陈丽 李志红 李艳萍 任晓光 包长春

摘 要：多光谱面部识别系统基于不同光谱图像开发，近年来取得了快速进步。本文首先介绍了多光谱面部识别系统的组成，然后在检索相关研究论文并分析的基础上，介绍了用于面部分析的公共多光谱数据库，识别系统的性能评价方法，分析了对面部识别系统的实现方法及应用，最后对多光谱面部识别系统的发展趋势给出了相关分析。本文旨在为多光谱面部识别系统的研究提供参考。

关键词：面部识别;多光谱图像;神经网络

中图分类号：TN707

当今社会，面部识别系统的应用越来越广泛，例如企业收集员工信息（如上下班打卡），或是智能手机进行用户身份验证。在检测图像时，传统的面部识别系统仅使用可见光谱（visible spectrum，VIS），越来越多的研究发现这些系统存在一定的局限性，如面部有遮挡、姿势发生变化、被检人员不配合，以及光线变化时，其识别精确度会受到不同程度的影响[1]。

为了提高面部识别效率，基于多光谱图像的面部识别系统被开发出来。红外光谱，包括近红外（Near Infrared，NIR）、短波长红外（Short Wavelength Infrared，SWIR）、中波长红外（Medium Wavelength Infrared，MWIR）和长波长红外（Long Wavelength Infrared，LWIR）光谱，已成功地用于面部识别系统。与VIS光谱相比，红外光谱基本不受光度差异等不利条件的影响，使得多光谱面部识别系统适应性更为广泛。

本文首先介绍了多光谱面部识别系统的组成，然后在检索并分析相关文献的基础上，介绍了图像数据库、性能评价和识别系统实现方法，并对其发展趋势进行了分析，旨在为相关研究提供借鉴。……