清华大学电子工程系教授苏光大
　　
　　　　人脸识别系统———
　　
　　你无意间目睹了犯罪过程，当警察要求你找出嫌疑人时，你是否能清楚地记得他的样子？监控录像显示一个嫌疑人的作案过程，模糊的图像只能看出他的轮廓，如何通过这仅有的线索，将他的相貌详尽地画出来？
　　
　　集多功能于一身的人脸识别系统
　　
　　早期是通过素描的方法，由专业人员按照目击者的描述画出嫌疑人的样子。但是现在我们有了更先进的方法。
　　
　　清华大学电子系教授苏光大发明了一种通过电脑画出图像并排查嫌疑人的系统。该系统将人脸识别技术、网络数据库技术、计算机并行处理技术、人像组合技术、模糊图像复原技术、视频图像采集与处理的硬件技术等综合集成为一个高效运行的“实用人脸识别系统”。
　　
　　绘图精确，连痣也不放过
　　
　　苏教授的计算机简直是一个人脸世界。电脑的界面上显示着脸型、眉毛、眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、下颌等等，所有人脸可以想到的特征，都可以在这个界面中找到。每个特征的下面还有具体的描述：脸型中包括正方、长方、菱形等，眼睛中包括丹凤眼、三角眼……详尽的选项给目击者提供了宽泛的范围，让他们找到最符合印象中相貌的特征。将选好的五官挑出，安放到同样确定好的脸型中。如果发现选好的眼睛比印象中的小怎么办？选定眼睛，就可以将它拉大拉长。要知道这些五官的大小是可以随意调节的。
　　
　　看完这些，苏教授介绍了一个记者没有想到的脸部细节———痣。痣的大小、形状、颜色也是有多种选择。将其放置正确的位置后，还可以把它进行羽化，让痣与人脸融为一体，看起来更加逼真。
　　
　　一人有千面，不能难倒人脸识别系统
　　
　　罪犯的样子被画出了，但是这个人的身份我们却不得而知，如何通过这张画像，从公安部门在案的照片中找到嫌疑人？别担心，这一点也被苏教授一并解决了。
　　
　　我们都听说过“千人千面”这个词。但是苏教授却说一人千面，人的姿态、表情、年龄的变化，照相时光线的不同，使用照相器械的不同，都会造成同一个人不同照片的差别。
　　
　　苏教授征集了他的学生以及一些试验者的照片，从高中到大四。他说，有的照片出入很大：头发、化妆情况、是否戴了眼镜等。这些都给准确选取造成障碍。但是经过遗传学和其他实验，他发现人的下颌和眉眼的变化最小。因此这两个都是确定长相的准确定位点。
　　
　　同时，他可以通过照片上眼镜的轻微抹擦，就可以迅速找到这个人没有戴眼镜的照片。
　　
　　“目前，我们身后的这套系统里有256万张人脸照片。”苏教授指着一个一人多高的主机箱体告诉记者，“而我们只需1秒钟就可以从中找到那个人。”这不仅是人脸识别系统的进步，更是计算机运算速度的进步。而这1秒钟中的正确率可以高达90％以上。
　　
　　多角度相机，找寻最佳二维图像
　　
　　苏教授的实验室里，有一个很大的架子。架子分为三层，每层都有四个到五个摄像头。如此奇异的架构，引起了记者的兴趣。苏教授说，这就是他们现在正在进行的实验。
　　
　　原来在人脸识别系统进行识别时，人脸的正面是最易被识别的。随着照片中人脸与摄像头形成角度的增加，系统的准确度就会降低。当人脸扭转的角度超过25度时，人脸识别系统的正确率就只有35％左右了。
　　
　　但人们照相时，总会有面部不正对镜头的情况，因此，苏教授就想发明一套照相系统，帮助寻找人脸的最近二维图像。如果这个实验成功，那么不论你的脸如何扭转，摄像头都可以捕捉到你的正面脸。