DTFBNet:一种面向智能终端的轻量级人脸识别新方法

对于智能终端资源不足的问题,目前有许多解决方法,但普遍存在依赖样本数据和参数量的问题.为此,该文先构造了一个深度卷积和传统卷积融合的模块DTFBlock(depthwise convolution and traditional convolution fusion Block); 然后在该基础上提出了一种基于MobileFaceNet的改进方法DTFBNet,DTFBNet参数量较小,在网络的识别效果较好; 最后,在面部识别数据集CASIA-Webface和LFW上进行实验,结果表明:该算法的最高准确率达到了99.40%,达到在同等参数量上具有竞争力的分类准确率.