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题名YOLOv5算法的人脸识别检测方法研究
被引量:4
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作者
宋传旗
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机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
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出处
《计算机时代》
2023年第7期15-19,共5页
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文摘
以YOLOv5算法为核心,针对小尺度人脸的识别精准度不高问题进行研究。分析YOLOv5系统结构,研究加权双向特征金字塔网络(BiFPN)的特征融合思想,提出了权重的BiFPN,充分利用深层、浅层以及原始的特征信息,加强了特征融合,减少了卷积过程中特征信息的丢失,提高了检测精度。采用WiderFace人脸数据集进行改进前后对比训练,得出通过改进YOLOv5结构中的Neck部分,使得算法在少量增加计算量和参数量的情况下,人脸识别精准度(Precision)达到91.2%,召回率(Recall)达到83.4%,检测速度也有所加快。具有较好的检测度与实时性。
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关键词
人脸识别
双向特征金字塔网络BiFPN
YOLOv5
检测精度
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Keywords
face recognition
bi-directional feature pyramid network(BiFPN)
YOLOv5
detection accuracy
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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