基本信息
- 项目名称：
- 红外人脸图像温度归一化
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 自然科学类学术论文
- 简介：
- 在人脸识别技术的研究中，绝大部分研究都集中于可见光人脸识别技术，关于红外人脸识别技术的研究并不多，而此次项目利用红外进行人脸识别是有效的生物识别方式，通过对红外图像几何归一化可以降低图像的维数并用最少的数据来表征图像的特征信息，同时可以消除由于外界环境（如噪声、光照）变化和采集者自身因素的影响，在实际应用中有着巨大的优势。
- 详细介绍：
- 本研究主要分为三部分进行研究：提取环境温度参数；环境温度对红外人脸图像的影响；红外人脸图像温度归一化算法研究。 通过观察不同温度下的图像和参考温度下的图像以及它们的差值图像，可以得出以下结论：人脸上各部位的温度都会随着环境温度的改变而改变，且人脸不同部位随环境温度的改变其自身温度的变化是不同的。因此，本课题为了充分利用图像的局部特征，对图像中的每个点进行温度补偿，进而实现对整幅红外人脸图像的温度归一化处理。
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作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 通过观察不同温度下的图像和参考温度下的图像以及它们的差值图像，可以得出以下结论：人脸上各部位的温度都会随着环境温度的改变而改变，且人脸不同部位随环境温度的改变其自身温度的变化是不同的。因此，本课题为了充分利用图像的局部特征，对图像中的每个点进行温度补偿，进而实现对整幅红外人脸图像的温度归一化处理。
科学性、先进性及独特之处
- 1.此课题的研究内容是一个全新的领域，国际上和国内关于此方面的研究较少 2.红外人脸识别相比于可见光人脸识别的的优越性 3.新方法的提出与验证
应用价值和现实意义
- 为了减小环境温度对红外人脸图像的影响，在红外人脸识别的图像预处理中，如何将测试数据转换到与训练数据相同的环境温度背景下，进而对红外图像进行温度归一化，以提高系统的识别性能是目前研究的难点之一。红外图像的归一化方法可应用于各种实时的红外人脸识别系统中，具有很高的理论研究意义和实际应用价值。
学术论文摘要
- 用红外进行人脸识别是有效的生物识别方式，通过对红外图像几何归一化可以降低图像的维数并用最少的数据来表征图像的特征信息，同时可以消除由于外界环境（如噪声、光照）变化和采集者自身因素的影响。 本文通过观察不同温度下的图像和参考温度下的图像以及它们的差值图像，发现人脸上各部位的温度都会随着环境温度的改变而改变，且人脸不同部位随环境温度的改变其自身温度的变化是不同的。因此，本课题为了充分利用图像的局部特征，拟对图像中的每个点进行温度补偿，进而实现对整幅红外人脸图像的温度归一化处理。将实验图像温度归一到测试库中的图像温度上。将通过实验发现图像识别率大幅增长，结果验证了该算法的正确性。
获奖情况
- 无
鉴定结果
- 无
参考文献
- Research Consulting Integration, International Biometric Group. Chellappa R, Wilson C L, Sirohey S. Human and machine recognition of faces: a survey. [J]. Proc. IEEE, 1995, 83(5):705-740. 周杰, 卢春雨, 张长水等. 人脸自动识别方法综述. [J]. 电子学报. 2000, 28(4)102-106. 章柏幸,苏光大. 人脸成像特性研究及人脸归一化的目标. [J]. 光电子激光. 2008, 14(4): 406-410. [5] 史得琴, 李俊山, 杨威. 一种新的红外图像自适应增强算法. [J]. 电光与控制. 2008, 15(9):18-20. [6]Wu S Q, Jiang L J, Xie S L, et al. A robust method for detecting facial orientation in infrared images. [J]. Pattern Recognition, 2006, 39: 303-309. [7]李江. 红外图像人脸识别研究. [D]. 湖南：国防科技大学. 2005. [8]伍世虔. 不同状况下的人脸温谱图分析. 技术报告，2004.
同类课题研究水平概述
- 人脸识别技术作为生物特征识别领域中的一项基于生理特征的识别技术，是以通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证的一种技术。人脸自动机器识别涉及计算机视觉、模式识别、机器学习、感知科学、计算机智能和人工智能等技术，它具有重要的理论意义和应用价值。 最早对红外人脸识别进行研究是在1992年，美国Mikos公司Prokoski博士指出，人脸温谱图是由人脸中的血管大小和血管分布等红外热辐射决定的，而且每个人的血管分布是不可复制的，不随年龄增长而变化的，具有唯一性。但由于当时红外相机价格在每台20万美元左右，且其使用受到一定的管制，因此在当时，红外人脸识别技术并没有得到足够的重视。 近几年来，随着红外相机价格的降低和红外技术的民用化，美国，日本，新加坡以及我国国防科大和江西财经大学等少数几个国家开展了对红外人脸识别的研究。1996年美国DoD（Department of Defense）发起的人脸识别计划中，Wilder教授等人研究了红外图像人脸识别与可见光人脸识别的区别，并尝试能否用红外人脸识别代替可见光人脸识别，以得到一个鲁棒的认证系统。Eqninox公司建立了相同条件下的红外人脸和可见光人脸数据库，并在此基础上对二组数据采用相同的特征提取方法比较其识别系统的性能，实验结果表明，在光照变化较大的情况下：1）对同一个人脸在相同的变化条件下，光照变化对红外图像的影响要小于其对可见光图像的影响；2）不管用哪种特征提取方法（PCA,LDA,ICA等），红外人脸识别系统的性能高于可见光人脸识别系统。 但是研究表明，红外人脸识别系统在时延数据下性能降低，人脸温谱图会随着环境温度、心理状况以及生理状态的变化而变化，导致温谱图非线性变化。消除或减小环境温度、生理和心理因素对红外图像人脸识别系统的影响，找到不随这些因素变化而变化的特征成为一个具有挑战性的课题，也是进一步提高红外人脸识别系统性能和推广其应用背景的瓶颈。 本文通过观察不同温度下的图像和参考温度下的图像以及它们的差值图像，发现人脸上各部位的温度都会随着环境温度的改变而改变，且人脸不同部位随环境温度的改变其自身温度的变化是不同的。通过特有的归一化算法对温谱图中的点进行温度补偿，通过实验发现识别率得到了大幅增长。
