[发明专利]一种逆光环境下的人脸图像质量提升方法在审
| 申请号： | 201910724789.8 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110602411A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 张欢;李爱林;陈海东;陈兴委 | 申请（专利权）人： | 深圳市华付信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04N5/235 | 分类号： | H04N5/235 |
| 代理公司： | 50219 重庆百润洪知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘子钰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开的属于数码摄像技术领域，具体为一种逆光环境下的人脸图像质量提升方法，该逆光环境下的人脸图像质量提升方法如下：S1：利用卷积神经网络进行深度学习，对人脸的轮廓位置进行定位训练，通过相机对人脸进行样本采集，S2：对步骤S1中的采集样本进行人工标注人脸位置，并将采集数据进行存储，S3：对步骤S2中存储采集数据通过深度学习方法，使用人脸边框预测的残差平方和作为损失函数来进行训练与学习，完成对人脸的轮廓定位的训练，并根据局部测光的结果进行曝光强度的调节训练，本发明通过综合使用神经网络技术以及摄像头调整策略，最终提高逆光环境下的人脸图像质量。该方法具有以下特点：兼容性佳，速度快，定位准确。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 逆光环境 人脸图像 质量提升 边框 存储采集数据 卷积神经网络 神经网络技术 数码摄像技术 残差平方和 摄像头调整 采集数据 定位训练 定位准确 局部测光 轮廓位置 人工标注 人脸位置 损失函数 样本采集 兼容性 学习 样本 存储 相机 采集 曝光 预测 | ||
【主权项】：
1.一种逆光环境下的人脸图像质量提升方法，其特征在于：该逆光环境下的人脸图像质量提升方法如下：/nS1：利用卷积神经网络进行深度学习，对人脸的轮廓位置进行定位训练，通过相机对人脸进行样本采集；/nS2：对步骤S1中的采集样本进行人工标注人脸位置，并将采集数据进行存储；/nS3：对步骤S2中存储采集数据通过深度学习方法，使用人脸边框预测的残差平方和作为损失函数来进行训练与学习，完成对人脸的轮廓定位的训练；/nS4：对步骤S3中的检测出的区域做局部测光，并根据局部测光的结果进行曝光强度的调节训练。/n
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