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题名基于边云协同的人脸识别方法研究
被引量：4
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作者
魏勤
李瑛娇
娄平
严俊伟
胡辑伟
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机构
武汉理工大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第5期71-77,共7页
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基金
国家自然科学基金(52075404)
武汉市科技局应用基础前沿专项(2020010601012176)。
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文摘
人脸识别被广泛应用于购物、安检、出行、支付和考勤等日常生活中,人脸识别系统需要大的算力与存储空间,因此往往将需要识别的人脸通过网络传送到云平台进行识别,但网络覆盖、拥塞或延时等问题造成人脸识别系统难以满足实际应用的需求,用户体验差。针对人脸识别中存在的问题,提出了基于边云协同的人脸识别方法。该方法结合云计算的处理能力和边缘计算的实时性,使人脸识别系统不受网络状态的约束,应用更加广泛,用户体验更好。在云端,提出了LResNet特征提取方法,改进了ResNet34网络结构,并利用ArcFace人脸损失函数监督训练过程,使网络学习到更多的人脸角度特性;在边缘端,针对计算资源和存储资源有限的问题,提出了SResNet特征提取方法,利用深度可分离卷积轻量化LResNet网络结构,大大减少了网络参数和计算量。边云协同的人脸识别实验表明,所提系统在任何网络状态下都能进行实时识别且准确率较高。
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关键词
边云协同
人脸识别
ResNet
ArcFace
深度可分离卷积
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Keywords
Edge-Cloud collaboration
Face recognition
ResNet
ArcFace
Deep separable convolution
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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