科创中国

为了克服现有的人脸检测和识别技术在处理有遮挡人脸图片时的效率较低、性能较差、准确性较低的不足，本发明提供一种准确性高、可行性好的基于结构感知的人脸遮挡检测方法。

一种基于结构感知的人脸遮挡检测方法，遮挡存在的形式尽管多种多样，但与正常人脸图像的结构差异主要表现在颜色、方向和纹理等三方面，而且一般以某种差异最为显著。为了凸显可能存在的显著结构差异，给出了六个特征变换域：恒等变换域、对数变换域、对数‑梯度模变换域、梯度方向变换域、拉普拉斯变换域、差分激励变换域，基于这六个特征变换域度量遮挡与人脸图像的各种结构误差，并对结构误差进行二值均值聚类和形态学滤波，从而得到六个可能的遮挡检测结果；为了自动判别哪种遮挡检测结果最优，给出了结构感知准则：最小边界正则化准则。实验表明，本发明所提供的方法能够有效地检测到遮挡的位置，并感知到遮挡的显著结构，具有很强的实用性。

在安防领域，该方法可以提高人脸识别系统在人脸有遮挡情况下的准确性和可靠性。

在智能监控系统中，能够更好地识别和跟踪人员，提高安全防范能力。

在金融、交通等需要人脸识别的场景中，减少因人脸遮挡导致的识别错误，提高服务效率和安全性。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明的有益效果主要表现在：采用本发明所述方法，不需要迭代计算就可以高效、准确地检测到更为多样的面向现实的遮挡，包括：由强光光照或过于倾斜的拍摄角度所引发的曝光区域或阴影区域，亮度或纹理变化等完全不同的混合遮挡。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。