【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸检测领域，尤其涉及一种基于图像增强的人脸检测方法、系统及装置。
技术介绍
1、人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别和定位图像或视频中的人脸。人脸检测在许多应用中起着关键作用，包括人脸识别、表情分析、年龄和性别识别、人脸跟踪等。随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络(cnn)的应用，人脸检测取得了巨大的进展。cnn可以自动学习图像的特征表示，从而在复杂的背景和姿态变化下实现更准确的人脸检测。其中，faster r-cnn被广泛应用于人脸检测任务。
2、在具体的应用场景中，我们普遍会遇到人像图像因为光线昏暗等原因导致网络获取的图像特征不足。而现有的faster r-cnn模型，其提取网络大部分会使用到resnet-50或者更深的提取网络。在对低光照或昏暗的图像进行深层的特征提取时，往往会出现特征丢失的情况。其次，低光照条件下的图像中可能存在大量的噪声和阴影。这些噪声和阴影会干扰目标的检测和识别，使得算法容易产生误检和漏检。此外，低光照条件下目标的外观和形状可能会发生变化，比如目标的颜色会变暗、纹...
【技术保护点】
1.一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述获取人脸图像数据集这一步骤之后，还包括：
3.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述基于MSRCR算法，对所述人脸图像数据集中的图像进行图像增强，得到增强后的人脸图像数据集这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述基于Faster-RCNN网络，引入Soft-NMS算法，构建检测模型这一步骤，其具体包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述获取人脸图像数据集这一步骤之后，还包括：
3.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述基于msrcr算法，对所述人脸图像数据集中的图像进行图像增强，得到增强后的人脸图像数据集这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求1所述一种基于图像增强的人脸检测方法，其特征在于，所述基于faster-rcnn网络，引入soft-nms算法，构建检测模型这一步骤，其具体包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：岑锐强，冯广，汤翀，刘云海，杨群，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。