一种高辨别性的部分遮挡人脸识别方法、系统及存储介质

本发明公开了一种高辨别性的部分遮挡人脸识别方法、系统及存储介质，属于部分遮挡人脸识别的技术领域，首先采集不同光线、不同角度、不同遮挡情况下的人脸样本图像，并标注形成训练集。然后，基于训练集训练识别模型，本发明的识别模型首先分割图像，并利用卷积神经网络和多头变形注意力模块的特性对人脸进行分块深度分析；然后，通过构建细粒度特征选择模块对深度特征信息提炼择优，增强特征信息的辨别能力，从而提高模型的识别性能。所述细粒度特征选择模块首先提取高响应区域特征信息，然后利用损失函数从弱化高响应特征之后的特征提取其余有用的特征信息，大大增强了特征信息的细粒度性，并达到对特征信息择优的目的，具有较好的实用性。