来源：sciencedaily

编译：人工智能观察

将平面图片变成立体图片，人工智能的快速发展的今天，越来越多的不可能正在触手可及。

诺丁汉大学和金斯敦大学的计算机科学家击败了当前视觉和图形研究方面的专家，解决了一个复杂的问题，他们已经实现了从单张2D图像（3D自拍）获得3D面部重建的技术。

他们最新的网络APP允许人们上传一张单彩图像，并在几秒钟内收到显示其脸部形状的3D模型。截止目前为止，有超过40万的用户正排队尝试使用它。你自己可以拍张自拍，并上传到他们的网站。结果将在下个月在威尼斯举行的国际计算机视觉会议（ICCV）年在威尼斯提交。

这项研究由计算机学院计算机视觉实验室、计算机科学学院助理教授Georgios(Yorgos)Tzimiropoulos指导的博士生AaronJackson提出，并由同门博士生AdrianBulat及金斯顿大学计算机科学与数学学院的VasileiosArgyriou博士共同合作完成。

研究成果将在下个月在威尼斯举行的国际计算机视觉会议（ICCV）中呈现。

不过这项技术仍处在非常早期阶段。

虽然这项技术远远不够完美，但是这是计算机科学家苦苦追寻的突破。人工智能（AI）利用机器学习赋予计算机在不被明确编程的情况下学习的能力，这项工作使用该领域中的卷积神经网络（CNN）开发完成。

该研究团队由YorgosTzimiropoulos博士监督，在一个巨大的2D图像和3D面部模型的数据集上进行了CNN训练。有了所有这些信息，他们的CNN能够从单个2D图像重建3D面部几何图形。它也可以对脸上不可见的部分做一个很好的猜测。

简单的想法解决复杂的问题

Tzimiropoulos博士说：“主要的新颖之处在于我们的方法的简单性，它绕过了其他技术通常使用的复杂管道，而是提出了在80,个面孔上训练一个大神经网络，单个2D图像可直接学习来输出3D面部重建“。

这是一个非常困难的问题。当前的系统需要多个面部图像并面临几个挑战，例如大角度姿态，表情和不均匀照明之间的密集对照。

AaronJackson：“我们的CNN只使用一个单张2D面部图像，适用于任意面部姿势（例如正面或轮廓图像）和面部表情（例如微笑）。”

AdrianBulat说：“该方法可用于重建整个3D面部几何图形，包括脸部的不可见部分。”

机器学习使用人工神经网络来模拟大脑之间的信息交互，本文工作中的技术通过机器学习中的深度学习论证了一些可能的进步它使用人工神经网络来模拟大脑之间的信息连接。

金斯敦大学科学与工程与计算学院的VasileiosArgyriou博士说：“这项技术真正令人印象深刻的是如何使3D面部模型重建的过程变得简单。”

如何利用这项发现？

除了面部和情感识别等标准的应用之外，该技术还可用于个性化电脑游戏，提高增强现实(AR)技术，并且让人们尝试眼镜等在线配件。

它还可以具有医疗应用-例如模拟整形手术的结果或帮助了解诸如自闭症和抑郁症等医学状况。

亚伦博士由诺丁汉大学资助。他的研究重点是将深度学习应用于人脸。这包括应用于人脸和身体的3D重建和分割。

除了解锁2D秒变3D的新技能，人工智能在生物识别上又有了突破性进展，心脏位置识别！

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忘记虹膜和指纹，心脏识别开启解锁新时代

忘记指纹识别或视网膜扫描。布法罗大学的一个大学领导团队开发了一个使用您心脏尺寸作为识别符的计算机安全系统。

该系统使用低级多普勒雷达测量您的心脏，然后不断监视您的心脏，以确保没有其他人进入运行您的计算机。

该技术在一篇文章中被描述，发明人将在下个月在犹他州举行的第23届国际移动计算和通信国际会议（MobiCom）上展示。他们说，该系统是一种安全而且可能更有效的替代密码和其他生物识别码的替代方法。它最终可能用于智能手机和机场屏蔽障碍物。

该研究的主要作者许尧博士，UB工程与应用科学学院计算机科学和工程系助理教授说，“我们希望将其用于每台计算机，因为每个人都需要隐私，一味地登录和注销令人生厌”。

徐先生表示，系统雷达的信号强度远远低于Wi-Fi，因此不会对健康造成任何威胁。

“我们每天都在生活在无线网络环境中，新系统与Wi-Fi设备一样安全，其辐射甚至不到只能手机的1%，约为5毫瓦。“

系统第一次需要8秒左右的时间扫描心脏，此后，监护仪可以持续识别心脏。该系统花费制作而成，利用心脏的几何模型，形状和大小，以及如何运作来进行识别。徐先生说，“两颗相同的心脏还没有被发现。而且，人心是不变的，除非患心脏病严重。基于心脏的生物识别系统已经使用了近十年，主要是用电极测量心电图信号，但是没有人做过非接触式远程设备来表征我们心脏的几何特征以进行识别。

相比目前的生物识别工具，如指纹图像和视网膜扫描，新系统有很多优点。首先，它是一种被动的非接触式设备，因此用户在登录时不会对自己进行身份验证。其次，它会不断监控用户。这意味着如果不同的人在其前面，则计算机将无法运行。因此，离开电脑时，人们不必记得退出。

徐先生计划将系统小型化并将其安装到计算机键盘的角落。不久的将来，这款系统也会像指纹和虹膜一样，用在手机识别上。（theend）