（毕业论文）基于深度学习的人脸遮挡检测技术研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于深度学习的人脸遮挡检测技术研究摘要在安防领域，为了逃避安防系统中监控摄像头的监视，进而实现其逃避法律处罚的目的，很多违法犯罪嫌疑人使用墨镜、围巾、口罩或者直接蒙面的方式来刻意遮挡自己的人脸特征，这种情况下的遮挡给嫌疑人抓捕和案件侦破带来了困难。如果能够利用人脸遮挡检测算法及时发现不法人员，然后自动向监控中心等部门报警，构建预警机制，则可以有效的阻止犯罪，降低犯罪率。鉴于深度学习技术的强大表达能力和学习能力，本文利用深度学习来研究安防领域中的人脸遮挡检测技术，提出了一种基于级联卷积神经

2、网络的人脸遮挡检测方法。该方法首先利用人头级联卷积神经网络来检测人头，然后针对眼睛和嘴巴经常被遮挡的事实，分别利用眼睛级联卷积神经网络和嘴巴级联卷积神经网络进行眼睛和嘴巴的遮挡检测。实验结果表明本文所实现的人脸遮挡检测算法在测试数据库上取得了令人满意的效果。在此基础上，本文设计并实现了一个基于人脸识别算法的智能考勤系统，该系统集成了本文所提出的基于级联卷积神经网络的人脸遮挡检测算法，能够检测出认证过程中考勤员工的遮挡现象，并给予相关处理。关键词：人脸遮挡检测，人脸识别，卷积神经网络，Caffei浙江工业大学硕士

3、学位论文RESEARCHONFACEOCCLUSIONDETECTIONBASEDONDEEPLEARNINGABSTRACTInordertoevadesurveillancecamerasarrangedinthepublicsecurityfield,manysuspectsinthecrimeareusuallyinappearancedisguise,suchaswearingsunglassesorwearingmasks,forobscuringthefaceinformation.Thisbeh

4、aviorbringsgreatdifficultiesforthepolicementocatchthecriminalsuspect.Therefore,ifawarningissenttothemonitoringcenterandthussomeactionsareadoptedwhenthesurveillancesystemautomaticallydetectstheoccludedfaceofacustomer,thecrimeislikelytobeprevented.Basedonthepo

5、werfulabilityoffeaturerepresentationandadaptivelearningabilityofdeeplearning,thisthesisexploresthefaceocclusiondetectionbasedondeeplearning,andproposesacascadedconvolutionalneuralnetworkbasedfaceocclusiondetectionalgorithm.Becauseeyesandmouthareoftenoccluded

6、formanysuspectsinthecrime,threecascadedconvolutionalneuralnetworkaredesignedfordetectingthehead,eyesandmouthwithocclusion,respectivelyintheproposedalgorithm.Foreachkindofconvolutionalneuralnetworkstrainedinthispaper,twoconvolutionalneuralnetworksarecascadedt

7、oimplementcoarse-to-fineocclusiondetection.Ourfaceocclusiondetectionalgorithmachievessatisfactoryresultsintwofacedatabaseusedinourexperiments.Furthermore,anattendancerecordsystemisdesignedandimplementedwhichintegratestheproposedfaceocclusiondetectionalgorith

8、mandconvolutionalneuralnetworksbasedfacerecognitionalgorithm.Theattendancerecordsystemcandetecttheoccurrenceoffaceocclusionduringtheprocessofcheckingattendanceandgiveanalarmtotheattendanceperson