融合CBAM与MobileFace的人脸识别：应对人脸遮挡挑战

一、项目背景与技术选型

近期参与的某安防领域人脸识别系统开发中，客户提出核心需求：在复杂光照、佩戴口罩/墨镜等遮挡场景下，需实现95%以上的识别准确率。传统MobileFaceNet虽在轻量化部署上表现优异，但面对遮挡时特征提取能力受限。为此，项目组选择将CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制与MobileFaceNet深度融合，构建轻量级高鲁棒性的人脸识别模型。

技术选型依据：

1. MobileFaceNet优势：基于MobileNetV2改进的倒残差结构，参数量仅1.0M，适合嵌入式设备部署
2. CBAM机制价值：通过通道注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）双重增强，可自适应聚焦未遮挡区域特征
3. 遮挡场景适配：实验表明，单纯扩大模型容量对遮挡场景提升有限，而注意力机制能更有效捕捉局部关键特征

二、CBAM+MobileFaceNet架构实现

1. 模型融合设计

在MobileFaceNet的Bottleneck模块后插入CBAM，形成”卷积-BN-ReLU-CBAM”的增强单元。关键代码实现如下：

class CBAM_Block(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction=16):
        super(CBAM_Block, self).__init__()
        # 通道注意力
        self.channel_attention = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(channels, channels // reduction, 1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(channels // reduction, channels, 1),
            nn.Sigmoid()
        )
        # 空间注意力
        self.spatial_attention = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=7, padding=3),
            nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self, x):
        # 通道注意力
        channel_att = self.channel_attention(x)
        x = x * channel_att
        # 空间注意力
        max_pool = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)[0]
        avg_pool = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        spatial_att_input = torch.cat([max_pool, avg_pool], dim=1)
        spatial_att = self.spatial_attention(spatial_att_input)
        return x * spatial_att

2. 遮挡数据增强策略

为提升模型泛化能力，构建包含以下遮挡类型的数据集：

• 随机矩形遮挡：在面部随机位置生成10%-40%面积的黑色矩形
• 实物遮挡模拟：合成口罩、墨镜、围巾等常见遮挡物的图像
• 动态光照变化：结合HSV空间调整，模拟逆光、侧光等复杂场景

数据增强关键参数：

transform = Compose([
    RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3)),
    ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4),
    RandomRotation(degrees=(-15, 15))
])

三、人脸遮挡场景下的技术挑战与解决方案

1. 特征丢失问题

挑战：遮挡导致50%以上的面部关键点不可见，传统全局特征提取方法失效。

解决方案：

• 局部特征增强：在CBAM后接入多尺度特征融合模块，保留不同层次的局部信息
• 关键点引导：结合MTCNN检测的68个关键点，构建关键点热力图作为空间注意力引导

2. 模型轻量化与精度平衡

挑战：添加CBAM后模型参数量增加18%，需在嵌入式设备上保持实时性。

优化措施：

• 通道数缩减：将CBAM中间层通道数从C/8调整为C/16
• 深度可分离卷积：替换标准卷积为Depthwise+Pointwise结构
• 量化优化：采用INT8量化后模型体积减小75%，精度损失<1%

四、实验验证与效果评估

1. 基准数据集测试

在LFW数据集上达到99.62%的准确率，与原始MobileFaceNet持平，验证了轻量化改造的有效性。

2. 遮挡场景专项测试

构建包含2000张遮挡人脸的测试集，评估指标如下：
| 遮挡类型 | 原始模型准确率 | CBAM增强模型准确率 | 提升幅度 |
|—————|————————|——————————-|—————|
| 口罩遮挡 | 82.3% | 91.7% | +9.4% |
| 墨镜遮挡 | 78.9% | 89.2% | +10.3% |
| 随机遮挡 | 85.6% | 93.1% | +7.5% |

3. 实际部署效果

在NVIDIA Jetson TX2上实现35FPS的实时识别，CPU占用率<65%，满足安防场景需求。

五、开发者实践建议

1. 数据准备要点

• 遮挡样本应覆盖实际场景中90%以上的遮挡类型
• 建议采用GAN生成高质量遮挡样本，补充真实数据不足
• 关键点标注精度直接影响空间注意力效果，需严格质检

2. 训练技巧分享

• 采用两阶段训练：先在清洁数据集上预训练，再在遮挡数据集上微调
• 损失函数组合：ArcFace损失（0.8）+ Triplet损失（0.2）效果最佳
• 学习率策略：前30轮使用0.1，后20轮线性衰减至0.001

3. 部署优化方向

• TensorRT加速：可提升推理速度2-3倍
• 动态分辨率调整：根据检测框大小自动选择输入尺寸
• 多线程处理：将检测与识别任务分配到不同线程

六、未来研究方向

当前方案在极端遮挡（如整脸遮挡>70%）时性能下降明显，后续计划探索：

1. 3D人脸重建辅助：结合3DMM模型恢复遮挡区域几何信息
2. 多模态融合：引入红外或深度信息作为辅助特征
3. 自监督学习：利用未标注遮挡数据提升模型泛化能力

本项目验证了CBAM与MobileFaceNet融合方案在遮挡场景下的有效性，为轻量级人脸识别提供了新的技术路径。开发者可根据实际场景需求，在模型复杂度与识别精度间取得最佳平衡。