【摘 要】
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随着深度学习的发展，卷积神经网络通过堆叠卷积层逐步扩大感受野以融合局部特征的方式已经成为人脸识别（FR）的主流方法，但这种方法存在因忽略人脸全局语义信息和缺乏对人脸重点特征信息的关注造成识别准确率不高，以及大参数量层数的堆叠导致网络难以部署于资源受限设备的问题。因此提出一种融合Transformer和CNN的极其轻量级FR算法gcsamTfaceNet。首先，使用深度可分离卷积构建主干网络以降低算
【基金项目】
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湖北省数字化纺织装备重点实验室开放基金（DTL2018021）； 湖北省服装信息化工程技术研究中心开放基金（184084004）；
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随着深度学习的发展，卷积神经网络通过堆叠卷积层逐步扩大感受野以融合局部特征的方式已经成为人脸识别（FR）的主流方法，但这种方法存在因忽略人脸全局语义信息和缺乏对人脸重点特征信息的关注造成识别准确率不高，以及大参数量层数的堆叠导致网络难以部署于资源受限设备的问题。因此提出一种融合Transformer和CNN的极其轻量级FR算法gcsamTfaceNet。首先，使用深度可分离卷积构建主干网络以降低算法的参数量；然后引入通道-空间注意力机制，从通道和空间两个域最优化选择特征以提高对人脸重点区域的关注度；在此基础上，融合Transformer模块以捕获特征图的全局语义信息，克服卷积神经网络在长距离语义依赖性建模方面的局限性，提高算法的全局特征感知能力。参数量仅为0.65M的gcsamTfaceNet在9个验证集（LFW、CA-LFW、CP-LFW、CFP-FP、CFP-FF、AgeDB-30、VGG2-FP、IJB-B以及IJB-C）上实验评估，分别取得99.67%、95.60%、89.32%、93.67%、99.65%、96.35%、93.36%、89.43%和91.38%的平均准确率，达到参数量和性能之间较好的权衡。
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