(相關資料圖)
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)。相關成果已發(fā)表在國際學術期刊《模式識別》上。
人們對于顱面重建技術不算陌生,這種技術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)進行技術創(chuàng)新,挖掘此項技術在考古研究和人工智能等領域的巨大潛能。”四川大學計算機學院(軟件學院)院長呂建成教授說。
關鍵詞: 檢索系統(tǒng)