随着5G技术的进一步发展,物联网的使用门槛进一步降低,这使得它能够在更多的领域开始得到应用,比如对经过的人进行人脸识别。这也延伸出了公共安全需求和社会需求,对于遮挡人脸的身份识别就有了需求。然而现有的人脸遮挡还原方法中,仍然存在人脸五官等细节部位的视觉连通性较差的问题,本文提出了一种包含全局鉴别网络、局部鉴别网络和人脸部位鉴别网络的图像边缘补全方法。其中全局鉴别网络的作用保证整个图片的视觉连通性;局部鉴别网络保证填充部分的视觉连通性;而人脸部位鉴别网络保证人脸的五官部位符合语义。将全局鉴别网络、局部鉴别网络和人脸部位鉴别网络相组合,形成图像补全鉴别网络。输入残缺灰度图、残缺边缘图和残缺掩膜到边缘补全网络,输出一张修补的边缘图,然后再用修补的边缘图与缺损图像输入到图像补全网络,生成一张修补后的完整人脸图像,最后输入缺损图像进行测试。在此基础上,我们为此做出了以下工作,并且取得了一定的成果:（1）在图像补全网络中提出了多重鉴别器,提出了使用局部鉴别器和人脸部位鉴别器,使用局部鉴别器对补全部分进行整体效果评估,使用人脸部位鉴别器对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴进行效果评估。这种方式有效的提升了人脸部位的信息重构效果,也通过注重整体与局部之间的关系,这使得重构的信息与全图之间的风格、纹理和边缘结构相协调,从而达到更加准确地还原人脸原来的五官特征的效果。（2）在图像补全网络中的残差块部分替换为自注意力模块,并在自注意力模块中加入了门控卷积和激励机制,形成一个结合门控卷积和激励机制的自注意力模块。这个模块使得图像补全网络能够更加精准地从掩膜部分的边界中区分完整部分和缺失部分的特征,同时解决卷积的感受野局限的问题。这使得掩膜部分能够同时通过整体信息和边界的完整部分一侧还原一片贴合纹理的部分。