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龙图腾网获悉河南大学申请的专利佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质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：CN115690882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211380302.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质是由李永军;罗金成;李耀;李博;李超越;张心茹;陈锦智敏设计研发完成，并于2022-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质，该方法包括：建立未戴口罩人脸样本库并进行扩充；构建佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5‑MD并进行训练及测试；根据训练好的YOLOv5‑MD，判断待检测人脸是否佩戴口罩，如果待检测人脸佩戴口罩，生成待检测人脸佩戴口罩检测结果图；提取待检测人脸口罩特征，对样本库人脸添加待检测人脸所戴口罩；对待检测的佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的人脸特征及口罩特征进行空间映射，生成佩戴口罩人脸的识别信息。本发明提高了佩戴口罩人脸识别的准确度，应用于学校大门、小区大门等大流量出入口的佩戴口罩人脸识别。

本发明授权佩戴口罩人脸识别方法、门禁装置、电子设备和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种佩戴口罩人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据所需要求对特定人群建立未戴口罩人脸样本库； 对未戴口罩人脸样本库进行扩充，构建数据库，其中，所建数据库包含戴口罩与未戴口罩的人脸样本； 构建基于YOLOv5的佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5-MD，并通过数据库对构建的基于YOLOv5的佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5-MD进行训练及测试； 将待检测人脸图像传入训练好的佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5-MD，判断待检测人脸是否佩戴口罩，如果待检测人脸佩戴口罩，则生成待检测人脸佩戴口罩检测结果图，如果待检测人脸未佩戴口罩，则生成表征待检测人脸佩戴口罩未佩戴口罩的提示信息； 根据得到的待检测人脸佩戴口罩检测结果图，通过口罩迁移算法提取待检测人脸口罩特征，对样本库人脸添加待检测人脸所戴口罩，并生成样本库佩戴口罩人脸图像； 将生成的待检测人脸佩戴口罩检测结果图与样本库佩戴口罩人脸图像传入改进的FaceNet人脸识别网络，对待检测的佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的人脸特征及口罩特征进行空间映射，通过三元组计算欧氏距离，生成佩戴口罩人脸的识别信息； 所述构建基于YOLOv5的佩戴口罩人脸检测模型YOLOv5-MD，包括： 拓展YOLOv5目标检测模型骨干网络中浅层跨阶段局部网络模块的厚度，提取佩戴口罩人脸在浅层的细节特征； 引入CA注意力机制，所述CA注意力机制用于YOLOv5的骨干网络特征提取过程中加强对佩戴口罩人脸特征的提取，得到在宽度和高度方向上带有注意力权重的特征图； 将得到的特征图通过BiFPN特征融合网络进行加权融合，产生16×16、32×32和64×64大小的特征图，用于Head部分的多尺度检测； 所述将生成的待检测人脸佩戴口罩检测结果图与样本库佩戴口罩人脸图像传入改进的FaceNet人脸识别网络，对待检测的佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的人脸特征及口罩特征进行空间映射，通过三元组计算欧氏距离，生成佩戴口罩人脸的识别信息，包括： 将FaceNet中特征提取网络替换为YOLOv5-MD的CSPNet特征提取网络； 将YOLOv5-MD中得到的佩戴口罩人脸图像与样本库通过口罩迁移算法生成的佩戴口罩人脸图像送入改进的FaceNet的特征提取网络进行特征提取和特征融合； 通过对提取的特征采用L2归一化操作，得到待检测佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的特征向量以及口罩的特征向量； 将得到的待检测佩戴口罩人脸与样本库佩戴口罩人脸的特征向量以及口罩的特征向 量通过三元组计算欧氏距离，其中，三元组包括：Anchor、Positive与Negative三个样例， Anchor与Positive为同一人人脸图像，Anchor与Negative为不同人人脸图像，判定条件为 相同人脸特征向量间的欧氏距离的平方比不同人脸图像特征向量间的欧氏距离的平方小 ，表示正负样本之间的边界值； 判断计算的欧氏距离是否满足判定条件，若满足判定条件，则为同一人，若不满足判定条件，则不为同一人，并生成佩戴口罩人脸的识别信息。

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