高新波教授團隊異質人臉圖像識別研究取得新突破

高新波教授團隊異質人臉圖像識別研究取得新突破

有望大大降低刑偵過程人力耗費并提高辦案效率

■ 通訊員 王楠楠 記者 秦明 付一楓

近日，西安電子科技大學高新波教授帶領的研究團隊，在異質人臉圖像識別研究領域取得重要進展，其對香港中文大學人臉素描標準數據庫（CUFS）的識別準確率達到了99.67%，領先于國內外其他進行異質人臉識別的研究團隊。根據這一研究成果研發的異質人臉圖像識別系統，一旦應用到刑偵過程中，有望幫助辦案人員大大縮小犯罪嫌疑人的搜尋范圍，降低刑偵過程中的人力耗費并提高辦案效率。

異質人臉識別：基于圖像合成的人臉識別系統

人臉作為人體的生物特征之一，與DNA、指紋、虹膜等其他身體特征相比，具有信息量豐富、獲取方便等顯著的優點。高新波介紹說，人臉識別是計算機視覺和人工智能研究領域一個重要課題，在身份認證等公共安全領域有大量應用，并已成為檢驗人工智能是否可以在解決某些特定智能問題上達到甚至超越人類智能的重要測試基準。

異質人臉識別是一種基于圖像合成的人臉識別技術。要弄懂這一概念，首先需要了解什么叫異質人臉圖像。所謂異質人臉圖像，其實就是不同方式、不同來源獲得的不同質量的人臉圖像。高新波介紹說，一般情況下我們可以通過不同類型的相機得到人臉的可見光照片，也可以得到近紅外的圖像，還可以由畫家繪制的人臉的素描畫像。這三種人臉圖像，以不同的方式記錄同一客觀對象，但是三者之間的信息表達方式卻各不相同，“我們稱之為異質人臉圖像。”

畫像→計算機可識別的照片

照片→素描畫像

高新波說，由于數據來源不同、圖片質量不同，在人臉識別研究領域，上述人臉圖像常常難以使用計算機進行直接比對。“必須將不同人臉圖像轉換到同一表達空間，才具有可比性，這樣計算機才能夠進行自動匹配識別。我們的研究工作，就是要通過一系列的方法和手段，解決這個問題，專業術語叫異質人臉圖像的合成和識別。”

據了解，高新波團隊目前已經成功研制出了基于圖像合成的人臉識別系統。通過該系統，人臉照片與手繪素描畫像之間可以實現相互轉化，進而實現不同模態人臉圖像的檢索比對與識別，該系統極大地提高了異質人臉圖像合成的效率及識別的準確率。

與國際研究同步：識別準確率領先于其他研究團隊

據介紹，國際上關于異質人臉識別的研究始于2000年左右，該領域比較有影響力的研究論文2002年才公開發表。2001年，從香港中文大學完成博士后研究工作的高新波回到母校后，便開始帶領團隊從事異質人臉圖像合成與識別的研究。如今，他們在這一領域已經開展10多年的持續研究。近年來，高新波帶領的研究團隊在國家杰出青年科學基金、國家自然科學基金等項目的支持下，開展了一系列重要的研究工作，并在國際頂級期刊IJCV、IEEE TNNLS和會議上發表了多篇有關異質人臉合成與識別方面的高水平論文，引起了國際同行的高度關注與廣泛認可。

目前在世界范圍內研究異質人臉識別的團隊，主要包括美國卡內基梅隆大學、美國密歇根州立大學、香港中文大學、香港城市大學、中科院自動化所，以及西安電子科技大學高新波帶領的“視覺計算與協同認知”教育部創新團隊。最近的研究結果表明，高新波團隊基于圖像合成的人臉識別系統，對香港中文大學人臉素描標準數據庫（CUFS）的識別準確率達到了99.67%，領先于國內外其他進行異質人臉識別的研究團隊。

基于畫像合成的異質人臉識別

基于照片合成的異質人臉識別

在國際上，異質人臉合成與識別技術已經開始嘗試應用在公共安全領域，尤其對于刑偵破案有著巨大的潛在價值，但在中國這方面還是一個空白。”高新波指出，基于圖像合成的人臉識別系統需求大、前景廣，各國之間已展開技術競賽和市場爭奪。他介紹說，在歐洲及北美地區，這類產品已經嘗試應用在刑偵中，中國市場目前的空白也使得西方企業躍躍欲試。“但我們不希望自己國家的公共安全事業受國外技術掣肘。我們要自主創新，要用自己的技術來保護我們的國家和社會公共安全。”

高新波團隊研發的基于圖像合成的人臉識別系統有什么優勢？“通過異質圖像變換，將不同模態下的人臉圖像轉換到相同模態下再進行人臉識別，在可控條件下，識別率可達到99%以上，比肉眼判斷還高。”高新波解釋道，“進行異質人臉圖像變換時，首先利用基于貝葉斯推理的概率圖模型合成初始估計圖像，并在此基礎上使用基于稀疏表示的幻象技術對合成的圖像進行增強。其次通過圖像客觀質量評價方法，利用得到的質量評價值反饋調節異質人臉圖像變換中的相關參數使其達到最優，從而進一步指導異質人臉圖像變換方法，使得合成出的圖像盡可能接近實際圖像，從而提高了異質人臉圖像識別率。”

輔助刑偵過程：快速縮小犯罪嫌疑人搜尋范圍

在刑偵過程中，經常能夠通過監控視頻獲取犯罪嫌疑人畫面，或者通過目擊人的描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但受到客觀條件限制，使用這種方式得到的照片，要么光線太暗，要么分辨率太低，要么有遮擋，要么是側面，使得圖像比對的難度大大增加，進行人工比對無異于大海撈針，往往會導致線索中斷、陷入僵局。這種情況下，異質人臉合成及基于該技術研發的系統將成為縮小犯罪嫌疑人范圍的重要輔助工具。

高新波介紹說，他們開發的基于圖像合成的人臉識別系統，如果應用于刑偵過程中，警方就可以將依據監控圖像或目擊者描述繪制的嫌疑人模擬畫像，直接輸入系統合成出計算機可以識別的照片，并將合成照片在全國身份證數據庫中進行比對。該技術將物理空間、信息空間和認知空間進行有效融合，建立了基于三元空間融合的模式識別新范式。“原先往往需要民警走訪數日乃至數月、分發上千張通緝圖片才能找到的犯罪嫌疑人，現在只需將圖片輸入該系統，便能快速將嫌疑人范圍縮小到一定的范圍以內，理想情況下甚至能直接鎖定罪犯，大大了提高刑偵效率。”

談到刑偵部門使用人臉識別的好處時，高新波指出，隨著全國監控系統的不斷普及和優化，犯罪嫌疑人只要從攝像頭范圍內走過，便會留下可用于圖片比對的原材料。由于公安部門可以利用圖像清晰、特征清楚的身份證照片建立數據庫，與DNA、指紋數據庫較小的收集范圍、受限的收集條件相比，人臉識別具備先天的優勢。

高新波介紹說，基于研究團隊前期的理論研究成果，目前他們已經和西安市某高新技術企業聯合研發了具有國際先進水平的“智慧之眼”系統，并嘗試性地投入到刑偵一線使用。2015年4月，研究團隊前往寶雞市公安局，對系統進行測試并進行了專題調研，得到了公安專家的高度評價。接下來，研究團隊將進一步加強與公安一線干警的溝通，了解他們在實際工作中的需求，繼續深度優化系統，開發偵破中亟需的其他功能，最大程度輔助公安部門的刑偵工作。