全黑的環境也能人臉識別？紅外人臉識別技術助力人臉識別更自由！
人臉識別是近些年來在生物特徵識別領域中最常用的一種模態，在公共安全領域得到了廣泛應用。同時，人臉識別方式也是多樣化發展，如靜態人臉識別、動態人臉識別、3D結構光人臉識別等，其實各類人臉識別方式大同小異，關鍵都在於如何提取人臉數據中與身份相關的本質特徵，同時消除其中受非身份因素影響的部分。
紅外人臉識別系統優點突出
人臉識別系統在實際應用中面對的最主要問題是光照問題，用戶普遍要求人臉識別系統能在不同的光照環境進行識別。但多數人臉識別系統採用可見光人臉圖像進行識別，這類系統很容易受到環境光線變化的影響，從而無法在複雜的光照條件下精準的進行識別，所以在識別之前需要採用一些預處理算法對光照進行處理。雖然光照預處理算法能在一定程度上消除光照的影響，但同時也會使圖像損失一部分有用的信息，影響識別準確率。
上行為可見光，下行為紅外光，可以看出，紅外光非常穩定，不受影響
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紅外人臉識別是為了解決人臉識別中的光照問題，而提出的一種解決方案，該技術是利用任何物體在絕對零度(-273℃)以上都有紅外光發射的原理。由於人的身體和發熱物體發出的紅外光較強，其它非發熱物體發出的紅光很微弱，因此，利用特殊的紅外攝像機就可以實現紅外光成像並進行識別。所以，紅外人臉識別性能不受環境光照變換的影響。
在完全黑暗的條件下進行紅外人臉識別
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除此之外紅外攝像機可以在完全黑暗的情況下成像，所以紅外人臉識別技術有了可以在夜間進行人臉識別的硬件基礎。
紅外攝像採集技術
紅外攝像採集技術分為被動紅外採集技術和主動紅採集技術兩種。
1.被動紅外攝像技術由於設備造價高且不能反映周圍環境狀況，因此很少採用。
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2.主動紅外攝像技術是利用特製的「紅外燈」人為產生紅外輻射，產生人眼看不見而普通攝像機能捕捉到的紅外光，輻射照明景物和環境，利用普通低照度CCD黑白攝像機或使用「白天彩色夜間自動變黑白」紅外低照度彩色攝像機去感受周圍環境反射回來的紅外光，從而實現影像採集並進行識別。
紅外人臉識別面對的難題
雖然紅外人臉識別對比傳統可見光人臉識別有着明顯的優勢，但是主動光源的使用也帶來了一些問題。
1.主動光源會在眼鏡上產生明顯的反光，降低眼睛定位的精度。
2.不能利用已有可見光數據集，用戶需要重新構建紅外人臉數據庫訓練人工智能，費時費力。
面對紅外人臉識別可能出現的數據短缺問題，數據堂提前感知並布局，能給與用戶優秀的紅外人臉識別數據解決方案。
紅外人臉識別數據解決方案
面向紅外人臉識別技術在將來的大規模應用，數據堂已採集紅外人臉識別數據集，數據堂嚴格遵守相關規定，所採集的數據均已獲得被採集人授權，數據堂致力於用高質量的數據推紅外人臉識別技術的發展、有效保障用戶數據性的安全性。
紅外人臉識別數據集
紅外人臉識別數據集
10000餘名人員參與採集，每人採集28張照片（可見光+紅外），數據集總採集量近30萬張照片，包含室內室外多個場景，年齡分佈覆蓋少年到老人，**標註準確率達97%**以上，可用於紅外人臉識別等任務。
數據堂一直以最高標準要求自己，堅守並踐行維護用戶利益、保護數據安全、尊重用戶隱私的承諾，已通過ISO27701隱私信息管理體系認證，值得信賴。
ISO27701隱私信息管理體系認證
有了紅外人臉識別數據集的數據支持，一定能提升紅外人臉識別的準確率，紅外人臉識別在應用也會有更高的安全性。
