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摘要
COVID-19的全球化大流行使得佩戴口罩出行成为人们生活中的常态，这种防疫措施给人脸识别算法带来了新的挑战。针对这一问题，本文提出了一种口罩遮挡下的轻量级人脸识别算法，该算法改进GhostNet为主干特征提取网络；提出了融合空间注意力机制的FocusNet特征加强提取网络，使模型聚焦于未被口罩遮挡的上半脸区域；针对当前口罩遮挡人脸数据集不充分的问题，提出了一种采用三维人脸网络生成添加口罩遮挡的数据增强方法。实验表明，本文所提出的改进模型与基准模型相比，模型参数量降低84%的同时，戴口罩人脸的识别率提升4.29个百分点，较好地平衡了速度与精度。
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