基于轻量级卷积神经网络的人脸识别方法

• 作者: 康祖超 张昌凡 程涛 黄良辉
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轻量级卷积神经网络 MobileNet 目标检测 人脸识别
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2019.02.008

摘要

针对传统卷积神经网络在人脸识别中模型复杂程度高、处理数据较慢的问题,提出一种轻量级卷积神经网络算法.首先,通过对数据集采用剪裁、旋转等方式增强样本数据;然后,采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样本数据进行特征提取,并采用SSD目标检测器对样本数据中的人脸进行识别;最后,利用Python编程实现上述算法,并与传统的人脸识别算法进行比较.实验结果表明,采用的轻量级卷积神经网络算法在不失精度的前提下,处理速度更快,模型复杂程度更低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张昌凡	湖南工业大学电气与信息工程学院	69	490	13.0	18.0
2	程涛	湖南工业大学电气与信息工程学院	5	14	2.0	3.0
3	黄良辉		2	6	2.0	2.0
4	康祖超	湖南工业大学电气与信息工程学院	1	4	1.0	1.0