基于YOLOv5与ArcFace的轻量化人脸识别系统研究

1

作者 张杰 沐希雅 +1 位作者 黄鑫宇 陈思 《现代信息科技》 2025年第15期38-42,共5页

随着智能化时代的到来,对人脸识别技术的准确率、处理时间及模型轻量化部署提出了越来越高的要求。针对上述问题,文章利用YOLOv5与ArcFace网络结构准确率高、响应时间快等特点,设计了一套轻量化人脸识别系统。与传统的CNN卷积神经网络相... 随着智能化时代的到来,对人脸识别技术的准确率、处理时间及模型轻量化部署提出了越来越高的要求。针对上述问题,文章利用YOLOv5与ArcFace网络结构准确率高、响应时间快等特点,设计了一套轻量化人脸识别系统。与传统的CNN卷积神经网络相比,该系统仅使用不到100万个参数,远少于FaceNet的680万个参数。在LFW验证集上,其准确度达到99.43%,表现出极高的准确率。在数据源层面,通过数据增强策略,该系统在面部遮挡和低光照场景下也有不错的表现,为未来智慧快速安检边防提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 人脸识别 YOLOv5 arcface 深度学习 轻量化结构 特征提取 数据增强

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ArcFace算法的人脸识别应用研究 被引量：14

2

作者 薛继伟 孙宇锐 辛纪元 《电子设计工程》 2022年第11期168-172,共5页

针对传统课堂考勤方式的局限性,为了减少教师点名的工作量,对基于深度学习的人脸识别技术进行了研究。通过实验对比结果,使用MTCNN算法对图片进行人脸对齐处理,采用LFFD算法进行人脸检测,通过ArcFace算法完成教室课堂场景下多人图像的... 针对传统课堂考勤方式的局限性,为了减少教师点名的工作量,对基于深度学习的人脸识别技术进行了研究。通过实验对比结果,使用MTCNN算法对图片进行人脸对齐处理,采用LFFD算法进行人脸检测,通过ArcFace算法完成教室课堂场景下多人图像的人脸识别。该模型在LFW人脸识别测试数据集上的准确率可以达到93.2%。将最终模型应用到无感点名系统开发中,供教师课堂点名使用,可以避免浪费课堂时间。 展开更多

关键词 人脸识别 无感点名 arcface 人脸检测 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MTCNN和ArcFace的人脸识别研究 被引量：3

3

作者 胡庭硕 陈西曲 《电大理工》 2024年第4期6-12,74,共8页

针对自然课堂场景下人脸识别率低和误识率高的问题,结合Gamma校正算法提出了一种基于多任务级联卷积神经网络(MTCNN)和ArcFace损失函数的人脸识别模型。该模型首先对输入图像进行自适应Gamma校正处理,突出细节,然后进行图像金字塔、人... 针对自然课堂场景下人脸识别率低和误识率高的问题,结合Gamma校正算法提出了一种基于多任务级联卷积神经网络(MTCNN)和ArcFace损失函数的人脸识别模型。该模型首先对输入图像进行自适应Gamma校正处理,突出细节,然后进行图像金字塔、人脸检测、人脸对齐等操作,最终将检测到的人脸与本地人脸库进行比对。实验结果显示,该模型的平均识别率达到了99.8%,均高于传统的ArcFace模型和SphereFace模型。此模型实现了无感知的人脸识别课堂签到,提高了算法的鲁棒性,有效检测和识别人脸信息,大大提升了课堂考勤效率。 展开更多

关键词 人脸识别 GAMMA校正 MTCNN arcface

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ArcFace框架的课堂环境下人脸识别算法设计 被引量：4

4

作者 洪宇轩 舒远仲 《计算机技术与发展》 2021年第8期57-62,共6页

针对目前各高校现有的课堂考勤系统进行分析,提出了基于人脸识别的课堂考勤系统。又因为在课堂环境下有人脸识别准确率较低以及漏检率高等问题,基于ArcFace人脸识别框架进行了改进,融合了图像增强技术和目标检测技术。首先通过教室内部... 针对目前各高校现有的课堂考勤系统进行分析,提出了基于人脸识别的课堂考勤系统。又因为在课堂环境下有人脸识别准确率较低以及漏检率高等问题,基于ArcFace人脸识别框架进行了改进,融合了图像增强技术和目标检测技术。首先通过教室内部摄像头视频流的提取,根据图像清晰与否判断是否使用图像增强技术对图片进行增强处理,再通过目标检测算法筛选出所有学生,最后对筛选出的学生正脸图像使用ArcFace算法提取人脸特征,并用于识别。通过实验对比显示,该方案提高了人脸识别率,降低了漏检率,比原有的ArcFace人脸识别框架识别率更高。此方案更适合使用于课堂环境下,也解决了课堂环境下识别率低及漏检率高的问题。 展开更多

关键词 arcface 人脸识别 图像增强 目标检测 课堂考勤

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ArcFace损失函数的监护安全人脸识别 被引量：6

5

作者 胡月文 李丹 《现代信息科技》 2020年第17期132-135,共4页

随着人工智能的不断发展,人脸识别技术的不断改进与成熟,该文在人工智能人脸识别的基础之上,研究深度卷积神经网络中的不同损失函数,提出一种基于ArcFace损失函数的人脸识别模型,并应用于监护安全人脸识别领域。通过对在Pubfig数据集上... 随着人工智能的不断发展,人脸识别技术的不断改进与成熟,该文在人工智能人脸识别的基础之上,研究深度卷积神经网络中的不同损失函数,提出一种基于ArcFace损失函数的人脸识别模型,并应用于监护安全人脸识别领域。通过对在Pubfig数据集上的实验结果以及实时人脸识别效果的分析,验证了该模型在监护安全人脸识别上的优势与可行性,为小学生监护人接送提供了安全保障。 展开更多

关键词 损失函数 arcface 人脸识别 监护安全

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多语义融合与ArcFace损失的指静脉识别算法

6

作者 王智霖 沈雷 +1 位作者 徐文贵 李琦 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2022年第1期53-59,共7页

指静脉识别深度学习方法往往忽视指静脉低级特征,未能充分利用指静脉轮廓、纹理等特征。为此,提出一种基于多语义特征融合网络与ArcFace损失的指静脉识别算法。首先,充分利用神经网络低层提取的指静脉轮廓角点等细节特征和纹理形状等结... 指静脉识别深度学习方法往往忽视指静脉低级特征,未能充分利用指静脉轮廓、纹理等特征。为此,提出一种基于多语义特征融合网络与ArcFace损失的指静脉识别算法。首先,充分利用神经网络低层提取的指静脉轮廓角点等细节特征和纹理形状等结构信息,提出跨层拼接的特征融合机制,解决仅利用指静脉高级特征识别而忽视静脉低级特征的问题;其次,残差单元采用双层卷积结构,增加了相邻残差单元特征图的距离,消除了指静脉各级语义特征重叠现象,并采用阶跃式残差单元分布来提升网络高低层残差单元数量的差异,进一步加大了指静脉各级特征的距离;最后,在损失函数中加入ArcFace损失项,在角度域聚敛类内距离,分离类间距离,减小指静脉特征向量的类内距离。在公开数据集FV-USM、实验室采集的正常图像库及特殊图像库上进行性能分析实验,结果表明,和指静脉识别经典网络相比,提出算法的零误识拒识率分别降低了8.89%,6.89%和14.68%,Top1排序性能分别提升了2.85%,5.10%和9.07%。 展开更多

关键词 多语义融合 arcface损失 残差网络 指静脉识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

红外热特征图下的课堂表情胶囊识别网络

7

作者 许尚立 张晓平 付辉 《激光与红外》 北大核心 2025年第12期1943-1949,共7页

面部表情能充分展现学生的学习状态与内心情感,本文提出一种红外热特征图下的课堂表情胶囊识别网络。首先,对捕获图像进行预处理;其次,融合Transformer与MobileFaceNet从局部与全局角度获得三个层次的表情特征;并采用深层胶囊特征转化... 面部表情能充分展现学生的学习状态与内心情感,本文提出一种红外热特征图下的课堂表情胶囊识别网络。首先,对捕获图像进行预处理;其次,融合Transformer与MobileFaceNet从局部与全局角度获得三个层次的表情特征;并采用深层胶囊特征转化模型获得特征的转换输入;最后,构建平行GAP Arcface分类模型完成课堂表情分类。在表情图像集中,完成本文方法与MSDFG net、CFMDB net的红外可视化特征热图效果、识别准确率与算法效能对比,本文方法的平均课堂表情识别率可达83,结果表明本文方法更能聚焦关键特征、算法的识别准确率高、鲁棒性好。 展开更多

关键词 课堂表情 红外热特征图 胶囊网络 红外可视化 arcface

在线阅读 下载PDF 职称材料

绞线插针绕制的断丝故障检测

8

作者 杨兰 陈湘萍 +3 位作者 向伟明 刘章 田登卫 王民慧 《自动化技术与应用》 2025年第12期40-43,共4页

绞线插针作为微矩形连接器的关键结构,在其绕制工艺过程中面临着一个挑战,视觉上难以直观地区分金属线束是否断丝。为此,提出一种融合卷积神经网络与vision transformer(ViT)的跨层模型,整合深浅层网络以提取更为全面的绕线图像特征;利... 绞线插针作为微矩形连接器的关键结构,在其绕制工艺过程中面临着一个挑战,视觉上难以直观地区分金属线束是否断丝。为此,提出一种融合卷积神经网络与vision transformer(ViT)的跨层模型,整合深浅层网络以提取更为全面的绕线图像特征;利用注意力机制,进一步增强特征融合,提升了模型对微小差异的感知力;随后采取基于Arcface细粒度分类算法,引入角边距来优化余弦角,大幅增加了金属线束的类间差异性与相同特征的紧凑型。实验结果表明,本模型以91.9%的高准确率识别出不同规格金属线束的断丝情况,高效地解决了绞线插针绕制过程中的断丝识别难题,为微矩形连接器的生产质量监控提供了一种高效可靠的技术方案。 展开更多

关键词 绞线插针 断丝检测 卷积神经网络 TRANSFORMER arcface

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合YOLO和ResNet网络的无人机人脸识别方法

9

作者 党彦龙 张海明 +1 位作者 沈秋君 顾盼 《技术与市场》 2025年第9期38-43,共6页

人脸识别技术支撑认证身份、管理治安、保障公共安全等工作的开展,但实际应用中往往存在监控摄像机视角受限、位置固定等问题,影响人脸检测的准确度与效率。提出一种融合YOLO和残差网络(ResNet)的无人机多人脸识别方法。首先利用无人机... 人脸识别技术支撑认证身份、管理治安、保障公共安全等工作的开展,但实际应用中往往存在监控摄像机视角受限、位置固定等问题,影响人脸检测的准确度与效率。提出一种融合YOLO和残差网络(ResNet)的无人机多人脸识别方法。首先利用无人机机动特性快速大范围获取现场人群图像,然后使用YOLOv5目标检测算法检测人群图像中的运动目标,并利用最大边缘检测算法提取出运动目标中多人脸信息。试验表明,该方法具备较高的多人脸并发检测成功率,有助于提高人脸识别的准确度、扩展现场人群中人脸识别的范围。 展开更多

关键词 人脸检测与识别 无人机 YOLO目标检测 ResNet网络 arcface损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于边云协同的人脸识别方法研究 被引量：4

10

作者 魏勤 李瑛娇 +2 位作者 娄平 严俊伟 胡辑伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期71-77,共7页

人脸识别被广泛应用于购物、安检、出行、支付和考勤等日常生活中,人脸识别系统需要大的算力与存储空间,因此往往将需要识别的人脸通过网络传送到云平台进行识别,但网络覆盖、拥塞或延时等问题造成人脸识别系统难以满足实际应用的需求,... 人脸识别被广泛应用于购物、安检、出行、支付和考勤等日常生活中,人脸识别系统需要大的算力与存储空间,因此往往将需要识别的人脸通过网络传送到云平台进行识别,但网络覆盖、拥塞或延时等问题造成人脸识别系统难以满足实际应用的需求,用户体验差。针对人脸识别中存在的问题,提出了基于边云协同的人脸识别方法。该方法结合云计算的处理能力和边缘计算的实时性,使人脸识别系统不受网络状态的约束,应用更加广泛,用户体验更好。在云端,提出了LResNet特征提取方法,改进了ResNet34网络结构,并利用ArcFace人脸损失函数监督训练过程,使网络学习到更多的人脸角度特性;在边缘端,针对计算资源和存储资源有限的问题,提出了SResNet特征提取方法,利用深度可分离卷积轻量化LResNet网络结构,大大减少了网络参数和计算量。边云协同的人脸识别实验表明,所提系统在任何网络状态下都能进行实时识别且准确率较高。 展开更多

关键词 边云协同 人脸识别 ResNet arcface 深度可分离卷积

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进视觉Transformer的人脸识别方法 被引量：11

11

作者 季瑞瑞 谢宇辉 +1 位作者 骆丰凯 梅远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期117-126,共10页

目前大多数人脸识别方法依赖于卷积神经网络,通过级联的形式构建多层处理单元,利用卷积操作融合局部特征,忽略了人脸全局语义信息,缺乏对人脸重点区域的关注度。针对上述问题,提出一种基于改进视觉Transformer的人脸识别方法,引入Shuffl... 目前大多数人脸识别方法依赖于卷积神经网络,通过级联的形式构建多层处理单元,利用卷积操作融合局部特征,忽略了人脸全局语义信息,缺乏对人脸重点区域的关注度。针对上述问题,提出一种基于改进视觉Transformer的人脸识别方法,引入Shuffle Transformer作为特征提取骨干网络,通过自注意力机制以及Shuffle操作捕捉特征图全局信息,建立特征点之间的长距离依赖关系,提高模型的特征感知能力;同时,结合ArcFace损失函数和中心损失函数的特点,设计融合损失作为目标函数,利用类内约束扩大角度间隔,提高特征空间的辨别性。该方法在LFW、CALFW、CPLFW、AgeDB-30和CFP五个具有挑战性的基准测试人脸数据集上分别取得了99.83%、95.87%、90.05%、98.05%、97.23%的平均准确率,能够有效提升人脸特征提取能力,识别效果优于同等规模卷积神经网络。 展开更多

关键词 人脸识别 视觉Transformer 自注意力机制 arcface损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于OpenCV和CNN的儿童防溺水测试研究 被引量：1

12

作者 贾双英 杨淳乐 《电脑与电信》 2023年第8期85-89,共5页

游泳是孩子喜欢的运动方式,但游泳溺水事件常有发生,采用深度学习的理论与技术,设计一款溺水检测模型,对游泳场景进行数据采集,通过图像模型检测分析,如遇危险状况时及时向救生员发出警报,以预防溺水事件发生。最后对模型进行验证,达到... 游泳是孩子喜欢的运动方式,但游泳溺水事件常有发生,采用深度学习的理论与技术,设计一款溺水检测模型,对游泳场景进行数据采集,通过图像模型检测分析,如遇危险状况时及时向救生员发出警报,以预防溺水事件发生。最后对模型进行验证,达到设计效果。 展开更多

关键词 深度学习 OPENCV arcface损失函数 溺水监测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向幼儿园的接送人管理与场景监控系统

13

作者 王宏 李晓倩 《软件》 2024年第4期53-57,共5页

针对幼儿园冒领、错接、拐骗和绑架幼儿等一系列安全事故,本文设计了一种面向幼儿园的接送人管理与场景监控系统。该系统基于虹软ArcFace算法的离线人脸识别技术开发,获取接送人员的人脸特征值与事先注册录入人脸库中的家长或亲友的人... 针对幼儿园冒领、错接、拐骗和绑架幼儿等一系列安全事故,本文设计了一种面向幼儿园的接送人管理与场景监控系统。该系统基于虹软ArcFace算法的离线人脸识别技术开发,获取接送人员的人脸特征值与事先注册录入人脸库中的家长或亲友的人脸特征值进行比对,若匹配成功,则将接送场景照片和视频上传至系统的接送记录中,家长可以通过手机微信小程序查看接送记录。该系统提高了幼儿接送过程的安全性,降低幼儿被接错等安全风险,也为家长提供了查看接送记录、场景照片和视频的平台。 展开更多

关键词 幼儿园 离线人脸识别技术 场景监控 虹软arcface算法 微信小程序

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人脸识别技术的高校毕业学位照智能分发方案的设计与实现

14

作者 徐汹涛 陈孟娴 《现代信息科技》 2023年第3期48-50,54,共4页

自媒体发展势头迅猛,毕业典礼学位照在个人自媒体平台的发布已经非常普遍,毕业典礼现场的实时照片推送也因此变成了毕业生的刚需。文章结合七年来高校每年的毕业季为毕业生进行毕业学位照实时推送的实践,对学生毕业照片智能分发方案的... 自媒体发展势头迅猛,毕业典礼学位照在个人自媒体平台的发布已经非常普遍,毕业典礼现场的实时照片推送也因此变成了毕业生的刚需。文章结合七年来高校每年的毕业季为毕业生进行毕业学位照实时推送的实践,对学生毕业照片智能分发方案的不断升级优化的原因和解决的问题进行了分析,对最终采用的人脸识别技术作为底层实现的一些具体方案流程进行了介绍,并针对该方案涉及的两个关键技术细节进行了详细的阐述。 展开更多

关键词 毕业学位照 人脸识别 智能分发 arcface人脸识别引擎

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法 被引量：30

15

作者 龚锐 丁胜 +1 位作者 章超华 苏浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期704-709,共6页

目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别... 目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。首先,使用多任务级联卷积神经网络(MTCNN)算法进行人脸检测,并且使用MTCNN最后包含的高层特征做人脸跟踪;然后,根据检测到的人脸关键点位置来判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人脸识别结果。实验结果表明,提出方法在多姿态人脸数据集上准确率为96.25%,相较于单一姿态的人脸数据集,准确率提升了2.67%,所提方法能够有效提高识别准确率。 展开更多

关键词 深度学习 人脸识别 多姿态 轻量级 多任务级联卷积神经网络 arcface

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法 被引量：15

16

作者 姜绍忠 姚克明 +2 位作者 陈磊 王中洲 郭复澳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期144-148,共5页

针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。... 针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。在卷积模块引入空间注意力模块,加强模型对于鲁棒人脸特征信息的提取,使用Sub-center Arcface损失函数,进一步提高模型的分类精度。在人工合成的口罩人脸数据集和真实的戴口罩人脸数据集上的实验表明,本文模型能够同时有效处理戴口罩和不戴口罩人脸识别任务,拥有较小的参数量的同时,具备较高的识别精度。 展开更多

关键词 口罩人脸识别 混合模型 空间注意力机制 Sub-center arcface损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多任务学习的跨年龄人脸识别 被引量：4

17

作者 闫鹏飞 张忠民 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期53-59,共7页

为了解决年龄因素影响下的人脸识别问题,设计了一种多任务学习模型,用以进行年龄干扰下的人脸识别.通过卷积神经网络对人脸图像进行全面的特征提取,作为多任务学习的主干部分;使用特征分解模块提取出具有年龄相关信息的掩码层,从而从混... 为了解决年龄因素影响下的人脸识别问题,设计了一种多任务学习模型,用以进行年龄干扰下的人脸识别.通过卷积神经网络对人脸图像进行全面的特征提取,作为多任务学习的主干部分;使用特征分解模块提取出具有年龄相关信息的掩码层,从而从混杂的人脸特征中分离出年龄信息和身份信息;通过交叉熵损失函数和Arcface函数分别对年龄特征和身份特征进行约束.提出的网络对年龄干扰下的人脸特征具有较好的识别能力. 展开更多

关键词 人脸识别 年龄 多任务学习 特征分解模块 交叉熵损失函数 arcface函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合双重注意力机制的戴口罩人脸识别方法 被引量：2

18

作者 盛江岸 陈淑荣 《计算机与现代化》 2023年第2期72-77,共6页

针对现有人脸识别模型无法从戴口罩人脸中有效提取区域特征问题,提出融合双重注意力机制的戴口罩人脸识别模型。首先将自建的戴口罩人脸图像作为输入数据,以ResNet50为基准网络,向残差块中引入协调注意力与分割注意力机制。其中协调注... 针对现有人脸识别模型无法从戴口罩人脸中有效提取区域特征问题,提出融合双重注意力机制的戴口罩人脸识别模型。首先将自建的戴口罩人脸图像作为输入数据,以ResNet50为基准网络,向残差块中引入协调注意力与分割注意力机制。其中协调注意力用于减少口罩区域特征提取,降低口罩区域特征干扰;分割注意力用于细粒度提取非口罩区域特征,从关键部位提取更多特征。然后使用ArcFace分类函数优化分类边界,再结合交叉熵损失函数作为约束,实现戴口罩人脸精细识别。实验结果表明,本文模型在测试集取得95.2%的识别准确率,与ResNet50、AttentionNet模型相比,识别准确率分别提高1个百分点、1.5个百分点。 展开更多

关键词 戴口罩人脸识别模型 协调注意力 分割注意力 arcface分类函数 交叉熵损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力及视觉Transformer的野外人脸表情识别 被引量：13

19

作者 罗岩 冯天波 邵洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期200-207,共8页

目前的人脸表情识别更关注包含面部遮挡、图像模糊等因素的野外图像而非实验室图像,且COVID-19的流行使得人们不得不在公共场合佩戴口罩,这给表情识别任务带来了新的挑战。受启发于最近Transformer在众多计算机视觉任务上的成功,提出了... 目前的人脸表情识别更关注包含面部遮挡、图像模糊等因素的野外图像而非实验室图像,且COVID-19的流行使得人们不得不在公共场合佩戴口罩,这给表情识别任务带来了新的挑战。受启发于最近Transformer在众多计算机视觉任务上的成功,提出了基于注意力及视觉Transformer的野外人脸表情识别模型,并率先使用CSWin Transformer作为主干网络。加入通道-空间注意力模块来提高模型对于全局特征的注意力。Sub-center ArcFace损失函数被用来进一步优化模型的分类能力。在两个公开的野外表情数据集RAF-DB和FERPlus上以及它们对应的口罩遮挡数据集上对所提出的方法进行了评估,识别准确率分别为88.80%、89.31%和76.12%、72.28%,提高了表情识别精度。 展开更多

关键词 人脸表情识别 TRANSFORMER 注意力机制 Sub-center arcface

在线阅读 下载PDF 职称材料

双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法 被引量：3

20

作者 任家润 沈文忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期187-198,共12页

跨光谱虹膜识别任务,通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像,针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题,提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取,将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送... 跨光谱虹膜识别任务,通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像,针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题,提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取,将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送入各自的专有外部注意力模块进行优化,以分别存储各自光谱域中虹膜样本数据集的特有信息,随后将优化后的浅层特征送入共享的深度特征提取网络,再将深度特征先后送入改进的空间注意力模块和外部注意力模块,强化虹膜关键特征信息的表达,同时以改进的加性角间距损失函数ArcFace Loss(additive angular margin loss)动态调整对于困难样本的优化力度。该算法在PolyU数据集上进行了实验验证,等错误率EER(equal error rate)达到了0.23%,分离度达到了8.56,该实验结果与跨光谱虹膜识别SOTA(state-of-the-art)算法进行了比较,远高于其他主流算法。 展开更多

关键词 跨光谱 虹膜识别 注意力机制 arcface Loss 困难样本

在线阅读 下载PDF 职称材料