【摘 要】
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针对当前人脸识别算法中提取的人脸特征可区分性不强、难易样本区分度不够的问题，提出一种融合注意力机制和课程式学习的人脸识别算法（Efficient Cooperative Attention and Curriculum Face，ECACFace）。该算法提出一种高效的空间通道注意力模块（Efficient Spatial Channel Attention，ESCA）并将其融入特征提取网络的基本
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院南京邮电大学智慧校园研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61872190）； 赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20190612）； 江苏省博士后科研资助计划项目（2020Z058）；
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针对当前人脸识别算法中提取的人脸特征可区分性不强、难易样本区分度不够的问题，提出一种融合注意力机制和课程式学习的人脸识别算法（Efficient Cooperative Attention and Curriculum Face，ECACFace）。该算法提出一种高效的空间通道注意力模块（Efficient Spatial Channel Attention，ESCA）并将其融入特征提取网络的基本模块中，使用高效的通道注意力模块（Efficient Channel Attention，ECA）获取通道关注度并在ECA之后加入空间注意力模块，在关注图像通道信息的基础之上进一步获取空间关注度，从而得到信息更加丰富的人脸特征向量用于人脸分类。同时在训练时引入基于课程式学习的损失函数，做到在训练过程中区分难易样本，并在前期着重训练简单样本，后期着重训练困难样本，实现有区分度的样本学习。在CASIA-WebFace数据集上训练基于轻量级网络和浅层网络的ECACFace，与原始网络相比有超过1.5%的精度提升。在百万规模的MS1MV2上训练基于深层网络的ECACFace，在CPLFW上比ArcFace精度提升了1.14%，实验结果表明融合ESCA模块和基于课程式学习的损失函数能够进一步提升人脸识别性能。
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