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公开(公告)号:CN114550252A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210153141.1
申请日:2022-02-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于注意力机制的人脸识别方法,属于计算机软件领域。针对现有的主流的人脸识别方法参数量大、资源占用多、运行效率较低的问题,首先构建了一个低参数量的卷积神经网络来保证保证计算过程的高效和低资源消耗。然后加入注意力机制捕获提取其中的跨通道信息,以优化卷积神经网络的整体性能。同时,注意力的引入并不增添多少额外的性能损失和资源消耗。本发明可以在保证高效、快速的进行人脸特征提取的基础上,进一步提升人脸识别的准确率,提升整体效率。
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公开(公告)号:CN114550252B
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202210153141.1
申请日:2022-02-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力机制的人脸识别方法,属于计算机软件领域。针对现有的主流的人脸识别方法参数量大、资源占用多、运行效率较低的问题,首先构建了一个低参数量的卷积神经网络来保证保证计算过程的高效和低资源消耗。然后加入注意力机制捕获提取其中的跨通道信息,以优化卷积神经网络的整体性能。同时,注意力的引入并不增添多少额外的性能损失和资源消耗。本发明可以在保证高效、快速的进行人脸特征提取的基础上,进一步提升人脸识别的准确率,提升整体效率。
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