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基于深度学习技术 首个颅面重建人脸检索系统问世

来源: 科技日报
2022-08-15 08:58 
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近日,四川大学透露,该校计算机学院(软件学院)同华西基础医学与法医学院合作,提出了一种基于深度学习的颅面重建方法,成功实现从二维计算机断层扫描的颅骨数据中自动复原出颅面图像,开发出国际首个颅面重建人脸检索系统。相关成果已发表在国际学术期刊《模式识别》上。

颅面重建技术一般被应用于在没有指纹、牙科记录、放射性材料或DNA等确定性信息的情况下,根据头骨和面貌的内部关系复原出颅骨的真实面貌,进而识别身份。

然而,传统技术所使用的三维重建方法对数据质量要求高,必需有完整的头部扫描数据才能用于训练,导致数据收集代价大,限制了颅骨与人脸之间复杂关系的描述。不仅如此,用三维方式记录颅面几何信息的数据维度大,在数据量有限的情况下很难用深度学习技术来进行拟合,容易造成“过拟合”,导致复原效果差。

四川大学计算机学院(软件学院)研究团队负责人表示,他们基于深度学习强大的拟合能力,不仅利用完整头部数据建立了颅骨与颅面的整体对应关系,还利用残缺数据(非完整头部扫描)来促使模型学习颅骨与颅面局部的对应关系,做到了细节度更高的重建,并且降低了数据收集的门槛。

据研究团队介绍,他们开发的颅面重建人脸检索系统可提供两种不同的检索策略,即分别在年龄、性别信息已知或未知的条件下复原颅面。在未知条件下复原颅面时,系统能根据上传的一个颅骨数据,生成一系列不同年龄、性别的复原人脸。然后,再利用人脸识别算法,在真实的人脸数据库中对复原后的颅面进行检索匹配。

“我们正积极与公安机关开展合作,希望将颅面重建人脸检索系统用于受害者身份鉴定,服务于案件办理。后续我们将继续进行技术创新,挖掘此项技术在考古研究和人工智能等领域的巨大潜能。”四川大学计算机学院(软件学院)院长吕建成教授说。

(罗洪焱 陈科)

【责任编辑:张瑨瑄】
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