低分辨率人脸识别：G-Log图像增强算法

"低分辨率人脸图像增强方法的研究，旨在提高在远距离和复杂环境下人脸识别的准确性。作者马姗姗、王正宁等人提出了G-Log算法，这是一种结合伽马变换和对数变换的非线性图像增强技术，能够有效消除光照等因素对图像质量的负面影响，恢复图像细节，从而提升人脸识别系统的性能。 人脸识别技术虽然在理论和实践中都有显著的进步，但在实际应用中，由于距离增加、环境光照变化等不可控因素，人脸识别的准确率会显著下降，尤其是在户外远距离场景下。为解决这一问题，G-Log算法应运而生。该算法通过非线性变换，增强了低分辨率人脸图像的视觉效果，提高了细节的可辨识度，进而提升了人脸识别的准确率。 实验部分，作者对比了G-Log算法与其他图像增强方法在相同的人脸检测、对齐和识别流程下的表现。结果显示，在150米、100米和60米的距离下，G-Log算法分别将识别准确率从70%、89%和95%提升到了95%、98%和98%，验证了其在远距离人脸识别中的优越性能。 该研究的贡献在于提供了一种有效的图像预处理技术，可以改善低分辨率和复杂光照条件下的人脸识别效果，对于推动人脸识别技术在安全监控、智能交通等领域的应用具有重要意义。同时，这也为后续的图像处理和计算机视觉研究提供了新的思路和技术参考。 关键词包括人脸识别、图像增强和远距离识别，这些标签突出了研究的核心内容和应用场景。中图分类号为TP391.4，这表示该研究属于信息技术和计算机科学领域。"