人臉識別是生物特征識別領域中最常用的一種模態，近年來在公共安全領域得到了廣泛的應用。各類人臉識別方法的關鍵都在于，提取人臉數據中與身份相關的本質特征，同時消除其中受非身份因素影響的部分，非身份因素一般包括：環境光照、姿態、表情、飾物等。其中，光照問題在實際應用中最為重要，用戶普遍要求人臉識別系統能適應不同的光照環境。

一般的人臉識別系統都采用普通的可見光人臉圖像進行識別，這類系統容易受到環境光線變化的影響，在識別之前往往需要采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。

近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，其包括兩部分：主動近紅外人臉成像設備和相應的人臉識別算法。使用強度高于環境光線的主動近紅外光源成像，配合相應波段的光學濾片，可以得到與環境無關的人臉圖像，人臉圖像只會隨著人與攝像頭的距離變化而單調變化。在此圖像上采用一些特定的特征提取方式，如局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以進一步消除圖像的單調變化，得到完全光照無關的特征表達。

近年來，近紅外人臉識別在實際生活中已經有了諸多應用，如“深圳－香港生物護照自助通關系統”、“澳門－珠海生物護照自助通關系統”、“北京機場T3航站樓自助通關系統”等，均取得了很好的效果。

波段選取

為了減弱環境光對人臉成像的影響，主動光源的強度需要高于環境光，但是強光會對人眼產生干擾，降低用戶舒適度，因此，主動光源最好位于不可見波段，如：紅外、紫外等。長期照射紫外容易對人的皮膚和眼睛造成永久性傷害，中遠紅外波段成像會損失物體表面的大多數信息，一般不用于物體成像，因此近紅外波段成為最好的選擇，如：780nm。

主動近紅外人臉成像

主動近紅外人臉成像設備能為人臉識別提供不受環境光影響的、高質量的人臉圖像，所謂的高質量包括：圖像亮度合適、均勻、對比度合適、不存在過度曝光等。

主動近紅外人臉成像設備一般包括如下幾個單元：

在相應波段強度高于環境光的主動近紅外光源，主動光源與攝像頭置于同一位置；

能夠接收近紅外光的攝像頭；

窄帶濾光片，置于攝像頭鏡頭外，允許近紅外光通過的同時過濾環境光。

由于主動光源會隨著距離的增大而衰減，因此人與光源（攝像頭）之間的距離一般為50－100厘米。

光照無關的人臉識別

當人與光源距離不變時，近紅外人臉圖像非常穩定，但是圖像的整體亮度仍然會隨著距離的變化而單調變化，因此需要采用特定的特征提取方法來解決單調變化的問題，如：直方圖均衡、直方圖標定等。局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）是一種較好的方案，LBP只關注像素間的大小關系，當圖像整體發生單調變化時，像素間的大小關系是不變的。

通過以上方法獲得光照不變的特征表達之后，光照無關的人臉識別即水到渠成，后續采用一般的特征選擇、分類器設計便可構建一套完全光照不變的近紅外人臉識別系統。

技術難點

雖然近紅外人臉識別對比傳統可見光人臉識別有著明顯的優勢，但是主動光源的使用也帶來了一些問題：

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；

反光對眼睛部位造成遮擋，影響識別；

不能利用已有的大量可見光照片（如二代證照片、逃犯照片庫等），用戶需要重新構建近紅外照片庫，費時費力；

主動光源經過長期使用后，會出現損壞和衰減，帶來更多的后期維護。

未來的研究將致力于解決上述問題，其中問題3最為重要，可以大大擴展近紅外人臉識別技術的應用范圍，其已逐步發展為一個獨立的研究方向“異質人臉識別”。

應用領域

目前，人臉識別已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域，隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。

金融行業：聯網核查、刷臉支付、VIP客戶識別等；

社保行業：離退休人員信息采集及身份信息核查；

教育行業：考生信息采集和身份識別；

公安行業：公安人臉照片比對、罪犯抓捕；

企事業單位：工作人員考勤、出入控制；