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公开(公告)号:CN115565228A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211243915.6
申请日:2022-10-12
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种虹膜和人脸权重自适应的多模态识别方法,其主要步骤包括:1)对采集到的虹膜和人脸图像进行多级质量评估,得到虹膜和人脸图像的各级质量评估分数。2)依据质量评估分数调节虹膜和人脸所占权重比,实现虹膜和人脸两种模态在匹配层加权加法融合权重的自适应优化。本发明有效提高了传统虹膜和人脸多模态身份识别系统的识别精度和准确率,同时解决了因人脸或虹膜某一生物特征局部遮挡导致用户身份无法识别的弊端,特别是新冠疫情引起的佩戴口罩遮挡导致无法识别的问题。
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公开(公告)号:CN115222950A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210881185.6
申请日:2022-07-26
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明为一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法,其克服了现有技术中存在的网络参数量大、检测速度慢、精度指标较差的问题。本发明不仅解决解决目前检测方法在嵌入式设备部署中存在速度慢、精确度低等问题,并且从硬件层面上针对特定算子进行计算图优化,使受限资源设备上能够实现快速精准的目标检测。本发明包括以下步骤:步骤1:获取基础数据并制作数据集;步骤2:数据增强预处理;步骤3:构建基准网络模型并进行预训练;步骤4:搭建轻量化检测网络模型;步骤5:对整体的网络结构进行重参数化操作并剪枝;步骤6:知识蒸馏恢复精度;步骤7:嵌入式平台的部署与加速。
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