云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法

作     者：祁春阳 黄杰 赵翔宇 汪周红 Qi Chunyang;Huang Jie;Zhao Xiangyu;Wang Zhouhong

作者机构：东南大学网络空间安全学院南京211189 网络通信与安全紫金山实验室南京211111 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2023年第53卷第1期

页      面：1-13页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFB2100403) 

主　　题：资源受限 云边协同 轻量级子网络 人脸检测 人脸识别 

摘      要：为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题,提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法,以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标,并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明:人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下,虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上;人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下,设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此,轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度,同时满足边缘设备部署要求.