你可能沒有熱感相機(jī)，即使有，你也不知道如何使用它。對于許多人來說，第一次也是唯一一次與熱成像相關(guān)聯(lián)是因?yàn)楣跔畈《痉窝祝l(fā)了熱感相機(jī)的廣泛部署，用于遠(yuǎn)距離篩查體溫升高的人。所以標(biāo)題中問題的答案是否定的。

　　但是等等——幾十年前你也會這么說，當(dāng)時數(shù)碼相機(jī)還處于起步階段，幾乎沒有進(jìn)入監(jiān)控應(yīng)用。然而現(xiàn)在你的手機(jī)里有三個或更多。是什么催化了這種變化？兩件事：技術(shù)突破和技術(shù)驅(qū)動力的改變。同樣的兩件事正在熱成像領(lǐng)域發(fā)生。技術(shù)突破是，現(xiàn)在可以使用標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝制造傳感器，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)、快速小型化、低功耗和前所未有的成本降低。此外，熱成像不再僅僅用于軍事或邊境管制機(jī)構(gòu)；社會和公民需求開始推動這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展。

雕像、樹木和公園噴泉的溫度記錄。（來源：亞當(dāng)·塞比爾）

　　照片是用多像素?zé)岢上駛鞲衅鳙@得的，每個探測器都對所有物體發(fā)出的LWIR輻射敏感。每個像素代表視野中物體表面的溫度，并用顏色表示：較亮的顏色用于較熱的區(qū)域，而較暗的藍(lán)色和紫色色調(diào)表示較冷的區(qū)域。

　　事實(shí)上，用于移動設(shè)備的熱感相機(jī)附件正變得越來越流行，而且非常實(shí)惠，一些加固型手機(jī)甚至集成了這些附件。熱成像器開始滲透智能家居有了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，用不了多久，你就會擁有一臺熱感相機(jī)。藝術(shù)家包括平澤健二和亞當(dāng)·塞比爾已經(jīng)揭示了當(dāng)你把創(chuàng)造力加入到增強(qiáng)的熱感覺中時會發(fā)生什么。因此，不難想象社交媒體上的圖像流以探索我們與周圍世界的人類關(guān)系的另一種形式為特色。中的圖像圖1都是簡單的例子，但是還有其他原因，你會看到熱感相機(jī)就在你面前，而且比你想象的要快。

　　如今，檢測圖像或視頻中的人臉并識別此人身份的能力（通常稱為人臉識別或人臉識別（FID））已被日常使用（例如，用于身份驗(yàn)證、登錄和訪問物理或數(shù)字資產(chǎn)）。然而，已經(jīng)設(shè)計了許多方法來智勝這種系統(tǒng)，并通過所謂的呈現(xiàn)攻擊（例如，通過顯示打印的圖片、視頻回放、或者甚至高度逼真的3D打印的面具）來偽造人的身份。演示攻擊通常被稱為欺騙，是一個大問題，因?yàn)槲覀兺ǔ８矚gFID的便利性，而不是因未經(jīng)授權(quán)的訪問而造成損害的潛在風(fēng)險。

　　這個問題已經(jīng)激發(fā)了許多對可靠的face ID反欺騙（FAS）的研究和開發(fā)工作。除了標(biāo)準(zhǔn)視覺（RGB）圖像感測之外，已經(jīng)提出了諸如深度成像或短波紅外（SWIR）成像之類的多種傳感器模態(tài)的部署，但是由于各種挑戰(zhàn)，包括傳感器的成本和缺乏完善的軟件算法或用于多模態(tài)人臉的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還沒有得到廣泛部署認(rèn)可。1

　　上面提到的欺騙方法有一個共同點(diǎn)：它們可能是人的視覺上精確的表示，但是它們不呈現(xiàn)活著的人固有的特征溫度信號。因此，用熱成像（長波紅外，或LWIR，傳感）來補(bǔ)充視覺傳感很有希望提高FAS。此外，它通常可以改善更具挑戰(zhàn)性的光照條件下的人臉檢測，并可能使人臉識別更加魯棒。然而，將熱模態(tài)添加到FAS還沒有得到全面的研究，廣泛采用的實(shí)際解決方案的技術(shù)挑戰(zhàn)主要是未經(jīng)探索。2

　　例如，大多數(shù)使用熱模態(tài)的FAS演示都是用高分辨率的研究級攝像機(jī)完成的，這些攝像機(jī)價值數(shù)千美元。但是，相對低成本、大規(guī)模生產(chǎn)、低分辨率的熱像儀——如80 × 62像素陣列——能否達(dá)到同樣的效果，從而很快在手機(jī)、ATM、汽車、門鈴和電梯中找到一席之地？答案是肯定的。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的一種方法是在視覺域中使用面部檢測，在熱域中使用生命證明。

　　更全面的方法是在兩個域中同時執(zhí)行人臉檢測，如中的快照圖像所示圖。這里的演示基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型，該模型明顯優(yōu)于基于溫度閾值和范圍的經(jīng)典方法，特別是在具有背景熱和部分遮擋的挑戰(zhàn)性情況下。如最下面一行中的圖像所示，甚至成功地完成了地標(biāo)提取。請?jiān)L問，查看面部檢測功能（RGB和熱感）bit.ly/3meLB7d.

圖:DNN模型執(zhí)行的實(shí)時人臉檢測的快照，以每秒15幀的速度對輻射測量數(shù)據(jù)流進(jìn)行操作，來自Meridian Innovation的第二代80 × 62像素?zé)嵯駜x。底部一行的兩幅圖像（中間和右邊）展示了一個具有地標(biāo)提取的模型。

　　這就引出了一個問題：我們能否通過從一個人的熱“簽名”中獲取生物特征，并補(bǔ)充從RGB域提取的生物特征，從而超越人臉檢測進(jìn)入FID領(lǐng)域？這是一個積極研究和發(fā)展的領(lǐng)域。這里的一個挑戰(zhàn)是建立持久性（即這些特征存在于整個人群中，具有與每個個體相關(guān)的獨(dú)特性，并且可以在不同的生理狀態(tài)下進(jìn)行測量）。另一個挑戰(zhàn)是不變性：不管環(huán)境條件如何，這些特征都能被檢測出來嗎？

　　越來越多、越來越多樣化的資產(chǎn)和服務(wù)的數(shù)字化是一個不可避免的趨勢，它疊加了人類對舒適、便利和安全的內(nèi)在需求。這意味著在智能家居和智能城市的背景下，F(xiàn)ID和FAS技術(shù)變得更加普遍和重要。因此，我們看到面向大眾市場的高性價比熱成像傳感器的出現(xiàn)是邁向下一代多光譜FID系統(tǒng)的一個重要里程碑。

　　在他的新書《如何防止下一個疫情》中 比爾·蓋茨冷靜地呼吁在全球范圍內(nèi)采取行動，以確保我們避免冠狀病毒肺炎在世界范圍內(nèi)造成的負(fù)面影響。目前的病毒株并沒有表現(xiàn)出與發(fā)病時相同的方式，因此大規(guī)模篩查高溫的設(shè)備已經(jīng)從人們的視線中消失。然而，記錄顯示，從過去的瘟疫到季節(jié)性流感，再到最近的SARS、MERS和新型冠狀病毒，發(fā)燒一直是所有人類病毒爆發(fā)病例的主要癥狀病毒。3因此，有助于管理和遏制未來疫情爆發(fā)的兩個關(guān)鍵能力是，盡早自動檢測體溫升高人群異常高發(fā)的地點(diǎn)，并能夠監(jiān)測和自動可視化疫情的傳播。

　　我們認(rèn)為，當(dāng)熱成像傳感器變得像可見光成像傳感器一樣不引人注目和無處不在時——在家庭中和人們手中，而不是懸掛在入口門上或支撐在城鎮(zhèn)和商場各處的三腳架上的笨重相機(jī)單元——這些能力將由相關(guān)治理機(jī)構(gòu)支配，并向個人和衛(wèi)生當(dāng)局提供實(shí)時反饋。關(guān)鍵是熱像儀和它們的主人或者普通用戶在一起。因此，由深度學(xué)習(xí)模型支持的圍繞傳感器構(gòu)建的應(yīng)用程序可以以非常高的精度檢測異常體溫。隨后，應(yīng)用程序可以提示用戶手動匿名提交該讀數(shù)，或者在事先授權(quán)的情況下，將該讀數(shù)與松散的本地化記錄一起自動上傳到相關(guān)門戶，如中概念性地所示圖.

圖：流行病爆發(fā)的早期檢測和監(jiān)測的概念表示，由熱成像傳感器實(shí)現(xiàn)，如Meridian Innovation的第二代MI0802M5Si（圖在右下角），嵌入在具有人工智能功能的個人移動或桌面設(shè)備中，以檢測設(shè)備所有者或常規(guī)用戶的異常體溫。

　　我們相信這個時間離現(xiàn)在不遠(yuǎn)了。現(xiàn)在，使用CMOS技術(shù)構(gòu)建熱成像傳感器可提供尺寸小至9 × 9 × 5 mm的成像器，這與我們手機(jī)中白光傳感器的尺寸相差不遠(yuǎn)，并且是在以前不可能的規(guī)模上完成的。這些熱成像器的成本也在正軌上，可以集成到我們?nèi)粘Ｊ褂玫膫€人移動和固定計算設(shè)備中。我們看到，就功能而言，它們在任何地方都開辟了各種可能性，從社交領(lǐng)域到增強(qiáng)的FID，再到全球范圍的健康管理。

　　審核編輯：黃飛