有遮挡人脸识别方法综述.pptx

有遮挡人脸识别方法综述汇报人：2024-01-12

引言遮挡人脸识别方法分类传统特征提取方法深度学习方法3D模型方法遮挡人脸识别方法比较与评估结论与展望

引言01

研究背景与意义人脸识别应用广泛人脸识别作为一种生物特征识别技术，在安防、金融、教育等领域有着广泛应用。遮挡问题影响识别性能在实际应用中，由于各种原因（如佩戴口罩、眼镜、帽子等），人脸部分区域可能被遮挡，导致识别性能下降。研究意义研究有遮挡人脸识别方法，提高识别准确率，对于推动人脸识别技术的发展和应用具有重要意义。

国内研究现状01国内在有遮挡人脸识别方面取得了一定成果，如基于深度学习的方法、局部特征提取方法等。国外研究现状02国外学者也致力于解决有遮挡人脸识别问题，提出了诸如基于生成对抗网络（GAN）的方法、3D人脸识别方法等。发展趋势03随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的有遮挡人脸识别方法将成为研究热点。同时，多模态融合、跨模态识别等方向也将成为未来研究的趋势。国内外研究现状及发展趋势

遮挡人脸识别方法分类02

基于传统特征提取的方法在不同尺度空间上查找关键点，并提取关键点周围区域的梯度直方图作为特征描述子，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性。SIFT（Scale-InvariantFeatu…通过比较中心像素点与邻域像素点的灰度值大小关系，构造二进制模式来描述局部纹理特征，对光照和表情变化具有一定的鲁棒性。LBP（LocalBinaryPatterns）…通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征，对形状和边缘信息敏感，适用于人脸识别任务。HOG（HistogramofOriented…

基于深度学习的方法引入注意力机制，使模型能够关注图像中重要的局部区域，忽略遮挡部分的影响，提高识别准确率。Attention机制利用卷积神经网络自动学习图像中的特征表达，通过多层卷积、池化和全连接操作，实现对遮挡人脸的识别。CNN（ConvolutionalNeuralN…通过生成对抗网络生成逼真的人脸图像，用于扩充训练数据集或提高模型泛化能力，从而改善遮挡人脸识别性能。GAN（GenerativeAdversarial…

利用3D人脸模型对遮挡部分进行重建，恢复出完整的人脸形状和结构信息，从而提高识别性能。3D人脸重建通过3D人脸对齐技术将人脸图像与预定义的3D人脸模型进行匹配，提取出更准确的人脸特征用于识别。3D人脸对齐结合多个视角的3D人脸信息进行识别，充分利用不同视角下的互补信息，提高遮挡人脸识别的鲁棒性。多视角融合基于3D模型的方法

传统特征提取方法03

局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）：是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。LBP特征提取：通过比较中心像素点与邻域像素点的灰度值大小，将结果以二进制形式表示，从而得到图像的LBP特征。对遮挡的鲁棒性：LBP特征对于局部遮挡具有一定的鲁棒性，因为遮挡部分通常只影响局部区域的像素值，而LBP特征关注的是局部纹理信息。LBP特征

HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients，HOG）：是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行对象检测的特征描述器。HOG特征提取：通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。对遮挡的敏感性：HOG特征对于遮挡较为敏感，因为遮挡可能导致梯度方向发生变化，从而影响直方图的统计结果。

是一种线性滤波器，其频率和方向表示与人类视觉系统类似。Gabor滤波器利用Gabor滤波器对图像进行卷积操作，提取出不同频率和方向上的特征。Gabor特征提取Gabor特征对于遮挡具有一定的鲁棒性，因为Gabor滤波器可以提取多尺度、多方向的信息，从而减少遮挡对特征提取的影响。对遮挡的鲁棒性Gabor特征

实验结果与分析采用公开的人脸数据集进行实验，如LFW（LabeledFacesintheWild）等。评价指标采用准确率、召回率、F1分数等指标评价不同特征提取方法在有遮挡人脸识别任务中的性能。实验结果通过对比实验，发现LBP特征和Gabor特征对于遮挡具有较好的鲁棒性，而HOG特征对遮挡较为敏感。同时，不同特征提取方法在不同数据集上的表现也存在差异。数据集

深度学习方法04

卷积神经网络（CNN）模型通过卷积层、池化层等结构提取图像特征，适用于处理图像数据。在有遮挡人脸识别中，CNN模型可以通过学习遮挡不变特征来提高识别率。数据增强通过对训练数据进行变换、遮挡等操作，增加模型的泛化能力，使其能够更好地处理遮挡情况。迁移学习利用在大规模数据集上预训练的CNN模型，迁移至有遮挡人脸识别任务中，加速模型训练并提高性能。010203CNN模型

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