小样本训练集下人脸图像超分辨率重构算法的深度探索与优化

一、引言

1.1研究背景

在数字化时代，图像作为信息的重要载体，其分辨率和清晰度对于诸多领域的应用至关重要。人脸图像作为一类特殊且广泛应用的图像数据，在安防监控、身份识别、智能娱乐等领域发挥着关键作用。然而，受限于图像采集设备的硬件性能、拍摄环境的复杂性以及存储传输的带宽限制等因素，实际获取的人脸图像往往呈现出低分辨率的状态，这极大地影响了后续基于人脸图像分析任务的准确性和可靠性。例如，在安防监控场景中，低分辨率的人脸图像可能导致人脸识别系统无法准确识别嫌疑人，从而延误案件侦破；在身份验证系统中，模糊的人脸图像可能引发误判，给用户带来不