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申请/专利权人：深圳市博锐高科科技有限公司

摘要：本发明公开了一种缺失人脸图像修补识别方法、芯片和终端，该方法响应于人脸识别请求获取待识别人脸图像，利用预设目标检测模型识别人脸区域，其中预设目标检测模型执行包括特征图压缩操作和特征激励操作；将人脸区域剪裁分离得到目标人脸图像；识别目标人脸图像中是否存在缺失；若存在则利用缺失人脸补全网络补全得到完整人脸图像；基于融合多特征提取算法得到完整人脸图像的人脸特征向量；划分完整人脸图像得到多个图像块，提取各图像块的局部自适应卷积特征进行匹配得到识别结果。本方法执行包括特征图压缩操作和特征激励操作，实现对人脸图像的不断堆叠卷积、对空间和通道维度上的特征融合，更好地对人脸区域的识别和定位，提高识别准确度。

主权项：1.一种缺失人脸图像修补识别方法，其特征在于，所述方法包括：响应于人脸识别请求获取待识别人脸图像，利用预设目标检测模型识别所述待识别人脸图像中的人脸区域，其中，所述预设目标检测模型执行特征图压缩操作和特征激励操作；将所述人脸区域从所述待识别人脸图像中剪裁分离，得到目标人脸图像；识别所述目标人脸图像中是否存在缺失；若存在，则利用缺失人脸补全网络对所述目标人脸图像进行补全得到完整人脸图像；基于融合多特征提取算法，提取并整合所述补全得到的完整人脸图像中的各个人脸特征，得到所述完整人脸图像的人脸特征向量；划分所述完整人脸图像得到多个图像块，提取各所述图像块的局部自适应卷积特征进行匹配，得到所述待识别人脸图像的识别结果；所述划分所述完整人脸图像得到多个图像块，提取各所述图像块的局部自适应卷积特征进行匹配，得到所述待识别人脸图像的识别结果，包括：将所述完整人脸图像以一定的步长划分成若干图像块；通过局部自适应卷积神经网络提取各所述图像块的局部自适应卷积特征；匹配各所述图像块的局部自适应卷积特征与预置人脸库中各类人脸各张图像上各图像块的自适应卷积特征；确定满足预设匹配度的一类人脸为所述完整人脸图像的识别结果；所述预设目标检测模型包括：以压缩激励ResNet-50模块为骨干网络的特征提取模块、封装有不同尺寸卷积核的压缩激励Inception模块和设有三种预测分支的Head模块；所述压缩激励ResNet-50模块和所述压缩激励Inception模块中都包括压缩激励模块，所述压缩激励模块执行特征图压缩操作和特征激励操作；所述利用预设目标检测模型识别所述待识别人脸图像中的人脸区域，包括：利用所述压缩激励ResNet-50模块按照不同的尺度提取所述人脸图像中的全局特征图；将所述全局特征图输入至所述压缩激励Inception模块中，得到各增强全局特征；将各所述增强全局特征输入至所述Head模块中进行人脸的判断和定位，并基于判断和定位的结果确定所述人脸图像中的人脸区域。

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