G-Log算法在人脸图像分辨率增强与识别中的应用

"基于G-Log算法的人脸图像分辨率增强研究" 本文主要探讨了一种用于提升人脸图像分辨率的G-Log算法，该算法结合了伽马变换和对数变换的非线性处理，以改善图像质量和视觉效果。作者张莉来自陕西邮电职业技术学院计算机系，研究集中在人脸识别技术的应用，特别是在远距离识别的挑战上。 人脸识别技术在现代社会得到了广泛应用，从安全监控到个人身份验证，但远距离人脸识别仍面临诸多问题，如图像质量下降、光照变化、拍摄角度和天气条件的影响等。尤其是在非合作环境下，如监控摄像头下的识别，这些问题尤为突出。低分辨率、模糊以及可能的遮挡使得实际获取的人脸图像与理想清晰图像之间存在显著差距，这降低了人脸识别系统的准确性。 为解决这些问题，文章提出了G-Log算法，该算法通过对图像像素进行非线性变换，增强图像的对比度，有效地恢复图像的细节信息。实验结果显示，与其他图像增强方法相比，G-Log算法在匹配效果上表现出色。当人脸图像的拍摄距离分别在150m、100m和60m时，识别准确率达到了95%、98%和98%，显著提高了远距离人脸识别的性能。 此外，文章还强调了图像预处理在人脸识别过程中的关键作用，尤其是对于远距离识别。预处理步骤可以优化特征提取，从而提高整体识别的准确率。通过G-Log算法，研究人员旨在克服由光照、距离和其他环境因素导致的图像质量问题，使远距离人脸识别技术更加可靠。 G-Log算法是针对远距离人脸识别问题的一个创新解决方案，它通过非线性变换强化图像特征，提升了人脸识别的准确性和鲁棒性。这一技术对于未来在安全监控、智能安防等领域的应用具有重要意义。