想象一下，夜遇抢劫犯的你，在匪徒夺走你的财物仓皇消失在夜色里之后，你是否还能记得他的体貌特征？据英国《每日邮报》9月10日报道，科学家研究出的一种高级的人脸拼图识别系统，能够帮助受害人和目击证人准确拼凑出罪犯的画像，准确率高达近50%。

    这种高级人脸拼图识别系统被称为EvoFIT，由英国中央兰开夏大学的两名学者彼得·汉考克和查利·弗劳德设计开发而成。

    与传统的人脸识别系统相比，EvoFIT系统具有十分明显的优势。传统的人脸识别方式要求受害人或目击证人逐个回忆和识别犯罪嫌疑人的五官和外貌特征，例如鼻子、眼睛、发型等，最后再将零散的五官拼凑出犯罪分子的脸。

    EvoFIT则更加科学细致，强调从整体上确定犯罪嫌疑人的大致轮廓，再分部位进行微调和改进。受害人或目击证人首先选定脸型、肤质、肤色等整体特征，再替换和调整眼睛、鼻子、耳朵、嘴型等五官特征，最后加上发色、发型、耳朵等外貌特征，拼凑一个更加接近真实罪犯外表的图像。整个还原过程更像是一个人脸“进化”的过程。

    发明者查利·弗劳德介绍说：“传统的人脸识别系统要通过辨别上百张图片才能够拼凑出一张人脸画像。而且由于最终的成像是通过分散的外表特征凑起来的，准确率还不到10%。而我们在实验过程中发现，受害人或目击者记忆中的罪犯外表特征其实是作为一个整体储存在记忆中的，EvoFIT系统能够在识别过程中不断调整这些特征，缩小目标的范围，修正错误的信息，逐渐唤醒受害人的记忆，成功率自然更高。”

    2008年，英国兰开夏警察局首先开始采用EvoFIT系统，并利用优秀的成像效果成功侦破了不少大案。目前，该系统凭借较高的准确率已被包括伦敦警察局在内的11个地区警察局应用于日常案件的侦破，同时也已被欧洲、美国和以色列的警方采用。

EvoFIT比传统的人脸识别系统更加科学细致，强调从整体

上确定犯罪嫌疑人的大致轮廓，再分部位进行微调和改进