强化人脸特征的低光照人脸检测算法
陈冰冰
李旭
河南工学院电子信息工程学院 河南新乡 453000;河南省工业装备智能化工程技术研究中心 河南新乡 453000
摘要：低光照环境下人脸图像亮度低、特征弱,导致传统人脸检测方法稳定性差、检出率低.究其原因,低光照下人脸特征弱,与图库中正常光照下的人脸特征匹配不准.针对低光照环境下人脸检测存在的问题,文章提出了一种强化人脸特征的低光照人脸检测算法,利用基于大气散射模型的人脸特征强化方法,有效抑制低光照干扰,恢复清晰强化的人脸特征;后将强化的人脸特征输入人脸检测器RetinaFace,提高其人脸检测的稳定性与检出率.在DARK FACE测试集上进行测试时,人脸检测准确度提升了近26％,表明所提算法能有效缓解低光照对人脸检测的影响.
关键词：人脸检测低光照大气散射模型强化人脸特征
资助基金：河南省高等学校重点科研项目(25B510017)河南省科技攻关项目(252102210237)
论文发表日期：2025-10-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 76-79 )