重慶監(jiān)控LSFM模型技術(shù)可從其它角度觀察捕捉到犯罪嫌疑人。據(jù)國外媒體報道，不知你是否使用過Snapchat這款手機軟件，它可以將你的照片變成一頭熊，或把你的臉和其他人的臉融為一體。一組研究人員前不久發(fā)明了目前為止在計算機上建立3D面部模型的最先進(jìn)技術(shù)。該系統(tǒng)可改進(jìn)視頻游戲中的個人虛擬形象、增強安保的面部識別準(zhǔn)確性，還能使Snapchat推出更多濾鏡。

    計算機處理人臉圖像時，有時會采用所謂的“3D變形模型”(簡稱3DMM)。該模型代表人臉的平均水平，但也包含常見的、偏離該平均水平的特征信息。例如，如果你鼻子較長，你的兩腮也可能較長?？紤]到此類相關(guān)性，計算機在對你的面部特征進(jìn)行分類時，并非將3D掃描的每個像素點都保存下來，而是列出幾百個可描述你與平均臉型的差異值，包括與年齡、性別和臉長大致相關(guān)的各類參數(shù)。

    重慶監(jiān)控不過有一點需要注意。為了記錄各種面部差異，3D變形模型需要整合許多張人臉的信息。到目前為止，這需要對許多人的面部進(jìn)行掃描、然后列出全部面部特征。目前性能最出色的模型也僅包含幾百人的面部信息，其中大多為成年白人，因此在處理其它年齡和種族人群時水平有限。

    帝國理工學(xué)院的計算機科學(xué)家詹姆斯·布斯(JamesBooth)和同事一起推出了一種新技術(shù)，可使3D變形模型完成自動搭建，并涵蓋更加豐富的人種。該方法主要分為三步。首先，運用算法完成自動面部掃描，給鼻尖和其它特征點打上“標(biāo)簽”；其次，運用另一種算法將全部掃描結(jié)果按特征排序，并將它們整合成模型。最后，運用第三種算法尋找并移除無效掃描結(jié)果。

    重慶監(jiān)控“此次研究工作的重要貢獻(xiàn)在于，研究人員演示了如何自動開展這一過程?！奔s克大學(xué)計算機視覺專家威廉·史密斯(WilliamSmith)指出。他并未參與此次研究。德國達(dá)姆施塔特弗勞恩霍夫計算機圖形研究所(FraunhoferInstituteforComputerGraphicsResearch)的艾倫·布倫頓(AlanBrunton)也表示，給大量人臉的面部特征打標(biāo)簽是一件“極為繁瑣”的工作。“你以為打標(biāo)簽不過是點一下面部特征點，但其實沒那么容易，有時很難看清嘴角究竟在哪里，因此即使純靠人工、也難免出現(xiàn)誤差?！?/span>

    但布斯和同事們并未因此止步。他們將這一方法運用在了一組包含近一萬張具有顯著人口學(xué)差異的面部掃描結(jié)果上。這些掃描結(jié)果由整形外科醫(yī)生艾倫·波尼亞(AllanPonniah)和戴維·杜納威(DavidDunaway)在倫敦的一家科學(xué)博物館采集，他們希望能改進(jìn)重建手術(shù)的效果。于是他們找到了帝國理工學(xué)院的計算機科學(xué)家斯蒂法諾斯·扎菲里厄(StefanosZafeiriou)，幫助他們分析數(shù)據(jù)。

    重慶監(jiān)控他們將新算法運用在這些掃描結(jié)果上，創(chuàng)建了“大規(guī)模面部模型”(簡稱LSFM)。與現(xiàn)有模型同時接受測試時，LSFM模型的精確度要高得多。在進(jìn)行其中一項對比時，他們用一名兒童的照片打造出了該兒童的面部模型。利用LSFM打造出的模型看上去和該兒童很接近，但大多數(shù)現(xiàn)存變形模型生成的面部模型看上去僅僅是一位與之無關(guān)的成年人，因為后者以成年人數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。布斯和同事們甚至收集了足夠的掃描結(jié)果，打造更加精確的、包含不同種族和年齡人群的變形模型。他們的模型可以依據(jù)面部形狀，自動劃分其年齡范圍。

    布斯的團(tuán)隊已將這一新模型投入使用。在另一篇論文中，研究人員利用10萬張由LSFM模型合成的人臉對一款人工智能程序進(jìn)行訓(xùn)練，讓其將普通的2D快照轉(zhuǎn)化為精確的3D模型。該技術(shù)可幫助我們從其它角度觀察攝像頭捕捉到的犯罪嫌疑人、或是預(yù)測其20年后的相貌。我們甚至能利用歷史人物肖像、打造栩栩如生的人物模型。

    重慶監(jiān)控LSFM模型還具有醫(yī)學(xué)應(yīng)用價值。若某人鼻子出現(xiàn)缺損，該技術(shù)便可幫助整形外科醫(yī)生根據(jù)其它面部特征、預(yù)測裝上新鼻子后的外觀。面部掃描還可用于診斷威廉氏癥候群患者，該疾病常與心臟疾病和發(fā)育遲緩相關(guān)，還有鼻子較短、嘴巴較寬等面部特征。更精準(zhǔn)的面部模型和差異信息可提升此類測試的敏感度。正如波尼亞指出，這一新模型“為我們打開了新大門”。

    接下來，研究人員準(zhǔn)備將面部表情加入到模型中，無論你在皺眉還是冷笑，都能被識別出來。扎菲里厄表示，他們將返回博物館，對更多游客的面部進(jìn)行掃描。