【摘 要】
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针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了 一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法.通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取.实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15％,模型大小和计算量分别仅为原算法的61％和45％,验证了所提方法
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,成都610031
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针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了 一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法.通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取.实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15％,模型大小和计算量分别仅为原算法的61％和45％,验证了所提方法的有效性.
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