基于图像增强的人脸识别系统设计与实现

祖婷，余兴国

（安徽机电职业技术学院互联网与通信学院，安徽 芜湖 241002)

0 引言

数字图像处理技术在人脸识别领域的应用越来越广泛，其中图像增强技术能够显著提高人脸识别系统的性能和准确性[1]。人脸识别技术在安全监控、金融交易、身份验证等领域发挥着重要的作用，但仍面临着面部表情、光照条件、遮挡等因素的干扰，导致识别准确性和鲁棒性不够理想的问题[2]。经过广泛调研，图像增强技术可以有效地克服这些挑战，并且可以提高人脸识别系统的性能和准确性，能够更好地服务于人们的生活和工作。因此，本文提出了一种基于图像增强的人脸识别系统，旨在通过图像增强技术提高人脸图像的质量，进而提高人脸识别系统的性能和准确性。具体地说，首先对图像中值滤波器的中值函数进行优化，提出了一种效率更高的中值函数，同时通过分析函数的导数和偏导数，提出了一种新的边缘处理算法。然后，利用直方图处理进一步增强图像的质量。最后，采用深度学习技术设计了人脸识别模型，并将增强后的图像输入模型进行训练和测试，以验证基于图像增强的人脸识别系统的有效性和可行性。

1 相关工作

近年来，人脸识别技术在智能安防、高校、教育等领域中应用广泛，同时图像增强技术也在图像处理领域得到广泛应用。图像增强是一种特殊的处理方法，它根据需要突出图像的细节，忽略或清除不需要的信息，使处理结果更适合人类视觉特性或机器识别系统。……