陳景洲，林繼煌，張 寧,,*，謝蘭遲，黎智輝，李志剛

（1. 江西省興國縣公安局，江西 興國 342400；2. 公安部物證鑒定中心，北京100038）

在當(dāng)前偵查破案工作中，監(jiān)控視頻已經(jīng)成為繼現(xiàn)場勘查信息、手機信息之后的第三大信息來源，也是繼刑事科學(xué)技術(shù)、行動技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)偵查技術(shù)之后的第四大偵查技術(shù)領(lǐng)域[1]。視頻中人臉圖像作為最直觀的線索，在各類案件中發(fā)揮著非常重要的作用。犯罪嫌疑人的人臉圖像，相比其它生物特征如指紋、DNA、足跡、虹膜等更為直觀，更容易讓普通人辨別，被廣泛應(yīng)用于嫌疑人識別、排查、身份辨認等過程，逐漸成為案件偵查訴訟中最常見的線索和證據(jù)，為追逃、破案、尋人等應(yīng)用提供了強大技術(shù)支撐[2-4]。

隨著人臉識別技術(shù)的不斷進步，公安實際工作中已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用人像自動識別比對系統(tǒng)，將視頻截圖或特定人員人像照片在海量數(shù)據(jù)庫中快速查找、檢索、比對以確認其身份。例如，緝拿在逃罪犯時，可通過人臉識別比對系統(tǒng)，加快確認嫌疑人身份，避免“人海戰(zhàn)術(shù)”的低效率；對群眾或其它部門提供的照片進行比對、檢索、篩選，幫助尋人尋親；對于一些無名尸體的照片入庫進行比對，確認其身份等。但是，在實戰(zhàn)應(yīng)用過程中，由于監(jiān)控設(shè)備經(jīng)常安裝于高點，所拍攝到的人像往往是俯視姿態(tài)而非正面姿態(tài)，同時還存在人像本身的偏轉(zhuǎn)，在直接利用人像比對系統(tǒng)進行檢索比對時，識別效果往往較差，比對準(zhǔn)確率不高，依然需要進行大量人工干預(yù)和排查，大大降低了偵查效率。人像姿態(tài)轉(zhuǎn)正技術(shù)是最近幾年新發(fā)展起來的一種技術(shù)，可以通過單張非正面人臉圖像恢復(fù)出該人像三維模型下正臉的模擬圖像，從而提高導(dǎo)入人像比對系統(tǒng)的比對準(zhǔn)確率，將原先不可檢索運用的人像落地運用。實際案件中常常遇到需要對偏轉(zhuǎn)角度大于15°的大姿態(tài)人像進行比對，本文報道一則應(yīng)用大姿態(tài)人像轉(zhuǎn)正技術(shù)偵破的成功案例。

1 案件簡介

2017年1月以來，某縣城區(qū)貿(mào)易廣場、鳳凰大道某小區(qū)等區(qū)域陸續(xù)發(fā)生多起盜竊五羊本田等高檔摩托車案件，涉案金額27萬余元，且案發(fā)地在人流密集區(qū)域，社會影響較大。犯罪分子白天連續(xù)作案，氣焰囂張，嚴(yán)重影響人民群眾安全感和滿意度。

2 材料和方法

2.1 檢材

案件發(fā)生后，辦案民警第一時間趕赴現(xiàn)場采集涉案視頻。經(jīng)認真查看分析視頻，捕捉到嫌疑男子的人像信息。該嫌疑男子人臉圖像較清晰，但視頻拍攝角度較高、人像姿態(tài)存在傾斜，如圖1所示。

圖1 嫌疑男子人像（左：視頻截圖；右：放大后人像截圖）Fig.1 The image of the suspect (Left: the screens hot video frame of the suspect; Right: the enlarged face image of the suspect)

將該嫌疑男子圖像截取后直接導(dǎo)入某省視頻圖像綜合應(yīng)用平臺人像比對系統(tǒng)進行檢索，檢索出的結(jié)果相似度均不高，且相似度從高到低排名前二十位的目標(biāo)經(jīng)核查均排除嫌疑。

2.2 方法

2.2.1 摳圖

將人像（包含脖子）從圖中提取出來，其余部分背景置為黑色，如圖2所示。摳圖步驟的作用在于去除非人像部分（背景）對三維人像重建的影響。

圖2 摳圖操作（左：原始圖像；右：摳圖后結(jié)果）Fig.2 Face extraction (Left: original face image; Right: the resulted image after face extracting)

2.2.2 關(guān)鍵點調(diào)整

調(diào)整右側(cè)畫面中三維人像模型（該模型由采集得到的一定規(guī)模三維人像數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模而成）的姿態(tài)與左側(cè)視頻人像截圖姿態(tài)一致，右側(cè)畫面中只保留人像模型中所顯示的關(guān)鍵點，把左側(cè)人像中的關(guān)鍵點移動到人像對應(yīng)的位置，保存鋪點，如圖3所示。這一步驟的目的是手動標(biāo)記關(guān)鍵點位置，定位姿態(tài)并優(yōu)化主成分分析（principal components analysis，PCA）系數(shù)，最后基于3D人像模型進行擬合并轉(zhuǎn)正。

2.2.3 邊緣調(diào)整

在關(guān)鍵點標(biāo)記圖像中，調(diào)整邊緣上下閾值參數(shù)，獲取人像邊緣，得到的邊緣結(jié)果盡可能地保留住人像的輪廓，如圖4所示。這一步驟的目的在于控制臉型和優(yōu)化PCA系數(shù)，對重建結(jié)果進行約束，防止人像重建失敗。

圖3 關(guān)鍵點調(diào)整（左：關(guān)鍵點標(biāo)記圖像；右：三維人像模型）Fig.3 Key-point alignment (Left: the resulted image of key-point alignment; Right: 3D face-image model)

圖4 邊緣調(diào)整（左：關(guān)鍵點標(biāo)記圖像；右：邊緣調(diào)整后結(jié)果）Fig.4 Edge adjustment (Left: the resulted image after key-point alignment; Right: the resulted image after edge adjustment)

2.2.4 姿態(tài)轉(zhuǎn)正

基于3D人像模型以及標(biāo)準(zhǔn)人像關(guān)鍵點位置信息，可以計算和擬合出人像關(guān)鍵點對應(yīng)的正面姿態(tài)時的位置，從而模擬出該人像三維旋轉(zhuǎn)至正面時的圖像。進行了摳圖、關(guān)鍵點調(diào)整和邊緣調(diào)整這三步預(yù)處理后，進行姿態(tài)轉(zhuǎn)正處理也即正面人像重建，重建結(jié)果如圖5所示。從圖中可以看到，單張二維半側(cè)面人臉圖像被旋轉(zhuǎn)成為一張完全正面的人臉圖像。

圖5 轉(zhuǎn)正結(jié)果（左：摳圖后圖像；右：姿態(tài)轉(zhuǎn)正后結(jié)果）Fig.5 The result after pose adjustment (Left: the result after face extracting; Right: the resulted face after pose turning to the obverse)

3 結(jié)果

采用大姿態(tài)人像轉(zhuǎn)正技術(shù)處理后，導(dǎo)入某省視頻圖像綜合應(yīng)用平臺再次進行檢索比對，比中一名相似度較高的前科人員曾某（排名第2，相似度88.37%）。后經(jīng)信息研判，確定嫌疑人為曾某。辦案民警立即對嫌疑人的行蹤及其關(guān)系人開展深度研判和外圍調(diào)查，同時實施抓捕。辦案民警在某縣縣城先后抓獲曾某及其同伙謝某、王某等人，破獲這起跨三省的系列盜竊高檔摩托車案件。大姿態(tài)人像轉(zhuǎn)正技術(shù)為鎖定該系列案嫌疑人發(fā)揮了關(guān)鍵技術(shù)支撐作用。

4 討論

在過去幾年里，人像識別的研究和應(yīng)用都取得了巨大進步，特別是在公安領(lǐng)域的應(yīng)用越來越深入。面向真實場景非配合、非受控環(huán)境下的人像識別成為了研究的熱點和難點。特別是受監(jiān)控設(shè)備安裝位置、人像偏轉(zhuǎn)等因素影響，獲得的人臉圖像經(jīng)常存在姿態(tài)變化的干擾，非正面姿態(tài)會造成面部信息的部分缺失，對系統(tǒng)的識別檢索造成了不利影響，極大制約了人臉圖像線索的應(yīng)用，也一直是人像識別的一個技術(shù)難題。

基于三維人像重建的人像姿態(tài)轉(zhuǎn)正技術(shù)可以解決多場景視頻下人像姿態(tài)偏轉(zhuǎn)、信息缺失等問題，實現(xiàn)多角度人像姿態(tài)轉(zhuǎn)正、人像校正和人像修復(fù)合成功能。在三維模型的幫助下，可以使待識別圖像和庫中圖像處于同一姿態(tài)。采用多姿態(tài)人像檢測與比對相關(guān)技術(shù)，通過人像關(guān)鍵點定位和三維人像擬合，對人像進行三維重建，估算偏轉(zhuǎn)角度，最終恢復(fù)出該人像三維模型下正臉的模擬圖像，從而有效提升了人像識別性能?；谧藨B(tài)轉(zhuǎn)正技術(shù)，還可以進一步實現(xiàn)變形人像的校正、污損人像修復(fù)重建功能。雖然有研究者嘗試通過3D人像校正等關(guān)鍵技術(shù)提高人像識別的準(zhǔn)確率，但是目前這些研究大多仍然基于實驗數(shù)據(jù)庫進行測試，并未與實戰(zhàn)使用的人像識別系統(tǒng)關(guān)聯(lián)對接，適用場景較為單一和固定，方法的綜合性、集成性、實用性還不夠強，尚未在公安實戰(zhàn)中應(yīng)用[5]。而本文所使用的是基于三維形變模型（3D morphable model，3DMM）的三維人像重建方法，三維形變模型是從單張圖像中恢復(fù)三維人像的有效工具[6-7]。本文通過實戰(zhàn)案例證明了該方法的實用性和可行性。

除了本案例，我們還選取了3例實際視頻監(jiān)控場景下的非正面圖像開展實驗研究，對已知身份人員的非正面圖像進行姿態(tài)轉(zhuǎn)正處理，比較處理前后比對結(jié)果的提升情況，結(jié)果如表1所示。從表中我們可以看到，經(jīng)過大姿態(tài)人像轉(zhuǎn)正處理后再輸入人像比對系統(tǒng)，并在同一人像庫中進行檢索，其相似度和排名相比直接導(dǎo)入系統(tǒng)檢索均得到了不同程度提升。當(dāng)然，對于分辨率較低或五官模糊的圖像，其三維重建后的正面圖像也難以實現(xiàn)較好的比對結(jié)果。

表1 非正面圖像轉(zhuǎn)正處理效果比較Table 1 The comparison of face retrieval results before and after large pose 3D face reconstruction

本文所介紹的方法，可以更好地發(fā)揮人像檢索比對系統(tǒng)的效能，省去了以往大量人工干預(yù)和排查的過程，大大提升視頻人像線索利用率，提高了工作效率，節(jié)約了辦案資源，真正提升了視頻偵查工作水平。同時，這一方法緊密結(jié)合實戰(zhàn)使用的人像比對系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變了以往將原始視頻截圖直接入庫比對的“粗放型”工作模式，進一步提高了人像檢索的效率和準(zhǔn)確率，這種新的工作模式更符合實戰(zhàn)一線需求。