【摘 要】
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针对采用融合深度哈希的卷积神经网络进行人脸识别时可能存在准确率下降及内存占用率偏高的问题,提出了基于权重哈希化的深度人脸识别算法.首先,提出一种基于高低维特征维度
【机 构】
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桂林电子科技大学机电工程学院,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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2016年广西重点研发计划(桂科AB16380264);2018年新疆重点研发专项(2018B03022)资助
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针对采用融合深度哈希的卷积神经网络进行人脸识别时可能存在准确率下降及内存占用率偏高的问题,提出了基于权重哈希化的深度人脸识别算法.首先,提出一种基于高低维特征维度拼接的全卷积深度哈希网络,用以保证融合深度哈希后网络模型的识别准确率;然后,提出一种基于权重哈希化的模型压缩方法,将浮点型权重量化为哈希编码来进行模型存储,用以减少模型的内存占用率.实验表明,该方法在基于VGG框架进行改进时,可将VGG原网络的识别总效率提高68%,将准确率提高1.67%且使模型尺寸压缩了91.2%;该方法扩展到Spherefac
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