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美国陆军开发可在黑暗条件下工作的人工智能人脸识别技术
2018-06-13


[据军用嵌入式系统网站201869日报道]  美国陆军实验室(ARL)研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术,能够在弱光条件或夜间从捕捉人脸热图像中自动进行人脸识别。



在不久的将来,在夜间隐蔽作战的士兵或将从这种新型人脸识别技术中受益,该技术的开发还有望促进增强实时生物识别和任务后法医分析。



热成像仪棗例如前视红外仪(FLIR)棗或传感器已经积极部署于空中飞行器或地面车辆、观测塔、检测点等,用于监视和安全,现在这些仪器已经开始进入贴身装备。



夜间通过热成像仪能够自动执行人脸识别的能力,对于士兵识别感兴趣的或在监视名单上的人越来越重要。美国陆军实验室研究人员棗Riggan, Nathaniel J. Short, and Shouowen 揝ean?Hu棗开发了同时增强自动匹配和人类匹配能力的技术。



陆军实验室研究人员Riggan说,他们开发的技术?#21487;在人脸热图像和已有生物人脸数据库、仅包含可视化人脸图像的监视清单之间进行匹配?#12290;这是一种?#36890;过热-可见人脸合成,用于人类可视化与热面部图像对比的方法。?/span>



为什么是热成像仪?Riggan解释道,光线较暗和夜间条件,如果不采取一些类似闪关灯或聚光灯的主动措施,不能为传统的照相机捕捉可识别的图像提供充足的光线,这些主动措施则会暴露监视摄像机的位置。但是热成像仪可以捕捉从活肤组织发出的热特征,从而使适合在低光或黑暗条件下工作。



使用热成像仪进行面部图像最大的挑战是?#25429;捉到的热图像必与监视清单或包含的已知关注人员的传统可视化图像相匹配?#65292;?#22240;此,这个问题就变成了所谓的?#20132;叉光谱?#25110;?#24322;质人脸识别?#65292;在这种情况下,以一种模式获取的面部探测图像要与使用不同成像模式获取的图库数据库相匹配。?/span>



该研究团队方法是利用了基于深度神经网络的先进域自适应技术。该技术包括两个关键部分:一是非线性回归模型,将给定的热图像映射到对应的可见的潜在表示,二是将潜在投影到图像空间中的优化问题。



通过将全局信息(如来自整个面部的特征)与局部信息(包括眼睛、鼻子和嘴的?#37492;别基准区域?#30340;特征)结合起来,研究人员演示验证了他们的技术提高合成图像的识别能力。他们还展示了如何在可用于合成分析精细可视化面部热面部特征范围内,从全局和区部区域使用热-可视化映射表示。



图像合成的优化问题旨在联合地保持整个面部的形状和局部基准细节的外貌。通过使用合成的热-可见图像和现有的可见大批图像,研究人员使用用于人脸识别的开源深神经网络体系结构进行人脸辨认实验。所使用的体系结构旨在用于基于可视化的面部识别。



神奇的是,根据陆军实验研究室研究团队,他们的方法比基于生成的基于对抗性网络(GAN)的方法实现了更好的识别性能,GAN方法以前显示了光现实的特性。GAN方法是利用?#26080;监督机器学习?#30340;人工智能算法,由一个由两个神经网络组成的系统实现,该系统在零和博弈框架内?#30456;互竞争?#12290;



Riggan将其结果归因于这样一个事实,即GAN的博弈论目标立即寻求生成在动态范围和照片样外观上与训练图像完全相似的图像,而有时忽略保留识别特征。相反,陆军实验室的方法保留身份信息以提高识别能力,例如提高自动人脸识别算法和人类判断的识别准确度。



正如陆军实验室研究团队在IEEE冬季计算机视觉应用会议上演示了概念,包括使用FLIR玻色子320热成像仪和运行该算法的膝上型电脑,捕捉到的人员热图像可用于在现场生成合成的可视化图像。



在国防鉴定和生物识别局的资助下,Riggan和同事们将继续探索并扩展此项研究,以为士兵开发可靠的夜间人脸识别能力。  (工业和信息化部电子第一研究所  李婕敏)



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