【摘 要】
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人脸识别是生物特征识别技术中最为典型的应用方向。目前基于深度学习的人脸识别算法精度高、响应快,但是模型参数量和计算量巨大,对硬件配置要求高,需要耗费巨大的计算资源,计算成本昂贵。为了降低模型计算成本,近年来相继出现了专门针对移动端的轻量化网络,如Shufflenet、ECAnet、Xception、Squeeze Net、Mobilenet系列网络等。这些轻量化网络的提出加快了人脸识别算法的前向推
【基金项目】
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面向视觉识别的高置信度轻量深度神经网络研究(陕西省教育厅专项科研项目,21JK0732);
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人脸识别是生物特征识别技术中最为典型的应用方向。目前基于深度学习的人脸识别算法精度高、响应快,但是模型参数量和计算量巨大,对硬件配置要求高,需要耗费巨大的计算资源,计算成本昂贵。为了降低模型计算成本,近年来相继出现了专门针对移动端的轻量化网络,如Shufflenet、ECAnet、Xception、Squeeze Net、Mobilenet系列网络等。这些轻量化网络的提出加快了人脸识别算法的前向推理速度,使得计算成本进一步降低,但在嵌入式终端仍然存在准确率低的问题。本文所提算法基于MobileNet v2主体结构,进一步提高了人脸识别算法在嵌入式平台的实时性和准确率。该算法专门针对人脸识别任务,可以高效利用网络参数、保证识别精度。该算法主要从以下四个方面进行设计并验证:(1)MobileNet v2中的倒置残差瓶颈结构应用于人脸识别任务时,存在较多的信息冗余。为了高效利用网络参数,调整倒置残差瓶颈结构的通道扩展因子降低参数量,并且保证算法的识别精度。(2)MobileNet v2中存在通用的全局平均池化操作,这对提取人脸特征存在明显的局限性。如果使用加权性质的全局深度卷积来提取人脸特征,可以进一步增强算法对人脸识别任务的适应性。(3)算法中嵌入注意力机制可以提高模型的识别准确率。将ECA通道注意力模块嵌入倒置残差结构,对重要的人脸通道特征给予更多关注,抑制或者忽略不重要的通道特征。(4)不同卷积核代表不同大小的感受野,人脸特征提取同样不能只关注小范围内的特征信息。本文在倒置残差结构中融合多尺度卷积核提取人脸不同尺度的特征信息。本文使用预训练加微调的训练方法,在小规模训练集CASIA-Web Face,公开测试集LFW、Age DB和自制测试集上进行训练和测试实验。识别精度分别达到了99.25%、93.35%、96.16%,均高于改进前的MobileNet v2和其他轻量化网络,模型参数量为0.77M,尺寸大小仅3.38MB,是目前基于深度卷积网络中的最小模型。在嵌入式平台Jetson nano上进行实际推理速度性能测试,取得57.22ms的最佳表现,实现了人脸识别精度和速度的平衡,在保证模型精度的同时达到实时运行的效果,为开发嵌入式人脸识别装置奠定了基础。
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