2009年3月19日晚7時42分，重慶一名執(zhí)勤哨兵被襲擊身亡，襲擊者還搶走了哨兵的半自動步槍。這便是震動整個中國的重慶“3·19”哨兵遇襲案。  

　　3月30日，重慶市沙坪壩區(qū)公安分局發(fā)布懸賞公告，公開了由現(xiàn)場監(jiān)控錄像抓拍的4張視頻截圖，但截圖中并沒有襲擊者的正面影像。一星期后，在重慶市江北區(qū)公安分局公布的電腦模擬畫像中，襲擊者的頭部被“轉正了90度”，一張隱藏在淺色線帽下的面孔逐漸清晰。  

　　畫像公布之后，很多人好奇，原本模糊的視頻截圖，如何能變得清晰？襲擊者的頭部是怎么被“扭正”的？最終是否能夠識破這張隱藏在線帽下的“廬山真面目”？  

　　清華大學電子工程系教授，主持研制“人臉識別系統(tǒng)”的蘇光大，曾利用該項技術，協(xié)助公安部門成功破獲數(shù)起要案。在他看來，模糊圖像復原和人像組合技術，在中國已經(jīng)相對成熟，而綜合了兩者技術特性的人臉識別系統(tǒng)，正越來越多地被人們運用，成為輔助識別犯罪嫌疑人的有效辦法。  

　　人工繪圖，得到便于抓捕的正面圖像 

　　“3·19”槍匪到底是誰，目前不得而知。不過，在以往的案件里，根據(jù)視頻截圖生成人臉正面清晰圖像，進而破案，早有先例。  

　　蘇教授回憶起他曾協(xié)助警方破獲的“京城超市投毒第一案”：北京市的7家超市，先后接到一男子的匿名電話。他以投毒相要挾，勒令商場向他指定的賬戶匯款。為了鎖定犯罪嫌疑人，警方利用銀行內的電子眼，拍攝其提款過程，想從視頻中組合出男子的模樣。  

　　圖像組合的原理，其實并不復雜——通過獲取嫌疑人臉部不同角度的多張圖片，經(jīng)人工繪圖，得到便于抓捕的正面圖像。  

　　然而，想要從連貫的視頻中，精確地“剝離”出接近真實的清晰人臉，其難度比組合幾幅靜態(tài)圖片大得多。這就需要借助“模糊圖像增強系統(tǒng)”，對多幅圖片進行逐個分析。  

　　“這就像放大每一個慢動作里人物模糊的腦袋，再用數(shù)學公式重新疊加出一張眉眼清晰的臉來。”章柏幸解釋道。他是公安部人臉識別標準委員會委員，也是蘇光大科研小組成員之一，曾直接參與系統(tǒng)研發(fā)。  

　　問題的關鍵是，在“超市投毒案”的視頻中，嫌疑人的行跡相對連貫清晰，而截取其中單幅畫并“摳”出頭部后，分析對象僅僅是一張大小不足一厘米的圖片，面部細節(jié)非常模糊。如果進一步放大分析，眼睛、鼻子等關鍵部位的信息更是丟失殆盡。  

　　“這就像是拍照抖了手，或者嫌疑人走路太快，焦點沒法對準。”章柏幸說。  

　　而“看清”這張臉，正是案件破獲的關鍵。于是，將截圖輸入“模糊圖像增強系統(tǒng)”后，系統(tǒng)會根據(jù)模糊成因，進行參數(shù)分析。然后，再自動篩選出特征較為清晰的10張。如果將10張左側臉疊加為1張后，含有嫌疑人明顯眼部信息的一個側臉，就會顯示出來。  

　　約一小時的時間里，同樣的程序反復運行三四次，最后，警方繪圖專家已經(jīng)可以通過系統(tǒng)細化后的臉部多角度畫面，繪制出犯罪嫌疑人的正面模樣。  

　　當這個名叫尹剛的東北籍投毒犯被抓獲時，他吃驚地說：“原以為在北京，不可能有人認得我。” 

　　“人像組合系統(tǒng)”幫助“摘墨鏡” 

　　然而，制造重慶“3·19”哨兵遇襲案的襲擊者，顯然比尹剛謹慎得多。始終掩蓋在淺色線帽下的，到底是怎樣一張面孔？  

　　對于這樣的情況，人眼識別困難重重。以至于曾目擊槍匪逃竄的廢品鋪老板不勝其擾，每次面對記者，只能反復說：“他腦袋上套著帽子，只露出眼睛?！?nbsp; 

　　的確，劉海、口罩、帽子、眼鏡，是人臉圖像中最常見的遮擋物，對識別準確率影響很大。墨鏡更是絕佳工具。章柏幸和他的研究小組就曾接到某國家部門的一張視頻截圖，畫面中的人用墨鏡遮擋住大部分的臉部特征，難以辨識。  

　　“但這并不直接影響‘人像組合系統(tǒng)’畫出臉的大致模樣?！闭掳匦艺f，“即便他隱藏了某個‘部件’?！?nbsp; 

　　這些“部件”，指構成人臉的五要素：臉型、眼睛、鼻子、嘴巴和眉毛?！叭讼窠M合系統(tǒng)”的計算原理，正是分析五部件的各自特征。系統(tǒng)將人臉識別分解為：人面像識別，眼睛識別，嘴巴識別，鼻子識別，眼眉識別。如此細分，可以有效避免由年齡、姿態(tài)等變化產生的面部變形對捕捉人臉信息造成的影響，“摘掉”眼鏡和口罩，也不是什么難事兒。  

　　在“人像組合系統(tǒng)”的作用下，幾分鐘后，一張隱藏在墨鏡下的人臉逐漸清晰，新圖像隨即交由當?shù)鼐?，在轄區(qū)范圍內排查鎖定嫌疑人。  

　　“摘墨鏡”看似簡單，系統(tǒng)卻需要運行一系列龐大的運算。因為人面部的五官結構各有不同，為獲得準確結果，每個細部的識別都需要用不同的方法分析計算。  

　　而操作者只需“做道選擇題”：向系統(tǒng)輸入“戴墨鏡”的人臉之前，不選眼睛，只在其余四“部件”前打上鉤。用章柏幸的話講，要讓計算機明白，這次眼睛“不做數(shù)”。  

　　置換一個最簡單的例子，即便本·拉登刮掉了標志性的濃密長胡子，去掉下巴，也能畫出他的模樣。  

　　“人臉識別系統(tǒng)”運算分析 

　　但是，從視頻中還原并組合出相對清晰的人臉，只是兩步必要的“準備”工作，要想從茫茫人海中揪出嫌犯，還需要“人臉識別系統(tǒng)”的運算分析。  

　　而這一系統(tǒng)，在2008年北京奧運會開幕式的入場安檢中，就曾發(fā)揮過作用。  

　　這是奧運史上首次采用具有“生物特征”的身份識別方式。8月8日當晚，觀眾進入“鳥巢”，除了憑借那張價格不菲的門票，還必須逐一在進場通道前“留張影兒”。  

　　“拍照”由一部安裝在人臉識別認證設備頂端的攝像頭完成。這個攝像頭，與另一臺識別門票信息的刷票機，共同組成了人臉識別認證系統(tǒng)的終端。  

　　持票人刷票時，攝像頭在一兩秒鐘內抓拍人臉，系統(tǒng)再自動分析1秒內的25幀畫面(或2秒內50幀畫面，依次疊加)，選取角度合適并且相對清晰的5幀(或10幀)，定位面部關鍵點，并提取特征，隨后將持票人和票內信息的認證結果同時上傳到中轉服務器，再由中轉服務器上傳至安保中心服務器。觀眾信息獲得認證并通過，只需要兩三秒時間。  

　　“定位關鍵點和提取特征，是整個識別系統(tǒng)中最關鍵的一步。”章柏幸說。  

　　然而，困難在于，人臉本身雖不易改變，神態(tài)卻千變萬化，甚至在人的一生中，一張面孔上絕對不會出現(xiàn)兩種完全相同的表情。加上年齡增長和不同光照下的明暗變化，識別人臉對于只認數(shù)字和計算的電腦來說，困難重重。  

　　“但是在識別過程中，電腦必須和人腦一樣，看一眼就知道‘他是不是他’?！敝锌圃河嬎銠C研究所博士孫慶南說。北京奧運會期間，他作為奧運會電子門票協(xié)調小組成員之一，直接參與了人臉識別快速身份驗證系統(tǒng)的實施和操作。  

　　其實，人的面部有許多無法改變的特征：眼眶內外側的比例，鼻梁長度和鼻翼寬度的比例……這些由人的面部骨骼決定的比例關系，組成了無數(shù)個“關鍵點”，不會因為胖瘦、表情、年齡的變化產生改變。  

　　于是，系統(tǒng)根據(jù)這些關鍵點進行統(tǒng)計學計算，建立起數(shù)據(jù)模型，把人的面部解析成由數(shù)字組成的“矩陣”，變成電腦能讀懂的“語言”。這樣一來，人臉經(jīng)計算機轉換為數(shù)字，一點點計算出來，最終提取出一組能夠表達整張人臉的特征數(shù)據(jù)。  

　　為奧運會開幕式門禁建立的數(shù)據(jù)庫，包含了所有持票人購票前提交的正面免冠照片，并且已完成對面部特征的逐一提取。當系統(tǒng)從攝像頭圖像中提取的持票人特征，與數(shù)據(jù)庫中已儲存的購票人特征重合度達到80%以上時，便能認定“他就是他”。  

　　“通常，在我們的系統(tǒng)里。這組數(shù)據(jù)稱為‘680維特征’?！闭掳匦艺f。