【摘 要】
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针对当前人眼定位相关算法任务单一、且在多种干扰因素影响下(如光照、眼镜、遮挡)性能下降的问题,提出了可同时检测人眼感兴趣区域、识别人眼多种属性及定位关键点的轻量型神经网络MEL-YOLO.将YOLOV3算法与改进的DS-sandglass模块结合,在关键点回归分支应用去归一化的编解码方法提高网络定位宽度,并且在损失函数引入完全交并比(Complete intersection-over-union,CIoU)和均方误差(Mean square error,MSE),使得网络整体性能提升.MEL-YOLO算
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院,上海 201306
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针对当前人眼定位相关算法任务单一、且在多种干扰因素影响下(如光照、眼镜、遮挡)性能下降的问题,提出了可同时检测人眼感兴趣区域、识别人眼多种属性及定位关键点的轻量型神经网络MEL-YOLO.将YOLOV3算法与改进的DS-sandglass模块结合,在关键点回归分支应用去归一化的编解码方法提高网络定位宽度,并且在损失函数引入完全交并比(Complete intersection-over-union,CIoU)和均方误差(Mean square error,MSE),使得网络整体性能提升.MEL-YOLO算法在近红外虹膜数据集上人眼检测准确率为100％;属性识别和关键点定位准确率分别为98.7％和96.5％,在可见光数据集UBIRIS上分别达到92％和91％.实验结果证明:MEL-YOLO能同时实现人眼检测、属性识别及关键点定位,且准确率高、模型较小、泛化能力强,能够适用于低性能的边缘计算设备.
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