基于大数据的边境人员图像修复应用研究

随着人脸识别和视频监控技术的快速进步,人像检测在边境安全中变得至关重要。图像质量,常受模糊和噪声影响,对监控效率构成挑战。为此,文章引入一种基于Transformer的模糊人脸修复网络,旨在改善受损图像质量,提升边境监控系统的性能。通过在Columbia Gaze数据集上进行实验,评估了模型在关键性能指标LPIPS和SSIM上的表现。结果显示,该网络显著提高了图像清晰度,为边境人员图像的实时预警提供了坚实技术支持,显著提升了监控系统的可靠性和工作效率,展现了在边境安全监控领域的应用潜力。