新技术让红外图片中的人脸也能被识别

本文摘要：红外线监控视频或者是红外线闭路电视的影像所不存在的一个问题就是，它无法利用这些图像来辨识出有人物的身份。面部在红外线光学中看上去不会有相当大的有所不同，要将红外线图像与他们长时间外观的图像展开给定是一个仍未解决问题的挑战。 人们的外表在红外线和红外线之间的关系是高度非线性的，红外线其趋向于用于被动传感器来检测人体所弥漫出来的光线，而不是人体所光线的光线。

红外线监控视频或者是红外线闭路电视的影像所不存在的一个问题就是，它无法利用这些图像来辨识出有人物的身份。面部在红外线光学中看上去不会有相当大的有所不同，要将红外线图像与他们长时间外观的图像展开给定是一个仍未解决问题的挑战。　　人们的外表在红外线和红外线之间的关系是高度非线性的，红外线其趋向于用于被动传感器来检测人体所弥漫出来的光线，而不是人体所光线的光线。　　如今，德国卡尔斯鲁厄理工学院的SaquibSarfraz和RainerStiefelhagen回应，他们早已研究出有了如何创建中、远程红外面部图像，与对应的红外线图像的关系。

他们早已极致的教导神经网络来已完成所有的工作。　　面部弥漫红外线的方式，与它反射光线的方式几乎有所不同。弥漫的红外线与空气的温度和皮肤的温度十分涉及，而这些又各不相同人体的活动水平，以及人体否有感冒等情况的影响。

　　还有一个问题使得红外线图像难以辨认面部：红外线图像具备更高的解析度，而远红外线图像则较低得多，这是由摄像机的性质而以定的。总之，这些因素使得给定红外线图像与对应的红外线图像显得很难。　　但是近年来深层神经网络在应付各种简单问题的提高上，给与了Sarfraz和Stiefelhagen灵感。为什么不训练神经网络通过观察红外线版本的图像，从而辨识红外线的面部？近年来，两个最重要因素的融合使得神经网络显得更为强劲。

　　一是更佳地理解如何创建和调整网络来继续执行任务，这项技术领导了深度神经网络的创立。　　二是大型注解的数据集的可用性更加低，它们可被用来训练神经网络。

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