基于轻量级卷积神经网络人脸识别算法的研究与应用

胡佳玲; 施一萍; 谢思雅; 陈藩; 刘瑾

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基于轻量级卷积神经网络人脸识别算法的研究与应用

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摘要

针对多数卷积神经网络(CNN)人脸识别算法在追求高精度的同时,加大网络层数,造成网络参数过多、计算量过大、训练速度缓慢且对设备要求高,增加了成本的问题,提出了一种改进型轻量级卷积神经网络MobileNet的人脸识别算法。首先,将MobileNet中的SoftMax层为L-SoftMax层,避免了过度拟合,实现更好的分类效果。其次,将改进的MobileNet和区域生成网络(RPN)融合,并在Jetson Nano小型设备上进行训练。实验表明:所提算法与传统的卷积神经网络人脸识别算法相比,在LFW人脸数据库和自建的小型数据库上训练测试,模型的参数量减少了88%,识别准确率与原MobileNet相比增加了0.2%,达到了97.54%。运行速度较原MobileNet网络提高了21.3%。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第1期|153-156|共4页
作者
胡佳玲; 施一萍; 谢思雅; 陈藩; 刘瑾;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院;

上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人脸识别; 卷积神经网络; MobileNet模型; L-SoftMax层; 区域生成网络(RPN);

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