[發明專利]口罩佩戴識別方法

有效

• 申請號: 202010906573.6
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112115818B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 張立國;孫勝春;金梅;張少闊;張子豪;張勇;劉博;郎夢園
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產權代理事務所(普通合伙) 11474
• 代理人: 孫建

本發明公開了一種口罩佩戴識別方法，其內容包括：進行人臉檢測模型訓練和進行口罩佩戴識別模型訓練，人臉檢測模型訓練過程包括：搭建基于MTCNN的人臉檢測網絡，訓練得到魯棒性較高的人臉檢測模型，實現光譜圖像中人臉區域和面部關鍵點位置的預測，縮小口罩佩戴模型檢測范圍?？谡肿R別模型訓練過程包括：在人臉光譜圖像上標記樣本ROI，通過樣本ROI文件獲取樣本坐標信息和類別信息，構建數據集；通過訓練SVM分類器，得到模型參數，用于人臉圖像中口罩的識別。該方法能夠實現自動無接觸口罩佩戴檢測，對人臉定位速度快，檢測速度快，能夠準確辨別用衣物遮擋口鼻與正確佩戴口罩兩種情況，大大減少因衣物遮擋而造成的誤檢，準確率高。

技術領域

本發明涉及一種口罩佩戴識別方法，屬于目標檢測領域。

背景技術

在醫院、公共交通等人流密集的場所，工作人員需要對行人是否佩戴口罩進行一個個排查，工作量相當大。現有的口罩檢測方法一般無法辨別是正確佩戴口罩還是手部或者衣物遮擋，因此需要一種新方法來準確辨別正確佩戴口罩與存在遮擋兩種情況。

發明內容

本發明的目的是提供一種口罩佩戴識別方法，提高生產線上形態各異的、不規則的復雜零件的分揀速度和分揀準確率，提高分揀效率，從而提高生產力。

一種口罩佩戴識別方法，該方法包括以下步驟：

S1、進行人臉檢測模型訓練，包括如下步驟：

S11、使用成像光譜儀采集1000張樣本人臉圖片，對樣本數據進行采集和擴充，得到5000張樣本人臉圖片，使訓練出的人臉檢測模型具有高的魯棒性；

S12、使用圖像標注軟件對樣本圖片中的人臉進行標注，框選出圖中的人臉并標記出人臉中的關鍵點，標記的5個人臉關鍵點分別為左右眼、鼻子和左右嘴角；

S13、搭建基于多任務卷積神經網絡MTCNN的人臉檢測模型，進行人臉檢測模型的訓練，通過訓練網絡輸出網絡模型，用訓練好的模型預測圖像中是否存在人臉以及人臉、關鍵點的坐標位置；

多任務卷積神經網絡損失函數包括人臉分類邊界框回歸和關鍵點定位三部分，具體包括：

其中，xi為輸入樣本，p_i為樣本是人臉的概率，表示真實邊界框標簽；

其中，表示網絡預測的回歸目標，表示真實框坐標；

其中，表示網絡預測的第i個面部關鍵點的坐標，表示第i個面部關鍵點的真實坐標；

整體損失函數如下：

其中，N為訓練樣本的數量，α_j表示任務的重要性，在建議網絡P-Net和精修網絡R-Net中，α_det＝1、α_box＝0.5、α_landmark＝0.5；在輸出網絡O-Net中，α_det＝1、α_box＝0.5、α_landmark＝1，β_i^j為樣本標簽，L_i^j表示上面的分類、回歸或者定位的損失函數；

S2、進行口罩佩戴識別模型訓練，包括如下步驟：

針對口罩佩戴識別問題，訓練支持向量機分類器，用以對人臉檢測模型得出的人臉圖像進行光譜分類，以實現口罩識別；