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新一代信息技术 2021年第18期4卷 31-37页

作者：陶也西北工业大学计算机学院陕西西安710129

对低光照条件下图像中的人脸进行检测是当前人脸识别及其衍生技术中十分重要且具有挑战性的任务。该任务的难度在于低光照条件下摄像头能见度低、信号细节损失严重、目标检测难。针对上述问题,本文提出一种改进的Cascade R-CNN算法,以... 详细信息

对低光照条件下图像中的人脸进行检测是当前人脸识别及其衍生技术中十分重要且具有挑战性的任务。该任务的难度在于低光照条件下摄像头能见度低、信号细节损失严重、目标检测难。针对上述问题,本文提出一种改进的Cascade R-CNN算法,以提升低光照条件下人脸检测精度。首先,使用K-Means算法对数据中的真实标注框进行聚类,从而对Cascade R-CNN中的锚框尺寸进行修正,其次,在Cascade R-CNN网络中添加增加反卷积层提升小目标识别精度;最后使用多种训练技巧进行组合,提升识别精度。实验结果表明,经过改进的Cascade R-CNN模型,与使用原始的Cascade R-CNN算法进行检测相比mAP提升了36.8%。

关键词：低光照人脸检测目标检测 Cascade R-CNN

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低光照图像增强算法综述

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中国图象图形学报 2022年第5期27卷 1392-1409页

作者：马龙马腾宇刘日升大连理工大学软件学院大连116024 鹏程实验室深圳510852 大连理工大学—立命馆大学国际信息与软件学院大连116024

低光照图像增强旨在提高光照不足场景下捕获数据的视觉感知质量以获取更多信息,逐渐成为图像处理领域中的研究热点,在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中具有十分广阔的应用前景。传统的低光照图像增强技术往往需要高深的数学技巧以及... 详细信息

低光照图像增强旨在提高光照不足场景下捕获数据的视觉感知质量以获取更多信息,逐渐成为图像处理领域中的研究热点,在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中具有十分广阔的应用前景。传统的低光照图像增强技术往往需要高深的数学技巧以及严格的数学推导,且导出的迭代过程普遍流程复杂,不利于实际应用。随着大规模数据集的相继诞生,基于深度学习的低光照图像增强已经成为当前的主流技术,然而此类技术受限于数据分布,存在性能不稳定、应用场景单一等问题。此外,在低光照环境下的高层视觉任务(如目标检测)对于低光照图像增强技术的发展带来了新的机遇与挑战。本文从3个方面系统地综述了低光照图像增强技术的研究现状。介绍了现有低光照图像数据集,详述了低光照图像增强技术的发展脉络,通过对比低光照图像增强质量与夜间人脸检测精度,进一步对现有低光照增强技术进行了全面评估与分析。基于对上述现状的探讨,结合实际应用,本文指出当前技术的局限性,并对其发展趋势进行预测。

关键词：低光照图像增强 Retinex理论光照估计深度学习低光照人脸检测

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