【摘 要】
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现今,与人脸技术的相关研究已经有大量的工作并实现应用,其落地实现方法有依赖互联网云平台丰富的计算资源,有利用传统机器学习方法以降低计算量的,还有依靠带GPU的高端嵌入式平台的,但这些落地实现方法难以作为兼顾实时性、安全性、复杂环境适应性、低成本与低功耗方案推广。鉴于以上问题,本课题拟设计一种轻量级人脸检测、人脸关键点检测和人脸验证算法,自制数据集,并对数据集的增强操作随机使用了多种技巧,改善模型训
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现今,与人脸技术的相关研究已经有大量的工作并实现应用,其落地实现方法有依赖互联网云平台丰富的计算资源,有利用传统机器学习方法以降低计算量的,还有依靠带GPU的高端嵌入式平台的,但这些落地实现方法难以作为兼顾实时性、安全性、复杂环境适应性、低成本与低功耗方案推广。鉴于以上问题,本课题拟设计一种轻量级人脸检测、人脸关键点检测和人脸验证算法,自制数据集,并对数据集的增强操作随机使用了多种技巧,改善模型训练过程,依据嵌入式平台特性,综合考虑模型计算量、参数量、模型性能与模型算子种类,仅使用了池化、relu激活函数、1*1卷积、3*3卷积或全连接层且控制卷积核通道数与模型层数,平衡性能与低算力需求。最终训练好的人脸检测模型在优化前大小仅109KB,人脸关键点检测模型大小在优化前仅471KB,人脸验证模型大小在优化前约3344KB。人脸检测能同时检测非约束场景中的多个大小不同姿态人脸并给出其具体位置,同时对人脸的左瞳孔,右瞳孔,鼻尖,左嘴角和右嘴角标注,并实现了简单的闭集人脸验证功能。之后将人脸检测、人脸关键点检测和人脸验证模型部署在低成本的低内存与低算力嵌入式平台上,且测试效果良好,适合作为低成本与低功耗方案推广。
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