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脑洞家丨新型面部老化预测技术,帮助寻找丢失儿童

时间: Jun 19, 2017  来源:亚太日报 【返回列表】 打印  关闭
导读: 英国布拉德福德大学的研究人员开发了一套新算法,能够根据特定年龄的关键面部特征(如脸颊、嘴巴、额头形状)的信息,合成新的面部特征,生成不同年龄段的面部图像。该技术采用预测模型法,将其应用于人类面部老化过程。研究人员整合了大量个体在不同年龄段的面部特征数据,让计算机学习人类的面部老化过程。此方法能够提高现有技术,增强准确性

英国布拉德福德大学的研究人员开发了一套新算法,能够根据特定年龄的关键面部特征(如脸颊、嘴巴、额头形状)的信息,合成新的面部特征,生成不同年龄段的面部图像。

该技术采用预测模型法,将其应用于人类面部老化过程。研究人员整合了大量个体在不同年龄段的面部特征数据,让计算机学习人类的面部老化过程。此方法能够提高现有技术,增强准确性。主要研究人员Hassan Ugail教授表示:

单单在英国,每年记录在案的失踪人口案例就达30万左右。我们希望尽量提升搜寻失踪人口的现有技术,尤其针对那些失踪已久的人。

研究人员采用“逆衰老法”测试结果的准确性。他们抓取一些照片,逆向运行程序,生成年轻时的图像。随后,他们将运行结果和真实照片进行比较。

研究人员将本·尼达姆的照片作为测试案例。1991年7月24日,他失踪于希腊科斯岛,当时仅21个月大。他从未被找到,但调查员曾公布过一些图像,分别显示了他在11-14岁、17-20岁、20-22岁时的可能长相。如今,研究人员采用最新方法处理本的原始照片,生成他6岁、14岁、22岁时的模样。生成图像和调查员公布的图像存在很大差异。研究人员认为,最新结果更接近于本如今的相貌。

一套有效方法需要做到两点:第一,生成图像必须符合推断年龄;第二,生成图像必须保留对象的特征。研究人员采用计算机方法和人为方法对结果进行评估。结果显示,两种方法均表明,相较于调查员公布的图像,最新生成图像更像本的原始照片。

Ugail教授表示:

这套方案能够生成更具个性化的结果,因此更加精确。这是由于我们采用了大量面部图像数据,涵盖不同种族、不同性别,以训练算法。此外,我们的模型还能够采集亲属的数据,如父母、祖父母、兄弟姐妹。因此,它能够生成更精确、更具个性化的面部老化结果。现有方法采用线性或一维方法,而我们的方法是非线性的。

目前,研究人员正在进一步测试这套方案,同时研究如何进行改良。

(来源:煎蛋网)

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