云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法

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.

关键词：资源受限、云边协同、轻量级子网络、人脸检测、人脸识别

所属期刊栏目：53

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB2100403

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1-13