基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法OA
针对复杂自然场景中人脸识别的难题,提出一种基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法,通过对MobileFaceNet进行改进,实现自然场景下的实时人脸识别.SEMobileFaceNet对原MobileFaceNet的BottleBlock模块及边缘损失ArcFace进行了优化,在BottleBlock模块中加入了SE,利用通道注意力机制对不同通道的特征进行加权融合,提高对关键特征的利用.对边缘损失ArcFace的改进在于将角度裕量改为动态调整,根据梯度值的大小忽略或裁剪部分梯度.改进后的SEMobileFaceNet在自然场景人脸识别中准确率和召回率更高,泛化能力更好,能够有效完成复杂环境中的人脸识别.
龚汝洪;周燕
广东宜教通科技有限公司,广东 广州 510663||佛山大学 电子信息工程学院,广东 佛山 528000佛山大学 电子信息工程学院,广东 佛山 528000
计算机与自动化
特征加权融合轻量级人脸识别数据预处理SEMobileFaceNetBottleBlock模块边缘损失ArcFace
《物联网技术》 2024 (010)
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国家自然科学基金项目(61972091);广东省自然科学基金项目(2021A1515012639);广东省普通高校重点研究项目(2019KZDXM007);佛山市科技创新项目(2020001003285);佛山市教育局特色创新项目(2019XJZZ10)
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