基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法  

作　　者：龚汝洪 周燕 

机构地区：[1]广东宜教通科技有限公司,广东广州510663 [2]佛山大学电子信息工程学院,广东佛山528000

出　　处：《物联网技术》2024年第10期7-9,共3页Internet of things technologies

基　　金：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)。

摘　　要：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。

关 键 词：特征加权融合 轻量级人脸识别 数据预处理 SEMobileFaceNet BottleBlock模块 边缘损失ArcFace 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]