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基于轻量级卷积神经网络的人证比对
被引量：
4
1
作者
高凌飞
王海龙
+3 位作者
王海涛
刘强
张鲁洋
王怀斌
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期751-758,共8页
在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模...
在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。
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关键词
人证比对
轻量级卷积神经网络
深度学习
迁移学习
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职称材料
题名
基于轻量级卷积神经网络的人证比对
被引量：
4
1
作者
高凌飞
王海龙
王海涛
刘强
张鲁洋
王怀斌
机构
南京航空航天大学自动化学院
江苏
长城计算机系统
有限公司
江苏铭远轨道交通设备有限公司
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期751-758,共8页
文摘
在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。
关键词
人证比对
轻量级卷积神经网络
深度学习
迁移学习
Keywords
scene-identity face matching
efficient convolutional neural network
deep learning
transfer learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级卷积神经网络的人证比对
高凌飞
王海龙
王海涛
刘强
张鲁洋
王怀斌
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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