智能人脸模拟画像技术的进展

卜凡亮， 袁梦琪， 尚垚睿

(中国人民公安大学信息技术与网络安全学院， 北京 100038)

智能人脸模拟画像技术的进展

卜凡亮， 袁梦琪， 尚垚睿

(中国人民公安大学信息技术与网络安全学院， 北京 100038)

人脸模拟画像作为一项古老的专门技术，经历了从手工素描到计算机智能的转变，现已成为世界上应用最广泛、影响最大的刑侦破案手段之一。客观详实地介绍人脸模拟画像基础知识、国内外历史与发展过程及最新进展，为智能人脸模拟画像的研究及应用提供了可靠的参考方向。随着计算机、图形图像技术的不断发展和提高，智能人脸模拟画像也将不断完善并越来越适应公安机关的办案要求，在刑事案件的侦查破案领域发挥积极作用。

智能画像； 刑事案件； 人脸部件

0 引言

随着社会媒体的进步和各种信息渠道的普及，犯罪与侦查的对抗愈演愈烈，犯罪分子的反侦查意识逐渐增强，反侦查行为日渐突出，如消除现场的足迹或指纹、碎尸灭迹、伪造身份信息，甚至破坏监控设备、寻找监控盲区等[1]，使得办案民警很难从现场提取有效的痕迹物证，办案难度不断加大。但是，犯罪分子的面部特征往往会给受害者和现场目击证人留下较为深刻的印象，而识别不同的相貌又是人类固有的本能，正是这种普遍的识别能力为刑侦破案提供了契机，人脸模拟画像技术因此应运而生。该技术能够在很大程度上解决上述问题，特别是对于受害者与犯罪嫌疑人近距离接触的案件，如诈骗、抢劫、强奸等。技术人员通过听取目击者的描述，能够在短时间内刻画出犯罪分子的模拟画像，有效地缩小了侦查范围，为侦查破案指明了方向，提供了证据和线索，具有很强的实用性。同时人脸模拟画像也是通缉、通报和向新闻媒体、社会大众发布图像信息的一种极好形式。

1 人脸模拟画像技术

人脸模拟画像又被称为刑事画像、人像组合，是刑事相貌学的重要研究内容之一。它是指根据现场目击者对嫌犯的语言描述，利用一定的技术手段，如手工绘画、计算机软件等对口述的特征进行组合，或利用现有相似的人脸为模板进行画像，得到初步的嫌疑人组合画像。再由目击者进行核对和辨认，对组合画像进行局部修改和细节调整，经过多次修改校正后，最终刻画出与嫌疑人相貌特征相似画像的一种技术方法。

人脸模拟画像主要有传统手工画像和计算机人脸模拟画像两种方法。手工素描画像对画像者的绘画功底和技巧有很高的要求，只有少数专业人员才能掌握，因而使用的局限性比较大。此外手工素描画像速度慢，不易存储，因此很难满足公安工作的需要。随着现代科学技术的发展，计算机人脸模拟画像逐步代替手工画像，在刑侦破案中发挥着越来越重要的作用。计算机中存储有脸型、发型、眉毛、眼睛、鼻子、嘴以及疤痕、酒窝、胎记等大量不同类型的人脸部件库，每种类型又可进一步细分。人脸模拟画像系统可以通过调用人脸部件库中的部件对人脸进行随意的组合和调整，形成千姿百态的人脸图像，并可利用其强大的图像处理功能得到所需的图像效果，不受画像者技术的限制，具有成像快、操作简便、易于传输、存储和管理等特点，因此在公安领域具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。计算机人脸模拟画像不仅能为公安机关搜捕犯罪嫌疑人提供强有力的技术支持，还能用于对已故或走失多年亲人的相貌再现，对模糊视频中模糊人像的图像重建[2]，对受损毁尸体的面貌复原[3]，以及对不同年龄的人像演变等，以此来解决实际公安工作中的重、难点问题，提高了工作效率。

2 人脸模拟画像技术发展现状

人脸模拟画像技术在我国有着悠久的历史，自古以来就是十分重要的刑侦破案手段。随着现代科学技术的发展，人脸模拟画像的操作方式经历了从早期的手工素描画像，到后来的半自动化手工拼图组合方式，再到现在的计算机智能人脸模拟画像的改变，现在已成为世界上应用最广泛、影响最大的刑侦破案手段之一。其发展可追溯到两千多年前，当时的古代执法者就利用人脸模拟画像并配以文字说明来张榜通缉犯罪嫌疑人。但它真正发展是从20世纪40年代开始。

2.1 国外人脸模拟画像技术发展现状

英国人Jacques Penry最早发明了人像组合技术[4]。1938年，Jacques Penry在为《人像特征》一书收集脸谱插图时，无意中发现大小不同、角度不同的人脸五官和发型可以相互交换，重新组合成新的相貌。此后他又收集了大量的人像照片，于1969年制成了第一台人像组合仪，并在伯明翰市警察局进行测试，取得了很好的效果。

此后，人像组合逐渐发挥出它在刑事侦查中的作用，由此引起了各国警方的高度关注。人脸模拟画像技术由此进入半自动化手工拼图组合阶段。在半自动化手工拼图组合阶段中，各国使用的普遍是人像组合箱(包)。

20世纪40年代中期，国际上通用的人像组合法是将一定数量、不同种类的相貌特征进行排列组合，从而制成形态各异的人脸画像。当时采用的是一个看起来颇似旅行箱大小的“人像组合箱”作为图像库，里面装满了各式各样的五官塑料卡片，在应用时采用幻灯片的形式进行拼接、制作。

60年代初期，日本警方将当地发明的一种外科整容手术仪器—401型图像组合仪用于人像组合[4]。此后联邦德国警方将其做了改进并用于侦查破案工作。

70年代末，世界各国陆续推出了人像组合仪、人像合成器等系统[5]。这其中包括联邦德国警方使用的“美能达”人像组合系统；美国警方使用的“FIS”(Facial Identification System)面部识别系统；英国警方使用的“Face-fit”系统，以及日本富士公司和神奈川县警察局共同研制开发的简易人像合成器等[6]。

90年代后，随着计算机的普及与发展，以及硬件制造技术和软件编程技术的提高，人们开始考虑用计算机代替手工进行人脸模拟画像，把“人像组合箱”移植入计算机内，以期望能够在短时间内得到更为真实和准确的人脸模拟画像。人脸模拟画像技术由此进入计算机智能阶段。各国相继开发出具有本国特色的人脸图像库和人脸模拟画像系统，并推出相应的工作方法如：

美国研制的可用于绘制儿童未来相貌特征的计算机增龄成像系统。

美国研制的计算机素描系统。该系统具有语音会话程序，可以和使用者面对面对话，以不具引导性和攻击性的询问帮助目击者回忆嫌犯的相貌特征。

美国研制的“Face Prints”系统。该系统从脸型库的34亿种类型中随机选取20幅图，展现给坐在操作屏幕前的目击者。要求目击者将屏幕显示出的脸型图和自己脑中嫌犯的脸型作对比，并将自己确信无疑的面部特征固定下来反馈给系统，系统根据用户反馈信息重新生成另外20幅人脸图像。

联邦德国自行研制出的计算机辅助人像联合系统(FACETTE)。电子输入和电子控制器用来完成该系统所有的程序步骤，键盘和鼠标完成其他功能。该系统操作简单，操作者根据目击者的描述组合完人脸相片后，由一个图形自动选择器对其进行进一步的修改和调整，直到符合目击者的要求为止。该系统还可控制人脸表情。

英国阿伯丁大学心理学系和剑桥大学CAD中心联合推出的计算机人脸合成系统——E-FIT(Electric Facial Identification System)电子人脸识别系统[7]。该系统的特征库是按照人的性别和种族区分开的，比其他系统分类更细致。此外，该系统的开发者Aspley公司主张直接给目击者呈现根据他的描述所绘制的人脸图像，而不是让目击者从众多图片中挑选类似犯罪嫌疑人的照片，避免了先入为主思想的影响，避免产生似是而非的幻觉。

美国IQ-Biometrix公司研发的FACES软件[8]。该系统被包括CIA(美国中央情报局)、FBI(美国联邦调查局)以及美国军方在内的世界各国警察局所使用。FACES 4.0软件具有以下特点：包含有4400个面部特征的数据库，新增拉丁人、美国黑人和亚洲人的人像部件；可添加面部标记物，如穿刺、黑痣、疤痕和纹身等；和人脸识别技术相结合，将各部件很好地融合在一起，得到接近照片质量的人脸图片；同时还具有人像增龄和老化处理等功能。

此外还有英国的Photo Fit计算机照片拟合系统、美国的Identi-Kit系统[9]和俄罗斯的黑白色调人像组合系统[6]等。

2.2 国内人脸模拟画像技术发展现状

我国的人脸模拟画像技术起步较晚，但也取得了一系列科研成果。1985年，我国公安部参考日本的人像合成器研制出适合于我国人口的PZY-110型透明人像组合箱。采用手工拼图的方式，将剪切下来的人脸五官照片分类保存在相册中，目击者从中选取自己认为符合嫌疑人相貌特征的五官照片，将其进行拼接，从而得到近似于嫌疑人的照片。由于该方法只是简单地将人脸五官拼凑在一起，无法对其进行更进一步的细节调整和修改，得到的拼图照片不自然，和实际人物相貌相差甚远，因此未能在全国普及。

公安部和清华大学共同研制开发的我国第一套基于照片的人像组合系统——GA计算机人像组合系统[10]。

清华大学研制的“TH计算机人像组合系统”[11]。该系统创造性地设计了包括自主研发的图像卡、人像组合软件安装包以及人脸部件软件包在内的复杂智能选项。由于各部件都是来自于照片，因此组合出的人脸图像真实性较好。

中国刑事警察学院的刑事相貌学专家与东大阿尔派软件开发公司联手，共同研制开发的“警星CCK系列人像模拟组合系统”[12]。其中《“警星CCK-Ⅱ”人像模拟组合系统》被公安部列为2000年重点推广的科研成果项目之一。该系统的软件设计与实现采用的是面向对象的程序设计方法[13]。2001年，该项目升级为《“警星CCK-Ⅲ”人像模拟组合系统》[14]。该系统拥有人脸正面和侧面的面貌特征数据库，并对五官按类型划分，经任意组合后可得到全部画像90亿个。此外，该系统最具特色的功能是颅骨复原术与人像增龄技术，具有很强的智能性。

除此之外，还有由重庆刑科所和重庆创新CAD辅助设计公司联合开发的“西南人计算机人像组合系统”。该系统构建了我国第一个具有区域性特点的彩色人脸五官部件资料库。

上述这些人像组合系统的问世深受公安部门的欢迎。作为一项新形式的刑侦技术，它们在提升公安部门办案效率的同时，也大大降低了疑案悬案产生的可能性，在侦查破案和调查取证中发挥了举足轻重的作用，为实施科技强警战略提供了强有力的技术支撑和智力保障，体现了我国公安战线向科技要战斗力的发展战略。

3 人脸模拟画像技术在公安工作中的应用与存在的问题

信息的交流与传递在日常生活中是必不可少的，且一般以语言传递最为普遍。我们都知道，当一个人将他看到的或听到的说给另一个人听，另一个人再说给下一个人听时，这样如此地传递下去，信息的准确性就会层层削减，原本的信息内容就会完全变样。以往公安刑事侦查工作对于目击者或者受害人描述的犯罪嫌疑人相貌特征，是以语言或者文字描述的形式进行传递的。但是由于语言的不确定性和模糊性，信息的完整性和准确性在传递过程中必将受到一定程度的损害。

人脸模拟画像技术是侦查破案中采集与应用信息的一个重要手段。它的信息直接来源于案件的受害者、目击证人在其大脑中对犯罪嫌疑人的形象记忆，并最终以人脸模拟画像这种图像化的形式将其相貌特征固定下来。将抽象的语言文字内容形象化、具体化、图像化，更加便于人们理解和接受。

从某种程度上来讲，刑事侦查是还原犯罪过程的一门学科。各种刑事犯罪都是在暗中进行的，对于公安部门来说，犯罪的实施过程是潜隐的、未知的。案件发生后，侦查人员、技术人员通过细致的现场勘查和调查访问，获取第一手资料，进行研究和分析，然后为犯罪分子“画像”。这种画像的实质就是还原案发过程：作案人数、时间、地点、罪犯的性别、年龄、体貌特征、职业等等，而人脸模拟画像研究的就是如何对罪犯的面部进行还原。

在证据方面，用人脸模拟画像技术得到的人脸图像可以作为刑事司法鉴定和实施抓捕的一项重要证据，能直接为侦查破案服务。

在实际应用方面，由于人脸模拟画像技术直接提供的是犯罪嫌疑人的面部特征，因此可以有效地缩小侦查范围，成为认定和排除犯罪嫌疑人的基础，为侦查破案指明方向。如果配上文字描述和进一步的说明，它便可以成为通缉、通报和向新闻媒体、社会大众发布搜捕信息的一种极好形式。

在基础建设方面，利用人脸模拟画像技术不断为计算机人脸档案库添加新的图片，使图像信息标准化、通用化，不断扩大并完善公安内部的人像信息综合系统，为日后搜集、存储、管理和检索犯罪嫌疑人提供便利，同时不断促使人脸模拟画像技术向高科技领域迈进。

但从大环境看来，人脸模拟画像技术的发展仍处于初期阶段，且并未在实际的公安工作中得到广泛的应用和应有的重视。

比如认识上有误区，系统建设力度不够，应用意识不强，技术人员欠缺等[15]。因此在今后的公安工作中，要注重对人脸模拟画像技术的运用，提高发现和查获犯罪嫌疑人的成功率；此外，要加大对智能人脸模拟画像系统的引入，简化系统操作程序，提高自动化程度，优化系统性能，同时要注重培养兼具计算机能力与美术基础知识的高素质技术人才。

4 人脸模拟画像技术展望

在计算机模拟画像系统中，真实感人脸的合成与表情动画的生成一直是最具挑战性的难题。虽然国内外很多学者一直从事这一方面的研究，也取得了一些突破性的进展，但至今仍未开发出一套系统的理论和成熟的技术，研究仍属探索阶段，且在实际公安工作中的应用并不广泛。虽然在真实感人脸合成关键技术以及系统开发方面进行了一些研究并取得一定成就，但还有很多不足和有待提高改进之处：

(1)人脸表情的真实度有待进一步提高。首先可以通过增加控制点来对三维人脸模型进一步优化，其次可以对人脸局部器官做更为精细的建模，增加更多的特征和个性化的表情细节，如头发、牙齿、舌头等。

(2)目前静态的人脸表情合成还可以向动态发展，进一步研究人脸表情动画技术，如语音驱动的人脸表情动画、视频驱动的人脸表情动画等。

(3)系统人脸部件库的库容量较小，有待进一步扩充，最好能涵盖不同人种、不同肤色、不同年龄的人像，以满足公安一线的实际需求。

(4)系统功能有待进一步完善，例如没有实现对人脸部件的缩放以及位置调整，在人像组合后无法通过撤销功能还原上次的编辑效果，合成的三维人脸无法自由旋转，不能从任意角度观察等，有待进一步优化。后续还可以添加人脸老化功能，实现对人类未来面貌的预测，满足公安机关抓捕多年逃犯的需求。

5 结语

人脸模拟画像作为侦查破案中采集信息的一个重要手段，对于还原犯罪嫌疑人面貌、缩小侦查范围具有十分重要的意义。模拟画像技术是一种历史悠久的刑侦破案手段，其发展可追溯到两千多年前，古代执法者利用模拟画像、并配以文字说明来张榜通缉犯罪嫌疑人开始，伴随着科学技术的发展，其操作方式经历了从早期的手工素描画像，到后来的半自动化手工拼图组合方式，再到现在随着计算机图形图像学、相貌学、数字图像处理和人工智能等技术运用，实现真正意义的智能人脸模拟画像，提高公安机关办案效率和打击犯罪的能力，现已成为世界上应用最广泛、影响最大的刑侦破案手段之一。

[1] 王恒认．反侦查行为表现及防范对策[J]．安徽警官职业学院学报，2013，12(3)：69-71.

[2] 黄楚群．对模糊视频进行刑侦画像的初探[J]．法制与社会，2012(25)：297-298.

[3] 徐志标．受损毁尸体模拟画像面貌复原技术探讨[J]．法医学杂志，2005，21(4)：308-309.

[4] 彭振龙．基于智能CAD的人像组合系统[D]．厦门：华侨大学，2006.

[5] 王志群．刑事相貌技术[M]．北京：中国人民公安大学出版社，2008.

[6] 王大全．模拟像制作中人脸特征表示方法的研究[D]．上海：复旦大学，2007.

[7] 杨琳．人脸检测与相貌合成技术研究[D]．上海：上海大学，2007.

[8] FACES4.0 User's Guide[EB/OL]．http:∥www.iqbiometrix.com/pdfs/Faces_v4.0_ Users_Guide.pdf，2003.

[9] Identi-Kit CD v6.0[EB/OL]．http:∥identikit.net/lea_product.php#net，2007.

[10] 王琦，郑道利．GA计算机人像组合系统的应用[J]．中国刑事警察，1995(3)：36.

[11] 苏光大．TH计算机人像组合系统[Z]．国家科技成果，2006.

[12] 王春．论计算机人像组合技术[J]．上海公安高等专科学校学报(公安理论与实践)，2004，14(4)：59-61.

[13] 王妍．警星CCK-Ⅱ人像摹拟组合系统[D]．沈阳：东北大学，1999.

[14] 中国刑事警察学院. 公安部成果推广项目[J]．警察技术，2006(3)：77-79.

[15] 蔡鸿鸣．论模拟画像技术的现状及应用[J]．刑事技术，2006(6)：36-38.

(责任编辑 陈小明)

国家重点研发计划项目(2016YFC0801005)。

卜凡亮(1965—)，男，江苏徐州人，教授，博士后。研究方向为信息技术。

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