后得到一张新的图片，原图片根据卷积核的大小，选用不同的padding 方式，保证得到的图片和原始图片一样的尺度。……