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基于MobieNetV2轻量级人脸识别算法

蔡啟军  彭程  石向文  
【摘要】:针对射频识别(RFID)会议报到系统出现漏签、替签等问题,采用一种人脸识别算法辅助报到系统解决上述人证不匹配的问题。由于会议报到系统硬件设备的内存有限,需要一个轻量级的网络模型,所以考虑将MobileNetV2网络作为人脸识别算法的研究对象。由于报到系统对实时性和准确率要求比较高,所以需要提高该算法的识别速度和识别准确率,于是对MobileNetV2网络进行改进。为了进一步提高人脸识别的泛化能力和算法的收敛速度,采用自适应缩放余弦损失函数AdaCos替换Arcface损失函数进行网络训练。实验结果表明,所设计的轻量级人脸识别算法在识别准确率、识别速度、算法模型大小等方面取得了很好的效果,该算法在不失精度的前提下,完全可以满足报到系统的需求。

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