四川大學計算機學院(軟件學院)同華西基礎醫(yī)學與法醫(yī)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(xiàn)從二維計算機斷層掃描的顱骨數(shù)據(jù)中自動復原出顱面圖像，開發(fā)出國際首個顱面重建人臉檢索系統(tǒng)。

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(jù)頭骨和面貌的內(nèi)部關系復原出顱骨的真實面貌，進而識別身份。

然而，傳統(tǒng)技術所使用的三維重建方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，必需有完整的頭部掃描數(shù)據(jù)才能用于訓練，導致數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)維度大，在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)建立了顱骨與顱面的整體對應關系，還利用殘缺數(shù)據(jù)(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(jié)度更高的重建，并且降低了數(shù)據(jù)收集的門檻。