文档介绍：基于生理结构的热红外人脸识别方法研究
摘 要
热红外人脸识别除了具有近红外光谱范围的优点以外，更是重要的一点
是从热红外人脸图像中可以提取出面部的解剖生理结构信息。作为一种与传
统基于面部几何特征的人脸识别完全不同的一种新方法，本文人脸识别方法
的识别依据是面部血管网络的生理结构特征。
主要研究目的是为热红外图像人脸识别所涉及的图像分割，特征点选取
及识别提供理论依据及方法支持。并测试基于生理结构的人脸识别方法的可
行性与其识别率在时间上的稳定性。主要研究内容是以热红外人脸图像为研
究对象，结合热像仪根据温度成像的特点着重研究面部血管网络的分割算
法。并详细研究面部血管网络与指纹的纹理特征相似性，以借鉴指纹的优秀
识别思想寻求一种基于血管网络生理结构特征的识别方法。
图像分割阶段，首先采用了 Bayesian Segmentation 分割方法将人面部图
像从背景图像中分割出来。然后经 Anisotropic Diffusion 处理后，对人面部
图像采用了 White Top Hat Segmentation 分割方法，从而实现了面部血管网
络图像的有效分割。
在特征点提取及匹配识别过程中，本文借鉴了几种指纹识别中的成功技
术。首先在特征点提取过程中选用了单位像素并行细化算法，成功实现了特
征点的准确提取。然后，利用指纹细节点匹配较为出色的密码匹配技术最终
实现了血管网络特征点的匹配。
最后利用基于 OpenCv 的 C++编程语言对本文算法进行实现。并以诺
丁汉大学生物测量实验室的热红外人脸库进行测试。实验证明：本方法可
行，并且其识别率在时间上具有良好的稳定性。
关键词 热红外人脸；图像分割；特征点提取；细化；匹配
-I-
Thermal Infrared Face Recognition Research Based
on Physiologycal Structure
Abstract
As for the face recognition under thermal infrared image, it not only have all
the merits which near infrared face recognition have, but also have another
important advantage, which, through the thermal image we could extract the
facial physiological information. In this paper, we proposed a new face
recognition method based upon the facial physiological pattern, and it is
completely different from the traditionally geometrical based face recognition
methods.
The fundamental purpose of this research is to provide basic theory and
methodology to the image segmentation, feature extraction and image matching
based on the infrared facial image. Then, test the feasibility of the proposed
algorithm, and investigate the robustness of its recognition rate over time. During
the research, we first investigate the infrared image property in details, then,
focus on the facial vascular network image segmentation. Finally,