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摘要
由于计算资源的局限性，现有基于深度学习技术的人脸识别方法难以部署在嵌入式设备上。针对此问题，文章在现有算法的基础上，提出了一种轻量化卷积神经网络的人脸识别方法。该方法依据分层结构，将像素拼接成高维的人脸表示，通过在Wider Face数据集上进行网络的训练与评测。所提出的识别网络模型大小约为2.5 MB，识别速率约为23 ms，能够满足计算资源有限的嵌入式硬件设备的需求，人脸识别方法同时考虑了嵌入式硬件设备以及卷积神经网络的优缺点，为在各种场景下部署高精度低成本的人脸识别方法提供了一种思路。
- 出版日期2022
