（遠紅外線），其中可以被人類視網膜細胞感應到的波段從 400nm（紫光）~700nm
（紅光），一般稱為可見光（Visible）。由於近代科技的發達，人類利用各種「介
質」（特殊材質的感應器），把感覺範圍從「可見光」部份向兩端擴充，最低可達
到 0.08～0.1nm（X-RAY, 0.8～1A），最高可達 10,000nm（遠紅外線，熱成象範 圍）。近紅外線影像技術是把波長大於 700nm 以上的「近紅外線影像」利用光化
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越來越受到重視[1]。而在人臉辨識中，年齡辨識為其中一個重要的子議題，然而 目前尚沒有近紅外線年齡辨識的相關研究，因此本議題具有研究的價值。
圖 1. 1 光譜範圍：近紅外線（NIR）波段&可見光（VIS）波段
1.2 研究動機
近年來，近紅外線影像的應用越來越多，如特種部隊偵防監視、海巡值勤、
搜捕犯人、軍事戰爭、野生動物觀察、夜間救援、夜晚航行、洞穴探險、果園魚 塭防盜等等如圖 1.2 所示，必要時透過紅外線照明輔助，使目標更容易被辨識。
圖 1. 2 近紅外線影像的各種應用
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西元 1999 年，瑞士一位盲人牧師爲了提供盲人就業機會，並讓明眼人體會 看不見的世界，開設了第一家盲人餐廳。爾後以此為概念發展的「無視覺餐廳」
（圖 1.3），提供消費者一個沒有光源的黑暗用餐環境，由於沒有視覺干擾，用餐 者對食物的味覺、嗅覺與觸覺的感受將更為敏銳與深刻。在此類幾乎接近無光線 的營業場所中，近紅外線年齡辨識可以分析消費者年齡層，提供商家根據消費者 族群做行銷策略。
圖 1. 3 無視覺餐廳，侍者帶著夜視鏡供餐和服務
在人臉辨識的議題中，社會安全議題一直受到大家的關注，常見的應用如：
安全情報以及犯罪防範（圖 1.4），然而在龐大的人臉資料庫中，要尋找犯罪目標 也是耗時龐大，因此若能透過年齡分類的方式，縮限尋找目標的範圍，相信對於 安全防範領域的應用來說應該有其價值。
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圖 1. 4 犯罪檔案資訊處理系統（電影：黑暗騎士）
博物館（圖 1.5）是現階段最實際的一個應用情境。在博物館中，許多的古文 物館藏品為了避免氧化等環境影響，必須保存在受控制的溫度和燈光環境中，因 此博物館中多使用柔和的燈光，為一個相對一般採光較不足的環境。在這樣的背 景環境下，如果想要透過視訊監控的方式，自動統計不同展覽品各自吸引哪些年 齡層的觀眾，館方可依此資訊來安排展覽品的展覽位置，以此做為館內參觀方向 的動線規劃；在精準行銷的相關議題上，消費主力族群的年齡層聚焦的展覽品項 目，可作為館方計畫推出周邊商品時的參考資訊。
圖 1. 5 博物館館藏展覽品陳列環境
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FGNET 年齡資料庫，在近紅外線波段影像部分使用自行建置的 RSNIR（Intel RealSense Near-Infrared Age Database）近紅外線人臉資料庫。在特徵擷取階段實做 24 個特徵描述子，並從中找出對 RSNIR 資料庫擁有最 佳描述力的前六個描述子：Fuzzy Local Binary Pattern（3x3）、Local Binary Pattern
（3x3）、Local Ternary Pattern（3x3）、Rotational-Invariance Local Binary Patterns
（8, 1）、Local Ternary Pattern（8, 1）、Median Binary Pattern（8，1），提供年齡辨 識階段中的分類器更好的分類訊息。提取出來的各個小區域特徵樣式（Pattern）
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見光波段的人臉年齡資料庫：MORPH（Craniofacial Longitudinal Morphological Face Database）[11][12]、FG-NET（FG-NET Age Database）、PolyU（PolyU Near-Infrared Face Database ） [13] 近 紅 外 線 人 臉 資 料 庫 、 LDHF （ Long Distance Heterogeneous Face Database）異質性影像（可見光和近紅外線）人臉資料庫。雖然 PolyU 和 LDHF 都有近紅外線人臉影像，但是這兩個資料庫都沒有任 何跟年齡相關的標籤資訊，因此本章節最後以 Intel RealSense 的 F200 模組為擷 取設備，自行建立近紅外線人臉影像年齡資料庫 RSNIR（Intel RealSense Near-Infrared Age Database）。
2.1 MORPH
MORPH（Craniofacial Longitudinal Morphological Face Database）是一個公開 的人臉資料庫，資料庫中包含每張人臉影像的年齡、性別、種族，身高、體重和