AI跨年齡人臉識別技術在跨年齡尋親的應用簡析

    人工智能
    2019
    09/05
    17:28
    安防知識網
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    來源:安防知識網  作者:曾凌霄

    9月3日,央視財經《經濟半小時》欄目播出了一段有關失蹤兒童找回的視頻新聞。在這則新聞中,跨年齡人臉識別技術是最為核心的功臣,深圳警方利用跨年齡人臉識別技術,根據一張3歲孩童的兒童照片找回了失蹤了十幾年的孩子,讓失散的家庭得以團聚。

    新聞一經播出,AI跨年齡人臉識別技術迅速登上了熱點話題,這種人臉識別技術與公安人臉布控業務中的人臉識別技術究竟有何不同?究竟有何神奇魔力?

    人臉識別跨年齡尋親與人臉布控的差異

    我們知道,用于公安人臉布控業務中的人臉識別技術系統,通過對接入系統的人臉識別監控攝像機所監視區域內的人員,進行實時采集含有人臉的圖像或視頻流。而內置人工智能芯片的前端攝像機則自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉實時比對和分析,包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、記憶存儲和比對辨識,并通過網絡傳遞到后端人工智能的中心數據庫進行存儲,從而起到抓拍、識別、預警防范的作用。一旦識別出疑似嫌疑人的人臉,將自動觸發報警,使得公安干警可以在短時間內高效地抓到逃犯。

    也就是說,公安業務中的人臉布控業務,也是以人臉識別技術為核心,對實時采集的人臉數據與嫌疑人身份圖片進行實時分析和比對,從而確定逃犯路徑。從本質上來看,這種人臉識別技術與用于失蹤兒童找回的人臉識別技術并沒有太大的差別,都是用于人的身份確認。且從城市部署方案來看,兩者都是借助部署在城市的人臉識別攝像機對疑似人臉數據進行采集、分析以及比對。

    但不同之處在于,盡管公安人臉布控在利用人臉識別技術對疑似嫌犯進行身份比對時,也會面臨跨年齡識別問題,但由于嫌犯做案時年紀并不小(普遍在十幾歲以上),其面部五官已經趨近成型,對于人臉識別的技術的要求并不是太高。尤其是與應用在跨年齡尋親中的人臉識別技術相比。

    而幾近所有的跨年齡尋親案例,失蹤人在兒童時期就已走散,而隨著年齡的增長,失蹤人臉型、眼睛、嘴角、額頭、皮膚等標識特征會發生明顯的變化,機器的人臉識別率也會隨之下降。其對人臉識別技術提出了更高的要求。

    AI跨年齡人臉識別技術助力跨年齡尋親

    眾所周知,人臉識別系統主要由人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及人臉匹配與識別四大環節組成,任一環節出錯,都會影響人臉識別的識別精準度。

    對于跨年齡尋親人臉技術來說,其最核心的難點就在于人臉圖像特征提取和人臉匹配與識別兩大環節。

    人臉是由眼睛鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,而人臉圖像特征提取的數據就是以上人臉數據。但由于人的五官一般都會隨著年紀的增長而發生變化,人幼年時期的人臉數據與長大之后的人臉數據并不一致,從而導致人臉識別技術在對失蹤人幼年照片與長大后的人臉圖片進行比對時,無法進行精準識別和匹配。

    這也意味著,在跨年齡尋親案例,在人臉圖像特征提取的環節中,除了提取失蹤人幼年時期和疑似失蹤人近期的人臉數據,還需要利用大數據分析技術對失蹤人的童年五官特征進行分析,并利用人工智能技術推斷出失蹤人長大之后的模樣,再對推測之后的人臉數據進行提取,最后將推測之后的人臉數據與疑似失蹤人近期的人臉數據進行識別和匹配。

    在這個過程中,基于失蹤人幼年照片,利用人工智能技術對失蹤人長大后的五官進行推測,是最為關鍵部分。或許我們還可以這樣認為,用于跨年齡尋親項目中的人臉識別系統,更應該由人臉圖像采集及檢測—人臉圖像預處理—人臉圖像特征提取—人臉數據推測—人臉圖像特征提取—人臉匹配與識別六個環節構成。

    而據深圳警方介紹,新聞中所提及的AI跨年齡人臉識別技術,正是包含了上述所提及的人臉識別六大環節,且在常規的人臉識別技術的基礎上,通過人工智能深度學習五官的成長規律,根據數據分析推斷出幼兒成長以后的模樣,從而解決同一個人在不同年齡段下的人臉識別問題,通過數據分析推斷出幼兒成長以后的模樣。

    相較于傳統大海撈針一樣的打拐尋人方式,這項更為智能的跨年齡人臉識別技術的成功,為跨年齡尋親帶來了更多的成功性。

    如何提高跨年齡尋親的成功率?

    針對跨年齡尋親這件事,有網友甚至還提出了一個較為可觀的建議,他認為,人臉識別、檢測都應該強制進入身份錄入環節。我們暫且拋開人臉識別技術的爭議性不談,就目前來看,不少失蹤兒童在失蹤之前還并未進行身份認證,所以這點的可效性并不是太高!

    如今看來,盡管跨年齡人臉識別技術的出現,的確解決了不少失蹤兒童回家的問題,但要提高跨年齡尋親的成功率,還得在以下幾方面做出努力——

    ●提高人臉識別技術的識別準確率,即在各種環境因素下,通過更多的數據來訓練人臉識別算法,并從而提高人臉識別技術的精準度和環境適應性。

    ●提高人臉數據推測的精準度,定位失蹤兒童的五官變化,從而更好的對失蹤兒童的現有圖像數據進行比對分析。

    ●繼續推進平安城市以及雪亮工程的建設工作,提高視頻監控系統的部署率。90年代失蹤兒童難找回的原因之一就是城市及鄉村監控系統的匱乏,兒童失蹤后的跡象無處可尋??梢赃@樣說,在天網工程以及人臉識別技術的幫助下,失蹤兒童將有跡可尋,尋而可辨!

    ●最后,還得從根源出發,提高家長的防拐意識、兒童的防范意識以及全民的法律意識。

    隨著人臉識別技術的不斷成熟,目前中國計算機視覺技術模型的準確度已經達到了96%。而在海量的大數據存儲之下,“天下無拐”時代終將到來!

    THE END
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