近日，四川大學透露，該校計算機學院(軟件學院)同華西基礎醫學與法醫學院合作，提出了一種基于深度學習的顱面重建方法，成功實現從二維計算機斷層掃描的顱骨數據中自動復原出顱面圖像，開發出國際首個顱面重建人臉檢索系統。相關成果已發表在國際學術期刊《模式識別》上。
顱面重建技術一般被應用于在沒有指紋、牙科記錄、放射性材料或DNA等確定性信息的情況下，根據頭骨和面貌的內部關系復原出顱骨的真實面貌，進而識別身份。
然而，傳統技術所使用的三維重建方法對數據質量要求高，必需有完整的頭部掃描數據才能用于訓練，導致數據收集代價大，限制了顱骨與人臉之間復雜關系的描述。不僅如此，用三維方式記錄顱面幾何信息的數據維度大，在數據量有限的情況下很難用深度學習技術來進行擬合，容易造成“過擬合”，導致復原效果差。
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據建立了顱骨與顱面的整體對應關系，還利用殘缺數據(非完整頭部掃描)來促使模型學習顱骨與顱面局部的對應關系，做到了細節度更高的重建，并且降低了數據收集的門檻。
據研究團隊介紹，他們開發的顱面重建人臉檢索系統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原顱面。在未知條件下復原顱面時，系統能根據上傳的一個顱骨數據，生成一系列不同年齡、性別的復原人臉。然后，再利用人臉識別算法，在真實的人臉數據庫中對復原后的顱面進行檢索匹配。
“我們正積極與公安機關開展合作，希望將顱面重建人臉檢索系統用于受害者身份鑒定，服務于案件辦理。后續我們將繼續進行技術創新，挖掘此項技術在考古研究和人工智能等領域的巨大潛能。”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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