用于基于環(huán)境適應(yīng)性識別面部的裝置相關(guān)申請的交叉引用本發(fā)明要求于2012年2月29日提交的韓國專利申請No.10-2012-0021306的優(yōu)先權(quán)，其通過引用并入本文中。技術(shù)領(lǐng)域本發(fā)明涉及安全認(rèn)證技術(shù)；更具體地，涉及面部識別技術(shù)。

背景技術(shù)：
在諸如訪問控制、考勤管理、集成建筑物管理系統(tǒng)、自動出納機、計算機安全、電子商務(wù)認(rèn)證、機場信息系統(tǒng)等領(lǐng)域中提出以生物識別技術(shù)代替指紋識別技術(shù)。具體地，面部識別技術(shù)用于通過使用指示人的唯一特征的面部信息來識別人的面部。通常的面部識別裝置配置為使得用戶在監(jiān)控屏幕上捕獲的人的面部的同時對人進(jìn)行認(rèn)證。能夠通過僅使用可見光捕獲圖像的裝置可以在具有可見光的比較明亮的環(huán)境下很好地工作，但在沒有可見光的黑暗環(huán)境下輸出黑色圖像。通常的照度計不存在這種問題，但在亮光變暗或者在用戶遮擋光時導(dǎo)致故障。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
鑒于以上，本發(fā)明提供一種用于識別人的面部的裝置，其能夠在轉(zhuǎn)換變化的環(huán)境下獲取可識別出面部的最佳圖像。根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種用于識別人的面部的裝置，包括：可見光圖像獲取單元，配置為獲取人的可見光圖像；紅外圖像獲取單元，配置為獲取人的紅外圖像；圖像分析模塊，配置為從所述可見光圖像和所述紅外圖像檢測各自的面部區(qū)域，在未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域的情況下，通過使用所述紅外圖像來估計所述可見光圖像的面部區(qū)域，以 及分析所檢測到或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域中的面部特征來確定面部識別的適合性；以及照明控制單元，配置為當(dāng)所述圖像分析模塊確定所述可見光圖像的面部區(qū)域不適合用于面部識別時，控制照明的亮度以使得所述可見光圖像獲取單元重新獲取可識別出面部的可見光圖像，其中，所述圖像分析模塊包括：面部區(qū)域檢測單元，配置為檢測所述可見光圖像和所述紅外圖像各自的面部區(qū)域；面部特征提取單元，配置為當(dāng)檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域時，從可見光面部區(qū)域去除背景圖像，并提取所述可見光圖像的面部區(qū)域中的所述面部特征；以及面部特征驗證單元，配置為驗證是否提取到所述面部特征。根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供一種用于識別人的面部的裝置，包括：可見光圖像獲取單元，配置為獲取所述人的可見光圖像；紅外圖像獲取單元，配置為獲取所述人的紅外圖像；圖像分析模塊，配置為從所述可見光圖像和所述紅外圖像檢測各自的面部區(qū)域，在未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域的情況下，通過使用所述紅外圖像來估計所述可見光圖像的面部區(qū)域，以及分析所檢測到的或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域中的面部特征來確定面部識別的適合性；以及照明控制單元，配置為當(dāng)所述圖像分析模塊確定所述可見光圖像的面部區(qū)域不適合用于面部識別時，控制照明的亮度以使得所述可見光圖像獲取單元重新獲取可識別出面部的可見光圖像，其中，所述圖像分析模塊包括：面部區(qū)域檢測單元，配置為從所述可見光圖像和所述紅外圖像檢測各自的面部區(qū)域；面部區(qū)域估計單元，配置為當(dāng)未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域時，從所檢測到的所述紅外圖像的面部區(qū)域去除背景圖像，在所述可見光圖像中估計與所述紅外圖像的面部區(qū)域相對應(yīng)的所述可見光圖像的面部區(qū)域，以及從所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域去除背景圖像；以及面部區(qū)域驗證單元，配置為驗證所述可見光圖像的面部區(qū)域的亮度。根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供一種用于識別人的面部的裝置，包括：可見光圖像獲取單元，配置為獲取人的可見光圖像；紅外圖像獲取單元，配置為獲取人的紅外圖像；圖像分析模塊，配置為檢測所述可見光圖像和所述紅外圖像各自的面部區(qū)域，在未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域的情況下，使用所述紅外圖像來估計所述可見光圖像的面部區(qū)域，以及分析 所檢測到或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域中的面部特征來確定所檢測到或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域是否具有用于面部識別的適合性；以及圖像輸出單元，配置為基于所述圖像分析模塊的確定結(jié)果，選擇性地顯示所述可見光圖像和所述紅外圖像中的一個，其中，所述圖像分析模塊包括：面部區(qū)域檢測單元，配置為從所述可見光圖像和所述紅外圖像檢測各自的面部區(qū)域；面部特征提取單元，配置為當(dāng)檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域時，從所檢測到的所述可見光圖像的面部區(qū)域去除背景圖像，并從所述可見光圖像的面部區(qū)域提取面部特征；以及面部特征驗證單元，配置為驗證是否提取到用于面部識別的所述面部特征。根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供一種用于識別人的面部的裝置，包括：可見光圖像獲取單元，配置為獲取所述人的可見光圖像；紅外圖像獲取單元，配置為獲取所述人的紅外圖像；圖像分析模塊，配置為檢測所述可見光圖像和所述紅外圖像各自的面部區(qū)域，在未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域的情況下，使用所述紅外圖像來估計所述可見光圖像的面部區(qū)域，以及分析所檢測到或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域中的面部特征來確定所檢測到或者所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域是否具有用于面部識別的適合性；以及圖像輸出單元，配置為基于所述圖像分析模塊的確定結(jié)果來選擇性地顯示所述可見光圖像和所述紅外圖像中的一個，其中，所述圖像分析模塊包括：面部區(qū)域檢測單元，配置為檢測所述可見光圖像和所述紅外圖像各自的面部區(qū)域；面部區(qū)域估計單元，配置為當(dāng)未檢測到所述可見光圖像的面部區(qū)域時，從所檢測到的所述紅外圖像的面部區(qū)域去除背景圖像，在所述可見光圖像中估計與所述紅外圖像的面部區(qū)域相對應(yīng)的所述可見光圖像的面部區(qū)域，以及從所估計的所述可見光圖像的面部區(qū)域去除背景圖像；以及面部區(qū)域驗證單元，配置為驗證所述可見光圖像的面部區(qū)域的亮度。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過獲得針對環(huán)境優(yōu)化的用于面部識別的圖像，可以增大面部識別率。換句話說，不管用于圖像獲取的周圍環(huán)境如何，例如在明亮照明變暗或者用戶遮擋光時，借助通過圖像分析適應(yīng)性地控制照明的亮度，或者借助通過圖像分析選擇并輸出已經(jīng)針對環(huán)境適應(yīng)性地優(yōu)化的圖像，可以獲得用于面部識別的最佳圖像。附圖說明依據(jù)結(jié)合附圖的以下實施例的說明，本發(fā)明的目的和特征將變得明顯，在附圖中：圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于識別人的面部的裝置的方框圖；圖2是圖1中所示的圖像分析模塊的詳細(xì)方框圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明第二實施例的用于識別人的面部的裝置的方框圖；圖4是圖3中所示的圖像分析模塊的詳細(xì)方框圖；圖5是示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于識別人的面部的方法的流程圖；以及圖6是示出根據(jù)本發(fā)明第二實施例的用于識別人的面部的方法的流程圖。具體實施方式依據(jù)結(jié)合附圖的以下說明會清楚地理解實施例和完成其的方法的優(yōu)點和特征。然而，實施例不限于所述的這些實施例，因為可以以各種形式來實現(xiàn)實施例。應(yīng)注意，提供這些實施例以構(gòu)成充分的公開，還允許本領(lǐng)域技術(shù)人員獲知實施例的完整范圍。因此，實施例僅由所附權(quán)利要求的范圍來限定。在整個說明書和附圖中，相似的參考標(biāo)記指代相同或功能上類似的元件。圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于識別人的面部的裝置的方框圖。該實施例的面部識別裝置100包括紅外圖像獲取單元10、可見光圖像獲取單元12、控制器14A、操作單元16和圖像輸出單元18A。面部識別裝置100用于識別人的面部，從而應(yīng)用于諸如訪問控制、考勤管理、集成建筑物管理系統(tǒng)、自動出納機、計算機安全、電子商務(wù)認(rèn)證、機場信息系統(tǒng)等各種領(lǐng)域中。應(yīng)注意，圖1僅示意性地示出解釋本發(fā)明實施例所需的面部識別裝置100的部件。因此，面部識別裝置100可以包括另外的部件，用于執(zhí)行其操作所需的其它功能。該實施例的面部識別裝置100通過圖像分析適應(yīng)性地控制人周圍照明的亮度。結(jié)果，不管用于面部識別的各種環(huán)境如何，例如連續(xù)變暗和變亮 或者用戶遮擋光的環(huán)境，借助通過照明的適應(yīng)性亮度控制來獲得針對環(huán)境的最佳圖像可以增大面部識別裝置100的識別率。紅外圖像獲取單元10和可見光圖像獲取單元12獲取人的面部圖像，紅外圖像獲取單元10和可見光圖像獲取單元12例如可以分別是紅外相機和可見光相機。紅外圖像獲取單元10輻射紅外線并獲取人的紅外圖像。紅外圖像獲取單元10包括紅外輻射單元10A，用以向人輻射紅外線。可以將紅外輻射單元10A布置在紅外圖像獲取單元10的外側(cè)，如圖1所示，或者可以布置在其中。紅外輻射單元10A可以控制紅外照明的波長，例如，具有約700nm到1400nm波長的近紅外照明、具有約1400nm波長的長波紅外照明。根據(jù)實施例，無論外部照明為何，紅外圖像獲取單元10通過使用紅外照明單元10A獲得人的紅外圖像，從而使得用戶能夠穩(wěn)定地識別人的面部。例如，即使在晝夜連續(xù)改變的環(huán)境中或者諸如低照度環(huán)境的受外部照明影響很大的室內(nèi)環(huán)境中，也可以獲得紅外圖像，以使得可以識別面部。根據(jù)實施例，在難以識別由可見光圖像獲取單元12獲得的可見光圖像中的人的面部時，紅外圖像獲取單元10提供紅外圖像，以便可以從紅外圖像得到可見光圖像的面部區(qū)域?？梢姽鈭D像獲取單元12向人輻射可見光，并捕獲人的可見光圖像?？梢姽鈭D像獲取單元12包括可見光輻射單元12A，用以輻射可見光?？梢詫⒖梢姽廨椛鋯卧?2A布置在可見光圖像獲取單元12的外側(cè)，如圖1所示，或者可以布置在其中?？梢允褂酶鞣N類型的可見光照明。可見光照明的代表性源可以是綠色發(fā)光二極管(LED)、白色發(fā)光器件，以及具有可見光波長的發(fā)光器件。另外，也可以使用鹵素?zé)簟谉霟?、氙氣閃光燈等。根據(jù)實施例，可以控制由可見光輻射單元12A輻射的光的亮度?？商鎿Q地，可以由除了可見光輻射單元12A以外的附設(shè)的可見光輻射單元來輻射可見光。在照明控制單元142控制人周圍的照明的亮度的狀態(tài)下，可見光圖像獲取單元12重新獲取可見光圖像。同時，盡管在圖1中分別示出了紅外圖像獲取單元10和可見光圖像獲取單元12，但它們可以實現(xiàn)為能夠同時獲取紅外圖像和可見光圖像的集成圖像獲取單元。控制器14A包括圖像分析模塊140和照明控制單元142，并執(zhí)行面部識別裝置100的操作所需的總體管理和控制功能。更具體地，控制器14A控制紅外圖像獲取單元10和可見光圖像獲取單元12，以便可以分別獲得紅外圖像和可見光圖像。此外，控制器14A控制紅外輻射單元10A和可見光輻射單元12A以在人周圍輻射紅外線和可見光。圖像分析模塊140分析可見光圖像和紅外圖像，并分別檢測可見光圖像的面部區(qū)域和紅外圖像的面部區(qū)域。當(dāng)由于較差的照明而無法適當(dāng)?shù)貦z測到可見光圖像的面部區(qū)域時，可以借助紅外圖像來估計可見光圖像的面部區(qū)域，并通過檢查所檢測或估計的面部區(qū)域的亮度來確定對面部區(qū)域的面部識別的適合性，下面將參考圖2來說明。當(dāng)圖像分析模塊140確定可見光圖像的面部區(qū)域不適合于面部識別時，照明控制單元142控制人周圍的照明的亮度，以使得可見光圖像獲取單元12可以重新獲取可以識別出面部的人的可見光圖像。例如，可以通過增大由可見光輻射單元12A輻射的可見光的強度來增大照明的亮度。可替換地，可以通過增大可見光輻射單元12A的數(shù)量的方式來增大照明的亮度。操作單元16接收由用戶輸入的操作信號，并將其提供給控制器14A，從而處理對應(yīng)于操作信號的事件。圖像輸出單元18A顯示由可見光圖像獲取單元12獲取的可見光圖像和由紅外圖像獲取單元10獲取的紅外圖像中的至少一個。此時，圖像輸出單元18A可以顯示在由照明控制單元142控制照明的亮度的狀態(tài)下由可見光圖像獲取單元12重新獲取的可見光圖像。用戶于是可以在監(jiān)控由圖像輸出單元18A顯示的圖像的同時識別面部。圖2是圖1中所示的圖像分析模塊140的詳細(xì)方框圖。圖像分析模塊140包括面部區(qū)域檢測單元1400、面部特征提取單元1410、面部特征驗證單元1420、面部區(qū)域估計單元1430和面部區(qū)域驗證單元1440。面部區(qū)域檢測單元1400檢測可見光圖像的面部區(qū)域和紅外圖像的面部區(qū)域?？梢酝ㄟ^利用本領(lǐng)域已知的任意一種技術(shù)來實現(xiàn)面部區(qū)域的檢測。例如，面部區(qū)域檢測單元1400可以從輸入圖像檢測面部的輪廓，捕捉諸如眼、鼻、口等的面部中的面部組成部分，并隨后基于所提取的面部組成部 分來提取面部區(qū)域。在提取過程中，如果捕捉到兩個眼睛的位置，則可以計算眼睛之間的距離。面部區(qū)域檢測單元1400可以基于眼睛之間的距離，從輸入圖像提取面部區(qū)域。當(dāng)面部區(qū)域檢測單元1400確定適當(dāng)?shù)貦z測到可見光圖像的面部區(qū)域時，面部特征提取單元1410從檢測到的面部區(qū)域中去除背景圖像。從面部區(qū)域中去除背景圖像的原因在于通過在無背景圖像的情況下測量面部區(qū)域的亮度可以增大面部識別的精度。此外，面部特征提取單元1410從面部區(qū)域提取面部特征。面部特征指的是指示面部區(qū)域中包含的獨特特征，諸如眼、鼻、口等的信息。例如，PCA(主成分分析)、LDA(線性判決分析)等可以用于提取面部特征。也可以使用能夠通過使用局部圖像信息而指示紋理信息的LBP(局部二元模式)。LBP可以提取幾乎不受照明變化影響的面部特征，從而廣泛地用于表示面部的特征。另外，可以使用2D-PCA(2維主成分分析)方法，其能夠基于二維圖像矩陣來提取面部的面部特征。2D-PCA方法中使用的投影矩陣比典型PCA方法中使用的小，以使得可以相對地減小計算負(fù)荷和所需的存儲器。這樣，2D-PCA技術(shù)可以容易地應(yīng)用于便攜式設(shè)備、低性能嵌入式系統(tǒng)等。因此，可以在較短時段中，即實時地，實現(xiàn)面部的識別。面部特征驗證單元1420驗證是否由面部特征提取單元1410準(zhǔn)確提取了面部特征。換句話說，驗證所提取的面部特征是否足以用于面部識別。更具體地，如果確定沒有提取到面部特征，或者由于在低照明環(huán)境下獲得可見光圖像的較差質(zhì)量，所提取的面部特征不足以用于面部識別，則照明控制單元142增大照明的亮度，以使得可見光圖像獲取單元12可以在受控的照明亮度下重新獲取可見光圖像。如果面部區(qū)域檢測單元1400確定由于可見光圖像的較差質(zhì)量而沒有檢測到可見光圖像的面部區(qū)域，則面部區(qū)域估計單元1430設(shè)法使用紅外圖像來提取面部區(qū)域。更具體地，面部區(qū)域估計單元1430從紅外圖像的面部區(qū)域中去除背景圖像，并將紅外圖像的面部區(qū)域與可見光圖像進(jìn)行比較，以估計可見光圖像中與紅外圖像的面部區(qū)域現(xiàn)對應(yīng)的面部區(qū)域。此外，面部區(qū)域估計單元1430從所估計的可見光圖像的面部區(qū)域中去除背景圖像。從可見光圖像的面部區(qū)域中去除背景圖像的原因在于，通過在無背景圖像的 情況下測量面部區(qū)域的亮度可以增大面部識別的精度。面部區(qū)域驗證單元1440驗證由面部區(qū)域估計單元1430估計的面部區(qū)域的亮度。面部區(qū)域驗證單元1440可以通過將由面部區(qū)域估計單元1430估計的面部區(qū)域的亮度與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較來驗證面部區(qū)域的亮度。例如，假定按照范圍從0到255的256個亮度級來測量可見光圖像的面部區(qū)域的亮度，面部區(qū)域驗證單元1440測量可見光圖像的面部區(qū)域的亮度級，以驗證所測量的亮度級是大于還是小于預(yù)設(shè)閾值。此時，可以預(yù)先存儲用于亮度級的參考數(shù)據(jù)，可以對其進(jìn)行比較，以測量面部區(qū)域的估計亮度的亮度級。如果可見光圖像的面部區(qū)域的亮度級小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則照明控制單元142控制可見光輻射單元12A，以增大用戶周圍的照明的亮度。相應(yīng)地，可見光圖像獲取單元12在受控的照明亮度下重新獲取可見光圖像。結(jié)果，用戶可以通過使用重新獲取的可見光圖像來識別面部。圖3是根據(jù)本發(fā)明第二實施例的用于識別人的面部的裝置的方框圖。該實施例的面部識別裝置200包括紅外圖像獲取單元10、可見光圖像獲取單元12、控制器14B、操作單元16和圖像輸出單元18B。除了不包括照明控制器14A，并且圖像輸出單元18B與圖像輸出單元18A功能不同以外，面部識別裝置200與面部識別裝置100基本上相同。簡言之，該實施例的面部識別裝置200配置為通過圖像分析提供適應(yīng)于環(huán)境的最佳圖像。在下文中，將主要基于與圖1中所示的面部識別裝置100的差異來詳細(xì)說明面部識別裝置200的結(jié)構(gòu)。紅外圖像獲取單元10輻射紅外線，并獲取人的紅外圖像。紅外圖像獲取單元10包括紅外輻射單元10A，用以向人輻射紅外線。根據(jù)該實施例，無論外部照明如何，紅外圖像獲取單元10使用紅外輻射單元10A來獲得紅外圖像，從而允許用戶穩(wěn)定地識別面部。根據(jù)實施例，在難以識別由可見光圖像獲取單元12獲得的可見光圖像中的人的面部時，紅外圖像獲取單元10提供紅外圖像，以使得可以使用紅外圖像從可見光圖像提取面部區(qū)域。可見光圖像獲取單元12向人輻射可見光，并捕獲人的可見光圖像?？梢姽鈭D像獲取單元12包括可見光輻射單元12A，用以輻射可見光?？刂破?4B包括圖像分析模塊140，并執(zhí)行面部識別裝置200的操作 所需的總體管理和控制功能。更具體地，控制器14B控制紅外圖像獲取單元10和可見光圖像獲取單元12，以使得可以分別獲得紅外圖像和可見光圖像。圖像分析模塊140分析由紅外圖像獲取單元10獲取的紅外圖像和由可見光圖像獲取單元12獲取的可見光圖像，以分別檢測可見光圖像的面部區(qū)域和紅外圖像的面部區(qū)域。當(dāng)由于較差的照明而沒有適當(dāng)?shù)貦z測到可見光圖像的面部區(qū)域時，可以借助紅外圖像來估計可見光圖像的面部區(qū)域，并通過檢查所檢測或估計的可見光圖像的面部區(qū)域的亮度來確定對面部區(qū)域的面部識別的適合性。操作單元16接收由用戶輸入的操作信號，并將其提供給控制器14A，從而處理與操作信號相對應(yīng)的事件。圖像輸出單元18B選擇性地顯示由可見光圖像獲取單元12和紅外圖像獲取單元10獲取的圖像之一。換句話說，圖像輸出單元18B輸出針對可見光圖像與紅外圖像之間的環(huán)境優(yōu)化的圖像，以便增大識別率。將參考圖4來說明圖像選擇的詳細(xì)說明。用戶于是可以在監(jiān)控由圖像輸出單元18B顯示的圖像的同時識別面部。圖4是圖3中所示的圖像分析模塊140的詳細(xì)方框圖。圖像分析模塊140包括面部區(qū)域檢測單元1400、面部特征提取單元1410、面部特征驗證單元1420、面部區(qū)域估計單元1430和面部區(qū)域驗證單元1440。面部區(qū)域檢測單元1400檢測可見光圖像的面部區(qū)域和紅外圖像的面部區(qū)域。當(dāng)面部區(qū)域檢測單元1400檢測到可見光圖像的面部區(qū)域時，面部特征提取單元1410從可見光圖像的面部區(qū)域中去除背景圖像。此外，面部特征提取單元1410從可見光圖像的面部區(qū)域提取面部特征。面部特征驗證單元1420隨后驗證是否由面部特征提取單元1410準(zhǔn)確提取了面部特征。換句話說，驗證所提取的面部特征是否足以用于面部識別。更具體地，如果確定沒有提取到面部特征，或者由于可見光圖像的較差質(zhì)量，所提取的面部特征不足以用于面部識別，則圖像輸出單元18B顯示紅外圖像。然而，如果確定已經(jīng)提取到面部特征，則圖像輸出單元18B顯示可見光圖像。同時，在沒有準(zhǔn)確提取到面部特征時，則視為可見光圖像具有較差的質(zhì)量，并顯示紅外圖像以代替可見光圖像。如果面部區(qū)域檢測單元1400確定沒有檢測到可見光圖像的面部區(qū)域，則面部區(qū)域估計單元1430設(shè)法通過使用紅外圖像來提取可見光圖像的面部區(qū)域。更具體地，面部區(qū)域估計單元1430從紅外圖像的面部區(qū)域中去除背景圖像，并將紅外圖像的面部區(qū)域與可見光圖像進(jìn)行比較，以估計可見光圖像中與紅外圖像的面部區(qū)域相對應(yīng)的可見光圖像的面部區(qū)域。此外，面部區(qū)域估計單元1430從所估計的可見光圖像的面部區(qū)域去除背景圖像。面部區(qū)域驗證單元1440隨后驗證由面部區(qū)域估計單元1430估計的面部區(qū)域的亮度。如果由面部區(qū)域估計單元1430估計的面部區(qū)域的亮度級小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則圖像輸出單元18B顯示紅外圖像。當(dāng)可見光圖像的面部區(qū)域的亮度級小于或等于預(yù)設(shè)閾值時，視為可見光圖像具有較差的質(zhì)量，并顯示紅外圖像以代替可見光圖像。圖5是示出根據(jù)本發(fā)明第一實施例的用于識別人的面部的方法的流程圖。面部識別裝置100分別在操作500和502中獲取可見光圖像和紅外圖像。隨后，面部識別裝置100在操作504和506中分析所獲取的可見光圖像和紅外圖像，以從可見光圖像和紅外圖像檢測各自的面部區(qū)域。在操作508中，檢查是否成功檢測到可見光圖像的面部區(qū)域。當(dāng)檢測到可見光圖像的面部區(qū)域時，在操作510中從可見光圖像的面部區(qū)域去除背景圖像，并在操作512中從可見光圖像的面部區(qū)域提取面部特征。此后，在操作514中驗證準(zhǔn)確提取到面部特征。如果證實沒有準(zhǔn)確提取到面部特征，則在操作516中增大照明的亮度，這允許面部識別裝置100在受控的照明亮度下重新獲取可見光圖像。同時，如果在操作508中確定沒有檢測到可見光圖像的面部區(qū)域，則面部識別裝置100在操作522中在可見光圖像中估計可見光圖像的面部區(qū)域，可見光圖像的面部區(qū)域?qū)?yīng)于通過從紅外線圖像的面部區(qū)域去除背景圖像而在操作520中獲得的紅外圖像的面部區(qū)域。此后，在操作524中從所估計的可見光圖像的面部區(qū)域去除可見光圖像的背景圖像。如果可見光圖像的面部區(qū)域的亮度小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則在操作528中增大照明的亮度，這允許面部識別裝置100在受控的照明亮度下重新獲取可見光圖像。圖6是示出根據(jù)本發(fā)明第二實施例的用于識別人的面部的方法的流程圖。面部識別裝置200分別在操作600和602中獲取可見光圖像和紅外圖像。面部識別裝置200隨后分別在操作604和606中分析可見光圖像和紅外圖像，以從圖像檢測面部區(qū)域。在操作608中，檢查在操作606中是否成功檢測到可見光圖像的面部區(qū)域。當(dāng)成功檢測到可見光圖像的面部區(qū)域時，隨后在操作610中從可見光圖像的面部區(qū)域去除可見光圖像的背景圖像，在操作612中從可見光圖像的面部區(qū)域提取面部特征。此后，在操作614中驗證準(zhǔn)確提取到面部特征。如果證實沒有準(zhǔn)確提取到面部特征，或者提取的面部特征不足以用于面部識別，在操作618中，面部識別裝置200在屏幕上顯示紅外圖像。然而，如果證實已經(jīng)準(zhǔn)確提取到面部特征，面部識別裝置200在操作616中顯示可見光圖像。同時，如果在操作608中確定沒有檢測到可見光圖像的面部區(qū)域，方法進(jìn)行到操作622。在操作622中，面部識別裝置200根據(jù)可見光圖像估計可見光圖像的面部區(qū)域，該可見光圖像的面部區(qū)域?qū)?yīng)于通過從紅外線圖像的面部區(qū)域去除背景圖像而在操作620中獲得的紅外圖像的面部區(qū)域。此后，在操作624中從可見光圖像的面部區(qū)域去除可見光圖像的背景圖像。在操作626中將可見光圖像的面部區(qū)域的亮度與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較。如果可見光圖像的面部區(qū)域的亮度小于或等于預(yù)設(shè)閾值，在操作630中在屏幕上顯示紅外圖像。盡管相對于實施例示出并說明了本發(fā)明，但本領(lǐng)域技術(shù)人員會理解在不脫離本發(fā)明的原始范圍的情況下可以做出各種變化和修改。因此，在本發(fā)明中所述的實施例并非旨在限制本發(fā)明的技術(shù)概念，而僅僅旨在說明本發(fā)明。本發(fā)明的范圍不受這些實施例的限制，而是由所附權(quán)利要求來限制。在與權(quán)利要求的范圍等同的范圍內(nèi)的變化和修改應(yīng)理解為包括在本發(fā)明的范圍中。