华盛顿大学的Ira Kemelmacher-Shlizerman表示：现在有一个最新版的图像合成搜索引擎，只要你先输入源图片（左边），再输入常见的网络搜索词，你就可以得到原图片与搜索词“合成”后的结果——例如输入原图片和“卷发”（得到顶行），“印度”（可以得到第二行），或“十九世纪三十年代”（可以得到第三行）。
当我们去发廊的时候，我们可以指着杂志上的图片，告诉发型师我们要试哪个模特的造型。演员经常需要为了适应角色而改变外型。失踪人口经常通过被改变发色和发型来达到伪装的目的。
但是在进行实质的改变之前，我们怎么预料新的外型是否适合自己呢？或者，我们该怎么预测被改变外型的失踪小孩的外型是怎样的？
华盛顿计大学的算机视觉研究员开发了一款名叫Dreambit的新的个性化图像搜索引擎，它可以帮助人们预测他们在不同的发型、发色，或在不同时期、年龄、国家的形象是怎样的，又或者是与任意搜索词合成之后的形象。
你在上传了源图片之后，再输入一个搜索的项目类别，比如“卷发”、“印度”或者“十九世纪三十年代”，这个软件的算法就会在互联网相片收藏集里发掘出相似类别的图像，然后将你的脸完美跟这个搜索出来的图像进行匹配。
这个研究的初步成果将会在2016年7月25日的SIGGRAPH（国际图形学年会）上发布，这也是世界上最大的计算机图形学和互动技术的年度会议。而Dreambit预计也会在今年内上线。
Dreambit借鉴了前人在UW（University of Washington，华盛顿大学）等研究机构的人脸处理、识别、三维重构和年龄预测的相关研究，用独特的方法结合了以上所有的算法创造出了混合型图像。
这个新的软件还可以帮助展示出一个被蓄意伪装的失踪儿童或者想逃开法律制裁的人的长相，甚至是预测几年后他们的长相。
华盛顿大学的计算机视觉和工程学的助理教授Ira Kemelmacher-Shlizerman和她的小组在前段时间开发了只是专注于人脸的自动的年龄预见软件。而现在这个新的系统增加了各种各样的发型选择和其他的情境因素。
Ira表示，Dreambit可以预测一个一岁的男孩（顶行）和一个四岁的女孩（底部）长大后的长相。
这些新的特性可以帮助人们预测出一个小孩未来5年或者10年后在不同条件下的长相，包括红色头发，卷发，黑发甚至光头。
“我们很难只从脸部去辨认一个人，因为我们人类对于发型和发色的辨识是容易产生偏差的”， Ira表示。“并且对于失踪儿童，人们通常都会染发或者改变发型，所以年龄预见软件只是从他们脸部变化来预测是不够的。这只是去尝试预测一个失踪儿童随着时间流逝的外貌改变的第一步而已”，她补充说道。
这个系统的另一个潜在的应用是去预测一个演员在某个角色的登场形象。比如说，这个系统可以将演员凯特·布兰彻特和角色鲍勃·迪伦在网络上的照片匹配，然后预计布兰彻特在电影《我不在那里》（I’m not there）里扮演角色迪伦的时候将会以怎样的形象出现。
Ira说，演员经常为了适应新的角色而改变他们的外型。这个新的系统可以帮助将他们的新角色的形象视觉化，比如这些预测图片展示的就是凯特·布兰彻特扮演迪伦的形象。
“这是一种不需要实际改变你的外貌但却可以尝试不同的外型或者人物角色的方式”，联合领导了华盛顿大学图形和成像实验室（GRAIL）的Ira说，“当软件能预测出你的新发型的形象时，这个成果是令人兴奋的，它还可以让你体验富有创造性及想象力的一些情况。”
这个软件系统可以分析输入的照片，然后在网络上搜索想要合成的照片类型的子类别，但同时也会匹配源照片的脸型，姿势和表情。
这个图像合成引擎之所以能够准确地自动合成两张照片，是因为它运用了Ira发明的算法，还有互联网上的大量照片。
“这个关键在于找到长得相似的人的集合，这样你就可以直接复制长得足够相似的人的某些外型方面的元素”，Ira说，“因为这个系统有成千上万的照片可以供你选择，所以匹配得出来的结果是非常引人入胜的。”
注：本文由图普科技翻译自：《Imaging software predicts how you look with different hair styles》，首发于雷锋网。
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