基于MobileFaceNet网络改进的人脸识别方法

作者：张子昊; 王蓉^*

来源：北京航空航天大学学报, 2020, 46(09): 1756-1762.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0049

• 人脸识别
• 深度学习
• MobileFaceNet
• AdaCos
• 卷积神经网络

为了解决训练过程中卷积模型参数较多、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于MobileFaceNet网络改进的人脸识别方法。首先,使用MobileFaceNet网络提取人脸特征,在提取特征的过程中,通过引入可分离卷积减少模型中卷积层参数的数量;其次,通过在MobileFaceNet网络中引入风格注意力机制来增强特征的表达,同时使用AdaCos人脸损失函数来训练模型,利用AdaCos损失函数中的自适应缩放系数,来动态地调整超参数,避免了人为设置超参数对模型的影响;最后,分别在LFW、AgeDB和CFP-FF测试数据集上对训练模型进行评估。实验结果显示:改进后的模型在LFW、AgeDB和CFP-FF测试数据集上的识别精度分别提升了0.25%、0.16%和0.3%,表明改进后的模型相较于改进前的模型在精度和鲁棒性上有所提高。

• 单位
  中国人民公安大学