基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法

针对复杂自然场景中人脸识别的难题,提出一种基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法,通过对MobileFaceNet进行改进,实现自然场景下的实时人脸识别。SEMobileFaceNet对原MobileFaceNet的BottleBlock模块及边缘损失ArcFace进行了优化,在BottleBlock模块中加入了SE,利用通道注意力机制对不同通道的特征进行加权融合,提高对关键特征的利用。对边缘损失ArcFace的改进在于将角度裕量改为动态调整,根据梯度值的大小忽略或裁剪部分梯度。改进后的SEMobileFaceNet在自然场景人脸识别中准确率和召回率更高,泛化能力更好,能够有效完成复杂环境中的人脸识别。