基于RGB颜色空间的红外偏振人脸识别

热红外成像在人脸识别中具有重要的应用价值,但存在分辨率低、细节不清、边界模糊等不足。通过分析人脸长波红外偏振图像的特征,研究偏振探测技术对人脸热红外成像纹理细节的增强效果;基于高斯差分(DoG)边缘特征图像修正色域通道映射权重,提出一种人脸偏振热像RGB空间融合框架;利用方向梯度直方图(HOG)获取红外偏振人脸特征,提出一种基于支持向量机(SVM)的人脸识别方法。实验结果表明,偏振探测能够增强人脸红外热像的纹理和细节,RGB色域融合可以提高人脸长波红外热像的结构相似性,偏振红外人脸热像的质量指标整体优于普通红外热像;利用偏振红外人脸热像进行人脸识别时,所提框架的精度可达到75.6%。