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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于Mobilenetv3的煤矿人脸识别方法
  • 作者

    谢子殿亢健铭

  • 单位

    黑龙江科技大学电气与控制工程学院

  • 摘要
    为提升煤矿井下人员识别的准确性,采用Retinaface人脸检测算法提取人脸图片,以MobileNetv3网络提取信息特征,通过FaceNet算法识别人脸,以自建小型模拟矿工数据集进行深度学习训练,与MobileNetv3、MobileNetv1和Inception_resnetv1识别人脸进行对比分析。结果表明:MobileNetv3与MobileNetv1相比精度提升了1.83%;与Inception_resnetv1网络相比精度下降0.44%,但计算速度提升7倍,说明MobileNetv3网络可以快速有效提取特征信息,提高了人脸识别率。
  • 关键词

    人脸识别煤矿MobileNetv3特征提取

  • 文章目录
    0 引 言
    1 人脸检测
    2 人脸识别
    2.1 SE模块
    2.2 激活函数
    2.3 Facenet人脸识别算法
    3 实 验
    3.1 实验环境
    3.2 数据集
    3.3 数据增强
    3.4 实验过程与分析
    4 结 论
  • 引用格式
    谢子殿,亢健铭.基于Mobilenetv3的煤矿人脸识别方法[J].黑龙江科技大学学报,2022,32(04):525-529.
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