红外图像人脸识别研究背景意义及方法

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1、红外图像人脸识别研究背景意义及方法1红外图像人脸识别的研究背景和意义12红外图像人脸识别概述22.1人脸识别简介22.2红外图像人脸识别特点22.3红外图像人脸识别的方法3①基于几何特征的方法3②主成分分析法3③线性辨别分析法3④独立主元分析法4⑤局部特征分析法41红外图像人脸识别的研究背景和意义随着社会的发展，人们越来越迫切要求快速而准确的身份验证和识别系统。而生物特征所具有的人类内在的特征和差异，使得基于生物的识别方法具有很强的鲁棒性和重复性，成为身份验证的主要手段。生物特征识别包括：指纹识

2、别、眼虹膜扫描、声音识别及人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。人脸识别技术在高安全性部门的警戒、入口控制及计算机保密等领域有着广泛的应用价值。人脸识别就是通过计算机分析人脸图像并从中提取有效的特征信息，用来进行身份验证的一种技术。作为人脸识别技术中的红外图像人脸识别，是近年来生物识别技术研究的热点，是一具有广泛应用价值和挑战性的课题。人脸识别关键问题是识别系统能适应实际应用中千变万化的环境。在

3、可见光人脸识别领域，人们为了解决这些变化的情况，研究了大量复杂的算法，但仍远不能满足要求。例如在光照条件变化、人脸姿态变化、人脸表情、化妆、照片欺诈等条件下就使得可见光图像人脸识别变得非常困难。从理论上来说，人脸热红外图像基本上不受周围环境光照的影响，不需采取补偿措施就可以解决在光照条件变化、人脸伪装等情况下进行人脸识别的相关问题。环境光照的变化对红外图像的获取以及图像的质量影响很小，这就弥补了可见光人脸识别的缺点。红外图像人脸识别具有抗干扰性强，不受人脸变化和位置的影响，与光强独立的，其识别性

4、能受环境光照变化的影响很小，不受伪装的干扰，防欺骗性强等特点。所以研究红外图像人脸识别具有深远的意义。2红外图像人脸识别概述2.1人脸识别简介人脸识别始于60年代末，许多的研究学者对其进行了广泛、深入的研究。近年来，关于人脸识别的研究取得了长足的进步。按照人脸识别的自动化程度，人脸识别的发展经历了以下三个阶段：①机械式的识别阶段，主要研究人脸识别所需要的面部特征。用一个简单的语句与数据库中的某一张脸相联系，同时与指纹分析相结合，提供了一个较强的识别系统。这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于操作

5、人员，显然并不是一种可以自动完成识别的系统。②人机交互式识别阶段，Kaya和Kobayashi采用了统计识别的方法，用欧氏距离来表示人脸特征，如嘴唇与鼻子之间的距离，嘴唇的高度等。通过进一步的研究，T.Kanad设计了一个高速且有一定知识导引的半自动回溯识别系统，创造性地运用积分投影法从单幅图像上计算出一组脸部特征参数，再利用模式分类技术与标准人脸相匹配。③真正的机器自动识别阶段，随着高速度、高性能计算机的发展，人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统。人脸识别系统包括两个主

6、要环节：首先从输入图像中进行人脸检测及定位，并将人脸从背景中分割出来；其次，对归一化的人脸图像进行特征提取和识别。2.2红外图像人脸识别特点采用红外线来进行人脸识别这一设想是美国Mikos公司的Prokoski于1992年最早提出。Prokoski指出：人脸温谱图正是由人脸组织与结构如血管大小和血管分布等的红外热辐射决定的，而每个人的血管分布是独特的，不可复制的，且这种特性不随年龄的增长而变化，所以它们如同指纹一样与人的生理结构有关，具有唯一性。在当时，因为红外照相机价格高昂且受到管制而没有得到

7、重视。但是随着科技的进步，红外技术的进一步发展，特别是20世纪90年代CCD技术的发展，红外相机的价格下降非常快。因而，近几年来，美国、日本、以色列、新加坡及我国等少数几个国家相继开展了红外人脸识别的研究。我们相信不久的将来，基于红外图像人脸识别的技术将得以广泛的推广和应用。但同时我们也应该看到，目前红外图像人脸识别的研究不够成熟，对许多影响红外图像人脸识别性能的因素我们还不是很清楚，因此，有许多关键问题未得到解决：①红外图像分辨率低、人脸边缘轮廓和细节特征比较模糊，没有可见光那么清晰；②红外线

8、对玻璃的透射性很差。戴眼镜的人的红外人脸图像的眼睛部位全部是黑色，由于没有眼睛部位的信息，所以会影响识别性能；③红外人脸图像容易受到外部环境温度的影响；④红外人脸图像还受到生理和心理的影响，如酒精反应、紧张、害羞、兴奋、疲倦、发烧、牙痛等，都会影响识别性能。红外人脸识别在全球范围内还只是刚刚开始，研究人员还只是用常规的方法应用于红外人脸图像，因此，如何针对红外图像的特点，提出一种新颖而且有效的方法来提取人脸的特征，仍是一个非常新颖而具有挑战性的课题。2.3红外图像人脸识别的方法近年来红外图像人脸