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摘要
针对遮挡造成人脸定位失败和人脸特征点的遮挡标签匮乏等问题，提出了一种遮挡自适应权重的人脸特征点定位算法.基于HRNet,设计了一个遮挡自适权重损失函数，使遮挡点获得一个较小的权重用来减轻遮挡对特征提取的影响.在网络输出阶段，添加遮挡预测模块以获取特征点的遮挡度，对遮挡度进行线性变换作为热图回归任务的自适应权重.同时，通过在原图上生成随机大小、形状、颜色、纹理、透明度的遮挡及对应标签，进行数据集扩增.此外，根据预测坐标生成人脸的点特征图、边特征图、区域特征图以及切割图，将其与原图像融合后再输入主干网络，获得更好的人脸特征.本算法在COFW和300W等相关数据集上进行评估，取得了较好的准确性.
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