[发明专利]佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质

说明书

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质，该方法包括：建立未戴口罩人脸样本库并进行扩充；构建佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5‑MD并进行训练及测试；根据训练好的YOLOv5‑MD，判断待检测人脸是否佩戴口罩，如果待检测人脸佩戴口罩，生成待检测人脸佩戴口罩检测结果图；提取待检测人脸口罩特征，对样本库人脸添加待检测人脸所戴口罩；对待检测的佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的人脸特征及口罩特征进行空间映射，生成佩戴口罩人脸的识别信息。本发明提高了佩戴口罩人脸识别的准确度，应用于学校大门、小区大门等大流量出入口的佩戴口罩人脸识别。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质。

背景技术

新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所佩戴口罩是当前有效防止病毒传播的重要措施，也是疫情结束后一段时间的趋势。但是口罩的遮挡会造成人面部固有结构的缺失，直接影响脸部特征提取，导致以人脸识别为核心的门禁系统无法正常工作。如果要求去口罩进行检测识别，在学校、小区等人员密集场所不仅会增大交叉感染风险，而且会破坏自动检测的系统性和智能性，延长检测时间，这在大流量出入口是无法接受的。因此，对佩戴口罩的人脸进行快速准确地检测和识别是现在急需解决的问题。

授权号为CN109101923B的发明专利提供了一种人员佩戴口罩情况的检测方法以及装置，该发明通过对所述获取的目标人脸图像进行阈值分割，得到关于目标人脸的二值图像，再经过计算二值图像的下半部分的连通域，统计最大连通域的外界矩形框的宽度和高度，若外界矩形框的宽度和高度是否满足预设条件，则认为佩戴口罩，反之则将所述目标人脸图像从RGB空间像转换到YC_rC_b空间，结合二值图像得到反向投影人脸图像F_b，将F_b分为上半人脸图像F_b1和下半人脸图像F_b2，分别统计F_b1和F_b2中像素点值超过预设阈值的像素个数n₁和n₂，判定n₁及n₂是否满足预设条件，若满足则认为未佩戴口罩，实现自动快速且准确地检测人员是否佩戴口罩。但是该专利采用的方法能仅仅用于判断目标人脸是否佩戴口罩，在学校，小区等大流量出入口不能实现对特定人群的人脸识别。

“基于改进YOLOv3的口罩佩戴检测算法”中提出了一种改进的YOLOv3口罩佩戴检测方法。该方法将SPP(spatial pyramid pooling)结构添加到原YOLOv3结构中，解决输入神经网络不同图像尺寸不统一问题，然后利用K-Means算法对所构造的口罩数据进行聚类，重新获取检测的先验框，并根据图像大小进行合适的分配提升模型的精度。最后，再将原始IOU Loss损失函数替换为CIOU Loss，解决边框回归时难以确认梯度下降方向的问题，降低检测中精度损失。该方法虽然在口罩佩戴检测上取得了一定的效果，但是该方法不能实现人脸的识别，并且模型体量大，在检测精度上还有很大的提升空间。

发明内容

本发明的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本发明的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

为了解决佩戴口罩人脸识别的准确度低下的技术问题，本发明提出了佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质。

第一方面，本发明提供了一种佩戴口罩人脸识别方法，该方法包括：

根据所需要求对特定人群建立未戴口罩人脸样本库；

对未戴口罩人脸样本库进行扩充，构建数据库，其中，所建数据库包含戴口罩与未戴口罩的人脸样本；