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基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

景辉 戴琳琳 候亚伟 朱宇豪 随玉腾

景辉, 戴琳琳, 候亚伟, 朱宇豪, 随玉腾. 基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(2): 1-6. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.01
引用本文: 景辉, 戴琳琳, 候亚伟, 朱宇豪, 随玉腾. 基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(2): 1-6. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.01
JING Hui, DAI Linlin, HOU Yawei, ZHU Yuhao, SUI Yuteng. Face image quality improvement algorithm based on illumination adaptive adjustment and fuzzy classification[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(2): 1-6. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.01
Citation: JING Hui, DAI Linlin, HOU Yawei, ZHU Yuhao, SUI Yuteng. Face image quality improvement algorithm based on illumination adaptive adjustment and fuzzy classification[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(2): 1-6. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.01

基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.01
基金项目: 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(P2020X001)
详细信息
    作者简介:

    景辉:景 辉,助理研究员

    戴琳琳,高级工程师

  • 中图分类号: U293.22 : TP391.41

Face image quality improvement algorithm based on illumination adaptive adjustment and fuzzy classification

  • 摘要: 针对铁路人脸识别闸机使用中影响人脸识别准确率的光照和模糊问题,文章提出一种人脸光照自适应调节算法,以提升非理想光照条件下的人脸识别准确率;设计了模糊识别模块,以挑选清晰的人脸图像,提升旅客移动场景的人脸识别准确率。在自建数据集中进行算法实验,实验结果表明,采用文章设计的算法,人脸识别准确率达到97.21%,能够满足实际应用的需求,具有推广价值。
  • 图  1  模拟铁路场景光照对人脸影响

    图  2  人脸光照自适应调节算法流程

    图  3  清晰图像与不同运动程度生成的运动模糊图像

    图  4  特征图注意力模块结构

    图  5  图像分块示意

    图  6  局部赋权模块网络结构

    图  7  图像清晰度计算过程

    图  8  光照自适应调节前后图像对比

    表  1  不同模型的性能参数及准确率

    模型名称其他变量阈值准确率
    MobileNetV2/0.580.9684
    模糊识别模型-A/0.560.9691
    模糊识别模型-B局部赋权模块0.320.9701
    模糊识别模型-C局部赋权模块+Arcface损失函数0.30.9721
    下载: 导出CSV
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图(8) / 表(1)
出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-08
  • 刊出日期:  2023-02-25

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