西安電子科技大學高新波教授帶領的研討團隊在異質人臉圖畫辨認研討范疇取得主要發展，其對香港中文大學人臉素描規范數據庫（CUFS）的辨認準確率達到了99．67％。根據這一研討成果研制的異質人臉圖畫辨認體系，假如應用到刑偵過程中，有望幫助辦案人員減小犯罪嫌疑人的搜索規模。

　　我國科學家異質人臉圖畫辨認研討取得新打破

　　人臉辨認是計算機視覺和人工智能研討范疇一個主要課題，在身份認證等公共安全范疇有很多應用。異質人臉辨認是一種根據圖畫組成的人臉辨認技能。

　　西安電子科技大學人臉圖像識別研究取得新突破

　　“所謂異質人臉圖畫，即是不一樣方法、不一樣來歷取得的不一樣質量的人臉圖畫。”高新波教授介紹說，因為數據來歷不一樣、圖畫質量不一樣，在人臉辨認研討范疇，相片、素描等不一樣來歷人臉圖畫，難以運用計算機進行直接比對。有必要將不一樣人臉圖畫轉換到同一表達空間，計算機才能夠進行主動匹配辨認。咱們的研討，即是要處理這個疑問。

　　國際上對于異質人臉辨認的研討始于2000年擺布。2001年，高新波便開端帶領團隊從事異質人臉圖畫組成與辨認的研討。現在現已成功研制出了根據圖畫組成的人臉辨認體系。經過該體系，人臉相片與手繪素描畫像之間能夠實現彼此轉化，進而實現不一樣模態人臉圖畫的檢索比對與辨認，該體系提高了異質人臉圖畫組成的功率及辨認的準確率。

　　在刑偵過程中，常常能夠經過監控視頻獲取犯罪嫌疑人畫面，或許經過目擊人的描繪得到犯罪嫌疑人的人像素描。但運用這種方法得到的相片，要么分辨率太低，要么有遮擋，使得圖畫比對的難度大大添加。異質人臉組成及根據該技能研制的體系將變成減小犯罪嫌疑人規模的主要輔助工具。

　　高新波介紹說，他們開發的根據圖畫組成的人臉辨認體系，假如應用于刑偵過程中，警方就能夠將根據監控圖畫或目擊者描繪制作的嫌疑人模仿畫像，直接輸入體系組成出計算機能夠辨認的相片，并將組成相片在全國身份證數據庫中進行比對。