热红外光谱人脸识别算法：夜视环境下的高精度识别

"基于热红外光谱的人脸特征提取算法是一种针对夜视环境下人脸识别难题的解决方案。该算法利用热红外光谱数据，通过数据建模获取极大化数据模型，采用高斯混合模型来估计和调整参数。在热红外高斯混合人脸图像中提取等温特征，进而重建热特征图像。通过计算概率邻近指数评估个体间的相似度，从而实现高效且稳健的识别结果。实验在UCHThermalFace数据库上进行，显示该方法在多姿态、特征变化、随机遮挡和眼部噪声样本的情况下具有高识别精度和抗干扰能力。 关键词: 图像处理、热红外光谱、人脸识别、热特征图像重建、高斯混合模型、夜视环境 本文介绍了针对传统可见光谱人脸识别技术在光照、姿态、遮挡、表情变化以及照片欺诈等问题上的局限性，尤其是在夜视环境下的识别挑战，提出了一种创新的基于热红外光谱的人脸特征提取算法。首先，该算法对热红外人脸图像进行数据建模，目的是获得最大化数据模型，这有助于捕捉图像中的关键信息。接着，算法利用高斯混合模型来估计和调整混合模型的参数，以适应不同条件下的热红外图像特征。 在数据建模之后，算法的关键步骤是提取热红外高斯混合人脸图像的等温特征。等温特征反映了人脸的温度分布，不受光照变化影响，因此对于夜视环境特别有利。通过这一过程，可以重建出稳定的热特征图像，为后续的人脸识别提供稳定的基础。 为了进行个体识别，算法采用概率邻近指数作为相似度度量标准。这种方法能够有效地衡量两个热特征图像之间的相似程度，从而确定个体的身份。在UCHThermalFace数据库的实验中，这种基于热红外光谱的特征提取算法表现出了在复杂条件下（如多姿态、特征变化、随机遮挡和眼部噪声）的高识别精度和稳健性，显著提升了人脸识别系统在夜视环境下的抗干扰能力。 该研究为解决夜间及复杂环境下的人脸识别问题提供了新的思路，展示了热红外光谱在人脸识别领域的潜力，对于提升安全监控、军事应用以及无人系统等人脸识别技术的性能具有重要意义。