紅外線監(jiān)控視頻或者是紅外線閉路電視的影像所存在的一個問題就是，它難以利用這些圖像來識別出人物的身份。面部在紅外線成像中看起來會有很大的不同，要將紅外線圖像與他們正常外觀的圖像進(jìn)行匹配是一個尚未解決的挑戰(zhàn)。人們的外表在紅外線和可見光之間的關(guān)系是高度非線性的，紅外線其趨向于使用被動傳感器來檢測人體所散發(fā)出來的光線，而不是人體所反射的光線。
如今，德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院的 Saquib Sarfraz 和 Rainer Stiefelhagen 表示，他們已經(jīng)研究出了如何建立中、遠(yuǎn)程紅外面部圖像，與對應(yīng)的可見光圖像的關(guān)系。他們已經(jīng)完美的教導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成所有的工作。
面部散發(fā)紅外線的方式，與它反射光線的方式完全不同。散發(fā)的紅外線與空氣的溫度和皮膚的溫度十分相關(guān)，而這些又取決于人體的活動水平，以及人體是否有發(fā)燒等情況的影響。
還有一個問題使得紅外線圖像難以辨認(rèn)面部：可見光圖像具有更高的解析度，而遠(yuǎn)紅外線圖像則低得多，這是由攝像機的性質(zhì)而定的?？傊@些因素使得匹配紅外線圖像與對應(yīng)的可見光圖像變得很難。
但是近年來深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對各種復(fù)雜問題的改善上，給予了 Sarfraz 和 Stiefelhagen 啟發(fā)。為什么不訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過觀察紅外線版本的圖像，從而識別可見光的面部?近年來，兩個重要因素的結(jié)合使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更加強大。
一是更好地了解如何建立和調(diào)整網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行任務(wù)，這項技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建。
二是大型注釋的數(shù)據(jù)集的可用性越來越高，它們可被用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
將紅外線與可見光圖像進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)集很難得到，不過 Sarfraz 和 Stiefelhagen 還是從圣母大學(xué)那得到了可用的數(shù)據(jù)：來自于82人的4585張照片，有分辨率為1600×1200的可見光圖像，和分辨率為312 x 239的遠(yuǎn)紅外圖像。該數(shù)據(jù)集包含了人們面帶微笑、大笑，以及自然表情的圖像，并以兩種不同的光線條件來捕捉每天人們的外觀變化。
之后，他們將圖像分割成像素為20×20的相互重疊的各部分，從而擴充數(shù)據(jù)庫。最后，Sarfraz 和 Stiefelhagen 使用前41個人的圖像來訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用另外41個人的圖像進(jìn)行測試。
從測試結(jié)果來看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在短短35毫秒內(nèi)，完成熱成像圖與其對應(yīng)的可見光圖像的匹配。他們表示：“匹配速度非常得快，能夠以28fps的刷新率實時運行。”
但這并不意味著它已趨于完美。測試結(jié)果表明，最好的結(jié)果其精度也只是剛剛超過80%，而一對一的比較精度僅有55%。更高的精度顯然只有更大的數(shù)據(jù)集和更強大的網(wǎng)絡(luò)才能辦到，但因此其成本也會更高。不過對這項技術(shù)感興趣的客戶，很可能是那些涉及到安全相關(guān)的軍事、執(zhí)法機構(gòu)和政府等，它們并不缺錢。
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