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摘 要：本文研究的目的在于通过利用警视通软件的不同处理功能，探索低分辨率视频人像多帧重建的更好方法，提升重建图像的质量，以寻找出关键信息来指证犯罪目标，为案件的侦破提供强有力的技术支撑。
关键词：视频人像；设计；方法
一、人像重建技术
人像重建技术是公安图像技术中重要的一门技术手段，它是根据已知的目标对象脸部信息，通过各种技术手段重建出目标对象脸部特征的一门重要技术。人像重建技术分为手动和自动两类，手动人像重建经历较长时间的发展，在不断与时代新技术结合的过程中逐渐形成各种方法。而自动人像重建则通过运用人脸数据库，依靠建立3D模型和运用计算机的大量运算来进行人像重建。操作过程主要依靠计算机来完成，因此操作结果更加客观、稳定。
二、论文研究目的
一般低分辨率视频人像重建是针对单帧图像进行的，而不是选择进行多帧重建。原因在于人在运动的过程中，所拍摄人脸部的图像会不断发生变化，例如角度的改变，表情的变化以及运动造成的动态模糊等，这些变化使得多帧图像重建不容易实现。但多帧重建对低分辨率视频模糊人像的处理效果是十分突出的，它能够相互补充序列中每一个低分辨率图像细节信息，构成一张高分辨率图像，突出人像的五官信息，为侦查破案提供重要依据，因此进行低分辨视频人像多帧图像重建很有必要。
三、对低分辨率视频人像多帧重建的一般方法
（一）低分辨率视频正面人像多帧重建
与生活中的拍照不同，视频监控由于大部分安装在较高处且以一定角度进行俯拍，所以视频监控所得图像少有正面图像。但在案件中也存在拍摄对象看向视频监控摄像头，或者当拍摄距离足够远，拍摄角度不影响图像进行正面人像重建的情况，这时就可以捕抓视频图像进行正面人像重建。
笔者调取2015年12月21日的校园监控24小时的视频拍摄内容作为实验检材，分别提取早上、中午和晚上三个时段不同光线方向、光线强度的图像，选择有正面人像脸部的图像进行人像重建处理。
（二）低分辨率视频侧面人像多帧重建
低分辨率视频侧面人像的多帧重建与正面人像的多帧重建在很多步骤上是一致的，所以在此不再复述，在此只说明侧面人像重建与正面人像重建不同的部分。
1.从视频中提取多帧图像
因为监控摄像头的拍摄角度与拍摄对象的头部形态的影响，监控视频所拍摄的画面中侧面人像出现的次数比较高，所以可获取的图像也较多。
从视频中提取多帧图像的时候，我们应该尽量完整得提取连续多帧图像，并挑选出其中质量较好、脸部偏转角度较为一致的侧面人像进行重建处理，具体可以挑选一下类型的图像：
1）没有运动模糊或是运动模糊不明显；
2）噪点较少或不影响目标对象脸部特征信息；
3）人像脸部的五官特征明显、位置明确；
4）人像脸部的偏转角度较小，不影响实验操作。
若人脸在监控视频中偏转角度很大可以多选取几个角度进行人像重建。
2.人像单张含姿态重建
在序列超分辨率處理后，会生成一张侧面人像。在警视通软件中依次单击“特殊处理”“人像”“单张含姿态重建”进行图像的重建操作。接下来在打开的“姿态运算”对话框中移动原始侧面人像中的特征点，这里需要注意的是单张含姿态重建这一操作只支持4点法进行操作。
另外，不同图像中，不同人像的脸部偏转角度是不同的，因此需要利用“装载模型”功能来建立3D模型。单击“装载模型”后，操作框内会出现预先设定的模型，根据重建对象情况更改脸型，然后使用旁边的三个选项“X转角”“Y转角”“Z转角”来调整模型的角度变化，让其与原图像中人脸的角度相符合。
该步骤十分重要，需要细心调整，若角度调整不当，会使重建后的人像脸部角度与原图像中人像脸部角度不符合，可以键盘上的方向键配合鼠标进行更改调整。
三个转角右侧的四个滑块选项与图像的光照条件有关系，但是一般不需要用到，所以一般不用进行调整。若处理过程中如果设置了光照，将重建的人像贴回原图时可以增强图像的细节。如果不设置光照就只会重建出正面打光的图像，若将这种重建后的图像贴回有光照角度的人脸，会使原始图像中的侧面光照细节特征信息丢失，且添加了正面光照条件这一错误的特征信息。
下一步是单击“姿态运算”按键，这里需要注意的是，在每次调整完模型的姿态过后，都需要重新进行“姿态运算”这一操作。单击开始超分辨，然后单击单幅处理选项，生成重建图像，然后保存即可，最后在photoshop中将重建后的图像粘贴回原始图像当中。
四、结论
综上所述，多帧重建对低分辨率视频模糊人像的处理效果是十分突出的，它能够相互补充序列中每一个低分辨率图像细节信息，构成一张高分辨率图像，突出人像的五官信息，为侦查破案提供重要依据，因此进行低分辨视频人像多帧图像重建很有必要。
而在多帧重建的过程中，需要注意以下问题：
1）筛选的图像应注意：a.没有运动模糊或是运动模糊不明显；b.噪点较少或不影响目标对象脸部特征信息；c.人像脸部的五官特征明显、位置明确；d.人像脸部的偏转角度较小，不影响实验操作。若人脸在监控视频中偏转角度很大可以多选取几个角度进行人像重建。
2）在稳定化过程中，应注意标准帧的选择。若不确定，可使用“预测”功能进行选择。在进行超分辨率、多帧平均、多帧融合操作之前都应进行稳定化操作，特别是对于动态序列图像进行重建，必须进行稳定化操作。
3）对于含姿态的图像应进行侧面人像重建，但如果目标对象的脸部偏转角较小，可忽略其对重建操作的造成的影响时，应当进行正面人像重建，以免错误进行侧面人像重建后，脸部特征信息丢失，重建效果不佳。
另外，警视通与Photoshop相结合的人像多帧重建具有较高的可行性，不管是重建对象行走幅度较大的一般类与大幅度类，还是截取图像大小不一、来源不同的大小类，都表现出较好的重建效果。因此，可以运用到实际的公安工作中，提升重建图像质量，为寻找出关键信息来指证犯罪目标，案件的侦破提供强有力的技术支撑。
参考文献：
[1] 杨武杰.视频人像重建[J].刑事技术，2013（01）：56-58.
关键词：视频人像；设计；方法
一、人像重建技术
人像重建技术是公安图像技术中重要的一门技术手段，它是根据已知的目标对象脸部信息，通过各种技术手段重建出目标对象脸部特征的一门重要技术。人像重建技术分为手动和自动两类，手动人像重建经历较长时间的发展，在不断与时代新技术结合的过程中逐渐形成各种方法。而自动人像重建则通过运用人脸数据库，依靠建立3D模型和运用计算机的大量运算来进行人像重建。操作过程主要依靠计算机来完成，因此操作结果更加客观、稳定。
二、论文研究目的
一般低分辨率视频人像重建是针对单帧图像进行的，而不是选择进行多帧重建。原因在于人在运动的过程中，所拍摄人脸部的图像会不断发生变化，例如角度的改变，表情的变化以及运动造成的动态模糊等，这些变化使得多帧图像重建不容易实现。但多帧重建对低分辨率视频模糊人像的处理效果是十分突出的，它能够相互补充序列中每一个低分辨率图像细节信息，构成一张高分辨率图像，突出人像的五官信息，为侦查破案提供重要依据，因此进行低分辨视频人像多帧图像重建很有必要。
三、对低分辨率视频人像多帧重建的一般方法
（一）低分辨率视频正面人像多帧重建
与生活中的拍照不同，视频监控由于大部分安装在较高处且以一定角度进行俯拍，所以视频监控所得图像少有正面图像。但在案件中也存在拍摄对象看向视频监控摄像头，或者当拍摄距离足够远，拍摄角度不影响图像进行正面人像重建的情况，这时就可以捕抓视频图像进行正面人像重建。
笔者调取2015年12月21日的校园监控24小时的视频拍摄内容作为实验检材，分别提取早上、中午和晚上三个时段不同光线方向、光线强度的图像，选择有正面人像脸部的图像进行人像重建处理。
（二）低分辨率视频侧面人像多帧重建
低分辨率视频侧面人像的多帧重建与正面人像的多帧重建在很多步骤上是一致的，所以在此不再复述，在此只说明侧面人像重建与正面人像重建不同的部分。
1.从视频中提取多帧图像
因为监控摄像头的拍摄角度与拍摄对象的头部形态的影响，监控视频所拍摄的画面中侧面人像出现的次数比较高，所以可获取的图像也较多。
从视频中提取多帧图像的时候，我们应该尽量完整得提取连续多帧图像，并挑选出其中质量较好、脸部偏转角度较为一致的侧面人像进行重建处理，具体可以挑选一下类型的图像：
1）没有运动模糊或是运动模糊不明显；
2）噪点较少或不影响目标对象脸部特征信息；
3）人像脸部的五官特征明显、位置明确；
4）人像脸部的偏转角度较小，不影响实验操作。
若人脸在监控视频中偏转角度很大可以多选取几个角度进行人像重建。
2.人像单张含姿态重建
在序列超分辨率處理后，会生成一张侧面人像。在警视通软件中依次单击“特殊处理”“人像”“单张含姿态重建”进行图像的重建操作。接下来在打开的“姿态运算”对话框中移动原始侧面人像中的特征点，这里需要注意的是单张含姿态重建这一操作只支持4点法进行操作。
另外，不同图像中，不同人像的脸部偏转角度是不同的，因此需要利用“装载模型”功能来建立3D模型。单击“装载模型”后，操作框内会出现预先设定的模型，根据重建对象情况更改脸型，然后使用旁边的三个选项“X转角”“Y转角”“Z转角”来调整模型的角度变化，让其与原图像中人脸的角度相符合。
该步骤十分重要，需要细心调整，若角度调整不当，会使重建后的人像脸部角度与原图像中人像脸部角度不符合，可以键盘上的方向键配合鼠标进行更改调整。
三个转角右侧的四个滑块选项与图像的光照条件有关系，但是一般不需要用到，所以一般不用进行调整。若处理过程中如果设置了光照，将重建的人像贴回原图时可以增强图像的细节。如果不设置光照就只会重建出正面打光的图像，若将这种重建后的图像贴回有光照角度的人脸，会使原始图像中的侧面光照细节特征信息丢失，且添加了正面光照条件这一错误的特征信息。
下一步是单击“姿态运算”按键，这里需要注意的是，在每次调整完模型的姿态过后，都需要重新进行“姿态运算”这一操作。单击开始超分辨，然后单击单幅处理选项，生成重建图像，然后保存即可，最后在photoshop中将重建后的图像粘贴回原始图像当中。
四、结论
综上所述，多帧重建对低分辨率视频模糊人像的处理效果是十分突出的，它能够相互补充序列中每一个低分辨率图像细节信息，构成一张高分辨率图像，突出人像的五官信息，为侦查破案提供重要依据，因此进行低分辨视频人像多帧图像重建很有必要。
而在多帧重建的过程中，需要注意以下问题：
1）筛选的图像应注意：a.没有运动模糊或是运动模糊不明显；b.噪点较少或不影响目标对象脸部特征信息；c.人像脸部的五官特征明显、位置明确；d.人像脸部的偏转角度较小，不影响实验操作。若人脸在监控视频中偏转角度很大可以多选取几个角度进行人像重建。
2）在稳定化过程中，应注意标准帧的选择。若不确定，可使用“预测”功能进行选择。在进行超分辨率、多帧平均、多帧融合操作之前都应进行稳定化操作，特别是对于动态序列图像进行重建，必须进行稳定化操作。
3）对于含姿态的图像应进行侧面人像重建，但如果目标对象的脸部偏转角较小，可忽略其对重建操作的造成的影响时，应当进行正面人像重建，以免错误进行侧面人像重建后，脸部特征信息丢失，重建效果不佳。
另外，警视通与Photoshop相结合的人像多帧重建具有较高的可行性，不管是重建对象行走幅度较大的一般类与大幅度类，还是截取图像大小不一、来源不同的大小类，都表现出较好的重建效果。因此，可以运用到实际的公安工作中，提升重建图像质量，为寻找出关键信息来指证犯罪目标，案件的侦破提供强有力的技术支撑。
参考文献：
[1] 杨武杰.视频人像重建[J].刑事技术，2013（01）：56-58.