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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）與華西基礎醫學與法醫學院合作提出了一種基于深度學習的顱面重建方法，成功實現從二維計算機斷層掃描的顱骨數據中自動復原出顱面圖像，開發出國際首個顱面重建人臉檢索系統。相關成果已發表在國際學術期刊《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，根據頭骨和面貌的內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，傳統技術所使用的三維重建方法對數據質量要求高，必須需要完整的頭部掃描數據才能用于訓練，導致數據收集代價極大，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據維度大，在數據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據來建立顱骨與顱面的整體對應關系，還利用殘缺數據（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，做到更細節的重建，并且降低了數據收集的“門檻”。
據研究團隊介紹，該系統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，系統能根據上傳的一個顱骨數據，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，在真實的人臉數據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用于受害者身份鑒定，服務于案件辦理。后續我們將繼續進行技術創新，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
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