西安電子科技大學高新波教授帶領的研究團隊在異質(zhì)人臉圖像識別研究領域取得重要進展，其對香港中文大學人臉素描標準數(shù)據(jù)庫（CUFS）的識別準確率達到了99．67%。根據(jù)這一研究成果研發(fā)的異質(zhì)人臉圖像識別系統(tǒng)，如果應用到刑偵過程中，有望幫助辦案人員縮小犯罪嫌疑人的搜尋范圍。
人臉識別是計算機視覺和人工智能研究領域一個重要課題，在身份認證等公共安全領域有大量應用。異質(zhì)人臉識別是一種基于圖像合成的人臉識別技術。
“所謂異質(zhì)人臉圖像，就是不同方式、不同來源獲得的不同質(zhì)量的人臉圖像。”高新波教授介紹說，由于數(shù)據(jù)來源不同、圖片質(zhì)量不同，在人臉識別研究領域，照片、素描等不同來源人臉圖像，難以使用計算機進行直接比對。必須將不同人臉圖像轉換到同一表達空間，計算機才能夠進行自動匹配識別。我們的研究，就是要解決這個問題。
國際上關于異質(zhì)人臉識別的研究始于2000年左右。2001年，高新波便開始帶領團隊從事異質(zhì)人臉圖像合成與識別的研究。目前已經(jīng)成功研制出了基于圖像合成的人臉識別系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)，人臉照片與手繪素描畫像之間可以實現(xiàn)相互轉化，進而實現(xiàn)不同模態(tài)人臉圖像的檢索比對與識別，該系統(tǒng)提高了異質(zhì)人臉圖像合成的效率及識別的準確率。
在刑偵過程中，經(jīng)常能夠通過監(jiān)控視頻獲取犯罪嫌疑人畫面，或者通過目擊人的描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但使用這種方式得到的照片，要么分辨率太低，要么有遮擋，使得圖像比對的難度大大增加。異質(zhì)人臉合成及基于該技術研發(fā)的系統(tǒng)將成為縮小犯罪嫌疑人范圍的重要輔助工具。
高新波介紹說，他們開發(fā)的基于圖像合成的人臉識別系統(tǒng)，如果應用于刑偵過程中，警方就可以將依據(jù)監(jiān)控圖像或目擊者描述繪制的嫌疑人模擬畫像，直接輸入系統(tǒng)合成出計算機可以識別的照片，并將合成照片在全國身份證數(shù)據(jù)庫中進行比對。
