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深度人像增龄技术及其在失踪儿童类积案中的应用
《警察技术》
2024年
4
26-29
吕仁堃;倪新龙;孙鹏;宋强;王雷;李富城;周纯冰
中国刑事警察学院;司法部司法鉴定重点实验室;海南省公安厅;辽宁省公安厅刑事技术总队
随着社会的发展,失踪人口的安全与找回越来越受到国家和人民的关注.针对公安工作中失踪人口积案,特别是失踪儿童类案件由于时间跨度过大导致的人脸面部特征变化大的问题,利用深度人像增龄技术预测失踪人口的外貌变化,可提高寻找成功率.主要研究基于深度学习的模拟人像增龄技术在公安工作中的应用.通过多域图像-图像生成对抗网络对幼年时的人脸进行预测,得到成年或是老年时面部图像,预测失踪儿童在未来的外貌变化.针对被拐人员面部变化大的特点进行深度分析,训练得到较为合理的神经网络模型.实验结果表明,基于深度学习的模拟人像增龄技术可以有效实现对人脸变化进行预测,进一步提高失踪人口的寻找成功率.
人像增龄        深度学习        视频侦查        对抗神经网络
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