异质人脸图像识别：或成破案神器 - 安防知识网

今年，西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展，其对香港中文大学人脸素描标准数据库的识别准确率达到了99.67%。根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统，如果应用到刑侦过程中，有望帮助办案人员缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围。

　　人脸识别的2.0版

　　人脸作为人体的生物特征之一，与DNA、指纹、虹膜等其他身体特征相比，具有信息量丰富、获取方便等显著的优点。

　　高新波说，随着全国监控系统的不断普及和优化，犯罪嫌疑人只要从摄像头范围内走过，便会留下可用于图片比对的原材料。由于公安部门可以利用图像清晰、特征清楚的身份证照片建立数据库，与DNA、指纹数据库较小的收集范围、受限的收集条件相比，人脸识别具备先天的优势。

　　高新波表示，人脸识别是计算机视觉和人工智能研究领域一个重要课题，在身份认证等公共安全领域有大量应用。如今，人脸识别技术对很多人来说已经不再陌生。

　　据了解，我国有关部门建立的人脸识别系统的数据库，到2008年时已达到千万人，2011年提升到上亿人，2013年，有关部门已开始着手建立基于三维的目标人脸识别系统。此外，人脸识别技术专家、清华大学电子工程系教授苏光大透露，目前公安部已将人脸识别技术应用于户籍查重，人脸识别也已逐步应用于视频图像侦查，且效果明显。比如，某市对全市612.3812万张二代身份证上的人脸图像进行识别，共查出了1.2314万对重复户口，并查出 8名网上逃犯。

　　异质人脸识别又是怎么回事呢?

　　异质人脸识别是一种基于图像合成的人脸识别技术，为了便于理解，我们不妨将其叫做人脸识别的2.0版。

　　“所谓异质人脸图像，就是不同方式、不同来源获得的不同质量的人脸图像。”高新波说，一般情况下可以通过不同类型的相机得到人脸的可见光照片，也可以得到近红外的图像，还可以由画家绘制人脸的素描画像。这三种人脸图像，以不同的方式记录同一客观对象，但是三者之间的信息表达方式却各不相同，称之为异质人脸图像。

　　由于数据来源不同、图片质量不同，在人脸识别研究领域，照片、素描等不同来源的人脸图像，常常难以使用计算机进行直接比对，在现实破案中，使用这些图像也会遇到一些障碍。

　　如何解决计算机识别同一个人脸的不同图像呢?高新波认为，必须将不同人脸图像转换到同一表达空间，这样计算机才能够进行自动匹配识别。而他及其团队的研究，就是要解决这个问题。

　　识别准确率达99.67%

　　多年以来，尽管人脸识别技术已经在公共安全领域被广泛应用，但是识别的准确率不高也给相关人员带来了很大的困扰。

　　最近，国外在异质人脸领域也有了一些重要进展。比如红外线照片和普通照片的对比识别就是一个例子。在现实中，犯罪嫌疑人在光线昏暗处或一片漆黑中作案，普通面部识别系统无法“看清”人脸，而德国卡尔斯鲁厄理工学院的计算机专家开发了一种新的面部识别技术，通过对比头部红外图像和普通图像识别人脸，有望协助警务人员破案。新技术通过拍摄人的中、远红外线图像，然后对比普通人像照中的各项数据，识别被拍摄者。测试结果显示，新识别技术的准确率比现有技术高10%，可在35毫秒内认出被拍摄对象。不过，这种技术的识别准确率仍不稳定，投入应用可能还需要几年时间，因为人的红外图像会受皮肤温度、环境甚至面部表情影响，当识别对象有多张普通人像照时，热特征识别准确率可以达到80%;而当普通人像照只有一张时，热特征识别准确率就会降为55%。

　　高新波主导的基于图像合成的人脸识别系统，通过多种模式图像在同一个平台的重新合成后再进行识别，则进一步提高了人脸识别的准确性。

　　高新波团队的研究早在2001年就已经开始，当年，从香港中文大学完成博士后研究工作的高新波回到母校后，便开始带领团队从事异质人脸图像合成与识别的研究。此前一年，国际上关于异质人脸识别的研究也才刚刚开始，该领域比较有影响力的研究论文2002年才公开发表。

　　经过10余年的持续研究，目前高新波研究团队终于成功研制出了基于图像合成的人脸识别系统。通过该系统，人脸照片与手绘素描画像之间可以实现相互转化，进而实现不同模态人脸图像的检索比对与识别，该系统提高了异质人脸图像合成的效率及识别的准确率。

　　高新波的这个技术有多牛?毫无疑问，自然是其超高的识别准确率了。最近的研究结果表明，高新波团队基于图像合成的人脸识别系统，对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%，领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队。

　　让犯罪嫌疑人无处可逃

　　在刑侦过程中，经常能够通过监控视频获取犯罪嫌疑人画面，或者通过目击人的描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但受到客观条件限制，使用这种方式得到的图像，要么光线太暗，要么分辨率太低，要么有遮挡，要么是侧面。

　　有时，尽管有根据目击证人描述得到的画像，但是往往缺乏能够对比的视频或者照片参照物，并且画像也常常无法与视频、照片实现计算机系统的自动对比。如果进行人工比对，无异于大海捞针，往往会导致线索中断、陷入僵局。这对顺利抓获犯罪嫌疑人带来了很大的挑战。有很多犯罪嫌疑人也得以多次成为漏网之鱼。这种情况下，异质人脸合成及基于该技术研发的系统将成为缩小犯罪嫌疑人范围的重要辅助工具。

　　有没有更好的解决方案?这个是可以有的。

　　高新波说，他们开发的基于图像合成的人脸识别系统，如果应用于刑侦过程中，警方就可以将监控图像或依据目击者描述绘制的嫌疑人模拟画像，直接输入系统合成出计算机可以识别的照片，并将合成照片在全国身份证数据库中进行比对。这种异质人脸合成及基于该技术研发的系统，将物理空间、信息空间和认知空间进行有效融合，建立了基于三元空间融合的模式识别新范式。原先往往需要民警走访数日乃至数月、分发上千张通缉图片才能找到的犯罪嫌疑人，现在只需将图片输入该系统，便能快速将嫌疑人范围缩小到一定的程度以内。并且研究表明，在可控条件下，识别率可达到99%以上，比肉眼判断还高。在理想情况下，该系统甚至能直接锁定罪犯，这大大提高了刑侦效率。

　　近几年，在国际上，异质人脸合成与识别技术已经开始尝试应用在公共安全领域，尤其对于刑侦破案有着巨大的潜在价值，但中国在这方面还是一个空白。

　　高新波指出，基于图像合成的人脸识别系统需求大、前景广，各国之间已展开技术竞赛和市场争夺。目前在欧洲及北美地区，这类产品已经尝试应用在刑侦中，中国市场的空白也使得西方企业跃跃欲试。

　　“但我们不希望自己国家的公共安全事业受国外技术掣肘。我们要自主创新，要用自己的技术来保护我们的国家和社会公共安全。”现在高新波希望他自己的研究成果能够实现这个突破。

　　目前，高新波已经将他们研发的系统提供给陕西省宝鸡市公安局予以试验性应用，实际应用中的效果怎么样，不久以后就会得到反馈。

　　高新波说，接下来，他们还会根据得到的反馈结果，对他们研发的异质人脸识别系统继续深度优化，从而真正帮助做到让“问题人”无路可逃，为公共安全服务。

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