最新的電腦技術可以預測數年後你的樣子，你會好奇還是害怕？

人的面部會隨著歲月而發生變化，這不只是一種懷舊情緒，在現實生活中能夠預測一個人數年後的長相還有著很多實際用途。

例如僅用一張失蹤時的照片很難在很多年後搜尋到對的人。在日常的安檢環境中，一本有 10 年期限的護照照片，有時候也難以反映出人的臉部變化。

這也就是不斷有研究者試圖利用電腦技術合成人臉部變化的原因，最近英國 Bradford 大學的科學家就表示已經研發出了一種能相對精確預測面部變化的技術。

「每年光是在英國就有 30 萬人失蹤，這也是我們決定努力提高這一技術的動力所在——希望能找到更多失蹤的人，特別是那些消失很長時間的人，」 Bradford 大學教授Hassan Ugail 說。

圖/internapcdn

這些科學家從電影網站 IMDb.com 上收集了大概3 萬張照片，照片反映了人在不同人生階段的面部特徵。例如一位演員在職業不同階段的照片，同時也包括其親屬的照片。

他們利用數學模型或者說是演算法記錄一個人的臉部特徵，例如臉頰、嘴巴、前額的形狀等，同時會考慮進人的種族背景，以及親屬照片等。

Bradford 的科學家表示這項技術的準確率已經高達 98%，任何一個有基本面部識別功能的電腦都能用合成的照片找出其所對應的人。有人甚至建議把這項技術用在海關檢查護照照片上。

為了證明其精確性，這些科學家用 1991 年 7 月 24 號在希臘群島失蹤的 Ben Needham 為例，失蹤時 Ben 只有 21 個月大，他現在仍未被找到。

一直有各種演算法試圖合成 Ben 在 11-14 歲，17-20 歲以及 20-22 歲的樣子。Bradford 大學的科學家利用最新的演算法生成了 Ben 在 6 歲、14 歲以及 22 歲的樣子，他們得出的面部結果和其他演算法差異很大。

Ben Needham (圖/qwtjlive)

判斷面部識別技術是否準確必須滿足兩項條件：首先面部特徵必須符合相應的年齡；其次，合成照片里必須保留此人的部分原始特徵。

最終，電腦和人都會作為裁判來判斷合成照片的相似度，而在 Ben 的例子中，Bradford 大學的面部結果被認為是目前最靠近原始照片的。

「我們的方法能夠產生更個人化的結果，所以也會更準確，因為我們利用了不同種族背景的人大量的照片，也在演算法中加入了性別因素。另外，我們的模型也考慮進了其親屬的特徵，比如他/她的父母、曾祖父母以及表親。」

不過，這一演算法的可靠性有待考量， 畢竟 Bradford 大學選取的參照物是所有職業中對面部要求最高的演員這一職業。再說，如今已經有太多可以讓演員們「凍齡」的科技，他們的面部變化似乎並不具有代表性。

題圖：parade

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