來自馬里蘭州美國陸軍研究實驗室的一組研究人員開發了一種新技術，利用熱成像，這可能有助於改善面部識別性能，否則該化妝會阻礙化妝。
由醫生Nathaniel Short，Alex Yuffa，Gorden Videen和Shuowen Hu開發的新方法在應用面漆之前和之後比較了面孔的可見，傳統的熱和極化熱圖像。
在他們的分析中，研究人員發現，表面材料對偏光 - 熱成像的影響相對較小，這證明了偏振光 - 熱成像對識別化妝面孔的有效性。
研究團隊描述他們的發現在光學協會（OSA）期刊上，應用光學。
首席研究員納撒尼爾·肖特（Nathaniel Short）說：“我們的研究表明，與可見的成像相比，面對塗料的偏振光 - 熱成像可以比面部化妝品更強大。” “我們的實驗表明，面部油漆和化妝品如何降解傳統面部識別方法的性能，我們提供了一種新的方法來使用偏光儀 - 熱成像來緩解這種效果。”
簡而言之，這項研究標誌著確定面部塗料和化妝品對偏光層面面部簽名的影響的第一個努力。
研究人員認為，基於偏光的系統系統可以顯著增強對監視或安全應用的面部識別能力，並在夜間條件下以及面部油漆和化妝品的存在下具有其他優勢。
傳統的面部識別系統基於匹配寬闊的清晰且光線充足的照片。
使用可見光成像識別面的面孔取決於從面部特徵邊緣捕獲反射光。
當面部被化妝品覆蓋時，這可能很困難，因為它們傾向於扭曲面部的感知形狀，並由於色素沉著的不同光譜特性而降低了視覺成像的面部識別精度。
相比之下，紅外，熱簽名自然是從人的臉上發出的，並且可以在低彈力的條件下被動地獲得，即使面部油漆或化妝品覆蓋了皮膚的表面。
近年來，熱成像被研究為面部識別的一種新方式，尤其是在低照明條件下。
由於傳統的熱成像僅測量面部的熱強度或溫度，因此熱面部成像不會捕獲全面的形狀和紋理信息，並且也很容易受到皮膚和環境溫度的影響。
研究人員一直在使用極化 - 熱成像，這是一種成熟的熱模式，記錄了熱紅外發射的極化狀態信息，以從熱成像中收集幾何面部數據。 Short說，當與塗料或化妝品匹配面孔時，這種方法可以提供幾個優勢。
Short說：“我們發現化妝品和其他面部塗料會在可見的圖像中大大降低面部識別，但對偏光層的面部簽名的影響相對較小。” “我們認為，諸如極化 - 熱成像之類的非可見光譜成像技術可能會在許多具有挑戰性的條件下促進穩健的面部識別。”
儘管這項有希望的研究，Short強調，新的面部識別技術的發展仍處於初始階段，並且仍然存在許多挑戰。
Short說：“主要挑戰之一是局限性的偏光層 - 熱面部數據庫。” “需要大型樣品池來開發和訓練複雜的機器學習技術，例如神經網絡計算機程序，這些技術試圖模仿人腦以建立聯繫並得出結論。”
另一個關鍵挑戰是開發算法，該算法彌合了可見成像和偏光儀 - 熱成像之間的巨大模態差距，以進行跨光譜識別。
