(相關(guān)資料圖)
羅洪焱 陳科
8月2日，記者從四川大學了解到，該校計算機學院（軟件學院）與華西基礎(chǔ)醫(yī)學與法醫(yī)學院合作提出了一種基于深度學習的顱面重建方法，成功實現(xiàn)從二維計算機斷層掃描的顱骨數(shù)據(jù)中自動復原出顱面圖像，開發(fā)出國際首個顱面重建人臉檢索系統(tǒng)。相關(guān)成果已發(fā)表在國際學術(shù)期刊《模式識別》上。
人們對于顱面重建技術(shù)不算陌生，這種技術(shù)一般被應用于在沒有指紋、牙科記錄、放射性材料或DNA等確定性信息的情況下，根據(jù)頭骨和面貌的內(nèi)部關(guān)系復原出顱骨的真實面貌，進而識別身份。
人臉復原及檢索流程圖。四川大學計算機學院（軟件學院）供圖
然而，傳統(tǒng)技術(shù)所使用的三維重建方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，必須需要完整的頭部掃描數(shù)據(jù)才能用于訓練，導致數(shù)據(jù)收集代價極大，限制了顱骨與人臉之間復雜關(guān)系的描述。不僅如此，用三維方式記錄顱面幾何信息的數(shù)據(jù)維度大，在數(shù)據(jù)量有限的情況下很難用深度學習技術(shù)來進行擬合，容易造成“過擬合”，導致復原效果差。
來自四川大學計算機學院（軟件學院）的研究團隊負責人表示，研究團隊基于深度學習強大的擬合能力，不僅利用完整頭部數(shù)據(jù)來建立顱骨與顱面的整體對應關(guān)系，還利用殘缺數(shù)據(jù)（非完整頭部掃描）來促使模型學習顱骨與顱面局部的對應關(guān)系，做到更細節(jié)的重建，并且降低了數(shù)據(jù)收集的“門檻”。
據(jù)研究團隊介紹，該系統(tǒng)可提供兩種不同的檢索策略，即在年齡、性別信息已知和未知的條件下復原顱面。在未知條件下復原時，系統(tǒng)能根據(jù)上傳的一個顱骨數(shù)據(jù)，生成一系列不同年齡、性別的復原人臉，消除年齡和性別變化對身份識別的影響，從而提高識別的精度。最后，再利用人臉識別算法，在真實的人臉數(shù)據(jù)庫中對復原后的顱面進行檢索匹配。
“我們正積極與公安方面開展合作，希望將顱面重建人臉檢索系統(tǒng)用于受害者身份鑒定，服務于案件辦理。后續(xù)我們將繼續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新，挖掘此項技術(shù)在考古研究和人工智能等領(lǐng)域的巨大潛能。”四川大學計算機學院（軟件學院）院長呂建成教授說。
關(guān)鍵詞： 檢索系統(tǒng)
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