西安高校研发异质人脸识别技术能辅助刑侦办案-【新闻】
“也就是说,目击者描述绘制的嫌疑人模拟画像,可以直接输入系统合成出计算机可识别的照片。”昨日,记者从西安电子科技大学获悉,该校的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得突破性进展,其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%。
十多年潜心研发
照片与手绘素描可相互转化
据了解,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。异质人脸识别是一种基于图像合成的人脸识别技术。
“所谓异质人脸图像,其实就是不同方式、不同来源获得的不同质量的人脸图像。”研究团队高新波教授介绍说,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、素描等不同来源人脸图像,难以使用计算机进行直接比对。高新波说:“必须将不同人脸图像转换到同一表达空间,才具有可比性,这样计算机才能够进行自动匹配识别。我们的研究,就是要解决这个问题,专业术语叫异质人脸图像的合成和识别。”
国际上关于异质人脸识别的研究始于2000年左右。2001年,高新波便开始带领团队从事这方面研究。经过十多年,目前已经成功研制出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。
识别率可达99%以上
期待将来辅助刑侦办案
案件侦破中,经常通过监控视频获取犯罪嫌疑人画面,或者通过目击人描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但受到光线等客观条件限制,使用这种方式得到的照片,要么分辨率太低,要么有遮挡等,图像比对的难度大大增加。
高新波表示:“该系统的优势是通过异质图像变换,将不同模态下的人脸图像转换到相同模态下再进行人脸识别,在可控条件下,识别率可达到99%以上,比肉眼判断还高。”
基于图像合成的人脸识别系统,如果应用于刑侦过程中,警方就可以将依据监控图像或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。“只需将图片输入该系统,便能快速将嫌疑人缩小到一定的范围以内,理想情况下甚至能直接锁定罪犯,降低刑侦过程中的人力耗费,大大提高刑侦效率。”高新波说。
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