记清华大学苏光大教授的人脸识别研究：众里寻“他”

苏光大在工作（2006年） 

苏光大向公安部副部长刘金国等介绍清华人脸识别技术 

　　“2010年11月7日，内蒙古准格尔旗沙圪堵镇发生一起凶杀案，一名女售货员被杀死在鞋店内……此案得以成功告破，您开发的‘人脸识别系统’起了关键作用……”

　　1月12日，一封来自内蒙古准格尔旗公安局的感谢信“飞”至清华大学，而这封信的抬头便是“尊敬的苏光大教授”。事实上，这已经不是苏光大第一次参与到案件侦破过程中了。1999年郑州317大案、2010年云南景洪大案等等，均借助苏光大主持研究的人脸识别技术得以破获，同样，这些单位也表示了由衷的谢意。自1989年首次承担公安部的人像组合系统研究任务以来，“人脸识别”已随他走过了22年的时光。

　　从0到256万秒

　　我们得知，苏光大的人脸识别事业是由早期的“人像组合系统”逐渐延伸发展而来的。

　　1989年，公安部计划开展人像组合系统的研究工作，苏光大率课题组承担了这一任务，对于发型、眉毛、胡须的非规则区域采用了链码结构的描述，在国内第一次研制成功了基于照片的人像组合系统。1992年，该系统成功通过了部级科技成果鉴定，次年8月，公安部在哈尔滨组织了推广工作，率先在我国11个公安厅/局装备了计算机人像组合系统。1994年，武汉市公安局利用该技术破获了持枪抢劫特大案件，成为我国利用人像组合破获的首起成功案例，并由中央电视台《东方时空》栏目及时进行了追踪报道，而该系统也在全国范围内得到了大规模的应用。

　　该项目的成功，激活了苏光大心中的另一簇灵感，“能不能依靠模拟像在人员数据库中搜索犯罪嫌疑人，也就是通过人脸来进行识别。”就在人像组合系统成功应用的同一年，苏光大投入到人脸识别技术研究中，并于1996年成功在公安部立项，研发人像组合与人像识别综合系统。该系统建立了9.2万人的数据库，用四台微机并行处理，比对一次仅耗时58秒。2000年12月，该系统通过了公安部组织的专家鉴定；2004年，13起超市投毒案的主犯也栽在了该系统的“眼”里。

　　与此同时，人脸识别技术也开始受到国家更为深度的重视，防范、打击刑事犯罪的关键技术――人脸识别查询技术甚至被列入国家“十五”科技攻关计划项目。从2001年起始，到2005年1月28日通过科技成果鉴定，苏光大和他的课题组创造出“6台计算机并行处理、比对速度高达256万秒”的成果。2006年1月，当该系统出现在国家科技创新重大成就展上时，人们见识到它的奇迹，有关领导和专家也不吝好评。不久，新华社、中新社根据《清华人脸综合识别系统全面进入应用推广》的新闻稿发了通稿，上百家媒体相继进行了集中报道，不仅在国内外产生了较大影响，更推动了国内的人脸识别市场。由此，清华大学人脸识别系统成为国内应用的主流系统之一，在公安、安全部门广泛应用。2008年1月，他们在国内首次建成了千万级数据库的人脸识别应用系统，取得了突出的应用成果。

　　1350亿次/秒，超高速

　　提及苏光大，人脸识别几乎已经成了他的标志。其实，在高速图像处理方面，苏光大也有独到的研究心得和成果。

　　时光回溯到1977年，29岁的苏光大刚刚留校任教。彼时，正值计算机图像技术在国际上迅速崛起，苏光大所在的教研组领导以敏锐的眼光看到了这一前景，果断地将教研组方向从无线电技术转向计算机图像处理，成为国内最早的数字图像处理研究单位之一。当时，美国已经有了数字图像处理系统，但是一套设备要几十万美元，一般的单位根本承担不起。为了改变国内数字图像处理的窘境，他们开始了对自制设备的探索，以期研制出“中国特色”的图像处理系统。可借鉴的经验少得可怜，国内采用的器件比较落后，从一起步，他们就不可避免地面临着困难。

　　即便如此，无论苏光大，还是整个课题组，都在困难中“痛并快乐着”，短短几年内便出现了一系列成绩。1981年，中国较早的图像处理系统“TS-79小型通用数字图像处理系统”研制成功；1985年，合作研制成功“TS-84微机图像图形处理系统”，荣获1988年教育部科技进步奖二等奖，成为中国最早的微机图像处理系统；1986年，合作研制成功“?酌照相机图像处理系统”；1988年，又主持研制成功扇扫B超医疗诊断仪。

　　苏光大总是对那些困难深怀感激。“正是因为有了这些困难，我们才对系统的原理及制作理解得比较深刻。我们从国外引进集成电路后，设计出来的图像采集板的效果比国外已有的采集板还好就得益于此。”以这段经历为背景，苏光大执笔写出了《微机图像处理体统》一书，被同行誉为国内第一本论述图像处理系统硬件的书籍，并获得清华大学教材二等奖。

       而重点发展高速图像处理，苏光大认为，这是对高速目标检测、定位、跟踪以及遥感图像处理、人脸识别、指纹识别等技术的重要支持。其中，邻域图像处理可被普遍应用，并具有邻域性强、计算量大的特点。美中不足的是，邻域图像的处理速度，尤其是大邻域图像处理的速度是当前制约图像处理应用的一个瓶颈，也就是说，以目前图像处理系统的结构难以实现高速的大邻域图像的处理要求，这不仅严重影响图像处理技术的推广应用，也影响图像处理算法的深入发展。为了谋求更高的处理速度，他和项目组综合考虑了算法、存储、处理三方面的有机联系，特别是对相互之间的数据匹配问题进行了关注，提出了邻域计算的理论，突破了大邻域图像处理的速度瓶颈，在当前可资利用的条件下，以较小的代价实现了每秒1350亿次操作的超高速处理。该项研究不仅为图像并行处理奠定了基础，实现了邻域核可变的数据结构，使最大邻域核达到了25×24；同时，项目组通过数据结构在算法、存储、处理中保持一致，建立了先进的并行体系结构，可同时处理600点图像数据，实现了高速图像处理。

　　2008年1月18日，针对由苏光大领衔的“NIPC－3邻域图像并行计算机”项目，教育部进行了科技成果鉴定会，以中国工程院院士毛二可为主任的鉴定委员会一致认为，该系统在大邻域图像核和邻域图像处理的速度上优于目前可查到的国际最好水平。

　　当前，视频监控得到了迅速发展，但在视频监控场景中，监测到的人脸图像往往很小，致使公安部门的一些办案工作陷入困境。为了使超低分辨率人脸图像得到高清晰度重建，苏光大主持了重点攻关项目“数字影像资料处理及检验技术”。2010年7月28日，该项目通过了公安部的验收，所实现的超低分辨率人脸图像的高速重建处于国际最好水平。在当年的内蒙古准格尔旗大案中，该项目成果还立了一次大功。据案件资料显示，警方手中的犯罪嫌疑人人脸图像仅有4×6点，无法识别，侦查陷入僵局。受到准格尔警方邀请，苏光大利用独特的重建技术获得的重建像，达到和犯罪嫌疑人二代征像逼真的程度，创造了重建像的奇迹。

      至此，苏光大对高速图像处理的研究在一番柳暗花明之后，迈上了一个全新的高度。

　　奥运，里程碑

　　通观苏光大的人脸识别系统，其功能性不可谓不强。

　　可以进行“无线”人脸识别，即应用手机拍摄人脸图像，通过无线传输，发送到人脸识别系统进行人脸识别，并把识别结果发回手机，有助于公安部门移动办案，及时对在火车、飞机、客车或其他地方发现的可疑人员进行检查识别；具有文档资料和人脸图像混合的识别查询功能，大大提高了查找犯罪嫌疑人的准确率；具有组合人像和模糊人像的识别查询功能，从而更大地拓展了人脸识别技术的应用范围；具有眼镜摘除的人脸识别功能，从而解决了眼镜识别的难题；可以进行行进中的活动人脸识别，解决了监视人脸识别的难题，可防止一些犯罪人员进行化装后无法识别、查找……

　　如果说之前的研究，苏光大考虑更多的是普通的刑事犯罪，那么，自“9?11”事件、2004年伦敦地铁爆炸案等恐怖事件发生后，他开始更加关注公共安全领域。2005年，苏光大发表了人脸识别与奥运的学术论文，表达了服务北京奥运会的愿望，并根据奥运会应用的特点，在已有MMP-PCA人脸识别算法的基础上，研制成功了GGMMP-PCA人脸识别新算法。这一研究成果于2008年发表在计算机视觉和模式识别会议CVPR上。经过多方努力，他们研发的系统在2007年8月、2008年5月两次参加奥运测试赛。

　　据介绍，北京奥组委对奥运会开幕式、闭幕式入场进行实名制管理。开幕式、闭幕式入场券持有者需提交个人近照，在入场验票时通过RFID技术读入编号，再利用人脸识别技术进行实名制身份认证。2008年8月8日，数万名观众通过国家体育场鸟巢的近百个人脸识别系统有序入场，参加2008北京奥运会的开幕式，秩序井然。在而后的奥运会闭幕式以及残奥会开幕式、闭幕式上，该系统也得到了有效的利用。这次盛况由苏光大带领的清华大学课题组与北京普赛科技有限公司、北京清大维森公司以及中科院自动化所、北京数字奥森公司和航天长峰集团、同方股份有限公司等单位通力合作，共同完成，开创了人脸识别技术应用于奥运会的先河，极具历史意义，获得第29届奥运会组委会安保部和票务中心的联合表彰。

　　2010年12月2日，以苏光大为第一起草人的行业标准《安防生物特征识别应用术语》由公安部批准发布，成为国内首个颁布实施的涵盖人脸、指纹、声纹、虹膜等多生物特征识别技术的综合性术语标准。

　　如今，苏光大的人脸识别技术已被学术界打上了“苏式”标签，清华大学在国内人脸识别技术领域也奠定了不可动摇的地位。作为一个有着三十多年“清华史”的清华人，苏光大以多年的奋斗，诠释着“行胜于言”的校训，为清华百年华诞奉上了一份厚礼。