随着视频监控、数码影像摄录（包括智能手机）和5G的普及，社会上图像和视频证据在逐步增加，执法机构数字图像视频处理能力也在逐步增强，人像比对鉴定的迫切性日趋凸显。但涉案影像中人像质量普遍不高，各类因素形成的低质人像在司法检验鉴定工作中带来诸多不利。因此，司法实践中迫切需要一款可对低质人像进行清晰化处理的专业化工具。
《警视通人像处理系统》是一款专业的视频侦查人像处理装备，能满足公安部门侦查及技术人员对人像处理、检索、鉴定的要求，通过提升人像运用效能，促进人像技术在侦查、鉴定等业务中的实战化应用。系统具备小人像超分辨、各种噪声滤除、身份证网纹去除、人像修复、光照匀化处理、黑白照片着色等专业功能，受到业内专家的一致青睐。 《警视通人像处理系统》采用目前最前沿的深度学习模型之一的生成对抗网络（GAN），并不断探索更先进、更有效的算法模型来提升人像处理的效果。众所周知，在人脸超分辨增强任务中，生成对抗网络（GAN）常被用于提升超分图像的视觉效果，但容易带来较大的面部细节失真，无法恢复出真实的纹理细节。 为了进一步提升GAN在人脸超分任务中的性能，公司AI研究中心提出了PCA-SRGAN的模型。该模型在PCA基张成的正交投影空间中对生成图像进行增量式的判别重建，将代表着从结构到细节的渐进主成分投影逐渐送入判别器，令生成器可以有目的重建出更清楚的轮廓和纹理细节，有助于实现高感知和低失真的生成效果。这种增量式的正交投影判别方法保证了从粗到细的精准的优化过程，避免了对其他感知损失的依赖。通过在CelebA和FFHQ人脸数据集进行实验，并采用比较定性的视觉效果和定量的评价指标，PCA-SRGAN模型展示出了突出的性能。该成果已被国际多媒体顶级会议ACM Multimedia 2020录用。
图1：模型示意
图2：效果比较
公司产品研发中心迅速将上述新技术应用到《警视通人像处理系统》中，并率先在“云剑-2020”行动中得到充分检验。在“云剑-2020”行动中，经《警视通人像处理系统》累计处理的人像照片数量高达上万张，其中清晰化处理各省人像图片4883张、未知名尸体人像比对预处理9849张、未知名尸体人像复原107张等。处理后的结果，在数起命案逃犯比对过程中发挥关键作用。
案例1
案例2
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