德國研發“無臉”識別挑戰像素新底線

　　 近日，德國馬克斯普朗克研究所的工作人員表示，他們創造了一種全新的人臉識別算法，名為FacelessRecognitionSystem（FRS），被譯為“無臉識別”。

　　當然，這并非意味著真的沒有臉也能識別，而是這套系統能夠通過模糊相片甚至被部分遮擋的圖片來識別個體。

　　趨于精準的“揣測”

　　文章報道稱，德國馬克斯普朗克研究所研發的無臉識別系統的學習過程是自清晰圖片再到模糊圖片的遞進過程，也就是先提供一張臉部清晰的圖片，然后降低其分辨率變為模糊圖片，再由機器進行識別，當系統學習完成后就可以識別分辨率不高的臉部照片了。報道稱，如果只提供一張臉部清晰的照片，那么這套系統辨識模糊圖片時的準確率為69.9%，但是如果可以提供10張臉部清晰的照片供機器選擇，那么準確率可提高到91.5%。

　　即便是照片中臉部沒正面對鏡頭，系統也能透過發型、服飾、體型和慣用姿勢就能正確辨識，辨識正確率達83%。不過，當把欲辨識照片中的臉部以黑色方塊完全遮住、且照片分別在不同場合拍攝，準確率降到只剩14.7%。

　　這并非第一次科研人員對模糊照片進行人臉識別。去年，Facebook旗下的人工智能實驗室就推出了類似的識別系統。它利用提供免費及付費數字照片存儲、分享的軟件Flickr上4萬張公開照片，讓系統學習演算法學習辨識，最終的算法識別模糊圖片準確率達到83%。研究人員稱這種算法將為FacebookMoments照片應用提供幫助。后者可以對手機上的照片進行篩選，然后識別用戶的Facebook好友。不過，由于可以識別沒有人臉的照片，所以這項技術引發的隱私擔憂同樣值得重視。

　　對于模糊照片的識別研究，我國科學家也一直在尋找突破，被稱為“我國人臉識別之父”的清華大學電子工程系教授蘇光大就是其中之一。他在接受《中國科學報》采訪時表示，德國研發的無臉識別技術并非空穴來風，因為他也在從事類似的研究。

　　尋找罪犯蹤跡

　　與Facebook以社交便利為目的的研究不同，蘇光大的研究更傾向于案件偵破工作。從2009年的鄭州“317”命案，到2010年4月的云南景洪殺人案，再到2010年11月7日的內蒙古準格爾沙圪堵鎮兇殺案，都離不開蘇光大主持研究的人臉識別技術。

　　而隨著監控攝像頭的普及，警方破案越來越依靠攝像頭拍攝的證據。但是，“現在的監控錄像拍攝的人臉圖像分辨率比較低，所以給人臉識別技術提出了更高的要求。”蘇光大告訴《中國科學報》記者。

　　在偵破2009年重慶319槍擊哨兵案時，重慶警方一直排查無果。因為在警方懷疑嫌疑人出現的監控錄像中，出現的是一個蒙臉歹徒幾秒內槍殺重慶沙坪壩一處部隊大門哨兵，并奪走81-1自動步槍的場景。但監控錄像頭較遠，所以不論如何截圖，辦案人員看到的始終是個黑色的影子，臉部細節難辨。于是，重慶警方求教蘇光大。

　　為了測試人臉識別技術的準確性，重慶警方先讓一名警察在同樣的案發位置被監控攝像頭拍攝，然后將這張截圖發給蘇光大，希望看看他還原的人臉與警方人員掌握的照片是否相符。“當時我看到的照片，人臉位置的分辨率大概只有3*4。”蘇光大回憶道。經過一系列測算，蘇光大先是恢復了眼睛的樣子，確定了瞳距，并且粗描出臉部輪廓。再通過進一步處理，復原了人物的面部細節，經過比對，還原的人像與之前的清晰的照片幾乎一樣。

　　有了這次測試，重慶警方才將周克華的視頻截圖發給了蘇光大。經過精心處理，警方拿到了嫌犯的清晰圖像，讓這名眉眼冷峻、唇角向下透著狠勁兒的男子現出了原形。

　　抽絲剝繭

　　接受采訪時，蘇光大給記者一張幾乎看不出人影的圖片，圖片中幾乎只有黑白兩色。這是蘇光大接受的另一案件的監控錄像照片，他立刻指出了人臉的位置，并放大圖片。只是，在記者眼中，照片依然是白茫茫一片。在接下來的說明中，蘇光大從“白霧”中定位出眼睛和下頜的位置，進而像在周克華案件所做的一樣，還原人臉細節圖。

　　“這套人臉識別技術最關鍵的一步就是定位，技術難點也是定位。”蘇光大一再強調。因為在一張像素極低的圖片中，如何確定眼睛的位置至關重要。在人臉重建之前，系統經過了一系列的學習。“首先，我們先選用人臉的高清圖片，再將它處理為模糊圖像，也就是下采樣。”蘇光大介紹說。然后讓系統測算出人眼和下巴的位置，實現三點的精確定位。“我們會讓實際模糊圖像與高清圖像形成的模糊圖像進行匹配，尋找到一個一個的相似點，再將相似點對應的高清圖像塊逐次進行重建，最終形成完整的重建人臉。”

　　之所以先確定瞳孔與下頜的位置，是因為三點定一面的定位準確性，由此帶來了人臉圖像歸一化處理的準確性。

　　現在，蘇光大已經將具有人臉重建的人臉識別軟件“傻瓜化”。只要不是像素極低的情況，操作人員只需要按照流程打開軟件，將需要識別的照片上傳，再點擊重建的按鈕，就可以得到復原圖像，然后這個圖像會在已知的人臉數據庫中進行匹配，找到的關聯圖像會按照相似度排列。操作人員則可以根據其他線索進一步確定嫌疑人。“目前這種技術已經在全國5個公安廳局進行應用。”蘇光大自豪地說。

　　挑戰新難度

　　不過，蘇光大也表示，因為不清楚德國研究人員識別的是清晰圖片的下采樣還是實際場景模糊的圖片，所以不好判斷他們的技術實現的程度。

　　對于人臉識別的未來，蘇光大有著自己的目標：“現在的人臉識別幾乎都需要正面圖片，所以下一步我們要繼續研發如果拍攝到有角度的人臉如何識別。”要實現這個目標并不容易，經過努力，蘇光大只能夠將30度水平轉動角的人臉成功識別，而這也是建立在人臉3D建模的基礎上。

　　而且，為了讓識別速度更快，蘇光大還創立了一種新型的計算方法，讓人臉圖片在檢索時的速度提高了上百倍。今年年底前，蘇光大還打算再進行一次專家評審會，評審會通過后就將這套面向基層應用的人臉識別系統正式推出。