红外人脸识别技术概述
人脸测温方案
人脸测温方案简介人脸测温是一种非接触式温度测量技术，通过使用红外热像仪和人脸识别技术，能够在短时间内准确测量出人体的体表温度。
人脸测温方案被广泛应用于公共场所、企事业单位、交通枢纽、医疗机构等地，作为预防疫情传播和提供安全管理的一种重要手段。
技术原理人脸测温方案主要依赖于红外热像仪和人脸识别技术，并结合温度测量算法来实现。
具体的技术原理如下：1.红外热像仪：红外热像仪能够通过红外波段捕捉人体发射的红外辐射，根据不同的红外辐射强度来推算出人体表面的温度。
红外热像仪可以快速扫描大量人员，并将人脸区域的温度数据提取出来。
2.人脸识别技术：人脸识别技术通过摄像头采集到的图像，识别出人脸并将其与预先存储的人脸数据进行比对。
通过对比分析，可以准确地识别出每个人的身份。
3.温度测量算法：根据红外热像仪采集到的人体表面温度数据，结合环境温度和修正系数等因素，经过一定的数学模型计算，得出最终的体温值。
通常采用的算法包括平均温度算法、颜色匹配算法等。
系统组成人脸测温方案主要由硬件设备和软件系统两部分组成。
硬件设备硬件设备包括红外热像仪、摄像头、显示屏和服务器等组成。
1.红外热像仪：红外热像仪是人脸测温方案的核心设备，用于采集人体表面的红外辐射数据，并将其转化为温度值。
2.摄像头：摄像头用于采集人脸图像，供人脸识别技术进行分析和比对。
3.显示屏：显示屏用于显示测温结果，通常会显示人员的姓名、体温值和识别结果等信息。
4.服务器：服务器用于存储人脸数据和温度数据，并进行数据的处理和分析。
软件系统软件系统是人脸测温方案的核心，主要包括人脸识别算法和温度测量算法。
1.人脸识别算法：人脸识别算法用于对采集到的人脸图像进行分析和识别，可以通过与已有的人脸数据进行比对，准确地判断出每个人的身份。
2.温度测量算法：温度测量算法根据红外热像仪采集到的红外辐射数据，结合环境温度和修正系数等因素，计算出人体的体温值。
3.界面显示：软件系统还包括用户界面的设计和实现，通过显示屏和用户的交互，提供测温结果的展示和管理。
人脸识别技术在安防领域的最新应用
人脸识别技术在安防领域的最新应用一、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种基于人脸特征信息进行身份识别的生物识别技术。
近年来，随着和机器学习技术的快速发展，人脸识别技术在准确性和应用范围上都取得了显著的进步。
这项技术通过分析人脸的几何特征、纹理信息以及生物统计数据，能够实现对个体的快速识别和验证。
在安防领域，人脸识别技术的应用尤为广泛，它不仅提高了安全监控的效率，还增强了对潜在威胁的预警能力。
1.1 人脸识别技术的核心原理人脸识别技术的核心原理包括人脸检测、特征提取和人脸匹配三个主要步骤。
首先，系统需要在图像或视频中检测出人脸区域；其次，通过算法提取人脸的关键特征；最后，将提取的特征与数据库中的人脸特征进行匹配，从而实现身份的识别。
1.2 人脸识别技术的关键技术人脸识别技术的关键技术涵盖了多个方面，包括但不限于：- 深度学习算法：利用深度神经网络进行特征学习，提高识别的准确性。
- 多模态融合：结合人脸、指纹、虹膜等多种生物特征进行身份验证，提高系统的安全性。
- 活体检测技术：通过分析人脸的动态特征，区分真实人脸和伪造人脸，防止欺诈行为。
- 人脸库管理：构建和维护大规模的人脸数据库，支持高效的搜索和匹配。
二、人脸识别技术在安防领域的应用人脸识别技术在安防领域的应用日益增多，它为传统的安全监控系统带来了革命性的改变。
以下是人脸识别技术在安防领域中的一些主要应用场景：2.1 边境和出入境管理在边境和出入境管理中，人脸识别技术被用于验证旅客的身份，确保只有合法的旅客能够进入或离开国家。
这项技术的应用大大提高了通关效率，并减少了人工检查的错误。
2.2 公共安全监控公共安全监控是人脸识别技术应用最广泛的领域之一。
在商场、机场、车站等人流密集区域，人脸识别系统可以实时监控人群，快速识别出潜在的犯罪嫌疑人或通缉犯，为警方提供即时的情报支持。
2.3 智能门禁系统智能门禁系统利用人脸识别技术，实现了对进出人员的自动身份验证。
人脸识别技术：身份认证与安全的新方案
人脸识别技术：身份认证与安全的新方案引言近年来，随着科技的迅速发展和应用场景的多样化，人们对于身份认证和安全问题的需求也越来越高。
传统的身份认证方式已经不能满足现代社会对于高效、便捷和安全性的要求。
在这样的背景下，人脸识别技术应运而生，成为了解决身份认证和安全问题的新方案。
人脸识别技术通过对个体的面部特征进行识别，实现了快速且准确的身份验证，为我们的生活和工作带来了很多便利。
什么是人脸识别技术？人脸识别技术是一种通过分析人脸图像或视频来验证身份的技术。
它基于计算机视觉和模式识别的原理，通过识别人脸中的特征，如脸型、眼睛、鼻子、嘴巴等来判断一个人的身份。
人脸识别技术可以应用于各个领域，例如个人身份认证、门禁管理、支付系统、安防监控等。
人脸识别技术的工作原理人脸识别技术的工作原理可以简单地分为三个步骤：采集、比对和识别。
采集首先，人脸识别系统需要采集面部图像或视频。
常见的采集方式包括摄像头、红外线摄像头以及3D扫描设备。
采集到的图像或视频会呈现在计算机系统中，供后续处理和分析。
比对在比对阶段，人脸识别系统会将采集到的图像或视频与事先建立好的人脸数据库中的数据进行比较。
人脸数据库中存储了已知个体的面部特征信息。
比对的目的是寻找与采集到的图像或视频相匹配的个体。
识别识别阶段是人脸识别技术的核心环节。
在这一阶段，系统会根据比对结果判断采集到的图像或视频中的个体是否属于已知的个体。
如果匹配成功，则可以确认个体的身份；如果匹配失败，则可能是由于各种原因导致的错误。
人脸识别技术的应用场景个人身份认证人脸识别技术在个人身份认证方面有着广泛的应用。
传统的身份认证方式通常需要依靠卡片或密码，而人脸识别技术可以通过扫描人脸来快速验证个人身份。
无论是在手机解锁、网上银行还是办理机场登机手续等场景下，人脸识别技术都能提供更加便捷和高效的个人身份认证方式。
门禁管理在门禁管理方面，人脸识别技术可以取代传统的门禁卡片。
当一个人接近门禁系统时，系统可以自动识别该人的身份并决定是否允许其进入。
人脸识别技术及其应用
人脸识别技术及其应用一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是由人工智能领域发展而来的一种计算机视觉技术，主要应用于人物身份识别、安防监控、生物特征识别等领域。
其基本原理是使用摄像机或红外热像仪等器材采集人脸图像，然后结合计算机视觉技术对图像进行分析、提取关键特征，最终通过比对已知的人脸图像库，以实现对人物身份的识别。
人脸识别技术的主要分类有几何方法、统计方法和人工神经网络方法等。
二、人脸识别技术的应用1. 安防监控人脸识别技术被广泛应用于安防监控领域，例如公共场所的进出口管理、机场、车站等重要场所的安全检查等。
通过对人脸图像进行识别，可以有效防止潜在的安全隐患，提高安全管理效率。
2. 身份识别随着生物特征识别技术的不断发展，人脸识别技术已经成为一种成熟的身份识别手段，可以用于银行、政务机关等需要身份认证的场合，有效避免身份误认，提升办事效率。
3. 人脸支付人脸支付是人脸识别技术的一种新型应用。
通过扫描用户的人脸图像，识别用户身份并进行支付交易，实现了安全、快捷、无感知的付款体验。
目前已经有许多商家开始推广这项技术。
4. 智能家居人脸识别技术还可以应用于智能家居领域，例如智能门锁、智能家电等的身份认证和自动化管理。
通过人脸识别技术，可以实现更加智能化的家庭生活体验。
三、人脸识别技术的优势与不足1. 优势人脸识别技术具有独特的优势，其安全性高、识别速度快、使用方便等特点已经得到广泛认可。
同时，随着相关技术的不断发展，人脸识别技术的识别精度和鲁棒性也越来越高。
2. 不足当前，人脸识别技术仍存在一些不足之处。
例如，受设备和环境条件的影响，人脸识别技术的准确性和稳定性可能存在一定的误判率。
此外，人脸识别技术也存在一定的安全隐患，因此需要进一步加强安全管理。
四、未来趋势和展望随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术将得到更广泛的应用和推广，未来人脸识别技术在人物身份识别、安防监控、智能家居、智能交通等领域的应用将更加广泛。
人脸识别百度百科
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进展身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进展脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
中文名人脸识别别名人像识别、面部识别工具摄像机或摄像头传统技术可见光图像的人脸识别处理方法人脸识别算法用途身份识别1技术特点2技术流程▪人脸图像采集及检测▪人脸图像预处理▪人脸图像特征提取▪人脸图像匹配与识别3识别算法4识别数据5配合程度6优势困难▪优势▪困难7主要用途8应用前景9主要产品▪数码相机▪门禁系统▪身份辨识▪网络应用▪娱乐应用10应用例如技术特点编辑人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。
但这种方式有着难以克制的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。
但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速开展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。
它可以克制光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
这项技术在近两三年开展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征〔指纹、虹膜等〕一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比拟人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性〞；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进展多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人〞的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
技术流程编辑人脸识别系统主要包括四个组成局部，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别测温原理
人脸识别测温原理
人脸识别测温是一种结合了人脸识别技术和红外热像仪技术的温度检测方法。
其原理如下：
1. 人脸检测与定位：首先，使用计算机视觉算法进行人脸检测与定位，即从摄像头捕获的图像中确定人脸的位置和边界框。
2. 人脸特征提取：对于定位到的人脸区域，使用人脸识别算法提取人脸的特征向量。
这些特征向量可以表示人脸的唯一性和识别性。
3. 红外热像仪测温：同时，利用红外热像仪对人脸进行红外热成像，获取人脸表面的红外热辐射信息。
红外热像仪可以将物体发出的红外辐射转化为图像，并测量物体表面的温度。
4. 温度计算与匹配：通过分析红外热像仪获取的热辐射信息，结合人脸特征提取得到的特征向量，计算出人脸区域的平均温度。
然后将该温度与预设的温度阈值进行比较，以确定是否超过设定的温度范围。
5. 温度报警与识别结果：如果检测到人脸区域的温度超过了设定的阈值，系统会触发温度报警，发出警报或触发相应的措施。
同时，人脸识别系统会对检测到的人脸进行识别和匹配，以确定人脸的身份信息。
总结起来，人脸识别测温的原理是通过人脸识别技术获取人脸特征，结合红外热像仪的红外热辐射信息进行温度测量，并对温度结果进行分析和判断。
这种方法可以实现快速、非接触的人体温度检测，并与身份识别相结合，提高安全性和准确性。
人脸识别的主要技术与应用
人脸识别的主要技术与应用近年来，人脸识别技术逐渐走进我们的生活，与我们的日常工作和生活息息相关。
这项技术具有高速、精确、可靠等特点，正逐渐取代传统的身份验证方式，成为一种越来越流行的新技术。
一、什么是人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机图像处理和模式识别等技术，实现对人脸图像进行识别和鉴定的自动化技术。
它主要通过采集、检测和匹配人脸图像中的特征信息，来确定一个人的身份。
人脸识别技术的核心是特征提取与匹配识别，主要包括图像采集、预处理特征提取和分类识别三个步骤。
二、人脸识别技术主要的应用领域1.安防领域人脸识别技术已经被广泛应用于安全领域，如公共交通领域、边防检查、公共场所等。
在公共交通领域中，人脸识别技术可以识别失窃车辆的行驶、人员的乘车信息，帮助乘客找回丢失的个人财物等。
在边防检查方面，人脸识别技术能够快速地识别通缉犯和犯罪嫌疑人，有效地维护国家边境的安全。
2.金融领域人脸识别技术在金融领域的应用十分广泛，主要包括公安、银行、证券等业务。
在公安业务中，人脸识别技术主要应用在人员身份信息校验和办理证件等行为上。
在银行业务中，人脸识别技术已经被广泛应用于自助银行、网银等方面。
在证券交易方面，人脸识别技术也可以协助实现用户信息的验证和身份识别。
3.教育领域人脸识别技术在教育领域的应用，主要是为了改善学生管理，提高工作效率。
例如，在考试中，人脸识别技术可以识别考生的身份，防止作弊行为，同时也方便考务人员进行考试监管。
在校园门禁系统中，人脸识别技术可以帮助学校实现智能化管理，保护校园安全。
三、人脸识别技术的发展趋势人脸识别技术目前正处于高速发展的阶段，未来它将与大数据、物联网等技术相结合，推动社会信息化的快速发展。
在人脸识别技术的发展过程中，人工智能中的深度学习、神经网络等技术将是重点研究方向。
同时，随着人脸识别技术的日益完善，人们对于隐私保护和数据安全的需求不断增加，相关管理措施也将不断加强。
总而言之，人脸识别技术的应用正在不断拓展，其在安防、金融、教育等领域的应用已经取得了不错的成果。
人脸识别技术与系统架构分析
了人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评估以及高速人脸 对比识别算法，从而实现了人脸识别的高效性和准确性，完善 的人脸识别系统可以帮助快速的识别当事人的身份。
前置摄像头可以采用普遍高清的网络摄像机对人脸进行抓 拍，从而对人脸图片进行采集和编码，这是人脸识别技术的第
参考文献 [1] 姚嵩.基于人脸识别技术的学生行为管理系统架构设计[J].电子
技术与软件工程,2020(4):41-44. [2] 吴松伟.基于人脸识别技术的智能视频监控系统设计与实现[J].
1 人脸识别技术概述 （1）红外人脸识别技术。随着我国犯罪率和犯罪手法的
不断升级，现有的监控和安防系统也需要不断的优化和升级， 人脸识别技术也需要对自己有更高的算法和技术，因此，人脸 识别技术需要有新的研究课题。红外人脸识别技术主要是采用 红外线技术，大大改善了人脸识别技术对光线强度变化的适用 能力，可以有效地适用于各类场所。红外人脸识别技术采用高 识别率的红外技术，从而配合彩光摄像头，能够方便捕捉到更 加良好的面部特征，从而方便后期在人脸数据库中进行查询， 红外人脸识别技术具有巨大的优势，因此能够根据捕捉到的人 脸图像更好的提取人物的面部特征和纹理特征。
（2）KJ-Face人脸识别技术算法。KJ-Face人脸识别技术是 一个新颖高效的人脸识别技术及人脸识别技术，主要是根据人 脸照片的面部特征对人脸进行预判，首先进行人脸照片的提前 处理，去除照片过高的噪声和亮度，再将人脸照片输入电脑系 统中，用边缘适应检测的方法，对照片进行处理和提取，从而 提取出人脸照片中的皮肤纹理和面部特征。
TECHNOLOGY AND INFORMATION
信息化技术海齐科信息科技有限公司 上海 201700
红外人脸识别技术
第１３卷第１２期２００８年１２月中国图象图形学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｍａｇｅａｎｄＧｒａｐｈｉｃｓＶ０１．１３，Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．，２００８红外人脸识别技术伍世虔韦礼珍方志军（江西财经大学信息管理学院。
南昌３３００１３）摘要研发一个稳定可靠的人脸识别系统至今还是计算机视觉巾的一个难题。
用红外图像来进行人脸识别是近几年才发展的一个新领域。
本文对红外人脸识别技术，特别是特征提取的研究，进行了综述，并对未来红外人脸识别的方向进行了展望。
关键词人脸识别红外图像特征提取中图法分类号：ＴＰ３１９．４文献标识码：Ａ文章编号：１００６—８９６１（２００８）１２－２２６０－１０ＩｎｆｒａｒｅｄＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：ＡＳｕｒｖｅｙＷＵＳｈｉ—ｑｉａｎ，ＷＥＩＬｉ—ｚｈｅｎ，ＦＡＮＧＺｈｉ—ｉｎｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｌｅ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ。
Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３）ＡｂｓｔｒａｃｔＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇａｒｅｌｉａｂｌｅｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｈａｓｂｅｅｎａｃｈａｌｌｅｎｇｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｉｎｆｒａｒｅｄａｐｐｅａｒｓｔｏｂｅａｇｏｏｄａｈｅｒｎａｔｉｖｅｉｍａｇｅｒｙａｓｉｔｉｓｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｆｅｘｔｅｒｎａｌｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ．ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｕｒｖｅｙｏｎＩｎｆｒａｒｅｄｈｕｍａｎｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｓｅｖｅｒａｌｍａｊｏｒｉｓｓｕｅｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｌｓｏａｄｄｒｅｓｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ１引言随着社会的发展，人们越来越迫切要求快速而准确的身份验证和识别系统。
人脸识别技术在智能门禁系统中的活体检测方法
人脸识别技术在智能门禁系统中的活体检测方法智能门禁系统是现代社会中非常重要的安全设备，它不仅仅用于管理人员的进出，还可以通过人脸识别技术进行活体检测，增加系统的安全性。
本文将介绍人脸识别技术在智能门禁系统中的活体检测方法。
一、人脸识别技术简介人脸识别技术是一种通过计算机算法来识别和验证个体身份的技术。
它主要分为人脸检测、特征提取和身份验证三个步骤。
1. 人脸检测：通过图像处理技术，将摄像头捕获到的图像中的人脸区域进行提取和定位。
2. 特征提取：对于所提取到的人脸区域，通过计算机算法提取其特征信息，如面部的轮廓、眼睛、嘴巴等。
3. 身份验证：将提取到的特征信息与系统中已有的人脸库进行比对，判断是否为已知人员。
二、活体检测方法在智能门禁系统中，为了防止被欺骗，需要对人脸识别过程进行活体检测，以确保人脸信息来自于真实的活体。
1. 静态活体检测方法静态活体检测方法是通过分析人脸图像的特征和属性来判断其真实性。
常见的静态活体检测方法包括：（1）纹理分析：利用纹理信息分析来检测人脸是否为真实的活体。
真实的活体通常会通过纹理细节，呈现出更多的颜色、光线等特征。
（2）眨眼检测：通过检测眼睛的眨眼动作来区分真实的活体和静止的图像。
真实的活体会表现出自然的眨眼动作。
（3）嘴唇检测：观察嘴唇的形态和运动来判断人脸图像是否为真实的活体。
真实的活体嘴唇会表现出自然的动作和生理特征。
2. 动态活体检测方法动态活体检测方法是通过分析人脸图像的动态信息来判断其真实性。
常见的动态活体检测方法包括：（1）视频活体检测：通过分析人脸图像的视频序列，判断是否存在活体反馈。
真实的活体会表现出微小的变化，如微笑、头部摇晃等。
（2）红外活体检测：利用红外光源和红外相机来检测人脸图像的红外信息，以区分真实的活体和假体。
三、人脸识别技术在智能门禁系统中的应用人脸识别技术在智能门禁系统中的活体检测方法可以提高门禁系统的安全性和防护能力。
1. 提高安全性：通过活体检测，能够防止使用照片或视频等非真实的人脸信息进行欺骗，提高门禁系统的安全性。
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目录
1.引言............................................................................................................................ 1 2.红外人脸图像的特性 ................................................................................................ 1 2.1.红外人脸图像的光照不变特性[1-2]..................................................................1 2.2.红外人脸图像的其它特性[3]............................................................................. 2 3.红外图像人脸识别的特点 ........................................................................................ 2 3.1.红外图像人脸识别的优势..................................................................................2 3.2.红外图像人脸识别的难点..................................................................................3 4.红外人脸特征提取与识别方法 ................................................................................ 3 4.1.等温线匹配方法..................................................................................................3 4.2.基于生理学结构的方法......................................................................................4 4.3.基于传统统计识别的方法..................................................................................5 4.4.其他特征提取／识别方法..................................................................................6 4.5.基于血流图方法..................................................................................................6 5.方法分析及发展方向 ................................................................................................ 7 6.结束语........................................................................................................................ 9 参考文献........................................................................................................................ 9
1
热红外成像人脸识别技术概述
.红外人脸图像的其它特性[3] 2.2 2.2.
已有的实验都证明， 采集的待检测识别人脸图像与训练图库中的图像存在的 时间误差，将影响红外与可见光人脸识别的性能，且其对红外图像的人脸识别性 能的影响比对可见光图像人脸识别性能的影响要大得多。 另外，采集的红外人脸 图像是人刚从寒冷的室外进入温度较高的室内，以及诸如人体温度的急剧变化、 人脸表情的变化、人脸的姿态、人是否化妆和人是否戴眼镜等等，这些因素对红 外人脸图像的成像都可产生一定的影响，从而也影响红外图像人脸识别的性能。 在这些因素中，人是否戴眼镜对红外人脸图像的影响较大，从而明显影响其人脸 识别的性能， 而人脸姿态和人是否化妆对红外人脸图像的影响相对可见光人脸图 像而言要小许多，所以对红外图像人脸识别性能的影响也相应要小。总之，红外 人脸图像具有许多不同于可见光人脸图像的特性。
热红外成像人脸识别技术概述
1.引言
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。人脸识别技术，由于具有直观性、 被 动性和非侵犯性，是当今生物识别技术中最为活跃的一个领域。近十多年来， 来 自数学，计算机，心理学，乃至认知科学方面的研究人员都在努力探索能使计算 机自动识别人脸的理论和算法， 并产生了一批人脸识别系统。这一工作主要基于 可见光照相机。 其道理不言而喻： 大量照片都由这类相机产生， 且这种相机便宜、 可靠、分辨率高。但是，到目前为止，还没有一个系统可以稳定可靠地应用于实 际中。这种系统的性能受到光照、阴影、化妆等一系列外部因素的影响，而另一 方面，脸是3维的弹性物体，它随姿态、表情、发型等变化而变化，而所有这些 变化都难以建模、描述和分析于研究人员还无法回答“人脸识别基于什么” ， “在 变化的人脸中什么是独特的、不变的”等根本问题。至今，人脸识别仍是计算机 视觉，模式识别领域最具挑战性的问题。
题 目 热红外成像人脸识别技术概述
学 专 年 院 数学与计算机学院 业 级 计算机软件与理论 2010 级 12010130417 张 亮 刘立波
学生学号 学生姓名 指导教师
2010 年 10 月
20 日
热红外成像人脸识别技术概述
张亮 宁夏大学数学计算机学院 银川
摘要：研发一个稳定可靠的人脸识别系统至今还是计算机视觉中的一个难题。 用 红外图像来进行人脸识别是近几年才发展的一个新领域。 本文对红外人脸识别技 术，特别是特征提取的研究，进行了综述，并对未来红外人脸识别的方向进行了 展望。 关键词：人脸识别 红外图像 特征提取
Abstract : Developing a reliable face recognition system has been a challenge problem ． Infrared appears to be a good ahernative imagery as it is independent of external illumination ． In this paper we present a survey on Infrared human face recognition ， especially on feature extraction ． Several major issues for further research are also addressed in this paper． Keywords : Face recognition，infrared images，feature extraction
.等温线匹配方法 4.1 4.1.
可见光人脸图像和红外人脸图像中都存在等高线 ( 灰度值相等的点组成的 线)，在可见光中，等高线反映的是人脸的光照信息和一些人脸表面的结构信息， 这些等高线受光线影响特别大， 一般不具备很好的识别信息，所以不能用于人脸 识别。而这些等高线在红外人脸图像中反映的是人脸皮肤下面的血管分布信息 3
Thermal infrared imaging technology overview for face recognition
Zhanliang ） （School of Mathematics and Computer ,Ningxia University , Yinchuan Yinchuan）
2.红外人脸图像的特性
.红外人脸图像的光照不变特性[1-2] 2.1 2.1.
环境光照的变化对可见光人脸成像及其人脸识别性能有很大的影响， 为减小 或消除这种影响，在可见光人脸识别方法中各种补偿措施得到研究和采用。而人 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。多年来的研 究工作已表明：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， 红 外图像人脸识别推动人脸识别的发展以及提高人脸识别性能的最大优势就是其 对变化光照环境具有不变的特点。
3.红外图像人脸识别的特点
由于红外与可见光成像的不同机理以及红外人脸图像所具有的特性， 使得红 外图像人脸识别与可见光人脸识别相比较具有其本身的一些特点。
.红外图像人脸识别的优势 3.1 3.1.
通过对红外人脸图像特性的研究、分析以及相关的实验总结，并与可见光图 像人脸识别进行比较， 笔者对采用红外图像进行人脸识别的一些优势和特点进行 了探讨， 并结合实际应用总结出了一些有意义结论，以对研究和设计高性能的红 外人脸识别系统提供帮助，具体结论如下： � 红外图像人脸识别抗干扰性强，不受人脸变化和位置的影响； � 红外图像人脸识别是与光强独立的，其识别性能受环境光照变化的影响 很小； � 红外图像人脸识别不受伪装的干扰，防欺骗性强，即使经过化妆或整容， 也不能改变人脸面部的血管分布，从而不会改变人脸的热辐射模式。
热红外成像人脸识别技术概述
[4-6]
。使用噪声等效温差(NEபைடு நூலகம்D)小于或等于 0．7℃的红外照相机所拍摄的人脸照