MEL-YOLO:多任务人眼属性识别及关键点定位网络

吴东亮; 沈文忠; 刘林嵩

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MEL-YOLO:多任务人眼属性识别及关键点定位网络

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摘要

针对当前人眼定位相关算法任务单一、且在多种干扰因素影响下(如光照、眼镜、遮挡)性能下降的问题,提出了可同时检测人眼感兴趣区域、识别人眼多种属性及定位关键点的轻量型神经网络MEL-YOLO。将YOLOV3算法与改进的DS-sandglass模块结合,在关键点回归分支应用去归一化的编解码方法提高网络定位宽度,并且在损失函数引入完全交并比(Complete intersection-over-union,CIoU)和均方误差(Mean square error,MSE),使得网络整体性能提升。MEL-YOLO算法在近红外虹膜数据集上人眼检测准确率为100%;属性识别和关键点定位准确率分别为98.7%和96.5%,在可见光数据集UBIRIS上分别达到92%和91%。实验结果证明:MEL-YOLO能同时实现人眼检测、属性识别及关键点定位,且准确率高、模型较小、泛化能力强,能够适用于低性能的边缘计算设备。

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来源
《数据采集与处理》 |2022年第1期|82-93|共12页
作者
吴东亮; 沈文忠; 刘林嵩;
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作者单位

上海电力大学电子与信息工程学院;

上海201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
人眼定位; 属性识别; 卷积神经网络; 关键点定位; 轻量型算法;

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