23、热成像到可见光人脸合成与识别

热成像到可见光人脸合成与识别

1 人脸识别概述

人脸是应用最广泛的生物特征之一，使用人脸作为生物特征的一个关键优势是无需测试对象的配合。在过去二十年中，各种人脸识别（FR）系统不断发展。机器学习和计算机视觉方法的最新进展，为提升人脸识别系统的性能提供了有力支持。深度学习方法借助处理硬件的大幅改进、人脸数据的广泛普及以及算法的不断发展，显著提高了人脸识别的准确性，尤其在非受限场景下表现出色。目前，人脸识别研究、开发和应用主要集中在利用电磁光谱可见区域采集的人脸图像。

然而，在实际场景中，如军事和执法领域，常常面临恶劣的环境条件，包括光照不足和明显的阴影。例如在夜间环境下，仅依靠可见光进行人脸识别存在很大困难。因此，热成像技术被提出用于夜间和低光照条件下的人脸识别。

2 红外光谱与跨域匹配挑战

2.1 红外光谱分类

红外（IR）光谱可分为主动红外和热（被动）红外波段。主动红外波段（0.7 - 2.5 µm）又分为近红外（NIR）和短波红外（SWIR）光谱。SWIR 的波长范围比 NIR 长，对雾和烟等低水平遮挡物的耐受性更强。被动红外波段进一步分为中波红外（MWIR）和长波红外（LWIR）波段。MWIR 范围为 3 至 5 µm，LWIR 范围为 7 至 14 µm。MWIR 和 LWIR 相机都能在一定距离外感知面部的温度变化，并生成二维热成像图，但它们呈现出不同的面部皮肤图像特征。MWIR 具有反射和发射特性，而 LWIR 主要由发射辐射组成。

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红外波段	波长范围	特性