属性约束的人脸素描-照片转换与识别

黄婕，赵启军,2，吕泽均

（1.四川大学计算机学院，成都610065；2.西藏大学信息科学技术学院，拉萨850000）

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人脸素描图像识别在很多刑侦案件中起着十分重大的作用。在一些案件中，往往只有一些目击证人的证词以及专业人士根据证词所画的嫌疑人人像素描作为参考，如何根据这些有限的信息追捕嫌疑人极具挑战。

近年来，人脸识别技术飞速发展，基于照片的人脸识别已经可以达到很高精度，然而基于素描的人脸识别精度依然偏低。素描人脸识别面临的挑战主要有：①信息缺失，素描图像只能刻画人物大致的特点，无法反映人脸丰富的纹理信息，而在人脸识别中，纹理提供了非常重要的特征信息；②主观性，不同画师对目击证词会有不同理解，而且画风也可能存在差异，导致画出来的图像具有一定主观性。

现有素描人脸识别方法主要分为两大类。第一类是通过设计特征提取器[1,13,14,18,20,22]，提取有利于人脸识别的素描特征，直接对素描和照片进行跨域识别。第二类是把不同风格域的图像转换到同一域中进行识别。有一部分学者提出将照片转换成素描[5,16]，在素描域进行识别；另一部分学者提出将素描转换成照片，在照片域进行识别。传统第二类方法主要对素描和照片分别进行建模[16,21]，然后根据模型特点进行转换。近年来，对抗生成网络受到广泛关注。有人提出DA-GAN[9]生成照片，但是只能生成一些低精度的照片；又有学者[2]在图像翻译网络pix2pix[8]的基础上，改进了网络结构，提出一种素描转照片的方法；……