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申请/专利权人：深圳市博锐高科科技有限公司

摘要：本发明公开了一种局部缺失人脸识别方法、芯片和终端，该方法响应于人脸识别请求获取待识别人脸图像，利用预设目标检测模型识别其人脸区域，其中预设目标检测模型执行包括特征图压缩操作和特征激励操作；将人脸区域剪裁分离得到目标人脸；识别目标人脸中是否存在缺失；若存在则利用缺失人脸补全网络补全得到完整人脸图像；基于融合多特征提取算法得到完整人脸图像的人脸特征向量；划分完整人脸图像得到多个图像块集合，基于图像块集合的人脸特征向量确定待识别的人脸图像的人脸分类结果。该方法执行包括特征图压缩操作和特征激励操作，可以实现对人脸图像的不断堆叠卷积、对空间和通道维度上的特征融合更好，提高了识别准确度。

主权项：1.一种局部缺失人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：响应于人脸识别请求获取待识别人脸图像，利用预设目标检测模型识别所述待识别人脸图像中的人脸区域，其中，所述预设目标检测模型执行特征图压缩操作和特征激励操作；将所述人脸区域从所述待识别人脸图像中剪裁分离，得到目标人脸；识别所述目标人脸中是否存在缺失；若存在，则利用缺失人脸补全网络对所述目标人脸进行补全得到完整人脸图像；基于融合多特征提取算法，提取并整合所述补全得到的完整人脸图像中的各个人脸特征，得到所述完整人脸图像的人脸特征向量；划分所述完整人脸图像得到多个图像块集合，基于所述图像块集合的人脸特征向量，利用相对多数投票表决法确定所述待识别人脸图像的人脸分类结果；所述利用缺失人脸补全网络对所述目标人脸进行补全得到完整人脸图像，包括：将所述目标人脸输入所述缺失人脸补全网络中的第一生成网络得到第一补全人脸图像；将所述第一补全人脸图像输入所述缺失人脸补全网络中的第二生成网络，所述第二生成网络包括注意力模块层和扩展卷积层，所述第一补全人脸图像分别经过所述注意力模块层和所述扩展卷积层，拼接所述注意力模块层和所述扩展卷积层的输出结果得到第二补全人脸图像；对所述第二补全人脸图像进行全局判别和局部判别，将判别结果满足预设条件的第二补全人脸图像确定为补全得到的完整人脸图像；所述预设目标检测模型包括：以压缩激励ResNet-50模块为骨干网络的特征提取模块、封装有不同尺寸卷积核的压缩激励Inception模块和设有三种预测分支的Head模块；所述压缩激励ResNet-50模块和所述压缩激励Inception模块中都包括压缩激励模块，所述压缩激励模块执行特征图压缩操作和特征激励操作；所述利用预设目标检测模型识别所述待识别人脸图像中的人脸区域，包括：利用所述压缩激励ResNet-50模块按照不同的尺度提取所述人脸图像中的全局特征图；将所述全局特征图输入至所述压缩激励Inception模块中，得到各增强全局特征；将各所述增强全局特征输入至所述Head模块中进行人脸的判断和定位，并基于判断和定位的结果确定所述人脸图像中的人脸区域。

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