基于多焦点空间注意力与掩码区域定位的戴口罩人脸识别
计算机视觉与模式识别
2023-09-08 v2
摘要
自全球新冠疫情爆发以来，为限制疾病传播，推荐使用口罩。然而，口罩遮挡了部分面部属性，导致现有人脸识别系统难以对戴口罩人脸进行身份核验。在此背景下，有必要为无接触生物特征识别系统开发戴口罩人脸识别（MFR）。为此，本文提出互补注意力学习与多焦点空间注意力，通过训练互补空间注意力聚焦于两个不同的区域——掩码区域与背景，从而精确去除掩码区域。在我们的方法中，标准空间注意力与网络聚焦于未遮挡区域，提取掩码不变特征，同时将传统人脸识别（FR）性能损失降至最低。对于传统FR，我们在IJB-C、Age-DB、CALFW和CPLFW数据集上评估性能；在ICCV2021-MFR/Insightface赛道上评估MFR性能，并在MFR与FR数据集上均展示了性能提升。此外，我们通过实验验证所提方法的空间注意力在未遮挡区域激活更为精确。
引用
@article{arxiv.2305.01905,
title = {Localization using Multi-Focal Spatial Attention for Masked Face Recognition},
author = {Yooshin Cho and Hanbyel Cho and Hyeong Gwon Hong and Jaesung Ahn and Dongmin Cho and JungWoo Chang and Junmo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01905},
year = {2023}
}
备注
Accepted at FG 2023 - InterID Workshop