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　　然而，制造重庆“3·19”哨兵遇袭案的袭击者，显然比尹刚谨慎得多。始终掩盖在浅色线帽下的，到底是怎样一张面孔？

　　对于这样的情况，人眼识别困难重重。以至于曾目击枪匪逃窜的废品铺老板不胜其扰，每次面对记者，只能反复说：“他脑袋上套着帽子，只露出眼睛。”

　　的确，刘海、口罩、帽子、眼镜，是人脸图像中最常见的遮挡物，对识别准确率影响很大。墨镜更是绝佳工具。章柏幸和他的研究小组就曾接到某国家部门的一张视频截图，画面中的人用墨镜遮挡住大部分的脸部特征，难以辨识。

　　“但这并不直接影响‘人像组合系统’画出脸的大致模样。”章柏幸说，“即便他隐藏了某个‘部件’。”

　　这些“部件”，指构成人脸的五要素：脸型、眼睛、鼻子、嘴巴和眉毛。“人像组合系统”的计算原理，正是分析五部件的各自特征。系统将人脸识别分解为：人面像识别，眼睛识别，嘴巴识别，鼻子识别，眼眉识别。如此细分，可以有效避免由年龄、姿态等变化产生的面部变形对捕捉人脸信息造成的影响，“摘掉”眼镜和口罩，也不是什么难事儿。

　　在“人像组合系统”的作用下，几分钟后，一张隐藏在墨镜下的人脸逐渐清晰，新图像随即交由当地警方，在辖区范围内排查锁定嫌疑人。

　　“摘墨镜”看似简单，系统却需要运行一系列庞大的运算。因为人面部的五官结构各有不同，为获得准确结果，每个细部的识别都需要用不同的方法分析计算。

　　而操作者只需“做道选择题”：向系统输入“戴墨镜”的人脸之前，不选眼睛，只在其余四“部件”前打上钩。用章柏幸的话讲，要让计算机明白，这次眼睛“不做数”。

　　置换一个最简单的例子，即便本·拉登刮掉了标志性的浓密长胡子，去掉下巴，也能画出他的模样。

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　　但是，从视频中还原并组合出相对清晰的人脸，只是两步必要的“准备”工作，要想从茫茫人海中揪出嫌犯，还需要“人脸识别系统”的运算分析。

　　而这一系统，在2008年北京奥运会开幕式的入场安检中，就曾发挥过作用。

　　这是奥运史上首次采用具有“生物特征”的身份识别方式。8月8日当晚，观众进入“鸟巢”，除了凭借那张价格不菲的门票，还必须逐一在进场通道前“留张影儿”。

　　“拍照”由一部安装在人脸识别认证设备顶端的摄像头完成。这个摄像头，与另一台识别门票信息的刷票机，共同组成了人脸识别认证系统的终端。

　　持票人刷票时，摄像头在一两秒钟内抓拍人脸，系统再自动分析1秒内的25帧画面(或2秒内50帧画面，依次叠加)，选取角度合适并且相对清晰的5帧(或10帧)，定位面部关键点，并提取特征，随后将持票人和票内信息的认证结果同时上传到中转服务器，再由中转服务器上传至安保中心服务器。观众信息获得认证并通过，只需要两三秒时间。

　　“定位关键点和提取特征，是整个识别系统中最关键的一步。”章柏幸说。

　　然而，困难在于，人脸本身虽不易改变，神态却千变万化，甚至在人的一生中，一张面孔上绝对不会出现两种完全相同的表情。加上年龄增长和不同光照下的明暗变化，识别人脸对于只认数字和计算的电脑来说，困难重重。

　　“但是在识别过程中，电脑必须和人脑一样，看一眼就知道‘他是不是他’。”中科院计算机研究所博士孙庆南说。北京奥运会期间，他作为奥运会电子门票协调小组成员之一，直接参与了人脸识别快速身份验证系统的实施和操作。

　　其实，人的面部有许多无法改变的特征：眼眶内外侧的比例，鼻梁长度和鼻翼宽度的比例……这些由人的面部骨骼决定的比例关系，组成了无数个“关键点”，不会因为胖瘦、表情、年龄的变化产生改变。

　　于是，系统根据这些关键点进行统计学计算，建立起数据模型，把人的面部解析成由数字组成的“矩阵”，变成电脑能读懂的“语言”。这样一来，人脸经计算机转换为数字，一点点计算出来，最终提取出一组能够表达整张人脸的特征数据。

　　为奥运会开幕式门禁建立的数据库，包含了所有持票人购票前提交的正面免冠照片，并且已完成对面部特征的逐一提取。当系统从摄像头图像中提取的持票人特征，与数据库中已储存的购票人特征重合度达到80%以上时，便能认定“他就是他”。

　　“通常，在我们的系统里。这组数据称为‘680维特征’。”章柏幸说。