一种基于深度学习面部识别的轻量级走神判别方法

摘要

发明公开了一种基于深度学习面部识别的轻量级走神判别方法，该方法处理视频流数据，包括以下步骤：首先对关键帧进行人脸检测，再将检测出来的人脸区进行走神识别，最终得到此帧的走神状态识别结果；该方法主要包括两个模块：基于ResNet10‑SSD的人脸检测算法、基于MobileNet+GRU的走神识别算法；人脸检测模块沿用SSD，走神识别模块采用MobileNet的深度可分离卷积搭建特征提取器，添加保留恒等映射的CBAM结构，本发明采用人脸关键点定位和头部姿态估计作为辅助数据进行额外监督；由于采用ResNet10等轻量级骨干网络，以及使用MobileNet加速，该轻量级面部走神识别方法兼顾了精度和速度，能够在各类移动设备上部署并且识别走神准确率达到90％，在实际应用场景中具有较高的实用价值。