红外人脸识别：形变模型与鲁棒性增强技术

“论文研究-基于形变模型的红外人脸鲁棒识别.pdf” 本文介绍了一种解决人脸识别领域中光照、表情和遮挡变化问题的方法，主要关注在热红外成像环境下的人脸识别。热红外成像被引入以克服光照变化的影响，而形变模型的融合则用于处理表情和遮挡变化。该研究的核心是将热红外测试人脸视为人脸库的线性组合，并利用形变模型来表达这些组合。通过应用l1最小化优化技术，求解出组合系数，进而基于系数的稀疏性进行人脸识别。 作者郝宁波提出，通过将人脸分片并加权，能够进一步增强算法的鲁棒性。在实验中，这种方法在Equinox人脸库上进行了验证，结果表明基于红外光的人脸识别效果显著优于可见光对于光照变化的抵抗力。同时，融合局部形变模型的识别方法不仅提高了识别率，还能有效应对红外人脸识别中眼镜干扰和表情变化带来的挑战。 关键词涉及到的关键技术包括： 1. 人脸识别：是计算机视觉领域的一个重要课题，旨在通过分析和比较人脸特征信息来确定个体身份。 2. 热红外成像：利用热红外辐射来获取物体的温度分布图像，不受光照影响，适用于人脸识别中的光照变化问题。 3. 形变模型：在本研究中，形变模型被用来描述人脸在不同表情或遮挡状态下的变化，通过模型的变形来适应不同条件。 4. 稀疏表征：这是一种数学方法，通过寻找最稀疏的系数表示来简化数据，有助于在复杂环境中提取关键特征。 5. 鲁棒性：算法的鲁棒性是指其在面对噪声、变化或异常情况时仍能保持稳定性能的能力。 6. 人脸分片加权：通过将人脸划分为多个区域并分别赋予不同的权重，可以更好地处理局部变化，提高识别准确性。 这篇论文的研究成果对人脸识别技术的进步具有重要意义，特别是在复杂环境下的红外人脸识别，为解决实际应用中的光照、表情和遮挡等问题提供了新的思路。通过实验验证，这种融合形变模型的方法显示出了良好的性能，为未来相关领域的研究提供了有价值的参考。