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基于轻量级卷积神经网络的人证比对
引用本文:高凌飞,王海龙,王海涛,刘强,张鲁洋,王怀斌. 基于轻量级卷积神经网络的人证比对[J]. 南京航空航天大学学报, 2021, 53(5): 751-758
作者姓名:高凌飞  王海龙  王海涛  刘强  张鲁洋  王怀斌
作者单位:南京航空航天大学自动化学院,南京 211106;江苏长城计算机系统有限公司,南通 226001;江苏铭远轨道交通设备有限公司,南京 210044
摘    要:
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
收稿时间:2020-07-10
修稿时间:2021-03-24

Scene-Identity Face Matching Based on Efficient Convolutional Neural Network
GAO Lingfei,WANG Hailong,WANG Haitao,LIU Qiang,ZHANG Luyang,WANG Huaibin. Scene-Identity Face Matching Based on Efficient Convolutional Neural Network[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2021, 53(5): 751-758
Authors:GAO Lingfei  WANG Hailong  WANG Haitao  LIU Qiang  ZHANG Luyang  WANG Huaibin
Abstract:
Keywords:scene-identity face matching  efficient convolutional neural network  deep learning  transfer learning
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