摘要
本申请公开了一种人脸遮挡检测方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及图像处理技术领域,该方法包括:将待测人脸图像输入至目标检测模型,目标检测模型包括特征提取子模型、特征融合子模型以及分类子模型;通过视觉Transformer网络待测人脸图像进行特征提取,获得多尺度图像特征;通过交叉注意力网络对多尺度图像特征进行双向特征融合,获得目标特征;将目标特征输入至分类子模型,通过全连接层和激活函数计算人脸各区域的遮挡概率,输出遮挡检测结果。该方法能够有效捕捉待测人脸图像的全局特征,适应各种尺度下的人脸结构,有助于全面地描述人脸特征,解决了传统人脸遮挡检测精确度较低的技术问题,提高了识别的准确性和可靠性。
技术关键词
人脸遮挡检测方法
分类子模型
特征值
多尺度特征
编码器
标记
序列
网络
注意力机制
图像块
数据收集策略
矩阵
计算机程序产品
多尺度分块
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
三维可视化模型
三维重建模型
三维网格模型
坐标位置信息
深度卷积神经网络
遥感图像语义分割
编码器
全局特征提取
局部特征提取
解码器
噪声数据
序列
非线性特征
预警系统
噪声预测模型