ty -jour a2 -kaluri，rajesh au- asiedu，路易斯·艾斯（Louis au -au -Mensah），约瑟夫·阿吉（Mensah）使用DWT -PCA/SVD识别算法SP -4981394 VL -2021 AB进行遮挡的额叶面孔的增强 - 基于面部的识别系统的漂移可以归因于支持技术的最新进展和应用程序的新兴领域，包括应用程序，访问系统，访问控制，访问控制，访问控制，访问控制，访问控制，人类计算机互动，娱乐和犯罪控制。尽管此类系统的侵入性较小，并且需要对受试者进行最小的合作，但其基础识别算法的表现受到面部图像的质量的挑战，通常是从不受控制的环境中获得的，具有较差的照明环境，头部姿势不同，面部表情，面部表情，面部表情，面部表情。和闭塞。尽管一些研究人员利用双边对称性的特性来重建半封闭式的面部图像，但在存在随机遮挡的情况下，它们的方法变得不足。在本文中，我们利用链式方程技术和图像使用离散小波变换（DWTS）来利用多重插补的好处，以重建具有随机缺失像素的降级的面部图像。研究算法的数值评估给出了完美的（100％）平均识别率，以识别被遮挡和增强的面部图像。该研究还表明，增强脸部图像的平均识别率（75.5811）明显低于闭塞面图像的平均识别率（430.7153）。建议将增强小鼠作为合适的数据增强机制，用于推出遮挡的面部图像的缺失数据/​​像素。SN -1687-5680 UR- https：//doi.org/10.1155/2021/4981394 do -10.1155/2021/4981394 JF-多媒体PB-印度王牌-IR -er- er- er- er- er- er-