基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)01-0144-05

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基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法

更新时间：2025-09-11

- 基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法
- Issue 1, Pages: 144-148(2023)
- 作者机构：
  
  江苏理工学院电子信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)01-0144-05
  CLC： R318;TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (1): 144-148.
DOI：

[J]. 2023, (1): 144-148. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)01-0144-05.

摘要

针对疫情背景下，因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点，能够很好地处理局部和全局信息，使模型拥有更好的性能及泛化能力。在卷积模块引入空间注意力模块，加强模型对于鲁棒人脸特征信息的提取，使用Sub-center Arcface损失函数，进一步提高模型的分类精度。在人工合成的口罩人脸数据集和真实的戴口罩人脸数据集上的实验表明，本文模型能够同时有效处理戴口罩和不戴口罩人脸识别任务，拥有较小的参数量的同时，具备较高的识别精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

Learning upper patch attention using dual-branch training strategy for masked face recognition[J]. Zhang Yuxuan;Wang Xin;Shakeel M. Saad;Wan Hao;Kang Wenxiong.Pattern Recognition,2022

Cropping and attention based approach for masked face recognition[J]. Yande Li;Kun Guo;Yonggang Lu;Li Liu.Applied Intelligence,2021

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