融合注意力机制的人脸识别算法研究

张晋婧; 刘双峰; 丰雷; 张瑜

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FaceNet人脸识别算法是目前较为主流的人脸识别算法,其运行速度快被广泛应用于工业界。针对FaceNet人脸识别网络存在对面部遮挡人脸识别精度低的问题,提出了一种融合注意力机制的FaceNet人脸识别算法。该算法在FaceNet的基础上引入GhostNet特征提取网络对人脸更好的提取人脸特征,并融合注意力机制与特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)加强特征提取网络实现对3种尺度特征图中局部信息的放大,加强不同感受野下的特征提取,增强较为重要的特征信息。实验结果表明,提出的人脸识别算法取得了良好的识别效果,在人脸数据集(LWF)下准确率达到99.62%。对有遮挡的面部识别也取得了较好的检测结果,可准确识别存在遮挡的人脸目标。

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来源
《国外电子测量技术》 |2023年第2期|107-113|共7页
作者
张晋婧; 刘双峰; 丰雷; 张瑜;
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作者单位

中北大学电气与控制工程学院;

中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
FaceNet; GhostNet; 注意力机制; 人脸识别; 面部遮挡;

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