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基于改进mobilefacenet的羊脸识别方法

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农业机械学报 2022年第5期53卷 267-274页

作者：张宏鸣周利香李永恒郝靳晔孙扬李书琴西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于mobilefacenet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,... 详细信息

针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于mobilefacenet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,以构建羊脸识别数据库;在mobilefacenet的深度卷积层和残差层中引入融合空间信息的高效通道注意力(ECCSA),以增加主干特征的提取范围,提高识别率,并采用余弦退火进行动态学习率调优,最终构建ECCSA-MFC模型,实现羊只个体识别。试验结果表明,在羊脸检测上,基于YOLO v4的羊脸检测模型准确率可达97.91%,可以作为脸部检测器;在羊脸识别上,ECCSA-MFC模型在开集验证中识别率可达88.06%,在闭集验证中识别率可达96.73%。该研究提出的ECCSA-MFC模型在拥有较高识别率的同时更加轻量化,模型所占内存仅为4.8 MB,可为羊场智慧化养殖提供解决方案。

关键词：羊脸识别 YOLO v4 mobilefacenet 注意力机制 ECCSA-MFC

基于mobilefacenet网络改进的人脸识别方法

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北京航空航天大学学报 2020年第9期46卷 1756-1762页

作者：张子昊王蓉中国人民公安大学警务信息工程与网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100038

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... 详细信息

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。

关键词：人脸识别深度学习 mobilefacenet AdaCos 卷积神经网络

基于改进mobilefacenet的人脸识别方法

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半导体光电 2022年第1期43卷 164-168页

作者：胡佳荣孟文赵晶晶西南交通大学机械工程学院成都610031

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进mobilefacenet的人脸识别方法。通过对mobilefacenet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点... 详细信息

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进mobilefacenet的人脸识别方法。通过对mobilefacenet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。

关键词：人脸识别 mobilefacenet 深度学习卷积神经网络深度可分离卷积

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教室场景下的头部姿态识别与人脸识别研究

教室场景下的头部姿态识别与人脸识别研究

作者：沈佳怡贵州大学

学位级别：硕士

本文利用深度学习方法对课堂监控视频展开分析研究,通过学生在课堂上的头部姿态识别,分析其学习状态及行为,为施教者改进教学策略、提升教学质量提供准确的数据支持。针对教室场景下存在的多种问题,本文从人脸与头部检测、头部姿态识别... 详细信息

本文利用深度学习方法对课堂监控视频展开分析研究,通过学生在课堂上的头部姿态识别,分析其学习状态及行为,为施教者改进教学策略、提升教学质量提供准确的数据支持。针对教室场景下存在的多种问题,本文从人脸与头部检测、头部姿态识别以及人脸识别三个方面展开研究。(1)人脸与头部检测:头部和人脸检测技术分别是头部姿态识别和人脸识别的基础技术,因此本文采用YOLOv5s网络进行学生人脸和头部检测。针对教室场景下小尺度人脸和YOLOv5s网络误检的问题,本文设计CSP＿dense模块,用于增强网络提取多尺度人脸特征的能力,其次,针对YOLOv5s网络漏检问题,将坐标注意力机制引入至CSP＿dense模块中,提高网络获取坐标信息的能力。实验结果表明,YOLOv5s网络进行头部检测的有效性,以及改进的YOLOv5s网络在自制和公开数据集上的性能更优。(2)头部姿态识别:本文将教室场景下学生头部姿态估计的任务转化为基于深度学习的图像分类任务,并提出改进的Efficient Net V2-S网络的头部姿态识别方法。本文首先使用ECA-Net模块替换MBConv模块中的SENet模块,降低网络参数量,提高网络识别准确率,然后提出new-CBAM模块,并将其引入至全连接层前,用于增强网络特征提取的能力和通道之间的联系,同时为了防止网络过拟合,在交叉熵损失函数中引入标签平滑。最后,在自制与公开数据集上的实验结果表明,改进的Efficient Net V2-S网络有效地提高了头部姿态的准确率。(3)人脸识别:本文提出基于mobilefacenet网络的学生人脸识别方法。针对多姿态人脸、小人脸问题,本文设计S-bottleneck模块替换原瓶颈层,增强通道间的信息交流以及网络提取特征的能力。经实验验证,本文所提方法在人脸识别任务上更具优势。最后本文实现了学生头部姿态与人脸的同步识别。

关键词：人脸检测头部姿态人脸识别 EfficientNetV2-S mobilefacenet YOLOv5s

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基于轻量化神经网络的羊脸识别方法研究

基于轻量化神经网络的羊脸识别方法研究

作者：周利香西北农林科技大学

学位级别：硕士

监控设备已成为羊场的基本设施,基于计算机视觉技术检测羊脸,进而识别不同羊只,成为智慧养殖领域智能识别的解决方案之一。本研究以现有动物检测识别模型体积较大,缺少轻量化模型研究工作为研究背景,以奶山羊和滩羊为研究对象。利用摄... 详细信息

监控设备已成为羊场的基本设施,基于计算机视觉技术检测羊脸,进而识别不同羊只,成为智慧养殖领域智能识别的解决方案之一。本研究以现有动物检测识别模型体积较大,缺少轻量化模型研究工作为研究背景,以奶山羊和滩羊为研究对象。利用摄像头得到的实时视频流数据,展开视频羊脸识别工作。首先通过羊脸检测模型标记羊脸区域,然后通过羊脸识别模型实现个体分类识别,得到一个可行有效的实时视频监控下的羊脸识别方法。针对羊脸相似性大,远距离场景下单一颜色的羊脸错误分类概率更高难以辨别的问题,主要研究内容及结果如下:(1)轻量级羊脸检测模型G-Retina Face构建方法研究。针对视频中存在羊只侧脸导致检测准确率不高,且检测模型规模较大的问题,本研究构建了轻量级羊脸检测模型G-Retina Face。首先根据羊脸区域五官特征和位置关系研究设计羊脸关键点,然后通过利用轻量级Ghost Net网络和改进的多任务损失函数对Retina Face检测模型的参数规模进行优化,最后构建了轻量级羊脸检测模型G-Retina Face。相比于Retina Face模型,G-Retina Face模型的F得分提升了1.10%,运行时间快了181毫秒,模型规模缩小了107.1MB。实验结果表明,G-Retina Face模型能根据羊脸关键点的位置关系和距离更好地展开视频和图片中的羊脸检测的侧脸剔除工作,可为羊脸实时检测识别提供技术支持。(2)轻量级羊脸识别模型ECAS-MFC构建方法研究。针对羊只相似度高导致远距离识别准确度较低的问题,本研究构建了轻量级羊脸识别模型ECAS-MFC。首先根据羊脸轮廓和五官特征构建了融合空间信息的高效通道(Efficient channel and spatial attention,ECAS)模块,然后通过在Mobile Face Net网络的深度特征提取层中引入ECAS模块,构建了轻量级羊脸识别模型ECAS-MFC。相比于Mobile Face Net模型,ECAS-MFC模型在开集验证中的识别率提升了7.21%,在闭集验证中的识别率提升了2.61%,模型规模缩小了0.3MB。实验结果表明,ECAS-MFC模型拥有较高的识别率,模型更为轻量化,针对类间距离更小的羊脸识别任务,具有更好的羊只个体识别效果。基于上述研究,本文设计了有效稳定的轻量级羊脸识别方法,能够在现实场景下实现视频监控下的羊脸识别,可为羊场智慧化养殖提供解决方案。

关键词：羊脸检测 RetinaFace GhostNet 注意力机制羊脸识别 mobilefacenet

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面向迎宾机器人的模式识别技术研究与应用

面向迎宾机器人的模式识别技术研究与应用

作者：胡佳荣西南交通大学

学位级别：硕士

迎宾机器人作为服务机器人的一种,已广泛出现在各种生活场景中。迎宾机器人的功能主要有身份识别、接待互动和导览讲解,涉及到人脸识别技术和语音交互技术。目前,迎宾机器人上采用的处理器多为移动端或嵌入式设备这些小型计算平台,计算... 详细信息

迎宾机器人作为服务机器人的一种,已广泛出现在各种生活场景中。迎宾机器人的功能主要有身份识别、接待互动和导览讲解,涉及到人脸识别技术和语音交互技术。目前,迎宾机器人上采用的处理器多为移动端或嵌入式设备这些小型计算平台,计算资源相对有限。因此迎宾机器人上采用的基于深度学习的人脸识别方法不仅要能识别实际场景中不同光照、角度、姿态、表情的人脸,检测速度也需要达到实时性的要求。良好的语音交互则需要机器人能准确识别访客的意图,从而实现语音问答和导航功能,带给访客更好的体验。论文根据机械馆门厅环境和基本需求,改进了人脸识别算法,开发了语音交互功能,并应用于迎宾机器人。对比分析了多种算法,选择了Retina Face算法用于人脸检测,再用Mobile Face Net算法对得到的人脸进行身份识别。针对Retina Face的主干特征提取网络进行了调整,引入轻量级网络Mobile Net V2并结合坐标注意力机制,使改进后的模型既能适应复杂场景下的人脸检测,又能减少模型计算量,满足实时性的需求。针对Mobile Face Net中的bottleneck模块在提取特征时容易发生空间信息丢失的问题,采用sandglass优化模块构建了改进的Mobile Face Net模型,在保证人脸识别准确率的同时,有效减少了模型大小和计算量。针对语音问答功能,通过科大讯飞SDK进行语音识别,再采用Gensim框架对文本解析,匹配最相似的问题,确定对应的答案,最后通过SDK将答案文本进行语音合成。针对语音导航功能,基于ROS的功能包,采用Gmapping算法对机械馆门厅环境进行了全局地图构建,并采用A*算法和TEB算法实现自主导航过程中的路径规划,并自动避障。最后在迎宾机器人平台上搭建了人脸识别系统和语音交互系统。经过测试,改进后的人脸识别的准确率高、实时性好,语音问答功能可以满足与访客的交流,语音导航时,机器人能高效迅速地达到目标点,同时避开门厅中的行人。该迎宾机器人在机械馆门厅中具有良好的人机交互功能。

关键词：迎宾机器人人脸识别 RetinaFace mobilefacenet 语音交互自主导航

基于MT2503的社区矫正电子腕带嵌入式软件开发及关键技术研究

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基于MT2503的社区矫正电子腕带嵌入式软件开发及关键技术研究

作者：蒋国理中南大学

学位级别：硕士

随着社区矫正信息化的逐渐完善,其对定位监管方面的需求也不断提高,社区矫正终端需要精确、实时地将被监管对象的位置上传至定位平台。本文基于MT2503芯片,根据社区矫正定位监管的各项需求完成了支持人脸识别的电子腕带嵌入式软件设计,... 详细信息

随着社区矫正信息化的逐渐完善,其对定位监管方面的需求也不断提高,社区矫正终端需要精确、实时地将被监管对象的位置上传至定位平台。本文基于MT2503芯片,根据社区矫正定位监管的各项需求完成了支持人脸识别的电子腕带嵌入式软件设计,实现了终端的定位、报警、人脸认证等功能。mobilefacenet是一个针对嵌入式设备与手机设备的轻量级人脸识别算法,但是其输入图像分辨率较高,网络层数过深,对于本文的电子腕带仍显得过于复杂,因此需要对其进行优化以更适用于本文的弱计算环境。本文主要工作如下:针对GSM移动通讯信号不可靠,本文设计并测试了GPRS通信和SMS短信通信两种方式,根据不同的使用场景选择更合适的通信方式;此外,由于该终端要求兼顾室内外的定位情况,本文将GPS定位、WiFi定位、基站定位三种定位方式混合使用,并设计实验分析每种方式的优缺点,将其有效结合,提高终端的定位效果。本文在电子腕带中部署人脸识别算法实现身份认证,然而在内存与计算力受限的嵌入环境下难以部署大规模人脸识别网络。针对以上问题,本文对mobilefacenet人脸识别网络进行了优化,在减少其网络层数的基础上,引入了h-ReLU6激活函数和有效通道注意力模块ECA,实现了模型复杂度与模型性能之间的较好平衡,通过实验表明优化处理后mobilefacenet参数大大减少,且在基于MT2503的算力条件下取得了较好的识别率与识别速度。本文设计电子腕带和定位平台的通讯协议并且在嵌入式软件中实现协议的设备端功能,包括终端状态上传与管理、终端报警、人脸注册、表带防剪、修改服务器IP和端口、远程修改终端参数、远程关机等,并同时支持GPRS数据通信与SMS短信通信,该协议目前已在省标准化项目立项,有效解决了社区矫正定位监管中的设备接入问题。图50幅,表9个,参考文献70篇

关键词： MT2503 电子腕带弱计算环境 mobilefacenet 设备接入

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一种轻量级人脸追踪与识别系统设计方案

电子设计工程 2022年第14期30卷 58-63页

作者：车佳祺许晓荣梁颢铭杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

为了解决在计算与存储资源受限的嵌入式设备中实现人脸追踪与识别的问题,设计了一种基于Maixduino AI K210开发板的YOLOX-Nano与mobilefacenet轻量级人脸追踪和识别系统方案。将输入图像的长宽缩减至原来的7/13,使YOLOX-Nano运算量从1.0... 详细信息

为了解决在计算与存储资源受限的嵌入式设备中实现人脸追踪与识别的问题,设计了一种基于Maixduino AI K210开发板的YOLOX-Nano与mobilefacenet轻量级人脸追踪和识别系统方案。将输入图像的长宽缩减至原来的7/13,使YOLOX-Nano运算量从1.08 GFLOPS缩减到0.31 GFLOPS,将mobilefacenet网络的激活函数替换为Maixduino AI K210开发板KPU支持的LeakyRelu算子。通过将图像输入缩减后的YOLOX-Nano得到人脸的定位,并将定位信息转化成角度发送给舵机,舵机转动使人脸始终保持在图像中心位置。通过改进后的mobilefacenet网络进行人脸识别,实现人脸追踪与识别。通过设计多种实际情形进行实验,验证了该系统在实际使用时具有较好的稳定性和准确性。

关键词： Maixduino AI K210开发板人脸追踪人脸识别轻量级 YOLOX-Nano mobilefacenet

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移动端人脸识别系统活体检测实现技术

移动端人脸识别系统活体检测实现技术

作者：瞿照华中科技大学

学位级别：硕士

随着人脸识别技术的不断发展成熟,移动终端人脸识别在个人生活以及治安管理中广泛应用。如果人脸识别系统中没有活体检测模块,人脸识别系统可能被用户的照片,视频等攻击,个人的身份信息被他人冒用,由此造成用户的隐私泄露和财产损失问... 详细信息

随着人脸识别技术的不断发展成熟,移动终端人脸识别在个人生活以及治安管理中广泛应用。如果人脸识别系统中没有活体检测模块,人脸识别系统可能被用户的照片,视频等攻击,个人的身份信息被他人冒用,由此造成用户的隐私泄露和财产损失问题。因此一个完整的人脸识别系统需要包括活体检测模块防止假脸攻击。在对现有活体检测方法充分调研的情况下,为了保证算法在移动端能实时运行,选用基于深度学习提取深度纹理特征的方法进行活体检测,Mobile Face Net网络是专门为移动端优化的卷积神经网络,论文在Mobile Face Net网络基础上,进一步对网络中的全连接层与残差模块进行改进,分别使用图像的深度图与傅里叶频谱图作为网络分支拟合的对象进行辅助监督学习,实验结果表明了改进后的网络相比原网络具有更高的精确度。将优化后的模型部署到移动终端,实现对摄像头输出的视频帧中检测到的人脸进行活体检测,过滤掉假脸攻击。活体检测采用三层架构开发,分为应用层,业务逻辑层和模型层。应用层主要负责图像格式的转换以及与人脸识别系统中其他模块的交互,业务逻辑层通过线程池实现异步活体检测以及活体检测策略,模型层则是使用移动端前向推理框架完成模型的前向计算。测试结果表明活体检测的实时性和准确率可以满足基本需求。

关键词：人脸识别活体检测 mobilefacenet 三层架构