当我们在街头与一位充满魅力的异性擦肩而过时，如果此生你无法再与他(她)相遇，你是否希望还原出你刚才看到的那张有吸引力的面庞?尽管许多美好的场景可以在心中永远记住，但是呈现出一个人的内心世界将是一项极具挑战性的研究。

　　如今，这些梦想即将变为现实。由耶鲁大学本科生艾伦·考恩领导的研究小组，仅仅利用功能性磁共振成像数据，就准确重建了实验对象看到的人脸。

　　这与以往的人脸重建有何不同呢?它又是通过什么原理实现的呢?未来，又将有怎样的应用前景?

　　此人脸重建非彼人脸重建

　　提到人脸重建，很多人首先想到的就是把二维的人脸照片变成三维的立体人脸。也就是只用单张人脸的正面照片就可以重建3D人脸模型，而且利用这个模型还可以生成各种姿态、各种光照和各种表情下的人脸图像。

　　如果你认为人脸重建还只停留在这个阶段，那你就OUT了。这里说到的人脸重建已经不仅仅是计算机算法的进步，而是生物信息学、脑科学的变革。只用来自功能性磁共振成像的扫描数据，就能精确地构建出一幅人们所看到的人脸图像。这听起来像科幻小说，但却是美国多家大学研究人员正在攻克的一个项目。相关论文发表在最近出版的《神经影像》杂志上。

　　华夏心理网资深心理咨询师荀焱告诉记者，传统的人脸重建只是把平面人脸照片与三维人脸数据库的数据进行匹配，之后再实现人脸的立体化。人脸重建的前提是要有人脸照片。而美国学者研究的人脸重建，不需要照片，只需要扫描看过那张脸的那个人的大脑，就可以描绘出记忆中的那张脸。

　　人脸重建要比建筑重建复杂的多

　　当然，要做到这一点是很复杂的。论文作者之一、耶鲁大学心理学、认知科学和神经生物学教授马文·淳介绍：磁共振扫描的精确性越来越高，科学家已经能利用脑扫描数据构建出一个人看到的景象，比如，预测出受测者看到的是海滨还是城市，是动物还是建筑物。“但他们只能告诉你看到的是动物还是建筑物，却不能分辨是什么动物，或哪幢建筑。这就是精确度的差异。”淳说。

　　能否利用脑活动的图案构建出一个人的脸。这一任务极为艰巨，因为人们的面部差异比建筑物之间的差异要小多了，而且在脑中形成人脸的过程涉及到许多脑区。

　　在耶鲁普罗沃斯特办公室的资助下，科文和纽约大学副教授布莱斯·库尔合作对6位志愿者进行fMRI(功能性磁共振)扫描，构建出了300幅不同的人脸图像，这些图像经过反复修正，研究人员称之为“训练”。

　　他们先用数据建了一个统计库，统计库能够描述大脑对单个人脸是怎样反应的。然后给6位志愿者观看几套新的人脸，同时用功能性磁共振扫描。研究人员把新获得的fMRI数据输入原来的统计库模型，重建了志愿者所看到的人脸。

　　重建来源于大脑信号的比对

　　如此神奇的技术究竟是如何实现的呢?北京大学心理系教授沈政告诉记者，新闻中提到的人脸重建实际涉及大脑生物信息特征的扫描与提取。一般有两种方法。一种是血氧浓度测算法，通过功能性磁共振扫描大脑，分析大脑各部位动脉血含氧量。因为动脉血流动最多的地方，就是用脑最多的部位，所以测量大脑各个部位动脉血含氧量可以提取出看到脸部特征后大脑的活动信息。

　　另一种方法是弥散张力成像法，由于神经纤维外面都包裹着髓鞘，水分子在神经纤维上。当大脑活动时，水分子会沿着髓鞘包裹的神经纤维排列。所以测量水分子的弥散张力就可以知道神经纤维的走向。当大脑看到不同景象时，神经纤维的走向和分布会有所不同。用功能性磁共振扫描大脑，提取神经纤维走向的数据也可以得到大脑看到不同特征时脑部细微结构的变化。

　　只提取出看到脸部后大脑的信息还是不够的，还要有庞大的数据库进行匹配。以血氧浓度测算法为例，首先就要收集成百上千个看到不同脸部特征后的大脑血氧浓度数据，形成数据库。然后把看到某张脸的大脑数据与这个数据库进行匹配，从而得出脸部特征。

　　百分百还原人脸为时尚早

　　沈政认为，这项技术如果能够产业化应用，有助于公安部门侦缉犯罪嫌疑人。比如，在一起犯罪分子逃跑的刑事案件中，以往只能通过目击者的描述，画出犯罪嫌疑人的大致面部轮廓。由于每个人对看到的脸部特征的描述用词会有差异，而绘画者也会有理解差异，所以最终画出的头像并不准确。如果利用了人脸重建技术，就可以直接对目击者大脑进行功能性磁共振扫描，从而得出准确的犯罪嫌疑人脸部图像。

　　荀焱则认为，这一技术有助于未来的心理治疗。比如，自闭症儿童脑中的世界与普通人脑中的世界是不一样的，他们更多的是镜像思维而不是逻辑思维。人脸重建技术如果能发展到景象重建，通过磁共振扫描大脑，将有助于心理医生了解自闭症儿童所思所想，从而有针对性的进行治疗。此外，人脸重建还可以用于三维动画、虚拟现实、摄影等领域。

　　但是，沈政认为，这项技术离完全重建记忆中的人脸还有很长的路要走。因为每个人心情不同、经历不同、性别不同，看到同一个人时的感情变化也不同，这就会反映到大脑的变化也有所不同。那么究竟通过哪个人的大脑复制出来的才是最真实的呢?所以，完全用生理信号复制出心理层面的内容还是很难的。

　　荀焱也认为，目前，这项技术只能提取刚发生的记忆，而大脑每天要处理很多记忆，以往的记忆被覆盖后，怎样有选择的去提取呢?另外，这项技术依赖庞大的相关性数据库。这一数据库的建立也需要很大的时间和成本。

　　DNA也能重建人脸

　　其实在此前，已经有关于重建人脸的研究，只不过是从DNA中提取数据。3月20日PLOS Genetics杂志上就发表了这样一项研究。宾州大学人类学家Mark Shriver领导研究团队，获得了592名志愿者的高分辨率面部图像，并在此基础上构建3D模型。他们在面部设立了超过7000个数据点，这些点分别对应着鼻子的扁平程度或者颧骨的宽度等等。

　　随后作者们比较了志愿者的基因组，在其中寻找单核苷酸多态性SNP。他们主要研究了涉及面部发育的基因，例如在早期胚胎发育中塑造头部的基因，以及那些发生突变会影响面部特征的基因。最终他们发现，20个基因上的24个SNP与面部形态显著相关。他们在此基础上开发的计算机程序，可以利用这些数据将DNA序列转换为3D面部模型。据称，研究团队正在尝试整合更多的志愿者和基因，并将其它特征也列入考虑(例如毛发质地等)。

　　中科院上海生命科学研究所的生物学家唐鲲指出，面部重建比预测皮肤颜色要困难得多。“我们知道，没有哪个基因能够突然让你的鼻子变大或变小，”他说。

　　唐鲲的研究团队也在寻找与面部特征有关的基因，而他们的研究更加细致，每个面部生成三万个数据点。在去年12月发表的一篇文章中，唐鲲及其同事对1001名汉族人生成了高分辨率的3D图像，并尝试将这些面部图像与其基因组关联起来。研究人员发现了5个SNP(与Shriver团队鉴定的不同)与一些面部特征显著关联。例如，一个涉及腭裂的基因，能够有力预测汉族女性的嘴唇形状。据唐鲲介绍，研究团队正在整合大量不同种族的中国人，研究面部结构是否存在地域差异。

　　Erasmus大学医学中心的法医分子生物学家Manfred Kayser指出，上述3D建模工具日后可能会很有用，但目前应用价值还比较有限。他的研究团队发现，即使是预测身高这种的简单特征，也并不那么容易。面部预测就更困难了，他补充道。检测所有可能的SNP，需要高质量的DNA，而在法医鉴定中往往难以取得符合要求的样本。

　　沈政告诉记者，DNA与人脸的关系就更为复杂，目前能做到的也只是表面的比对，因为人的面貌不仅由基因决定，也会随着自然环境、生活环境以及心情的改变而改变。