在计算机视觉领域，面部特征的识别和理解起着至关重要的作用。然而，面部识别系统的准确性可能会受到遮挡的影响，即面部的某些部分被物体、手或其他人遮挡。检测遮挡涉及识别和减轻被遮挡的面部区域的影响，以确保精确的面部分析。传统方法主要依靠面部标志和轮廓来检测遮挡。然而，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，彻底改变了这一领域。 CNN 具有从数据中自动学习特征的能力，显着增强了人脸遮挡检测。这些网络在包含不同面部图像的大量数据集上进行训练，使它们能够辨别遮挡和未遮挡的面部区域。通过学习复杂的模式和关系，CNN 擅长检测细微的遮挡，从而提高面部识别系统的准确性。一种方法利用专注于特定面部成分的多级检测系统。通过将面部分解为眼睛、鼻子和嘴巴等不同区域，该方法可以分别识别每个区域的遮挡。这种精细的分析有助于查明被遮挡的区域，从而实现更精确的检测和后续的纠正措施。此外，3D 传感器深度信息的集成增强了遮挡检测。深度数据补充了视觉信息，提供了对面部特征空间排列的洞察。视觉和深度线索的融合增强了检测系统的稳健性，从而能够更好地区分真正的遮挡与照明或姿势的变化。然而，尽管取得了这些进步，挑战仍然存在。遮挡类型和模式的可变性构成了持续的障碍。遮挡的范围可以从部分堵塞到完全覆盖面部区域，因此很难设计出一种通用的解决方案。此外，遮挡可能是动态的，具有不同的大小和形状，因此需要能够处理不同场景的适应性检测模型。此外，围绕隐私和同意的道德考虑必须纳入遮挡检测系统的开发和部署中。为了确保负责任和合乎道德地使用面部识别技术，必须在技术进步和个人权利之间取得平衡。
亿蝌语料有遮挡的人脸图像数据 2,937 名有遮挡的人和多姿势人脸识别数据 2,937 名有遮挡的人和多姿势人脸识别数据，对于每个受试者，收集了 200 张图像。 200张图像包括4种光照条件*10种遮挡情况（包括非遮挡情况）*5种人脸姿势。该数据可应用于计算机视觉任务，例如遮挡人脸检测和识别。 11,113 人 - 戴口罩的人脸识别数据 11,113 人 - 戴口罩的人脸识别数据，对于每个受试者，收集了 7 张图像。数据集多样性包括多种口罩类型、多种年龄、多种种族、多种光照条件和场景。该数据可应用于遮挡人脸检测和识别等计算机视觉任务。 21,404 张图片 - 家庭场景中的人体姿势检测数据 21,404 张图片 - 家庭场景中的人体姿势检测数据。数据场景为101个不同的室内场景。性别分布包括男性和女性，年龄分布从青年到老年，以中青年为主。数据多样性包括多场景、多时间段、多种采集高度、多种人体遮挡、多种采集距离。采集内容上，采集了不同家庭场景下的人体姿势数据，人体为平躺、侧卧或俯卧。为了进行注释，对人体矩形边界框进行了注释。这些数据可用于家庭场景中的人体检测等任务。
