HSKDLR:同类自知识蒸馏的轻量化唇语识别方法

摘要：

针对唇语识别模型的识别率较低和计算量较大的问题,提出一种同类自知识蒸馏的轻量化唇语识别模型(HSKDLR).首先,提出关注唇部图像空间特征的S-SE注意力模块,用其构建提取唇部图像通道特征和空间特征的i-Ghost Bottleneck模块,以提升唇语识别模型的准确率;其次,基于i-Ghost Bottleneck构建唇语识别模型,该模型通过优化瓶颈结构的组合方式降低模型计算量;然后,为提升模型准确率,减少模型运行时间,提出同类自知识蒸馏(HSKD)的模型训练方法;最后,使用同类自知识蒸馏方法训练唇语识别模型,并检验其识别性能.实验结果表明:与其他方法相比,HSKDLR具有更高的识别准确率和更低的计算量,在LRW数据集上的准确率达87.3%,浮点数运算量低至2.564 GFLOPs,参数量低至3.872 3×107;同类自知识蒸馏可被应用于大多数唇语识别模型,帮助其有效提升识别准确率,减少训练时间.

关键词：唇语识别、轻量化、知识蒸馏、自知识、Ghost Bottleneck

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2689-2702