CSIG自然科学奖授予在我国图像图形领域基础研究和应用基础研究中阐明自然现象、特征和规律，做出重大科学发现的个人和团队。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖团队背后的故事，学会近日对荣获2024年度CSIG自然科学奖二等奖“三维人脸建模与判别”的项目团队进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他们的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访团队吧。

问题一：首先非常感谢各位老师接受我们的采访，请先介绍一下团队成员：

非常荣幸能够接受CSIG的专访。我们的项目团队由朱翔昱、雷震、黄迪、李子青四位成员组成，其中包括两位IEEE Fellow、两位IAPR Fellow、一位国家优青和两位IAPR青年学者奖得主。团队在生物特征识别领域深耕多年，具有丰富的技术研发经验和深厚的理论积累。在过去的十余年中，我们专注于三维人脸建模与应用的研究，攻克了多个关键科学难题，并成功推动了三维人脸技术在公共安全、影视动画以及医疗技术等多个领域的应用，取得了显著的经济效益和社会价值。

问题二：了解完了团队内的各位老师，请为大家简单的介绍一下项目的情况：

在成像过程中，三维物理世界被相机压缩为二维图像。这一降维过程不可避免会导致信息损失，限制了二维图像表征的判别力上限。为了突破这一限制，从单张图像恢复出物体的三维结构，构建出信息完备的三维视觉表征，是计算机视觉的核心研究课题之一。本项目以人脸为切入点，系统研究了三维人脸建模与判别的理论和方法。针对三维人脸建模与判别过程中三维人脸建模、三维信息恢复，三维表征构建存在的缺陷，突破无约束条件下三维人脸模型表达力弱、三维结构恢复保真低和三维人脸判别鲁棒性差的难题，分别发展了三维可变模型理论、单图三维重建理论和逆图形理论。项目8代表性论著包含3篇人工智能顶级期刊T-PAMI，两篇CVPR Oral，谷歌学术引用3098余次，SCI他引805次，有效推动了包括人脸分析、人脸生成、人脸安全等下游任务的应用。

问题三：请问各位老师在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

在本项目的研发过程中，我们始终坚持问题导向的研究方法，即科研工作应紧密围绕具体的应用场景进行。例如，我们以人脸识别、VR/AR、颌面手术等明确需求为出发点，凝练了三维人脸建模及应用中的诸多关键科学问题。经过十余年的持续研究，我们不仅取得了系统性的研究成果，而且成果也得到广泛应用。

我们的技术已在阿里数字人生、淘宝直播、天猫数字藏品等多个应用程序中上线，服务于河南省公安厅、广州市公安局、无锡市公安局、福州市铁路公安处等多个单位，为维护公共安全和国家安全提供了强有力的技术支持。

问题四：在项目的研究过程中有遇到什么困难吗？大家是如何解决的？

在研究过程中，我们面临过最大的挑战是三维重建的病态性问题。由于成像过程中深度信息的丢失，从单张图像重建三维人脸的任务本质上是病态的。特别是在极端条件下，例如在大姿态下，传统方法难以进行有效的三维重建，这极大地限制了三维重建技术的应用范围。为了攻克这一难题，我们探索了多种方法来引入人脸结构的先验知识，并通过数据生成技术解决了大姿态数据缺失的问题，最终我们首次实现了任意姿态下的三维人脸重建，发表了人工智能顶级期刊TPAMI并入选CVPR口头报告，该成果成为三维人脸重建的代表性方法之一。

问题五：最后，大家有什么获奖感言想说呢？

我们深感荣幸能够获得拉斯维加斯手机娱乐网站 颁发的这一奖项，这不仅是对我们工作的高度认可，也是对我们团队的极大鼓励。这份荣誉进一步坚定了我们继续在生物特征识别领域深耕的决心。同时，我们也要向中国科学院自动化所、北京航空航天大学、西湖大学表达我们诚挚的感谢。我们将不懈努力，致力于在理论层面为生物特征识别领域做出更深远的贡献。