Первая традиционная полуавтоматизированная система FR была разработана в 1960 году для определения особенностей личности.
FR - это биометрическое приложение, в котором отдельное лицо идентифицируется на цифровом изображении путем анализа и сравнения шаблонов. Как правило, в системе распознавания лиц (FRS) существует три этапа:
- распознавание и захват описаний лица с разных точек зрения; нормализация - сегментация, расположение и последовательность описаний лица;
- распознавание выполняет иллюстрацию, моделирование незнакомых описаний лица и связывает их с известными моделями, предлагая идентичности.
FR в целом следует статистическому подходу к распознаванию образов.
Принцип действия
Ограничения видимого спектра в FR стали основными областями изучения компьютерной визуализации и прикладного распознавания образов. Принцип FR лежит на входных изображениях лица, собранных в электромагнитном диапазоне для их идентификации и верификации, но за его пределами достигается отличный уровень с некоторыми ограничениями.
Работа с VS (видимый спектр 390-750 нм) для FR превосходит некоторые ограничения, такие как подсветка, поза, изменения мимики лица. Были разработаны ряд методов для минимизации трудностей на снимках, собранных в VS.
Проблема освещения сводится к минимуму с помощью двух методов, называемых фильтрами обработки изображений и статистическими моделями лица.
Благодаря поддержке инвариантности в изменении позы, IRS достигла большого развития в области исследований. В FR изображения, полученные камерами в IRS (инфракрасный спектр), имеют больше характеристик, чем в VS. ИК-изображения могут быть получены в различных типах освещения, даже при полной темноте, которые показывают силу ИК-изображений для представления изменения лица для FR.
Еще одной характеристикой ИК-изображений является влияние поглощения и рассеяния на энергию, меньшее по сравнению с VS. Включая внешнюю информацию о лице, такую как эмоции, мимику, определять анатомическую информацию, такую как сосудистая сеть лица , можно с помощью данных съемок IRS. Тепловизионное зрение ИК-изображений помогает обнаружить маскировку человека, которая не поддерживается VS. Поэтому в области IRS можно ожидать большой объем исследований и применений.
Диапазон и характеристики
В отношении исследований и разработок поделилии IRS на четыре под диапазона: БИК, SWIR, MWIR и LWIR. Различные под диапазоны содержат различные значения частот, обусловленные солнечным спектром и разделенные линиями поглощения атмосферных газов. Для FR разница в ИК-поддиапазонах обусловлена спектром теплового излучения человеческого тела.
Методы FR на основе ИК разрабатываются в связи с ограничениями видимых VS и приводят к новым исследованиям в области ИК, для которых предлагается несколько сложных моделей на основе ИК. В них изучаются специфические свойства данных в конкретной области. ИК-изображения имеют большое значение в области FR для извлечения важных биометрических характеристик, которые демонстрируют высокий уровень отличительной способности и влияют на систему FR. Сильная система FR должна считывать выражение лица и подстраиваться под изменения.
Кровеносные сосуды излучают большее тепло, чем окружающие ткани. Инфракрасные камеры ограниченно видят тепло, выделяемое лицом, поэтому в настоящее время цифровые технологии обработки изображений используются для определения рисунков кровеносных сосудов.
Более того, картина сосудов может быть широко применена на большое количество людей, так как она имеет почти индивидуальные характеристики. Подсчитали, что на лице человека почти 175 кровеносных сосудов, которые могут быть определены для получения более подробной информации об изображении лица по сравнению с тканями.
В ИК-изображении распределение температуры искусственных волос и кожи отличается от естественной температуры волос и кожи, поэтому может помочь распознать попытки замаскироваться. В инфракрасном спектре излучаемое лицами тепло усиливается несколькими сложными переменными, т.е. температурой окружающей среды, состоянием воздушного потока, физической нагрузкой, болезнью и лекарствами.
Характеристика подходов
Для FR в ИК-спектре используются подходы: целостные методы, многоспектральное и мультимодальное слияние.
1. Целостные методы
В методах целостного отображения рассматривают изображение лица целиком и поэтому не могут обработать его отдельно. Этот метод является уникальным в функционировании изображений лица и помогает обрабатывать их иначе, чем в других категориях.
Различные исследователи использовали этот подход для FR с использованием инфракрасных изображений. В 1992 году исследовали потенциал ИК-изображения для FR, извлекая из термограмм значительную форму, называемую элементарными формами, и структура этих элементарных форм была аналогична структуре отпечатков пальцев. Для извлечения этих элементарных форм из термограмм использовались различные методы, однако технические подробности этих методов полностью отсутствуют.
2. Классические методы
Ранние исследования, основанные на методе целостного внешнего вида, были проведены только для VS.
Применяются различные усовершенствованные линейные методы, такие как анализ лиц Айгена, линейный анализ дискриминантов (LDA), анализ локальных признаков (LFA) и анализ независимых компонентов (ICA) для термических и видимых данных на основе FR.
3. Современные методы
Методы FR в ИК схожи с VS, но менее сложны по сравнению с ними. В 2011 году был изучен метод, основанный на общей гауссовской модели смеси, для которой параметры были взяты из образца изображения с использованием байесовского подхода.
В большинстве случаев методы, основанные на внешнем виде, полностью поддерживают сложные статистические методы. Одним из основных недостатков этих исследований является то, что рассматриваемые данные не включают в себя типы внутри личностных изменений, вызванных различными эмоциональными состояниями, потреблением алкоголя или физическими упражнениями, а также температурой окружающей среды.
Функционально-ориентированные методы
Различные исследователи использовали функционально-ориентированные методы для получения ИК-изображений для FR. Особенности ИК - изображения извлекаются на основе локальных бинарных шаблонов (LBP), вейвлет-преобразования, криволинейного преобразования, сосудистой сети и перфузии крови. Вейвлет-преобразование используется для представления одномерных и двухмерных сигналов, включая внешний вид лица в VS. Криволинейное преобразование расширяет функции вейвлет-преобразования, в которых степень ориентационной локализации напрямую зависит от масштаба кривой.
В 1997 году были обнаружены особенности тепловизионных изображений. Использовался подход, основанный на сочетании результатов классификации на основе нейросетей и усредненного локального вида.
Мультимодальные методы
ИК сталкиваются с рядом проблем FR методов, таких как непрозрачность очков и зависимость приобретенных данных об эмоциональном и физическом состоянии субъекта. В отличие от этого, очки для глаз, а также физиологические переменные, такие как эмоциональное состояние, не создают никаких ограничений в FR.
В связи с рядом сложных факторов, ИК и видимые спектры могут быть указаны как взаимодополняющие друг друга. Различные методы, описанные для FR в видимом и инфракрасном спектре, используют концепцию синтеза. Слияние изображений может быть выполнено двумя методами. Один из них основан на уровне данных, а другой - на уровне принятия решений. На уровне данных характеристики строятся на основе информации, унаследованной от обоих методов, и затем эти характеристики классифицируются, в то время как на уровне принятия решений рассчитывается точность сопоставления двух лиц.
Другая проблема FR заключается в том, что с течением времени производительность алгоритма уменьшается между тренировкой и тестовыми данными без учета условий сбора. Позже было замечено, что эффективность FR снижается из-за изменений в некоторых материальных факторах, которые влияют на внешний вид лица и особенно влияют на тепловые характеристики.
В 2004 году изучали влияние внешней температуры на температуру лица с помощью порогового значения и повышения качества изображения для нормализации областей лица. Описали последствия кратковременного воздействия на работу ИК-системы FR, которые показывают, что ошибки FR, возникающие в VS и ИК спектрах, на которые влияет время между получением образца и данными, не связаны между собой.
