基本信息
- 项目名称：
- 高准确度近红外人脸图像识别系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 本项目主要研究基于近红外图像的新一代人脸识别系统，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，通过对图像去噪、人脸检测和人脸识别等相关技术的理论创新，不仅克服了环境光照的影响提高了实用性，而且防止了人脸照片、视频和三维模型的欺骗提高了安全性，最后将系统识别信息显示在交互式可视化平台，实现高准确度人脸识别和方便快捷管理，具有广阔的推广前景。
- 详细介绍：
- 人脸识别是近年信息科学领域里一个备受关注的热点，人脸识别技术在社会发展与建设中也得到了广泛的重视和应用。本项目重点考虑人脸识别在当前存在克服光照影响困难的问题。许多专家学者研究证明：相比于可见光，在环境光照变化的情况下采用近红外光谱成像的图像能显著提高人脸识别率。本项目立足于近红外图像开发出对环境光照影响不敏感的高准确度人脸识别系统，该系统由近红外人脸图像采集预处理模块、人脸检测模块、人脸识别模块组成。 三个模块均进行理论创新： (1)近红外人脸图像采集预处理模块实现了一个快速、高效的过完备字典学习算法并成功将其应用到图像去噪中； (2)人脸检测模块改进了已有人脸检测算法，将AdaBoost和LBP的优势进行结合，得到融合的检测算法，能够在任意的背景中准确而又快速地检测出存在的人脸； (3)人脸识别模块提出了基于核随机映射与支持向量机的人脸识别算法，能弥补传统算法在精度、稳定性和速度方面的缺陷，且保留了当今近红外人脸识别所涵盖的识别率高、识别速度快、鲁棒性好、不受光照改变的影响等优点。 同时设计了双光谱人脸图像获取装置。其中近红外人脸图像应用于本人脸识别系统进行身份的鉴定，可见光人脸图像用来做界面的显示。 硬件上，系统不仅支持一对一与一对多模式并且包含基于人脸识别的比对子系统。与传统的一对一相比方便性更强，注册人数支持从一个人到上千人不等。基于人脸识别的比对子系统在公安追逃、流动失踪人口的身份确定等应用场合，提供了一种非常方便快捷和直接的途径。最后将系统识别信息显示在交互式可视化平台，实现了高准确度的人脸识别和方便快捷的管理，具有广阔的应用推广前景。
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作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 1.作品设计、发明的目的 解决安防监控中不同环境光照下准确的人脸识别问题。目前市场上的人脸识别技术产品，除了价格昂贵的三维人脸技术产品外，基本都是基于可见光图像的。而基于可见光图像的人脸识别技术对环境光照的影响有着难以克服的缺陷，当识别时的光照与注册采集时的不同，识别性能会有较大下降，无法满足实际系统的需要。如何消除环境光照对人脸识别的影响成了人脸识别领域最具挑战性的难题。 2.基本思路 基于近红外图像的人脸识别方法和核心技术。 3.创新点 (1)基于过完备快速学习字典的去噪算法； (2)基于AdaBoost和LBP相融合的人脸检测算法； (3)基于核随机映射与支持向量机的人脸识别算法。 4.技术关键 (1)去噪技术 为加速整个字典学习过程：字典学习稀疏编码部分，将多选择概念引入到最小角度回归算法使其求解速度得到很大提升；在字典更新中引进快速的逼近奇异值分解算法； (2)人脸检测技术 将AdaBoost和LBP的优势进行结合，得到融合的人脸检测算法； (3)人脸识别技术 将核的思想引入到随机映射方法中并利用其来提取更有效的人脸特征。把用于两类分类的支持向量机分类器引入到人脸多分类问题中，采用一对多策略把多类问题转化为两类问题； 5.主要技术指标 (1)识别率：实现97%以上的近红外人脸识别率； (2)识别速度：实现小于0.05ms的人脸检测与小于1s的人脸识别； (3)适应影响人脸识别系统性能的其他因素：光照、姿态、表情、尺度、眼镜和饰物等。
科学性、先进性
- 已有同类产品的不足：(1)受光照影响大。传统的基于可见光的人脸识别产品在光线不足或有光线变化的情况下，识别性能显著降低，甚至不能工作；(2)易被欺骗。传统的人脸识别产品活体判别性能差，人脸的照片、视频都能轻易蒙骗系统；(3)受面部表情及饰物的影响。尤其是基于热红外和远红外的人脸识别产品对眼镜很敏感。 与此相反，本项目基于近红外人脸图像的识别系统不仅能克服环境光照的影响，而且在人脸的识别性能上也有显著提高。首先在预处理方面，为实现稀疏表示去噪，针对如何构建过完备字典方面提出了过完备快速学习算法。其次，深入研究了基于AdaBoost的人脸检测算法和基于LBP的人脸检测算法。建立了两者在特征级融合的人脸检测算法。最后，提出了基于核随机映射与支持向量机的人脸识别算法。核随机映射方法将初始输入映射到高维特征空间，在高维特征空间计算得到的非线性成分具有高阶相关性，能够很好的描述样本的类别差异，弥补了传统PCA方法不能解决非线性问题的不足，而且引入支持向量机的方法进行分类能显著的提高人脸识别率。
获奖情况及鉴定结果
- 1.湖南创合制造有限公司于2010年10月28日对本作品做出鉴定评价：该系统通过对近红外图像去噪、人脸检测和识别等技术的理论创新，不仅克服了环境光照的影响提高了实用性，而且防止了人脸照片、视频和三维模型的欺骗提高了安全性，操作简单，具有广阔的推广前景。详细评价报告见附录。 2.作品在校“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛中，获得一等奖。
作品所处阶段
- 生产阶段
技术转让方式
- 暂无
作品可展示的形式
- 现场演示，样品
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 1.使用说明 (1)启动系统进入识别主界面；(2)点击“高级设置”进行单个新用户身份信息登记、人脸采集和删除，时间设置、双摄像头误差调整以及批量用户信息登记；(3)验证时，将人脸处于显示屏正中，人脸识别通过后，主界面会自动显示用户身份信息及其人脸照片。 2.技术特点和优势：(1)高可靠性；(2)实时性；(3)自学习性；(4)完全非接触性。 3.适用范围及推广前景的技术性说明 (1)身份鉴定。系统可快速地计算人脸数据之间的相似度；(2)门禁出入。通过非接触操作能简单完成人脸比对以确认身份且直观方便便于事后查验；(3)监控布控。实时实现多路摄像头捕捉人脸，可以在监控范围中识别和跟踪对象；(4)公安照片搜索系统。快速人脸检索查找可体现科技警力威力。 4.市场分析和经济效益预测 目前能克服光照变化影响的当属近红外人脸识别技术，本系统产品已将近红外人脸识别算法升级为可视化平台，便于普通用户操作，这不仅推动了产品的普及，也会带来不可估量的经济效益。
同类课题研究水平概述
- 国外的一些典型的人脸识别商业公司有A4Vison、Cognitec、Human Scan、Identix、Viisage、Neuro Technology、Neven Vision、Zn Bochun Gmbh、Mirio、FaceKey等。国内主要从事人脸识别的科研单位有清华大学、中科院自动化所、中科院计算所，公司如上海的银晨、北京的昊普思、汉王、海鑫、天眼、普赛等。纵观国内外的人脸识别系统大部分是基于可见光谱。基于可见光的人脸识别产品受光照影响大，在光线不足和光线变化的情况下，识别性能明显下降，甚至不能工作。2002年，FRVT对参加测试的系统在室内环境和室外环境（光照条件不可控）的情况进行比较，结果表明即使是最好的人脸识别系统在室内和室外两种测试条件下，其识别率也会从90%降低到50%左右。2005年，FRVT的总结报告总中也指出，光照变化对目前人脸识别系统仍存在着较大的影响。 市场上也出现了一些基于三维数据的人脸识别方法和基于热红外图像的人脸识别方法，以克服光照的影响。基于三维图像人脸识别方法，通过激光扫描器获取三维人脸数据。基于三维技术的系统受环境光照影响较小，但是由于设备昂贵、存储和计算复杂度很高，不能满足实际系统的需要。基于热红外或远红外图像的方法，易受环境温度、人的情绪和健康状态的影响，使得获取到的人脸图像发生较大的变化，在实际的应用系统中性能并不好。基于近红外图像的人脸识别方法是近年来人脸识别技术的一个革命性的创新，目的在于消除环境光照对人脸识别的影响。08年8月,中科奥森近红外人脸识别技术应用于北京奥运会及残奥会。 本系统利用近红外技术成功的解决了室内光线变化对人脸识别影响这一技术难题。系统不仅保留了当前近红外人脸识别所涵盖的识别率高、识别速度快、鲁棒性好、不受光照改变的影响等优点，而且还对很多与人脸识别相关的技术进行了创新，最终达到了能很好的满足实际应用需要的目的。此外，我们已将近红外人脸图像识别系统引入可视化平台转化为产品，便于普通用户的操作，这对产品的普及起着很好的推动作用。
