近日，德国马克斯普朗克研究所的工作人员表示，他们创造了一种全新的人脸识别算法，名为FacelessRecognitionSystem（FRS），被译为“无脸识别”。

当然，这并非意味着真的没有脸也能识别，而是这套系统能够通过模糊相片甚至被部分遮挡的图片来识别个体。

趋于精准的“揣测”

文章报道称，德国马克斯普朗克研究所研发的无脸识别系统的学习过程是自清晰图片再到模糊图片的递进过程，也就是先提供一张脸部清晰的图片，然后降低其分辨率变为模糊图片，再由机器进行识别，当系统学习完成后就可以识别分辨率不高的脸部照片了。报道称，如果只提供一张脸部清晰的照片，那么这套系统辨识模糊图片时的准确率为69.9%，但是如果可以提供10张脸部清晰的照片供机器选择，那么准确率可提高到91.5%。

即便是照片中脸部没正面对镜头，系统也能透过发型、服饰、体型和惯用姿势就能正确辨识，辨识正确率达83%。不过，当把欲辨识照片中的脸部以黑色方块完全遮住、且照片分别在不同场合拍摄，准确率降到只剩14.7%。

这并非第一次科研人员对模糊照片进行人脸识别。去年，Facebook旗下的人工智能实验室就推出了类似的识别系统。它利用提供免费及付费数字照片存储、分享的软件Flickr上4万张公开照片，让系统学习演算法学习辨识，最终的算法识别模糊图片准确率达到83%。研究人员称这种算法将为FacebookMoments照片应用提供帮助。后者可以对手机上的照片进行筛选，然后识别用户的Facebook好友。不过，由于可以识别没有人脸的照片，所以这项技术引发的隐私担忧同样值得重视。

对于模糊照片的识别研究，我国科学家也一直在寻找突破，被称为“我国人脸识别之父”的清华大学电子工程系教授苏光大就是其中之一。他在接受《中国科学报》采访时表示，德国研发的无脸识别技术并非空穴来风，因为他也在从事类似的研究。

寻找罪犯踪迹

与Facebook以社交便利为目的的研究不同，苏光大的研究更倾向于案件侦破工作。从2009年的郑州“317”命案，到2010年4月的云南景洪杀人案，再到2010年11月7日的内蒙古准格尔沙圪堵镇凶杀案，都离不开苏光大主持研究的人脸识别技术。

而随着监控摄像头的普及，警方破案越来越依靠摄像头拍摄的证据。但是，“现在的监控录像拍摄的人脸图像分辨率比较低，所以给人脸识别技术提出了更高的要求。”苏光大告诉《中国科学报》记者。

在侦破2009年重庆319枪击哨兵案时，重庆警方一直排查无果。因为在警方怀疑嫌疑人出现的监控录像中，出现的是一个蒙脸歹徒几秒内枪杀重庆沙坪坝一处部队大门哨兵，并夺走81-1自动步枪的场景。但监控录像头较远，所以不论如何截图，办案人员看到的始终是个黑色的影子，脸部细节难辨。于是，重庆警方求教苏光大。

为了测试人脸识别技术的准确性，重庆警方先让一名警察在同样的案发位置被监控摄像头拍摄，然后将这张截图发给苏光大，希望看看他还原的人脸与警方人员掌握的照片是否相符。“当时我看到的照片，人脸位置的分辨率大概只有3*4。”苏光大回忆道。经过一系列测算，苏光大先是恢复了眼睛的样子，确定了瞳距，并且粗描出脸部轮廓。再通过进一步处理，复原了人物的面部细节，经过比对，还原的人像与之前的清晰的照片几乎一样。

有了这次测试，重庆警方才将周克华的视频截图发给了苏光大。经过精心处理，警方拿到了嫌犯的清晰图像，让这名眉眼冷峻、唇角向下透着狠劲儿的男子现出了原形。

抽丝剥茧

接受采访时，苏光大给记者一张几乎看不出人影的图片，图片中几乎只有黑白两色。这是苏光大接受的另一案件的监控录像照片，他立刻指出了人脸的位置，并放大图片。只是，在记者眼中，照片依然是白茫茫一片。在接下来的说明中，苏光大从“白雾”中定位出眼睛和下颌的位置，进而像在周克华案件所做的一样，还原人脸细节图。

“这套人脸识别技术最关键的一步就是定位，技术难点也是定位。”苏光大一再强调。因为在一张像素极低的图片中，如何确定眼睛的位置至关重要。在人脸重建之前，系统经过了一系列的学习。“首先，我们先选用人脸的高清图片，再将它处理为模糊图像，也就是下采样。”苏光大介绍说。然后让系统测算出人眼和下巴的位置，实现三点的精确定位。“我们会让实际模糊图像与高清图像形成的模糊图像进行匹配，寻找到一个一个的相似点，再将相似点对应的高清图像块逐次进行重建，最终形成完整的重建人脸。”

之所以先确定瞳孔与下颌的位置，是因为三点定一面的定位准确性，由此带来了人脸图像归一化处理的准确性。

现在，苏光大已经将具有人脸重建的人脸识别软件“傻瓜化”。只要不是像素极低的情况，操作人员只需要按照流程打开软件，将需要识别的照片上传，再点击重建的按钮，就可以得到复原图像，然后这个图像会在已知的人脸数据库中进行匹配，找到的关联图像会按照相似度排列。操作人员则可以根据其他线索进一步确定嫌疑人。“目前这种技术已经在全国5个公安厅局进行应用。”苏光大自豪地说。

挑战新难度

不过，苏光大也表示，因为不清楚德国研究人员识别的是清晰图片的下采样还是实际场景模糊的图片，所以不好判断他们的技术实现的程度。

对于人脸识别的未来，苏光大有着自己的目标：“现在的人脸识别几乎都需要正面图片，所以下一步我们要继续研发如果拍摄到有角度的人脸如何识别。”要实现这个目标并不容易，经过努力，苏光大只能够将30度水平转动角的人脸成功识别，而这也是建立在人脸3D建模的基础上。

而且，为了让识别速度更快，苏光大还创立了一种新型的计算方法，让人脸图片在检索时的速度提高了上百倍。今年年底前，苏光大还打算再进行一次专家评审会，评审会通过后就将这套面向基层应用的人脸识别系统正式推出。