基于对比学习的多特征融合戴口罩人脸识别

随着计算机视觉技术应用的发展和智能终端的普及,口罩遮挡人脸识别已成为人物身份信息识别的重要部分。口罩的大面积遮挡对人脸特征的学习带来极大挑战。针对戴口罩人脸特征学习困难这一问题,提出了一种基于对比学习的多特征融合口罩遮挡人脸识别算法,该算法改进了传统的基于三元组关系的人脸特征向量学习损失函数,提出了基于多实例关系的损失函数,充分挖掘戴口罩人脸和完整人脸多个正负样本之间的同模态内和跨模态间的关联关系,学习人脸中具有高区分度的能力的特征,同时结合人脸的眉眼等局部特征和轮廓等全局特征,学习口罩遮挡人脸的有效特征向量表示。在真实的戴口罩人脸数据集和生成的戴口罩人脸数据上与基准算法进行了比较,实验结果表明所提算法相比传统的基于三元组损失函数和特征融合算法具有更高的识别准确率。     

融合人体姿态估计与非局部注意力机制的遮挡行人重识别

本文提出一种基于姿态估计模型与非局部注意力机制的遮挡行人重识别方法,利用姿态估计器获得图像中的非遮挡局部人体,并引入非局部注意力机制解决特征的长距离依赖问题,使得网络的关注度集中在非遮挡部分,实现遮挡场景下的精确行人重识别任务。通过实验验证了本文所提出方法在遮挡数据集上取得了先进的表现。