3月30日，重庆市沙坪坝区公安分局发布悬赏公告，公开了由现场监控录像抓拍的4张视频截图，但截图中并没有袭击者的正面影像。一星期后，在重庆市江北区公安分局公布 的电脑模拟画像中，袭击者的头部被“转正了90度”，一张隐藏在浅色线帽下的面孔逐渐清晰。

    画像公布之后，很多人好奇，原本模糊的视频截图，如何能变得清晰？袭击者的头部是怎么被“扭正”的？最终是否能够识破这张隐藏在线帽下的“庐山真面目”？

    清华大学电子工程系教授，主持研制“人脸识别系统”的苏光大，曾利用该项技术，协助公安部门成功破获数起要案。在他看来，模糊图像复原和人像组合技术，在中国已经相对成熟，而综合了两者技术特性的人脸识别系统，正越来越多地被人们运用，成为辅助识别犯罪嫌疑人的有效办法。

    人工绘图,得到便于抓捕的正面图像

    “3·19”枪匪到底是谁，目前不得而知。不过，在以往的案件里，根据视频截图生成人脸正面清晰图像，进而破案，早有先例。

    苏教授回忆起他曾协助警方破获的“京城超市投毒第一案”：北京市的7家超市，先后接到一男子的匿名电话。他以投毒相要挟，勒令商场向他指定的账户汇款。为了锁定犯罪嫌疑人，警方利用银行内的电子眼，拍摄其提款过程，想从视频中组合出男子的模样。

    图像组合的原理，其实并不复杂——通过获取嫌疑人脸部不同角度的多张图片，经人工绘图，得到便于抓捕的正面图像。

    然而，想要从连贯的视频中，精确地“剥离”出接近真实的清晰人脸，其难度比组合几幅静态图片大得多。这就需要借助“模糊图像增强系统”，对多幅图片进行逐个分析。

    “这就像放大每一个慢动作里人物模糊的脑袋，再用数学公式重新叠加出一张眉眼清晰的脸来。”章柏幸解释道。他是公安部人脸识别标准委员会委员，也是苏光大科研小组成员之一，曾直接参与系统研发。

    问题的关键是，在“超市投毒案”的视频中，嫌疑人的行迹相对连贯清晰，而截取其中单幅画并“抠”出头部后，分析对象仅仅是一张大小不足一厘米的图片，面部细节非常模糊。如果进一步放大分析，眼睛、鼻子等关键部位的信息更是丢失殆尽。

    “这就像是拍照抖了手，或者嫌疑人走路太快，焦点没法对准。”章柏幸说。

    而“看清”这张脸，正是案件破获的关键。于是，将截图输入“模糊图像增强系统”后，系统会根据模糊成因，进行参数分析。然后，再自动筛选出特征较为清晰的10张。如果将10张左侧脸叠加为1张后，含有嫌疑人明显眼部信息的一个侧脸，就会显示出来。

    约一小时的时间里，同样的程序反复运行三四次，最后，警方绘图专家已经可以通过系统细化后的脸部多角度画面，绘制出犯罪嫌疑人的正面模样。

    当这个名叫尹刚的东北籍投毒犯被抓获时，他吃惊地说：“原以为在北京，不可能有人认得我。”