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英特爾研究人員提出了可以從熱成像中識別人臉的AI
    

北京監控熱成像識別

    熱成像是否足夠詳細到可以使AI模型識別到人的面部特征?這是英特爾和甘斯克工業大學研究人員在最近在電氣和電子工程師協會的第12屆國際人類系統交互國際會議上提出的一項研究中試圖回答的問題。這些研究人員研究了在可見光數據上訓練的模型的性能,該模型隨后在熱成像上進行了訓練。

   正如研究人員在描述其工作的論文中所指出的那樣,在諸如醫療機構等優先考慮或要求保護隱私的環境中,經常使用熱成像來代替RGB相機數據。那是因為它可以遮擋個人識別的細節,例如眼睛的顏色和下巴線。 

   該團隊利用了兩個面部熱成像數據集,第一個數據集(SC3000-DB)是使用FlirThermaCam
SC3000紅外熱像儀創建的。它包含766張來自19名男性和21名女性的40名志愿者的圖像,他們被要求坐下來看著相機兩分鐘。至于第二個數據集-來自俄克拉荷馬州立大學視覺計算和圖像處理實驗室的IRIS數據集-包含4190張圖像,這些圖像是在30個人的協助下收集的,其中許多人動了動頭并使用了不同的面部表情。

  研究人員首先使用機器學習模型將圖像裁剪到僅包含人臉的區域。然后,他們采用了另一個模型從圖像中提取面部特征并將其數字表示為矢量(對應于特定特征的值集)。最后,他們采用了在可見光圖像上訓練的第三種模型,以驗證這種模型是否可以應用于熱成像。

  在這些實驗過程中,研究人員比較了兩種類型的面部特征向量:一種識別給定圖像中描繪的人,另一種基于人的個人資料與輸入圖像的相似性。他們發現,在可見圖像數據上訓練的模型可以很好地推廣到熱成像,成功提取出面部特征并在志愿者之間進行區分,SC3000-DB的準確性為99.5%,IRIS的準確性為82.14%。

  該小組希望將研究范圍擴展到在其他各種情況下收集的數據,例如,當受試者的頭部水平或垂直旋轉時。研究人員寫道:“許多有前途的視覺處理應用,例如非接觸式生命體征估計和智能家居監控,都可能涉及私人和/或敏感數據,例如有關人的健康的生物特征信息。因此,熱成像不僅可以提供有用的數據,而且還可以隱藏個人身份,因此被用于許多場景的應用。”

 
 
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