VanillaFaceNet:一种高精度快速推理的牛脸识别方法

TP391; 快速精准确定牛只身份对于牛只活体贷款,改善牛只骗保等问题具有重要意义.针对不同牛只面部差异小,FaceNet网络层数深,推理速度较慢,模型分类精度不足等问题,该研究提出了基于FaceNet的牛脸识别方法-VanillaFaceNet.该方法首先将FaceNet的主干特征提取网络替换为极简网络VanillaNet-13并提出动态激活和增强型线性变换的激活函数两种方法提高网络的非线性;然后,提出一种新的DBCA(dual-branch coordinate attention)注意力模块,能够更好地反映不同牛只面部特征之间的差异,从而提高网络的识别精度;最后,针对triplet lo...

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Published in农业工程学报 Vol. 40; no. 18; pp. 120 - 131
Main Authors 栾浩天, 齐咏生, 刘利强, 王朝霞, 李永亭
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心,呼和浩特 010080%内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010051 01.09.2024
内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心,呼和浩特 010080
内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010051
大规模储能技术教育部工程研究中心,呼和浩特 010080
Subjects
注意力机制
牛脸
识别
feature
attention mechanism
特征
recognition
cow face
提取
FaceNet
extraction
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202401011

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Summary:TP391; 快速精准确定牛只身份对于牛只活体贷款,改善牛只骗保等问题具有重要意义.针对不同牛只面部差异小,FaceNet网络层数深,推理速度较慢,模型分类精度不足等问题,该研究提出了基于FaceNet的牛脸识别方法-VanillaFaceNet.该方法首先将FaceNet的主干特征提取网络替换为极简网络VanillaNet-13并提出动态激活和增强型线性变换的激活函数两种方法提高网络的非线性;然后,提出一种新的DBCA(dual-branch coordinate attention)注意力模块,能够更好地反映不同牛只面部特征之间的差异,从而提高网络的识别精度;最后,针对triplet loss仅能减小牛只类间差异的问题,采用center-triplet loss联合监督来减少牛只类内差异,从而提高了相同牛只身份比对的准确性.基于自建的牛脸数据集对该模型进行训练和测试,试验结果表明,VanillaFaceNet对牛只识别的准确率达到88.21％,每秒传输帧数为26.23帧.与FaceNet、MobileFaceNet、CenterFace、CosFace和ArcFace算法相比,本文算法的识别准确率分别提高了 2.99、9.58、6.26、3.85和4.49个百分点,推理速度分别提升了 2.67、0.77、0.10、1.28和0.94帧/s.该模型对牛只有较为优秀的识别效果,适于在嵌入式设备上部署,实现了牛只面部识别精度和推理速度之间的平衡.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202401011