典型文献
基于MobileNetV3与注意力机制的脸型分类研究
文献摘要：
人脸形状是人脸识别、个性化推荐等应用中的重要信息.例如,在人脸识别前进行粗糙的人脸形状过滤,可以有效提高识别准确率和速度.同时,可以使用有效的脸型分类来构建发型和眼镜的推荐系统.基于此,文章提出了一种新的人脸形状分类算法.首先使用MTCNN网络进行人脸图像的裁剪与对齐.其次,将注意力机制与MobileNetV3网络相结合进行特征提取.最后,使用softmax对人脸形状进行分类.在特定数据集上的实验表明,与现有算法相比,本文提出的算法显著提高了人脸形状分类的准确性.
文献关键词：
人脸裁剪;脸型分类;MobileNetV3网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
段嘉伟;杨迪;许佳豪;刘润利
作者机构：
西安工程大学,电子信息学院,陕西西安710000
文献出处：
引用格式：
[1]段嘉伟;杨迪;许佳豪;刘润利-.基于MobileNetV3与注意力机制的脸型分类研究)[J].长江信息通信,2022(01):13-16
A类：
脸型分类
B类：
MobileNetV3,注意力机制,分类研究,脸形,人脸识别,个性化推荐,重要信息,识别准确率,发型,眼镜,推荐系统,形状分类,分类算法,MTCNN,人脸图像,对齐,softmax,法显,人脸裁剪
AB值：
0.308938
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