简介人脸识别是生物特征识别领域中最常用的一种模态，近年来在公共安全领域得到了广泛的应用。各类人脸识别方法的关键都在于，提取人脸数据中与身份相关的本质特征，同时消除其中受非身份因素影响的部分，非身份因素一般包括：环境光照、姿态、表情、饰物等。其中光照问题在实际应用中最为重要，用户普遍要求人脸识别系统能适应不同的光照环境。
一般的人脸识别系统都采用普通的可见光人脸图像进行识别，这类系统容易收到环境光线变化的影响，在识别之前往往需要采用一些预处理算法对光照进行处理。虽然光照预处理算法能在一定程度上消除光照的影响，但同时也会使图像损失一部分有用的信息。
近红外人脸识别是为了解决人脸识别中的光照问题，而提出的一种解决方案，其包括两部分：主动近红外人脸成像设备；和相应的光照无关人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像，配合相应波段的光学滤片，可以得到环境无关的人脸图像，人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。在此图像上采用一些特定的特征提取方式，如：局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以进一步消除图像的单调变化，得到完全光照无关的特征表达。
近年来，近红外人脸识别在实际生活中已经有了诸多应用，如：“深圳－香港生物护照自助通关系统”，“澳门－珠海生物护照自助通关系统”，“北京机场T3航站楼自助通关系统”等，均取得了很好的效果。
波段选取为了减弱环境光对成像的影响，主动光源的强度需要高于环境光，但是强光会对人眼产生干扰，降低用户舒适度，因此，主动光源最好位于不可见波段，如：红外、紫外等。光的波段
长期照射紫外容易对人的皮肤和眼睛造成永久性伤害，中远红外波段成像会损失物体表面的大多数信息，一般不用于物体成像，因此近红外波段成为最好的选择，如：780nm。
主动近红外人脸成像研制主动近红外人脸成像设备的目的在于，能为人脸识别提供不受环境光影响的、高质量的人脸图像，所谓的高质量包括：图像亮度合适、均匀、对比度合适、不存在过曝光等。
主动近红外人脸成像设备一般包括如下几个单元：
1. 在相应波段强度高于环境光的主动近红外光源，主动光源与摄像头置于同一位置；
2. 能够接收近红外光的摄像头；
3. 窄带滤光片，置于摄像头镜头外，允许近红外光通过的同时过滤环境光。
由于主动光源会随着距离的增大而衰减，因此人与光源（摄像头）之间的距离一般为50－100厘米。 右图是一个典型的主动近红外人脸成像设备。
左图中显示了同一人在不同环境光照下的可见光和近红外人脸图像，第一行为可见光，第二行为近红外。可以看出 ，当环境光变化时，可见光图像的表观变化非常明显，而近红外非常稳定，不受影响。主动近红外成像设备
不受环境光影响的近红外人脸图像
光照无关的人脸识别当人与光源距离不变时，近红外人脸图像非常稳定，但是图像的整体亮度仍然会随着距离的变化而单调变化，因此需要采用特定的特征提取方法来解决单调变化问题，如：直方图均衡、直方图标定等。局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种较好的方案，LBP只关注像素间的大小关系，当图像整体发生单调变化时，像素间的大小关系是不变的。
通过以上方法获得光照不变的特征表达之后，光照无关的人脸识别即水到渠成，后续采用一般的特征选择、分类器设计便可构建一套完全光照不变的近红外人脸识别系统。近红外人脸识别系统
难点虽然近红外人脸识别对比传统可见光人脸识别有着明显的优势，但是主动光源的使用也带来了一些问题：
1. 主动光源会在眼镜上产生明显的反光，降低眼睛定位的精度；
2. 反光对眼睛部位造成遮挡，影响识别；
3. 不能利用已有的大量可见光照片（如：二代证照片，逃犯照片库等），用户需要重新构建近红外照片库，费时费力；
4. 主动光源经过长期使用后，会出现损坏和衰减，带来更多的后期维护。
未来的研究将致力于解决上述问题，其中问题3最为重要，可以大大扩展近红外人脸识别技术的应用范围，其已逐步发展为一个独立的研究方向“异质人脸识别”。
眼镜反光
