刘超转自博讯网
西安新闻网-西安晚报讯 “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
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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。 (博讯 boxun.com)
