摘要
本发明公开了一种低光照环境下的人脸图像增强与识别方法，涉及人脸识别技术领域；先对低光照人脸图像进行多尺度Retinex增强，改善亮度和细节，接着提取增强图像的LBP和HOG特征，依光照动态调整权重融合，然后用残差注意力模块对融合特征做空间和通道加权优化，最终将优化特征输入预训练模型提取向量，通过余弦相似度匹配识别，完成低光照下的人脸处理与身份判定。本发明解决低光照人脸识别难题，通过多尺度增强提升图像质量，动态融合与注意力机制强化特征提取，提高识别准确率与稳定性；无需额外补光，降低成本，还加入活体检测保障安全，适用于安防、金融等多场景。
