文献类型：期刊文章

作　　者：田会娟[1,2] 乔明天[2,3] 蔡敏鹏[2,3]

Tian Huijuan;Qiao Mingtian;Cai Minpeng(Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic Detection and System,School of Electronic and Information Engineering,Tiangong University,Tianjin 300387,China;Engineering Research Center of Ministry of Education on High Power Solid Lighting Application System,Tianjin 300387,China;School of Control Science and Engineering Engineering,Tiangong University,Tianjin 300387,China)

机构地区：[1]天津工业大学电子与信息工程学院天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津300387 [2]大功率半导体照明应用系统教育部工程研究中心,天津300387 [3]天津工业大学控制科学与工程学院,天津300387

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61504095);天津市科技计划项目(18ZXCLGX00090)。

年　　份：2022

卷　　号：59

期　　号：2

起止页码：244-253

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对人脸识别与年龄估计系统中的环境光照问题,提出了一种基于多任务卷积神经网络的变化光照下人脸识别与年龄估计的方法。所提方法提高了可变光照下人脸图像的识别率和年龄估计的准确率。采用YCbCr颜色空间的Retinex图像增强算法提高人脸识别和年龄估计精度,并进行了3种距离10种调光等级下的人脸识别与年龄估计实验。实验结果表明,与原图相比,利用改进后方法得到的人脸图像的识别率均有提升,年龄估计的平均绝对误差均有所下降。在调光等级为40%、距离为1,2,3 m时,人脸识别率分别提升了3个百分点、19个百分点、25个百分点,年龄估计的平均绝对误差分别下降了1.20、2.99、2.00。同时,在研究中发现,当未增加图像增强算法的人脸图像灰度均值在50.18以上时,人脸识别与年龄估计效果较好。当低于该值时,则需要增加图像增强算法来提高人脸识别与年龄估计的精度。在增加图像增强算法后,当人脸图像灰度均值在56.61以上时,人脸识别与年龄估计效果较好且视觉效果和图像质量均更好。

关 键 词：图像处理 人脸检测 人脸识别 年龄估计 变化光照  

分 类 号：TP391]