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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利人脸遮挡程度估算方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113920572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111330891.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸遮挡程度估算方法及系统是由任柏行;尚赵伟设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸遮挡程度估算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人脸识别技术领域，具体公开了一种人脸遮挡程度估算方法及系统，该方法将人脸图像输入人脸遮挡程度估算模型,得到总的人脸遮挡分数以及每个关键部位的遮挡分数，设定不同的第二阈值，划分不同人脸遮挡程度的等级，将得到的总的人脸遮挡分数与第二阈值对比，判断人脸图像的人脸遮挡程度等级，针对不同遮挡等级设置初始惩罚因子，结合关键部位遮挡分数，调节惩罚因子，得到最终的人脸遮挡分数。采用本技术方案，利用人脸遮挡程度估算模型，优化人脸遮挡程度估算结果，时耗低、准确率高。

本发明授权人脸遮挡程度估算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人脸遮挡程度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：获取检测的人脸图像；将人脸图像输入人脸遮挡程度估算模型,得到每个关键部位的遮挡分数，对关键部位的遮挡分数进行惩罚加权，得到总的人脸遮挡分数，所述人脸遮挡程度估算模型由以下方法得到：采集现有人脸图像资源，利用人脸偏移角度、人脸遮挡属性进行筛选分类，输入神经网络模型中训练模型，得到人脸遮挡程度估算模型；设定不同的第二阈值，划分不同人脸遮挡程度的等级，将得到的总的人脸遮挡分数与第二阈值对比，判断人脸图像的人脸遮挡程度等级；针对不同遮挡等级设置初始惩罚因子，结合关键部位遮挡分数，调节惩罚因子，得到最终的人脸遮挡分数；得到人脸遮挡程度估算模型的方法如下：对现有人脸图像资源进行预处理；搭建神经网络模型；针对预处理后的人脸图像，生成原始标签；设置模型训练的超参数，网络参数初始化，使用优化学习方法，利用预处理后的人脸图像训练神经网络模型，得到人脸遮挡程度估算模型；对现有人脸图像资源进行预处理的方法如下：根据现有人脸图像资源，将人脸角度遮挡划分为三类：Y角大于30度人脸，Y角小于30度人脸，P角俯角大于30度人脸，其中，Y角指左右偏转角度，P角指俯仰角度；将人脸属性划分为三类：戴口罩的人脸，仅戴墨镜的人脸，既戴口罩又戴墨镜的人脸；将获取的人脸图像与对应类别中的图像进行对比，判断获取的人脸图像所属的遮挡类别；生成初始遮挡标签的方法为：人脸图像仅有Y角遮挡时，各区域的遮挡程度标签为：Ly1＝eY15°e3*KyK_total-Kye*K_total,30°Y45°Ly2＝KyK_total+lnY45°*K_newK_totalln2,45°＝Y90°其中，人脸关键区域内划分有若干关键点，e为自然常数，Y角小于30°的人脸，无关键点被遮挡；Ly1表示Y角度小于45°时的遮挡程度标签，Ly2表示Y角度大于45°时的遮挡程度标签；K_total为对应关键区域总共定义的点数，Ky为当Y角为45°时，该区域被遮挡的点数，K_new为当Y角为90°时，该区域在Y＝90°时相较Y＝45°，新增的被遮挡的点数；人脸图像仅有P角遮挡时，各区域的遮挡程度标签为：Lp1＝eP30°e*KpK_total-KpK_total，30°P45°Lp2＝lnP15°*KpK_totalln4，45°P60°其中，P角小于30°时，人脸无关键点被遮挡；Lp1表示P角度小于45°时的遮挡程度标签，Lp2表示P角度大于45°时的遮挡程度标签，由于视频监控场景下基本不会抓拍P角大于60°的图片，因此对于P角大于60°的图片，也当60°处理；Kp为当P角为60°时，该区域被遮挡的点数；人脸图像既有P角遮挡，又有Y角遮挡时，计算重合的关键点数num，在角度估算上增添一个随机数random_zhedang，因此，该区域的遮挡标签Lyp为：Lyp＝Ly+Lp-numK_total±random_zhedang其中，Ly表示左右偏转角度的遮挡程度标签，Lp表示俯仰角度的遮挡程度标签。

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