近日，四川大學透露，該校計算機學院(軟件學院)同華西基礎(chǔ)醫(yī)學與法醫(yī)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(xiàn)從二維計算機斷層掃描的顱骨數(shù)據(jù)中自動復(fù)原出顱面圖像，開發(fā)出國際首個顱面重建人臉檢索系統(tǒng)。相關(guān)成果已發(fā)表在國際學術(shù)期刊《模式識別》上。
顱面重建技術(shù)一般被應(yīng)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(jù)頭骨和面貌的內(nèi)部關(guān)系復(fù)原出顱骨的真實面貌，進而識別身份。
然而，傳統(tǒng)技術(shù)所使用的三維重建方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，必需有完整的頭部掃描數(shù)據(jù)才能用于訓練，導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集代價大，限制了顱骨與人臉之間復(fù)雜關(guān)系的描述。不僅如此，用三維方式記錄顱面幾何信息的數(shù)據(jù)維度大，在數(shù)據(jù)量有限的情況下很難用深度學習技術(shù)來進行擬合，容易造成“過擬合”，導(dǎo)致復(fù)原效果差。
四川大學計算機學院(軟件學院)研究團隊負責人表示，他們基于深度學習強大的擬合能力，不僅利用完整頭部數(shù)據(jù)建立了顱骨與顱面的整體對應(yīng)關(guān)系，還利用殘缺數(shù)據(jù)(非完整頭部掃描)來促使模型學習顱骨與顱面局部的對應(yīng)關(guān)系，做到了細節(jié)度更高的重建，并且降低了數(shù)據(jù)收集的門檻。
據(jù)研究團隊介紹，他們開發(fā)的顱面重建人臉檢索系統(tǒng)可提供兩種不同的檢索策略，即分別在年齡、性別信息已知或未知的條件下復(fù)原顱面。在未知條件下復(fù)原顱面時，系統(tǒng)能根據(jù)上傳的一個顱骨數(shù)據(jù)，生成一系列不同年齡、性別的復(fù)原人臉。然后，再利用人臉識別算法，在真實的人臉數(shù)據(jù)庫中對復(fù)原后的顱面進行檢索匹配。
“我們正積極與公安機關(guān)開展合作，希望將顱面重建人臉檢索系統(tǒng)用于受害者身份鑒定，服務(wù)于案件辦理。后續(xù)我們將繼續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新，挖掘此項技術(shù)在考古研究和人工智能等領(lǐng)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。
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