InGaAs近红外人脸图像检测超轻量算法研究
2022-10-25
发表期刊红外与激光工程
ISSNnone
卷号51期号:10页码:343-352
发表状态已发表
摘要

InGaAs近红外探测器广泛应用于航天航空、军事与民生领域。为了实现InGaAs探测器智能化,结合人脸检测应用,提出了可部署于低功耗移动智能设备的超轻量InGaAs近红外人脸检测算法。主要针对近红外人脸样本较少与低功耗设备部署问题展开研究,采用迁移学习与二值量化方案训练网络。算法首先通过大规模可见光人脸数据集实现了基于SSD的预训练人脸检测网络。然后使用二值量化方案大幅压缩网络参数空间大小与计算量,但同时造成网络准确度下降。为进一步提升网络二值量化效果,为二值量化过程引入了特征均值信息,并以对抗卷积形式弥补了准确度损失。最后,算法通过小规模近红外人脸数据对预训练二值网络进行微调,实现最终网络。所实现的二值量化人脸检测网络在采集的近红外人脸验证集中可以获得71.18%平均准确度。

关键词二值化 近红外人脸检测 SSD 网络压缩 InGaAs探测器
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收录类别EI ; CSCD ; 北大核心
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号TP391.41
文献类型期刊论文
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/254912
专题信息科学与技术学院_硕士生
作者单位
1.中国科学院上海技术物理研究所传感技术国家重点实验室;
2.中国科学院红外成像材料与器件重点实验室;
3.上海科技大学
第一作者单位上海科技大学
推荐引用方式
GB/T 7714
苏晏园,范广宇,龚海梅,等. InGaAs近红外人脸图像检测超轻量算法研究[J]. 红外与激光工程,2022,51(10):343-352.
APA 苏晏园,范广宇,龚海梅,李雪,&陈永平.(2022).InGaAs近红外人脸图像检测超轻量算法研究.红外与激光工程,51(10),343-352.
MLA 苏晏园,et al."InGaAs近红外人脸图像检测超轻量算法研究".红外与激光工程 51.10(2022):343-352.
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