跨域人脸图像重建

新一代信息技术

（一）项目背景

本项目源自公共安全部门、社会企业等实际技术需求，已具备前期实际应用经验。

数字图像是现今世界信息的主要载体，人脸数字图像由于能够体现个人的鲜明身份信息，又是数字图像中的最重要组成部分。然而，由于采集手段不同、成像方式各异，人脸图像的表现形态具有很大的差异。跨域人脸图像重建技术旨在将人脸数字图像在不同的人脸图像表现形态中相互重建、转换，例如人脸素描画像与人脸照片的转换重建、人脸照片与人脸剪纸图像的转换重建等。该技术在当今社会中存在很大的需求。目前在公安部门中广泛应用的人脸识别技术在正常条件下的识别没有问题，但是当目标人物躲避监控，或用衣帽口罩遮挡，使得摄像头无法捕获目标人物的人脸图像时，一般的人脸识别技术无法进行识别。跨域人脸图像重建的照片合成功能可将画家在目击者配合下绘制的模拟素描画像转化为计算机可识别的人脸照片，从而可以在身份证数据库中进行比对识别，协助侦查人员缩小目标人物的搜索范围。在以往，具有艺术特色的肖像是需要耗时的手工劳动制作的，例如非物质文化遗产中的肖像剪纸。跨域人脸图像重建技术能够通过计算机自动的将人脸照片重建为肖像剪纸图像，解放生产力。

（二）项目简介

本项目提供一种应用于具有人脸图像模态转换需求的公共安全部门和社会企业的跨域人脸图像重建技术，包括人脸检测、人脸对齐与预处理、跨域人脸图像重建模型训练以及跨域人脸图像重建模型应用。跨域人脸图像重建技术突破了当前人脸图像重建转换的技术瓶颈，可以使用计算机自动地将人脸图像由一种模态重建为其它模态，并保持重建图像的人脸内容身份信息不变，重建图像人脸识别率可达 95% 以上，模态相似度高于 80%。该技术应用广泛，解决很多部门行业的实际需求，解放手工劳动生产力，是人工智能应用并促进社会发展的主要趋势。

图2  应用示例

（三）关键技术

该项目通过跨域人脸图像重建技术，实现人脸图像的跨域转换重建，可解决公共安全部门和社会企业存在的一些实际需求：

1. 改变当前固有模式。现有模式采用手工 PS 或手工绘制方式来实现人脸图像的模态转换，既需要丰富的经验，又耗时耗力。跨域人脸图像重建技术通过计算机，实现人脸图像的自动化跨域重建，解放生产力。 

2. 跨域人脸图像重建技术中的人脸检测模块能够自动检测出图像中的人脸区域，实现人脸的快速定位。 

3. 跨域人脸图像重建技术中的人脸对齐与预处理模块能够对检测出的人脸区域进行自动化对齐、裁剪，实现自动化肖像提取。 

4. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型训练模块使用深度学习与生成对抗网络技术，以数据驱动的方式学习不同人脸图像域之间的映射模型，能够适用于不同的跨域人脸图像重建任务，具有很强的通用性。 

5. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型应用模块将训练好的模型应用于具体任务场景，且具有快速合成与精细合成两种模式，可根据实际需求进行模式选择。

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