恭喜北京大学刘家瑛获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京大学申请的专利一种无监督低光照人脸检测模型训练方法及检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115131844B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110320033.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种无监督低光照人脸检测模型训练方法及检测方法是由刘家瑛;汪文靖;杨文瀚;郭宗明设计研发完成，并于2021-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无监督低光照人脸检测模型训练方法及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督低光照人脸检测模型训练方法及检测方法。本方法为：1收集已标注的正常光照人脸训练数据与无标注的低光照人脸训练数据，得到正常光照人脸检测训练数据集H、低光照训练数据集L；2对低光照训练数据集L中的图像进行提亮，得到提亮后的低光照训练数据集EL；3获取集合EL中低光照人脸训练数据的噪声与色偏分布，应用于集合H中的正常光照人脸训练数据，得到降质后的正常光照人脸训练数据集DH；4利用集合EL、集合DH和集合H，训练人脸检测模型。对待检测的低光照人脸检测图像进行提亮后输入到训练后的低光照人脸检测模型，输出人脸检测结果。本发明能够大大提升人脸检测性能。
本发明授权一种无监督低光照人脸检测模型训练方法及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督低光照人脸检测模型训练方法，其步骤包括：1收集已标注的正常光照人脸训练数据与无标注的低光照人脸训练数据，得到正常光照人脸检测训练数据集H、低光照训练数据集L；2对低光照训练数据集L中的图像进行提亮，得到提亮后的低光照训练数据集EL；3获取集合EL中低光照人脸训练数据的噪声与色偏分布，将噪声与色偏分布应用于集合H中的正常光照人脸训练数据，得到降质后的正常光照人脸训练数据集DH；4利用集合EL、集合DH和集合H，训练人脸检测模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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