學位論文

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Subject: search.filters.subject.Low‐light/Backlit Face Detection

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    基於色調映射與模型可解釋性技術的人臉偵測優化
    (2025) 李少榆; Lee, Shao-Yu
    邊緣攝影機在極端背光與低光環境下，因對比失衡與雜訊升高，常導致人臉偵測表現顯著退化。本研究以全域與區域色調映射為核心，結合輕量化偵測器進行系統性評估與消融，聚焦於「前端影像增益」與「小樣本重新訓練」的相對效益與互補效應。結果顯示，在背光與低光影像集中，最佳組合可將檢測精度由 11.6% 提升至 50.7 % ，並明顯改善困難區域的人臉可見度與穩定性。基於此結論，我們提出適用於資源受限情境的實作指引，說明前端增益與輕量偵測的搭配原則與取捨，提供可部署方案，並為後續自適應色調映射與輕量偵測器的協同設計奠定基礎。