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近红外人脸识别

人脸识别是生物特征识别领域中最常用的一种模态,近年来在公共安全领域得到了广泛的应用。各类人脸识别方法的关键都在于,提取人脸数据中与身份相关的本质特征,同时消除其中受非身份因素影响的部分,非身份因素一般包括:环境光照、姿态、表情、饰物等。其中,光照问题在实际应用中最为重要,用户普遍要求人脸识别系统能适应不同的光照环境。

     一般的人脸识别系统都采用普通的可见光人脸图像进行识别,这类系统容易受到环境光线变化的影响,在识别之前往往需要采用一些预处理算法对光照进行处理。虽然光照预处理算法能在一定程度上消除光照的影响,但同时也会使图像损失一部分有用的信息。

    近红外人脸识别是为了解决人脸识别中的光照问题,而提出的一种解决方案,其包括两部分:主动近红外人脸成像设备和相应的人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像,配合相应波段的光学滤片,可以得到与环境无关的人脸图像,人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。在此图像上采用一些特定的特征提取方式,如局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征,可以进一步消除图像的单调变化,得到完全光照无关的特征表达。

    近年来,近红外人脸识别在实际生活中已经有了诸多应用,如“深圳-香港生物护照自助通关系统”、“澳门-珠海生物护照自助通关系统”、“北京机场T3航站楼自助通关系统”等,均取得了很好的效果。

波段选取

    为了减弱环境光对人脸成像的影响,主动光源的强度需要高于环境光,但是强光会对人眼产生干扰,降低用户舒适度,因此,主动光源最好位于不可见波段,如:红外、紫外等。长期照射紫外容易对人的皮肤和眼睛造成永久性伤害,中远红外波段成像会损失物体表面的大多数信息,一般不用于物体成像,因此近红外波段成为最好的选择,如:780nm。

主动近红外人脸成像

    主动近红外人脸成像设备能为人脸识别提供不受环境光影响的、高质量的人脸图像,所谓的高质量包括:图像亮度合适、均匀、对比度合适、不存在过度曝光等。

主动近红外人脸成像设备一般包括如下几个单元:

  1. 在相应波段强度高于环境光的主动近红外光源,主动光源与摄像头置于同一位置;
  2. 能够接收近红外光的摄像头;
  3. 窄带滤光片,置于摄像头镜头外,允许近红外光通过的同时过滤环境光。

由于主动光源会随着距离的增大而衰减,因此人与光源(摄像头)之间的距离一般为50-100厘米。

光照无关的人脸识别

    当人与光源距离不变时,近红外人脸图像非常稳定,但是图像的整体亮度仍然会随着距离的变化而单调变化,因此需要采用特定的特征提取方法来解决单调变化的问题,如:直方图均衡、直方图标定等。局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种较好的方案,LBP只关注像素间的大小关系,当图像整体发生单调变化时,像素间的大小关系是不变的。

    通过以上方法获得光照不变的特征表达之后,光照无关的人脸识别即水到渠成,后续采用一般的特征选择、分类器设计便可构建一套完全光照不变的近红外人脸识别系统。

技术难点

虽然近红外人脸识别对比传统可见光人脸识别有着明显的优势,但是主动光源的使用也带来了一些问题:

  1. 主动光源会在眼镜上产生明显的反光,降低眼睛定位的精度;
  2. 反光对眼睛部位造成遮挡,影响识别;
  3. 不能利用已有的大量可见光照片(如二代证照片、逃犯照片库等),用户需要重新构建近红外照片库,费时费力;
  4. 主动光源经过长期使用后,会出现损坏和衰减,带来更多的后期维护。

   未来的研究将致力于解决上述问题,其中问题3最为重要,可以大大扩展近红外人脸识别技术的应用范围,其已逐步发展为一个独立的研究方向“异质人脸识别”。    

应用领域

   目前,人脸识别已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域,随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。

 
  • 金融行业:联网核查、刷脸支付、VIP客户识别等;
  • 社保行业:离退休人员信息采集及身份信息核查;
  • 教育行业:考生信息采集和身份识别;
  • 公安行业:公安人脸照片比对、罪犯抓捕;
  • 企事业单位:工作人员考勤、出入控制;
  •  ……
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