HiMFR：一种基于人脸修复的混合遮挡人脸识别方法
计算机视觉与模式识别
2022-09-20 v1
摘要
为识别遮挡人脸，一种可能的解决方案是先修复人脸被遮挡部分，再应用人脸识别方法。受近期图像修复方法启发，我们提出了一种端到端混合遮挡人脸识别系统，即 HiMFR，由三个重要部分组成：遮挡人脸检测器、人脸修复和人脸识别。遮挡人脸检测器模块采用预训练的 Vision Transformer (ViT_b32) 检测人脸是否被遮挡。修复模块使用基于生成对抗网络 (GAN) 的微调图像修复模型来重建人脸。最后，基于 ViT 并采用 EfficientNetB3 骨干网络的混合人脸识别模块对人脸进行识别。我们在四个不同的公开数据集（CelebA、SSDMNV2、MAFA、Pubfig83）以及我们本地收集的小型数据集 Face5 上实现并评估了所提方法。综合实验结果表明，所提 HiMFR 方法具有竞争性能且有效。代码见 https://github.com/mdhosen/HiMFR
引用
@article{arxiv.2209.08930,
title = {HiMFR: A Hybrid Masked Face Recognition Through Face Inpainting},
author = {Md Imran Hosen and Md Baharul Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08930},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 6 figures, International Conference on Pattern Recognition Workshop: Deep Learning for Visual Detection and Recognition