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 。
【颅面重建|基于深度学习技术 首个颅面重建人脸检索系统问世】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 。
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