摘要：針對(duì)深度人臉識(shí)別任務(wù)在移動(dòng)端遇到的存儲(chǔ)空間受限、預(yù)測(cè)所需時(shí)間長(zhǎng)、算法性能不高等問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的Mobilenet算法。將Mobilenet算法的監(jiān)督信號(hào)Softmax改進(jìn)為AM-Softmax,通過(guò)多次實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)出AMSoftmax比較適合Mobilenet算法的附加余量和縮放因子值。訓(xùn)練集和驗(yàn)證集來(lái)源于數(shù)據(jù)集MS-Celeb-1M-v1c和數(shù)據(jù)集Asian-Celeb,并在LFW數(shù)據(jù)集上對(duì)改進(jìn)Mobilenet算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)與初始Mobilenet算法模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),采用改進(jìn)Mobilenet算法的性能較優(yōu),準(zhǔn)確率比softmax提升了十個(gè)百分點(diǎn)。充分利用數(shù)據(jù)集Asian-Celeb中的亞洲名人ID,增加訓(xùn)練樣本數(shù),將性能進(jìn)一步提高了四個(gè)百分點(diǎn)。