四川大學計算機學院(軟件學院)同華西基礎醫學與法醫學院合作,提出了一種基于深度學習的顱面重建方法,成功實現從二維計算機斷層掃描的顱骨數據中自動復原出顱面圖像,開發出國際首個顱面重建人臉檢索系統。
顱面重建技術一般被應用于在沒有指紋、牙科記錄、放射性材料或DNA等確定性信息的情況下,根據頭骨和面貌的內部關系復原出顱骨的真實面貌,進而識別身份。
然而,傳統技術所使用的三維重建方法對數據質量要求高,必需有完整的頭部掃描數據才能用于訓練,導致數據收集代價大,限制了顱骨與人臉之間復雜關系的描述。不僅如此,用三維方式記錄顱面幾何信息的數據維度大,在數據量有限的情況下很難用深度學習技術來進行擬合,容易造成“過擬合”,導致復原效果差。
四川大學計算機學院(軟件學院)研究團隊負責人表示,他們基于深度學習強大的擬合能力,不僅利用完整頭部數據建立了顱骨與顱面的整體對應關系,還利用殘缺數據(非完整頭部掃描)來促使模型學習顱骨與顱面局部的對應關系,做到了細節度更高的重建,并且降低了數據收集的門檻。