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基于改进MobileFaceNet的羊脸识别方法 被引量：24
1
作者 张宏鸣 周利香 +3 位作者 李永恒 郝靳晔 孙扬 李书琴 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期267-274,共8页
针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于MobileFaceNet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,... 针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于MobileFaceNet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,以构建羊脸识别数据库;在MobileFaceNet的深度卷积层和残差层中引入融合空间信息的高效通道注意力(ECCSA),以增加主干特征的提取范围,提高识别率,并采用余弦退火进行动态学习率调优,最终构建ECCSA-MFC模型,实现羊只个体识别。试验结果表明,在羊脸检测上,基于YOLO v4的羊脸检测模型准确率可达97.91%,可以作为脸部检测器;在羊脸识别上,ECCSA-MFC模型在开集验证中识别率可达88.06%,在闭集验证中识别率可达96.73%。该研究提出的ECCSA-MFC模型在拥有较高识别率的同时更加轻量化,模型所占内存仅为4.8 MB,可为羊场智慧化养殖提供解决方案。 展开更多
关键词 羊脸识别 YOLO v4 mobilefacenet 注意力机制 ECCSA-MFC
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一种基于MTCNN和MobileFaceNet人脸检测及识别方法 被引量：9
2
作者 卢嫚 邓浩敏 《自动化与仪表》 2023年第2期76-80,97,共6页
随着智能设备的飞速发展,人脸检测技术在安保方面、金融方面等得到了广泛的应用。该文设计一种基于MTCNN和MobileFaceNet算法的人脸检测及识别系统。通过MTCNN算法输出人脸候选框及面部特征关键点坐标,MobileFaceNet算法根据MTCNN输出... 随着智能设备的飞速发展,人脸检测技术在安保方面、金融方面等得到了广泛的应用。该文设计一种基于MTCNN和MobileFaceNet算法的人脸检测及识别系统。通过MTCNN算法输出人脸候选框及面部特征关键点坐标,MobileFaceNet算法根据MTCNN输出的人脸面部特征点进行识别判断,最后基于小视科技的静默活体检测算法,对移动人脸进行检测,最终实现活体检测。实验中人脸识别分数阈值设置为0.4,活体检测置信度设置为0.89,误检率较低,满足设计需求。 展开更多
关键词 人脸检测 人脸识别 MTCNN算法 mobilefacenet算法
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基于MobileFaceNet网络改进的人脸识别方法 被引量：12
3
作者 张子昊 王蓉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1756-1762,共7页
为了解决训练过程中卷积模型参数较多、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于MobileFaceNet网络改进的人脸识别方法。首先,使用MobileFaceNet网络提取人脸特征,在提取特征的过程中,通过引入可分离卷积减少模型中卷积层参数的数量;其次,通... 为了解决训练过程中卷积模型参数较多、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于MobileFaceNet网络改进的人脸识别方法。首先,使用MobileFaceNet网络提取人脸特征,在提取特征的过程中,通过引入可分离卷积减少模型中卷积层参数的数量;其次,通过在MobileFaceNet网络中引入风格注意力机制来增强特征的表达,同时使用AdaCos人脸损失函数来训练模型,利用AdaCos损失函数中的自适应缩放系数,来动态地调整超参数,避免了人为设置超参数对模型的影响;最后,分别在LFW、AgeDB和CFP-FF测试数据集上对训练模型进行评估。实验结果显示:改进后的模型在LFW、AgeDB和CFP-FF测试数据集上的识别精度分别提升了0.25%、0.16%和0.3%,表明改进后的模型相较于改进前的模型在精度和鲁棒性上有所提高。 展开更多
关键词 人脸识别 深度学习 mobilefacenet AdaCos 卷积神经网络
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基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法 被引量：3
4
作者 胡佳荣 孟文 赵晶晶 《半导体光电》 CAS 北大核心 2022年第1期164-168,共5页
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点... 针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 mobilefacenet 深度学习 卷积神经网络 深度可分离卷积
原文传递
一种基于MobileFaceNet的人脸识别方法
5
作者 陆正球 《电脑知识与技术》 2024年第5期12-14,37,共4页
随着深度学习技术的发展,人脸识别成为身份识别最常用的生物特征识别技术。针对移动终端计算资源不足的实际情况和特点,该文在MobileNet模型的基础上,构建基于MobileFaceNet的人脸检测和识别模型。首先,使用MTCNN模型对传入的人脸进行检... 随着深度学习技术的发展,人脸识别成为身份识别最常用的生物特征识别技术。针对移动终端计算资源不足的实际情况和特点,该文在MobileNet模型的基础上,构建基于MobileFaceNet的人脸检测和识别模型。首先,使用MTCNN模型对传入的人脸进行检测,然后采用MobileFaceNet模型进行人脸特征提取,最后通过构建本地人脸库,完成对人脸图像识别。实验结果表明,该方法在常见的人脸数据库中具有较好的识别准确率。 展开更多
关键词 人脸识别 mobilefacenet 人脸检测 MTCNN
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基于多尺度特征融合的马脸开集个体识别方法
6
作者 刘兴 郭斌 +3 位作者 刘伟 张奥 李海 邓海峰 《畜牧与饲料科学》 2026年第1期116-128,共13页
[目的]为解决传统马匹个体识别方法存在的侵入性强、效率低及芯片易受不同频率干扰等问题,探索一种基于多尺度特征融合的马脸开集个体识别方法。[方法]选取MobileFaceNet作为主干网络,并引入增强双向特征金字塔(EnhancedBiFPN)模块实现... [目的]为解决传统马匹个体识别方法存在的侵入性强、效率低及芯片易受不同频率干扰等问题,探索一种基于多尺度特征融合的马脸开集个体识别方法。[方法]选取MobileFaceNet作为主干网络,并引入增强双向特征金字塔(EnhancedBiFPN)模块实现多尺度特征融合,设计了轻量级马脸识别网络HorseFaceNet。采用自建伊犁马面部图像数据集,通过5次独立随机重采样的方式选取训练集部分分类进行训练,在包含全部类别的测试集上进行测试,并计算平均识别准确率。[结果]为验证模型在开集场景下的鲁棒性与泛化能力,在不同已知类别比例的训练设置下,对所提出的HorseFaceNet模型进行了系统评估。实验结果表明,当训练集包含70%已知类别时,模型的平均准确率达到98.28%;当已知类别比例降低至50%时,平均准确率可达97.28%;在仅使用30%已知类别参与训练的情况下,模型仍可取得95.52%的平均准确率。该研究提出的HorseFaceNet模型在仅有1.72 M参数规模的前提下,相比原始MobileFaceNet模型减少了约0.39 M参数,降低约18.5%,同时在50%类别参与训练的开集识别场景下,识别准确率提升3.09个百分点。[结论]上述结果充分表明,HorseFaceNet模型在已知类别样本受限的条件下仍具备良好的识别性能和较强的泛化能力,该模型兼顾了模型轻量化与识别性能的提升,在马场智能管理等实际应用中具备广泛推广价值。 展开更多
关键词 mobilefacenet 双向特征金字塔网络 开集识别 智慧牧场 马脸识别 多尺度特征融合
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融合注意力机制的遮挡人脸识别系统应用
7
作者 戎真真 任奥林 杜帅兵 《计算机应用文摘》 2025年第18期100-102,共3页
近年来,人脸识别一直是计算机视觉领域的热门研究方向,在安防监控和身份认证等场景中具有广泛应用。然而,由于流行性感冒等疾病,人们普遍佩戴口罩,这导致面部关键特征信息缺失,使得基于深度学习的人脸识别准确率显著下降。为此,文章采... 近年来,人脸识别一直是计算机视觉领域的热门研究方向,在安防监控和身份认证等场景中具有广泛应用。然而,由于流行性感冒等疾病,人们普遍佩戴口罩,这导致面部关键特征信息缺失,使得基于深度学习的人脸识别准确率显著下降。为此,文章采用轻量级的MobileFaceNet网络模型,并融合CBAM注意力机制,使模型能够重点提取眼部及其周围特征,从而提高遮挡人脸的识别准确率。实验中,利用Face-Zoo方法在LFW数据集的人脸图像上模拟添加口罩。实验结果表明,融合CBAM注意力机制的模型在无遮挡人脸识别中表现优异,同时在遮挡人脸识别任务中具有较高的准确率。 展开更多
关键词 深度学习 面部特征 CBAM注意力机制 mobilefacenet-A网络模型 鲁棒性 遮挡人脸识别
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一种轻量级人脸追踪与识别系统设计方案 被引量：7
8
作者 车佳祺 许晓荣 梁颢铭 《电子设计工程》 2022年第14期58-63,共6页
为了解决在计算与存储资源受限的嵌入式设备中实现人脸追踪与识别的问题,设计了一种基于Maixduino AI K210开发板的YOLOX-Nano与MobileFaceNet轻量级人脸追踪和识别系统方案。将输入图像的长宽缩减至原来的7/13,使YOLOX-Nano运算量从1.0... 为了解决在计算与存储资源受限的嵌入式设备中实现人脸追踪与识别的问题,设计了一种基于Maixduino AI K210开发板的YOLOX-Nano与MobileFaceNet轻量级人脸追踪和识别系统方案。将输入图像的长宽缩减至原来的7/13,使YOLOX-Nano运算量从1.08 GFLOPS缩减到0.31 GFLOPS,将MobileFaceNet网络的激活函数替换为Maixduino AI K210开发板KPU支持的LeakyRelu算子。通过将图像输入缩减后的YOLOX-Nano得到人脸的定位,并将定位信息转化成角度发送给舵机,舵机转动使人脸始终保持在图像中心位置。通过改进后的MobileFaceNet网络进行人脸识别,实现人脸追踪与识别。通过设计多种实际情形进行实验,验证了该系统在实际使用时具有较好的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 Maixduino AI K210开发板 人脸追踪 人脸识别 轻量级 YOLOX-Nano mobilefacenet
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