非常态下远红外人脸识别中鲁棒生物特征提取研究

为消除光照及阴影的影响，实现全天候识别，本项目提出用远红外来进行人脸识别；针对远红外人脸图像会随着环境温度、心理、生理等因素的变化而变化，造成红外人脸识别性能下降，本项目从生物传热学角度出发，基于人体温度调节机理，建立人脸热模型；通过有限元方法的数值建模及有约束多变量优化算法的提出，反向求解人脸热模型，从变化的人脸温谱图中提取稳定的人脸血流数据和状态信息；根据所辨识的状态信息，对血流数据做进一步的补偿和归一化处理，以期得到鲁棒﹑独特的红外人脸生物（血流）特征。通过本项目的研究，为开发一套具有自主版权，无需严格约束的高性能红外人脸识别系统打下坚实的基础。本项目研究成果对红外医学图像分析﹑情感研究﹑人机交互等领域也有较高的学术价值。