人臉識別是生物特征識別領(lǐng)域中最常用的一種模態(tài),近年來在公共安全領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。各類人臉識別方法的關(guān)鍵都在于,提取人臉數(shù)據(jù)中與身份相關(guān)的本質(zhì)特征,同時(shí)消除其中受非身份因素影響的部分,非身份因素一般包括:環(huán)境光照、姿態(tài)、表情、飾物等。其中,光照問題在實(shí)際應(yīng)用中最為重要,用戶普遍要求人臉識別系統(tǒng)能適應(yīng)不同的光照環(huán)境。
一般的人臉識別系統(tǒng)都采用普通的可見光人臉圖像進(jìn)行識別,這類系統(tǒng)容易受到環(huán)境光線變化的影響,在識別之前往往需要采用一些預(yù)處理算法對光照進(jìn)行處理。雖然光照預(yù)處理算法能在一定程度上消除光照的影響,但同時(shí)也會使圖像損失一部分有用的信息。
近紅外人臉識別是為了解決人臉識別中的光照問題,而提出的一種解決方案,其包括兩部分:主動近紅外人臉成像設(shè)備和相應(yīng)的人臉識別算法。使用強(qiáng)度高于環(huán)境光線的主動近紅外光源成像,配合相應(yīng)波段的光學(xué)濾片,可以得到與環(huán)境無關(guān)的人臉圖像,人臉圖像只會隨著人與攝像頭的距離變化而單調(diào)變化。在此圖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,可以進(jìn)一步消除圖像的單調(diào)變化,得到完全光照無關(guān)的特征表達(dá)。
近年來,近紅外人臉識別在實(shí)際生活中已經(jīng)有了諸多應(yīng)用,如“深圳-香港生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”、“澳門-珠海生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”、“北京機(jī)場T3航站樓自助通關(guān)系統(tǒng)”等,均取得了很好的效果。
波段選取
為了減弱環(huán)境光對人臉成像的影響,主動光源的強(qiáng)度需要高于環(huán)境光,但是強(qiáng)光會對人眼產(chǎn)生干擾,降低用戶舒適度,因此,主動光源最好位于不可見波段,如:紅外、紫外等。長期照射紫外容易對人的皮膚和眼睛造成永久性傷害,中遠(yuǎn)紅外波段成像會損失物體表面的大多數(shù)信息,一般不用于物體成像,因此近紅外波段成為最好的選擇,如:780nm。
主動近紅外人臉成像
主動近紅外人臉成像設(shè)備能為人臉識別提供不受環(huán)境光影響的、高質(zhì)量的人臉圖像,所謂的高質(zhì)量包括:圖像亮度合適、均勻、對比度合適、不存在過度曝光等。
主動近紅外人臉成像設(shè)備一般包括如下幾個(gè)單元:
在相應(yīng)波段強(qiáng)度高于環(huán)境光的主動近紅外光源,主動光源與攝像頭置于同一位置;
能夠接收近紅外光的攝像頭;
窄帶濾光片,置于攝像頭鏡頭外,允許近紅外光通過的同時(shí)過濾環(huán)境光。
由于主動光源會隨著距離的增大而衰減,因此人與光源(攝像頭)之間的距離一般為50-100厘米。
光照無關(guān)的人臉識別
當(dāng)人與光源距離不變時(shí),近紅外人臉圖像非常穩(wěn)定,但是圖像的整體亮度仍然會隨著距離的變化而單調(diào)變化,因此需要采用特定的特征提取方法來解決單調(diào)變化的問題,如:直方圖均衡、直方圖標(biāo)定等。局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)是一種較好的方案,LBP只關(guān)注像素間的大小關(guān)系,當(dāng)圖像整體發(fā)生單調(diào)變化時(shí),像素間的大小關(guān)系是不變的。
通過以上方法獲得光照不變的特征表達(dá)之后,光照無關(guān)的人臉識別即水到渠成,后續(xù)采用一般的特征選擇、分類器設(shè)計(jì)便可構(gòu)建一套完全光照不變的近紅外人臉識別系統(tǒng)。
技術(shù)難點(diǎn)
雖然近紅外人臉識別對比傳統(tǒng)可見光人臉識別有著明顯的優(yōu)勢,但是主動光源的使用也帶來了一些問題:
主動光源會在眼鏡上產(chǎn)生明顯的反光,降低眼睛定位的精度;
反光對眼睛部位造成遮擋,影響識別;
不能利用已有的大量可見光照片(如二代證照片、逃犯照片庫等),用戶需要重新構(gòu)建近紅外照片庫,費(fèi)時(shí)費(fèi)力;
主動光源經(jīng)過長期使用后,會出現(xiàn)損壞和衰減,帶來更多的后期維護(hù)。
未來的研究將致力于解決上述問題,其中問題3最為重要,可以大大擴(kuò)展近紅外人臉識別技術(shù)的應(yīng)用范圍,其已逐步發(fā)展為一個(gè)獨(dú)立的研究方向“異質(zhì)人臉識別”。
應(yīng)用領(lǐng)域
目前,人臉識別已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域,隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會認(rèn)同度的提高,人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。
金融行業(yè):聯(lián)網(wǎng)核查、刷臉支付、VIP客戶識別等;
社保行業(yè):離退休人員信息采集及身份信息核查;
教育行業(yè):考生信息采集和身份識別;
公安行業(yè):公安人臉照片比對、罪犯抓捕;
企事業(yè)單位:工作人員考勤、出入控制;
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