本发明公开了基于双先验人脸增强的无透镜人脸识别方法及系统。首先利用编码掩膜无透镜成像系统获取人脸场景光的测量值，然后利用吉洪诺夫正则化复原方法将图像传感器测量值恢复为物体的原始光强分布，得到校准后的图像；利用双先验人脸增强DPFE算法进行人脸增强。最后利用多任务卷积神经网络MTCNN算法将增强后的人脸图像进行人脸区域检测以及人脸对齐，并将其大小进行裁剪；利用人脸识别算法对裁剪对齐后的人脸图像进行人脸识别。本发明提出了双先验人脸增强算法，有效地提升了无透镜人脸图像的视觉质量，并丰富了图像中包含的人脸细节信息。这解决了无透镜成像系统在图像质量方面的困难，并显著提升了人脸识别模块的人脸识别性能。