人脸识别是图像处理、模式识别和计算机视觉领域中极富挑战性的研究课题之一。现有的人脸识别系统在较好的采样条件下能够取得较好的识别精度。但是在条件不理想(图像分辨率低且含有噪声)的情况下,人脸识别精度会陡然下降。因此,人脸识别在应用中仍有较多实际问题需要解决。为了能够在复杂环境下,提高人脸识别精度,本文结合高维空间几何分析、MMTD(中介真值程度度量)等理论,研究了基于MMTD的图像放大方法和人脸识别方法,设计并实现了一个基于MMTD的人脸识别系统。论文以中介数学为背景,首先深入研究了经典的图像放大技术和基于MMTD的边缘检测方法,以像素点与周围5个邻域方向像素点的灰度值相似性为基础,设计并实现了一种新的基于MMTD的图像放大方法,实验结果表明,该方法对分辨率低且有噪声的人脸图像进行放大时,在提高图像分辨率的同时可以有效地去除图像噪声,使图像变得更加清晰和易辨,为后续的人脸识别提供了良好的基础。然后研究了中介真值程度度量判定准则,在此基础上提出了一个基于MMTD的人脸识别方法,实验结果表明该识别方法具有较高的人脸识别精度。最后设计并实现了一个基于MMTD的人脸识别系统,该系统利用MMTD的图像放大方法对人脸图像进行预处理,应用PCA(主成分分析)方法提取图像的特征,采用MMTD判定准则实现了人脸的识别,实验结果表明该识别系统在图像成像较差的条件下识别效果较好。