paper 97：异质人脸识别进展的资讯

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破，有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率

        近日，西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队，在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展，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%，领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队。根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统，一旦应用到刑侦过程中，有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围，降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率。

1：异质人脸识别：基于图像合成的人脸识别系统

人脸作为人体的生物特征之一，与DNA、指纹、虹膜等其他身体特征相比，具有信息量丰富、获取方便等显著的优点。高新波介绍说，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，并已成为检验人工智能是否可以在解决某些特定智能问题上达到甚至超越人类智能的重要测试基准。

异质人脸识别是一种基于图像合成的人脸识别技术。要弄懂这一概念，首先需要了解什么叫异质人脸图像。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。高新波介绍说，一般情况下我们可以通过不同类型的相机得到人脸的可见光照片，也可以得到近红外的图像，还可以由画家绘制的人脸的素描画像。这三种人脸图像，以不同的方式记录同一客观对象，但是三者之间的信息表达方式却各不相同，“我们称之为异质人脸图像。”

画像→计算机可识别的照片

照片→素描画像

高新波说，由于数据来源不同、图片质量不同，在人脸识别研究领域，上述人脸图像常常难以使用计算机进行直接比对。“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。我们的研究工作，就是要通过一系列的方法和手段，解决这个问题，专业术语叫异质人脸图像的合成和识别。”

据了解，高新波团队目前已经成功研制出了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，该系统极大地提高了异质人脸图像合成的效率及识别的准确率。

2：与国际研究同步：识别准确率领先于其他研究团队

据介绍，国际上关于异质人脸识别的研究始于2000年左右，该领域比较有影响力的研究论文2002年才公开发表。2001年，从香港中文大学完成博士后研究工作的高新波回到母校后，便开始带领团队从事异质人脸图像合成与识别的研究。如今，他们在这一领域已经开展10多年的持续研究。近年来，高新波带领的研究团队在国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金等项目的支持下，开展了一系列重要的研究工作，并在国际顶级期刊IJCV、IEEE TNNLS和会议上发表了多篇有关异质人脸合成与识别方面的高水平论文，引起了国际同行的高度关注与广泛认可。

目前在世界范围内研究异质人脸识别的团队，主要包括美国卡内基梅隆大学、美国密歇根州立大学、香港中文大学、香港城市大学、中科院自动化所，以及西安电子科技大学高新波带领的“视觉计算与协同认知”教育部创新团队。最近的研究结果表明，高新波团队基于图像合成的人脸识别系统，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%，领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队。

基于画像合成的异质人脸识别

基于照片合成的异质人脸识别

在国际上，异质人脸合成与识别技术已经开始尝试应用在公共安全领域，尤其对于刑侦破案有着巨大的潜在价值，但在中国这方面还是一个空白。”高新波指出，基于图像合成的人脸识别系统需求大、前景广，各国之间已展开技术竞赛和市场争夺。他介绍说，在欧洲及北美地区，这类产品已经尝试应用在刑侦中，中国市场目前的空白也使得西方企业跃跃欲试。“但我们不希望自己国家的公共安全事业受国外技术掣肘。我们要自主创新，要用自己的技术来保护我们的国家和社会公共安全。”

高新波团队研发的基于图像合成的人脸识别系统有什么优势？“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。”高新波解释道，“进行异质人脸图像变换时，首先利用基于贝叶斯推理的概率图模型合成初始估计图像，并在此基础上使用基于稀疏表示的幻象技术对合成的图像进行增强。其次通过图像客观质量评价方法，利用得到的质量评价值反馈调节异质人脸图像变换中的相关参数使其达到最优，从而进一步指导异质人脸图像变换方法，使得合成出的图像尽可能接近实际图像，从而提高了异质人脸图像识别率。”

3：辅助刑侦过程：快速缩小犯罪嫌疑人搜寻范围

在刑侦过程中，经常能够通过监控视频获取犯罪嫌疑人画面，或者通过目击人的描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但受到客观条件限制，使用这种方式得到的照片，要么光线太暗，要么分辨率太低，要么有遮挡，要么是侧面，使得图像比对的难度大大增加，进行人工比对无异于大海捞针，往往会导致线索中断、陷入僵局。这种情况下，异质人脸合成及基于该技术研发的系统将成为缩小犯罪嫌疑人范围的重要辅助工具。

高新波介绍说，他们开发的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。该技术将物理空间、信息空间和认知空间进行有效融合，建立了基于三元空间融合的模式识别新范式。“原先往往需要民警走访数日乃至数月、分发上千张通缉图片才能找到的犯罪嫌疑人，现在只需将图片输入该系统，便能快速将嫌疑人范围缩小到一定的范围以内，理想情况下甚至能直接锁定罪犯，大大了提高刑侦效率。”

谈到刑侦部门使用人脸识别的好处时，高新波指出，随着全国监控系统的不断普及和优化，犯罪嫌疑人只要从摄像头范围内走过，便会留下可用于图片比对的原材料。由于公安部门可以利用图像清晰、特征清楚的身份证照片建立数据库，与DNA、指纹数据库较小的收集范围、受限的收集条件相比，人脸识别具备先天的优势。

高新波介绍说，基于研究团队前期的理论研究成果，目前他们已经和西安市某高新技术企业联合研发了具有国际先进水平的“智慧之眼”系统，并尝试性地投入到刑侦一线使用。2015年4月，研究团队前往宝鸡市公安局，对系统进行测试并进行了专题调研，得到了公安专家的高度评价。接下来，研究团队将进一步加强与公安一线干警的沟通，了解他们在实际工作中的需求，继续深度优化系统，开发侦破中亟需的其他功能，最大程度辅助公安部门的刑侦工作。

4: Graphical Representation for Heterogeneous Face Recognition

提出图表达的新算法（G-HFR），基本框架如图

参考资料

【1】介绍：http://aac.xidian.edu.cn/2015/gbl/2015/0717/301.html

【2】高新波个人主页：http://see.xidian.edu.cn/faculty/xbgao/

【3】Paper下载：Graphical Representation for Heterogeneous Face Recognition