非常态下红外人脸识别的有限元分析.pdf

【非常态下红外人脸识别的有限元分析】 红外人脸识别是一种利用红外光谱技术捕捉人脸的热图像，以此来进行身份识别的技术。这项技术具有抗光线变化、不受光照条件限制的优势，尤其适用于非常态环境下，如暗光、强光或者夜晚。然而，在非正常状态下，如温度变化、饮酒、发热或身体活动等情况下，人的血流状态会发生改变，从而影响红外人脸识别的准确性。 文章主要探讨了如何在这些非常态条件下提高红外人脸识别的性能。作者吴海燕提出了一种基于有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）的方法。有限元分析是一种数值计算方法，常用于解决复杂的工程和物理问题，这里被用来模拟和分析人脸热模型。 在人脸识别中，通常假设血流量保持恒定，但这忽略了环境因素对血流的影响。例如，环境温度变化可以导致皮肤血流量的变化，饮酒和发热可能导致血管扩张，运动则可能增加全身血流量。这些因素都可能影响红外热图像的特征，从而影响识别效果。 作者采用了Pennes方程作为人脸热模型的基础。Pennes方程是一个生物传热模型，它考虑了血液流动对组织热传导的影响。通过有限元分析，可以模拟面部的温度分布，并反向求解以获取更准确的生物信息，即血流数据。具体步骤包括比较实际温度谱图和Pennes模型预测的温度谱图的差异，直到达到预设的误差阈值，从而逐步优化血流数据，提高识别的准确度。 实验结果显示，这种方法确实可以提升非常态下的人脸识别率，对于在异常环境或生理状态下的生物特征提取具有指导意义。这为开发更健壮、适应性强的人脸识别系统提供了新的思路。 总的来说，该文的研究旨在克服红外人脸识别在非常态条件下的挑战，通过引入有限元分析和Pennes方程，实现对血流变化的动态模拟，以增强人脸识别的鲁棒性。这对于未来的生物识别技术发展，特别是在不可控环境中的应用，具有重要的理论和实践价值。