基于改进MobileNet轻量级网络的人脸遮蔽检测
刘梦瑶
中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038
摘要：针对拼接伪造人脸图像的不法分子向人脸图像加入噪音、滤波等处理以遮掩操作痕迹的行为,为在极大程度上锁定添加了图像拼接、伪造篡改等恶意操作的图像主体范围问题,提出了一种基于改进MobileNet轻量级网络的人脸遮蔽检测算法.首先,对收集的2类人脸数据添加椒盐噪音等3种遮蔽处理.然后,进行相应的数据筛查清洗,整理对比样本.最后,改进MobileNet网络通过降低中间层通道神经元数、添加随机失活层、调节学习率方式等减少过拟合等的发生,提升对人脸遮蔽的检测性能.实验结果表明,所提方法对3类经遮蔽处理的人脸图像的检测准确率达92.30％.
关键词：卷积神经网络改进MobileNet网络人脸图像遮蔽遮蔽检测
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 23-26 )