全黑的环境也能人脸识别？红外人脸识别技术助力人脸识别更自由
人脸识别是近些年来在生物特征识别领域中最常用的一种模态，在公共安全领域得到了广泛应用。同时，人脸识别方式也是多样化发展，如静态人脸识别、动态人脸识别、3D结构光人脸识别等，其实各类人脸识别方式大同小异，关键都在于如何提取人脸数据中与身份相关的本质特征，同时消除其中受非身份因素影响的部分。
红外人脸识别系统优点突出
人脸识别系统在实际应用中面对的最主要问题是光照问题，用户普遍要求人脸识别系统能在不同的光照环境进行识别。但多数人脸识别系统采用可见光人脸图像进行识别，这类系统很容易受到环境光线变化的影响，从而无法在复杂的光照条件下精准的进行识别，所以在识别之前需要采用一些预处理算法对光照进行处理。虽然光照预处理算法能在一定程度上消除光照的影响，但同时也会使图像损失一部分有用的信息，影响识别准确率。
上行为可见光，下行为红外光，可以看出，红外光非常稳定，不受影响
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红外人脸识别是为了解决人脸识别中的光照问题，而提出的一种解决方案，该技术是利用任何物体在绝对零度(-273℃)以上都有红外光发射的原理。由于人的身体和发热物体发出的红外光较强，其它非发热物体发出的红光很微弱，因此，利用特殊的红外摄像机就可以实现红外光成像并进行识别。所以，红外人脸识别性能不受环境光照变换的影响。
在完全黑暗的条件下进行红外人脸识别
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除此之外红外摄像机可以在完全黑暗的情况下成像，所以红外人脸识别技术有了可以在夜间进行人脸识别的硬件基础。
红外摄像采集技术
红外摄像采集技术分为被动红外采集技术和主动红采集技术两种。
1.被动红外摄像技术由于设备造价高且不能反映周围环境状况，因此很少采用。
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2.主动红外摄像技术是利用特制的“红外灯”人为产生红外辐射，产生人眼看不见而普通摄像机能捕捉到的红外光，辐射照明景物和环境，利用普通低照度CCD黑白摄像机或使用“白天彩色夜间自动变黑白”红外低照度彩色摄像机去感受周围环境反射回来的红外光，从而实现影像采集并进行识别。
红外人脸识别面对的难题
虽然红外人脸识别对比传统可见光人脸识别有着明显的优势，但是主动光源的使用也带来了一些问题。
1.主动光源会在眼镜上产生明显的反光，降低眼睛定位的精度。
2.不能利用已有可见光数据集，用户需要重新构建红外人脸数据库训练人工智能，费时费力。
面对红外人脸识别可能出现的数据短缺问题，数据堂提前感知并布局，能给与用户优秀的红外人脸识别数据解决方案。
红外人脸识别数据解决方案
面向红外人脸识别技术在将来的大规模应用，数据堂已采集红外人脸识别数据集，数据堂严格遵守相关规定，所采集的数据均已获得被采集人授权，数据堂致力于用高质量的数据推红外人脸识别技术的发展、有效保障用户数据性的安全性。
红外人脸识别数据集
红外人脸识别数据集
10000余名人员参与采集，每人采集28张照片（可见光+红外），数据集总采集量近30万张照片，包含室内室外多个场景，年龄分布覆盖少年到老人，标注准确率达97%以上，可用于红外人脸识别等任务。
数据堂一直以最高标准要求自己，坚守并践行维护用户利益、保护数据安全、尊重用户隐私的承诺，已通过ISO27701隐私信息管理体系认证，值得信赖。
ISO27701隐私信息管理体系认证
有了红外人脸识别数据集的数据支持，一定能提升红外人脸识别的准确率，红外人脸识别在应用也会有更高的安全性。
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