不同主干网络下的面罩人脸识别
计算机视觉与模式识别
2026-01-26 v1
摘要
关于论文 (Zhang 等，2025) 的错误更正：对表 IV 以及第 3 页第 A 节数据进行更正。后疫情时代，民航乘客在安检时佩戴面罩的比例显著增加，这对传统人脸识别模型构成重大挑战。主干网络是人脸识别模型的核心组件。在标准测试中，r100 系列模型表现突出（人脸比较中准确率达 98%+，在搜索中 top1/top5 rankings 良好），r50 排名第二，r34_mask_v1 稍逊。在面罩测试中，r100_mask_v2 以 90.07% 的准确率领先，r50_mask_v3 在 r50 系列中表现最佳，但落后于 r100。Vit-Small/Tiny 在面罩测试中表现强劲，效果提升显著。通过大量比较实验，本文对几种核心主干网络进行了全面评估，旨在揭示不同模型对带/不带面罩人脸识别的影响，并提供具体的部署建议。
引用
@article{arxiv.2601.16440,
title = {Masked Face Recognition under Different Backbones},
author = {Bo Zhang and Ming Zhang and Kun Wu and Lei Bian and Yi Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16440},
year = {2026}
}