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摘要:
针对卷积神经网络难以对低光照环境拍摄的图像进行人脸检测的问题.提出了一种将图像显著性检测算法和深度学习相结合的算法,并应用于低光照人脸检测.所提算法将图像的显著性信息与图像原始RGB通道融合,用于神经网络训练.在低光照人脸数据集DARK FACE上进行了充分的实验,结果表明:所提方法在DARK FACE数据集上获得了比当前主流人脸检测算法更好的检测精度,进而验证了所提算法的有效性.
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文献信息
篇名 显著性引导的低光照人脸检测
来源期刊 北京航空航天大学学报 学科
关键词 人脸检测 显著性引导 深度神经网络 低光照 计算机视觉
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 572-584
页数 13页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0469
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
显著性引导
深度神经网络
低光照
计算机视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京航空航天大学学报
月刊
1001-5965
11-2625/V
大16开
北京市海淀区学院路37号
1956
chi
出版文献量(篇)
6912
总下载数(次)
23
总被引数(次)
69992
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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