過(guò)去幾年，學(xué)術(shù)界和商業(yè)界都對(duì)生物計(jì)量學(xué)產(chǎn)生了極大的關(guān)注。它已成為傳統(tǒng)身份識(shí)別方式的首選替代方式，這些身份識(shí)別卡未嵌入人的身體特征中。對(duì)包括面部，指紋，虹膜和視網(wǎng)膜識(shí)別在內(nèi)的幾種生物識(shí)別方式的研究已取得了不同程度的成功。人臉識(shí)別是最吸引人的方式，因?yàn)樗侨祟?lèi)之間自然的識(shí)別方式。

最近，研究人員研究了使用紅外熱像儀進(jìn)行人臉識(shí)別，可以進(jìn)行體溫快速檢測(cè)。然而，這些在熱面部識(shí)別中的許多研究工作僅將熱紅外波段用作在黑暗中觀(guān)察或減少光可變性的有害影響的方法。從方法上講，它們與可見(jiàn)波段的人臉識(shí)別算法沒(méi)有太大區(qū)別，可見(jiàn)波段可以分為基于外觀(guān)的方法和基于特征的方法。最近，已經(jīng)嘗試融合可見(jiàn)光和紅外熱像儀模態(tài)以提高面部識(shí)別的性能。

研究提出了一種解決熱面部識(shí)別問(wèn)題的新穎方法，該方法可以充分利用熱紅外波段的潛力。它由統(tǒng)計(jì)面部分割和針對(duì)熱現(xiàn)象學(xué)量身定制的生理特征提取算法組成。生理載體由面部血管網(wǎng)絡(luò)的熱烙印形成。預(yù)測(cè)了從熱面部圖像提取血管網(wǎng)絡(luò)并將其用作面部識(shí)別的特征空間的可能性。目標(biāo)是人們對(duì)紅外熱像儀中人臉識(shí)別的另一種思考方式，以促進(jìn)體溫快速檢測(cè)。與其他方式相比，它具有明顯的優(yōu)勢(shì)。面部熱圖像由紅外熱像儀捕獲。對(duì)于要存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)主題，記錄五個(gè)不同的姿勢(shì)。將兩步分割算法應(yīng)用于每個(gè)姿勢(shì)圖像，以從面部提取血管網(wǎng)絡(luò)。

圖為紅外熱像儀測(cè)體溫

為了建立可行性，提出了一種使用熱成像中包含的生物熱信息來(lái)捕獲面部生理模式的特定方法。該方法的基礎(chǔ)是利用特征和時(shí)不變的生理信息來(lái)構(gòu)建特征空間。盡管面部熱圖隨時(shí)間推移而移動(dòng)，但淺層脈管系統(tǒng)與周?chē)M織之間的對(duì)比度仍保持不變。這種生理特征具有永久性，在皮膚下很難改變。因此，它為可以使用它的任何面部識(shí)別方法提供了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，方法如下：首先，使用新穎的貝葉斯分割算法將面部組織與背景分離。其次，通過(guò)使用白色大禮帽分割并進(jìn)行各向異性擴(kuò)散，從皮膚表面提取血管輪廓網(wǎng)絡(luò)。第三，將TMP定位在血管網(wǎng)絡(luò)中，并將其用作特征向量的基礎(chǔ)。第四，它通過(guò)匹配基于TMP的特征向量來(lái)執(zhí)行識(shí)別。從指紋識(shí)別中借鑒了一些想法，因?yàn)檠芫W(wǎng)絡(luò)似乎與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)象學(xué)上相似。

最重要結(jié)論是，基于生理的人臉識(shí)別來(lái)對(duì)體溫快速檢測(cè)似乎是可行的，并且具有潛力，尤其是作為一種解決隨時(shí)間推移永久性低的問(wèn)題的方法。確定了眼鏡和濃密的面部毛發(fā)的存在，以及大量的汗液，這可能是熱量散發(fā)的結(jié)果。大量汗水在熱面部貼圖中引入了非線(xiàn)性位移，當(dāng)前特征提取機(jī)制無(wú)法很好地處理該非線(xiàn)性位移。更重要的是，結(jié)果證明了生理框架在人臉識(shí)別中的可行性，并為該領(lǐng)域進(jìn)一步的方法學(xué)和實(shí)驗(yàn)研究開(kāi)辟了道路。

參考文獻(xiàn)

Pradeep Buddharaju, Ioannis T. Pavlidis, et al. Physiology-Based Face Recognition

in the Thermal Infrared Spectrum. IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence.