【摘 要】
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随着基于深度学习的人脸识别算法的发展和应用,人脸识别算法已经可以运用在计算资源充足的设备上并取得很高的精度和较快的速度,但是在计算资源受限设备上的应用有诸多困难。
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学计算智能研究所
【基金项目】
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北京市教委科技计划一般项目(KM201811232024 ),北京信息科技大学促进高校内涵发展“信息+”项目–多源光谱生物特征活体识别平台建设,北京信息科技大学高教研究重点项目(2019GJZD01).
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随着基于深度学习的人脸识别算法的发展和应用,人脸识别算法已经可以运用在计算资源充足的设备上并取得很高的精度和较快的速度,但是在计算资源受限设备上的应用有诸多困难。基于深度学习的人脸识别模型有着更好的识别精度,但是大多数基于深度学习的模型均需要大量的计算资源来支持运行。本文针对这一问题,设计出一个占用少量计算资源的基于深度学习算法的轻量级网络模型Lite-Inception-ResNet,该模型基于具有良好性能的Inception-ResNet模型,在保持原模型良好性能的基础上对卷积核和网络架构进行了优化和
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