【摘 要】
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为了满足现阶段移动设备上部署高精度人脸识别算法的需求,本文利用深度学习技术提出一种轻量级人脸识别算法,能够快速,准确的提取人脸特征,完成人脸识别工作。利用MobileNet作为基础网络,并设计实现使用全局深度卷积操作提取不同位置特征值所表示的特征信息的权重大小,提高模型的准确率。实验结果证明,基于MobileNet的轻量级人脸识别算法在LFW数据集准确率可达99.01%。
【基金项目】
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北方民族大学研究生创新项目,项目编号:YCX20090。
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为了满足现阶段移动设备上部署高精度人脸识别算法的需求,本文利用深度学习技术提出一种轻量级人脸识别算法,能够快速,准确的提取人脸特征,完成人脸识别工作。利用MobileNet作为基础网络,并设计实现使用全局深度卷积操作提取不同位置特征值所表示的特征信息的权重大小,提高模型的准确率。实验结果证明,基于MobileNet的轻量级人脸识别算法在LFW数据集准确率可达99.01%。
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